## JURNAL AKUNTANSI
Vol.14 No.2  Oktober 2020 : 102 - 131. Doi: https://doi.org/10.25170/jara.v14i2
ISSN : 2580-9792 (Online) ISSN : 1978-8029 (Print) PERMODALAN, EFISIENSI, RISIKO KREDIT, DAN LIKUIDITAS BANK PERKREDITAN RAKYAT DI JAWA BARAT:
APLIKASI REGRESI KUANTIL BOOTSTRAP
Farah Latifah Nurfauziah *

## ABSTRACT
This  study  investigated  the  internal  factors  of  West  Java  the  Rural  Commercial  Bank’s (Bank  Perkreditan  Rakyat)  capital  adequacy  on  yearly  data  of  64  BPRs  from  2014  to 2018.  The  results  reveal  several  main  drivers  of  capital  adequacy  ratio  BPR’s  in  West Java.  Data  was  collected  from  secondary  data  and  data  analysis  using  quantile regression with a bootstrapping technique. We found that the ratio of operating expenses to operating income (BOPO) affects capital adequacy ratio negatively, meanwhile, return on  assets  (ROA),  current  ratio  (CR),  and  loan  to  deposit  ratio  (LDR)  affect  capital adequacy  ratio  positively.  The  other  result  proved  that  the  operating  expenses  to operating income (BOPO) have a negative effect on return on assets (ROA), meanwhile, the loan to deposit ratio (LDR) and current ratio (CR) has a positive effect on return on assets  (ROA),  respectively.  It  is  recommended  that  empirical  studies  should  be undertaken  in  the  same  field  to  find  out  what  more  internal  factors  could  affect  BPR’s capital adequacy.
Keywords : capital  adequacy  ratio,  return  on  assets,  loan  to  deposit  ratio , non- performing loan

## 1. PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Kontribusi  usaha  mikro,  kecil  dan  menengah  (UMKM)  terhadap  perekonomian nasional  telah  dibuktikan  ketika    UMKM  mampu  bertahan  dan  menopang perekonomian  pada  saat  krisis  melanda  Indonesia.  Oleh  karena  itu,  pemerintah berupaya  mengembangkan  dan  memperkuat  peran  UMKM  antara  lain  melalui peningkatan  akses  terhadap  kredit/pembiayaan,  yaitu  mewajibkan  bank  untuk menyalurkan  kredit  ke  sektor  UMKM  minimal  20%  dari dari  total portofolio kredit .  Beberapa  studi  empiris  telah  menunjukkan  kelayakan  strategi
* farahnurlatifahn@gmail.com, Fakultas Ekonomi Universitas Islam Nusantara

## RAKYAT DI JAWA BARAT: APLIKASI REGRESI KUANTIL BOOTSTRAP [FARAH LATIFAH NURFAUZIAH]
tersebut, misalnya Morduch (2010) dan Robinson (2001) dalam Bateman (2010). Keduanya  mengemukakan  bahwa supply pembiayaan  terhadap  UMKM memegang  peranan  penting  dalam  memerangi  kemiskinan  dan  mampu mengakselerasi  pertumbuhan  ekonomi  pada  negara  berkembang.  Sejalan  dengan strategi  pemerintah  tersebut,  Bank  Perkreditan  Rakyat  (BPR)  sebagai  salah  satu bank  yang  memberikan  pelayanan  perbankan,  terutama  kepada  usaha  mikro  dan kecil  (UMK),  sudah  selayaknya    dapat  lebih  meningkatkan  peran  dan kontribusinya.  BPR  dianggap  lembaga  keuangan  yang  tepat  dan  strategis  karena berlokasi  di  sekitar  UMKM  serta  memfokuskan  pelayanannya  sesuai  dengan kebutuhan  masyarakat  tersebut.  BPR  juga  memiliki  karakteristik  operasional spesifik  yang  memungkinkan  dapat  menjangkau  dan  melayani  UMK  dan masyarakat perdesaan.
Kehadiran  BPR  dalam  menunjang  perekonomian  nasional  sudah menunjukkan  kontribusinya.    Misalnya,  pada  triwulan  I-2019  tercatat  sebanyak 1.593  BPR  yang  beroperasi  di  seluruh  Indonesia  (Fitra,  2019).    Kemudian,  dari sisi  perolehan  dana  pihak  ketiga  (DPK)  dan  penyaluran  kredit  setiap  tahun menunjukkan  peningkatan.  Setidaknya  pada  periode  2011--2018,  pertumbuhan penyaluran  kredit  BPR  mencapai  angka  rata-rata  16,9%  per  tahun  dan  mencapai nilai  Rp89,6  triliun  pada  tahun  2018.  Namun,  pertumbuhan  kredit  tersebut tampaknya tidak diimbangi peningkatan DPK yang hanya tumbuh kurang dari 1% per tahun. Dari aspek itu saja sudah dapat diduga bahwa BPR di Indonesia sedang menghadapi masalah permodalan.
Mengingat  besar  pangsa  usaha  mikro  yang  potensial  untuk  mendapatkan pembiayaan  serta  margin  keuntungan  segmen  mikro  yang  relatif  lebih  tinggi daripada  sektor  lainnya,      bank  umum  terdorong  ikut  terlibat  membiayai  usaha mikro. Hal itu menyebabkan persaingan di segmen mikro semakin ketat. Pesaing BPR  kini  bukan  hanya  bank  umum,  melainkan  juga   perusahaan  teknologi  besar atau financial  technology (fintek)  pinjam-meminjam  atau peer-to-peer  lending (TENG,  2018).  Bahkan,  diperkirakan  kehadiran big  tech tersebut  dapat menyebabkan  bank  di  seluruh  dunia  mengalami  penurunan  (White,  2018).
Sayangnya, Indonesia, menurut ICT Development Index 2017 (ITU DATA, 2017), memosisikan    kualitas  ICT-nya    berada  pada  peringkat  di  bawah  Singapura, Malaysia, Thailand, Filipina, dan Vietnam.
Oleh karena itu, pemerintah terus mengupayakan agar industri BPR menjadi mampu  bersaing  dan  mampu  memenuhi  kebutuhan  para  nasabah  khususnya. Upaya  tersebut  di  antaranya  meliputi  penguatan  permodalan  BPR  agar  mampu menyerap risiko, terutama risiko atas penyaluran kredit. BPR dengan modal yang lebih  tinggi  akan  mampu  mengantisipasi  setiap  guncangan  negatif  dan  memiliki peluang  risiko    kebangkrutan  yang  lebih  kecil  sehingga  pada  gilirannya  dapat meningkatkan  profitabilitasnya.  Penilaian  terhadap  faktor  permodalan  BPR meliputi penilaian terhadap tingkat kecukupan dan pengelolaannya. Dalam kaitan ini  BPR  dihadapkan  pada  ketentuan  pemenuhan  Kewajiban  Penyediaan  Modal Minimum (KPMM) atau capital adequacy ratio (CAR). Kewajiban tersebut pada dasarnya merupakan ukuran modal yang diharapkan dapat menjamin bahwa BPR dapat beroperasi secara efisien.
Terdapat  beberapa  strategi  yang  dapat  dilakukan  oleh  BPR  untuk memperbesar  modal,  yaitu  mencari  investor  baru  atau  pemilik  lama    menambah suntikan  modal,  atau  melakukan  merger  dengan  BPR  lain.  Cara  lainnya  adalah tentu  saja  BPR  harus  beroperasi  secara  efisien,  yaitu  meningkatkan  pendapatan sekaligus  menekan  biaya  sehingga  dapat  menghasilkan  laba  (rentabilitas). Artinya, BPR harus memerhatikan kinerja keuangannya yang di antaranya terkait dengan  kualitas  manajemen  (efisiensi),  permodalan,  likuiditas,  dan  ekspansi kredit. Namun, BPR tetap harus memerhatikan aspek risiko, terutama risiko kredit dan  risiko  likuiditas.  Dengan  demikian,    terdapat  hubungan  yang  saling menentukan  antara  upaya  pemenuhan  kecukupan  modal  dan  aspek  efisiensi  dan risiko kredit pada bisnis BPR.
Penelitian  tentang  kinerja  keuangan  BPR  di  Jawa  Barat  telah  banyak dilakukan,  tetapi  umumnya  menempatkan  CAR  sebagai  variabel predictor yang berdampak  pada  kinerja  keuangan.  Sebaliknya,  penelitian  ini  menawarkan alternatif, yaitu memosisikan CAR  sebagai variabel terikat dengan pertimbangan bahwa  seharusnya  CAR  adalah  konsekuensi  dari  sebuah  kinerja  keuangan.

## RAKYAT DI JAWA BARAT: APLIKASI REGRESI KUANTIL BOOTSTRAP [FARAH LATIFAH NURFAUZIAH]
Apalagi  ketika  pemerintah  (OJK)  menetapkan  regulasi  baru,  yaitu  BPR  harus memenuhi CAR sebesar 12% paling lambat pada bulan Desember 2019 (OJK-RI, 2015), maka meningkatkan kinerja keuangan merupakan salah satu alternatif bagi BPR untuk memenuhi regulasi tersebut.
Selain  itu,  penelitian  tentang  kinerja  keuangan  BPR  di  Jawa  Barat  juga umumnya  menggunakan  metode  analisis  regresi  dengan  pendekatan  metode kuadrat  terkecil  ( ordinary  least  square -OLS).  Penggunaan  pendekatan  OLS mensyaratkan  beberapa  asumsi  yang  apabila  tidak  terpenuhi  akan  menghasilkan estimasi  yang  bias  (Gujarati  &  Porter,  2010).  Namun,  dalam  praktiknya  tidak jarang asumsi itu tidak terpenuhi terutama karena terpengaruh oleh data pencilan ( outlier ),  atau  berarti  metode  OLS  menjadi  sangat  sensitif  terhadap  data  yang memuat  data  pencilan.  Karena  BPR  di  Jawa  Barat  sangat  bervariasi,  setidaknya dari  skala  usaha  dan  permodalannya,  diduga  data  kinerja  keuangannya  tidak terbebas dari data pencilan.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  mengajukan  alternatif  lain,  yaitu menggunakan  metode  regresi  kuantil  atau  metode  regresi  median  yang digeneralisasi.  Menurut  Koenker  dan  Bassett  (1978)  dalam  Aggarwal  (2017), regresi kuantil dapat digunakan untuk mengatasi keterbatasan regresi linear dalam menganalisis  asumsi  yang  tidak  terpenuhi  pada  regresi  klasik.  Sepanjang penelusuran penulis, belum ada penelitian tentang kinerja keuangan di Jawa Barat yang  menggunakan  metode  regresi  kuantil.  Dengan  demikian,  penelitian  ini menawarkan  dua  kebaruan,  yaitu  dari  aspek  substansinya  memosisikan  CAR sebagai  variabel  terikat,  sementara  dari  dari  aspek  metodologinya  menggunakan analisis  regresi  kuantil.  Selain  itu,  aspek  kecukupan  permodalan  BPR  masih menarik  untuk  dianalisis  terutama  untuk  memahami  faktor-faktor  yang memengaruhi  pergerakannya  dalam  perspektif  persaingan,  risiko  yang  dihadapi, serta kinerja efisiensi BPR.
Penelitian ini berkaitan dengan faktor-faktor yang memengaruhi CAR BPR konvensional di Jawa Barat, tetapi  menggunakan data terakhir sehingga hasilnya diharapkan  dapat  dibandingkan  dengan  penelitian-penelitian  sebelumnya.  Secara
lebih  spesifik  studi  ini  akan  menganalisis  bagaimana  kontribusi  faktor  efisiensi (laba  dan  biaya  operasional),  likuditas,  dan  risiko  kredit  terhadap  perkembangan kecukupan modal BPR di Jawa Barat.

## Masalah, Tujuan, Dan Manfaat Penelitian
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  pertanyaan  penelitian  ini  adalah  bagaimana pengaruh  aspek  efisiensi,  likuiditas,  dan  risiko  kredit  terhadap  pemenuhan kecukupan  modal  BPR  di  Jawa  Barat.  Penelitian  ini  bertujuan    menganalisis pengaruh return  on  assets (ROA),  rasio  biaya-pendapatan  operasional  (BOPO), loan to deposit ratio (LDR), current ratio (CR), dan non performing loan (NPL) terhadap  capital adequacy  ratio (CAR)  BPR  di  Jawa  Barat  dengan  memosisikan return on assets (ROA) sebagai variabel mediator. Hasil penelitian ini diharapkan dapat  melengkapi  kasanah  riset  dalam  bidang  manajemen  keuangan,  khususnya industri  perbankan.  Karena orientasi  penelitian  ini  lebih  berfokus  pada applied research , hasilnya diharapkan dapat dijadikan rujukan alternatif bagi manajemen BPR  dan  otoritas  keuangan  (BI  dan  OJK)  untuk  merumuskan  kebijakan  yang berhubungan dengan pengembangan BPR.

## 2. TINJAUAN LITERATUR

## Permodalan BPR
Karena  BPR  memberikan  layanan  kepada  UMKM  serta  masyarakat  di  pelosok  daerah yang  memiliki  karakteristik  spesifik,  antara  lain  kegiatannya  kurang  efisien,  maka  BPR harus didukung modal yang kuat. Penelitian Floquet dan Biekpe (2008) serta Lotto (2018) membuktikan  bahwa  modal  bank  merupakan  salah  satu  faktor  yang  penting  dalam mengembangkan  usaha  dan  menampung  risiko  kerugian  serta    kebangkrutan.  Dalam kaitan  ini  pemerintah  mengeluarkan  regulasi  yang  mewajibkan  BPR  memelihara  modal minimum  atau  Kewajiban  Penyediaan  Modal  Minimum  ( capital  adequacy  ratio /CAR). Tujuannya agar dengan CAR yang lebih besar diharapkan dapat menyerap potensi risiko yang  dihadapinya.  Salah  satu  komponen  modal  BPR  adalah  laba  tahun-tahun  lalu  dan laba tahun berjalan; dengan demikian, aspek profitabilitas merupakan aspek penting yang harus  diperhatikan  oleh  BPR  karena  berkaitan  dengan  pemenuhan  penyediaan  modal minimum.

## RAKYAT DI JAWA BARAT: APLIKASI REGRESI KUANTIL BOOTSTRAP [FARAH LATIFAH NURFAUZIAH]
Indikator  lain  yang  digunakan  untuk  mengukur  kecukupan  modal  adalah equity  to  assets  ratio (EQA)  yang  menunjukkan  besar  modal  sendiri  yang digunakan  untuk  mendanai  seluruh  aktiva  perusahaan.  EQA  menunjukkan kecukupan modal  bank  untuk mengantisipasi  atau memitigasi  risiko  menghadapi terjadinya  penarikan  dana  secara  masal  atau  ketika  menghadapi  kerugian  kredit dan  aktivitas  lainnya.  Dengan  kata  lain,  makin  tinggi  rasio  EQA  makin  rendah leverage sehingga tingkat risiko yang dihadapi makin rendah.  Makin tinggi rasio EQA  makin  rendah  biaya  modal  dan  pada  gilirannya  akan  meningkatkan profitabilitas bank sehingga hubungan keduanya diharapkan positif.
EQA  juga  menunjukkan  berapa  bagian  perusahaan  yang  dimiliki  oleh investor  sehingga  sering  digunakan  sebagai  indikator  finansial  untuk  mengukur keterikatan  atau  motivasi  pemilik  atas  kelangsungan  usaha  bank  yang bersangkutan.  Kecenderungan  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  Thich  (2017) yang mengungkapkan bahwa rasio EQA  berpengaruh positif dan signifikan  pada ROA  perbankan  di  Vietnam  pada  periode  2007--2016.  Kemudian,  Almazari (2014) juga menemukan hasil yang sama ketika meneliti profitabilitas perbankan di  Saudi  Arabia  dan  Jordania.  Adapun  penelitian  Khan et  al. (2011) menyimpulkan  bahwa  EQA  tidak  berpengaruh  pada  profitabilitas  perbankan  di Pakistan.

## Hubungan Logis Rasio Efisiensi dengan Permodalan BPR
Kelangsungan  operasional  sebuah  BPR  akan  tergantung  pada  kemampuannya dalam  mempertahankan  daya  saing  yang  tinggi,  yang  tercermin  dari  tingkat efisiensi  operasional  ( technical  efficiency )  serta  kemampuan  bank  dalam menghadapi setiap gangguan yang muncul, baik internal maupun eksternal. Dalam penelitian ini aspek efisiensi BPR diukur dengan indikator ROA dan BOPO. ROA adalah rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen BPR dalam memperoleh  keuntungan  secara  keseluruhan  dan  mencerminkan  sejauh  mana manajemen  mengelola  asetnya  (yang  menghasilkan  pendapatan)  dan  biaya. Namun, Beck et al. (2004) dalam Rooyen et al. (2012) menilai bahwa  tingginya
nilai net ROA  berkaitan  dengan  rendahnya  tingkat  efisiensi  dan  juga merefleksikan tingginya risk premium .
Dalam  beberapa  literatur,  ROA  dinyatakan  sebagai  fungsi  dari  determinan internal  dan  eksternal.  Determinan  internal  ditujukan  pada bank-specific determinants, sementara  determinan  eksternal  menunjukkan  variabel  yang  tidak berhubungan  dengan  manajemen  bank,  tetapi  merefleksikan  kondisi  lingkungan ekonomi  dan  legal  yang  memengaruhi  operasional  bank.  Swank  (1996)  dalam Ahn dan  Le (2014) menegaskan bahwa faktor risiko kunci, institusional, regulasi dan  biaya  operasional,  serta  ekonomi  makro  merupakan  faktor-faktor  yang memengaruhi  perilaku  bank.  Secara  lebih  spesifik,  beberapa  studi  telah menunjukkan faktor-faktor yang memengaruhi ROA sektor perbankan. Misalnya, dealership  model yang  diajukan  oleh  Ho  dan  Saunder  (1981)  dalam  Naceur  dan Omran  (2011).  Mereka  memperkenalkan empat  faktor  yang  memengaruhi  ROA, yaitu risk  aversion ,  struktur  manajemen,  rerata  transaksi  bank,  dan  varian  suku bunga.  Sementara itu, McShane dan Sharpe (1985) dalam Abedifar et al. (2013) menghubungkan risiko suku bunga di pasar uang dengan ROA.
Peneliti  lainnya,  Borio et  al. (2015)  meneliti    bank  di  beberapa  negara, melaporkan  bahwa  tingkat  suku  bunga  berpengaruh  besar  pada  NIM  dan kemudian  ROA  ketika  suku  bunga  sedang  rendah.  Sementara  itu,  Busch  dan Memmel  (2015)  melaporkan  bahwa  dalam  jangka  menengah  hingga  jangka panjang,  tingkat  suku  bunga  berpengaruh  pada net  interest  income sekaligus ROA perbankan di Jerman, tetapi dalam kondisi suku bunga sedang naik. Hampir sama, Dietrich dan Wanzenried (2011) dalam studi  mereka menyimpulkan bahwa pengaruh tingkat suku bunga pasar terhadap NIM perbankan di Switzerland tidak signifikan  secara  statistik.  Sebaliknya,  penelitian  Banerje  dan  Schipper  (2015) membuktikan  bahwa  tingkat  suku  bunga  berdampak  positif  terhadap  NIM sekaligus  ROA  perbankan  di  Slovenia  selama  periode  normal,  dan  sebaliknya berdampak negatif selama periode krisis.
BOPO  merupakan  perbandingan  beban  operasional  dikurangi  beban operasional  bunga  terhadap  pendapatan  operasional  dikurangi  pendapatan operasional  bunga  yang  dihitung  per  posisi  (tidak  disetahunkan).  Dari  sisi

## RAKYAT DI JAWA BARAT: APLIKASI REGRESI KUANTIL BOOTSTRAP [FARAH LATIFAH NURFAUZIAH]
pendapatan  operasional,  umumnya  pendapatan  bunga  merupakan  penyumbang terbesar  dan  sebagian  besar  pendapatan  bunga  tersebut  berasal  dari  penyaluran kredit.  Makin  besar  nilai  BOPO  makin  kecil  kemampuan  bank  untuk menghasilkan  laba.  Sebaliknya,  semakin  kecil  nilai  BOPO  semakin  efisien perbankan  dalam  beroperasi.  Hal  itu  sejalan  dengan  temuan  de  Guevara  dan Maudos (2011), Beck dan Hesse (2009), serta Maudos dan Solís (2009).
Dalam  rangka  penilaian  kesehatan  bank,  BI  menetapkan  skor  maksimum 100  apabila  BOPO  mencapai  angka  80  persen.  Artinya,  secara  implisit,  rasio BOPO berkaitan erat dengan aktivitas intermediasi penghimpunan dan penyaluran dana,  baik  dari  sisi  volume  maupun  suku  bunga.  Selain  itu,  untuk  mendorong industri  perbankan  beroperasi  secara  efisien,  OJK  memberlakukan  peraturan pemberian  insentif  bagi  bank-bank  yang  efisien  dalam  ukuran  NIM  dan  BOPO. Bank yang dapat meningkatkan efisiensi sehingga mencapai rentang tertentu akan diberikan  pengurangan  alokasi  Modal  Inti  (OJK-RI,  2016).  Melalui  peningkatan efisiensi diharapkan biaya operasional bank dapat diturunkan, dan pada gilirannya akan  berdampak  pada  penurunan  bunga  kredit.  Bank  yang  efisien  juga  memiliki ruang  untuk  menurunkan  suku  bunga  kredit  sehingga  meningkatkan  daya  saing dan keuntungan  dan pada gilirannya dapat memperkuat permodalan BPR.  Selain BOPO, cost to income ratio (CIR) juga sering digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi  perbankan.  Jika  pada  rasio  BOPO  perhitungan  tingkat cost  efficiency bank  dihitung  dari  seberapa  besar  biaya  yang  dikeluarkan  untuk  menghasilkan sejumlah  pendapatan,  pada  CIR  tingkat cost  efficiency bank  dihitung  tanpa memperhitungkan  biaya  bunga.  Semakin  rendah  angka  kedua  indikator  tersebut menunjukkan tingkat efisiensi semakin baik.
Berdasarkan  uraian  di  atas,    hipotesis  penelitian  ini  ( H1a )  adalah  rasio beban operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO) berpengaruh negatif pada return on assets (ROA).
Terdapat  beberapa  alternatif  yang  dapat  dilakukan  oleh  BPR  untuk memenuhi  ketentuan tentang  CAR,  di  antaranya  melalui  peningkatan Modal  Inti Utama yang terdiri atas modal disetor dan cadangan tambahan modal. Cadangan
tambahan  modal  terdiri  atas  tujuh  komponen,  yaitu  agio,  dana  setoran  modal, modal sumbangan, cadangan umum, cadangan tujuan, laba tahun-tahun lalu, dan laba  tahun  berjalan.    Dengan  demikian,  bagi  BPR,  profitabilitas  atau  ROA merupakan  aspek  penting  yang  harus  diperhatikan  karena  terkaitan  dengan pemenuhan  penyediaan  modal  minimum.  Karena  profitabilitas  BPR  dapat ditunjukkan oleh besaran ROA yang diperoleh, sementara ROA sangat ditentukan oleh  nilai  BOPO,  penelitian  ini  mengajukan  hipotesis  ( H1b ),  yaitu  rasio  beban operasional  terhadap  pendapatan  operasional  (BOPO)  berpengaruh  negatif  pada capital  adequacy  ratio (CAR),  dan  ( H1c ),  yaitu return  on  assets (ROA) berpengaruh negatif pada capital adequacy ratio (CAR).

## Hubungan Logis Risiko Kredit dengan Permodalan BPR
Seperti  halnya  perusahaan  umumnya,  BPR  pun  perlu  selalu  mengantisipasi kompleksitas  usaha  dan  munculnya  profil  risiko.  Artinya,  BPR  harus  senantiasa menjaga  tingkat  kesehatannya  agar  mampu  menghadapi  pengaruh  negatif  dan dapat lebih tahan dalam menghadapi perubahan kondisi bisnis dan faktor eksternal lainnya. Inovasi produk dan aktivitas perbankan yang tidak diikuti dengan praktik manajemen  risiko  yang  memadai  dapat  menimbulkan  berbagai  permasalahan mendasar  pada  BPR  ataupun  terhadap  sistem  keuangan  secara  keseluruhan. Dalam  kaitan  ini,  OJK  mewajibkan  BPR  untuk  melakukan  penilaian  sendiri tingkat  kesehatan  dengan  menggunakan  pendekatan  risiko  ( risk-based  bank rating ) dan meliputi faktor tata kelola, profil risiko, rentabilitas, dan permodalan (OJK-RI, 2017).
Penilaian  terhadap  faktor  profil  risiko  merupakan  penilaian  terhadap  risiko inheren  dan  kualitas  penerapan  manajemen  risiko  dalam  operasional  bank  yang dilakukan  terhadap  delapan  risiko,  yaitu  risiko  kredit,  pasar,  likuiditas, operasional,  hukum,  stratejik,  kepatuhan,  dan  risiko  reputasi.  Risiko  kredit  yang paling penting adalah NPL neto, yaitu rasio yang mengukur perbandingan jumlah kredit  bermasalah  dengan  total  kredit. NPL  merupakan  varibel  risiko  kredit bermasalah; tingginya NPL menandakan risiko kegagalan pembayaran kredit juga tinggi.    NPL menunjukkan  kemampuan  bank  dalam  menjaga  risiko  kegagalan pengembalian  kredit  oleh  debitur.  Semakin  kecil  NPL  semakin  kecil  pula  risiko

## RAKYAT DI JAWA BARAT: APLIKASI REGRESI KUANTIL BOOTSTRAP [FARAH LATIFAH NURFAUZIAH]
kredit yang ditanggung pihak bank. Sebaliknya, NPL yang tinggi, antara lain akan berpengaruh  pada  semakin  menurunnya  kemampuan  bank  dalam  menciptakan profitabilitas,  mengganggu  likuiditas,  memperbesar  beban  operasional  bank,  dan menurunkan CAR.
Tingginya  NPL  akan  menyebabkan  bank  harus  membentuk  cadangan penghapusan  kredit  dan  akhirnya  berdampak  pada  berkurangnya  kecukupan kebutuhan  modal  (Rose  &  Hudgins,  2010).  Dalam  kaitan  ini  OJK  telah menetapkan besarnya Penyisihan Penghapusan Aset Produktif (PPAP) untuk aset produktif dengan kualitas dalam perhatian khusus sebesar 3% mulai 01 Desember 2021 (OJK-RI, 2018). Makin besar BPR memiliki kredit bermasalah makin besar pula  cadangan  yang  harus  disiapkan,  dan  pada  gilirannya  akan  mengurangi potensi  rentabilitasnya.  Berdasarkan  pertimbangan  itu,  hipotesis  penelitian  ini ( H2a )  adalah non-performing  loan (NPL)  berpengaruh  negatif    pada return  on assets (ROA), dan ( H2b ) non-performing loan (NPL) berpengaruh negatif  pada capital adequacy ratio (CAR).

## Hubungan Logis Rasio Likuiditas dengan Permodalan BPR
Dalam penelitian ini, aspek likuiditas BPR diukur dengan indikator  LDR dan CR. Dalam upaya mewujudkan sistem perbankan yang sehat dan mampu berkembang serta  bersaing,  BPR  perlu  memiliki  kecukupan  likuiditas  yang  memadai  untuk mengantisipasi  kondisi  krisis.  Dalam  industri  perbankan,  likuiditas  diartikan sebagai  kemampuan  penyediaan  alat-alat  likuid  yang  mudah  ditunaikan  guna memenuhi  semua  kewajiban  bank  yang  segera  harus  dibayar.  Dengan  demikian, suatu  bank  dikatakan  likuid  bila  ia  dapat  memenuhi  kewajiban/utang-utangnya, dapat membayar kembali semua deposannya, serta mampu memenuhi kewajiban permintaan kredit yang telah disetujui tanpa terjadi penangguhan. Aspek likuiditas merupakan  persoalan  penting  karena  berkaitan  dengan  kepercayaan  masyarakat, nasabah, dan pemerintah.
Banyak  faktor  yang  harus  dipertimbangkan  oleh  BPR  dalam  menentukan berapa  besar  likuiditas  yang  harus  dipelihara,  di  antaranya  skala  usaha, konsentrasi  usaha,  dan  kondisi  ekonomi.  Akan  tetapi,  karena  akhirnya  semua
faktor  tersebut  akan  menentukan  fluktuasi  simpanan  dan  pinjaman,  kedua komponen itu harus mendapat perhatian utama. Hal itu menunjukkan bahwa total likuiditas  perbankan  yang  dibutuhkan  adalah  penjumlahan  likuiditas  untuk kepentingan penurunan simpanan ( liquidity for deposit declining ) dan kepentingan ekspansi kredit ( liquidity for loan expantion ).
Sesuai  dengan    aturan  OJK  No.  42  /POJK.03/2015,  besaran  likuiditas berdasarkan  konsep  atau  kriteria  rasio  kecukupan  likuiditas  ( liquidity  coverage ratio -LCR), yaitu perbandingan antara high quality liquid asset (HQLA) dan total arus  kas  keluar  bersih  ( net  cash  outflow )  selama  tiga  puluh  hari  ke  depan  dalam skenario  stres.  HQLA  adalah  kas  dan/atau  aset  keuangan  yang  dapat  dengan mudah dikonversi menjadi kas dengan sedikit atau tanpa pengurangan nilai untuk memenuhi  kebutuhan  likuiditas.  Sementara  itu, net  cash  outflow adalah  total estimasi  arus  kas  keluar  ( cash  outflow )  dikurangi  total  estimasi  arus  kas  masuk ( cash  inflow )  yang  diperkirakan  akan  terjadi  selama  tiga  puluh  hari  ke  depan dalam skenario stres.
LDR  secara  umum menggambarkan  perimbangan  antara  dana  pihak  ketiga dan  jumlah  yang  digunakan  untuk  pemberian  pinjaman.  LDR  juga  merupakan indikator  untuk mengetahui  kemampuaan  bank  dalam  menyediakan  dana  kepada debitur  dengan  menggunakan  dana  sendiri  atau  dana  yang  dihimpun  dari masyarakat,  dan  menunjukkan  kemampuan  dalam  menjalankan  fungsi intermediasinya dalam menyalurkan dana pihak ketiga ke kredit.  Semakin tinggi LDR  suatu  BPR  semakin  buruk  tingkat  likuiditasnya.    Sebaliknya,  jika  rasio  itu rendah,  BPR  dalam  kondisi idle  money atau  kelebihan  likuiditas  akan menyebabkan  bank  kehilangan  kesempatan  untuk  memperoleh  laba  lebih  besar. Oleh karena itu, LDR bank perlu dijaga untuk menghasilkan rentabilitas yang baik dengan tetap memerhatikan fokus likuiditas.
Ketika menyalurkan kredit, BPR seharusnya mengacu pada besar persentase LDR  dengan  limit  teratas  kriteria  sehat.  Dalam  perhitungan  tingkat  kesehatan bank,  rasio  ini  digolongkan  sehat  apabila  persentasi  yang  diperoleh  ≤  94,75%. Jika nilai LDR terlalu tinggi, BPR tidak memiliki likuiditas yang cukup memadai untuk  menutup  kewajibannya  terhadap  nasabah  (DPK).  Sebaliknya,  jika  nilai

## RAKYAT DI JAWA BARAT: APLIKASI REGRESI KUANTIL BOOTSTRAP [FARAH LATIFAH NURFAUZIAH]
LDR  terlalu  rendah,  BPR  memiliki  likuiditas  yang  cukup  memadai,  tetapi mungkin  pendapatannya  lebih  rendah  karena  bisnis  perbankan  memeroleh pendapatannya dari kredit yang disalurkan.
BPR  yang  mampu  melakukan  ekspansi  kredit,  tetapi  tetap  menjaga  risiko seminimal  mungkin,    diharapkan  dapat  meningkatkan  perolahan  ROA.  Ekspansi kredit  dapat  meningkatkan  profitabilitas  karena  memungkinkan  BPR  untuk mencapai  skala  ekonomis.  Secara  teknis,  skala  ekonomis  ditunjukkan  oleh turunnya  biaya  rata-rata  seiring  dengan  peningkatan  output  (Mankiw,  2017). Namun,    bisa  terjadi  makin  tinggi  LDR  makin  tinggi  risiko  likuiditas  yang dihadapi  sehingga  diperlukan  cadangan  yang  tinggi  pula.  Tingginya  cadangan tersebut (di antaranya dalam bentuk aset likuid) akan berdampak  pada penurunan profitabilitas  (López-Espinosa,  2011).  Namun,  sebagian  besar  penelitian  bidang perbankan mengabaikan produk-spesifik skala ekonomi (Hou, Wang, & Li, 2015).
Dalam  beberapa  penelitian,  ekspansi  kredit  atau  LDR  juga  sering diposisikan  sebagai  indikator  skala  bisnis  atau bank  size atau transaction  size. Volume  transaksi  merupakan  hasil  refleksi  dari  total  volume  aktivitas  yang dilakukan  bank  dalam  penyaluran  kredit  yang  diberikan.  Indikator  lainnya  ialah kapitalisasi  pasar,  aset  total,  pendapatan  total,  aset  tertimbang  menurut  risiko (ATMR),  dan  modal  sendiri  (Schildbach,  2017).    Seperti  sektor  bisnis  lainnya, perbankan  pun  tampaknya  meyakini  bahwa  terdapat  hubungan  positif  antara ekspansi  kredit/LDR  dan  profitabilitas,  apalagi  BPR  di  Jawa  Barat  terindikasi mengalami  kelebihan  likuiditas  akibat  kesulitan  dalam  menyalurkan  kredit. Dengan  demikian,  penelitian  ini  mengajukan  hipotesis  ( H3a ): loan  to  deposit ratio (LDR) berpengaruh positif  pada return on assets (ROA) , dan ( H3b) : loan to deposit ratio (LDR) berpengaruh positif pada capital adequacy ratio (CAR) .
Indikator  likuiditas  lainnya  ialah cash  ratio (CR),  yaitu  rasio  yang digunakan  untuk  mengukur  perbandingan  antara  aset  likuid  dan  utang  lancar sebagaimana  diatur  dalam  ketentuan  peraturan  perundang-undangan  yang mengatur  tata  cara  penilaian  tingkat  kesehatan  BPR.  CR  menunjukkan kemampuan  BPR  dalam  memenuhi  kewajiban  lancar,  yang  meliputi  kewajiban
segera,  tabungan,  dan  deposito,  dengan  aktiva  likuidnya,  yaitu  kas  dan penyimpanan  dana  pada  bank  lain  dalam  bentuk  tabungan  (setelah  dikurangi tabungan lain pada BPR). Makin tinggi CR  makin besar dana tunai yang dimiliki, sehingga  makin  kecil  BPR  menggunakan  dana  dari  pihak  eksternal.  Akibatnya, BPR terhindar dari pengeluaran biaya dana ( cost of fund ) sehingga peluang BPR untuk  memeroleh  laba  semakin  besar.  Dampak  turunannya  ialah  dapat meningkatkan nilai CAR. Hubungan positif antara CR dan laba bank (ROA) juga diungkapkan  dalam  beberapa  penelitian  bidang  perbankan,  di  antaranya  oleh Ruziqa  (2013)  di  Indonesia,  Shen et  al.  ( 2010)  di  dua  belas  negara  maju,  Islam (2018)  di  Bangladesh,  dan  Waleed  (2016)  di  Pakistan.  Dengan  demikian, hipotesis  ( H3c) penelitian  ini ialah current  ratio (CR)  berpengaruh  positif    pada return  on  assets (ROA),  dan  ( H3d) ialah current  ratio (CR)  berpengaruh  positif pada capital adequacy ratio (CAR).

## 3. METODE PENELITIAN

## Desain Penelitian
Penelitian ini akan melakukan pembuktian empiris terhadap faktor-faktor penentu capaian  kecukupan  modal  BPR.  Karena  masalah,  tujuan,  dan  karakteristik penelitian  ini  berhubungan  dengan pengukuran dan perhitungan rasio-rasio keuangan perbankan, dipandang lebih tepat diselesaikan dengan mempergunakan pendekatan kuantitatif yang  dilandasi  oleh  latar  belakang  paradigma  positivistis (Creswell, 2018; Lincoln & Guba, 2013).
Dilihat dari sisi kemanfaatannya, penelitian ini tergolong penelitian terapan, dan dari aspek tujuannya termasuk penelitian deskriptif (Neuman, 2014; Creswell, 2014, Robson & McCartan, 2016), yang menjelaskan hubungan antara CAR-BPR dan  faktor-faktor  yang  memengaruhinya.  Adapun    desain  penelitian  yang digunakan  adalah correlational  design, yaitu  menguji  dan  mengestimasi hubungan  banyak  variabel  baik  secara  parsial  maupun  simultan  melalui  teknik multiple regression (Creswell, 2012).

## Variabel dan Indikator Penelitian
Penelitian  ini  melibatkan  empat  variabel  kinerja  keuangan  BPR  di  Jawa  Barat, yang meliputi kecukupan modal, efisiensi,  likuiditas,  dan risiko kredit.  Variabel kecukupan  modal  diproksi  dengan  indikator capital  adequacy  ratio (CAR); variabel  efisiensi  diproksi  dengan return  on  assets (ROA),  dan    rasio  biaya- pendapatan operasional (BOPO), likuiditas diproksi dengan loan to deposit ratio (LDR)  dan current  ratio (CR),  sedangkan  variabel  risiko  kredit  diproksi  dengan indikator nonperforming  loan (NPL).    Secara  lengkap,  variabel  dan  indikator penelitian disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1

## Variabel dan indikator penelitian
Variabel Indikator Formula Kecukupan Modal Capital Adequacy Ratio (CAR) Efisiensi Return on Assets (ROA) Rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO) Likuiditas Loan to deposit ratio (LDR) Current Ratio (CR) Risiko Kredit Non Performing Loan (NPL)

## Populasi, Sampel, Dan Data Penelitian
Unit analisis penelitian ini adalah Bank Perkreditan Rakyat (BPR) di Jawa Barat. Populasi  penelitian  ini  adalah  seluruh  BPR  di  Jawa  Barat  berjumlah  299  bank (Bank Indonesia, 2020). Kemudian, ditarik sampel secara acak sebanyak 107 BPR (36%)  dari  25  kota/kabupaten  di  Jawa  Barat.  Sampel  awal  tersebut  dikoreksi dengan  teknik  purposif,  yaitu  disesuaikan  dengan  regulasi  yang  mengatur  CAR, ROA,  BOPO,  CR,  LDR,  dan  NPL  sehingga  akhirnya  diperoleh  total  sampel sebanyak  64  BPR  dan  320  pengamatan.  Data  penelitian  disusun  dalam  bentuk
data panel, yaitu kombinasi data time series yang merupakan periode pengamatan selama lima tahun (2014--2018) dengan data cross section (64 BPR sampel) yang terkait dengan keenam indikator penelitian. Semua data diukur dalam skala rasio (persen).

## Analisis Data
Analisis Regresi Linear Berganda: Ordinary Least Square
Penelitian ini berangkat dari kerangka berpikir bahwa ROA memediasi pengaruh biaya  BOPO,  CR,  LDR,  dan  NPL  terhadap  CAR-BPR.  Oleh  karena  itu,  fokus analisis adalah analisis jalur, dan akan diselesaikan dengan analisis regresi linear berganda. Jalur pertama yang akan diestimasi adalah pengaruh BOPO, CR, LDR, dan  NPL  terhadap  ROA.  Jalur kedua menganalisis  pengaruh  ROA,  BOPO,  CR, LDR, NPL terhadap CAR-BPR.
Karena  data  berbentuk  panel,    data  akan  dianalisis  dengan  menggunakan analisis regresi linenear berganda data panel dengan pilihan common effect model (CEM), fixed  effect model (FEM),  atau random  effect  model (REM).  CEM mengasumsikan  bahwa  perilaku  data  perusahaan  sama  dalam  berbagai  kurun waktu  (Baltagi,  2008).  FEM  mengasumsikan  ada  perbedaan  antarindividu  dan dapat  diakomodasi  dari  perbedaan  intersep  (Wooldridge,  2016).    REM mengasumsikan  variabel  gangguan  saling  berhubungan  antarwaktu  dan antarindividu. Menurut Ullah (2004) dalam Yu (2012), keuntungan menggunakan RE  ialah  menghilangkan  heteroskedastisidas.  Agar  dapat  memilih  metode  yang tepat,  sebelumnya  perlu  dilakukan  tahapan  pengujian,  yaitu chow  test ,  untuk menentukan apakah harus memilih model  CEM atau FEM; Hausman test , untuk memilih apakah FEM atau REM (Baltagi, 2008), dan lagrangian multiplier untuk menentukan apakah REM lebih baik daripada metode CEM (Brooks, 2014).
Analisis Regresi Linear Berganda: Regresi Kuantil- Bootstrap
Menurut  Barnett  dan  Lewis  (1984)  dalam  Aggarwal  (2017),  pencilan  adalah pengamatan yang tidak terletak jauh dari pusat data sehingga keberadaannya dapat menyebabkan  residual ( error )  semakin  besar  dan  varians  residual  tidak  konstan. Regresi  kuantil  umumnya  digunakan  untuk  mengatasi  data  yang  bentuk

## RAKYAT DI JAWA BARAT: APLIKASI REGRESI KUANTIL BOOTSTRAP [FARAH LATIFAH NURFAUZIAH]
loncengnya  tidak  simetris  dengan  cara  membagi  data  menjadi  dua  atau  lebih (grup).  Metode  ini  merupakan  pengembangan  OLS  pada  regresi  klasik,  yaitu dengan  menduga  berbagai  fungsi  kuantil  dari  suatu  distribusi  Y  sebagai  fungsi dari X (Hallock et al., 2010). Metode ini hanya difokuskan pada sampel rata-rata atau  didasarkan  pada  fungsi  distribusi mean sebagai  solusi  dari  meminimumkan jumlah  kuadrat error (Davino et  al., 2014). Teknik  dan  metode  ini  dapat mendeteksi  hubungan  yang  lebih  halus  antara  variabel  respon  dan  prediktor  dan sangat berguna jika distribusi data terdapat pencilan (outlier) , tidak homogen atau terjadi kasus heterokesdatisitas.
Regresi  kuantil  memberikan  pendugaan  parameter  yang  lebih  stabil  dan konsisten,  yaitu  dengan  membatasi  distribusi  data  yang  memiliki  pencilan  dan heterokesdatisitas .  Keuntungan  utama  regresi  kuantil  adalah  sangat  berguna ketika  menghadapi  data  yang  distribusinya  tidak  homogen  dan  tidak  simetris. Bahkan, regresi kuantil tidak terpengaruh oleh outlier sehingga tidak mengganggu kestabilan data (Furno & Vistocco, 2013).
Selanjutnya,  untuk  menghitung  selang  kepercayaan  pada  regresi  kuantil dilakukan tiga pendekatan, yaitu pendekatan sparsity , rank-score , dan resampling . Metode sparsity digunakan  bila  residual (error) terdistribusi  identik  dan independen ( i.i.d ). Pendekatan rank-score menghitung selang kepercayaan dengan menggunakan fungsi rank-score, dan resampling menggunakan teknik bootstrap . Prinsip  metode bootstrap ialah  melakukan  penyampelan  data  populasi  melalui data sampel dengan mengambil sebanyak m sampel dari n data yang ada dengan pengembalian,  kemudian  melakukan  replikasi bootstrap sebanyak B kali  dengan teknik  pengembalian.  Dari  beberapa  replikasi bootstrap dapat  ditentukan  selang kepercayaan untuk setiap parameter model.
Metode bootstrap menggunakan dua teknik, yaitu bootstrap pasangan data dan bootstrap  residual .  Metode bootstrap pasangan  data merupakan  suatu metode  estimasi  parameter  yang  diperoleh  dengan  menggandeng  variabel  bebas dan variabel respon data.  Metode bootstrap residual merupakan metode estimasi parameter  yang  diperoleh  dengan  melakukan  resampling  pada  nilai  residu  atau
standar error .  Dalam  penelitian  ini  dipilih  teknik bootstrap residual,  dan  regresi kuantil  dilakukan  pada  kuantil  ke-τ  =  0,1;  τ  =  0,3;  τ  =  0,5    τ  =  0,7  dan    τ  =  0,9 dengan bootstrap 500  untuk  koefisien  regresi  masing-masing.  Keputusan  kuantil mana  yang  akan  dipilih  ditentukan  berdasarkan  standar  deviasi  yang  terkecil. Model  linier  persamaan  regresi  kuantil  ialah
.  Estimasi  dengan metode regresi kuantil ke-θ diperoleh dengan meminimumkan jumlah nilai mutlak dari error dengan pembobot θ untuk error positif dan pembobot (1- θ) untuk error negatif, yaitu
Keterangan: p menyatakan indeks kuantil ϵ (0,1), ρ p merupakan loss function yang asimetrik, 0 < p < 1, dan ρ p (ϵ) merupakan loss function dari regresi kuantil, yaitu

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Variabel Penelitian
Penelitian  ini  melibatkan  enam  variabel  kinerja  keuangan  BPR  di  Jawa  Barat: CAR,    ROA,  BOPO,  LDR,  CR,  dan  NPL.    Variabel  CAR,  ROA,  NPL,  dan  CR cenderung  distribusinya  menceng  ke  kanan  (kemiringan  positif),  sedangkan BOPO  dan  LDR  menceng  ke  kiri  (kemiringan  negatif),  dan  semuanya  tidak terdistribusi secara normal ( p-value Jarque-Bera=0,000 ). Berdasarkan pertimbangan  ini,  metode ordinary  least  square tidak  tepat  digunakan  sehingga analisis data akan dilanjutkan dengan menggunakan regresi kuantil dengan teknik bootstrap.
Tampaknya kesiapan BPR di Jabar untuk memenuhi CAR sebesar minimal 12% pada tahun 2019 tidak akan mengalami kesulitan karena tercatat hanya enam BPR  yang  memiliki  CAR  di  bawah  12%  dan  secara  keseluruhan  angka  rata- ratanya  tergolong  tinggi,  yaitu  mencapai  30,7%.  CAR-BPR  yang  tinggi mengindikasikan  bahwa  BPR  memiliki  kapasitas  lebih  besar  untuk

## RAKYAT DI JAWA BARAT: APLIKASI REGRESI KUANTIL BOOTSTRAP [FARAH LATIFAH NURFAUZIAH]
meminimalisasi risiko sekaligus lebih mampu untuk melakukan ekspansi. Dari sisi lain  ada  kemungkinan  BPR  mengalami  kesulitan  dalam  menyalurkan  kredit walaupun  cepat atau  lambat  fungsi  intermediasi  perbankan  harus  dilihat  dari  sisi likuiditas LDR. Dugaan lainnya karena BPR menetapkan suku bunga kredit yang tinggi,  dan  harus  diakui  bahwa  suku  bunga  kredit  di  BPR  jauh  lebih  tinggi daripada bank umum. Namun, nasabah kredit UMKM tidak terlalu memerhatikan suku  bunga  kredit  yang  dikenakan  oleh  BPR  karena  akses  dan  kecepatan merupakan  aspek  yang  paling  penting  bagi  nasabah.  Beberapa  hasil  penelitian mendukung  kecenderungan  ini.  Di antaranya  Elliot  (2010)  dalam  Swamy  (2014) mengestimasi  bahwa  jika    rasio common  equity terhadap  kredit  naik  ( ceteris paribus ),  bank  perlu  menaikkan lending  spreads untuk  mempertahankan  target ROE  dan  ROA.  Kemudian,  King  (2010)  dalam  penelitiannya  menyimpulkan bahwa  biaya  yang  timbul  dari  peningkatan  rasio  modal  dapat  di- cover oleh peningkatan lending spreads agar target ROA tidak terganggu. Untuk memeroleh kejelasan mengenai fenomena tingginya CAR-BPR tersebut, diperlukan penelitian khusus yang lebih mendalam.
Berikutnya  secara  keseluruhan  ROA  BPR  yang  mencapai    rata-rata  angka 5,43%  tergolong  sehat  (≥  1,215%).  Tingginya  ROA  ini  diduga  karena  BPR memeroleh margin keuntungan  yang tinggi karena  menetapkan suku bunga  yang tinggi.  Fenomena  tingginya  ROA  BPR  tersebut  mengundang  beragam  respon, tetapi pada periode penelitian (2014--2018) perolehan ROA cenderung menurun. Penurunan  tersebut  diduga  akibat  meningkatnya  persaingan,  fokus  pemerintah terhadap  penurunan  biaya  perbankan,  inflasi  yang  cenderung  stabil,  menguatnya country  risk Indonesia,  suku  bunga  simpanan  yang  cenderung  inelastis, tumbuhnya kredit konsumsi, dan meningkatnya fokus terhadap manajamen biaya (PWC Indonesia, 2018).
Berbeda dengan CAR dan ROA, distribusi BOPO BPR cenderung menceng ke  kiri  (kemiringan  negatif)  dengan  rerata  80,7%,  maksimal  99,9%  dan minimal 51,4%.  Angka  rata-rata  BOPO  sebesar  80,8%  tersebut  mengindikasikan  bahwa BPR  tergolong  sehat  atau  efisien.  Sebagian  besar  BPR  memeroleh  BOPO  pada
kisaran  75%--95%.  BOPO  juga  terdeteksi  berkorelasi  negatif  dengan  NPL  yang berarti  kenaikan  LDR  akan  diikuti  oleh  penurunan  BOPO.  Kecenderngan  ini mengindikasikan  bahwa  ekspansi  kredit  BPR  diikuti  oleh  penurunan  biaya  atau mengikuti  pola decreasing  return  to  scale .  Fenomena  ini  diduga  di  antaranya karena faktor terdistribusinya biaya tetap, seperti kompensasi tenaga kerja, biaya teknologi  informasi,  dan  biaya overhead lainnya  (Kovner et  al., 2015).  Temuan ini berbeda dengan pemikiran Hauner dan Peiris (2005) yang menjelaskan bahwa pada  dasarnya  ukuran  bank  yang  diproksi  dengan  jumlah  kredit  yang  disalurkan dapat berpengaruh pada efisiensi melalui dua cara, yaitu, pertama, apabila ukuran bank  berhubungan  positif  dengan  kekuatan  pasar,  bank  yang  lebih  ekspansif biaya  inputnya  akan  lebih  rendah.  Kedua,  ada  kemungkinan  terjadi increasing return  to  scale (IRTS),  yaitu  keadaan  pada  saat  rasio input-output menurun dengan  meningkatnya  biaya  perusahaan.  Hubungan  lainnya,  yaitu  dengan  CR, peningkatan BOPO akan diikuti oleh penurunan CR, atau sebaliknya.
Berikutnya,  rerata  NPL  BPR  selama  periode  penelitian  tergolong  tinggi, yaitu mencapai 7,18% atau melebihi batas maksimal yang ditetapkan pemerintah. Secara  keseluruhan,  NPL  berkisar  antara  0%--43,9%,  dan  sebagian  besar  BPR memiliki  NPL  pada  kisaran  antara  0%--15%.  Banyak  faktor  yang  diduga memengaruhinya, satu di antaranya ialah kemungkinan lemahnya  tata kelola BPR sehingga tidak optimal dalam menjalankan prinsip kehati-hatian dalam penyaluran kredit.  Indikasi  ini  dapat  dilihat  dari  hubungan  antara  LDR  dan  NPL  yang signifikan  positif,  atau  berarti  peningkatan  kredit  dikuti  oleh  peningkatan  NPL. Fenomena  ketidakefisienan  ini  oleh  Dudley  (2012)  dalam  Kaufman  (2013) dikenal dengan istilah too-big-to-fail .
Kemudian, dari sisi CR, selama periode penelitian mencapai angka rata-rata sekira 25,19%, atau jauh lebih tinggi dari 4,05% yang ditentukan pemerintah dan digolongkan  sebagai  kriteria  sehat.  Sebagian  BPR  memiliki  CR  pada  kisaran antara 0%--40%.  Fakta itu mendukung indikasi bahwa BPR mengalami kesulitan dalam  penyaluran  kredit  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  tingginya  CAR. Kecenderungan  ini  didukung  oleh  ditemukannya  korelasi  positif  dan  signifikan antara CR dan CAR. Dilihat dari indikator LDR, ada indikasi bahwa kondisi BPR

## RAKYAT DI JAWA BARAT: APLIKASI REGRESI KUANTIL BOOTSTRAP [FARAH LATIFAH NURFAUZIAH]
selama  periode  penelitian  tergolong cukup  sehat atau  cukup  likuid  atau  berisiko sedang. Secara keseluruhan, LDR BPR selama periode penelitian berkisar  20,2%- -159,7% atau angka rata-rata sebesar 79,5%. Selain itu, terdeteksi pula  hubungan positif  yang  signifikan  antara  LDR  dan  ROA  atau  berarti  makin  tinggi  LDR makin  tinggi  pula  ROA.  Terdapat  indikasi  bahwa  penyaluran  kredit  selama periode  penelitian  berada  pada  tahap  skala  ekonomis  (efisien).  Hasil  penelitian Zhou  dan  Wong  (2018)  mengenai  perbankan  di  China  Daratan  mungkin  dapat dijadikan salah satu alasannya, yaitu karena beberapa BPR melakukan kejar target pertumbuhan kredit, dengan tetap memerhatikan risiko.

## Analisis Data

## Analisis regresi data panel metode OLS
Hasil  pengujian  jalur  pertama  yang  mengukur  pengaruh  BOPO,  LDR,  CR  dan NPL  terhadap  ROA  menunjukkan    bahwa  BOPO  dan    NPL  merupakan  variabel penting bagi kelangsungan BPR karena keduanya berpengaruh (negatif) langsung pada  ROA.  Hal  itu  terbukti  karena  kedua  variabel  tersebut  signifikan  secara statistik  baik  pada  model  CEM,  FEM,  maupun    REM.  Pengaruh  negatif  BOPO terhadap ROA sesuai dengan ekspektasi teoretis karena makin kecil BOPO makin efisien  sebuah  BPR  dan  pada  gilirannya  akan  berdampak  positif  terhadap perolehan  ROA.  Begitu  juga  bila  dihubungkan  dengan    NPL,  perolehan  ROA akan makin kecil ketika NPL cenderung membesar.
Tahap  berikutnya  ialah  menentukan model  mana  yang  layak  untuk  dipilih: CEM,  FEMm  atau  REM.  Dengan  menggunakan  Uji  Chow  diperoleh  informasi bahwa  FEM  lebih  baik  daripada  CEM. Kedua,    hasil  uji  Hausman  mengarahkan penulis untuk menggunakan REM, bukan FEM. Hasil analisis menginformasikan bahwa  terdapat  tiga  faktor  yang  berpengaruh  langsung  pada  pembentukan  CAR BPR di Jawa Barat, yaitu ROA, NPL, dan CR. Sementara itu, yang memengaruhi negatif  perolehan  ROA  BPR  adalah  BOPO  dan  NPL.  Posisi  NPL  lebih  penting karena indikator ini memberikan dua efek sekaligus, yaitu efek langsung dan tidak langsung  terhadap  pembentukan  CAR  sehingga  dampaknya  lebih  besar  secara
total.  Temuan  penting  lainnya  ialah  karena  peran  ROA  sebagai  variabel  yang memediasi pengaruh NPL, dan BOPO terhadap CAR.
Tabel 2.
Ringkasan hasil estimasi regresi ordinary least square jalur pertama
Variabel Common Effect Model Fixed Effect Model Random Effect Model Coeff. Prob. Coeff. Prob. Coeff. Prob. C 2,202 0,000 5,813 0,000 2,201 0,000 BOPO -0,263 0,000 -0,263 0,000 -0,215 0,000 LDR 0,037 0,000 -0,104 0,068 0,017 0,094 CR 0,017 0,045 0,055 0,205 0,002 0,737 NPL -0,076 0,001 0,102 0,418 -0,100 0,000 Adj-R 2 0,559 0,847 0,488 S.E. of regress 2,4436 7,3753 1,5764 Prob-F 0,000 0,000 0,000 Jerque Bera 0,000 0,000 0,000 DW-stat 0,6049 1,7398 1,3476
Sumber: Data diolah
Jalur  kedua,  yang  mengukur  BOPO,  LDR,  CR,  NPL,  dan  ROA  terhadap CAR, kembali menunjukkan bahwa NPL merupakan variabel penting BPR karena tidak  saja  berpengaruh  langsung  pada  ROA,  tetapi  juga  menentukan  langsung dalam pembentukan CAR. Pengaruh negatif  langsung NPL terhadap CAR dapat dipahami  karena  ketika  BPR  menghadapi  NPL  yang  tinggi,  BPR  harus membentuk cadangan dalam bentuk  PPAP  sebesar persentase tertentu dari baki debet  berdasarkan  penggolongan  Kualitas  Aset  Produktif.  PPAP    ditetapkan paling  tinggi  sebesar  1,25%  dari  ATMR  (OJK-RI,  2015),  dan  dana  cadangan tersebut tidak dapat diperhitungkan sebagai bagian dari CAR.
Sementara  itu,  arah  hubungan  yang  positif  antara  ROA  dan  CAR menginformasikan  bahwa  kenaikan  ROA  akan  berdampak  pada    peningkatan CAR BPR. Hasil uji Chow pada jalur kedua mengarahkan penulis untuk memilih FEM  ( Cross-section  Chi-square  =  601,8295;  p-value  =  0,000 ),  tetapi  akhirnya harus memilih REM ketika dibandingkan dengan  FEM ( Cross-section random = 9,9991; p-value = 0.0604 ).

## RAKYAT DI JAWA BARAT: APLIKASI REGRESI KUANTIL BOOTSTRAP [FARAH LATIFAH NURFAUZIAH]
Tabel 3. Ringkasan hasil estimasi regresi ordinary least square jalur kedua Variabel Common Effect Model Fixed Effect Model Random Effect Model Coeff. Prob. Coeff. Prob. Coeff. Prob. C 4,919 0,000 3,468 0,000 3,450 0,000 BOPO -0,341 0,009 -0,053 0,560 -0,081 0,355 LDR -0,075 0,293 -0,108 0,053 -0,091 0,082 CR 0,327 0,000 0,060 0,157 0,091 0,009 NPL -0,379 -0,023 0,229 0,074 -0,265 0,029 ROA 0,771 0,047 1,059 0,000 1,085 0,025 Adj-R 2 0,221 0,854 0,071 S.E. of regression 7,2017 7,2017 7,2705 Prob-F 0,000 0,000 0,000 Jerque Bera 0,000 0,000 0,000 DW-stat 0,3300 1,7240 1,3557 Sumber: Data diolah
Analisis regresi data panel metode regresi kuantil- bootstrap
Seperti  telah  diuraikan  sebelumnya,  hasil  estimasi  dengan  menggunakan  analisis regresi  linear  berganda  metode  OLS  tidak  memenuhi  persyaratan  sehingga diputuskan  untuk  menggunakan  pendekatan  alternatif,  yaitu  analisis  regresi kuantil dengan teknik bootstrap . Pada jalur pertama, diperoleh hasil seperti pada Tabel  4  berikut.  Setelah  memperhatikan  nilai  standar  deviasi  yang  paling  kecil, regresi  kuantil- bootstrap kuantil  ke-3  yang  terpilih.  Hasilnya  menginformasikan bahwa  indikator  BOPO,  LDR,    dan  CR    masing-masing  bepengaruh  signifikan pada perolehan ROA-BPR di Jawa Barat. BOPO berpengaruh negatif, sedangkan indikator LDR dan CR berpengaruh positf. Dengan demikian, hipotesis H1a, yang menyatakan  rasio  beban  operasional  terhadap  pendapatan  operasional  (BOPO) berpengaruh  negatif  pada return  on  assets (ROA);  hipotesis  H3a,  yang menyatakan loan to deposit ratio (LDR) berpengaruh positif pada return on assets (ROA);    dan  hipotesis  H3c,  yang  menyatakan current  ratio (CR)  berpengaruh positif terhadap return on assets (ROA), harus diterima.
Pengaruh  negatif  BOPO  terhadap  ROA  sesuai  dengan  ekspektasi  karena makin  kecil  BOPO  berarti  makin  efisien  sebuah  BPR  dan  pada  gilirannya  akan berdampak positif terhadap perolehan ROA. Pengaruh positif LDR terhadap ROA mengindikasikan bahwa penyaluran kredit masih tergolong efisien. Dibandingkan dengan metode OLS, hanya  indikator BOPO yang menunjukkan pengaruh negatif yang sama terhadap ROA.

## Tabel 4.
Ringkasan hasil estimasi regresi kuantil bootstrap jalur-1

## Sumber: Data diolah
Pada  jalur  kedua,  terpilih  regresi  kuantil- bootstrap kuantil  ke-1  karena memiliki  standar  deviasi  paling  kecil.  Hasilnya  menginformasikan  bahwa indikator  BOPO,  ROA,  LDR,  dan  CR,  masing-masing  berpengaruh  signifikan pada  pembentukan  CAR  BPR  di  Jawa  Barat.  BOPO  berpengaruh  negatif, sedangkan indikator LDR, ROA, dan CR berpengaruh positf.
Dengan demikian, hipotesis H1b, yang menyatakan rasio beban operasional terhadap  pendapatan  operasional  (BOPO),  berpengaruh  negatif  pada capital adequacy  ratio  (CAR) ;  hipotesis  H1c,  yang  menyatakan return  on  assets  (ROA) berpengaruh  negatif  pada capital  adequacy  ratio  (CAR) ;  hipotesis  H3b,  yang menyatakan loan  to  deposit  ratio (LDR)  berpengaruh  positif  terhadap capital adequacy  ratio  (CAR) ;  dan  hipotesis  H3d,  yang  menyatakan current  ratio (CR) berpengaruh negatif pada capital adequacy ratio (CAR) , harus diterima.

## RAKYAT DI JAWA BARAT: APLIKASI REGRESI KUANTIL BOOTSTRAP [FARAH LATIFAH NURFAUZIAH]
Tabel 5. Ringkasan hasil estimasi regresi kuantil bootstrap jalur-2
Sumber: Data diolah
Pengaruh  negatif  BOPO  terhadap  CAR  sesuai  dengan  ekspektasi.  Arah hubungan  yang  positif  antara  indicator  ROA  dan  CAR  mengindikasikan  bahwa kenaikan  laba  akan  diikuti  oleh  peningkatan  permodalan  BPR.  Dibandingkan dengan metode OLS, hanya  indikator BOPO  yang menunjukkan pengaruh  yang sama.
Hasil  akhir  analisis  jalur  dengan  menggunakan  analisis  regresi  berganda kuantil- bootstrap dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Berbeda  dengan  ketika menggunakan metode ordinary least square (OLS), hasil analisis regresi kuantil- bootstrap ini    menginformasikan  terdapat  empat  faktor  yang  berpengaruh langsung  pada  pembentukan capital  adequacy  ratio (CAR)  BPR  di  Jawa  Barat, yaitu ROA, BOPO, LDR, dan CR.
BOPO CR LDR ROA CAR 0,027 - 0,187 0,630 0,005 - 0,008 0,165 - 0,006
Gambar 1.  Diagram empiris jalur: Regresi kuantil-bootstrap
Temuan  lainnya  ialah  BOPO  dan  LDR  memiliki  peran  strategis  karena memberikan  dampak  langsung  dan  tidak  langsung  terhadap  pembentukan  CAR- BPR  di  Jawa  Barat,  tetapi  dengan  arah  yang  berbeda.  Sama  dengan  ketika menggunakan  metode ordinary  least  square (OLS),  posisi  ROA  tetap  sebagai variabel mediasi yang mengantarkan BOPO, CR, dan LDR memengaruhi capaian CAR BPR di Jawa Barat.
Satu  hal  yang  menarik  ialah  NPL  tidak  berpengaruh  pada  perolehan  ROA dan  LDR.  Hal itu diduga karena BPR menetapkan  bunga  yang tinggi dan jangka waktu kreditnya pun umum sangat pendek sehingga selisih bunganya masih dapat digunakan  untuk  memelihara  ROA  dan  CAR.  Sebagai  gambaran, Statistik Perbankan Indonesia (SPI), yang diterbitkan oleh OJK, melaporkan bahwa  rerata suku  bunga  tabungan  dan  deposito  BPR  pada  Desember  2019  masing-masing sebesar 3,33% dan 8,16%. Untuk suku bunga kredit modal kerja, rerata berada di angka  24,65%,  kredit  investasi  22,67%,  dan  kredit  konsumsi  22,38% (Elena, 2020). Sementara  itu,  di  bank  umum,  suku  bunga  rata-rata  tabungan  rupiah sebesar 1,17% dan simpanan berjangka rupiah rata-rata di level  6%. Untuk  suku bunga  modal  kerja,  investasi,  dan  konsumsi  rupiah  rata-rata  berada  di  angka 10,09%, 9,90%, dan 11,62%.

## 5. SIMPULAN DAN SARAN
Kinerja keuangan BPR di Jawa Barat selama periode penelitian dibayang-bayangi oleh  tingginya  kredit  bermasalah,  capaian  CAR  yang  jauh  melebihi  dari  yang ditentukan,  dan  belum  maksimalnya  LDR.  Hal  tersebut  mengindikasikan  bahwa BPR  mengalami  hambatan  dalam  melakukan  ekspansi  kredit  atau  dalam  kondisi kelebihan  likuiditas.  Kecenderungan  itu  diduga  karena  BPR  menghadapi persaingan yang ketat dalam penyaluran kredit kepada usaha mikro.
Hasil  analisis  regresi  berganda  metode  regresi  kuantil- bootstrap membuktikan bahwa BOPO dan  LDR merupakan dua indikator strategis kinerja keuangan  yang  menentukan  pembentukan  CAR  BPR  di  Jawa  Barat  karena keduanya  berkontribusi  baik  secara  langsung  maupun  tidak  langsung.  Temuan lainnya  ialah  upaya  perbaikan  kinerja  keuangan  BPR  akhirnya  harus  bermuara

## RAKYAT DI JAWA BARAT: APLIKASI REGRESI KUANTIL BOOTSTRAP [FARAH LATIFAH NURFAUZIAH]
pada peningkatan ROA karena terbukti posisinya sebagai variabel mediator yang pada gilirannya berdampak pada pembentukan CAR BPR.
Baik  menggunakan  metode  regresi ordinary  least  square maupun  regresi kuantil- bootstrap, indikator  efisiensi  BOPO  dan    ROA    sama-sama  terbukti berpengaruh  pada  pembentukan  CAR  BPR  di  Jawa  Barat.  Artinya,  kedua indikator tersebut stabil secara statistik sehingga kedudukan kedua faktor tersebut penting bagi BPR.
Karena  LDR  BPR  masih  belum  maksimal,  sementara  LDR    terbukti berdampak positif secara langsung maupun tidak langsung terhadap pembentukan CAR,      pemberian  insentif  bagi  BPR  yang  mampu  meningkatkan  LDR  serta sanksi  bagi  yang  memiliki  LDR  masih  di  bawah  ambang  ideal  merupakan  salah satu  instrumen  yang  dapat  dipertimbangkan  untuk  meningkatkan  ROA  sekaligus CAR BPR.
Penelitian ini terbatas hanya melibatkan faktor  kondisi internal BPR ( bank- specific factors ) dalam melihat pengaruhnya terhadap pembentukan CAR, dan itu pun belum semua faktor ikut diperhitungkan. Selain itu, penelitian ini pun belum memerhatikan faktor eksternal, seperti lingkungan ekonomi makro ( macroeconomics control ) dan pasar keuangan.  Oleh karena itu, disarankan agar dilakukan penelitian lanjutan dengan melibatkan variabel yang lebih luas sehingga faktor-faktor  yang  memengaruhi  kinerja  keuangan  BPR  di  Jawa  Barat  dapat terungkap secara utuh dan komprehensif.

## DAFTAR RUJUKAN
Abedifar,  P.,  Molyneux,  P.,  &  Tarazi,  A.  (2013,  November).  Risk  in  Islamic banking. Review of Finance, 17 (6), 2035–2096.
Aggarwal,  C.  C.  (2017). Outlier  analysis (Second  ed.).  Springer  International Publishing AG.
Ahn, H., & Le, M. H. (2014). An insight into the specification of the input-output set  for  DEA-based  bank  efficiency  measurement. Management  Review Quarterly, 4 , 3-37.
Almazari,  A.  A.  (2014).  Impact  of  internal  factors  on  bank  profitability:
Comparative  study  between  Saudi  Arabia  and  Jordan. Journal  of  Applied Finance & Banking, 4 (1), 1-7.
Baltagi, B. H. (2008). Econometrics (4th ed.). Springer.
Banerjee,  B.,  &  Schipper,  J.  (2015).  The  determinants  of  bank  profitability  in Slovenia,1999−2014. Journal for Money and Banking (15).
Bank Indonesia. (2020, Pebruari). Statistik ekonomi keuangan Daerah Jawa Barat.
Regional Economic Financial Statistic . Jakarta: Bank Indonesia.
Bateman,  M.  (2010). Why  doesn't  Microfinance  work?  The  destructive  rise  of local neoliberalism. London: Zed Books Ltd.
Beck,  T.,  &  Hesse,  H.  (2009).  Why  are  interest  spreads  so  high  in  Uganda. Journal of Development Economics, 88 , 192–204.
Borio,  C.,  Gambacorta,  L.,  &  Hofmann,  B.  (2015,  October).  The  influence  of monetary policy on bank profitability. BIS Working Papers, 514 , 1-37.
Brooks, C. (2014). Introductory econometrics for finance (Third ed.). Cambridge University Press.
Busch,  R.,  &  Memmel,  C.  (2015).  Banks’  net  interest  margin  and  the  level  of interest rates. Discussion Paper(16/2015) , 1-26. Deutsche Bundesbank.
Creswell,  J.  W.  (2012). Educational  research:  Planning,  conducting  and evaluating  quantitative  and  qualititative  research (4th  ed.).  Boston: Pearson.
Creswell,  J.  W.,  &  Creswell,  J.  D.  (2018). Research  design:  qualitative, quantitative,  &  mixed  methods  approaches (5th  ed.).  London:  Sage Publications, Ltd.
Davino,  C.,  Furno,  M.,  &  Vistocco,  D.  (2014). Quantile  regression:  Theory  and applications. West Sussex: John Wiley & Sons, Ltd.
Dietrich, A., & Wanzenried, G. (2011). Determinants of bank profitability before and  during  the  crisis:  Evidence  from  Switzerland. Journal  of  International Financial Markets, Institutions and Money, 21 (3), 307-327.
Elena, M. (2020, Maret 05). Mengapa suku bunga bpr lebih tinggi dibanding bank umum? news . Retrieved from https://finansial.bisnis.com/read/20200305/90/1209858/mengapa-suku- bunga-bpr-lebih-tinggi-dibanding-bank-umum-
Fitra, S. (2019, Mei 03). Jumlah bank perkreditan rakyat bakal susut 40%. Berita Keuangan . KataData. Retrieved from https://katadata.co.id/berita/2019/05/03/jumlah-bank-perkreditan-rakyat- bakal-susut-40
Floquet, K., & Biekpe, N. (2008). The relationship between capital structure and risk in emerging market banks. Banks and Bank Systems, 3 (1), 63-74.

## RAKYAT DI JAWA BARAT: APLIKASI REGRESI KUANTIL BOOTSTRAP [FARAH LATIFAH NURFAUZIAH]
Furno,  M.,  &  Vistocco.  (2013).  Qu  test  for  structural  breaks  in  quantile regressions. International Journal of Statistics and Probability, 2 (4), 42-55. Guevara, J. F., & Maudos, J. (2011, March). Banking competition and economic growth:  Cross-country  evidence. The  European  Journal  of  Finance,  17 (8), 739-764.
Gujarati,  D.  N.,  &  Porter,  D.  C.  (2010). Esential  of  econometrics (Fourth  ed.). New York: McGraw-Hill/Irwin.
Hallock, K.  F., Madalozzo, R., & Reck, C. G. (2010). CEO Pay-for-performance heterogeneity using quantile regression. The Financial Review, 45 , 1-19.
Hauner,  D.,  &  Peiris,  S.  (2005,  December).  Bank  efficiency  and  competition  in low-income  countries:  The  case  of  Uganda. IMF  Working  Paper  No. 05/240 , 1-31.
Hou, X., Wang, Q., & Li, C. (2015). Role of off-balance sheet operations on bank scale economies: Evidence from China's banking sector. Emerging Markets Review, 22 , 140-153.
Islam, M. F. (2018, March). The relationship between liquidity and profitability of listed  banks  of  Bangladesh. Thesis .  Dhaka:  Department  of  Finance  & Banking, Jahangirnagar University.
ITU  DATA.  (2017).  ICT  Development  Index  2017. IDI  2017  Rank .  ITU  Data. Retrieved from https://www.itu.int/net4/ITU-D/idi/2017/index.html
Kaufman,  G.  G.  (2013,  June).  Too  big  to  fail  in  banking:  What  does  it  mean? Paper  Series,  Special  Paper  222 .  LSE  Financial  Market  Group  Special Paper Series.
Khan,  F.,  Anuar,  M.  A., Choo,  L.  G., &  Khan,  H. (2011).  Determinants of  bank profitability  in  Pakistan:  A  case  study  of  Pakistani  banking  sector. World Applied Sciences Journal, 15 (10), 1484-1493.
King,  M.  R.  (2010,  November  1).  Mapping  capital  and  liquidity  requirements  to bank lending spreads. BIS Working Paper No. 324 .
Kovner,  A.,  Vickery,  J.,  &  Zhou,  L.  (2015,  March).  Do  big  banks  have  lower operating costs? The Journal of Financial Perspectives, 3 (1), 1-40.
Lincoln,  Y.  S.,  &  Guba,  E.  G.  (2013). The  constructivist  credo. Walnut  Creek: Left Coast Press, Inc.
López-Espinosa, G. M. (2011). Banks’ net interest margin in the 2000s: A macro- accounting  international  perspective. Journal  of  International  Money  and Finance, 30 , 1214–1233.
Lotto,  J.  (2018,  March).  The  empirical  analysis  of  the  impact  of  bank  capital regulations  on  operating  efficiency. International  Journal  of  Financial Study , 1-11.
Mankiw, N. G. (2017). Principle of microeconomics (Eight ed.). Boston: Cengage Learning.
Maudos,  J.,  &  Solís,  L.  (2009).  The  determinants  of  net  interest  income  in  the Mexican  banking  system:  an  integrated  model. Journal  of  Banking  & Finance, 33 , 1920-1931.
Naceur,  S.  B.,  &  Omran,  M.  (2011,  March).  The  effects  of  bank  regulations, competition,  and  financial  reforms  on  banks'  performance. Emerging Markets Review, 12 (1), 1-20.
Neuman,  W.  L.  (2014). Social  research  methods:  qualitative  and  quantitative approaches (7th ed.). Harlow: Pearson Education Limited.
Nimer,  M.  A.,  Warrad,  L.,  &  Omari,  R.  A.  (2012).  The  impact  of  liquidity  on jordanian banks profitability through return on assets. European Journal of Business Management, 7 (7), 229-232.Philipina
OJK.  (2015).  Kewajiban  pemenuhan  rasio  kecukupan  modal. Peraturan  OJK NOMOR 42/POJK.03/2015 . Jakarta, Indonesia: OJK.
OJK-RI.  (2015,  Maret  31).  Peraturan  Otoritas  Jasa  Keuangan  Nomor  5 /POJK.03/2015  tentang  Kewajiban  Penyediaan  Modal  Minimum  & Pemenuhan  Modal  Inti  Minimum  Bank  Perkreditan  Rakyattentang. Peraturan . Jakarta: OJK.
OJK-RI.  (2016,  April  29).  Surat  edaran  Otoritas  Jasa  Keuangan  No. 14/SEOJK.03/2016  tentang  Pembukaan  Jaraingan  Kantor  Bank  Umum Berdasarkan Modal Inti. Surat Edaran . Jakarta: OJK.
OJK-RI.  (2017,  Maret  17).  Surat  edaran  Otoritas  Jasa  Keuangan  No 14/SEOJK.03/2017. Surat Edaran . Jakarta, Indonesia: OJK.
OJK-RI.  (2018,  Desember  27).  Peraturan  otoritas  jasa  keuangan  No.  33 /POJK.03/2018  tentang  Kualitas  Aset  Produktif  dan  Pembentukan Penyisihan  Penghapusan  Aset  Produktif  Bank  Perkreditan  Rakyat. Peraturan . Jakarta: OJK.
PWC  Indonesia.  (2018). 2018  Indonesia  banking  survey:  Technology  shift  in Indonesia is underway. Jakarta: PWC.
Robson, C., & McCartan, K. (2016). REAL WORLD RESEARCH: A resource for users of social research methods in applied settings (Fourth ed.). Wiley.
Rooyen,  C.  v.,  Stewart,  R.,  &  Wet,  T.  (2012,  November).  The  impact  of microfinance  in  Sub-Saharan  Africa:  A  systematic  review  of  the  evidence. World Development, 40 (11), 2249-2262.
Rose, P., & Hudgins, S. (2010). Bank management & financial services (8th ed.).
New York: McGraw-Hill.
Ruziqa,  A.  (2013).  The  impact  of  credit  and  liquidity  risk  on  bank  financial performance:  The  case  of  Indonesian  conventional  bank  with  total  asset

## RAKYAT DI JAWA BARAT: APLIKASI REGRESI KUANTIL BOOTSTRAP [FARAH LATIFAH NURFAUZIAH]
above  10  trillion  rupiah. International  Journal  of  Economic  Policy  in Emerging Economies (IJEPEE), 6 (2), 93-106.
Schildbach,  J.  (2017,  April  25).  Large  or  small?  How  to  measure  bank  size. Horses for courses . Frankfurt, Germany: Deutsche Bank Research.
Swamy,  V.  (2014,  September).  Modelling  the  impact  of  new  capital  regulations on bank profitability. MPRA Paper No. 58298 .
TENG,  A. (2018, March 13). Banking leaders sound dire warning: Transform or die. Article . Singapore: Today Online. Retrieved from
https://www.todayonline.com/ singapore/banking-leaders-sound-dire-
warning-transform-or-die
Thich,  P.  D.  (2017).  Determinants  of  banks’  profitability:  Empirical  evidence from Vietnam. Review of Business and Economics Studies, 5 (4), 37-45.
Waleed, A., Pasha, A. T., & Akhtar, A. (2016, Desember). Exploring the impact of  liquidity  on  profitability  :  Evidence  from  banking  sector  of  Pakistan. Journal of Internet Banking and Commerce, 21 (3), 1-12.
White,  D.  (2018,  March  14).  Can  banks be  a  threat  to  big  tech? Article .  BBVA. Retrieved from https://www.bbva.com/en/can-banks-be-threat-big-tech/
Wooldridge, J. M. (2016). Introductory econometrics: A modern approach (Sixth ed.). South-Western.
Yu,  J.  (2012,  July).  Bias  in  the  estimation  of  the  mean  reversion  parameter  in continuous time models. Journal of Econometrics, 169 (1), 114-122.
Zhou,  K.,  &  Wong,  M.  C.  (2008).  The  determinants  of  net  interest  margins  of commercial banks in Mainland China. Emerging Markets Finance & Trade, 44 (5), 41-53.