## PENGARUH BOPO, FDR, DAN CAR TERHADAP NPF
(Studi Empiris pada Bank Umum Syariah di Indonesia periode 2014-2017)
Julia Hafilah* 1 , Dewa Putra Khirsna Mahardikai 2
Program Studi Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Telkom juliahafilah07@gmail.com* 1, dewamahardika@telkomuniversity.ac.id 2
Abstrak: Pembiayaan  bermasalah  yang  tinggi  akan  mengakibatkan  kerugian  yang sangat  potensial  bagi  pihak  bank.  Hal  ini  dikarenakan  risiko  kredit  merupakan kontributor utama yang menyebabkan kondisi bank memburuk. Kondisi tersebut terjadi pada  bank  umum  syariah  selama  periode  2014-2017,  dimana  selama  periode penelitian  rata-rata  NPF  bank  syariah  cenderung  mengalami  peningkatan.  Penelitian ini  menggunakan  metode  kuantitatif.  Teknik  penentuan  sampel  dalam  penelitian  ini yaitu purposive  sampling dan  menghasilkan  11  bank  dalam  kurun  waktu  4  tahun dengan data semesteran. Metode yang digunakan untuk analisis data dalam penelitian ini  yaitu  dengan  analisis  regresi  data  panel  dengan  menggunakan  Eviews  9.0.  Hasil penelitian  menunjukan  bahwa  secara  simultan  BOPO,  FDR,  dan  CAR berpengaruh signifikan  terhadap  NPF.  Sedangkan  secara  parsial  menunjukkan  bahwa  BOPO berpengaruh  positif  signifikan,  FDR  berpengaruh  negatif  signifikan  dan  CAR tidak memiliki pengaruh terhadap NPF.
Kata Kunci: BOPO, FDR, CAR, NPF.
Abstract: High  problem  financing  will  have  a  potential  loss  for  the  bank.  This  is because credit risk is the main contributor which caused the bank’s to deteriorate. This condition  occured  in  syaria  bank ’s  during  the  2014-2017  research  period,  where  the NPF  average  of  syaria  banks  tended  to  increase. This  study  uses  quantitative methods.  The  sampling  technique  in  the  study  was  using  purposive  sampling  and resulting 11 banks in 4 years with semester data. The method used for data analysis in this  study  is  panel  regression  analysis  using  Eviews  9.0.  The  results  of  this  research show that simultaneously BOPO, FDR, and CAR have significant effect  to NPF. While partially  the  results  show  that  BOPO  have  a  significant  positive  effect,  variable  FDR have a significant negative effect, and variable CAR has no effect to NPF. Keywords: BOPO, FDR, CAR, NPF.

## PENDAHULUAN Latar Belakang
Dana  yang  disalurkan  sebagai tujuan  memperoleh  hasil  usaha,  pasti selalu dihadapkan dengan risiko.
Sejarah  menunjukkan  bahwa  risiko kredit  merupakan  kondributor  utama yang menyebabkan kondisi bank memburuk  (Asnaini,  2014).  Risiko kredit dalam perbankan syariah dinamakan  risiko  pembiayaan.  Risiko pembiayaan merupakan potensi kerugian  yang  dihadapi  bank  ketika pembiayaan yang diberikannya
mengalami  kondisi  macet  atau  gagal bayar,  artinya  debitur  tidak  mampu dalam  memenuhi  kewajibannya  dalam mengembalikan dana pembiayaan yang telah diterima (Arif dan Rahmawati,  2018:82).  Menurut  Asnaini (2014)  indikator  yang  menunjukkan kerugian  akibat  risiko  pembiayaan adalah  tercemin  dari  besarnya Non Performing  Financing .  Besaran  NPF minimum  ditetapkan  dalam  Peraturan Bank  Indonesia  Nomor  11/10/PBI/2009 yaitu  sebesar  5%,  angka  tersebut sebagai toleransi bagi kesehatan suatu bank.  Jadi  apabila  besaran  NPF  suatu bank  lebih  dari  5%,  maka  bank  dapat dikatakan tidak sehat.
Otoritas  jasa  keuangan  (OJK) menyatakan  bahwa  rasio  pembiayaan bermasalah  (NPF)  dari  bank  syariah
masih  relatif  lebih  tinggi  dibandingkan rasio  kredit  bermasalah  (NPL)  bank konvensional.  Tercatat  sejak  akhir tahun 2016 hingga Oktober 2017 angka NPF  bank  syariah  berada  di  angka 4,12%,  angka  tersebut  lebih  tinggi dibandingkan dengan NPL bank konvensional  yaitu  sebesar  2,96%
( www.okezone.com ).  Selain  itu  selama periode  penelitian,  rata-rata  NPF  yang
dimiliki  bank  umum  syariah  cenderung mengalami  peningkatan.  Berdasarkan gambar  1.1  dapat  dilihat  bahwa  pada Juni 2016  merupakan nilai NPF tertinggi sepanjang periode Juni 2014 –
Desember  2017  yaitu  sebesar  5,68%. Angka ini melampaui batas aman yang ditetapkan oleh regulator, yaitu sebesar 5%.
Gambar 1. Kondisi NPF Bank Umum Syariah periode Juni 2014 – Desember 2017
Sumber : data yang telah diolah
Masalah  yang  dihadapi  bank  umum syariah  tersebut  menjadi  hal  yang harus diperhatikan dikarenakan apabila masalah  ini  tidak  diobati  maka  akan mengancam  keberlangsungan  bank. Oleh  karena  itu,  penyebab-penyebab yang  dapat  mengakibatkan  tingginya pembiayaan bermasalah perlu diketahui sehingga bank dapat
memutuskan  langkah  apa  saja  yang dapat  mengurangi  masalah  tersebut. Penyebab dari pembiayaan bermasalah dapat  dipengaruhi  dari  faktor  internal
yang  berasal  dari  kegiatan  operasional bank  itu  sendiri  dengan  melihat  rasio keuangan. Dalam  menjalankan  kegiatan operasionalnya, bank akan memperoleh pendapatan. Namun, disamping  itu  bank  juga  memiliki  biaya yang  harus  dikeluarkan  secara  rutin.
Biaya  yang  dikeluarkan  lebih  besar dibandingkan
pendapatan yang diperoleh,  maka  bank  tidak  efisien dalam  menjalankan  operasinya.  Biaya
Operasional  Pendapatan  Operasional
(BOPO)  atau  sering  disebut  sebagai rasio efesiensi digunakan untuk mengukur  seberapa  jauh  kemampuan manajemen dalam mengendalikan biaya operasional terhadap pendapatan operasional (Jaenal et al., 2017). Untuk memperoleh pendapatan yang maksimal, maka bank harus menjalankan fungsinya sebaik mungkin,  yaitu  menghimpun  dana  dan menyalurkan  dana.  Rasio Financing  to
Deposit  Ratio (FDR)  dapat  digunakan untuk  mengukur  kemampuan  bank dalam menyalurkan
pembiayaan dengan  menggunakan  dana  yang dihimpunnya.  Selain  itu,  agar  kegiatan operasional  bank  dapat  terus  berjalan dengan aman maka bank perlu menyediakan  modal  untuk  mengatasi kemungkinan  buruk  yang  mungkin terjadi  di  masa  yang  akan  datang. Kemampuan  bank  dalam  menyediakan modal dapat diukur dengan menggunakan rasio CAR. Capital Adequacy  Ratio (CAR)  merupakan rasio untuk mengukur kecukupan
modal yang dimiliki bank dalam menekan risiko yang dihadapi  (Arif dan Rahmawati, 2018:125).

## Tujuan Penelitian
1.  Untuk mengetahui bagaimana BOPO,  FDR,  CAR,  dan  NPF  pada Bank  Umum  Syariah  di  Indonesia periode 2014-2017. 2.  Untuk mengetahui bagaimana BOPO, FDR, dan CAR berpengaruh secara simultan terhadap  NPF  pada  Bank  Umum Syariah di Indonesia periode 2014- 2017. 3.  Untuk mengetahui bagaimana BOPO  berpengaruh  secara  persial terhadap  NPF  pada  Bank  Umum Syariah di Indonesia periode 2014- 2017. 4.  Untuk mengetahui bagaimana FDR berpengaruh secara persial terhadap  NPF  pada  Bank  Umum Syariah di Indonesia periode 2014- 2017. 5.  Untuk mengetahui bagaimana CAR berpengaruh secara persial terhadap  NPF  pada  Bank  Umum Syariah di Indonesia periode 2014- 2017.

## Net Performing Financing
Rasio untuk mengukur pembiayaan  bermasalah  suatu  bank dalam  sistem  perbankan  konvensional dikenal  dengan  istilah Non  Performing Loan (NPL),  sedangkan  dalam  sistem perbankan  syariah  dikenal  dengan istilah Non Performing Financing (NPF). Semakin tinggi nilai NPF, maka menunjukkan bahwa bank tidak mampu dalam mengelola kreditnya. Oleh karena  itu,  tingkat  NPF  harus  diatasi sedemikian  rupa  agar  tidak  melebihi batas  maksimal  NPF  yang  ditetapkan dalam Peraturan Bank Indonesia Nomor  11/10/PBI/2009  tentang  Unit Usaha Syariah yaitu sebesar 5%. Menurut  Mahardika  (2015:179), NPF  terdiri  dari  NPF Gross dan  NPF Net .  NPF  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah NPF gross, karena dalam NPF gross mencakup perhitungan  kredit  berstatus  kurang lancar dan diragukan, yang pada tahun berikutnya bisa saja meningkat statusnya    menjadi  macet.  Dalam  NPF net  hanya  memperhitungkan  kredit yang  berstatus  macet.  Berdasarkan Surat  Edaran  Bank  Indonesia  Nomor 13/30/DPNP  untuk  mengukur  besaran NPF gross menggunakan rumus
sebagai berikut :
NPF gross = Pembiayaan bermasalah     x100%
Total pembiayaan Biaya Operasional Pendapatan Operasional BOPO  atau sering disebut sebagai rasio efisiensi digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen
dalam mengendalikan biaya operasional terhadap pendapatan operasional.  Jadi  semakin  kecil  nilai BOPO maka lebih efisien biaya operasional  yang  dikeluarkan  oleh perusahaan (Jaenal et al., 2017). Biaya operasional  merupakan  biaya  yang dikeluarkan  oleh  bank  dalam  rangka menjalankan  aktivitas  usaha  pokoknya (seperti  biaya  bunga,  biaya  tenaga kerja,  biaya  pemasaran  dan  biaya operasi lainnya), sedangkan pendapatan  operasional  merupakan pendapatan utama bank, yaitu
pendapatan  bunga  yang  diperoleh  dari penempatan  dana  dalam  bentuk  kredit dan pendapatan operasi lainnya
(Sudarmawanti dan Purnomo, 2017). Besaran  BOPO  diatur  dalam Peraturan Bank Indonesia Nomor 6/10/PBI/2004 tentang Sistem Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum menyatakan bahwa rasio BOPO
tertinggi  adalah  diatas  97%  sedangkan terendah  dibawah  94%.  Berdasarkan Surat  Edaran  Bank  Indonesia  Nomor 13/30/DPNP  rumus  untuk  menentukan BOPO adalah sebagai berikut :

## BOPO = Total beban operasional  x100% Total pendapatan operasional

## Finance to Deposit Ratio
FDR  disebut  juga  rasio  kredit terhadap  total  dana  pihak  ketiga  yang digunakan  untuk  mengukur  dana  pihak ketiga  yang  disalurkan  dalam  bentuk kredit  (Umam,  2013:345).  Jika  rasio  ini mencapai 100%, maka hal ini mengindikasikan  seluruh  dana  yang dihimpun telah disalurkan dalam bentuk pembiayaan.  Jika rasio ini hanya 80%, maka  dana  yang  disalurkan  dalam bentuk  pembiayaan  hanya  80%  dari dana  yang  dihimpun.  Misalkan  rasio 110% berarti 100% dana yang dihimpun telah disalurkan dalam pembiayaan  dan  10%  kelebihannya menggunakan  modal  bank  sendiri (Mahardika,  2015:180).  Besaran  FDR ditetapkan dalam Peraturan Bank Indonesia  Nomor  15/7/PBI/2013  Pasal 10  tentang  Perubahan  Kedua  atas Peraturan Bank Indonesia Nomor 12/9/PBI/2010  tentang  Giro  Wajib Minimum  Bank  Umum  pada  Bank
Indonesia  dalam  Rupiah  dan  Valuta Asing yaitu batas bawah target sebesar 78%  dan  batas  atas  target  sebesar
92%.  Rumus  untuk  menghitung  nilai FDR yang ditetapkan dalam Berdasarkan Surat Edaran Bank Indonesia  Nomor  13/30/DPNP  yaitu sebagai berikut : FDR =       Pembiayaan     x 100%

## Dana pihak ketiga

## Capital Adequacy Ratio
Rasio  yang  menggambarkan besarnya  modal  yang  dimiliki  suatu bank  dikenal  dengan  istilah Capital Adequacy Ratio (CAR). Capital Adequacy  Ratio adalah  rasio  yang memperlihatkan  seberapa  jauh  seluruh aktiva  bank  yang  mengandung  risiko (kredit,  penyertaan,  surat  berharga, tagihan  pada  bank  lain)  ikut  dibiayai dari  dana  modal  sendiri  bank  di samping  memperoleh  dana-dana  dari sumber-sumber  di  luar  bank,  seperti dana  masyarakat,  pinjaman  (utang), dan lain-lain (Firdaus, 2015). Jadi untuk mengatasi risiko kerugian yang dihadapi bank, maka tingkat CAR harus dikelola  sedemikian  rupa  agar  tidak kurang  dari  batas  minimum  yang ditetapkan dalam Peraturan Bank Indonesia Nomor 15/12/PBI/2013 tentang  Kewajiban  Penyediaan  Modal Minimum  Bank  Umum  yaitu  sebesar 8%  dari  Aset  Tertimbang  Menurut Risiko (ATMR). Aset Tertimbang Menurut  Risiko  (ATMR)  adalah  nilai total masing-masing aktiva bank setelah dikalikan dengan  masing- masing  bobot  risiko  aktiva  tersebut dengan  penilian  aktiva  yang  paling tidak  berisiko  diberi  bobot  0%  dan aktiva yang paling berisiko diberi bobot 100%  (Umam, 2013:251).  Berdasarkan Surat  Edaran  Bank  Indonesia  Nomor
13/30/DPNP  menentukan  rumus  untuk menghitung CAR sebagai berikut :
CAR = modal   x 100%

## ATMR
Kerangka Pemikiran Pengaruh BOPO terhadap NPF BOPO yang besar mengandung arti bahwa biaya operasional  yang  ditanggung  salah satunya diakibatkan adanya
pembiayaan  bermasalah  lebih  besar dibandingkan  pendapatan  operasional yang diterima.  Pendapatan operasional ini  akan  mempengaruhi  NPF,  karena pendapatan dari penyaluran pembiayaan  merupakan  pendapatan operasional bank. Apabila terjadi pembiayaan bermasalah dalam penyaluran pembiayaan, misalnya
terjadi  kemacetan  pengembalian  dana yang  disalurkan  dan  margin  yang diperoleh  bank  dalam  jumlah  relatif besar, maka pendapatan yang diterima akan  berkurang.  Pendapatan  yang menurun  ini  akan  membuat  rasio BOPO  meningkat.  Hasil  ini  sejalan dengan  penelitian  Jaenal,  Usy  dan Nursyamsiah  (2017)  yang  menyatakan bahwa BOPO berpengaruh postif signifikan terhadap NPF.

## Pengaruh FDR terhadap NPF
Besaran nilai FDR ini menggambarkan besarnya jumlah pembiayaan  yang  disalurkan.  Menurut
Akbar  (2016)  likuiditas  yang  baik  bagi suatu  bank  menandakan  bahwa  bank tersebut  memiliki  sumber  dana  yang
cukup tersedia untuk memenuhi semua kewajibannya,  sehingga  semakin  tinggi likuiditas  maka  akan  mengurangi  risiko terjadinya  pembiayaan  bermasalah. Jadi semakin tinggi dana yang
disalurkan oleh pihak bank, maka dapat meningkatkan  return  perbankan  dan menurunkan  tingkat  NPF.  Hasil  ini sejalan  dengan  penelitian  Poetry  dan Sanrego  (2015)  yang  menyatakan bahwa  FDR  berpengaruh  negatif  dan signifikan terhadap NPF.

## Pengaruh CAR terhadap NPF
Besarnya nilai CAR menggambarkan kemampuan bank dalam menekan risiko yang diakibatkan oleh kegiatan operasi bank.
Berdasarkan  rumusnya,  CAR  dihitung dari modal dibagi dengan ATMR. Ketika bank  menyalurkan  pembiayaan  yang mengandung  pembiayaan  bermasalah, maka  akan  meningkatkan  nilai  dalam ATMR.  Nilai  ATMR  didapat  dari  jumlah setelah dikurangi dengan Pencadangan Penyisihan  Aktiva  Produktif  (PPAP) dikali  dengan bobot  risiko.  Maka  ketika bank mengalami pembiayaan bermasalah  yang  tinggi,  bank  perlu menyediakan PPAP yang secara otomatis akan mengurangi modal. Hasil ini  sejalan  dengan  penelitian  Auliani dan  Syaichu  (2016),  Akbar  (2016), Asnaini (2014), Setiawan dan
Bagaskara  (2016),  dan  Jaenal.,  et  al. (2017)  yang  menyatakan  bahwa  CAR berengaruh  negatif  signifikan  terhadap NPF.
BOPO FDR CAR NPF (+) (-) (-) Gambar 2 Kerangka Pemikiran
(Sumber: data yang telah diolah, 2019)
Keterangan:
: parsial : simultan Hipotesis Penelitian Berdasarkan
kerangka
pemikiran  di  atas,  dapat  disimpulkan sebagai berikut: 1.  BOPO,  FDR  dan  CAR  secara simultan  berpengaruh  signifikan terhadap NPF pada Bank Umum  Syariah  di  Indonesia Periode 2014-2017. 2.  BOPO secara parsial berpengaruh  positif  signifikan terhadap NPF pada Bank Umum  Syariah  di  Indonesia Periode 2014-2017. 3.  FDR secara parsial berpengaruh  negatif  signifikan terhadap NPF pada Bank Umum  Syariah  di  Indonesia Periode 2014-2017. 4.  CAR secara parsial berpengaruh  negatif  signifikan terhadap NPF pada Bank
Umum  Syariah  di  Indonesia Periode 2014-2017. METODE PENELITIAN Penelitian ini merupakan penelitian  kuantitatif.  Populasi  dalam penelitian  ini  adalah  bank  umum syariah  di  Indonesia  tahun  2014-2017. Teknik  pengambilan  sampel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah purposive sampling dengan pertimbangan : (a) Bank Umum Syariah yang terdaftar di Otoritas Jasa
Keuangan  hingga  tahun  2017,  dan  (b)
Bank  Umum  Syariah  yang  sudah beroperasi  sejak  periode  Juni  2014.
Berdasarkan kriteria tersebut, sehingga diperoleh  11  bank.  Adanya  sampel yang berkurang karena adanya pengurangan  jumlah  sampel  terhadap data-data yang ekstrim dan data outlier. Sehingga  menghasilkan  9  sampel dengan  periode  penelitian  selama  4 tahun  dengan  data  semesteran,  maka jumlah data dalam  penelitian  sebanyak 72  data.  Metode  analisis  data  dalam penelitian  ini  adalah  regresi  data  panel dengan menggunakan Eviews 9.0.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif dalam penelitian  ini  dijelaskan  menggunakan mean  (nilai  rata-rata),  standar  deviasi (simpang baku), maximum (nilai tertinggi), dan minimum (nilai
terendah).    Hasil  pengujian  statistik deskriptif  NPF,  BOPO , FDR,  dan CAR  selama  periode  pengamatan 2014-2017  sebagaimana  ditunjukkan pada tabel 3.1 sebagai berikut:
Tabel  1 Hasil Statistik Deskriptif
NPF BOPO FDR CAR Mean 0.0419 0.9743 0.9270 0.1822 Std.Dev  0.0255 0.2005 0.0854 0.0617 Max 0.1252 2.1740 1.4097 0.4000 Min 0.0012 0.6481 0.7679 0.1074
Sumber : data yang telah diolah
Uji Asumsi Klasik Pada umumnya terdapat lima uji asumsi klasik untuk menentukan apakah data termasuk ke dalam syarat BLUE  (Best  Linier  Unbias  Estimator), yaitu  uji  linieritas,  uji  normalitas,  uji autokorelasi, uji multikolinearitas dan uji heteroskedastisitas.  Menurut  Basuki dan  Prawoto  (2016:298),  hanya  uji multikolinearitas dan
heteroskedastisitas  yang  dibutuhkan dalam data panel. Uji Multikolinearitas Menurut  Sarwono  (2016:161)
data tidak terjadi multikolinieritas apabila  nilai  kolerasi  antar  semua variabel  bebas  yang  diuji  <  0,9 (Sarwono, 2016:161).

## Tabel 2  Hasil Uji Multikolinearitas
NPF BOPO FDR CAR NPF 1.0000   0.6767  -0.1749  -0.5949 BOPO   0.6767   1.0000   0.0344  -0.2250 FDR -0.1749   0.0344   1.0000   0.1406 CAR -0.5949  -0.2250   0.1406   1.0000
Sumber : Hasil Output Eviews 9 (data yang telah diolah)
Berdasarkan  tabel  3.2  tidak terdapat  data  yang  melebihi  nilai  0,9, dapat  disimpulkan  bahwa  data  tidak mengalami masalah multikolinearitas.
1.  Uji Heteroskedastisitas Untuk  mendeteksi  apakah  data mengalami masalah heteroskedastisitas,  dapat  dilakukan  uji white.  Ketentuan  yang  digunakan,  jika nilai  Prob.  Chi-Square  pada  Obs*R- squared  >  0,05  maka  tidak  terjadi heteroskedastisitas.

## Tabel  3 Hasil Uji White
Heteroskedasticity Test: White F-statistic 0.3498  Prob. F(3,68) 0.7894 Obs* R-squared 1.0943 Prob. Chi-Square(3) 0.7784 Scaled explained SS 1.1456 Prob. Chi-Square(3) 0.7661
Sumber : Hasil Output Eviews 9 (data yang telah diolah)
Berdasarkan  tabel  3.3  dapat dilihat  bahwa  nilai  Prob.  Chi-Square pada  Obs*R-squared  >  0,05,  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  data  tidak mengalami masalah heteroskedastisitas. Analisis Regresi Data Panel Regresi  data  panel  memiliki  3
jenis  model,  yaitu common  effect model , fixed  effect  model ,  dan random effect model . Untuk menentukan model yang  paling  tepat  digunakan  dalam penelitian  ini  dapat  dilakukan  dengan beberapa pengujian, yaitu:
Uji Chow

## Tabel 4 Hasil Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 8.028754 (8,60) 0.0000 Cross-section Chi-square 52.400909 8 0.0000
Sumber : Hasil Output Eviews 9 (data yang telah diolah)
Berdasarkan hasi uji chow pada tabel  3.4  dapat  dilihat  nilai  probability cross  section  chi-square  <  0,05, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa
model fixed  effect lebih  baik  daripada model common  effect .  Selanjutnya dilakukan uji hausman.

## Uji Hausman
Tabel  5 Hasil Uji Hausman Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 17.598560 3 0.0005
Sumber : Hasil Output Eviews 9 (data yang telah diolah)
Berdasarkan hasi pada tabel 3.5
dapat  dilihat  nilai  probability  cross section random < 0,05, sehingga dapat
disimpulkan  bahwa  model fixed  effect lebih  baik  daripada  model random effect dan pengujian selesai dilakukan.

## Persamaan Regresi Data Panel
Tabel  6 Hasil Pengujian Model Fixed Effect
Dependent Variable: NPF Method: Panel Least Squares Date: 04/21/19   Time: 13:20 Sample: 2014S1 2017S2 Periods included: 8 Cross-sections included: 9 Total panel (balanced) observations: 72
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000490 0.020488 0.023922 0.9810 BOPO 0.077521 0.008039 9.642881 0.0000 FDR -0.038624 0.017466 -2.211353 0.0308 CAR 0.009038 0.045612 0.198152 0.8436 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.846181     Mean dependent var 0.041860 Adjusted R-squared 0.817981     S.D. dependent var 0.025497 S.E. of regression 0.010878     Akaike info criterion -6.053134 Sum squared resid 0.007100     Schwarz criterion -5.673690 Log likelihood 229.9128     Hannan-Quinn criter. -5.902076 F-statistic 30.00620     Durbin-Watson stat 2.361276 Prob(F-statistic) 0.000000

## Sumber : Hasil Output Eviews 9 (data yang telah diolah)
Berdasarkan  tabel  3.6  maka dapat diketahui persamaan regresi data panel  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
NPF=  0,000490  +  0,077521BOPO –
0,038624FDR  +  0,009038CAR + e
Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Berdasarkan tabel  3.6 diperoleh nilai Adjusted R-square sebesar 0,817981  atau  81,7981%,  yang  artinya variabel  independen  yang  terdiri  dari
BOPO, FDR dan CAR dapat mempengaruhi variabel dependen yaitu NPF  sebesar  81,7981%,  sedangkan 18,2019%  dipengaruhi  oleh  variabel lain. Uji Signifikansi Simultan (Uji F) Berdasarkan Tabel 3.6 diperoleh  nilai  probabilitas  F-statistic sebesar 0,000000 dibawah taraf signifikansi 0,05. Sehingga dapat disimpulkan  bahwa  variabel  bebas (BOPO,  FDR    dan  CAR)  secara simultan berengaruh signifikan terhadap NPF.

## Pengaruh BOPO terhadap NPF
Berdasarkan  tabel  3.6,  hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel BOPO memiliki nilai probabilitas sebesar  0,0000  lebih  kecil  dari  taraf signifikan  0.05  dan  nilai  koefisien regresi  sebesar  0,077521,  sehingga dapat disimpulkan bahwa BOPO secara  parsial  berpengaruh  positif signifikan  terhadap  NPF.  Pengaruh
yang signifikan dan memiliki arah positif diartikan bahwa apabila BOPO
mengalami  peningkatan  maka  NPF juga  akan  mengalami  peningkatan. Pengaruh  yang  signifikan  dan  memiliki arah  positif  diartikan  bahwa  apabila BOPO  mengalami  peningkatan  maka NPF juga akan mengalami peningkatan dan  begitu  pula  sebaliknya.  Hal  ini dikarenakan semakin tinggi nilai BOPO maka  pendapatan  operasional  yang diterima  oleh  bank  pun  semakin menurun.  Ketika  bank  manyalurkan dananya  berupa  pembiayaan,  dari penyaluran  dana  tersebut  bank  akan menerima pendapatan yang dikategorikan sebagai pendapatan operasional. Apabila pendapatan tersebut menurun, maka dapat dikatakan bahwa salah satu faktor yang menyebabkan  hal  itu  terjadi  dikarena dana  yang  disalurkan  lebih  banyak menghasilkan pembiayaan yang bermasalah.  Dengan  kata  lain,  rasio BOPO  dapat  menjadi  salah  satu  tolak ukur untuk menilai kualitas pembiayaan. Hasil penelitian ini sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Auliani  dan  Syaichu  (2016)  yang menemukan bahwa semakin tinggi nilai BOPO  maka  pembiayaan  bermasalah akan semakin tinggi.

## Pengaruh FDR terhadap NPF
Berdasarkan  pada  tabel  3.6 hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa variabel  FDR  memiliki  nilai  probabilitas sebesar  0,0308  lebih  kecil  dari  taraf signifikan  0,05  dan  nilai  koefisien regresi  sebesar  -0,038624,  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  FDR  secara parsial  berpengaruh  negatif  signifikan terhadap NPF. Pengaruh yang signifikan  dan  memiliki  arah  negatif diartikan bahwa apabila FDR
mengalami  peningkatan  maka  NPF akan  mengalami  penurunan.  Hal  ini dikarenakan berdasarkan
data penelitian,  ketika  bank  meningkatkan pembiayaan  yang  disalurkan  maka bank  akan  mendapatkan return yang
lebih tinggi. Ketika bank memiliki return yang meningkat, itu artinya bahwa bank memiliki  sumber  dana  yang  cukup tersedia untuk memenuhi kewajibannya sehingga  bank  dikategorikan  memiliki likuiditas  yang  baik  dan  pembiayaan bermasalah  yang  ditanggung  pihak bank pun akan menurun. Meningkatnya return juga  dapat  dikatakan  bahwa bank lebih banyak menghasilkan keuntungan dari penyaluran pembiayaan dibandingkan dengan yang mengahasilkan pembiayaan bermasalah. Hasil penelitian ini sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Akbar  (2016),  Poetry  dan  Sanrego (2015) yang menemukan bahwa
semakin tinggi nilai FDR maka pembiayaan  bermasalah  akan  semakin menurun.

## Pengaruh CAR terhadap NPF
Berdasarkan  pada  tabel  3.6 hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa variabel  CAR  memiliki  nilai  probabilitas sebesar  0,8436  lebih  besar  dari  taraf signifikan  0.05  dan  nilai  koefisien regresi  sebesar  -0,009038,  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  CAR  secara parsial tidak memiliki pengaruh terhadap  NPF.  Tidak  berpengaruhnya CAR  terhadap  NPF  diartikan  bahwa berapapun  besaran  CAR  tidak  akan mempengaruhi  besaran  NPF.  Dapat dilihat rata-rata CAR yang dimiliki bank umum  syariah  cukup  besar  yaitu 18,22%. Hal  ini memperlihatkan bahwa CAR  pada  bank  umum  syariah  telah memenuhi standar yang telah
ditetapkan  oleh  regulator  yaitu  8%.
Besaran  rata-rata  CAR  yang  dimiliki bank umum syariah juga dapat dikatakan  jauh  dari  standar  yang ditetapkan regulator. Nilai CAR tersebut mengindikasikan  bahwa  bank  mampu menyiapkan  modal  yang  cukup  untuk menutupi  risiko  pembiayaan  yang mungkin  akan  terjadi,  tetapi  bisa  saja besarnya  nilai  CAR  dapat  berpengaruh terhadap  peningkatan  nilai  NPF.  Disisi lain, CAR yang tinggi dapat
mengakibatkan berkurangnya penyaluran pembiayaan yang dilakukan oleh  bank,  kerena  cadangan  modal yang dimiliki digunakan untuk menanggulangi  akibat  dari  kerugian pembiayaan bermasalah. Sehingga sumber  dana  yang  dimiliki  bank  pun akan berkurang.
Hasil penelitian ini sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Haifa dan Wibowo (2015) yang menemukan bahwa CAR tidak memiliki pengaruh terhadap NPF.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan pembahasan  maka  dapat  disimpulkan bahwa  secara  simultan  BOPO,  FDR dan CAR berpengaruh signifikan terhadap  NPF.  Secara  parsial  BOPO berpengaruh  positif,  FDR  berengaruh negatif dan CAR tidak memiliki pengaruh terhadap NPF. Bagi pihak akademisi, penelitian ini diharapkan dapat dijadikan
tambahan  referensi    untuk  melakukan penelitian  selanjutnya.  Keterbatasan penelitian  menjadi  penyebab  hanya dipilihnya  beberapa  variabel  dan  objek penelitian. Oleh karena itu, bagi peneliti selanjutnya diharapkan dapat menambah variabel yang dapat mempengaruhi  NPF seperti  faktor- faktor eksternal perusahaan yang dapat mempengaruhinya. Dan peneliti selanjutnya disarankan untuk memperluas  objek  penelitian  dengan lembaga  keuangan  syariah  lainnya agar  tidak  terbatas  hanya  pada  bank umum syariah saja.
Bagi  Bank  Umum  Syariah,
berdasarkan penelitian ini untuk menghindari potensi terjadinya
pembiayaan  bermasalah,  bank  umum syariah  diharapkan  dapat  menjaga kestabilan nilai NPF serendah mungkin. Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  cara meningkatkan  perolehan  pendapatan operasionalnya
sehingga dapat
mencapai    tingkat  efisien  yang  tinggi dan  meningkatkan  pembiayaan  yang
disalurkan sehingga kemungkinan bank dalam  memperoleh  pendapatan  pun semakin meningkat. Bagi investor, investor diharapkan  berhati-hati  apabila  ingin berinvestasi  pada  salah  satu  bank syariah dengan
memperhatikan besaran rasio  BOPO dikarena semakin tinggi  rasio  ini  maka  pendapatan  yang dihasilkan  oleh  bank  semakin  menurun sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa bank  lebih  banyak  menanggung  risiko pembiayaannya dan melihat perkembangan FDR yang menggambarkan  besarnya  penyaluran pembiayaan  yang  diberikan  oleh  bank, hal ini dikarenakan semakin besar rasio ini  maka  semakin  kecil  pembiayaan bermasalah  yang  ditanggung  oleh bank.

## DAFTAR PUSTAKA
Akbar,  Dinnul  Alfian.  2016. Inflasi, Gross  Domestic  Product  (GDP),
Capital  Adequacy  Ratio  (CAR), dan  Financing  to  Deposit  Ratio Terhada Non Performing Financing (NPF) pada Bank Umum  Syariah  di  Indonesia. 2(2):
19 –37.
Arif,  M.  Nur  Rianto  Al,  dan  Yuke
Rahmawati. 2018. Manajemen Risiko Perbankan Syariah . Bandung: CV Pustaka Setia.
Asnaini,  Sri  Wahyuni.  2014. Fakor- Faktor  Yang  Mempengaruhi  Non Performing  Financing  (NPF)  pada Bank  Umum Syariah  di  Indonesia . V(02): 264 –80.
Auliani,  Mia  Maraya,  dan  Syaichu. 2016. Analisis  Pengaruh  Faktor Internal  dan  Faktor  Eksternal Terhadap  Tingkat  Pembiayaan Bermasalah  pada  Bank  Umum Syariah  di  Indonesia  Periode Tahun 2010-2014 . 5(3): 1 –14.
Basuki,  Agus  Tri,  dan  Nano  Prawoto.
2016. Analisis  Regresi  Dalam Penelitian Ekonomi & Bisnis (Dilengkapi Aplikasi SPSS & EVIEWS) . Jakarta: PT
RajaGrafindo Persada. Firdaus,  Rizal  Nur.  2015. Pengaruh Faktor Internal dan Eksternal yang Mempengaruhi Pembiayaan Bermasalah  pada  Bank  Umum Syariah  di  Indonesia .  3(1):  82 – 108. Haifa, dan Dedi Wibowo. 2015. Pengaruh  Faktor  Internal  Bank dan  Makro  Ekonomi  Terhadap Non Performing Financing Perbankan  Syariah  di  Indonesia: Periode  2010:01  -  2014:04 .  1(2):
74 –87. Jaenal, Effendi, Thiarany Usy, dan Tita Nursyamsiah. 2017. Factors Influencing Non-Performing Financing (NPF) at Sharia Banking . 25(1): 109 –38.
Mahardika, Dewa P.K. 2015. Mengenal Lembaga Keuangan . Bekasi: Gramata Publishing. Peraturan Bank Indonesia Nomor 11/10/PBI/2009 tentang Unit Usaha Syariah . Peraturan Bank Indonesia Nomor 15/12/PBI/2013 tentang Kewajiban Penyediaan  Modal  Minimum  Bank Umum .
Peraturan Bank Indonesia Nomor 15/7/PBI/2013  tentang  Perubahan Kedua atas Peraturan Bank Indonesia  Nomor  12/9/PBI/2010 tentang Giro Wajib Minimum Bank Umum pada Bank Indonesia dalam Rupiah dan Valuta Asing. Peraturan Bank Indonesia Nomor 6/10/PBI/2004 tentang Sistem Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum .
Poetry,  Zakiyah  Dwi,  dan  Yulizar  D Sanrego. 2015. Pengaruh Variabel Makro  dan  Mikro  Terhadap  NPL Perbankan Konvensional dan NPF Perbankan Syariah . 1(2): 79 –104. Sarwono,  Jonathan.  2016. Prosedur- Prosedur  Analisis  Pouler  Aplikasi
Riset  Skripsi  Dan  Tesis  Dengan
Eviews . Yogyakarta: Gava Media. Setiawan, Chandra, dan Bhirawa
Bagaskara.  2016. Non-Performing Financing  (  NPF  )  and  Cost
Efficiency  of  Islamic  Banks  in Indonesia Period 2012Q1 to 2015Q2 . : 1 –13. Sudarmawanti, Erna, dan Joko Purnomo.  2017. Pengaruh  CAR, NPL,  BOPO,  NIM  dan  LDR Terhadap  ROA . Among  Makarti 10(19): 1 –18.
Surat  Edaran  Bank  Indonesia  Nomor 13/30/DPNP . Umam,  Khaerul.  2013. Manajemen Perbankan  Syariah .  Bandung:  CV Pustaka Setia.
Uly,  Yohana  Artha.  (2017). Data  OJK Ungkap  Kredit  Bermasalah  Bank Syariah 4,12%, Lebihi Konvensional 2,96%. www.economy.okezone.com (akses 20 April 2019)