## BEBERAPA FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PROFITABILITAS PERBANKAN DI INDONESIA

## Wuryaningsih Dwi Letari, Damatika Purnama Suci, Muhammad Sholahuddin
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Muhammadiyah Surakarta e-mail: wuryaningsih@ums.ac.id, b100150084@student.ums.ac.id, muhammad.sholahuddin@ums.ac.id
Abstrak- Kinerja  profitabilitas  keuangan  perusahaan  sangat  penting  untuk  membuat  keputusan  perubahan kebijakan  perusahaan  maupu  bagi  investor . Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  beberapa  factor  yang mempengaruhi  profitabilitas  perbankan  di  Indonesia.  Beberapa  factor  tersebut  yang  akan  diteliti  fokus  pada CAR, NPL, NIM, BOPO dan LDR terhadap Profitabilitas perbankan di Indonesia yang terdaftar di BEI periode 2014-2017. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Bank Umum Swasta Nasional Devisa yang terdaftar di BEI periode 2014-2017. Sampel yang digunakan sebanyak 18 bank dengan menggunakan metode Purposive Sampling. Teknik analisis data menggunakan regresi data panel dengan metode Fixed Effect. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CAR dan LDR berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap ROA, NPL dan BOPO berpengaruh negatif dan signifikan terhadap ROA, NIM berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA. Keywords: CAR, NPL, NIM, BOPO, LDR, Profitabilitas
Abstract- The company’s financial profitability performance is very important to make a decision on changes in company policy for investors. This study aims to examine the effect of CAR, NPL, NIM, BOPO and LDR on the profitability of banks in Indonesia that are listed on the Indonesia Stock Exchange for the period 2014-2017. The population of this study is the Foreign Exchange National Private Commercial Bank listed on the Indonesia Stock Exchange for the period 2014-2017. The sample used was 18 banks using the Purposive Sampling method. The data analysis technique uses panel data regression with the Fixed Effect method. The results of the study show that CAR and LDR have a positive and not significant effect on ROA, NPL and BOPO which have a negative and significant effect on ROA, NIM has a positive and significant effect on ROA.
Keywords: CAR, NPL, NIM, BOPO, LDR, Profitability

## PENDAHULUAN
Pada tingkat ekonomi mikro, kinerja adalah hasil langsung dari pengelolaan berbagai sumber daya ekonomi dan penggunaannya  yang  efisien  dalam  kegiatan operasional, investasi, dan pendanaan. Untuk mengoptimalkan hasil ekonomi, perhatian khusus harus diberikan pada landasan yang tepat dari keputusan manajerial.
Gambaran ringkas posisi keuangan perusahaan dan kinerjanya ditemukan dalam laporan keuangan tahunan. Itu menjadi sumber informasi utama untuk menganalisis bagaimana sumber daya digunakan.
Pertengahan tahun 1997 terjadi krisis moneter di Indonesia yang saat itu berdampak pada sektor perbankan, akibat krisis moneter tersebut bank banyak yang mengalami kredit macet sehingga menimbulkan lemahnya
kualitas dalam sistem perbankan. Sejak tahun 1998  perbankan  focus  pada  efisiensi  dan stabilitas perbankan agar investor kembali percaya kepada perbankan.
Pembuatan keputusan perusahaan dan para investor melihat tingkat kesehatan bank dapat dinilai dari beberapa indikator. Salah satu indikator utama yang dijadikan dasar penilaian adalah laporan keuangan bank yang bersangkutan.
Di Indonesia analisis kesehatan bank menggunakan alat ukur yang bernama RGEC (Risk, GCG, Earning, Capital). Aspek capital meliputi CAR, aspek assets meliputi NPL, aspek earning meliputi NIM dan BOPO, sedangkan aspek liquidity meliputi LDR. Profitabilitas merupakan indikator utama untuk mengukur kinerja suatu bank (Syofyan, 2002).  Ukuran  profitabilitas  perbankan menggunakan Return On Assets (ROA).
Rasio ini mengukur tingkat profitabilitas yaitu Return On Asset (ROA) untuk menghasilkan keuntungan dengan memanfaatkan aktiva yang dimiliki. Indikator yang berkaitan dengan rasio ROA yaitu diantaranya CAR (Capital Adequeacy Ratio) mewakili faktor resiko, NPL (Non Performing Loan) mengukur manajemen bank dalam mengatur masalah kredit yang bermasalah, NIM (Net Interest Margin) kemampuan bank dalam mengelola aktiva produktifnya, BOPO (Biaya Operasional dan Pendapatan Operasional) untuk mengukur tingkat kemampuan pendapatan operasional dalam menutup biaya operasional dan LDR (Loan to Deposito Ratio) untuk mewakili ukuran likuiditas bank.
Ditemukan inkonsistensi hasil penelitian terdahulu. Penelitian Adiyantoro (2013) dan (Susanto & Kholis, 2016) menunjukkan bahwa variabel CAR berpengaruh terhadap ROA. Sebaliknya, riset (Ariyanti, 2010) menyatakan variabel CAR tidak berpengaruh terhadap ROA.
Penelitian Adiyantoro (2013) (Liannoor, 2014), Martindas dkk (2015), Susanto (2016) dan Setyowati (2017) (Septiani & Lestari, 2016) menujukkan bahwa variabel NPL berpengaruh terhadap ROA. Namun Liviawati (2017) dalam risetnya membuktikan bahwa NPL tidak berpengaruh terhadap ROA. Penelitian Susanto (2016) dan Setyowati (2017) menyimpulkan bahwa variabel NIM mempunyai pengaruh terhadap ROA. Namun Adiyantoro (2013) dalam penelitiannya menyatakan bahwa NIM tidak mempunyai pengaruh terhadap ROA.
Penelitian yang dilakukan oleh Adiyantoro (2013), Liannoor (2014), Martindas dkk (2015) dan Setyowati (2017) menyatakan bahwa variabel BOPO berpengaruh terhadap ROA. Namun penelitian Susanto (2016) dan Liviawati (2017) menyatakan bahwa variabel BOPO tidak berpengaruh terhadap ROA. Penelitian yang dilakukan oleh Adiyantoro (2013), Liannoor (2014) dan Susanto (2016) menyatakan bahwa variabel
LDR mempunyai pengaruh terhadap ROA. Sebaliknya, penelitian Setyowati (2017) menyimpulkan bahwa variabel LDR tidak berpengaruh signifikan terhadap ROA Berdasarkan beberapa inkonsistensi beberapa hasil penelitian tersebut, tujuan tulisan ini akan membuktikan secara empiris bahwa variabel CAR, NPL, NIM, BOPO dan LDR mempunyai pengaruh terhadap profitabilitas  perbankan.  Seiring  dengan situasi, kondisi, waktu yang dinamis, maka penelitian ini focus pada analisis kinerja profitabilitas  perbankan  yang  terdaftar  di bursa efek Indonesia selama periode tahun 2014 sampai dengan tahun 2017.

## TINJAUAN PUSTAKA Kinerja keuangan Perbankan
Definisi  perbankan  menurut  Undang- Undang Negara Republik Indonesia nomor 10 tahun 1998 adalah badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkan kepaada masyarakat dalam bentuk kredit atau bentuk- bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup masyakarat. Sedangkan menurut Hasibuan (2005), pengertian bank adalah badan usaha yang kekayaannya terutama dalam bentuk aset keuangan ( financial assets )  serta  bermotif  profit  juga  sosial, jadi bukan hanya mencari keuntungan saja. Selain itu Kasmir (2008) berpendapat bahwa bank merupakan lembaga keuangan yang kegiatannya menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan kemudian menyalurkan kembali ke masyarakat serta memberikan jasa-jasa bank lainnya. Berdasarkan ketiga pengertian di atas dapat disimpulkan bahwa bank adalah usaha yang berbentuk lembaga keuangan yang menghimpun dana dari masyarakat yang memiliki kelebihan dana ( surplus of fund ) dan menyalurkannya kembali kepada masyarakat yang kekurangan dana ( lack  of fund ), serta memberikan jasa-jasa bank lainnya untuk
motif  profit  juga sosial demi meningkatkan taraf hidup rakyat banyak Secara umum fungsi utama bank adalah  sebagai  financial  intermediary  yang berarti menghimpun dana dari masyarakat dan menyalurkannya kembali kepada masyarakat ke dalam bentuk pinjaman (Widjaja, 2014). Secara lebih spesifik fungsi bank dapat sebagai agent of trust, agent of development dan agent of services. Kinerja merupakan salah satu indikator efisiensi  suatu  perusahaan(Niswati,  2014) . Untuk tujuan ini, sistem perbankan di Indonesia menggunakan model modal, kualitas aset, manajemen, pendapatan, likuiditas, dan sensitivitas (CAMELS) yang dikembangkan pada 1979 oleh Federal Reserve AS (Dincer, Gencer, Orhan, & Sahinbas, 2011; Nurazi & Evans, 2005).
Namun sejak tahun 2011, perbankan di Indonesia menggunakan analisis RGEC ( Risk , GCG, Equity dan Capital). Analisis yang lebih lebih komprehensif ini mewajibkan Bank Umum untuk melakukan penilaian sendiri (self assessment) tingkat kesehatan bank dengan menggunakan pendekatan Risiko (Risk-based Bank Rating/RBBR) baik secara individual maupun secara konsolidasi.
Namun, Riasi (2015) menyebutkan bahwa beberapa  penelitian  juga  mengidentifikasi bahwa penekanan yang tinggi pada ukuran kinerja ini dapat mengakibatkan tingkat daya saing bank yang lebih rendah di negara berkembang.

## Pengaruh  Modal  terhadap  Profitablitas
Bank CAR Bank membutuhkan modal untuk mengelola risiko. Secara umum, bank dengan rasio modal tinggi dianggap lebih aman daripada bank dengan rasio modal rendah (Dietrich & Wanzenried, 2014). Roman dan Şargu  (2013)  menyatakan  bahwa  kecukupan modal adalah salah satu indikator paling penting dari kesehatan keuangan sektor perbankan
karena menjamin kemampuan sektor tersebut untuk menyerap kerugian pada akhirnya yang dihasilkan oleh manifestasi risiko tertentu atau ketidakseimbangan ekonomi makro. Kualitas modal yang dimiliki oleh bank merupakan indikasi kemampuan bank untuk beroperasi dengan baik. Djalilov dan Piesseb (2016) menyebutkan bahwa sejumlah sarjana berpendapat bahwa rasio aset modal yang lebih tinggi meningkatkan biaya pendanaan dan dengan  demikian  menurunkan  profitabilitas, tetapi studi empiris menemukan efek positif dari rasio modal terhadap kinerja bank. Studi menyediakan dua hipotesis untuk fenomena ini, bahwa meningkatkan modal menurunkan pembayaran utang tanpa jaminan, dan bahwa bank memberikan sinyal prospek masa depan yang lebih baik dengan meningkatkan modal mereka. Selain itu, Dincer et al. (2011) menunjukkan bahwa rasio kecukupan modal memiliki hubungan positif dengan kesehatan keuangan bank dan hubungan negatif dengan kemungkinan kegagalan. Sementara itu, Djalilov dan Piesseb (2016) menemukan hubungan positif antara modal dan kinerja bank di negara-negara transisi di Eropa tengah dan timur, dan di negara-negara yang mengalami transisi akhir dari bekas Uni Soviet. Namun, hasilnya tidak konsisten dan tergantung pada tahap apa negara-negara bertransisi ke ekonomi pasar. Selain itu, meskipun hubungan itu  positif,  hanya  beberapa  yang  signifikan secara statistik.
Selanjutnya, Dietrich dan Wanzenried (2014);  (Fungáčová  &  Poghosyan,  2011); Mergaerts dan Vennet (2016) melaporkan bahwa bank yang ditandai dengan rasio modal tinggi menunjukkan kinerja yang lebih baik dalam hal NIM dan ROA. Sementara itu, (Olson & Zoubi, 2011) menemukan hubungan  positif  yang  signifikan  secara statistik antara kekuatan modal dan ROA di industri perbankan negara-negara di Afrika Timur Tengah dan Utara. Sebaliknya, (Yin, Yang, & Mehran, 2013) mengamati hubungan negatif  antara  rasio  modal  dan  profitabilitas
bank di Tiongkok setelah krisis WTO. Dalam upaya  untuk  mengkonfirmasi  temuan  ini, kami mengembangkan hipotesis pertama untuk mendukung argumen bahwa modal diperlukan untuk memastikan kinerja bank yang menguntungkan.
Hasil penelitian (Burja, 2011) menunjukkan  bahwa  Profitabilitas  suatu perusahaan dapat meningkat juga melalui akselerasi rotasi modal sendiri, elemen-elemen yang dapat berpartisipasi dengan cara ini ke banyak sirkuit ekonomi, berkontribusi dalam ukuran yang lebih besar untuk penciptaan nilai dan keuntungan. Dampak signifikan terhadap peningkatan  profitabilitas  mengerahkan tindakan menurunkan biaya operasional. Karena indikator Expense  Revenues  Ratio, Return on assets meningkat.
H 1 :  Diduga  Capital  Adequecy  Ratio berpengaruh positif terhadap Profitabilitas
Pengaruh NPL terhadap Profitablitas Bank Roman  dan  Şargu  (2013)  membuktikan bahwa rasio kredit bermasalah dengan total rasio pinjaman digunakan untuk mengukur kualitas pinjaman. Kualitas aset bank ditunjukkan oleh NPL. Semakin tinggi tingkat NPL, semakin rendah kualitas aset bank. Rasio ini mengukur ancaman di masa depan terhadap profitabilitas dan viabilitas bank (Dincer et al., 2011). Arafat et al. (2013); (Dietrich & Wanzenried, 2011) menemukan  hubungan  yang  signifikan  antara NPL dan kinerja bank. Jenis pinjaman ini memiliki hubungan negatif jika kinerja bank diukur dengan (ROA) dan (ROE), dan hubungan positif jika kinerja bank diukur dengan (NIITA). Selain  itu,  (Sun,  Mohamad,  &  Ariff,  2017); (Were  &  Wambua,  2014)  mengidentifikasi hubungan positif antara kualitas aset yang diukur dengan proporsi kerugian pinjaman dan NIM di antara bank-bank dalam organisasi negara-negara Islam (OKI). Semakin besar risiko gagal bayar suatu bank, semakin tinggi margin bunga yang disyaratkan. Selanjutnya, (Fungáčová & Poghosyan, 2011); (Trinugroho, Agusman, & Tarazi, 2014) menemukan bahwa
rasio (NPL) memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap margin bunga. (Dietrich & Wanzenried, 2011) juga mengamati hubungan negatif untuk kinerja bank di Swiss selama periode krisis. Namun, (Hainz, Horváth, & Hlaváček,  2014)  menemukan  hubungan  yang bervariasi untuk provisi pinjaman macet pada penyebaran bunga di industri perbankan Ceko. Itu tergantung pada kategori pinjaman. Akhirnya, meskipun berdasarkan berbagai hasil penelitian sebelumnya, dalam paper ini, kami mengasumsikan bahwa tingkat yang lebih rendah pada NPL mengarah pada kinerja bank yang lebih menguntungkan:
H 2 : Diduga Non Performing Loan berpengaruh negative terhadap Profitabilitas
Pengaruh NIM terhadap Profitablitas Bank Semakin  efisien  bank  mengelola pengeluaran mereka, semakin menguntungkan mereka. Argumen ini didukung oleh berbagai studi empiris kinerja bank: seperti Yin et al. (2013) yang menemukan bahwa biaya overhead memiliki hubungan negatif yang signifikan  dengan  profitabilitas  bank. Namun, (Curak, Poposki, & Pepur, 2012) mengemukakan bahwa dalam kasus sektor perbankan Macedonia, hubungan negatif ini ada karena perbaikan dalam biaya operasi manajemen (biaya yang lebih rendah untuk rasio aset) meningkatkan efisiensi dan akhirnya menghasilkan keuntungan yang lebih tinggi. Olson dan Zoubi (2011) juga mengungkapkan hubungan negatif antara biaya overhead dan  profitabilitas  bank.  Namun,  Were  dan Wambua (2014) melaporkan hubungan positif antara rasio pengeluaran dan margin bunga bersih antar bank di Kenya karena rasio biaya yang lebih tinggi menunjukkan bahwa bank akan meminta spread yang lebih tinggi. Mempertimbangkan hasil ini, kami menempatkan hipotesis ketiga sebagai berikut:
H 3 : Diduga NIM berpengaruh positif terhadap profitabilitas bank
Pengaruh  BOPO  terhadap  Profitablitas Bank Hasil penelitian Mawardi (2005) menunjukkan keempat variable CAR,NPL,BOPO serta NIM secara bersama- sama mempengaruhi kinerja bank umum. Variable BOPO dan NPL, mempunyai pengaruh  negative  terhadap  Profitabilitas. Marnov P. P. Nainggolan (2009) mendapatkan hasil bahwa secara keseluruhan variabel bebas yaitu LDR, NIM dan BOPO cukup menjelaskan  variasi  terhadap  profitabilitas bank umum di Indonesia sebesar 71% dan sisanya sebesar 29% dijelaskan variabel lain yang tidak terdapat dalam model estimasi. Hasil regres menunjukkan hubungan variabel bebas dan terikat yaitu BOPO memiliki pengaruh  negatif  terhadap  profitabilitas pada bank umum di Indonesia dan besarnya koefisien 1,61. Artinya setiap kenaikan BOPO sebesar 1 persen, maka akan menyebabkan penurunan rasio ROA sebesar 1,61 persen.
Ahmad Buyung Nusantara (2009) menyimpulkan bahwa pada bank go publik variabel  BOPO  berpengaruh  signifikan negatif terhadap variabel ROA pada bank go publik, ditunjukkan dengan besarnya tingkat signigikansi yang lebih kecil dari 0,05 yaitu sebesar 0,035. Dan pada bank non go publik variabel  BOPO  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap variabel ROA pada bank non go publik, hal tersebut ditunjukkan dengan besrnya tingkat signifikansi yang lebih besar dari 0,05 yaitu 0,390.
Hasil penelitian (Hartini, 2016) menunjukkan bahwa pengaruh BOPO terhadap  Profitabilitas  signifikan.  Sehingga dapat disimpulkan bahwa BOPO Pengaruh negatif BOPO terhadap ROA disebabkan karena semakin tinggi BOPO mencerminkan kurangnya kemampuan bank dalam menekan biaya operasional dan meningkatkan pendapatan operasionalnya akan berakibat kurangnya laba yang dihasilkan bank yang pada akhirnya akan menurunkan ROA.
Sedangkan menurut penelitian (Chou & Buchdadi, 2016)small and medium enterprises (SMEs menunjukkan bahwa mengoptimalkan rasio pengeluaran (BOPO) dan menghindari kredit macet (NPL) sangat penting dalam meningkatkan kinerja BPR. Ini menunjukkan bahwa BPR yang merupakan sumber utama dukungan untuk Usaha Kecil dan Menengah (UKM) yang belajar dari krisis ekonomi terjadi di Indonesia dan menerapkan perubahan. Namun, BPR harus tetap meningkatkan strategi manajemen bisnis mereka termasuk yang terkait dengan fungsi perantara dan efisiensi bisnis.
H 4 :  Diduga  Biaya  Operasional  terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) berpengaruh  negative  terhadap  terhadap profitabilitas bank.
Pengaruh LDR terhadap Profitablitas Bank Pinjaman adalah sumber utama keuntungan di antara bank. Model bisnis bank yang diterbitkan oleh BI juga menunjukkan keunggulan rasio pinjaman terhadap deposito (LDR) yang lebih tinggi. Trinugroho, Agusman, dan Tarazi (2014) mencatat bahwa penggunaan rasio pinjaman terhadap deposito (LDR) sebagai proksi risiko likuiditas memiliki dampak positif pada margin bank. Sebaliknya, Olson dan Zoubi (2011) mengamati tidak ada hubungan  yang  signifikan  antara  pinjaman dan profitabilitas bank. Oleh karena itu, kami mengembangkan hipotesis berikut:
H5:  Diduga  LDR  berpengaruh  positif terhadap Profitabilitas
Kerangka Pemikiran Kerangka pemikiran penelitian ini secara sistematis digambarkan sebagai berikut : Variabel dependen dalam penelitian ini adalah profitabilitas  (ROA).  Sedangkan  variabel independen dalam penelitian ini adalah rasio CAR, NPL, NIM, BOPO dan LDR.
Volume 5, Nomor 1, Juni 2020: 31-49

## Gambar1. Model penelitian

## METODE PENELITIAN
Desain Penelitian Penelitian dengan pendekatan kuantitatif menekankan analisisnya pada data-data angka (numerikal) yang diolah dengan metode statistik. Pada dasarnya pendekatan kuantitatif dilakukan pada penelitian inferensial (dalam rangka pengujian hipotesis), memberikan penjelasan tentang kesimpulan dan hasil suatu probabilitas kesalahan penolakan hipotesis yang nihil (Azwar, 2010).
Menurut Gujarati (2004), data panel atau pooling data adalah gabungan data dari data cross section (antar individu atau ruang) dan data time series (antar waktu). Struktur data panel menggabungkan antara data sektoral atau individu dan runtut waktu yang biasanya berdiri sendiri menjadi sebuah satu kesatuan data. Penggunaan panel data dalam penelitian ekonomi memiliki beberapa keuntungan utama dibandingkan data jenis cross  section maupun time series . Pertama, data panel dapat mendeteksi dan mengukur efek yang tidak bisa dilakukan oleh data time series dan
cross section . Kedua, panel data lebih cocok digunakan jika akan melakukan studi tentang perubahan dinamis. Ketiga, panel data dapat memberikan informasi yang lebih banyak, variabilitas yang lebih baik, mengurangi hubungan antara variabel bebas, memberikan lebih banyak derajat kebebasan dan lebih efisien.  Keempat,  data  panel  memungkinkan peneliti untuk memperlajari model perilaku yang lebih kompleks. (Gujarati, 2004)
Populasi Dalam penelitian ini populasi yang digunakan adalah Bank Umum Nasional yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada periode 2014-2017.

## Sampel
Metode yang digunakan adalah metode Purposive  Sampling yakni teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu. Adapun kriteria pengambilan sampel adalah sebagai berikut :
a.  Perusahaan Bank Umum Swasta Nasional Devisa yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2014-2017.
b. Perusahaan yang menyediakan laporan keuangan lengkap dan mempublikasikannya secara konsisten pada waktu penelitian periode 2014- 2017.
c.  Perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tidak mengalami kerugian pada periode 2014-2017.
Berdasarkan kriteria tersebut diatas terdapat 18 perusahaan perbankan yang dijadikan sampel dalam penelitian ini. Karena 18 perbankan ini telah memenuhi kriteria diatas
Data dan Sumber Data Jenis data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder. D ata  sekunder  yang dipergunakan  adalah laporan keuangan dari perusahaan Bank Umum Swasta Nasional Devisa yang mencakup neraca  hitung, laporan
laba  rugi,  laporan rasio  keuangan  yang dimulai dipublikasikan tahun 2014 sampai tahun 2017
Pengumpulan Data Dalam penelitian ini metode pengumpulan data yang digunakan adalah metode kepustakaan yaitu metode yang pengumpulan datanya dengan cara studi kepustakaan terhadap bahan pustaka yang ada seperti jurnal, penelitian terdahulu, buku-buku, website dan bahan-bahan yang mendukung penelitian ini. Pengumpulan dan pencatatan annual  report perusahaan yang menjadi sampel penelitian yang digunakan untuk menghitung rasio-rasio keuangan perusahaan selama periode 2014- 2017 baik dari situs website perusahaan dan Bursa Efek Indonesia
Definisi  Operasional  dan  Pengukuran Variabel Pada penelitian ini terdapat lima variabel independen dan satu variabel dependen. Berikut merupakan variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini :

## 1.  Variabel Independen (X)
Variabel independen atau variabel bebas adalah variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahan variabel dependen (Sugiyono, 2013). Dalam penelitian ini variabel independen yang digunakan adalah sebagai berikut :
a.  Capital Adequacy Ratio (X1)
Rasio ini merupakan alat ukur untuk mengukur jumlah seluruh aktiva yang mengandung resiko.
b.  Non Performing Loan (X2) Rasio ini merupakan alat ukur untuk mengukur kemampuan bank dalam mengelola kredit bermasalah, menjadi faktor yang sangat penting dalam aktivitas perusahaan perbankan.
c.  Net Interest Margin (X3) Rasio ini merupakan alat ukur untuk mengukur kemampuan bank mengelola
aktiva produktif untuk menghasilkan pendapatan bunga bersih.
d.  Biaya Operasi dan Pendapatan Operasi (X4) Rasio ini merupakan alat ukur untuk  mengukur  tingkat  efisiensi  dan kemampuan bank dalam melakukan kegiatan operasionalnya.
e.  Loan to Deposito Ratio (X5) Rasio ini merupakan alat ukur untuk mengukur kemampuan bank dalam membayar penarikan dari deposan.

## 2.  Variabel Dependen (Y)
Variabel dependen atau variabel terikat adalah variabel yang dipengaruhi atau menjadi akibat karena adanya variabel bebas (Sugiyono, 2013). Variabel dependen penelitian ini adalah Profitabilitas yang diukur menggunakan rasio Return On Assets (ROA). ROA merupakan alat ukur untuk mengukur laba sebelum pajak dengan total aset.

## METODE ANALISIS DATA
Analisis Regresi Data Panel Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode analisis regresi data panel. Model regresi data panel merupakan suatu regresi yang mengguanakan data panel yang berupa penggunaan data panel time series dan data cross  section . Dalam persamaan ini dapat ditulis model regresi sebagai berikut : Yit = β0 + β1X1it + β2X2it + β3X3it + β4X4it + β5X5it + eit
Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk mengestimasi model regresi data panel diantaranya adalah model common effect , model fixed  effect dan model random effect. Menurut (Ghozali, 2013) ada beberapa langkah-langkah yang dapat digunakan untuk mengestimasi model regresi data panel, diantaranya yaitu:
a. Common Effect
Pendekatan ini dilakukan dengan menggabungkan data time series dan data
cross  section tanpa melihat perbedaan antara waktu dan individu, diasumsikan data antar perusahaan sama dalam kurun waktu tertentu. Metode yang biasa digunakan dalam pendekatan ini adalah Ordinary Least Square (OLS) atau sering disebut Common  OLS model.
b. Fixed Effect Menurut (Widajono, 2013:356), pendekatan ini dilakukan dengan menggunakan variabel dummy untuk melihat adanya perbedaan intercept .
c. Random Effect Penelitian  pada  model  Random  Effect ini dilakukan dengan menggunakan variabel gangguan. Bila pada model Efek Tetap, perbedaan antar individu dan atau waktu dicerminkan lewat intercept, maka pada model Efek Random perbedaan tersebut diakomodasi lewat error . Teknik ini juga memperhitungakan bahwa error mungkin berkorelasi sepanjang time series dan cross section . Menurut Widarjono (2013:359), variabel gangguan ( error ) tersebut digunakan untuk mengatasi masalah penggunaan variabel dummy dalam pendekatan Fixed Effect yang akhirnya mengurangi efisiesni parameter
Pemilihan Teknik Estimasi Regresi Data Panel 1.  Uji Chow Uji Chow merupakan pengujian untuk menentukan model mana yang terbaik untuk digunakan antara model Fixed  Effect atau model Common  Effect . Dasar penelitian uji chow dapat dilihat dari nilai probabilitas untuk cross  section  chi-square . Apabila nilainya > 0,05 maka model yang dipilih adalah model Common Effect . Tetapi apabila nilainya < 0,05 maka yang dipilih adalah model Fixed Effect.
2.  Uji Hausman Uji Hausman ini digunakan dalam melakukan pengujian statistik untuk memilih apakah model Fixed Effect atau Random Effect yang lebih tepat digunakan. Dalam pengujian ini diukur menggunakan nilai probabilitas
(prob) pada Cross-section Random . Apabila Cross-section Random > 0,05 maka model yang dipilih adalah Random Effect . Sebaliknya jika nilai Prob < 0,05 maka model yang dipilih adalah Fixed Effect . Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik atau persamaan regresi data panel yang digunakan. Penguji asumsi ini terdiri atas uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heterokedastisitas, dan uji autokorelasi.
1.  Uji Normalitas Untuk menguji normalitas dalam penelitian ini menggunakan Jarque Bera (JB). Dasar pengambilan keputusan untuk pengujian Jarque  Bera adalah jika nilai probabilitas untuk residual lebih besar dari 0,05 atau 5%
2.  Uji Multikolinearitas Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi yang tinggi atau sempurna antar variabel independen (Ghozali, 2011). Model regresi yang baik yaitu model yang terbebas dari multikolinearitas yaitu jika nilai koefisien korelasi variabel independen di atas 0,90
3.  Uji Autokorelasi Uji autokorelasi digunakan untuk melihat apakah terjadi korelasi antara suatu periode t dengan sebelumnya (t-1). Untuk pengujian autokorelasi digunakan metode Durbin-Waston Test (Ghozali, 2011). Dalam penelitian ini menggunakan Uji  Lagrange Multiplier (LM test) dalam menguji autokorelasi. Untuk mendeteksi adanya autokorelasi dalam penelitian ini melihat nilai Prob Obs*R squared berasal dari nilai koefisien  determinasi  (R-Squared)  dikalikan dengan banyaknya observasi. Apabila nilai signifikansi  Prob*R-squared  <  0,05  maka terdapat masalah autokorelasi. Tetapi apabila nilai signifikansi Prob*R-squared > 0,05 maka tidak terjadi autokorelasi
4.  Uji Heterokedastisitas Uji Heteroskedastisitass bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut Homokedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas Model regresi yang baik adalah yang Homokedastisitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas (Ghozali, 2011). Untuk menguji Heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan menggunakan Uji  Glejser. Analisis regresi data panel dalam penelitian ini menggunakan ouput dari metode Fixed Effect untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.

## Uji Hipotesis
1.  Pengujian Simultan (Uji F) Uji F dimaksud untuk mengetahui apakah semua variabel independen mempunyai pengaruh secara bersama-sama atau simultan terhadap variabel dependen (Ghozali, 2011).

## 2.  Pengujian Parsial (Uji T)
Uji t digunakan untuk menguji signifikansi koefisien regresi secara individu. Apabila nilai Profitabilitas signifikan < 0,05, maka variabel independen merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen.

## HASIL PENELITIAN

## Deskripsi Objek Penelitian
Berdasarkan data dari Bursa Efek Indonesia (BEI) jumlah sampel pada Bank Umum Swasta Nasional Devisa di Indonesia tahun 2014-2017 berjumlah 28 bank. Kriteria pengambilan sampel dengan metode Purposive Sampling diperoleh sampel untuk objek penelitian sebanyak 18 Bank Umum Swasta Nasional Devisa di Indonesia yang
memenuhi kriteria pengambilan sampel. Jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 72.
Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh Capital  Adequeacy Ratio (CAR), Non  Performing  Loan (NPL), Net  Interest Margin (NIM), Biaya Operasi dan Pendapatan Operasi (BOPO), Loan  to  Deposito  Ratio (LDR)  terhadap  Profitabilitas  Bank  Umum Swasta Nasional Devisa di Indonesia tahun 2014-2017. Adapun 18 Bank Umum Swasta Nasional Devisa yang menjadi sampel dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1 sebagai berikut :
Tabel 1. Obyek Penelitian No. Kode Nama Perusahaan 1. AGRO Bank Rakyat Indonesia Agroniaga, Tbk 2. BACA PT. Bank Capital Indonesia. Tbk 3. BBCA PT. Bank Central Asia. Tbk 4. BBKP bank Bukopin, Tbk 5. BBMD PT. Bank Mestika Dharma, Tbk 6. BDMN Bank Danamon Indonesia, Tbk 7. BGTG PT. Bank Ganesha, Tbk 8. BMAS PT. Bank Maspion Indonesia, Tbk 9. BNBA Bank Bumi Arta, Tbk 10. BNGA PT. Bank CIMB Niaga, Tbk 11. BSIM Bank Sinarmas, Tbk 12. INPC Bank Artha Graha Internasional, Tbk 13. MAYA PT. Bank Mayapada Internasional, Tbk 14. MCOR PT. Bank China Construction Bank Indonesia, Tbk 15. MEGA Bank Mega, Tbk 16. NISP PT. Bank OCBC NISP, Tbk 17. NOBU PT. Bank Nationalnobu, Tbk 18. SDRA PT. Bank Woori Saudara Indonesia 1906, Tbk

## Deskriptif Statistik
Jenis  data  yang digunakan  dalam penlitian  ini  adalah  berupa  data panel yakni gabungan antara data runtut waktu (time series) dan data silang (cross section). Data runtut waktu (time series) tahunan untuk
periode tahun 2014 sampai dengan tahun 2017. Data silang (cross section) meliputi 18 bank. Hasil pengujian menunjukkan jumlah sampel (N) penelitian sebanyak 72 yang merupakan laporan keuangan tahunan yang terdaftar di BEI selama periode 2014-2017 dan memenuhi kriteria yang diterapkan. Hasil analisis tersebut sebagaimana terlihat pada tabel 2:
Tabel 2. Statistik Deskriptif
Variabel CAR diukur dengan analisis deskriptif memiliki nilai mean sebesar 20.52056, nilai maksimum dan nilai minimum besarnya 48.38000 dan 10.44000, serta standar deviasi sebesar 6.576828. Variabel NPL memiliki nilai mean sebesar 2.310556, nilai maksimum dan nilai minimum besarnya 8.540000 dan 0.000000, serta standar deviasi sebesar 1.468544. Variabel NIM memiliki nilai mean sebesar 5.255278, nilai maksimum dan nilai minimum besarnya 9.300000 dan 1.890000, serta standar deviasi sebesar 1.408088. Variabel BOPO memiliki nilai mean sebesar 84.66750, nilai maksimum dan nilai minimum besarnya 99.04000 dan 56.04000, serta standar deviasi sebesar 9.894975.
Variabel LDR memiliki nilai mean sebesar 82.58389, nilai maksimum dan nilai minimum besarnya 111.0700 dan 50.61000, serta standar deviasi sebesar 14.21524.Variabel ROA memiliki nilai mean sebesar 1.592639, nilai maksimum dan nilai minimum besarnya 4.000000 dan 0.090000, serta standar deviasi sebesar 0.958605.

## Uji Persyaratan Analisis Data Panel
Uji Chow Berikut adalah hasil Uji Chow dilakukan dalam penelitian ini:
Tabel 3. Chow Test
Hasil dari tabel 3 nilai Prob pada Cross- section Chi-square adalah 0,0000, hal tersebut berarti nilai Prob < 0,05, sehingga model regresi yang lebih baik adalah model Fixed Effect

## Uji Hausman
Pengujian Uji Hausman dalam penelitian ini sebagai berikut. Hasil dari tabel 4. dapat diketahui bahwa nilai Prob untuk Cross- section Random 0,0063 < 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model terbaik yang dapat digunakan dalam penlitian ini adalah model Fixed Effect .
Tabel 4. Uji Hausman

## Uji Asumsi Klasik Uji Normalitas
Adapun hasil dari uji normalitas adalalah :
Gambar 2. Hasil Uji Normalitas
Gambar 3. Uji Normalitas dengan Transformasi log
Berdasarkan  grafik  histogram  di  atas, nilai probabilitas menunjukkan angka 0,000001 nilai tersebut lebih kecil dari derajat kesalahan yaitu sebesar 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa data dalam penelitian ini tidak berdistribusi normal Setelah dilakukan pengujian dengan Transformasi Log dengan mengurangi outlier maka terjadi perubahan berdasarkan grafik  histogram  di  atas,  nilai  probabilitas menunjukkan angka 0,91046 nilai tersebut lebih besar dari derajat kesalahan yaitu sebesar 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa data dalam penelitian ini berdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Adapun uji multikolinearitas sebagai berikut:
Tabel 5. Uji Multikolinieritas
Berdasarkan hasil pengujian multikolinearitas di atas, diketahui bahwa nilai koefisien korelasi antar sesama variabel berada dibawah angka 0,90. Dengan demikian dapat ditarik kesimpulan bahwa didalam model regresi ini tidak ada masalah multikolinearitas
Uji Autokorelasi Adapun hasil uji autokorelasi sebagaimana dalam tabel 6. Berdasarkan pengujian autokorelasi dengan Cochrone Orcutt, hasil tersebut dapat diketahui bahwa nilai probability Obs*R-squared 0.0001 atau lebih kecil dari 0,05. Artinya bahwa data dalam penelitian ini mengandung autokorelasi.

## Tabel 6. Uji Autokorelasi
Tabel 7. Uji Autokorelasi dengan Different Method
Setelah dilakukan pengujian dengan Diferensi Method maka adanya perubahan, berdasarkan hasil tersebut dapat diketahui bahwa nilai probability Obs*R-squared 0.6190 atau lebih besar dari 0,05. Artinya bahwa data dalam penelitian ini tidak mengandung autokorelasi
Uji Heteroskedastisitas Adapun uji Heteroskedastisitas sebagai berikut:
Tabel 8. Uji Heteroskedastisitas
Berdasarkan hasil pengujian heteroskedastisitas dengan Uji Glejser diperoleh nilai probabilitas yang lebih besar dari 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi ini tidak terjadi masalah heteroskedastisitas
Analisis Regresi Data Panel Berikut adalah hasil analisis data regresi data panel dengan menggunakan bantuan aplikasi Eviews 10  yang  dirangkum  dalam tabel dibawah ini:
Tabel 9. Uji Model Fixed Effect
Berdasarkan analisis regresi data panel diperoleh persamaan regresi sebagai berikut
Persamaan di atas dapat diinterpretasikan sebagai berikut :
a.  α  di  atas  adalah  konstanta  yang  artinya jika CAR, NPL, NIM, BOPO dan LDR nilainya adalah 0 (nol) maka nilai Profitabilitas (ROA) adalah 6.553281.
b.  Koefisien  regresi  variabel  CAR  sebesar 0.002296 satuan menunjukkan bahwa CAR berpengaruh negatif terhadap ROA dimana setiap kenaikan CAR sebesar 1 satuan maka ROA akan meningkat sebesar 0.002296 satuan dan sebaliknya.
c.  Koefisien regresi variabel NPL - 0.050160 satuan sebesar menunjukkan bahwa NPL berpengaruh negatif terhadap ROA dimana setiap kenaikan NPL sebesar 1 satuan maka ROA akan menurun sebesar - 0.050160 satuan dan sebaliknya.
d.  Koefisien  regresi  variabel  NIM  sebesar 0.250379 satuan menunjukkan bahwa NIM berpengaruh positif terhadap ROA dimana setiap kenaikan NIM sebesar 1 satuan maka ROA akan meningkat
sebesar 0.250379 satuan dan sebaliknya. e.  Koefisien regresi variabel BOPO sebesar -0.075847 satuan menunjukkan bahwa BOPO berpengaruh negatif terhadap ROA dimana setiap kenaikan BOPO sebesar 1 satuan maka ROA akan menurun sebesar -0.075847 satuan dan sebaliknya.
f.  Koefisien  regresi  variabel  LDR  sebesar 0.002593 satuan menunjukkan bahwa LDR berpengaruh negatif terhadap ROA dimana setiap kenaikan LDR sebesar 1 satuan maka ROA akan menurun sebesar 0.002593 satuan dan sebaliknya.

## Uji Hipotesis
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan antara Uji Chow dan Uji Hausman maka analisis regresi data fokus ke model Fixed  Effect . Berdasarkan tabel hasil regresi data model Fixed Effect maka uji signifikansi yang dilakukan terdiri dari Uji R², Uji t dan Uji F. Berikut ini adalah hasil uji yang dilakukan
Tabel 10. Uji hipotesis
Pengujian Simultan (Uji F) Uji F dimaksudkan untuk mengetahui apakah semua variabel independen mempunyai pengaruh secara bersama-sama atau simultan terhadap variabel dependen (Ghozali, 2011:16).

## 1)  Formulasi hipotesis:
Ho:  β1  =  β1  =  β2  =  β3  =  β4  =  β5  =  0 (tidak ada pengaruh variabel independen yaitu CAR, NPL, NIM, BOPO dan LDR terhadap variabel dependen yaitu ROA).
Ha: β1 ≠β1 ≠ β2 ≠ β3 ≠ β4 ≠ β5 = 0 (ada pengaruh variabel independen yaitu CAR, NPL, NIM, BOPO dan LDR terhadap variabel dependen yaitu ROA).
Menentukan tingkat signifikan Ftabel = 0,05 (k-1 ; n-k) = 0,05 (5-1 ; 72-5) = 0,05 (4 ; 67) = 2,51
Kriteria pengujian Apabila  Fstatistik  ≤  2,51  maka  Ho diterima. Apabila  Fstatistik  ≥  2,51  maka  Ho ditolak Dari hasil penelitian di atas, dapat dilihat bahwa nilai F statistik adalah 199.6299 > F tabel = 2,51 dengan nilai probabilitas dari F statistik 0.000000 artinya nilai probabilitas berada  di  bawah  nilai  signifikansi  0,05. Maka dapat disimpulkan Ha diterima dan Ho ditolak yang berarti variabel independen secara bersama-sama (simultan) berpengaruh terhadap variabel dependen.
Koefisien Determinasi (R²) Salah satu cara untuk mengetahui nilai yang dapat menjelaskan hubungan antara variabel independen dengan dependen adalah dengan melihat Adjusted  R  Square . Pada tabel 4.8 diketahui nilai Adjusted  R Square sebesar 0.984012 menunjukkan bahwa variabel independen ( CAR, NPL, NIM, BOPO dan LDR) dapat menjelaskan variabel dependen Profitabilitas (ROA) sebesar 98,4%, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak terdapat dan tidak dijelaskan dalam model.

## Pengujian Parsial (Uji t)
Berikut adalah hasil Uji t dalam penelitian: Tabel 12. Uji t
Pengaruh variabel CAR terhadap ROA Hasil perhitungan yang didapatkan nilai t-statistic variabel CAR sebesar 0.625439 yaitu  (–2,293≤  0.625439  ≤  2,293)  maka  Ho diterima, dengan nilai probabilitas 0.5346 yang berarti nilai probabilitas di atas nilai signifikansi 0,05 yaitu 0.5346 > 0,05 artinya hipotesis Ho ditolak dan Ha diterima, maka dapat disimpulkan bahwa variabel CAR berpengaruh  positif  dan  tidak  signifikan terhadap ROA.
Pengaruh variabel NPL terhadap ROA Hasil perhitungan yang didapatkan nilai t-statistic variabel NPL sebesar -3.083913 yaitu (-3.083913< -2,293) maka Ho ditolak, dengan nilai probabilitas 0.0034 yang berarti nilai  probabilitas  di  bawah  nilai  signifikansi 0,05 yaitu 0.0034 < 0,05 artinya hipotesis Ho ditolak dan Ha diterima, maka dapat disimpulkan bahwa variabel NPL berpengaruh negatif dan signifikan terhadap ROA.
Pengaruh variabel NIM terhadap ROA Hasil perhitungan yang didapatkan nilai t-statistic variabel NIM sebesar 7.445020 yaitu (7.445020 > 2,293) maka Ho ditolak,
dengan nilai probabilitas 0.0000 yang berarti nilai  probabilitas  di  bawah  nilai  signifikansi 0,05 yaitu 0.0000 < 0,05 artinya hipotesis Ho ditolak dan Ha diterima, maka dapat disimpulkan bahwa variabel NIM berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA.
Pengaruh variabel BOPO terhadap ROA Hasil perhitungan yang didapatkan nilai t-statistic variabel BOPO sebesar -18.39125 yaitu (-18.39125 < -2,293) maka Ho ditolak dengan nilai probabilitas 0.0000 yang berarti nilai probabilitas di bawah nilai signifikansi 0,05 yaitu 0.0000 < 0,05 artinya hipotesis Ho ditolak dan Ha diterima, maka dapat disimpulkan bahwa variabel BOPO berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap ROA.
Pengaruh variabel LDR terhadap ROA Hasil perhitungan yang didapatkan nilai t-statistic variabel LDR sebesar 0.886582 yaitu  (–2,293≤  0.886582  ≤  2,293)  maka  Ho diterima, dengan nilai probabilitas 0.3796 yang berarti nilai probabilitas di atas nilai signifikansi 0,05 yaitu 0.3796 > 0,05 artinya hipotesis Ho diterima dan Ha ditolak, maka dapat disimpulkan bahwa variabel LDR berpengaruh  positif  dan  tidak  signifikan terhadap ROA.

## Pembahasan
CAR terhadap ROA Berdasarkan pada statistik deskriptif data panel dalam tabel 4.2 diperoleh nilai mean variabel CAR sebesar 20.52056. Sesuai dengan ketentuan BI nilai minimum yang wajib dipenuhi bank sebesar 8%. Nilai mean tersebut menunjukkan bahwa rasio CAR bank yang tercatat di BEI sudah memenuhi ketentuan BI.
Hasil pengujian hipotesis menyimpulkan bahwa CAR berpengaruh positif dan tidak signifikan  terhadap  ROA.  Dengan  koefisien sebesar  0.002296  satuan.  Besaran  koefisien yang bernilai positif menunjukkan bahwa kenaikan CAR sebesar 1 satuan akan diikuti oleh kenaikan ROA sebesar 0.002296 satuan,
dengan nilai probabilitas 0.5346 yaitu (0.5346 > 0,05). Hasil pengujian pengaruh CAR terhadap ROA tidak sesuai dengan hipotesis 1 (H1) yang menyatakan bahwa CAR mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap ROA. Kondisi ini menandakan bahwa perbankan tidak menggunakan seluruh potensi modalnya untuk meningkatkan profitabilitas bank dengan kata lain banyak dana yang hanya ditampung begitu saja tanpa disalurkan kepaada pihak ketiga (kredit). Penelitian ini menunjukkan hasil yang sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Anne Maria (2015). Namun tak sejalan dengan penelitian Y. Widi Kurnia Adiyantoro dkk (2013) dan (Susanto & Kholis, 2016) yang menyebutkan bahwa CAR berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap ROA, dan juga penelitian yang dilakukan oleh Akhmad Reza Liannoor (2014), Anggria Maya Matindas dkk (2015), Lilis Setyowati (2017) dan Liviawati (2017) yang menyatakan bahwa CAR  tidak  mempunyai  pengaruh  signifikan dan negatif terhadap ROA.
Sesuai dengan konsep bisnis perbankan adalah kepercayaan, sebesar apapun modal bank jika masyarakat tidak percaya dengan manajemen bank tersebut maka akan terjadi malapetaka bagi bank tersebut. Namun jika masyarakat percaya, maka akan banyak dana masyarakat yang disalurkan lewat bank tersebut dan pihak bank dapat melakukan kegiatan operasional tanpa terganggu dengan persoalan modal. Oleh karena itu, maka manajemen harus dapat membangun dan menjaga kepercayaan masyarakat terhadap bank, sehingga kinerja bank akan meningkat.
NPL terhadap ROA Berdasarkan pada statistik deskriptif data panel dalam tabel 4.2 diperoleh nilai mean variabel NPL sebesar 2.310556. Sesuai dengan ketentuan BI NPL tidak boleh lebih dari 5%. Nilai mean tersebut menunjukkan bahwa rasio NPL bank yang tercatat di BEI sudah memenuhi ketentuan BI.
Hasil pengujian hipotesis menyimpulkan bahwa NPL berpengaruh negatif dan signifikan
terhadap  ROA.  Dengan  koefisien  sebesar -0.050160.  Besaran  koefisien  yang  bernilai negatif menunjukkan bahwa kenaikan NPL sebesar 1 satuan akan diikuti oleh menurunnya ROA sebesar - 0.050160 satuan, dengan nilai probabilitas 0.0034 yaitu (0.0034<0.05).
Hasil pengujian pengaruh NPL terhadap ROA sudah sesuai dengan hipotesis 2 (H2) yang menyatakan bahwa NPL mempunyai pengaruh negatif dan signifikan terhadap ROA diterima. Penelitian ini menunjukkan hasil yang sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Y.Widi Kurnia Adiyantoro (2013), Akhmad Reza Liannoor (2014), Anggria Maya Matindas dkk (2015), Heri Susanto (2016) dan Lilis Setyowati (2017) yang menyebutkan bahwa NPL berpengaruh negatif dan  signifikan  terhadap  ROA.  Namun  tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Liviawati (2017) yang menyatakan bahwa NPL berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap ROA.
Menurut Mudrajat Kuncoro (2002 : 462), resiko kredit muncul sebagai akibat kegagalan atau ketidakmampuan nasabah dalam mengembalikan jumlah pinjaman yang diterima dari bank beserta bunganya sesuai dengan jangka waktu yang telah dijadwalkan. Pemberian kredit inilah yang kemudian berdampak pada timbulnya resiko kredit macet atau NPL. Kredit bermasalah dikelompokkan menjadi kredit kurang lancar, kredit diragukan dan kredit macet. Semakin tinggi rasio NPL maka semakin rendah ROA. Manajemen harus mengantisipasi peningkatan ini dengan meningkatkan kualitas kredit melalui seleksi yang lebih ketat terhadap nasabah yang akan diberi kredit. Jika kualitas krdit dapat
NIM terhadap ROA Berdasarkan pada statistik deskriptif data panel dalam tabel 4.2 diperoleh nilai mean variabel NIM sebesar 5.255278. Sesuai dengan ketentuan BI untuk rasio NIM yaitu 6% keatas. Nilai mean tersebut menunjukkan bahwa rasio NIM bank yang tercatat di BEI belum memenuhi ketentuan BI. Maka perlunya
dalam menekan biaya dana yang diperoleh dari biaya bunga yang dibayarkan oleh bank kepada masing-masing sumber dana bank yang bersangkutan.
Hasil pengujian hipotesis menyimpulkan bahwa NIM berpengaruh positif dan signifikan  terhadap  ROA.  Dengan  koefisien sebesar  0.250379.  Besaran  koefisien yang bernilai positif menunjukkan bahwa kenaikan NIM sebesar 1 satuan akan diikuti oleh meningkatnya ROA sebesar 0.250379 satuan, dengan nilai probabilitas 0.0000 yaitu (0.0000<0.05).
Hasil pengujian pengaruh NIM terhadap ROA sudah sesuai dengan hipotesis 3 (H3) yang menyatakan bahwa NIM mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap ROA diterima. Penelitian ini menunjukkan hasil yang sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Heri Susanto (2016) dan Lilis Setyowati (2017) yang menyatakan NIM berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA. Namun tidak sejalan dengan penelitian Y. Widi Kurnia Adiyantoro (2013) yang menyebutkan bahwa NIM berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap ROA Semakin meningkatnya pendapatan bunga bersih artinya semakin baik kinerja bank dalam mengelola aktivanya dalam bentuk kredit, karena bunga bersih yang didapatkan bank merupakan salah satu sumber pendapatan dari bank. Semakin tinggi rasio NIM yang diperoleh maka semakin tinggi pula ROA.
BOPO terhadap ROA Berdasarkan pada statistik deskriptif data panel dalam tabel 4.2 diperoleh nilai mean variabel BOPO sebesar 84.66750. Sesuai dengan ketentuan BI untuk rasio BOPO yaitu tidak lebih dari 85%. Nilai mean tersebut menunjukkan bahwa rasio BOPO bank yang tercatat di BEI sudah memenuhi ketentuan BI. Hasil pengujian hipotesis menyimpulkan bahwa BOPO berpengaruh negatif dan signifikan  terhadap  ROA.  Dengan  koefisien sebesar  -0.075847.  Besaran  koefisien  yang bernilai negatif menunjukkan bahwa kenaikan
BOPO sebesar 1 satuan akan diikuti oleh menurunnya ROA sebesar -0.075847 satuan, dengan nilai probabilitas 0.0000 yaitu (0.0000<0.05).
Hasil pengujian pengaruh BOPO terhadap ROA sudah sesuai dengan hipotesis 4 (H4) yang menyatakan bahwa BOPO mempunyai pengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap ROA diterima. Penelitian ini menunjukkan hasil yang sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Y. Widi Kurnia Adiyantoro (2013), Akhmad Reza Liannoor (2014), Anggria Maya Matindas dkk (2015) dan Lilis Setyowati (2017) yang menyatakan bahwa BOPO mempunyai pengaruh negatif dan  signifikan  terhadap  ROA.  Namun  tidak sejalan dengan penelitian Heri Susanto (2016) dan Liviawati (2017) yang menyatakan bahwa BOPO berpengaruh negarif dan tidak signifikan terhadap ROA.
Menurut Lukaman Dendawijaya (2003:112)  bahwa  semakin  efisien  biaya operasional yang dikeluarkan oleh bank maka kemampuan menghasilkan keuntungan semakin besar, begitu pula sebaliknya. Dengan kata lain bank yang mampu mengelola biaya sampai ke tingkat paling efisien akan mampu menghasilkan keuntungan yang lebih besar.
LDR terhadap ROA Berdasarkan pada statistik deskriptif data panel dalam tabel 4.2 diperoleh nilai mean variabel LDR sebesar 82.58389. Sesuai dengan ketentuan BI batas bawah LDR sebesar 78% dan batas atas LDR sebesar 100%. Nilai mean tersebut menunjukkan bahwa rasio LDR bank yang tercatat di BEI sudah memenuhi ketentuan BI.
Hasil pengujian hipotesis menyimpulkan bahwa LDR berpengaruh positif dan tidak signifikan  terhadap  ROA.  Dengan  koefisien sebesar  0.002593.  Besaran  koefisien yang bernilai positif menunjukkan bahwa kenaikan LDR sebesar 1 satuan akan diikuti oleh meningkatnya ROA sebesar 0.002593 satuan. Dan nilai probabilitas 0.3796 atau (0.3796>0.05).
Hasil pengujian pengaruh LDR terhadap ROA tidak sesuai dengan hipotesis 5 (H5) yang menyatakan bahwa LDR mempunyai pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap ROA. Penelitian ini menunjukkan hasil yang sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Akhmad Reza Liannoor (2014) dan Heri Susanto (2016) menyebutkan bahwa LDR berpengaruh  positif  dan  tidak  signifikan terhadap ROA. Namun tidak sejalan dengan penelitian Lilis Setyowati (2017) dan Liviawati (2017) yang menyebutkan bahwa LDR tidak berpengaruh dan negatif terhadap ROA. Dalam penelitian ini LDR menunjukkan pengaruh positif terhadap peningkatan laba bank. Artinya bahwa kenaikan jumlah kredit yang berhasil disalurkan bank akan berdampak pada peningkatan keuntungan bank. Namun di sisi lain penyaluran kredit yang berlebihan akan meningkatkan resiko yang dihadapi bank. Maka dari itu bank juga perlu selektif dalam pemberian kredit karena selain memberikan keuntungan berupa pendapatan bunga, penyaluran kredit yang tidak tepat juga dapat memicu adanya kredit bermasalah.
CAR, NPL, NIM, BOPO dan LDR terhadap ROA Hasil Uji F pada tabel 4.8 di atas menunjukkan nilai F statistik sebesar 199.6299 dengan  signifikansi  sebesar  0.000000.  Nilai signifikansi  F  <  0,05  menunjukkan  bahwa variabel CAR, NPL, NIM, BOPO dan LDR secara  simultan  berpengaruh  signifikan terhadap ROA Bank Umum Swasta Nasional Devisa yang terdaftar di BEI periode 2014- 2017.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan Berdasarkan analisis yang telah dilakukan dalam penelitian ini maka peneliti menyimpulkan sebagai berikut:
1.  CAR tidak memiliki pengaruh signifikan dan positif terhadap ROA.
2. NPL tidak mempunyai pengaruh signifikan dan negatif terhadap ROA.

## 3.  NIM  mempunyai  pengaruh  signifikan
dan positif terhadap ROA.
4.  BOPO  mempunyai  pengaruh  signifikan dan negatif terhadap ROA.
5. LDR tidak mempunyai pengaruh signifikan dan negatif terhadap ROA.
6.  Secara bersama CAR, NPL, NIM, BOPO dan LDR berpengaruh terhadap ROA.
7. Nilai Adjusted R² kelima variabel independen memiliki pengaruh terhadap ROA sebesar 98,4%, sedangkan sisanya sebesar 1,6% dijelaskan oleh variabel independen lain diluar model penelitian ini.
Saran Berdasarkan pembahasan serta beberapa kesimpulan dan keterbatasan dalam penelitian
ini, peneliti memberikan beberapa saran antara lain: 1. Bank diharapkan dapat lebih mengoptimalkan seluruh potensi modal dengan meningkatkan NIM dalam menghasilkan pendapatan bunga serta pengoptimalan penggunaan dana untuk penyaluran kredit yang optimal dan  lebih  mengefisiensikan  kegiatan operasionalnya.
2.  Untuk penelitian selanjutnya diharapkan peneliti menambahkan variabel independen lain tidak hanya variabel CAR, NPL, NIM, BOPO dan LDR saja dalam  mempengaruhi  profitabilitas bank. Selain itu penelitian berikutnya diharapkan dapat menambah jumlah sampel.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariyanti,  L.  E.  (2010).  Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  profitabilitas  pada  bank umum (yang terdaftar di bursa efek indonesia periode tahun 2014-2017). Tesis .
Burja,  C.  (2011).  Factor  Influencing  The  Companies’  Profitability. Annales  Universitatis Apulensis  Series  Oeconomica , 13 (2), 215–224. https://doi.org/10.1093/nq/s10- VIII.199.306-a
Chou, T.-K., & Buchdadi, A. D. (2016). Bank Performance and Its Underlying Factors: A Study of Rural Banks in Indonesia. Accounting and Finance Research , 5 (3), 55–63. https://doi. org/10.5430/afr.v5n3p55
Curak,  M.,  Poposki,  K.,  &  Pepur,  S.  (2012).  Profitability  Determinants  of  the  Macedonian Banking Sector in Changing Environment. Procedia - Social and Behavioral Sciences . https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.05.045
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 . https://doi.org/10.1016/j.intfin.2010.11.002
Fungáčová, Z., & Poghosyan, T. (2011). Determinants of bank interest margins in Russia: Does bank ownership matter? Economic Systems . https://doi.org/10.1016/j.ecosys.2010.11.007 Hainz, C., Horváth, R., & Hlaváček, M. (2014). The interest rate spreads in the Czech Republic: Different  loans,  different  determinants? Economic  Systems . https://doi.org/10.1016/j. ecosys.2013.10.002
Hartini, T. (2016). Pengaruh Biaya Operasional Dan Pendapatan Operasional (Bopo) Terhadap Profitabilitas Bank Syariah Di Indonesia. I-Finance , 2 (1), 20–34.
Liannoor, A. R. (2014). ANALISIS PROFITABILITAS BANK UMUM GO PUBLIC PADA BURSA EFEK INDONESIA (BEI). Jurnal Ekonomi Pembangunan , 12 (2), 119–134.
Niswati, Z. A. I. (2014). Analisis Efisiensi Kinerja Menggunakan Model Data Envelopment
Analysis ( Dea ) Pada Pt Xyz. Universitas Indraprasta PGRI .
Olson, D., & Zoubi, T. A. (2011). Efficiency and bank profitability in MENA countries. Emerging Markets Review . https://doi.org/10.1016/j.ememar.2011.02.003
Septiani, R., & Lestari, P. (2016). PENGARUH NPL DAN LDR TERHADAP PROFITABILITAS DENGAN CAR SEBAGAI VARIABEL MEDIASI PADA PT BPR PASARRAYA KUTA. E-Jurnal Manajemen Universitas Udayana .
Sun,  P.  H.,  Mohamad,  S.,  & Ariff,  M.  (2017).  Determinants  driving  bank  performance: A comparison of two types of banks in the OIC. Pacific Basin Finance Journal . https://doi. org/10.1016/j.pacfin.2016.02.007
Susanto,  H.,  &  Kholis,  N.  (2016).  Analisis  Rasio  Keuangan  terhadap  Profitabilitas  pada Perbankan  Indonesia  (Financial  Ratio  Analysis  toward  Profitability  on  Indonesian Banking). Ebbank .
Trinugroho, I., Agusman, A., & Tarazi, A. (2014). Why have bank interest margins been so high in Indonesia since the 1997/1998 financial crisis? Research in International Business and Finance . https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2014.04.001 Were, M., & Wambua, J. (2014). What factors drive interest rate spread of commercial banks? Empirical evidence from Kenya. Review  of  Development  Finance . https://doi. org/10.1016/j.rdf.2014.05.005
Widjaja, Y. R. (2014). Pengaruh Tingkat Loan To Deposit Ratio (Ldr) Terhadap Profitabilitas Pada Pt Bank X (Perioide Tahun 2008-2012). Ecodemica . https://doi.org/10.31294/ jp.v12i1.1120
Yin, H., Yang, J., & Mehran, J. (2013). An empirical study of bank efficiency in China after WTO accession. Global Finance Journal . https://doi.org/10.1016/j.gfj.2013.07.001 Dendawijaya, Lukman. 2005. Manajemen Perbankan . Jakarta : Ghalia Indonesia.
Kasmir. 2012. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. Edisi Revisi. Cetakan Kesebelas. Jakarta:
Raja Grafindo Persada.
Mudrajad Kuncoro. 2002. Manajemen Perbankan: Teori dan Aplikasi Yogyakarta:
BPFE