Volume : 04 | Nomor 02 | Juli 2024 | E-ISSN : 2797-7161 | DOI: doi.org/jebma.v4n2.4077
Pengaruh Inflasi Dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap  Return On Asset Pada Bank Swasta Nasional Yang Terdapat Di Bursa Efek
Indonesia Periode 2019-2022
Penulis: Rini Purba 1
Pasaman Silaban 2 Sunday Ade Sitorus 3
Afiliasi: Universitas HKBP Nommensen,
Medan 1,2,3
Korespondensi: rini.purba@student.uhn .ac.id 1 pasamansilaban@uhn.a c.id 2 sundaysitorus@uhn.ac. id 3
Histori Naskah: Submit: 12-06-2024 Accepted: 26-06-2024 Published: 01-07-2024
Abstrak :
Pasar  modal  memiliki  peran  penting  bagi  perekonomian  suatu  negara. Perkembangan perekonomian suatu negara ditentukan oleh beberapa sektor perekonomian,  salah  satunya  adalah  sektor  perbankan.  Analisis  data dilakukan  dengan  metode  data  panel  dan  diolah  menggunakan  software Eviews  12.  Jumlah  sampel  dalam  penelitian  ini  sebanyak  7  perusahaan Bank Swasta Nasional yang memenuhi kriteria, Jumlah 112 data. Variabel Inflasi  berpengaruh  Positif  dan  Signifikan  terhadap  Return  on  Asset, Variabel Nilai Tukar Rupiah berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Return on Asset, Variabel Inflasi dan Nilai Tukar Rupiah secara simultan berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Return  on  Asset.  Hasil  dari analisis  Koefisien  determinasi  R  square  (R 2 )  dapat  disimpulkan  bahwa diperoleh  hasil  yaitu  24%  yang  berarti  Inflasi  dan  Nilai  Tukar  Rupiah mampu menjelaskan Return on Asset sebesar 24% sedangkan Sisanya 75% dijelaskan oleh variabel lain diluar variabel penelitian ini.
Kata Kunci: Inflasi,  Nilai  Tukar  Rupiah,  Return  on Asset,  Bank  Swasta Nasional.

## Pendahuluan
Secara  historis,  pasar  modal (bursa  efek)  telah  hadir jauh  sebelum  Indonesia  merdeka.  Pasar Modal atau bursa efek telah hadir sejak jaman kolonial Belanda dan tepatnya tahun 1912 di Batavia. Pasar Modal memiliki dua fungsi. Pertama, sebagai sarana bagi pendanaan usaha atau sebagai sarana bagi perusahaan untuk mendapatkan dana dari masyarakat pemodal (investor). Dana yang diperoleh dari pasar modal dapat digunakan  untuk  pengembangan  usaha,  ekspansi,  penambahan  modal  kerja  dan  lain-lain.  Kedua, pasar modal menjadi sarana bagi masyarakat untuk berinvestasi pada instrumen keuangan seperti saham, obligasi, reksa dana, dan sejumlah instrumen derivatif seperti option, futures, dan sebagainya. (Pratama, 2023). Investasi secara umum dapat dijelaskan kegiatan untuk menempatkan kelebihan dana berupa uang di saat  sekarang  dengan  pengharapan  bisa  memperoleh  keuntungan  dimasa  selanjutnya  dan  menghindari dampak buruk akibat inflasi. Kegiatan berinvestasi di pasar modal dapat melalui perantara perusahaan efek.
Pada  awal  tahun  2022,  pertumbuhan  investor  di  pasar  modal  naik  menjadi  8,103,795  juta. Pernyataan ini didukung oleh jumlah data investor yang disajikan pada gambar berikut ini :
Volume : 04 | Nomor 02 | Juli 2024 | E-ISSN : 2797-7161 | DOI: doi.org/jebma.v4n2.4077
Gambar  1.1 Pertumbuhan Investor Sumber : www.idx.co.id,2023
Data statistik publik yang dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) pada bulan Januari 2021 menunjukkan peningkatan jumlah investor pasar modal yang signifikan. Data pada akhir tahun 2018 hingga akhir  tahun  2019  menunjukkan  kenaikan  jumlah  investor  dari  1.619.372  juta  menjadi  2.484.354  juta. Peningkatan sebesar 53,41% ini masih lebih rendah dari data akhir tahun 2019 hingga 2020. Pada akhir tahun 2020, jumlah investor sudah mencapai 3.880.753 juta meskipun pandemi sedang berlangsung. Hal ini menandakan bisnis di pasar modal lebih menjadi pilihan masyarakat dari pada bisnis real yang sedang terpuruk saat pandemi ini karena adanya Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB).
Kondisi pasar memiliki volatilitas yang cukup tinggi apabila dilihat dari transaksi per hari atau per minggu  pada  kuartal  dua  hingga  tiga  tahun  2020.  Pihak  perbankan  di  dalam  Pasar  Modal  mempunyai peranan yang sangat besar dalam rangka memajukan perkembangan pasar modal. Perbankan mendukung setiap  kegiatan  yang  ada  demi  kelancaran  transaksi  pasar  modal  di  bursa  efek.  Jasa  –  jasa  bank  yang diberikan dalam rangka mendukung kelancaran transaksi di pasar modal antara lain: (1) Penjamin emis ( underwite r);  (2)  Penjamin  ( guaranto r);  (3)  Wali  amanat  ( trustee );  (3)  Perantara  perdagangan  efek (pialang/ broker ); (4) Pedagang efek ( deale r); (5) Perusahaan pengelola dana ( investment company ) (Dhian, 2018).
Menurut  UU  No.10 Tahun  1998  tentang  Perbankan  (UU  Perbankan),  Perbankan  adalah  segala sesuatu  yang  menyangkut tentang  bank,  mencakup  kelembagaan,  kegiatan  usaha,  serta  cara  dan  proses dalam melaksanakan kegiatan usahanya (Theodoridis & Juergen, 2019), Sedangkan Bank menurut Pasal 1 angka  2  UU  Perbankan  adalah  badan  usaha  yang  menghimpun  dana  dari  masyarakat  dalam  bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam bentuk kredit dan atau bentuk-bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak.
Bank yang terdapat di Indonesia dewasa ini terdiri dari Bank Milik Negara, Bank Milik Daerah, dan Bank Milik Swasta. Bank Milik Swasta berdasarkan kepemilikan, secara garis besar bank-bank milik swasta dapat dikategorikan atas bank-bank milik swasta nasional dan bank-bank milik swasta asing. Sesuai dengan  Undang-undang  No.  14  Tahun  1967  tentang  Pokok-pokok  Perbankan,  bank-bank  milik  swasta nasional haruslah berbentuk badan hukum Indonesia, yakni Perseroan Terbatas. Kepengurusannya terdiri dari Dewan Komisaris dan Direksi yang dipilih oleh rapat umum pemegang saham bank untuk dimintakan persetujuan dari Bank Indonesia (Rizal, 2018).
Perkembangan perekonomian suatu negara ditentukan oleh beberapa sektor perekonomian, salah satu sektor yang berperan terhadap perkembangan perekonomian di Negara Indonesia adalah sektor perbankan. Negara Indonesia pada tahun 1998 terjadi krisis moneter yang membuat semua usaha baik mikro maupun makro menjadi hancur dan terpuruk begitu pula dengan sektor perbankan yang ikut terlikuidasi. Kinerja bank  yang  sehat  dapat  meningkatkan  kepercayaan  masyarakat,  sehingga  masyarakat  percaya  dalam menempatkan dananya di bank. Dalam beberapa tahun terakhir ini, Negara Indonesia bahkan dunia dilanda oleh  pandemi  covid-19  tepatnya  Maret  2020  di  Indonesia,  tentu  sangat  mempengaruhi  perekonomian Indonesia  dan  global,  dimana  kemampuan  bank  untuk  menghasilkan  keuntungan  pada  tahun  2020
2.48 3.88 7.48 8.1 0 5 10 2019 2020 2021 2022
Jumlah Investor di Pasar Modal (dalam juta)
Periode 2019-2022
Volume : 04 | Nomor 02 | Juli 2024 | E-ISSN : 2797-7161 | DOI: doi.org/jebma.v4n2.4077
mengalami  penurunan  ditengah  pelemahan  ekonomi Indonesia  (Milda  Handayani  & Muhammad  Richo Rianto, 2022).
Berdasarkan  Surat  Edaran  Bank  Indonesia  No.6/23/DPNP  tanggal  31  Mei  2004  tentang  Sistem Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum, terdapat enam indikator yang digunakan untuk menilai kinerja bank,  yaitu  permodalan  ( capital ),  kualitas  aset  ( asset  quality ),  manajemen (management) ,  rentabilitas ( earnings ), likuiditas ( liquidity), dan sensitivitas terhadap risiko pasar ( sensitivity to market ris k)  (Alhayria, 2019).
Gambar 1.2 Return on Asset  (ROA) periode 2019-2022 Sumber : www.idx.co.id,2023
Laba atau tingkat Profitabilitas merupakan salah satu indikator yang tepat untuk melihat kinerja dari suatu perbankan. Menurut  Prihadi  Profitabilitas adalah kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba  dimana  defenisi  laba  tersebut  bermacam-macam  tergantung  dari  kebutuhan  untuk  mengukur  laba tersebut (Siti Mujiatun, 2021). Menurut Sartono Profitabilitas dari suatu bank dapat diukur berdasarkan rasio profitabilitas yang merupakan kemampuan Perusahaan memperoleh laba dalam hubungannya dengan penjualan, total aktiva maupun modal sendiri (Saragih, 2021).
Dalam rasio profitabilitas, salah satu rasionya adalah Return o n Asset (ROA). Tingkat profitabilitas dengan menggunakan rasio Return o n Asset (ROA) bertujuan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam mengelola aktiva yang dikuasainya untuk mendapatkan pendapatan (Sasmita,2019). Semakin besar nilai ROA maka akan semakin besar tingkat keuntungan yang dicapai dan semakin baik pula kinerja sebuah bank. Berdasarkan gambar 1.2 menunjukkan nilai ROA bank swasta nasional di Indonesia dari tahun 2019- 2022 selalu mengalami fluktuasi. Nilai ROA tertinggi yaitu pada Bank Tabungan Pensiunan Nasional tahun 2019 di triwulan IV yang mencapai 5.42%. Hal ini didukung oleh rata-rata ekonomi yang meningkat dan  terkendalinya  nilai  tukar  rupiah.  Mulai  awal  2020 Return  on  Asset bank  swasta  nasional  terus mengalami penurunan terutama pada bank Ina Perdana hingga mencapai 1.01%. Penurunan ini dikarenakan terjadinya pelemahan ekonomi karena adanya covid-19 yang bermula pada akhir 2019, dimana kondisi ini berimbas pada melemahnya margin penyaluran kredit dan meningkatnya rasio kredit bermasalah.
Dalam perbankan ada dua faktor yang mempengaruhi profitabilitas yaitu internal dan eksternal. Faktor internal merupakan faktor yang terdapat dalam perusahaan dan dapat dikendalikan, seperti kegiatan operasional bank, manajemen risiko dan lain-lain. Sejumlah faktor eksternal berasal dari hal yang tidak dapat diprediksi atau dikendalikan contonya tingkat inflasi, suku bunga dan nilai tukar rupiah (Setyariski, 2018).
Inflasi adalah suatu kondisi dimana nilai riil mata uang suatu Negara menurun setelah kenaikan harga  yang  tajam  (absolut)  yang  berkelanjutan  dalam  jangka  waktu  yang  cukup  lama  (Astuti,2019) . Tingginya  angka  inflasi  tentu  sangat  mempengaruhi  sektor  perbankan.  Inflasi  merupakan  salah  satu
Tw I Tw II Tw III Tw IV Tw I Tw II Tw III Tw IV Tw I Tw II Tw III Tw IV Tw I Tw II Tw III Tw IV 2019 2020 2021 2022 ROA (Y)
BBCA 5.73% 5.78% 3.90% 3.83% 4.68% 3.58% 3.78% 4.36% 4.65% 3.66% 4.75% 4.67% 3.64% 3.79% 4.85% 3.90% BNGA 4.36% 5.38% 5.27% 3.35% 4.38% 3.25% 3.04% 4.05% 4.37% 4.39% 3.34% 3.31% 3.39% 3.43% 3.42% 3.39% BNII 4.22% 4.19% 3.20% 3.43% 4.30% 3.17% 3.16% 3.10% 3.22% 3.08% 3.36% 3.35% 3.24% 2.16% 3.24% 3.25%
BBMD 5.08% 5.31% 4.46% 4.28% 3.35% 3.62% 3.80% 3.79% 3.67% 3.74% 3.86% 3.07% 3.72% 3.74% 3.85% 3.80% BINA 4.05% 4.03% 3.01% 3.06% 2.04% 1.01% 2.12% 2.12% 2.12% 2.09% 3.05% 3.07% 3.05% 3.23% 3.21% 3.30% BTPN 4.26% 4.39% 4.39% 5.42% 4.38% 3.20% 3.23% 3.11% 3.56% 3.38% 3.22% 3.32% 3.39% 3.47% 3.37% 3.32%
MEGA 4.58% 4.48% 4.56% 3.62% 3.67% 3.52% 3.56% 3.11% 3.67% 3.70% 3.50% 3.11% 3.62% 3.64% 3.91% 3.90%
0.00% 1.00% 2.00% 3.00% 4.00% 5.00% 6.00% 7.00% Return on asset
masalah  ekonomi  yang  tidak  dapat  dihilangkan  tetapi  dapat  dikurangi  dan  dikendalikan  dengan  tuntas (Dewi, 2018). Inflasi merupakan suatu kondisi dimana harga barang mengalami peningkatan dan nilai mata uang mengalami penurunan, dan jika ini terjadi secara terus-menerus tentu akan mengakibatkan kondisi ekonomi suatu negara memburuk dan dapat juga berpengaruh terhadap tatanan politik suatu negara. Inflasi diukur dengan menggunakan tingkat inflasi, semakin tinggi tingkat inflasi maka semakin tinggi juga selisih harga suatu barang yang mengakibatkan harga barang menjadi lebih mahal (Dewi, 2018).
Tingkat inflasi yang tinggi dapat mengurangi biaya persediaan perbankan itu sendiri, sedangkan inflasi  yang  sangat  rendah  akan  membuat  perkembangan  ekonomi  menjadi  sangat  lambat  yang  dapat mempengaruhi lambatnya pergerakan profitabilitas perbankan, sehingga inflasi diharapkan stabil dengan harapan profitabilitas bank akan meningkat. Berdasarkan gambar 1.3 dapat dilihat inflasi tertinggi terjadi pada tahun       2022 triwulan ke IV dan inflasi terendah terjadi pada tahun 2020 triwulan ke III.  Faktor- faktor yang mempengaruhi inflasi adalah jumlah uang beredar, nilai ekspor dan impor yang berpengaruh terhadap  inflasi  di  Indonesia  (Dewi,  2018).  Tingkat  inflasi  yang  tinggi  juga  tentu  berpengaruh  pada menurunnya  minat  beli  masyarakat.  Padahal  menurunnya  minat  beli  masyarakat  secara  langsung  juga menurunkan profit yang diterima perbankan (Nugraha, 2021).
Penelitian sebelumnya dilakukan oleh Alhayria, (2019) yang berjudul “Pengaruh Inflasi dan Suku Bunga  Terhadap  ROA  Bank  Yang Listing di  BEI”.  Hasil  penelitiannya  menunjukkan  bahwa  inflasi berpengaruh secara signifikan terhadap profitabilitas yaitu Return o n Asset (ROA). Sedangkan penelitian Diska  Sasmita,  (2019)  yang  berjudul  “  Analisis  Pengaruh  Inflasi,  Suku  Bunga  BI,  Nilai  Tukar  Rupiah Terhadap Profitabilitas Bank Yang Terdaftar di BEI”. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa inflasi tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Return o n Asset (ROA).
Terdapat  perbedaaan  hasil  penelitian  antara  dua  peneliti  yang  disebutkan  sebelumnya,  sehingga penulis tertarik untuk melakukan penelitian yang sama dengan sektor yang sama dan periode yang berbeda untuk mengetahui pengaruh Inflasi terhadap Return o n Asset (ROA).

## Gambar 1.3 Inflasi Periode 2019-2022 Sumber:  www.bi.go.id,2023
Faktor eksternal lain yang tidak dapat diprediksi atau dikendalikan adalah nilai tukar rupiah   yang dapat mempengaruhi profitabilitas suatu bank. Nilai tukar atau kurs adalah rasio mata uang suatu negara atau wilayah terhadap mata uang negara atau wilayah lain (Chen,2019). Nilai tukar rupiah merupakan salah satu  faktor  profitabilitas  bank  karena  memberikan  jasa  jual  beli  valuta  asing  dalam  kegiatan  usahanya. Penguatan skala nilai tukar rupiah terhadap bentuk mata uang asing akan menurunkan harga barang impor
TW I TW II TW III TW IV TW I TW II TW
III TW IV TW I TW II TW III TW IV TW I TW II TW III TW IV 2019 2020 2021 2022 Inflasi 2.62%3.14%3.40%2.95%2.87%2.27%1.42%1.57%1.43%1.48%1.57%1.76%2.29%3.79%5.10%5.54% 0.00% 1.00% 2.00% 3.00% 4.00% 5.00% 6.00% Inflasi (x 1 ) Periode 2019-2022
Volume : 04 | Nomor 02 | Juli 2024 | E-ISSN : 2797-7161 | DOI: doi.org/jebma.v4n2.4077
serta  perekonomian  sektor  riil  akan  mendorong  masyarakat  untuk  menyimpan  atau  menginvestasikan uangnya  di  bank.  Oleh  karena  itu,  konversi  rupiah  diperkirakan  akan  mengalami  peningkatan  sehingga diharapkan nilai tukar menigkat dengan harapan profitabilitas perbankan juga meningkat.
Setyaningsih,  (2018)  mengatakan  bahwa  nilai  tukar  rupiah  memiliki  pengaruh  terhadap profitabilitas,  artinya  jika  nilai  tukar  rupiah  mengalami  kenaikan  terhadap  mata  uang  asing  maka  akan berpotensi meningkatkan  perekonomian  pada  sektor  riil  dan  sebaliknya.  Berdasarkan  pendapat tersebut, jika  mata  uang  mengalami  apresiasi  atau  depresiasi  maka  akan  berdampak  pada  profitabilitas  bank (Nugraha, 2021).

## Gambar 1.4 Nilai tukar rupiah periode 2019-2022

## Sumber : www.bi.go.id,2023
Berdasarkan  gambar  1.4  dapat  dilihat  harga  nilai  tukar  rupiah  terhadap  USD  mengalami peningkatan nilai yaitu pada tahun 2019 triwulan I dengan nilai Rp  14,126.00/$, akan tetapi pada tahun berikutnya  periode  yang  sama  nilai  tukar rupiah  melemah (depresiasi)  dengan  nilai  Rp  14,754.33/$  dan kembali mengalami apresiasi di triwulan IV tahun 2022 senilai Rp 15,670.00/$. Ada tiga faktor yang dapat mempengaruhi nilai tukar yaitu tingkat suku bunga, tingkat inflasi, dan peredaran uang. Ketika jumlah uang beredar di masyarakat banyak, maka bank akan menurunkan tingkat suku bunga. Penurunan suku bunga ini akan  menambah  investasi  dalam  perekonomian,  dimana  ketika  investasi  meningkat,  permintaan pembiayaan pada bank juga akan meningkat. Peningkatan inilah yang akan meningkatkan profit yang di dapat oleh bank. Ketiga faktor tersebut merupakan faktor yang sangat penting dalam mempengaruhi atau menentukan nilai tukar.
Depresiasi yang terus dialami nilai tukar rupiah terhadap dollar disebabkan oleh faktor eksternal ditambah  dengan  defisit  transaksi  berjalan  melebar  hal  ini  dianggap  menjadi  faktor  utama  melemahnya mata uang rupiah terhadap greenback (sebutan bagi dollar AS). Melemahnnya nilai tukar rupiah terhadap dollar AS dipicu oleh penguatan mata uang AS terhadap seluruh mata uang dunia. Lemahnya nilai tukar rupiah dilihat dari sisi internal yakni karena dipengaruhi oleh permintaan ( demand valas) di Indonesia yang masih tinggi, sementara sisi pasokan ( Supply ) cenderung rendah (Dewi, 2018).
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Sasmita,  (2019)  yang  berjudul  “Analisis  Pengaruh Inflasi, Suku Bunga BI, Nilai Tukar Rupiah Terhadap Profitabilitas Bank Yang Terdaftar di BEI”. Hasil penelitiannya  menunjukkan  bahwa  nilai  tukar  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap Return  on  Asset (ROA).  Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Umrotul  Mufidhoh,  (2017)  yang  berjudul  “Analisis
TW I TW II TW III TW IV TW I TW II TW III TW IV TW I TW II TW III TW IV TW I TW II TW III TW IV 2019 2020 2021 2022 Nilai Tukar Rupiah 14,1 14,2 14,1 14,0 14,7 14,7 14,7 14,3 14,2 14,4 14,3 14,2 14,3 14,6 15,0 15,6 13,000.00 13,500.00 14,000.00 14,500.00 15,000.00 15,500.00 16,000.00 Nilai Tukar Rupiah (X 2 ) Periode 2019-2022
Volume : 04 | Nomor 02 | Juli 2024 | E-ISSN : 2797-7161 | DOI: doi.org/jebma.v4n2.4077
Pengaruh  Inflasi,  Suku  Bunga,  dan  Nilai  Tukar  Terhadap  Kinerja  Bank  Syariah  BUMN  Periode  2014- 2017)’’. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa nilai tukar tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Return

## Metode Penelitian
Penelitian ini merupakan jenis penelitian yang menggunakan penelitian kuantitatif dan sumber data dalam penelitian ini adalah data sekunder. Metode kuantitatif adalah metode penelitian yang berlandaskan pada filsafat positivisme, digunakan untuk meneliti pada populasi dan sampel tertentu, pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian, analisis data bersifat kuantitatif/statistik dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang ditetapkan (Sugiyono, 2017).
Adapun sifat dari penelitian ini adalah asosiatif yang bertujuan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih antara variabel independen (X) yaitu Inflasi dan Nilai Tukar Rupiah dan variabel dependen  (Y)  yaitu Return  on Asset (ROA).  Penelitian  ini  dilakukan pada  Bank  Swasta  Nasional  yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). Data yang digunakan adalah data pada periode 2019-2022, data sekunder diambil dari web resmi Bursa Efek Indonesia www.idx.co.id , Bank Indonesia www.bi.go.id  serta masing-masing website resmi dari Bank Swasta Nasional yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia berupa laporan keuangan (financial report) perusahaan perbankan yang telah diaudit periode tahun 2019-2022. Waktu penelitian ini dilakukan pada bulan Oktober 2023 – selesai. Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek atau subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang diterapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2017). Berdasarkan pengertian diatas maka populasi yang ditetapkan dalam penelitian ini adalah laporan keuangan Bank Umum Swasta Nasional yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). Adapun jumlah populasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) sebanyak 32 perusahaan. Metode sampling yang dipilih dalam penelitian ini adalah purposive sampling , teknik penentuan sampel dengan pertimbangan atau kriteria-kriteria tertentu. Adapun kriteria dalam pengambilan sampel dalam penelitian ini adalah:
a. Perusahaan Bank Swasta Nasional yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2019-2022
b. Perusahaan Bank Swasta Nasional yang menerbitkan laporan keuangan audit lengkap per triwulan selama periode 2019-2022
c. Perusahaan Bank Swasta Nasional yang menyajikan data yang diperlukan dalam penelitian selama periode 2019-2022
d. Perusahaan Bank Swasta Nasional yang tidak mengalami kerugian selama periode 2019-2022

## Variabel Penelitian
Variabel penelitian adalah segala sesuatu yang berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari sehingga diperoleh informasi tentang hal tersebut, kemudian ditarik kesimpulannya  (Sugiyono, 2017). Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri atas 2 jenis variabel yaitu variabel independen dan variabel dependen. Adapun rincian dari masing-masing variabel tersebut adalah sebagai berikut: 1. Variabel Bebas (Independen)
Merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang sebab perubahannya atau timbulnya variabel dependen (terikat). Variabel independen dalam penelitian ini adalah Inflasi (X1) dan Nilai Tukar Rupiah (X2). 2. Variabel Terikat (Dependen)
Merupakan variabel yang dipengaruhi atau akibat, karena adanya variable bebas. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah Return on Asset (ROA) (Y).

## Analisis Data Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa membuat kesimpulan yang berlaku umum atau generalisasi, dapat kita lihat pada tabel berikut:
Tabel 4.1 Hasil Uji Analisis Deskriptif

## Jurnal Ekonomi Bisnis, Manajemen dan Akuntansi (Jebma)
Hasil Olahan Data, 2024 Berdasarkan tabel 4.1 di atas dapat diketahui bahwa variabel inflasi memiliki nilai rata-rata sebesar 0.027, nilai tengah sebesar 0.02455, nilai maksimum sebesar 0.0554, nilai minimum sebesar 0.0142, dan standar deviasi sebesar 0.012386. Variabel nilai tukar rupiah memiliki nilai rata-rata sebesar 9.581834, nilai tengah sebesar 9.573512, nilai maksimum sebesar 9.659503, nilai minimum sebesar 9.547074, dan standar  deviasi  sebesar  0.027193, Variabel  ROA memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  0.036839,  nilai  tengah sebesar 0.36200, nilai maksimum sebesar 0.057800, nilai minimum sebesar 0.010100, dan standar deviasi sebesar 0.007786.
Metode Estimasi Model Regresi Common Effect Model (CEM)
Common Effect Model pendekatan paling sederhana yang hanya mengombinasikan data time series dan cross  section .  Pada  model  ini  tidak  diperhatikan  dimensi  waktu  maupun  individu,  sehingga diasumsikan  bahwa  perilaku  data  perusahaan  sama  dalam  berbagai  kurun  waktu.  Berikut  pengujian menggunakan Common Effect Model :
Tabel 4.2
Common Effect Model

## Sumber: Hasil Olahan Data, 2024
Dari hasil pengolahan data yang terdapat pada tabel 4.2 di atas dapat diperoleh persamaan yaitu: Y= 1.35 + 0.273X1 - 0.137X2 + ε Selanjutnya dilakukan pengujian dengan Fixed Effect Model.

## Fixed Effect Model (FEM)
Fixed effect model mengamsumsikan bahwa terdapat efek yang berbeda antar individu. Dalam model fixed effect , setiap individu merupakan parameter yang tidak diketahui dan akan diestimasi dengan menggunakan teknik variable dummy . Berikut hasil pengujian Fixed effect model :

## Tabel 4.3
Fixed Effect Model
INFLASI NILAITUKAR ROA Mean 0.027000 9.581834 0.036839 Median 0.024550 9.573512 0.036200 Maximum 0.055400 9.659503 0.057800 Minimum 0.014200 9.547074 0.010100 Std. Dev. 0.012386 0.027193 0.007786 Skewness 0.955124 1.374050 0.064363 Kurtosis 3.015794 4.743349 4.264850 Jarque-Bera 17.03006 49.42615 7.543277 Probability 0.000200 0.000000 0.023014 Sum 3.024000 1073.165 4.126000 Sum Sq. Dev. 0.017028 0.082077 0.006730 Observations 112 112 112 INFLASI NILAITUKAR ROA Mean 0.027000 9.581834 0.036839 Median 0.024550 9.573512 0.036200 Maximum 0.055400 9.659503 0.057800 Minimum 0.014200 9.547074 0.010100 Std. Dev. 0.012386 0.027193 0.007786 Skewness 0.955124 1.374050 0.064363 Kurtosis 3.015794 4.743349 4.264850 Jarque-Bera 17.03006 49.42615 7.543277 Probability 0.000200 0.000000 0.023014 Sum 3.024000 1073.165 4.126000 Sum Sq. Dev. 0.017028 0.082077 0.006730 Observations 112 112 112 Dependent Variable: ROA? Method: Pooled Least Squares
Date: 03/06/24   Time: 14:01
Sample: 2019Q1 2022Q4 Included observations: 16
Cross-sections included: 7 Total pool (balanced) observations: 112 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.351398 0.302647 4.465260 0.0000 INFLASI? 0.272569 0.069609 3.915741 0.0002 NILAITUKAR? -0.137961 0.031705 -4.351376 0.0000 R-squared 0.164379     Mean dependent var 0.036839 Adjusted R-squared 0.149046     S.D. dependent var 0.007786 S.E. of regression 0.007183     Akaike info criterion -7.007869 Sum squared resid 0.005623     Schwarz criterion -6.935052 Log likelihood 395.4407     Hannan-Quinn criter. -6.978325 F-statistic 10.72095     Durbin-Watson stat 0.884491 Prob(F-statistic) 0.000056
Volume : 04 | Nomor 02 | Juli 2024 | E-ISSN : 2797-7161 | DOI: doi.org/jebma.v4n2.4077
Sumber: Hasil Olahan Data, 2024
Dari hasil pengujian yang terdapat pada tabel 4.3 diatas dapat diperoleh persamaan yaitu Y= 1.35 + 0.0273X1 - 0.137X2 + ε Selanjutnya dilakukan pengujian dengan Random Effect Model

## Random Effect Model (REM)
Model ini berbeda dengan fixed effect , efek spesifik dari masing masing individu diperlukan sebagian bagian dari computer error yang bersifat acak dan tidak berkolerasi dengan variabel penjelas yang teramati. Keuntungan menggunakan Random Effect Model yaitu menghilangkan heteroskedastisitas. Berikut hasil pengujian menggunakan Ran dom Effect Model :
Tabel 4.4
Random Effect Model
Dependent Variable: ROA?
Method: Pooled Least Squares Date: 03/06/24   Time: 14:03 Sample: 2019Q1 2022Q4 Included observations: 16
Cross-sections included: 7 Total pool (balanced) observations: 112 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.351398 0.237408 5.692292 0.0000 INFLASI? 0.272569 0.054604 4.991767 0.0000 NILAITUKAR? -0.137961 0.024871 -5.547112 0.0000 Fixed Effects (Cross) _BBCA--C 0.006629 _BNGA--C 0.001986 _BNII--C -0.003296 _BBMD--C 0.002623 _BINA--C -0.008989 _BTPN--C 0.000292 _MEGA--C 0.000754 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.514108     Mean dependent var 0.036839 Adjusted R-squared 0.476369     S.D. dependent var 0.007786 S.E. of regression 0.005634     Akaike info criterion -7.442916 Sum squared resid 0.003270     Schwarz criterion -7.224465 Log likelihood 425.8033     Hannan-Quinn criter. -7.354283 F-statistic 13.62268     Durbin-Watson stat 1.521121 Prob(F-statistic) 0.000000
Volume : 04 | Nomor 02 | Juli 2024 | E-ISSN : 2797-7161 | DOI: doi.org/jebma.v4n2.4077
Sumber: Hasil Olahan Data, 2024
Dari hasil pengujian yang terdapat pada tabel 4.3 diatas dapat diperoleh persamaan yaitu Y= 1.35 + 0.0273X1 - 0.137X2 + ε Selanjutnya dilakukan penentuan model yang tepat untuk menganalisis hasil data penelitian. Pemilihan Model Uji Chow Chow test yakni pengujian untuk menetukan model common effect atau fixed effect paling tepat digunakan dalam mengestimasi data panel. Hipotesis dalam uji chow adalah:
H0
: Common effect model atau pooled OLS
H1 : Fixed effect model
Pedoman yang digunakan dalam mengambil keputusan dalam uji ini yaitu sebagai berikut: a. Jika nilai  Probabilitas  >  α (taraf  signifikansi  sebesar 0.05) maka  H0  diterima,  sehingga model  yang paling tepat untuk digunakan adalah Common Effect Model.
b. Jika nilai Probabilitas < α (taraf signifikansi sebesar 0.05) maka H0 di tolak, sehingga model yang paling tepat untuk digunakan adalah Fixed Effect Model.
Tabel 4.5
Uji Chow
Dependent Variable: ROA? Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)
Date: 03/06/24   Time: 14:04
Sample: 2019Q1 2022Q4 Included observations: 16
Cross-sections included: 7 Total pool (balanced) observations: 112 Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.351398 0.237415 5.692129 0.0000 INFLASI? 0.272569 0.054604 4.991767 0.0000 NILAITUKAR? -0.137961 0.024871 -5.547112 0.0000 Random Effects (Cross) _BBCA--C 0.006093 _BNGA--C 0.001825 _BNII--C -0.003029 _BBMD--C 0.002411
_BINA--C
-0.008262 _BTPN--C 0.000268
_MEGA--C 0.000693 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.004747 0.4151 Idiosyncratic random 0.005634 0.5849 Weighted Statistics R-squared 0.242241     Mean dependent var 0.010480 Adjusted R-squared 0.228338     S.D. dependent var 0.006414 S.E. of regression 0.005634     Sum squared resid 0.003460 F-statistic 17.42264     Durbin-Watson stat 1.437389 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.164379     Mean dependent var 0.036839 Sum squared resid 0.005623     Durbin-Watson stat 0.884491
Volume : 04 | Nomor 02 | Juli 2024 | E-ISSN : 2797-7161 | DOI: doi.org/jebma.v4n2.4077
Sumber: Hasil Olahan Data, 2024 Dari  hasil  pengujian  pada  tabel  4.5  diatas  dapat  diketahui  nilai  probability  dari cross-section F adalah  sebesar  0.0000  <  0,05,  artinya  bahwa  H1  diterima  dan menunjukkan  model  yang  terpilih  adalah fixed effect model sehingga pengujian lanjutan dilakukan.

## Uji Hausman
Hausman  test  adalah  pengajuan  statistik  untuk  memilih  apakah fixed  effect  model atau random effect model yang paling tepat digunakan dengan hipotesis: H0: Model random effect H1: Model fixed effect
Pedoman yang digunakan dalam mengambil keputusan dalam uji ini yaitu sebagai berikut:
a. Jika nilai  Probabilitas  >  α (taraf  signifikansi  sebesar 0.05) maka  H0  diterima,  sehingga model  yang paling tepat untuk digunakan yaitu Random Effect Model . b. Jika nilai Probabilitas < α (taraf signifikansi sebesar 0.05) maka H0 ditolak sehingga model yang paling tepat untuk digunakan yaitu Fixed Effect Model
Tabel 4.6 Uji Hausman
Redundant Fixed Effects Tests Pool: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test
Statistic d.f. Prob. Cross-section F 12.356028 (6,103) 0.0000 Cross-section Chi-square 60.725253 6 0.0000
Cross-section fixed effects test equation:
Dependent Variable: ROA?
Method: Panel Least Squares Date: 03/06/24   Time: 14:07 Sample: 2019Q1 2022Q4 Included observations: 16
Cross-sections included: 7 Total pool (balanced) observations: 112 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.351398 0.302647 4.465260 0.0000 INFLASI? 0.272569 0.069609 3.915741 0.0002 NILAITUKAR? -0.137961 0.031705 -4.351376 0.0000 R-squared 0.164379     Mean dependent var 0.036839 Adjusted R-squared 0.149046     S.D. dependent var 0.007786 S.E. of regression 0.007183     Akaike info criterion -7.007869 Sum squared resid 0.005623     Schwarz criterion -6.935052 Log likelihood 395.4407     Hannan-Quinn criter. -6.978325 F-statistic 10.72095     Durbin-Watson stat 0.884491 Prob(F-statistic) 0.000056 Correlated Random Effects - Hausman Test Pool: Untitled Test cross-section random effects Test Summary
Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random
0.000000
2 1.0000
* Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero.
Cross-section random effects test comparisons:
Variable
Fixed Random Var(Diff.) Prob. INFLASI? 0.272569 0.272569 -0.000000
NA
NILAITUKAR? -0.137961 -0.137961 -0.000000
NA
Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: ROA? Method: Panel Least Squares Date: 03/06/24   Time: 14:08 Sample: 2019Q1 2022Q4
Included observations: 16 Cross-sections included: 7 Total pool (balanced) observations: 112 Variable
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.351398 0.237408 5.692292 0.0000 INFLASI? 0.272569 0.054604 4.991767 0.0000 NILAITUKAR? -0.137961 0.024871 -5.547112 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.514108     Mean dependent var 0.036839 Adjusted R-squared 0.476369     S.D. dependent var 0.007786 S.E. of regression 0.005634     Akaike info criterion -7.442916 Sum squared resid 0.003270     Schwarz criterion -7.224465 Log likelihood
425.8033     Hannan-Quinn criter.
-7.354283 F-statistic
13.62268     Durbin-Watson stat
1.521121 Prob(F-statistic) 0.000000

## Jurnal Ekonomi Bisnis, Manajemen dan Akuntansi (Jebma)
Sumber: Hasil Olahan Data, 2024
Dari  hasil  pengujian  pada  tabel  4.6  di  atas  diperoleh  nilai  probability  dari cross  section random adalah 1.0000 > 0.05. Artinya H0 diterima dan model yang terpilih adalah random effect model. Dalam uji hausman pendekatan effect model adalah pendekatan yang sesuai, maka perlu dilakukan pengujian lanjutan yaitu  uji Langrange  Multiplier yang  bertujuan  untuk  menguji  pendekatan Common  Effect  Model dan Random Effect Model.

## Uji Langrange Multiplier (LM) Test
Uji  Langrangge  Multiplier  (LM)  Test  dilakukan  untuk  membandingkan/memilih  model mana yang terbaik antara common effect dan random effect . H0: Model common effect H1: Model random effect
Pedoman yang digunakan dalam mengambil keputusan dalam uji ini yaitu sebagai berikut: a. Apabila  nilai  LM  statistik  lebih  besar  dari  nilai  statistik chi-square sebagai  nilai  kritis  dan  nilai probabilitas signifikan < 0.05 dan maka H0 ditolak. Artinya, estimasi yang tepat untuk model regresi data panel adalah Random Effect Model . b. Apabila  nilai  LM  statistik  lebih  kecil  dari  nilai  statistik chi-square sebagai  nilai  kritis  dan  nilai probabilitas > 0.05 dan maka H0 diterima. Artinya estimasi yang paling tepat untuk model regresi data panel adalah Common Effect Model .
Tabel 4.7 Uji Langrange Multiplier (LM)
Sumber: Hasil Olahan Data, 2024
Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random
* Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero.
Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. INFLASI? 0.272569 0.272569 -0.000000 NA NILAITUKAR? -0.137961 -0.137961 -0.000000
Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: ROA? Method: Panel Least Squares Date: 03/06/24   Time: 14:08 Sample: 2019Q1 2022Q4 Included observations: 16 Cross-sections included: 7 Total pool (balanced) observations: 112
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.351398 0.237408 5.692292 0.0000 INFLASI? 0.272569 0.054604 4.991767 0.0000 NILAITUKAR? -0.137961 0.024871 -5.547112 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.514108     Mean dependent var 0.036839 Adjusted R-squared 0.476369     S.D. dependent var 0.007786 S.E. of regression 0.005634     Akaike info criterion -7.442916 Sum squared resid 0.003270     Schwarz criterion -7.224465 Log likelihood 425.8033     Hannan-Quinn criter. -7.354283 F-statistic 13.62268     Durbin-Watson stat 1.521121 Prob(F-statistic) 0.000000
Lagrange Multiplier Tests for Random Effects Null hypotheses: No effects Alternative hypotheses: Two-sided (Breusch-Pagan) and one-sided (all others) alternatives
Test Hypothesis Cross-section Time Both Breusch-Pagan 121.1438 2.831844 123.9756 (0.0000) (0.0924) (0.0000) Honda 11.00653 1.682808 8.972721 (0.0000) (0.0462) (0.0000) King-Wu 11.00653 1.682808 10.20172 (0.0000) (0.0462) (0.0000) Standardized Honda 11.87299 2.351040 6.659903 (0.0000) (0.0094) (0.0000) Standardized King-Wu 11.87299 2.351040 8.189824 (0.0000) (0.0094) (0.0000) Gourieroux, et al. -- -- 123.9756 (0.0000)
Volume : 04 | Nomor 02 | Juli 2024 | E-ISSN : 2797-7161 | DOI: doi.org/jebma.v4n2.4077
Dari hasil pengolahan data pada tabel 4.7 diatas dapat diperoleh nilai P value sebesar 0.0000 < 0.05. Artinya H1 diterima dimana model yang paling tepat digunakan adalah Random Effect Model .
Tabel 4.8 Hasil Regresi Data Panel
Sumber: Hasil Olahan Data, 2024
Dari tabel 4.8 di atas dapat diperoleh nilai regresi yaitu y= 1.35+ 0.273X1  - 0.137X2. Oleh sebab itu dapat diartikan sebagai berikut:
1. Nilai konstanta 1.35. Nilai ini menunjukkan bahwa jika nilai inflasi dan nilai tukar rupiah (X1 dan X2) adalah tetap, maka nilai Return on Asset Bank Swasta Nasional yang terdapat di Bursa Efek Indonesia (BCA, BNGA, BNII, BMD, BINA, BTPN dan MEGA) adalah sebesar 1.35 dengan probability 0.000 2. Nilai koefisien Inflasi (X1) sebesar 0.273. Nilai ini menunjukkan bahwa apabila Return on Asset tetap, maka  Inflasi  akan  mengalami  peningkatan  sebesar  27.3%  dengan  probability  0.000  pada  Bank  Swasta Nasional yang terdapat di Bursa Efek Indonesia (BCA, BNGA, BNII, BMD, BINA, BTPN dan MEGA). 3. Nilai koefisien Nilai Tukar Rupiah (X2) sebesar -0.137. Nilai ini menunjukkan bahwa apabila Return on  Asset tetap,  maka  Nilai  Tukar  Rupiah  akan  mengalami  penurunan  sebesar  -13.7%  dengan  nilai probability 0.000 pada Bank Swasta Nasional yang terdapat di Bursa Efek Indonesia (BCA, BNGA, BNII, BMD, BINA, BTPN dan MEGA).
Pengujian Hipotesis Uji Parsial (t-test)
Uji  t-test  digunakan  untuk  mengetahui  sejauh  mana  variabel  independen  secara  parsial menerangkan variabel dependen, dapat dilihat berdasarkan tabel berikut:
Tabel 4.9 Uji-t, Uji-f dan Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Dependent Variable: ROA? Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects) Date: 03/06/24   Time: 14:04 Sample: 2019Q1 2022Q4 Included observations: 16 Cross-sections included: 7
Total pool (balanced) observations: 112 Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.351398 0.237415 5.692129 0.0000 INFLASI? 0.272569 0.054604 4.991767 0.0000 NILAITUKAR? -0.137961 0.024871 -5.547112 0.0000 Random Effects (Cross) _BBCA--C 0.006093 _BNGA--C 0.001825 _BNII--C -0.003029 _BBMD--C 0.002411 _BINA--C -0.008262 _BTPN--C 0.000268 _MEGA--C 0.000693 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.004747 0.4151 Idiosyncratic random 0.005634 0.5849 Weighted Statistics R-squared 0.242241     Mean dependent var 0.010480 Adjusted R-squared 0.228338     S.D. dependent var 0.006414 S.E. of regression 0.005634     Sum squared resid 0.003460 F-statistic 17.42264     Durbin-Watson stat 1.437389 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.164379     Mean dependent var 0.036839 Sum squared resid 0.005623     Durbin-Watson stat 0.884491
Volume : 04 | Nomor 02 | Juli 2024 | E-ISSN : 2797-7161 | DOI: doi.org/jebma.v4n2.4077
Sumber : Hasil Olahan Data, 2024
Pada tabel 4.9 di atas dapat di interpretasikan:
1. Nilai probability dari Inflasi (X1) sebesar 0,0000 < 0.05 atau nilai t hitung 4.991767 > t tabel 1.658, artinya bahwa Inflasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap Return on Asset Bank Swasta Nasional (BCA, BNGA, BNII, BMD, BINA, BTPN dan MEGA) yang terdapat di Bursa Efek Indonesia.
2. Nilai probability dari Nilai Tukar Rupiah (X2) sebesar 0.0000 < 0.05, atau t hitung -5.547112 < t tabel 1.658, artinya  bahwa  Nilai  Tukar  Rupiah  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap Return  on  Asset Bank Swasta  Nasional  (BCA,  BNGA,  BNII,  BMD,  BINA,  BTPN  dan  MEGA)  yang  terdapat  di  Bursa  Efek Indonesia.
Uji Simultan (F-Test)
Pada tabel 4.9 di atas diperoleh nilai probability dari uji F yaitu sebesar 0.0000 <  0.05 atau nilai F hitung 17.42264 > F tabel 3.08  dimana H1 diterima dan H0 ditolak, artinya bahwa Inflasi dan Nilai Tukar Rupiah secara bersama sama berpengaruh positif dan signifikan terhadap Return on Asset Bank Swasta Nasional (BCA, BNGA, BNII, BMD, BINA, BTPN dan MEGA) yang terdapat di Bursa Efek Indonesia. Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Pada tabel 4.9 di atas dapat diperoleh nilai koefisien determinasi sebesar 0.242241 atau 24.3%. Hal ini dapat diformulasikan bahwa Inflasi dan Nilai Tukar Rupiah dapat menjelaskan Return on Asset Bank Swasta Nasional (BCA, BNGA, BNII, BMD, BINA, BTPN dan MEGA) yang terdapat di Bursa Efek Indonesia  sebesar  24.3%.  Sementara  sisanya  sebesar  75.7%  dijelaskan  oleh  faktor lain  diluar  dari penelitian ini.

## Pembahasan
Pengaruh Inflasi Terhadap Return on Asset
Dependent Variable: ROA? Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects) Date: 03/06/24   Time: 14:04 Sample: 2019Q1 2022Q4 Included observations: 16
Cross-sections included: 7 Total pool (balanced) observations: 112 Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.351398 0.237415 5.692129 0.0000 INFLASI? 0.272569 0.054604 4.991767 0.0000 NILAITUKAR? -0.137961 0.024871 -5.547112 0.0000 Random Effects (Cross) _BBCA--C 0.006093 _BNGA--C 0.001825 _BNII--C -0.003029 _BBMD--C 0.002411 _BINA--C -0.008262 _BTPN--C 0.000268 _MEGA--C 0.000693 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.004747 0.4151 Idiosyncratic random 0.005634 0.5849 Weighted Statistics R-squared 0.242241     Mean dependent var 0.010480 Adjusted R-squared 0.228338     S.D. dependent var 0.006414 S.E. of regression 0.005634     Sum squared resid 0.003460 F-statistic 17.42264     Durbin-Watson stat 1.437389 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.164379     Mean dependent var 0.036839 Sum squared resid 0.005623     Durbin-Watson stat 0.884491 Dependent Variable: ROA? Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects) Date: 03/06/24   Time: 14:04 Sample: 2019Q1 2022Q4
Included observations: 16
Cross-sections included: 7 Total pool (balanced) observations: 112
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.351398 0.237415 5.692129 0.0000 INFLASI? 0.272569 0.054604 4.991767 0.0000 NILAITUKAR? -0.137961 0.024871 -5.547112 0.0000 Random Effects (Cross) _BBCA--C 0.006093 _BNGA--C 0.001825 _BNII--C -0.003029 _BBMD--C 0.002411 _BINA--C -0.008262 _BTPN--C 0.000268 _MEGA--C 0.000693 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.004747 0.4151 Idiosyncratic random 0.005634 0.5849 Weighted Statistics R-squared 0.242241     Mean dependent var 0.010480 Adjusted R-squared 0.228338     S.D. dependent var 0.006414 S.E. of regression 0.005634     Sum squared resid 0.003460 F-statistic 17.42264     Durbin-Watson stat 1.437389 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.164379     Mean dependent var 0.036839 Sum squared resid 0.005623     Durbin-Watson stat 0.884491
Volume : 04 | Nomor 02 | Juli 2024 | E-ISSN : 2797-7161 | DOI: doi.org/jebma.v4n2.4077
Berdasarkan  Uji  parsial  (Uji-t),  Variabel  Inflasi  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap variabel Return on Asset pada perusahaan Bank Swasta Nasional (BCA, BNGA, BNII, BMD, BINA, BTPN dan MEGA) yang terdapat di Bursa Efek Indonesia. Pengaruh ini dapat dilihat dari nilai probability uji parsial (uji-t) dengan nilai signifikansi sebesar 0.0000 < 0.05 atau nilai t hitung 4.991767 > t tabel 1.658  sehingga  H1  terbukti  kebenarannya.  Hal tersebut  membuktikan  bahwa fluktuasi  dari  inflasi akan memberikan dampak atas penerimaan Bank Umum Swasta Nasional (BCA, BNGA, BNII, BMD, BINA, BTPN dan MEGA). Artinya salah satu yang dapat mempengaruhi penerimaan sebuah perbankan adalah faktor-faktor lainnya diluar kendali manajemen sebuah perusahaan yaitu inflasi.
Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Saragih,  (2020)  yang berjudul Analisis  Pengaruh  Inflasi  dan  Nilai  Tukar  Rupiah  Terhadap  Profitabilitas  Bank  Umum  Milik Negara (BUMN). Dalam penelitiannya menggunakan variabel Inflasi secara parsial berpengaruh positif dan  signifikan  terhadap Return  on  Asset pada  Bank  Umum  Milik  Negara.  Profitabilitas  sebuah  bank ditentukan oleh faktor yang dapat dikendalikan dan faktor diluar kendali sebuah manajemen perusahaan. Tetapi terdapat perbedaan penelitian yang dilakukan oleh Nugraha, (2021) yang berjudul Pengaruh Inflasi, BI 7 days Reverse Repo Rate, dan Nilai Tukar Rupiah terhadap Profitabilitas Perbankan  yang Terdaftar di BEI Tahun 2016 -2020. Dalam penelitiannya menggunakan variabel Inflasi secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap profitabilitas perbankan.
Dalam sebuah perbankan, inflasi dapat memengaruhi kinerja keuangannya. Inflasi yang tinggi menyebabkan ketidakstabilan yang dapat berdampak pada profitabilitas bank. Oleh sebab itu, perusahaan diharapkan  mampu  mengambil  kebijakan-kebijakan  yang  baik  dalan  menjalankan  bisnisnya  (Saragih, 2021).

## Pengaruh Nilai Tukar Rupiah Terhadap Return on Asset
Berdasarkan Uji parsial (uji-t), Variabel Nilai Tukar Rupiah  berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Variabel Return on Asset pada perusahaan Bank Swasta Nasional (BCA, BNGA, BNII, BMD, BINA,  BTPN  dan  MEGA)  yang  terdapat  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  dari  nilai probability uji parsial (uji-t) sebesar 0.0000 < 0.05 atau nilai t hitung -5.547112 < t tabel 1.658 sehingga H2 terbukti  kebenarannya. Artinya  setiap  apresiasi  atau  depresiasi  nilai  tukar  Rupiah  terhadap  Dolar  akan berdampak pada kewajiban valuta asing bank pada saat jatuh tempo dan jika bank tidak melakukan lindung nilai akan berdampak pada profitabilitas bank swasta nasional (BCA, BNGA, BNII, BMD, BINA, BTPN dan MEGA).
Hasil penelitian ini didukung oleh penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Nugraha, (2021) yang  berjudul  Pengaruh  Inflasi,  BI  7 days  Reverse  Repo  Rate ,  dan  Nilai  Tukar  Rupiah  terhadap Profitabilitas Perbankan. Dalam penelitiannya menggunakan variabel Nilai Tukar Rupiah terhadap Return on Asset pada Bank Umum Konvensional, diketahui bahwa Nilai Tukar Rupiah secara parsial berpengaruh negatif  dan  signifikan  terhadap Return  on Asset Bank  Umum  Konvensional. Tetapi  terdapat  perbedaan penelitian yang dilakukan oleh Saragih, (2020) yang berjudul Analisis Pengaruh Inflasi dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Profitabilitas Bank Umum Milik Negara (BUMN). Dalam penelitiannya menggunakan variabel Nilai Tukar Rupiah secara parsial berpengaruh positif dan signifikan terhadap profitabilitas Pengaruh Inflasi dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Return on Asset
Berdasarkan Uji simultan (uji F), Variabel Inflasi dan Variabel Nilai Tukar Rupiah berpengaruh positif dan signifikan terhadap Variabel Return on Asset pada perusahaan Bank Swasta Nasional (BCA, BNGA, BNII, BMD, BINA, BTPN dan MEGA) yang terdapat di Bursa Efek Indonesia. Hasil ini dapat dilihat dari nilai probabilitas dari uji simultan (uji-F) sebesar 0.0000 < 0.05 atau nilai F hitung 17.42264 > F tabel 3.08  sehingga  H3  terbukti  kebenarannya.  Pada  penelitian  ini,  Ketika  Inflasi  meningkat  dan  kurs menurun dapat mempengaruhi profitabilitas dari sebuah perbankan.
Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Maulida,  (2023)  yang berjudul Pengaruh Inflasi, Suku Bunga dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Profitabilitas Bank Umum Syariah di  Indonesia  dimana  penelitiannya  yang  berjudul  Pengaruh  Inflasi  dan  Nilai  Tukar  Rupiah  Terhadap Profitabilitas Bank Umum Syariah di Indonesia menjelaskan bahwa jika Inflasi dan Nilai Tukar Rupiah
Volume : 04 | Nomor 02 | Juli 2024 | E-ISSN : 2797-7161 | DOI: doi.org/jebma.v4n2.4077
dapat mempengaruhi profitabilitas Bank Umum Syariah dengan signifikan. Profitabilitas suatu perbankan bisa dipengaruhi oleh faktor internal maupun eksternal diluar kendali bank.
Faktor eksternal seperti Inflasi, Suku Bunga, dan Nilai Tukar Rupiah mampu mempengaruhi kinerja perbankan dalam memperoleh keuntungan yang besar. Sebelum berinvestasi, para investor akan melihat baik atau buruk dari tingkat inflasi dan nilai tukar rupiah. Hal itu akan menguntungkan bagi investor dan juga bagi perbankan akan memperoleh peningkatan pendapatan bank tersebut (Saragih, 2021).

## Kesimpulan Dan Saran

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian dan analisis data yang telah dilakukan maka dibuat kesimpulan sebagai berikut:
1. Secara Parsial Variabel Inflasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap Variabel Return on Asset Bank Swasta Nasional (BCA, BNGA, BNII, BMD, BINA, BTPN dan MEGA) yang terdapat di Bursa Efek Indonesia Periode 2019-2022.
2. Secara  Parsial Variabel  Nilai Tukar  Rupiah  berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap Variabel Return on Asset Bank Swasta Nasional (BCA, BNGA, BNII, BMD, BINA, BTPN dan MEGA) yang terdapat di Bursa Efek Indonesia Periode 2019-2022.
3. Secara Simultan Variabel Inflasi dan Variabel Nilai Tukar Rupiah berpengaruh positif dan signifikan terhadap Variabel Return on Asset Bank Swasta Nasional (BCA, BNGA, BNII, BMD, BINA, BTPN dan MEGA) yang terdapat di Bursa Efek Indonesia Periode 2019-2022.
4. Dari hasil Analisis Koefisien Determinasi R Square (R 2 ) dapat diformulasikan bahwa Variabel Inflasi dan Variabel Nilai Tukar Rupiah dapat menjelaskan Variabel Return on Asset Bank Swasta Nasional (BCA,  BNGA,  BNII,  BMD,  BINA,  BTPN  dan  MEGA)  yang  terdapat  di  Bursa  Efek  Indonesia Periode  2019-2022  sebesar  24.3%.  Sementara  sisanya  sebesar  75.7%  dijelaskan  oleh  faktor  lain diluar dari penelitian ini.
Saran
Berdasarkan hasil penelitian diatas, saran-saran yang dapat peneliti berikan yaitu sebagai berikut:
1. Bagi Bank Swasta Nasional, berdasarkan hasil penelitian diketahui Inflasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap Return on Asset Bank Swasta Nasional BCA, BNGA, BNII, BMD, BINA, BTPN dan MEGA). Karena itu disarankan perusahaan atau perbankan mempertimbangkan setiap kebijakan yang diambil, misalnya kebijakan suku bunga, karena dalam penelitian ini kedua variabel independen tersebut berpengaruh terhadap Return on Asset Bank Swasta Nasional (BCA, BNGA, BNII, BMD, BINA, BTPN dan MEGA).
2. Bagi  Peneliti  selanjutnya  disarankan  agar  mempertimbangkan  variabel  Inflasi  dan  Nilai  Tukar Rupiah  ataupun  rasio  keuangan lainnya  seperti  rasio profitabilitas  untuk mendapatkan  hasil  yang lebih baik.
Daftar Pustaka
Alhayria, A. & D. M. (2019). Pengaruh Inflasi Dan Suku Bunga Terhadap Return On Assets (ROA) Bank yang Listing Pada BEI. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Fakultas Ekonomi UM.Buton, 1, 33–44. Bank Central Asia, Profil Perusahaan https://www.co.id diakses pada Februari 2024 Bank CIMB Niaga, Profil Perusahaan https://www.cimbniaga.co.id diakses pada Februari 2024 Bank Ina Perdana, Profil Perusahaan https://bankina.co.id diakses pada Februari 2024 Bank Mega, Profil Perusahaan https://bankmega.com diakses pada Februari 2024 Bank Mestika Dharma, Profil Perusahaan https://www.bankmestika.co.id diakses pada Februari 2024 Bank Tabungan Pensiunan Nasional, Profil Perusahaan https://www.btpn.com diakses pada Februari 2024 Cornelia Aryani Setyaningsih, U. S. & S. S. U. (2018). Analisis Pengaruh Suku Bunga, Inflasi, dan Nilai Tukar Rupiah terhadap Profitabilitas Bank Umum Swasta Nasional di Bursa Efek Indonesia. 323– 331. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia.
Dewi, K. A. D. & N. P. M. (2018). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Nilai Tukar Rupiah Atas Dolar Amerika Serikat Di Indonesia. E-Jurnal EP Unud, 9, 1631–1661.
Dhian, R. A. F. M. P. & K. (2018). Investasi Bank di Dalam Pasar Modal. Business Law Review, 1(1), 21– 25.
Diska Sasmita, S. A. & A. H. I. (2019). Analisis Pengaruh Inflasi, Suku Bunga BI, Nilai Tukar Rupiah Terhadap Profitabilitas (Studi Kasus pada Bank yang Terdaftar di BEI periode 2011-2015). Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Indonesia, 03(01), 1–7.
Gugum Mukdas Sudarjah, S. P. & R. P. (2021). Pengaruh Dana Pihak Ketiga,CAR,NPL,BI RATE,Inflasi Dan  Nilai  Tukar  Mata  Uang  Terhadap  Profitabilitas  Bank  Umum  Persero.  3(6  juni),  1326–1336. Jurnal Ekonomi.
Kasmir, & Jakfar, S.E., M. M. (2017). Studi Kelayakan Bisnis (Edisi Revi).
Maulida, N. (2023). Pengaruh Inflasi,Suku Bunga dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Profitabilitas Bank Umum Syariah di Indonesia Periode 2021-2022. Journal of Engineering Research. Maybank Indonesia, Profil Perusahaan https://www.maybank.co.id diakses pada Februari 2024
Milda Handayani, Muhammad Richo Rianto, A. S. & S. (2022). Pengaruh NPF, BOPO, Inflasi dan Nilai Tukar Terhadap Kinerja (ROA) pada Bank Umum Syariah Masa Pandemi Covid 19. J urnal Ilmiah Ekonomi Islam, 8(02), 1887–1894. https://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal
Nugraha, N. N. (2021). Pengaruh Inflasi, BI 7 days Reverse Repo Rate, dan Nilai Tukar Rupiah terhadap Profitabilitas Perbankan (Studi Kasus Pada Bank Umum Konvensional yang Terdaftar di BEI Tahun 2016  2020). Jurnal  Riset  Manajemen  Sains  Indonesia (JRMSI),  12(2),  200–216. https://doi.org/doi.org/10.21009/JRMSI.012.2.0
Pratama, M. A. (2023). Bursa Efek Indonesia. https://www.idx.co.id
Rini Hastuti, I. & A. H. (2023). Pengaruh Inflasi, Nilai Tukar, Suku Bunga dan Produk Domestik Bruto terhadap  Return  Saham  pada  Perusahaan  Manufaktur  (The  Effect  of  Inflation,  Exchange  Rate, Interest Rate and Gross Domestic Products on Stock Returns in Manufacturing Companies). Studi Ekonomi Dan Kebijakan Publik (SEKP), 2(1), 21–36. https://doi.org/10.35912/sekp.v2i1.1221 Rizal, Y. A. (2018). Ruang Lingkup Perbankan di Indonesia (Issue 14). http://repository.uki.ac.id/4443/1/ RiwandariJuniasti.pdf
Saragih, R. (2021). Analisis Pengaruh Inflasi dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Profitabilitas Bank Umum Milik  Negara  (BUMN)  yang  Terdapat  Di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  Periode  2018-2020.  10,  6. Jurnal Skripsi.
Setyariski,  R.  (2018).  Pengaruh  Inflasi,  Suku  Bunga,  Nilai  Tukar  Terhadap  Return  On  Asset  Pada Perusahaan Perbankan 2016-2019. 32–41. Jurnal Ekonomi.
Siti Mujiatun, R. & S. A. S. (2021). The Influence of Investment , Liquidity and Profitability on Dividend Payout Ratio Policies of the 2015-2019 Indonesia Stock Exchange Listed LQ-45 Companies. Journal of Economics,Finance and Accounting Studies , 2, 106–119. https://doi.org/10.32996/jefas
Sugiyono, D. (2017). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan Tindakan. Theodoridis, T., & Juergen, K. &. (2019). Buku 2 Perbankan Seri Literasi Keuangan.
Umrotul  Mufidhoh,  I.  A.  &  H.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Inflasi,Suku  Bunga,dan  Nilai  Tukar  terhadap
Kinerja Bank Syariah BUMN (Periode 2014-2017). 1, 71–90. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis.