INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 4671-4682 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Pengaruh Liquid Assets Ratio Dan Loan To Deposits Ratio Terhadap Profitabilitas Perbankan Nasional Indonesia Periode Tahun 2021 – 2024
Ratih Hastasari 1 ✉ , Suharini 2

## Universitas Bina Sarana Informatika
Email : ratih.rhs@bsi.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Pengelolaan keuangan yang efektif dan efisien merupakan faktor krusial untuk menjaga stabilitas dan profitabilitas pada industri perbankan. Penelitian ini mengeksplorasi pengaruh Liquid Assets Ratio dan Loan To Deposits Ratio terhadap Profitabilitas pada bank konvensional nasional di Indonesia selama beberapa  tahun  terakhir.  Data  yang  digunakan  berasal  dari  laporan  keuangan  tahunan  yang dipublikasikan  oleh  otoritas  keuangan  resmi,  dengan  metode  analisis  regresi  linear  berganda  dan pengujian asumsi klasik  untuk  memastikan keandalan model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Liquid Assets Ratio memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap Profitabilitas, sementara rasio Loan  To  Deposits  Ratio  tidak  menunjukkan  pengaruh  signifikan  terhadap  Profitabilitas.  Secara keseluruhan,  model  regresi  menunjukkan  bahwa  kedua  variabel  tersebut  secara  bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap Profitabilitas.
Kata Kunci: Liquid Assets Ratio, Loan to Deposits Ratio, Return On Assets.

## Abstract
Effective and efficient financial management is a crucial factor in maintaining stability and profitability in the banking industry. This study explores the influence of the Liquid Assets Ratio and the Loan To Deposits Ratio on profitability in national conventional banks in Indonesia over the past few years. The data  used  is  derived  from  annual  financial  reports  published  by  the  official  financial  authorities, employing multiple linear regression analysis and classical assumption testing to ensure the model's reliability.The results of the study indicate that the Liquid Assets Ratio has a significant negative impact on profitability, while the Loan To Deposits Ratio does not show a significant effect on profitability. Overall, the regression model shows that these two variables together have a significant impact on profitability.
Keyword: Liquid Assets Ratio, Loan to Deposits Ratio, Return On Assets.

## PENDAHULUAN
Dalam menilai kinerja dan kesehatan keuangan sebuah bank maka profitabilitas adalah salah satu indikator penting. Profitabilitas perbankan dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor internal dan eksternal. Faktor-faktor internal meliputi kebijakan manajemen, struktur modal, tingkat efisiensi operasional, dan kualitas aset. Sedangkan faktor-faktor eksternal mencakup kondisi ekonomi makro, regulasi pemerintah, dan perkembangan pasar keuangan (Taliwuna, Saerang, and Murni 2020)
Profitabilitas bank-bank besar di Indonesia dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk pertumbuhan aset dan ekspansi kredit, efisiensi operasional, kualitas aset, digitalisasi, dan kebijakan pemerintah (Rachma and Wardana 2023). Dengan manajemen yang efektif dan strategi yang tepat, bank-bank besar di Indonesia akan dapat terus mencatat pertumbuhan laba yang positif di masa mendatang.
Mengukur  profitabilitas  perbankan  memerlukan  analisis  berbagai  kondisi  keuangan yang  memberikan  gambaran  tentang  kinerja,  efektifitas,  dan  efisiensi  bank  dalam menghasilkan laba. Return On Assets, Return On Equity, Net Income Margin, Cost to Income Ratio, Profit Margin, Earning Per Share, Dividend Payout Ratio, dan Net Operating Margin adalah  beberapa  varibel  utama  yang  digunakan  dalam  mengukur  profitabiltas  (Buchory, 2021).  Kombinasi  dari  variabel  ini  memberikan  pandangan  yang  komprehensif  tentang kesehatan keuangan dan kinerja profitabilitas bank.
Di antara berbagai ukuran profitabilitas, Return On Assets (ROA) adalah  salah satu yang paling signifikan karena memberikan gambaran tentang seberapa efisien sebuah bank dalam  mengelola  asetnya  untuk  menghasilkan  keuntungan  (Wijaya  2019).  ROA  dihitung dengan  membagi  laba  bersih  dengan  total  aset,  yang  mencerminkan  kemampuan  bank dalam memanfaatkan asetnya untuk menghasilkan laba (Wicaksono and Krisnawati 2021). Semakin tinggi ROA, semakin efektif bank dalam mengelola asetnya (Lestari, Ernawan, and Nusannas 2022). Oleh karena itu, pemahaman tentang faktor-faktor yang mempengaruhi ROA menjadi sangat penting dalam upaya untuk meningkatkan profitabilitas perbankan.
Sumber: OJK, data diolah (2024)

## Gambar 1.
Persentase ROA perbankan konvensional 2021 – 2024
Gambar  1  menunjukkan  pergerakan  persentase Return  On  Assets  perbankan konvensional Indonesia mulai tahun 2021 sampai dengan tahun 2024. Secara grafik dapat dilihat  pada  tahun  2021  ROA  perbankan  mengalami  penurunan  yang  cukup  signifikan dikarenakan kondisi pandemi Covid19 yang terjadi. Trend meningkat terlihat di awal tahun 2022 seiring dengan membaiknya kondisi ekonomi, karena pandemi mulai berangsur dapat teratasi. Pergerakan profit perbankan terlihat cukup stabil dari mulai 2022 hingga April 2024.
Liquid Assets Ratio (LAR) digunakan untuk melihat efisiensi dan stabilitas perusahaan, rasio aset likuid ini mengukur rasio persentase aset likuid pada total aset perbankan (Alshatti, 2015). LAR merupakan indikator penentu dalam melihat proporsi aset yang dapat diubah menjadi dana likuid (Aprilia and Soebroto 2020). Ketika rasio semakin tinggi maka semakin tinggi kemampuan perbankan dalam menghadapi kewajiban jangka pendek serta dalam kondisi darurat tanpa harus menjual aset dengan harga rendah (Arsyad et al. 2021). Rasio likuiditas ini penting dalam upaya perbankan menjaga kepercayaan nasabah dan para stake holder lainnya yang terkait dengan perbankan.
Liquid  Assets  Ratio  (LAR)  memiliki  korelasi  terhadap  tercapainya  keuntungan perbankan. Menjaga jumlah dana likuid yang tepat memerlukan strategi, karena likuditas yang terlalu banyak dapat mengurangi profitabilitas. Aset likuid umumnya menghasilkan pendapatan bunga lebih rendah jika dibandingkan aset non likuid (pinjaman) (Anggraini, Kosim,  and  Agusria  2022).  Proporsi  likuiditas  yang  terlalu  tinggi  akan  mengakibatkan penurunan  pada  pendapatan  bunga  dan  pada  akhirnya  menurunkan  profit.  Tingginya likuiditas  mengindikasikan  bank  tidak  dapat  memanfaatkan  peluang  investasi  yang menguntungkan  (Elisa  and  Amanah  2021).  Strategi  perbankan  yang  terlalu  fokus  pada likuiditas akan menyebabkan hilangnya kesempatan untuk meyalurkan kredit, atau investasi yang dapat meningkatkan profitabilitas (Alamsyah and Waspada 2022).
- 0,500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 Ja n -2 1 M ar -2 1 M ay -2 1 Ju l- 2 1 Se p -2 1 N o v- 21 Ja n -2 2 M ar -2 2 M ay -2 2 Ju l- 22 Se p -2 2 No v- 2 2 Ja n -2 3 M ar -2 3 M ay -2 3 Ju l- 2 3 Se p -2 3 No v- 2 3 Ja n -2 4 M ar -2 4

## RETURN ON ASSETS
Loan  To  Deposits  Ratio  mengukur  perbandingan  antara  pinjaman  yang  disalurkan dengan total deposit (simpanan) perbankan (Lukitasari and Kartika 2015). LDR menunjukkan seberapa efektif bank menggunakan dana simpanan dalam bentuk penyaluran kredit. Rasio yang terlalu tinggi dapat mengakibatkan naiknya risiko likuiditas, namun rasio yang terlalu rendah juga mencerminkan bahwa bank tidak memanfaatkan dana simpanan dengan efektif untuk menghasilkan profit (Khasanah and Suwarti 2022).
Dalam  industri  perbankan,  pengelolaan  keuangan  yang  efektif  dan  efisien  adalah faktor  penting  dalam  mempertahankan  stabilitas  dan  profitabilitas.  Dua  elemen  penting yang menjadi fokus utama dalam analisis ini adalah likuiditas ( Liquid Assets Ratio atau LAR) dan  rasio  pinjaman  terhadap  simpanan  (Loan  to  Deposit  Ratio  atau  LDR).  Keduanya memainkan peran krusial dalam menentukan kesehatan dan keberhasilan perusahaan dalam memperoleh keuntungan sebagai upaya perusahaan untuk keberlanjutan operasional bank.
Perbankan  nasional  konvensional  saat  ini  memiliki  tantangan  dalam  upayanya mempertahankan  kondisi  likuiditas,  meminimalkan  risiko  kredit  dan  meningkatkan keuntungan.  Ekonomi global yang berada dalam kondisi kurang stabil, kebijakan moneter yang dikeluarkan pemerintah, dan juga persaingan antar lembaga keuangan lainnya akan sangat berperan  penting  bagi perusahaan  dalam menentukan strategi manajemen  yang tepat  (Fuadi  2021).  Bank  sebagai  perusahaan  harus  mampu  menyeimbangkan  antara menjaga likuiditas yang sesuai (LAR) dan mampu pula mendistribusikan kredit (LDR) secara tepat dan efektif  untuk meningkatkan keuntungan perbankan (ROA).
Penelitian  terdahulu  terkait  pengaruh  likuiditas  tehadap  ROA  yang  dilakukan  oleh Supriantikasari  and  Utami  (2019)  menunjukkan  hasil  bahwa Liquid  Assets  Ratio  memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Return On Assets. Penelitian terkait LDR pada bank-bank yang terdaftar di LQ45 yang dianalisis oleh Sante, dkk (2021) menunjukkan hasil bahwa LDR tidak berpengaruh signifikan terhadap ROA. Penelitian lain terkait LDR terhadap ROA yang dilakukan oleh Maulana, Dwita, and Helmayunita (2021) juga menunjukan bahwa LDR tidak berpengaruh  terhadap  ROA.  Sementara  ini  penelitian  dengan  LAR  dan  LDR  dan pengaruhnya terhadap ROA yang dianalisis secara bersamaan belum ada.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan  mengumpulkan  data sekunder  dari  laporan  keuangan  tahunan  bank-bank  konvensional  nasional  di  Indonesia yang  tersedia  pada  website  resmi  www.ojk.go.id.  Data  yang  telah  dikumpulkan  tersebut dianalisis menggunakan teknik statistik kuantitatif (Sugiyono 2016) untuk mengidentifikasi pengaruh  antara  variabel-variabel  yang  mempengaruhi  ROA.  Penelitian  kuantitatif  ini
menggunakan regresi linear berganda untuk menganalisis data.  Model yang digunakan:
ROA=β0+β1LAR+β2LDR+ ϵ
Dimana:
β0 adalah intercept.
β1, β2 adalah koefisien regresi untuk masing -masing variabel independen.
ϵ adalah error term
Uji  koefisien  determinasi  juga  dibuat  untuk  melihat  seberapa  besar  pengaruh independen  variabel  terhadap  dependen  variabel.  Persentase  pengaruh  variabel  secara simultan dengan uji F akan dihitung untuk melihat sejauh mana secara bersamaan, rasio likuiditas dan rasio pinjaman mempengaruhi profitabilitas perbankan nasional Indonesia.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Uji Asumsi Klasik
Uji  asumsi  klasik  yang  dilakukan  pertama  adalah  uji  normalitas,  dimana  uji  yang dilakukan adalah dengan menggunakan analisa Kolmogorov-Smirnov.
Tabel 1. Hasil Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N 32 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation .06879536 Most Extreme Differences Absolute .143 Positive .143 Negative -.095 Test Statistic .143 Asymp. Sig. (2-tailed) .096 c
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
Hasil  uji  normalitas  menunjukkan  data  terdistribusi  normal,  karena  nilai  signifikasi sebesar 0.096 yang berarti lebih besar dari 0.05.
Uji yang kedua adalah uji heteroskedastisitas, untuk melihat bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas maka digunakan analisis dengan menggunakan uji glejser.
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 4.128 2.159 1.912 .066 Ln_LAR -.113 .062 -.381 -1.828 .078 Ln_LDR -.855 .468 -.381 -1.826 .078
a. Dependent Variable: Abs_RES_2
Berdasarkan  hasil  analisis  uji  heteroskedastisitas  menggunakan  uji  Glejser,  nilai signifikansi  untuk  LAR  sebesar  0.078  dan  untuk  LDR  juga  sebesar  0.078.  Karena  nilai signifikansi  ini  lebih  besar  dari  0.05,  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi heteroskedastisitas pada data.
Uji  yang  ketiga  adalah  uji  multikolinieritas  dengan  menggunakan  uji  Variance Inflation  Factor  (VIF),  untuk  memastikan  tidak  adanya  masalah  multikolinieritas  antar variabel.

## Tabel 3. Hasil Uji Multikolinieritas dengan VIF
Berdasarkan hasil analisis uji multikolinieritas menggunakan Variance Inflation Factor (VIF), nilai tolerance untuk LAR dan LDR adalah 0.690 dan nilai VIF adalah 1.450. Karena nilai tolerance lebih besar dari 0.1 dan nilai VIF kurang dari 10, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas antara variabel-variabel independen dalam model.
Coefficients a Model
Unstandardized Coefficients Standardize
d Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleranc e VIF 1 (Constant ) 10.851 3.595 3.018 .005 Ln_LAR -1.087 .103 -.998  -10.523 .000 .690  1.450 Ln_LDR -1.577 .780 -.192  -2.021 .053 .690  1.450
a. Dependent Variable: Ln_ROA
Uji  yang  terakhir  adalah  uji  autokorelasi  dengan  menggunakan  run  test.  Run  Test adalah  metode  non-parametrik  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  autokorelasi  dalam residual dari model regresi. Uji ini mengevaluasi independensi dan randomitas dari urutan residual.
Tabel 4. Hasil Uji Autokorelasi dengan Run test
Runs Test
Unstandardize d Residual Test Value a -.00970 Cases < Test Value 16 Cases >= Test Value 16 Total Cases 32 Number of Runs 12 Z -1.617 Asymp. Sig. (2- tailed) .106
a. Median
Berdasarkan hasil analisis uji autokorelasi menggunakan run test, nilai signifikansi yang diperoleh sebesar 0.106. Karena nilai signifikansi ini lebih besar dari 0.05, dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi dalam data.
Tabel 5. Ringkasan Hasil Uji Asumsi Klasik
Uji Asumsi Klasik  Metode Uji Variabel Nilai Signifikan si Nilai Toleranc e Nilai VIF Kesimpulan Normalitas Kolmogor ov Smirnov Unstandardiz ed Residual 0.096 Data berdistribusi normal Heteroskedastisi tas Glejser Ln_LAR 0.078 Tidak terjadi heteroskedastisi tas Ln_LDR 0.078 Tidak terjadi heteroskedastisi
Multikolinieritas VIF Ln_LAR 0.690 1.45 0 Tidak terjadi multikolinieritas Ln_LDR 0.690 1.45 0 Tidak terjadi multikolinieritas Autokorelasi Run Test Unstandardiz ed Residual 0.106 Tidak  terdapat autokorelasi dalam data Sumber: data diolah, 2024
Hasil  dari  seluruh  rangkaian  uji  asumsi  klasik  yang  sudah  dilakukan,  dapat dipastikan hasilnya telah sesuai dengan asumsi dasar, sehingga analisis berikutnya dapat dilakukan. Hasil dari olah statistik untuk regresi linier berganda pada penelitian ini adalah:
Tabel 6. Hasil Analisis Regresi Berganda
Coefficients a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 10.851 3.595 3.018 .005 Ln_LAR -1.087 .103 -.998 -10.523 .000 Ln_LDR -1.577 .780 -.192 -2.021 .053
a. Dependent Variable: Ln_ROA
Berdasarkan hasil analisis regresi berganda, model regresi yang diperoleh adalah sebagai berikut:
ROA = 10.851 – 1.087Ln_LAR – 1.577Ln_LDR + ϵ
Interpretasi dari model regresi berganda ini adalah:
1. Nilai  konstanta  sebesar  10.851  menunjukkan  bahwa  ketika  nilai  LAR  dan  LDR  sama dengan nol, nilai ROA diprediksi sebesar 10.851.
2. Koefisien LAR sebesar -1.087 menunjukkan bahwa setiap peningkatan satu unit dalam LAR akan mengurangi nilai ROA sebesar 1.087, dengan asumsi variabel lainnya konstan.
3. Koefisien Loan  To  Deposits  Ratio  (LDR)  sebesar  -1.577  menunjukkan  bahwa  setiap peningkatan satu unit dalam LDR akan mengurangi nilai ROA sebesar 1.577, dengan asumsi variabel lainnya konstan.
Uji  t  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  masing-masing  variabel  independen terhadap variabel dependen. Uji t dihitung untuk melihat signifikansi pengaruh parsial pada penelitian  ini.  Uji  t  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  masing-masing  variabel independen terhadap variabel dependen, dan  hasilnya adalah sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Uji t
Coefficients a Model t Sig. 1 (Constant) 3.018 .005 Ln_LAR -10.523 .000 Ln_LDR -2.021 .053
a. Dependent Variable: Ln_ROA
Pada  analisis  ini,  terdapat  dua  variabel  independen  yaitu  LAR  dan  LDR,  serta  satu variabel dependen yaitu ROA. Berdasarkan hasil analisis uji t, diperoleh hasil sebagai berikut:
1. Variabel LAR dengan nilai t hitung sebesar -10.523 dan nilai signifikansi sebesar 0.000, maka dapat disimpulkan karena nilai signifikansi untuk variabel LAR lebih kecil dari 0.05, maka dapat disimpulkan bahwa variabel LAR berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen ROA. Koefisien negatif menunjukkan bahwa peningkatan LAR akan mengurangi ROA.
2. Variabel LDR dengan nilai t hitung sebesar -2.021 dan nilai signifikansi sebesar 0.053, maka dapat disimpulkan karena nilai signifikansi untuk variabel LDR lebih besar dari 0.05,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  LDR  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap variabel dependen ROA. Meskipun demikian, nilai signifikansi ini mendekati batas signifikansi 0.05, yang menunjukkan bahwa pengaruh LDR mendekati  tingkat signifikansi marginal.
Uji F dihitung untuk melihat signifikansi pengaruh simultan pada penelitian ini, hasilnya adalah sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil Uji F
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression .668 2 .334 66.054 .000 b Residual .147 29 .005 Total .815 31 a. Dependent Variable: Ln_ROA
b. Predictors: (Constant), Ln_LDR, Ln_LAR
Uji F dilakukan untuk mengetahui pengaruh bersama-sama dari variabel independen terhadap  variabel  dependen.  Pada  analisis  ini,  model  regresi  yang  diuji  melibatkan  dua variabel  independen  yaitu  LAR  dan  LDR,  serta  satu  variabel  dependen  yaitu  ROA. Berdasarkan hasil analisis uji F, diperoleh nilai signifikansi sebesar 0.000.
Karena nilai signifikansi ini lebih kecil dari 0.05, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi secara keseluruhan signifikan. Ini menunjukkan bahwa variabel independen LAR dan LDR  secara  bersama-sama  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependen  ROA. Artinya, perubahan pada LAR dan LDR secara simultan akan mempengaruhi ROA dengan cara yang signifikan.
Kesimpulan mengenai koefisien determinasi biasanya dilihat dari Adjusted R-Square (R Kuadrat yang Disesuaikan). Adjusted R-Square memberikan gambaran yang lebih akurat karena  memperhitungkan  jumlah  variabel  independen  dalam  model  regresi  (Purnomo, 2016). R-Square biasa (atau R-Square) cenderung meningkat seiring dengan penambahan variabel  independen,  bahkan  jika  variabel  tersebut  tidak  berpengaruh  secara  signifikan. Adjusted R-Square mengoreksi hal  ini dengan memasukkan jumlah variabel independen dalam perhitungannya, sehingga memberikan indikasi yang lebih tepat tentang seberapa baik model regresi memprediksi variabel dependen.
Tabel 9. Hasil Koefisien Determinasi Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .906 a .820 .808 .07113
a. Predictors: (Constant), Ln_LDR, Ln_LAR
Berdasarkan hasil analisis regresi menggunakan variabel independen LAR dan LDR serta  variabel  dependen  ROA,  diperoleh  nilai  Adjusted  R-Square  sebesar  0.808.  Nilai Adjusted R-Square ini menunjukkan bahwa sekitar 80.8% variasi dari variabel ROA dapat dijelaskan oleh variabel independen LAR dan LDR yang dimasukkan ke dalam model regresi.
Interpretasi  dari  nilai  Adjusted  R-Square  ini  adalah  bahwa  model  regresi  yang menggunakan LAR dan LDR sebagai prediktor cukup kuat dalam menjelaskan variasi atau variabilitas yang terdapat pada ROA. Dengan kata lain, sebagian besar variasi dalam ROA dapat diatribusikan atau dijelaskan oleh variasi dalam LAR dan LDR. Hal ini mengindikasikan bahwa LAR dan LDR secara bersama-sama memberikan kontribusi yang signifikan dalam mempengaruhi kinerja keuangan yang direpresentasikan oleh ROA.

## SIMPULAN
Variabel Liquid Assets Ratio (LAR) memiliki pengaruh signifikan terhadap Return On Assets (ROA). Koefisien negatif pada nilai t-hitung mengindikasikan bahwa peningkatan LAR akan mengurangi ROA. Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi rasio aset likuid, semakin rendah tingkat pengembalian aset yang dapat dicapai oleh bank. Sementara itu, variabel Loan To Deposits Ratio (LDR) tidak menunjukkan pengaruh signifikan terhadap ROA karena nilai signifikansinya lebih besar dari 0.05. Namun, nilai signifikansi yang mendekati ambang batas ini menunjukkan bahwa pengaruh LDR terhadap ROA mendekati tingkat signifikansi marginal. Artinya, meskipun tidak signifikan, ada indikasi bahwa LDR memiliki potensi untuk mempengaruhi ROA dalam kondisi tertentu. Secara keseluruhan, hasil uji F mengungkapkan bahwa  model  regresi  yang  melibatkan  LAR  dan  LDR  secara  bersama-sama  memiliki pengaruh signifikan terhadap ROA, dengan nilai signifikansi yang sangat kecil. Hal ini berarti kedua variabel independen ini, secara bersamaan, berpengaruh signifikan terhadap ROA. Selain itu, nilai Adjusted R-Square yang tinggi menunjukkan bahwa sebagian besar variasi ROA  dapat  dijelaskan  oleh  model  regresi  ini,  menandakan  model  tersebut  memiliki kemampuan yang kuat dalam menjelaskan variasi ROA.

## DAFTAR PUSTAKA
Alamsyah, Syarif, and Ikaputera Waspada. 2022. “Pengaruh Risiko Kredit Dan Risiko Likuiditas Terhadap  Profitabilitas  (Studi  Pada  Bank  Konvensional  Di  BEI  Tahun  2016- 2020).”
Buana Ilmu 6(2):1 – 12.
Anggraini,  Christine  Novrida,  Belliwati  Kosim,  and  Lesi  Agusria.  2022.  “Pengaruh  Tingkat Kecukupan Modal, Tingkat Likuiditas, Dan Efisiensi Operasional Terhadap Profitabilitas Bank Konvensional Dengan Risiko Kredit Sebagai Variabel Moderasi.” Jurnal Kompetitif 11(1).
Aprilia, Alma, and Nina Woelan Soebroto. 2020. “Analisis Pengaruh Rasio Likuiditas, Efisiensi Operasi,  Dan Rasio Solvabilitas Terhadap Kinerja Keuangan Pada Pt Bank Maybank Indonesia Tbk Periode 2010- 2018.” Keunis 8(2):167 – 86.
Arsyad, Muhammad, Sitti Hartati Haeruddin, Muslim Muslim, and Muhammad Faisal A. R. Pelu. 2021. “The Effect of Activity Ratios, Liquidity, and Profitability on the Dividend Payout Ratio .” Indonesia Accounting Journal 3(1):36 – 44.
Elisa, Siti Nur, and Lailatul Amanah. 2021. “Pengaruh Kinerja Keuangan, Ukuran Perusahaan Dan  Pertumbuhan  Penjualan  Terhadap  Nilai  Perusahaan.” Jurnal  Ilmu  Dan  Riset Akuntansi 10(7):312 – 28.
Fuadi, Fatih. 2021. Bank Dan Lembaga Keuangan Non Bank (Teori Dan Aplikasi). Penerbit

## Adab.
Khasanah, Uswatun, and Titiek Suwarti. 2022. “Analisis Pengaruh DER, ROA, LDR Dan TATO
Terhadap  Harga  Saham  Pada  Perusahaan  Perbankan.” Fair  Value:  Jurnal  Ilmiah Akuntansi Dan Keuangan 4(6):2649 – 67.
Lestari,  Hani  Fitri,  Yana  Ernawan,  and  Iman  Sidik  Nusannas.  2022.  “Pengaruh  Capital Adequacy Ratio, Loan to Deposit Ratio, Non Performing Loan Terhadap Profitabilitas.” The Double Entry Journal 1(1):37 – 44.
Lukitasari, Yunia Putri, and Andi Kartika. 2015. “Analisis Pengaruh Dana Pihak Ketiga, BOPO,
CAR, LDR Dan NPL Terhadap Kinerja Keuangan Pada Sektor Perbankan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia.” Jurnal Ilmiah Infokam 11(4).
Maulana, Panji, Sany Dwita, and Nayang Helmayunita. 2021. “Pengaruh CAR, NPL, LDR Dan BOPO  Terhadap Return  On  Assets  (ROA)  Pada  Bank  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia Tahun 2017- 2019.” Jurnal Eksplorasi Akuntansi 3(2):316 – 28.
Rachma, Amelia Fany, and Guntur Kusuma Wardana. 2023. “Profitabilitas Bank Muamalat Indonesia: Fee Based Income, Biaya Operasional Pendapatan Operasional Dan Dana Pihak Ketiga.” I’THISOM: Jurnal Ekonomi Syariah 2(2):100 – 116.
Sante, Zevanya Vaneca, Sri Murni, and Joy E. Tulung. 2021. “Pengaruh Risiko Kredit, Risiko Likuiditas Dan Risiko Operasional Terhadap Profitabilitas Perusahaan Perbankan Yang Terdaftar Di LQ45, Buku III Dan Buku IV Periode 2017- 2019.” Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi 9(3):1451 – 62.
Sugiyono. 2016. Metodologi Penelitian. Bandung: Alfabeta.
Supriantikasari, Novita, and Endang Sri Utami. 2019. “Pengaruh Return On Assets, Debt to Equity Ratio, Current Ratio, Earning Per Share Dan Nilai Tukar Terhadap Return Saham (Studi Kasus Pada Perusahaan Go Public Sektor Barang Konsumsi Yang Listing Di Bursa Efek Indonesia Periode 2015- 2017).” Jurnal Riset Akuntansi Mercu Buana 5(1):49 – 66.
Taliwuna,  Meiky  T.,  David  P.  E.  Saerang,  and  Sri  Murni.  2020.  “Analisis  Pengaruh  Faktor Internal Dan Eksternal Terhadap Roa Perbankan Di Indonesia.” JMBI UNSRAT (Jurnal Ilmiah Manajemen Bisnis Dan Inovasi Universitas Sam Ratulangi). 6(3).
Wicaksono, Satya Kustamaputra, and Astrie Krisnawati. 2021. “CSR Disclosure towards Return On Assets : Study from Indonesia Banking Companies.” AFRE (Accounting and Financial Review) 4(2):186 – 93.
Wijaya, Rendi. 2019. “Analisis Perkembangan Return On Assets (ROA) Dan Return On Equity (ROE)  Untuk  Mengukur  Kinerja  Keuangan.” Jurnal  Ilmu  Manajemen  9(1):40.  doi: 10.32502/jimn.v9i1.2115.