## JURKAMI: Jurnal Pendidikan Ekonomi http://jurnal.stkippersada.ac.id/jurnal/index.php/JPE

## DEWAN REDAKSI
Munawar Thoharudin, STKIP Persada Khatulistiwa Sintang, Indonesia (Editor in Chief) Aniek Hindrayani, , Universitas Sebelas Maret, Indonesia Anna Marganingsih, STKIP Persada Khatulistiwa Sintang, Indonesia Dessy Triana Relita, STKIP Persada Khatulistiwa Sintang, Indonesia Emilia Dewiwati Pelipa, STKIP Persada Khatulistiwa Sintang, Indonesia Fitria Fitria, Universitas Bina Insan Lubuklinggau, Indonesia Husni Syahrudin, FKIP Universitas Tanjungpura Pontianak, Indonesia Maria Ulfah, FKIP Universitas Tanjungpura Pontianak, Indonesia Nuraini Asriati, FKIP Universitas Tanjungpura Pontianak, Indonesia Suwinto Johan, President University, Indonesia Yulia Suriyanti, STKIP Persada Khatulistiwa Sintang, Indonesia

## Tim Reviewer :
Abdul Mujib, Institut Agama Islam Negeri Metro Lampung, Indonesia Abdul Samad, Universitas Fajar, Indonesia Abdul Wahab, Universitas Muslim Indonesia, Indonesia Bambang Ismanto, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Dewi Kusuma Wardani, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia Dicki Hartanto, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia Febrianty Febrianty, Politeknik PalComTech, Indonesia M. Rudi Irwansyah, Universitas Pendidikan Ganesha, Indonesia Muh. Fahrurrozi, Universitas Hamzanwadi, Indonesia Muhammad Hasan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Negeri Makassar, Indonesia Muhammad Ihsan Said Ahmad, Universitas Negeri Makassar, Indonesia Muhammad Rahmattullah, FKIP, Universitas Lambung Mangkurat, Indonesia Rhini Fatmasari, Universitas Terbuka, Indonesia Sugiharsono , Universitas Negeri Yogyakarta, Indonesia Suratno, Universitas Jambi, Indonesia Tutut Suryaningsih, Universitas Bhinneka PGRI Tulungagung, Indonesia
JURKAMI : Jurnal Pendidikan Ekonomi telah terindek :
Alamat Redaksi:
Jln. Pertamina Sengkuang Km.4, Kotak Pos 126, Kecamatan Sintang, Kabupaten Sintang, Kalimantan Barat, Indonesia Email: jurnaljurkami@gmail.com
Penerbit: LPPM STKIP Persada Khatulistiwa Sintang
http://jurnal.stkippersada.ac.id/jurnal/index.php/JPE JURKAMI Volume 7, Nomor 1, 2022

## PENGARUH MANAJEMEN RISIKO KREDIT DAN FAKTOR SPESIFIK BANK TERHADAP KINERJA KEUANGAN BANK KONVENSIONAL DI BEI
Cyntia Monalisa Hutauruk  , Susy Muchtar 2 , Agnessa Britannia Paragina 3
Program Studi Manajemen, Universitas Trisakti, Indonesia 123  Corresponding Author Email: cyntiamonalisa@gmail.com Author Email : susy_muchtar@trisakti.ac.id, agnessa022001700003@std.trisakti.ac.id
Article History: Received: February 2022 Revised: March 2022
Published: April 2022 Keywords: Credit Risk,
Bank-specific Factors,
Financial Performance

## Abstract:
This  study  was  conducted  to  analyze  the  potential  for  bad  credit management  and  bank-specific  factors  on  bank  financial performance.  The  method  used  to  obtain  the  sample  is  purposive sampling  and  the  method  used  to  analyze  the  data  is  using  panel data regression. The independent variables used to identify the bad impact  of  credit  in  this  study  are  NPL  and  the  ratio  of  capital adequacy (CAR), while the cost efficiency ratio (CER), the average loan interest rate (ALR), and the liquidity ratio (LR) which measure specific  factors  bank  as  well  as  bank  size  and  inflation  as  control variables. On the other hand, financial performance is identified by return on assets  (ROA) and return on equity (ROE). The results of this  research  can  help  bank  financial  managers  to  improve financial  performance  by  paying  attention  to  credit  risk management, taking appropriate techniques efficiently in providing loans and seeing liquidity position as a factor. Sejarah Artikel Diterima: Februari 2022
Direvisi: Maret 2022 Diterbitkan: April 2022
Kata kunci:
Risiko Kredit, Faktor Spesifik Bank, Kinerja Keuangan

## Abstrak:
Penelitian  yang  dilakukan  untuk  menganalisis  manajemen  potensi buruk  dari  kredit  dan  faktor  spesifik  bank  pada  prestasi  kerja keuangan  bank.  Metode  yang  dipakai  untuk  menghasilkan  sampel yaitu purposive  sampling dan  metode  yang  dipakai  untuk menganalisa  data  menggunakan  regresi  data  panel.  Variabel independen  yang  dipakai  untuk  mengidentifikasi  dampak  buruk kredit  pada  penelitian  ini  yaitu  NPL  dan  perbandingan  kecukupan modal (CAR), sedangkan rasio efisiensi biaya (CER), rata-rata  suku bunga  pinjaman  (ALR),  dan  rasio  likuiditas  (LR)  yang  mengukur faktor  spesifik  bank  serta  ukuran  bank  dan  inflasi  sebagai  variabel kontrol.  Disisi  lain,  prestasi  kerja  keuangan  diidentifikasi  dengan return  on  asset (ROA)  dan return  on  equity (ROE).  Hasil  dari  riset ini  dapat  membantu  manajer keuangan  perbankan  untuk meningkatkan  kinerja  keuangan  dengan  memperhatikan  manajemen risiko  kredit,  mengambil  teknik  yang  layak  secara  efisien  dalam memberikan pinjaman serta melihat posisi likuiditas sebagai faktor.
How  to  Cite : Hutauruk,  C.M.,  Muchtar,  S.,  Paragina,  A.B.,  2022. Pengaruh  Manajemen Risiko Kredit dan Faktor Spesifik Bank Terhadap Kinerja Keuangan Bank Konvensional     di BEI . JURKAMI: Jurnal Pendidikan Ekonomi, 7 (1) DOI : 10.31932/jpe.v7i1.1532

## PENDAHULUAN
Fenomena  persaingan  dalam  bisnis global  yang  semakin  pesat  juga  seluruh
sektor  yang  memiliki  potensi  untuk berdampak pada dunia perekonomian tidak lepas  dari  munculnya  sebuah  lembaga
keuangan terkhusus pada bidang perbankan  di  suatu  negara  agar  dapat mengatur  seluruh  kegiatan  tersebut.  Bank melakukan  pekerjaan  yang  penting  dalam membawa stabilitas keuangan dan pertumbuhan  ekonomi  dengan  memobi- lisasi  sumber  daya  moneter  di  berbagai wilayah  (Accornero  et  al.  2018).  Sektor perbankan memiliki peranan krusial sebagai  penunjang  utama  untuk  kemajuan ekonomi suatu negara juga sebagai pemain kunci dalam pembangunan ekonomi melalui  pembiayaan  kegiatan  ekonomi yang  efektif  dan  berkontribusi  pada  untuk menjada  sistem  keuangan  negara  supaya tetap stabil. Lembaga negara yaitu Otoritas Jasa  Keuangan  (OJK)  memiliki  berperan untuk melaksanakan regulasi dan pengamatan  secara  terpusat  pada  aktivitas di  lini  jasa  keuangan  secara  menyeluruh seperti  sektor  perbankan  dan  pihak  OJK telah
mengeluarkan
Peraturan
No.4/POJK.03/2016 tentang Penilaian
Tingkat  Kesehatan  Bank  Umum  untuk menjaga stabilitas sistem keuangan negara. Bank diharapkan bisa menunjukkan integritasnya sehingga menumbuhkan kepercayaan  masyarakat  (Otoritas  Jasa Keuangan  2017). return  on  asset (ROA) dan return  on  equity (ROE)  dijadikan sebagai  parameter  untuk  menganalisis prestasi kerja dari jasa keuangan
(Siddique, Khan, en Khan 2021) .
Berdasarkan data dari Bank
Indonesia  (BI)  bahwa  pada  Desember 2019  rasio  kredit  bermasalah  (NPL) perbankan  cenderung  meningkat  di  level 2,53%.  Era  pandemic  Covid-19,  membuat bisnis perbankan konvensional di Indonesia menghadapi risiko yang semakin kompleks. Hal ini karena sektor perbankan menjadi  salah  satu  yang  terdampak. Aktivitas  operasional  perbankan  yang semakin  beragam  membuat  bank  harus
mampu  mengelola  risiko  dengan  baik. Studi  oleh  (Ofori-Abebrese,  Pickson,  en Opare  2016;  Siddique,  Khan,  en  Khan 2021) mengemukakan terdapat dua indikator risiko kredit yaitu non- performing  loans (NPL) dan capital adequacy  ratio (CAR)  yang  berimplikasi pada  kinerja  di  sektor  bank.  Penelitian tersebut menginterpretasikan NPL berimplikasi negatif secara signifikan pada prestasi  kerja  sektor  keuangan  bank. Bertolak belakang dengan riset  (Abiola en Olausi  2014;  Nugraha  et  al.  2021)  yang menginterpretasikan bahwa NPL
berimplikasi  positif  secara  signifikan terhap ROA dan ROE.
Capital adequacy ratio (CAR) yakni perbandingan  yang  menginterpretasikan probabilitas  dari  aktivitas  bank  yang berpotensi  untuk  mendadangkan  risiko (surat  berharga  dan  kredit)  yang  menjadi tanggungan dari modal selain mendapatkan  sumber  dana  dari  sumber non-bank  (Harun,  2016).  Bersumber  dari Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK)  tercatat bahwa  tingkat  permodalan  bank  masih dibawah  level  24%.  Tercatat  bahwa  CAR perbankan  berada  di  level  22,97%  tahun 2018,  23,40%  tahun  2019,  dan  23,89% tahun  2020.  Studi  yang  diteliti  oleh (Siddique, Khan, en Khan 2021) membuktikan  bahwa Capital  adequacy ratio (CAR)  berimplikasi  positif  secara signifikan  pada  prestasi  kerja  keuangan (ROA  dan  ROE).  Sementara  berbeda dengan  riset  (Indah  Putrianingsih  et  al. 2016)  menginterpretasikan  bahwa  CAR berimplikasi  negatif  pada  prestasi  kerja keuangan. Rasio CAR sebagai permodalan memperjelas kapasitas bank dalam menjaga  ketersediaan  dana  untuk  proses peningkatan usaha sehingga bisa melindungi  potensi  untuk  mengalami kebangkrutan dari kegiatan operasi bank.
Kemudian, faktor spesifik bank yang mempengaruhi  profitabilitas  antara  lain liquidity  ratio (LR), average  lending  rate (ALR),  dan cost-efficiency  ratio (CER). CER  sebagai  perbandingan  yang  dipakai untuk  mengidentifikasi  besaran  biaya  non bunga  yang  dikeluarkan  oleh  bank  agar dapat  memperoleh  keuntungan  bunga bersih  dan  keuntungan  lainnya  selain keuntungan bunga. Hasil penelitian (Francis  et  al.  2015;  Siddique  et  al.  2020;
Siddique, Khan, en Khan 2021) menunjukkan  CER  berpengaruh  negatif signifikan  pada  prestasi  kerja  keuangan. Hal  ini  berbanding  terbalik  dengan penelitian  (Hasanov,  Bayramli,  en  Al- Musehel  2018)  yang  menjelaskan  bahwa CER  berimplikasi  positif  terhadap  kinerja keuangan, artinya saat bank dapat menekan  biaya  operasional  maka  bank dinilai dapat meningkatkan kinerja keuangan.  Lain  halnya  oleh  (Ekinci  en Poyraz  2019)  dan  (Supatmin  2020) menyimpulkan  bahwa  CER  berpengaruh tidak signifikan terhadap kinerja keuangan. Nilai  rasio  CER  dengan  predikat  sangat baik  berkisar  antara  50%-55%  sehingga apabila  nilainya  semakin  besar  maka dijelaskan semakin tidak efisien.
Average Lending Rate (ALR)
sebagai  rata-rata  suku  bunga  pinjaman bank, sehingga peminjam dianggap sebagai  jantung  dari  sektor  perbankan. Apabila bank memberikan pinjaman maka mereka  akan  mendapatkan  keuntungan. Hasil  riset  (Siddique,  Khan,  en  Khan 2021)  ALR  berimplikasi  positif  secara signifikan  pada  prestasi  kerja  keuangan. Hasil  ini  dielaborasi  oleh  penelitian (Rahman  en  Jahan  2018)  bahwa  ALR berpengaruh positif terhadap kinerja keuangan.  Berbeda  hal  dengan  temuan (Pamularsih  2015)  menyimpulkan  bahwa ALR tidak berimplikasi pada prestasi kerja
perbankan.  Suku  bunga  pinjaman  ini sebagai alat untuk mengontrol perekonomian  suatu  negara.  Suku  bunga dengan  lama  angsuran  selama  satu  bulan yang  diberitahukan  oleh  Bank  Indonesia (BI)  dalam  periode  tertentu  dan  pada rentang  waktu  yang  ditentukan  berguna sebagai tanda kebijakan moneter.
Liqudity ratio (LR) sebagai indikator yang  digunakan  dalam  perbankan  untuk mengetahui  kapasitas  suatu  bank  dalam menuntaskan pelayanan sebagai kewajiban baik short  term maupun  yang  telah melebihi tempo yang disepakati. (Siddique, Khan, en Khan 2021) menginterpretasikan liquidity  ratio (LR) berimplikasi negatif signifikan pada prestasi  kerja  keuangan.  Hasil  tersebut linear dengan hasil dari penelitian (Francis et  al.  2015)  yang  menyatakan liquidity ratio (LR)  berimplikasi  negatif  secara signifikan  pada  prestasi  kerja  keuangan. Namun,  berbanding  terbalik  dengan  hasil analisis dari (Chen et al. 2018) menunjukkan likuiditas berimplikasi positif  pada  prestasi  kerja  keuangan. Likuiditas mempengaruhi sistem keuangan suatu  negara,  apabila  bank  tidak  mampu memenuhi kewajiban mereka maka dianggap sebagai kegagalan bank.
Selain  risiko  kredit  dan  faktor spesifik  bank,  kinerja  keuangan  juga dipengaruhi  oleh bank  size (BZ)  dan inflation (INF). Bank size menggambarkan suatu parameter perusahaan untuk mengklasifikasikan  besar  atau  kecilnya aset yang dimiliki. Penelitian oleh (Siddique, Khan, en Khan 2021) menjelaskan bahwa bank size berimplikasi positif  pada  prestasi  kerja  keuangan.  Hal ini  berbeda  dengan  studi  (Najoan  2016) yang  menjelaskan  bahwa  BZ  berimplikasi negatif  secara  signifikan  terhadap  kinerja keuangan. Bank  size adalah  proksi
volatilitas  operasional  suatu  perusahaan dan inventory controlability yang mencerminkan  pencapaian  operasi  pada bank  (Syachreza  en  Gusliana  2020). Sedangkan inflation menandakan  tingkat perubahan  suatu  harga  yang  diakibatkan oleh adanya biaya produksi dalam periode waktu  terbatas.  Riset  oleh  (Siddique, Khan,  en  Khan  2021;  Suriyani  en Sudiartha  2018)  menunjukkan  bahwa inflation berimplikasi negatif pada prestasi kerja keuangan. Berbeda dengan studi dari (Dewi en Triaryati 2017) yang menyimpulkan  bahwa  inflasi  berimplikasi positif  dan  tidak  signifikan  pada  prestasi kerja  keuangan.  Dalam  kondisi  inflasi stabil,  tidak  stabil  atau  bahkan  tidak terkendali  tentu  mempengaruhi  kinerja keuangan  perbankan,  guna  menghadapi inflasi  membutuhkan  dana  cadangan seperti mata uang asing untuk menstabilkan inflasi tersebut.
Merujuk  uraian  latar  belakang  yang telah  dijelaskan  dan  didukung  oleh  data dari studi literatur dari peneliti sebelumnya (Siddique,  Khan,  en  Khan  2021)  di  South Asia  membuktikan  bahwa financial performance (ROA  dan  ROE)  disebabkan oleh  pengaruh inflation,  liquidity  ratio, non-performing  loans,  bank  size , cost- efficiency  ratio,  capital  adequacy  ratio , dan average  lending  rate .  Sehingga penelitian ini diproyeksikan untuk melakukan  penelitian  yang  sama  namun menjadikan  Indonesia  sebagai  sampel sesuai  dengan  ruang  lingkup  penelitian. Berdasarkan  hal  tersebut,  judul  yang diangkat  pada  penelitian  yang  akan dilakukan  yaitu  “Pengaruh  Manajemen Risiko  Kredit  dan  Faktor  Spesifik  Bank Terhadap Kinerja Keuangan Bank Konvensional di BEI”.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  memakai  data  sekunder untuk menggambarkan tingkatan kredibilitas  bank  dengan  menggunakan rasio  keuangan.  Penelitian  ini  bersifat kuantitatif  dengan  analisis  statistik  yang dipakai  untuk  memvalidasi  hipotesis dampak antara average lending rate, cost- efficiency  ratio,  liquidity  ratio,  non- performing  loans,  capital  adequacy  ratio yang  dijadikan independent  variable pada return on assets dan return on equity yang dijadikan dependent variable . Peneliti juga menguji bank  size dan inflation sebagai variabel  kontrol  untuk  menjaga  korelasi antara  variabel  independen  dan  dependen. Unit analisis yang diaplikasikan pada studi ini yaitu bank konvensional yang teregistrasi  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI) pada  kurun  waktu  2016-2020.  Data penelitian terdiri dari perbandingan keuangan  dari  laporan  keuangan  dan diperoleh  dari  sumber  yang  kredibel  yaitu website  www.idx.com, website bank  yang relevan dengan data  yang dibutuhkan, dan website  world  bank pada  rentang  waktu lima  tahun  yaitu  periode  2016-2020. Metode  analisis  untuk  menganalisa  data pada  yang  diperoleh  merupakan  regresi data  panel,  diuji  memakai software  E- views  12.0 dengan  metode  diaplikasikan mendapatkan data yaitu purposive sampling ,  ini  dilakukan  linear  dengan tolok ukur yang telah rencanakan. Kriteria yang digunakan (1) Perbankan
konvensional yang telah teregistrasi di BEI pada  rentang  waktu  lima  tahun  pada periode 2016-2020, (2) Perbankan konvensional  tidak  mengalami delisting
pada  rentang  waktu  lima  tahun  pada periode 2016-2020, (3) Perbankan konvensional yang  memiliki  laporan keuangan  lengkap  dan  relevan  terhadap data  variabel  yang  dibutuhkan  pada
penelitian,  (4)  Perbankan  konvensional yang  memiliki  laporan  keuangan  dengan satuan  nominalnya  dinyatakan  dalam Rupiah.  Penelitian  ini  mendapatkan  dari hasil  teknik purposive  sampling sejumlah
170 observasi. Hipotesis merupakan
praduga  dalam  mengidentifikasi  masalah. Hipotesis-hipotesis  yang  dibuat  pada penelitian  ini  berdasarkan  pada  penelitia (Siddique,  Khan,  en  Khan  2021)  yakni sebagai berikut:

## Gambar 1 Hubungan antar variabel yang diteliti
Sumber: (Siddique, Khan, en Khan 2021)
Uji Chow ini  adalah  metode  yang diaplikasian  dengan  orientasi  menetapkan permodelan  terbaik  pada  studi  yang  akan dilakukan, baik itu common effect maupun fixed effect . Model hipotesis yang diaplikasikan  untuk  memvalidasi  hasil pengujian  ini  yaitu:  H 0 :  permodelan terbaik  yaitu common  effect, dan H a : permodelan terbaik yaitu fixed effect.
Apabila probabilitas chi-square menunjukkan  nilai <  5% maka  H 0 ditolak dan  H a diterima  dan  permodelan  terbaik adalah fixed  effect .  Berikut  hasil  analisa dan  pengolahan  data  dari  model  1  dan model  2  yang  disajikan  pada  tabel  berikut ini.
Tabel 1. Hasil Uji Chow Test
Model  Dependen Chi-square Prob Decision 1 ROA 83.486235 0.0000  H 0 ditolak, Fixed Effect terpilih 2 ROE 76.727672 0.0000  H 0 ditolak, Fixed Effect terpilih Sumber: Output Regresi Data Panel Eviews 12.0, 2022
Uji  Hausman ,  adalah  permodelan yang berorientsi untuk menetapkan permodelan  yang  tepat  pada  studi  yang akan dilaksanakan ini, yaitu dapat memakai  model random  effect atau fixed effect . Hipotesis pada permodelan pengujian  yaitu:  H 0 :  Permodelan  terbaik
yaitu random  effect, dan  H a :  Permodelan terbaik yaitu fixed effect.
Apabila probabilitas chi-square menunjukkan nilai > 5% maka H 0 diterima dan  H a ditolak  dan  Permodelan  terbaik adalah random effect . Hasil yang

## Variabel Independen:
1. NPL
2. CAR
3. CER
4. ALR
5. LR

## Variabel Kontrol:
1. Bank Size
2. Inflation
Variabel Dependen: Kinerja Keuangan
1. ROA 2. ROE
didapatkan  dari  pengujian  model  1  dan model 2 dapat disajikan pada tabel berikut:
Tabel 2. Hasil Uji Hausman
Model  Dependen Chi-Square Prob Decision 1 ROA 6.935086 0.4357  H 0 diterima, Random Effect terpilih 2 ROE 4.390683 0.7338  H 0 diterima, Random Effect terpilih Sumber: Output Regresi Data Panel Eviews 12.0, 2022
Uji  lagrange  multiplier  (LM) ,  ini merupakan  pengujian  yang  memiliki tujuan  untuk  mengkomparasikan  antara common  effect  modeling dengan random effect .  Hipotesa  yang  dipakai  untuk memvalidasi permodelan dari uji lagrange multiplier (LM),  yaitu  H 0 :  Permodelan terbaik  yaitu common  effect, dan  H a :
Permodelan terbaik yaitu random effect.
Apabila  probabilitas cross-section dari breush-pagan memberikan hasil < 5% maka  H 0 ditolak  dan  H a diterima  dan Permodelan  terbaik  adalah random  effect . Hasil  yang  didapatkan  dari  pengujian model 1 dan model 2 dapat disajikan pada tabel berikut ini.
Tabel 3. Hasil Uji Lagrange Multiplier
Model  Dependen Chi-square Prob Decision 1 ROA 6.935086 0.4357  H 0 diterima, Random Effect terpilih 2 ROE 4.390683 0.7338  H 0 diterima, Random Effect terpilih Sumber: Output Regresi Data Panel Eviews 12.0, 2022
Uji  F, Mengacu  pada  analisa  uji  F pada  model  1  (ROA)  dan  model  2  (ROE) diidentifikasi  bahwa  adanya  kemungkinan peluang  F- statistic memiliki  besaran  nilai 0.000000  <  0.05.  Merujuk  hasil  pengujian tersebut  bisa  dibuktikan  bahwa  variabel independen non-performing  loans,  capital adequacy  ratio,  cost-efficiency  ratio, average  lending  rate,  liquidity  ratio,  bank size dan inflation memberikan  pengaruh kepada return  on  asset dan return  on equity sehingga konklusinya adalah permodelan  regresi  layak  dipakai  pada metode analisis penelitian yang dilakukan.
Uji  Goodness  of  Fit  (Adjusted  R 2 ), Merujuk  hasil  yang  didapatkan  dari  uji Goodness  of  Fit  (Adjusted  R 2 ),  hasil tersebut mendapatakan  nilai  pada  model 1 sebesar  0.512965.  Dari  hasil  tersebut menginter-pretasikan  variabel  independen yaitu average  lending  rate,  cost-efficiency ratio,  liquidity  ratio,  non-performing
loans,  capital  adequacy  ratio, serta variabel  kontrol bank  size dan inflation diharapkan  bisa  menunjukkan  variasi  dari return  on  asset senilai  51.2965%  dan sisanya  senilai  48.7035  %  menguraikan bahwa  faktor  lain  yang  tidak  tercantum pada  model  tersebut  juga  mempengaruhi return  on  asset .  Begitu  juga  hasil perhitungan  model  2  yang  menguraikan bahwa nilai diperoleh senilai 0.456777.Hal ini membuktikan bahwa variabel independen  yaitu average  lending  rate, cost-efficiency  ratio,  liquidity  ratio,  non- performing  loans,  capital  adequacy  ratio, serta  variabel  kontrol bank  size dan inflation diharapkan  bisa  membutikan adanya  variasi  dari return  on  equity sebesar  45.6777%  dan  nilai  residunya sebesar  54.3224  %  membuktikan  adanya faktor  lain  yang  tidak  tercantum  pada model  tersebut  juga  mempengaruhi return on equity.
Model  Regresi. Merujuk  pada  studi terdahulu (Siddique et al ., 2021), penelitian tersebut mengaplikasikan analisa  regresi  data  panel  menggunakan persamaan regresi sebagai berikut:
Model 1: ROA it = α 0 + β 1 NPLs it + β 2 CAR it + β 3 CER it + β 4 ALR it + β 5 LR it + β 6 BZ it + β 7 INF it + ε it
Model 2: ROE it = α 0 + β 1 NPLs it + β 2 CAR it + β 3 CER it + β 4 ALR it + β 5 LR it + β 6 BZ it + β 7 INF it + ε it
Dimana α 0 merupakan Intercept, ROAs it (Y 1 ) merupakan Return  on  Assets, ROE it (Y 2 ) merupakan Return  on  Equity, CAR it (X 1 ) merupakan Capital  Adequacy  Ratio, CER it (X 2 ) merupakan Cost-Efficiency Ratio ,  ALR it (X 4 ) merupakan Average Lending  Rate, LR it (X 5 ) merupakan Liquidity Ratio, BZ it (X 6 ) merupakan Bank Size, INF it (X 8 ) merupakan Inflation, ε it merupakan Error Term

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang telah  dilakukan  peneliti  sajikan  hasil analisis  statistik  deskriptif.  Tabel  hasil pengujian pada lampiran.
Return  on  Assets menghasilkan mean senilai 0.005338 dan standar deviasi senilai  0.017218.  Nilai  terkecil return  on assets sebesar  -0.117280  diobservasi  dari PT. Bank of India Indonesia Tbk. di tahun 2016,  sementara  nilai  maksimumnya senilai 0.031340 diobservasi dari PT. Bank Central  Asia  Tbk.  di  tahun  2018. Return on  Equity menghasilkan mean senilai
0.031439  dan  standar  deviasi  senilai 0.112952. Nilai minimum return on equity senilai  -0.476720  diobservasi  dari  PT. Bank  JTrust  Indonesia  di  tahun  2016, sementara  nilai  maksimumnya  senilai 0.183050  diobservasi  dari  PT.  Bank Central  Asia  Tbk.  di  tahun  2016. Non-
Performing  Loans menghasilkan mean senilai  0.033930  dan  standar  deviasi senilai  0.022445.  Nilai  minimum non- performing loans senilai 0.000500 diobservasi  dari  PT.  Bank  Nationalnobu Tbk.  di  tahun  2017,  sementara  nilai maksimumnya senilai 0.160000
diobservasi  dari  PT.  Bank  of  India Indonesia  Tbk.  di  tahun  2016. Capital Adequacy  Ratio menghasilkan mean senilai  0.241019  dan  standar  deviasi senilai  0.116709.  Nilai  minimum capital adequacy ratio senilai 0.097500
diobservasi  dari  PT.  Bank  Maspion Indonesia  Tbk.  di  tahun  2020,  sementara nilai  maksimumnya  senilai  0.982800 diobservasi  dari  PT.  Bank  Oke  Indonesia di  tahun  2017. Cost-efficiency  Ratio menghasilkan mean senilai  0.396225  dan standar  deviasi  senilai  0.217833.  Nilai minimum cost-efficiency  ratio senilai 0.146550  diobservasi  dari  PT.  Bank  Raya Indonesia  Tbk.  di  tahun  2019,  sementara nilai  maksimumnya  senilai  2.676470 diobservasi  dari  PT.  Bank  Maspion Indonesia  Tbk.  di  tahun  2016. Average Lending  Rate menghasilkan mean senilai 0.080013  dan  standar  deviasi  senilai 0.017004. Nilai minimum average lending rate senilai  0.041835  diobservasi  dari  PT. Bank  Ina  Perdana  Tbk.  di  tahun  2020, sementara  nilai  maksimumnya  senilai 0.149883 diobservasi dari PT. Bank BTPN Tbk.  di  tahun  2016. Liquidity  Ratio menghasilkan mean senilai  1.202776  dan standar  deviasi  senilai  0.993217.  Nilai minimum liquidity  ratio senilai  0.487740 diobservasi dari PT. Bank JTrust Indonesia Tbk.  di  tahun  2019,  sementara  nilai maksimumnya senilai
10.45455
diobservasi  dari  PT.  Bank  Oke  Indonesia Tbk. di tahun 2016. Bank Size menghasilkan mean senilai  13.61534  dan standar  deviasi  senilai  0.799245.  Nilai
minimum bank  size senilai  12.14400 diobservasi  dari  PT.  Bank  Oke  Indonesia Tbk.  di  tahun  2016,  sementara  nilai maksimumnya senilai
15.17950
diobservasi dari PT. Bank Rakyat Indonesia  (Persero)  Tbk.  di  tahun  2020. Inflation menghasilkan mean senilai
0.028320  dan  standar  deviasi  senilai
0.006452.  Nilai  minimum inflation senilai 0.016800  diobservasi  dari  setiap  bank  di tahun 2020, sementara nilai maksimumnya senilai  0.036100  diobservasi  dari  setiap bank di tahun 2017.
Analisis Regresi Data Panel,
Penelitian dilakukan saat ini mengaplikasikan analisa regresi data panel untuk  mengidentifikasi impact variabel independen  yaitu average  lending  rate, cost-efficiency  ratio,  liquidity  ratio,  non- performing  loans,  capital  adequacy  ratio, serta  variabel  kontrol  yaitu bank  size dan inflation terhadap dependent variable yaitu return  on  assets dan return  on  equity.
Hasil  persamaan  regresi  data  panel  yang dapat diuraikan sebagai berikut:
ROA it =  -0.112797  –  0.485297 NPL it + 0.014334 CAR it –  0.003678 CER it +
0.117381 ALR it – 0.001955 LR it + 0.008966 BZ it + 0.123363 INF it ROE it = -0.719994 – 2.940431 NPL it + 0.088490 CAR it – 0.055274 CER it + 0.586893 ALR it – 0.009598 LR it + 0.057456 BZ it + 1.203302 INF it
Uji  T  dianalisa  dengan  orientasi untuk memverifikasi dampak yang dihasilkan  dari  in dependent  variable serta variabel  kontrol  pada dependent  variable . Standar pengujian dari Uji-T yaitu Apabila nilai  t  <  0.05  maka  H 0 ditolak  dan  jika nilai t > 0.05 maka H 0 diterima. Hasil yang didapatkan  dari  proses  analisa  uji  T  dapat disajikan pada pada Lampiran.
Berdasarkan  hasil  uji  regresi  data panel mengindikasikan bahwa Non-
Performing  Loan (NPL) dan Liquidity Ratio (LR) berimplikasi negatif signifikan pada return on asset (ROA) dan return on equity (ROE) pada sektor bank konvensional  di  Indonesia.  Kondisi  ini relevan  dengan  studi  terdahulu  yang diteliti oleh (Francis et al., 2015; Marsekal Maroni, 2020; Ofori-Abebrese et al., 2016; Siddique  et  al.,  2021).  Semakin  tinggi tingkat  kredit  bermasalah  (NPL)  dalam suatu bank, maka prestasi kerja bank akan semakin  buruk.  Hal  ini  karena  bank mengalami  kerugian  aktivitas  operasional yang  berakibat  terhadap  menurunnya  laba yang diperoleh bank. Disisi lain, pengaruh negatif likuiditas terhadap kinerja keuangan  bank  timbul  dikarenakan  bank tidak mampu mengelola penyaluran pinjaman  kepada  debitur  dari  simpanan deposan  yang  diperoleh.  Jika  penyaluran kredit  tidak  dimonitor  dengan  baik,  maka akan  meningkatkan  risiko  kredit  yang berakibat pada menurunnya kinerja keuangan  perbankan.  Selain  itu,  likuiditas yang  tinggi  membuat  bank  kekurangan dana  untuk  menuntaskan  kewajiban short term atau  yang  sesuai  dengan  rentang waktu yang disepakati.
Berbeda  hal  dengan Cost-Efficiency Ratio (CER) tidak  berimplikasi  pada return on asset (ROA) namun berimplikasi negatif  signifikan  pada return  on  equity (ROE)  pada  perbankan  konvensional  di Indonesia.  Keadaan  ini  tidak  relevan dengan  penelitian  (Francis  et  al.  2015; Siddique  et  al.  2020;  Siddique,  Khan,  en Khan  2021)  yang  menyatakan  CER berimplikasi  negatif  signifikan  terhadap ROA  dan  ROE.  Namun  penelitian  ini menjelaskan  bahwa  rasio  CER  tidak berpengaruh terhadap ROA karena keuntungan  yang  diperoleh  dari  efisiensi biaya  terhadap  jumlah  pendapatan  bank bukan  berasal  dari  aset-aset  sebagai
sumber  investasinya,  melainkan  berasal dari  investasi  pemegang  saham,  atau pemilik  modal  itu  sendiri.  Seperti  contoh, ketika bank membeli saham pada perusahaan  lain  atau  menanam  modal  di anak perusahaannya, maka tingkat pengembalian atau keuntungannya diperoleh  dari  dua  aktivitas  tersebut.  Oleh sebab  itu,  besar  kecilnya  rasio  efisiensi biaya  tidak  akan  mempengaruhi  tingkat pengembalian  dari  seluruh  aktiva  yang diinvestasikan. Negatif signifikannya terhadap  ROE  menunjukkan  CER  yang rendah  terbukti  bahwa  manajemen  bank semakin  efisien  dalam  mengelola  usaha untuk menghasilkan pendapatan operasional  lainnya  dari  sumber  investasi yang telah diperoleh.
Kemudian  untuk Bank  Size  (BZ) mengidentifikasi  adanya positive  impact signifikan pada return on asset (ROA) dan return  on  equity (ROE).  Teori  yang relevan  dengan  riset  (Haryati  en  Widyarti 2016;  Siddique,  Khan,  en  Khan  2021; Widnyana  et  al.  2020)  yang  membuktikan terdapat  dampak  positif  signifikan  pada ROA  dan  ROE.  Hal  ini  mencerminkan tingkat ukuran perbankan berbanding lurus dengan peningkatan profitabilitasnya.
Perbankan  yang  memiliki  aset  besar  akan berpengaruh  pada  ukuran  perusahaan,  ini menandakan kinerja keuangan dapat meningkat.  Aset  yang  dimiliki  tersebut menjadi  gambaran  penilaian  atas  ukuran suatu perbankan. Dengan demikian, menarik kepercayaan deposan kepada bank untuk  menjadikan  bank  tersebut  sebagai tempat  penyimpanan  dana  sehingga  bank diharapkan  mampu  untuk  menyalurkan kembali  kepada  debitur  dalam  bentuk pinjaman.  Jumlah  pinjaman  yang  besar mengindikasikan adanya peningkatan pada profitabilitas  bank.  Disisi  lain,  metode pengkajian  regresi  data  panel  ini  juga
menunjukkan tidak adanya dampak Capital Adequacy  Ratio  (CAR),  Average  Lending Rate  (ALR)  dan  Inflation  (INF).  Hal  ini karena berlandaskan peraturan Bank Indonesia  yang  mengharuskan  semua perbankan di Indonesia agar menjaga nilai CAR  yang  baik  dengan  standar  minimum senilai  8%,  sehingga  pemilik  bank meningkatkan capital dengan  mencadang- kan  dana  sebagai  Langkah  preventif  pada lingkup  usaha  seperti  pinjaman  yang diberikan  supaya  rasio  CAR  suatu  bank bisa mencukupi standar dari Bank Indonesia.
Faktor lain yang menentukan kinerja keuangan  yakni  suku  bunga  pinjaman,  hal ini  karena  jumlah  seluruh  pinjaman  yang harus dilunasi oleh debitur untuk meningkatkan  kinerja  keuangan  bukan ditentukan  dari  persentase  suku  bunga yang  ditetapkan  melainkan  dari  pokok pinjaman  yang  disalurkan  dari  bank kepada debitur. Pemerintah dapat mengelola  peredaran  uang  dengan  cara meningkatkan  tingkat  tarif  yang  legal sehingga  masyarakat  memutuskan  untuk menjadikan bank sebagai tempat penyimpanan  dana,  hal  ini  mencerminkan bahwa tinggi atau rendahnya tingkatan dari inflasi  maka  hal  tersebut  tidak  berpotensi mempengaruhi kinerja keuangan perbankan. Inflasi dapat dipastikan memiliki hubungan dengan tingkat peredaran uang dan regulasi moneter yang ditetapkan  oleh  pemerintah  melalui  bank sentral. Regulasi moneter  yang diterbitkan oleh  pemerintah  dalam  mengelola  dan membatasi  terjadinya  inflasi  tersebut menjegah terjadinya pengeluaran investasi, tingkat  harga,  serta  permintaan  agregat sehingga  tidak  berimplikasi  pada  prestasi kerja keuangan bank.

## PENUTUP
Penelitian ini ditujukan untuk menganalisis  implikasi  antara  independen variabel  yaitu average  lending  rate,  cost- efficiency  ratio,  liquidity  ratio,  non- performing  loans,  capital  adequacy  ratio, serta  variabel  kontrol  yaitu bank  size dan inflation terhadap  variabel  dependen  yaitu return  on  assets dan return  on  equity.
Merujuk  pada  hasil  analisa  yang  telah dianalisis, maka terdapat beberapa kesimpulan  bahwa non-performing  loans berimplikasi  negatif  dan  signifikan  pada return  on  asset dan return  on  equity ; capital  adequacy  ratio tidak  berimplikasi pada return on asset dan return on equity ; cost-efficiency  ratio tidak  berimplikasi pada return  on  asset, namun  berimplikasi negatif  dan  signifikan  pada return  on equity ; average lending rate tidak berimplikasi  pada return  on  asset dan return on equity ; liqudity ratio berimplikasi  negatif  dan  signifikan  pada return on asset dan return on equity ; serta variabel kontrol yakni bank size berimplikasi  positif  dan  signifikan  pada return  on  asset dan return  on  equity ;  juga inflation tidak berimplikasi terhadap return  on  asset dan return  on  equity . Berdasarkan hasil penelitian tersebut saran yang  dapat  diberikan  bagi  manajer keuangan  di  sektor  perbankan  diharapkan mampu  untuk  mempertimbangkan bank size,  liquidity ,  dan non-performing  loans yang dapat mempengaruhi kinerja keuangan  bank.  Ukuran  bank  yang semakin  besar  mengindikasikan  jumlah pinjaman  yang  disalurkan  kepada  debitur dari  deposan  semakin  besar.  Hal  tersebut dapat meningkatkan risiko kredit sehingga perbankan sebaiknya mengembangkan manajemen  pengelolaan  kredit  yang  lebih baik.  Bank  perlu  meningkatkan  kualitas kredit  yang  disalurkan  agar  tingkat  kredit
bermasalahnya  semakin  rendah.  Dengan demikian,  hal  ini  mampu  meningkatkan profitabilitas  bank.  Selain  itu,  bank sebaiknya  memperhatikan  efisiensi  biaya terhadap  pendapatannya  agar  profitabilitas semakin meningkat. Begitu juga bagi para investor  dalam  mengambil  keputusan berinvestasi disarankan agar memilih bank dengan  risiko  kredit  yang  rendah  hal  ini karena non-performing loans dapat mempengaruhi keseluruhan kinerja keuangan perbankan, melihat posisi likuiditas harus dijaga dengan baik apabila dalam  lingkungan  persaingan  yang  tinggi bank  masih  mampu  untuk  bertahan sehingga  mencerminkan  kapasitas  bank untuk  menuntaskan  kewajibannya  dalam pada periode waktu tertentu serta memiliki aktiva  yang  semakin  besar  sebagai  ukuran suatu  bank.  Bank  yang  mempunyai prestasi  kerja  keuangan  yang  sehat  pasti mencerminkan  kapabilitas  mereka  dalam memberikan  keuntungan  bagi  investor sehingga peluang investasi semakin meningkat.  Adapun  saran  yang  diajukan untuk  penelitian  selanjutnya  yakni  sampel penelitian  yang  digunakan  tidak  terbatas hanya  pada  bank  konvensional  saja,  tetapi dapat menambahkan bank-bank lain seperti  bank  pembangunan  daerah  dan bank  syariah  sebagai  sampel  untuk penelitian  selanjutnya;  menambah  tahun terbaru  untuk  penelitian  selanjutnya;  serta dapat menggunakan variabel-variabel independen  lainnya  untuk  mengukur Kinerja  Keuangan,  seperti Net  Interest Margin. Sedangkan untuk variabel independen  dapat  diukur  dengan  indikator cost-income  ratio (Al-Zaidanin  &  Al- Zaidanin,  2021), economic  growth (GDP) (Morina  2020)  dan asset  quality (Kassem en Sakr 2018) .

## DAFTAR PUSTAKA
Abiola, Idowu, en Awoyemi Samuel Olausi. 2014. “The Impact of Credit Risk Management on the Commercial Banks Performance in Nigeria”. International Journal of Management and Sustainability 3(5):
295–306.
Accornero, Matteo et al. 2018. “Credit risk in banks’ exposures to non-financial firms”. European Financial Management 24(5): 775–91.
Chen, Yi Kai, Chung Hua Shen, Lanfeng Kao, en Chuan Yi Yeh. 2018. “Bank Liquidity Risk and Performance”.
Review of Pacific Basin Financial Markets and Policies 21(1).
Dewi, G., en N. Triaryati. 2017. “Pengaruh Faktor Internal Dan Eksternal Bank Terhadap Net Interest Margin Di Indonesia”. E-Jurnal Manajemen Universitas Udayana 6(6): 252811.
Ekinci, Ramazan, en Gulden Poyraz. 2019. “The Effect of Credit Risk on Financial Performance of Deposit Banks in Turkey”. Procedia Computer Science 158: 979–87. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.
09.139.
Francis, Bill B., Iftekhar Hasan, Liang Song, en Bernard Yeung. 2015. “What determines bank-specific variations in bank stock returns? Global evidence”. Journal of Financial Intermediation 24(3):
312–24.
http://dx.doi.org/10.1016/j.jfi.2014.0
6.002.
Haryati, Rina, en Endang Tri Widyarti. 2016. “Pengaruh Leverage, Size, NPL, bopo dan LDR terhadap Kinerja Keuangan Bank (studi pada bank umum konvensional yang terdaftar di bursa efek indonesia
periode 2010-2014)”. Diponegoro Journal Of Management 5(3): 1–13. http://ejournal- s1.undip.ac.id/index.php/dbr.
Hasanov, Fakhri, Nigar Bayramli, en Nayef Al-Musehel. 2018. “Bank- Specific and Macroeconomic Determinants of Bank Profitability: Evidence from an Oil-Dependent Economy”. International Journal of Financial Studies 6(3): 78.
Indah Putrianingsih, Dwi, Arief Yulianto Jurusan Manajemen, Fakultas Ekonomi, en Universitas Negeri Semarang. 2016. “Pengaruh Non Performing Loan (NPL) dan Capital Adequacy Ratio (Car) Terhadap Profitabilitas”. Management Analysis Journal 5(2): 110–15. http://maj.unnes.ac.id.
Kassem, Nouran Mohamed, en Ahmed Sakr. 2018. “The Impact of Bank- Specific Characteristics on the Profitability of Commercial Banks in Egypt”. Journal of Finance and Bank Management 6(2).
Marsekal Maroni, Saur Costanius Simamora. 2020. “Pengaruh NPL, Ldr dan Bopo Terhadap Roe Pada Pt.Bank Mandiri (Persero) Tbk PERIODE TAHUN 2011-2019”. 1(1): 67–82.
Morina, Donjeta. 2020. “Determinants of credit risk in commercial banks of Kosovo”. International Journal of Economics and Business Administration 8(2): 179–90.
Najoan, Holly. 2016. “Analisis Kinerja Perbankan Ditinjau Dari Aspek Profitabilitas Dan Efisiensi (Studi Kasus Pada Bank Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2012- 2014)”. Jurnal Riset Bisnis Dan Manajemen 4(3): 407–20.
Nugraha, Nugi Mohammad et al. 2021. “Impact of Non-Performing Loans, Loan to Deposit Ratio and Education Diverstiy on Firm Performance of Indonesia Banking Sectors”. Review of International Geographical Education Online 11(3): 85–96.
Ofori-Abebrese, Grace, Robert Becker Pickson, en Eric Opare. 2016. “The Effect of Bank Specific Factors on Loan Performance of HFC Bank in Ghana”. International Journal of Economics and Finance 8(7): 185.

## Otoritas Jasa Keuangan. 2017. “POJK
Nomor 04/SEOJK.03/2016 Tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum”. Peraturan Otoritas Jasa Keuangan : 33. https://www.ojk.go.id/id/kanal/perba nkan/regulasi/peraturan- ojk/Pages/pojk-tentang-penilaian- tingkat-kesehatan-bank-umum.aspx.
Pamularsih, Diyah. 2015. “Pengaruh LDR, NPL, NIM, BOPO, CAR dan Suku Bunga Terhadap Profitabilitas Pada Sektor Perbankan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode Tahun 2009-2013”. Jurnal of Accounting
1.(1.): 1-20.
https://jurnal.unpand.ac.id/index.php /AKS/article/view/190/186.
Rahman, Benazir, en Nusrat Jahan. 2018. “Non-Performing Loans (NPLs) in Islamic Banks of Bangladesh: An Empirical Study”. World Review of Business Research 8(3): 12–23.
Siddique, Asima, Muhammad Asif Khan, en Zeeshan Khan. 2021. “The effect of credit risk management and bank- specific factors on the financial performance of the South Asian commercial banks”. Asian Journal of Accounting Research .
Siddique, Asima, Omar Masood, Kiran Javaria, en Dinh Tran Ngoc Huy. 2020. “A comparative study of performance of commercial banks in ASIAN developing and developed countries”. Insights into Regional Development 2(2): 580–91.
Supatmin, Supatmin. 2020. “Pengaruh Intellectual Capital Terhadap Efisiensi Biaya Perusahaan (Studi Kasus Pada Perbankan Pemerintah)”. Jurnal Disrupsi Bisnis : Jurnal Ilmiah Prodi Manajemen, Fakultas Ekonomi, Universitas Pamulang 3(2): 55.
Syachreza, Danny, en Rimi Gusliana. 2020. “Analisis Pengaruh CAR , NPF , FDR , Bank Size , BOPO Terhadap Kinerja Keuangan Bank Umum Syariah Di Indonesia (Studi Empiris Pada Bank Umum Syariah Yang Terdaftar Di Otoritas Jasa Keuangan Periode 2012-2017)”. Jurnal Akuntansi dan Manajemen 17(01): 25–37.
Widnyana, I. Wayan, I. Gusti Bagus Wiksuana, Luh Gede Sri Artini, en Ida Bagus Panji Sedana. 2020. “Influence of financial architecture, intangible assets on financial performance and corporate value in the Indonesian capital market”.
International Journal of Productivity and Performance Management 4(2): 27–42.
Lampiran: Deskripsi dan Kodifikasi Informan Penelitian
Name of variable  Symbol Measurement Dependent Variable Financial Performance Return on asset ROA Return on equity ROE Independent Variable Credit Risk Non-performing loans NPL Capital adequacy ratio CAR Bank-spesific factors Cost-efficiency ratio CER Average lending rate ALR Liquidity ratio LR Control Variable Bank size BZ Inflation INF Sumber : Siddique et al. (2021)

## Lampiran: Hasil Analisis Statistik Deskriptif
Variabel Observasi  Nilai Min Nilai Max Rata-rata Std. Dev ROA it (Y 1 ) 170 -0.117280 0.031340 0.005338 0.017218 ROE it (Y 2 ) 170 -0.476720 0.183050 0.031439 0.112952 Non- Performing Loans 170 0.000500 0.160000 0.033930 0.022445 Capital Adequacy Ratio 170 0.097500 0.982800 0.241019 0.116709 Cost-Efficiency Ratio 170 0.146550 2.676470 0.396225 0.217833 Average Lending Rate 170 0.041835 0.149883 0.080013 0.017004 Liquidity Ratio 170 0.487740 10.45455 1.202776 0.993217 Bank Size 170 12.14400 15.17950 13.61534 0.799245 Sumber: Output Regresi Data Panel Eviews 12.0
Lampiran Hasil Uji T dari Model 1
Dependent Variabel Independen Variabel ROA it (Y 1 ) Koef Peluang Konklusi Konstanta -0.112797 - - NPL -0.485297 0.0000 Negatif Signifikan CAR 0.014334 0.2266 Tidak Signifikan CER -0.003678 0.1442 Tidak Signifikan ALR 0.117381 0.1004 Tidak Signifikan LR -0.001955 0.0059 Negatif Signifikan BZ 0.008966 0.0000 Positif Signifikan INF 0.123363 0.4462 Tidak Signifikan Sumber: Output Regresi Data Panel Eviews 12.0
Lampiran Hasil Uji T dari Model 2
Dependent Variabel Independen Variabel ROA it (Y 1 ) Koef Peluang Konklusi Konstanta -0.719994 - - NPL -2.940431 0.0000 Negatif Signifikan CAR 0.088490 0.2198 Tidak Signifikan CER -0.055274 0.0054 Negatif Signifikan ALR 0.586893 0.1801 Tidak Signifikan LR -0.009598 0.0087 Negatif Signifikan BZ 0.057456 0.0000 Positif Signifikan INF 1.203302 0.1566 Tidak Signifikan
Sumber: Output Regresi Data Panel Eviews 12.0