Tehresia.  S.,  Meiliana  Dewi,  Elisabeth  Yohanes  Wijaya  &  Cindy  Billyandi  (2021)  Pengaruh  Risiko Kredit,  Risiko  Likuiditas,  Risiko  Pasar,  dan  Risiko  Operasional  terhadap  Profitabilitas  pada  Perusahaan Sektor  Perbankan. Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia,  6 (9). http://dx.doi.org/10.36418/  syntax- literate.v6i9.4157
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, No. 9, September 2021
PENGARUH  RISIKO  KREDIT,  RISIKO  LIKUIDITAS,  RISIKO  PASAR,  DAN RISIKO OPERASIONAL TERHADAP  PROFITABILITAS  PADA  PERUSAHAAN SEKTOR PERBANKAN
Shella  Tehresia,  Mesrawati,  Meiliana  Dewi,  Elisabeth  Yohanes  Wijaya,  Cindy Billyandi
Fakultas Ekonomi Universitas Prima Medan Sumatera Utara, Indonesia Email: Shella.tehresia@gmail.com, mesrawati@unprdn.ac.id, mliana.dw@gmail.com, elisabethyohanes06@gmail.com, cindybillyanditan@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  mengetahui  Pengaruh  Risiko  Kredit,  Risiko Likuiditas,  Risiko  Pasar,  dan  Risiko  Operasional  Terhadap  Profitabilitas  pada Perusahaan Sektor Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2016- 2019. Data yang digunakan bersumber dari data keuangan di Bursa Efek Indonesia melalui  situs  www.idx.co.id.  Dan  telah dilakukan  seleksi  berdasarkan kriteria  yang telah  ditentukan.  Populasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  perusahaan Sektor  Perbankan  yang  berjumlah  45  perusahaan,  dengan  menggunakan  purposive sampling maka sampel yang didapatkan sebanyak 27 perusahaan. Dengan penelitian ini,  diharapkan  agar  dapat  menjadi  suatu  ilmu  pengetahuan  untuk  membantu  para peneliti  selanjutnya  dan  juga  para  mahasiswa  atau  masyarakat  umum  yang membutuhkan  suatu  sumber  informasi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  secara simultan  variabel  risiko  kredit  (NPL),  risiko  likuiditas  (LDR),  risiko  pasar  (NIM) dan risiko operasional (BOPO) berpengaruh signifikan terhadap profitabilitas (ROA) pada  perusahaan  perbankan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2016- 2019.  Pemilihan  sektor  Perbankan  pada  penelitian  ini  dikarenakan  saham  tersebut merupakan saham-saham yang paling banyak diminati saat ini.
Kata Kunci: risiko  kredit;  risiko  likuiditas;  risiko  pasar;  risiko  operasional; profitabilitas

## Abstract
This study aims to determine the effect of credit risk, liquidity risk, market risk, and operational  risk  on  profitability  In  banking  company  sector  which  listed  in Indonesian Exchange Effect for the period of 2016-2019.The source of data is from financial  data  in  Indonesian  Exchange  Effect  through  www.idx.co.id  and  the selection  has  been  done  based  on  predetermined  criteria.The  population  used  in this  study  is  the  banking  company  sector,  for  45  companies  by  using  porposive sampling,  resulting  27  companies.  By  the  research,  the  writers  hope  it  will  be scientific source of knowledge in helping other researchers and university students or  society  who  need  resources.  The  results  of  the  study  show  that  simultaneously credit  risk  (NPL),  liquidity  risk  (LDR),  market  risk  (NIM)  and  operational  risk
(BOPO) have a significant effect on profitability (ROA) in banking companies listed on the Indonesia Shares Exchange for the 2016-2019 period. The selection sector in the research is the mist demanded Shares nowadays.
Keywords: credit risk; liquidity risk; market risk; operational risk; profitabilit
Received: 2021-08-20; Accepted: 2021-09-05; Published: 2021-09-20

## Pendahuluan
Menurut  Undang-Undang  RI  Nomor  10  Tahun  1998  tanggal  10  November  1998 tentang Perbankan, yang dimaksud dengan Bank 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 (Kumaralita & Purwanto, 2019).
Bank  memiliki  tujuan  untuk  memperoleh  profitabilitas  yang  maksimal  dalam mengoptimalkan  kegiatan  operasionalnya,  dimana  menjadi  suatu  alat  pengukuran kesehatan  bank  atau  kinerja  perbankan  yang  digunakan  untuk  mengukur  efektivitas manajemen  berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  dari  penjualan  dan  investasi. Profitabilitas  menjadi  indikator  untuk  menilai  baik  buruknya  kinerja  suatu  bank. (Sudiyatno  &  Fatmawati,  2013) .  Profitabilitas  bank  merupakan  salah  satu  aspek  yang dapat  dijadikan  tolak  ukur  untuk  menilai  keberhasilan  bank  dalam  menjalankan operasinya.
Dalam  menjalankan  kegiatan  bisnisnya  bank  akan  berusaha  menghasilkan profitabilitas  yang  optimal (Komang  Triska  Ariwidanta,  2016). Semakin  tinggi profitabilitas  yang  diterima,  maka  bank  mendapatkan  laba  yang  tinggi.  Begitu  juga sebaliknya jika bank memperoleh profitabilitas  yang rendah, maka laba  yang diperoleh bank  juga  akan  rendah.  Profitabilitas  mencerminkan  kemampuan  perusahaan  dalam menghasilkan  laba  melalui  kegiatan  operasional  yang  dilakukan  perusahaan.Tingkat profitabilitas  akan  menjadi  tolak  ukur  kemampuan  bank  untuk  bertahan  dalam  bisnis yang  dijalankan,  dengan  bank  mendapatkan  pendapatan  operasional  yang  maksimal dengan beban operasional yang minimal (K T Ariwidanta, 2016).
Salah  satu  rasio  pengukur  profit  adalah  Return  on  Asset  (ROA).  Menurut  surat edaran  BI  NO.3/30DPNP  tanggal  14  Desember  2001,  rasio  ROA  dapat  diukur  dengan perbandingan antara laba sebelum pajak terhadap total aset (total aktiva). Semakin besar ROA suatu bank, maka semakin besar pula tingkat keuntungan suatu bank dan semakin baik  posisi  bank  dalam  segi  penggunaan  aset (Ramadhan,  2017). Perusahaan  harus memiliki sistem yang benar-benar bermutu agar mencapai profitabilitas maksimal, salah satunya  adalah  dengan  menerapkan  manajemen  risiko,  risiko  adalah  peluang  untuk terjadinya kerugian  ( Ratnasari, 2020) .
Menurut  Peraturan  Bank  Indonesia  Nomor  11/25/PBI/2009  Tahun  2009  terdapat beberapa  risiko  dalam  perbankan,  yaitu  risiko  kredit,  risiko  pasar,  risiko  operasional, risiko  likuiditas,  risiko  strategik,  risiko  reputasi,  risiko  hukum  dan  risiko  kepatuhan (Putera  &  SH,  2020) .  Berkenaan  dengan  penelitian  ini,  maka  penulis  tidak  akan
membahas semua risiko perbankan yang mempengaruhi profitabilitas perbankan, penulis hanya akan fokus pada risiko kredit, risiko pasar, risiko likuiditas dan risiko operasional (Indonesia, 2009).

## Tabel 1 Tabel Data Fenomena (Dalam Jutaan Rupiah)
No Perusahaan Tahun Kredit Bermasalah (NPL) Total Kredit (LDR) Pendapatan Bunga (NIM) Pendapatan Operasional (BOPO) Total Aset (ROA) 1. PT Bank Ganesha Tbk 2016 31.570 2.411.612 156.196 304.782 4.235.925 2017 23.462 2.884.555 205.544 426.353 4.581.932 2018 123.871 2.812.617 208.522 426.239 4.497.122 2019 68.184 2.948.911 185.213 437.619 4.809.743 2. PT Bank 2016 502.003 63.168.410 8.853.979 609.942 91.371.387 Tabungan 2017 589.783 65.351.837 9.521.610 469.537 95.489.850 Pensiunan 2018 844.556 68.136.780 6.520.814 591.019 90.551.493 Nasional Tbk 2019 1.152.605 141.760.183 7.113.999 1.543.827 167.492.734 3. PT Bank 2016 234.369 8.179.754 421.672 70.694 11.377.691 BRI 2017 284.435 10.981.623 503.123 55.106 16.325.247 Agroniaga 2018 447.654 15.670.732 675.930 51.224 23.313.671 Tbk 2019 1.482.507 19.366.245 693.211 73.866 27.067.923 Sumber: Bursa Efek Indonesia
Pada  Tabel  1  dapat  dilihat  pada  PT.  Bank  Ganesha  Tbk,  NPL  pada  tahun 2016- 2017 mengalami  penurunan  dan  ROA  mengalami  kenaikan,  hal  ini  berarti  dimana kenaikan  nilai  NPL  yang  mencerminkan  kredit  macet  dalam  pengelolaan  kredit  bank akan  menurunkan  tingkat  pendapatan  bank.  Pada  PT.  Bank  Tabungan  Pensiunan Nasional  Tbk,  LDR  tahun 2016-2017 mengalami  kenaikan  dan  ROA  juga  mengalami kenaikan. Hal ini sejalan dengan penelitian menurut (Syafi’i, 2016) , semakin tinggi LDR sampai  dengan  batas  waktu  tertentu  maka  akan  semakin  banyak  dana  yang  disalurkan dalam bentuk kredit dan akan meningkatkan pendapatan bunga sehingga ROA semakin tinggi.  Pada  PT.  Bank  Tabungan  Pensiunan  Nasional  Tbk,  NIM  tahun 2018-2019 mengalami  kenaikan  dan  ROA  juga  mengalami  kenaikan  hal  ini  berarti  semakin  besar NIM  menunjukkan  semakin  efektif  bank  dalam  penempatan  aktiva  perusahaan  dalam bentuk kredit, sehingga ROA bank akan meningkat. Pada PT. Bank BRI Agroniaga Tbk, BOPO pada tahun 2016-2017 mengalami penurunan dan ROA mengalami kenaikan, hal ini  berarti  semakin  tinggi  beban  operasional  yang  hampir  menyamai  atau  melampaui pendapatan  operasional  maka  akan  menurunkan  laba  bank  sehingga  memengaruhi penurunan ROA.

## Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif (Sugiyono, 2017) , yaitu penelitian  yang  menggunakan  data  berbentuk  angka,  yang  bertujuan  untuk  menguji variabel  yang  berpengaruh  terhadap  variabel  dependen.  Sumber  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder,  yaitu  data  yang  diperoleh  dari  sumber  yang ada, dapat berupa data yang dipublikasikan maupun tidak dipublikasikan. Data sekunder dapat  diperoleh  dari  situs  resmi  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  yang  diperoleh  melalui www.idx.co.id.  Penelitian  ini  menggunakan  analisis  statistik  deskriptif (Janie,  2012), yang digunakan untuk mendeskripsikan variabel-variabel dalam penelitian ini.

## A. Populasi dan Sampel
Populasi  pada  penelitian  ini  adalah  perusahaan  perbankan  yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  untuk  tahun  2016-2019  sejumlah  45  perusahaan  yang diperoleh dari situs resmi Bursa Efek Indonesia (BEI) www.idx.co.id.
Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi yang  diambil  menurut  prosedur  tertentu  sehingga  dapat  mewakili  populasinya. Teknik  pengambilan  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu Purposive sampling .  Adapun  pemilihan  sampel  yang  dipilih  dengan  menggunakan purposive sampling dengan kriteria-kriteria sebagai berikut:
1. Perusahaan  perbankan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  periode 2016-2019
2. Perusahaan yang memiliki laba setiap tahunnya

## Tabel 2
Daftar Populasi dan Sampel Perusahaan Sektor Perbankan yang terdaftar pada
Bursa Efek Indonesia Tahun 2016-2019 No. Kriteria Jumlah 1. Perusahaan Perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2016-2019 45 2. Perusahaan Perbankan yang tidak mempublikasikan laporan keuangan (3) 3. Perusahaan Perbankan yang mengalami kerugian setiap tahunnya (15) Jumlah sampel awal 27 Tahun Pengamatan 4 Jumlah sampel akhir (27*4 tahun) 108

## B. Definisi Variabel Operasional
1. Risiko Kredit (X1)
Risiko  Kredit  atau  sering  disebut  dengan Default  Risk merupakan  suatu risiko  akibat  kegagalan  atau  ketidakmampuan  nasabah  untuk  mengembalikan pinjaman yang diperoleh dari bank beserta bunganya yang sesuai dengan jangka waktu  yang  ditentukan (Rahmi,  2014). Penelitian  ini  memakai Non  Performing Loan dengan rumus sebagai berikut (Dewi & Srihandoko, 2018).
NPL= JumlahKreditBermasalah x100%
TotalKedit
BOPO = Total Beban Operasional
Total PendapatanTradisional x100% LDR =
Total Kredit TotalDanaPihakKetiga x100% NIM = Pendapatan Bunga Bersih Aktiva Produktif
x100%
2. Risiko Likuiditas (X2)
Penilaian  kemampuan  Likuiditas  suatu  bank  dapat  menggunakan Loan  to Deposit  Ratio (LDR).  LDR  menunjukkan  perbandingan  antara  jumlah  kredit yang  diberikan  oleh  bank  dengan  dana  pihak  ketiga.  Semakin  tinggi  LDR memberikan indikasi semakin rendah kemampuan likuiditas bank bersangkutan, karena  jumlah  dana  yang  diperlukan  untuk  membiayai  kredit  semakin  besar. Rasio Loan to Deposit Ratio (LDR) dapat dirumuskan sebagai berikut:

## 3. Risiko Pasar (X3)
Risiko  Pasar  merupakan  risiko  yang  muncul  karena  harga  pasar  bergerak dalam arah yang merugikan organisasi, risiko yang terjadi dari pergerakan harga atau volatilitas harga pasar (Ramadhan, 2017) . Penelitian ini menggunakan Beta sebagai  alat  ukur  dari  risiko  pasar  dengan  rumus  sebagai  berikut (Ramadhan, 2017):

## 4. Risiko Operasional (X4)
Menurut (Irham,  2010), Risiko  Operasional  merupakan  risiko  yang umumnya bersumber dari masalah internal perusahaan, dimana risiko ini terjadi disebabkan  oleh  lemahnya  system  control  manajemen  (management  control system) yang dilakukan oleh pihak internal perusahaan.

## 5. Profitabilitas (Y)
Analisis  Rasio  Profitabilitas  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja profitabilitas  bank dalam penelitian ini adalah Return  On Assets (ROA). Return On  Assets (ROA)  digunakan  untuk  mengukur  kemampuan  manajemen  bank dalam  memperoleh  keuntungan  (laba)  secara  keseluruhan  (Mosey,  Tommy,  & Untu,  2018),  Semakin  besar  ROA  suatu  bank,  semakin  besar  pula  tingkat
ROA= LabaSetelahPajak x100%
Total Aset
keuntungan  yang  dicapai  bank  tersebut  dari  segi  penggunaan  asset.  Return  on assets (ROA) dapat dirumuskan sebagai berikut:

## C. Uji AsumsiKlasik

## 1. Uji Normalitas
Menurut (Ghozali,  2016 ),  Uji  Normalitas  bertujuan  untuk  mengetahui model regresi pada data penelitian berdistribusi normal atau tidak. Pengujian ini dilakukan  dengan  menggunakan  uji  statistik One  Sample  Kolmogorov  Smirnov (K-S),  dimana  data  akan  berdistribusi  normal  apabila  hasil  K-S  signifikan diatas0,05.
2. Uji Multikolinearitas
Menurut (Ghozali, 2016) , Uji Multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakahada  terjadi  hubungan  linier  antar  variabel  independen  dan  apakah  ada variabel independen yang memiliki kemiripan dengan variabel independen yang lain  dalam  satu  model.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  menganalisis  uji Tolerance  Value atau  nilai  toleransi  dan  uji Variance  Inflation  Vactor (VIF), untuk menunjukkan ada tidaknya multikolinearitas.
3. Uji Heteroskedastisitas
Menurut (Ghozali, 2016), Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah  dalam  model  regresi  ada  terjadi  ketidaksamaan variance dari  residual satu  pengamatan  ke  pengamatan  yang  lain.  Pengujian  ini  di  lakukan  dengan menggunakan uji Glesjer , Grafik plot.
4. Uji Autokorelasi
Menurut (Ghozali, 2016) , Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam satu model regresi ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode saat  ini  (t)  dengan  kesalahan  pada  periode  sebelumnya  (-t).  Pengujian  ini dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson.
5. Analisis Regresi Berganda
Analisis  regresi  berganda  digunakan  untuk  mengukur  kekuatan  hubungan dan    menunjukkan  arah  hubungan  antara  variabel  independen  dengan  variabel dependen.  Untuk  mengetahui  pengaruh  variabel-variabel  independen  terhadap variabel  dependen,  yaitu  Risiko  Kredit,  Risiko  Likuiditas,  dan  Risiko  Pasar terhadap  Profitabilitas,  maka  digunakan  analisis  regresi  berganda.  Persamaan analisis regresi berganda yang di gunakan adalah sebagai berikut:
Y=a+b1NPL+b2LDR+b3NIM+b4BOPO+e
Keterangan:
Y = Return On Assets (ROA) A = Konstanta B = Koefisien Regresi
X1 = Risiko Kredit (NPL) X2 = Risiko Likuiditas (LDR) X3 = Risiko Pasar (NIM)
X4 = Risiko Operasional (BOPO) e = Standart Error
6. Analisis Koefisien Determinasi (R 2 )
Menurut (Ghozali,  2016) Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui seberapa  besar  perubahan  variabel  dependen  mampu  dijelaskan  oleh  variabel independen.Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai  Koefisien  Determinasi  (R 2 )  antara  0 dan 1. Nilai R 2 yang kecil menandakan kemampuan variabel  independen  dalam menjelaskan variabel dependen sangat terbatas, dan sebaliknya.
7. Uji Regresi Secara Simultan (Uji F)
Uji  Statistik  F  pada  dasarnya  menunjukkan  apakah  semua  variabel independen  yang  dimasukkan  berpengaruh  secara  bersama-sama  terhadap variabel  dependen.  Jika  nilai  signifikan  lebih  besar  dari  0,05  maka  H0 diterima dan Ha ditolak, begitu juga sebaliknya.
8. Uji Regresi Secara Parsial (Uji t)
Uji  t  digunakan  untuk  menguji  hipotesis  secara  parsial  agar  dapat menunjukkan  pengaruh  tiap  variabel  independen  secara  individual  terhadap variabel dependen. Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai p atau p- value pada nilai signifikan (0,05). Jika p- value lebih besar dari 0,05 maka H1 dan H2 ditolak  yang  berarti  tidak  ada  pengaruh  signifikan  dari  variabel  independen terhadap variabel dependen dan begitu juga sebaliknya.

## Hasil dan Pembahasan
A. Uji Descriptive Statistics

## Tabel 3
Descriptive Statistics N Minimum  Maximum Mean Std. Deviation Sqrt_NPL 108 .00 2.92 1.6042 .45090 Sqrt_LDR 108 7.11 12.77 9.3500 .89662 Sqrt_NIM 108 1.44 3.46 2.3167 .35089 Sqrt_BOPO 108 3.06 10.93 9.0060 .81571 Sqrt_ROA 108 .30 2.00 1.2804 .43473 Valid N(listwise) 108
a. Variabel  NPL  memiliki  sampel  108  dengan  nilai  minimum  0.00  dan  nilai maksimum 2.92 sedangkan nilai rata-rata 1.6042 dengan standar deviasi 0.45090
b. Variabel  LDR  memiliki  sampel  108  dengan  nilai  minimum  7.11  dan  nilai
maksimum  12.77  sedangkan  nilai  rata-rata  9.3500  dengan  standar  deviasi
0.89662
c. Variabel  NIM  memiliki  sampel  108  dengan  nilai  minimum  1.44  dan  nilai maksimum 3.46 sedangkan nilai rata-rata 2.3167 dengan standar deviasi 0.35089
d. Variabel  BOPO  memiliki  sampel  108  dengan  nilai  minimum  3.06  dan  nilai maksimum10.93 sedangkan nilai rata-rata 9.0060 dengan standar deviasi 0.81571
e. Variabel  ROA  memiliki  sampel  108  dengan  nilai  minimum  0.30  dan  nilai maksimum 2.00 sedangkan nilai rata-rata 1.2804 dengan standar deviasi 0.43473

## B. Uji Normalitas
Data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik  histogramnya  menunjukkan  pola  distribusi  normal,  maka  model  regresi dikatakan memenuhi asumsi normalitas.

## C. Kolmogorov-Smirnov

## Tabel 4 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N NormalParameters a,b Mean Std.Deviation MostExtreme Absolute Differences Positive Negative Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2- tailed) 108 0E-7 .26636860 .126 .109 -.126 1.308 .065
a. Test distribution isNormal.
b. Calculated fromdata.
Berdasarkan  hasil  uji  normalitas  diketahui  nilai  signifikasi  0.065  >  0.05. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  uji  normalitas  pada  penelitian  ini  berdistribusi normal.
a) Uji Multikolinearitas
Tabel 5 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF (Constant) 1.603 .492 3.258 .002 Sqrt_NPL -.191 .060 -.198 -3.168 .002 .929 1.077 1 Sqrt_LDR .066 .029 .137 2.250 .027 .988 1.012 Sqrt_NIM .580 .079 .468 7.347 .000 .898 1.113 Sqrt_BOPO -.220 .033 -.412 -6.594 .000 .933 1.072
a. Dependent Variable: Sqrt_ROA
Berdasarkan hasil uji multikolinearitas menunjukkan bahwa nilai tolerance pada semua variable diatas > 0,10 dan nilai VIF semua variabel < 10. Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  penelitian  ini  tidak  terjadi  gejala multikolinearitas.

## D. Uji Heteroskedastisita
a) Uji Scatterplots
Berdasarkan  hasil  uji  scatterplots¸  dapat  dilihat bahwa  titik-titik menyebar di  atas  dan  dibawah  angka  0  kemudian  titik-titik  juga  tidak  membentuk  pola apapun.Oleh  karena  itu  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi  gejala heteroskedastisitas.

## E. Uji Autokorelasi
Tabel 6 Model Summary b Model  R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .790 a .625 .610 .27149 2.096 a. Predictors: (Constant), Sqrt_BOPO, Sqrt_LDR, Sqrt_NPL,Sqrt_NIM
b. Dependent Variable:Sqrt_ROA
Berdasarkan hasil uji Autokorelasi, dapat dilihat bahwa nilai Durbin-Watson = 2.096, kemudian berdasarkan jumlah sampel yaitu 108, jumlah variabel independen yaitu  4  dan  nilai  signifikan  sebesar  5%  (0.05)  didapatkan  hasil  du  dari tabel=1.7637.Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  ada  gejala  autokorelasi karena du(1.7637)<Durbin-Watson(2.099)<4–du(2.2363).
F. Uji Regresi Linier Berganda
Tabel 7 Coefficient a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.  Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF (Constant) 1.603 .492 3.258 .002 Sqrt_NPL -.191 .060 -.198  -3.168 .002 .929 1.077 1 Sqrt_LDR .066 .029 .137 2.250 .027 .988 1.012 Sqrt_NIM .580 .079 .468 7.347 .000 .898 1.113 Sqrt_BOPO -.220 .033 -.412  -6.594 .000 .933 1.072
a. Dependent Variable: Sqrt_ROA
Dari Data diatas dapat diperoleh persamaan regresi sebagai berikut:
Y = a + b1NPL + b2LDR + b3NIM + b4BOPO +e Y = 1.603 + (-0.191) + 0.066 + 0.580 + (-0.220)

## G. Uji Koefisien Determinasi
Tabel 8 Model Summary b Model  R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .790 a .625 .610 .27149 2.096 a. Predictors: (Constant), Sqrt_BOPO, Sqrt_LDR, Sqrt_NPL,Sqrt_NIM
b. Dependent Variable:Sqrt_ROA
Berdasarkan  data  diatas  diperoleh  nilai  R  Square  sebesar  0.625  atau  62.5% dapat  diartikan  bahwa  ROA  dipengaruhi  oleh  NPL,  LDR,  NIM,  BOPO  sedangkan sisanya  sebesar  37.5%  dipengaruhi  oleh  faktor  lain  yang  tidak  diteliti  dalam penelitian ini:

## H. Uji F
Tabel 9 ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 12.630 4 3.158 42.840 .000 b 1 Residual 7.592 103 .074 Total 20.222 107
a. Dependent Variable:Sqrt_ROA
b. Predictors: (Constant), Sqrt_BOPO, Sqrt_LDR, Sqrt_NPL,Sqrt_NIM
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  diperolah  F-hitung  sebesar  42.840  yang  lebih besar dari  F-tabel  sebesar 2,46. Maka dapat  disimpulkan variabel  NPL,  LDR,  NIM dan BOPO secara simultan berpengaruh terhadap ROA.
I. Uji T
Tabel 10 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.  Collinearity Statistics B Std. Error  Beta Tolerance VIF (Constant) 1.603 .492 3.258 .002 Sqrt_NPL -.191 .060 -.198  -3.168 .002 .929 1.077 1Sqrt_LDR .066 .029 .137 2.250 .027 .988 1.012 Sqrt_NIM .580 .079 .468 7.347 .000 .898 1.113 Sqrt_BOPO -.220 .033 -.412  -6.594 .000 .933 1.072
a . Dependent Variable: Sqrt_ROA
Dari hasil uji t pada tabel di atas dapat dilihat bahwa:
1) Variabel NPL memiliki nilai koefisien regresi  yaitu -0,191 bernilai negatif yang artinya variabel NPL memiliki pengaruh negatif terhadap ROA,selain itu variabel NPL juga memiliki t-hitung sebesar -3.168 lebih kecil dari t-tabel sebesar 1.660 serta nilai signifikansi sebesar 0,002 atau lebih kecil dari 0,05 yang menunjukkan bahwa variabel NPL berpengaruh negatif terhadapROA.
2) Variabel  LDR  memiliki  nilai  koefisien  regresi  yaitu  0.066  bernilai  positif  yang artinya variabel LDR memiliki pengaruh positif terhadap ROA,selain itu variabel LDR  juga  memiliki  t-hitung  sebesar  2.250  lebih  bear  dari  t-tabel  sebesar  1.660 serta nilai signifikansi sebesar 0,027 atau lebih kecil dari 0,05 yang menunjukkan bahwa variabel LDR berpengaruh positif terhadapROA.
3) Variabel  NIM  memiliki  nilai  koefisien  regresi  yaitu  0.580  bernilai  positif  yang artinya variabel NIM memiliki pengaruh positif terhadap ROA,selain itu variabel NPL juga memiliki t-hitung sebesar 7.347 lebih besar dari t-tabel sebesar 1.660 serta nilai signifikansi sebesar 0,000 atau lebih kecil dari 0,05 yang menunjukkan bahwa variabel NIM berpengaruh positif terhadap ROA.
4) Variabel  BOPO  memiliki  nilai  koefisien  regresi  yaitu  -0.220  bernilai  negatif yang artinya variabel BOPO memiliki pengaruh negatif terhadap ROA, selain itu variabel BOPO juga memiliki t-hitung sebesar -6.594 dan lebih kecil dari t-tabel
sebesar 1.660 serta nilai signifikansi sebesar 0,000 atau lebih kecil dari 0,05 yang menunjukkan bahwa variabel BOPO berpengaruh negatif terhadap ROA.

## Kesimpulan
Kesimpulan  dari  penelitian  kami  adalah  Risiko  Kredit  (NPL)  dan  Risiko Operasional  (BOPO)  berpengaruh  negatif  terhadap  profitabilitas  (ROA)  sedangkan Risiko  Likuiditas  (LDR)  dan  Risiko  Pasar  (NIM)  berpengaruh  positif  teehadap profitablitias (ROA) pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2016-2019.

## BIBLIOGRAFI
Ariwidanta,  K  T.  (2016). Pengaruh  Risiko  Kredit  Terhadap  Profitabilitas  Dengan Kecukupan Modal Sebagai Variabel Mediasi . 5 (4), 2311–2340. Google Scholar
Ariwidanta,  Komang  Triska.  (2016).  Pengaruh  Risiko  Kredit  terhadap  Profitabilitas dengan  Kecukupan  Modal  sebagai  Variabel  Mediasi. E-Jurnal  Manajemen  Unud , 5 (4), 2311–2340. Google Scholar
Dewi,  Eneng  Trisnawati,  &  Srihandoko,  Wimpi.  (2018).  Pengaruh  Risiko  Kredit  dan Risiko  Likuiditas  Terhadap  Profitabilitas  Bank. Jurnal  Ilmiah  Manajemen Kesatuan , 6 (3), 131–138. https://doi.org/10.37641/jimkes.v6i3.294 Google Scholar
Ghozali,  Imam.  (2016).  Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  SPSS.  Cet  .
VIII.  In Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  SPSS.  Cet  .  VIII.
Semarang: Badan Penerbitan Universitas Dipanegoro. Google Scholar
Indonesia,  Gubernur  Bank.  (2009). Peraturan  Bank  Indonesia  Nomor:  6/20/Pbi/2004 Tentang Perubahan Atas Peraturan Bank Indonesia Nomor 5/13/Pbi/2003 Tentang Posisi Devisa Neto Bank Umum . Google Scholar
Irham, Fahmi. (2010). Manajemen Resiko . Bandung. Google Scholar
Janie, Dyah Nirmala Arum. (2012). Statistik deskriptif & regresi linier berganda dengan SPSS. Jurnal, April . Google Scholar
Kumaralita,  Prasiska  Widya,  &  Purwanto,  Agus.  (2019).  Analisis  Pengaruh  Risiko Kredit Terhadap Profitabilitas. Diponegoro Journal of Accounting , 8 , 1–13. Google Scholar
Mosey,  Angela  Christin,  Tommy,  Parengkuan,  &  Untu,  Victoria.  (2018).  Pengaruh Risiko  Pasar  Dan  Risiko  Kredit  Terhadap  Profitabilitas  Pada  Bank  Umum  Bumn Yang  Terdaftar  Di  Bei  Periode  2012-2016. Jurnal  EMBA:  Jurnal  Riset  Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 6 (3), 1338–1347. https://doi.org/10.35794/emba.v6i3.20217 Google Scholar
Putera,  Andika  Persada,  &  SH,  M.  (2020). Hukum  Perbankan:  Analisis  Mengenai Prinsip,  Produk,  Risiko  Dan  Manajemen  Risiko  Dalam  Perbankan .  Scopindo Media Pustaka. Google Scholar
Rahmi,  Ceria  Lisa.  (2014).  Pengaruh  Risiko  Kredit,  Risiko  Likuiditas  Dan  Risiko Tingkat  Bunga Terhadap Profitabilitas (Studi  Empiris pada Perusahaan Perbankan Terdaftar di Bursa Efek Indonesia). Artikel Srkipsi , 1–22. Google Scholar
Ramadhan,  N.  ..  (2017). Pengaruh  Risiko  Kredit,  Risiko  Likuiditas  dan  Risiko  Pasar Terhadap  Profitabilitas  Perusahaan  Perbankan  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia (BEI) Periode 2013-2017 . 4. Google Scholar
Ratnasari,  Evy.  (2020).  UPAYA  PENINGKATAN  PROFITABILITAS  USAHA.
FOKUS:  Publikasi  Ilmiah  Untuk  Mahasiswa,  Staf  Pengajar  Dan  Alumni Universitas Kapuas Sintang , 18 (1). Google Scholar
Sudiyatno, Bambang, & Fatmawati, Asih. (2013). Pengaruh Risiko Kredit dan Efisiensi Operasional  terhadap  Kinerja  Bank  (  Studi  Empirik  pada  Bank  yang  Terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  ). Jurnal  Organisasi  Dan  Manajemen , 9 (1),  73–86. Google Scholar
Sugiyono.  (2017). Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D. Bandung: Alfabeta. Google Scholar
Syafi’i, Muhammad Fahrul Rozi. (2016). Pengaruh Risiko Kredit, Risiko Pasar, Risiko Operasional  dan  Risiko  Likuiditas  Terhadap  Profitabilitas  Perbankan . Google Scholar

## Copyright holder:
Shella Tehresia, Meiliana Dewi, Elisabeth Yohanes Wijaya, Cindy Billyandi (2021)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: