Vol. 4 No. 3 (2024) https://doi.org/10.35877/454RI.daengku2586

## The Influence of Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), and Non-Performing Loans (NPL) on Profit Growth in Banking Companies from 2021 to 2023

## Teguh Suryawan
Perbanas Institute, Jl. Perbanas, RT.6/RW.7, Kuningan, Kecamatan Setiabudi, Kota Jakarta Selatan, DKI Jakarta, 12940, Indonesia

## Abstract
Profit  growth  is  a  benchmark  for  evaluating  a  company's  performance  (to  assess  management's  performance  in  operating  the company).  This  study  aims  to  analyze  the  relationship  between  profit  growth  and  Return  on  Assets  (ROA),  Return  on  Equity (ROE),  and  Non-Performing  Loan  (NPL).  This  is  an  associative  research  study  that  aims  to  identify  the  relationships  between variables to interpret the existing issues. The data used are secondary data in the form of financial reports from the top 10  banks from  2000-2023.  The  financial  report  data  were  obtained  from  www.idx.co.id.  The  collected  data  were  then  analyzed  using Multiple Linear Regression analysis with the help of  IBM SPSS 25.00 software. The results of this study indicate that Return  on Assets  (ROA)  and  Non-Performing  Loans  (NPL)  do  not  affect  profit  growth,  whereas  Return  on  Equity  (ROE)  has  a  negative effect on profit growth in Indonesian banking.
Keywords: Return on Asset (ROA), Return on Equity (ROE), Non-Performing Loan (NPL), Profit Growth

## 1. Pendahuluan *
Undang-undang Perbankan Nomor 10 Tahun 1998 mendefinisikan bank sebagai badan usaha yang menghimpun dana dari  masyarakat  dalam  bentuk  simpanan  dan  menyalurkannya  ke  masyarakat  dalam  bentuk  kredit  dan/atau  bentuk- bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak. Berdasarkan definisi tersebut dapat dikatakan bahwa bank memiliki peran penting dalam pertumbuhan ekonomi karena bank merupakan perantara keuangan yang bertugas  menghimpun  dana  masyarakat  dan  menyalurkan  dana  kepada  masyarakat  untuk  memenuhi  kebutuhannya (Ismail, 2018). Tahun 2023, Indonesia memiliki 105 bank umum dan 1.575 Bank Perkreditan Rakyat (BPR) dengan total kantor 5.165 unit yang tersebar di seluruh wilayah Indonesia  (BPS, 2024). Berdasarkan laporan keuangan tahun 2023, sepuluh bank yang memiliki aset jumbo di Indonesia diantaranya adalah:
Tabel 1 . Perusahaan Perbankan di Indonesia dengan Aset Terbesar No. Nama Bank Jumlah Asset 2023 (triliun) 1. Bank Mandiri Rp. 2.174,21 2. BRI Rp. 1.965,00 3. BCA Rp. 1.408,10 4. BNI Rp. 1.086,66 5. BTN Rp.    438,74 6. BSI Rp.    353,62 7. CHIMB Niaga Rp.    334,36 8. Bank Permata Rp.    257,44 9. OCBC NISP Rp.    249,75 10. Panin Rp.     222,01 Sumber : Respati & Djumena (2024)
* Corresponding author.
E-mail address : teguh.tesis@gmail.com
Tabel  di atas  menunjukkan  bahwa  dari  10  bank  terbesar di  Indonesia,  Bank  Mandiri merupakan  bank  dengan  asset terbesar  yaitu  sebesar  Rp.  2.174,21  triliun,  kemudian  disusul  BRI  dengan  total  asset  sebesar  Rp.  1.965,00  triliyun, BCA  dengan  total  asset  sebesar  Rp.  1.408,10  triliyun  dan  BNI  dengan  total  asset  sebesar  Rp.  1.086,66  triliun. Menurut  Hanafi  &  Halim  (2018)  peningkatan  aset  perusahaan  perbankan  di  Indonesia  disebabkan  beberapa  faktor diantaranya ukuran perusahaan, umur perusahaan, leverage , tingkat penjualan, dan perubahan laba di masa lalu.
Penelitian  ini  menggunakan  rasio  profitabilitas  (ROA,  ROE)  dan  kredit  macet  (NPL)  sebagai  variabel  yang mempengaruhi  pertumbuhan  laba  perbankan  besar  di  Indonesia.  Penelitian  tentang  keempat  variabel  tersebut  telah banyak  dilakukan  dan  memberikan  hasil  yang  berbeda-beda.  Menurut  Kasmir  (2012)  dan  (Ravasadewa  &  Fuadati, 2018) perusahaan dengan Return on asset (ROA) yang tinggi cenderung menghasilkan tingkat keuntungan lebih besar dibandingkan  perusahaan  dengan Return  on  asset (ROA) rendah  sebaliknya menurut  Merida  (2020)  serta  Bionda  & Mahdar (2017) menyatakan bawa Return on asset (ROA) tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan laba. Hal tersebut disebabkan perusahaan tidak dapat memaksimalkan penggunaan asset perusahaan untuk mendapatkan laba. Return on Equity (ROE) memiliki hubungan negatif dengan pertumbuhan laba. Artinya, jika Return on Equity (ROE) mengalami peningkatan   maka   akan   terjadi   penurunan   pada   pertumbuhan   laba   perusahaan.   Ini diakibatkan  karena adanya  tingkat  pengembalian  yang  besar    kepada  para  investor  atau pemegang  saham (Ravasadewa & Fuadati, 2018). Hal tersebut sejalan dengan hasil penelitian Nurul Amalia Kusoy (2020) yang menunjukkan bahwa Return on Equity (ROE) berpengaruh negatif signifikan terhadap pertumbuhan laba sedangkan hasil penelitian  Rahmadani et al. (2021)  dan  Priandini  (2021)  menyatakan  bahwa Non  Performing  Loan  (NPL) tidak  berpengaruh  terhadap pertumbuhan laba perusahaan.
Berdasarkan uraian di atas, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan laba pada sepuluh top perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sehingga diharapkan melalui penelitian ini perusahaan dapat memberikan informasi bagi perusahaan khususnya perusahaan perbankan dalam meningkatkan laba perusahaan.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  asosiatif  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  hubungan  antar  variabel  sehingga dapat  menafsirkan  permasalahan  yang  ada.  Metode  pengambilan  sampel  pada  penelitian  ini    adalah  dengan menggunakan purposive  sampling. Dari  perusahaan  perbankan  tercatat  di  Bursa  Efek  Indonesia,  peneliti  hanya memilih  perusahaan  dengan  model  terbesar.  Menurut  Respati  &  Djumena  (2024),  10  perbankan  dengan  modal terbesar adalah Bank Mandiri, BRI, BCA, BNI, BTN, BSI, CHIMB Niaga, Bank Permata, OCBC NISP  dan Panin. Data yang digunakan yaitu data sekunder berupa laporan lkeuangan top 10 perbankan tahun 2021-2023. Data laporan keuangan diperoleh dari www.idx.co.id. Analisis data dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 2.1. Analisis Regresi Linear Berganda
Data  yang  telah  dikumpul  kemudian  dianalisis  dengan  menggunakan  analisis  Regresi  Linear  Berganda  dengan bantuan software IBM SPSS 25.00. Berikut ini persamaan regresi yang digunakan:
PL = ɑ + β1ROA+ β2ROE + β3NPL + Ɛ
dengan:
PL : Pertumbuhan Laba ɑ : Konstanta β1, β2, β3 : Beta atau koefisien regresi variabel independen ROA : Return on Asset ROE : Return on Equity NPL : Non Performing Loan
Ɛ
: Standar error
2.2. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah data yang digunakan dalam penelitian terdistribusi normal. Untuk mendeteksi  normalitas  dilakukan  uji  Kolmogrov-Smirnov  test  sehingga  diketahui  apakah  dalam  model  regresi,
variabel  pengganggu  atau  residual  memiliki  distribusi  normal.  Pada  umumnya,  model  regresi  yang  baik  cenderung memiliki distribusi data normal atau mendekati normal (Ghozali, 2018).

## b. Uji Multikolineritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Multikolineritas dimana dapat dideteksi dengan melihat nilai Variance Inflation Factor (VIF) dan nilai Tolerance. Jika angka tolerance di atas 0,1 dan VIF < 10 dikatakan tidak terdapat gejala multikolinearitas sedangkan jika angka tolerance di bawah 0,1 dan VIF > 10 dikatakan terdapat gejalah multikolinearitas (Ghozali, 2018).

## c. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  menguji  terjadinya  perbedaan  varians  dari  nilai  residual  pada  suatu  periode pengamatan  ke  periode  pengamatan  yang  lainnya.  Model  regresi  yang  baik  adalah  bersifat  homoskedastisitas  atau tidak  terjadi  gejala  heteroskedastisitas.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan  melihat  grafik Scatterplot. Adapun ketentuan dalam metode grafik Scatterplot bila tidak terjadi gejala heteroskedastisitas yaitu jika titik-titik data menyebar diatas dan tidak mengumpul pada satu tempat dam tidak berpola (Ghozali, 2018).

## 2.3. Uji Hipotesis

## a. Uji Koefisien Determinasi
Koefisien  determinasi  pada  intinya  mengukur  seberapa  jauh  kemampuan  variabel  independen  dalam  menerangkan variasi  variabel  dependen.  Nilai  koefisien  determinasi  adalah  antara  nol  dan  satu,  atau  interval  antara  0  sampai  1. Nilai  R²  yang  kecil  berarti  kemampuan  variabelvariabel  independen  dalam  menjelaskan  variasi  variabel  dependen amat  terbatas  atau  sedikit.  Nilai  yang  mendekati  satu  variabel-variabel  independen  memberikan  hampir  semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Ghozali, 2018).

## b. Uji F
Uji F adalah uji yang digunakan untuk mengetahui pengaruh secara simultan antara variabel dependen dan variabel independent. Uji F dilihat dari nilai F hitung yang lebih besar dari F Tabel atau nilai signifikansi (p value) lebih besar dari 0,05 (Ghozali, 2018).

## c. Uji t
Uji t atau uji parsial bertujuan untuk mengetahui pengaruh secara individual (parsial) setiap variabel bebas terhadap variabel  terikat.  Pengambilan  keputusan  pada  uji  ini  dilakukan  dengan  melihat  nilai  signifikansi  (probabilitas). Penelitian  ini  menggunakan  nilai  signifikansi  5%  atau  0,05  sehingga  jika  P-value  (Sig)  ≤  0,05  maka  Ha  diterima. Artinya  ada  pengaruh  signifikan  variabel  independen  terhadap  pertumbuhan  laba.  Sebaliknya,  jika  P-value  (Sig)  ≥ 0,05  maka  Ho  diterima.  Artinya  ada  pengaruh  signifikan  variabel  independen  terhadap  pertumbuhan  laba  (Ghozali, 2018).

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil Penelitian
3.1.1. Analisis Statistik Deskriptif
Setelah dilakukan tabulasi data-data yang diperlukan dalam penelitian diperoleh gambaran mengenai nilai minimum, maksimum, mean dan standar deviasi dari masing-masing data variabel disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2 . Analisis Deskriptif N Minimum Maximum Mean Std. Deviation ROA 30 .10 4.03 2.1340 1.00868 ROE 30 .30 27.31 13.6650 6.89322 NPL 30 .10 1.32 .7027 .29362 PERTUMB_LABA 30 -.52 2.31 .3983 .48802
Sumber: Data diolah (2024).
Suryawan |  Daengku: Journal of Humanities and Social Sciences Innovation, 2024, 4(3): 508–515
Hasil  analisis  statistik  deskriptif  menunjukkan  bahwa  nilai  minimum Return  on  asset (ROA)  adalah  sebesar  0,10 dicapai  oleh  BNI  pada  tahun  2021  sedangkan  nilai  maksimum Return  on  asset (ROA)  adalah  sebesar  4,03  dicapai oleh  Bank  Mandiri  tahun  2023.  Hasil  analisis  statistik  deskriptif  menunjukkan  bahwa  nilai  minimum Return  on Equity (ROE) adalah  sebesar  0,30  dicapai  oleh  BNI  pada tahun  2021  sedangkan nilai maksimum Return  on  Equity (ROE) adalah sebesar 27,31 dicapai oleh Bank Mandiri tahun 2023. Hal ini menunjukkan bahwa Bank Mandiri dapat memaksimalkan  asset  yang  dimilikinya  untuk  memperoleh laba  sedangkan  BNI masih kurang  maksimal  kinerjanya karena  sebagai  bank  dengan tingkat asset terbesar ke-4  di  Indonesia,  BNI  memiliki  tingkat  profitabilitas  yang  lebih kecil  jika  dibandingkan perbankan  besar lain  yang memiliki  asset  lebih  kecil.  Adapun  pertumbuhan laba minimum adalah sebesar -0,052 di capai oleh BSI pada tahun 2023 sedangkan pertumbuhan laba maksimum adalah sebesar 2,31 dicapai  oleh  BNI  tahun  2021.  Tingginya  pertumbuhan  laba  BNI  disebabkan  oleh  rendahnya Non  Performing  Loan (NPL) atau  kredit  macetnya.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kinerja  manajemen  BNI  dalam  mengelola  kredit  sangat baik.

## 3.1.2. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah data yang digunakan dalam penelitian terdistribusi normal. Untuk mendeteksi  normalitas  dilakukan  uji  Kolmogrov-Smirnov  test  sehingga  diketahui  apakah  dalam  model  regresi, variabel  pengganggu  atau  residual  memiliki  distribusi  normal.  Pada  umumnya,  model  regresi  yang  baik  cenderung memiliki  distribusi  data  normal  atau  mendekati  normal  (Ghozali,  2018).  Hasil  uji  normalitas  penelitian  ini ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3 . One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 30 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation .37791540 Most Extreme Differences Absolute .156 Positive .112 Negative -.156 Test Statistic .156 Asymp. Sig. (2-tailed) .061 c
Sumber: Data diolah (2024).
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  nilai  Asymp.  Sig.  (2-tailed)  adalah  sebesar  0,061  >  0,05  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa data penelitian ini terdistribusi normal.

## 3.1.3. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Multikolineritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Multikolineritas dimana dapat dideteksi dengan melihat nilai Variance Inflation Factor (VIF) dan nilai Tolerance. Jika angka tolerance di atas 0,1 dan VIF < 10 dikatakan tidak terdapat gejala multikolinearitas sedangkan jika angka tolerance di bawah 0,1 dan VIF > 10 dikatakan terdapat gejalah multikolinearitas  (Ghozali, 2018). Hasil uji multikolineritas penelitian ini ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Uji Multikolinearitas
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF ROA .280 3.575 NPL .575 1.738 ROE .286 3.497
Sumber: Data diolah (2024).
Tabel  4 menunjukkan  bahwa nilai tolerance  >  0,10  dan nilai  VIF <  10  sehingga asumsi  multikolineritas terpenuhi. Artinya, data penelitian ini dikatakan tidak terdapat gejala multikolinearitas.

## b. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  menguji  terjadinya  perbedaan  varians  dari  nilai  residual  pada  suatu  periode pengamatan  ke  periode  pengamatan  yang  lainnya.  Model  regresi  yang  baik  adalah  bersifat  homoskedastisitas  atau tidak  terjadi  gejala  heteroskedastisitas.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan  melihat  grafik Scatterplot. Adapun ketentuan dalam metode grafik Scatterplot bila tidak terjadi gejala heteroskedastisitas yaitu jika titik-titik data menyebar diatas dan tidak mengumpul pada satu tempat dam tidak berpola (Ghozali, 2018). Hasil dari uji heteroskedastisitas adalah sebagai berikut:
Gambar 1 . Hasil Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Data diolah (2024).
Gambar  1  menunjukkan  titik-titik  yang  menyebar  dan  tidak  membentuk  suatu  pola  tertentu  sehingga  dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.

## 3.1.4. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi  linear  berganda  bertujuan  untuk  mencari  pengaruh  dari dua atau  lebih  variabel  independen/variabel bebas  (X)  terhadap  variabel  dependen/variabel  terikat  (Y).  Hasil  analisis  data  menggunakan  analisis  regresi  linier berganda ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Regresi Linier Berganda Variabel Unstandardized Coefficients B Std. Error (Constant) 1.129 .285 ROA .167 .139 NPL .030 .333 ROE -1.070 .358
Sumber: Data diolah (2024).
Berdasarkan output regresi pada Tabel 5, maka persamaan regresi pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Pertumbuhan Laba =  α + β1 ROA + β2 ROE + β3 NPL + e
Pertumbuhan Laba = 1,129 + 0,167 ROA + 0,030 ROE – 1,1070 NPL + e
Dari persamaan regresi, maka kesimpulan yang dapat dijelaskan adalah sebagai berikut:
a. Nilai  konstanta  (α)  sebesar  1,129  dengan  tanda  posistif  menyatakan  bahwa  apabila  variabel  ROE,  ROA,  dan NPL dianggap konstan maka nilai Y (Pertumbuhan Laba) adalah 1,129.
b. Nilai koefisien regresi variabel ROA (X1) sebesar 0,167 dengan tanda positif menunjukkan apabila tingkat ROA naik  satu  satuan  dengan  asumsi  variabel  bebas  lainnya  konstan,  maka  pertumbuhan  laba  akan  naik  sebesar 0,167.
c. Nilai  koefisien regresi  variabel  ROE  (X2)  sebesar  0,030 dengan tanda  positif  menyatakan  apabila  jika  tingkat ROE naik satu satuan dengan asumsi variabel bebas lainnya konstan, maka pertumbuhan laba akan naik sebesar 0,030.
d. Nilai  koefisien  regresi  variabel  NPL  (X3)  sebesar  1,1070  dengan  tanda  negatif  menyatakan  apabila  jika  NPL naik  satu  satuan  dengan  asumsi  variabel  bebas  lainnya  konstan,  maka  pertumbuhan  laba  akan  turun  sebesar 1,1070.

## 3.1.5. Uji F (Simultan)
Uji F adalah uji yang digunakan untuk mengetahui pengaruh secara simultan antara variabel dependen dan variabel independen. Uji F dilihat dari nilai F hitung yang lebih besar dari F Tabel atau nilai signifikansi (p value) lebih besar dari 0,05 (Ghozali, 2018). Hasil uji F penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6 . Hasil Uji F Model F Sig. 1 Regression 5.785 .004 b Residual
Total Sumber: Data diolah (2024).
Hasil  uji  F  menunjukkan  bahwa  nilai  F  hitung  sebesar  5,785  dengan  nilai  probabilitas  sebesar  0,004  <  0,05 menunjukkan  bahwa  secara  bersama-sama Return  on  asset (ROA), Return on Equity (ROE)     dan Non  Performing Loan (NPL) berpengaruh terhadap pertumbuhan laba perusahaan perbankan besar di Indonesia.

## 3.1.6. Analisis Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien  determinasi  pada  intinya  mengukur  seberapa  jauh  kemampuan  variabel  independen  dalam  menerangkan variasi  variabel  dependen.  Nilai  koefisien  determinasi  adalah  antara  nol  dan  satu,  atau  interval  antara  0  sampai  1. Nilai  R²  yang  kecil  berarti  kemampuan  variabelvariabel  independen  dalam  menjelaskan  variasi  variabel  dependen amat  terbatas  atau  sedikit.  Nilai  yang  mendekati  satu  variabel-variabel  independen  memberikan  hampir  semua informasi  yang  dibutuhkan  untuk  memprediksi  variasi  variabel  dependen  (Ghozali,  2018).  Hasil  analisis  koefisien determinasi penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7 . Hasil Koefisien Determinasi Model R R Square Adjusted R Square 1 .633 a .400 .331
Sumber: Data diolah (2024).
Hasil  analisis  koefisien  determinasi  menunjukkan  bahwa  nilai  R  square  (R 2 )  adalah  sebesar  0,400.  Artinya  40% pertumbuhan laba 10 bank besar di Indonesia dipengaruhi oleh ROA, ROE dan NPL sedangkan sisanya sebesar 60% dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang  tidak  diteliti.  Nilai  R  =  0,633  menunjukkan  bahwa  koefisien  korelasi  sebasar 63,3% yang menunjukkan bahwa ada hubungan yang kuat antara pertumbuhan laba dengan Return on asset (ROA), Non Performing Loan (NPL) dan Return on Equity (ROE).

## 3.1.7. Uji t (Parsial)
Uji t atau uji parsial bertujuan untuk mengetahui pengaruh secara individual (parsial) setiap variabel bebas terhadap variabel  terikat.  Pengambilan  keputusan  pada  uji  ini  dilakukan  dengan  melihat  nilai  signifikansi  (probabilitas). Penelitian  ini  menggunakan  nilai  signifikansi  5%  atau  0,05  sehingga  jika  P-value  (Sig)  ≤  0,05  maka  Ha  diterima. Artinya  ada  pengaruh  signifikan  variabel  independen  terhadap  pertumbuhan  laba.  Sebaliknya,  jika  P-value  (Sig)  ≥ 0,05  maka  Ho  diterima.  Artinya  ada  pengaruh  signifikan  variabel  independen  terhadap  pertumbuhan  laba  (Ghozali, 2018). Hasil uji t penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Uji t (Parsial) Variabel t-hitung p-value Keterangan ROA 1.205 0.239 Tidak berpengaruh NPL 0.091 0.928 Tidak berpengaruh ROE -2.989 0.006 Berpengaruh negatif dan signifikan
Sumber: Data diolah (2024).

## 3.2. Pembahasan
3.2.1. Pengaruh Return on asset (ROA)  terhadap pertumbuhan laba perbankan
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa Return  on  asset (ROA)  tidak  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  laba. Artinya tinggi rendahnya Return on asset (ROA) sama sekali tidak mempengaruhi pertumbuhan laba perbankan besar di  Indonesia.  Hal  tersebut  bisa  jadi  disebabkan  perusahaan tidak memanfaatkan  asset-asetnya  secara maksimal  atau kurang  efektif  dan  banyak  terjadi  kredit  macet.  Dengan  demikian,  hipotesis  pertama  penelitian  ini  ditolak.  Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan teori (Kasmir, 2012) yang menyatakan bahwa Return on asset (ROA) yang tinggi mampu  menghasilkan  tingkat  keuntungan  lebih  besar  dibandingkan  perusahaan  dengan Return  on  asset (ROA) rendah.  Hasil  penelitian  ini  juga tidak  sejalan  dengan hasil penelitian  Merida  (2020)  dan hasil  penelitian  Bionda  & Mahdar (2017) yang menyatakan bawa Return on asset (ROA) tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan laba.
3.2.2. Pengaruh  Return on Equity (ROE) terhadap pertumbuhan laba perbankan
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa Return  on  Equity (ROE)  berpengaruh  negative  signifikan  terhadap pertumbuhan  laba  perbankan  besar  di  Indonesia.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  perbankan  besar  di  Indonesia  belum mampu mengelola modal  yang  tersedia  secara  efisien  untuk  menghasilkan  laba atau pola investasi perusahaan yang  masih  belum  tepat  dan  masih  banyak  yang  mengganggur.  Dengan  demikian,  hipotesis  kedua  penelitian  ini diterima. Hasil penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian Nurul Amalia Kusoy (2020) dan penelitian (Ravasadewa &  Fuadati,  2018)  yang  menyatakan  bahwa Return  on  Equity (ROE)  berpengaruh  negative  signifikan  terhadap pertumbuhan laba.

## 3.2.3. Pengaruh Non Performing Loan (NPL) terhadap pertumbuhan laba perbankan
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Non Performing Loan (NPL) tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan laba perusahaan perbankan besar di Indonesia. Pada umumnya, bank yang memiliki tingkat Non Performing Loan (NPL) yang  tinggi  cenderung  memiliki  pertumbuhan  laba  yang rendah  karena  kredit macet tersebut  akan  mengurangi laba yang  didapatkan  perusahaan.  Tidak  berpengaruhnya Non  Performing  Loan  (NPL) terhadap  pertumbuhan  laba perbankan besar di Indonesia bisa jadi disebabkan pada masa Covid-19 perusahaan menerapkan sistem restrukturisasi kredit. Restrukturisasi pinjaman adalah metode yang digunakan oleh peminjam dan pemberi pinjaman individu untuk menghindari  gagal  bayar  utang  lancar  dengan  menegosiasikan  persyaratan  pinjaman  yang  dapat  dilakukan  dengan mengurangi angsuran bulanan yang disamakan (EMI) pinjaman, memperpanjang jangka waktu pembayaran pinjaman dan  mengubah  tingkat  bunga  yang  telah  disepakati  sebelumnya.  Dengan  demikian,  hipotesis  ketiga  penelitian  ini diterima. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Rahmadani et al. (2021) dan hasil penelitian Priandini (2021) yang menyatakan bahwa Non Performing Loan (NPL) tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan laba perusahaan.
3.2.4. Pengaruh  Return  on  asset  (ROA),  Return  on  Equity  (ROE)  dan  Non  Performing  Loan  (NPL)  terhadap pertumbuhan laba perbankan
Secara  Bersama-sama Return  on  asset (ROA), Return  on  Equity (ROE)    dan Non  Performing  Loan (NPL) berpengaruh terhadap pertumbuhan laba perbankan. Hal tersebut ditunjukkan melalui hasil uji F menunjukkan bahwa nilai F hitung sebesar 5,785 dengan nilai probabilitas sebesar 0,004 < 0,05 menunjukkan bahwa secara bersama-sama Return  on  asset (ROA), Return  on  Equity (ROE)      dan Non  Performing  Loan  (NPL) berpengaruh  terhadap pertumbuhan  laba  perusahaan  perbankan  besar  di  Indonesia.  Adapun  besarnya  pengaruh  ketiga  variabel  tersebut terhadap  pertumbuhan  laba  adalah  sebesar  40%  yang  ditunjukkan  melalui  nilai  R  square  (R 2 ).  Artinya  40% pertumbuhan laba 10 bank besar di Indonesia dipengaruhi oleh ROA, ROE dan NPL sedangkan sisanya sebesar 60% dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang  tidak  diteliti.  Nilai  R  =  0,633  menunjukkan  bahwa  koefisien  korelasi  sebasar 63,3% yang menunjukkan bahwa ada hubungan yang kuat antara pertumbuhan laba dengan Return on asset (ROA), Non  Performing  Loan  (NPL) dan Return  on  Equity (ROE).  Dengan  demikian,  hipotesis  keempat  penelitian  ini diterima.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  yang  dilakukan,  kesimpulan  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  Return  on  Asset  (ROA)  tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba perbankan di Indonesia, yang ditunjukkan oleh nilai p-value sebesar  0,239,  lebih  besar  dari  batas  signifikan  0,05.  Sementara  itu,  Return  on  Equity  (ROE)  berpengaruh  negatif secara signifikan terhadap pertumbuhan laba perbankan di Indonesia, dengan nilai p-value sebesar 0,006 yang lebih kecil  dari  batas  signifikan  0,05.  Sedangkan  Non  Performing  Loan  (NPL)  juga  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap pertumbuhan laba, yang ditunjukkan oleh nilai p-value sebesar 0,928, lebih besar dari batas signifikan 0,05. Kesimpulan  ini  menegaskan  bahwa  dari  tiga  variabel  yang  diteliti,  hanya  ROE  yang  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap pertumbuhan laba perbankan di Indonesia, namun pengaruhnya bersifat negatif.

## References
Bionda, A. R., & Mahdar, N. M. (2017). Pengaruh Gross Profit Margin (GPM), Net Profit Margin (NPM), Return On Asset  (ROA),  dan  Return  On  Equity  (ROE)  Terhadap  Pertumbuhan  Laba  Pada  Perusahaan  Property  Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) Periode 2012-2016. Jurnal Bisnis Dan Komunikasi , 4 (1), 10–16.
BPS. (2024). Jumlah Bank dan Kantor Bank (Unit), 2023 . 1 Maret.
Ghozali,  I.  (2018). Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  25 .  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro.
Hanafi, M. M., & Halim, A. (2018). Analisis Laporan Keuangan (Edisi Keli). UPP AMP YKPN.
Ismail. (2018). Manajemen Perbankan: Dari Teori Menuju Aplikasi (Edisi Pert). Prenada Media.
Kasmir. (2012). Analisis Laporan Keuangan . PT. Raja Grafindo Persada.
Merida. (2020). Pengaruh Return on Asset (ROA), Return on Equity (ROE), Dan Net Profit Margin (NPM) Terhadap Pertumbuhan Laba Pada Perusahaan Sektor Industri Barang Konsumsi Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode Tahun 2019-2021. Jurnal Penelitian, Pengembangan Ilmu Manajemen Dan Akuntansi , 24 (11), 2790– 2805.
Nurul  Amalia  Kusoy,  M.  P.  P.  (2020).  PENGARUH  PROFITABILITAS,  LEVERAGE  DAN  RASIO  AKTIVITAS TERHADAP  PERTUMBUHAN  LABA  Maswar  Patuh  Priyadi  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  Indonesia (STIESIA) Surabaya. Jurnal Ilmu Dan Riset Akuntansi , 9 (5), 1–20.
Priandini,  M.  (2021). Analisis  Tingkat  Kesehatan  Bank  Terhadap  Pertumbuhan  Laba  Dengan  Menggunakan Pendekatan Risk Based Bank Rating ( RBBR ) . 1–10.
Rahmadani, Y., Andriana, I., & Husni Thamrin, K. M. (2021). Analisis Faktor-faktor Pertumbuhan Laba pada Sektor Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Al-Kharaj : Jurnal Ekonomi, Keuangan & Bisnis Syariah , 4 (1), 162–177. https://doi.org/10.47467/alkharaj.v4i1.554
Ravasadewa,  R.  P.,  &  Fuadati,  S.  R.  (2018).  Pengaruh  Rasio  Keuangan  Terhadap  Pertumbuhan  Laba  Pada Perusahaan Batubara Di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Ilmu Dan Riset Manajemen , 7 (5), 1–15.
Respati, A. R., & Djumena, E. (2024). Daftar 10 Besar Bank dengan Aset Jumbo di Indonesia . Kompas.Com.