## ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PROFITABILITAS
BANK MALUKU MALUT PADA MASA PANDEMI COVID-19
Roberto Akyuwen 1) , Marthin Nanere 2) , dan Suwandi 3)
1) dan 3) Universitas Pancasakti Tegal, akyuwenroberto@gmail.com
2) LaTrobe University Melbourne, m.nanere@latrobe.edu.au

## ABSTRACT
The  corona  virus  diseases  2019  (Covid-19)  has  spread  widely  in  Indonesia  since  the  beginning  of 2020.  Until  recently,  this  pandemic  has  gradually  disturbed  the  whole  social  and  economic  sectors including  banking  industry.  Bankers  are  facing  various  challenges  and  uncertainties  in  sustaining their  businesses  and  simultaneously  anticipating  the  better  situation  in  the  future.  This  research  is aimed to identify the impact of capital adequacy, loan distribution, and efficiency on the profitability of  Bank  Maluku  Malut  in  the  Covid-19  pandemic  period.  This  bank  is  basically  categorized  as  a commercial bank. However, it also being recognized as a regional development bank. In total, there were 26 regional development banks in Indonesia. All financial data of Bank Maluku Malut which are required  for  analysis  in  this  research  are  gathered  from  the  Indonesia  Financial  Services  Authority (OJK). These data were analyzed using a multiple linear regression model. It was found that the loan distribution has a significant and positive influence on the profitability. Meanwhile, the efficiency has a  significant  but  negative  impact  on  the  profitability.  The  other  finding  is  that  the  capital  adequacy has no impact on the bank’s profitability.

## ABSTRAK
Virus  Covid-19  telah  menyebar  secara  luas  di  Indonesia  sejak  awal tahun  2020.  Pandemi  ini  hingga sekarang  secara  bertahap  telah  mengganggu  seluruh  sektor  sosial  dan  ekonomi,  termasuk  industri perbankan.  Para  bankir  menghadapi  berbagai  tantangan  dan  ketidakpastian  dalam  mempertahankan keberlangsungan bisnis mereka dan secara bersamaan mengantisipasi situasi yang lebih baik di masa yang  akan  datang.  Penelitian  ini  ditujukan  untuk  mengidentifikasi  dampak  kecukupan  modal, distribusi  pinjaman,  dan  efisiensi  terhadap  profitabilitas  Bank  Maluku  Malut  pada  periode  pandemi Covid-19. Bank ini pada dasarnya dikategorikan sebagai suatu bank komersial. Akan tetapi, bank ini juga  dikenal  sebagai  suatu  bank  pembangunan  daerah.  Secara  keseluruhan  terdapat  26  bank pembangunan daerah di seluruh Indonesia. Semua data keuangan Bank Maluku Malut yang diperlukan untuk  analisis  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK).  Data  ini  dianalisis menggunakan suatu model regresi linier berganda. Ditemukan bahwa distribusi pinjaman berpengaruh signifikan dan positif terhadap profitabilitas. Sementara itu, efisiensi memberikan dampak signifikan, namun  negatif,  terhadap  profitabilitas.  Temuan  lainnya  adalah  bahwa  kecukupan  modal  tidak berpengaruh terhadap profitabilitas Bank Maluku Malut.
Kata kunci : Bank Maluku Malut; distribusi pinjaman;  efisiensi; kecukupan modal; profitabilitas.

## 1. PENDAHULUAN
Bank  merupakan  salah  satu  jenis  lembaga jasa  keuangan  yang  berperan  sangat  penting  di dalam  mendukung  perekonomian  di  semua negara  di  dunia,  termasuk  di  Indonesia.  Bank memainkan  perannya  di  dalam  perekonomian melalui  fungsi  intermediasi,  yaitu  memediasi berlangsungnya  berbagai  bentuk  transaksi keuangan  di  antara  berbagai  pihak.  Wijaya (2021)  menyatakan  bahwa  lembaga  perbankan sebagai bagian dari sistem keuangan mempunyai  fungsi  vital  untuk  menumbuhkan
dan  mengembangkan  ekonomi  suatu  negara. Selanjutnya  Mahmoudabadi  dan  Emrouznejad (2019)  dalam  Ristanto  (2021)  menegaskan bahwa  kinerja  bank  di  negara  manapun merupakan  faktor  kunci  dalam  pertumbuhan dan  perkembangan  ekonomi.  Dengan  perannya yang  demikian  vital  tersebut,  maka  kondisi kesehatan  dan  kinerja  suatu  bank,  seperti profitabilitas,  menjadi  sangat  penting  untuk dijaga.  Profitabilitas  yang  memadai  akan memungkinkan  bank  untuk  mengembangkan bisnis dengan baik, sehingga dapat memperluas
jangkauan layanan dan meningkatkan kepercayaan masyarakat.
Upaya  industri  perbankan  di  Indonesia untuk  meningkatkan  daya  saingnya  agar  dapat terus    tumbuh  mendapatkan  gangguan  yang serius  dengan  hadirnya  Covid-19  sejak  awal tahun  2020.  Aviliani  (2020)  menyajikan  data yang menunjukkan bahwa keuangan merupakan salah  satu  sektor  yang  paling  terdampak  oleh pandemi  Covid-19,  selain  pariwisata,  otomotif, transportasi, konstruksi dan perumahan, manufaktur,  serta  minyak  dan  gas  bumi. Sebaliknya, sektor kesehatan, teknologi, pertanian,  dan  ritel  justru  mendapatkan  banyak manfaat.
Untuk  meredam  dampak  negatif  dari Covid-19  terhadap  industri  perbankan,  maka Bank Indonesia maupun Otoritas Jasa Keuangan  (OJK)  telah  menerbitkan  sejumlah kebijakan.  Bank  Indonesia  misalnya  telah melakukan quantitative easing dengan membeli surat berharga negara (SBN) di pasar sekunder. Selain  itu,  Bank  Indonesia  juga  menurunkan giro  wajib  minimum  (GWM)  dan  tidak memberlakukan tambahan giro untuk pemenuhan  rasio  intermediasi  makroprudensial (RIM).  Lebih  jauh  lagi,  Bank  Indonesia  telah memperkuat  operasi  moneter  dan  pendalaman pasar  keuangan  syariah  serta  mendorong percepatan implementasi ekonomi dan keuangan  digital  melalui  kolaborasi  antarbank dan financial technology (fintech) kepada usaha mikro,  kecil,  dan  menengah  (UMKM)  serta masyarakat.  Sedangkan  OJK  memfokuskan pada  kebijakan  restrukturisasi  kredit  dalam bentuk  penurunan  suku  bunga,  perpanjangan jangka  waktu,  pengurangan  tunggakan  pokok, pengurangan  tunggakan  bunga,  penambahan fasilitas  kredit,  dan  konversi  kredit  menjadi penyertaan modal.
Menurut Ihsan dan Hosen (2021), sepanjang tahun 2020-2021 merupakan  periode waktu yang menantang bagi industri perbankan nasional.  Dampak  negatif  Covid-19  terhadap sektor  keuangan,  dan  khususnya  kinerja perbankan,  antara  lain  dapat  dilihat  dari menurunnya  permodalan  dan  jumlah  kredit yang  disalurkan,  meningkatnya  pangsa  kredit yang  bermasalah,  memburuknya  efisiensi,  dan berkurangnya  laba.  Heru  Kristiana,  Kepala Eksekutif  Pengawas  Perbankan  OJK  (2020) memaparkan  bahwa  tekanan  terhadap  risiko kredit  masih  merebak  pada  awal  merebaknya Covid-19 dan akan terus meningkat pada bulan- bulan berikutnya. Ditambahkan bahwa
likuiditas  masih  relatif  memadai,  namun  akan mengalami tekanan seiring dengan melambatnya cashflow yang  bersumber  dari debitur sebagai dampak kebijakan restrukturisasi kredit.
Dampak  negatif  Covid-19  juga  merambah semua  Bank  Pembangunan  Daerah  (BPD), sehingga  dapat  mengganggu  kontribusinya  di daerah. Suatu BPD dalam menjalankan kegiatannya dituntut untuk setiap saat meningkatkan  peran  dan  kinerjanya  dalam mendukung  pembangunan  daerah,  khususnya pembangunan ekonomi (Saragih, 2017). Ditambahkan  bahwa  kehadiran  BPD  sampai saat ini masih diperhitungkan dalam menggerakkan  perekonomian,  terutama  dalam pembiayaan  pembangunan  di  daerah.  Dalam faktanya,  semua  BPD,  termasuk  Bank  Maluku Malut, harus bersaing dengan bank-bank lain di daerah,  seperti  bank  yang  berbentuk  Badan Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  maupun  bank swasta.
Fenomena tersebut telah mendorong banyak  peneliti  yang  menggunakan  kinerja BPD  sebagai  obyek  studi.  Sebagai  contoh, Kristanto  (2012)  telah  menggunakan  CAMEL yang  terdiri  dari  modal,  kualitas  aset, manajemen,  pendapatan,  dan  likuiditas  untuk mengukur kinerja BPD di Indonesia. Sementara Kartika dkk (2020) telah menganalisis indikator capital  adequacy  ratio (CAR), return  on  asset (ROA),  dan loan  to  deposit  ratio (LDR)  untuk mengevaluasi  kinerja  BPD.  Pada  penelitian lainnya,  Abidin  dan  Endri  (2017),  Karsinah (2007),  Rabbani  (2014),  serta  Wijatmoko (2011)  telah  menganalisis  efisiensi  teknis  BPD untuk meningkatkan fungsi intermediasi perbankan bagi bank berukuran relatif kecil dan menengah. Sedangkan Quthni (2014) mengamati  rasio-rasio  keuangan  yang  meliputi modal,  aset,  rentabilitas,  dan  likuiditas  untuk mengoptimalkan  kinerja  dan  Kesehatan  BPD. Adapun  Ropik  (2016)  membandingkan  kinerja keuangan  di  antara  BPD  dengan  bank  umum swasta nasional (BUSN).
Selain  studi-studi  empirik  tersebut,  masih terdapat  pula  sejumlah  peneliti  yang  secara khusus mengamati faktor-faktor yang mempengaruhi  profitabilitas  bank  umum  di Indonesia.  Para  peneliti  yang  dimaksud diantaranya    adalah  Arimi  dan  Mahfud  (2012), Dalimunthe  dan  Novryanti  (2017),  Dermawan dan  Desiana  (2019),  Efendi  dan  Fermayani (2018),  Fajriana  dkk  (2021),  Jufriadi  dan Rasyid  (2019),  Mulyani  dan  Agustinus  (2021),
Nurhasanah  (2018),  Sagala  (2017),  Soekapdjo (2020), Soetjiati dan Mais (2019), Suci (2021), Sugiarto  dan  Lestari  (2017),  Sukarno  dan Syaichu (2006), Sutriani dan Fermayani (2018), serta Wijaya (2021).
Studi-studi  tersebut  hampir  seluruhnya menggunakan  dua  alternatif  rasio  keuangan sebagai indikator profitabilitas bank, yaitu ROA dan return  on  equity (ROE).  Hanya  Sugiarto dan Lestari yang menggunakan pula net interest margin (NIM),  selain  ROA  dan  ROE,  untuk mewakili  profitabilitas  bank.  Para  peneliti selanjutnya  berupaya  menemukan  berbagai faktor  yang  diduga  berpengaruh  signifikan terhadap  profitabilitas  bank  umum.  Faktor- faktor ini dapat bersumber dari internal maupun eksternal  bank.  Faktor  internal  antara  lain berupa  CAR, non-performing  loan (NPL), net interest margin (NIM), LDR, dana pihak ketiga (DPK),  dan  biaya  operasional  pendapatan operasional (BOPO). Sedangkan faktor eksternal  yang  digunakan  terdiri  atas  tingkat bunga  kredit,  produk  domestik  bruto  (PDB), produk  domestik  regional  bruto  (PDRB), inflasi, kurs,
Selain  di  Indonesia,  penelitian  yang bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  berbagai faktor  yang  mempengaruhi  profitabilitas  bank umum  konvensional  juga  telah  dilakukan  di berbagai negara. Alshatti (2016) misalnya, telah meneliti  pengaruh  ukuran  aset,  modal,  dan struktur  keuangan  terhadap  ROA  dan  ROE bank  komersial  di  Yordania.  Sedangkan  Jeris (2021)  menggunakan  ukuran  aset,  BOPO, modal, penyaluran kredit, simpanan, dan kredit bermasalah,  pangsa  pasar,  PDB,  dan  inflasi sebagai  variabel  independen  untuk  mengetahui pengaruhnya  terhadap  ROA  dan  ROE  bank komersial  di  Bangladesh.  Di  samping  kedua penelitian  tersebut,  masih terdapat  pula  banyak penelitian  lainnya  tentang  profitabilitas  bank komersial  di  berbagai  negara,  seperti  Jilenga dan  Luanda  (2021)  di  Tanzania,  Kawshala  dan Panditharathna  (2017)  di  Srilanka,  Koroleva dkk  (2021)  di  Cina,  serta  Kryziu  dan  Hoxha (2021) di Eropa.
Penelitian  ini  akan  menggunakan  ROA sebagai representasi profitabilitas bank, dengan faktor-faktro  yang  mempengaruhinya  terdiri atas  CAR,  LDR,  dan  BOPO.  Obyek  penelitian adalah  Bank  Maluku  Malut  yang  merupakan salah satu BPD yang berkantor pusat di Ambon. Meskipun  variabel-variabel  yang  digunakan masih  sama  dengan  kebanyakan  penelitian lainnya, namun data sekunder yang
dikumpulkan pada periode masih berlangsungnya  Covid-19,  sehingga  menarik untuk dianalisis.
Secara akademis, penelitian ini akan memberikan kontribusinya dengan memperkaya khazanah  penelitian  empirik  mengenai  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  profitabilitas  suatu bank.  Pemilihan  ROA  sebagai  representasi profitabilitas pada dasarnya mengikuti mainstream penelitian  empirik  selama  ini, sehingga akan mempertegas relevansi penggunaan  indikator  ini.  Adapun  pemilihan BPD  Maluku  Malut  sebagai  suatu  obyek penelitian  juga  merupakan  hal  yang  menarik, karena bank ini berkedudukan di wilayah timur Indonesia. Penelitian mengenai bank-bank yang berkedudukan di wilayah timur dirasakan masih sangat  terbatas.  Terlebih  lagi  dengan  kondisi pandemi  Covid-19  yang  merupakan  situasi yang  dapat  dikatakan  tidak  normal  dalam perjalanan kinerja suatu bank. Dengan demikian akan  dapat  diidentifikasi  ada  tidaknya  dampak dari faktor-faktor yang berpengaruh pada situasi krisis, dibandingkan penelitian-penelitian sebelumnya  yang  mengkaji  kinerja  bank  pada situasi normal.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Profitabilitas  suatu  bank  dapat  dimaknai sebagai  kemampuan  bank  yang  bersangkutan untuk  memperoleh  laba  atau  keuntungan. Secara  empiris  cukup  banyak  peneliti  yang telah  menggunakan  ROA  untuk  mengukur tingkat  profitabilitas  bank.  Hal  ini  disebabkan ROA merupakan suatu formula untuk menghitung pemanfaatan modal oleh manajemen bank untuk mendapatkan keuntungan  dalam  periode  tertentu.  Semakin tinggi  ROA,  maka  semakin  besar  pula keuntungan  bank.  Alasan  ini  jugalah  yang membuat  regulator  perbankan  di  Indonesia, yaitu  Bank  Indonesia  dan  OJK  menggunakan ROA sebagai suatu indikator untuk merepresentasikan pencapaian profitabilitas dan sekaligus kinerja suatu bank umum.
Formula  yang  lazim  digunakan  untuk menghitung ROA adalah:
…..…    (1)
Profitabilitas  bank  secara  teoritis  sangat dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  internal  yang terkait  dengan  sumber  daya  dan  operasional bank,  di  samping  faktor-faktor  eksternal  yang berada di luar kendali manajemen bank.
Sesuai  dengan  peran  utamanya  dalam intermediasi  keuangan,  bank  menjalankan fungsi dasar berupa penyimpanan dana masyarakat  dan  menyalurkan  pinjaman  kepada pihak-pihak  yang  membutuhkan.  Selain  itu, masih  terdapat  fungsi-fungsi  tambahan  lainnya yang dijalankan bank, seperti sistem pembayaran  dan  lain  sebagainya.  Untuk menjalankan  fungsi-fungsi  tersebut  dengan optimal,  bank  membutuhkan  modal  yang memadai  serta  perluasan  aktivitas  bisnis  dan jangkauan  nasabah,  seperti  penyaluran  kredit. Bank memerlukan pula peningkatan efisiensi.
Pemenuhan  kebutuhan  permodalan  pada suatu bank tergambar dari CAR yang rumusnya merupakan  pembagian  antara  modal  dengan Aset  Tertimbang  Menurut  Risiko  (ATMR) dikalikan serratus persen.
…...………………   (2)
Kecukupan  modal  diasumsikan  menjadi  hal yang sangat fundamental bagi suatu bank dalam meningkatkan  daya  saingnya.  Oleh  karena  itu, OJK senantiasa mendorong bank-bank, termasuk  BPD,  agar  mampu  meningkatkan permodalannya  dari  waktu  ke  waktu.  Bank Maluku  Malut  diketahui  menjadi  salah  satu bank  yang  masih  memiliki  modal  inti  yang relatif  kecil  jika  dibandingkan  dengan  bank- bank umum konvensional lainnya di Indonesia.
Hipotesis 1 yang akan diuji pada penelitian ini adalah  kecukupan  modal  (CAR)  berpengaruh terhadap profitabilitas bank (ROA).
Selanjutnya  untuk  mengukur  kemampuan suatu bank dalam menyalurkan kredit lazimnya digunakan LDR dengan rumus sebagai berikut:
….   (3)
Penyaluran kredit hingga saat ini masih menjadi unsur  utama  dari  mayoritas  bank,  khususnya bank-bank yang berukuran menengah dan kecil. Sedangkan  bank-bank  yang  berukuran  relatif besar pada umumnya telah mampu mengembangkan komponen pendapatan berbasis fee atau non-interest  income dengan lebih baik.
Hipotesis  2 yang akan diuji pada penelitian ini adalah  penyaluran  kredit  (LDR)  berpengaruh terhadap profitabilitas bank (ROA).
Efisiensi  menjadi  faktor  yang  tidak  kalah pentingnya bagi kinerja bank, khususnya  untuk meningkatkan  profitabilitas.  Faktor  ini  dalam praktiknya  diukur  melalui  indikator  BOPO yang formulanya adalah:
….   (4)
BOPO  seringkali  dijadikan  sebagai  tolok  ukur untuk  kemampuan  manajemen  suatu  bank dalam  mengelola  operasionalnya.  Rasio  BOPO yang  besar  mengindikasikan  pengelolaan  bank yang  dilakukan  secara  boros,  dan  sebaliknya, rasio BOPO yang kecil menandakan pengelolaan bank secara efisien.
Hipotesis  3 yang akan diuji pada penelitian ini adalah  efisiensi  (BOPO)  berpengaruh  terhadap profitabilitas bank.

## 3. METODOLOGI
Penelitian ini  berdasarkan tujuannya  dapat dikategorikan sebagai suatu penelitian eksplanasi.  Di  dalam  penelitian  eksplanasi, beberapa  variabel  independen  digunakan  untuk menjelaskan  variabel  dependen.  Profitabilitas yang  diwakili  oleh  ROA  sebagai  variabel dependen dijelaskan oleh tiga variabel independen,  yaitu  CAR,  LDR,  dan  BOPO. CAR  merepresentasikan  kecukupan  modal, sedangkan  LDR  dan  BOPO  masing-masing mewakili  aspek  pendistribusian  pinjaman  dan efisiensi bank.
Data  yang  dikumpulkan  adalah  data sekunder  runtut  waktu (time  series) yang bersifat  bulanan  berupa  ROA,  CAR,  LDR,  dan BOPO Bank Maluku Malut pada periode waktu Januari  2020  hingga  Juni  2021  (13  bulan). Semua data tersebut bersumber dari OJK.
Pengaruh CAR, LDR, dan BOPO terhadap ROA  dihubungkan  di  dalam  suatu  model regresi linier berganda (multiple linear regression) berikut ini.
y t = α 0 + α 1 x 1t + α 2 x 2t + α 3 x 3t + ε t ……..... (5)
di mana: y = ROA; x 1 = CAR; x 2 = LDR; x 3 = BOPO; ε = error term ; dan t = waktu (bulanan).
Penggunaan regresi linier berganda terutama  dilandasi  oleh  alasan  bahwa  cara analisis  ini  dapat  mengidentifikasi  pengaruh dari  setiap  variabel  independen  terhadap variabel  dependen,  baik  secara  parsial  maupun simultan.  Hal  ini  dimungkinkan,  karena  semua
variabel  independen  dapat  dilibatkan  sekaligus di  dalam  model  regresi,  tidak  seperti  halnya regresi linier sederhana (single linear regression) yang  hanya  meggunakan  masing- masing satu variabel dependen dan satu variabel independen.
Sebelum  persamaan  (5)  dapat  diestimasi, maka  perlu  dilakukan  pengujian  asumsi  klasik yang meliputi
uji normalitas,
heteroskedastisitas,
otokorelasi,
dan multikolinieritas.  Uji  normalitas  dilakukan dengan  menggunakan  histogram  (Jarqua-Bera), sedangkan uji heteroskedastisitas menggunakan Glejser.  Selanjutnya,  uji  otokorelasi  ditempuh dengan  menggunakan Breusch-Godfrey  Serial Correlation  LM  Test ,  dan  uji  multikolinieritas menggunakan  indikator Variance  Inflation Factors (VIF).
Apabila model regresi linier berganda telah lolos semua uji asumsi klasik, maka selanjutnya dapat  digunakan  nilai  probabilitas  untuk melihat  signifikansi  pengaruh  setiap  variabel independen  terhadap  variabel  dependen  (pada tingkat kepercayaan 5 persen atau 0,05).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Model  regresi  linier  berganda  yang digunakan  pada  awalnya  tidak  lolos  uji otokorelasi  dan  multikolinieritas,  sehingga perlu  dilakukan  pendekatan first  difference . Model  yang  telah  disesuaikan  diketahui  dapat lolos  semua  uji  klasik  sebagaimana  disajikan pada gambar dan tabel-tabel berikut ini.
0 1 2 3 4 5 6 7 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 Series: Residuals
Sample 2020M02 2021M06 Observations 17 Mean 1.31e-17 Median -0.013656 Maximum 0.245529 Minimum -0.305550 Std. Dev. 0.124255 Skewness -0.411571 Kurtosis 3.895222 Jarque-Bera 1.047615
Probability 0.592261
Sumber: Diolah, 2021.

## Gambar 1. Hasil Uji Normalitas
Nilai  probabilitas  yang  dihasilkan  lebih  besar dari 0,05, sehingga data yang digunakan dalam model  regresi  linier  berganda  berdistribusi normal.  Data  yang  telah  berdistribusi  normal memenuhi  kriteria  untuk  dilakukannya  analisis lebih lanjut.

## Tabel 1. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedasticity Test: Glejser Null hypothesis: Homoskedasticity F-statistic 1.075102     Prob. F(3,13) 0.3937 Obs*R-squared 3.379301     Prob. Chi-Square(3) 0.3368 Scaled explained SS 3.488272     Prob. Chi-Square(3) 0.3223 Test Equation:
Dependent Variable: ARESID Method: Least Squares Date: 09/23/21   Time: 11:27 Sample: 2020M02 2021M06
Included observations: 17 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.092864 0.021581 4.303111 0.0009 D(CAR) 0.014628 0.020103 0.727659 0.4797 D(LDR) -0.001027 0.002354 -0.436231 0.6698 D(BOPO) 0.008369 0.005792 1.444834 0.1722 R-squared 0.198782     Mean dependent var 0.086043 Adjusted R-squared 0.013886     S.D. dependent var 0.087024 S.E. of regression 0.086417     Akaike info criterion -1.856932 Sum squared resid 0.097083     Schwarz criterion -1.660882 Log likelihood 19.78392     Hannan-Quinn criter. -1.837444 F-statistic 1.075102     Durbin-Watson stat 1.652371 Prob(F-statistic) 0.393719 Sumber: Diolah, 2021.
Dari  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  nilai probabilitas  Chi-square  yang  dihasilkan  lebih besar dari 0,05, sehingga dapat dikatakan tidak terjadi  gejala  heteroskedastisitas  pada  model regresi linier berganda yang digunakan.

## Tabel 2. Hasil Uji Otokorelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lags F-statistic 0.427159     Prob. F(2,11) 0.6627 Obs*R-squared 1.225157     Prob. Chi-Square(2) 0.5420 Test Equation: Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 09/23/21   Time: 11:29
Sample: 2020M02 2021M06 Included observations: 17 Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.001733 0.036465 0.047534 0.9629 D(CAR) -0.008778 0.036044 -0.243523 0.8121 D(LDR) -0.001566 0.004491 -0.348721 0.7339 D(BOPO) -0.001364 0.010181 -0.133982 0.8958 RESID(-1) -0.014794 0.330315 -0.044787 0.9651 RESID(-2) 0.317125 0.345088 0.918966 0.3778 R-squared 0.072068     Mean dependent var 1.31E-17 Adjusted R-squared -0.349719     S.D. dependent var 0.124255 S.E. of regression 0.144356     Akaike info criterion -0.762508 Sum squared resid 0.229224     Schwarz criterion -0.468433
Log likelihood 12.48132     Hannan-Quinn criter. -0.733277 F-statistic 0.170864     Durbin-Watson stat 1.944638 Prob(F-statistic) 0.968087

## Sumber: Diolah, 2021.
Hasil  uji  otokorelasi  menunjukkan  nilai probabilitas  Chi-square  yang  lebih  besar  dari 0,05, sehingga tidak terjadi gejala otokorelasi.

## Tabel 3. Hasil Uji Multikolinieritas
Variance Inflation Factors Date: 09/23/21   Time: 11:30
Sample: 2020M01 2121M06 Included observations: 17 Coefficient  Uncentered  Centered Variable Variance VIF VIF C 0.001185 1.060174 NA D(CAR) 0.001028 1.019405 1.018760 D(LDR) 1.41E-05 1.108832 1.107155 D(BOPO) 8.54E-05 1.177429 1.126880

## Sumber: Diolah, 2021.
Nilai Centered  VIF untuk  ketiga  variabel independen  diketahui  lebih  kecil  dari  10, sehingga  dapat  diyakini  bahwa  tidak  terjadi multikolinieritas  di  dalam  model  regresi  linier berganda.
Setelah  lolos  semua  uji  asumsi  klasik, maka selanjutnya  dapat disajikan hasil estimasi model regresi linier berganda untuk diinterpretasikan dan dibahas.

## Tabel 4. Hasil Estimasi Model Regresi Berganda
Dependent Variable: D(ROA) Method: Least Squares Date: 09/23/21   Time: 11:26
Sample (adjusted): 2020M02 2021M06 Included observations: 17 after adjustments Variable Coefficient Std. Error  t-Statistic Prob. C -0.068197 0.034424  -1.981072 0.0691 D(CAR) 0.056110 0.032067  1.749773 0.1037 D(LDR) 0.020012 0.003754  5.330280 0.0001 D(BOPO) -0.099687 0.009240  -10.78894 0.0000 R-squared 0.942067     Mean dependent var 0.004118 Adjusted R-squared  0.928698     S.D. dependent var 0.516237 S.E. of regression 0.137848     Akaike info criterion -0.923005 Sum squared resid 0.247027     Schwarz criterion -0.726955 Log likelihood 11.84555     Hannan-Quinn criter.  -0.903518 F-statistic 70.46569     Durbin-Watson stat 1.873596 Prob(F-statistic) 0.000000

## Sumber: Diolah, 2021.
Hasil  estimasi  yang  disajikan  pada  Tabel  4 menunjukkan  bahwa  pada  tingkat  kepercayaan
5  persen,  ternyata  kecukupan  modal  diketahui tidak  berpengaruh  secara  parsial  terhadap profitabilitas  bank.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari nilai  probabilitas  variabel  CAR  yang  lebih besar  dari  0,05.  Temuan  yang  tidak  sesuai dengan  hipotesis  ini  sama  seperti  penelitian yang dilakukan oleh Arimi dan Mahfud (2012), Dermawan  dan  Desiana  (2019),  Efendi  dan Fermayani  (2018),  Jufriadi  dan  Rasyid  (2019), Mulyani  dan  Agustinus  (2021),  Soekapdjo (2020), serta Wijaya (2021). Namun, sebaliknya tidak  sejalan  dengan  para  peneliti  yang menemukan  adanya  pengaruh  signifikan  secara parsial  dari  CAR  terhadap  ROA,  baik  secara positif  maupun  negatif.  Para  peneliti  yang dimaksud  adalah  Alshatti  (2016),  Dalimunthe dan  Novryanti  (2017),  Jeris  (2021),  Kawshala dan Panditharathna (2017), Kryeziu dan Hoxha (2021),  Nurhasanah  (2018),  Soetjiati  dan  Mais (2019),  Sugiarto  dan  Lestari  (2017),  serta Sukarno dan Syaichu (2006).
Selanjutnya  variabel  LDR  dan  BOPO ditemukan berpengaruh signifikan secara parsial  terhadap  ROA  bank,  meskipun  dengan arah  pengaruh  yang  berbeda.  LDR  diketahui berpengaruh positif, sedangkan BOPO berpengaruh  negatif  terhadap  ROA.  Kedua variabel diketahui menghasilkan nilai probabilitas yang lebih kecil dari 0,05.
Dengan demikian diperoleh model estimasi akhir sebagai berikut :
y t = -0,068197 + 0.020012 x 2t – 0,099687 x 3t +ε t ..... (6)
Signifikan  dan  positifnya  pengaruh  LDR terhadap  ROA  secara  parsial  sejalan  dengan hipotesis  yang  ditetapkan  dan  studi-studi  yang dilakukan  oleh  Soekapdjo (2020),  Soetjiati  dan Mais (2019), Sukarno dan Syaichu (2006), serta Sutriani  dan  Fermayani  (2018).  Sedangkan Dalimunthe  dan  Novryanti  (2017),  Nurhasanah (2018),  serta  Sagala  (2017)  menyimpulkan pengaruh  negatif  dari  LDR  secara  parsial terhadap  ROA.  Peneliti  lainnya,  seperti  Arimi dan  Mahfud  (2012),  Dermawan  dan  Desiana (2019),  Efendi  dan  Fermayani  (2018),  Jufriadi dan  Rasyid  (2019),  Mulyani  dan  Agustinus (2021),  serta  Suci  (2021)  mendapati  fakta bahwa  LDR  tidak  berpengaruh  secara  parsial terhadap ROA.
Temuan penelitian ini bahwa BOPO secara parsial  berpengaruh  signifikan  dan  negatif terhadap  ROA  bank  pada  dasarnya  sesuai dengan  hipotesis  dan  menyerupai  kesimpulan penelitian  yang  dikemukakan  oleh  Arimi  dan
Mahfud  (2012),  Dalimunthe  dan  Novryanti (2017),  Dermawan  dan  Desiana  (2019),  Efendi dan  Fermayani  (2018),  Jilenga  dan  Luanda (2021), Jufriadi dan Rasyid (2019), Nurhasanah (2018),  Sagala  (2017),  Soekapdjo  (2020), Soetjiati dan Mais (2019), Sukarno dan Syaichu (2006),  serta  Sutriani  dan  Fermayani  (2018). Sebaliknya,  hanya  Mulyani  dan  Agustinus (2021)  yang  menemukan  bahwa  BOPO  tidak berpengaruh secara parsial terhadap ROA.
Hasil-hasil analisis yang diuraikan membuktikan  bahwa  meskipun  dalam  situasi krisis,  yaitu  pandemi  Covid-19,  ternyata  sifat pengaruh  dari  kecukupan  modal,  penyaluran pinjaman,  dan  efisiensi  terhadap  profitabilitas bank,  pada  umumnya  masih  sesuai  dengan penelitian-penelitian empirik sebelumnya.

## 5. PENUTUP 5.1.  Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan dapat ditarik beberapa kesimpulan berikut ini. 1. Distribusi  pinjaman  berpengaruh  signifikan dan positif secara parsial terhadap profitabilitas Bank Maluku Malut.
2. Efisiensi berpengaruh signifikan dan negatif secara  parsial  terhadap  profitabilitas  Bank Maluku Malut.
3. Kecukupan  modal  tidak  berpengaruh  secara parsial  terhadap  profitabilitas  Bank  Maluku Malut.
4. Kecukupan  modal,  distribusi  pinjaman,  dan efisiensi  berpengaruh  signifikan  secara simultan terhadap profitabilitas Bank Maluku Malut.

## 5.2.  Saran
Dengan memperhatikan temuan penelitian, maka  dapat  dikemukakan  beberapa  saran berikut ini.
1. Manajemen  Bank  Maluku  Malut  perlu melakukan  berbagai  upaya  yang  konkrit untuk  meningkatkan  penyaluran  kreditnya, seperti  diversifikasi  produk  dan  layanan serta perluasan jangkauan nasabah.
2. Manajemen  Bank  Maluku  Malut  perlu memperbaiki  efisiensi  dalam  operasional bank yang dijalankan selama ini.
Peningkatan  efisiensi  antara  lain  dapat dilakukan  dengan  memperluas  penggunaan teknologi informasi dalam berbagai aktivitas bank.
3. Penelitian yang akan datang dapat memperbanyak  bank  pembangunan  daerah
yang  diteliti,  sehingga  kesimpulan  yang ditarik dapat bersifat umum.
4. Penelitian  selanjutnya  dapat  menambahkan faktor-faktor  internal  lainnya,  seperti  NIM dan  NPL,  maupun  faktor-faktor  eksternal (misalnya  inflasi,  kurs,  dan  pertumbuhan ekonomi)  ke  dalam  suatu  model  regresi untuk  mengetahui  pengaruhnya  terhadap profitabilitas bank umum.

## DAFTAR PUSTAKA
Ali  Sulieman  Alshatti,  2016, Determinants  of Banks’  Profitability  −  The  Case  of Jordan ,  Investment  Management  and Financial  Innovations,  Vol.  13,  Issue  1, Pp. 84-91. Ari  Budi  Kristanto,  2012, Determinan  Kinerja Keuangan  Bank  Pembangunan  Daerah Di  Indonesia .  Proceeding,  Pekan  Ilmiah Dosen FEB-UKSW Salatiga.
Aviliani, 2020, Kinerja Perbankan Era Pandemi  Covid-19, Bahan  Paparan Webinar Perbanas Institute, Jakarta. Bambang  Wijatmoko,  2011, Analisis  Efisiensi
Teknis  Industri  Bank  Pembangunan Daerah (BPD) di Indonesia Menggunakan Metode Data Envelopment Analysis (DEA) Tahun 2007-2009 , Skripsi,  Fakultas  Ekonomi,  Universitas Sebelas Maret Surakarta.
Daru  Quthni,  2014, Analisis  Optimalisasi Kinerja  Bank  Pembangunan  Daerah Sumatera  Selatan  Bangka  Belitung , Skripsi,  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis, Universitas Muhammadiyah Palembang. Delsa  Suci,  2021, Analisis  Pengaruh  Non Performing Loan (NPL), Loan to Deposit Ratio  (LDR),  BI  Rate,  dan  Inflasi Terhadap  Return  On  Asset  (ROA)  Bank Konvensional  yang  Terdaftar  di  Bursa Efek  Indonesia  Periode  2015-2019 ,
Skripsi, Program Studi Manajemen, STIE Multi Data Palembang. Dwi Nur’aini Ihsan dan Muhamad Nadratuzzaman Hosen, 2021, Performance Bank BNI Syariah Di Masa Pandemi Covid-19 , Jurnal Ilmiah
Ekonomi  Islam, Vol. 7, No. 2,  Hal. 756-
770.
Ekaterina  Koroleva,  Shawuya  Jigeer,  Anqi Miao,  dan  Angi  Skhvediani,  2021, Determinants  Affecting  Profitability  of State-Owned  Commercial  Banks:  Case
Study  of  China ,  Risks,  Vol.  9,  No.  150, Pp. 1-19.
Farhan  Rabbani,  2014, Analisis  Perbandingan Efisiensi  Bank  Pembangunan  Daerah Dan  Unit  Usaha  Syariah  BPD  Sebelum Dan  Setelah  Penerapan  BPD  Regional Champion  (BRC)  Dengan  Metode  Data Envelopment  Analysis  (DEA) , Skripsi , Program Studi Ekonomi Islam (Muamalat), Fakultas Syariah dan Hukum, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. Fitra  Jufriadi  dan  Rosyeni  Rasyid,  2019, Pengaruh  Kecukupan  Modal,  Efisiensi dan Likuiditas Terhadap Tingkat Profitabilitas  Bank  Umum  Konvensional Tahun 2012-2017 , Jurnal Kajian Manajemen dan Wirausaha, Vol. 01, No. 02, Hal. 12-23.
Hendriyan  Joyo  Efendi  dan  Riche  Fermayani, 2018, Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Kinerja  Keuangan  Pada Perbankan yang Go Publik di Bursa Efek Indonesia (BEI) , STIE Perbankan
Indonesia, Vol. 1, No. 1, Hal. 1-7. Heru  Kristiyana,  2020, Kinerja  Lingkungan Perbankan Di Tengah Pandemi Covid-19 Dan Respon Kebijakan. Bahan Paparan , disampaikan  pada  acara  LPPI  Executive Online  Workshop  pada  tanggal  19  Mei 2020.
Hirindu Kawshala dan Kushani Panditharathna, 2017, The  Factors  Effecting  on  Bank Profitability ,  International  Journal  of Scientific  and  Research  Publications, Vol. 7, Issue 2, Pp. 212-216.
Ibram  Pinondang  Dalimunthe  dan  Nofryanti,
2017, Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Tingkat  Profitabilitas Perbankan  (Studi  Kasus  pada  Aset  Bank
Konvensional  Terbesar  di  Indonesia Periode  2010  –  2015) . Widyakala ,  Vol. 4, No. 2, Hal. 105-118.
Isabella  Sagala,  2017.  Analisis  Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Profitabilitas Perbankan (Studi Empiris Bank Pembangunan  Daerah  Periode  2010- 2015),  Skripsi,  Fakultas  Ekonomi  dan Bisnis,  Universitas  Sumatera  Utara Medan. Karsinah, 2007, Efisiensi Bank-Bank Pembangunan  Daerah  Di  Indonesia Dengan  Data  Envelopment  Analysis (DEA) ,Tesis, FEB-UGM Yogyakarta.
Kartika Wahyu Sukarno dan Muhamad
Syaichu,  2006, Analisis  Faktor-Faktor
yang Mempengaruhi Kinerja Bank Umum  di  Indonesia ,  Jurnal  Studi Manajemen & Organisasi, Vol. 3, No. 2, Hal. 46-58.
Millatina  Arimi,  Mohammad  Kholiq  Mahfud, 2012, Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Profitabilitas  Perbankan (Studi  pada  Bank  Umum  yang  Listed  di Bursa Efek Indonesia Tahun 2007-2010), Diponegoro  Journal  of  Management, Vol. 1, No. 2, Hal. 80-91.
Moga  Tano  Jilenga  dan  Patrick  Luanda,  2021,
Factors  Influencing  Profitability  of Commercial  Banks  in  Tanzania:  A  Case Study of CRDB Bank Plc , The Economics and  Finance  Letters,  Vol.  8,  No.  1,  Pp. 61-69.
Nani  Mulyani  dan  Erick  Agustinus,  2021,
Analisis Faktor-Faktor yang
Mempengaruhi  Profitabilitas  pada  Bank Umum  Swasta  Nasional  Devisa  yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia , Jurnal ARASTIRMA,  Vol.  1,  No.  2,  Hal.  249- 261.
Nexhat  Kryeziu  dan  Egzon  Hoxha,  2021, Factors affecting on bank’s profitability: The  Case  of  19  Euro-Area  Countries ,
Jurnal Perspektif Pembiayaan dan Pembangunan Daerah Vol. 9, No. 1, Hal. 1-8. Nurhasanah, 2018, Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Profitabilitas  Perbankan (Studi Empiris: Bank Umum Konvensional  yang  Terdaftar  di  Bursa Efek Indonesia Tahun 2013-2017), Skripsi,  Fakultas  Eeonomi  dan  Bisnis, Universitas Sumatera Utara Medan. Oei  Herlina  Wijaya,  2021, Analisis  Efek  DPK, CAR, NPL, Suku Bunga Kredit Terhadap ROA  Perusahaan  Bank  Umum  Kegiatan Usaha (BUKU) Empat Tahun 2014-2019 , Jurnal  SEKURITAS  (Saham,  Ekonomi, Keuangan  dan  Investasi),  Vol.  4,  No.  2, Hal. 2581-2696.
Risna  Kartika,  Faizal  Haris  Eko  Prabowo,  dan Dendy  Syaiful  Akbar,  2020, Evaluasi Kinerja  Keuangan  Bank  Pembangunan Daerah  di  Indonesia ,  Jurnal  Edukasi (Ekonomi,  Pendidikan  dan  Akuntansi ) , Vol. 8, No. 1, Hal. 1-8.
Ruhul  Fajriana,  Muhammad  Roni,  Ghazali Syamni,  Ichsan,  Alwin  Taniro,  dan Jumadil  Saputra,  2021, Determinant Factors  that  affect  Foreign  Banks Profitability: An Evidence from
Indonesia, Proceedings  of  the  11th Annual  International  Conference  on Industrial  Engineering  and  Operations Management  Singapore,  March  7-11, 2021. Slamet  Ristanto,  2021, Pengaruh  Pandemi Covid-19  Terhadap  Kinerja  Bank  di Indonesia:  Studi  pada  Bank  yang
Terdaftar di Bursa Efek Indonesia , Tesis, Program  Studi  Magister  Manajemen, Fakultas Bisnis dan Ekonomika,
Universitas Islam Indonesia Yogyakarta.
Soeharjoto  Soekapdjo,  2020, Determinasi Kinerja  Bank  Umum  Konvensional  di Indonesia ,  Jurnal  Ilmiah  Bisnis  dan Eonomi  Asia  (JIBEKA),  Vol.  14,  No.  1, Hal. 35-45. Saeed  Sazzad  Jeris,  2021, Factors  Influencing Bank  Profitability  in  a  Developing Economy: Panel Evidence From Bangladesh, International  Journal  of Asian Business and Information Management,  Vol.  12,  Issue  3,  Pp.  333- 346. Soetjiati  dan  Rimi  Gusliana  Mais,  2019, Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Profitabilitas Bank Umum  di  Indonesia  (Studi  pada  Bank Umum  Milik  Negara  yang  Terdaftar  di BEI Periode 2014-2018), Jurnal Akuntansi  dan  Manajemen  Vol.  16,  No. 01, Hal. 96-126.
Sugiarto  dan  Henny  Setyo  Lestari,  2017,
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Profitabilitas Bank pada Bank Konvensional  yang  Terdaftar  di  Bursa
Efek  Indonesia ,  Jurnal  Manajemen  dan
Pemasaran Jasa, Vol. 10, No. 2, Hal. 267-
280.
Tira  Sutriani  dan  Riche  Fermayani,  2018,
Analisis Pengaruh CKPN, LDR, Liquidity  Gap  Dan  BOPO  Terhadap Profitabilitas  Perbankan  di  Indonesia (Studi Kasus pada Bank Umum
Konvensional  yang  Terdaftar  di  Bursa
Efek  Indonesia  Periode  2012-2016). Jurnal Profiet, Vol. 2, No. 2, Hal. 96-103.
Wildan  Dwi  Dermawana  dan  Desiana,  2019,
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Profitabilitas (Studi pada Bank  Umum  Konensional  di  Indonesia) , Jurnal  Akuntansi,  Vol.  14,  No.  1,  Hal. 32-39.