## Jurnal Ekonomi Manajemen
Volume 4 Nomor 2 (November 2018) 96-107 http://jurnal.unsil.ac.id/index.php/jem ISSN 2477-2275 (Print)

## ANALISA PENGARUH MOBILE BANKING TERHADAP KINERJA PERUSAHAAN SEKTOR PERBANKAN YANG TERCATAT DI BURSA EFEK INDONESIA
Dedeh Sri Sudaryanti a* , Nana Sahroni b , Ane Kurniawati c
a,b,c Fakultas Ekonomi Universitas Siliwangi, Jl. Siliwangi No. 24 Tasikmalaya, Indonesia *dedehsri@unsil.ac.id
Diterima: September 2018. Disetujui: November 2018. Dipublikasikan: November 2018.

## ABSTRACT
This study was aimed to analyze of using mobile banking on company performance. It was conducted on banking sector companies listed on the IDX in 2017. To analyze the effect of mobile banking on the bank performance, multiple regression analysis werw used by including two control variable namely bank size by using the normal logarithm of total assets and credit risk (NPL) with ROA as a measure of bank performance. The result show that mobile banking has a negative effect on ROA. Alleged cause because its use was not comprehensive or every customer did not necessarily use this facility. The bank size has a significant positive effect on ROA, that the larger the bank size will  improve  the  bank performance.  This is due to  the  fact  that large  bank  more  opportunities to provide loans than small banks so as to create greater profits.  NPL has a negative effect on ROA. An increase in credit risk or increasing the value of NPL will reduce the level of bank profitability.
Keywords: performance; mobile banking; bank size; credit risk; ROA; NPL.

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penggunaan mobile banking terhadap kinerja perusahaan. Penelitian dilakukan pada perusahaan sektor perbankan yang tercatat di Bursa Efek  Indonesia  pada  tahun  2017.  Untuk  menganalisis  pengaruh mobile  banking terhadap  kinerja perusahaan  sektor  perbankan,  digunakan  alat  analisis  persamaan  regresi  berganda  dengan menyertakan dua variabel kontrol yakni ukuran perusahaan dengan menggunakan logaritma normal dari total asset dan risiko kredit (NPL) dengan ROA sebagai ukuran kinerja bank. Hasil penelitian menunjukkan penggunaan mobile banking berpengaruh negatif terhadap ROA. Diduga penyebabnya karena  penggunaannya belum menyeluruh atau setiap nasabah belum tentu menggunakan fasilitas ini. Ukuran bank (SIZE) berpengaruh positif signifikan terhadap ROA. Bahwa semakin besar ukuran bank, maka akan meningkatkan kinerja bank umum di Indonesia. Hal ini disebabkan bahwa bank besar  memiliki  lebih  banyak  kesempatan  memberikan  pinjaman  dibandingkan  bank  yang  kecil sehingga  dapat  menciptakan  laba  yang  lebih  besar.  NPL  berpengaruh  negatif  terhadap  ROA. Peningkatan risiko kredit atau semakin besarnya nilai NPL akan menurunkan tingkat profitabilitas bank.
Kata Kunci : kinerja; mobile banking ; ukuran perusahaan; risiko kredit; ROA; NPL.

## PENDAHULUAN
Kehidupan  modern  yang  sangat dinamis  dengan  mobilitas  sangat  tinggi, bahkan  melintasi  batas-batas  ruang  dan waktu,  menuntut  masyarakat  untuk  secara efektif  dan  efisien  memanfaatkan  waktu yang dimiliki dengan memanfaatkan teknologi modern.
Sejalan dengan perkembangan internet yang pesat, bank juga menawarkan gaya  hidup  modern  melalui  kemudahan akses jasa perbankan lewat e-banking (SMS banking , phonebanking,  mobile  banking , dan internet  banking ).  Dengan e- banking , nasabah bisa melakukan berbagai transaksi  kapanpun  dan  dari  manapun, rumah, kantor atau sewaktu terjebak macet di jalan raya.
Saat  ini  bertransaksi  via  mobile banking  sudah  menjadi  trend  dan  gaya hidup  di  Asia  Pasifik.  Masyarakat  sudah mulai  beralih  ke  perangkat  mobile  untuk memenuhi  kebutuhan  perbankan  mereka. Trend ini bahkan terjadi mulai dari negara maju  hingga  negara  berkembang.  Studi yang  dilakukan  KPMG  September  2015 mengatakan  bahwa  potensi  pengguna mobile  banking  di  Asia  Pasifik  akan meningkat  menjadi  1,8  milyar  pengguna pada tahun 2019, dan regional asia tenggara akan menjadi pelopor utama trend ini
Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK) mengungkapkan,
secara data dan pengguna e-banking cukup meyakinkan. Di mana jumlah pengguna e- banking (SMS banking,  phonebanking, mobile  banking ,  dan internet  banking ) meningkat  270%,  dari  13,6  juta  nasabah pada 2012 menjadi 50,4 juta nasabah pada 2016.
Dibandingkan  layanan e-banking lainnya, perkembangan mobile banking (m- banking) terbilang paling cepat. Perkembangan  ini  lantaran  kehadiran layanan m-banking mampu  menjawab kebutuhan masyarakat modern yang sangat mengedepankan  mobilitas.  Dengan  satu sentuhan, m-banking menciptakan kemudahan  layanan  perbankan  dalam  satu
genggaman. Berdasarkan hasil riset MARS Indonesia yang dimuat dalam “Studi Pasar &  Perilaku  Nasabah  Mobile  Banking 2008/2008”  setidaknya  terdapat  3  alasan utama  nasabah  perbankan  membutuhkan layanan m-banking, yaitu (1) praktis karena tidak  perlu  datang  ke  bank/ATM  (46,5%), (2)  transaksi  menjadi  lebih  cepat  (32,7%), dan  (3)  mempermudah  untuk  cek  saldo melalui HP (17,8%). Hasil survei lembaga riset keuangan internasional mengungkapkan, 35% dari seluruh kegiatan online  yang  dilakukan  di  setiap  rumah  di seluruh  dunia  akan  beralih  ke  layanan  m- banking.  Diprediksi,  nilai  transaksi  m- banking akan naik dua kali lipat per tahun. Selanjutnya akan meningkat menjadi empat kali lipat setelah 2011.  Di Indonesia, dalam lima  tahun  terakhir  pemakaian  mobile banking oleh nasabah perbankan meningkat signifikan  dengan  rata-rata  peningkatan 135,3%  per  tahun.  Pada  tahun  2003 pengguna mobile banking baru sekitar 315 ribu  orang,  namun  empat  tahun  kemudian (2007)  sudah  menjadi  8,2  juta  orang.  Dan pada 2008 meningkat hingga 50% menjadi sekitar 12,32 juta orang.
Perkembangan mobile  banking di Indonesia sedemikian cepat karena layanan m-banking mampu memberikan keleluasaan  dan  kepraktisan/kemudahan transaksi  keuangan  dalam  hal  cek  saldo, pembayaran tagihan, transfer uang, maupun layanan  keuangan  lainnya  dalam  satu “sentuhan  jari”.  Cukup  pencet  PIN  dari ponsel, maka transaksi bisa dijalankan dari mana saja sejauh jaringan connected . Masyarakat  dapat  menggunakan ATM,  telephon  atau  handphone  bahkan internet  untuk  berhubungan  dengan  bank, tanpa  harus  repot-repot  datang  ke  bank. Nasabah  bank  dapat  menikmati  fasilitas Mobile  Banking  selama  24  jam  7  hari seminggu  untuk  melakukan  beragam transaksi,  baik  finansial  maupun  non finansial.  Transaksi  finansial  antara  lain transfer  dana  antar  rekening  atau  antar bank, membayar pengeluaran rutin bulanan seperti zakat, listrik dan telephon/
Dedeh Sri Sudaryanti, Nana S., Ane K./ Jurnal Ekonomi Manajemen 4(2) (November 2018) 96-107
handphone,  membeli  pulsa  isi  ulang handphone, sampai membayar kartu kredit. Transaksi  non  finansial  seperti  informasi saldo,  mutasi  rekening,  dan  ganti  pin. Mobile  Banking  dapat  diakses  dari  ATM, handphone/telephone dengan Phone Banking,  dan  PC,  notebook,  netbook  atau blackberry dengan Internet Banking.
Pertumbuhan  mobile  banking  di
Indonesia  menunjukkan  trend  yang  makin meningkat.  Total  pertumbuhan  pengguna
SMS/Mobile  Banking  dari  4  bank  (Bank Mandiri, BCA, BNI, dan BRI) di Indonesia mencapai  angka  23,65  juta  pengguna  di awal  tahun  2015.  Jumlah  tersebut  naik  25 persen  dari  jumlah  pengguna  SMS/Mobile banking pada 2014 yang mencapai 18,8 juta pengguna.  Tabel  berikut  menunjukkan persentase  pengguna  mobile  banking terhadap total nasabah pada Bank Mandiri, BCA, BNI, dan BRI.
Tabel 1. Persentase Pengguna SMS/Mobile Banking terhadap Total Nasabah
Sumber: https://sharingvision.com/pertumbuhan-smsmobile-banking-di-indonesia/ (diakses 8 Februari 2018)
Hasil survei yang dilakukan Sharing  Vision  terhadap  8  bank  besar  di Indonesia menunjukkan bahwa pada tahun 2014  banyak  sekali  peningkatan  yang terjadi pada bidang e-Channel. Gambar 1. Gambaran penggunaan Layanan Bank
Sumber:  Sharing  Vision  dan  berbagai  sumber  ( https://sharingvision.com/peluang-emas-di- 2014/ ) (diakses 8 Februari 2018)
Di  Indonesia  sudah  ada  70  ribu lebih mesin ATM yang beredar, lebih dari 7,3  juta  pengguna  internet  banking,  lebih
dari  19,9  juta  pengguna  mobile  banking atau  SMS  dan  potensi  pasar e-Commerce akan  mencapai  130  triliun  rupiah.  Angka
Dedeh Sri Sudaryanti, Nana S., Ane K./ Jurnal Ekonomi Manajemen 4(2) (November 2018) 96-107
ini menunjukkan bahwa pengguna internet banking berpotensi akan bertambah. Hal itu menjadi  kesempatan  emas  bagi  para institusi keuangan.
Berdasarkan  riset  penulis,  dari  43 bank  yang  tercatat  di  BEI,  18  bank diantaranya  telah  menggunakan  aplikasi mobile banking sebagai  layanan keuangan digital yang dapat digunakan oleh nasabah. Riset  dilakukan  dengan  menelusuri  portal aplikasi  smartphone  pada Google  Play Store dan App Store pada tahun 2017.
Berkembangnya pemanfaatan teknologi  informasi  tidak  diikuti  dengan tren  kinerja  perbankan  di  Indonesia. Penggunaan  teknologi  informasi  diduga akan meningkatkan ROA sebab bank dapat lebih  efisien  melayani  nasabah  dan meningkatkan  transaksi  nasabah  karena kemudahan  yang  diberikan.  Berdasarkan laporan tahunan perbankan yang dikeluarkan  OJK,  tercatat  pertumbuhan ROA  pada  bank  konvensional  pada  tahun 2012  sebesar  3,13%;  2013:  3,08%;  dan pada tahun 2014: 2,85%.
Berdasarkan uraian pada latar belakang  di  atas,  rumusan  masalah  dalam penelitian  ini  adalah  bagaimana  pengaruh mobile banking terhadap kinerja perusahaan sektor perbankan yang terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  tahun 2017.
METODE PENELITIAN
Penelitian
dilakukan pada
perusahaan sektor perbankan yang terdaftar di BEI tahun 2017 dengan objek penelitian terdiri  dari:  1)  Kinerja  perusahaan  sektor perbankan  yang  diukur  dengan Return  on Asset (ROA);  2) mobile  banking ;  3) Bank Size dan 4) Risiko Kredit.
Penelitian ini terbatas pada  data dan laporan keuangan perusahaan sektor perbankan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia tahun 2017.
Penelitian ini menggunakan pendekatan  kuantitatif  yang  berbentuk asosiatif.    Penelitian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  pengaruh  mobile  banking terhadap kinerja perusahaan sektor perbankan yang terdaftar di BEI tahun 2017 dengan  menggunakan  2  variabel  kontrol yaitu ukuran perusahaan dan risiko kredit.
Jenis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  kuantitatif  yang diperoleh  dari  data  laporan  keuangan perusahaan sektor perbankan yang terdaftar di BEI tahun 2017.
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  yaitu  data  sekunder  yang diperoleh  dari  pojok  bursa  Fakultas Ekonomi Universitas Siliwangi
Tasikmalaya  dan  untuk  data mobile banking diperoleh  dari  ada  tidaknya aplikasi mobile  banking bank  yang bersangkutan di App Store dan Play Store.
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan sektor perbankan yang terdaftar di BEI tahun 2017, dengan daftar sebagai berikut: Tabel 2. Populasi & Sampel
• Jumlah Bank yang tercatat di BEI tahun
2017 : 42 bank Dikurangi:
• Bank yang tidak memiliki data laporan keuangan lengkap : 1 bank • Data outlier : 5 bank Dikeluarkan dari sampel :   6 bank Jumlah Sampel :  36 bank
Teknik  pengumpulan  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode dokumenter. Metode ini dilakukan dengan mencatat dan mengumpulkan data- data laporan keuangan
Tahunan perusahaan sektor perbankan yang terdaftar di BEI tahun 2017.
Secara garis besar, variabel penelitian dan operasionalisasinya
dijelaskan sebagai berikut:
a. Variabel Terikat/Dependen
Variabel dependen merupakan variabel yang nilainya dipengaruhi oleh variabel independen.  Variabel  dependen  dalam penelitian ini adalah kinerja perbankan yang  di  lihat  dari Return  on  Asset (ROA)  perusahaan  yang  tercatat  pada sektor perbankan di BEI tahun 2017.
b. Variabel Bebas/Independen: Variabel  independen  dalam  penelitian ini adalah mobile banking Fokus  penelitian  ini  adalah  menguji pengaruh mobile  banking terhadap kinerja  perbankan.  Variabel  dummy digunakan  untuk  mengukur mobile banking. Bank yang sudah
menggunakan mobile  banking diberi nilai  1,  dan  nilai  0  jika  belum menggunakan mobile banking . c. Variabel Kontrol
Menurut  Sugiyono  (2009)  variabel kontrol adalah variabel yang dikendalikan  atau  dibuat  konstan sehingga hubungan variabel independen  terhadap  dependen  tidak dipengaruhi oleh faktor luar yang tidak diteliti. Untuk mengendalikan pengaruh mobile  banking terhadap kinerja perbankan perlu untuk mengontrol variabel lainnya yang biasa digunakan  untuk  mengukur  kinerja perbankan.  Ada  dua  variabel  kontrol yang digunakan:
1. Ukuran Perusahaan (Size)
Penelitian  ini  menggunakan  Total Asset  sebagai  pengukuran bank size. Bank  Size adalah  logaritma dari total asset.
2. Risiko Kredit ( Credit Risk ) Risiko kredit diukur dengan menggunakan Rasio kredit bermasalah terhadap Total pinjaman.
Data-data  dalam  penelitian  ini dianalisis  dengan  langkah  –  langkah sebagai berikut:
a. Pengujian Asumsi Klasik
b. Pengujian Regresi Linear Berganda.
c. Uji R 2
d. Uji Simultan dan Parsial Dengan proses pengolahan data menggunakan software SPSS.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Data Penelitian
Terdapat  36  bank  yang  dijadikan  sampel penelitian, dengan deskripsi data penelitian sebagai berikut:

## Tabel 3 Data dan Deskripsi Data Penelitian
ROA (%) Mobile Banking Total Assset (dalam Juta Rupiah) NPL (%) SUM 40,80 26 4.433.781.427,00   114 MEAN 1,13 0,72 123.160.595,19   3,16 MINIMUM (3,39) 0 837.227,00   0,81 MAKSIMUM 3,53 1,00 1.124.700.847,00   6,11
Sumber: Pojok BEI Fakultas Ekonomi Unsil, data diolah
Dedeh Sri Sudaryanti, Nana S., Ane K./ Jurnal Ekonomi Manajemen 4(2) (November 2018) 96-107
Berdasarkan  data  pada  Tabel  3  di atas,  analisa  deskripsi  tiap  variabel  dapat dijelaskan sebagai berikut:

## ROA
ROA  digunakan  untuk  mengukur kinerja  profitabilitas  bank  dengan  melihat seberapa  efektif  asset  bank  digunakan untuk  memperoleh  laba.  Semakin  besar ROA suatu bank, maka semakin besar juga tingkat  keuntungan  yang  dicapai  bank tersebut dan semakin baik pula posisi bank tersebut dalam penggunaan asset.
Rata-rata  ROA  pada  perusahaan perbankan  yang  tercatat  di  BEI  selama tahun  2017  sebesar 1,14 %.  Nilai  ini dipengaruuhi  data  ROA  pada  beberapa bank yang menunjukkan nilai negatif. Nilai maksimum  ROA  sebesar 3,53 %  tercatat dibukukan oleh PT. PT Bank Mestika Tbk. Sedangkan nilai minimum sebesar ( (3,39) %)  pada  PT.  PT  Bank  of  India Indonesia Tbk.

## Mobile Banking
Berdasarkan  pengamatan  peneliti pada App Store dan Play Store, pada tahun 2017  terdapat  30  bank  yang  sudah menggunakan mobile  banking dari  42 perusahaan  yang tercatat di BEI. Terdapat 26  bank  yang  menggunakan mobile banking dari 36 perusahaan yang dijadikan sampel.  Pada  Tabel  5.1,  angka  1  pada kolom mobile banking menunjukkan bank tersebut menggunakan mobile banking dan angka 0 artinya tidak menggunakan mobile banking.

## Ukuran Perusahaan (Size)
Penelitian  ini  menggunakan  Total Asset sebagai pengukuran bank size. Bank Size adalah logaritma dari total asset. Pada tahun  2017  nilai  rata-rata  dari  total  asset sebesar  Rp  123.160.595,19  (juta).  Bank yang memiliki total asset terbesar
(maksimum)  adalah  PT.  Bank  Mandiri (Persero), Tbk. sebesar Rp1.124.700.847,00 dan total asset terkecil (minimum)  adalah  PT  Bank  Artos  Tbk sebesar Rp837.227,00 (juta).
Risiko Kredit (Credit Risk)
Risiko kredit diukur dengan menggunakan  Rasio  kredit  bermasalah terhadap  total  pinjaman  (NPL  = Non Performing Loan ). Nilai NPL  yang makin besar menunjukkan risiko bank yang lebih tinggi. Pada tahun 2017 nilai rata-rata NPL sebesar 3,16%.  Nilai  terkecil  NPL  pada  PT. Bank  Ganesha,  Tbk.  sebesar  0,81%, sedangkan  nilai  terbesar  NPL  adalah sebesar 6,11% pada PT. Bank Artha Graha Internasional, Tbk .
Analisa  Pengaruh  Mobile  Banking terhadap Kinerja Perusahaan
Untuk menganalisi pengaruh
mobile banking terhadap kinerja perusahaan  sektor  perbankan,  digunakan alat  analisis  persamaan  regresi  berganda dengan  menyertakan  2  variabel  kontrol yakni ukuran perusahaan dengan menggunakan  logaritma  normal  dari  total asset dan risiko kredit (NPL). Uji Asumsi Klasik - Normalitas Hasil  uji  normalitas  data  dengan shapiro wilk dan lilliefors :
Tabel 4 Uji Normalitas Data
Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. ROA ,138 36 ,081 ,934 36 ,033 MBANKING ,452 36 ,000 ,562 36 ,000 SIZE ,100 36 ,200 * ,966 36 ,317 NPL ,100 36 ,200 * ,958 36 ,183
*. This is a lower bound of the true significance.
a. Lilliefors Significance Correction
Dedeh Sri Sudaryanti, Nana S., Ane K./ Jurnal Ekonomi Manajemen 4(2) (November 2018) 96-107
Nilai  sig.  Pada  kolom  Kolmogorov-
Smirnov menunjukkan  angka  diatas 0,05,  artinya  menerima  H0  atau  data berdistribusi normal.
- Autokorelasi
Dengan uji Durbin-Watson: Tabel 5 Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 ,774 a ,598 ,561 ,93193 ,598 15,893 3 32 ,000 2,000
a. Predictors: (Constant), NPL, MBANKING, SIZE b. Dependent Variable: ROA
Bandingkan nilai ini dengan tabel DW: Tabel 6 Tabel Durbin-Watson
Tolak H0, berarti ada autokorelasi positif Tidak dapat diputuskan Tidak menolak H0, berarti tidak ada autokorelasi Tidak dapat diputuskan Tolak H0, berarti ada autokorelasi negatif Nilai  statistik  DW  adalah  2,000 terletak  di  tengah  tabel  DW,  daerah tersebut menunjukkan tidak ada autokorelasi. - Multikolinearitas Menghitung nilai variance inflation factors (VIF):

## Tabel 7 Uji Multikolinearitas dengan VIF
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardiz ed
Coefficient s t Sig.
95,0% Confidence Interval for B Correlations Collinearity Statistics
B Std. Error Beta
Lower Bound Upper
Bound Zero- order Partial Part Tolera nce VIF
1 (Constant) -4,926 1,812
-2,719 ,010 -8,616 -1,236 MBANKING -,226 ,460 -,073 -,492 ,626 -1,163 ,711 ,382 -,087 -,055 ,569 1,758 SIZE ,445 ,113 ,591 3,956 ,000 ,216 ,674 ,626 ,573 ,443 ,562 1,778 NPL -,439 ,109 -,461 -4,045 ,000 -,660 -,218 -,556 -,582 -,453 ,966 1,035
a. Dependent Variable: ROA
Nilai centered VIF  untuk  setiap  variabel independen  kurang  dari  10,  artinya  tidak terdapat  masalah  multikolinearitas  pada
model  prediksi.  Atau  dengan  menghitung nilai  koefisien  korelasi  antarvariabel independen:
Tabel 8 Uji Multikolinearitas dengan Koefisien Korelasi Antarvariabel Independen
Coefficient Correlations a Model
NPL MBANKING SIZE
1
Correlations
NPL 1,000 ,037 ,113 MBANKING ,037 1,000 -,647 SIZE ,113 -,647 1,000 Covariances NPL ,012 ,002 ,001 MBANKING ,002 ,211 -,033 SIZE ,001 -,033 ,013 a. Dependent Variable: ROA 0 dL 1,2953 du 1,6539
4-du 2,3461
2
4-dL 2,7043 4
Nilai koefisien korelasi antarvariabel independen menunjukkan angka dibawah 0,8 yang menunjukkan pada model tidak terjadi gejala
multikolinearitas.
-

## Heteroskedastis
Dengan  metode  park  gleyser, melihat  koefisien  regresi masing- masing  variabel  independen  terhadap nilai absolut residunya (e).

## Tabel 9 Uji Heterokedastis
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 2,521 1,063 2,871 ,064 MBANKING ,516 ,270 ,395 1,912 ,065 SIZE -,151 ,066 -,475 -1,197 ,849 NPL ,107 ,064 ,267 1,685 ,102
a. Dependent Variable: abresid
Nilai sig. menunjukkan angka diatas 0,05, artinya tidak terdapat unsur heteroskedastis pada model.

## Persamaan Regresi Linear Berganda
Output SPSS persamaan regresi linier berganda:
Tabel 10 Output Persamaan Regresi dan Uji Parsial (Uji t)
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -4,926 1,812 -2,719 ,010 MBANKING -,226 ,460 -,073 -,492 ,626 SIZE ,445 ,113 ,591 3,956 ,000 NPL -,439 ,109 -,461 -4,045 ,000 a. Dependent Variable: ROA
Berdasarkan  output  SPSS  pada Tabel 10 diperoleh persamaan:
ROA = -4,926 – 0,226 MBANKING + 0,445 SIZE – 0,439 NPL Uji hipotesis parsial dilihat dengan membandingkn nilai sig. Dengan α = 0,05:
• Sig.  Mbanking  sebesar  0,626  dengan koefisien  -0,226.  Artinya  pengaruh Mbanking  negatif  tidak  signifikan. Hasil  ini  menolak  hipotesis  yang diajukan penulis yang  menduga adanya pengaruh  positif  penggunaan  mobile banking terhadap kinerja bank (ROA).
• Sig.  SIZE  sebesar  0,0000  dengan koefisien  0,445.  Artinya  pengaruh ukuran  perusahaan  positif  signifikan terhadap kinerja bank. Hasil ini sesuai dengan hipotesis yang diajukan penulis.
• Sig.  NPL  sebesar  0,0000  dengan koefisien  -0,439.  Artinya  pengaruh risiko kredit negatif signifikan terhadap kinerja  bank.  Hasil  ini  sesuai  dengan hipotesis yang diajukan penulis.
Uji Simultan (uji F)
Output SPSS untuk uji Simultan:

## Tabel 11 Nilai Koefisien Korelasi dan Determinasi
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,774 a ,598 ,561 ,93193
a. Predictors: (Constant), NPL, MBANKING, SIZE

## Tabel 12 Uji Signifikansi F (Simultan)
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 41,408 3 13,803 15,893 ,000 b Residual 27,792 32 ,868 Total 69,200 35 a. Dependent Variable: ROA b. Predictors: (Constant), NPL, MBANKING, SIZE Berdasarkan Tabel 11 Nilai
koefisien korelasi dan determinasi ditunjukkan  pada  Tabel  8  masing-masing sebesar  77,4%  dan  59,8%.  Artinya keeratan hubungan antara variabel independen  dan  variabel  dependen  yang diteliti adalah sebesar 77,4% dan besarnya pengaruh  seluruh  variabel  independen yakni mobile banking, ukuran bank (Size), dan risiko kredit (NPL) dalam model secara bersama-sama  sebesar  59,8%,  sisanya adalah  pengaruh  dari  variabel  lain  yang tidak  dimasukkan  ke  dalam  model.  Nilai sig.  F  yang  ditunjukkan  Tabel  13  adalah sebesar  0,000  menunjukkan  pengaruh secara  bersama-sama  variabel  mobile banking,  ukuran  perusahaan,  dan  risiko kredit signifikan.

## Pembahasan
Nilai  konstanta  sebesar  -4,926. Artinya jika variabel independen dianggap konstan atau sama dengan nol, maka ROA akan sebesar -4,926%.
Nilai koefisien Mbanking sebesar - 0,226. Artinya penggunaan layanan mobile banking pada bank akan menurunkan ROA sebesar  0,226%  dan  pengaruhnya  tidak signifikan.
Teknologi mobile  banking mulai marak dikembangkan di Indonesia. Berdasarkan  pengamatan  penulis,  pada
tahun  2017  dari  42  bank  yang  tercatat  di BEI, 32 bank diantaranya telah mengembangkan  teknologi  ini.  Layanan mobile  banking  ini  diharapkan  dapat melayani nasabah  untuk kemudahan bertransaksi.  Akan  tetapi,  faktor  ini  tidak serta  merta  diikuti  dengan  peningkatan ROA  perbankan.  Bahkan  hasil  penelitian menunjukkan koefisien yang negatif antara penggunaan mobile  banking dengan  ROA bank. Diduga penyebabnya karena penggunaannya  belum  menyeluruh  atau setiap  nasabah  belum  tentu  menggunakan fasilitas ini.
Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian  Ronaldo  dan  Hugi  (2013)  yang menyatakan  penggunaan  internet  banking berpengaruh  negatif  terhadap  kinerja perbankan,    dan  penelitian  Khrawish  dan Al-Sa'di  (2011)  yang  menemukan  hasil tidak  ada  pengaruh  yang  signifikan  antara layanan e-banking terhadap  profitabilitas pada bank di Yordania periode tahun 2000- 2009.
Elizar  dan  Rohani  (2017)  juga menyatakan  hal  ini  dapat  disebabkan berbagai faktor diantaranya tingkat keamanan,  pemeliharaan  jangka  panjang dan  kemampuan  bank  mempertahankan internet  banking  juga  masih  mengalami kendala.  Belum  maksimalnya  penggunaan internet  banking  di  Indonesia  untuk
Dedeh Sri Sudaryanti, Nana S., Ane K./ Jurnal Ekonomi Manajemen 4(2) (November 2018) 96-107
bertransaksi perbankan juga masih menjadi hambatan berkembangnya layanan internet banking . Selain pengaruh dari variabel independen mobile  banking ,  terdapat  pula pengaruh dari variabel kontrol yaitu ukuran perusahaan ( bank size ) dengan menggunakan logaritma normal dari Total Asset dan risiko kredit dengan menggunakan ukuran NPL.
Nilai  koefisien  ukuran  perusahaan (SIZE)  sebesar  0,445.  Artinya  ukuran perusahaan  berpengaruh  positif  terhadap ROA. Setiap penambahan total  asset akan meningkatkan  ROA  0,445%.  Hasil  yang diperoleh  dari  model  penelitian  ini  bahwa SIZE  akan  memberikan  pengaruh  positif signifikan  terhadap  kinerja  perbankan. Bahwa  semakin  besar  ukuran  bank,  maka akan meningkatkan kinerja bank umum di Indonesia. Hal ini disebabkan bahwa bank besar  memiliki  lebih  banyak  kesempatan memberikan  pinjaman  dibandingkan  bank yang  kecil  sehingga  dapat  menciptakan laba yang lebih besar.
Secara umum,
penelitian sebelumnya  menemukan  hal  yang  sama yaitu  pada  Ronaldo  dan  Hugi  (2013) menunjukkan  hasil Size berpengaruh positif  signifikan,  dan  Farah  (2015) menyatakan  besarnya  Asset  memiliki pengaruh  positif  yang  signifikan  terhadap penggunakan internet banking .
Nilai koefisien NPL sebesar – 0,439. Artinya    hasil  yang  diperoleh  dari  model penelitian  kredit yang diukur dengan NPL berpengaruh negatif terhadap ROA. Setiap kenaikan 1% NPL akan menurunkan ROA sebesar 0,439%.
Aktivitas  utama  perbankan  yang ditujukan  untuk  memperoleh  pendapatan adalah  aktivitas  kredit  sehingga  risiko kredit  merupakan  sumber  utama  bagi kerugian  bank.  Peningkatan  risiko  kredit atau  semakin  besarnya  nilai  NPL  akan menurunkan  tingkat  profitabilitas  bank. Sejalan  dengan  penelitian  Ronaldo  dan Hugi  (2013)  menunjukkan  pengaruh negatif  signifikan  antara  risiko  kredit
terhadap  pertumbuhan  laba.    Oleh  karena itu,  bank  harus  dapat  meminimalkan tingkat  risiko  kredit  melalui  perbaikan kebijakan  yang  tepat  dalam  hal  pinjaman sehingga dapat meningkatkan profitabilitas.

## SIMPULAN
Hasil  penelitian  menemukan  bukti empiris:
1. Penggunaan mobile banking berpengaruh  negatif  terhadap  ROA bank.  Artinya  penggunaan  layanan mobile  banking pada  bank  akan menurunkan ROA.
Diduga penyebabnya  karena    penggunaannya belum menyeluruh atau setiap nasabah belum tentu menggunakan fasilitas ini. Hal ini dapat pula disebabkan berbagai faktor  diantaranya  tingkat  keamanan, pemeliharaan  jangka  panjang  dan kemampuan  bank  mempertahankan mobile banking juga masih mengalami kendala. Belum maksimalnya penggunaan mobile banking di Indonesia untuk bertransaksi perbankan juga masih menjadi hambatan berkembangnya layanan mobile banking .
2. Digunakan  dua  variabel  kontrol  untuk mengukur  kinerja  bank  yaitu  ukuran perusahaan  (size)  dan  risiko  kredit (NPL).  SIZE  memberikan  pengaruh positif  signifikan  terhadap  kinerja perbankan.  Bahwa  semakin  besar ukuran bank, maka akan meningkatkan kinerja  bank  umum  di  Indonesia.  Hal ini  disebabkan  bahwa  bank  besar memiliki  lebih  banyak  kesempatan memberikan  pinjaman  dibandingkan bank  yang  kecil  sehingga  dapat menciptakan  laba  yang  lebih  besar. Sedangkan  NPL  berpengaruh  negatif terhadap  ROA.  Peningkatan  risiko kredit atau semakin besarnya nilai NPL akan menurunkan tingkat profitabilitas bank.
3. Keeratan  hubungan  antara  variabel independen  dan  variabel  dependen
Dedeh Sri Sudaryanti, Nana S., Ane K./ Jurnal Ekonomi Manajemen 4(2) (November 2018) 96-107
yang diteliti adalah sebesar 77,4% dan besarnya  pengaruh  seluruh  variabel independen  yakni mobile  banking, ukuran  bank  (Size),  dan risiko  kredit
(NPL) dalam  model  secara  bersama- sama  sebesar  59,8%,  sisanya  40,2% adalah pengaruh dari variabel lain yang tidak dimasukkan ke dalam model.

## Saran
Berdasarkan temuan hasil penelitian, penulis menyarankan: 1. Perbankan sebaiknya selalu mendorong nasabahnya agar menggunakan layanan mobile  banking .  Penggunaan  mobile banking  akan  meningkatkan  efisiensi layanan  perbankan  terhadap  nasabah. Hal  ini  dapat  menekan  biaya  yang dikeluarkan sehingga profitabilitas bank dapat meningkat.
2. Penelitian  ini  menggunakan  analisa regresi  yang  memiliki  keterbatasan harus lolos uji asumsi klasik. Beberapa kendala  yang  ditemukan  karena  harus memenuhi uji normalitas data,
beberapa  bank  dikeluarka  dari  analisis karena  data  ekstrim  (outlier).  Peneliti selanjutnya sebaiknya menambah jumlah observasi.

## REFERENSI
A.  Gima  Sugiama.  2008.  Metode  Riset Bisnis  dan  Manajemen.  Bandung: Guardaya Intimarta.
Elizar  Sinambela  dan  Rohani.  2017.
Pengaruh Penyediaan Layanan Internet  Banking Terhadap Kinerja Keuangan Perbankan di Bursa Efek Indonesia.  FORUM  KEUANGAN DAN BISNIS INDONESIA (FKBI), 6 , 2017, 87-94. ISBN 978- 602-17225-7-2.
http://fkbi.akuntansi.upi.edu/
Farah Margaretha. 2015. Dampak Electronic Banking Terhadap Kinerja Perbankan Indonesia.
Jurnal  Keuangan  dan  Perbankan, Vol.19, No.3 September 2015, hlm. 514–524  Terakreditasi  SK.  No. 040/P/2014 http://jurkubank.wordpress.com.
Khrawish,  Husni  Ali  dan  Al-Sa'di,  Noor Mousa.  2011. The  Impact  of  E- Banking  on  Bank  Profitability: Evidence  from  Jordan.  Middle Eastern  Finance  and  Economics ISSN: 1450-2889 Issue 13 (2011) ©
EuroJournals Publishing, Inc. http://www.eurojournals.com/MEF E.htm. Ronaldo  Egan  dan  Hudi  Prawoto.  2013. Pengaruh Internet Banking Terhadap  Kinerja  Perbankan  di Indonesia  (Studi  Empiris  Pada Bank  yang  Listing  di  BEI).  Jurnal Akuntansi  Bisnis,  Vol.  XI  No.  22
Maret 2013.
Sugiyono. 2009. Statistika Untuk Penelitian. CV. Alfabeta. Bandung. Victor,Okonkwo  Ikeotuonye;    Obinozie, Henry Ebuka; Echekoba  F N. 2017. The Effect Of Information Communication  Technology  And Financial Innovation On Performance On Nigerian Commercial  Banks  (2001  –  2013). International Journal of Contemporary  Applied  Sciences (ISSN:  2308-1365)  Vol.  4,  No.  3,
March 2017. www.ijcas.net .
Wing  Wahyu  Winarno.  2007.  Analisa Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews. UPP STIm YKPN.
Yogyakarta.
https://id.wikipedia.org/wiki/E-banking
https://www.kompasiana.com/danzprawira /perkembangan-teknologi-mobile- banking-terkini-di-asia-pasifik_
Dedeh Sri Sudaryanti, Nana S., Ane K./ Jurnal Ekonomi Manajemen 4(2) (November 2018) 96-107
58341f33c2afbd0812599018 - diakses 8 Februari 2018.
https://ekbis.sindonews.com/read/1172393
/178/pengguna-e-banking- meningkat-tajam-1484822191- diakses 8 Februari 2018.
http://www.marsindonesia.com/newsletter/ alasan-utama-nasabah-
menggunakan-mobile-banking –
diakses 8 Februari 2018.
https://sharingvision.com/pertumbuhan- smsmobile-banking-di-indonesia/ (diakses 8 Februari 2018.
Sharing  Vision  dan  berbagai  sumber ( https://sharingvision.com/peluang- emas-di-2014/ )  (diakses  8  Februari 2018)