## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 3, No 4, Mei 2022, Hal 778 − 784 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v3i4.1586

## Pengaruh Indikator Rasio Keuangan Terhadap Non-Performing Financing Net Pada PT Bank Syariah Indonesia Tbk
Husni Mubarok *
Fakultas Teknik dan Informatika, Program Studi Sistem Informasi Akuntansi, Univeristas Bina Sarana Informatika Jalan Sipelem No.22 , Kode Pos 52112 , Tegal, Indonesia Email: 1 husni.hub@bsi.ac.id
Email Penulis Korespondensi: husni.hub@bsi.ac.id
Submitted: 12/05/2022 ; Accepted: 21/05/2022 ; Published: 30/05/2022
Abstrak −Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis Pengaruh Indikator Rasio Keuangan terhadap Non-Performing Finance Net pada  PT  Bank  Syariah  Indonesia  Tbk  2009-2021.  Penelitian  mengkreasikan  studi  kasus  kuantitatif  model  deskriptif  yang menghasilkan uji parsial variabel ROA menunjukkan paling berpengaruh sangat kuat hipotesis Ho diterima residual terdistribusi normal terhadap NPF Net sedangkan uji simultan dilancarkan bersama-sama indikator variabel independen tingkat pertalian sangat kuat variabel dependen hipotesis Ha diterima residual terdistribusi normal terhadap NPF Net.
Kata Kunci: BSI Syariah; Parsial, NPF Net
Abstract −The study aims to analyze the Effect of Financial Ratio Indicators on Non-Performing Finance Net at PT Bank Syariah Indonesia Tbk 2009-2021. The research created a quantitative case study descriptive model that resulted in a partial test of the ROA variable showing the most powerful influence on the hypothesis that Ho accepted the residuals were normally distributed to the NPF Net, while the simultaneous test was carried out together with indicators of the independent variable the level of correlation was very strong. The dependent variable hypothesis was accepted that the residual was normally distributed to NPF Net.
Keywords : BSI Syariah; Simultaneous; NPF Net

## 1. PENDAHULUAN
Maraknya perkembangan lembaga keuangan syariah menuntut pelaku lebih fokus dalam pelayanan yang prima untuk lebih  serius.  Globalisasi  di  Indonesia  khususnya  perusahaan  perbankan  syariah  berkontribusi  bagi  perekonomian (Mubarok, 2021a) seperti bank lembaga intermediasi antara pihak para penabung dan pihak investor (Arifin, 2005). Bank sebagai perantara keuangan masyarakat dimana perantara dari mereka yang kelebihan uang dengan mereka yang kekurangan  uang  (Sinungan,  2000).  Rasio  merupakan  alat  yang  dinyatakan  dalam  artian  relative  maupun  absolut untuk menjelaskan hubungan tertentu antara factor satu dengan yang lainnya dari suatu laporan finansial. Rasio-rasio finansial  umumnya  diklasifikasikan  menjadi  4  macam  rasio  likuiditas,  rasio  solvabilitas,  rasio  aktivitas,  rasio profitabilitas  (Harahap, 2002). Menurut (Arifin, 2005)  menuturkan bahwa  Neraca mewakili  keputusan manajemen yang talah diambil untuk bidang-bidang fungsional dan Laporan pernyataan Laba-Rugi mengukur tingkat kemampuan menghasilkan  laba  dari  keputusan  manajemen  selama  periode  tertentu.  Laporan  Keuangan  untuk  mengetahui kemampuan  bank  bisa  menutupi  penurunan  asset  akibat  terjadinya  kerugian  atas  aset  bank  dengan  menggunakan modalnya sendiri (Mubarok, 2021a).
Tujuan analisis laporan keuangan bank pada dasarnya untuk mengetahui masalah posisi keuangan suatu bank, besarnya  hasil  operasi  bank,  perubahan-perubahan  yang  terjadi  dalam  posisi  keuangan  bank,  laporan  data-data  di laporan  labarugi  bank,  merumuskan  indicator-indiaktor  penunjangan  dan  penghambat  opersional  bank  dalam pencapaian tujuan untuk tools of management bank itu. Laporan keuangan pada sektor perbankan sama seperti sector lainnya, untuk menyediakan informasi yang menyangkut posisi keuangan, kinerja, serta perubahan posisi keuangan aktifitas opersi bank yang bermanfaat dalam mengambil keputusan.
Capital Adequacy Ratio (CAR) merupakan aspek penting dalam rangka peningkatan bisnis mewadahi resiko- resiko,  bertambah  CAR  maka  bertambah  kuat  bank  mengurus  resiko-resiko  kredit.  Keadaan  yang menguntungkan bank  tersebut  akan  memberikan  opersi  bank,  kejadian  yang  menguntungkan  bank  tersebut  akan  memberikan sumbangan  yang  cukup  banyak  bagi  profitabilitas  (Mudrajad,  2002).  Menurut  (Mubarok,  2021b)  menuturkan CAR=(Modal Bank:Total ATMR)x100%.
Biaya Operasional terhadap Penerimaan Operasional (BOPO) menurut kamus keuangan ialah kelompok rasio yang  mengukur  kemampuan  dan  keefektian  operasional  suatu  perusahaan  dengan  jalur  mengumpamakan  satu terhadap  lainnya.  Berbagai  nilai  pendapatan  dan  penyisihan  dari  laporan  laba  rugi  dan  terhadap  skor-skor  dalam neraca.  Rasio  biaya  operasional  dimanfaatkan  untuk  mengukur  tingkat  efisiensi  dan  kemampuan  bank  dalam melaksanakan  kegiatan  operasi  (Dendawijaya,  2005).  Menurut  (A.  Faisal,  R.  Samben,  2018)  memformulasikan BOPO= (Biaya Operasional: Penerimaan Operasional)x100%.
Financing Deposit to Ratio (FDR) merupakan rasio antara semua jumlah kredit yang diberikan dengan uang yang diterima bank. Keperluan likuiditas setiap bank berlainan tergantung antara lain pada kekhususan usaha bank, besarnya  bank  dan  sebagainya  (Dendawijaya,  2005) . FDR  menyatakan  seberapa  jauh  kemampuan  bank  dalam membayar  kembali  penarikan  dana  yang  dilakukan  deposan  dengan  mengandalkan  kredit  yang  diberikan  sebagai sumber likuiditasnya. Menurut (Mubarok, 2021b) merumuskan FDR=(Kredit yang diberikan:Dana Masyarakat)x100%.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 3, No 4, Mei 2022, Hal 778 − 784 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v3i4.1586
Net Interest Margin (NIM) juga digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam menghasilkan pendapatan dari  bunga dengan melihat kinerja bank dalam menyalurkan kredit, mengingat pendapatan operasional bank sangat tegantung dari selisih bunga dari kredit yang disalurkan (Mahardian, 2008). Net Interest Margin (NIM) adalah rasio bunga bersih yang dikumpulkan suatu bank dibandingkan dengan rata-rata aktiva produktifnya (Riyadi, 2006).  Menurut  (Mubarok,  2021b)  mengiterpretasikan  NIM=(Pendapatan  Bunga  Bersih:  Rata-Rata  Aktiva Produktif)x100%.
Return  On  Asset  (ROA) yang  sering  disebut  juga  return  on  investment  adalah  pengukuran  kemampuan perusahaan secara keseluruhan di dalam menghasilkan keuntungan dengan jumlah keseluruhan aktiva yang tersedia di dalam perusahaan (Kasmir, 2012). Return on Asset (ROA) adalah rasio yang mengukur efektivitas perusahaan di dalam  menghasilkan  keuntungan  dengan  memanfaatkan  aktiva  yang  dimiliki  perusahaan  (Faisal,  2005).  Menurut (Mubarok, 2021b) menjabarkan ROA=(Laba Bersih Sebelum Pajak: Total Aktiva)X100%.
Return on Equity (ROE) biasanya juga disertai kenaikan dari saham-saham bank yang bersangkutan di pasar (Muljono,  1990).  Bertambah  tinggi  retun  beranjak  baik  berarti deviden yang  dibagikan  atau  ditanamkan  kembali sebagai retained earning juga semakin banyak. Bagi para pemangku saham bank yang bersangkutan maka rumus ini mempunyai  arti  yang  sangat  fundamental  untuk  mengukur  kemampuan  manajemen  dalam  mengelola  capital  yang tersedia  untuk  mendapatkan Net  Income .  Menurut  (Kurniasari,  2017)  (Mubarok,  2021b)menjelaskan  Return  On Equity = (Net Income : Total Equity)x100%.
Non-Performing Finance (NPF) Net yakni tingkat pengembalian pembiayaan yang diberikan deposan kepada bank  dengan  kata  lain  NPF  merupakan  tingkat  pembiayaan  macet  pada  bank  tersebut.  Perkembangan  pemberian pembiayaan yang paling tidak mengembirakan bagi pihak bank adalah apabila pembiayaan yang diberikan ternyata menjadi bermasalah. Hal ini terutama disebabkan oleh kegagalan pihak debitur memenuhi kewajiban untuk membayar angsuran  pokok  pembiayaan  beserta  hasil  yang  telah  disepakati  kedua  belah  pihak  dalam  perjanjian  pembiayaan (Dendawijaya,  2005).  Menurut  (Mubarok,  2021a)  mengemukakan  NPF  Net=(  Kredit  non  Lancar:  Total Kredit)x100%.
Sesuai dengan latar belakang diatas pada penelitian terdahulu Husni Mubarok (2021) Pengaruh Rasio Laporan Keuangan terhadap Profitabilitas PT Bank Panin Tbk dengan lima variabel perbankan konvensional, maka penulis mengambil rumusan masalah untuk mengetahui secara ilmiah hasil statistik dari “Pengaruh Indikator Rasio Keuangan Terhadap Non-Performing Finance Net pada PT Bank Syariah Indonesia Tbk tahun 2009-2021 dengan tujuh variabel perbankan syariah” dan untuk lebih fokus perhatian pada permasalahan, maka penulis membatasi masalah hanya pada analisis data laporan keuangan 13 tahun dari tahun 2009 sampai dengan tahun 2021.

## 2. METODE PENELITIAN
Sumber data skunder berfokus perbankan syariah yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan laporan keuangan tahunan  2009-2021. Purposive  Sampling merupakan  teknik  penentuan  sampel  dengan  pertimbangan  tertentu pemilihan sekelompok subjek dalam purposive sampling didasarkan atas ciri-ciri tertentu yang dipandang mempunyai sangkut paut yang erat dengan ciri-ciri populasi yang sudah diketahui sebelumnya, dengan kata lain unit sampel yang dihubungi  disesuaikan  dengan  kriteria-kriteria  tertentu  yang  diterapkan  berdasarkan  tujuan  penelitian  (Sugiyono, 2014).  Untuk mengetahui data  yang digunakan dalam analisis ini dari  laporan keuangan  periode PT  Bank  Syariah Indonesia Tbk tahun 2009-2021. Data yang diolah dengan SPSS diharapkan dapat diketahui perkembangan laporan keuangan  tiap  tahun  apakah  memiliki  hubungan  dengan  beberapa  kemungkinan  yang  terjadi  diantaranya  positif signifika/tidak signifikan, negatif signifikan/tidak signifikan. Menurut pendapat (Sugiyono, 2014) Metode Deskriptif merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  atau  menganalisis  suatu  hasil  penelitian  tetapi  tidak digunakan  untuk  membuat  kesimpulan  yang  lebih  luas.  Penelitian  ini  menggunakan  gaya  deskriptif  dengan  kreasi studi kasus kuantitatif.
Analisis  statistik  suatu  cara  menggambarkan  persoalan  yang  berdasarkan  data  yang  dimiliki  dengan  cara menata data tersebut  sehingga  mudah dipahami tentang karakteristik data, dijelaskan dan berguna untuk  keperluan selanjutnya.  Pengecekan  Normalitas  Data  menggunakan Uji  Kolmogorov-Smirnov  One  Sample  Test dengan mengamati nilai signifikansi residual, dengan melihat dari nilai probabilitasnya, dimana jika probabilitas > 0,050 maka residual terdistribusi normal (Priyatno, 2011). Uji Multikolineritas dimanfaatkan untuk menguji apakah model regresi kedapatan  adanya  korelasi  antar  variabel  bebas  independen  (Sudarmanto,  2013).  Uji Autokorelasi bertujuan  untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu  periode  t-1  (sebelumnya)  (Priyatno, 2011).  Uji Heteroskedastisitas bermaksud  untuk  menguji  apakah dalam  model  regresi  terjadi  ketidaksamaan  variance  dari  residual  pada  satu  peninjauan  ke  pengamatan  yang  lain. (Priyatno, 2011). Menurut  (Sugiyono, 2014)  Statistik deskriptif  yang mempunyai tugas mengatur  dan menganalisa data angka, supaya dapat memberikan gambaran secara ringkas, teratur dan jelas mengenai suatu peristiwa keadaan yang dapat ditarik pengertian atau arti tertentu. Formula Persamaan Regresi Linear menurut (Mubarok, 2021a)
Y = α + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 + β4 X4 + β4 X5 + β4 X6 +e
Dimana: Y=NPF Net

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 3, No 4, Mei 2022, Hal 778 − 784 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v3i4.1586

## α=Constanta
Variabel X1=CAR Variabel X2=BOPO Variabel X3=FDR Variabel X4=NIM Variabel X5=ROA Variabel X6=ROE β=Koefisien regresi dari variabel independent e=Kesalahan residual
Analisis  regresi  berganda  dan  korelasi  regresi  berganda  merupakan  analisa  terhadap  suatu  fenomena  yang menunjukan  hubungan  sebab  akibat,  dimana  suatu  variable  terkait  ditentukan  oleh  lebih  dari  satu  variable  bebas (Santoso & Hamdani, 2007).
Variabel X1 CAR Variabel X2 BOPO Variabel X3 FDR Variabel X4 NIM Variabel X5 ROA Variabel X6 ROE

## Gambar 1. Frame Work Penelitian
Pedoman untuk memberikan interpretasi koefisien korelasi, keriteria pengujian Ho diterima jika signifikansi > 0,050, Ha diterima jika signifikansi < 0,050 sebagai berikut:
Tabel 1. Pedoman Relasi Interval Hubungan 0.000-0.199  Sangat Lemah 0.200-0.399 Lemah 0.400-0.599 Sedang 0.600-0.799 Kuat 0.800-1.000 Sangat Kuat Tabel 2. Hipotesis Penelitian Hipotesis Keterangan H1 CAR berpengaruh nilai positif dan nilai signifikan terhadap NPF Net.
H2 BOPO berpengaruh nilai positif dan nilai signifikan terhadap NPF Net.
H3 FDR berpengaruh nilai positif dan nilai signifikan terhadap NPF Net. H4 NIM berpengaruh nilai positif dan nilai signifikan terhadap NPF Net.
H5 ROA berpengaruh nilai positif dan nilai signifikan terhadap NPF Net.
H6 ROE berpengaruh nilai positif dan nilai signifikan terhadap NPF Net.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil ilmiah statistik dari pengaruh indicator variabel independent rasio keuangan terhadap variabel dependent Non- Perfoming Finance Net PT Bank Syariah Indonesia Tbk Tahun 2009-2021 terlihat sebagai berikut:
Tabel 3. Statistics Deskriptif N  Mean  Std. Deviation  Std. Error Mean CAR 13  18.6054 5.26005 1.45887 BOPO 13  93.5685 5.56322 1.54296 FDR 13  88.6423 14.04825 3.89628 NIM 13  6.4115 .73450 .20372 ROA 13 .6838 .44663 .12387 ROE 13  5.1923 4.18297 1.16015 NPF.Net  13  2.8385 1.31343 .36428 Sumber data di olah SPSS (2022)
Interpretasi  output One-Sample Statistics menunjukkan nilai statistic  deskriptif yaitu N adalah data masing- masing variabel sebanyak N=13 artinya jumlah sampel yang dipakai. CAR nilai Mean sebesar 18,6054, Std Deviation sebesar 5,26005, Std Error Mean sebesar 1,45887. BOPO nilai Mean sebesar 93,5685, Std Deviation sebesar 5,56322,
Variabel Y  NPF Net

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 3, No 4, Mei 2022, Hal 778 − 784 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v3i4.1586
Std Error Mean sebesar 1,54296. FDR nilai Mean sebesar 88,6423, Std Deviation sebesar 14,04825, Std Error Mean sebesar 3,89628. NIM nilai Mean sebesar 6,4115, Std Deviation sebesar 0,73450, Std Error Mean sebesar 0,20372. ROA nilai Mean sebesar 0,6838, Std Deviation sebesar 0,44663, Std Error Mean sebesar 0,12387. ROE nilai Mean sebesar 5,1923, Std Deviation sebesar 4,18297, Std Error Mean sebesar 1,16015.  NPF Net nilai Mean sebesar 2,8385, Std Deviation sebesar 1,31343, Std Error Mean sebesar 0,36428.
Tabel 4. One-Sample Test
Test Value = 0 t df Sig. (2-tailed) Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper CAR 12.753 12 .000 18.60538 15.4268 21.7840 BOPO 60.642 12 .000 93.56846 90.2066 96.9303 FDR 22.750 12 .000 88.64231 80.1530 97.1316 NIM 31.473 12 .000 6.41154 5.9677 6.8554 ROA 5.521 12 .000 .68385 .4140 .9537 ROE 4.476 12 .001 5.19231 2.6646 7.7201 NPF.Net 7.792 12 .000 2.83846 2.0448 3.6322 Sumber data di olah SPSS (2022)
Interpretasi output One-Sample Test menunjukkan nilai statistic deskriptif yaitu N=13 artinya jumlah sampel yang dipakai:
1. CAR  nilai  t  (t  hitung)  sebesar  12,753;  nilai  df  (degree  of  freedom)  sebesar  12  nilai  Sig.  (2-tailed)  sebesar 0,000<0,050 hipotesis Ha diterima ada dominasi  CAR terhadap NPF Net.
2. BOPO  nilai  t  (t  hitung)  sebesar  60,642;  nilai  df  (degree  of  freedom)  sebesar  12;  nilai  Sig.  (2-tailed)  sebesar 0,000<0,050 hipotesis Ha diterima ada dominasi BOPO terhadap NPF Net.
3. FDR  nilai  t  (t  hitung)  sebesar  22,750;  nilai  df  (degree  of  freedom)  sebesar  12;  nilai  Sig.  (2-tailed)  sebesar 0,000<0,050 hipotesis Ha diterima ada dominasi FDR terhadap NPF Net
4. NIM  nilai  t  (t  hitung)  sebesar  31,473;  nilai  df  (degree  of  freedom)  sebesar  12;  nilai  Sig.  (2-tailed)  sebesar 0,000<0,050 hipotesis Ha diterima ada dominasi NIM terhadap NPF Net.
5. ROA  nilai  t  (t  hitung)  sebesar  5,521;  nilai  df  (degree  of  freedom)  sebesar  12;  nilai  Sig.  (2-tailed)  sebesar 0,000<0,050 hipotesis Ha diterima ada dominasi ROA terhadap NPF Net.
6. ROE  nilai  t  (t  hitung)  sebesar  4,476;  nilai  df  (degree  of  freedom)  sebesar  12;  nilai  Sig.  (2-tailed)  sebesar 0,001<0,050 hipotesis Ha diterima ada dominasi ROA terhadap NPF Net.
7. NPF  Net  nilai  t  (t  hitung)  sebesar  7,792;  nilai  df  (degree  of  freedom)  sebesar  12;  nilai  Sig.  (2-tailed)  sebesar 0,000<0,050 hipotesis Ha diterima ada dominasi CAR, BOPO, FDR, NIM, ROA, ROE terhadap NPF Net.

## Sumber data di olah SPSS (2022)
Gambar 2. One-Sample Test
Interpretasi output One Sample Test diatas membuktikan hasil Uji Normalisai data dengan peluang signifikan (2-tailed) sebesar 0,000<0,050 hipotesis Ha menerima penelitian ini yang menyatakan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan  dari  gambar Histogram menginformasikan Mean =8,58E-15 Std.  Deviation 0,707  Jumlah  N=13  bentuk kurva seperti lonceng; Normal P-P Plot of Regrssion Standardized Residual dan Scatterplot dilihat dan penyebaran data  berada  pada  sekitar  garis  diagonal  mengikuti  garis  arah  diagonal; nilai  residual  keseluruhan  variable terstandarisasi  terlihat  titik-titik  menyebar  secara  acak  serta  tersebar  baik  diatas  angka  0  pada  sumbu  Y  dengan demikian model Analyze Regression Linear memenuhi Uji Asumsi model ini layak untuk dilanjutkan ke pengujian tahap selanjutnya.
Tabel 5. Correlations NPF.Net CAR BOPO FDR NIM ROA ROE Pearson Correlation NPF.Net 1.000 .284 .374 -.449 -.622 -.397 -.342 CAR .284 1.000 .004 -.562 -.506 -.101 -.181 BOPO .374 .004 1.000 .248 .176 -.966 -.953 FDR -.449 -.562 .248 1.000 .795 -.088 -.072 NIM -.622 -.506 .176 .795 1.000 -.031 -.040

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 3, No 4, Mei 2022, Hal 778 − 784 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v3i4.1586
NPF.Net CAR BOPO FDR NIM ROA ROE ROA -.397 -.101 -.966 -.088 -.031 1.000 .988 ROE -.342 -.181 -.953 -.072 -.040 .988 1.000 Sumber data di olah SPSS (2022) Interpretasi output Model Correlations yaitu N=13 artinya jumlah sampel yang dipakai maka Hasil Hipotesis Penelitian seperti berikut:
Tabel 6. Hasil Hipotesis Korelasi Penelitian Hipotesis Keterangan H.1 Hipotesis 1 CAR hasil Model Correlations Pearson Corelation didapat korelasi terhadap NPF.Net nilai  sebesar  0,284  menunjukkan  bahwa  terjadi  hubungan  “lemah”  arah  hubungan  positif  berarti semakin “lemah” CAR maka semakin “lemah” NPF.Net dengan nilai Signifikansi (2-tailed) sebesar 0,000<0,050 maka hipotesis Ha diterima residual terdistribusi normal terhadap NPF.Net.
H.2 Hipotesis 1 BOPO hasil Model Correlations Pearson Corelation didapat korelasi terhadap NPF.Net nilai  sebesar  0,374  menunjukkan  bahwa  terjadi  hubungan  “lemah”  arah  hubungan  positif  berarti semakin “lemah” BOPO maka semakin “lemah” NPF.Net dengan nilai Signifikansi (2-tailed) sebesar 0,000<0,050 maka hipotesis Ha diterima residual terdistribusi normal terhadap NPF.Net.
H.3 Hipotesis 1 FDR hasil Model Correlations Pearson Corelation didapat korelasi terhadap NPF.Net nilai  sebesar  -0,449  menunjukkan  bahwa  terjadi hubungan  “sangat  lemah”  arah  hubungan  negatif berarti  semakin  “sangat  lemah”  FDR  maka  semakin  “sangat  lemah”  NPF.Net  dengan  nilai Signifikansi  (2-tailed) sebesar  0,000<0,050  maka  Hipotesis  diterima  residual  terdistribusi  normal terhadap NPF.Net.
H.4 Hipotesis 1 NIM hasil Model Correlations Pearson Corelation didapat korelasi terhadap NPF.Net nilai  sebesar  -0,622  menunjukkan  bahwa  terjadi  hubungan  “sangat  lemah”  arah  hubungan  positif berarti  semakin  “sangat  lemah”  NIM  maka  semakin  “sangat  lemah”  NPF.Net  dengan  nilai Signifikansi (2-tailed) sebesar 0,000<0,050 maka hipotesis Ha diterima residual terdistribusi normal terhadap NPF.Net.
H.5 Hipotesis 1 ROA hasil Model Correlations Pearson Corelation didapat korelasi terhadap NPF.Net nilai  sebesar  -0,397  menunjukkan  bahwa  terjadi  hubungan  “sangat  lemah”  arah  hubungan  positif berarti  semakin  “sangat  lemah”  ROA  maka  semakin  “sangat  lemah”  NPF.Net  dengan  nilai Signifikansi (2-tailed) sebesar 0,000<0,050 maka hipotesis Ha diterima residual terdistribusi normal terhadap NPF.Net.
H.6 Hipotesis 1 ROE hasil Model Correlations Pearson Corelation didapat korelasi terhadap NPF.Net nilai  sebesar  -0,342  menunjukkan  bahwa  terjadi  hubungan  “sangat  lemah”  arah  hubungan  positif berarti  semakin  “sangat  lemah”  ROE  maka  semakin  “sangat  lemah”  NPF.Net  dengan  nilai Signifikansi (2-tailed) sebesar 0,000<0,050 maka hipotesis Ha diterima residual terdistribusi normal terhadap NPF.Net.
Tabel 7. Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson F Change  df1 df2 Sig. F Change 1 .909 a .827 .654 .77268 4.779 6 6 .039 2.552
a. Predictors: (Constant), ROE, NIM, CAR, FDR, BOPO, ROA b. Dependent Variable: NPF.Net
Sumber data di olah SPSS (2022)
Interpretasi output Analyze Regression Linear Model Summary N=13 artinya jumlah sampel yang dipakai:
1. Angka R sebesar 0,909 ini menunjukkan bahwa terjadi tingkat hubungan yang “Sangat Kuat” antara variabel bebas ROE, NIM, CAR, FDR, BOPO, ROA terhadap variabel terikat NPF.Net.
2. Angka  R2  (R  Square)  sebesar  0,827  ini  menunjukkan  bahwa  prosentase  variasi  variabel  independen  yang digunakan  dalam  model  summary  mampu  menjelaskan  sebesar  82,7%  variasi  variabel  dependent,  sedangkan sisanya sebesar 17,3% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini.
3. Adjusted R Square adalah nilai R Square yang telah disesuaikan dengan nilai sebesar 0,654, nilai ini selalu lebih kecil dari R Square dan angka ini bisa memiliki harga positif bahwa untuk regresi dengan lebih dari dua variabel bebas digunakan Adjusted R2 sebagai koefisien determinasi.
4. Standard Error of the Estimate adalah suatu ukuran banyaknya kesalahan model regresi dalam memprediksikan nilai Y dari hasil regresi di dapat nilai sebesar 0,77268, hal ini berarti banyaknya kesalahan dalam prediksi rasio NPF.Net  sebesar  0,77268  sebagai  pedoman  jika Standard  error  of  the  estimate kurang  dari  standar  deviasi  Y (0,77268), maka model regresi semakin baik dalam memprediksi nilai Y.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 3, No 4, Mei 2022, Hal 778 − 784 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v3i4.1586
5. F Change (F Hitung) sebesar 4,779 dengan Probabilitas Signifikan (Sig. F Change) sebesar 0,000<0,050 Hipotesis Ha diterima ada pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat.
6. df  ( Degree  of  Freedom )  merupakan  pengukuran  jumlah  informasi  dari  sample  yang  telah  digunakan.  Df1  =  k (jumlah variabel terikat dan bebas)–1 ➔ 7–1=6; Df2=N (jumlah observasi/sampel data pembentuk regresi) – k ➔ 13–7=6.
7. Durbin  Watson  Untuk  N=13;  k-1 ➔ 7-1=6,  taraf  signifikansi  5%,  diperoleh  nilai  dW=2,552;  dL=0,3278  dan dU=2.6920
Tabel 8. ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 17.119 6 2.853 4.779 .039 b Residual 3.582 6 .597 Total 20.701 12 a. Dependent Variable: NPF.Net b. Predictors: (Constant), ROE, NIM, CAR, FDR, BOPO, ROA
Sumber data di olah SPSS (2022)
Interpretasi  output  Analyze  Regression  Linear  Model  ANOVA  N=13  artinya  jumlah  sampel  yang  dipakai menunjukkan Regression Sum Of Squares sebesar 17,119 Mean Square 2,853 dan Residual Sum of Squares sebesar 3,582 Mean Square 0,597; F Tabel yang dengan tingkat signifikan menggunakan ά=5% (0.05) df 1 =6;  df 2 =6 nilai F Tabel adalah  4,28  dan  F Hitung yang  didapat  adalah  4,779.  Untuk  itu  F Hitung 4,779>F Tabel 4,28  maka  hipotesis  Ha  diterima artinya  ada  pengaruh  secara  signifikan  sebesar  0,000<0,050  antara  variabel  independent  ROE,  NIM,  CAR,  FDR, BOPO, ROA terhadap variabel dependent NPF.Net.
Table 9. Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) -35.962 19.596 -1.835 .116 CAR .046 .068 .185 .683 .520 .394 2.540 BOPO .480 .204 2.032 2.350 .057 .039 25.925 FDR -.027 .030 -.286 -.900 .403 .285 3.514 NIM -1.051 .545 -.588 -1.927 .102 .310 3.224 ROA -3.016 4.984 -1.026 -.605 .567 .010 99.583 ROE .816 .463 2.597 1.760 .129 .013 75.543 a. Dependent Variable: NPF.Net
NPF.Net =  -35,962 +0,046CAR +0,480 BOPO -1,051NIM -3,016ROA +0,816ROE
Interpretasi output Model Coefficients persamaannya adalah Constant sebesar -35,962 dapat diartikan CAR X1 nilainya 0, BOPO X2 nilainya 0, FDR X3 nilainya 0,  NIM X4 nilainya 0, ROA X5 nilainya 0, ROE X6 nilainya 0, maka nilai NPF.Net Y nilainya adalah -35,962 dengan data N=13 artinya jumlah sampel yang dipakai adalah 1. CAR hasil dari output Coefficients X1 sebesar 0,046 dapat diartikan jika variabel independen lain nilainya tetap CAR  mengalami  peningkatan  dengan  nilai  1%,  maka  NPF.Net  akan  mengalami  peningkatan  sebesar  0,046. Coefficients bernilai  positif  artinya  terjadi  hubungan  searah  antara  CAR  terhadap  NPF.Net  ini  berarti  semakin sangat lemah angka CAR maka persentase NPF.Net akan semakin sangat lemah. VIF Hitung sebesar 2,540<10 hipotesis  CAR    Ha  diterima  yang  berarti  terdapat  hubungan  antar  variabel  independen  tidak  terjadi  gejala multikolinearitas terhadap NPF.Net.
2. BOPO hasil dari output Coefficients X2 sebesar 0,480 dapat diartikan jika variabel bebas lain nilainya tetap BOPO mengalami  peningkatan  dengan  angka  1%,  maka  NPF.Net  akan  mengalami  peningkatan  sebesar  0,480. Coefficients bernilai  positif  artinya  terjadi  hubungan  searah  antara  BOPO  terhadap  NPF.Net.  Hal  ini  berarti semakin  sedang  angka  BOPO  maka  persentase  NPF.Net  akan  semakin  sedang.  VIF  Hitung  sebesar  25.925>10 hipotesis  BOPO  Ho  diterima  yang  berarti  terdapat  hubungan  antar  variabel  independen  terjadi  gejala multikolinearitas terhadap NPF.Net.
3. FDR hasil dari output Coefficients X3 sebesar -0,027 dapat diartikan jika variabel bebas lain nilainya tetap FDR mengalami penurunan dengan angka 1%, maka NPF.Net akan mengalami penurunan sebesar -0,027. Coefficients bernilai  negative  artinya  terjadi  hubungan  tidak  searah  antara  FDR  terhadap  NPF.Net.  Hal  ini  berarti  semakin sangat  lemah  angka FDR  maka persentase  NPF.Net  akan semakin  sangat  lemah. VIF Hitung  sebesar  3.514<10 hipotesis  FDR  Ha  diterima  yang  berarti  terdapat  hubungan  antar  variabel  independen  tidak  terjadi  gejala multikolinearitas terhadap NPF.Net.
4. NIM hasil dari output Coefficients X4 sebesar -1,051 dapat diartikan jika variabel bebas lain nilainya tetap NIM mengalami penurunan dengan angka 1%, maka NPF.Net akan mengalami penurunan sebesar -1,051. Coefficients

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 3, No 4, Mei 2022, Hal 778 − 784 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v3i4.1586
bernilai  negative  artinya  terjadi  hubungan  tidak  searah  antara  NIM  terhadap  NPF.Net.  Hal  ini  berarti  semakin sangat  lemah  angka NIM  maka persentase  NPF.Net  akan semakin  sangat  lemah. VIF Hitung  sebesar  3.224<10 hipotesis  NIM  Ha  diterima  yang  berarti  terdapat  hubungan  antar  variabel  independen  tidak  terjadi  gejala multikolinearitas terhadap NPF.Net.
5. ROA hasil dari output Coefficients X5 sebesar -3,016 dapat diartikan jika variabel bebas lain nilainya tetap ROA mengalami penurunan dengan angka 1%, maka NPF.Net akan mengalami penurunan sebesar -3,016. Coefficients bernilai  negative  artinya  terjadi  hubungan  tidak  searah  antara  ROA  terhadap  NPF.Net.  Hal  ini  berarti  semakin sangat lemah angka ROA maka persentase NPF.Net akan semakin sangat lemah. VIF Hitung sebesar 99.583>10 hipotesis  ROA  Ho  diterima  yang  berarti  terdapat  hubungan  antar  variabel  independen  terjadi  gejala multikolinearitas terhadap NPF.Net.
6. ROE hasil dari output Coefficients X6 sebesar 0,816 dapat diartikan jika variabel bebas lain nilainya tetap ROE mengalami penurunan dengan angka 1%, maka NPF.Net akan mengalami penurunan sebesar 0,816. Coefficients bernilai positif artinya terjadi hubungan searah antara ROE terhadap NPF.Net. Hal ini berarti semakin sangat kuat angka ROE maka persentase NPF.Net akan semakin sangat kuat. VIF Hitung sebesar 75.543>10 hipotesis ROE Ha  diterima  yang  berarti  terdapat  hubungan  antar  variabel  independen  terjadi  gejala  multikolinearitas  terhadap NPF.Net.
Tabel 10. Analisis Hasil Hipotesis Coefficients Penelitian Hipotesis Keterangan H1 CAR sebesar 0,046 berpengaruh sangat lemah nilai positif signifikan terhadap NPF Net. H2 BOPO sebesar 0,480 berpengaruh sangat lemah nilai positif signifikan terhadap NPF Net.
H3 FDR sebesar -0,027 berpengaruh sangat lemah nilai negatif tidak signifikan terhadap NPF Net. H4 NIM sebesar -1,051 berpengaruh sangat lemah nilai negatif tidak signifikan terhadap NPF Net.
H5 ROA sebesar -3,016 berpengaruh sangat lemah nilai negatif tidak signifikan terhadap NPF Net.
H6 ROE sebesar 0,816 berpengaruh sangat kuat nilai positif signifikan terhadap NPF Net.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan penelitian hasil ilmiah diatas bahwa Pengaruh Indikator Rasio Keuangan terhadap NPF Net pada PT Bank Syariah Indonesia Tbk tahun 2009-2021 mencerminkan kondisi Bank yang secara umum sehat dimana berdasarkan hasil uji hipotesis secara parsial yang telah dilaksanakan berdasarkan table Analyze Regression Linear model coefficents elemen ROA Standardized Coefficients Beta menunjukkan paling berpengaruh sebesar 2,597 tingkat hubungan sangat  kuat hipotesis  Ho diterima residual terdistribusi normal terhadap  NPF Net dan hasil uji hipotesis secara  simultan  yang telah ditunaikan  berdasarkan table Analyze Regression  Linear model  Summary membuktikan secara bersama-sama entitas variabel independen sebesar 0,909 mampu menjelaskan 90,9% tingkat hubungan sangat kuat hipotesis Ha diterima residual terdistribusi normal terhadap NPF Net.

## REFERENCES
A. Faisal, R. Samben,  and S. P. (2018). Analisis kinerja keuangan. Kinerja , 14 (1), 6. https://doi.org/doi: 10.29264/jkin.v14i1.2444 Arifin, Z. (2005). Dasar-Dasar Manajemen Bank Syariah . Pustaka Alvabet. Dendawijaya, L. (2005). Manajemen Perbankan (2nd ed.). Galia Indonesia. Faisal, A. M. (2005). Dasar-Dasar Manajemen Keuangan (Kedua). Universitas Muhammadiyah. Harahap, S. S. (2002). Analisis Kritis Atas Laporan Keuangan . PT Raja Grafindo Persada. Kasmir. (2012). Analisis Laporan Keuangan (Keenam). PT Raja Grafindo Persada.
Kurniasari, R. (2017). Analisis Return On Assets (ROA) dan Return On Equity Terhadap Rasio Permodalan (Capital Adequacy Ratio) Pada PT Bank Sinarmas Tbk. J. Akunt. Dan Keuang , 4 (2), 150–158. https://doi.org/doi: https://doi.org/10.31294/moneter.v4i2.2412
Mahardian,  P.  (2008). Analisis  Pengaruh  Rasio  CAR,  BOPO,  NPL,  NIM,  Dan  LDR  Terhadap  ROA  (Studi  Kasus  Perusahaan Perbankan Yang Tercatat Di BEJ Periode 2002-Juni 2007) .
Mubarok, H. (2021a). Pengaruh BOPO , CAR , NIM , FDR , NPF Net , ROA Terhadap ROE pada PT Bank Rakyat Indonesia Syariah Tbk. Jurnal Ekonomi Islam , 2 (1), 11–29.
Mubarok, H. (2021b). Pengaruh Rasio Laporan Keuangan terhadap Rasio Profitabilitas PT Bank Panin Tbk. Jurnal Of Accounting and Finance (JACFIN) , 1 (02), 1–13.
Mudrajad, K. S. (2002). Manajemen Perbankan: Teori dan Aplikasi. In Google Cendekia . BPFE Yogyakarta. Muljono, T. P. (1990). Analisa laporan Keuangan Untuk Perbankan . Djambatan. Priyatno, D. (2011). Analisis Statistik Data Lebih Cepat, Efisien dan Akurat . Media Com. Riyadi, S. (2006). Banking Asset and Liability Management . Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Santoso, P. B., & Hamdani, M. (2007). Statistika Deskripsi dalam Bidang Ekonomi dan Niaga . Erlangga. Sinungan, M. (2000). Manajemen Dana Bank . Bumi Aksara. Sudarmanto, R. G. (2013). Setatistik Terapan berbasis Komputer Dengan Program IBM SPSS Statistik 19 . Mitra Wacana Media. Sugiyono. (2014). Metode Penelitian Administrasi . Alfabeta.