Pengaruh Indikator Kinerja Keuangan
Terhadap Return On Asset PT BRI Agroniaga Tbk
Husni Mubarok 1)
Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia
husni.hub@bsi.ac.id 1) ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History: Received: June 21, 2022 Accepted : June 31, 2022 Published : July 01, 2022 The purpose of writing scientific research is to find out statistical analysis of "the  influence  of  financial  ratio  indicators  on  Return  on  Assets  at  PT  Bank Rakyat Indonesia Agroniaga Tbk 2007-2020". Annual financial ratios that are used as a variable tool in research from secondary data in a period that meet the  sample  criteria  taken  in  the  study  by  combining  quantitative  cases  with descriptive analysis style to clarify the intent of the elements of financial ratios that  are  used  by  the  SPSS  program  through  sample  testing,  then  the continuation  of  secondary  data  processing  by  analyzing  linear  regression which produces reactions by partial CAR testing shows the strongest influence on  the  remaining  normally  distributed  on  ROA  research  hypothesis  Ho  is accepted,  simultaneous  testing  simultaneously  research  hypothesis  Ho  is accepted excess normally distributed experienced by the components of CAR, Net NPF, LDR, GWM IDR, NIM, BOPO, ROE composed of very strong ties to ROA.
Keyword: BRI Agro, Partial,
Performance, Share, Simultaneous

## ABSTRAK
Correponding Author: Husni Mubarok husni.hub@bsi.ac.id Tujuan  penulisan  penelitian  karya  ilmiah  untuk  mengetahui  analisa  statistik dari  “pengaruh  indikator  rasio  keuangan  terhadap  Return  on  Asset  pada  PT Bank  Rakyat  Indonesia  Agroniaga  Tbk  2007-2020”.  Rasio-rasio  keuangan tahunan  yang  pergunakan  sebagai  alat  variabel  dalam  penelitian  dari  data skunder  dalam  suatu  periode  yang  memenuhi  kriteria-kriteria  sampel  yang diambil  dalam  penelitian  dengan metode  memadupadankan  kasus  kuantitatif dengan  gaya  analisis  deskriptif  untuk  memperjelas  maksud  dari  elemen- elemen rasio keuangan yang dioleh program SPSS melalui pengujian sampel, selanjutnya keberlangsungan olahan data skunder dengan menganalisa regresi linear  yang  menghasilkan  reaksi-reaksi  secara  pengujian  parsial  CAR memperlihatkan paling valid pengaruhnya sisa terdistribusi normal atas ROA hipotesis  penelitian  Ho  diterima,  pengujian  simultan  secara  bersama-samaan hipotesis  penelitian  Ho  diterima  kelebihan terdistribusi  normal  yang  dialami oleh komponen CAR, NPF Net, LDR, GWM IDR, NIM, BOPO, ROE tersusun pertalian sangat valid atas ROA.

## How to Cite:
Mubarok, H. (2022). Pengaruh Indikator Kinerja Keuangan Terhadap Return On Asset PT BRI Agroniaga Tbk. Jurnal Ilmiah Wahana Akuntansi , 17(1), 80-96 . https:// doi.org/10.21009/wahana.17.016
http://journal.unj/unj/index.php/wahana-akuntansi ISSN: 2302 – 1810

## PENDAHULUAN
Menjamurnya  bisnis  keuangan  perbankan  pemulihan  ekonomi  pasca  pandemi,  pelaku terfokus  dalam  pelayanan  prima  untuk  lebih  bersungguh-sungguh  (Mubarok,  2022). Keuniversalan  di  Indonesia  terkhusus  perseroan  perbankan  berderma  untuk  perekonomian (Mubarok, 2021a) bank lembaga penghubung pihak menabung dan investor (Arifin, 2005).
Laporan laba-rugi selama periode tertentu, neraca menyubstitusi keputusan manajemen yang  telah  diambil  untuk  bidang  fungsional    (Arifin,  2005).  (Harahap,  2002)  berfikir menuturkan  rasio  niscaya  media  dijelaskan  artikan  otoriter  relative  menjabarkan  hubungan tertentu  sentral  elastis  yang  satu  dengan  lain  dalam  laporan  keuangan,  rasio  finansial terklasifikasikan  dalam  empat  golongan  rasio  aktivitas,  rasio  likuiditas,  rasio  profitabilitas, rasio  solvabilitas.  Kevalidan  bank  bisa  menutupi  kesusahan  atas  aset  bank  dengan menguntukkan  modalnya  sendiri  terjadinya  penurunan  asset  diketahui  melalui  laporan keuangan  (Mubarok,  2021a).  Memformulasikan  komponen  penghambat  dan  penunjangan opersional  bank  dalam  pencapaian  tujuan  pada  dasarnya  untuk  mengetahui  masalah  posisi wadah keuangan yang perlu menganalisis laporan keuangan (Mubarok, 2022).
Penelitian  terdahulu  (Mubarok,  2021c)  dengan  lima  variabel  perbankan  konvensional berjudul  “pengaruh  rasio  laporan  keuangan  terhadap  Profitabilitas  PT  Bank  Panin  Tbk”, menurut artikel (Mubarok, 2022) dengan tujuh variabel perbankan syariah berjudul “pengaruh indikator  rasio  keuangan  terhadap Non  Performing  Financing  Net pada  PT  Bank  Syariah Indonesia  Tbk”.  Penulis  meringkaskan  permasalahan  untuk  memperlihatkan  reaksi  ilmiah statistik “Pengaruh Indikator Kinerja Rasio Keuangan Terhadap Return On Asset pada PT BRI Agroniaga  Tbk  tahun  2007-2020  dengan  delapan  variabel  perbankan  konvensional”  untuk lebih terpusatkan pada mengupas data skunder empat belas periode laporan keuangan.

## TINJAUAN TEORI
Liputan  yang  mengatup  tempat  kinerja  keuangan  dimana  laporan  keuangan  pada  area perbankan  sama  seperti  kaawasan  lain  untuk  perubahan  ajang  menoperasikan  aktifitas keuangan bank yang dapat berguna mengatasi masalah kebijakan keputusan bermanfaat.
Return  On  Asset  (ROA) yaitu  penskalaan  kevalidan  kongsi  secara  totalitas  di  dalam melahirkan surplus dengan sejumlah keutuhan dana yang terhidang didalam industri (Kasmir, 2012). Ahli  (Faisal, 2005)  menuturkan  ROA keniscayaan  rasio  yang menimbang efektivitas
perseroan  di  dalam  melaksanakan  profit  dengan  memakai  aset  yang  dimiliki  konsorsium. (Mubarok, 2021c) menjelaskan ROA = (Laba Bersih Sebelum Pajak : Total aset) x 100%.
Capital  Adequacy  Ratio  (CAR) keniscayaan  sudut  pandang  vital  dalam  kerangka kenaikan  usaha  menampung  resiko-resiko,  menumpuk  validan  bank  mengurus  resiko-resiko kredit dalam menumpuk CAR. Durasi yang bermanfaat bank tersebut akan mewariskan opersi bank,  durasi  yang  bermanfaat  bank  tersebut  akan  mempertaruhkan  pemberian  yang  cukup banyak  bagi  daya  laba  (Mudrajad,  2002).  Menurut  (Mubarok,  2021c)  menuturkan  CAR  = (Modal Bank : Total ATMR) x 100%.
Non-Performing Financing (NPF) Net yakni tersusun pengembalian pembelanjaan yang dipersembahkan  deposan  kepada  bank  dengan  kata  lain  NPF  yaitu  tersusun  pembelanjaan macet  pada  bank  tersebut.  Perkembangan  pemberian  pembelanjaan  yang  paling  tidak mengembirakan bagi pihak bank adalah apabila pembelanjaan yang dipersembahkan ternyata menjadi  bermasalah.  Hal  ini  terutama  disebabkan  oleh  kegagalan  pihak  debitur  memenuhi kewajiban  untuk  membayar  angsuran  pokok  pembelanjaan  beserta  produk  yang  telah disepakati kedua belah pihak dalam perjanjian  pembelanjaan  (Dendawijaya, 2005). Menurut (Mubarok, 2021a) mengemukakan NPF Net = (Kredit non Lancar : Total Kredit) x 100%.
Loan  to  Deposit  Ratio  (LDR) yaitu  rasio  sentral  segenap  sejumlah  kredit  yang dipersembahkan dengan uang yang diterima bank. Keperluan likuiditas setiap bank berlainan tergantung  sentral  lain  pada  kekhususan  usaha  bank,  besarnya  bank  dan  sebagainya (Dendawijaya,  2005) . FDR  mengutarakan  seberapa  jauh  kevalidan  bank  dalam  membayar kembali  penarikan  dana  yang  dilakukan  deposan  dengan  mengandalkan  kredit  yang dipersembahkan  sebagai  berasal  likuiditasnya.  Menurut  penjelasan  (Mubarok,  2020) mengutarakan LDR = (Kredit yang dipasrahkan : Dana Masyarakat) x 100%.
Giro Wajib Minimum  (GWM) sejumlah dana minimum yang wajib dipelihara oleh bank yang besarnya ditetapkan oleh Bank Indonesia berbilang prosentase tertentu dari DPK. Bank diwajibkan memenuhi GWM dalam Rupiah yang terdiri atas GWM primer, GWM sekunder dan GWM loan deposite to ratio serta tambahan GWM valuta bagi bank devisa (Peraturan Bank Indonesia Nomor 19/ 6/ PBI/ 2017, 2017). Pemikiran (Mubarok, 2020) menginterprestasikan GWM Rupiah = 5% x DPKt-2; GWM Valuta = 3% x DPKt-2.
Net Interest Margin (NIM) juga diaplikasikan untuk menimbang kevalidan manajemen bank  dalam  memanifestasikan  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 dana produktifnya (Riyadi,  2006).  Menurut  (Mubarok,  2021c)  mengiterpretasikan  NIM  =  (Pendapatan  Bunga Bersih : Rata-Rata Aset Produktif) x 100%.
Biaya Operasional atas Penerimaan Operasional (BOPO) menurut kamus keuangan ialah kelompok rasio yang menimbang kebenaran dan keefektian operasional suatu industri dengan jalur  mengumpamakan  satu  atas  lainnya.  Berbagai  taksir  pendapatan  dan  penyisihan  dari laporan laba rugi dan atas skor-skor dalam neraca. Rasio biaya operasional dimanfaatkan untuk menimbang  tersusun  efisiensi  dan  kevalidan  bank  dalam  melaksanakan  kegiatan  operasi (Dendawijaya,  2005).  Menurut  (A.  Faisal,  R.  Samben,  2018)  memformulasikan  BOPO  = (Biaya Operasional : Penerimaan Operasional) x 100%.
Return on Equity (ROE) biasanya juga disertai kenaikan dari  saham-saham  bank yang bersangkutan di pasar (Muljono, 1990). Menimbun 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  menyebutkan  ini  memiliki  arti  yang sangat vital untuk menimbang kevalidan manajemen dalam mengelola capital yang terhidang untuk  mendapatkan Net  Income .  Pemikiran  (Kurniasari,  2017)  dalam  (Mubarok,  2021c) menjabarkan Return On Equity = (Net Income : Total Equity) x 100%.
Analisis  statistik  suatu  cara  menggambarkan  persoalan  yang  berdasarkan  data  yang dimiliki  dengan  cara  mengurus  data  sehingga  enteng  dimengerti  tentang  karakteristik  data, dijelaskan dan berguna untuk keperluan selanjutnya (Mubarok, 2022). Pengecekan normalitas data  menguntukkan uji  kolmogorov-smirnov  one  sample  test mengamati  taksir  signifikansi kelebihan  dengan  melihat  dari  taksir  probabilitasnya,  jika  probabilitas  >  0,050  maka  sisa terdistribusi normal (Priyatno, 2011). Uji Multikolineritas difaedahkan untuk memandu apakah model regresi kedapatan adanya korelasi antar variabel bebas independen (Sudarmanto, 2013). Uji autokorelasi berniat  untuk  memeriksa  apakah  dalam  model  regresi  linear  ada  korelasi sentral  kesalahan  pengganggu  pada  periode  t  dengan  kesalahan  pengganggu  periode  t-1 (sebelumnya)  (Priyatno,  2011).  Uji heteroskedastisitas bermaksud  untuk  memverifikasi apakah  dalam  model  regresi  terjadi  ketidaksamaan  versi  dari  sisa  pada  satu  peninjauan  ke pengamatan yang lain. (Priyatno, 2011).

## METODE
Berasal data skunder berfokus perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan laporan keuangan tahunan PT BRI Agroniaga Tbk tahun 2007-2020. Purposive Sampling yaitu teknik penentuan spesimen dengan pertimbangan tertentu pemilihan sekelompok subjek dalam purposive  sampling  didasarkan  atas  ciri-ciri  tertentu  yang  dipandang  memiliki  sangkut  paut yang  erat  dengan  ciri-ciri  populasi  yang  sudah  diketahui  sebelumnya  (Sugiyono,  2014). Metode Deskriptif yaitu metode yang diaplikasikan untuk menggambarkan atau menganalisis suatu reaksi penelitian tetapi tidak diaplikasikan untuk membuat kesimpulan yang lebih luas (Sugiyono, 2014).
Peneliti memakai kreasi studi kasus kuantitatif gaya deskriptif, data skunder yang diolah dengan SPSS diharapkan dapat diketahui perkembangan laporan keuangan tiap tahun apakah memiliki tautan dengan beberapa kemungkinan yang terjadi disentralnya positif signifika/tidak signifikan, negatif signifikan/tidak signifikan (Mubarok, 2022).
Analisa atas fenomena yang memperlihatkan cantelan sebab akibat suatu variabel terkait ditentukan oleh lebih dari satu variable bebas dinamakan analisis regresi berganda dan korelasi regresi berganda (Santoso & Hamdani, 2007).
Х1 Variabel CAR
Х2 Variabel NPL Net
Х3 Variabel LDR
Х4 Variabel GWM IDR Х5 Variabel NIM Х6 Variabel BOPO Х7 Variabel ROE
Gambar 1. Kerangka penelitian
Statistik deskriptif yang memiliki kewajiban mengurutkan dan menganalisa data angka agar mempertaruhkan gambaran secara ringkas (Sugiyono, 2014), teratur dan jelas menimpa suatu durasi jangka yang dapat dihela arti tertentu. Kunci arti sama Regresi Linear (Mubarok, 2021a).
Y Variabel ROA
Penjelasan:
Y = Variabel ROA α = Konstanta Х1 = Variabel CAR
Х2 = Variabel NPL Net Х3 = Variabel LDR
Х4 = Variabel GWM IDR
Х5 = Variabel NIM Х6 = Variabel BOPO Х7 = Variabel ROE
β = Koefisien variabel bebas
e = Kesalahan kelebihan
Penjabaran sebagai penuntun untuk diteruskan menginterpretasikan koefisien relasi data skunder  dalam  penelitian  ini  dengan  keriteria-keriteria  pengujian  jika  signifikansi  >  0,050 hipotesis Ho diterima, jika signifikansi < 0,050 hipotesis Ha diterima (Mubarok, 2021b) adalah sebagai berikut:

## Tabel 1. Pedoman relasi
Tautan Rentang Sangat Valid 0.800 – 1.000 Valid 0.600 – 0.799 Sedang 0.400 – 0.599 Lemah 0.200 – 0.399 Sangat Lemah 0.000 – 0.199 Tabel 2. Hipotesis Penelitian Hipotesis Ulasan H.1. Variabel  CAR  bernilai  menonjol  signifikan  hisab  positif  atas  variabel ROA diterima. H.2. Variabel NPF Net bernilai menonjol signifikan hisab positif atas variabel ROA diterima.

## Y = α + β1Х1 + β2Х2 + β3Х3 + β4Х4 + β5Х5 + β6Х6 + β7Х7 + e
H.3. Variabel  LDR  bernilai  menonjol  signifikan  hisab  positif  atas  variabel
ROA diterima.
H.4. Variabel  GWM  IDR  bernilai  menonjol  signifikan  hisab  positif  atas variebal ROA diterima.
H.5. Variabel  NIM  bernilai  menonjol  signifikan  hisab  positif  atas  variabel ROA diterima.
H.6. Variabel BOPO bernilai menonjol signifikan hisab positif atas variabel ROA diterima.
H.7. Variabel  ROE  bernilai  menonjol  signifikan  hisab  positif  atas  variabel ROA diterima.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  reaksi statistic ilmiah  penganalisaan  dari  pengaruh  indikator  kinerja  keuangan terhadap Return  On  Asset  (ROA) PT  Bank  Rakyat  Indonesia  Agroniaga  Tbk  Tahun  2007 sampai dengan  2020 setelah diolah dengan analisa  memperlihatkan data skunder yang perlu dikaji dalam khasana keilmuan sebagai pengetahuan penelitian adalah sebagai berikut:
Tabel 3. One-sample statistics N Mean Std.Deviation Std.Error Mean CAR 14 20.4536 5.10554 1.36451 NPL Net 14 2.2993 1.49595 .39981 LDR 14 85.2536 7.05591 1.88577 GWM.IDR 14 6.9529 2.61677 .69936 NIM 14 4.3114 .94556 .25271 BOPO 14 91.8207 6.06256 1.62029 ROE 14 4.8221 4.30420 1.15034 ROA 14 36.0964 62.62957 16.73846
Berasal  SPSS  (2022)  data  skunder  diolah  menginterpretasikan  membuktikan  taksir deskriptif  data  skunder  variabel  N  sebanyak  14  sejumlah  spesimen-spesimen  yang diaplikasikan  menjabarkan  hasil  pengolahan  data  skunder  untuk  diulas  CAR  taksir mean sebanyak  20,4536, standard  deviation sebanyak  5,10554, standard  error  mean sebanyak 1,36451.  NPL  Net  taksir mean sebanyak  2,2993, standard  deviation sebanyak  1,49595, standard  error  mean sebanyak  0,39981.  LDR  taksir mean sebanyak  85,2536, standard
deviation sebanyak 7,05591, standard error mean sebanyak 1,88577. GWM IDR taksir mean sebanyak  6,9529, standard  deviation sebanyak  2,61677, standard  error  mean sebanyak 0,69936. NIM taksir mean sebanyak 4,3114, standard deviation sebanyak 0,94556, standard error  mean sebanyak  0,25271.  BOPO  taksir mean sebanyak  91,8207, standard  deviation sebanyak 6,06256, standard error mean sebanyak 1,62029. ROE taksir mean sebanyak 4,8221, standard  deviation sebanyak  4,30420, standard  error  mean sebanyak  1,15034.  ROA  taksir mean sebanyak  36,0964, standard  deviation sebanyak  62,62957, standard  error  mean sebanyak 16,73846.

## Tabel 4. One sample test
Test Value=0 t df Sig. (2- tailed) Mean Difference Confidence Interval of the Difference 95% Lower Upper CAR 14.990 13 .000 20.45357 17.5057 23.4014 NPL.Net 5.751 13 .000 2.29929 1.4356 3.1630 LDR 45.209 13 .000 85.25357 81.1796 89.3275 GWM.IDR 9.942 13 .000 6.95286 5.4420 8.4637 NIM 17.061 13 .000 4.31143 3.7655 4.8574 BOPO 56.669 13 .000 91.82071 88.3203 95.3211 ROE 4.192 13 .001 4.82214 2.3370 7.3073 ROA 2.156 13 .050 36.09643 -.0648 72.2577
Berasal SPSS (2022) data skunder diolah menginterpretasikan memastikan anggaran N sebanyak 14 sejumlah sepesimen-spesimen adalah sebagai berikut:
1. CAR test value berbilang 0 taksir t hitung 14,990; taksir df berbilang 13 taksir significant 2-tailed berbilang 0,000 < 0,050 hipotesis Ha diterima ada dominasi CAR atas ROA, mean difference berbilang 20,45357, 95% confidence interval of the difference lower berbilang 17,5057 dan upper berbilang 23,4014.
2. NPL  Net test  value berbilang  0  taksir  t  hitung  5,751;  taksir df berbilang  13;  taksir significant 2-tailed berbilang 0,000 < 0,050 hipotesis Ha diterima ada dominasi NPL Net atas ROA, mean difference berbilang 2,29929, 95% confidence interval of the difference lower berbilang 1,4356 dan upper berbilang 3,1630.
3. GWM  IDR test  value berbilang  0  taksir  t  hitung  9,942;  taskir df berbilang  13;  taksir significant 2-tailed bebilang 0,000 < 0,050 hipotesis Ha diterima ada dominasi GWM IDR atas ROA, mean difference bebilang 6,95286, 95% confidence interval  of the difference lower berbilang 5,4420 dan upper berbilang 8,4637.
4. NIM test value berbilang 0 taksir t hitung 17,061; taksir df berbilang 13; taksir significant 2-tailed berbilang 0,000 < 0,050 hipotesis Ha diterima ada dominasi NIM atas ROA, mean difference berbilang 4,31143,  95% confidence interval  of  the difference  lower berbilang 3,7655 dan upper berbilang 3,7655.
5. BOPO test value berbilang 0 taksir t hitung 56,669; taksir df berbilang 13; taksir significant 2-tailed berbilang  0,000  <  0,050  hipotesis  Ha  diterima  ada  dominasi  BOPO  atas  ROA, mean  difference berbilang  91,82071,  95% confidence  interval  of  the  difference  lower berbilang 88,3203 dan upper berbialng 95,3211.
6. ROE test value berbialng 0 taksir t hitung 4,192; taksir df berbilang 13; taksir significant 2-tailed berbilang 0,001 < 0,050 hipotesis Ha diterima ada dominasi ROE atas ROA, mean difference barbilang 4,82214, 95% confidence interval of the difference lower berbilang 2,3370 dan upper berbilang 7,3073.
7. ROA test value berbilang 0 taksir t hitung 2,156; taksir df berbilang 13; taksir significant 2-tailed berbilang 0,050 = 0,050 hipotesis Ha diterima ada dominasi CAR, NPL Net, LDR, GWM  IDR,  NIM,  BOPO,  ROE  atas  ROA, mean  difference berbilang  36,09643,  95% confidence interval of the difference lower berbilang -0,0648 dan upper berbilang 72,2577.
Gambar 2. Regression charts
Berasal  SPSS  (2022)  data  skunder  diolah  menginterpretasikan  reaksi  uji  normalisai  data skunder scatterplot hisab  sisa  kelengkapan  variabel  terijmlisasi  terpusat  titik-titik  menyebar
secara  acak  tersebar  diatas  angka  0  poros  Y  memenuhi  uji  asumsi  layak  dilanjutkan  ke pengujian  berikutnya  dimana  peluang sig.  (2-tailed) 0,000  <  0,050  mengutarakan  terdapat perbedaan  yang  signifikan  hipotesis  Ha  menerima  penelitian  ini.  Gambar Histogram memublikasikan mean 1,07E-15 std. deviation 0,679 bangun kurva bak lonceng dengan data skunder  N  sebanyak  14, Normal  P-P  Plot  of  Regrssion  Standardized  Residual terlihat penyebaran data skunder bab membuntuti garis petunjuk diagonal.

## Tabel 5. Correlations
ROA CAR NPL Net LDR Pearson. Correlation ROA 1.000 .406 -.433 -.320 CAR .406 1.000 -.065 .234 NPL Net -.433 -.065 1.000 .088 LDR -.320 .234 .088 1.000 GWM IDR -.210 .292 -.425 .256 NIM -.131 -.500 -.451 -.223 BOPO -.414 -.542 .755 -.035 ROE .359 .101 -.859 -.329 GWM.IDR NIM BOPO ROE Pearson. Correlation ROA -.210 -.131 -.414 .359 CAR .292 -.500 -.542 .101 NPL Net -.425 -.451 .755 -.859 LDR .256 -.223 -.035 -.329 GWM IDR 1.000 .311 -.580 .510 NIM .311 1.000 -.236 .535 BOPO -.580 -.236 1.000 -.811 ROE .510 .535 -.811 1.000
Berasal SPSS (2022) data skunder diolah menginterpretasikan N sebanyak 14 sejumlah spesimen-spesimen penelitian sebagai berikut:

## Tabel 6. Hasil relasi
Hipotesis Ulasan H.1. CAR  0,406  didapat  relasi  membuktikan  terjadi  tautan  sedang  petunjuk positif  berarti  semakin  sedang  CAR  semakin  sedang  ROA  dengan  hitung significant  2-tailed 0,000  <  0,050  sisa  terdistribusi  normal  atas  ROA hipotesis Ha diterima
H.2. NPL  Net  -0,433  didapat  relasi  membuktikan  terjadi  tautan  sangat  lemah petunjuk  negatif  semakin  sangat  lemah  NPL  Net  semakin  sangat  lemah ROA  dengan  hitung significant  2-tailed 0,000  <  0,050  sisa  terdistribusi normal atas ROA hipotesis Ha diterima.
H.3. LDR  -0,320  didapat  relasi  membuktikan  terjadi  tautan  sangat  lemah petunjuk  negatif  semakin  sangat  lemah  LDR  semakin  sangat  lemah  ROA dengan  hitung significant  2-tailed 0,000  <  0,050 sisa  terdistribusi  normal atas ROA hipotesis Ha diterima.
H.4. GWM IDR -0,210 didapat relasi membuktikan terjadi tautan sangat lemah petunjuk negatif semakin sangat  lemah GWM IDR semakin sangat  lemah ROA  dengan  hitung significant  2-tailed 0,000  <  0,050  sisa  terdistribusi normal atas ROA hipotesis Ha diterima.
H.5. NIM  -0,131  didapat  relasi  membuktikan  terjadi  tautan  sangat  lemah petunjuk  negatif  semakin  sangat  lemah  NIM  semakin  sangat  lemah  ROA dengan hitung significant 2-tailed berbilang 0,000 < 0,050 sisa terdistribusi normal atas ROA hipotesis Ha diterima.
H.6. BOPO  -0,414  didapat  relasi  membuktikan  terjadi  tautan  sangat  lemah petunjuk negatif semakin sangat lemah BOPO semakin sangat lemah ROA dengan  hitung significant  2-tailed 0,001  <  0,050 sisa  terdistribusi  normal atas ROA hipotesis Ha diterima
H.7. ROE 0,359 didapat relasi membuktikan terjadi tautan lemah petunjuk positif semakin  lemah  ROE  semakin  lemah  ROA  dengan  hitung significant  2- tailed berbilang 0,050 = 0,050 sisa terdistribusi normal atas ROA hipotesis Ha diterima
Tabel 7. Variables Entered/Removed a Model Variables Entered Variables Removed Method 1 ROE, CAR, LDR, GWM.IDR, NIM, NPL.Net, BOPO b .  Enter
a. Dependent Variable: ROA
b. All requested variables entered.
Berasal  SPSS  (2022)  mengolah  data  skunder  menginterpretasikan  N  sebanyak  14 sejumlah spesimen dipakai membuktikan segenap variables entered ROE, CAR, LDR, GWM IDR, NIM, NPL Net, BOPO dengan method  enter atas ROA tidak menghasilkan variables removed jadi masing-masing variabel bisa dilanjutkan untuk tahapan pengujian penelitian.
Tabel 8. ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 36822.717 7 5260.388 2.228 .174 b Residual 14169.303 6 2361.550 Total 50992.020 13
a. Dependent Variable: ROA
b. Predictors: (Constant), ROE, CAR, LDR, GWM.IDR, NIM, NPL.Net, BOPO
Berasal SPSS (2022) data skunder diolah menginterpretasikan N sebanyak 14 sejumlah spesimen dipakai membuktikan sum of squares regression 36822,717; degree of freedom (df) sebanyak 7 ; mean square 5260,388 dan residual sum of squares berbilang 14169,303; degree of freedom (df) sebanyak 6; mean square 2361,550; F Hitung 2,228 dan F Tabel tersusun signifikan ά = 5% regression df 1 = 7, residual df 2 = 6 total 13 hisab F Tabel 4,21untuk itu maka F Hitung 2,228 > F Tabel 4,21 ada pengaruh secara significant berbilang 0,174 > 0,050 sentral ROE, CAR, LDR, GWM IDR, NIM, NPL Net, BOPO atas ROA hipotesis Ha diterima.
Tabel 9. 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 .850 a .722 .398  48.59579 .722 2.228 7 6 .174 1.467
a. Predictors: (Constant), ROE, CAR, LDR, GWM.IDR, NIM, NPL.Net, BOPO b. Dependent Variable: ROA
Berasal SPSS (2022) data skunder diolah menginterpretasikan N sebanyak 14 sejumlah sepesimen sebagai berikut:
1. R 0,850 mejelaskan terjadi tersusun tautan sangat valid sentral ROE, CAR, LDR, GWM IDR, NIM, NPL Net, BOPO atas ROA.
2. R  Square 0,722  menjelaskan  variabel  independen  yang  dimanfaatkan  dalam model summary ulung  menjabarkan  berbilang  72,2%  variasi  variabel  dependent,  sedangkan
sisanya  berbilang  27,8%  dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang  tidak  dimasukkan  dalam model penelitian ini.
3. Adjusted R Square 0,398 selalu lebih kecil dari R Square dan angka ini bisa memiliki harga positif  bahwa  untuk  regresi  dengan  lebih  dari  dua  variabel  bebas  sebagai  koefisien determinasi.
4. Standard  error  of  the  estimate 48,59579  banyaknya  kesalahan  dalam  prediksi  ROA 48,59579  berpedoman  jika  kurang  dari  ijmal  deviasi  Y  48,59579  model  regresi  akan semakin membaik memprediksi anggaran Y.
5. F  Change 2,228 Sig. F  Change 0,174  >  0,050  ada  pengaruh  sentral  ROE,  CAR,  LDR, GWM IDR, NIM, NPL Net, BOPO atas ROA hipotesis Ho diterima.
6. Degree  of  Freedom  (df )  penskalaan  sejumlah  informasi  dari  sample  yang  diaplikasikan df1=k (sejumlah variabel terikat+bebas)–1 dimana 8–1=7, df2=N (sejumlah observasi data skunder pembentuk regresi)–k dimana 14–8=6.
7. Durbin  Watson  (DW) menjabarkan  k-1 ➔ 8–1=7  signifikansi  tarif  5%  diperoleh angggaran dW=1, 467, dL= 0,2856, dU= 2,8477 untuk data skunder N sebanyak 14.

## Tabel 10. Coefficients
Model Unstandard Coefficients B Standard Coefficients Beta t Sig. Collinearity Statistics VIF 1 Constant -6.216 -.006 .995 CAR 9.254 .754 1.506 .183 5.417 NPL.Net -31.999 -.764 -1.540 .175 5.320 LDR -2.434 -.274 -.791 .459 2.593 GWM.IDR -13.468 -.563 -1.744 .132 2.247 NIM 6.295 .095 .254 .808 3.013 BOPO 2.226 .215 .283 .787 12.515 ROE -.774 -.053 -.065 .950 14.516

## a. Dependent Variable: ROA
Berasal  SPSS  (2022)  data  skunder  diolah  menginterpretasikan  output  yaitu Constant unstandard coefficients -6,216 t  0,006 sig  0,995 mengartikan  X1  CAR  hisabnya 0, X2  NPL Net  hisabnya  0,  X3  LDR  hisabnya  0,   X4  GWM  IDR  hisabnya  0,  X5  NIM  hisabnya  0,  X6 BOPO  hisabnya  0,  X7  ROE  hisabnya  0,  maka  Y  ROA  hisabnya  -6,216  data  skunder  N
sebanyak 14 sejumlah spesimen penelitian sebagai berikut:
Tabel 11. Hasil coefficients Hipotesis Ulasan H.1. CAR unstandard coefficients B 9,254 standard coefficients beta 0,754 t 1,506 sig . 0,183 jika variabel bebas lain hisabnya tetap mengalami peningkatan 1%, maka ROA mengalami peningkatan 9,254 menonjol berhisab signifikan positif terjadi  tautan  sealamat  dimana collinearity  statistics  VIF Hitung  5,417  <  10 terdapat  tautan  antar  CAR  tidak  terjadi  gejala  multikolinearitas  atas  ROA hipotesis Ha diterima.
H.2. NPL Net unstandard coefficients B -31,999 standard coefficients beta - 0,764 t 1,540 sig . 0,175  jika variabel bebas lain hisabnya tetap mengalami penurunan 1%,  maka  ROA  mengalami  penurunan  -31,999  menojol  berhisab  signifikan negatif terjadi tautan tidak sealamat dimana collinearity statistics VIF Hitung 5.320 < 10 terdapat tautan antar NPL Net tidak terjadi gejala multikolinearitas atas ROA hipotesis Ha diterima.
H.3. LDR unstandard coefficients B -2,434 standard coefficients beta - 0,274 t 0,791 sig . 0,459  jika variabel bebas lain hisabnya tetap mengalami penurunan 1%, maka ROA mengalami penurunan -2,434 menonjol berhisab signifikan negatif terjadi tautan tidak sealamat dimana collinearity statistics VIF Hitung 2.593 < 10 terdapat  tautan antar LDR tidak terjadi gejala multikolinearitas atas ROA hipotesis Ha diterima yang berarti.
H.4. GWM IDR unstandard coefficients B -13,468 standard coefficients beta -0,563 t  -1,744 sig .  0,132    jika  variabel  bebas  lain  hisabnya  tetap  mengalami penurunan 1%, maka ROA mengalami penurunan -13,468 menonjol berhisab signifikan  negatif  terjadi  tautan  tidak  sealamat  dimana collinearity  statistics VIF Hitung  2.247  <  10  terdapat  tautan  antar  GWM  IDR  tidak  terjadi  gejala multikolinearitas atas ROA hipotesis Ha diterima.
H.5. NIM unstandard coefficients B 6,295 standard coefficients beta 0,095 t 0,254 sig . 0,808 jika variabel bebas lain hisabnya tetap mengalami peningkatan 1%, maka ROA mengalami peningkatan 6,295 menonjol berhisab signifikan positif terjadi  tautan  sealamat  dimana collinearity  statistics  VIF Hitung  3.013  <  10 terdapat  tautan  antar  NIM    tidak  terjadi  gejala  multikolinearitas  atas  ROA hipotesis Ha diterima.
H.6. BOPO unstandard coefficients B 2,226 standard coefficients beta 0,215 t 0,283 sig . 0,787  jika variabel bebas lain hisabnya tetap mengalami peningkatan 1%, maka ROA mengalami peningkatan 2,226 menonjol berhisab signifikan positif terjadi tautan sealamat dimana collinearity statistics VIF Hitung 12,515 > 10 terdapat  tautan  antar  BOPO  tidak  terjadi  gejala  multikolinearitas  atas  ROA hipotesis Ho diterima.
H7. ROE unstandard  coefficients  B -0,774 standard  coefficients beta -0,053  t  - 0,065 sig . 0,950 jika variabel bebas lain hisabnya tetap mengalami penurunan 1%,  maka  ROA  mengalami  penurunan  -0,774  menonjol  berhisab  signifikan negatif terjadi tautan sealamat sentral dimana collinearity statistics VIF Hitung 14.516  >  10  terdapat  tautan  antar  ROE  tidak  terjadi  gejala  multikolinearitas atas ROA hipotesis Ho diterima.
Tabel 13. Residuals Statistics a
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value -41.6532 131.8665 36.0964 53.22139 14 Residual -63.28764 53.38731 .00000 33.01434 14 Std. Predicted Value -1.461 1.799 .000 1.000 14 Std. Residual -1.302 1.099 .000 .679 14

## a. Dependent Variable: ROA
Berasal  dari  olahan  SPSS  (2022)  data  skunder  menginterpretasikan  N  sebanyak  14 sejumlah sepesimen dimana residual statistics predicted value minimum - 41,6532, maximum 131,  8665 mean 36,0964, std.  deviation 53,22139; residual  minimum -63,28764, maximum 53,38731, mean 0,00000, std.  deviation 33,01434; std.  predicted  value  minimum -1,461, maximum 1,799, mean 0,000, std.  deviation 1,000; std.  residual  minimum -1,302, maximum 1,099, mean 0,000, std. deviation 0,679.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Simpulan ,  statistik  ilmiah  dalam  penelitian  dari  pengaruh  indikator  rasio  keuangan terhadap Return On Asset pada PT Bank Rakyat Indonesia Agroniaga Tbk periode 2007 sampai dengan 2020 melukiskan term bank menurut umum bagus, hasil pengujian hipotesis menurut parsial telah dilakukan elemen CAR Standardized Coefficients Beta berdasarkan table Analyze Regression Linear model coefficents membuktikan paling menonjol berbilang 0,754 hipotesis Ho  diterima  susun  tautan  valid  sisa  terdistribusi  normal  atas  ROA  dan  hasil  uji  hipotesis menurut simultan yang telah ditunaikan berdasarkan table Analyze Regression Linear model Summary membuktikan  secara  bersama-sama  entitas  variabel  independen  berbilang  0,850 ulung  menjabarkan  85%  susun  tautan  sangat  valid  hipotesis  Ho  diterima  sisa  terdistribusi normal atas ROA.
Saran ,  PT  BRI  Agroniaga  Tbk.  harus  menjaga  ijmal  susun  kesehatan  bank mencerminkan  kondisi  bank,  penelitian  ini  dapat  menjadi  bahan  peninjauan  para  penanam modal dalam memutuskan dan menentukan pemilik modal masa kedepannya, mengembangkan penelitian lebih baik berikutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
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. (2020). Penilaian  Tingkat  Kesehatan  Bank  dan  Perubahan  Harga  Saham  PT
Bank Rakyat Indonesia Agroniaga Tbk . 17 (2), 125–156. https://doi.org/https://doi.org/10.25170/balance.v17i2
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. https://doi.org/https://doi.org/10.53990/djei.v2i1.98
Mubarok,  H.  (2021b).  Pengaruh  Pertumbuhan  Sales  Growth,  Political  Connections,  Tax Reform,  Family  Ownership  Terhadap  Tax  Avoidance  Di  Bursa  Efek  Indonesia  2011- 2020. Jurnal Sistem Informasi Akuntansi (JASIKA) , 1 (2), 98–104. https://doi.org/https://doi.org/10.31294/jasika.v1i2.667
Mubarok,  H.  (2021c).  Pengaruh  Rasio  Laporan  Keuangan  terhadap  Rasio  Profitabilitas  PT Bank  Panin  Tbk. Jurnal  Of  Accounting  and  Finance  (JACFIN) , 1 (02),  1–13. https://doi.org/https://doi.org/10.46772/jacfin.v1i02.369
Mubarok,  H.  (2022). Pengaruh  Indikator  Rasio  Keuangan  Terhadap  Non-Performing Financing  Net  Pada  PT  Bank  Syariah  Indonesia  Tbk . 3 (4),  778–784. https://doi.org/10.47065/ekuitas.v3i4.1586
Mudrajad,  K.  S.  (2002).  Manajemen  Perbankan:  Teori  dan  Aplikasi.  In Google  Cendekia . BPFE Yogyakarta.
Muljono, T. P. (1990). Analisa laporan Keuangan Untuk Perbankan . Djambatan.
Peraturan  Bank  Indonesia  Nomor  19/  6/  PBI/  2017.  (2017). LEMBARAN  NEGARA REPUBLIK INDONESIA No.87, . 223 , 1–9.
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.