## DOI 10.37600/ekbi.v7i1.1297

## PENGARUH JUMLAH REKENING PINJAMAN, JUMLAH ATM, DAN JUMLAH KANTOR CABANG TERHADAP PROFITABILITAS BANK KONVENSIONAL DI INDONESIA TAHUN 2019-2022
Noviantika Hidayati 1) , Aniek Hindrayani 2)
Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Sebelas Maret email: antikanovi90@gmail.com, aniek_h@staff.uns.ac.id

## Abstract
The purpose of this study is to determine the effect of the number of loan accounts, the number of ATMs, and the number of branch offices on the profitability of conventional banks in Indonesia in 2019 - 2022. This research is a quantitative study using the Robust Least Square method regression with Eviews 10. The data collection technique was carried out using secondary data in the form of conventional banking annual reports from 2019 to 2022 totaling 144 samples.. Based on data analysis and discussion, it is concluded that the variable number of loan accounts and the number of ATMs has a negative effect on the profitability of conventional banks, while the variable number of loan offices has a positive effect on the profitability of conventional banks in Indonesia in 2019-2022.
Keywords: Loan accounts, ATMs, branches, profitability, conventional banks

## 1. PENDAHULUAN
Kerja  sama  antara  pemerintah  dengan sektor  perbankan  merupakan  hal  yang  krusial untuk terselenggaranya inklusi keuangan yang merata.  Inklusi  keuangan  adalah  suatu  proses dalam  memenuhi  ketersediaan,  kemudahan akses, dan penggunaan sistem keuangan formal oleh  masyarakat  luas  dalam  sistem  ekonomi [1].  Inklusi  keuangan  terdiri  dari  tiga  dimensi dengan  indikator  masing-masing.  Ketiga dimensi  meliputi penetration (aksesbilitas) dengan indikator jumlah rekening tabungan dan rekening  simpanan  per  1.000  orang  dewasa, kedua  dimensi availabilities (ketersediaan) dengan  indikator  jumlah  ATM  dan  jumlah kantor cabang per 100.000 orang dewasa, dan terakhir dimensi usage (penggunaan) indikator penggunaan tabungan untuk pendanaan darurat.
Diera  digital  seperti  ini,  penyelenggaraan inklusi  keuangan  oleh  perbankan  masih didominasi  dengan  sistem  bank  tradisional dibanding  bank  digital.  Berdasarkan  laporan dari Indonesia Financial Group bahwa dari 58 bank  konvensional,  24  diantaranya  bank dengan sistem bank tradisional, 23 bank dengan sistem  bisnis  bank  digital, dan  11  bank  dalam proses penyesuaian [2]. Artinya dalam kegiatan
operasional, masih banyak bank menggunakan kantor  cabang  untuk  bertransaksi  dengan nasabah.  Selain  itu,  cerminan  dari  dimensi penetration (aksesbilitas) yaitu jumlah kepemilikan  rekening  usia  dewasa  bahwa  di Indonesia sendiri jumlah kepemilikan rekening usia  dewasa  sebesar 50,5%  dari  populasi  usia dewasa  lebih  sedikit  dibandingkan  dengan negara  maju  lainnya  seperti  Jerman,  Jepang,
Inggris  dan  lainnya [2]. Tingkat  kepemilikan rekening  yang  masih  rendah,  menyebabkan bank  melakukan  strategi  bisnis  secara  efisien dan  efektif  untuk  mencapai  target  profit  yang ditetapkan  melalui  pengurangan availabilities (ketersediaan)  berupa aset  yang  dimiliki  dan pada  dimensi penetration (aksesbilitas)  yaitu jumlah  rekening  pinjaman  kepada  nasabah. Perilaku  bank  tersebut  dilakukan  mulai  tahun 2019 hingga sekarang, akhirnya menyebabkan keuntungan  yang  diperoleh  bank  mengalami naik turun atau fluktuasi yang ditunjukkan pada tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1 Jumlah Rekening Pinjaman, ATM, Kantor Cabang, dan Profitabilitas 36 Bank Konvensional di Indonesia tahun 2019 – 2022
Sumber: Data diolah peneliti 2024 Berdasarkan  tabel  1  diatas,  perubahan pada jumlah setiap  indikator inklusi  keuangan sangat  mempengaruhi  besarnya Return  On Equity (ROE)  perbankan.  Dengan  demikian, besarnya profitabilitas bank sangat dipengaruhi oleh ketiga indikator di atas. Dari berbagai studi literatur  yang  penulis  kumpulkan,  terdapat beberapa literatur terdahulu yang menunjukkan hasil berbeda-beda.
Studi  literatur  sebelumnya  mengenai pengaruh  jumlah  rekening  pinjaman  terhadap profitabilitas  bank,    menunjukkan  jumlah rekening  pinjaman  semakin  meningkatkan profitabilitas bank dihitung dari ROA dan ROE [3] .  Selanjutnya,  jumlah  pinjaman  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  profitabilitas bank dilihat dari ROA dan Net Interest Margin (NIM) [4] .  Sedangkan  hubungan  inklusi keuangan dan profitabilitas bank konvensional di  Jepang  tahun  2004  –  2018  hasilnya  jumlah rekening pinjaman tidak berpengaruh terhadap profitabilitas  bank  dilihat  dari  ROA  dan  ROE [5] .  Penelian  terdahulu  menyatakan  jumlah rekening pinjaman berpengaruh negatif terhadap  profitabilitas  bank  konvensional  di Yordania  tahun 2009 – 2019 [6] .
Sementara  itu,  hubungan  antara  jumlah ATM terhadap profitabilitas bank menunjukkan  hasil  yang  berbeda-beda.  Studi terdahulu menunjukkan jumlah ATM meningkatkan  profitabilitas  bank  dilihat  dari ROA 13 bank konvensional di Yordania tahun 2009  –  2014 [7]. Hasil  berbeda  dalam penelitian lain bahwa jumlah ATM berkontribusi signifikan terhadap profitabilitas bank di Sub-Saharan Africa tahun 1990 – 2017 [8] .  Kemudian  literatur  lain  menunjukkan
bahwa jumlah ATM memiliki positif terhadap keuntungan atau profitabilitas bank yang diukur dari ROA dan ROE di 13 negara berkembang tahun  2005  –  2013 [9] .  Hasil  berbeda  pada penelitian menunjukkan  bahwa  jumlah  ATM berpengaruh  negatif  terhadap  profitabilitas bank di Jepang [10].
Terakhir,  literatur  berkaitan  pengaruh jumlah  cabang  terhadap  profitabilitas  bank, bahwa terdapat hubungan positif antara jumlah bank dan pendapatan bank di Italia tahun 2006 –  2013 [11] .  Hal  sama  ditunjukkan  di  tahun 2019  bahwa  701  bank  di  189  negara  bahwa jumlah  kantor  cabang  berkorelasi  positif dengan  profitabilitas  bank  diukur  dari  NIM, ROA,  dan  ROE [12] .  Namun,  hasil  berbeda menunjukkan  jumlah  kantor  cabang  tidak berpengaruh signifikan pada profitabilitas bank di Negara Yordania [6] .
Perbedaan  hasil  penelitian  terdahulu dan  kontribusi  penelitian  menjadi  alasan peneliti melakukan penelitian tentang pengaruh ketiga  indikator  inklusi  keuangan  terhadap profitabilitas  bank  konvensional  di  Indonesia dari  tahun  2019  –  2022.  Tujuan  penelitian  ini tertuju  untuk  berbagai  sektor,  seperti  sektor perbankan dan investor sebagai bahan pertimbangan  pengambilan  keputusan,  serta bagi  pihak  jurusan  Pendidikan  Ekonomi  hasil penelitian  bisa  sebagai  sumber  rujukan  bagi Rancangan Pembelajaran Semester (RPS) mata kuliah  Bank  dan  Lembaga  Keuangan  Bukan Bank  (LKBB)  khusus  pada  materi  pokok manajemen  dana  bank  dan  jasa-jasa  lainnya sebagai  bahan  kajian  keilmuan.  Selain  itu, menjadi  bahan  referensi bagi mahasiswa  yang sedang  mengikuti  program  Magang  Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) di lembaga perbankan.

## 2. METODE
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan  data  sekunder  berupa annual report masing-masing perbankan konvensional di  Indonesia.  Populasi  dalam  penelitian  ini sebesar 56 perbankan konvensional. Menggunakan  metode purposive  sampling , dihasilkan  sampel  penelitian  sebesar  36 perbankan  konvensional.  Waktu  pengamatan selama  empat  tahun  dari  tahun  2019-2022, sehingga terkumpul  144  data  untuk  dianalisis.
Tahun Jumlah Rekening Pinjaman (Dalam triliun rupiah) Jumlah ATM (Unit) Jumlah Kantor Cabang (Unit) ROE rata- rata (%) 2019 122,0 135.996  154.356  5.88 2020 119,6 130.891  146.367  1.43 2021 129,3 124.530  65.111 - 1.24 2022 144,2 137.165  63.111 3.49
Kemudian, pada pengumpulan data menggunakan  metode  dokumentasi  dari  data yang disajikan dalam annual resport perbankan. Data  yang  dikumpulkan  menggunakan  regresi data panel yang merupakan gabungan dari data time  section dan cross  section .  Selanjutnya pada analisis data menggunakan regresi Robust Least  Square .  Regresi Robust  Least  Square
mampu mendeteksi data pencilan dan memberikan  hasil  yang  resisten  terhadap pencilan [13]. Variabel Independen Variabel independen atau bebas
merupakan  variabel  yang  menjadi  sebab terjadinya atau terpengaruhnya variabel dependen [14]. Pada penelitian ini menggunakan tiga variabel independen meliputi  jumlah  rekening  pinjaman  (X1), jumlah  ATM  (X2),  dan  jumlah  kantor  cabang (X3). Variabel Dependen Variabel  dependen  atau  variabel  terikat merupakan  variabel  yang  dipengaruhi  karena adanya variabel independen [14]. Penelitian ini menggunakan profitabilitas bank berupa Return On Equity (ROE) sebagai variabel dependen. Variabel Kontrol
Penggunaan  variabel  kontrol  dalam penelitian bertujuan guna menghindari pengaruh faktor-faktor dari luar atau eksternal yang tidak diteliti dalam analisis variabel bebas terhadap  variabel  terikat.  Terdapat  enam variabel kontrol dalam penelitian ini yaitu usia bank (AGE), jenis bank (TYPE), BOPO (Beban Operasional  Pendapatan  Operasional), Size Bank (Ukuran Bank), Inflasi, dan GDP Growth . Selanjutnya,  pada  penelitian  ini  menggunakan model sebagai berikut:
ROE it = 𝛽 0 + 𝛽 1 Log(FIN_LOAN) it + 𝛽 2 Log(FIN_ATM) it + 𝛽 3 Log(FIN_BRANCH) it + 𝛽 4 AGE it + 𝛽 5 TYPE it + 𝛽 6 BOPO it + 𝛽 7 Log(SIZEBANK) it + 𝛽 8 INF t + 𝛽 9 GDP growth t + u it keterangan:
i = bank t = waktu ROE = Return Of Equity FIN_LOAN =Jumlah Rekening Pinjaman FIN_ATM = Jumlah ATM
FIN_BRANCH = Jumlah Kantor Cabang BOPO = Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional AGE = Usia bank TYPE =Jenis bank (bank lokal / bank asing) SIZEBANK = Ukuran Bank INF = Tingkat Inflasi GDP growth = Pertumbuhan Gross Domestic Product (GDP) u = error

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Penelitian
Pengambilan  sampel  pada  penelitian  ini menggunakan  metode purposive  sampling dengan  memperhatikan  batasan  atau  kriteria tertentu. Dibawah ini adaah hasil pengumpulan data dari bank konvensional:
Tabel 2

## Hasil Pengumpulan Data
Keterangan Jumlah Perbankan  konvensional  persero dan swasta nasional di Indonesia 56 Perbankan yang mempunyai informasi keuangan lengkap 55 Perbankan  yang  tidak  sesuai dengan kriteria peneliti (19) Jumlah  Perbankan  yang  menjadi sampel penelitian 36 Jumlah observasi dalam penelitian 144 Sumber: Data diolah peneliti, 2024
Berdasarkan tabel 2 di atas dapat dilihat dalam satu  tahun  dihasilkan  36  sampel,  sehingga dalam  waktu  empat  tahun  dihasilkan  sampel sebanyak 144 sampel.
Selanjutnya,  pada  tahap  analisis  data meliputi  analisis  statistik  deskriptif,  uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, Robust  Least  Square ,  dan  uji  koefisien determinasi.

## Analisis statistik deskriptif
Bertujuan guna melihat data dalam variabel-variabel dalam penelitian seperti nilai mean , nilai median , nilai max , nilai min , dan nilai standar. Dibawah ini hasil analisis statistik deksriptif:

## Tabel 3 Hasil Analisis Satistik Deskriptif
Keterangan: ROE : Return  On  Equity bank  konvensional sebagai  variabel  dependen, FIN_LOAN : jumlah  rekening  pinjaman  sebagai  variabel independen, FIN_ATM : jumlah ATM sebagai variabel  independen, FIN_BRANCH :  jumlah kantor cabang bank sebagai variabel independen, AGE :  usia    perusahaan  sejak berdiri  sebagai  variabel  kontrol, TYPE :  jenis bank asing lokal/asing sebagai variabel kontrol, BOPO :  Beban  Operasional  dan  Pendapatan Operasional sebagai variabel kontrol,
SIZEBANK :  ukuran  bank  sebagai  variabel kontrol, INF :  inflasi  sebagai  makro  ekonomi, GDP growth : presentase pertumbuhan tingkat Gross  Domestic  Product sebagai  variabel kontrol makro ekonomi.
Dari  tabel  3  di  atas  dengan  jumlah observasi sebanyak 144 bank dari tahun 2019 – 2022, diperoleh data analisis statistik deskriptif dari setiap variabel. Melihat dari tabel 4.2 dapat dengan jelas melihat perbandingan antara nilai rata-rata,  standar  deviasi,  nilai max ,  dan  nilai min setiap variabel.

## Uji Normalitas
Uji  ini  betujuan  melihat  nilai  residu  yang distandarisasi  di  dalam  model  berdistribusi tidak  normal  atau  normal.  Menggunakan software  Eviews 10,  dimana  apabila  angka probabilitas  >  0,05  artinya  model  regresi berdistribusi  normal.  Sedangkan  jika  nilai probabilitas  <  0,05  artinya  model  regresi berdistribusi tidak normal. Tabel 4 dibawah ini merupakan hasil uji normalitas dari 144 sampel
selama 4 tahun menggunakan data panel yaitu data yang merupakan gabungan dari data cross section  dan  time  series  dari  obyek  penelitian yang digunakan:
Tabel 4 Uji Normalitas Keterangan  Nilai Mean -2.656697 Median -0.101443 Maximum 8.112508 Minimum -44.53624 Std.dev 9.757706 Skewness -2.988815 Kurtosis 11.51321 Jarque-Bera 644.7324 Probability 0.000000
Sumber: Data diolah peneliti, 2024
Sumber: Data diolah peneliti, 2024
Berdasarkan  tabel  3,  dapat  diketahui  bahwa nilai  probabilitas  yang  dihasilkan  sebesar 0,000000 yang berarti < 0,05 sehingga artinya bahwa  data  penelitian  berdistribusi  tidak normal.

## Uji Multikolinearitas
Bertujuan  guna  melihat  ada  tidaknya  korelasi antarvariabel  bebas  atau  variabel  independen dimodel regresi di dalam penelitian.
Variabel Obs Mean Standar Deviasi Max Min ROE 144 2.39 15.46 23.49 -95.44 FIN_LOAN 144 128,767 T 252,223 T 1,139,077 T 135 M FIN_ATM 144 132 220 19.184 6 FIN_BRANCH 144 107 162 9.234 5 AGE 144 52 27 127 4 TYPE 144 1 1 1 0 BOPO 144 87.45 35.35 287.86 0.69 SIZEBANK 144 378,887 T 871,925 T 6,060,046 T 1,180 T INF 144 2.35 1.92 5.51 0.34 GDP growth 144 2.99 2.99 5.31 -2.07 Sumber: Data diolah peneliti, 2024
Apabila  nilai  uji  multikolinearitas  <  0,90 artinya  tidak  terdapat  multikolinearitas  pada penelitian [15].

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  dalam  regresi Robust  Least  Square dapat  dilakukan  secara manual melalui rumus resabs =abs(resid). Cara ini  dilakukan  dengan  cara  meregresikan  nilai residual  absolut  dari  model  penelitian  yang digunakan. Pedoman dalam hasil uji heteroskedastisitas antara lain:
1) Nilai  probabilitas  >  0,05,  artinya  model tidak terjadi masalah heteroskedastisitas
2) Nilai  probabilitas  <  0,05,  artinya  model terjadi masalah heteroskedastisitas [15]
Dibawah  ini  dapat  dilihat  hasil  uji heteroskedastisitas:
Tabel 5 Hasil Uji Heteroskedastisitas Variabel Std. Error Prob. C 1.738297 0.1913 Log(FIN_LOAN) 0.064347 0.4663 Log(FIN_ATM) 0.053137 0.8885 Log(FIN_BRANCH) 0.06212 0.4376 AGE 0.003704 0.6009 TYPE 0.172215 0.1787 BOPO 0.00245 0.0956 Log(SIZEBANK) 0.061701 0.1535 INF 4.50E-02 0.1624 GDP growth 0.028533 0.3884 Sumber: Data diolah peneliti, 2024
Keterangan: ROE: Return  On  Equity bank  konvensional sebagai  variabel  dependen, FIN_LOAN : jumlah  rekening  pinjaman  sebagai  variabel independen, FIN_ATM : jumlah ATM sebagai variabel  independen, FIN_BRANCH :  jumlah kantor cabang bank sebagai variabel independen, AGE :  usia    perusahaan  sejak berdiri  sebagai  variabel  kontrol, TYPE :  jenis bank asing lokal/asing sebagai variabel kontrol, BOPO :  Beban  Operasional  dan  Pendapatan Operasional sebagai variabel kontrol, SIZEBANK :  ukuran  bank  sebagai  variabel kontrol, INF :  inflasi  sebagai  makro  ekonomi, GDP growth : presentase pertumbuhan tingkat
Gross  Domestic  Product sebagai  variabel kontrol makro ekonomi

## Robust Least Square
Robust Least Square merupakan metode regresi yang tepat digunakan untuk menganalisis  data  mengandung  data  outlier atau  data  pencilan.  Data  pencilan  banyak ditemukan  dalam  penelitian  ini  terutama  di bagian variabel independen yakni jumlah ATM dan  kantor  cabang.  Hasil  dari  penggunaan Robust  Least  Square ini  berupa  parameter model yang tidak banyak berubah saat sampel baru diambil. Dibawah ini dapat dilihat hasil uji robust least square :

## Tabel 6
Hasil Robust Least Square

## Sumber: Data diolah peneliti, 2024
Keterangan: ***: nilai signifikan p < 0.01, **: nilai signifikan p < 0,05, *: nilai signifikan p < 0,1. Angka-angka di dalam tanda kurung merupakan standar error.
Variabel Log(FIN_LOAN) -0.056 -0.136 Log(FIN_ATM) -0.114 -0.113 Log(FIN_BRANCH) 0.504*** -0.132 AGE 0.017** -0.007 TYPE 1.918*** -0.366 GDP growth 0.061 -0.06 Constant 20.134*** -3.697 Obs 144 Adjusted R-Squared 0.5427
Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Dilakukan Uji Koefisien Determinasi atau R 2 dalam penelitian berfungsi untuk mengetahui apakah variabel bebas secara kuat memiliki pengaruh pada variabel terikat dalam penelitian.  Guna  melihat  nilai  koefisien determinasi  ini  dapat  dilakukan  dengan  nilai adjusted  R-Squared. Apabila  nilai  semakin dekat dengan 1, artinya variabel bebas semakin berpengaruh kuat ke variabel terikat [16].
Dari tabel 6 uji R 2 mendapatkan adjusted R-Squared sebesar  0,5427.  Angka  tersebut menunjukkan  bahwa  variabel  X  meliputi jumlah  rekening  pinjaman,  jumlah  ATM,  dan jumlah  kantor  cabang  berpengaruh  terhadap variabel profitabilitas bank diukur dengan ROE sebesar 54,27%,  sedangkan  sisanya  dijelaskan variabel lain di luar penelitian ini.

## Pengaruh Jumlah Rekening Pinjaman Terhadap Profitabilitas Bank
Log(FIN_LOAN)  atau  Jumlah  rekening pinjaman  sebagai  variabel  independen  setelah dianalisis dengan analisis Robust Least Square menunjukkan  nilai  negatif  tidak  signifikan. Dari  tabel  6  sebelumnya  bahwa  variabel Log(FIN_LOAN) atau jumlah rekening pinjaman  nilai  koefisiennya  sebesar  -0.056 dengan nilai probabilitas 0,6772 dapat diartikan bahwa jumlah rekening pinjaman berpengaruh negatif  tidak  signifikan  terhadap  profitabilitas bank  (ROE).  Oleh  karena  itu,  maka  hipotesis pertama  (H1):  Jumlah  rekening  pinjaman berpengaruh positif terhadap profitabilitas bank ditolak.
Meningkatnya jumlah rekening pinjaman tidak turut serta menaikkan profitabilitas bank karena faktor biaya transaksi, biaya operasional,  biaya  Sumber  Daya  Manusia (SDM),  promosi  turut  meningkat  yang  justru mengurangi  pendapatan  yang  diperoleh  saat jumlah rekening pinjaman meningkat [5]. Maka dari  itu,  dalam  aktivitas  usahanya  pada penyaluran  pinjaman/kredit  ini  biasanya  bank menerapkan prinsip 5C ( Character, Collateral, Capability,  Capital,  and  Condition )  kepada calon  nasabah.  Hal  ini  bertujuan  untuk meminimalisir  risiko  kerugian  dari  besarnya rekening pinjaman yang dikeluarkan bank serta untuk  mencapai  target  profitabilitas  atau  laba yang ditetapkan.

## Pengaruh Jumlah ATM Terhadap
Profitabilitas Bank
Log(FIN_ATM)  atau  jumlah  ATM sebagai  variabel  independen  setelah  dianalisis menunjukkan  nilai  negatif    tidak  signifikan. Dari  tabel  6  sebelumnya  bahwa  variabel Log(FIN_ATM) mempunyai koefisien sebesar -0,114  dengan  nilai  probabilitas  0,3099 diartikan  jumlah  ATM  berpengaruh  negatif tidak  signifikan  terhadap  profitabilitas  bank (ROE). Oleh karena itu, maka hipotesis kedua (H2):  Jumlah  ATM  berpengaruh  positif terhadap profitabilitas bank ditolak.
Jumlah ATM mampu menambah pendapatan  bank  yang  dikhususkan  dari  biaya transaksi  dan  komisi  dari  penggunaan  ATM, tetapi  tidak  untuk  ROA  secara  berkelanjutan [10].  Disatu  sisi  dengan  peningkatan  jumlah ATM menyebabkan semakin menambah biaya overhead dan  biaya  perawatan    yang menjadikan beban operasional bank bertambah yang  dapat  mengurangi  pendapatan  bank  itu sendiri.
Selain  itu,  diera  digital  saat  ini  fungsi ATM mulai tergantikan dengan mobile banking yang semakin memudahkan nasabah bertransaksi baik transfer, pembayaran tagihan listrik,  pembelian  data  internet  tanpa  harus pergi  keluar  rumah  untuk  mengambil  uang  di ATM.

## Pengaruh Jumlah Kantor Cabang Terhadap Profitabilitas Bank
Log(FIN_BRANCH) atau jumlah kantor cabang dari analisis regresi memiliki koefisien sebesar 0,504 dengan nilai probabilitas 0,0001. Nilai  koefisien  yang  menunjukkan  positif dengan  tanda  ***(bintang  tiga)  yang  artinya nilai  probabilitas  <  0,01  Hasil  analisis menunjukkan  bahwa  jumlah  kantor  cabang berpengaruh positif signifikan terhadap profitabiltas  bank.  Oleh  karena  itu,  maka hipotesis  ketiga  (H3):  Jumlah  kantor  cabang berpengaruh positif terhadap profitabilitas bank diterima.
Hubungan jumlah kantor cabang berkorelasi  positif  NIM,  ROA,  dan  ROE  701 bank  di  189  negara [12] .  Menurutnya  dengan peningkatan  jumlah  kantor  cabang  bank menyebabkan bank semakin banyak nasabahnya dan tentunya semakin meningkatkan portofolio simpanan. Selain itu, bank  juga  dapat  melakukan  diversifikasi produk  perbankannya  untuk  meningkatkan profitabilitasnya.  Selain  itu,  dalam  praktik usahanya  sudah  banyak  bank  mendirikan kantor  cabang  baru  seperti  kantor  kas  tingkat
kecamatan,  kantor  teras  untuk  menarik  minat menggunakan  produk/layanan  jasanya  serta memudahkan  nasabahnya  dalam  bertransaksi secara langsung dengan aman.
Pengaruh Usia Bank(AGE) Terhadap Profitabilitas Bank
Berdasarkan hasil analisis regresi, bahwa variabel AGE memiliki koefisien sebesar 0,017 dengan nilai probabilitas 0,0225 yang ditunjukkan tanda **(bintang dua) yang artinya nilai  probabilitas  <  0,05.  Nilai  tersebut menunjukkan bahwa variabel AGE mempunyai pengaruh positif signifikan terhadap profitabilitas bank.
Usia perusahaan menggambarkan waktu awal perusahaan didirikan hingga waktu masih beroperasional usahanya yang artinya perusahaan memiliki banyak pengalaman yang untuk  mengurangi  resiko  dan  tetap  bertahan dipersaingan  usaha  [17].  Artinya  dengan kemampuan  untuk  tetap  bertahan,  maka perusahaan  semakin  menunjukkan  sinyal  baik untuk  calon  investor  berinvestasi  dan  dapat meningkatkan  nilai  perusahaan itu  sendiri  dan keuntungan  untuk  investor  dengan  ROE  yang dihasilkan perusahaan.
Pengaruh Jenis Bank Terhadap Profitabilitas Bank TYPE  atau  variabel  jenis  bank  sebagai variabel kontrol dalam penelitian ini menunjukkan  jenis  bank  lokal/domestik  dan bank asing. Setiap bank memiliki nilai berbeda. Bank lokal mempunyai nilai 1, sedangkan bank asing  diberi  nilai  0.  Dari  analisis  yang dilakukan  dihasilkan  nilai  koefisien  TYPE sebesar 1,918 dengan nilai probabilitas 0,0000 ditunjukkan  dengan  tanda  ***(bintang  tiga) yang  artinya  nilai  probabilitas  <  0,01  yang artinya signifikan. Hasil analisis menunjukkan bahwa  variabel  TYPE  memiliki  pengaruh positif signifikan terhadap profitabilitas bank.
Realita di masyarakat bahwa bank asing memiliki  keunggulan,  tetapi  masih  memiliki kelemahan  saat  beroperasi  disebuah  negara [18].  Kelemahan  tersebut  seperti  kesulitan dalam  memahami  kondisi  pasar,  perbedaan budaya  dengan  daerah  lokal,  dan  kontrol terhadap biaya operasionalnya. Oleh karena itu, bank  lokal  atau  domestik  lebih  cepat  untuk meningkatkan  jaringan  dengan  nasabah  baru dan mudah menarik minat calon nasabah untuk menggunakan  layanan/produk  bank  yang tersedia.

## Pengaruh BOPO Terhadap Profitabilitas Bank
Variabel BOPO menunjukkan koefisien - 0,398, sedangkan probabilitasnya yakni 0,0000 ditunjukkan  dengan  tanda  ***(bintang  tiga) yang  artinya  nilai  probabilitas  <  0,01  yang artinya signifikan. Hasil analisis menunjukkan bahwa  variabel  BOPO  memiliki  pengaruh negatif signifikan terhadap profitabilitas bank.
Tingkat  BOPO  yang  tinggi  dikarenakan perbedaan  sistem  operasi  setiap  perbankan yang  ada  cenderung  mempengaruhi  besarnya biaya operasional, biaya overhead , dan belanja pegawai sehingga akan mempengaruhi tingkat profitabilitas  yang  dihasilkan  [19].  Agar operasional  tetap  berjalan  dan  menghasilkan keuntungan  yang  diharapkan,  bank  dapat melakukan efisiensi untuk mengontrol pengeluaran  untuk  menghasilkan  pendapatan yang  diharapkan.  Efisiensi  yang  dilakukan dapat menurunkan BOPO, sehingga keuntungan atau profitabilitas dapat meningkat.
Pengaruh SIZEBANK Terhadap Profitabilitas Bank Pada tabel  4.6,  SIZEBANK  mempunyai koefisien sejumlah 0,600 dengan nilai probabilitas sebesar 0,0000 ditunjukkan dengan tanda  ***(bintang  tiga)  yang  artinya  nilai probabilitas  <  0,01  yang  artinya  signifikan. Dengan demikian, variabel SIZEBANK memiliki  pengaruh  positif  signifikan  terhadap profitabilitas bank.
Penelitian terdahulu menunjukkan bahwa ukuran  bank  berkorelasi  positif  terhadap profitabilitas  bank  [20].  Hal  ini  dikarenakan semakin banyak aset yang dimiliki bank, maka kegiatan  operasional  yang  dilakukan  bank semakin banyak sehingga mampu memaksimalkan  aktivivitas  usahanya.  Melalui aset-aset  yang  dimiliki,  bank  juga  dapat memperluas  jangkauan  untuk  memperoleh nasabah lebih banyak lagi sehingga profitabilitas  yang  diharapkan  akan  semakin mudah  dicapai.  Bagi  bank-bank  besar,  total asset  yang  semakin  besar  akan  semakin meningkatkan kemampuannya dalam menghasilkan profit yang lebih besar.
Pengaruh Tingkat Inflasi Terhadap

## Profitabilitas Bank
Variabel  INF  atau  inflasi  menunjukkan koefisien  -0,452  dengan  nilai  probabilitas sebesar  0,0000  ditunjukkan  dengan  tanda ***(bintang tiga) yang artinya nilai probabilitas
<  0,01  yang  artinya  signifikan.  Dengan demikian,  variabel  INF  memiliki  pengaruh negatif signifikan terhadap profitabilitas bank.
Penelitian  lain  menunjukkan  inflasi berpengaruh  negatif  terhadap  profitabilitas bank  [21].  Menurutnya,  tingkat  inflasi  yang tinggi  dapat  menyebabkan  sistem  bank  yang menerapkan  suku  bunga  mengalami  gejolak, sehingga  masyarakat  merasa  lebih  terbebani dalam  mengembalikan  pinjaman  ke  bank dengan  kenaikan  suku  bunga  yang  dapat menyebabkan  kredit  macet.  Dampaknya  bank bisa mengalami penurunan profitabilitas.
Pengaruh GDP Growth Terhadap Profitabilitas Bank GDP growth atau  pertumbuhan  GDP sebagai  variabel  kontrol  dalam  penelitian  ini menunjukkan  presentase  pertumbuhan  GDP growth dari  tahun  2019 – 2022.  Hasil  analisis regresi  mempunyai  koefisien  variabel  GDP growth 0,061 dengan nilai probabilitas 0,3093.
Nilai  tersebut  menunjukkan  GDP growth berpengaruh  positif  tidak  signifikan  terhadap profitabilitas bank.
Pertumbuhan  GDP  yang  tinggi  dapat meningkatkan  keuntungan  bank-bank.  Pada saat  pertumbuhan  GDP  meningkat  hal  ini menunjukkan  bahwa  pertunbuhan  pendapatan masyarakat  juga  meningkat  [19].  Kondisi tersebut  ditanggapi  beberapa  bank  untuk semakin mengungkapkan informasi perbankan lebih  banyak  dan  lengkap  untuk  menarik masyarakat agar berinvestasi. Dengan demikian,  kenaikan  pertumbuhan  GDP  bisa meningkatkan  iklim  investasi  ke  dalam  bank, sehingga bank dapat meningkatkan profitabilitasnya.

## 4. KESIMPULAN
Penyelenggara  inklusi  keuangan  tidak terlepas dari pihak pemerintah, masyarakat dan tentunya  sektor  perbankan.  Inklusi  keuangan yang terdiri dari tiga dimensi dengan indikator seperti  jumlah  rekening  pinjaman,  jumlah ATM, dan jumlah kantor cabang menjadi peran sektor perbankan untuk terwujudnya pembangunan ekonomi yang merata.
Berdasarkan penelitian terdahulu, bahwa ketiga variabel tersebut berpengaruh pada profitabilitas bank setiap tahunnya.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,    tiga variabel  independen  mempunyai  pengaruh yang  berbeda-beda  bagi  profitabilitas  bank
yang  dikur  dengan Return  On  Equity (ROE). Dua  variabel  independen  meliputi  jumlah rekening pinjaman dan jumlah ATM berpengaruh  negataif  terhadap  profitabilitas bank.  Sedangkan  variabel  jumlah  kantor cabang berpengaruh positif terhadap profitabilitas  bank.  Hal  ini  dikarenakan  ketika jumlah rekening pinjaman dan ATM meningkat,  menimbulkan  biaya  lain  seperti kredit  macet,  biaya  maintenance,  biaya  SDM yang menjadi beban bank bertambah. Berbeda dengan  variabel  jumlah  kantor  cabang  bank saat meningkat, produk dan layanan jasa yang ditawarkan  bank  semakin  menarik  minat masyarakat untuk bertransaksi sehingga profitabilitas bank meningkat.

## 5. REFERENSI
[1] M. Sarma, “Index of Financial Inclusion-
A measure of financial sector inclusiveness Index of Financial
Inclusion-A  measure  of  financial  sector inclusiveness 1,” 2012.
[2] World Bank, “The Little Data Book on Financial Inclusion,” 2022.
[3] A. Trujillo-Ponce, “What determines the profitability  of  banks?  Evidence  from Spain,” Accounting and Finance , vol. 53, no.  2,  pp.  561–586,  Jun.  2013,  doi: 10.1111/j.1467-629X.2011.00466.x.
[4] S.  F.  A.  Khatib,  E.  Hendrawaty,  A.  H. Bazhair,  I.  A.  A.  Rahma,  and  H.  Al Amosh,  “Financial  Inclusion  and  the Performance  of  Banking  Sector  in Palestine,” Economies ,  vol.  10,  no.  10, Oct. 2022, doi: 10.3390/economies10100247.
[5] V.  Kumar,  S.  Thrikawala,  and  S. Acharya, “Financial inclusion and bank profitability: Evidence from a developed market,” Global  Finance  Journal ,  vol. 53, Aug. 2022, doi: 10.1016/j.gfj.2021.100609.
[6] G. N. Al-Eitan, B. Al-Own, and T. Bani- Khalid,  “Financial  Inclusion  Indicators
Affect Profitability of Jordanian Commercial Banks: Panel Data Analysis,” Economies ,  vol.  10,  no.  2, Feb. 2022, doi: 10.3390/economies10020038.
[7] F.  H.  Shihadeh,  A.  M.  T.  Hannon,  J. Guan,  I.  Ul  Haq,  and  X.  Wang,  “Does financial  inclusion  improve  the  banks’ performance?  Evidence  from  Jordan,” Research  in  Finance ,  vol.  34,  pp.  117– 138, 2018, doi: 10.1108/S0196- 382120170000034005.
[8] Y. Issaka Jajah, E. B. Anarfo, and F. K. Aveh,  “Financial  inclusion  and  bank profitability  in  Sub-Saharan  Africa,” International  Journal  of  Finance  and Economics ,  vol.  27,  no.  1,  pp.  32–44, Jan. 2022, doi: 10.1002/ijfe.2135.
[9] İ. Akhisar, K. B. Tunay, and N. Tunay, “The  Effects  of  Innovations  on  Bank Performance:  The  Case  of  Electronic Banking Services,” Procedia Soc Behav Sci , vol. 195, pp. 369–375, Jul. 2015, doi: 10.1016/j.sbspro.2015.06.336.
[10] K.  Kondo,  “Do  ATMs  influence  bank profitability in Japan?,” Appl Econ Lett , vol.  17,  no.  3,  pp.  297–303,  Feb.  2010, doi: 10.1080/13504850701720379.
[11] C. Bernini and P. Brighi, “Bank branches expansion, efficiency and local economic growth,” Reg Stud , vol. 52, no. 10,  pp.  1332–1345,  Oct.  2018,  doi: 10.1080/00343404.2017.1380304.
[12] F.  Shihadeh  and  B.  Liu,  “DOES
FINANCIAL INCLUSION INFLUENCE THE BANKS RISK AND PERFORMANCE? EVIDENCE FROM
GLOBAL PROSPECTS,” 2019.
[13] C.  Chen,  “Paper  265-27  Robust Regression  and  Outlier  Detection  with the ROBUSTREG Procedure,” 2002.
[14] H.  Umar, Metode  Riset  Bisnis,  Edisi Pertama . Jakarta: Gramedia, 2003.
[15] I. Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan  Program  IBM  SPSS  21  Update PLS  Regresi .  Semarang:  Universitas Diponegoro, 2013.
[16] D.  Gujarati, Basic  Economic .  USA:  Mc Graw – Hill Book, 1999.
[17] P.  Astuti  and  S.  Pamudji,  “ANALISIS
PENGARUH OPINI GOING CONCERN,LIKUIDITAS,SOLVABILI TAS,ARUS KAS, UMUR
PERUSAHAAN DAN UKURAN PERUSAHAAN TERHADAP KEMUNGKINAN FINANCIAL DISTRESS,” Diponegoro  Journal  of
Accounting , vol. 4, no. 1, 2015.
[18] M.  Chen,  J.  Wu,  B.  N.  Jeon,  and  R. Wang,  “Do  foreign  banks  take  more risk? Evidence from emerging economies,” J Bank Financ , vol. 82, pp. 20–39, Sep. 2017, doi: 10.1016/j.jbankfin.2017.05.004. [19] P. P. Athanasoglou, S. N. Brissimis, and
M.  D.  Delis,  “Bank-specific,  industry- specific and macroeconomic determinants  of  bank  profitability,” Journal  of  International  Financial Markets, Institutions and Money , vol. 18, no.  2,  pp.  121–136,  Apr.  2008,  doi: 10.1016/j.intfin.2006.07.001.
[20] C.  T.  Shehzad,  J.  de  Haan,  and  B. Scholtens,  “The  relationship  between size, growth  and profitability of commercial banks,” Appl Econ , vol. 45, no.  13,  pp.  1751–1765,  May  2013,  doi: 10.1080/00036846.2011.637896.
[21] A. Mirzaei, T. Moore, and G. Liu, “Does market  structure  matter  on  banks’ profitability and stability? Emerging vs. advanced  economies,” J  Bank  Financ , vol.  37,  no.  8,  pp.  2920–2937,  Aug. 2013,
doi: 10.1016/j.jbankfin.2013.04.031.