Nurhamid,  Hotman  Tohir  Pohan  (2022),  Pengaruh  Tingkat  Kesehatan  Bank  Terhadap  Inklusi Keuangan,  Vol.  7,  No.  12,  Desember  2022, Http://Dx.Doi.Org/10.36418/Syntax-Literate.
v7i12.11191 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal  Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e- ISSN: 2548-1398
Vol. 7, No. 12, Desember 2022

## PENGARUH TINGKAT KESEHATAN BANK TERHADAP INKLUSI KEUANGAN

## Nurhamid, Hotman Tohir Pohan
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Trisakti Email: hotman.tohir@trisakti.ac.id

## Abstrak
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menguji  pengaruh  kesehatan  bank  terhadap  tingkat inklusi  keuangan.  Penelitian  ini  memanfaatkan market  discipline  theory yang mendasari partisipasi pelaku pasar dalam sistem keuangan yang inklusif serta teori signalling yang  merepresentasikan  bagaimana  informasi  kesehatan  bank  berperan dalam keputusan partisipasi  tersebut. Sampel penelitian adalah Bank  terbuka  pada tahun  2017-2020  yang  disaring  berdasarkan  kriteria-kriteria  tertentu  atau  teknik purposive  sampling. IBM  SPSS Statistic digunakan  sebagai  alat  analisis  penguji hipotesis  penelitian.  Hasil  penelitian  yang  didapat  adalah  tidak  adanya  pengaruh antara profil risiko terhadap inklusi keuangan, terdapat pengaruh negatif antara GCG dan  permodalan  terhadap  inklusi  keuangan  sementara  rentabilitas  terbukti  dapat meningkatkan  inklusi  keuangan  atau  berpengaruh  positif.  Hasil  ini  diharap  dapat mendorong  pemerintah  untuk  merancang  kebijakan  yang  seimbang  antara pengawasan  kesehatan  bank  dengan  penciptaan  inklusi  keuangan  bagi  penduduk miskin  serta  bagi  pihak  bank  untuk  memerhatikan  tingkat  kesehatan  bank  yang terbukti menjadi faktor penentu keikutsertaan pelaku pasar dalam sistem keuangan.
Kata kunci : Kesehatan Bank, Inklusi Keuangan, Corporate Governance .

## Abstract
This study aims to analyze the effect of bank soundness on financial inclusion. The theory  used  in  this  research  is  market  discipline  theory  which  underlies  the participation of market participants in an inclusive financial system and signaling theory  which  represents  how  banks’  information  plays  a  role  in  the  participation decision. Sample are banks listed on the Indonesia Stock Exchange during the 2017- 2020 period, filtered using a purposive sampling method. IBM SPSS Statistic used as the  tools  of  hypothesis  analysis.  The  result  indicates  that  there  is  no  influence between  the  risk  profile  on  financial  inclusion,  GCG,  and  capital  hurt  financial inclusion while profitability increases financial inclusion. Study results are expected
to  encourage  the  government  to  design  policies  that  balanced  bank  soundness financial inclusion creation and for banks to be aware of its soundness which have proven to be a determining factor for the consideration of market participants in the financial system.
Keywords : Bank Soundness , Financial Inclusion , Corporate Governance .

## Pendahuluan
Tahun  2020  menjadi  tahun  yang  mengejutkan  bagi  semua  pihak,  termasuk organisasi  yang  berada  dalam  industri  finansial.  Pandemi  COVID-19  pada  dunia mendorong  banyak  sekali  perubahan  pada  norma  dan  praktik  bisnis.  Bank  yang sebelumnya  bertumpu  pada  operasional  cabang  dan  jaringan,  kini  didorong  untuk melakukan digitalisasi guna memenuhi kebutuhan masyarakat akan transaksi keuangan tanpa kontak.
Kemudahan dalam mengakses layanan keuangan ini dapat bermanfaat, baik bagi nasabah  maupun  para  pelaku  industri  sehingga  dapat  meningkatkan  inklusi  keuangan. Tak ayal, banyak bank konvensional yang kemudian menginvestasikan sejumlah dananya untuk  membangun  bank  digital  atau  berkolaborasi  dengan  teknologi  finansial  ( fintech ) yang sudah ada demi menjaga kinerja perusahaan di tengah pandemi yang berlangsung. Inklusi keuangan secara umum dapat didefinisikan sebagai kondisi dimana produk dan layanan  keuangan  yang  berkualitas  dapat  diakses  dengan  mudah  dan  terjangkau  bagi masyarakat  yang  belum  memilikinya  ( unbanked population )  (Boachie,  Aawaar,  & Domeher,  2021).  Lebih  lanjut,  inklusi  keuangan  diukur  dengan  ketersediaan  dan aksesibilitas produk dan layanan keuangan di tengah masyarakat, serta penggunaannya (Sanjaya & Nursechafia, 2016). Produk dan layanan keuangan yang dimaksud mencakup seluruh produk dan layanan sektor jasa keuangan, bukan hanya perbankan.
Berdasarkan  data  dari  World  Bank  di  tahun  2017,  terdapat  sebanyak  1,7  juta penduduk  dewasa  di  dunia  yang  tidak  memiliki  produk  keuangan,  baik  yang  ada  di institusi  keuangan  formal  maupun  secara  digital.  Indonesia  sendiri  turut  menyumbang sebanyak  6%  dari  total  populasi  tersebut  (Demirgüç-Kunt,  Klapper,  Singer,  Ansar,  & Hess, 2017). Apabila dibandingkan dengan negara di kawasan regional ASEAN, indeks inklusi  keuangan  Indonesia  juga  masih  tertinggal  dibanding  Malaysia  dan  Thailand (Asian  Development  Bank,  2016).  Sementara  hasil  survei  nasional  indeks  inklusi keuangan  Indonesia  tahun  2019  oleh  OJK  menunjukkan  bahwa  terjadi  peningkatan indeks inklusi keuangan sebesar 8,3% dari tahun 2016 menjadi 76,19% dengan rincian indeks inklusi sektor perbankan sebesar 73,88% atau yang terbesar dibanding sektor jasa keuangan lainnya. Guna mencapai target inklusi keuangan sebesar 90% pada tahun 2024, Strategi  Nasional  Keuangan  Inklusif  dirancang  berdasarkan  Peraturan  Presiden  No. 114/2020  untuk  menyediakan  akses  pinjaman,  simpanan,  asuransi,  dan  pembiayaan bersama, serta layanan pembayaran terhadap penduduk miskin.
Kajian  khusus  terkait  inklusi  keuangan  syariah  juga  terus  dilakukan  dengan memahami  potensi  Indonesia  sebagai  negara  dengan  populasi  muslim  paling  banyak
dibanding negara lainnya yang ada di dunia. Indeks inklusi keuangan syariah di Indonesia masih tergolong rendah dengan besaran 9,1% di tahun 2019 dan indeks literasi keuangan syariah  sebesar  8,93%  (Otoritas  Jasa  Keuangan,  2019).  Untuk  meningkatkan  indeks tersebut,  Masterplan  Ekonomi  dan  Keuangan  Syariah  Indonesia  (MEKSI)  2019-2024 diluncurkan  oleh  Komite  Nasional  Ekonomi  dan  Keuangan  Syariah  sebagai  langkah peningkatan produk keuangan syariah dan literasi fikih ekonomi sehingga aksesibilitas, ketersediaan, dan penggunaan produk dan layanan keuangan syariah dapat optimal. Salah satu bentuk implementasi MEKSI pada februari 2021 lalu adalah merger Bank Syariah Mandiri,  BRI  Syariah,  dan  BNI  Syariah  menjadi  Bank  Syariah  Indonesia  (BSI) (Kementerian Keuangan RI, 2021).
Di sisi lain, usaha peningkatan inklusi keuangan ini juga dapat meningkatkan kompetisi usaha di antara bank sebagai lembaga perantara ( intermediaries ). Penetrasi produk dan layanan
keuangan  yang  agresif,  baik  secara  konvensional  maupun  digital,  dapat memengaruhi  kelancaran  pemenuhan  kebutuhan  likuiditas  masyarakat  di  tengah ketidakpastian yang terjadi. Terlebih, bank telah mengalami peningkatan risiko terhadap kredit  yang  sudah  ada  seiring  dengan  meningkatnya  risiko  usaha  para  nasabah  akibat pandemi.  Oleh  karena  itu,  bank  harus  memiliki  tingkat  kesehatan  yang  cukup  dalam menghadapi kompetisi tersebut.
Sesuai  dengan  POJK  No.  4/POJK.03/2016  (2017),  penilaian  tingkat  kesehatan bank  dilakukan  dengan  penerapan  prinsip  kehati-hatian  dan  pengelolaan  risiko  guna menjaga  efektivitas  dan  efisiensi  bank  sebagai  lembaga  kepercayaan  masyarakat. Penilaian  sendiri  dilakukan  dengan  pendekatan  risiko  ( Risk-based  Bank  Rating )  yang mencakup  faktor  profil  risiko  ( risk  profile ),  tata  kelola  perusahaan  ( Good  Corporate Governance ), dan rentabilitas ( earnings ), serta permodalan ( capital ) yang sering disebut RGEC  Model.  Keempat  faktor  ini  diukur  setidaknya  setiap  semester  dengan  metode penilaian sendiri ( self-assessment ). Peraturan ini menggantikan Peraturan Bank Indonesia No.  9/6/2007  (2007)  yang  mengatur  tingkat  kesehatan  bank  dengan  pengukuran CAMELS  yakni  pengukuran  tingkat  kesehatan  bank  berdasarkan  kecukupan  modal ( Capital  Adequacy ),  kualitas  aset  berdasarkan  risiko  ( Asset  Quality ),  manajerial  bank ( Management ),  profitabilitas  ( Earnings ),  likuiditas  ( Liquidity ),  dan  sensitivitas  pasar ( Sensitivity ).
Keterkaitan  antara  tingkat  kesehatan  bank  dan  inklusi  keuangan  terdapat  pada peran  bank  sebagai  lembaga  kepercayaan  masyarakat.  Bank  memiliki  peran  penting terhadap  peningkatan  indeks  inklusi  keuangan  dan  pertumbuhan  ekonomi  (Sanjaya  & Nursechafia,  2016),  serta  penurunan  ketimpangan  pendapatan  (Muslikhah  &  Utami, 2020) dengan menyediakan akses, ketersediaan, dan kemudahan penggunaan produk dan layanan keuangan. Keterkaitan ini dapat diinterpretasikan secara mudah dengan kondisi dimana masyarakat memahami bahwa bank yang sehat dapat memberikan layanan yang optimal dan kepuasan pelanggan. Pemahaman ini didapat karena bank dapat memastikan program dan layanan keuangan yang berkualitas, antisipasi dan pengendalian risiko yang baik, serta terpenuhinya kepatuhan hukum terhadap permodalan. Secara umum, sekalipun
terdapat masyarakat yang kurang memahami tingkat kesehatan bank, masyarakat secara sadar  menggunakan  produk  dan  layanan  keuangan  pada  bank  yang  dinilai  berkualitas, memiliki reputasi baik, dan dapat dipercaya (Nicola, Manalu, & Hutapea, 2017).
Beberapa  penelitian  sebelumnya,  masih  mengukur  tingkat  kesehatan  bank berdasarkan  rasio  CAMELS.  Meskipun  beberapa  lainnya  telah  menggunakan  RGEC Model,  sebagian  besar  penelitian  masih  menitikberatkan  keterkaitan  tingkat  kesehatan bank  terhadap  parameter  mikro.  Penelitian  tersebut  antara  lain  mencari  bukti  empiris pengaruh tingkat kesehatan bank terhadap pertumbuhan laba dalam penelitian Anggraini dan Dewi (2021), Imam (2020), Sirait et al. (2020), kinerja keuangan dalam penelitian Melawati (2020), dan kinerja pasar saham seperti return saham dalam penelitian Yani & Sentosa (2020), Saputra (2018), Tahmat (2020) hingga kapitalisasi pasar dalam penelitian Aulia & Priyadi (2021).
Dilatar  belakangi  hal  tersebut,  penelitian  ini  akan  menguji  keterkaitan  antara tingkat  kesehatan  bank  terhadap  inklusi  keuangan  sebagai  parameter  yang  lebih komprehensif dalam mengukur dampak eksistensi dan perkembangan industri keuangan, khususnya bank. Penelitian juga akan menguji sampel dengan rentang waktu terkini dan hasilnya  diharapkan  dapat  membantu  usaha  pemerintah  dalam  meningkatkan  inklusi keuangan di Indonesia serta menjadi acuan sebagai strategi penetrasi produk dan layanan perbankan bagi pelaku bisnis. Dengan alasan yang sama pula, judul pada penelitian ini adalah “ Pengaruh Tingkat Kesehatan Bank terhadap Inklusi Keuangan ”.

## Metode Penelitian
1. Variabel yang digunakan dan Pengukurannya
a. Inklusi Keuangan
Indeks  Inklusi Keuangan ( Index of Financial Inclusion ) telah lebih dulu diteliti  dalam  berbagai  penelitian  dalam  mengukur  inklusi  keuangan,  salah satunya  yang  diformulasikan  oleh  Sarma  (2012).  Pada  penelitiannya,  Sarma membagi keuangan inklusif menjadi tiga dimensi, yaitu penetrasi bank ( banking penetration ), aksesibilitas ( accessibility ), dan penggunaan ( usage ). Meski begitu,
Sanjaya &  Nursechafia  (2016) melakukan modifikasi  pada rumus tersebut  agar dapat lebih spesifik diaplikasikan di Indonesia yang menurutnya tidak ditemukan data outlier atau  berbeda  dengan  asumsi  Sarma  sebelumnya.  Dengan  begitu, penelitian  yang  juga  dilaksanakan  di  Indonesia  ini,  akan  menggunakan  definisi serta pengukuran berdasarkan penelitian Sanjaya & Nursechafia.
Dalam penelitian Sanjaya & Nursechafia (2016), inklusi keuangan terbagi menjadi tiga indikator yang juga tidak jauh berbeda dibanding penelitian Sarma. Indikator  tersebut  antara  lain  aksesibilitas  ( accessibility ),  ketersediaan ( availability ), dan penggunaan ( usage ). Indikator aksesibilitas ( accessibility ) akan menggambarkan penetrasi bank yang diukur dengan menghitung jumlah rekening per  1000  (seribu)  populasi  dewasa.  Sementara  besarnya  indikator  aksesibilitas ( accessibility ) akan diukur menggunakan jumlah kantor cabang per 1000 (seribu)
individu. Terakhir, indikator penggunaan ( usage ) akan diukur dengan menghitung volume kredit yang diberikan dibanding produk domestik bruto (PDB) nasional.
Dengan mengasumsikan bahwa ketiga indikator memiliki proporsi yang sama  dan  sebanding,  maka  didapat  rumus Index  of  Financial  Inclusion (IFI) sebagai berikut:
b. Profil Risiko (Risk Profile)
Sebagai  lembaga  intermediaries,  bank  berkewajiban  untuk  melakukan perannya  menjembatani  masyarakat  yang  memiliki  dana  berlebih  dengan masyarakat yang membutuhkan dana. Bagi masyarakat yang membutuhkan dana, bank  akan  menyalurkan  produk  keuangan  berupa  kredit  yang  dapat  digunakan diiringi  kewajiban  peminjam  untuk  mengembalikannya  setelah  jangka  waktu tertentu. Oleh karena perbedaan situasi dan kondisi yang dihadapi peminjam, bank memiliki risiko atas tidak dikembalikannya kredit yang disalurkan tersebut.
Pengukur  risiko  tersebut  adalah  Rasio Non-performing  loan (NPL). Dengan  memerhatikan  kolektabilitas  pinjaman,  kredit  yang  dikategorikan  NPL dapat  disebut  juga  kredit  bermasalah  dengan  kolektabilitas  kurang  lancar  dan diragukan  serta  macet.  Pada  dasarnya,  semakin  tinggi  nilai  NPL  suatu  bank menandakan  semakin  tingginya  risiko  kredit  yang  dihadapi.  Bank  Indonesia melalui  PBI  Nomor  13/1/PBI/2011  menetapkan  batas  minimum  NPL  bank sebesar 5%. Rasio NPL dihitung dengan rumus sebagai berikut:
c. Good Corporate Governance
Penilaian variabel GCG pada penelitian ini akan didasari pada hasil self- assessment setiap  bank  yang  dilaksanakan  dengan  mengacu  pada  Peraturan Otoritas  Jasa  Keuangan  Nomor  4/POJK.03/2016  tentang  Penilaian  Tingkat Kesehatan  Bank  Umum  dan matriks  penilaian  yang didasari Surat  Edaran OJK No.  15/SEOJK.03/2015  tentang  Penerapan  Tata  Kelola  Terintegrasi  bagi Konglomerasi Keuangan. Self-assessment yang disyaratkan dilakukan setidaknya setiap semester pada periode berjalan dengan meliputi struktur, proses, dan hasil ( outcome ) yang juga dapat disebut sebagai tiga aspek governance . Self-assessment akan menghasilkan lima peringkat yaitu peringkat 1 atau Penerapan Tata Kelola Terintegrasi  (TKT)  sangat  baik;  Peringkat  2  atau  penerapan  Tata  Kelola Terintegrasi  (TKT)  baik;  Peringkat  3  atau  penerapan  Tata  Kelola  Terintegrasi (TKT)  cukup baik; Peringkat 4 atau penerapan Tata Kelola Terintegrasi (TKT) kurang baik; dan Peringkat 5 atau penerapan Tata Kelola Terintegrasi (TKT) tidak baik.
d.   Rentabilitas (Earnings)
Rentabilitas  secara  umum  dimaknai  sebagai  kemampuan  perusahaan menciptakan  laba  dengan  aset  atau  modal  yang  dimilikinya. Return  on  asset (ROA)  atau return  on  equity (ROE)  yang  termasuk  rasio  keuangan  umumnya dimanfaatkan  sebagai  alat  ukur  rentabilitas  sebagai  representasi  pengembalian investasi atau yang juga disebut sebagai return on investment . Akan tetapi, alat ukur  pengembalian  investasi  seperti Return  on  equity tidak  digunakan  dalam penelitian ini dengan alasan tidak dilibatkannya komponen kewajiban ( liability ), termasuk dana pihak ketiga yang juga merupakan salah satu sumber pendanaan kegiatan  utama  bank  yakni  penyaluran  kredit.  Dengan  alasan  itulah, return  on asset dianggap lebih relevan dalam mengukur variabel rentabilitas dimana nilai yang semakin tinggi menandakan kondisi yang semakin baik. Penelitian ini akan menghitung rentabilitas ( earnings ) suatu bank dengan persamaan sebagai berikut:
e. Permodalan (Capital)
Variabel permodalan pada penelitian ini akan diukur menggunakan rasio kecukupan  modal  atau Capital  Adequacy  Ratio (CAR).  Secara  umum,  CAR digunakan  untuk  mengukur  kemampuan  modal  yang  dimiliki  bank  dalam menghadapi risiko yang melekat pada aktiva bank.
Berdasarkan  POJK  Nomor  11/  POJK.03/2016  tentang  Kewajiban Penyediaan Modal Minimum Bank Umum, bank wajib menyediakan modal inti ( tier 1)  meliputi  modal  inti  utama  dalam  bentuk  saham  biasa  dan  modal  inti tambahan  seperti  saham  preferen  atau subordinate  debt paling  rendah  6%  dari Aktiva  Tertimbang  Menurut  Risiko  (ATMR)  dengan  modal  inti  utama  paling rendah  4,5%  dari  ATMR.  Perhitungan  CAR  dapat  digambarkan  dengan persamaan berikut ini:

## 2. Teknik Pengumpulan Data
Populasi  dari  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh bank, baik bank umum yang menerapkan prinsip konvensional maupun syariah, bank pembangunan daerah, dan bank perkreditan rakyat di Indonesia. Pemilihan bank  sebagai  data  penelitian  didasari  pada  tujuan  dan  topik  penelitian  yang mengukur  tingkat  kesehatan  bank  dan  hubungannya  terkait  inklusi  keuangan. Pemilihan  juga  didasari  pada  fakta  dimana  perbankan  merupakan  institusi keuangan dengan proporsi terbesar sebanyak 73,88% dalam pengimplementasian inklusi keuangan di Indonesia (Otoritas Jasa Keuangan, 2019). Sementara dalam melakukan pengambilan sampel, metode purposive sampling digunakan dengan memerhatikan beberapa kriteria berikut:
1. Bank  yang dijadikan sampel merupakan bank  yang  terdaftar di  Bursa Efek Indonesia selama periode penelitian yaitu 2017 hingga 2020.
2. Bank  mempublikasikan  laporan  keuangan  dan  laporan  tahunannya  (beserta laporan  tata  kelola  terintegrasi,  apabila  tersedia)  selama  periode  penelitian yaitu 2017 hingga 2020.
3. Bank  menginformasikan  informasi  terkait  hasil self-assessment GCG  dan informasi  mengenai  jumlah  rekening  serta  jumlah  kantor  cabang  selama periode penelitian yaitu 2017 hingga 2020.
Data  akan  dikumpulkan  dengan  menggunakan  metode  dokumentasi. Metode  dokumentasi  dipilih  karena  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  sekunder  yang  telah  tersedia.  Data-data  terangkum  dalam  laporan keuangan  dan  laporan  tahunan  perusahaan  (termasuk  laporan  tata  kelola terintegrasi,  apabila tersedia) tahun 2017-2020. Laporan-laporan tersebut dapat dengan mudah diakses melalui website tiap perusahaan atau website Bursa Efek Indonesia (www.idx.ac.id).
3. Metoda Analisis Data
a. Uji Statistik Deskriptif
Analisis berupa deskripsi dan informasi terkait dengan data yang diteliti akan  disampaikan  menggunakan  metode  statistik  deskriptif.  Metode  ini  akan menginformasikan  beberapa  hal  diantaranya  nilai  minimum  atau  terendah  dan maksimum atau tertinggi dari suatu data, nilai rata-rata ( mean ) dari data, maupun nilai  penyimpangan  data  dari  rata-rata  seperti  standar  deviasi  atau  varian  yang akan  menjelaskan  seberapa  besar  penyimpangan  data  (Augustine,  2013). Informasi  tersebut  digunakan  untuk  menggambarkan  dan  menjelaskan  obyek penelitian tanpa adanya penarikan kesimpulan.
b. Uji Asumsi Klasik
Untuk mengetahui  dan menguji kelayakan atas  model regresi  yang diuji dalam rangka estimasi hubungan antar variabel,  uji asumsi klasik dimanfaatkan dalam penelitian ini. Selain itu, uji asumsi klasik juga dipakai untuk memberikan kepastian  bahwa  data  yang  dihasilkan  berdistribusi  secara  normal  layaknya sebaran  populasi  sehingga  data  dapat  digunakan  untuk  cukup  membuktikan hipotesis penelitian.
c. Uji Normalitas
Untuk  menguji  apakah  model  regresi  beserta  variabel  pengganggu  atau residual memiliki distribusi normal, uji normalitas dijalankan. Pada penelitian ini, uji one  sample  Kolmogorov-smirnov digunakan  karena  uji  normalitas  dengan grafik sangat subjektif sehingga menciptakan bias apabila dilakukan dengan tidak hati-hati.  Oleh  karena  itu,  keputusan  data  dapat  dikatakan  berdistribusi  normal didasari  pada  hasil  kuantitatif  uji one  sample  Kolmogorov-smirnov .  Jika  nilai Asymp-Sig. ( 2-tailed ) kurang dari 0,05 maka data berdistribusi tidak normal. Jika nilai Asymp-Sig. ( 2-tailed ) lebih dari 0,05 maka data berdistribusi normal.

## d. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolonieritas digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, hubungan antar tiap variabel bebas (independen) adalah linier. Jika dalam model  regresi  terdapat  pelanggaran  linieritas  hubungan  variabel  bebas,  maka penaksiran  yang  dilakukan  oleh  model  regresi  penelitian  menjadi  tidak  tepat sehingga  penelitian  memperoleh  kesimpulan  yang  salah  terkait  hipotesis  yang dibuktikan.  Multikolinieritas  dapat  diketahui  ada  atau  tidaknya  dengan  melihat nilai  koefisien  korelasi  antar  variabel  independen  dan  nilai  toleransi  serta Variance  Inflation  Factor (VIF).  Nilai  batas  yang  umum  dipakai  untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah tolerance ≤ 0,10 atau sama dengan nilai VIF ≥ 10.
e. Uji Autokorelasi
Uji  asumsi  autukorelasi  digunakan  untuk  menguji  apakah  dalam  suatu model  regresi  linier  ada  korelasi  antara  residual  pada  periode  sekarang  atau  t dengan  1  periode  sebelum  sekarang  atau  t-1  atau  (Ghozali,  2016).  Uji  Durbin- Watson dimanfaatkan untuk menentukan eksistensi autokorelasi pada penelitian ini, dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut:
Tabel 1

## f. Uji Heteroskedastisitas
Uji asumsi heterokesdatisitas digunakan untuk menguji apakah terjadi ketidaksamaan varians penelitian (varians yang inkonsisten) dari residual pada pengamatan  satu  ke  pengamatan  lainnya  dalam  model  regresi  linier.  Pada penelitian ini, Uji Glejser digunakan karena kemampuannya menguji sampel besar  (Gujarati,  2004).  Terbebasnya  model  regresi  dari  pelanggaran heteroskedastisitas  atau  terpenuhinya  asumsi  homoskedastisitas  jika  hasil signifikasinya lebih besar dari alpha (α) dimana pada penelitian ini ditetapkan sebesar 5%.
g. Analisis Regresi Linier Berganda
Untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel dependen,  regresi  linier  dilakukan.  Pada  penelitian  ini,  variabel  yang digunakan  lebih  dari  satu  dan  hal  tersebut  menjadi  alasan  mengapa  regresi linier berganda dipilih ketimbang regresi linier sederhana. Analisis dari hasil regresi  linier  tersebut  akan  didasari  pada  konstanta  untuk  mengetahui pengaruh bersamaan atau simultan variabel bebas dan nilai koefisien regresi
untuk  mengetahui  besar  dan  arah  pengaruh  dari  setiap  variabel  bebas. Persamaan model regresi linier berganda yang diuji adalah sebagai berikut:
h. Uji Hipotesis
a. Koefisien Determinasi (R 2 )
Menurut  Ghozali  (2016)  koefisien  determinasi  (R 2 )  pada  intinya mengukur  seberapa  besar  model  regresi  mampu  menjelaskan  variasi  atau perubahan yang terjadi pada variabel dependen dimana dalam penelitian ini, Koefisian determinasi diuji untuk mengetahui seberapa besar persentase (%) ketepatan  model  regresi  dalam  membuktikan  hubungan  pengaruh  variabel bebas terhadap variabel terikat.
b. Uji Pengaruh Simultan (F)
Seperti namanya, uji pengaruh simultan dilakukan untuk menentukan pengaruh variabel independen yang dimasukkan dalam model regresi terhadap variabel dependen secara bersamaan atau simultan (Ghozali, 2016). Uji F akan dilakukan  menggunakan  alat  statistik  ANOVA  yang  dapat  mengambil keputusan dengan membandingkan nilai F yang terdapat dalam tabel ANOVA dengan tingkat signifikansi penelitian. Pada penelitian ini, tingkat kepercayaan diri diestimasikan sebesar 95% dan oleh karena itu nilai signifikansi (α) dalam penelitian ini adalah sebesar 0,05 atau 5%. Artinya, apabila nilai signifikansi F  <  0,05  berarti  variabel  independen  secara  simultan  terbukti  memengaruhi variabel  dependen.  Sementara  apabila  nilai  signifikansi  F  >  0,05  berarti variabel  independen  secara  simultan  terbukti  tidak  memengaruhi  variabel dependen.
c. Uji Parsial (T)
Uji  T  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  untuk  membuktikan kebenaran  hipotesis  hubungan  setiap  variabel  independen  dan  variabel dependen  yang  telah  dikembangkan  sebelumnya.  Pengambilan  keputusan hasil  uji  T  akan  didasari  pada  nilai  signifikan  uji  T  pada  tabel Coefficients . Apabila  nilai  signifikansi  T  <  0,05  berarti  variabel  independen  terbukti memengaruhi variabel dependen. Sementara apabila nilai signifikansi T > 0,05 berarti variabel independen terbukti tidak memengaruhi variabel dependen.

## Hasil dan Pembahasan
Data sekunder diuji dan dianalisis pada penelitian ini. Data-data tersebut didapat melalui laporan tahunan perusahaan yang dipublikasikan oleh OJK maupun pada website tiap perusahaan. Hasil pemanfaatan teknik purposive sampling atau teknik penyaringan sampel penelitian yang didasarkan pada kriteria, didapat sebanyak 61 sampel perusahaan perbankan  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  selama  masa  2017-2020  yang  dianggap merepresentasikan populasi perusahaan perbankan yang beroperasi di Indonesia.

## Tabel 2

## Kriteria Pengambilan Sampel

## A. Analisa Statistik Deskriptif

## Tabel 3
Tabel Statistik Deskriptif
Sumber: Data diolah, 2022
Dari hasil tersebut, dapat terlihat bahwa untuk nilai minimum variabel profil risiko yang  direpresentasikan  dengan  NPL  adalah  sebesar  0,0080  yang  berasal  dari  Bank Tabungan Pensiunan Nasional (BTPN) di tahun 2019. Hal ini menandakan, rasio  NPL BTPN di tahun tersebut hanya sebesar 0,8% dari total pinjaman yang diberikan di tahun 2019. Sementara perusahaan dengan nilai NPL tertinggi yaitu sebesar 8,54% berasal dari Bank  Bukopin  di  tahun  2017.  Meski  pencadangan  telah  dilakukan  terhadap  risiko penurunan  nilai  pinjaman  yang  diberikan,  Bank  Bukopin  hanya  berhasil  mencatatkan NPL bersih sebesar 6,37% atau masih melebihi syarat maksimum NPL yang ditetapkan OJK  yaitu  sebesar  5%.  Dalam  laporan  tahunan  2017,  Bank  Bukopin  mengungkapkan
bahwa  “ penurunan  kualitas  aset,  penerapan  kebijakan  suku  bunga  single  digit  dan kondisi makro ekonomi yang masih dalam proses pemulihan ” diduga menjadi penyebab peningkatan  NPL  tersebut.  Sementara  itu,  sebaran  nilai  NPL  pada  industri  perbankan memiliki rata-rata sebesar 3,42% dengan besar standar deviasi sebesar 0,0197 dari rata- rata nilai NPL.
Pada variabel Good Corporate Governance , perusahaan dengan peringkat 1 atau dengan  predikat  sangat  baik  adalah  BCA  pada  tahun  2017-2018  dan  2020.  Sementara perusahaan  dengan  peringkat  3  atau  dengan  predikat  cukup  baik  berturut-turut  adalah Bank Yudha Bakti di tahun 2017 & 2018 serta Bank Neo Commerce ( d.h Bank Yudha Bakti ) di tahun 2020, J Trust Indonesia di tahun 2018-2020, Bank Ganesha di tahun 2017 dan Bank Victoria Internasional di tahun 2020. Bank-bank dengan predikat cukup baik tersebut tidak perlu menyerahkan action plan perbaikan GCG perusahaan ke OJK karena hal  tersebut  hanya diperlukan apabila perusahaan memiliki peringkat  GCG 4 & 5 atau dengan  predikat  kurang  baik  atau  tidak  baik.  Secara  umum,  peringkat  GCG  industri perbankan  tersebar  dengan  rata-rata  sebesar  2,05  atau  berpredikat  baik  dan  dengan standar deviasi sebesar 0,3840 dari rata-rata GCG.
Selanjutnya  nilai  ROA  sebagai  indikator  variabel  rentabilitas  memiliki  nilai minimum  sebesar  -0,0225  yang  berasal  dari  J  Trust  Indonesia  di  tahun  2018.  Hal  ini menunjukkan bahwa J Trust Bank mengalami kerugian sebesar 2,25% dari total aset yang dimiliki dengan proporsi perubahan komponen laba rugi tersebar berasal dari peningkatan beban penyisihan kerugian penurunan nilai sebesar 266,28% dari tahun sebelumnya. Pada laporan  tahunan  2018,  disampaikan  bahwa  penyebab  terjadinya  perubahan  tersebut adalah akibat penurunan kualitas kredit yang diberikan. Di sisi lain, di tahun yang sama yakni 2018, BCA berhasil mencatatkan nilai ROA tertinggi diantara bank lainnya sebesar 4%. Secara umum, nilai ROA industri perbankan tersebar dengan rata-rata sebesar 1,24% dan dengan standar deviasi sebesar 0,0129 dari rata-rata ROA.
Pada variabel permodalan yang diukur menggunakan rasio CAR, Bank Ganesha di  tahun  2020  menjadi  perusahaan  dengan  kecukupan  modal  tertinggi  yakni  sebesar 0,357.  Hal  ini  menandakan  Bank  Ganesha  memiliki  modal  sebesar  35,7%  dari  Aset Tertimbang Menurut Risiko (ATMR) yang dimilikinya. Sementara nilai CAR terendah sebesar 0,1159 atau 11,59% berasal dari J Trust Indonesia di tahun 2020. Secara umum, rata-rata  nilai  CAR  industri  perbankan  sebesar  21,49%  dan  dianggap solvable karena melebihi  batas  minimum  kecukupan  modal  yang  diatur  dalam  POJK  Nomor  11/ POJK.03/2016  tentang  Kewajiban  Penyediaan  Modal  Minimum  Bank  Umum  yaitu minimum sebesar 6%. Nilai CAR industri perbankan juga tersebar dengan standar deviasi sebesar 0,0552 dari rata-rata CAR.
Terakhir, variabel dependen pada penelitian ini yaitu Index of Financial Inclusion (IFI)  memiliki  nilai  minimum  sebesar  8,32%  yang  berasal  dari  Bank  Ganesha  dimana komponen  penyusunnya  meliputi  38.197  rekening  yang  dikelola,  13  jaringan  kantor cabang, dan 2.63 triliun rupiah pinjaman yang diberikan untuk tahun 2020. Pada tahun yang sama, BRI berhasil menjadi bank dengan tingkat inklusi keuangan tertinggi sebesar 78,82%  dengan  komponen  penyusunnya  meliputi  sebanyak  122  juta  rekening  yang
dikelola,  1.617  jaringan  kantor  cabang,  dan  total  pinjaman  yang  diberikan  mencapai 938,37  triliun  rupiah.  Dalam  laporan  tahunan  BRI  2020,  disampaikan  bahwa  strategi inklusi  keuangan  BRI  adalah  dengan  hadir  di  tengah  masyarakat  melalui  keberadaan 504.233 agen BRILink yang tersebar di lebih dari 54 ribu desa atau lebih dari 70% dari total  desa  yang  ada  di  Indonesia.  Sementara,  rata-rata  indeks  inklusi  keuangan  di Indonesia dari sektor perbankan adalah sebesar 50,58% yang menandakan bahwa separuh dari penduduk Indonesia telah menggunakan dan memanfaatkan produk serta jasa yang ditawarkan  perbankan.  Hasil  ini  cukup  berbeda  ketimbang  survei  yang  dilakukan  oleh OJK untuk tahun 2019 saja yaitu sebesar 73,88% dari sektor perbankan karena sampel dan pengukuran IFI yang berbeda. Selanjutnya, sebaran IFI sektor perbankan memiliki standar deviasi sebesar 0,3031 dari rata-rata IFI.
Untuk menyajikan sebaran inklusi keuangan yang lebih detail, tabel 4 menyajikan statistik  deskriptif  Indeks  Inklusi  Keuangan  untuk  setiap  dimensi  inklusi  keuangan dengan mengelompokkan ke-16 sampel bank dalam penelitian ini sesuai Kelompok Bank Berdasarkan Modal  Inti  (KBMI). KBMI didasari pada POJK nomor 12/POJK.13/2021 tentang Bank Umum yang efektif per 30 Juli 2021 menggantikan pengelompokkan bank berdasarkan  Bank  Umum  Kelompok  Usaha  (BUKU).  Pengelompokkan  KBMI  dibagi berdasarkan  empat  kelompok  berturut-turut  bank  dengan  besarnya  modal  inti  sampai dengan 6 triliun rupiah dikelompokkan dalam KBMI 1, bank dengan besarnya modal inti 6-14 triliun rupiah dikelompokkan dalam KBMI 2 untuk bank dengan besarnya modal inti 14-70 triliun rupiah dikelompokkan dalam KBMI 3, dan bank dengan modal inti lebih dari 70 triliun rupiah dikelompokkan dalam KBMI 4 dimana bank yang belum mencapai KBMI 1 dianggap sebagai Bank Perkreditan Rakyat. Pengelompokkan ini menyebabkan beberapa bank menjadi “turun kelas” dari sistem pengelompokkan BUKU (Putra, 2021). Hal tersebut juga ditunjukkan dalam penelitian ini dimana bank KBMI 1 menjadi sampel bank terbanyak dengan jumlah 6 bank dari 16 sampel bank yang diuji.
Tabel 4 Tabel Statistik Deskriptif Inklusi Keuangan
Sumber: Data diolah, 2022
Dari tabel tersebut, didapati bahwa dimensi aksesibilitas bank KBMI 4 memiliki rata-rata sebesar 272 atau menjadi yang terbesar di antara bank KBMI 1 sampai dengan 3  yang  memiliki  rata-rata  berturut-turut  0,320,  5,  dan  27.  Hasil  rata-rata  dimensi
aksesibilitas  ini  menunjukkan  bahwa  rata-rata  sebanyak  272  dari  1000  penduduk memiliki  rekening  simpanan  pada  bank  KBMI  4,  27  dari  1000  penduduk  memiliki rekening  simpanan  pada  bank  KBMI  3,  5  dari  1000  penduduk  memiliki  rekening simpanan  pada  bank  KBMI  2,  sementara  tidak  sampai  1  orang  per  1000  penduduk memiliki rekening simpanan pada bank KBMI 1. Hasil ini juga didukung dengan sebaran rekening  simpanan  terbanyak  berasal  dari  bank  KBMI  4  hingga  lebih  dari  separuh penduduk atau sebanyak 600 dari 1000 penduduk yang memiliki rekening simpanan pada Bank  Rakyat  Indonesia  di  tahun  2020.  Sementara  itu,  Bank  Ganesha  yang  merupakan bank KBMI 1 di tahun 2019 menjadi bank dengan dimensi aksesibilitas terendah sebesar 0,19  atau  tidak  sampai  1  orang  per  1000  penduduk  memiliki  rekening  simpanan  pada Bank Ganesha. Hasil ini telah sesuai dengan bank dengan nilai IFI tertinggi dan terendah yang disajikan dalam tabel 3
Pada dimensi ketersediaan, jumlah kantor cabang bank KBMI 4 tersebar dengan rata-rata  0,009  atau  sebanyak  1  kantor  cabang  per  111.000  penduduk  dengan  sebaran jumlah kantor cabang terbanyak dimiliki Bank Negara Indonesia di tahun 2018 sebesar 0,012 atau sebanyak 1 kantor cabang per 83.000 penduduk. Sementara Bank KBMI 1-3 berturut-turut  memiliki  rata-rata  0,000,  0,001  dan  0,003,  yang  menunjukkan  bahwa jumlah  kantor  cabang  bank  KBMI  3  tersebar  sebanyak  1  kantor  cabang  per  333.333 penduduk, bank KBMI 2 tersebar sebanyak 1 kantor cabang per 1.000.000 penduduk dan bank KBMI 1 yang sebaran kantor cabangnya kecil sekali hingga sulit diproporsikan per 1000 penduduk. Bank Ganesha di tahun 2019 kembali menjadi bank dengan dimensi IFI terendah, yaitu dimensi ketersediaan sebesar 0,000. Hasil ini menunjukkan bahwa kantor cabang Bank Ganesha sangat sulit ditemui karena jumlahnya yang sangat sedikit.
Terakhir,  dimensi  penggunaan  bank  KBMI  4  yang  diukur  berdasarkan  besar penyaluran  kreditnya  tersebar  dengan  rata-rata  0,0411  atau  menyusun  sebesar  4,11% PDB  Nasional.  Sementara  bank  KBMI  1-3  berturut-turut  memiliki  rata-rata  proporsi jumlah kredit per PDB Nasional sebesar 001 atau 1%, 0,003 atau 3%, dan 0,007 atau 7%. Bank Rakyat Indonesia (KBMI 4) di tahun 2020 menjadi bank dengan penyaluran kredit terbanyak sebesar 6% dari PDB Nasional sementara Bank Ganesha (KBMI 1) di tahun 2019 sebesar 0,0002 atau 0,02% dari PDB Nasional.
Meskipun  bank  KBMI  4  yang  dijadikan  sampel  pada  penelitian  ini  jumlahnya lebih sedikit dibanding bank KBMI 1, secara rata-rata bank KBMI 4 menjadi bank yang paling  inklusif  dilihat  dari  semua  dimensi  dengan  indeks  inklusi  keuangan  sebesar 78,71% sementara bank KBMI 1-3 berturut-turut sebesar 13,89%, 61,70%, dan 77,51%. Pada penelitian ini, dimensi aksesibilitas juga menjadi dimensi dengan nilai yang paling tinggi  di  antara  dimensi  lainnya.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  mayoritas  penduduk menggunakan produk dan layanan keuangan dalam bentuk rekening simpanan. Terlebih di  era  digitalisasi  perbankan  seperti  ini  dimana  kepemilikan  rekening  simpanan  dapat mempermudah transaksi keuangan berbasis daring.
Sehubungan  dengan  digitalisasi  perbankan  tersebut,  dimensi  ketersediaan  yang mengukur jumlah kantor cabang menjadi  lebih tidak relevan karena penurunan jumlah kantor  cabang  tidak  berarti  bank  menjadi  kurang  inklusif.  Bank  Tabungan  Pensiunan
Nasional, misalnya, mengalami penurunan kantor cabang yang signifikan dari 940 kantor cabang pada 2017 menjadi 536 kantor cabang pada 2020. Meski begitu, indeks inklusi keuangan  BTPN  meningkat  setiap  tahunnya  karena  peningkatan  dimensi  aksesibilitas sebesar  49%  pada  jumlah  rekening  simpanan  yang  dikelola  dan  peningkatan  dimensi penggunaan hingga 108% pada kredit yang disalurkan. Hal ini terjadi disebabkan adanya peluncuran  produk  perbankan  digital  Jenius  di  tahun  2016  yang  dimutakhirkan layanannya  pada  2018  dengan  fitur  FlexiCash  yaitu  fasilitas  pinjaman  darurat  hingga PayKey yang merupakan fitur pembayaran peer-to-peer lending .
B. Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas

## Tabel 5 Uji Normalitas Kolmogrov Smirnov
Sumber: Data diolah, 2022
Pada  percobaan  pertama,  disimpulkan  bahwa  data  residual  tidak berdistribusi normal. Mahalobis distance dan Leverage Value menjadi pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini sebagai indikator penyimpangan serta Cook’s distance untuk mengukur besar pengaruh penyimpangan tersebut. Dari penelitian tersebut, didapat hasil bahwa data Bank Bukopin 2020, Bank Yudha Bakti 2018, dan J Trust Indonesia 2020 merupakan data dengan penyimpangan tertinggi. Oleh karena  itu,  kedua  bank  diperlakukan  sebagai outlier karena  dapat  menciptakan bias pada hasil regresi apabila diikutkan dalam penelitian sehingga hasil penelitian tidak dapat merepresentasikan populasi.
2. Uji Multikolinearitas

## Tabel 6
Uji Multikolinearitas
Sumber: Data diolah, 2022
Berdasarkan  hasil  dari  tabel  6,  dapat  dilihat  bahwa  setiap  jenis  variabel memiliki  nilai  VIF  <  10  yang  berarti  model  regresi  yang  digunakan  dalam penelitian ini tidak terdapat multikolinearitas atau dengan kata lain tidak terdapat hubungan antara variabel bebas yang dapat membiaskan estimasi penelitian.
3. Uji Autokorelasi
Tabel 7

## Uji Autokorelasi
Sumber: Data diolah, 2022
Dengan jumlah 61 sampel, nilai dU tabel diketahui sebesar 1,727 dan nilai 4-dU sebesar 2,5560. Dengan nilai Durbin-Watson hasil olah SPSS sebesar 1,778, dapat  disimpulkan  bahwa  model  pada  penelitian  ini  terbebas  dari  autokorelasi karena nilai tersebut berada diantara dU dan 4-dU. Dengan begitu, model layak digunakan  untuk  analisis  regresi  karena  signifikansi  hubungan  antara  variabel independen dengan dependen terbebas dari bias.
4. Uji Heteroskedastisitas

## Tabel 8

## Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Data diolah, 2022
Dari  hasil  tersebut,  didapati  bahwa  model  melanggar  asumsi homoskedastisitas  yang  disebabkan oleh variabel NPL, GCG, dan ROA  karena terbukti memiliki hubungan yang signifikan terhadap residual. Beberapa langkah seperti transformasi data telah dilakukan peneliti, tetapi tidak membuahkan hasil. Oleh  karena  itu,  peneliti  memutuskan  untuk  mengaplikasikan weighted  least square yang dapat digunakan untuk model dengan gangguan heteroskedastisitas sebagai model regresi linier yang digunakan. Menurut Chatterjee & Hadi (2006), pengaplikasian weighted  least  square melonggarkan  asumsi  homoskedastisitas dan pengaplikasiannya setara dengan ordinary least square pada data yang telah ditransformasi. Weighted  least  square bekerja  dengan  memberikan  bobot  yang berbanding  terbalik  dengan  varians  dari  residual  sehingga  model  dengan ketepatan tertinggi memiliki porsi yang lebih besar dalam menentukan hasil uji hipotesis.
5. Analisis Regresi Linier Berganda
Dari  analisis  regresi  berganda  yang  dilakukan,  didapatkan  persamaan regresi sebagai berikut:
C. Uji Hipotesis
1. Uji Koefisien Determinasi

## Tabel 9 Hasil Uji Koefisien Determinasi
Sumber: Data diolah, 2022 Penelitian ini menggunakan nilai R- square yang disesuaikan ( adjusted R- square ) dimana nilainya hanya akan meningkat ketika variabel independen yang ditambahkan memang meningkatkan kualitas model dalam memprediksi nilai variabel dependen. Dari hasil tersebut, dapat dilihat bahwa nilai adjusted R- square pada  penelitian  ini  adalah  sebesar  0,597  atau  59,7%.  Hal  ini menandakan  bahwa  model  regresi  yang  digunakan  mampu  menjelaskan perubahan  yang  terjadi  pada  variabel  dependen  sebesar  59,7%.  Sementara sisanya  sebesar  0,403  (1- adjusted R- square )  atau  sebesar  40,3%  dapat dijelaskan oleh variabel lainnya yang tidak terdapat pada model regresi.
2. Uji F

## Tabel 10
Hasil Uji Pengaruh Simultan
Sumber: Data diolah, 2022
Dari  tabel  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  independen yang  digunakan  pada  model  regresi  (NPL,  GCG,  ROA,  dan  CAR)  secara simultan atau bersamaan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen yaitu IFI. Hasil tersebut diperoleh dengan membandingkan nilai F hitung  sebesar  23,23  yang  lebih  besar  dari  F  tabel  sebagai critical  value sebesar 2,53. Selain itu, kesimpulan juga diperoleh dengan membandingkan p-value sebesar  0,000  yang  lebih  kecil  dibanding  α  sebesar  0,05  yang digunakan pada penelitian ini.
3. Uji T
Tabel 11 Hasil Uji Parsial
Sumber: Data diolah, 2022 Pada penelitian ini, t-tabel  dengan degree of  freedom sebesar 58 adalah sebesar 2,00172 dimana hasil tersebut menunjukkan nilai t-hitung yang  lebih  besar  dari  angka  tersebut  mengindikasikan  hubungan  yang signifikan  antara  variabel  independen  dan  dependen.  Signifikansi hubungan  variabel  independen  dengan  variabel  dependen  juga  dapat dibuktikan apabila p-value lebih rendah dibanding nilai α yaitu 0,05 atau 5%.  Sementara  arah  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel dependen mengacu pada arah koefisien beta (β).
NPL  memperoleh p-value sebesar  0,064  yang  lebih  besar dibanding alpha yaitu 5% dan t-hitung 1,891 yang lebih kecil dibanding t- tabel.  Hasil  ini  menyatakan  bahwa  H 0 diterima  dan  H 1 ditolak.  Artinya, tidak  terdapat  pengaruh  antara  NPL  sebagai  indikator  profil  risiko  bank terhadap inklusi keuangan. Meski begitu, apabila alpha penelitian berada pada tingkat 10%, maka nilai p-value sebesar 0,064 dapat membuktikan hubungan yang signifikan sehingga H 0 ditolak dan H 1 diterima. GCG  memperoleh p-value sebesar  0,049  yang  lebih  kecil dibanding alpha dan  t-hitung  2,013  yang  lebih  besar  dibanding  t-tabel.
Hasil  ini  menyatakan  bahwa  terdapat  pengaruh  signifikan  antara  GCG terhadap inklusi keuangan. Akan tetapi, koefisien beta menunjukkan hasil yang  negatif.  Artinya,  peningkatan  GCG  akan  menyebabkan  penurunan pada IFI sebagai variabel dependen. Oleh karena itu, disimpulkan bahwa H 0 diterima dan H 1 ditolak atau dengan kata lain, GCG memiliki pengaruh negatif terhadap inklusi keuangan.
ROA  memperoleh p-value sebesar  0,000  yang  lebih  kecil dibanding alpha dan  t-hitung  5,697  yang  lebih  besar  dibanding  t-tabel.
Hasil  ini  menyatakan  bahwa  terdapat  pengaruh  signifikan  antara  ROA sebagai indikator rentabilitas bank terhadap inklusi keuangan. Koefisien beta juga menunjukkan hasil yang positif sebagaimana hipotesis penelitian sehingga dapat disimpulkan bahwa H 0 ditolak dan H 1 diterima.
Terakhir, CAR memperoleh p-value sebesar 0,000 yang lebih kecil dibanding alpha dan  t-hitung  6,087  yang  lebih  besar  dibanding  t-tabel.
Hasil  ini  menyatakan  bahwa  terdapat  pengaruh  signifikan  antara  CAR sebagai  indikator  kecukupan  modal  bank  terhadap  inklusi  keuangan.
Meski  begitu,  koefisien  beta  menunjukkan  hasil  yang  negatif  dan  arah pengaruh tersebut bertolak belakang dengan hipotesis alternatif. Dengan begitu, H 0 diterima dan H 1 ditolak.

## Kesimpulan
Berdasarkan analisis dan pembahasan hasil uji hubungan yang disampaikan pada bab sebelumnya, didapat beberapa simpulan yakni sebagai berikut.
Profil  risiko  ( Risk  Profile )  yang  diukur  dengan  NPL  tidak  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap inklusi keuangan. Good Corporate Governance yang diukur dengan peringkat  GCG  memiliki  pengaruh  negatif  yang  signifikan  terhadap  inklusi  keuangan. Rentabilitas  ( Earnings )  yang  diukur  dengan  ROA  memiliki  pengaruh  positif  yang signifikan  terhadap  inklusi  keuangan.  Permodalan  ( Capital )  yang  diukur  dengan  CAR memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap inklusi keuangan.

## BIBLIOGRAFI
Anggraini, Lola Dewi. (2021). Pengaruh Tingkat Kesehatan Bank Menggunakan Metode Rgec  Terhadap  Pertumbuhan  Laba  Pada  Bank  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia (Vol. 16).
Asian  Development  Bank.  (2016). Financial  Inclusion  in  Indonesia:  Summary  Sector Assessment 2016 .
Augustine,  Yvonne;  Kristaung,  Robert;  (2013). Metodologi  Penelitian  Bisnis  dan Akuntansi . Dian Rakyat.
Bank  Indonesia. Peraturan  Bank  Indonesia  Nomor  9/13/PBI/2007 .  ,  Pub.  L.  No. 9/6/PBI/2007 (2007).
Boachie, Richard, Aawaar, Godfred, & Domeher, Daniel. (2021). Relationship between financial  inclusion,  banking  stability  and  economic  growth:  a  dynamic  panel approach. Journal of Economic and Administrative Sciences .
Chatterjee,  Samprit,  &  Hadi,  Ali  S.  (2006).  Regression  Analysis  by  Example.  In John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey. (Vol. 142). https://doi.org/10.2307/2982566
Demirgüç-Kunt,  Asli,  Klapper,  Leora,  Singer,  Dorothe,  Ansar,  Saniya,  &  Hess,  Jake.
(2017). The Global Findex Database 2017 .
Fena  Ulfa  Aulia,  &  Ira  Hasti  Priyadi.  (2021).  Pengaruh  Tingkat  Kesehatan  Bank Terhadap Volume Perdagangan Saham Perusahaan Perbankan yang Listing Di Bursa Efek  Indonesia. NUANSA:  Jurnal  Penelitian  Ilmu  Sosial  Dan  Keagamaan  Islam , 18 (1), 47–67. https://doi.org/10.19105/nuansa.v18i1.3730
Ghozali, I. (2016). Aplikasi Analisis Multivariete dengan Program IBM SPSS 23 (VIII) . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Gujarati, Damodar N. (2004). Basic Econometrics, Fourth edition . Singapore: McGraw- Hill Inc.
Imam, B. F. (2020). Pengaruh Tingkat Kesehatan Bank dengan metode RGEC Terhadap Pertumbuhan Laba pada Bank Pembangunan Daerah di Indonesia Untuk Periode Tahun 2014 … .
Kementerian  Keuangan  RI.  (2021,  May).  Merger  Bank  Syariah  Dorong  Pertumbuhan Perbankan Syariah.
Melawati,  R.  (2020). Pengaruh  Tingkat  Kesehatan  Bank  Menurut  Risk  Based  Bank Rating Terhadap Kinerja Keuangan (Studi pada Bank Umum Syariah .
Muslikhah, Afifah Siti, & Utami, Efri Diah. (2020). Pengaruh Inklusi Keuangan Terhadap
Ketimpangan Pendapatan Di Indonesia Tahun 2012-2017. Seminar Nasional Official Statistics , 2019 (1). https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2019i1.102
Nicola, Daniel, Manalu, Sahala, & Hutapea, Tommy Mora Hamonangan. (2017). Effect of Bank Soundness Level Rgec Method on Index of Financial Inclusive in Indonesia. Jurnal Aplikasi Manajemen , 15 (4). https://doi.org/10.21776/ub.jam2017.015.04.18
OJK.  POJK  Nomor  04/POJK.03/2016  Tentang  Penilaian  Tingkat  Kesehatan  Bank Umum. , Peraturan Otoritas Jasa Keuangan § (2017).
Otoritas Jasa Keuangan. (2019). Survei Nasional Literasi dan Inklusi Keuangan 2019. In Survey Report .
Putra,  CNBC  Indonesia.  (2021).  OJK  Ubah  Aturan  Modal,  36  Emiten  Bank  Terpaksa Turun Kasta.
Sanjaya, I. Made, & Nursechafia. (2016). Inklusi Keuangan dan Pertumbuhan Inklusif: Analisis  Antar  Provisni  di  Indonesia1. Buletin  Ekonomi  Moneter  Dan  Perbankan , 281–306.
SAPUTRA, INAT. (2018). Pengaruh Tingkat Kesehatan Bank Terhadap Return Saham Pada Industri Perbankan Di Indonesia. In conference.upnvj.ac.id (Vol. 2).

## Copyright holder:
Nurhamid, Hotman Tohir Pohan (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: