Ardianary Chandra Dewi, Sri Hermuningsih, Gendro Wiyono (2023) Analisis Faktor Penentu Profitabilitas Bank  Syariah  di  Indonesia  dengan Non Performing  Financing sebagai  Variabel Moderasi,  Vol. 8,  No. 2, Februari 2023, http://dx.doi.org/10.36418/ syntax-literate.v8i2.11430
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  p–ISSN:  2541- 0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 8, No. 2, Februari 2023

## ANALISIS FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK SYARIAH DI INDONESIA DENGAN NON PERFORMING FINANCING SEBAGAI VARIABEL MODERASI

## Ardianary Chandra Dewi, Sri Hermuningsih, Gendro Wiyono
Magister Manajemen, Universitas Sarjanawiyata Tamansiswa, Yogyakarta Email: ardianary.dewi@gmail.com, hermun_feust@yahoo.com,
gendrowiyono@ustjogja.ac.id

## Abstrak:
Pandemi Covid 19 membawa dampak luar biasa pada perekonomian di  Indonesia. Kebijakan physical distancing untuk mengurangi resiko penyebaran virus Covid 19 berimbas pada meningkatnya resiko kredit dan menurunnya profitabilitas perbankan. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  CAR,  FDR,  BOPO,  ukuran perusahaan dan PDB terhadap profitablitas bank umum syariah di Indonesia dengan NPF sebagai variabel moderasi pada masa pandemi. Penelitian ini menggunakan data time  series yang  diambil  dari  laporan  keuangan  semesteran  bank  umum  syariah periode tahun 2019 sampai dengan 2020. Metode penelitian ini menggunakan metode analisis  deskriptif  dan  analisis  inferensial  yang  diolah  dengan  smartpls  3.2.8. Populasi penelitian yang digunakan adalah 14 bank umum syariah yang terdaftar di OJK.  Sampel  penelitian  yang  digunakan  sebanyak  11  bank  umum  syariah  yang diperoleh dengan metode metode purposive sampling . Hasil penelitian menunjukkan bahwa  CAR  tidak  berpengaruh  terhadap  ROA,  FDR  berpengaruh  positif  terhadap ROA, BOPO dan ukuran perusahaan berpengaruh negatif terhadap ROA, PDB tidak berpengaruh  terhadap  ROA.  NPF  mampu  memoderasi  pengaruh  CAR,  FDR,  dan BOPO terhadap ROA namun NPF tidak mampu memoderasi ukuran perusahaan dan PDB terhadap ROA.
Kata Kunci: ROA, NPF, BOPO, CAR, FDR, Ukuran Perusahaan, PDB

## Abstract
The COVID-19 pandemic has had a tremendous impact on the Indonesian economy. The physical distancing policy to reduce the risk of the spread of the Covid-19 virus has resulted in increased credit risk and decreased bank profitability. This study aims to  determine  the  effect  of  CAR,  FDR,  BOPO,  company  size  and  GDP  on  the profitability of  Islamic  commercial banks in  Indonesia  with NPF as a moderating
variable  during  the  pandemic.  This  study  uses  time  series  data  taken  from  the semiannual financial statements of Islamic commercial banks for the period 2019 to 2020.  This  research  method  uses  descriptive  analysis  methods  and  inferential analysis  processed  with  smartpls  3.2.8.  The  research  population  used  were  14 Islamic commercial banks registered with the OJK. The research sample used was 11 Islamic commercial banks obtained by purposive sampling method. The results showed that CAR had no effect on ROA, FDR had a positive effect on ROA, BOPO and firm size had a negative effect on ROA, GDP had no effect on ROA. NPF is able to  moderate  the  effect  of  CAR,  FDR,  and  BOPO  on  ROA  but  NPF  is  not  able  to moderate firm size and GDP on ROA.
Keywords: ROA, NPF, BOPO, CAR, FDR, Firm Size, GDP

## Pendahuluan
Akhir tahun 2019 dunia dikejutkan dengan adanya virus covid 19 yang berawal dari  Wuhan  China.  Dengan  cepat  virus  ini  menyebar  ke  seluruh  dunia  dan  membawa dampak yang luar biasa. Selain berdampak pada kesehatan masyarakat hadirnya virus ini juga  berdampak  pada  pendidikan,  perekonomian  dan  kehidupan  sosial  masyarakat. Merebaknya virus ini telah membuat banyak orang tertular dan mengakibatkan kematian dalam  jumlah  yang  tidak  sedikit,  dan  untuk  menekan  penyebaran  virus  ini  pemerintah menerapkan  kebijakan  pembatasan  sosial  berskala  besar  (PSBB)  dan  pemberlakuan pembatasan  kegiatan  masyarakat  (PPKM)  yang  mengatur  aktivitas  masyarakat  di  luar ruangan. (Pribanggayu, et al., 2021). Kebijakan ini  berakibat pada terbatasnya aktivitas masyarakat  termasuk  aktivitas ekonomi sehingga mengakibatkan daya beli masyarakat menurun sehingga banyak pelaku usaha yang mengalami kerugian bahkan bangkrut. Hal ini  yang  akhirnya  akan  membawa  akibat  bagi  perbankan  karena  berimbas  pada melemahnya  pertumbuhan  pembiayaan  dan  meningkatnya  resiko  kredit  sehingga  pada akhirnya  akan berakibat  pada menurunnya profitabiltas perbankan  (Effendi  &  Hariani, 2020).
Pengalaman perbankan syariah dengan penerapan sistem bagi hasilnya menjadi alasan  perbankan  syariah  menjadi  lebih  kuat  dan  fleksibel  menghadapi  krisis  ekonomi (Pribanggayu  et  al .,  2021).  Kemampuan  perbankan  syariah  dalam  menghadapi  krisis ekonomi  menimbulkan  harapan  agar  perbankan  syariah  mampu  menjaga  kestabilan ekonomi  di  negara  ini  dalam  kondisi  apapun  termasuk  saat  terjadi  krisis.  Kemampuan perusahaan  dalam  menghadapi  tantangan  baik  internal  maupun  eksternal  dapat  diukur dengan melihat kinerja keuangannya (Hermuningsih, 2019). Menurut Said & Ali (2016), salah satu indikator yang paling tepat untuk mengukur kinerja perbankan adalah dengan melihat nilai profitabilitasnya, karena dengan profitabilitas dapat diketahui kemampuan bank  tersebut  untuk  mendapatkan  keuntungan  dan  juga  untuk  mengukur  kemampuan manajemen menjalankan kegiatan operasionalnya (Kusumawati, 2017). Dalam penelitian ini peneliti menggunakan Return On Asset (ROA) sebagai indikator untuk menilai tingkat
profitabilitas, dengan ROA dapat diketahui kemampuan bank tersebut dalam mengelola asetnya untuk menghasilkan laba dan untuk mencapai tingkat keuntungan yang semakin besar.
Profitabilitas suatu bank di pengaruhi oleh faktor yang berasal dari dalam bank itu  sendiri  dan  juga  oleh  faktor  eksternal.  Faktor  internal  yang  peneliti  pilih  dalam penelitian  ini  adalah Capital  Adequacy  Ratio (CAR), Financing  Deposit  Ratio (FDR), Biaya  Operasional  terhadap  Pendapatan  Operasional  (BOPO), Non  Performing Financing (NPF) dan ukuran perusahaan. Peneliti menggunakan faktor-faktor internal ini karena  berdasarkan  beberapa  penelitian  terdahulu  rasio-rasio  ini  diduga  memiliki pengaruh  terhadap  naik  dan  turunnya  nilai  profitabilitas  perbankan.  Untuk  faktor eksternal yang peneliti gunakan dalam penelitian ini adalah PDB karena pandemi Covid 19  membuat  PDB  mengalami  tingkat  pertumbuhan  yang  rendah  diakibatkan  turunnya tingkat konsumsi masyarakat dan berimbas pada menurunnya pertumbuhan produksi di Indonesia (Devi et al ., 2020).
Faktor  internal  yang  dapat  mempengaruhi  profitabilitas  dan  telah  di  kaji  oleh peneliti  sebelumnya  adalah  rasio  kecukupan  modal  atau Capital  Adequacy  Ratio yang dapat  digunakan  untuk  melihat  kelangsungan  usaha  suatu  bank.  Modal  yang  cukup menjadi  sangat  penting  bagi  bank  karena  digunakan  untuk  memenuhi  biaya operasionalnya juga untuk mengatasi resiko kerugian yang mungkin akan terjadi (Anwar &  Murwaningsari,  2017).    Nilai Capital  Adequacy  Ratio  ini diperoleh  dengan membandingkan  jumlah  modal  yang  dimiliki  dengan  aset  tertimbang  menurut  resiko. Dengan  melihat  nilai  kecukupan  modal  yang  tinggi  dapat  ditunjukkan  bahwa  bank tersebut mampu bertahan saat terjadi kerugian dan dianggap lebih mampu meningkatkan kinerjanya  kembali  di  kemudian  hari.  Hal  ini  dapat  membantu  untuk  meningkatkan kepercayaan masyarakat dan menarik masyarakat agar mau berinvestasi di bank tersebut sehingga akan berpengaruh pada tingkat capaian profitabilitasnya. Batas aman rasio CAR ini  menurut  Peraturan  OJK  Nomor  11/POJK.03/2016  minimal  sebesar  8%  dari  Aset Tertimbang Menurut Resiko.
Faktor  internal  selanjutnya  yang  dapat  mempengaruhi  profitabilitas  adalah financing  deposit  ratio .  Rasio  ini  menjadi  indikator  kemampuan  suatu  bank  dalam mengelola pembiayaannya, dan untuk  mengukur kemampuan bank membayar kembali pembiayaan atau kredit yang diberikan kepada nasabah sebagai sumber likuiditas (Rika Kartika et al.. 2020). Batas wajar nilai FDR menurut Bank Indonesia adalah sebesar 78 sampai  100  persen,  yang  berarti  nilai  FDR  harus  terus  dijaga  agar  tidak  kurang  atau melebihi standar dari BI. Nilai FDR tidak boleh terlalu rendah karena akan berakibat pada kelancaran pemenuhan kebutuhan operasional sehari-hari, namun juga tidak boleh terlalu tinggi  karena  akan  berakibat  menurunnya  tingkat  efisiensi  dan  berpengaruh  pada rendahnya tingkat profitabilitas suatu bank.
Faktor internal ketiga adalah biaya operasional terhadap pendapatan operasional, Biaya operasional menjadi salah satu faktor penting yang dapat mempengaruhi kinerja perbankan  sehingga  manajemen  perbankan  diharuskan  mampu  mengendalikan  biaya operasionalnya  dengan  tujuan  agar  tidak  mengalami  kerugian (Sutrisno,  2020).  Rasio
yang  membandingkan  antara  biaya  operasional  dengan  pendapatan  operasional  ini digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi kinerja manajemen dalam mengelola biaya operasionalnya.  Nilai  BOPO  yang  semakin  kecil  menunjukkan  bahwa  bank  tersebut memiliki  tingkat  efisiensi  yang  baik  dalam  mengelola  biaya  operasionalnya  sehingga akan meningkatkan pencapaian profitabilitasnya. Menurut SE OJK No.
28/SEOJK.03/2019, nilai standar untuk rasio BOPO maksimal 89%.
Faktor  internal  keempat  adalah  ukuran  perusahaan  yang  mencerminkan  besar kecilnya  suatu  perusahaan.  Ukuran  perusahaan  dapat  dilihat  dari  nilai  total  aset,  total penjualan dan juga dapat dilihat dari besarnya jumlah karyawan yang dimiliki. Bank yang besar  dipercaya  akan  lebih  mudah  mendapatkan  kepercayaan  masyarakat  karena  bank dengan aset yang besar akan memanfaatkan aset tersebut untuk aktivitas operasionalnya untuk  menghasilkan  keuntungan  yang  lebih  besar  pula  (Brigham  &  Houston,  2018). Ukuran  perusahaan  yang  besar  juga  dianggap  memiliki  kemampuan  yang  lebih  baik dalam  menghadapi  resiko  dan  lebih  mudah  mendapatkan  sumber  pendanaan.  sehingga memiliki kemampuan yang lebih untuk mendapatkan laba dibanding dengan bank yang berukuran lebih kecil.
Faktor internal kelima adalah Non Performing Financing yang digunakan untuk mengetahui  kemampuan  manajemen  bank  mengelola  pembiayaan  bermasalahnya (Effendi  &  Hariani,  2020).    Rasio  ini  diperoleh  dengan  membandingkan  kredit bermasalah  dengan  total  kredit  yang  diberikan  kepada  pihak  ketiga.  Nilai  NPF  yang semakin  tinggi  menunjukkan  kinerja  bank  tersebut  tidak  baik  karena  dampak berkurangnya  pendapatan  yang  diperoleh  sehingga  laba  yang  diperoleh  bank  tersebut akan  menurun,  dan  sebaliknya  jika  nilai  NPF  rendah  maka  tingkat  pendapatan  bank tersebut akan meningkat dan laba akan meningkat. Berdasarkan Peraturan Bank Indonesia Nomor. 15/2/PBI/2013 standar nilai NPF yang baik tidak lebih dari 5%.
Faktor eksternal yang dapat berpengaruh terhadap profitablitas suatu bank salah satunya adalah kondisi ekonomi makro dengan indikator pertumbuhan Produk Domestik Bruto (PDB) yang dilihat dari total produksi barang dan jasa di suatu negara pada periode tertentu (Simanungkalit, 2020). Produk domestik bruto adalah salah satu indikator terbaik untuk menilai keberhasilan suatu negara dalam membangun negerinya. Peningkatan nilai PDB  dapat  menjadi  indikasi  terjadinya  pertumbuhan  ekonomi  karena  dengan meningkatnya nilai produksi barang dan jasa di suatu negara berarti daya beli masyarakat juga  tinggi  sehingga  dapat  diasumsikan  negara  tersebut  dalam  kondisi  perekonomian yang baik.
Beberapa penelitian telah dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang dapat mempengaruhi profiabilitas perbankan. Namun hasil dari penelitian-penelitian terdahulu tersebut  menunjukkan hasil yang berbeda-beda. Penelitian yang dilakukan oleh  Sari & Murni (2016), Kapaya & Raphael (2016), dan Yusuf & Surjaatmadja (2018) menyatakan bahwa CAR dan FDR berpengaruh positif terhadap ROA, sedangkan hasil penelitian dari Said  &  Ali  (2016),  Taufik  (2017)  dan  Anggawulan  &  Suardikha  (2021)    menyatakan bahwa CAR dan FDR berpengaruh negatif terhadap ROA. Penelitian yang dilakukan oleh Sudarsono (2017) dan  Handayani et al . (2020) menyatakan bahwa BOPO berpengaruh
positif terhadap ROA sedangkan penelitian dari Fathimatu et al . ( 2019), Permatasari & Filianti  (2020)  dan  Sutrisno  (2020)  menyatakan  bahwa  BOPO  berpengaruh  negatif terhadap ROA, Penelitian dari Yao et al . (2018), Supiyadi et al (2019) dan Permatasari & Filianti (2020) mengatakan bahwa ukuran perusahaan dan PDB berpengaruh terhadap ROA sedangkan penelitian dari Quan et al. (2019), Sutrisno (2020) dan Anggawulan & Suardikha (2021) menyatakan ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap ROA dan penelitian  dari  Yakubu  (2016),  Milhem  &  Abadeh  (2021)  dan  Gazi et  al. (2022) menyatakan bahwa PDB tidak berpengaruh terhadap ROA. Pengaruh NPF terhadap ROA telah diteliti oleh Supiyadi et al. (2019), Fathimatu et al .( 2019) dan Gazi et al . (2022) dengan hasil NPF berpengaruh terhadap ROA sedangkan penelitian dari  Permatasari & Filianti (2020), Sutrisno (2020) dan Anggawulan & Suardikha (2021) menyatakan NPF tidak berpengaruh terhadap ROA. Adanya research gap atau perbedaan hasil penelitian dari  peneliti-peneliti  terdahulu  menjadi  alasan  peneliti  untuk  mengkaji  ulang  variabel- variabel yang dapat mempengaruhi profitabilitas (ROA). Perbedaan penelitian ini dengan penelitian-penelitian  sebelumnya  adalah  peneliti  menambahkan  NPF  sebagai  variabel moderasi atas pengaruh ukuran perusahaan dan PDB terhadap ROA. NPF dipilih sebagai variabel  moderasi  karena  kondisi  krisis  diduga  menimbulkan  potensi  yang  besar  bagi munculnya  kredit  bermasalah  yang  akan  berdampak  pada  hubungan  antara  variabel internal dan variabel eksternal dalam penelitian ini terhadap profitabilitas.

## Metode Penelitian

## Jenis Penelitian
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang peneliti kumpulkan dari laporan keuangan  dan  data  lainnya  yang  terkait  dengan  objek  penelitian.  Data  sekunder  yang digunakan merupakan data time series yang diambil dari website resmi milik Otoritas Jasa Keuangan,  Badan  Pusat  Statistik  dan  Bank  Indonesia.  Nilai  rasio  keuangan  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  diambil  dari  laporan  keuangan  tahunan  bank  umum syariah yang tercatat dalam laporan publikasi Otoritas Jasa Keuangan periode tahun 2019 sampai  dengan  2020  melalui website www.ojk.co.id dan  data  Produk  Domestik  Bruto yang  digunakan  dalam  penelitian  ini    diambil  dari website milik  Badan  Pusat  Statistik yaitu www.bps.go.id .

## Populasi dan Sampel
Populasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah 14  bank  umum  syariah. Purposive  sampling menjadi  teknik  yang  peneliti  gunakan  untuk  menentukan  jumlah sampel  penelitian,  dalam  teknik  ini  peneliti  menentukan  kriteria  atau  batasan-batasan tertentu yang sesuai dengan tujuan penelitian (Wiyono, 2020). Kriteria yang digunakan dalam  seleksi  pengambilan  sampel  adalah  Bank  umum  syariah  kategori  bank  swasta nasional yang tercatat secara konsisten di Otoritas Jasa Keuangan (OJK)  pada periode tahun 2019 sampai dengan 2020 yang laporan keuangannya telah dipublikasikan melalui website  milik  Otoritas  Jasa  Keuangan  selama  tahun  2019  sampai  dengan  2020  dan memiliki  semua  data  rasio  keuangan  yang  terkait  dengan  variabel-variabel  penelitian
selama periode tahun 2019 sampai dengan 2020 secara berturut-turut dan lengkap. H asil dari  seleksi  pengambilan  sampel  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  tersebut terdapat  1  bank  umum  syariah  yang  laporan  keuangan  semesterannya  selama  periode tahun  2019  sampai  dengan  2020  masuk  dalam  kelompok  data outlier yaitu  laporan keuangan milik  PT Bank Net Indonesia Syariah, sehingga yang menjadi sampel dalam penelitian ini sebanyak 11 bank umum syariah yaitu:
Tabel 1 Sampel Penelitian NO NAMA BANK 1. PT Bank Muamalat Indonesia 2. PT Bank Victoria Syariah 3. PT Bank BRI Syariah 4. PT Bank Jabar Banten Syariah 5. PT Bank BNI Syariah 6. PT Bank Mandiri Syariah 7. PT Bank Mega Syariah 8. PT Bank Panin Dubai Syariah Tbk 9. PT Bank Syariah Bukopin 10. PT Bank BCA Syariah 11. PT Bank BTPN Syariah Tbk

## Metode Analisis Data
Metode  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah analisis deskriptif, analisis inferensial  dan analisis moderasi  yang diolah dengan  menggunakan aplikasi  SmartPLS  versi  3.2.8.  Analisis  deskriptif  digunakan  untuk  memberikan  data yang  lebih  mudah  dibaca  dalam  bentuk  tabel  dan  grafik  untuk  memberikan  gambaran terkait  sampel  penelitian.  Analisis  inferensial  menggunakan  alat  analisis Patial  Least S quare (PLS) dengan software SmartPLS 3.2.8 melalui beberapa tahap yaitu uji model fit dan uji hipotesis. Uji Model fit dilakukan dengan membandingkan hasil output SmartPLS dengan standar kriteria penilaian model fit untuk mengetahui seberapa tepat kesesuaian model  penelitian.  Uji  hipotesis  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel independen  terhadap  variabel  dependen  dengan  melihat  hasil  output  berupa P-value . Hipotesis  akan  terbukti  jika  nilai  P-values  <  0,05.    Model  persamaan inner  model dirumuskan sebagai berikut:
η = β 0 + βη + гξ + ζ
η = vektor variabel laten dependen (endogen) ξ =vektor variabel laten eksogen/independen ζ = vektor residual (unexpected variance)
Analisis  moderasi  dilakukan  dengan  metode bootstrapping untuk  menghasilkan moderating  effect (Wiyono,  2020).  Analisis  moderasi  dilakukan  untuk  mengetahui pengaruh  variabel  moderasi  apakah  dapat  memperkuat  atau  memperlemah  hubungan antara variabel independen dan variabel dependen.

## Hasil dan Pembahasan Analisis Deskriptif
Penjelasan  mengenai  variabel-variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dapat dilihat dari hasil analisis deskriptif  berikut:
Tabel 2 Hasil Analisis Deskriptif Variab el N Minimum Maximum Mean Std. Deviation ROA 44 0.020 13.580 1.532 2.927 NPF 44 0.500 7.490 3.548 1.738 CAR 44 12.010 49.440 22.777 9.623 FDR 44 63.940 196.730 89.324 22.663 BOPO 44 58.070 99.860 90.386 10.197 Size 44 14.410 18.660 16.583 1.138 PDB 44 2589818.10 0 2769787.50 0 2701001.450 67713.850
Sumber: Data Sekunder, diolah, 2022
Hasil  analisis  deskriptif    pada  tabel  2  menunjukkan  variabel  ROA  sebagai variabel dependen memiliki nilai minimal 0,020 dan nilai maksimal 13,580. Nilai rata- rata ( mean ) variabel ROA dari seluruh bank umum syariah yang menjadi sampel adalah sebesar 1,532 dan nilai standar deviasi yang diperoleh sebesar 2,927. Nilai standar deviasi yang lebih besar dari nilai rata-rata menunjukkan besarnya jarak antara data satu dengan yang  lain,  sehingga  mengindikasikan  hasil  yang  kurang  baik  karena  penyebaran  data menunjukkan hasil yang tidak normal dan menyebabkan bias.

## Tabel 3
Trend ROA Bank Umum Syariah Tahun 2019- 2020
Sumber: Data Sekunder, diolah, 2022 1,73 1,86 1,22 1,32 - 0,50 1,00 1,50 2,00 2019 - I 2019 - II 2020 - I 2020 - II ROA Linear (ROA)
Tabel 3 menunjukkan rata-rata nilai ROA tertinggi terjadi pada semester II tahun 2019 sebesar 1,86% dan nilai rata-rata terendah terjadi pada semester I tahun 2020 sebesar 1,22%.  Rata-rata  ROA  bank  umum  syariah  di  Indonesia  pada  periode  penelitian  ini mengalami  kecenderungan  yang  menurun  sehingga  mencerminkan  bahwa  pengelolaan aset  bank  umum  syariah  pada  periode  tersebut  belum  maksimal.  Akhir  tahun  2019 menjadi awal pandemi masuk ke Indonesia sehingga ada kecenderungan perbankan tidak memanfaatkan  aset  yang  dimiliki  untuk  meningkatkan  operasionalnya  dan  meraih keuntungan  yang  maksimal  namun  lebih  memfokuskan  asetnya  untuk  mengantisipasi terhadap kerugian yang mungkin timbul.
Nilai NPF sebagai variabel moderasi pada tabel  2 menunjukkan nilai minimal sebesar 0,500 dan nilai maksimal sebesar 7,490. Nilai rata-rata variabel NPF dari seluruh bank umum syariah yang menjadi sampel adalah sebesar 3,548 nilai ini lebih rendah dari ketentuan dari Bank Indonesia atau sebesar 5% sehingga nilai rata-rata seluruh sampel dapat dikatakan baik. dan nilai standar deviasi yang diperoleh sebesar 1,738. Nilai standar deviasi yang lebih kecil dari nilai rata-rata menunjukkan bahwa jarak variasi data yang diolah tidak lebar sehingga mengindikasikan hasil yang baik dan tidak bias.

## Tabel 4
Trend NPF Bank Umum Syariah Tahun 2019- 2020

## Sumber: Data Sekunder, diolah, 2022
Tabel 4 menunjukkan rata-rata nilai NPF tertinggi terjadi pada semester I tahun 2020 senilai 3,67% dan nilai rata-rata terendah terjadi pada semester II tahun 2019. Secara umum rata-rata NPF bank umum syariah di Indonesia pada periode penelitian ini tidak mengalami pergerakan yang tajam bahkan cenderung stabil. Hal ini dapat terjadi karena adanya antisipasi resiko kredit dari perbankan selama pandemi dengan lebih berhati-hati dalam  menyalurkan  pembiayaannya  dan  adanya  kebijakan  dari  pemerintah  berupa restrukturisasi kredit bagi debitur yang mampu meminimalisir peningkatan nilai NPF.
Hasil analisis deskriptif variabel CAR pada tabel 2 menunjukkan nilai minimum sebesar 12,010 dan nilai maksimal 49,440. Nilai rata-rata ( mean ) variabel CAR adalah sebesar  22,777  atau  lebih  besar  dari  batas  aman  yang  ditentukan  oleh  Bank  Indonesia sebesar 8%, berarti secara keseluruhan Bank Umum Syariah yang menjadi sampel dalam penelitian  ini  sudah  memenuhi  standar  minimal  dan  memiliki  kemampuan  yang  baik dalam menghadapi  kemungkinan resiko  kerugian. Nilai standar deviasi  yang diperoleh dalam perhitungan ini adalah sebesar 9,623. Nilai standar deviasi yang lebih kecil dari nilai  rata-rata  menunjukkan  bahwa  jarak  variasi  data  yang  diolah  tidak  lebar  sehingga mengindikasikan hasil yang baik dan tidak bias.
3,62 3,37 3,67 3,54 3,20 3,40 3,60 3,80 2019 - I 2019 - II 2020 - I 2020 - II NPF Linear (NPF)

## Tabel 5
Trend CAR Bank Umum Syariah Tahun 2019- 2020
Sumber: Data Sekunder, diolah, 2022
Tabel  5  menunjukkan  rata-rata  nilai  CAR  terendah  di  semester  I  tahun  2019 sebesar 20,56% dan terus meningkat hingga mencapai nilai tertinggi di semester II tahun 2020  sebesar  26,70%.  Rata-rata  CAR  bank  umum  syariah  di  Indonesia  pada  periode penelitian  ini  menunjukkan  terjadinya  peningkatan  yang  tidak  terlalu  tajam  sehingga mencerminkan  bahwa  bank  umum  syariah  pada  periode  tersebut  memiliki  kecukupan modal yang baik.
Hasil analisis deskriptif variabel FDR pada tabel 2 menunjukkan nilai minimum sebesar 63,940 dan nilai maksimal 196.730. Nilai rata-rata ( mean ) variabel FDR adalah sebesar  89,324  dan  nilai  standar  deviasi  yang  diperoleh  sebesar  22,663.  Nilai  standar deviasi yang lebih kecil dari nilai rata-rata menunjukkan jarak variasi data yang diolah tidak lebar sehingga mengindikasikan hasil yang baik dan tidak bias.

## Tabel 6
Trend FDR Bank Umum Syariah Tahun 2019- 2020
Sumber: Data Sekunder, diolah, 2022
Tabel 6 menunjukkan rata-rata nilai FDR tertinggi terjadi pada semester I tahun 2020 sebesar 93,57% setelah sebelumnya pada semester II tahun 2019 menunjukkan nilai terendah sebesar 85,53%. Secara umum FDR bank umum syariah di Indonesia periode tahun  2019  hingga  tahun  2020  mengalami  kecenderungan  meningkat  sehingga mencerminkan  bahwa  bank  umum  syariah  pada  periode  tersebut  telah  mampu menyalurkan pembiayaannya dengan baik. Nilai rata-rata FDR yang masih berada dalam standar  Bank  Indonesia  ini  menunjukkan  bahwa  FDR  perbankan  syariah  pada  periode penelitian ini dikelola dengan baik.
20,56  21,78  22,06 26,70 - 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 2019 - I2019 - II2020 - I2020 - II CAR Linear (CAR)
86,81 85,53 93,57 91,40 80,00 85,00 90,00 95,00 2019 - I 2019 - II 2020 - I 2020 - II FDR Linear (FDR)
Nilai BOPO pada tabel 2 menunjukkan nilai minimal sebesar 58,070 dan nilai maksimal sebesar 99.860. Nilai rata-rata (mean) variabel BOPO dari seluruh bank umum syariah yang menjadi sampel adalah sebesar 90.386  nilai ini lebih besar dari nilai standar rasio  BOPO  menurut  OJK  yaitu  89%  yang  berarti  ada  beberapa  bank  yang  tidak memenuhi  standar  BOPO  yang  telah  ditentukan  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  dari keseluruhan  sampel  penelitian  ada  beberapa  bank  yang  belum  dapat  efisien  dalam mengelola  biaya  operasionalnya.  Nilai  standar  deviasi  yang  diperoleh  sebesar  10.197. Nilai standar deviasi yang lebih kecil dari nilai mean menunjukkan bahwa jarak variasi data yang diolah tidak lebar sehingga mengindikasikan hasil yang baik dan tidak bias.

## Tabel 7
Trend BOPO Bank Umum Syariah Tahun 2019- 2020
Sumber: Data Sekunder, diolah, 2022
Tabel  7  menunjukkan  rata-rata  nilai  BOPO  bank  umum  syariah  di  Indonesia tertinggi  terjadi  pada  semester  I  tahun  2020  sebesar  90,96%  dan  menurun  pada  titik terendah di semester II tahun 2020 sebesar 90%. Secara umum pada periode tahun 2019 hingga  tahun  2020  tren  BOPO  perbankan  syariah  mengalami  kecenderungan  sedikit menurun sehingga mencerminkan bahwa bank umum syariah pada periode tersebut telah mampu mengelola biaya operasionalnya dengan cukup efisien.
Ukuran perusahaan pada tabel 2 menunjukkan nilai minimal sebesar 14,410 dan nilai  maksimal  sebesar  18,660.  Nilai  rata-rata  variabel  ukuran  perusahaan  dari  seluruh bank umum syariah yang menjadi sampel adalah sebesar 16,583 dan nilai standar deviasi yang  diperoleh  sebesar  1,138.  Nilai  standar  deviasi  yang  lebih  kecil  dari  nilai mean menunjukkan bahwa jarak variasi data yang diolah tidak lebar sehingga mengindikasikan hasil yang baik dan tidak bias.
90,50 90,08 90,96 90,00 89,50 90,00 90,50 91,00 91,50 2019 - I 2019 - II 2020 - I 2020 - II BOPO Linear (BOPO)

## Tabel 8
Trend Firm Size Bank Umum Syariah Tahun 2019- 2020
Sumber: Data Sekunder, diolah, 2022
Tabel 8 menunjukkan rata-rata ukuran perusahaan pada semester I tahun 2019 sebesar 16,47% dan meningkat menjadi  16,59% di  semester II tahun 2019. Semester  I tahun  2020  ukuran  perusahan  perbankan  syariah  menunjukkan  penurunan  menjadi 16,57% dan kembali meningkat pada semester II tahun 2020 menjadi 16,71. Tren tersebut menunjukkan  adanya  peningkatan  ukuran  perusahaan  yang  dinilai  dari  total  aset perbankan syariah.
Hasil analisis deskriptif variabel PDB pada tabel 2 menunjukkan nilai minimum sebesar  2589818,100  dan  nilai  maksimal  2769787,500.  Nilai  rata-rata  ( mean )  variabel PDB  adalah  sebesar  2701001,450  dan  nilai  standar  deviasi  yang  diperoleh  sebesar 67713,850.  Standar  deviasi  dapat  menggambarkan  seberapa  besar  variasi  data.  Nilai standar deviasi yang lebih kecil dari nilai rata-rata menunjukkan bahwa jarak variasi data yang diolah tidak lebar sehingga mengindikasikan hasil yang baik dan tidak bias.

## Tabel 9
Trend PDB Indonesia Tahun 2019- 2020
Sumber: Data Sekunder, diolah, 2022
Tabel  9  menunjukkan  rata-rata  nilai  Produk  Domestik  Bruto  di  Indonesia tertinggi  terjadi  pada  semester  II  tahun  2019  sebesar  2.769.787,50  dan  mengalami penurunan  dengan  nilai  terendah  yang  terjadi  pada  semester  I  tahun  2020  sebesar 2.589.818,10  Penurunan  nilai  rata-rata  ini  karena  adanya  pandemi  Covid  19  yang membuat  turunnya  tingkat  konsumsi  masyarakat  dan  berimbas  pada  menurunnya pertumbuhan produksi di Indonesia.
16,47 16,59  16,57 16,71 16,30 16,40 16,50 16,60 16,70 16,80 2019 - I 2019 - II 2020 - I 2020 - II SIZE Linear (SIZE) 2.735.403,10 2.769.787,50 2.589.818,10 2.708.997,10 2.450.000,00 2.500.000,00 2.550.000,00 2.600.000,00 2.650.000,00 2.700.000,00 2.750.000,00 2.800.000,00 2019 - I 2019 - II 2020 - I 2020 - II PDB Linear (PDB)
Uji Model Fit
Tabel 10 Hasil Uji Model Fit Model Fit Index Saturated Model Estimated Model Cut-Off Value Kualitas Fit SRMR 0,000 0.027 < 0.10 Baik d_ULS 0,000 0.020 > 0.05 Kurang Baik d_G 0,000 1.063 > 0.05 Baik Chi-Square -0,000 1044.594 X 2 Statistik < X 2 Tabel DF=499 Sig =0.05
→ X 2 =552,07 Kurang Baik NFI 1,000 -5.065 Mendekati nilai 1 semakin baik Kurang baik RMS Theta 0.266 < 0.12 Kurang Baik Sumber: Data Sekunder, diolah, 2022
Hasil Estimated  Model menunjukkan  nilai Standarized  Root  Mean  Square Residual (SRMR) yang menilai besarnya rata-rata perbedaan antara korelasi yang diamati dan  yang  diharapkan  sebesar  0,027,    nilai  ini  kurang  dari  0,10  sehingga  menunjukan model  yang  baik  yang  dapat  digunakan  untuk  menghindari misspecification model (Wiyono, 2020) . Hasil output d_ULS ( The Squared Euclidean Distance ) dan d_G ( The Geodesic Distance ) menunjukkan model penelitian yang baik  jika memiliki nilai  lebih besar  dari  0,05.  Hasil  output  d_ULS  dan  d_G  sebesar  0,020  dan  1,063  menunjukkan bahwa  model  memiliki  kesesuaian  yang  cukup  baik.  Nilai Chi-Square yang  baik  di tunjukkan dengan nilai X 2 Statistik < X 2 Tabel. Hasil output Chi-Square pada tabel 10 sebesar 1044,594. Nilai  Chi-square yang besar ini  menunjukkan nilai  yang lebih besar dari 552,07 hal ini berarti jumlah variabel manifest dalam model jalur PLS dan jumlah variabel  independen  dalam  model  matriks  kovarian  tidak  tercukupi.  Nilai output NFI ( Normal Fit Index) pada penelitian ini sebesar -5,065. Nilai output ini jauh dari 1 sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  model  ini  kurang  baik.  Model  yang  baik  nilai  output  RMS Thetanya harus mendekati nol. Nilai output RMS Theta pada penelitian ini sebesar 0,266 sehingga  dapat  dikatakan  model  pengukuran  dalam  penelitian  ini  kurang  baik  karena lebih besar dari cut off-value yaitu 0,12.

## Uji Hipotesis
Uji hipotesis dilakukan dengan aplikasi SmartPLS untuk mengetahui pengaruh variabel-variabel independen terhadap variabel dependen Hasil pengujian bootstrapping menggunakan aplikasi SmartPLS diperoleh model sebagai berikut:

## Gambar 1

## Model Penelitian setelah Proses Bootstrapping
Hasil uji hipotesis terhadap model penelitian setelah uji bootstrapping diperoleh hasil pembuktian hipotesis sebagai  berikut:

## Tabel 11

## Hasil Uji Hipotesis
Hipotesis Koefisien Parameter P Values H1 CAR berpengaruh positif terhadap ROA 0.029 0.673 H2 FDR berpengaruh positif terhadap ROA 0.227 0.025 H3 BOPO berpengaruh negatif terhadap ROA -0.651 0.000 H4 Ukuran Perusahaan berpengaruh positif terhadap ROA -0.129 0.043 H5 PDB berpengaruh positif terhadap ROA -0.013 0.636
Sumber: Data Sekunder, diolah 2022
Hipotesis pertama yang mengatakan bahwa CAR berpengaruh positif terhadap ROA  tidak  sesuai  dengan  hasil  uji  hipotesis  pada  tabel  11  yang  menunjukkan  nilai koefisien  positif  sebesar  0,029  dan  nilai  P Values  sebesar 0,673.  Nilai  koefisien  yang positif ini menunjukkan bahwa meningkatnya nilai CAR akan meningkatkan juga nilai ROA.  Namun  nilai  P Values yang  menunjukkan  nilai  0,673  atau  lebih  besar  dari  0,05 menunjukkan arti bahwa CAR tidak berpengaruh secara signifikan terhadap profitabilitas yang dalam penelitian ini diproksikan dengan ROA atau dapat dikatakan  bahwa CAR tidak berpengaruh terhadap ROA. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian dari Said &  Ali  (2016),  Anwar  &  Murwaningsari  (2017),  Mujaddid  &  Wulandari  (2017)  dan Permatasari & Filianti (2020) yang menyatakan bahwa CAR tidak berpengaruh terhadap ROA.  Hasil uji yang menyatakan bahwa CAR tidak berpengaruh terhadap ROA dapat terjadi  akibat  adanya  kecenderungan  bank  untuk  menjaga  nilai  CAR  hanya  agar  tetap sesuai  dengan  standar  dari  Bank  Indonesia  dan  tidak  memanfaatkan  modalnya  untuk meningkatkan  laba.  Selain  itu,  hadirnya  pandemi  Covid  19  menyebabkan  pelemahan
aktivitas bisnis yang akan berakibat pada pembiayaan dan resikonya sehingga bank tidak dapat  memanfaatkan  modal  yang  dimiliki  untuk  meningkatkan  operasionalnya  dan meraih  keuntungan  yang  maksimal  namun  lebih  memfokuskan  modalnya  untuk mengantisipasi terhadap kerugian yang mungkin timbul.
Hipotesis  kedua  yang  mengatakan  bahwa  FDR  berpengaruh  positif  terhadap profitabilitas  sesuai  dengan  hasil  uji  hipotesis  pada  tabel  11  yang  menunjukkan  nilai koefisien  positif  sebesar  0,227  dan  nilai  P Values  sebesar 0,025.  Nilai  koefisien  yang positif ini menunjukkan bahwa meningkatnya nilai FDR akan meningkatkan juga nilai ROA.  Nilai P  Values yang  menunjukkan  nilai  0,025  atau  lebih  kecil  dari  0,05 menunjukkan arti bahwa FDR berpengaruh secara signifikan terhadap profitabilitas yang dalam  penelitian  ini  diproksikan  dengan  ROA  atau  dapat  dikatakan    bahwa    FDR berpengaruh positif signifikan terhadap ROA. Uji hipotesis terhadap hubungan FDR dan ROA  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  rasio  FDR  berarti  semakin  banyak  dana pihak ketiga yang disalurkan menjadi kredit atau pembiayaan ke masyarakat, sehingga saat  nasabah  mengembalikan  kewajibannya  sesuai  dengan  akad  yang  telah  disepakati maka  bank  akan  mendapatkan  keuntungan.  Besarnya  keuntungan  yang  diterima  oleh bank  akan  membuat  profitabilitas  bank  tersebut  meningkat.  Hasil  penelitian  ini  sesuai dengan  penelitian  dari  Yusuf  &  Surjaatmadja  (2018),  Supiyadi et  al. (2019),  dan Sukmaningrum et  al. (2020)  yang  menyatakan  bahwa  FDR    berpengaruh  positif signifikan terhadap ROA.
Hipotesis ketiga yang mengatakan bahwa BOPO berpengaruh negatif terhadap profitabilitas  sesuai  dengan  hasil  uji  hipotesis  pada  tabel  11  yang  menunjukkan  nilai koefisien negatif sebesar -0,651 dan nilai P Values sebesar 0,000. Nilai koefisien yang negatif  ini  menunjukkan  bahwa  menurunnya  nilai  BOPO  akan  membuat  nilai  ROA meningkat.  Nilai P  Values yang  menunjukkan  nilai  0,000  atau  lebih  kecil  dari  0,05 menunjukkan  arti  bahwa  BOPO  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  profitabilitas yang dalam penelitian ini diproksikan dengan ROA atau dapat dikatakan  bahwa  BOPO berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  profitabilitas  yang  dalam  penelitian  ini diproksikan  dengan  ROA.  Hal  ini  berarti  tingkat  efisiensi  bank  umum  syariah  pada periode penelitian ini sangat baik karena telah mampu mengelola biaya operasionalnya secara efisien sehingga keuntungan yang diperoleh dari kegiatan operasionalnya tersebut akan meningkat. Jika rasio BOPO menurun maka tingkat profitabilitas akan meningkat dan begitu juga sebaliknya, karena meningkatnya rasio BOPO menunjukkan bahwa bank mengeluarkan banyak biaya operasional untuk menghasilkan keuntungan. hasil penelitian ini  sesuai  dengan  penelitian  dari  Sari  &  Endri  (2019),  Fathimatu et  al. (2019)  dan Permatasari  &  Filianti  (2020)  yang  menyatakan  bahwa  BOPO  berpengaruh  negatif signifikan terhadap ROA.
Hipotesis  keempat  yang  mengatakan  bahwa  Ukuran  Perusahaan  berpengaruh positif terhadap profitabilitas tidak sesuai dengan hasil uji hipotesis pada tabel 11 yang menunjukkan  nilai  koefisien  negatif  sebesar  -0,129  dan  nilai  P Values  sebesar 0,043. Nilai  koefisien  yang  negatif  ini  menunjukkan  bahwa  apabila  nilai  Ukuran  Perusahaan menurun maka ROA akan meningkat. Nilai P Values yang menunjukkan nilai 0,043 atau
lebih  kecil  dari  0,05  menunjukkan  arti  bahwa  Ukuran  Perusahaan  berpengaruh  secara signifikan terhadap profitabilitas yang dalam penelitian ini diproksikan dengan ROA atau dapat  dikatakan  bahwa  Ukuran  Perusahaan  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap ROA, sehingga jika Ukuran Perusahaan meningkat maka ROA akan turun. Hal ini dapat terjadi  karena  semakin  besar  ukuran  suatu  bank  maka  akan  membutuhkan  biaya operasional yang juga lebih besar seperti biaya pegawai, biaya pemeliharaan dan lain-lain yang pada akhirnya akan berpengaruh pada berkurangnya pencapaian keuntungan. hasil dari penelitian ini sesuai dengan penelitian dari Asadullah (2017) , Supiyadi et al . (2019), dan  Permatasari  &  Filianti  (2020)  yang  menyatakan  bahwa  Ukuran  Perusaaan berpengaruh negatif  signifikan terhadap ROA.
Hipotesis kelima yang mengatakan bahwa Produk Domestik Bruto berpengaruh positif terhadap profitabilitas tidak sesuai dengan hasil uji hipotesis pada tabel 11 yang menunjukkan  nilai  koefisien  negatif  sebesar  -0,013  dan  nilai  P Values  sebesar 0,636. Nilai koefisien yang negatif ini menunjukkan bahwa apabila nilai PDB menurun maka ROA akan meningkat. Nilai P Values yang menunjukkan nilai 0,636 atau lebih besar dari 0,05  menunjukkan  arti  bahwa  PDB  berpengaruh  secara  tidak  signifikan  terhadap profitabilitas  yang  dalam  penelitian  ini  diproksikan  dengan  ROA  atau  dapat  dikatakan bahwa  PDB  berpengaruh  negatif  tidak  signifikan  terhadap  ROA.  Hal  ini  dapat  terjadi karena  saat  pandemi  masyarakat  lebih  memilih  menggunakan  pendapatannya  untuk memenuhi  kebutuhan  hidupnya  dan  membeli  beberapa  obat/vitamin  serta  alat perlindungan diri untuk menghadapi serangan virus covid 19 daripada untuk menabung. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian dari Quan et al. (2019),  Asadullah (2017) , Milhem  &  Abadeh  (2021) , dan  Gazi et  al. (2022)  yang  menyatakan  bahwa  PDB berpengaruh tidak signifikan terhadap ROA.

## Analisis Interaksi
Analisis  Interaksi  dilakukan  dengan  cara  menganalisis  hasil  output  statistik moderating  effect dan direct  effect untuk  menentukan  kemampuan  variabel  moderasi yang dalam penelitian ini adalah NPF dalam memperkuat atau memperlemah pengaruh variabel  independen  terhadap  variabel  dependen.  Hasil  output  yang  diperoleh  dengan proses bootstrapping ditunjukkan pada tabel-tabel berikut:

## Tabel 12
Hasil Output Analisis Interaksi Interaksi Koefisien P Values Moderating effect CAR → ROA 0.192 0.030 Moderating effect FDR → ROA -0.148 0.029 Moderating effect BOPO → ROA 0.616 0.000 Moderating effect Size → ROA 0.148 0.069 Moderating effect PDB → ROA 0.003 0,941 CAR → ROA 0.029 0.673
FDR → ROA 0.227 0.025 BOPO → ROA -0.651 0.000 Size → ROA -0.129 0.043 PDB → ROA -0,013 0.636
Sumber: Data Sekunder, diolah 2022
Hasil interaksi moderatting effect CAR terhadap ROA pada tabel 12 diperoleh nilai sebesar 0,192, nilai ini lebih besar dari nilai koefisien direct effect CAR terhadap ROA  sebesar  0,029.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  moderating  memperkuat pengaruh CAR terhadap ROA. Nilai P Values moderatting effect menunjukkan nilai yang lebih kecil dari 0,05 yaitu sebesar 0,030 sehingga variabel moderating dapat dikatakan memoderasi secara signifikan. Hasil kedua analisis ini menunjukkan bahwa NPF sebagai variabel moderating memperkuat secara signifikan hubungan antara variabel CAR  dan ROA. Resiko kredit yang tinggi membuat bank harus menyediakan dana cadangan yang lebih besar untuk menutupi resiko, sehingga modal yang dimiliki lebih difokuskan untuk mengatasi  resiko  kredit  dan  bukan  untuk  meningkatkan  operasional  untuk  meraih keuntungan. Sehingga profitabilitas yang diraih dapat menurun. Hasil dari penelitian ini sesuai dengan penelitian dari Anwar & Murwaningsari (2017), Supiyadi et al. (2019) dan Ibrahim &  Law (2019)  yang menyatakan bahwa NPF berpengaruh signifikan terhadap hubungan CAR dan ROA.
Pada  tabel  12  hasil  output  analisis  interaksi moderatting  effect FDR  terhadap ROA sebesar -0,148. nilai ini lebih kecil dari nilai koefisien direct effect FDR terhadap ROA  sebesar  0,227.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  moderating  mampu memperlemah  pengaruh  FDR  terhadap  ROA.  Nilai P  Values moderattting  effect menunjukkan  nilai  yang  lebih  kecil  dari  0,05  yaitu  sebesar  0,029  yang  berarti  bahwa variabel moderating memoderasi  secara  signifikan.  Hasil  dari  kedua  analisis  ini  dapat dikatakan  bahwa  NPF  sebagai  variabel  moderating  memperlemah  secara  signifikan hubungan  antara  FDR  dan  ROA.  Nilai  FDR  yang  tinggi  mencerminkan  bahwa  bank tersebut efektif dalam menyalurkan kreditnya, sehingga laba yang diperoleh bank tersebut juga akan meningkat. Setiap pembiayaan yang disalurkan oleh bank mengandung resiko. Rasio yang mencerminkan besarnya resiko pembiayaan  yang dihadapi suatu bank disebut dengan  NPF.  Saat  nilai  NPF  tinggi  menunjukkan  resiko  kredit  yang  dihadapi  bank tersebut  juga  semakin  tinggi  dan  pembiayaan  yang  telah  disalurkan  tidak  memberikan laba yang optimal. Hal ini berdampak pada berkurangnya laba yang di capai oleh bank. Hasil  dari  penelitian  ini  sesuai  dengan  penelitian  dari  Sukmawati  (2016),  Widarjono (2018)  dan  Supiyadi et  al .  (2019)  yang  menyatakan  bahwa  NPF  mampu  memoderasi hubungan antara FDR dan ROA.
Hasil interaksi moderatting effect BOPO terhadap ROA pada tabel 12 diperoleh nilai sebesar 0,616, nilai ini lebih besar dari nilai koefisien direct effect BOPO terhadap ROA  sebesar  -0,651.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel moderating mampu memperkuat  pengaruh  BOPO  terhadap  ROA.  Nilai  P Values moderatting  effect menunjukkan  nilai  yang  lebih  kecil  dari  0,05  yaitu  sebesar  0,000  sehingga  variabel
moderating dapat dikatakan memoderasi secara signifikan. Hasil dari kedua analisis ini dapat dikatakan bahwa NPF sebagai variabel moderating memperkuat secara signifikan hubungan antara BOPO dan ROA. Saat nilai NPF tinggi berarti laba yang diharapkan dari pembiayaan yang telah disalurkan tidak dapat optimal. Jika hal ini tidak diimbangi dengan efisiensi biaya akan membuat profitabilitas bank tersebut semakin menurun.  Hasil dari penelitian ini sesuai dengan penelitian dari Nahar & Prawoto (2017), Yao et al. (2018) dan Yusuf  &  Surjaatmadja  (2018) yang  menyatakan  bahwa  NPF  mampu  memoderasi pengaruh BOPO terhadap ROA.
Hasil interaksi moderatting effect ukuran perusahaan terhadap ROA pada tabel 12  diperoleh  nilai  sebesar  0,148,  nilai  ini  lebih  besar  dari  nilai  koefisien direct  effect ukuran perusahaan terhadap ROA sebesar -0,129. Hal ini menunjukkan bahwa variabel moderating  memperkuat  pengaruh  ukuran  perusahaan  terhadap  ROA.  Nilai P  Values moderattting effect menunjukkan nilai sebesar 0,069 yang lebih besar dari 0,05, sehingga variabel moderating dapat dikatakan tidak mampu memberikan efek memoderasi. Hasil dari kedua analisis ini dapat dikatakan bahwa NPF sebagai variabel moderating dalam penelitian ini tidak mampu memoderasi hubungan antara variabel Ukuran Perusahaan dan ROA. Nilai rata-rata variabel NPF pada tabel I menunjukkan nilai 3,548 yang berarti lebih rendah dari standar minimal dari Bank Indonesia yaitu sebesar 5%. Rendahnya nilai NPF ini  menunjukkan  bahwa  bank  yang  menjadi  sampel  dalam  penelitian  ini  telah  mampu meminimalisir resiko kreditnya sehingga tidak mampu mempengaruhi hubungan antara ukuran  perusahaan  dan  ROA.  Hasil  dari  penelitian  ini  sesuai  dengan  penelitian  dari Permatasari & Filianti (2020) , Sutrisno (2020) dan Anggawulan & Suardikha (2021) yang menyatakan bahwa NPF tidak dapat memoderasi pengaruh ukuran perusahaan  terhadap ROA.
Tabel  12  menunjukkan  hasil  output  analisis  interaksi moderatting  effect PDB terhadap ROA sebesar 0,003. nilai ini lebih besar dari nilai koefisien direct effect PDB terhadap ROA sebesar -0,013. Hasil ini menunjukkan bahwa variabel moderating mampu memperkuat  pengaruh  PDB  terhadap  ROA.  Nilai P  Values moderattting  effect menunjukkan  nilai  sebesar  0,941  yang  lebih  besar  dari  0,05,  sehingga  variabel moderating dapat  dikatakan  tidak  mampu  memberikan  efek  memoderasi.  Hasil  dari kedua  analisis  ini  dapat  dikatakan  bahwa  NPF  sebagai  variabel moderating dalam penelitian ini tidak mampu memoderasi hubungan antara variabel PDB dan ROA. Nilai rata-rata  variabel  NPF  pada  tabel  I  menunjukkan  nilai  3,548  yang  berarti  lebih  rendah dari  standar  minimal  dari  Bank  Indonesia  yaitu  sebesar  5%.  Rendahnya  nilai  NPF  ini menunjukkan  bahwa  bank  yang  menjadi  sampel  dalam  penelitian  ini  telah  mampu meminimalisir resiko kreditnya sehingga tidak mampu mempengaruhi hubungan antara ukuran perusahaan dan ROA. Selain itu rendahnya nilai rata-rata NPF juga dapat terjadi karena adanya program restrukturisasi kredit yang diberikan oleh pemerintah pada awal tahun  2020  yang  sangat  membantu  perbankan  dan  debitur  dari  resiko  kredit  akibat pandemi  Covid  19.  Hasil  dari  penelitian  ini  sesuai  dengan  penelitian  dari Said  &  Ali (2016), Aryati (2019) , Permatasari & Filianti (2020) yang menyatakan bahwa NPF tidak mampu memoderasi hubungan PDB dan ROA.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil dari analisis dan pembahasan sebelumnya maka dapat diambil kesimpulan bahwa pada periode penelitian hanya FDR, BOPO dan Ukuran Perusahaan yang  berpengaruh  terhadap  ROA  sedangkan  CAR  dan  PDB  menunjukkan  hasil  tidak berpengaruh  terhadap  ROA.  FDR  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  ROA  dan BOPO  serta  ukuran  perusahaan  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  ROA.  Hasil analisis  moderasi  menunjukkan  bahwa  NPF  sebagai  variabel  moderasi  mampu memoderasi pengaruh CAR, FDR dan BOPO terhadap ROA, Hasil analisis interaksi ini mencerminkan  bahwa  besarnya  nilai  NPF  akan  mempengaruhi  hubungan  antara  CAR, FDR,  dan  BOPO  terhadap  ROA,  sehingga  resiko  kredit  yang  muncul  dari  setiap pembiayaan  yang  disalurkan  harus  dikelola  dengan  baik  agar  pengaruhnya  terhadap kecukupan  modal,  penyaluran  pembiayaan  dan  efisiensi  dapat  meningkatkan profitabilitas. NPF sebagai variabel moderasi tidak mampu memoderasi pengaruh ukuran perusahaan dan PDB. Hal ini dapat terjadi karena bank yang besar akan lebih berhati-hati dalam  menyalurkan  pembiayaan  sehingga  dapat  menekan  resiko  kredit  yang  mungkin muncul dan walaupun pendapatan masyarakat meningkat, kondisi pandemi menyebabkan mereka  lebih  memilih  menggunakan  pendapatannya  untuk  memenuhi  kebutuhan hidupnya  dan  membeli  beberapa  obat  juga  vitamin  serta  alat  perlindungan  diri  untuk menghadapi  serangan  virus  covid  19  daripada  untuk  menabung.  Peneliti  selanjutnya disarankan untuk dapat menggunakan periode waktu penelitian yang lebih panjang dan menambah  jenis  variabel  independen  yang  digunakan  seperti  dana  pihak  ketiga,  suku bunga, dan nilai tukar, dan mencoba menggunakan faktor makroekonomi seperti inflasi sebagai variabel moderasi karena dalam penelitian ini telah terbukti bahwa faktor internal perbankan belum mampu memoderasi pengaruh faktor makro ekonomi (PDB) terhadap ROA, selain itu inflasi diduga mampu mengubah pola saving masyarakat.

## BIBLIOGRAFI
Anggawulan, M. D. D, & Suardikha, I. M. S. (2021). Capital Adequacy Ratio, Loan to Deposit Ratio , Ukuran Perusahaan dan Return On Assets dengan Non Performing Loan sebagai  Variabel  Pemoderasi. E-Jurnal  Akuntansi , 31 (1),  130–141. https://doi.org/10.24843/EJA.2021.v31.i01.p10
Anwar, Y, & Murwaningsari, E. (2017). The Effect of Credit Risk and Capital Adequacy Ratio Upon Return On Asset . The Accounting Journal of Binaniaga , 02 (02), 23–38. https://doi.org/10.33062/ajb.v2i02.101
Aryati, D. R.. (2019). The Determinant Factors of Profitability on Sharia Rural Banks in Indonesia . Journal of Management and Leadership , 2 (2), 1–18.
Asadullah,  M.  (2017). Determinants  of  Profitability  of  Islamic  Banks  of  Pakistan  –  A Case  Study  on  Pakistan’s  Islamic  Banking . ICABML  Conference  Proceedings, DUBAI BUSINESS SCHOOL , 2017 , 61–73.
Bank  Indonesia. Peraturan  Bank  Indonesia  Nomor  15/2/PBI/2013  Tentang  Penetapan Status dan Tindak Lanjut Pengawasan Bank Umum Konvensional . , (2013).
Brigham, E. F., & Houston, J. F. (2018). Dasar-dasar manajemen keuangan (14th ed.; M. Masykur, ed.). Jakarta, Indonesia: Salemba Empaat.
Devi, S., Warasniasih, N. M. S., Masdiantini, P. R., & Musmini, L. S. (2020). The Impact of COVID-19 Pandemic on the Financial Performance of Firms on the Indonesia Stock Exchange . Journal of Economics, Business, and Accountancy Ventura , 23 (2), 226–242. https://doi.org/10.14414/jebav.v23i2.2313
Effendi,  I.,  &  Hariani,  P.  (2020).  Dampak  Covid  19  Terhadap  Bank  Syariah. Ekonomikawan:  Jurnal  Imu  Ekonomi  Dan  Studi  Pembangunan , 20 (2),  221–230. https://doi.org/10.30596
Fathimatu, Z., Idqan, F., & Siti, J.. (2019). Determinants of Profitability Level of Bank Syariah  In  Indonesia:  A  Case  Study  at  PT  Bank  Syariah  Mandiri . RJOAS ,
1 (January), 312–320. https://doi.org/10.18551/rjoas.2019-01.39
Gazi, A. I., Nahiduzzaman, Md, Harymawan, I., Masud, A. A, &  Dhar, B. K.. (2022).
Impact of COVID-19 on Financial Performance and Profitability of Banking Sector in  Special  Reference  to  Private  Commercial  Banks : Empirical  Evidence  from Bangladesh. MDPI , 14 (10), 1–23. https://doi.org/10.3390/su14106260
Handayani,  E.,  Tubastuvi,  N.,  &  Fitriati,  A..  (2020). The  Determinants  of  Islamic Commercial Bank Profitability in Indonesia during 2012-2018. The International
Journal of Business Management and Technology , 3 (5), 225–236.
Hermuningsih,  S..  (2019). Effect  of  Financial  Performance  on  Company  Growth  with Company Size as Moderating Variable . Advances in Social Science, Education and Humanities Research, 203 (Iclick 2018), 211–215.
Ibrahim,  M.  H.,  &  Law,  S.  H..  (2019). FINANCIAL  INTERMEDIATION COSTS  IN  A DUAL  BANKING  SYSTEM :  THE  ROLE  OF  ISLAMIC  BANKING. Bulletin  of Monetary Economics and Banking , 22 (4), 529–550. https://doi.org/10.21098
Kapaya,  S.  M.,  &  Raphael,  G..  (2016). Bank-specific,  Industry-specific  and Macroeconomic  Determinants  of  Banks  Profitability:  Empirical  Evidence  from Tanzania. International  Finance  and  Banking , 3 (2),  100–119.  https://doi.org/ 10.5296/ifb.v3i2.9847
Kartika, R., Jubaedah, S., & Astuti, A. D.. (2020). The Influence of Financing to Deposit Ratio , Return on Assets and Non Performing Finance on Profit Sharing Finance of Sharia Banks in Indonesia . Advances in Economics, Business and Management Research , 123 (Icamer 2019), 136–140. https://doi.org/10.2991/
aebmr.k.200305.034
Kusumawati, E.. (2017). Analisis Laporan Keuangan . Surakarta, Indonesia: Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Milhem, M., & Abadeh, I. A.. (2021). The Impact of Macroeconomic Variables on Banks Profitability and Liquidity : An Empirical Study on Islamic and Conventional Banks in Jordan . Journal of Economic & Management Perspectives , 12 (2), 306–318.
Mujaddid,  F.,  &  Wulandari,  S..  (2017).  Analisis faktor  internal  dan  eksternal  terhadap rentabilitas  bank  syariah  di  indonesia. Ekonomi  Islam , 8 (November  2017),  202– 218.

## Copyright holder:
Ardianary Chandra Dewi, Sri Hermuningsih, Gendro Wiyono (2023)

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