## Journal of S ocial and Economics Research
Volume 3, Issue 2, December 2021 P-ISSN: 2715-6117             E-ISSN: 2715-6966 Open Access at: http://idm.or.id/JSER
PENGARUH NON PERFORMING LOAN (NPL) DAN NET INTEREST MARGIN (NIM) TERHADAP CAPITAL ADEQUACY RATIO (CAR) PADA BANK SWASTA YANG GO PUBLIC DI INDONESIA PERIODE (2016- 2018)
THE EFFECT OF NON PERFORMING LOAN (NPL) AND NET INTEREST MARGIN (NIM) ON CAPITAL ADEQUACY RATIO (CAR) IN GO PUBLIC PRIVATE BANKS IN INDONESIA PERIOD (2016-2018)
Roza Gustika 1 , Widia Firta 2 , Citra Suci Mantauv 3 , Muhammad Fahrozi 4 , Dedek Kurnia Sandi 5 1,5,3 Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Pasaman 2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
4 STIEPersada Bunda E-mail: rozagustika83@gmail.com 1 , citrasucimantauv@gmail.com 3 , rozipersadabunda@gmail.com 4 INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Koresponden
Roza Gustika rozagustika83@gmail.com
Widia Firta
Citra Suci Mantauv citrasucimantauv@gmail.com
Muhammad Fahrozi rozipersadabunda@gmail.com
Dedek Kurnia Sandi
Kata kunci non performing loan (NPL), net interest margin (nim) capital adequacy ratio (CAR)
Website: http://idm.or.id/JSER
hal: 123 - 138
Penelitian  ini  menggunakan  model  regresi  berganda  dengan program spss 16, untuk mendapatkan estimasi dan interprestasi yang baik dari penelitian ini maka sampel yang diteliti sebanyak 10 perusahan bank swasta go public yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia  dari  tahun  2016-2018.  Data  yang  dikumpulkan bersifat  kuantitatif.  Penentuaan  samplenya  menggunakan teknik  purposive  sampling  dengan  menggunakan  kriteria tertentu.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui:  1) Pengaruh NPL terhadap CAR 2) Pengaruh NIM terhadap CAR 3)  Pengaruh  NPL  dan  Nim  terhadap  Car.  Hasil  penelitian  ini membuktikan  bahwa  kedua  variable  independen  yaitu  NPL ( Non Performing Loan ) dan NIM ( Net Interest Margin ) mempunyai pengaruh  signifikan  dan  tidak  signifikan  terhadap  variable dependen yaitu CAR ( Capital Adequacy Ratio ) pada bank swasta yang go  public yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI) periode  2016-2018.  Hasil  analisa  model  regresi  berganda menunjukkan  bahwa  NPL  yang  signifikan  terhadap  CAR dengan nilai koefisien regresi 2.658 dan nilai signifikan 0,039 < 0,05, kemudian NIM mempunyai pengaruh dan tidak signifikan terhadap  CAR  dengan  nilai  koefisien  regresi  0,009  dan  nilai signifikan  sebesar  0,992  >  0,05.  Nilai  koefisien  determinasi sebesar  15%  dan  sisanya  sebesar  85%  lagi  dipengaruhi  oleh variabel lainnya yang tidak diteliti pada penelitian ini.

## ARTICLE INFO ABSTRACT

## Correspondent
Roza Gustika rozagustika83@gmail.com
Widia Firta
Citra Suci Mantauv citrasucimantauv@gmail.com
Muhammad Fahrozi rozipersadabunda@gmail.com
Dedek Kurnia Sandi
Key words
non performing loan (NPL), net interest margin (nim) capital adequacy ratio
(CAR)
Website: http://idm.or.id/JSER
page: 123 – 138
This  study  applies  multiple  regression  model  with  the  SPSS  16 program, to get good estimates and interpretations of this study, the sample  studied  was  10  private  go  public  bank  listed  on  Indonesia Stock Exchange from 2016-2018. The data collected is quantitative.
The  samples  were  using  a  purposive  sampling  technique  based  on certain criteria. This study aims to determine: 1) The impact of NPL on CAR 2) The impact of NIM on CAR 3) The impact of NPL and NIM on CAR. The results show that independent variables, namely NPL (Non Performing Loan) and NIM (Net Interest Margin) have significant and insignificant impact on dependent variable, namely CAR (Capital Adequacy Ratio) in private go public banks listed on Indonesia  Stock  Exchange  2016-2018  period.  The  results  of  the multiple regression model analysis shows that NPL is significant on Car with a regression coefficient value of 2.658 and significant rate of 0.039  <0.05,  then  NIM  has  insignificant  impact  on  CAR  with regression  coefficient  value  of  0.009  and  significant  rate  of  0.992> 0.05. The coefficient determination is 15% and the remaining 85% is influenced by other variables which are not discussed in this study.
Copyright © 2021 JSER. All rights reserved.

## PENDAHULUAN
Bank  adalah  lembaga  yang  berperan  sebagai  perantara  keuangan  ( financial intermediary ) antara pihak yang memiliki dana dengan pihak yang memerlukan dana serta sebagai lembaga yang berfungsi memperlancar aliran lalu lintas pembayaran, juga  mempunyai  peran  sebagai  pelaksanaan  kebijakan  moneter  dan  pencapaian stabilitas  sistem  keuangan,  sehingga  diperlukan  perbankan  yang  berkinerja  baik, transparan dan dapat dipertanggungjawabkan. Untuk itu arah kebijakan perbankan yang telah ditetapkan oleh Bank Indonesia pada awal tahun 2011 merupakan suatu landasan untuk meningkatkan dan memperkuat regulasi Bank Indonesia. Regulasi tersebut  ditujukan  dalam  upaya  untuk  mendorong  fungsi  intermediasi, meningkatkan ketahanan perbankan, serta penguatan fungsi pengawasan dan makro prudensial (LPPBI 2011).
Bank  Indonesia  selaku  bank  sentral  mempunyai  peranan  yang  penting  dalam penyehatan perbankan. Dalam menilai tingkat kesehatan bank, pada dasarnya Bank Indonesia  menggunakan  pendekatan  kualitatif  atas  berbagai  aspek  yang berpengaruh terhadap kondisi suatu bank. Menurut Rivai, dkk (2013), metode atau cara  penilaian  tingkat  kesehatan  bank  tersebut  dikenal  dengan  metode  CAMELS (untuk  saat  ini  yang  diberlakukan  di  Indonesia).  Metode  CAMELS  mencakup komponen Capital, Assets  Quality, Management, Earning, Liquidity , dan Sensitivity to
Market  Risk .  Capital  merupakan  penilaian  terhadap  kecukupan  modal  bank. Asset Quality merupakan  penilaian  terhadap  kondisi  aset  bank.  Manajemen  merupakan penilaian  terhadap  kemampuan  manajerial  pengurus  bank  untuk  menjalankan usaha. Earning merupakan penilaian terhadap kondisi dan kemampuan bank untuk menghasilkan  keuntungan.  Liquidity  merupakan  penilaian  terhadap  kemampuan bank untuk memelihara tingkat likuiditas yang memadai. Sensitivity to Market Risk merupakan  penilaian  terhadap  kemampuan  modal  bank  untuk  meng- cover akibat yang  ditimbulkan  oleh  perubahan  risiko  pasar  dan  kecukupan  manajemen  risiko pasar (Rivai, dkk. 2013).
Salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi Capital  Adequacy  Ratio (CAR)  adalah Non Performing  Loan (NPL)  merupakan  rasio  keuangan  yang  bekaitan  dengan  risiko kredit.  Menurut  Kasmir  (2010)  NPL  adalah  risiko  dari  kemungkinan  terjadinya kerugian bank sebagai akibat dari tidak dilunasinya kembali kredit yang diberikan bank kepada debitur. Semakin tinggi rasio NPL maka semakin buruk kualitas kredit yang  menyebabkan  jumlah  kredit  bermasalah  semakin  besar  sehingga  dapat menyebabkan kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah semakin besar. Dengan  demikian  maka  semakin  tinggi  rasio  NPL  maka  semakin  rendah profitabilitas  suatu  bank.  Tingginya  nilai  NPL  sebagai  akibat  kurang  bekerjanya pendistribusian kredit secara benar. Hal itu karena kurang dilaksanakannya aturan yang berlaku di internal bank ataupun perilaku debitur dalam meminjam dana ke bank.  Sementara  menurut  Ismail  (2010)  bahwa  “ Non  Performing  Loan (NPL)”  atau disebut juga kredit bermasalah adalah suatu keadaan dimana nasabah sudah tidak sanggup  lagi  membayar  sebagian  atau  keseluruhan  kewajibannya  kepada  bank seperti yang telah diperjanjikan.
Selain Non Performing Loan (NPL)faktor lain yang mempengaruhi Capital Adequacy Ratio (CAR) adalah Net Interest Margin (NIM) merupakan rasio yang menunjukkan kemampuan  manajemen  bank  dalam  mengelola  aktiva  produktifnya  untuk menghasilkan pendapatan bunga bersih. Semakin besar rasio ini maka meningkatkan pendapatan bunga atas aktiva produktif yang dikelola bank sehingga kemungkinan suatu  bank  dalam  kondisi  bermasalah  semakin  kecil.  Meningkatnya  pendapatan bunga dapat memberikan kontribusi laba terhadap bank. Semakin besar perubahan Net Interest Margin (NIM) suatu bank, maka semakin besar pula profitabilitas bank tersebut, yang berarti kinerja keuangan tersebut semakin meningkat (Millatina, 2012). Apabila  NIM  menunjukkan  persentase  yang  minim,  maka  akan  terjadi kecenderungan  munculnya  kredit  macet.  Permasalahan  ini  tentu  saja  merupakan kerugian tersendiri oleh bank karena jumlah kredit yang diberikan tidak memberikan manfaat berupa pendapatan bunga. Pada Tabel 1 ditampilkan perhitungan rasio CAR pada bank swasta yang go public.
Tabel 1. Perhitungan Rasio CAR pada Bank Swasta yang Go Public (BEI) Periode 2016-2018
No (1) NAMA BANK (2) TAHUN (3) CAR% (4) 1 Bank Index Tbk. 2016 25,53% 2017 27,06% 2018 22,57% 2 Bank Bumi Arta Tbk. 2016 25,15% 2017 25,67% 2018 25,52% 3 Bank Woory Saudara Tbk 2016 17,20% 2017 24,86% 2018 23,04% 4 Bank Capital Tbk 2016 20,64% 2017 22,56% 2018 18,66% 5 Bank Of India Indonesia Tbk 2016 34,50% 2017 42,64% 2018 39,46% 6 Bank Permata Bank Tbk 2016 15,6% 2017 18,1% 2018 19,4% 7 Bank Sinarmas Tbk 2016 16,70% 2017 18,31% 2018 17,60% 8 Bank Jtrust Bank Tbk 2016 15,28% 2017 14,15% 2018 14,03% 9 Bank OCBC NISP Tbk 2016 18,28% 2017 17,51% 2018 17,63% 10 Bank QNB Indonesia Tbk 2016 16,46% 2017 20,27% 2018 26,50% Sumber: www.idx.co.id

## METODE PENELITIAN Asumsi Klasik
Langkah selanjutnya adalah uji asumsi klasik, dimana pengujian ini digunakan untuk memperoleh  hasil  atau  nilai  yang  tidak  bias  atau  estimator  linear  tidak  bias  yang terbaik. Model regresi linear dapat disebut sebagai model yang baik jika memenuhi asumsi  klasik.  Oleh  karena  itu,  uji  asumsi  klasik  sangat  diperlukan  sebelum melakukan analisis regresi. Asumsi klasik tersebut yaitu:

## Uji Normalitas
Uji normalitas data dilakukan dengan menggunakan Test Normal Kolmogorov Smirnov, menurut  Singgih  Santosa  (2012)  dasar  pengambilan  keputusan  dilakukan berdasarkan probabilitas ( Asymtotic Significanted ), yaitu:
1. Jika probabilitas > 0,05 maka distribusi dari model regresi adalah normal.
2. Jika probabilitas < 0,05 maka distribusi dari model regresi adalah tidak normal

## Uji Linearitas
Analisis  yang  digunakan  untuk  menguji  linearitas  data  dalam  penelitian  ini menggunakan  grafik pobability  plot .  Menurut  Ghozali  (2011)  grafik pobability  plot digunakan  untuk  membandingkan  distribusi  kumulatif  dari  data  sesungguhnya dengan  distribusi  kumulatif  dan  distribusi  kumulatif  dari  data  sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dan distribusi normal.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari  residual  satu  pengamatan  ke  pengamatan  lain,  jika variance dari  residual  satu pengamatan ke pengamatan lain berbeda maka disebut heteroskedastisitas. Dasar pengambilan keputusan untuk uji heteros kedastisitas:
a. Jika  ada  pola  tertentu,  seperti  titik  yang  ada  membentuk  pola  tertentu  teratur (bergelombang,  melebur  kemudian  menyempit),  maka  mengindikasikan  telah terjadi heteroskedastisitas.
b. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

## Uji Autokorelasi
Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengguna pada periode t dengan kesalahan pada periode t+1  atau sebelumnya Ghozali  (2011). Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari Autokorelasi. Salah satu ukuran dalam menentukan ada tidaknya masalah autokorelasi  dengan  uji  Durbin-Watson  (DW)  menurut  Danang  Sunyoto  (2013) dengan ketentuan sebagai berikut:
1. Terjadi autokorelasi positif jika nilai DW dibawah -2 atau DW < -2
2. Tidak terjadi autokorelasi jika nilai DW berada diantara -2 dan +2 atau -DW < +2
3. Terjadi autokorelasi negatif jika nilai DW di atas 2 atau DW > 2.

## Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis  regresi  berganda  ( multi  analition  analysist )  digunakan  oleh  peneliti,  bila bermaksud  meramalkan  bagaimana  keadaan  (naik  turunnya)  variabel  dependen (kriteria),  bila  dua  atau  lebih  variabel  independen  sebagai  faktor  prediktor dimanipulasi (dinaik turunkan nilainya). Jadi analisis regresi ganda akan dilakukan bila jumlah variabel independen nya minimal dua (Sugiyono 2012). Dalam penelitian ini analisa regresi berganda bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel NPL dan NIM terhadap CAR. Dengan persamaan regresi:
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + e Keterangan: Y  = Variabel dependen yaitu (CAR) X 1 = Non Performing Loan (NPL) X 2 = Net Interest Margin (NIM) a = Konstanta b 1 b 2 dst = Koefisien-koefisien regresi

## Uji Hipotesis
a. Uji T
Untuk  menguji  hipotesis  secara  parsial,  yaitu  untuk  melihat  pengaruh  dari masing-masing  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat.  Perhitungan  ini  akan dilakukan dengan bantuan komputer program SPSS ( Statistical Package for Social Science )  versi  16.0,  dasar  pengambilan  keputusan  untuk  pengujian  hipotesis adalah:
1. Jika signifikansi atau nilai probabilitas (p) <  (0,05) maka terdapat     pengaruh yang berarti dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
2. Jika  signifikansi  atau  nilai  probabilitas  (p)  >   (0,05)  maka  tidak  terdapat pengaruh yang berarti dari variabel bebas terhadap variabel terikat.

## b. Uji F
Uji F dipakai untuk menguji hipotesis secara serempak dengan tingkat keberartian tertentu  seluruh  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat.  Perhitungan  ini  akan dilakukan dengan bantuan komputer program SPSS ( Statistical Package for Social Science ) versi 16,0. Menurut Singgih (2014), dasar pengambilan keputusan untuk pengujian hipotesis adalah:
1. Jika signifikansi atau nilai probabilitas (p) <α (0,05) maka terdapat        pengaruh yang berarti dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
2. Jika  signifikansi  atau  nilai  probabilitas  (p)  >   (0,05)  maka  tidak  terdapat pengaruh yang berarti dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisien determinasi (R 2 ) dimaksudkan untuk mengetahui tingkat ketepatan yang paling  baik  dalam  analisaregresi,  hal  ini  ditunjukkan  oleh  besarnya  koefisien determinasi (R 2 ) antara 0 (nol) sampai dengan 1 (satu). Jika koefisien determinasi nol berarti  variabel  independen  sama  sekali  tidak  berpengaruh  terhadap  variabel dependen.  Apabila  koefisien  determinasi  semakin  mendekati  satu,  maka  dapat dikatakan  bahwa  variabel  independen  berpengaruh  terhadap  variabel  dependen. Dari  koefisien  determinasi  (R 2 )  ini  dapat  diperoleh  suatu  nilai  untuk  mengukur besarnya  sumbangan  dari  beberapa  variabel  X  terhadap  variasi  naik  turunnya variabel Y yang biasanya dinyatakan dalam persentase.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian
1. Hasil Analisa Deskriptif Penelitian
a. Non Performing Loan (NPL) Non Performing Loan (NPL) adalah rasio yang menunjukkan kemampuan bank dalam mengelola kredit bermasalah yang diberikan oleh bank. NPL dinyatakan dalam (%). Adapun nilai NPL tiap perusahaan perbankan swasta periode 2016- 2018 yang disajikan sampel dalam penelitian ini sebagai berikut:
Tabel 2. NPL Perusahaan Perbankan Swasta yang Dijadikan Sampel
No NAMA BANK Kode 2016 2017 2018 1 Bank Index tbk Bank Index 0.022 0.025 0.029 2 Bank Bumi Arta tbk BNBA 0.010 0.009 0.007 3 Bank Woory Saudara tbk SDRA 0.010 0.009 0.011 4 Bank Capital tbk BACA 0.029 0.024 0.025 5 Bank Of India Indonesia tbk BSWD 0.047 0.036 0.032 6 Bank Permata Bank tbk BNLI 0.022 0.017 0.017 7 Bank Sinarmas tbk BSIM 0.015 0.023 0.027 8 Bank Jtrust Bank tbk BCIC 0.029 0.015 0.031 9 Bank OCBC NISP tbk NISP BEYOND 0.008 0.007 0.029 10 Bank QNB Indonesia tbk BKSW 0.029 0.011 0.015 Rata-rata 0.0221  0.0176  0.0223 Sumber: data diolah tahun 2020
Berdasarkan  Tabel  2  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  nilai Non  Performing  Loan (NPL)  pada  periode  penelitian  mengalami  fluktuasi,  ada  yang  mengalami peningkatan  maupun  penurunan.  Perusahaan  dengan  nilai  NPL  tertinggi selama tahun pengamatan adalah Bank of India Indonesia tbk sebesar 0,047% pada tahun 2016, sedang perusahaan dengan nilai terendah NPL selama tahun pengamatan  adalah  Bank  OCBC  NISP  tbk  sebesar  0,007%  pada  tahun  2017. Untuk  rata-rata  nilai  NPL  dari  keseluruhan  perusahaan  selama  tahun pengamatan  juga  mengalami  fluktuasi.  Rata-rata  pada  tahun  2016  sebesar 0.0221%, kemudian pada tahun 2017 mengalami penurun sebesar 0,0176 dan pada tahun 2018 mengalami peningkatan kembali sebesar 0,0223%.
b. Net Interest Margin (NIM)
Net Interest Margin (NIM) adalah rasio yang menunjukkan perbandingan antara pendapatan  bunga  bersih  dengan  rata-rata  aset  produktif.  NIM  dinyatakan dalam (%). Adapun nilai NIM tiap perusahaan perbankan swasta periode 2016- 2018 yang disajikan sampel dalm penelitian ini sebagaai berikut:
Tabel 3. NIM Perusahaan Perbankan Swasta yang Dijadikan Sampel No  NAMA BANK Kode 2016 2017 2018 1 Bank Index tbk Bank Index 0.051  0.057 0.050 2 Bank Bumi Arta tbk BNBA 0.047  0.048 0.045 3 Bank Woory Saudara tbk SDRA 0.047  0.049 0.050 4 Bank Capital tbk BACA 0.043  0.042 0.042 5 Bank Of India Indonesia tbk BSWD 0.037  0.034 0.035 6 Bank Permata Bank tbk BNLI 0.039  0.040 0.041 7 Bank Sinarmas tbk BSIM 0.064  0.065 0.076 8 Bank Jtrust Bank tbk BCIC 0.023  0.024 0.023 9 Bank OCBC NISP tbk NISP BEYOND 0.046  0.045 0.042 10 Bank QNB Indonesia tbk BKSW 0.023  0.011 0.017 Rata-rata 0.042  0.0415 0.0421 Sumber: data diolah tahun 2020
Berdasarkan Tabel 3 di atas dapat dilihat bahwa nilai Net Interest Margin (NIM) pada  periode  penelitian  mengalami  fluktuasi,  ada  yang  mengalami peningkatan  maupun  penurunan.  Perusahaan  dengan  nilai  NIM  tertinggi selama  tahun  pengamatan  adalah  Bank  Sinarmas  tbk  sebesar  0,076%  pada tahun  2018,  sedang  perusahaan  dengan  nilai  terendah  NIM  selama  tahun pengamatan adalah Bank QNB Indonesia tbk sebesar 0,011% pada tahun 2017. Untuk  rata-rata  nilai  NIM  dari  keseluruhan  perusahaan  selama  tahun pengsamatan  juga  mengalami  fluktuasi.  Rata-rata  pada  tahun  2016  sebesar 0,042%, kemudian pada tahun 2017 mengalami penurun sebesar 0,0415% dan pada tahun 2018 mmengalami peningkatan kembali sebesar 0,0421%.
c. Capital Adequacy Ratio (CAR) Capital  Adequacy  Ratio adalah  rasio  yang  menunjukkan  permodalan  yang menunjukkan  kemampuan  bank  dalam  menyediakan  dana  untuk  keperluan pengembangan usaha dan menampung risiko kerugian dana yang diakibatkan oleh kegiatan operasi bank. CAR dinyatakan dalam (%). Adapun nilai CAR tiap perusahaan perbankan swasta periode 2016-2018 yang disajikan sampel dalm penelitian ini sebagaai berikut:
Tabel 4. CAR Perusahaan Perbankan Swasta yang dijadikan Sampel No (1) NAMA BANK (2) Kode (3) 2016 (4) 2017 (5) 2018 (6) 1 Bank Index tbk Bank Index 0.255 0.271 0.226 2 Bank Bumi Arta tbk BNBA 0.252 0.257 0.255 3 Bank Woory Saudara tbk SDRA 0.172 0.249 0.176 4 Bank Capital tbk BACA 0.206 0.226 0.186 5 Bank Of India Indonesia tbk BSWD 0.345 0.426 0.395 6 Bank Permata Bank tbk BNLI 0.156 0.181 0.194 7 Bank Sinarmas tbk BSIM 0.167 0.183 0.176 8 Bank Jtrust Bank tbk BCIC 0.153 0.145 0.140 9 Bank OCBC NISP tbk NISP BEYOND 0.183 0.175 0.176 10 Bank QNB Indonesia tbk BKSW 0.165 0.203 0.265 Rata-rata 0.2054  0.2316  0.2189 Sumber: data diolah tahun 2020
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  nilai Capital  Adequacy  Ratio (CAR) pada  periode  penelitian  mengalami  fluktuasi,  ada  yang  mengalami peningkatan  maupun  penurunan.  Perusahaan  dengan  nilai  CAR  tertinggi selama tahun pengamatan adalah Bank of India Indonesia tbk sebesar 0426% pada tahun 2017, sedang perusahaan dengan nilai terendah CAR selama tahun pengamatan  adalah  Bank  Jtrust  Bank  tbk  sebesar  0,140%  pada  tahun  2017. Untuk  rata-rata  nilai  CAR  dari  keseluruhan  perusahaan  selama  tahun pengsamatan  juga  mengalami  fluktuasi.  Rata-rata  pada  tahun  2016  sebesar 0,2054%, kemudian pada tahun 2017 mengalami peningkatan sebesar 0,2316% dan pada tahun 2018 mengalami penurunankembali sebesar 0,2189%.

## d. Uji Analisis Deskriptif
Menurut  Ghozali  (2013,19),  Statistik  deskriptif  memberikan  gambaran  atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai minimum, maksimum, mean , dan standar  deviasi.  Statistik  deskriptif  dimaksudkan  untuk  memberikan gambaran  mengenai  distribusi  dan  perilaku  data  sampel  tersebut.  Hasil analisisis deskriptif adalah sebagai berikut:

## Tabel 5. Uji Deskriptif Statistik
Statistics NPL NIM CAR N Valid 30 30 30 Missing 0 0 0 Mean .01997 .04187 .21863 Std. Deviation .010220 .014285 .070017 Minimum .007 .011 .140 Maximum .047 .076 .426 Sumber: Output SPSS 16.0, 2020
2. Uji Asumsi Klasik
a. Hasil Uji Normalitas
Persamaan regresi dikatakan baik jika mempunyai data variabel bebas dan data variabel terikat berdistribusi mendekati normal atau normal sama sekali". Uji normalitas  data  dilakukan  dengan  menggunakan Test  Normal  Kolmogorov
Smirnov, menurut  Singgih  Santosa  (2012)  dasar  pengambilan  keputusan dilakukan berdasarkan probabilitas ( Asymtotic Significanted ), yaitu
• Jika probabilitas > 0,05 maka distribusi dari model regresi adalah normal.
• Jika  probabilitas  ≤  0 ,05  maka  distribusi  dari  model  regresi  adalah  tidak normal.
Hasil uji normalitas dengan menggunakan uji kolmogrov-smirnov dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test NPL NIM CAR N 30 30 30 Normal Parameters a Mean .01997 .04187 .21863 Std. Deviation .010220 .014285 .070017 Most Extreme Differences Absolute .143 .128 .179 Positive .143 .128 .179 Negative -.102 -.120 -.131 Kolmogorov-Smirnov Z .784 .701 .983 Asymp. Sig. (2-tailed) .570 .710 .289
a. Test distribution is Normal.
Pada Tabel 6 diketahui bahwa hasil uji normalitas menyatakan nilai asymp. Sig. (2-tailed) sebesar variabel NPL sebesar 0,570 > 0,05. NIM sebesar 0,710 > 0,05., dan nilai Car sebesar 0,289 > 0,05. Berdasarkan hasil tersebut dapat dinyatakan data yang digunakan dalam penelitian ini telah berdistribusi normal, sehingga dapat disimpulkan bahwa residual distribusi secara normal dan model regresi yang digunakan layak dipakai karena memenuhi asumsi normalitas
b. Uji linearitas
Salah  satu  asumsi  yang  harus  dipenuhi  sebelum  melakukan  analisis  regresi adalah  uji  linearitas.  Uji  linearitas  bertujuan  untuk  menguji  data  yang dihubungkan, apakah berbentuk garis linear atau tidak. Uji linearitas bertujuan untuk memastikan hubungan antara variabel X dengan variabel Y bersifat linear, kuadratik  atau  dalam  derajat  lebih  tinggi.  Maksudnya  apakah  garis  X  dan  Y membentuk garis lurus atau tidak, jika tidak linear maka analisis regresi  tidak dapat dilanjutkan (Riduwan 2011). Hasil uji linieritas sperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Hasil Uji Linieritas (Sumber: hasil output SPPSS 16.0, 2020)
Dari  Gambar  1  dapat  disimpulkan  bahwasannya  titik-titik  mengikuti  garis linear yang berarti bahwa model regresi berdistribusi normal .

## e. Uji Heteroskedastisitas
Menurut  Wibowo  (2011)  uji  heteroskedastisitas,  digunakan  untuk  menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan  ke  pengamatan  lain.  Menurut  Imam  Ghozali  (2013)  Uji heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain, jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain berbeda maka  disebut  heteroskedastisitas.  Dasar  pengambilan  keputusan  untuk  uji heteroskedastisitas adalah:
1. Jika ada pola tertentu, seperti titik yang ada membentuk pola tertentu teratur (bergelombang,  melebur  kemudian  menyempit),  maka  mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Hasil pengujian heteroskedastisitas yang dilakukan dengan bantuan SPSS versi 16.0 disajikan dalam Gambar 2 berikut ini:

## Gambar 2. Hasil Uji Heteroskedastisitas (Sumber: hasil output SPPSS 16.0)
Dari  Gambar  2  terlihat bahwa  titik-titik  menyebar  secara  acak  serta  tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi ini tidak terjadi heteroskedastisitas.
f. Uji Autokorelasi
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  menguji  apakah  dalam  suatu  model  regresi linear  ada  korelasi  antara  kesalahan  pengguna  pada  periode  t  dengan kesalahan  pada  periode  t+1  atau  sebelumnya  Ghozali  (2011).  Model  regresi yang  baik  adalah  regresi  yang  bebas  dari  Autokorelasi.  Salah  satu  ukuran dalam  menentukan  ada  tidaknya  masalah  autokorelasi  dengan  uji  Durbin- Watson  (DW)  menurut  Danang  Sunyoto  (2013)  dengan  ketentuan  sebagai berikut:
1. Terjadi autokorelasi positif jika nilai DW dibawah -2 atau DW < -2
2. Tidak terjadi autokorelasi jika nilai DW berada diantara -2 dan +2 atau -2 < DW < +2
3. Terjadi autokorelasi negatif jika nilai DW di atas 2 atau DW > 2.
Hasil uji Autokorelasi dengan menggunakan uji Durbin Watson dapat dilihat pada Tabel 7 di bawah ini:

## Tabel 7. Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary b
Model R R Square Adjusted R Square Std.  Error  of  the Estimate Durbin-Watson 1 .388 a .150 .087 .066886 1.097 a. Predictors: (Constant), NIM, NPL b. Dependent Variable: CAR
Sumber: hasil output SPPSS 16.0
Berdasarkan  Tabel  7,  diketahui  angka  Durbin  Watson  (D-W)  untuk  model regresi  ini  adalah  1,097.  Angka  D-W  1,097  terletak  diantara  -2  dan  +2  yang berarti  tidak  terjadi  autokorelasi.  Dapat  disimpulkan  pada  model  regresi  ini tidak terdapat masalah autokorelasi.

## g. Uji Analisis Regresi Linear Berganda
Dalam  penelitian  ini  analisa  regresi  berganda  bertujuan  untuk  mengetahui seberapa  besar  pengaruh  variabel  NPL  dan  NIM  terhadap  CAR.  Dengan persamaan regresi sebagai berikut:
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + e Keterangan:
Y
= Variabel dependen yaitu CAR ( Capital Adequacy Ratio )
X 1 = Non Performing Loan (NPL) X 2 = Net Interest Margin (NIM)
a
= Konstanta b 1 b 2 dst = Koefisien-koefisien regresi
e = error
Tabel 8. Hasil Persamaan Regresi Linear Berganda
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant)  .165 .048 3.455 .002 NPL 2.658 1.223 .388 2.173 .039 NIM .009 .875 .002 .010 .992
a. Dependent Variable: CAR Sumber: hasil output SPPSS 16.0
Dari  Tabel  8  dapat  ditentukan  persamaan  regresinya  berdasarkan  kolom  B yang merupakan koefisien regresi tiap variabelnya, jadi persamaan regresinya adalah sebagai berikut: CAR= 0,165 + 2,658 NPL + 0,009 NIM.
a. Konstanta sebesar 0,165 dengan nilai positif menyatakan bahwa permodalan yang  diproyeksikan  oleh  CAR  akan  bernilai  0,165  jika  kredit  bermasalah diproyeksi oleh NPL dan bunga bersih diproyeksi oleh NIM bernilai nol.
b. Koefisen b 1: 2,658 koefisien variabel kredit bermasalah terhadap permodalan adalah bersifat positif dan signifikan .
c. Koefisien b 2 : 0,009 koefisien variabel terhadap Bunga bersih adalah bersifat positif dan tidak signifikan.

## 3. Pengujian Hipotesis
a. Uji T
Untuk  menguji  hipotesis  secara  parsial,  yaitu  untuk  melihat  pengaruh  dari masing-masing  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat.  Dasar  pengambilan keputusan untuk pengujian hipotesis adalah:
1. Jika signifikansi atau nilai probabilitas (p) <  (0,05) maka terdapat pengaruh yang berarti dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
2. Jika  signifikansi  atau  nilai  probabilitas  (p)  >   (0,05)  maka  tidak  terdapat pengaruh yang berarti dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
Tabel 9. Uji T Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant)  .165 .048 3.455 .002 NPL 2.658 1.223 .388 2.173 .039 NIM .009 .875 .002 .010 .992 a. Dependent Variable: CAR Sumber: hasil output SPPSS 16.0
Dari Tabel 9 dapat dilihat bahwa nilai Sig/Significance variabel:
1. Nilai Sig/Significance NPL  sebesar  0,039<0,05.  Artinya  terdapat berpengaruh  positif  dan  signifikan  antara  NPL  terhadap  CAR  pada perusahaan  perbankan  swasta  periode  2016-2018,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa hipotesis 1 diterima.
2. Nilai Sig/Significance variabel  NIM  sebesar  0,992>0,05.  Artinya  terdapat pengaruh  positif  tetapi  tidak  signifikan  antara  NIM  terhadap  CAR  pada perusahaan  perbankan  swasta  periode  2016-2018,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa hipotesis 2 ditolak.

## b. Uji F
Uji  F  dipakai  untuk  menguji  hipotesis  secara  serempak  dengan  tingkat keberartian tertentu seluruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Menurut Singgih  (2014),  dasar  pengambilan  keputusan  untuk  pengujian  hipotesis adalah:
1. Jika signifikansi atau nilai probabilitas (p) <α (0,05) maka terdapat pengaruh yang berarti dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
2. Jika  signifikansi  atau  nilai  probabilitas  (p)  >  (0,05)  maka  tidak  terdapat pengaruh yang berarti dari variabel bebas terhadap variabel terikat.
Tabel 10. Uji F ANOVA b Model Sum of Squares  Df Mean Square  F Sig. 1 Regression a.021 2 .011 2.389 .111 a Residual .121 27 .004 Total .142 29 a. Predictors: (Constant), NIM, NPL
b. Dependent Variable: CAR Sumber: hasil output SPPSS 16.0
Berdasarkan hasil Tabel 10 dapat dilihat bahwa hasil uji f menunjukkan nilai f hitung sebesar  2.389  dengan  tingkat  signifikansi  0,111  >  0,05.  Sehingga  dapat disimpulkan  tingkat  signifikansi  yang  lebih  besar  dari  0,05  menunjukkkan bahwa  variabel NPL dan NIM secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap CAR (permodalan), sehingga dapat disimpulkan bahwa hipotesis 3 ditolak.
c. Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien  determinasi  (R 2 )  dimaksudkan  untuk  mengetahui  tingkat  ketepatan yang  paling  baik  dalam  analisaregresi,  hal  ini  ditunjukkan  oleh  besarnya koefisien determinasi (R 2 ) antara 0 (nol) sampai dengan 1 (satu). Jika koefisien determinasi  nol  berarti  variabel  independen  sama  sekali  tidak  berpengaruh terhadap variabel dependen. Apabila koefisien determinasi semakin mendekati satu,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  variabel  independen  berpengaruh  terhadap variabel dependen.
Tabel 11. Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Model Summary b Model  R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .388 a .150 .087 .066886 1.097
a. Predictors: (Constant), NIM, NPL
b. Dependent Variable: CAR Sumber: hasil output SPPSS 16.0
Berdasarkan  Tabel  11  dapat  dilihat  nilai  koefisien  determinasi  (R2)  adalah sebesar  0,150  menunjukkan  bahwa  kemampuan  variabel  independen  yaitu NPL  dan  NIM  menjelaskan  variabel  dependen  yaitu  CAR  sebesar  15%. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  CAR  dipengaruhi  oleh  NPL  dan  NIM sebesar 15%, sedangkan sisanya 85% dipengaruhi oleh faktor- faktor lain yang belum mampu dijelaskan oleh variabel NPL, NIM dalam model penelitian ini sangat kecil pengaruhnya terhadap CAR.

## Pembahasan Hasil Penelitan
1. Pengaruh NPL ( Non Performing Loan ) terhadap CAR ( Capital Adequacy Ratio ) Berdasarkan hasil uji spss versi 16.0 menunjukkan bahwa variabel NPL berpengaruh terhadap car pada perusahaan perbankan swasta yang terdaftar di BEI periode 2016- 2018.  Di  mana  berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  thitung  sebesar  2,173  dengan tingkat signifikan 0,039<0,05 dan memilki nilai koefisien regresi sebesar 2,658 hal ini
menunjukkan bahwa NPL berpengaruh signifikan terhadap CAR pada perusahaan perbankan swasta yang terdaftar di BEI periode 2016-2018.
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Nazaf, F. L. (2014) Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa Non  Performing  Loan (NPL)  berpengaruh negative terhadap Capital Adequacy Ratio (CAR) pada Perusahaan Perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia 2008-2012.
Pengaruh NIM ( Net Interest Margin ) terhadap CAR ( Capital Adequacy Ratio ) Berdasarkan  hasil  uji  spss  versi  16.0  menunjukkan  bahwa  variabel  NIM  tidak terdapat  berpengaruh  terhadap  car  pada  perusahaan  perbankan  swasta  yang terdaftar  di  BEI  periode  2016-2018.  Dimana  berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai thitung  sebesar  0.010  dengan  tingkat  signifikan  0,992>0,05  dan  memilki  nilai koefisien  regresi  sebesar  0,009  hal  ini  menunjukkan  bahwa  NIM  berpengaruh signifikan terhadap CAR pada perusahaan perbankan swasta yang terdaftar di BEI periode 2016-2018.
Pengaruh  NPL  ( Non  Performing  Loan )  dan  NIM  ( Net  Interest  Margin )  terhadap CAR ( Capital Adequacy Ratio )
Berdasarkan  hasil  uji  spss  versi  16.0  menunjukkan  bahwa  variabel  NPL  dan  NIM tidak terdapat berpengaruh terhadap car pada perusahaan perbankan swasta yang terdaftar  di  BEI  periode  2016-2018.  Di  mana  berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai fhitung sebesar 2,389 dengan tingkat signifikan 0,111 sehingga dapat disimpulkan tingkat signifikan yang lebih besar dari 0,05 menunjukkan bahwa variabel NPL dan NIM secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap CAR pada perusahaan perbankan swasta yang terdaftar di BEI periode 2016-2018.

## SIMPULAN DAN SARAN Simpulan
1. Terdapat pengaruh yang positif dan signifikan variabel NPL terhadap Kecukupan Modal dengan koefisien regresi 2,658 dan signifikan 0,039 (>0,05), oleh karena itu hipotesis pertama (H1) diterima.
2. Terdapat  pengaruh  yang  positif  tapi  tidak  signifikan  variabel  profitabilitas terhadap tax avoidance dengan koefisien regresi 0,009 dan signifikan 0,992 (>0,05), oleh karena itu hipotesis kedua (H2) ditolak.
3. Terdapat pengaruh positif tapi tidak signifikan leverage dan profitabilitas secara simultan  terhadap  tax  avoidance  dengan  nilai  F-hitung  sebesar  2,389  dan  nilai signifikan 0,111> (0,05), oleh karena itu hipotesis ketiga ditolak. Hasil penelitian menemukan bahwa hasil analisa dengan regresi berganda yaitu CAR = 0,165 + 2,658 NPL – 0,009 NIM + e.
4. Koefisien determinasi (R2) adalah sebesar 0,150 atau 15%. Hal ini menunjukkan bahwa  kontribusi semua variabel  independen yang diteliti  dalam penelitian ini adalah 15% sisanya 85% lagi dipengaruhi oleh variabel yang tidak diteliti pada penelitian ini.

## Saran
1. Penelitian ini hanya dilakukan pada perusahaan perbankan swasta go public di Indonesia dengan pengamatan selama 3 (tiga) tahun. Peneliti selanjutnya dapat melakukan  penelitian  pada  perusahaan  lain  yang  terdaftar  di  BEI  dan  tahun
pengamatannya lebih lama lagi dari penelitian ini, agar memperoleh hasil yang lebih baik dan meningkatkan daya uji empiris.
2.  Penelitian  selanjutnya  dapat  mempertimbangkan  faktor-faktor  lain  yang mempengaruhi kecukupan modal seperti ukuran perusahaan, profitabilitas, LDR dan lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Ayusta  Riana  Dewi,  2018. Pengaruh  Size,  Likuiditas,  Risiko  Kredit  dan  Rentabilitas Terhadap  Rasio  Kecukupan  Modal .  Fakultas  Ekonomi  Dan  Bisnis  Universitas Udayana (Unud), Bali, Indonesia. Jurnal Manajemen Unud, Vol. 7, No. 7, 2018: 3502-3531.ISSN: 2303-8912
Bank  Indonesia.  1992.  Undang-undang  Nomor  7  Tahun  1992  tentang  Perbankan (Sebagaimana  telah  diubah  dengan  Undang-undang  Nomor  10  tahun  1998). http://www.bi.go.id/id/tentang-bi/uu-bi//documen/uu_bi/1099. PDF
Bank  Indonesia.  1998.  Undang-undang  dasar  Nomor  10  tahun  1998  tentang perbankan, (direktur direktorat Hukum Bank Indonesia, 65) https//:doi.org/10.1007/s/3398-014-0173-7.2
Danang,  Sunyoto.  2013.  Metodiologi  Penelitan  Akuntansi.  Bandung  :  PT.  Refika Aditama
Darmawi, Herman. 2011. Manajemen Perbankan . Jakarta : Bumi Aksara.
F. Agatya Sukma. 2017. Pengaruh RETURN On Asset (ROA), Return On Equity(ROE), Net Interest Margin(NIM) dan Loan To Deposit Ratio terhadap CAR pada perusahaan perbankan  yang  terdaftar  di  bursa  efek  indonesia  tahun  2014-2015 .  Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas Nusantara PGRI Kediri Simki-Economi Vol. 01 No.11 Tahun 2017 ISSN: BBBB-BBBBB
Ikatan Bankir Indonesia. 2013. Memahami Bisnis Bank : Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama
Ismail 2010. Manajemen Perbankan , Jakarta : Kencana Prenada Media Group
Kasmir 2010. Pengantar Manajemen Keuangan, Edisi 1, Jakarta : Kencana Prenada Media Group
Kasmir. 2014. Analisis Laporan Keuangan , Edisi Pertama, Cetakan Ketujuh. Jakarta Kasmir. 2015. Analisis Laporan Keuangan . Yogyakarta: Rajawali Pers
Pandia, Fianto. 2012. Manajemen Dana dan Kesehatan Ban k. Jakarta : Penerbit  Rineka Cipta.
Rivai, V, dkk. 2013. Manajemen Perbankan dari Teori ke Praktik . Jakarta:Rajawali Pers.
Rivai Veithzal dan Ismail. Rifki. 2013. Islamic Riskmanagement For Islamic Bank . Jakarta : PT. Gramedia Pustaka Utama.
Sugiyono,  (2010).  Metode  Penelitian  Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif  dan  RND. Bandung: Alfabeta.
Taswan. 2010. Manajemen Perbankan, Konsep, Teknik, dan Aplikasi, Edisi Kedua. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Tristingtyas,  Vita  dan  Osmad  Mutaheer.  2013.  Analisis  Faktor-faktor  yang mempengaruhi  kinerja  keuangan  pada  Bank  Umum  Syariah  di  Indonesia Jurnal Akuntansi Indonesia. Vol. 3 No. 2 Juli 2013.
Wibowo, 2011. Manajemen kinerja. Jakarta : Raja Grafindo Persada
WWW.idx.co.id