## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 29-39

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
Pengaruh CAR, LDR, NPL, NIM, BOPO dan Size Perusahaan Terhadap Profitability di Sektor Perbankan Yang Terdaftar di Bei Pada Tahun 2014–2016

## Iman Indrafana Kusumo Hasbullah
Universitas Harapan Medan, Medan, Indonesia Email: indrafana@gmail.com
Abstrak −Melalui Penelitian ini penulis bermaksud melakukan analisa berpengaruh/tidaknya CAR ( Capital Adequacy Ratio), LDR ( Loan to Deposit Ratio), NPL (Non Performing Loan),  NIM (Net Interest Margin), BOPO (Biaya Operasional dan Pendapatan Operasional), dan Size Perusahaan terhadap Profitability di Sektor Perbankan (ROA). Pada p e n el i t i an  i n i   m e n g g u n ak a n   asosiatif kausal. Objek dalam penelitian ini mengambil Populasi yaitu berupa bank umum yang listing di BEI pada tahun 2014-2016. Penelitian ini menggunakan Sampel sebanyak 27 (dua puluh tujuh) perusahaan perbankan serta teknik pengambilan sampelnya menggunakan metode purposive sampling.  Hasil penelitian  ini  menjelaskan  bahwa variabel  CAR,  LDR,  NPL  dan  size  perusahaan  secara  masing-masing tidak  memiliki pengaruh  yang signifikan dengan ROA, sementara variabel BOPO dan NIM secara masing-masing sangat berpengaruh signifikansi dengan ROA.
Kata Kunci: CAR, LDR, NPL, NIM, BOPO, Size Perusahaan dan ROA
Abstract −Through this research the authors intend to analyze the effect of whether or not CAR (Capital Adequacy Ratio), LDR (Loan to Deposit Ratio), NPL (Non Performing Loans), NIM (Net Interest Margin), BOPO (Operational Costs and Operating Income), and Size The Company  towards  Profitability  in  the  Banking  Sector  (ROA).  In  this  study  using  causal  associative.  The  object  in  this  study  takes  a population in the form of a commercial bank listing on the Indonesia Stock Exchange in 2014-2016. This study uses a sample of 27 (twenty seven) banking companies and the sampling technique uses purposive sampling method. The results of this study explain that the CAR, LDR,  NPL  and  company  size  variables  respectively  do  not  have  a  significant  effect  on  ROA,  while  the  BOPO  and  NIM  variables respectively have a significant influence on ROA.
Keywords: CAR, LDR, NPL, NIM, BOPO, Firm Size and ROA

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan telaah pendahuluan maka perlu dilakukan penelitian lebih lanjut mengenai faktor–faktor yang mempengaruhi profitabilitas  karena  dalam  penelitian  ini  di  prediksi  CAR,  LDR,  BOPO,  NIM,  NPL  dan  ukuran  perusahaan  berpengaruh terhadap profitabilitas khususnya di bidang perbankan yang listing di BEI pada periode 2014 – 2016.  Adapun yang menjadi rumusan masalah dalam penelitian ini, yaitu:
1. Apakah CAR berpengaruh atas ROA di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI?
2. Apakah LDR berpengaruh atas ROA di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI?
3. Apakah BOPO berpengaruh atas ROA di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI?
4. Apakah NIM berpengaruh atas ROA di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI?
5. Apakah NPL berpengaruh atas ROA di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI?
6. Apakah ukuran perusahaan berpengaruh atas ROA di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI? Adapun Tujuan Penelitian
1. Untuk mengetahui pengaruh CAR atas profitabilitas di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI.
2. Untuk mengetahui pengaruh LDR atas profitabilitas di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI.
3. Untuk mengetahui pengaruh BOPO atas profitabilitas di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI.
4. Untuk mengetahui pengaruh NIM atas profitabilitas di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI.
5. Untuk mengetahui pengaruh NPL atas profitabilitas di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI.
6. Untuk mengetahui pengaruh size perusahaan atas profitabilitas di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  termasuk  penelitian  asosiatif  kausal  (sebab-akibat)  dengan  pendekatan  kuantitatif.  Dengan  menggunakan metode peneilitian ini akan diperoleh dan dapat diketahui jalinan yang signifikansi antara masing-masing variabel yang diteliti tersebut.  Lokasi  penelitian  yang  diambil  pada  penelitian  ini  yaitu  BEI  atau  Bursa  Efek  Indonesia  dengan  situsnya  yaitu: www.idx.co.id.  Waktu  penelitian  ini  adalah  periode  2014-2016  untuk  seluruh  perusahaan Perbankan yang  listing  di  BEI. Peneliti  berusaha  mencoba  menganalisis  laporan  keuangan  perusahaan  yang  memang  sudah  dipublikasi  pada  website: www.idx.co.id. Jumlah populasi adalah sebanyak 42 perusahaan yang mana tidak keseluruhan populasi ini diangkat ke dalam objek penelitian, sehingga nantinya akan dilakukan pengambilan sampel yang lebih spesifik.
Metode penentuan sampel yang akan diterapkan pada penelitian ini yaitu dengan menggunakan purposive sampling yaitu  metode  pengambilan  sampel  yang  ditetapkan  atau  ditentukan  dengan  menggunakan  kriteria  –  kriteria  tertentu  oleh

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 26-28

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
peneliti dan terseleksilah sampel perusahaan perbankan sebanyak 27 perusahaan dari populasi sebanyak 42 perusahaan yang listing dalam BEI atau sebanyak 81 sampel untuk tahun penelitian 2014 – 2016.
Tabel 1. Kriteria Sampel
1. Perusahaan perbankan yang listing di BEI
2. Perusahaan perbankan yang selalu mendapatkan laba positif selama periode tahun 2014 – 2016
Teknik pengambilan data menggunakan metode dokumentasi. Adapun Kerangka Konseptual dapat dilihat pada gambar berikut:

## H1
H2
H3 H4 H5

## H6
Gambar 1. Kerangka Konseptual Sumber: data diolah, 2018

## 2.2 Hipotesis Penelitian
H1   : CAR berpengaruh atas profitabilitas di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI. H2 : LDR berpengaruh atas profitabilitas di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI. H3 : NPL berpengaruh atas profitabilitas di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI. H4 : NIM berpengaruh atas profitabilitas di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI. H5 : BOPO berpengaruh atas profitabilitas di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI. H6 : Size perusahaan berpengaruh atas profitabilitas di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI.

## 2.3 Teknis Analisis Data Penelitian

## 2.1.1 Analisis Regresi Berganda
Metode Regresi linier berganda merupakan bentuk model linier regresi dimana variabel terikatnya berupa fungsi linier atas beberapa variabel  bebas. Regresi  linier berganda cukup  bermanfaat  guna  meneliti  adakah  pengaruh  dari  beberapa variabel yang  berhubungan  dengan  variabel  yang  sedang  diuji.  Teknik  analisis  ini  sangat  dibutuhkan  dalam  berbagai  pengambilan keputusan baik dalam perumusan kebijakan manajemen maupun dalam telaah ilmiah.  Koneksi dalam fungsi antara variabel dependent yang satu dengan variabel independent yang lebih dari satu bisa dengan menggunakan cara analisa regresi linier berganda, yaitu berupa kinerja profitability yang merupakan variabel terikat sementara CAR, LDR, NPL, NIM, BOPO, dan Size Perusahaan sebagai variabel independent. Persamaan regresi yang dibuat yaitu:
Y = 𝑏 0 + 𝑏 1 𝑥 1 + 𝑏 2 𝑥 2 + 𝑏 3 𝑥 3 + 𝑏 4 𝑥 4 + 𝑏 5 𝑥 5 + 𝑏 6 𝑥 6 + e (1)
Keterangan:
Y = Profitabilitas
𝑏 0 = Konstanta 𝑏 1 - 𝑏 6 = Koefisien regresi variabel independent

## CAR
( 𝑋 1 ) ROA (Y) LDR ( 𝑋 2 ) NPL ( 𝑋 3 ) NIM ( 𝑋 4 ) BOPO ( 𝑋 5 ) SIZE ( 𝑋 6 )

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 26-28

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
𝑥 1 = Capital Adequacy Ratio
𝑥 2 = Loan to Deposit Ratio 𝑥 3 = Non Performing Loan 𝑥 4 = Net Interest Margin 𝑥 5 = Biaya Operasional per Pendapatan Operasional 𝑥 6 = Ukuran Perusahaan e = error

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Statistik Deskriptif
Tabel 2. Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation ROA 81 0,15% 4,00% 1,6199% 1,01027% CAR 81 13,60% 48,38% 20,1330% 5,14504% LDR 81 53,00% 110,45% 84,9498% 12,26401% BOPO 81 56,04% 98,52% 85,4156% 9,46003% NIM 81 1,53% 12,00% 5,3447% 1,96127% NPL 81 0,00% 4,77% 2,3546% 1,22829% Size 81 6,290443323941 7360 13,02481191566 31430 8,4908797372 52210 1,60868645078 3125 Valid N (listwis) 81
Sumber: data diolah, 2018
1. ROA ( Return on Assets)
Variabel ROA menunjukkan nilai minimum sebesar 0,15% dan nilai maksimum sebesar 4,00%. Nilai rata – rata 1,6199% dan standar deviasi sebesar 1,01027%. Nilai rata – rata lebih besar dari standar deviasi, yaitu 1,6199% > 1,01027%. Hal ini menunjukkan penyebaran data yang baik.
2. CAR ( Capital Adequacy Ratio)
Variabel CAR menunjukkan nilai minimum sebesar 13,60% dan nilai maksimum 48,38%. Nilai rata – rata 20,1330% dan standar deviasi sebesar 5,14504%. Nilai rata –  rata  lebih  besar  dari  standar  deviasi,  yaitu 20,1330%  > 5,14504%. Hal ini menunjukkan penyebaran data yang baik.
3. LDR ( Loan to Deposit Ratio)
Variabel LDR menunjukkan nilai minimum sebesar 53,00% dan nilai maksimum 110,45%. Nilai rata  – rata 84,9498% dan  standar  deviasi  sebesar  12,26401%.  Nilai  rata  –  rata  lebih  besar  dari  standar  deviasi,  yaitu 84,9498%  > 12,26401%. Hal ini menunjukkan penyebaran data yang baik.
4. BOPO (Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional)
Variabel BOPO menunjukkan nilai minimum sebesar 56,04% dan nilai maksimum 98,52%. Nilai rata – rata 85,4156% dan  standar  deviasi  sebesar  9,46003%.  Nilai  rata  –  rata  lebih  besar  dari  standar  deviasi,  yaitu 85,4156%  > 9,46003%. Hal ini menunjukkan penyebaran data yang baik.
5. NIM ( Net Interest Margin)
Variabel NIM menunjukkan nilai minimum sebesar 1,53% dan nilai maksimum 12,00%. Nilai rata – rata 5,3447% dan standar deviasi sebesar 1,96127%. Nilai rata –  rata  lebih  besar  dari  standar  deviasi,  yaitu 5,3447%  > 1,96127%. Hal ini menunjukkan penyebaran data yang baik.
6. NPL ( Non Performing Loan)
Variabel  NPL  menunjukkan  nilai  minimum  sebesar  0,00%  dan  nilai  maksimum  4,77%.  Nilai  rata  –  rata  2,3546%  dan standar deviasi sebesar 1,22829%. Nilai rata –  rata  lebih  besar  dari  standar  deviasi,  yaitu 2,3546%  > 1,22829%. Hal ini menunjukkan penyebaran data yang baik.
7. SIZE (Size Perusahaan)
Variabel SIZE menunjukkan nilai minimum sebesar 6,290443324% dan nilai maksimum 13,02481192%. Nilai rata – rata 8,490879737%  dan  standar  deviasi  sebesar  1,608686451%.  Nilai  rata  –  rata  lebih  besar  dari  standar  deviasi,  yaitu 8,490879737% > 1,608686451%. Hal ini menunjukkan penyebaran data yang baik.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 26-28

## ISSN 2722-7987 (Media Online)

## 3.2 Pengujian Asumsi Klasik

## 3.2.1 Uji Normalitas
Dalam  uji  normalitas  dijalankan  dengan  menilai  2- tailed yang significant dengan  mengukur  tingkat  signifikan  5%.  Data dinyatakan  terdistribusi  normal  jika Asymp.  Sig bernilai  diatas 0,05 ( Asymp.Sig > 0,05). Data  dikatakan  tidak berditribusi normal  apabila Asymp.Sig bernilaie  dibawah  0,05  ( Asymp.Sig >  0,05).  Berikut  hasil  pengujian  dengan  uji Kolmogorov  – Smirnov ( K-S) test :
Tabel 3. Uji Normalitas - Kolmogorov – Smirnov Unstandardiz ed Residual N 81 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation ,24125834 Most Extreme Differences Absolute ,114 Positive ,070 Negative -,114 Test Statistic ,114 Asymp. Sig. (2-tailed) ,011 c Monte Carlo Sig. (2-tailed) Sig. ,231 d 99% Confidence Interval Lower Bound ,220 Upper Bound ,242 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. Based on 10000 sampled tables with starting seed 2000000.
Sumber: data diolah, 2018
Berdasarkan tabel, dapat dilihat nilai signifikansi sebesar 0,231 dengan nilai diatas 0,05 maka disimpulkan bahwa data tersebut sudah berdistribusi dengan normal. Berikut ini merupakan pengujian hasil normalitas data dalam bentuk grafik histogram dan normal probability plot :
Gambar 2. Uji Normalitas – Grafik Histogram Sumber: data diolah, 2018
Berdasarkan gambar disimpulkan bahwa data telah berdistribusi secara normal. Hal tersebut terlihat pada data yang mengikuti garis diagonal.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 26-28

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
Gambar 3. Uji Normalitas – P-Plot Sumber: data diolah, 2018
Berdasarkan gambar disimpulkan bahwa kurva telah berdistribusi secara normal. Hal ini dapat dilihat pada kurva normal P- Plot terlihat titik – titik menyebar mendekati garis diagonal.

## 3.2.2 Uji Multikolinearitas
Guna mengecek ada atau tidak multikolinearitas bisa dilihat dengan melakukan nilai Tolerance dan VIF ( Variance Inflation Factor) . Nilai Toleransi: 1. Apabila nilai Tolerance lebih besar daripada 0,10 maka tidak terdapat gejala multikolinearitas antara variabel bebas pada model regresi.
2. Apabila nilai Tolerance lebih kecil daripada 0,10 maka terdapat gejala multikolinearitas antara variabel bebas pada model regresi.
Nilai VIF ( Variance Inflation Factor) :
1. Apabila nilai VIF lebih kecil daripada 10 maka tidak terdapat gejala multikolinearitas antara variabel bebas pada model regresi.
2. Apabila nilai VIF lebih besar daripada 10 maka terdapat gejala  multikolinearitas antara variabel bebas pada model regresi.
Tabel 4. Uji Multikolinearitas
Model Unstandardized Coefficients
Standardiz ed
Coefficien ts t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleranc e VIF 1 (Constant) 8,170 ,473 17,284 ,000 CAR -,004 ,006 -,021 -,665 ,508 ,805 1,243 LDR -,003 ,003 -,042 -1,277 ,206 ,727 1,376 BOPO -,085 ,003 -,798 -24,991 ,000 ,757 1,321 NIM ,163 ,016 ,317 10,059 ,000 ,777 1,287 NPL -,027 ,025 -,032 -1,082 ,283 ,863 1,158 SIZE ,034 ,019 ,054 1,764 ,082 ,823 1,215
a. Dependent Variable: ROA, Sumber : data diolah, 2018
Dari tabel  di atas, diperoleh nilai VIF dari masing – masing variabel independen. Nilai VIF dari variabel CAR sebesar 1,243, variabel  LDR sebesar 1,376, variabel BOPO sebesar 1,321, variabel  NIM sebesar 1,287, variabel NPL sebesar 1,158, dan untuk variabel Size (Ukuran Perusahaan) sebesar 1,215. Maka disimpulkan tidak ada multikolinearitas karena setiap variabel independen memiliki nilai VIF < 10.

## 3.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Guna mengecek ada atau tidak heteroskedastisitas bisa dengan cara melihat bentuk tertentu dalam grafik scatterplot, dengan analisis sebagai berikut : 1. Jika pola tertentu seperti titik – titik tersebut menyerupai pola tertentu dan teratur maka telah terjadi heteroskedastisitas.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 26-28

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
2. Jika tidak ada pola tertentu yang jelas dengan titik – titik menyebar diatas dan atau dibawah angka 0 di sumbu Y maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Gambar 5. Uji Heteroskedastisitas – Grafik Scatterplot Sumber: data diolah, 2018
Gambar di atas memperlihatkan pola titik – titik menyebar dengan acak atau tidak teratur dan tidak membentuk pola garis. Maka dapat disimpulkan  bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas.

## 3.2.4 Uji Autokorelasi
Dengan menggunakan metode Durbin – Watson dapat dijalankan melalui program SPSS, bahwa secara umum bisa dijadikan patokan yaitu :
1. Jika angka D–W  di bawah -2 berarti autokorelasi positif (DW< -2)
2. Jika angka D–W  diatas +2 berarti autokorelasi negative (DW> +2)
3. Jika angka D – W berada di antara -2 sampai dengan +2 atau  -2  ≤  DW ≤ +2, berate tidak ada autokorelasi
Tabel 4. Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,971 a ,943 ,938 0,25085% 1,500
a. Predictors: (Constant), SIZE, CAR, NPL, NIM, BOPO, LDR
b. Dependent Variable: ROA
Sumber: data dioalah, 2018
Berdasarkan tabel di atas, diperoleh nilai D-W sebesar 1,500. Sesuai dengan teori diatas yang menyebutkan bahwa “jika angka D-W antara -2 sampai dengan +2 berarti tidak ada autokorelasi”. Berdasarkan hasil yang ada maka asumsi tidak terjadinya autokorelasi terpenuhi karena nilai D-W berada di antara -2 sampai dengan +2 atau -2  ≤  1,500 ≤ +2.

## 3.3 Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi berganda digunakan terutama untuk prakiraan, yang mana dengan model tersebut terdapat sebuah variabel terikat dan variabel bebas. Berdasarkan teknik mengolah data dengan menggunakan program SPSS dapat dihasilkan keluaran data sebagai berikut:
Tabel 6. Uji Analisis Regresi Linier Berganda Model
Unstandardized Coefficients
Standardiz ed Coefficien ts
t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 8,170 ,473 17,284 ,000 CAR -,004 ,006 -,021 -,665 ,508 LDR -,003 ,003 -,042 -1,277 ,206 BOPO -,085 ,003 -,798 -24,991 ,000 NIM ,163 ,016 ,317 10,059 ,000

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 26-28

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
NPL -,027 ,025 -,032 -1,082 ,283 SIZE ,034 ,019 ,054 1,764 ,082
a. Dependent Variable: ROA,
Sumber : data diolah, 2018
Sesuai dengan data tabel, maka dapat dibentuk persamaan regresi linier berganda adalah sebagai berikut :
ROA = 8,170 – 0,004 𝑋 1 – 0,003 𝑋 2 – 0,085 𝑋 3 + 0,163 𝑋 4 – 0,027 𝑋 5 + 0,034 𝑋 6 + e
Dari hasil persamaan regresi linier berganda dapat diketahui bahwa:
1. Koefisien regresi variabel CAR sebesar -0,004 menyatakan bahwa apabila variabel CAR meningkat sebesar 1 satuan maka ROA akan menurun sebesar 0,004.
2. Koefisien  regresi  variabel  LDR  sebesar  -0,003  meyatakan  bahwa  apabila  variabel  LDR  ditingkatkan  sebesar  1  satuan maka ROA akan menurun sebesar 0,003.
3. Koefisien regresi variabel BOPO sebesar -0,085 meyatakan bahwa apabila variabel BOPO ditingkatkan sebesar 1 satuan maka ROA akan menurun sebesar 0,085.
4. Koefisien regresi variabel NIM sebesar 0,163 meyatakan bahwa apabila variabel NIM ditingkatkan sebesar 1 satuan maka ROA akan meningkat sebesar 0,163.
5. Koefisien regresi variabel NPL sebesar -0,027 meyatakan bahwa apabila variabel NPL ditingkatkan sebesar 1 satuan maka ROA akan menurun sebesar 0,027.
6. Koefisien regresi variabel SIZE sebesar 0,034 meyatakan bahwa apabila variabel SIZE ditingkatkan sebesar 1 satuan maka ROA akan meningkat sebesar 0,034.

## 3.4 Uji F (Uji Goodness of Fit suatu Model)
Uji F disebut juga Uji Goodness of Fit Model dilakukan untuk melihat apakah model yang dipakai dalam penelitian ini sudah tepat. Uji F juga dilakukan untuk melihat apakah variabel CAR, LDR,  NPL, NIM, BOPO, dan Ukuran Perusahaan (SIZE) secara bersama – sama mempunyai pengaruh terhadap variabel Profitabilitas di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI tahun 2014 – 2016. Berikut ini disajikan hasil Uji F sebagai berikut :
Tabel 7. Uji F / Goodness of Fit
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 76,996 6 12,833 203,935 ,000 b Residual 4,656 74 ,063 Total 81,652 80 a. Dependent Variable: ROA
b. Predictors: (Constant), x6, CAR, NPL, NIM, BOPO, LDR Sumber: data diolah, 2018
Berdasarkan tabel di atas diperoleh nilai signifikan sebesar 0,000 < 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model yang digunakan sudah tepat  dan variabel  CAR, LDR, BOPO, NIM, NPL, dan Ukuran Perusahaan secara bersama  – sama berdampak  positif serta  signifikan  atas  Profitability di perusahaan perbankan yang  listing dalam  BEI  tahun  2014  – 2016. Maka dapat dinyatakan bahwa hipotesis penelitian (Ha) di terima dan Ho ditolak.

## 3.5 Adjusted R Square (Koefisien Determinasi)
Adjusted  R  Square (Koefisien  determinasi)  digunakan  untuk  mengetahui  sejauh  mana  tingkat  kemampuan  model  dalam menjelaskan  variasi  variabel  terikat.  Nilai  koefisien  determinasi  yaitu  diantara  nol  dengan  satu.  Apabila  nilai  semakin mendekati  satu  maka  relasi  tersebut  semakin  erat  dan  sebaliknya,  jika  nilai  makin  mendekati  ke  0 (nol)  maka  relasi  yang terjadi makin melemah. Berikut ini hasil uji koefisien determinasi untuk penelitian ini yaitu adalah :
Tabel 8. Adjusted R Square (Uji Koefisien Determinasi)
Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,971 a ,943 ,938 0,25085% 1,500
a. Predictors: (Constant), x6, CAR, NPL, NIM, BOPO, LDR

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 26-28

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
c. Dependent Variable: ROA
Sumber: data diolah, 2018
Sesuai dengan tabel di atas menunjukkan besarnya nilai Adjusted R Square adalah 0,938. Hal ini menunjukkan bahwa 93,8% variasi  ROA  untuk  perusahaan  perbankan  bisa  diterangkan  oleh  variasi  dari  CAR,  LDR,  NPL,  NIM,  BOPO,  dan  Ukuran Perusahaan. Sisanya sebesar 6,2% dijelaskan oleh variabel – variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.

## 3.6 Uji Signifikansi Pengaruh Parsial (Uji t)
Uji  t  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  pengaruh  secara  parsial  (individu)  dari  variabel  –  variabel  independen (CAR, LDR, NPL, NIM, BOPO, dan Ukuran Perusahaan) terhadap variabel dependen (ROA). Pengujian ini dilakukan pada tingkat keyakinan 95% dengan ketentuan sebagai berikut : 1. Apabila tingkat signifikan lebih besar daripada 5% maka dapat disimpulkan bahwa Ho di terima dan Ha ditolak
2. Apabila tingkat signifikan lebih kecil daripada 5% maka dapat disimpulkan bahwa Ho di terima dan Ha ditolak.
Tabel 9. Uji Signifikansi Pengaruh Parsial (Uji t)
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients
Standardiz ed
Coefficien ts t Sig. Collinearity
Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 8,170 ,473 17,284 ,000 CAR -,004 ,006 -,021 -,665 ,508 ,805 1,243 LDR -,003 ,003 -,042  -1,277 ,206 ,727 1,376 BOPO -,085 ,003 -,798 - 24,991 ,000 ,757 1,321 NIM ,163 ,016 ,317  10,059 ,000 ,777 1,287 NPL -,027 ,025 -,032  -1,082 ,283 ,863 1,158 SIZE ,034 ,019 ,054 1,764 ,082 ,823 1,215 a. Dependent Variable: ROA,
Sumber: data diolah, 2018
1. Variabel CAR ( Capital Adequacy Ratio)
Dari  tabel  gambar terlihat  nilai signifikansi CAR adalah sebesar 0,508. Hal  ini menunjukkan nilai signifikan 0,508  ini lebih  besar  daripada  nilai  α  sebesar  0,05 (0,508    0,05).  Dari  hasil  itu  dibuat  kesimpulan  bahwa  variabel  CAR  secara masing-masing tidak berpengaruh signifikansi atas ROA. Maka dengan itu H 0 ditolak. 2. Variabel LDR ( Loan to Deposit Ratio)
Dari tabel gambar terlihat nilai signifikansi LDR adalah sebesar 0,206. Hal ini menunjukkan nilai signifikan 0,206 lebih besar daripada nilai α sebesar 0,05 (0,206  0,05). Dari hasil itu dibuat kesimpulan bahwa variabel LDR secara masing- masing tidak berpengaruh signifikansi atas ROA. Maka dengan itu H 0 ditolak.
3. Variabel BOPO (Biaya Operasional per Pendapatan Operasional)
Dari tabel gambar terlihat nilai signifikansi BOPO adalah sebesar 0,000. Hal ini menunjukkan nilai signifikan 0,000 lebih kecil daripada nilai α sebesar 0,05 (0,000  0,05). Dari hasil itu dibuat kesimpulan bahwa variabel BOPO secara masing- masing berpengaruh signifikansi atas ROA. Maka dengan itu H 0 diterima. 4. Variabel NIM ( Net Interest Margin)
Dari tabel gambar terlihat nilai signifikansi NIM adalah sebesar 0,000. Hal ini menunjukkan nilai signifikan 0,000 lebih kecil daripada nilai α sebesar 0,05 (0,000  0,05). Dari hasil itu dibuat kesimpulan bahwa variabel NIM secara masing- masing berpengaruh signifikansi atas ROA. Maka dengan itu H 0 diterima. 5. Variabel NPL ( Non Performing Loan)
Dari tabel gambar terlihat nilai signifikansi NPL adalah sebesar 0,283. Hal ini menunjukkan nilai signifikan 0,283 lebih besar daripada nilai α sebesar 0,05 (0,283  0,05). Dari hasil itu dibuat kesimpulan bahwa variabel NPL secara masing- masing tidak berpengaruh signifikansi atas ROA. Maka dengan itu H 0 ditolak. 6. Variabel SIZE (Ukuran Perusahaan)

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 26-28

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
Dari tabel gambar terlihat nilai signifikansi SIZE  adalah sebesar 0,082. Hal ini menunjukkan nilai signifikan 0,082  lebih besar daripada nilai α sebesar 0,05 (0,082  0,05). Dari hasil itu dibuat kesimpulan bahwa variabel SIZE secara masing- masing tidak berpengaruh signifikansi atas ROA. Maka dengan itu H 0 ditolak.

## 4. KESIMPULAN
Riset ini dijalankan guna mengetahui apakah CAR, LDR, NPL, NIM, BOPO, dan Ukuran Perusahaan berpengaruh atas ROA di perusahaan perbankan yang listing dalam BEI di tahun 2014 – 2016. Penelitian ini menggunakan populasi sebanyak 42 perusahaan dan sampel yang diperoleh sebanyak 27 perusahaan, dengan total sampel selama 3 tahun berturut – turut sebanyak 81 sampel. Berdasarakan hasil riset bisa diambil kesimpulan sebagai berikut:
Hasil pengujian secara parsial membuktikan bahwa :
1. Variabel CAR tak berpengaruh signifikan atas ROA sehingga hipotesis ditolak.
2. Variabel LDR tak berpengaruh signifikan atas ROA sehingga hipotesis ditolak.
3. Variabel BOPO berpengaruh signifikan atas ROA sehingga hipotesis diterima.
4. Variabel NIM berpengaruh signifikan atas ROA sehingga hipotesis diterima.
5. Variabel NPL tak berpengaruh signifikan atas ROA sehingga hipotesis ditolak.
6. Variabel Ukuran Perusahaan tak berpengaruh signifikan atas ROA sehingga hipotesis ditolak.
Adapun saran yang dapat diberikan, yaitu:
1. Bagi Pihak Bank
Bagi pihak perbankan diharapkan penelitian ini mampu memberikan kontribusi untuk bahan perbaikan kedepannya guna menilai  keenam  variabel  independen  yaitu  CAR,  LDR,  NPL,  NIM,  BOPO,  dan  Ukuran  Perusahaan  yang  dapat mempengaruhi ROA.
2. Bagi pihak peneliti selanjutnya
Disarankan untuk  menambahkan atau mengganti variabel  independen yang terkait  dalam penelitian ini dan diharapkan memperpanjang waktu penelitian sehingga akan didapat output yang mendekati realnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Abiwodo, U.,  Swasto, B. (2004). Pengaruh modal, kualitas aktiva produktif, dan likuiditas terhadap rasio laba bersih industri perbankan yang go public di Indonesia. Jurnal Aplikasi Manajemen, 2 (2), 181-214.
Achmad, d. K. (2003). Analisis Rasio-Rasio Keuangan sebagai Indikator dalam Memprediksi Potensi Kondisi Bermasalah Perbankan di Indonesia. In Media Ekonomi  Bisnis (Vol. XV, pp. 1-14).
Alper, D.,  Adem, A. (2011). Bank Specific And Macroeconomic Determinats of Commercial Bank Profitability. Journal Business and Economics, 2 (2), 139 - 152.
Arikunto, S. (2010). Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktek. Jakarta: Rineka Cipta. Astuty, W. (2007). Pengaruh risiko usaha terhadap tingkat profitabilitas bank. Jurnal Ichsan Gorontalo, 2 (1), 613-626. Bachri, S. (2013). Pengaruh Rasio Keuangan terhadap Kinerja Keuangan Bank Syariah. Bahri, M. F. (2014). Pengaruh Capital Adequacy Ratio, Non Performing Loan, Net Interest Margin, Operational Efficiency Ratio, Liquidity to Debt Ratio Terhadap Return On Assets pada Perusahaan Perbankan di Indonesia. Jurnal Akuntansi, 2 (2). Christi, H. (2012). Faktor- Faktor yang Berpengaruh terhadap Profitabilitas Bank yang Terdaftar di BEI Selama Tahun 2000-2012. Skripsi Universitas Hasanudin .
Damayanti, P.,  Dhian , A. S. (2012). Analisis Pengaruh Ukuran (Size), Capital Adequacy Ratio (CAR), Pertumbuhan Deposit,Loan To Deposit  Ratio  (LDR)  Terhadap  Profitabilitas  Perbankan  Go  Public  di  Indonesia  Tahun  2005-2009. Jurnal  Ilmu  Manajemen  dan Akuntansi Terapan (JIMAT), 3 (2).
Darmawan, K. (2004, Juli). Analisis Rasio - Rasio Bank dan Info Bank. 18 - 21.
Defri. (2012). Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR), Likuiditas dan Efisiensi Operasional terhadap Profitabilitas Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di BEI. Jurnal Manajeman, 1 (1).
Dendawijaya, L. (2009). Manajeman Perbankan. Jakarta: Ghalia Indonesia. Ernita, D., Amar, S.,  Syofyan, E. (2013). Analisis Pertumbuhan Ekonomi, Investasi, dan Konsumsi di Indonesia. Jurnal Kajian Ekonomi , 176-193.
Fahmy,  M.  (2013).  Pengaruh  CAR,  NPF,  BOPO,  dan  FDR  Terhadap  Profitabilitas  Bank  Umum  Syariah. Universitas  Negeri  Sunan Kalijaga .
Ghozali,  I.  (2013).  Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  21  Update  PLS  Regresi.  Semarang:  Badan  Penerbit Universitas Diponegoro.
Ihsan, M. (2008). Penilaian Kesehatan Bank. Percikan : Pemberitahuan Ilmiah, 92 , 47 - 55.
Indrayani, P. A., Yudiatmaja, F.,  Suwendra, I. W. (2016). Pengaruh Non Performing Loan (NPL), Loan to Deposit Ratio (LDR), dan Net Interest Margin (NIM) terhadap Return On Asset (ROA) pada Bank Umum yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2014. e- Journal Bisma Universitas Pendidikan Ganesha Jurusan Manajeman, 4 .
Jantarini, K. D. (2010). Pengaruh Capital Adequacy Ratio, Non Performing Loan, Loan to Deposit Ratio, dan Kualitas Aktiva Pro duktif terhadap Profitabilitas Bank yang Go Publik di Indonesia Periode 2007 - 2009.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 26-28

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
Kasmir. (2012). Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada. Kosmidou , K.,  Constantin, Z. (2008). Measurement of Bank Performance. Journal of Economics, 1 (1), 79 - 95.
Kurniasih,  E.  (2016).  Pengaruh  Capital Adequacy  Ratio,  Non  Performing  Loan,  Loan  to  Deposit  Ratio,  Efisiensi  Operasi,  Net  Interest Margin Terhadap Return On Asset (Studi Empiris pada Perusahaan Perbankan yang Listing di BEI tahun 2009-2014). Journal Of Accounting, 2 (2).
Lestari, D. (2014). Analisis Pengaruh Rasio CAR, BOPO, dan LDR terhadap Kinerja Keuangan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2008 - 2012.
Lukman, D. (2003). Manajeman Perbankan. Jakarta: Ghalia Indonesia. Margaretha,  F.,    Zai,  M.  P.  (2013).  Faktor-Faktor  yang  mempengaruhi  Kinerja  Keuangan  Perbankan  Indonesia. Jurnal  Bisnis  dan Akuntansi , 133 - 141.
Mawardi, W. (2005). Analisis Faktor-Faktor yang mempengaruhi Kinerja Keuangan Bank Umum di Indonesia(Studi Kasus pada Bank Umum dengan Total Assets kurang dari 1 triliun). Jurnal Bisnisn dan Strategi, 14 (1).
Mitasari, D. R. (2014). Pengaruh Capital Adequacy Ratio, Non Performing Loan, Loan to Deposit Ratio, Net Interest Margin dan  BOPO terhadap Tingkat Profitabilitas Bank.
Mudrajad, K.,  Suhardjono. (2011). Manajeman Perbankan Teori dan Aplikasi. BPFE .
Pertiwi,  D.  (2014).  Analisis  Pengaruh  Non  Performing  Loan,Capital  Adequacy  Ratio,Loan  to  Deposit  Ratio, efisiensi  Operasi,dan  Net Interest  Margin  Terhadap  Return  On  Assets  Pada  Bank  Umum  Swasta  nasional  Devisa  di  Bursa  Efek  Indonesia. Universitas Muhammadiyah Surakarta .
Ponco, B. (2008). Analisis Pengaruh CAR, NPL, BOPO, NIM, dan LDR Terhadap ROA pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di BEI periode 2004-2007.
Prasanjaya, A. Y.,  Ramantha, I. W. (2013). Analisis Pengaruh Rasio CAR, BOPO, LDR dan Ukuran Perusahaan Terhadap Bank yang Terdaftar di BEI. E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana, 4 (1).
Purwoko, D.,  Sudiyatno, B. (2013). Faktor-Faktor yang mempengaruhi Kinerja Bank (Studi Empirik pada Industri Perbankan di Bursa Efek Indonesia). Jurnal Bisnis dan Ekonomi (JBE) .
Ranjan , R.,  Dhal, S. C. (2003). Non Performing Loans and Terms of Credit Public Sector Banks in India : An Emprical Assess ment.
Journal of Indian Managemant .
Rendyka, R. (2014). Analisis Pengaruh Pembiayaan Bermasalah, Kualitas Aktiva Produktif, Kecukupan Modal,Financing to Deposit Ratio (FDR), BOPO Terhadap Tingkat Pofitabilitas Bank Umum Syariah. Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga .
Riyadi, S. (2006). Banking asset and Liability Management. Jakarta: Lembaga Penerbit Ekonomi Universitas Indonesia.
Ruslim. (2012). Analisis Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR), Non Performing Loan (NPL), dan Loan to Deposit Ratio (LDR) terhadap Return On Asset (ROA) pada Bank Umum Syariah yang Tedaftar di Bursa Efek Indonesia.
Santoso, S. (2014). Statistik Parametrik. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo. Sapariyah, R. A. (2010). Capital,assets,earning dan liquidity terhadap pertumbhan laba perbankan di Indonesia. Jurnal Nasional STIE AUB Surakarta .
Sartika, D. (2012). Analisi Pengaruh Ukuran Perusahaan, Kecukupan Modal, Kualitas Aktiva Produktif dan Likuiditas terhadap Return On Asset pada Bank Umum Syariah di Indonesia periode 2006 - 2010.
Sartono, A. (2009). Manajeman Keuangan. Yogyakarta: BPFE. Sastradiputra, K. (2004). Strategi Management Bisnis Perbankan. Bandung: Kappa Sigma.
Shamsuddoha, M.,  Alamgir, M. (2004). Loyalty and Satisfaction Construct in Retail Banking- An Empirical Study on Bank Customers.
The Chittagong University Journal of Business Administration, 19 . Siamat, D. (2005). Manajemen Lembaga Keuangan. Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Simorangkir, O. (2004). Pengantar Lembaga Keuangan Bank dan Non Bank. Bogor: Ghalia Indonesia. Sufian, F. (2011). Profitability of the Korean Banking Sector: Panel Evidence on Bank-Spesific and Macroeconomic Determinats. Journal of Economics and Management, 7 (1), 43-72. Sugiyono. (2012). Metodologi Penelitian Bisnis. Bandung: CV. Alfabet. Suparta, M. (2007). Analisis Faktor - Faktor Yang Berpengaruh Terhadap ROA. Kajian Ekonomi dan Keuangan, 7 (4), 103 - 115. Suryani, A., Suhadak,  Hidayat, R. R. (2016). Pengaruh Rasio Capital Adequacy Ratio,Biaya Operasional per Pendapatan Operasi onal, Loan to Deposit Ratio, Net Interest Margin dan Non Performing Loan Terhadap Return On Assets(Studi pada Bank Umum yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2012-2014. Jurnal Administrasi Bisnis (JAB), 33 (1).
Valentina, E. (2011). Analisis Pengaruh CAR, KAP, NIM, BOPO, LDR dan Sensitivity to Market Risk terhadap Tingkat Profitabilitas Perbankan.
Warsa, N. I.,  Mustanda, I. K. (2016). Pengaruh CAR, LDR dan NPL Terhadap ROA pada Sektor Perbankan di Bursa Efek Indonesia. E- Jurnal Manajeman Unud, 5 (5), 2842 - 2870.
Widati, L. W. (2012). Analisis Pengaruh CAMEL Terhadap Kinerja Perusahaan Perbankan yang Go Publik. Dinamika Akuntansi, Keuangan dan Perbankan, 1 (2).
Widyastuti,  M.  T.  (2010).  Pengaruh  CAR,  NIM  dan  LDR  terhadap  ROA  pada  Perusahaan  Perbankan. Akuntanbilitas  :  Jurnal  Ilmiah Akuntansi, 10 (1), 18 - 25.
Wiwoho, J. (2014). Peran Lembaga Keuangan Bank dan Lembaga Keuangan bukan Bank dalam memberikan Distribusi Keadilan bagi Masyarakat. MMH, 43 (1), 87 - 97.
Yoli, L. S. (2013). Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Kecukupan Modal dan Risiko Kredit terhadap Profitabilitas. Yuliani.  (2009).  Hubungan  Efisiensi  Operasional  dengan  Kinerja  Profitabilitas  pada  Sektor  Perbankan. Jurnal  Manajemen    Bisnis Sriwijaya .
Bank Indonesia. 2011. Peraturan Bank Indonesia Nomor 13/1/PBI/2011 tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum. www.bi.go.id. 5 Januari.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 1, Juni 2020, Hal 26-28

## ISSN 2722-7987 (Media Online)
Bank Indonesia. 2011. Surat Edaran Bank Indonesia Nomor 13/24/DPNP Perihal Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum. www.bi.go.id.
25 Oktober.
Bank  Indonesia,  2016,  Peraturan  Bank  Indonesia  No.  18/14/PBI/2016  tentang  Perubahan  Keempat  Atas  Peraturan  Bank  Indonesia No.15/15/PBI/2013 tentang Giro Wajib Minimum Bank Umum dalam Rupiah dan Valuta Asing bagi Bank Umum Konvensional, Bank Indonesia, Jakarta.