## PENGARUH CAPITAL ADEQUACY RATIO(CAR), NON PERFORMING LOAN (NPL), BIAYA OPERASIONAL DAN PENDAPATAN
OPERASIONAL (BOPO) DAN NET INTEREST MARGIN (NIM)

## TERHADAP LABA PERUSAHAAN PERBANKAN DENGAN VOLUME PENYALURAN KREDIT SEBAGAI VARIABEL INTERVENING

## Melinda Rahma Arullia
Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma melinda.rahma@gmail.com

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh CAR, NPL, BOPO dan NIM terhadap volume penyaluran kredit dan laba perusahaan perbankan, pengaruh volume penyaluran kredit  terhadap  laba  perusahaan  perbankan  serta  mengetahui  pengaruh  CAR,  NPL, BOPO dan NIM terhadap laba perusahaan perbankan melalui volume penyaluran kredit. Teknik  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  metode  dokumentasi  data  sekunder  berupa laporan keuangan tahunan Bank Umum Go Public yang dipublikasikan melalui situs resmi Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Teknik  pengambilan  sampel  dengan  metode  purposive sampling.  Jumlah  sampel  yang  digunakan  adalah  160.  Teknik  analisis  SEM  (Struktural Equation  Model)  dilakukan  untuk  menguji  pengaruh  langsung,  pengaruh  tidak  langsung dan  pengaruh  total.  Hasil  penelitian  menunjukkan  mean  CAR  dari  160  observasi perusahaan  perbankan  adalah  sebesar  17,4780%,  rata-rata  NPL  perusahaan  1,8221%, rata-rata  BOPO  yang  diungkapkan  oleh  perusahaan  79,0935%,  rata-rata  NIM perusahaan  sebesar  5,6951%.  Hasil  penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa  terhadap volume penyaluran kredit, CAR dan BOPO berpengaruh negatif, NIM berpengaruh positif, sedangkan  NPL  tidak  berpengaruh.  CAR  dan  BOPO  berpengaruh  negatif  terhadap  laba perusahaan  sedangkan  NPL  dan  NIM  tidak  berpengaruh  terhadap  laba  perusahaan perbankan,  volume  penyaluran  kredit  berpengaruh  positif  terhadap  laba  perusahaan perbankan dan volume penyaluran kredit mampu memediasi CAR, NPL dan NIM terhadap laba  perusahaan  perbankan  tetapi  tidak  mampu  memediasi  BOPO  terhadap  laba perusahaan perbankan.
Kata kunci:  Capital  Adequacy  Ratio(CAR),  Non  Performing  Loan  (NPL),  Biaya Operasional  dan  Pendapatan  Operasional  (BOPO),  Net  Interest  Margin  (NIM),  Laba Perusahaan Perbankan, Volume Penyaluran Kredit.

## Abstract
This  study  aims  to  determine  the  effect  of  CAR,  NPL,  BOPO  and  NIM  on  the  volume  of credit  distribution  and  the  profit  of  banking  companies,  the  influence  of  the  volume  of credit distribution to the profit of banking companies and to know the effect of CAR, NPL, BOPO  and  NIM  to  the  profit  of  banking  companies  through  the  volume  of  lending. Technique of data collecting is done by secondary data documentation method in the form of  annual  report  of  Commercial  Bank  of  Go  Public  which  is  published  through  official website of Indonesia Stock Exchange (IDX). Sampling technique with purposive sampling method. The number of samples used is 160. SEM analysis technique (Structural Equation Model) is done to test the direct influence, indirect influence and total influence. The result of  research  shows  that  the  mean  of  CAR  from  160  banking  company  observation  is 17,4780%, average of NPL of company 1,8221%, average of BOPO which is disclosed by company  79,0935%,  mean  of  company  NIM  equal  to  5,6951%  .  The  results  of  this  study
also indicate that the volume of loan disbursement, CAR and BOPO have a negative effect, NIM has positive effect, while NPL has no effect. CAR and BOPO have a negative effect on the company's profit while NPL and NIM have no effect on the profit of banking company, the volume of loan disbursement positively affects the profit  of the banking company and the  volume  of  loan  disbursement  is  able  to  mediate  CAR,  NPL  and  NIM  on  the  profit  of banking company but not able to mediate BOPO to profit banking companies.
Keywords:   Capital  Adequacy  Ratio  (CAR),  Non  Performing  Loan  (NPL),  Operational Cost  and  Operating  Income  (BOPO),  Net  Interest  Margin  (NIM),  Banking  Profit, Distribution of Credit.

## PENDAHULUAN
Menurut Undang-Undang RI nomor 10  tahun  1998  tentang  perbankan,  yang dimaksud  dengan  bank  adalah  badan usaha  yang  menghimpun  dana  dari masyarakat  dalam  bentuk  simpanan  dan menyalurkan  kepada  masyarakat  dalam bentuk  kredit  dan  atau  bentuk  lainnya dalam  rangka  meningkatkan  taraf  hidup rakyat banyak. Fungsi utama didirikannya bank  yaitu  sebagai  perantara  keuangan ( financial  intermediary )  antara  pihak yang  menyalurkan  dana  dengan  pihak yang  membutuhkan  dana  serta  meng- usahakan pertumbuhan laba dari kegiatan operasional  tersebut  (Undang-Undang Perbankan, 1998).
Laba  merupakan  hal  yang  sangat penting  dalam  perusahaan.  Laba  usaha atau  sering  disebut  sebagai  laba  operasi digunakan  sebagai  pengukur  kemampuan perusahaan  dalam  menjalankan  kegiatan- nya.  Perusahaan  akan  memilih  alternatif tindakan  untuk  menunjang  pencapaian laba  yang  maksimal.  Peningkatan  laba industri  perbankan  di  Indonesia  selalu mengalami kenaikan dari tahun ke tahun. Namun,  besarnya  pertumbuhan  laba industri  perbankan  di  Indonesia  dari tahun  2010  sampai  dengan  tahun  2014 selalu  menurun  dibandingkan  dengan tahun-tahun sebelumnya.  Hal  tersebut  di- karenakan  kondisi  ekonomi  yang  me- lambat yang mengakibatkan naiknya Non Performing  Loan (NPL)  sehingga  bank harus  menyiapkan  provisi  atau  penca- dangan  yang  nilainya  lebih  besar  dari
tahun  sebelumnya.  Selain  itu,  penurunan laba bank juga dipengaruhi oleh penyaluran  kredit  yang  lambat  dan  nilai cost of fund yang naik sehingga nilai Net Interest  Margin (NIM)  juga  mengalami kenaikan (Almawadi, 2015).
Peningkatan  laba  bank  yang  baik biasanya  diiringi  perkembangan  usaha dan peningkatan volume kredit (Igan and Pinheiro , 2011).  Penyaluran  kredit  yang terlalu  tinggi  akan  mengakibatkan  kera- puhan  bank  jika  tidak  dilakukan  penga- wasan  terhadap  resiko  kredit  (Gosh, 2010).  Dari  beberapa  hasil  penelitian tersebut  dapat  dinyatakan  bahwa  salah satu  faktor  yang  paling  berpengaruh terhadap laba bank adalah volume penya- luran  kredit.  Selain  dipengaruhi  oleh volume  penyaluran  kredit,  beberapa penelitian  telah  berhasil  membuktikan bahwa rasio keuangan berpengaruh terhadap laba bank. Rasio keuangan yang diproksikan  dengan Non  Performing Loan (NPL), Net  Profit  Margin  ( NPM) serta  Biaya  operasional dan  Pendapatan Operasional  (BOPO)  berpengaruh  terha- dap  laba  bank  (Rismawati,  2015).  Hasil penelitian  tersebut  mendukung  hasil penelitian  yang  menyatakan  bahwa  rasio keuangan  dapat  digunakan  untuk  mem- prediksi  laba  di  masa  depan  (Pristiwan- tiyasih, 2013).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk mengukur dan menganalisis penga- ruh Capital  Adequacy  Ratio (CAR), Non Performing  Loan (NPL),  Biaya  Opera- sional dan Pendapatan Operasional (BOPO)  dan Net  Interest Margin (NIM)
terhadap  volume  penyaluran  kredit  dan pengaruh  terhadap  laba  perusahaan  per- bankan, dan pengaruh volume penyaluran kredit  terhadap  laba  perusahaan  per- bankan.  Analisis  juga  dilakukan  pada pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR), Non  Performing  Loan (NPL),  Biaya Operasional  dan  Pendapatan  Operasional (BOPO)  dan Net  Interest Margin (NIM) terhadap laba perusahaan melalui volume penyaluran kredit .

## METODE PENELITIAN
Obyek penelitian ini adalah seluruh perusahaan  perbankan  yang  terdaftar  di BEI  pada  periode  2010  -  2014.  Teknik pengampilan  sampel  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode purposive  sam- pling. Sampel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  memiliki  kriteria  sebagai berikut.  Pertama,  perusahaan  perbankan yang terdaftar di BEI selama tahun 2010- 2014  yang  dapat  di  akses  dengan  baik melalui  situs  resmi  Bursa  Efek  Indonesia (Bursa  Efek  Indonesia,  2014).  Kedua, perusahaan  tersebut  mempublikasikan laporan  keuangan  secara  lengkap  selama tahun  2010-2014.  Ketiga,  perusahaan tersebut tidak mengalami kerugian selama  tahun  2010-2014.    Besarnya ukuran  sampel  memiliki  peran  penting dalam  interpretasi  hasil  SEM.  Ukuran sampel memberikan dasar untuk menges- timasi sampling  error. Estimasi  dengan menggunakan Maximum  Likehood (ML)
dalam SEM memerlukan minimum sampel  sebesar  100. Jumlah  sampel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  sejumlah 160  sampel  sehingga  sampel  yang digunakan dalam penelitian ini memenuhi persyaratan Maximum Likehood (ML).
Teknik  pengumpulan  data  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  meng- gunakan  metode  dokumentasi  yaitu  yaitu pengumpulan  data  dengan  cara  mengum- pulkan,  mencatat  dan  mengkaji  data  se- kunder  berupa  laporan  keuangan  tahunan Bank  Umum Go  Public yang  dipubli- kasikan  melalui  situs  resmi  Bursa  Efek Indonesia  (BEI).  Metode  analisis  data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah menggunakan teknik analisis SEM ( Struktural  Equation  Model ).  Sebelum analisis  dilakukan,  peneliti  melakukan pengujian asumsi SEM ( Struktural Equa- tion  Model )  dan  evalusi  Kriteria Good- ness of Fit .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR), Non  Performing  Loan (NPL),  Biaya  Operasional  dan Penda- patan  Operasional  (BOPO)  dan Net Interest  Margin (NIM)  sebagai  variabel eksogen  dengan menggunakan laba perusahaan  perbankan  sebagai  variabel endogen  dan  volume  penyaluran  kredit sebagai variabel intervening .
Tabel 1. Statistik Deskriptif
N Minimum Maximum Mean CAR 160 10.44 42.52 17.4780 NPL 160 .16 6.82 1.8821 BOPO 160 33.28 98.91 79.0935 NIM 160 1.77 14.00 5.6951 Volume Penyaluran Kredit 160 20.79 33.9 30.2632 Laba Perusahaan Perbankan 160 21.18 33.12 26.6859 Valid N ( listwise ) 160
Sumber: Hasil Olah Data (2016)
Berdasarkan  Tabel  1, mean CAR dari  160  observasi  perusahaan  perbankan sebesar  17,4780%  yang  artinya  rata-rata besarnya  CAR  adalah  17,4780%.  Sesuai dengan Surat Edaran Bank Indonesia No. 15/11/DPNP  tertanggal  8  April  2013, Bank  Indonesia  menetapkan  besarnya CAR  minimal  pada  bank  umum  sebesar 8%.  Dengan  demikian,  bank  umum  di Indonesia  memiliki  rasio  kecukupan modal  (CAR)  yang  sangat  baik  karena memiliki  rata-rata  CAR  yang  nilainya lebih  besar  dari  8%.  Nilai  rata-rata  CAR tertinggi  dicapai  pada  tahun  2010  yang kemudian  mengalami  penurunan  yang sangat  drastis  pada  tahun  2011.  CAR kembali  mengalami  kenaikan  pada  tahun 2012  dan  mengalami  penurunan  kembali di  tahun  2013  dan  2014.  Namun, penurunan  yang  terjadi  pada  dua  tahun terakhir masih dalam keadaan yang aman (nilai CAR lebih besar dari 8%) dan nilai CAR  relatif  stabil.  Menurunnya  nilai CAR  dapat  disebabkan  karena  kemam- puan  bank  dalam  memperoleh  laba,  jenis aktiva  dan  resiko  yang  dimiliki  oleh aktiva  tersebut,  kualitas  aktiva,  mulai meningkatnya  volume  penyaluran  kredit atau  meningkatnya  rasio  kredit  ber- masalah  atau Non  Performing  Loan (NPL).  Peningkatan  volume  penyaluran kredit  berbanding  lurus  dengan  pening- katan bobot ATMR sedangkan . kenaikan NPL  mendorong  bank  menambah  nilai pencadangan dengan menekan nilai CAR. Nilai  CAR  maksimum  yaitu  sebesar 42,52%  berhasil  dicapai  oleh  PT.  Bank Woori  Saudara  Indonesia  1906  Tbk pada tahun  2012  yang  pada  saat  itu  sedang melakukan  perluasan  usaha  serta  mulai diberlakukannya kebijakan strategis program 123 (satu tujuan untuk mencapai 2  digit  triliun  aset  dalam  tiga  tahun) dalam  usaha  efisiensi  usaha.  Nilai  CAR minimum  10,44  dimiliki  oleh  Bank Mayapada  Internasional,  Tbk  pada  tahun 2014  yang  pada  saat  itu  melakukan ekspansi.
Mean NPL  dari  160  observasi perusahaan  perbankan  sebesar  1,8821% yang  artinya  rata-rata  besarnya  NPL perusahaan  1,8221%. Non  Performing Loan (NPL)  merupakan  rasio  yang diperlukan  untuk  mengukur  kemampuan bank  dalam  meng- cover risiko  kegagalan pengembalian  kredit  oleh  debitur.  Sema- kin  kecil  NPL  semakin  kecil  pula  risiko kredit  yang  ditanggung  pihak  bank.  Be- gitu  pula  sebaliknya,  semakin  besar tingkat  NPL  maka  semakin  besar  pula risiko  kredit  yang  ditanggung  oleh  pihak bank.  Sesuai  Surat  Edaran  Bank  Indo- nesia  No.  No.  17/17/DKMP  tanggal  26 Juni  2015,  menetapkan  bahwa  rasio Non Performing Loan (NPL) maksimal adalah kurang  dari  5%.  Dengan  demikian, kondisi  perbankan  di  Indonesia  khusus- nya  yang  digunakan  dalam  sampel penelitian  ini  tidak  mengalami  masalah (sehat) karena nilai Non Performing Loan (NPL)    nya  1,8821%  berada  jauh  dari angka  5%.  Nilai  maksimum  NPL  peru- sahaan  perbankan  di  Indonesia  sebesar 6,82%  dimiliki  Bank  Rakyat  Indonesia Agroniaga, Tbk periode 2010, sedangkan nilai  minimum  0,16%  berhasil  dicapai oleh  Bank  Mitraniaga  Tbk  dengan upayanya  memperbaiki  kualitas  kredit dan  mendorong  penyaluran  kredit  yang bersifat rendah.
Mean BOPO  dari  160  observasi perusahaan  perbankan  adalah  sebesar 79,0935% yang artinya rata-rata besarnya BOPO  yang  diungkapkan  oleh  perusa- haan  79,0935%.  BOPO  atau  sering  dise- but  sebagai  rasio  efisiensi  digunakan untuk  mengukur  kemampuan  manajemen bank  dalam  mengendalikan  biaya  opera- sional  terhadap  pendapatan  operasional. Semakin  kecil  rasio  ini  berarti  semakin efisien  biaya  operasional  yang  dike- luarkan bank yang bersangkutan sehingga kemungkinan  suatu  bank  dalam  kondisi bermasalah semakin kecil. Bank umum di Indonesia  yang  digunakan  dalam  sampel penelitian  ini  belum  sepenuhnya  ber- operasi  secara  efisien  karena  nilai  BOPO
sebesar  79,0935%  nilainya  lebih  besar dari  kriteria  yang  ditetapkan  BI  yaitu sebesar  50%.  Rasio  BOPO  yang  selalu menurun  dari  tahun  ke  tahun.  Penurunan rasio  menggambarkan  efisiensi  biaya perbankan  di  Indonesia.  BOPO  Faktor yang  dapat  menyebabkan  meningkatnya rasio  BOPO  antara  lain  biaya  tenaga kerja,  persaingan  usaha,  suku  bunga, ekspansi  usaha,  pembukaan  kantor  ca- bang  baru  dan  lain-lain.  Nilai  BOPO maksimum  sebesar  98,91%  dimiliki  PT. Bank Ina Perdana Tbk dan nilai minimum 33,28%  dimiliki  oleh  PT.  Bank  Woori Saudara  Indonesia  1906  Tbk  pada  tahun 2014.
Mean NIM  dari  160  observasi perusahaan  perbankan  adalah  sebesar 5,6951% yang  artinya  rata-rata  besarnya NIM perusahaan sebesar 5,6951%. Berdasarkan  Surat  Edaran  Bank  Indo- nesia  No.  6/23/DPNP  tanggal  31  Mei 2004  NIM  adalah  rasio  yang  digunakan untuk  mengukur  kemampuan  manajemen bank  dalam  mengelola  aktiva  produkti- vitasnya  dalam  rangka  menghasilkan pendapatan  bunga  bersih.  NIM  yang dianjurkan  oleh  Bank  Indonesia  adalah sebesar lebih besar atau sama dengan 2%. Tahun  2010  sampai  dengan  tahun  2014 persentase  NIM  yang  selalu  menurun menunjukkan  penempatan earning  asset yang  kurang  menguntungkan.  Faktor yang berpengaruh terhadap naik turunnya NIM  adalah  faktor  persaingan  produk perbankan, biaya operasional, risiko yang dihadapi bank, risiko kredit dan lain-lain. Dalam  penelitian  ini  nilai  maksimum NIM  perbankan  di  Indonesia  sebesar 14,00%,  dimiliki  oleh  Bank  Tabungan Pensiunan  Nasional  Tbk  dan  nilai minimum  1,77  dimiliki  oleh  Bank Victoria International Tbk.
Mean volume  penyaluran  kredit dari  160  observasi  perusahaan  perbankan adalah sebesar Rp. 66.898.030.495.281,00  yang  artinya  rata- rata  besarnya  volume  penyaluran  kredit adalah sebesar Rp.
66.898.030.495.281,00.  Nilai  maksimum yaitu  Rp.  529.973.541.000,00  dicapai oleh  PT.  Bank  Mandiri.  Tbk  (Persero) dan  nilai  volume  penyaluran  kredit minimum  Rp.  1.072.643.000,00  dicapai oleh  Bank  Of  India  Indonesia,  Tbk (dahulu  dikenal  dengan  Bank  Swadesi). Bank  Mandiri  merupakan  bank  dengan skala  bisnis  dan  basis  nasabah  terbesar yang  merupakan  hasil  peleburan  dari empat bank pemerintah yaitu Bank Bumi Daya,  Bank  Dagang  Negara,  Bank Ekspor  Impor  Indonesia  dan  Bank  Pem- bangunan  Indonesia.  Bank  Mandiri  me- miliki volume penyaluran kredit tertinggi karena terjadi kenaikan penyaluran kredit terjadi  di  seluruh  bisnis  dengan  per- tumbuhan  tertinggi  pada  segmen  usaha mikro,  kecil  dan  menengah  (UMKM). Hal  tersebut  dikarenakan  Bank  Mandiri memperoleh  fasilitas  pinjaman  senilai  $ 105  juta  dari Asian  Development  Bank
(ADB) untuk memperkuat struktur pendanaan.  Volume  penyaluran  kredit terendah  dicapai  oleh  Bank  Of  India Indonesia, Tbk karena bank tersebut baru terdaftar go  public di  BEI  pada  tahun 2002, nilai NPL yang tinggi (berada pada angka  6%  pada  tahun  2014)  sehingga laba menurun dan mengalami pergerakan harga saham yang tidak wajar pada tahun 2014.  Rata-rata  laba  dari  160  observasi perusahaan perbankan adalah sebesar Rp. 4.320.544.280.998,00  yang  artinya  rata- rata besarnya laba yang diungkapkan oleh perusahaan Rp.4.320.544.280.998,00. Nilai maksimum yaitu Rp. 241.002.000.000.000,00 dicapai oleh
Bank  Ekononomi  Raharja.  Tbk  dan  nilai minimum Rp. 1.586.000.000 dicapai oleh Bank Mitraniaga Tbk.

## Uji Asumsi SEM Uji Normalitas
Asumsi  terpenting  yang  berkaitan dengan  model  persamaan  struktural  da- lam struktur covariance dan mean adalah data  harus  berskala  kontinu  dan  terdis-
tribusi  normal  secara  multivariate.  Eva- luasi  normalitas  dilakukan  dengan  meng- gunakan  kriteria critical  ratio  skewness value sebesar  ±  2,58  pada  tingkat signifikansi 0,01. Data dapat disimpulkan terdistribusi  normal  jika critical  ratio skewness  value di  bawah  harga  mutlak 2,58  (Ghozali,  2014).  Tabel  2  menun- jukkan hasil uji normalitas pada data yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  data yang digunakan dalam penelitian ini tidak memenuhi  asumsi  normalitas  karena memiliki  nilai critical  ratio multivariate sebesar  23,961  yang  nilainya  lebih  besar dari 2,58. Salah  satu  cara  untuk  menga- tasi    data    non    normal    secara    multiva- riate  adalah  menggunakan  prosedur  yang dikenal  dengan  Bollen  Stone Bootstap (Ghozali, 2014) .
Pada  model  original  tanpa boot- strap nilai chi-square =  0,875  dengan signifikansi  0,350  sedangkan  nilai chi- square  Bollen  Stone  Bootstrap =  1,078
dengan probablilitas = 0,067 dan nilai ini tiidak  signifikan  pada  5%  yang  menya- takan  bahwa  model  tidak  dapat  ditolak dan  hasil  ini  konsisten  dengan  hasil chi- square model  original  yang  juga  tidak dapat  menolak  hipotesis  nol.  Jadi  Bollen Stone Bootstap menerima model.

## Uji Outlier
Deteksi  terhadap  multivariate out- lier dilakukan  dengan  memperhatikan nilai Mahalonobis  Distance .  Kriteria yang  digunakan  adalah  berdasarkan  nilai
Chi-squares pada  derajat  kebebasan (de- gree of freedom) 5, yaitu jumlah variabel pada tingkat signifikansi p < 0,001. Nilai Mahalanobis  distance χ2  (5,  0,001)  = 20,51501.  Hal  ini  berarti  semua  kasus yang  mempunyai  nilai Mahalonabis distance lebih  besar  dari  20,51501  di- anggap  sebagai multivariate  outliers. Terdapat  beberapa  data  yang  diaggap outliers . Setelah dilakukan kroscek ulang yang terjadi adalah kenaikan yang sangat signifikan  pada  nilai  variabel  tersebut. Dengan  demikian  data  yang  dianggap outliers dalam  penelitian  ini  pada  ke- nyataannya  bukan  merupakan outliers karena  hal  tersebutlah  yang  sebenarnya terjadi.  Misalnya  pada  observasi  nomor 110  dianggap multivariate outlier karena pada  tahun  keempat  bank  Bank  ekonomi memiliki  kenaikan  laba  yang  sangat signifikan bila dibandingkan dengan rata- rata laba bank lainnnya maupun laba pada tahun sebelumnya.

## Uji Multikolineritas dan Singularitas
Multikolineritas  dapat  dilihat  mela- lui determinan  matriks  covarians. Nilai determinan  yang  sangat  kecil  atau mendekati  nol  menunjukkan  indikasi terdapatnya masalah multikolineritas atau singularitas, sehingga data itu tidak dapat digunakan  untuk  penelitian  (Ghozali, 2014).  Tabel  3  menunjukkan  hasil  uji multikolineritas  dan  singularitas  data penelitian.
Tabel 2. Uji Normalitas Data
Variabel min max skew c.r. kurtosis c.r. NIM 1.770 14.000 1.319 6.812 2.407 6.216 BOPO 33.280 98.910 -.846 -4.367 .474 1.223 NPL .160 6.820 .830 4.285 1.173 3.029 CAR 10.440 42.520 1.756 9.066 4.742 12.243 KREDIT 20.793 33.904 -1.436 -7.413 3.486 9.000 LABA 21.184 33.116 -.038 -.196 -.475 -1.226 Multivariate 37.120 23.961 Sumber: Hasil Olah Data (2016)
Tabel 3. Hasil Uji Multikolineritas dan Singularitas NIM BOPO NPL CAR KREDIT LABA NIM 4.822 BOPO -12.048 153.947 NPL .156 1.087 1.397 CAR 1.696 -18.158 -.648 22.294 KREDIT 1.179 -6.928 .387 -3.701 5.944 LABA 1.737 -14.036 .356 -3.084 4.429 5.487 Eigenvalues 158.896 23.035 6.109 3.521 1.337 .992 Condition number = 160.175 Determinant of sample covariance matrix = 104455.354 Sumber: Hasil Olah Data (2016)
Berdasarkan  Tabel  3,  nilai Deter- minant  of  sample  covariance matrix = 104.455,354.  Nilai  tersebut  jauh  dari angka  nol  sehingga  dapat disimpulkan bahwa  tidak  terdapat  masalah  multiko- lineritas  dan  singularitas  pada  data penelitian ini.

## Uji Model (Goodness of Fit)
Pengujian kesesuaian model peneli- tian  adalah  untuk  menguji  seberapa  baik tingkat goodness  of  fit dari  model penelitian.  Penilaian  ini  menggunakan beberapa  kriteria  yang  disyaratkan  oleh SEM. Dari hasil pengolahan data kemudian  dibandingkan  dengan  batas statistik  yang  telah  ditentukan.  Evaluasi nilai kesesuaian model ( Goodness of Fit )
ditampilkan  dalam  Tabel  4.  Nilai  X 2 chi square sebesar 0,875. Semakin kecil nilai X 2 semakin  baik  model  itu  dan  diterima. CMIN/DF    adalah    nilai chi-square di- bagi  dengan degree  of  freedom. Bebe- rapa pengarang menganjurkan mengguna- kan  ukuran  rasio  ini  untuk  mengukur fit .
Menurut  Weathon  et  al  nilai  rasio  5
(lima)  atau  kurang  dari  lima  merupakan ukuran  yang reasonable. Peneliti  lainnya seperti  Byerne  mengusulkan  agar  nilai rasio ini kurang dari 2 merupakan ukuran fit (Ghozali, 2014). Dengan nilai penerimaan yang direkomendasikan CMIN/DF < 2 disimpulkan bahwa model memiliki CMIN/DF 0,875 sehingga dapat dikatakan  memiliki  tingkat  kesesuaian yang perfect-fit .
Tabel 4.Hasil Uji Goodness of Fit Laporan Statistik Nilai yang direkomendasikan Hasil Keterangan χ 2 - Chi Square Semakin kecil semakin baik 0.875 Good fit Sig. Probabilitas > 0,05 0.350 Marginal fit CMIN/DF < 2 0.875 Perfect fit GFI 0,000 – 1,0 0.998 Perfect fit RMSEA ≤ 0,08 0.000 Perfect fit AGFI ≥ 0.90 0.962 Perfect fit TLI 0,90-1,00 1.006 Perfect fit NFI ≥ 0,90 0.997 Perfect fit PNFI 0,60 – 0,90 0.066 Good fit PGFI 0,000 - 1,0 0.048 Good fit Sumber: Hasil Olah Data (2016)
GFI (Goodness  of  Fit  Index) yaitu ukuran  non  statistik  yang  nilainya berkisar  dari  nilai  0 (poorfit) sampai  1,0 (perfect  fit). Nilai  GFI  tinggi  menun- jukkan  fit  yang  lebih  baik  dan  beberapa nilai  GFI  yang  dapat  diterima  sebagai nilai  yang  layak  belum  ada  standarnya, tetapi banyak peneliti menganjurkan nilai di  atas  90%  sebagai  ukuran good  fit (Ghozali,  2014).  Dengan  nilai  peneri- maan  yang  direkomendasikan  GFI  0,00  - 1,00  disimpulkan  bahwa  model  memiliki GFI  0,998  (secara  matematis  dibulatkan 1)  sehingga  dapat  dikatakan  memiliki tingkat kesesuaian yang perfect fit. Root  Mean  Square  Error  of
Approximation (RMSEA) merupakan ukuran yang  mencoba  memperbaiki  ke- cenderungan  statistik Chi-square meno- lak  model  dengan  jumlah  sampel  yang besar.  Nilai  RMSEA  antara  0,05  -  0,08 merupakan  ukuran  yang  dapat  diterima. Hasil  uji  empiris  RMSEA  cocok  untuk menguji  model  konfirmatori  atau com- peting  model  strategi dengan  jumlah sampel  besar  (Ghozali,  2014).  Nilai penerimaan yang direkomendasikan RMSEA  ≤  0,05  sehingga  disimpulkan bahwa  model  memiliki  RMSEA  0,000 sehingga  dapat  dikatakan  memiliki  ting- kat kesesuaian yang perfect fit.
Adjusted  Goodness  of  Fit meru- pakan  pengembangan  dari  GFI  yang disesuaikan  dengan ratio  degree  of freedom untuk proposed  model dengan degree of freedom untuk null model . Nilai yang direkomendasikan adalah sama atau lebih  besar  dari  0,90.  Dengan  nilai penerimaan yang direkomendasikan AGFI  ≥  0,90  disimpulkan  bahwa  model memiliki  AGFI  0,962  sehingga  dapat dikatakan  memiliki  tingkat  kesesuaian yang  perfect  fit.  TLI  menggambarkan ukuran untuk parsimony ke dalam indeks komparasi  antara proposed  model dan null  model dan  nilai  TLI  berkisar  dari 0,000  sampai  1,0.  Nilai  TLI  yang direkomendasikan adalah ≥ 0,90. Dengan
nilai  penerimaan  yang  direkomendasikan TLI  ≥  0,90  disimpulkan  bahwa  model memiliki  TLI  1,00  sehingga  dapat  dika- takan  memiliki  tingkat  kesesuaian  yang perfect  fit . Normed  Fit  Index merupakan ukuran  perbandingan  antara proposed model dan null  model .  Nilai  NFI  akan bervariasi dari 0 (no fit at all) sampai 1,0 (perfect fit). Seperti halnya TLI tidak ada nilai absolute yang  dapat digunakan sebagai  standar,  tetapi  umumnya  direko- mendasikan  sama  atau  lebih  besar  0,90. Dengan  nilai  penerimaan  yang  direko- mendasikan  NFI  ≥  0,90  disimpulkan bahwa  model  memiliki  NFI  0,997 sehingga dapat dikatakan model memiliki tingkat kesesuaian yang perfect fit . PNFI  memasukkan  jumlah degree of  freedom yang  digunakan  untuk mencapai  level  fit.  Semakin  tinggi  nilai PNFI semakin baik. Kegunaan utama dari PNFI  adalah  untuk  membandingkan model  alternatif  sehingga  tidak  ada  nilai yang  di  rekomendasikan  sebagai  nilai  fit yang  diterima.  Namun  demikian  jika membandingkan  dua  model  maka  perbe- daan  PNFI  0,60  sampai  0,90  menunjuk- kan  adanya  perbedaan  model  yang signifikan. Dengan nilai penerimaan yang direkomendasikan PNFI 0,60 - 0,90. Mo- del  memiliki  PNFI  0,66  sehingga  dapat dikatakan  model  memiliki  tingkat  kese- suaian  yang good  fit . Parsimonious Goodness  of  Fit  Index (PGFI)  memo- difiasi GFI atas dasar parsimony estimate model .  Nilai  PGFI  berkisar  antara  0 sampai  1,0  dengan nilai  semakin  tinggi menunjukkan  model  lebih parsimony . Model  memiliki  PGFI  0,48  sehingga dapat  dikatakan  memiliki  tingkat  kese- suaian yang good fit.
Dengan  demikian  dapat  disim- pulkan bahwa data yang digunakan dalam penelitian  ini  memiliki  tingkat goodness of  fit yang  baik.  Hasil  pengolahan  data menggunakan diagram digambarkan pada Gambar 1 dan Tabel 5.
Gambar 1. Diagram Jalur Sumber: Hasil Olah Data (2016)
Tabel 5. Hasil Uji Pengaruh CAR, NPL, BOPO, NIM Terhadap Laba Perusahaan Melalui Volume Penyaluran Kredit
Estimate S.E. C.R. P  Label KREDIT <--- CAR -.427 .037  -5.913 *** par_1 KREDIT <--- NPL .098 .143 1.412  .158 par_2 KREDIT <--- BOPO -.302 .016  -3.808 *** par_3 KREDIT <--- NIM .151 .085 1.961  .050 par_11 LABA <---  CAR -.210 .024  -4.455 *** par_4 LABA <---  NPL .048 .082 1.164  .244 par_5 LABA <---  BOPO -.383 .009  -7.836 *** par_6 LABA <---  KREDIT .596 .045 12.722 *** par_7 LABA <---  NIM .067 .049 1.459  .145 par_12 Sumber: Hasil Olah Data (2016)
Pengaruh  Capital  Adequacy  Ratio (CAR)  Terhadap  Volume  Penyaluran Kredit
Nilai koefisien regresi CAR terhadap  volume  penyaluran  kredit  yang ditunjukkan pada Tabel 5 sebesar -0,427. Koefisien  regresi  sebesar  -0,427  artinya setiap  penambahan  satu  nilai  pada  CAR akan  menurunkan  skor  sebesar  0,427 pada volume penyaluran kredit. Nilai P = 0,001  (yang  disimbulkan  dengan  ***). Nilai  tersebut  berada  di  bawah  0,05 sehingga  disimpulkan  terdapat  pengaruh antara  CAR  dengan  volume  penyaluran kredit.  Penelitian  ini  menghasilkan  ke- simpulan  bahwa  CAR  berpengaruh  ne- gatif  terhadap  volume  penyaluran  kredit.
Semakin  tinggi  nilai  CAR  maka  volume penyaluran kredit akan semakin kecil dan sebaliknya  rendahnya  nilai  CAR  akan meningkatkan  volume  penyaluran  kredit. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  keberadaan modal  tidak  digunakan  untuk  menya- lurkan  kredit.  Kemungkinan  digunakan untuk  membiayai  aktivitas  atau  digu- nakan  untuk  pembelian  aktiva  tetap. Capital  Adequacy  Ratio (CAR)  merupa- kan  rasio  permodalan  yang menunjukan kemampuan  bank  dalam  menyediakan dana  untuk  keperluan  pengembangan usaha  dan  menampung  risiko  kerugian dana  yang  diakibatkan  oleh  kegiatan operasi  bank.  Hasil  ini  mendukung  hasil penelitian Normalasari (2013), Syahputra,
Andreas dan Wijaya (2014) yang menyatakan  bahwa  CAR  berpengaruh terhadap volume penyaluran kredit. Hasil penelitian  ini  tidak  mendukung  hasil penelitian Dendawijaya (2005) dan Daelawati,  Hidayat  dan  Atmanto  (2012) yang  menyatakan  bahwa  CAR  tidak berpengaruh terhadap volume penyaluran kredit.

## Pengaruh Non Performing Loan (NPL) Terhadap Volume Penyaluran Kredit
Nilai  koefisien  regresi  NPL  terha- dap  volume  penyaluran  kredit  yang ditunjukkan  pada  Tabel  5  adalah  sebesar 0,098.  Koefisien  regresi  sebesar  0,098 artinya setiap penambahan satu nilai pada NPL  akan  memberikan  tambahan  skor sebesar  0,098  pada  volume  penyaluran kredit.  Nilai  P  =  0,158  lebih  besar  dari 0,05  sehingga  disimpulkan  tidak  terdapat pengaruh  antara  NPL  dengan  volume penyaluran kredit. Penelitian ini mengha- silkan  kesimpulan  bahwa  NPL  berpenga- ruh  sangat  kecil  dan  positif  terhadap volume penyaluran kredit. Semakin tinggi NPL  menyebabkan  kredit  yang  disalur- kan  akan  semakin  tinggi  dan  sebaliknya semakin  rendah  NPL  maka  kredit  yang disalurkan  semakin  kecil.  Berdasarkan hasil  penelitian  kemungkinan  bank  telah menyalurkan  kredit  yang  besar  tanpa prinsip  kehati-hatian. Non  Performing Loan (NPL)  mencerminkan  risiko  kredit. Semakin  kecil Non  Performing  Loan (NPL)  semakin  kecil  pula  resiko  kredit yang ditanggung  pihak  bank.  Sesuai dengan  teori  yang  ada Non  Performing Loan (NPL)  akan  menurunkan  jumlah kredit  yang  disalurkan  dan  sebaliknya. Semakin  tinggi  tingkat Non  Performing Loan (NPL)  akan  menurunkan  jumlah kredit yang disalurkan dan semakin tinggi pula  tingkat  resiko  yang  ditanggung  oleh pihak  bank.  Hasil  penelitian  ini  menolak pendapat  yang  menyatakan  bahwa  NPL berpengaruh negatif dan signifikan terhadap  pertumbuhan  kredit  (Daelawati, Hidayat dan Atmanto, 2012).
Pengaruh  Biaya  Operasional  dan Pendapatan Operasional (BOPO) Terhadap Volume Penyaluran Kredit
Nilai koefisien regresi BOPO terhadap volume penyaluran kredit adalah sebesar  -0,302.  Koefisien  regresi  -0,302 artinya setiap penambahan satu nilai pada BOPO  akan  menurunkan  skor  sebesar 0,302  pada  volume  penyaluran  kredit. Nilai P = 0,001 lebih kecil dari 0,05. Hal ini  menunjukkan  terdapat  pengaruh antara  BOPO  dengan  volume  penyaluran kredit.Penelitian ini menghasilkan kesim- pulan  bahwa  BOPO  berpengaruh  negatif terhadap  volume  penyaluran  kredit. Semakin  tinggi  BOPO  menyebabkan kredit  yang  disalurkan  akan  semakin rendah  dan  sebaliknya  semakin  rendah NPL  maka  kredit  yang  disalurkan  akan semakin  besar.  Hal  tersebut  dikarenakan setiap  peningkatan  biaya  operasional akan  berakibat  pada  berkurangnya  laba sebelum  pajak  yang  pada  akhirnya  akan menurunkan  volume  penyaluran  kredit. Biaya  operasional  terhadap  pendapatan operasional  (BOPO)  diukur  dari  perban- dingan  antara  biaya  operasional  terhadap pendapatan  operasional.  Rasio  yang  se- ring disebut rasio efisiensi ini digu-nakan untuk  mengukur  kemampuan  manajemen bank  dalam  mengendalikan  biaya  opera- sional  terhadap  pendapatan  operasional. Semakin  kecil  rasio  ini  berarti  semakin efisien  biaya  operasional  yang  dike- luarkan bank yang bersangkutan sehingga kemungkinan  suatu  bank  dalam  kondisi bermasalah  semakin  kecil.  Hasil  pene- litian  ini  sesuai  dengan  Ghozali  (2014), Sukarno  dan  Saichu  (2006),  Rochman  & Wijayanti  (2012),  Lubis  (2013)  dan  hasil penelitian  ini  menolak  hasil  penelitian Martin, Saryadi dan Wijayanto (2014).

## Pengaruh  Net  Interest  Margin  (NIM) Terhadap Volume Penyaluran Kredit
Nilai  koefisien  regresi  NIM  terha- dap  volume  penyaluran  kredit  adalah sebesar  0,151.  Koefisien  regresi  0,151 arti-nya  setiap  penambahan  satu  nilai
pada  NIM  akan  memberikan  tambahan skor sebesar 0,151 pada volume penyaluran  kredit.  Semakin  tinggi  NIM menyebab-kan  kredit  yang  disalurkan akan  semakin  tinggi  dan  sebaliknya semakin  rendah  NIM  maka  kredit  yang disalurkan akan semakin besar. Nilai P = 0,05  menunjuk-kan  terdapat  pengaruh antara  NIM  dengan  volume  penyaluran kredit. Net  Interest  Margin (NIM) merupakan  se-buah  rasio  keuangan  yang merupakan  hasil  perbandingan  antara pendapatan  dari  bunga  terhadap  aktiva, yang juga merupakan selisih antara bunga simpanan  dan  bunga  pinjaman.  Hasil penelitian  ini  tidak  mendukung  hasil penelitian Martin, Saryadi dan Wijayanto (2014)  yang  me-nyatakan  bahwa  tidak terdapat  pengaruh  antara  NIM  terhadap volume penyaluran kredit.

## Pengaruh  Capital  Adequacy  Ratio
(CAR)  Terhadap  Laba  Perusahaan Perbankan
Nilai  koefisien  regresi Capital Adequacy  Ratio (CAR)  terhadap  laba perusahaan adalah sebesar -0,210. Koefisien  regresi  -0,210  artinya  setiap penambahan  satu  nilai  pada  CAR  akan memberikan tambahan skor sebesar 0,210 pada  laba  perusahaan.  Semakin  tinggi CAR  menyebabkan  semakin  turun  laba perusahaan  dan  sebaliknya  semakin rendah CAR maka laba perusahaan. Nilai P = 0,001 lebih kecil dari 0,05 menunjuk- kan  terdapat  pengaruh  negatif  antara CAR dengan laba perusahaan  perbankan. Kondisi  demikian  dimungkinkan  karena CAR  adalah  rasio  modal  bank  terhadap Aset  tertimbang  menurut  risiko,  dengan adanya  rasio  CAR  yang  besar  menun- jukkan  modal  bank  yang  besar  pula, sehingga  bank  dapat  leluasa  menempat- kan dana dari modal tersebut untuk porto- folio aset produktif, dan akan  berdampak terhadap  penghasilan  bunga  atau  laba. Hasil  penelitian  ini  mendukung  hasil penelitian  Normalasari  (2013),  Sukarno dan Saichu (2006), Lubis (2013), Olweny
and  Shipho  (2011),  Nuraini  (2013)  yang menyatakan  bahwa  CAR  berpengaruh terhadap  kemampuan  perusahaan  mem- peroleh laba.
Pengaruh Non Performing Loan (NPL) Terhadap Laba Perusahaan Perbankan Nilai  koefisien  regresi Non  Per-
forming  Loan (NPL)  terhadap  laba perusahaan  adalah  sebesar  0,048.  Koe- fisien  regresi  0,048  artinya  setiap penambahan  satu  nilai  pada  NPL  akan memberikan tambahan skor sebesar 0,048 pada  laba  perusahaan.  Semakin  tinggi NPL  menyebabkan  semakin  tinggi  laba perusahaan  dan  semakin  rendah  NPL maka  laba  perusahaan  akan  semakin rendah.  Nilai  P  =  0,244  lebih  besar  dari 0,05  menunjukkan  tidak  terdapat  pe- ngaruh  antara  NPL  dengan  laba  peru- sahaan  perbankan.  Hasil  penelitian  ini mendukung hasil Nuraini (2013).
Pengaruh  Biaya  Operasional  dan
Pendapatan Operasional (BOPO) terhadap Laba Perusahaan Perbankan Nilai koefisien regresi Biaya Operasional  dan  Pendapatan  Operasional (BOPO) terhadap laba perusahaan adalah sebesar -0,383. Koefisien regresi - -0,383 artinya setiap penambahan satu nilai pada BOPO  akan  memberikan  penurunan  skor sebesar  0,383  pada  laba  perusahaan  per- bankan.  Semakin  tinggi  BOPO  menye- babkan  menurunnya  laba  perusahaan  dan sebaliknya  semakin  rendah  BOPO  maka laba  perusahaan  akan  meningkatkan  laba perusahaan  perbankan.  Nilai  P  =  0,001 lebih  kecil  dari  0,05  menunjukkan  ter- dapat pengaruh antara BOPO dengan laba perusahaan perbankan. BOPO diukur dari perbandingan  antara  biaya  operasional terhadap  pendapatan  operasional.  Rasio yang  sering  disebut  rasio  efisiensi  ini digunakan  untuk  mengukur  kemampuan manajemen  bank  dalam  mengendalikan biaya  operasional  terhadap  pendapatan operasional.  Semakin  kecil  rasio  ini  ber-
arti  semakin  efisien  biaya  operasional yang  dikeluarkan  bank  yang  bersang- kutan  sehingga  kemungkinan  suatu  bank dalam  kondisi  bermasalah  semakin  kecil. Jika  kegiatan  operasional  dilakukan dengan  efisien  (dalam  hal  ini  nilai  rasio BOPO rendah) maka laba yang dihasilkan bank  tersebut  akan  naik.  Hasil  penelitian ini  sesuai  dengan  hasil  penelitian  yang menyatakan  bahwa  BOPO  berpengaruh terhadap  laba  perusahaan  oleh  Rochman &  Wijayanti  (2012),  Lubis  (2013), Nuraini  (2013).  Hal  ini  dapat  diartikan bahwa  semakin  rendah  BOPO  yang mengindikasikan  efisiensi  dalam  operasi- onal bank akan meningkatkan pendapatan operasional  bank  yang  selanjutnya  akan menjadikan perubahan laba yang semakin besar dan sebaliknya.
Pengaruh  Net  Interest  Margin  (NIM) Terhadap Laba Perusahaan Perbankan Nilai  koefisien  regresi Net  Interest Margin (NIM)  terhadap  laba  perusahaan adalah  sebesar  0,067.  Koefisien  regresi
0,067  artinya  setiap  penambahan  satu nilai pada NIM akan memberikan penam- bahan  skor  sebesar  0,067  pada  laba perusahaan. Semakin  tinggi  NIM menye- babkan  semakin  tinggi  laba  perusahaan dan  sebaliknya  semakin  rendah  NIM maka  laba  perusahaan  akan  semakin rendah.  Nilai  P  =  0,145  lebih  besar  dari 0,05  sehingga  disimpulkan  tidak  terdapat pengaruh  antara  NIM  dengan  laba perusahaan perbankan. Net Interest Margin (NIM)  diperoleh  dari  pendapatan bunga  dikurangi biaya  bunga.  Spread yang  kecil  yang  disebabkan  naiknya  BI rate  dan  tekanan  inflasi  membuat  besar- nya biaya bunga meningkat menyebabkan bank kehilangan kesempatan memperoleh laba dari aktiva produktif.
Net  Interest  Margin (NIM)  meru- pakan  rasio  yang  menunjukkan kemam- puan  manajemen  bank  dalam  mengelola aktiva  produktifnya  untuk  menghasilkan pendapatan  bunga  bersih.  Semakin  besar
rasio  ini  maka  meningkatnya  pendapatan bunga atas aktiva produktif yang dikelola bank  sehingga  kemungkinan  bank  dalam kondisi  bermasalah  semakin  kecil,  se- hingga dengan kondisi tersebut bank akan berupaya  meningkatkan  kreditnya  pada saat  suku  bunga  naik  agar  rasio  NIM dapat  naik  dan  mampu  menaikkan pendapatan  bank.  Dalam  kondisi  penuh persaingan seperti sekarang ini bank cen- derung  lebih  berhati ‐ hati  dalam  mela- kukan  pemberian  kredit  dan  mengelola portofolionya,  selain  itu  untuk  memper- besar laba Perbankan di Indonesia banyak mengandalkan  sektor  jasa  diluar  kredit ( fee  based  income )  seperti  jasa  pemba- yaran  telepon,  listrik,  biaya  transfer, kliring,  serta  biaya  administrasi  lainnya. Sehingga  NIM  tidak  memiliki  pengaruh signifikan  positif  terhadap  perubahan laba.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan hasil penelitian Ghozali (2014), Rochman dan Wijayanti (2012) dan hasil penelitian ini  tidak  sejalan  dengan  hasil  Nuraini (2013).

## Pengaruh  Volume  Penyaluran  Kredit terhadap Laba Perusahaan Perbankan
Nilai  koefisien  regresi  volume  pe- nyaluran  kredit  terhadap  laba  perusahaan perbankan adalah sebesar 0,596 Koefisien regresi  0,596  artinya  setiap  penambahan satu  nilai  pada  volume  penyaluran  kredit akan  memberikan  tambahan  skor  sebesar 0,596  pada  laba  perusahaan  perbankan. Semakin tinggi volume penyaluran kredit menyebabkan laba perusahaan perbankan semakin  meningkat  dan  sebaliknya  se- makin  rendah  volume  penyaluran  kredit maka  laba  perusahaan  perbankan  akan semakin  besar.  Nilai  P  =  0,001  nilainya lebih besar dari  0,05 menunjukkan terda- pat  pengaruh  positif  antara  volume  pe- nyaluran  kredit  terhadap  laba  perusahaan perbankan. Jika bank menyalurkan kredit semakin  banyak    maka  semakin  besar peluang  meningkatkan  pendapatan  bunga yang  mengakibatkan  laba  perusahaan meningkat.
.

## Tabel 6. Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung
No. Variabel Pengaruh Langsung Pengaruh tidak langsung variabel endogen terhadap variabel eksogen melalui volume penyaluran kredit Pengaruh Total Volume Penyaluran Kredit Laba 1.  CAR -0,427 -0,210 -0,254 -0,464 2.  NPL 0,098 0,048 0,058 0,106 3.  BOPO -0,302 -0,383 -0,180 -0,563 4.  NIM 0,151 0,067 0,090 0,157 5.  Volume Penyaluran Kredit 0,000 0,596 0,000 0,596 Sumber: Hasil Olah Data (2016) Analisis Pengaruh Langsung dan

## Tidak Langsung
Tabel  6  menunjukkan  hasil  pengo- lahan  data  pengaruh  langsung  dan  tidak langsung. Tabel 6 menunjukkan koefisien regresi (loading  factor) atau  pengaruh langsung  CAR  terhadap  laba  perusahaan perbankan  -0,210  dan  pengaruh  tidak langsung  CAR  terhadap  laba  perusahaan perbankan  -0,254,  hal  ini  menunjukkan bahwa pengaruh langsung lebih kecil dari pengaruh  tidak  langsung,  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  volume  penyaluran kredit  mampu  memediasi  CAR  terhadap laba  perusahaan  perbankan.  Tabel  6 menunjukkan  koefisien  regresi  atau pengaruh  langsung  NPL  terhadap  laba perusahaan  perbankan  sebesar  0,048  dan pengaruh  tidak  langsung  NPL  terhadap laba perusahaan perbankan sebesar 0,058, hal  ini  menunjukkan  bahwa  pengaruh langsung  lebih  kecil  dari  pengaruh  tidak langsung,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  volume  penyaluran  kredit  mampu memediasi NPL terhadap laba perusahaan perbankan.
Koefisien  regresi  atau  pengaruh langsung  BOPO  terhadap  laba  perusa- haan  perbankan  sebesar  -0,383  dan pengaruh  tidak  langsung  BOPO  terhadap laba  melalui  volume  penyaluran  kredit  - 0,180,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  pe- ngaruh  langsung  lebih  besar  dari  pe- ngaruh  tidak  langsung,  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  volume  penyaluran kredit  tidak  mampu  memediasi  BOPO
terhadap  laba  perusahaan  perbankan. Koefisien regresi atau pengaruh langsung NIM terhadap laba perusahaan perbankan sebesar  0,067  dan  pengaruh  tidak  lang- sung  NIM  terhadap  laba  perusahaan perbankan  melalui  volume  penyaluran kredit  0,090,  hal  ini  menunjukkan  bahwa pengaruh  langsung  lebih  kecil  dari pengaruh  tidak  langsung,  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  volume  penyaluran kredit  mampu  memediasi  NIM  terhadap laba perusahaan perbankan.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis,  maka dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  CAR dan  BOPO  berpengaruh  negatif  terhadap volume  penyaluran  kredit.  NIM  ber- pengaruh  positif  terhadap  volume  penya- luran  kredit  sedangkan  NPL  tidak berpengaruh terhadap volume penyaluran kredit.  CAR  dan  BOPO  berpengaruh negatif  terhadap  laba  perusahaan  sedang- kan  NPL  dan  NIM  tidak  berpengaruh terhadap  laba  perusahaan  perbankan. Volume  penyaluran  kredit  berpengaruh positif  terhadap  laba  perusahaan  per- bankan.  Volume  penyaluran  kredit  mam- pu  memediasi  CAR,  NPL  dan  NIM terhadap  laba  perusahaan  perbankan tetapi  tidak  mampu  memediasi  BOPO terhadap laba perusahaan perbankan.
Pada  usaha  meningkatkan  volume penyaluran kredit,  sebaiknya bank meng- gunakan  CAR  untuk  menyalurkan  kredit bukan  untuk  pembelian  aktiva  tetap,
melakukan efisiensi usaha, meningkatkan nilai  NIM  dan  mengurangi  kredit  macet. Untuk  memaksimalkan  laba  perusahaan perbankan, sebaiknya bank meningkatkan volume penyaluran kredit.

## DAFTAR PUSTAKA
Almawadi.  (2015).  Pertumbuhan  Laba Bank-Bank Besar Melambat. Retrieved from http://keuangan.kontan.co.id/news/pert umbuhan-laba-bank-bank-besar- melambat.
Bursa  Efek  Indonesia.  (2014).  Retrieved from http://www.idx.co.id// . Daelawati, Hidayat dan Atmanto. (2012).
Analisis  Pengaruh  ROA,  CAR,  NPL dan  LDR  Terhadap  Perkembangan Kredit Perbankan. Jurnal Ilmu Administrasi .
Dendawijaya. (2005). Manajemen Perbankan. Jakarta: Ghalia Indonesia. Ghozali. (2014). Model Persamaan Struktural Konsep dan Aplikasi dengan AMOS 22.0. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Gosh.  (2010).  Credit  Growth,  Bank
Soundness  and  Financial  Fragility: Evidence from Indian Banking Sector. MPRA  Paper  No.  24715 .  Retrieved
from http://mpra.ub.uni-
muenchen.de/24715/ .
Igan and Pinheiro . (2011). Credit Growth and Bank Soundness: Fast & Farious?. IMF  Working  Paper .  Retrieved  from https://www.imf.org/external/pubs/ft/ wp/2011/ wp11278.pdf.
Lubis. (2013). Pengaruh Tingkat Kesehatan Bank Terhadap Pertumbuhan  Laba  Pada  BPR  di Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Keuangan, 1(4).
Martin,  Saryadi  dan  Wijayanto.  (2014). Pengaruh Capital  Adequacy  Ratio (CAR), Loan To Deposit Ratio (LDR), Non  Performing  Loan (NPL), Return On  Asset (ROA), Net  Interest  Margin
(NIM), dan Biaya Operasional Pendapatan Operasional (BOPO) Terhadap Pemberian Kredit. Diponegoro  Journal  Of  Social  And Politic . Normalasari.  (2013).  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi Penyaluran Kredit
Bank  Umum  di  Indonesia. Jurnal EMBA , 1(3), 931 – 941.
Nuraini.  (2013).  Pengaruh  CAR,  NIM,
LDR,  NPL,  BOPO  dan  Kualitas Aktiva  Produktif  Terhadap  Perubahan Laba. Dinamika  Akuntansi,  Keuangan dan Perbankan , 2(1), 14 – 25.
Olweny  and  Shipho.  (2011).  Effects  Of Banking  Sectoral  Factors  On  The Profitability  Of  Commercial  Banks  In Kenya. Economics  and  Finance Review, 1(5), 1 – 30.
Pristiwantiyasih.  (2013).  Peranan  Rasio Keuangan dalam Memprediksi Laba di Masa Depan . Jurnal 2 Analisa , 1(1), 1 – 4.
Rismawati.  (2015).  Pengaruh  Capital,
Asset  quality,  Management,  Earning dan  Liquidity  (CAMEL)  Terhadap
Pertumbuhan Laba . Prosiding
Penelitian SPeSIA .
Rochman dan Wijayanti. (2012). Analisis Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Perubahan  Laba .  eJurnal  Fakultas Ekonomi Universitas Semarang .
Sukarno  dan  Saichu.  (2006).  Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja  Bank  Umum  di  Indonesia. Jurnal Studi Manajemen dan Organisasi . Syahputra,  Andreas  dan  Wijaya.  (2014). Pengaruh  Rasio  Keuangan  Terhadap Pertumbuhan Laba Bank
Pembangunan  Daerah  di  Indonesia dengan  Pertumbuhan  Kredit  sebagai Variabel  Intervening. Jurnal  Tepak Manajemen Bisnis , 6(2).
Undang-Undang  Perbankan.  (1998).  UU Nomor  10  Tahun  1998  tentang Perbankan.