FAKTOR PENENTU

## PROFITABILITAS
BANK

## TERCATAT DI INDONESIA: PENDEKATAN DENGAN REGRESI KUANTIL
Restiana Ie Tjoe Linggadjaya 1,2 * , Apriani Dorkas Rambu Atahau 3 ,  Gracia Shinta S. Ugut 4, , Kim Sung Suk 5

## Abstrak
Studi  kuantitatif  ini  mengkaji  6  prediktor  yang  diduga  mempengaruhi profitabilitas bank tercatat di Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji faktor  penentu  profitabilitas  dan    besarnya  pengaruh  dari  faktor  penentu tersebut  terhadap  profitabilitas  bank  tercatat  di  Indonesia.  Penelitian  ini menggunakan seluruh populasi bank tercatat di Indonesia pada tahun 2013 – 2022  yaitu  sebanyak  47  bank  tercatat.  Instrumen  analisis  statistik  yang digunakan  adalah  regresi  kuantil  data  panel  dengan  menggunakan  R. Profitabilitas  bank  diukur  dengan return  on  assets ,  sedangkan  likuiditas, kualitas aset, manajemen aset, leverage, efisiensi dan kecukupan modal yang digunakan sebagai faktor bank spesifik. Novelty penelitian ini adalah bahwa ini adalah  penelitian  pertama  tentang  determinan  profitabilitas  bagi  bank  yang terdaftar  di  Indonesia  menggunakan  regresi  kuantil.  Hasil  regresi  kuantil memberikan insight yang lebih mendalam dibandingkan dengan regresi linear OLS maupun regresi panel fixed effect karena dapat menggambarkan pengaruh dan arah yang distinctive pada tiap kuantil profitabilitas. Analisa regresi kuantil terhadap  profitabilitas  baru  dilakukan  sebatas  pada return  on  assets ,  belum dilakukan pada net interest margin dan return on equity . Saran untuk penelitian selanjutnya, agar dapat menambahkan lagged effect (t-1) untuk kualitas aset terhadap profitabilitas dan juga menambahkan robustness check . Kata Kunci: profitabilitas bank, bank specific factor, bank tercatat, regresi kuantil

## Abstract
This  quantitative  study  examines  6  predictors  that  are  presumed  to  affect profitability  for  listed  banks  in  Indonesia.    The  purpose  of  this  study  is  to examine the determinants of profitability and the magnitude of the influence of such determinant on profitability of listed banks in Indonesia. This study uses the entire population of listed banks in Indonesia and focused on the period from  2013  to  2022  with  a  total  of  47  listed  banks.  The  statistical  analysis instrument used is panel data quantile regression using R. Bank profitability is measured  by  return  on  assets  (ROA),  whereas  liquidity,  assets  quality,  asset management,  leverage,  efficiency,  and  capital  adequacy  are used  as  bank‐ specific factors. The research result are that asset quality, asset management, capital  adequacy  affect  bank  profitability  significantly  and  positively,  while asset quality and efficiency negatively affect profitability. Meanwhile, LDR has a negative relationship with profitability. The novelty of this study is that it is the  first  study  on  the  determinants  of  profitability  for  banks  registered  in Indonesia using quantile regression. The results of quantile regression provide deeper  insight  than  OLS  linear  regression  or  fixed  effect  panel  regression because it can describe the distinctive influence and direction of each quantile of profitability. Quantile regression analysis of profitability has been carried out on return on assets, and not yet being performed on net interest margin and return on equity. Suggestions for future research to add a lagged effect (t-1) for asset quality to profitability and also add robustness check.
Keywords: bank profitability, bank specific factor, listed banks, quantile regression

## AFILIASI:
1 Mahasiswa Program Doktor Manajemen, Universitas Pelita Harapan, Tangerang, Indonesia 2 Program Studi Manajemen, Universitas Jakarta International, Jakarta, Indonesia 3 Fakultas Ekonomika dan Bisnis,Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia 4 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pelita Harapan, Tangerang, Indonesia 5 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pelita Harapan, Tangerang, Indonesia
*KORESPONDENSI: 01617210022@student.uph.edu
THIS ARTICLE IS AVAILABLE IN: https://e- journal.umc.ac.id/index.php/JPK
DOI: 10.32534/jpk.v11i1.5246

## CITATION:
Linggadjaya, R. I. T., Atahau, A. D. R., Shinta S. Ugut, G. ., & Sung Suk, K. . (2024). FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK TERCATAT DI INDONESIA: PENDEKATAN DENGAN REGRESI KUANTIL. Jurnal Proaksi, 11(1), 1 – 18. https://doi.org/10.32534/jpk.v11i1.5246
Riwayat Artikel : Artikel Masuk: 23 Desember 2023
Di Review: 11 Januari 2024
Diterima: 25 Januari 2024

## Linggadjaya, Atahau, Ugut, Suk

## FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK TERCATAT DI INDONESIA: PENDEKATAN DENGAN REGRESI KUANTIL

## PENDAHULUAN
Industri  perbankan  mempunyai  peranan  yang  sangat  penting  untuk  suatu  perekonomian, dimana  bank  memiliki  fungsi  perantara  keuangan  ( financial  intermediary )  antara  pihak  dengan kelebihan  dana  dan  pihak  yang  memerlukan  dana.  Pendanaan  yang  diberikan  oleh  bank  biasanya mempunyai tenor yang lebih panjang, dibandingkan dengan kewajiban bank kepada para deposan nya dengan tenor yang lebih pendek (Bryant, 1980 ; Diamond & Dybvig, 1983) . Dengan peranan perbankan yang  penting  untuk  perekonomian  suatu  negara,  keberhasilan  sektor  perbankan  adalah  sangat penting. Keberhasilan bank salah satunya ditentukan oleh profitabilitas bank, sehingga sangat penting untuk mengetahui faktor penentu untuk profitabilitas bank di Indonesia.
Beberapa penelitian atas profitabilitas menggunakan return on assets (ROA), return on equity (ROE), atau keduanya sebagai proxy atas profitabilitas bank (Al-Homaidi et al., 2018 , 2020 ; Almaqtari et  al.,  2019 ; Chowdhury  &  Rasid,  2016 ; Menicucci &  Paolucfci,  2016) .   Penentu  profitabilitas  bank diklasifikasikan  menjadi  dua  kelompok:  faktor  penentu  internal,  yang  dikenal  sebagai  faktor  bank spesifik dan faktor penentu eksternal yang dikenal sebagai faktor makroekonomi (Almaqtari et al., 2019 ; Robin et al., 2018 ; Yahya et al., 2017) .
Penelitian ini ingin mempelajari pengaruh karakteristik spesifik bank terhadap profitabilitas bank. Penelitian mengenai profitabilitas bank di India, ditemukan bahwa manajemen asset, efisiensi dan  leverage  merupakan  faktor  determinan  yang  paling  berpengaruh  atas  profitabilitas  bank komersial di India yang diukur dengan ROA, selain ukuran bank dan jumlah cabang (Almaqtari et al., 2019) . Regulator dan praktisi harus memahami faktor penentu dan memprioritaskan faktor penentu untuk profitabilitas bank di Indonesia, yang pengaruhnya sangat penting untuk sustainabilitas bank tersebut pada khususnya dan perekonomian Indonesia pada umumnya.
Pertanyaan  penelitian  adalah  (1)  untuk  menguji  karakteristik  spesifik  bank  yang  secara signifikan  berhubungan  dengan  profitabilitas  bank-bank  yang  terdaftar  di  Indonesia.  (2)  menguji apakah untuk ROA bank yang lebih besar, terdapat pengaruh yang lebih besar dari setiap karakteristik spesifik bank terhadap ROA dan sebaliknya (3) untuk menguji apakah terdapat perbedaan atas rentang untuk  ROA  batas  bawah  dan  ROA  batas  atas  yang  lebih  lebar  pada  ROA  bank  yang lebih kecil  dan sebaliknya.
Penelitian ini akan mencakup semua bank yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dari 2013 hingga  2022.  Per  31  Des  2022,  terdapat  106  bank  umum  dimana  empat  puluh  tujuh  di  antaranya tercatat  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Daftar  bank  tercatat  pada  tahun  2022  dan  2013  disajikan  dalam Appendix  1  dan  Appendix  2. Novelty penelitian  ini  adalah  penelitian  pertama  tentang  determinan profitabilitas bagi bank yang terdaftar di Indonesia menggunakan regresi kuantil. Walaupun terdapat penelitian yang cukup banyak tentang profitabilitas untuk bank di Indonesia, namun faktor penentu profitabilitas  bank  di  Indonesia  belum  sepenuhnya  dieksplorasi  dengan  tidak  ditemukan  adanya penelitian menggunakan regresi kuantil atas profitabilitas.  Analisa dengan regresi kuantil terhadap profitabilitas untuk bank tercatat di Indonesia adalah sangat penting.
1) Terdapat rentang nilai mean ROA yang sangat lebar selama periode 2013-2022 dari ROA bank yang paling rendah (+-5%) sampai ROA bank yang paling tinggi (+-8%).  Hal ini dapat terlihat pada Gambar 1 (sebelum winsor 1%) dan gambar 2 (sesudah winsor 1%).
2) Terdapat rentang nilai ROA yang lebar pada bank dengan ROA yang kecil. Sedangkan rentang nilai ROA pada bank dengan ROA besar relatif lebih sempit. Hal ini dapat terlihat pada Gambar 1 (sebelum winsor 1%) dan gambar 2 (sesudah winsor 1%).
3) Variasi yang signifikan nilai ROA pada bank dengan ROA yang relatif lebih kecil. Hal ini dapat terlihat pada Gambar 1 (sebelum winsor 1%) dan gambar 2 (sesudah winsor 1%).

## Linggadjaya, Atahau, Ugut, Suk

## FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK TERCATAT DI INDONESIA: PENDEKATAN DENGAN REGRESI KUANTIL

## `
Gambar 1 . Perbandingan ROA antar Bank periode 2013-2022 (sebelum winsor 1%) Sumber: Data diolah, 2023
Untuk  mendapatkan  hasil  regresi  yang  lebih robust ,  dilakukan data  cleansing dengan winsorization 1%.  Sebelum  dilakukan winsorization , terlihat terdapat  banyaknya outliers pada ROA bank yang dapat jelas terlihat pada Gambar 1.   Sehingga untuk mengurangi pengaruh outliers dalam model regresi, dipandang perlu untuk melakukan winsorization 1%. Perbedaan terlihat pada Gambar 1 sebelum winsor 1% dan Gambar 2 sesudah winsor 1%.
Gambar 2. Perbandingan ROA antar Bank periode 2013-2022 (sesudah winsor 1%) Sumber: Data diolah, 2023

## Linggadjaya, Atahau, Ugut, Suk

## FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK TERCATAT DI INDONESIA: PENDEKATAN DENGAN REGRESI KUANTIL

## KAJIAN PUSTAKA
Bank  adalah entitas dengan leverage (utang dibandingkan modal) tinggi, dengan komposisi modal sendiri yang relatif sangat rendah dibandingkan dengan dana pihak ketiga. Dengan tingginya tingkat leverage and peranan bank yang sangat penting dalam perekonomian, bank sentral di seluruh dunia menetapkan besarnya kecukupan modal yang harus dipenuhi oleh bank (Adelopo et al., 2022 ; T. N. L. Le et al., 2023) . Profitabilitas bank ditentukan oleh faktor bank spesifik untuk masing-masing bank dan faktor makroekonomi. Rasio profitabilitas adalah parameter yang digunakan untuk menilai kemampuan bisnis untuk menghasilkan pendapatan dibandingkan dengan pengeluarannya dan biaya relevan  lainnya  yang  terjadi  dalam  suatu  periode (Yulistiani  &  Suryantini,  2016) . Return  on  Assets (ROA)  adalah salah satu bentuk rasio profitabilitas untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba terhadap aset yang dimiliki oleh bank (Financial Services Authority of the Republic of Indonesia, 2022 ; Kalantonis et al., 2021 ; Katsiampa et al., 2022) . Semakin besar ROA suatu bank, maka  semakin  besar  pula  tingkat  keuntungan  yang  dicapai  oleh  bank  tersebut  dan  semakin  baik performa  bank  tersebut  dalam  hal  penggunaan  aset.  Pada  penelitian  faktor  penentu  profitabilitas untuk  bank  komersial  di  India,  ditemukan  bahwa  manajemen  aset,  efisiensi  operasional  dan  rasio leverage adalah penentu terpenting terhadap profitabilitas yang diukur dengan ROA (Almaqtari et al., 2019) .
Profitabilitas juga dipengaruhi oleh lingkungan makroekonomi, seperti pertumbuhan ekonomi dan  suku  bunga.  Bank  yang  beroperasi  dalam  pertumbuhan  ekonomi  yang  lebih  tinggi  cenderung memiliki  biaya  yang  lebih  rendah  untuk  melakukan  bisnis  karena  bank  akan  dapat  mengamankan calon  pelanggan  dengan  biaya  lebih  sedikit.  Selama  pertumbuhan  ekonomi,  bank  cenderung menumbuhkan bisnis dengan lebih banyak investasi (Mongid, 2016) . PDB memiliki hubungan negatif yang  signifikan  dengan  pengembalian  portofolio  pinjaman (Atahau  &  Cronje,  2019) .  Pertumbuhan ekonomi  menurunkan  biaya  ekuitas  relatif  terhadap  biaya  utang  dan  akan  mendorong  penerbitan ekuitas di pasar modal (Dittmar & Dittmar, 2008) . Penurunan suku bunga akan meningkatkan risiko pasar sebagai faktor yang mempengaruhi pertumbuhan jangka panjang (Teresienė et al., 2021) .

## Likuiditas dan Profitabilitas
Loan  Deposit  Ratio (LDR)  merupakan  proxy  yang  paling  banyak  digunakan  untuk mencerminkan likuiditas, dan sering digunakan dalam kebijakan makroprudensial untuk mengelola risiko likuiditas (Berger & Bouwman, 2009 ; Diamond et al., 1999 ; Distinguin et al., 2013 ; Golubeva et al., 2019 ; Rosyid & Irawan Noor, 2018 ; Van den End, 2016) . Dalam bank syariah, LDR dikenal dengan FDR/  financing  to  deposit  ratio.  LDR  atau  FDR  adalah  proporsi  pembiayaan  yang  tidak  termasuk kepada bank atas dana pihak ketiga (Financial Services Authority of the Republic of Indonesia, 2022) . Likuiditas yang lebih tinggi menyiratkan bahwa bank lebih likuid, namun dengan imbalan yang lebih  tinggi,  sedangkan  likuiditas  yang  tidak  memadai  dapat  menjadi  salah  satu  penyebab  utama kegagalan  bank.  Terdapat conflicting  result mengenai  penelitian  likuiditas  dan  profitabilitas  yang dilaporkan  oleh  penelitian  sebelumnya.  Ditemukan  adanya  hubungan  positif  antara  likuiditas terhadap profitabilitas, dimana dengan likuiditas yang tinggi, bank menghasilkan profitabilitas yang lebih tinggi (Abbas et al., 2019; Teresienė  et al., 2021) . Namun di lain pihak, ditemukan hubungan negatif  antara  likuiditas  dan  profitabilitas,  namun  belum  terdapat  adanya  alasan  dimana  koefisien antar kedua variabel sangat kecil (Atahau & Cronje, 2019).
H1: Likuiditas mempengaruhi profitabilitas

## Linggadjaya, Atahau, Ugut, Suk

## FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK TERCATAT DI INDONESIA: PENDEKATAN DENGAN REGRESI KUANTIL

## Kualitas Aset dan Profitabilitas
Kualitas  aset  mengacu  pada  risiko  kredit  yang  dialami  bank  karena  meminjamkan  dan menginvestasikan dana dalam beragam portofolio. Aset bermasalah tidak menghasilkan pendapatan, memerlukan  prosedur  khusus  dalam  menentukan  kelayakan  kredit.  Kualitas  Aset  sebagai  penentu signifikan kinerja bank (Atahau & Cronje, 2022) . Proxy yang paling banyak digunakan untuk kualitas aset adalah kredit bermasalah (NPL). Penelitian ini akan menggunakan proxy yang berbeda. Provisi kerugian pinjaman terhadap rasio pinjaman bruto adalah variabel LLP. Variabel LLP mewakili jumlah yang disisihkan oleh bank sebagai cadangan untuk menyerap kerugian yang diprediksi pada portofolio pinjaman bank (Ozili & Outa, 2017 ; Peterson & Arun, 2018) .
Hubungan  negatif  yang  signifikan  terhadap  kualitas  aset/risiko  kredit  ditunjukkan  pada profitabilitas  bank (Adelopo  et  al.,  2022) .  Dampak  signifikan  terhadap  pinjaman  yang  berisiko terhadap profitabilitas (Batitusta & Jogi, 2021) . Indonesia mengadopsi IFRS 9 dengan model kerugian kredit yang diproyeksikan sebagai penerus model kerugian yang timbul sebagai tanggapan atas kritik terhadap model kerugian pinjaman yang terjadi (Gao et al., 2022) . Bank wajib mengantisipasi kerugian kredit  di  masa  mendatang  berdasarkan  probabilitas  gagal  bayar  peminjam  dari  tanggal  pelaporan hingga  jatuh  tempo  pinjaman  dengan  model  proyeksi  kerugian  kredit (Gao  et  al.,  2022). Model kerugian kredit yang diprediksi dimaksudkan untuk memecahkan kekurangan model kerugian yang terjadi dan meningkatkan prediktabilitas estimasi kerugian pinjaman (Kyiu & Tawiah, 2023) . Kualitas aset yang buruk dengan dampak merugikan bagi bank dan ekonomi umum (Rachman et al., 2018).
Bank dengan portofolio pinjaman tanpa jaminan harus mencari pengembalian yang jauh lebih tinggi daripada bank  dengan portfolio pinjaman dengan jaminan. Ketika margin bunga bersih yang tinggi  lebih  disukai,  bank  berhati-hati  dalam  hanya  menerima  portofolio  pinjaman,  yang  sepadan dengan risiko yang diambil dalam memberikan pinjaman. Proporsi aset atau risiko kredit berkualitas buruk berpengaruh negatif terhadap profitabilitas bank (Abbas et al., 2019)
H2: Kualitas Aset memiliki hubungan negatif dengan profitabilitas.

## Manajemen Asset dan Profitabilitas
Manajemen aset, atau ukuran perputaran aset ( asset turnover ) atau rasio pemanfaatan aset ( asset utilization ratio ) mengukur seberapa efisien bank menggunakan asetnya untuk menghasilkan pendapatan. Kebalikan dari manajemen asset adalah rasio intensitas modal ( capital intensity ratio ) yang mengukur besarnya total aset yang dibutuhkan untuk menghasilkan suatu tingkat pendapatan., sedangkan  total  pendapatan  yang  dihasilkan  oleh  total  aset  disebut  sebagai  perputaran  total  aset (TOTA) (Ross,  2022) .  Indikator  utama  efisiensi  manajemen  adalah  dalam  pemanfaatan  asetnya (Ferreira  et  al., 2018 ; Sari et  al.,  2022) .  Terhadap korelasi  positif antara  profitabilitas  dengan  rasio manajemen aset  yang  tinggi (Almaqtari et al.,  2019 ; Junaidi  et  al.,  2019 ; Masood  &  Ashraf,  2012) . Dimana terlihat peningkatan total aset memiliki hubungan positif dengan peningkatan pendapatan operasional (Lee & Lee, 2018) .

## H3: Efisiensi Aset memiliki hubungan positif dengan profitabilitas

## Leverage dan Profitabilitas
Leverage, metrik yang mengukur keseimbangan antara utang dan ekuitas dalam membiayai asset.    Struktur  Modal  mengacu  pada  besarnya  campuran  antara  modal  sendiri  dengan  hutang. Leverage  memainkan  peran  penting  untuk  operasional  bank,  dimana  peningkatan  leverage  akan meningkatkan kinerja bank namun kenaikan utang akan dibarengi dengan besarnya bunga yang harus dibayarkan karena adanya hutang tersebut (Ross, 2022)

## Linggadjaya, Atahau, Ugut, Suk

## FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK TERCATAT DI INDONESIA: PENDEKATAN DENGAN REGRESI KUANTIL
Rasio utang terhadap ekuitas yang optimal memiliki titik terendah dan di atas itu, biaya modal ( weighted average cost of capital) mulai meningkat, dan di atas ambang batas tertentu, profitabilitas akan memburuk (Modigliani & Miller, 1958) Hubungan nonlinier dan dua sisi antara kebutuhan modal dan  profitabilitas  bank  disimpulkan (Nsanyan  Sandow  et  al.,  2021) Rasio  utang  terhadap  ekuitas memiliki  pengaruh  positif  terhadap return  on  assets tetapi  memiliki  efek  negatif  dan  signifikan terhadap return on equity (Lestari, 2021) . Di lain pihak, terdapat penelitian dengan hasil yang berbeda, dimana terdapat dampak negatif leverage terhadap ROA. (Al-Homaidi et al., 2018 ; Almaqtari et al., 2019) . Hasil penelitian yang bertentangan inilah yang menggarisbawahi perumusan hipotesis kami: H4: Leverage mempengaruhi profitabilitas.

## Efisiensi dan Profitabilitas
Studi pengaruh efisiensi bank terhadap profitabilitas bank dilakukan oleh (Al-Homaidi et al., 2020 ; Almaqtari et al., 2019; T. D. Le & Ngo, 2020 ; Pak, 2020 ; Quoc Trung, 2021) dengan menggunakan BOPO  sebagai  proxy.  BOPO/Efisiensi  bank  akan  mempengaruhi  kinerja  bank  secara  negatif  dan signifikan. Biaya operasional di industri perbankan sebanding dengan tinggi karena kepatuhan yang ketat terhadap standar peraturan dan persyaratan internal bank. Tidak hanya modal yang dibutuhkan, namun juga adanya sumber daya yang dibutuhkan untuk memastikan kepatuhan terhadap peraturan, yang  dimulai  dari client  onboarding hingga  biaya  teknologi  dalam  mendukung  konsumen,  seperti perlindungan  data  pelanggan,  perlindungan  risiko  siber,  pelatihan  dan  sertifikasi  wajib  diperlukan. Selain  itu,  bank  dapat  mengeluarkan  biaya  operasi  yang  cukup  besar  untuk  melayani  pelanggan, termasuk  biaya  personel  yang  besar,  biaya  teknologi  informasi,  biaya  administrasi  umum,  biaya komunikasi pemasaran (Shah et al., 2019)
Efisiensi  laba  akan  berdampak  positif  pada  profitabilitas  bank,  sedangkan  inefisiensi  akan berdampak  negatif.  Ternyata  krisis  keuangan  global  tidak  berpengaruh  pada  pengaruh  efisiensi terhadap  profitabilitas (Rakshit  &  Bardhan,  2022) Untuk  alasan  operasional,  bank  memiliki  biaya personel  yang  cukup  besar,  yang  diakui  dengan  benar  sebagai  beban,  di  mana  perusahaan  non- keuangan, seperti perusahaan manufaktur dan logistik harus berinvestasi dan mengelola aset tetap yang  cukup  besar,  seperti  pabrik  dan  mesin  untuk  memproduksi  barang  dan/atau  jasa  untuk mengamankan pendapatan operasionalnya (Mulyana et al., 2022) .  Saat ini, teknologi digital (DT), kata baru yang menggantikan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) mengubah cara bank menjalankan bisnis, dengan teknologi baru yang  diharapkan dapat menarik nasabah baru secara digital dengan transaksi  digital  yang  diharapkan  dapat  memangkas  biaya  operasional  bank  dan  menumbuhkan pendapatan  bank  secara  inovatif.  Efisiensi  operasi  mendapatkan  daya  tarik  sebagai  faktor  penting dalam  mencapai  tujuan  perusahaan  yang  merupakan  penentu  nilai  perusahaan,  dan  bagaimana reformasi  dalam  operasi  bank  akan  menentukan  efisiensi,  efektivitas,  dan  produktivitas  di  bank. (Bhullar & Tandon, 2019) .
H5: Efisiensi memiliki hubungan negatif dengan profitabilitas.

## Kecukupan Modal dan Profitabilitas
Bank adalah entitas dengan leverage tinggi dengan kewajiban pihak ketiga yang tinggi.  Studi Kecukupan Modal (Capital Adequacy Ratio) terhadap profitabilitas bank yang dilakukan oleh Adelopo (2022) , Nguyen Kim Quoc Trung (2021) , Eissa Al-Homaidi (2020) dan Almaqtari (2018) menggunakan rasio kecukupan modal. Dengan peran pentingnya dalam perekonomian, bank sentral di seluruh dunia memberlakukan persyaratan kecukupan modal mengikuti pedoman dari regulator (Gao et al., 2022) . Ada hasil yang bertentangan pada pengaruh modal terhadap profitabilitas.

## FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK TERCATAT DI INDONESIA: PENDEKATAN DENGAN REGRESI KUANTIL
Dampak nonkonklusif dari rasio kecukupan modal terhadap profitabilitas bank (Almaqtari et al., 2019 ; Salike & Ao, 2018) . Rasio ekuitas bank tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja bank (Atahau & Cronje, 2019) . Penelitian lain membuktikan sebaliknya bahwa terdapat dampak signifikan terhadap rasio kecukupan modal terhadap pengembalian aset (Daryanto et al., 2020) dan terhadap profitabilitas (Batitusta & Jogi, 2021) . Sementara peneliti lain menyimpulkan bahwa kapitalisasi bank yang  lebih  tinggi  akan  menghasilkan cushion  for  safety di  bank (Gupta  &  Mahakud,  2020) .  Tingkat kecukupan modal yang lebih tinggi akan meingkatkan kemampuan bank untuk mendapatkan likuiditas yang dibutuhkan, yang lebih tampak pada bank dengan ukuran kecil (Zheng et al., 2019) .
H6: Kecukupan modal mempengaruhi profitabilitas.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian kuantitatif dengan gambar kerangka konseptual pada Gambar 3.

## Gambar 3. Kerangka Konseptual

## Variabel Kontrol
Variabel  kontrol  terdiri  dari  variabel  makroekonomi  yang  mungkin  mempengaruhi  semua bank dan variabel kontrol khusus bank yang mungkin mempengaruhi masing-masing bank. Variabel kontrol  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  mengukur  aspek  faktor  makroekonomi  (yaitu, pertumbuhan PDB dan suku bunga) dan faktor bank spesifik (yaitu ukuran bank). Untuk penelitian di industri perbankan, variabel-variabel tersebut  adalah yang paling banyak  digunakan untuk variabel kontrol. Pertumbuhan ekonomi, diikuti oleh suku bunga adalah penentu utama untuk kinerja bank komersial (Glen & Mondragón-Vélez, 2011).
Tabel 1. Variabel, Proksi dan Pengukuran
Variabel Proksi Pengukuran Referensi Expected Sign Variabel Independen Profitabilitas Return on Assets (ROA) Net Income / Total Assets Al-Homaidi et al. (2018) (2020) ; Almaqtari et al., (2019) ; Chowdhury & Rasid, (2016) ; Menicucci & Paolucci (2016).
(+)

## Linggadjaya, Atahau, Ugut, Suk

## FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK TERCATAT DI INDONESIA: PENDEKATAN DENGAN REGRESI KUANTIL
Variabel Proksi Pengukuran Referensi Expected Sign Likuiditas Loan Deposit Ratio (LDR) Loan / Deposit Berger & Bouwman (2009) ; Diamond et al.
(1999) ; Distinguin et al.
(2013) ; Golubeva et al.
(2019) ; Rosyin & Irawan Noor (2018) ; Van den End (2016).
(+) (-)
Kualitas Aset Loan Loss Provision - LLP Loan Provision / Average Gross Loan Beatty & Liao (2011) ; Bushman & Williams (2015) ; Ozili & Outa (2017) ; Peterson & Arun (2018). (-) Manajemen Aset Total Assets Turn Over - TATO Operating Income/ Total Asset Altahtamouni et al., (2022) ; Manaf et al., (2018) ; Mukherjee & Sen (2018) (+) Leverage Debt Equity Ratio - DER Total Debt / Average Equity Al-Homaidi et al. (2020) ; Almaqtari et al. (2019) ; Oanh et al. (2023) (+) (-) Efisiensi Operating
Expense on
Operating Income (BOPO)
Operating Expense / Operating Income Fang et al., (2019) ; Junaidi et al. (2019) ; Mateev et al.,
2022 ; Rakshit & Bardhan, (2022) (-) Kecukupan Modal Capital Adequacy Ratio (CAR) Total Capital / Risk Weighted Asset Adelopo et al. (2022) ; Al- Homaidi et al. (2018 ); Hac et al., (2021) (+)

## Variabel Kontrol
Makroekonomi GDP Growth (GDP t -GDP t-1 )/GDP t-1 Dittmar & Dittmar (2008) ; Glen & Mondragón-Vélez (2011) ; Mongid (2016). n.a. Makroekonomi Interest Rate BI Rate or BI7DRR (7 days repo rate) Glen & Mondragón-Vélez (2011) ; Teresienė et al. (2021) n.a. Ukuran Bank Ln Total Aset Ln Total Aset Adelopo et al. (2022) ; Gupta, N., & Mahakud, J. (2020) n.a.

## Quantile Panel Regression
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah panel. Selama periode penelitian terdapat beberapa bank yang baru saja menyelesaikan penawaran umum perdana, sehingga jumlah periode untuk setiap bank dalam penelitian ini bervariasi. Penggunaan data panel yang seimbang ( balanced panel  data )  akan  mengakibatkan  hilangnya  beberapa  informasi  yang  mungkin  ada  dan  penting dalam  unit  analisis.  Oleh  karena  itu,  diputuskan  untuk  menggunakan  data  panel  yang  tidak seimbang ( unbalanced panel data ). (Baltagi, 2021)

## Linggadjaya, Atahau, Ugut, Suk

## FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK TERCATAT DI INDONESIA: PENDEKATAN DENGAN REGRESI KUANTIL
Model  regresi  kuantil  dengan  panel  data  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  antara bank spesifik faktor terhadap profitabilitas (i.e., ROA). Pemilihan model regresi tersebut didasarkan pada karakteristik variabel dependen yang heterogen dan cenderung tidak normal (Koenker & Hallock, 2001) .  Ketika  data  terdistribusi  secara  tidak  normal,  pendekatan  regresi  klasik  yang  linear  tidak memberikan  hasil  yang  lebih  jelas  untuk  hubungan  antar  variabel  tersebut.  Regresi  kuantil menyediakan  metode  yang  lebih  sesuai  untuk  mengestimasi  model  dengan  data  yang  cenderung dapat dikelompokkan berdasarkan distribusinya (Koenker, 2004) . Oleh karena itu, melihat hubungan dalam  kuantil  yang  berbeda  akan  memberikan  gambaran  yang  lebih  jelas  sehingga  dapat menghasilkan  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik (Kanoujiya  et  al.,  2023) .  Regresi  kuantil cenderung  lebih  ajeg  terhadap  amatan  pencilan  dibandingkan  dengan  OLS  atau  regresi  panel (Koenker, 2004 ; Kanoujiya et. al., 2023) .
Oleh karena kondisi tersebut,  tingkat  pengaruhnya mungkin bervariasi pada kuantil yang berbeda-beda (Asmare & Begashaw, 2018 ; Kanoujiya et al., 2023) . Model regresi quantil juga memiliki beberapa  keunggulan,  diantaranya  dapat  menangani  masalah  endogenitas  dengan  lebih  baik  dan memiliki pemenuhan asumsi yang lebih longgar dibandingkan dengan OLS (Wooldridge, 2015) . Model konseptual  regresi  kuantil  yang  dikembangkan  untuk  melihat  dampak  terhadap  ROA  dirumuskan dengan persamaan berikut:
𝑅𝑂𝐴 𝑖,𝑡 (𝜏|𝑥 𝑖,𝑡 ) = 𝛽 0 + 𝛽 1𝜏 𝐿𝐷𝑅 𝑖,𝑡 + 𝛽 2𝜏 𝐿𝐿𝑃 𝑖,𝑡 + 𝛽 3𝜏 𝑇𝐴𝑇𝑂 𝑖,𝑡 + 𝛽 4𝜏 𝐷𝐸𝑅 𝑖,𝑡 + 𝛽 5𝜏 𝐵𝑂𝑃𝑂 𝑖,𝑡
+ 𝛽 6𝜏 𝐶𝐴𝑅 𝑖,𝑡 + 𝛽 𝑘𝜏 𝐶𝑂𝑁𝑇𝑅𝑂𝐿 𝑖,𝑡 + 𝜀 𝑖,𝑡
Dimana:
- τ : kuantil
- β : koefisien regresi
- ε : error
- i : bank
- t : waktu (tahun)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian
Ringkasan statistik variabel dalam model disajikan pada Tabel 2. Beberapa variabel memiliki rentang nilai yang cukup lebar, seperti misalnya pada LDR dan DER.
Tabel 2. Statistik Deskriptif Variabel N Mean Std. Dev Min Max ROA (%) 416 0,488 2,451 -18,057 9,098 LDR (%) 416 86,763 26,743 0,000 355,000 LLPR (%) 416 2,957 2,702 0,000 21,678 TATO (%) 416 5,334 3,160 0,300 25,688 BOPO (%) 416 93,956 36,751 33,280 428,400 CAR (%) 416 27,769 30,070 8,021 390,504 DER (%) 416 579,901 300,712 8,099 1820,747 GDPG (%) 416 -0,420 0,951 -2,787 0,438 IR (%) 416 5,433 1,479 3,500 7,750 SIZE (Ln) 416 17,385 1,755 13,407 21,412
Sumber: Data diolah, 2023

## Linggadjaya, Atahau, Ugut, Suk

## FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK TERCATAT DI INDONESIA: PENDEKATAN DENGAN REGRESI KUANTIL
Penilaian  normalitas  untuk  variabel  dependen  merupakan  indikasi  mampu  menggunakan regresi kuantil. Tes Shapiro-Wilk menguji normalitas variabel dependen (yaitu, ROA) dengan hipotesis nol data non-normal. Dari hasil tersebut, hasil yang signifikan (W = 0,920, p < 0,05) mengkonfirmasi ROA tidak normal dalam distribusi. Oleh karena itu, penerapan regresi kuantil untuk data panel lebih tepat untuk digunakan. Selain itu, regresi kuantil untuk data panel memperkirakan hasil regresi dalam jumlah yang berbeda (yaitu, dari 0,1 hingga 0,9).
Pairwise  correlation  matrix ditunjukkan  pada  Tabel  3.  Dapat  diamati  bahwa  ada  banyak korelasi yang signifikan antar variabel dan tidak terdapat korelasi signifikan yang memiliki nilai lebih besar  dari  0,70  pada  hubungan  di  antara  variable  independent.  Dari  seluruh  variabel  independen, terdapat tiga variabel yang memiliki hubungan tidak signifikan terhadap ROA, yaitu LDR (positif), CAR (positif), dan DER (negatif).
Tabel 3. Correlation Matrix ROA LDR LLPR TATO BOPO CAR DER GDPG IR SIZE ROA 1,000 LDR 0,110 1,000 LLPR -0,202* -0,001 1,000 TATO 0,585* 0,172* 0,199* 1,000 BOPO -0,964* -0,105* 0,164* -0,526* 1,000 CAR -0,029 -0,069 0,152* 0,006 -0,005 1,000 DER -0,060 -0,139* -0,170* -0,184* 0,083 -0,699* 1,000 GDPG 0,114* 0,152* -0,260* 0,098* -0,094 -0,226* 0,094 1,000 IR 0,175* 0,119* -0,347* 0,105* -0,137* -0,342* 0,267* 0,585* 1,000 SIZE 0,479* 0,103* 0,289* 0,442* -0,484* -0,343* 0,272* -0,033  -0,025 1,00 0
*signifikan pada 95%
Sumber: Data diolah, 2023
Tabel 4. Hasil dari Variance Inflation Factor LDR LLPR TATO BOPO CAR DER GDPG IR SIZE VIF 1,120 1,697 1,764 2,159 2,378 2,437 1,573 1,840 2,460 Sumber: Data diolah, 2023

## Linggadjaya, Atahau, Ugut, Suk

## FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK TERCATAT DI INDONESIA: PENDEKATAN DENGAN REGRESI KUANTIL
Tabel 5. Hasil quantile regression Variabel Quantiles 10th 20th 30th 40th 50th 60th 70th Est t value Est t value Est t value Est t value Est t value Est t value Est t value (Intercept ) 5,135 6,044 ** * 6,610 14,192 ** * 6,962 19,567 ** * 7,102 17,911 ** * 7,107 17,647 ** * 7,121 16,811 ** * 6,810 10,650 *** LDR 0,000 -0,104 0,001 0,524 0,000 -0,087 -0,001 -1,254 -0,001 -1,819 . -0,001 -1,019 0,000 -0,107 LLPR - 0,069 -2,684 ** -0,051 -3,322 ** * -0,041 -3,623 ** * -0,046 -4,373 ** * -0,050 -4,189 ** * -0,045 -3,681 ** * -0,037 -2,443 * TATO 0,070 2,681 ** 0,068 4,068 ** * 0,068 4,036 ** * 0,063 3,718 ** * 0,073 4,373 ** * 0,065 4,135 ** * 0,062 3,203 *** BOPO - 0,069 - 22,125 ** * -0,073 - 35,943 ** * -0,074 - 36,290 ** * -0,074 -31,855 ** * -0,072 -29,456 ** * -0,072 -30,567 ** * -0,070 -21,372 *** CAR 0,002 0,424 -0,001 -0,363 0,001 0,460 0,001 0,545 0,000 -0,233 -0,001 -0,650 0,000 -0,024 DER 0,000 0,648 0,000 0,732 0,000 1,871 . 0,000 1,219 0,000 1,451 0,000 1,267 0,000 0,956 GDPG - 0,022 -0,768 -0,024 -1,089 -0,025 -1,225 -0,017 -0,936 -0,008 -0,489 -0,013 -0,743 -0,008 -0,418 IR 0,026 1,009 0,023 1,365 0,025 2,287 * 0,021 2,085 * 0,004 0,430 0,006 0,694 0,007 0,630 SIZE 0,065 1,752 . 0,003 0,153 -0,013 -0,952 -0,007 -0,557 -0,009 -0,868 -0,007 -0,611 -0,002 -0,113 Pseudo R 2 0,813 0,810 0,804 0,802 0,799 0,793 0,783
Catatan untuk signifikansi: *** 0.001; ** 0.01; * 0.05; . 0.10. Pada OLS dan FE, yang berlaku adalah R 2
Sumber: Data diolah, 2023
Tabel 5. Hasil quantile regression (Lanjutan) Variabel Quantiles OLS FE 80th 90th Est t value Est t value Est t value Est t value (Intercept) 6,058 9,958 *** 6,047 7,512 *** 6,288 17,385 *** - - LDR 0,001 0,664 0,002 0,920 -0,001 -0,446 0,002 0,947 LLPR -0,044 -3,053 ** -0,032 -1,859 . -0,057 -5,853 *** -0,042 -3,437 *** TATO 0,100 4,342 *** 0,133 4,912 *** 0,088 9,038 *** 0,057 3,647 *** BOPO -0,064 -17,794 *** -0,062 -14,654 *** -0,069 -50,438 *** -0,073 -38,303 *** CAR 0,003 0,745 0,001 0,225 -0,001 -0,342 -0,007 -1,916 . DER 0,000 1,285 0,000 1,492 0,000 0,535 0,000 -0,631 GDPG -0,005 -0,223 -0,036 -1,051 -0,017 -0,978 -0,018 -1,031 IR 0,003 0,219 0,004 0,167 0,012 0,945 0,007 0,549 SIZE -0,006 -0,346 -0,025 -0,902 0,014 1,013 -0,012 -0,257 Pseudo R 2 0,770 0,726 0,943 0,849 Catatan untuk signifikansi: *** 0.001; ** 0.01; * 0.05; . 0.10. Pada OLS dan FE, yang berlaku adalah R 2
Sumber: Data diolah, 2023

## FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK TERCATAT DI INDONESIA: PENDEKATAN DENGAN REGRESI KUANTIL
Gambar 4. Hasil koefisien regresi kuantil.

## Sumber: Data diolah, 2023
Catatan: Garis merah menandakan estimasi koefisien OLS. Garis merah putus-putus dan area abu-abu menandakan interval kepercayaan 95%.

## PEMBAHASAN
Tabel  5  menunjukkan  hasil quantile  panel  regression  analysis antara  ROA  dan  variabel independen.  Penelitian  ini  menggunakan  persentil  ke-10,  20,  30,  40,  50,  60,  70,  80,  dan  90  untuk analisis. Sebagai perbandingan, penelitian ini juga memasukkan estimasi OLS dan Fixed Effect . Dengan adanya perbandingan  estimasi OLS, Fixed Effect dan regresi kuantil,  terlihat bahwa  regresi kuantil dapat secara jelas menggambarkan pengaruh dan arah yang distinctive pada tiap kuantil profitabilitas, hal mana yang tidak tampak pada penelitian dengan estimasi OLS dan fixed effect.
Hasil  regresi  linear  OLS  sebagaimana  terlihat  pada  Tabel  5  yang  sama  menyatakan  bahwa hanya  variabel  LLPR  (dengan  arah  yang  negatif),  TATO  (arah  yang  positif),  dan  BOPO  (arah  yang negatif),  berpengaruh  signifikan  terhadap  profitabilitas.  Adapun  variabel  lainnya  tidak  signifikan terhadap  profitabilitas.  Sejalan  dengan  hasil  OLS,  pada  hasil  regresi  panel  dengan  fixed  effect

## FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK TERCATAT DI INDONESIA: PENDEKATAN DENGAN REGRESI KUANTIL
menyatakan  bahwa  hanya  variabel LLPR  (dengan  arah  yang  negatif),  TATO  (arah  yang  positif),  dan BOPO (arah yang negatif), berpengaruh signifikan terhadap profitabilitas.
Hasil regresi kuantil memberikan insight yang lebih mendalam dibandingkan dengan regresi linear OLS maupun regresi panel fixed effect karena dapat menggambarkan pengaruh dan arah yang distinctive pada tiap kuantil profitabilitas.  Adapun hasilnya sebagai berikut:
LDR  memiliki  pengaruh  yang  tidak  signifikan  terhadap  profitabilitas  pada  seluruh  persentil bank.  Tanpa  memperhatikan  signifikansi,  arah  pengaruh  LDR  terhadap  profitabilitas  yang  positif terjadi  pada  persentil  terendah  (<  30 th persentil)  dan  persentil  tertinggi  (>70 th persentil).  Adapun persentil tengahnya memiliki arah pengaruh yang negatif.
LLPR memiliki hubungan negatif dan signifikan dengan ROA untuk semua persentil. Walaupun demikian, terdapat kecenderungan bahwa bank dengan ROA yang kecil (i.e., persentil 10 th dan 20 th ), LLPR mempunyai pengaruh yang relatif kuat dibandingkan dengan persentil lainnya.
TATO  memiliki  hubungan  positif  dan  signifikan  dengan  ROA  untuk  semua  persentil.    Hasil penelitian ini mengkonfirmasi Analisa Du Pont bahwa manajemen asset yang diproksikan total asset turn over berpengaruh positif terhadap profitabilitas bank. Dari nilai koefisien yang dihasilkan dapat disimpulkan bahwa TATO memiliki pengaruh yang paling kuat pada bank dengan ROA tinggi (> 80 th persentil).
BOPO memiliki hubungan negatif dan signifikan dengan ROA untuk semua persentil. Koefisien regresi BOPO memiliki kecenderungan makin meningkat (i.e., menuju arah positif) dan makin rendah signifikansinya seiring makin tingginya ROA pada bank.
CAR memiliki arah pengaruh yang fluktuatif terhadap ROA, namun semuanya tidak signifikan. DER memiliki arah pengaruh yang positif terhadap ROA, namun semuanya juga tidak signifikan.
Pseudo  R 2 pada  tiap  quantile  ada  dalam  range  0.726  sampai  dengan  0.813.  Pada  table  5, terlihat bahwa nilai pseudo R2 cenderung menurun seiring kenaikan ROA pada bank, dimana pseudo R2  pada  bank  dengan  ROA  kecil  adalah  relatif  besar  dan  terus  menurun  sampai  pada  bank dengan ROA besar.
Gambar 4 secara jelas menggambarkan koefisien regresi kuantil panel untuk masing-masing variabel.    Secara  jelas  terlihat  bahwa  koefisien  variabel  pada  setiap  persentil  tidak  konstan  dan cenderung bervariasi, dengan perbandingan perbedaan dengan estimasi koefisien OLS garis merah yang konstan.
Untuk seluruh variabel independen, dapat terlihat terdapat perbedaan koefisien yang relatif signifikan, terkecuali pada variabel LDR dan CAR yang walaupun berfluktuasi negatif dan kemudian positif, namun semuanya tidak signifikan.  Juga variabel BOPO, dengan koefisien positif pada semua kuartil namun tidak signifikan.
Pada  variabel  LLPR,  terdapat  kecenderungan  nilai  koefisien  dengan  tren  meningkat  seiring dengan makin tingginya ROA pada bank. Dengan kata lain, pengaruh variabel LLPR akan makin kuat pada bank dengan ROA tinggi dibandingkan dengan bank dengan ROA rendah.
Pada  variabel  TATO,  terdapat  kecenderungan  nilai  koefisien  yang  tinggi  pada  bank  dengan ROA besar (i.e., > 7 th persentil). Dengan kata lain, pengaruh variabel TATO pada semakin kuat pada bank dengan ROA yang besar. Adapun pada bank dengan ROA selain itu (i.e., < 7 th persentil), pengaruh variabel LLPR cenderung seragam.
Pada variabel BOPO, terlihat bahwa koefisien BOPO yang pada semua kuartil adalah negatif. Koefisien  tersebut  meningkat  seiring  dengan  meningkatnya ROA  pada  bank.    Dengan  kata  lain, terdapat pengaruh yang semakin kuat dari variabel BOPO terhadap ROA pada bank dengan ROA yang relatif  kecil.  Hal  ini  dapat  diartikan  semakin  pentingnya  BOPO  pada  profitabilitas  seiring  dengan meningkatnya ROA bank.
Secara  keseluruhan,  terdapat  perbedaan  atas  besarnya  pengaruh  dari  bank  spesifik  factor kepada profitabilitas pada tiap variabel dan tiap kuantil.  Dari tiga variable yang signifikan; LLPR, TATO, dan BOPO; terdapat kecenderungan koefisien dan tingkat signifikansi yang makin kuat seiring dengan

## Linggadjaya, Atahau, Ugut, Suk

## FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK TERCATAT DI INDONESIA: PENDEKATAN DENGAN REGRESI KUANTIL

## KESIMPULAN
Terdapat besarnya perbedaan pengaruh dari bank spesifik factor kepada profitabilitas pada tiap variabel dan tiap kuantil. Semakin tinggi ROA bank, terdapat pengaruh yang semakin besar dari kualitas  aset  (LLPR)  terhadap  ROA  dengan  arah  hubungan  yang  negatif,  manajemen  asset  (TATO) terhadap ROA dengan arah hubungan yang positif, dan efisiensi (BOPO) terhadap ROA dengan arah hubungan  yang  negatif.  Sedangkan  pada  variabel  likuiditas  (LDR),  kecukupan  modal  (CAR)  dan leverage (DER) ditemukan hasil yang tidak signifikan terhadap profitabilitas.

## IMPLIKASI MANAJERIAL DAN SARAN PRAKTIS
Praktisi  dan  regulator  untuk  memahami  terdapat  perbedaan  atas  besarnya  pengaruh  dari bank spesifik factor kepada profitabilitas.  Akan terdapat semakin besar pengaruh dari bank spesifik factor  kepada  ROA  khususnya  untuk  bank  dengan  ROA  kecil.    Sedangkan  pengaruh  kepada  bank dengan ROA besar akan lebih kecil. Hal ini dapat dipahami karena bank dengan ROA kecil memiliki kerentanan yang lebih tinggi.

## IMPLIKASI MANAJERIAL DAN SARAN TEORITIS
Pada penelitian ini, analisa regresi kuantil terhadap profitabilitas baru dilakukan sebatas pada return  on  assets ,  belum  dilakukan  pada net  interest  margin dan return on equity .  Saran  untuk penelitian selanjutnya adalah untuk menguji pengaruh factor bank spesifik pada net interest margin dan return on equity , dan dapat juga menambahkan lagged effect (t-1) untuk kualitas aset terhadap profitabilitas, serta menambahkan robustness check atas analisa regresi kuantil pada profitabilitas.

## REFERENCE
Abbas, F., Iqbal, S., & Aziz, B. (2019). The Impact of Bank Capital, Bank Liquidity and Credit Risk on Profitability in Post Crisis Period: A Comparative Study of US and Asia. Cogent Economics and Finance , 7 (1). https://doi.org/10.1080/23322039.2019.1605683
Adelopo, I., Vichou, N., & Cheung, K. Y. (2022). Capital, liquidity, and profitability in European banks.
Journal of Corporate Accounting and Finance , 33 (1), 23 – 35. https://doi.org/10.1002/jcaf.22522 Al-Homaidi,  E.  A.,  Almaqtari,  F.  A.,  Yahya,  A.  T.,  &  Khaled,  A.  S.  D.  (2020).  Internal  and  external determinants  of  listed  commercial  banks’  profitability  in  India:  Dynamic  GMM  approach.
International Journal of Monetary
Economics and Finance , 13 (1), 34 – 67. https://doi.org/10.1504/IJMEF.2020.105333
Al-Homaidi, E. A., Tabash, M. I., Farhan, N. H. S., & Almaqtari, F. A. (2018). Bank-specific and macro- economic  determinants  of  profitability  of  Indian  commercial  banks:  A  panel  data  approach. Cogent Economics and Finance , 6 (1), 1 – 26. https://doi.org/10.1080/23322039.2018.1548072 Almaqtari,  F.  A.,  Al-Homaidi,  E.  A.,  Tabash,  M.  I.,  &  Farhan,  N.  H.  (2019).  The  determinants  of profitability of Indian commercial banks: A panel data approach. International Journal of Finance and Economics , 24 (1), 168 – 185. https://doi.org/10.1002/ijfe.1655
Altahtamouni,  F.,  Alfayhani,  A.,  Qazaq,  A.,  Alkhalifah,  A.,  Masfer,  H.,  Almutawa,  R.,  &  Alyousef,  S. (2022). Sustainable Growth Rate and ROE Analysis: An Applied Study on Saudi Banks Using the PRAT Model. Economies , 10 (3). https://doi.org/10.3390/economies10030070
Asmare, E., & Begashaw, A. (2018). Review on Parametric and Nonparametric Methods of Efficiency
Analysis. Biostatistics and Bioinformatics , 2 (2), 1 – 7.
https://doi.org/10.31031/OABB.2018.02.000534
Atahau, A. D. R., &  Cronje, T. (2019). Does focus strategy work? A study of bank  loan portfolios in Indonesia. Journal  of  Asia  Business  Studies , 13 (3),  450 – 471.  https://doi.org/10.1108/JABS-11- 2017-0202
Atahau, A. D. R., & Cronje, T. (2022). What drives the performance of different bank-ownership types in  Indonesia?  The  pre-  and  post-GFC  analysis. International  Journal  of  Productivity  and Performance Management , 71 (8), 3309 – 3330. https://doi.org/10.1108/IJPPM-03-2020-0096

## FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK TERCATAT DI INDONESIA: PENDEKATAN DENGAN REGRESI KUANTIL
Baltagi, B. H. (2021). Unbalanced Panel Data Models. In Econometric Analysis of Panel Data. Springer Texts in Business and Economics. Springer, Cham. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/978- 3-030-53953-5_9
Batitusta, A. H., & Jogi, Y. (2021). The Effect Of Capital Adequacy Ratio (Car), Loan At Risk (Lar) And Pandemic Situation On Profitability In Banking Sector Companies Listed On The Indonesia Stock
Exchange For The 2018 And 2020. Business Accounting Review , 10. https://publication.petra.ac.id/index.php/akuntansi-bisnis/article/viewFile/13406/11596
Beatty, Anne and Liao, Scott, (2011), Do delays in expected loss recognition affect banks' willingness to lend?, Journal of Accounting and Economics , 52, issue 1, p. 1-20,
https://EconPapers.repec.org/RePEc:eee:jaecon:v:52:y:2011:i:1:p:1-20.
Berger, A. N., & Bouwman, C. H. S. (2009). Bank liquidity creation. Review of Financial Studies , 22 (9), 3779 – 3837. https://doi.org/10.1093/RFS/HHN104
Bhullar, P. S., &  Tandon, D. (2019). Impact of operating efficiency on firm value – a case of Indian banking sector and information technology sector Pritpal Singh Bhullar *. International Journal of Business and Globalisation , 23 (3), 452 – 463. https://doi.org/10.1504/IJBG.2019.102924
BUSHMAN, R.M. and WILLIAMS, C.D. (2015), Delayed Expected Loss Recognition and the Risk Profile  of  Banks.  Journal  of  Accounting  Research,  53:  511-553.  https://doi.org/10.1111/1475- 679X.12079
Bryant,  J.  (1980).  A  model  of  reserves,  bank  runs,  and  deposit  insurance. Journal  of  Banking  and Finance , 4 (4), 335 – 344. https://doi.org/10.1016/0378-4266(80)90012-6
Chowdhury, M. A. F., & Rasid, M. E. S. M. (2016). Determinants of Performance of Islamic Banks in GCC  Countries:  Dynamic  GMM  Approach.  In Advances  in  Islamic  Finance,  Marketing,  and Management . https://doi.org/10.1108/978-1-78635-899-820161005
Daryanto, W. M., Akbar, F., & Perdana, F. A. (2020). Financial Performance Analysis in The Banking Sector: Before and After Financial Technology Regulation in Indonesia (Case Study of Buku-IV in Indonesia for Period 2013-2019). International Journal of Business, Economics and Law , 21 (2), 1 – 9.
Diamond, D. W., & Dybvig, P. H. (1983). Bank runs, deposit insurance, and liquidity. Journal of Political Economy , 91 (3), 401 – 419. https://doi.org/10.1086/261155
Diamond,  D.  W.,  Rajan,  R.  G.,  Bolton,  P.,  Brennan,  M.,  Dybvig,  P.,  Giammarino,  R.,  Gorton,  G., Holmstrom, B., Hart, O., Smith, B., Diamond, D. W., Rajan, R. G., Al-Khouri, R., & Arouri, H. (1999). Liquidity Risk, Liquidity Creation and Financial Fragility: A Theory of Banking. Cogent Economics and Finance , 7 (1). https://doi.org/10.1080/23322039.2019.1639878
Distinguin, I., Roulet, C., & Tarazi, A. (2013). Bank regulatory capital and liquidity: Evidence from US and  European  publicly  traded  banks. Journal  of  Banking  and  Finance , 37 (9),  3295 – 3317. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2013.04.027
Dittmar,  A.  K.,  &  Dittmar,  R.  F.  (2008).  The  timing  of  financing  decisions:  An  examination  of  the correlation  in  financing  waves. Journal  of  Financial  Economics , 90 (1),  59 – 83. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2007.11.007
Fang, J., Lau, C. K. M., Lu, Z., Tan, Y., & Zhang, H. (2019). Bank performance in China: A Perspective from Bank efficiency, risk-taking and market competition. Pacific Basin Finance Journal , 56 , 290 – 309. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2019.06.011
Ferreira, M. A., Matos, P., & Pires, P. (2018). Asset Management within Commercial Banking Groups:
International Evidence. Journal of Finance , 73 (5), 2181 – 2227.
https://doi.org/10.1111/jofi.12702
Financial  Services  Authority  of  the  Republic  of  Indonesia.  (2022).  Indonesia  Banking  Booklet  2022.
Financial Services Authority Journal .
Gao, P., Lim, C. Y., Liu, X., & Zeng, C. C. (2022). Loan loss provisions and return predictability: A dynamic perspective. China
Journal of Accounting Research , 15 (2), 100224.
https://doi.org/10.1016/j.cjar.2022.100224

## FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK TERCATAT DI INDONESIA: PENDEKATAN DENGAN REGRESI KUANTIL
Glen,  J.,  &  Mondragón-Vélez,  C.  (2011).  Business  cycle  effects  on  commercial  bank  loan  portfolio performance  in  developing  economies. Review  of  Development  Finance , 1 (2),  150 – 165. https://doi.org/10.1016/j.rdf.2011.03.002
Golubeva, O., Duljic, M., & Keminen, R. (2019). The impact of liquidity risk on bank profitability: some empirical evidence from the European banks following the introduction of Basel III regulations. Journal  of  Accounting  and  Management  Information  Systems , 18 (4),  455 – 485. https://doi.org/10.24818/jamis.2019.04001
Gupta, N., & Mahakud, J. (2020). Ownership, bank size, capitalization and bank performance: Evidence from India. Cogent Economics and Finance , 8 (1).
https://doi.org/10.1080/23322039.2020.1808282
Hac, L. D., Tran, D., Huy, N., Thach, N. N., Chuyen, B. M., Thi, P., Nhung, H., Thang, T. D., & Anh, T. T. (2021). Enhancing Risk management Culture for Sustainable Growth of Asia Commercial Bank - ACB  In  Vietnam  under  Mixed  Effects  of  Macro  Factors. Entrepreneurship  and  Sustainability Issues , 8 (3), 291 – 307. https://doi.org/http://doi.org/10.9770/jesi.2021.8.3(18)
Junaidi,  S.,  Sulastri,  S.,  Isnurhadi,  I.,  &  Adam,  M.  (2019).  Liquidity,  asset  quality,  and  efficiency  to sustainable  growth  rate  for  banking  at  Indonesia  Stock  Exchange. Jurnal  Keuangan  Dan Perbankan , 23 (2), 308 – 319. https://doi.org/10.26905/jkdp.v23i2.2699
Kalantonis,  P.,  Kallandranis,  C.,  &  Sotiropoulos,  M.  (2021).  Leverage  and  firm  performance:  new evidence  on the  role of economic sentiment using accounting information. Journal of Capital Markets Studies , 5 (1), 96 – 107. https://doi.org/10.1108/jcms-10-2020-0042 Kanoujiya,  J.,  Jain,  P.,  Banerjee,  S.,  Kalra,  R.,  Rastogi,  S.,  &  Bhimavarapu,  V.  M.  (2023).  Impact  of Leverage on Valuation of Non- Financial Firms in India under Profitability’s Moderating Effect: Evidence in Scenarios Applying Quantile Regression. Journal of Risk and Financial Management , 16 (8), 20. https://doi.org/10.3390/jrfm16080366
Katsiampa,  P.,  McGuinness,  P.  B.,  Serbera,  J.  P.,  &  Zhao,  K.  (2022).  The  financial  and  prudential performance  of  Chinese  banks  and  Fintech  lenders  in  the  era  of  digitalization.  In Review  of Quantitative Finance and Accounting (Vol. 58, Issue 4). Springer US.
https://doi.org/10.1007/s11156-021-01033-9
Koenker, R. (2004). Quantile regression for longitudinal data. Journal of Multivariate Analysis , 91 (1), 74 – 89. https://doi.org/10.1016/j.jmva.2004.05.006
Koenker, R., & Hallock, K. F. (2001). Quantile regression. The Journal of Economic Perspectives , 15 (4), 143 – 156. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2019.04.002
Kyiu,  A.,  &  Tawiah,  V.  (2023).  IFRS  9  implementation  and  bank  risk. Accounting  Forum ,  1 – 25. https://doi.org/10.1080/01559982.2023.2233861
Le, T. D., & Ngo, T. (2020). The determinants of bank profitability: A cross-country analysis. Central Bank Review , 20 (2), 65 – 73. https://doi.org/10.1016/j.cbrev.2020.04.001
Le, T. N. L., Nasir, M. ALe., & Huynh, T. L. D. (2023). Capital requirements and banks performance under Basel-III: A comparative analysis of Australian and British banks. Quarterly Review of Economics and Finance , 87 , 146 – 157. https://doi.org/10.1016/j.qref.2020.06.001
Lee, B. H., & Lee, S. H. (2018). A study on financial ratio and prediction of financial distress in financial markets.
Journal of Distribution Science , 16 (11), 21 – 27.
https://doi.org/10.15722/jds.16.11.201811.21
Lestari, H. S. (2021). Financial Leverage and Financial Performance of Conventional Banks in Indonesia Literature  Review. Journal  of  Hunan  University  (Natural  Science) , 48 (2),  24 – 35. http://jonuns.com/index.php/journal/article/view/513
Manaf,  A.,  Binti,  N.,  Saad,  M.,  Azhar,  N.  E.,  Mohamad,  B.,  Binti,  I.,  Ali,  M.,  &  Rahim,  N.  B.  (2018). Determinants  of  Sustainable  Growth  Rate  (Sgr)  By  Using  Zakon’S  Model  To  Encounter  With Shariah  Compliance  Requirements  for  Shariah  Securities  Compliance  Firms  in  Malaysia. International Journal of Industrial Management (IJIM) ISSN , 4 (June), 61 – 71.

## Linggadjaya, Atahau, Ugut, Suk

## FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK TERCATAT DI INDONESIA: PENDEKATAN DENGAN REGRESI KUANTIL
Masood,  O.,  &  Ashraf,  M.  (2012).  Bank-specific  and  macroeconomic  profitability  determinants  of Islamic banks: The case of different countries. Qualitative Research in Financial Markets , 4 (2 – 3), 255 – 268. https://doi.org/10.1108/17554171211252565
Mateev, M., Sahyouni, A., & Al Masaeid, T. (2022). Bank performance before and during the COVID- 19  crisis:  Does  efficiency  play  a  role?  In Review  of  Managerial  Science (Issue  0123456789). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/s11846-022-00611-y
Menicucci, E., & Paolucci, G. (2016). The determinants of bank profitability: empirical evidence from European  banking  sector.  In Journal  of  Financial  Reporting  and  Accounting (Vol.  14,  Issue  1). https://doi.org/10.1108/jfra-05-2015-0060
Modigliani,  F.,  &  Miller,  M.  H.  (1958).  The  Cost  of  Capital,  Corporation  Finance  and  the  Theory  of Investment. American Economic Review , 103 (7), i – viii. https://doi.org/10.1257/aer.103.7.i
Mongid, A. (2016). Business efficiency of the commercial banks in ASEAN. Investment Management and Financial Innovations. Investment Management and Financial Innovations .
Mukherjee,  T.,  &  Sen,  S.  (2018).  Sustainable  growth:  a  study  on  some  selected  banks  in  India. International Journal of Money, Banking and Finance , 6 (1), 52 – 59.
Mulyana, R., Achsani, N. A., Andati, T., & Maulana, T. N. A. (2022). A Strategy Map Model to Improve The  Efficiency  of  Indonesian  Banks. Jurnal  Manajemen  Dan  Agribisnis , 19 (3),  471 – 480. https://doi.org/10.17358/jma.19.3.471
Nsanyan Sandow,  J., Duodu, E., &  Oteng-Abayie, E. F. (2021). Regulatory capital requirements  and bank performance in Ghana: evidence from panel corrected standard error. Cogent Economics and Finance , 9 (1). https://doi.org/10.1080/23322039.2021.2003503
Oanh, T. T. K., Nguyen, D. Van, Le, H. V., & Duong, K. D. (2023). How capital structure and bank liquidity affect bank performance : Evidence from the Bayesian approach How capital structure and bank liquidity affect bank performance : Evidence from the Bayesian approach. Cogent Economics & Finance , 11 (2), 20. https://doi.org/10.1080/23322039.2023.2260243
Ozili, P. K., & Outa, E. (2017). Bank  loan loss provisions research: A review. Borsa Istanbul Review , 17 (3), 144 – 163. https://doi.org/10.1016/j.bir.2017.05.001
Pak, O. (2020). Bank profitability in the Eurasian Economic Union: Do funding liquidity and systemic importance  matter? North  American  Journal  of  Economics  and  Finance , 54 (July),  101265. https://doi.org/10.1016/j.najef.2020.101265
Peterson, O. K., & Arun, T. G. (2018). Income smoothing among European systemic and non-systemic banks. British Accounting Review , 50 (5), 539 – 558. https://doi.org/10.1016/j.bar.2018.03.001 Quoc Trung, N. K. (2021). Determinants of bank performance in Vietnamese commercial banks: an application  of  the  camels  model. Cogent  Business  and  Management , 8 (1). https://doi.org/10.1080/23311975.2021.1979443
Rachman, R. A., Kadarusman, Y. B., Anggriono, K., & Setiadi, R. (2018). Bank-specific factors affecting non-performing loans in developing countries: Case study of Indonesia. Journal of Asian Finance, Economics and Business , 5 (2), 35 – 42. https://doi.org/10.13106/jafeb.2018.vol5.no2.35
Rakshit, B., & Bardhan, S. (2022). Does Bank Effiency Enhance Bank Performance? Empirical Evidence from Indian Banking. Bulletin of Monetary Economics and Banking , 25 (0), 0 – 22.
Robin, I., Salim, R., & Bloch, H. (2018). Financial performance of commercial banks in the post-reform era:  Further  evidence  from  Bangladesh. Economic  Analysis  and  Policy , 58 ,  43 – 54. https://doi.org/10.1016/j.eap.2018.01.001 Ross, S. A. (2022). Fundamentals of Corporate Finance. In Mc Graw Hill (Vol. 13, Issue 1). McGraw Hill. Rosyid, P. I., & Irawan Noor, M. (2018). Effect of Capital Adequacy Ratio (CAR), Loan to Deposit Ratio (LDR) and Return on Equity (ROE) on Share Price PT Bank Danamon Indonesia, Tbk. International Journal of Business and Applied Social Science (IJBASS) , 4 (1), 87 – 101. http://ijbassnet.com/ Salike, N., & Ao, B. (2018). Determinants of bank’s profitability: role of poor asset quality in Asia. China Finance Review International , 8 (2), 216 – 231. https://doi.org/10.1108/CFRI-10-2016-0118

## FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK TERCATAT DI INDONESIA: PENDEKATAN DENGAN REGRESI KUANTIL
Sari,  S.,  Ajija,  S.  R.,  Wasiaturrahma,  W.,  &  Ahmad,  R.  A.  R.  (2022).  The  Efficiency  of  Indonesian Commercial Banks: Does the Banking Industry Competition Matter? Sustainability (Switzerland) , 14 (17), 1 – 16. https://doi.org/10.3390/su141710995
Shah, A. A., Wu, D., & Korotkov, V. (2019). Are sustainable banks  efficient and productive? A data envelopment  analysis  and  the  Malmquist  productivity  index  analysis. Sustainability (Switzerland) , 11 (8). https://doi.org/10.3390/su11082398
Teresienė, D., Keliuotytė‐staniulėnienė, G., & Kanapickienė, R. (2021). Sustainable economic growth support through credit transmission channel and financial stability: In the context of the covid‐
19 pandemic. Sustainability (Switzerland) , 13 (5), 1 – 37. https://doi.org/10.3390/su13052692
Van den End, J. (2016). A macroprudential approach to address liquidity risk with the Loan-to-deposit ratio. The European Journal of Finance , 22 (3), 237 – 253 . Wooldridge, J. M. (2015). Introductory Econometrics 6th Edition. In Economica (Vol. 42, Issue 165). www.cengage.com/highered
Yahya, A. T., Akhtar, A., & Tabash, M. I. (2017). The impact of political instability, macroeconomic and bank-specific  factors  on  the  profitability  of  Islamic  banks:  An  empirical  evidence. Investment Management and Financial Innovations , 14 (4), 30 – 39.
https://doi.org/10.21511/imfi.14(4).2017.04
Yulistiani, I. G. A. R., & Suryantini, N. P. S. (2016). Pengaruh Perputaran Kas, Kecukupan Modal dan Risiko Operasi Terhadap Profitabilitas Pada Perusahaan Perbankan di BEI. E-Jurnal Manajemen Unud , 5 (4), 2108 – 2136.
Zheng, C., Cheung, A., & Cronje, T. (2019). The moderating role of capital on the relationship between bank  liquidity  creation  and  failure  risk. Journal  of  Banking  and  Finance , 108 ,  105651. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2019.105651

## Appendix 1. Daftar Bank Tercatat di Indonesia, 2022 (dalam jutaan rupiah)
Bank KBMI Total Assets Core Capital Total Equity Net Income Market Capitalization Bank Mandiri (Persero) Tbk. KBMI 4 1.992.544.687 223.271.290,00 252.245.455 44.952.368 463.166.667 Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk. KBMI 4 1.865.639.010 234.727.964,00 303.395.317 51.408.207 748.701.468 Bank Central Asia Tbk. KBMI 4 1.314.731.674 212.445.689,00 221.181.655 40.755.572 1.054.001.678 Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk. KBMI 4 1.029.836.868 133.435.934,00 140.197.662 18.481.780 172.033.856 Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk. KBMI 3 402.148.312 22.533.407,00 25.909.354 3.045.073 14.296.500 Bank CIMB Niaga Tbk. KBMI 3 306.754.299 41.314.708,00 45.276.263 5.096.771 29.780.954 Bank Syariah indonesia Tbk. KBMI 3 305.727.438 31.232.293,00 33.505.610 4.260.182 59.506.746 Bank Permata Tbk. KBMI 3 255.112.471 45.707.698,00 37.617.289 2.013.413 36.724.080 Bank OCBC NISP Tbk. KBMI 3 238.498.560 32.778.315,00 34.211.035 3.326.930 17.094.246 Bank Pan Indonesia Tbk. KBMI 3 212.431.881 45.370.359,00 50.716.094 3.273.010 37.094.975 Bank BTPN Tbk. KBMI 3 209.169.704 34.966.039,00 39.413.024 3.629.564 21.595.133 Bank Danamon Indonesia Tbk. KBMI 3 197.729.688 41.211.393,00 47.478.482 3.429.634 26.681.799 BPD Jawa Barat dan Banten Tbk. KBMI 3 181.241.291 14.153.318,00 14.745.986 2.245.282 14.151.342 Bank Maybank Indonesia Tbk. KBMI 3 160.813.918 27.690.278,00 29.533.950 1.533.211 17.377.065 Bank Mega Tbk. KBMI 3 141.750.449 19.948.673,00 20.633.680 4.052.678 61.933.371 Bank Mayapada Internasional Tbk. KBMI 2 135.382.812 10.220.713,00 13.856.660 25.997 6.152.832 BPD Jawa Timur Tbk. KBMI 2 103.031.367 10.346.392,00 13.315.838 1.542.824 10.661.004 Bank KB Bukopin Tbk. KBMI 2 89.995.352 6.750.289,00 11.216.605 (5.032.504) 6.924.529 Bank Woori Saudara Indonesia 1906 Tbk. KBMI 2 51.499.424 8.011.666,00 9.930.753 860.571 4.883.894 Bank Sinarmas Tbk. KBMI 2 47.350.601 6.783.476,00 7.285.008 221.160 16.660.157 Bank JTrust Indonesia Tbk. KBMI 1 33.617.390 3.104.989,00 3.726.375 86.621 3.151.126 Bank Victoria International Tbk. KBMI 1 25.932.001 3.201.440,00 3.700.463 226.173 1.695.761 Bank Artha Graha Internasional Tbk. KBMI 1 25.437.633 3.353.245,00 4.004.370 54.997 1.435.862 Bank China Construction Bank Indonesia Tbk. KBMI 1 25.022.953 5.729.759,00 6.199.237 135.959 3.033.578 Bank Nationalnobu Tbk. KBMI 1 22.116.366 1.708.961,00 1.872.600 103.845 2.531.254 Bank Multiarta Sentosa Tbk. KBMI 1 21.271.327 3.386.420,00 3.418.112 304.602 4.381.353 Bank BTPN Syariah Tbk. KBMI 2 21.161.976 8.019.187,00 8.407.995 1.779.580 21.493.323 Bank Capital Indonesia Tbk. KBMI 1 20.628.501 3.235.874,00 3.287.537 32.129 2.613.846 Bank Ina Perdana Tbk. KBMI 1 20.552.736 3.219.420,00 3.288.088 157.048 23.689.004 Bank Neo Commerce Tbk. KBMI 1 19.694.280 3.557.889,00 3.744.590 (789.059) 6.076.985 Bank IBK Indonesia Tbk. KBMI 1 18.304.587 4.110.490,00 4.168.265 103.454 2.488.458 Bank Jago Tbk. KBMI 2 16.965.295 7.280.845,00 8.263.757 15.913 51.545.250 Bank MNC Internasional Tbk. KBMI 1 16.862.363 2.487.789,00 2.712.334 52.505 3.254.330 Bank QNB Indonesia Tbk. KBMI 1 16.717.087 4.056.257,00 4.653.419 (400.732) 2.084.542 Bank Mestika Dharma Tbk. KBMI 1 16.583.991 4.540.514,00 4.552.298 523.104 8.670.991 Bank Maspion Indonesia Tbk. KBMI 1 14.956.302 3.070.225,00 3.152.614 114.941 9.396.144 Bank Panin Dubai Syariah Tbk. KBMI 1 14.791.738 2.340.138,00 2.505.404 250.532 2.445.259 Bank Raya Indonesia Tbk. KBMI 1 13.898.775 3.106.730,00 3.389.087 11.461 9.995.004 Allo Bank Indonesia Tbk. KBMI 2 11.058.956 6.330.169,00 6.411.269 270.029 38.353.903 Bank Oke Indonesia Tbk. KBMI 1 10.183.411 3.464.082,00 3.552.360 13.210 2.896.425 Bank Ganesha Tbk. KBMI 1 8.968.132 3.068.532,00 3.138.762 46.043 1.432.977 Bank Bumi Arta Tbk. KBMI 1 8.211.292 3.047.400,00 3.076.774 38.939 3.133.900 Bank Pembangunan Daerah Banten Tbk. KBMI 1 7.223.058 1.236.895,00 1.641.776 (239.287) 2.593.522 Bank of India Indonesia Tbk. KBMI 1 6.060.046 3.293.509,00 3.332.242 16.590 3.284.685 Bank Aladin Syariah Tbk. KBMI 1 4.733.401 3.117.691,00 3.143.276 (264.913) 19.485.272 Bank Amar Indonesia Tbk. KBMI 1 4.505.046 3.109.668,00 3.176.199 (155.381) 3.206.326 Krom Bank Indonesia Tbk. KBMI 1 3.313.590 3.054.295,00 3.065.341 74.812 10.450.913 Total (47 Bank) 9.670.162.039 1.302.132.307,00 1.457.250.264 191.684.838 3.064.242.286

## Appendix 2. Daftar Bank Tercatat di Indonesia, 2022 (dalam jutaan rupiah)
Bank KBMI Total Assets Core Capital Total Equity Net Income Market Capitalization Bank Mandiri (Persero) Tbk. KBMI 4 733,099,762 71,606,641 41,216,918 18,829,934 183,166,667 Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk. KBMI 3 626,182,926 65,964,040 79,327,422 21,354,330 178,851,425 Bank Central Asia Tbk. KBMI 3 496,304,573 54,727,563 63,966,678 14,256,239 236,688,096 Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk. KBMI 3 386,654,815 41,516,288 47,683,505 9,057,941 73,662,193 Bank CIMB Niaga Tbk. KBMI 3 218,866,409 23,431,229 25,886,687 4,296,151 23,121,078 Bank Danamon Indonesia Tbk. KBMI 3 184,237,348 26,310,113 31,552,983 4,159,320 36,182,029 Bank Permata Tbk. KBMI 2 165,833,922 11,773,874 14,126,644 1,725,873 13,451,921 Bank Pan Indonesia Tbk. KBMI 3 164,055,578 17,035,886 19,958,433 2,454,475 15,897,846 Bank Internasional Indonesia Tbk. KBMI 2 140,546,751 10,511,434 12,408,401 1,570,316 18,901,369 Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk. KBMI 2 131,169,730 9,878,541 11,556,753 1,562,161 9,191,423 Bank OCBC NISP Tbk. KBMI 2 97,524,537 12,849,643 13,496,552 1,142,721 14,111,358 BPD Jawa Barat dan Banten Tbk. KBMI 1 70,958,233 5,350,343 6,718,265 1,376,387 8,629,699 Bank Tabungan Pensiunan Nas. Tbk KBMI 2 69,664,873 8,600,288 9,907,865 2,131,101 25,113,235 Bank Bukopin Tbk. KBMI 1 69,457,663 5,013,462 6,213,369 934,622 5,270,426 Bank Mega Tbk. KBMI 1 66,475,698 5,478,434 6,118,505 524,780 14,275,739 BPD Jawa Timur Tbk. KBMI 1 33,046,537 4,802,105 5,718,663 824,312 5,594,250 Bank Mayapada Internasional Tbk. KBMI 1 24,015,572 1,917,192 2,412,325 385,351 9,565,375 Bank Artha Graha Internasional Tbk. KBMI 1 21,188,582 1,648,197 2,611,823 225,937 1,191,033 Bank Victoria International Tbk. KBMI 1 19,171,352 1,593,171 2,691,958 262,636 828,784 Bank Sinarmas Tbk. KBMI 1 17,447,455 2,528,077 2,754,260 221,100 3,148,052 Bank Mutiara Tbk. KBMI 1 14,576,094 1,271,785 1,375,050 (1,136,045) 33,813,222,509 Bank QNB Kesawan Tbk. KBMI 1 11,047,615 1,419,396 1,513,028 3,357 2,771,249 Bank Pundi Indonesia Tbk. KBMI 1 9,003,124 693,124 717,916 96,272 903,430 Bank Himpunan Saudara Ind. Tbk KBMI 1 8,230,842 493,840 577,820 123,665 2,061,572 Bank ICB Bumiputera Tbk. KBMI 1 8,165,865 564,883 763,877 (81,740) 729,648 Bank Windu Kentjana Int’l Tbk. KBMI 1 7,917,214 910,253 1,035,379 78,306 750,611 Bank Mestika Dharma Tbk. KBMI 1 7,911,550 1,789,987 1,930,963 308,299 6,421,441 Bank Capital Indonesia Tbk. KBMI 1 7,139,276 790,693 906,390 70,477 562,973 Bank Rakyat Indonesia Agroniaga Tbk. KBMI 1 5,124,070 799,925 836,906 52,440 767,430 Bank Maspion Indonesia Tbk. KBMI 1 4,170,424 594,254 637,035 31,459 1,097,535 Bank Bumi Arta Tbk. KBMI 1 4,045,672 426,858 564,402 56,197 362,670 Bank Nationalnobu Tbk. KBMI 1 3,877,270 1,056,882 1,008,413 14,643 2,446,040 Bank of India Indonesia Tbk. KBMI 1 3,601,336 380,160 454,862 81,495 564,200 Total (33 Bank) 3,830,712,668 393,728,561 418,650,050 86,994,512 34,709,503,305