## PENGARUH FUNDAMENTAL BANK TERHADAP RETURN ON ASET PADA PERUSAHAAN PERBANKAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA PERIODE 2015 – 2023
Thomas Firdaus Hutahaean,  Jhon Lismart Benget, Riondi Solomon Zugia Fakultas Ekonomi, Universitas Prima Indonesia
Email : Firdausthom@yahoo.com

## Abstract
The research results based on a simultaneous test (F test) state that the CAR, BOPO, LDR, NPL variables simultaneously influence the Return On Assets variable. The t test (Partial) shows that the LDR variable has a significant and significant effect on Return On Assets. Data collection technique with  a sample size of 108. The value of the coefficient  of determination that can be explained by the independent variable used is 0.572 or 57.2% and 42.8% can be explained by other variables. CAR does not have a significant positive influence on the ROA of banking companies listed on the IDX in 2011 - 2016. CAR does not have a positive and significant influence on ROA of  banking  companies  in  2015  -  2023.  BOPO  has  no  positive  influence  on  ROA  and  LDR  is significant on ROA of banking companies in 2015 – 2023. LDR has a positive influence on ROA and  LDR  is  significant  on  ROA  of  banking  companies  in  2015  –  2023.  NPL  does  not  have  a positive  influence  on  ROA  and  NPL  is  significant  on  ROA  of  banking  companies  in  2015  – 2023.The coefficient of determination (R2) is 0.572 with 57.2% influencing ROA and 42.8% being determined by other variables, such as NIM and Third Party Funds.
Keyword : CAR, LDR, NPL, BOPO, ROA

## PENDAHULUAN
Bank merupakan sebuah instansi intermediasi keuangan beraktivitas mengumpulkan dana dari seseorang berupa simpanan, kemudian mendistribusikanya kepada seseorang (kredit dana), dengan tujuan memperbaiki kualitas hidup masyarakat. Aktivitas setiap bank ialah mengumpulkan uang dari seseorang sebagai nasabah kemudian mendistribusikan lagi. Akan tetapi, kenyataannya sangat  berbanding  terbalik  dari  aturan  yang  telah  ditetapkan  dalam  perbankan.  Return  on  aset yakni  rasio  profitabilitas yang memperkirakan efesiensi perbankan guna  memperoleh laba atau pendapatan  dari  seluruh  sumber  data  aset.  Aset  merupakan  kesuruhan  harta  perusahan  yang didapatkan  dari  beberapa  modal.  Modal  adalah  modal  sendiri  atau  lain  yang  sudah  diasetkan perusahaan  sebagai  aset  Perusahaan  yang  dapat  dimanfaatkan  sebagai  berjalannya  hidup perusahaan atau lainnya.
Kejadian  ini  tentu  dapat  berdampak  buruk  pada  kinerja  bank  dan  tingkat  kepercayaan masyarakat  terhadap  perbankan.  Sebagai  upaya  menjaga  kepercayaan  nasabah,  bank  wajib
mempertahankan kinerja keuangannya. Kinerja keuangan bank bisa diamati melalui berbagai hal, contohnya melalui laporan  keuangan bank, yang berisi  semua rasio  keuangan, yang digunakan sebagai  acuan  penilaian  tingkat  kesehatan  perbankan  tersebut.  Bank  Indonesia  menjelaskan penilaian  kesehatan  bank  dapat  dilihat  dari  Capital,  Assets,  Quality,  Management,  Earning, Liquidity dan Sensitivily namun untuk uji tersebut menggunakan rasio keuangan. Berikut telapir gambar CAR, BOPO, LDR, NPL pada bank umum tahun 2015-2023 :

## CAR, BOPO, LDR, ROA, NPL Bank Umum Periode 2015 – 2023
Sumber : https://www.ojk.go.id

## KAJIAN LITERATUR

## Populasi dan sampel
Populasi dan sampel yan diteliti adalah sebanyak 108, dimana diteliti dari kriteria bank umum yang listing pada Bursa Efek Indonesia pada tahun 2015-2023. Populasi yang memiliki ciri khusus  disebut  sampel,  Sugiono  (  2017  ).  Dilakukan  penarikan  sampel  dengan  cara  purposive random sampling yakni penetapan sampel dengan syarat yang sudah ditentukan, Sugiono (2017).

## METODE

## Analisis Regresi Linier Berganda
Pengujian uji regresi linier berganda yang dipakai yaitu :
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + e Keterangan :
0.00% 0.50% 1.00% 1.50% 2.00% 2.50% 3.00% 3.50% 0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00% 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 CAR BOPO LDR ROA NPL
Y : ROA a : konstanta X1 : Variabel CAR X2 : Variabel BOPO X3 : Variabel LDR X4 : Variabel NPL b1 – b4 : Koefisien regresi variabel X1 – X2 e : error

## 1. HASIL DAN DISKUSI
Analisis Regresi Linier Berganda Coefficients a Model Standardi zed
Coefficien ts t Sig. 95.0% Confidence Interval for B Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta Lower Bound Upper Bound Zero- order  Partial Part Tolera nce VIF 1 (Const ant) 4.759 .995 4.781  <,001 2.785 6.733 CAR .015 .015 .092  1.009 .315 -.015 .045 .086 .099 .064 .480  2.083 BOPO -.038 .007 -.401  -5.723  <,001 -.051 -.025 -.572 -.491 -.362 .816  1.226 LDR .017 .005 .319  3.631  <,001 .008 .026 .302 .337 .230 .519  1.925 NPL -.376 .064 -.415  -5.837  <,001 -.504 -.248 -.613 -.499 -.369 .792  1.262
a. Dependent Variable: ROA
Hasil persamaan regresi linier berganda adalah :
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + e
Y = 4.759 + 0.015X1 – 0.038 + 0.017 – 0.376

## Statistik Deskriptif
Residuals Statistics a Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 1.9501 2.7743 2.3695 .21475 108 Residual -.45470 .80997 .00000 .17986 108 Std. Predicted Value -1.953 1.885 .000 1.000 108 Std. Residual -2.480 4.418 .000 .981 108 a. Dependent Variable: ROA
Statistik deskriptif akan dipakai guna menganalisis sampel sebanyak 108. Berdasarkan table diatas nilai predicted value dengan nilai min. 1.9501, max. 2.7743, meannya 2.3695 dan deviasi 0.21475.

## Normalitas
Normalitas  salah  satunya  dapat  diuji  dengan  one-sample  kolmogorov-  smirnov  memakai kriterianya nilai signifikan > 0,05, maknanya data normal. Pengujiannya yakni :
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 108 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation .17985958 Most Extreme Differences Absolute .062 Positive .062 Negative -.054 Test Statistic .062 Asymp. Sig. (2-tailed) c .200 d Monte Carlo Sig. (2-tailed) e Sig. .383 99% Confidence Interval Lower Bound .370 Upper Bound .395
Table di atas hasil uji kolmogorov- smirnov terdistribusi normal untuk CAR, NPL, LDR, BOPO, maupun ROA dengan nilai Asymp Sig 0.200. maka dengan hal ini dapat diuji dengan one-sample kolmogorov- smirnov memakai kriterianya nilai signifikan > 0,05.
Hasil  grafik  histogram  diatas,  Kurva  menunjukkan  pola  data  yang  berdistribusi  normal dikarenakan  arahan  histogram  tidak  condong  ke  kiri  maupun  kanan  serta  terbentuk  lonceng menghadap ke bawah.
Uji Multikolinieritas
Coefficients a
Model Correlations Collinearity Statistics Zero-order Partial Part Tolerance VIF 1 (Constant) CAR .086 .099 .064 .480 2.083 BOPO -.572 -.491 -.362 .816 1.226 LDR .302 .337 .230 .519 1.925 NPL -.613 -.499 -.369 .792 1.262
Multikolinieritas dengan kriteria nilai VIF < 10 serta tolerance > 0,10 untuk tidak timbul gejala ini.  Dari  table  diatas  keseluruhan  variabel  penelitian  ini  memenuhi  kriteria VIF  <  10  maupun tolerance > 0,10 untuk tidak timbul multikolinieritas.
Uji Autokorelasi
Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .569 a .324 .297 .15271 1.807
a. Predictors: (Constant), LAG_NPL, LAG_LDR, LAG_BOPO, LAG_CAR b. Dependent Variable: LAG_ROA
Autokorelasi merupakan salah satu pelanggaran asumsi di metode Ordinary Least Squares (OLS)  yang  terjadi  pada  pengamatan-pengamatan  yang  berbeda  antar  error.  Salah  satu  metode yang digunakan untuk mendeteksi autokorelasi adalah dengan menggunakan uji Run. Jika terjadi autokorelasi,  maka  model  regresi  tidak  memenuhi  asumsi  metode  OLS.  Salah  satu  cara  untuk mengatasi autokorelasi adalah dengan menggunakan metode Cochrane-Orcutt. Tujuan penelitian ini  yaitu mengatasi  terjadinya  autokorelasi  pada  model  regresi  dengan  metode  Cochrane-Orcu. Nilai Durbin Watson dalam hasil uji autokorelasi dengan metode Cochrane-Orcutt adalah  CAR, BOPO,  LDR,  NPL  yang  diperoleh  adalah  sebesar1.807.  Hasil  pengukurannya  adalah  jumlah sampel sebanyak 108, dl = 1.6104  dan du =  1.7637. Dengan nilai DW = 1.807, dengan nilai K= 4, N= 108, nilai DL = 1.6104 dan DU = 1.7637. Syarat tidak bergejala autokorelasi adalah Du <DW <4-DU dengan 1.7637 <  1.807  < 2.193
Koefisien Determinasi ( R² )
Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Change 1 .767 a .588 .572 .18332 .588 36.709
Koefisien determinasi menjelaskan kuat lemahnya ikatan antara variable bebas terhadap variabel tergantung.  Berdasarkan  table  diatas  adjusted  R Square  (  R2  )  bernilai  0,572  atau  57,2%  yang mempengaruhi ROA dan sebesar 42,8% ditentukan oleh variable lain, seperti NIM dan Dana Pihak Ketiga ( DPK )

## Uji Statistik F
Pengujian ini pengaruh variabel bebas terhadap tergantung, dengan cara simultan
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 4.934 4 1.234 36.709 <,001 b Residual 3.461 103 .034
Total 8.396 107
a. Dependent Variable: ROA
b. Predictors: (Constant), NPL, LDR, BOPO, CAR
Sesuai  paparan Tabel  3.10 diatas, Fhitung  bernilai  36,709 dengan signifikan sebesar 0,000 dan Ftabel bernilai 2,46 ( 108-4-1=105 ) maka H0 ditolak serta H1 diterima beserta nilai signifikan 0,000  <  0,05  kemudian  CAR,  NPL,  LDR  serta  BOPO  secara  positif  signifikan  memiliki  pada terhadap ROA terhadap perusahaan perbankan yang teregistrasi di BEI 2015 – 2023

## Uji Statistik t
Uji t (Parsial) ini diterapkan guna mengamati pengaruh variabel independen terhadap tergantung, menggunakan cara individual.
Coefficients a Model
Standardi zed
Coefficien ts t Sig. 95.0% Confidence Interval for B Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta Lower Bound Upper Bound Zero- order  Partial Part Tolera nce VIF 1 (Const ant) 4.759 .995 4.781  <,001 2.785 6.733 CAR .015 .015 .092  1.009 .315 -.015 .045 .086 .099 .064 .480  2.083 BOPO -.038 .007 -.401  -5.723  <,001 -.051 -.025 -.572 -.491 -.362 .816  1.226 LDR .017 .005 .319  3.631  <,001 .008 .026 .302 .337 .230 .519  1.925 NPL -.376 .064 -.415  -5.837  <,001 -.504 -.248 -.613 -.499 -.369 .792  1.262
a. Dependent Variable: ROA
1. Hasil nilai t hitung di variable CAR adalah 1.009 dengan nilai signifikan 0.315. Nilai t tabel sebesar 1.98304  dengan jumlah n =108 (108-4=104 ),  thitung lebih kecil dari t table dengan nilai t hitung 1.009 < t table  1.98304. Artinya CAR tidak berpengaruh positif terhadap ROA. Nilai Signifikan CAR sebesar 0,315 dengan signifikansi lebih besar 0.05, Artinya  artinya    tidak  adanya  pengaruh  signifikan  antara  CAR  dengan  ROA  dalam perusahaan perbankan 2015-2023
2. Hasil nilai t hitung di variable BOPO adalah -5.723 dengan nilai signifikan 0.001. Nilai t tabel sebesar 1.98304  dengan jumlah n =108 (108-4=104 ),  thitung lebih kecil dari t table dengan nilai t hitung -5.723 < t table  1.98304. Artinya BOPO tidak berpengaruh
positif terhadap ROA. Nilai Signifikan BOPO sebesar 0,001 sedangkan signifikansi lebih kecil  0.05  artinya    adanya  pengaruh  signifikan  antara  BOPO  terhadap  ROA  dalam perusahaan perbankan 2015-2023
3. Hasil nilai t hitung di variable LDR adalah 3.631 dengan nilai signifikan 0.001. Nilai t tabel sebesar 1.98304  dengan jumlah n =108 (108-4=104 ),  thitung lebih kecil dari t table dengan nilai t hitung 3.631  > t table  1.98304. Artinya LDR berpengaruh positif terhadap ROA. Nilai Signifikan LDR sebesar 0,001 sedangkan signifikansi lebih kecil 0.05 artinya    adanya  pengaruh  signifikan  antara  LDR  terhadap  ROA  dalam  perusahaan perbankan 2015-2023.
4. Hasil nilai t hitung di variable NPL adalah  -5.837 dengan nilai signifikan 0.001. Nilai t tabel sebesar 1.98304  dengan jumlah n =108 (108-4=104 ),  thitung lebih kecil dari t  table  dengan  nilai  t  hitung  -5.837  <  t  table    1.98304. Artinya  NPL  tidak  berpengaruh positif terhadap ROA.  Nilai Signifikan NPL sebesar 0,001 sedangkan signifikansi lebih kecil  0.05  artinya    adanya  pengaruh  signifikan  antara  NPL  terhadap  ROA  dalam perusahaan perbankan 2015-2023

## KESIMPULAN
Penelitian ini, bisa disimpulkan yaitu :
1. CAR  tidak  mempunyai  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  ROA  perusahaan perbankan  pada tahun 2015 – 2023.
2. BOPO tidak pengaruh positif terhadap ROA dan LDR signifikan terhadap ROA perusahaan perbankan  pada tahun 2015 – 2023
3. LDR  mempunyai  pengaruh  positif  terhadap  ROA  dan  LDR  signifikan  terhadap  ROA perusahaan perbankan  pada tahun 2015 – 2023
4. NPL tidak mempunyai pengaruh positif  terhadap ROA dan NPL signifikan terhadap ROA perusahaan perbankan  pada tahun 2015 – 2023
5. Nilai koefisien determinasi (R2) adalah 0,572 dengan 57,2% yang mempengaruhi ROA dan sebesar 42,8% ditentukan oleh variable lain, seperti NIM dan Dana Pihak Ketiga.

## REFERENSI
Aprilia Suciaty, Murdifin Haming, dan Nur Alam ( 2019 ). Pengaruh LDR, NPL,
BOPO, dan CAR Terhadap ROA pada Bank BUMN yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Center of Economic Student Journal, Vol 2.
Aminar Sutra Dewi ( 2017 ). Pengaruh LDR, NIM, NPL, BOPO, dan CAR Terhadap ROA pada Perusahaan di Sektor Perbankan yang Terdaftar di BEI Periode 2012 – 2016. Jurnal Pundi, Vol 01.
Wildan Farhat Pinasti ( 2018 ). Pengaruh LDR, NIM, NPL, BOPO, dan CAR Terhadap Profitabilitas Bank Umum Periode 2011 – 2015. Jurnal Nominal, Vol VII.
Luh Putu Sukma Wahyuni Pratiwi dan Ni Luh Putu Wiagustini ( 2015 ). Pengaruh LDR, NPL, BOPO, dan CAR Terhadap Pofitabilitas. E – Jurnal Manajemen Unud, Vol 5.Avrita,
Risky Diba, dan Irene Dwi Pangestuti ( 2016 ). Analisis Pengaruh BOPO, NIM, LDR, NPL, dan CAR Terhadap Profitabilitas Bank (Perbandingan Bank Umum Go Public dan Bank Umum Non Go PublicPeriode Tahun 2011 - 2014 ). Diponegoro Journal Of Management, Vol 2.
Yogianta dan Catur Wahyu Endra ( 2013 ). Analisis Pengaruh BOPO, NPL, LDR, NIM, dan CAR Terhadap Profitabilitas ( Studi Pada Bank Umum Yang Go Publik di Bursa Efek Indonesia Periode 2002 - 2010 ). Jurnal Bisnis Strategi Vol 2.
Stevani dan Tony Sudirgo ( 2019 ). Analisis CAR, BOPO, NPL, dan LDR Terhadap ROA Perusahaan Perbankan. Jurnal Multiparadigma Akuntansi, Vol I.Sudirman, I Wayan. 2013. Manajemen Perbankan Menuju Bankir
Konvensional yang Profesional. Jakarta : Penerbit Kencana
Ahamed, M. M., & Mallick, S. (2019). "Is financial inclusion good for bank stability? International evidence." Journal of Economic Behavior & Organization , 157, 403-427.
Lee, C. C., & Hsieh, M. F. (2013). "The impact of bank capital on profitability and risk in Asian banking." Journal of International Money and Finance , 32, 251-281.
Dietrich, A., & Wanzenried, G. (2011). "Determinants of bank profitability before and during the crisis: Evidence from Switzerland." Journal of International Financial Markets, Institutions & Money , 21(3), 307-327.