## EULER: Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi

## FINANCIAL PERFORMANCE ANALYSIS FOR RETURN ON ASSETS WITH A MULTIPLE LINIER REGRESSION APPROACH
Hendra H. Dukalang 1 *
1 Jurusan Perbankan Syariah, IAIN Sultan Amai Gorontalo. Kabupaten Gorontalo 96210, Indonesia *Penulis Korespondensi. Email: hendra.statistika@iaingorontalo.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memodelkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kinerja  keuangan Bank Muammalat, yakni Capital Adequacy Ratio (CAR), Kualitas Aktiva Produktif (KAP), Beban Operasional  terhadap  Pendapatan  Operasional  (BOPO),  dan  Financing  to  Deposit  Ratio  (FDR) Terhadap  Return  on  Assets  (ROA.  Penelitin  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  diambil berdasarkan periode waktu ( time series ). Teknik analisis dalam penelitian ini menggunakan regresi linier berganda dengan menggunakan software SPSS versi 20 dan Microsoft Office Excel 2010.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara parsial CAR dan KAP tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Return on Assets , Sedangkan BOPO dan FDR secara parsial berpengaruh secara signifikan  terhadap Return  on  Assets .  Secara  simultan  keempatt  variable  tersebut  berpengaruh ignifikan  terhadap Return  on  Assets pada  PT  Bank  Muamalat  Indonesia.  Berdasarkan  hasil  uji Koefisien Determinasi nilai Adjusted R Square (R 2 ) adalah sebesar 99,00% hal ini berarti besarnya Return  on Assets dapat  dipengaruhi  dan dijelaskan oleh variabel  CAR, KAP, BOPO, dan FDR, sedangkan sebesar 1% sisanya dijelaskan oleh variabel yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
Kata Kunci: Regresi Linier Berganda; CAR; KAP; BOPO; FDR; ROA

## Abstract
This study aims to model  the factors that affect the financial performance of Bank Muammalat, including Capital Adequacy Ratio (CAR), Earning Asset Quality (KAP), Operational Expenses to Operating Income (BOPO), and Financing to Deposit Ratio (FDR) to Return on Assets. (ROA) This research uses secondary data taken based on time series. The analysis technique in this study uses multiple linear regression using SPSS software version 20 and Microsoft Office Excel 2010. The results of this study indicate that partially the CAR and KAP partially do not have a significant effect  on  Return  On.  Assets,  while  Operational  Expenses  to  BOPO  and  FDR  partially  have  a significant effect on Return on Assets. Simultaneously, these four variables have a significant effect on Return on Assets at PT Bank Muamalat Indonesia. Based on the results of the Determination Coefficient  test,  the  value  of Adjusted  R  Square (R2)  is  99.00%,  this  means  that the  amount  of Return on Assets can be influenced and explained by the variables CAR, KAP, BOPO, and FDR, while the remaining 1% is explained by variables not examined in this study.
Keywords: Multiple Linear Regression; CAR; KAP; BOPO; FDR; ROA

## 1. Pendahuluan
Teknik Analisis dengan metode statistika sering dijumpai dalam penelitian yang menggunakan pendekatan  kuntitatif.  Hal  ini  merupakan  suatu  solusi  agar  peneliti  dapat  memperoleh  hasil  yang terukur dan kesimpulan dari penelitian tersebut. Salah satu metode statistika yang dapat digunakan dalam menganalisis  data  kuantitatif  adalah  analisis  regresi.  Analisis  regresi  merupakan  salah  satu metode  analisis  data  yang  digunakan  untuk  mengkaji  hubungan  antar  variabel  dependen  dan independen  untuk  mendapatkan  sebuah  model,  sehingga  model  tersebut  dapat  digunakan  untuk memprediksi fenomena yang terjadi antara variabel tersebut.[1]. Dalam  persamaan regresi hubungan
antara  variabel  dependen  dengan  variabel  independen  dapat  berbentuk  linier  dan  non  linier  [2]. Bentuk umum model regresi adalah sebagai berikut:
( ) , i i i i Y f X   = + (1)
Dimana  variabel  dependen  pada  suatu  pengamatan  ke-i  adalah  yi,    sedangkan  variabel independen  pada  pengamatan  ke-I  adalah  xi. β adalah  parameter, ε i merupakan  residual  pada pengamatan ke idengan asumsi identik independen and normal distribution (IIDN) (0, σ 2 ) [3]. Dalam Penelitian ini menggunakan Multiple Linier regression atau (regresi linier berganda). Analisis regresi linier berganda merupakan pengembangan dari regresi sederhana, dimana dalam model regresi linier berganda terdapat variabel independen yang lebih dari satu variabel. Sehingga bentuk umum model regresi linier berganda adalah sebagai berikut:
0 1 1 2 2 k k Y X X X      = + + + + + (2)
Jika data yang digunakan adalah data sampel, maka model estimasi dari persamaan 2 adalah sebagai berikt:
0 1 1 2 2 i i i k ki i Y X X X      = + + + + + (3)
Sesuai  dengan  persamaan  3  maka  analisis  regresi  linier  berganda  dapat  digunakan  untuk memprediksi nilai dari suatu variabel dependen (y) berdasarkan nilai dari variabel independen ( x 1 , x 2 , … , x i ) melihat pengaruh sejumlah variabel independen ( x 1 , x 2 , … , x i ) terhadap variabel dependen (y) .
Model Regresi linier berganda dapat digunakan dalam memodelkan kinerja suatu bankan, Salah satunya  adalah  kinerja  keuangan.  Kinerja  keuangan  suatu  bank  dapat  diukur  dengan  mengunakan Laporan Keuangan. Berdasarkan Annual report bank Muamalah  tahun 2013 sampai dengan tahun 2019.  Total  Aset  Bank  Muamalah  mengalami  fluktuaktif  dengan  penurunan  nilai  asset  tahun 2015,2016,2018 dan 2019 yang penurunannya di sebabkan  oleh turunnya menurunnya posisi Dana Pihak Ketiga, turunnya Investasi pada Surat Berharga dan Giro pada Bank Lain. Tingkat profitabilitas Bank Muamalat Indonesia yang dinilai dengan Return On Asset menunjukkan penurunan berturut- turut dimulai tahun 2016 sebesar 22%, pada tahun 2017 menurun menurun menjadi 11%. Kemudian nilai ROA kembali menurun pada tahun 2018 menjadi 0.08% dan puncaknya pada tahun 2019 Roa menjadi  0,05%.  Artinya  bank  tidak  dapat  memaksimalkan  asset-asetnya  setiap  tahun,  sehingga profitabilitas terus menurun.
Penelitian mengenai Kinerja Keuangan dengan menggunakan metode regresi linier berganda pernah  dilakukan  oleh  Dewa  dan  Ida  dengan  menggunakan  variabel  CAR,  NPL  dan  LDR  untuk mengukur ROA, [4] Devi dan Ahmad pada tahun 2018 pengaruh NPF, CAR, ROA, DPK terhadap penyaluran  pembiayaan  bank  syariah  [5] .  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengetahui  Pengaruh Capital  Adequacy  Ratio  (CAR),  Kualitas  Aktiva  Produktif  (KAP),  Beban  Operasional  terhadap Pendapatan Operasional (BOPO), dan Financing to Deposit Ratio (FDR) Terhadap Return On Assets (ROA) Pada PT. Bank Muamalat Indonesia Tbk

## 2. Metode Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  penelitian  terapan (Applied resaearch) yakni  penelitian  dengan  menggunakan  dan  mengembangkan  keilmuan  dengan  teori statistik  yang  diaplikasikan  dalam  bidang  perbankan.  Penelitian  ini  dilakukan  di  Laboratorium perbankan IAIN Sultan Amai Gorontalo dari bulan oktober sampai dengan bulan november tahun 2020, dengan cara mengakses website resmi PT Bank Muamalat Indonesia Tbk.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  dari  laporan  keuangan  PT  Bank Muamalat  Indonesia  Tbk.  Data  didapatkan  dengan  pengumpulan  data  sekunder  yang  berasal  dari laporan triwulan PT. Bank Muamalat Indonesia dan Otoritas Jasa Keuangan (OJK) periode 2013- 2020 kuarter II.

## 2.1 Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari variabel dependen yakni Return On Assets (ROA) dan Variabel independen adalah ( Capital Adequacy Ratio (CAR) (X1), Kualitas Aktiva Produktif  (KAP)  (X2),  Beban  Operasional  terhadap  Pendapatan  Operasional  (BOPO)  (X3),  dan Financing to Deposit Ratio (FDR) (X4).
1. Capital Adequacy Ratio (CAR)
CAR  merupakan  perbandingan  modal  bank  dengan  Aktiva  Tertimbang  Menurut  Resiko. Semakin tinggi rasio CAR mengindikasikan bank tersebut semakin sehat permodalannya. Rumus menghitung CAR adalah:
100%
Aktiva Tertimbang Menurut Resiko Modal
CAR = 

## 2. Kualitas Aktiva Produktif (KAP)
Aktiva  produktif  adalah  kemampuan  bank  untuk  mengelola  dana  sesuai  dengan  fungsinya. Pengukuran  kualitasnya  yaitu  dengan  membandingkan  APYD  yang  diberikan  dengan  total aktiva produktif.
100%
Aktiva Produktif yang Diklasifikasikan Total Aktiva Produktif KAP = 

## 3. Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)
Rasio  Biaya  Operasional  Per  Pendapatan  Operasional  (BOPO)  digunakan  untuk  mengukur tingkat efisiensi dan kemampuan bank dalam melakukan kegiatan operasinya. Rumus BOPO dapat dihitung:
100% Total Beban Operasional Total Pendapatan Operasion B al OPO = 

## 4. Financing to Deposit Ratio (FDR)
FDR adalah rasio untuk mengukur seberapa jauh kemampuan  sendiri dengan mengandalkan kredit yang telah didistribusikan ke masyarakat. Rumus menghitung FDR adalah:
100% Total Pembiayaan Total dana Pihak Ke D tiga F R = 

## 5. Return on Assets (ROA)
Return on Asset (ROA) adalah rasio yang menggambarkan kemampuan bank dalam mengelola dana  yang  diinvestasikan  dalam  keseluruhan  aktiva  yang  menghasilkan  keuntungan.  Rumus ROA dapat dihitung:
00% 1 Laba Sebelum Pajak Total Aset ROA = 

## 2.2 Asumsi Klasik
Secara teoritis penggunaan analisis regresi linier berganda akan menghasilkan nilai estimasi parameter  yang  valid  bila  terpenuhinya  asumsi  klasik,  Menurut  [6]  Asumsi  klasik  untuk  regrsi berganda adalah sebagai beriku:

## 1. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel terikat  dan  variabel  bebas  mempunyai  distribusi  normal  atau  tidak,  nilai  residualnya  mempunyai distribusi  normal  atau  tidak.  Model  regresi  yang  baik  adalah  memiliki  nilai  residual  normal  atau mendekati normal. Uji normalitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah Kolmogorov Smirnov yaitu dengan kriteria jika signifikan Kolmogorov Smirnov < 0.05 maka data tidak normal, sebaliknya jika signifikan Kolmogorov Smirnov > 0.05 maka data normal.

## 2. Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi ditemukan adanya korelasi  antara  variabel  bebas.  Model  regresi  yang  baik  seharusnya  tidak terjadi korelasi  diantara variabel bebas. Untuk mendektesi Multikolinearitas didalam regresi dapat dilihat dari nilai Variance inflation  factor  (VIF) dan  nilai tolerance. Jika  VIF  <  10  dan tolerance >  0,1  maka  tidak  terjadi Multikolinearitas, tetapi jika VIF > 10 dan tolerance > 0,1 maka terjadi Multikolinearitas.

## 3. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  melihat  apakah  dalam  model  regresi  terjadi ketidaksamaan varian residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedasitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model  regresi  yang  baik  adalah  yang  homokedastisitas  atau  yang  tidak  terjadi  heteroskedastitas. Untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas dapat menggunakan uji glejser. Dalam uji ini, apabila hasilnya sig > 0,05 maka tidak terdapat gejala heterokedastisitas, model yang baik jika tidak terjadi heterokedastisitas.

## 4. Uji Autokorelasi
Uji auokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan  pengganggu  pada  periode  t  dengan  pengganggu  pada  periode  t-1  (waktu  sebelumnya), Untuk  mendeteksi  ada  atau  tidaknya  autokorelasi,  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  uji Durbin-Watson . Kriteria pengujiannya ialah jika nilai hitung durbin Watson (d) kurang dari nilai tabel durbin Watson pada signifikasi 0,05 dengan meperhatikan jumlah variabel independent dan jumlah sampel. Jika nilai d lebih dari (dU) dan kurang dari (4-dU) Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi pelanggaran asumsi autokorelasi

## 2.3 Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis  regresi  digunakan  untuk  melihat  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel dependen  dan  menggunakan  variabel  independen  untuk  memprediksi  nilai  variabel  dependen. Persamaan regresi linier berganda adalah model persamaan regresi linier dengan variabel bebas lebih dari satu. Dapat ditentukan persamaan regresi linier berganda penelitian ini sebagai berikut:
1 1 2 2 3 3 4 4 Y X X X X       = + + + + +
Y = Return on Asset (ROA) α = Konstanta
X 1 = Capital Adequacy Ratio (CAR) X 2 = Kualitas Aktiva Produktif (KAP) X 3 = Beban Operasional Terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)
X 4 = Financing to Deposit Ratio (FDR) β 1 , β 2 , β 3 , β4, = Koefisien Regresi E = error

## 2.4 Pengujian Hipotesis
Uji  hipotesis  dalam  penelitian  ini  menggunakan  uji  regresi  linear  berganda,  Untuk  menguji hipotesis  pengaruh Capital  Adequacy  Ratio (CAR),  Kualitas  Aktiva  Produktif (KAP),  Beban Operasional  Terhadap  Pendapatan  Operasional  (BOPO)  dan Financing  to  Deposit Ratio (FDR) Terhadap Return on Asset (ROA). Dalam pengujian ini menggunakan uji t dan uji F.
Uji  T  digunakan  untuk  melihat  pengaruh  variabel  Independen  terhadap  variable  dependent secara parsial dengan membandingkan nilai t hitung dengan t tabel, dan membandingkan nilai p-value
dengan nilai signifikansi α (0,05), dengan kriteria pengujian, Tolak H 0 jika nilai t hitung > t tabel dan nilai p-value < nilai sig. (0,05)
Uji  F  digunakan  untuk  melihat  pengaruh  variabel  Independen  terhadap  variable  dependent secara simultan dengan membandingkan nilai F hitung dengan F tabel, dan membandingkan nilai p- value dengan nilai signifikansi α (0,05), dengan kriteria pengujian, Tolak H 0 jika nilai t hitung > t tabel dan nilai p-value < nilai sig. (0,05) [7].

## 2.5 Koefisien Determinasi
Uji  koefisien  determinasi  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  kemampuan  variabel independen  menjelaskan  variabel  dependen.  Besarnya  koefisien  determinasi  dinyatakan  dalam persentase  yang  nilainya  berkisar  0  sampai  dengan  1.  Jika  nilai  koefisien  determinasi  semakin mendekati angka nol maka semakin kecil pula akan berpengaruh semua variabel independen terhadap nilai variabel dependen. Sedangkan Jika nilai koefisien determinasi semakin mendekati 1 maka dapat dikatakan  semakin  kuat  model  tersebut  dalam  menerangkan  variasi  variabel  independen  terhadap variabel dependen [1].

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Deskriptif statistik
Dalam penelitian ini menggunakan data rasio dari Return On Assets (ROA) , Capital Adequacy Ratio (CAR) (X1), Kualitas Aktiva Produktif (KAP) (X2), Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) (X3), dan Financing to Deposit Ratio (FDR) (X4). Karena data dalam penelitin ini menggunakan data dengan skla rasio maka deskrisi statistik yang dilihat adalah nilai minimum, nilai maximum, mean (rata-rata) dan standar deviasi dari masing-masing variabel penelitian.
Tabel 1. Deskriptive statistics Variabel Minimum  Maksimum Mean Std. Deviation Variance Y 0.02 1.72 0.4457 0.56174 0.316 X1 10.16 17.61 13.278 1.716 2.944 X2 0.32 6.54 3.158 1.587 2.518 X3 82.07 99.90 94.857 5.642 31.836 X4 68.05 106.50 89.030 11.689 136.632

## 3.2 Pengujian Asumsi Klasik

## 3.2.1 Uji Asumsi Normalitas
Berdasarkan  hasil  pengujian  normalitas  dengan  menggunakan  kolomogorof  simirnov, diperoleh nilai yang disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Uji Normalitas Kelas Kolmogorov-Smirnov a Keterangan Statistic df Sig. Unstandardized Residual .705 30 .703 Berdistribusi Normal
Sumber: Output SPSS 20
Pada  tabel  Test  of  Normality,  untuk  Unstandardized  Residual  dapat  dilihat  nilai  Sig.  pada kolom Kolmogorov-Smirnov adalah .0,703 Sehingga sesuai dengan kriteria pengujian, jika nilai Sig. lebih dari 0,05 maka gagal tolak H 0 . Ini artinya data yang yang digunakan berdistribusi secara normal.

## 3.2.2 Uji Asumsi Multikolinieritas
Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan IBM SPSS 20 diperoleh bahwa nilai dari collinearity statistics seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji Multikolinieritas Model Collinearity Statistics Keterangan Tolerance VIF CAR 0.660 1.516 Tidak ada multikolinieritas KAP 0.344 2.905 Tidak ada multikolinieritas BOPO 0.270 3.709 Tidak ada multikolinieritas FDR 0.488 2.051 Tidak ada multikolinieritas Sumber: Output SPSS 20
Berdasarkan Tabel 3 diperoleh bahwa nilai Tolerance dari masing-masing variabel independen berada di atas 0,1. Demikian juga nilai dari VIF dari masing masing variabel independen kurang dari 10. Dimana untuk CAR mempunyai nilai tolerance 0,660 dan VIF sebesar 1,516, KAP mempunyai nilai tolerance 0,344 dan VIF sebesar 2.905, dan BOPO mempunyai nilai tolerance 0,270 dan VIF sebesar  3.709.  serta  FDR  mempunyai  nilai  tolerance  0,488  dan  VIF  sebesar  2.051.  Hal  ini menunjukkan  tidak  adanya  korelasi  antara  sesama  variabel  bebas  dalam  model  regresi  dan  dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas diantara sesama variabel bebas dalam model regresi yang dibentuk

## 3.2.3 Uji Asumsi Heteroskedastisitas
Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan IBM SPSS 20 diperoleh bahwa nilai hasil uji heteroskedastisitas seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji Heteroskedastisitas Variabel Independen Koefisien regresi ( )  t-hitung Signifikan (t) CAR 0.006 1.710 0.100 KAP 0.006 1.124 0.272 BOPO -0.001 -0.525 0.604 FDR -0.002 -2.395 0.024 Sumber: Output SPSS 20
Berdasakan hasil pada Tabel 4 diperoleh bahwa nilai signifikan dari variabel independen lebih besar dari 0,05 dimana untuk CAR didapatkan nilai signifikan 0,100, untuk variabel KAP didapatkan nilai signifikansi sebesar 0,272, demikian juga dengan BOPO diperoleh nilai signifikan sebesar 0,604 Hal ini menunjukan bahwa variabel independen (CAR, KAP dan BOPO) tidak ada yang signifikan secara  statistic  dalam  mempengaruhi  variabel  dependen  nilai  absolute  unstandardized  residual (Absu). Sehingga dapat disimpulkan bahwa ketiga variabel independent terebut tidak terjadi gejala heteroskedastisitas.  Berbeda  dengan  variabel  FDR  yang  mendapatkan  nilai  signifikansi  sebesar 0,024.  Jika  kita  menggunakan  nilai  signifikan  sebesar  0,05  maka  terjadi  pelanggaran  asumsi heteroskedastisitas. Akan tetapi jika kita menggunakan taraf signifikan 0,01 atau 1%, maka dapat dikatakan tidak terjadi pelanggaran asumsi heteroskedastisitas.

## 3.2.4 Uji Asumsi Autokorelasi.
Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan IBM SPSS 20 diperoleh bahwa nilai durbin watson seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Uji Autokorelasi dengan Durbin Watson
R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 0.523 0.273 .111 0.028 2.072

## Sumber: Output SPSS 20
Berdasarkan  hasil  pada  tabel  5  diperoleh  bahwa  nilai  Durbin-Watson  adalah  sebesar  2.072. Selanjutnya nilai tersebut kita dibandingkan dengan nilai tabel durbin Watson pada signifikansi 0,05 denagn k (jumlah variabel independent) = 4 dan N (Jumlah Sampel) = 30. Maka ditemukan bahwa nilai dL sebesar 1.1426 dan dU sebesar 1.7386. Sehingga nilai durbin-watson (d) sebesar 2.072 lebih besar  dari  (dU)  yaitu  1.7386  dan  kurang  dari  (4-dU)  4  -1.7386  =  2,2614.  Maka  sebagai  dasar pengambilan  keputusan  dalam  uji  durbin  Watson  di  atas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak terdapat pelanggaran asumsi autokorelasi. Dengan demikian analisisi regresi linier berganda dapat dilakukan.

## 3.3 Pengujian Hipotesis
Analisis statistic yang digunakan dalam penelitian ini adalah multiple regresi atau yang banyak dikenal dengan regresi linier berganda. Analisis ini digunakan untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel  independen  yaitu  CAR,  KAP,  BOPO,  dan  FDR  terhadap  variabel  dependen  yaitu  ROA. Besarnya  pengaruh  dari  variabel  independen  dengan  dependen  secara  simultan  dan  juga  secara parsial. Bedasakan hasil perhitungan dengan menggunkan bantuan software IBM SPSS 20 diperoleh hasil sebagai beriikut pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Analisis Regresi Variabel Independen B T Sig. t Keterangan Konstanta 9.084 23.283 0.000 Signifikan CAR -0.003 -0.339 0.738 Tidak Signifikan KAP 0.012 1.104 0.280 Tidak Signifikan BOPO -0.096 -26.757 0.000 Signifikan FDR 0.005 3.683 0.001 Signifikan Keterangan: t tabel = t (30;0,05) = 1,697 Sumber: Output SPSS 20
Berdasarkan hasil rekapitulasi pada  Tabel 6 maka dapat diketahui persamaan regresi adalah sebagai berikut:
1 2 3 4 y = 9,084 - 0,003X + 0,012X - 0,096X + 0,005X
Interpretasi model regresi adalah sebagai berikut:
1. Nilai Konstanta sebesar 9,084 mengindikasikan bahwa jika variabel independen yaitu CAR, KAP, BOPO, dan FDR bernilai nol maka ROA sebesar 9,084.
2. Variabel  CAR  berpengaruh  negative  terhadap  ROA,  tetapi  tidak  berpengaruh  secara signifikan. Hal ini ditunjukan oleh nilai probabilitas signifikansi Sig.>α yaitu 0,738 > 0,05 yang menunjukan bahwa gagal tolak H0. Karena koefisien dari variabel CAR bernilai negatif yaitu -0,003, maka hal ini mengindikasikan bawah setiap peningkatan satu satuan pada CAR akan  mengakibatkan  pengurangan  ROA  sebesar  0,003  satuan  dengan  asumsi  variabel  lain konstanta. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel CAR berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap ROA.
3. Variabel KAP berpengaruh positif terhadap ROA, dan tidak berpengaruh secara signifikan. Hal  ini  ditunjukan  oleh  nilai  probabilitas  signifikansi Sig.>α yaitu  0,280  >  0,05  yang menunjukan bahwa gagal tolak H0. Karena koefisien dari variabel KAP bernilai positif yaitu 0,012,  maka  hal ini mengindikasikan  bawah  setiap  peningkatan  satu  satuan  terhadap  KAP
akan  mengakibatkan  peningkatan  ROA  sebesar  0,012  satuan  dengan  asumsi  variabel  lain konstanta.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  KAP  berpengaruh  positif  terhadap ROA.
4. Variabel BOPO berpengaruh negatif dan signifikan terhadap ROA, Hal ini ditunjukan oleh nilai probabilitas signifikansi Sig.>α yaitu 0,000 < 0,05 yang menunjukan bahwa tolak H0. Karena  koefisien  dari  variabel  BOPO  bernilai  negatif  yaitu  -0,096,  maka  hal  ini mengindikasikan  bawah  setiap  peningkatan  satu  satuan  BOPO  akan  mengakibatkan penurunan ROA sebesar 0,095 satuan dengan asumsi variabel lain konstanta. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel BOPO berpengaruh negatif terhadap ROA.
5. Variabel FDR berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA. Hal ini ditunjukan oleh nilai probabilitas signifikansi Sig.>α yaitu 0,001 < 0,05 yang menunjukan bahwa tolak H0. Karena koefisien dari variabel FDR bernilai positif yaitu 0,005, maka hal ini mengindikasikan bawah setiap  peningkatan  satu  satuan  FDR  akan  mengakibatkan  peningkatan  ROA  sebesar  0,005 satuan dengan asumsi variabel lain konstanta. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel FDR berpengaruh positif terhadap ROA.
Dari keempat variabel yang digunakan untuk mengukur ROA maka di peroleh bahwa BOPO merupakan variabel yang paling berpengaruh terhadap ROA, karena memperoleh konstanta sebesar -0,096, akan tetapi pengaruhnya negatif, kemudian KAP sebesar 0,012 dan FDR sebesar 0,005. Serta variabel CAR yang berpengaruh negatif sebesar 0,003 terhadap ROA
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas dimasukkan dalam model  mempunyai  pengaruh  secara  bersama-sama  terhadap  variabel  terikat.  Untuk  mengetahui apakah model regresi yang digunakan merupakan model tetap (fixed model) dapat dilakukan dengan membandingkan nilai F tabel dan F hitung atau membandingkan antara nilai sig dan α=0,05.
Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan aplikasi IBM SPSS 20 di peroleh hasil uji simultan yang disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Uji F Model Sum of Squares Df Mean Square  F Sig. Regression 9.072 4 2.268 714.393 .000 b Residual 0.079 25 0.003 Total 9.151 29 Sumber: Output SPSS 20
Nilai F tabel untuk n = 30 pada α = 0,05 adalah 2,5 5. Nilai F hitung yaitu 714.393dengan nilai signifikansi yaitu 0,000 < 0.05.  Hal ini menunjukan bahwa variabel independen (CAR, KAP, BOPO dan FDR) berpengaruh secara bersama-sama atau simultan terhadap variabel dependen (ROA).

## 3.4 Koefisien Determinasi
Analisis koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui persentase variasi variabel bebas yang digunakan dalam model mampu menjelaskan variasi variabel terikat. Hasil analisis determinasi dapat dilihat pada output model summary dari hasil analisis regresi berganda, seperti pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Uji Koefisien Determinasi R R Square Adjusted  R Square Std.  Error  of  the Estimate 0.996 0.991 0.990 0.05634 Sumber: Output SPSS 20
Berdasarkan hasil output pada tabel 4.12 diperoleh korelasi antara variabel independen terhadap variabel dependen sebesar sebesar 0,990 sebagai mana yang ditunjukan pada Adjusted R Square. Hal ini mengindikasikan bahwa kontribusi variabel CAR, KAP, BOPO dan FDR ROA adalah sebesar 99,00%,  sedangkan  sisanya  sebesar  1.00%  dipengaruhi  oleh  variabel-variabel  lain  yang  tidak digunakan dalam penelitian ini.

## 4. Kesimpulan
Secara parsial CAR dan KAP tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Return On Assets , Sedangkan BOPO dan FDR secara parsial berpengaruh secara signifikan terhadap Return On Assets . Adapun secara simultan keempatt variable tersebut berpengaruh ignifikan terhadap Return On Assets pada PT Bank Muamalat Indonesia. Selanjutnya, b erdasarkan hasil uji Koefisien Determinasi nilai Adjusted  R  Square (R 2 )  adalah  sebesar  99,00%  hal  ini  berarti  besarnya Return  On  Assets dapat dipengaruhi  dan  dijelaskan  oleh  variabel  CAR,  KAP,  BOPO,  dan  FDR,  sedangkan  sebesar  1% sisanya dijelaskan oleh variabel yang tidak diteliti dalam penelitian ini.

## Referensi
[1] S. Ningsih and H. H. Dukalang, “Penerapan Metode Suksesif Interval pada Analsis Regresi Linier  Berganda,” Jambura  J.  Math. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  43 – 53,  Jan.  2019,  doi: 10.34312/jjom.v1i1.1742.
[2] M.H. Kutner, C.J. Nachtsheim, and J. Neter, Applied  Linear  Regression Models ,  4 th ed, New York: McGraw-Hill Companies, Inc. 2004.
[3] B. Green, and W. Silverman, Nonparametric Regression and Generalized Linear Models: A roughness penalty approach , United Kingdom: Taylor & Francis, 1994.
[4] D. Ayu dan I. Bagus. “ pengaruh rasio keuangan terhadap kinerja keuangan sektor perbankan di bursa efek Indonesia” E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana, vol. 14, no.2, Feb 2016.
[5] D. Permatasari dan A. R Yuliyanto "Analisis Kinerja Keuangan: Kemampuan Bank Syariah dalam Penyaluran Pembiayaan". Jurnal Akuntansi Indonesia, Vol. 7 No. 1, pp. 69-79, Jan. 2018.
[6] N.D. Gujarati, Basic Econometrics , 4 th ed, New York: McGraw - HillCompanies, Inc. 2003.
[7] I. Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS, Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2009.