## PENGARUH TINGKAT KESEHATAN TERHADAP PROFITABILITAS BPR PROVINSI KEPRI
Hesniati 1) , Novilia 2)
Program Studi Manajemen, Universitas Internasional Batam, Jl Gajah Mada, Batam e-mail: hesniati.lec@uib.ac.id
Program Studi Manajemen, Universitas Internasional Batam, Jl Gajah Mada, Batam e-mail: nchovlyines@yahoo.com

## Abstract
This  research  is  examining  CAMEL  ratio  effects  profitability  of  rural  banks.  The  population  in this  study  is  rural  banks  in  Riau  Island  Province  listed  in  the  Indonesia  Financial  Service Authority  in  2012  until  2016.  Samples  were  taken  by  using  purposive  sampling  method.  Total samples  used  in  this  research  are  23  companies  with  total  observation  115  data.  The  data obtained will be tested with regression panel method. The result showed that variables of BOPO, Cash  Ratio,  and  NPL  are  significant  negative  with  the  profitability.  KAP  and  LDR  are insignificant with profitability of rural banks.
Keywords : profitability, rural banks, CAMEL ratio

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  rasio  CAMEL  berpengaruh  kepada  profitabilitas  Bank Perkreditan Rakyat (BPR). Populasi pada penelitian ini merupakan BPR di Kepulauan Riau yang terdaftar di Otoritas Jasa Keuangan (OJK) pada kurun tahun 2012 hingga 2016. Sampel penelitian menggunakan  metode purposive  sampling .  Total  sampel  dalam  penelitian  adalah  23  perusahaan dengan  total  115  data  observasi.  Data  yang  diperoleh  akan  diuji  dengan  metode  panel  regresi. Hasil  penelitian  mengungkapkan  variabel  BOPO,  Cash  Ratio,  dan  NPL  berpengaruh  negatif terhadap profitabilitas. KAP dan LDR tidak berpengaruh dengan profitabilitas BPR.
Kata kunci: profitabilitas, BPR, rasio CAMEL

## PENDAHULUAN
Bank Perkreditan Rakyat merupakan bank  yang  memiliki  keterbatasan  tidak diperboleh  adanya  fungsi  jasa  lalu  lintas pembayaran sehingga kegiatan usaha BPR hanya  sebagai  penerimaan  dana  dan penyaluran  pinjaman  kepada  masyarakat. Meski  fungsinya  tidak  sekomplit  bank umum, namun kinerja pertumbuhan kredit dan aset dari BPR mengalami peningkatan
setiap  tahun.  Gambar  1  menunjukkan bahwa  pertumbuhan  kredit  dari  tahun 2012 sampai dengan 2016 telah mengalami peningkatan sebesar 71 persen dan untuk pertumbuhan aset juga mengalami peningkatan sebesar 70 persen.  Grafik  ini  menunjukkan  kinerja perusahaan BPR yang
semakin meningkat.
Gambar 1 Pertumbuhan Kredit dan Aset BPR tahun 2012 sampai dengan 2016, sumber: Otoritas Jasa Keuangan, 2017.
Namun,  disatu  sisi  hasil  dari  laporan tahunan  Lembaga  Penjamin  Simpanan (LPS)  menyebutkan  sejak  berdirinya  LPS dari tahun 2005 hingga 2017 sudah ada 84 perusahaan  BPR  yang  dilikuidasikan  dari tahun  ke  tahun.  Penyebab  utama  dari kegagalan  BPR  adalah fraud (Lembaga Penjamin Simpanan, 2017). Padahal fraud dapat  menurunkan  kinerja  perbankan  dan mengakibatkan perbankan mengalami kesulitan  keuangan  (Gitau  &  Samson, 2016)  sehingga  sangat  penting  untuk mengukur  tingkat  kesehatan  bank  agar tidak terjadi kerugian dari pihak perbankan dan kepada nasabah. Analisis CAMEL ( Capital Adequacy,  Asset  Quality,  Management,
Equity , dan Liquidity ) adalah analisis yang berupa rasio untuk tingkat kesehatan bank. Munir  dan  Bustamam  (2017)  pada penelitiannya  di  Malaysia  dan  Indonesia mengungkapkan untuk meningkatkan kinerja perusahaan dan mengurangi risiko fraud perbankan  dapat  dilakukan  dengan analisis CAMEL. Hasil penelitian tersebut juga  didukung  oleh  Zedan  dan  Daas (2017) bahwa analisis CAMEL berpengaruh
terhadap profitabilitas perbankan  di  Pakistan  serta  penelitian Iheanyi dan Sotonye (2017) dan Ebrahimi,
Bahraminasab,  dan  Seyedi  (2017)  juga menunjukkan CAMEL dapat memprediksi kinerja perusahaan perbankan. Dari paparan  diatas,  maka  pada  penelitian  ini mengajukan hipotesis berupa:
H 1 :  BOPO berpengaruh signifikan negatif terhadap profitabilitas perusahaan BPR. H 2 : Cash  Ratio berpengaruh  signifikan negatif  terhadap  profitabilitas  perusahaan BPR.
H 3 :  KAP  berpengaruh  signifikan  negatif terhadap profitabilitas perusahaan BPR. H 4 :  LDR  berpengaruh  signifikan  negatif terhadap profitabilitas perusahaan BPR. H 5 :  NPL  berpengaruh  signifikan  negatif terhadap profitabilitas BPR.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  bersifat  kuantitatif dan  pengujiannya  melalui  pengukuran variabel  yang  menggunakan  angka  dan statistik (Creswell, 2014). Objek penelitian pada studi ini adalah BPR yang terdaftar  di  Provinsi  Kepulauan  Riau.
Penentuan  sampel  menggunakan  sampel yang dipilih dengan kriteria yang ditentukan untuk mencapai tujuan penelitian  ( purposive  sampling ).  Kriteria pengambilan sampel adalah:
1. Terdaftar di OJK.
2. Memiliki  laporan  keuangan  yang lengkap. 3. Melakukan  penutupan  buku  laporan keuangan pada bulan Desember. Variabel operasional  pada penelitian  akan dijelaskan dibawah ini:
1. Return on Assets (ROA) ROA merupakan tingkat pengembalian asset dari sebuah perusahaan (Munir & Bustamam, 2017).

## 2. Biaya  Operasional  per  Pendapatan Operasional (BOPO)
BOPO merupakan rasio untuk mengetahui perbandingan biaya operasional dan pendapatan operasional  bank  tersebut.  BOPO digunakan untuk mengukur
kemampuan  perusahaan  menghasilkan keuntungan  (Hanantijo,  Armayasari,  &
Respati, 2018).
3. Cash Ratio Cash Ratio untuk menentukan kemampuan untuk memenuhi kewajibannya  melalui  aset  likuid  yang dimiliki.  Rasio  ini  digunakan  untuk mengukur kemampuan perusahaan untuk menyediakan dana dalam membayar kewajibannya (Rahmat, 2018).
4. Kualitas Aktiva Produktif KAP merupakan pengukuran penerimaan kembali dana yang tertanam di aktiva yang produktif pada sebuah perbankan (Rahmat, 2018). 5. Loan to Deposit Ratio (LDR) LDR merupakan perbandingan komposisi  seluruh  pinjaman  yang disalurkan terhadap dana pihak ketiga yang  diterima.  LDR  digunakan  untuk mengukur likuiditas perbankan dalam menghadapi masalah kredit (Hanantijo et al ., 2018).
6. Non-Performing Loan (NPL)
NPL  adalah  pengukuran  tentang pinjaman  bank  yang  mengalami kesukaran  dalam  penagihan  yang diakibatkan internal ataupun eksternal faktor  yang  tidak  dapat  diatur  oleh pengutang.  Rasio  NPL  digunakan untuk menentukan kualitas aset perbankan (Hanantijo et al. , 2018).
Metode  analisis  panel  data  diterapkan pada  penelitian  ini  karena  metode  ini dapat menyelidiki hubungan antara variabel  independen  dengan  variabel dependen pada data longitudinal. Tahapan analisis data dimulai dari statistik deskriptif,  uji  outlier,  pemilihan  model terbaik  dengan  Uji  Chow  dan  Uji
Hausman,  Uji  F,  Uji  t,  dan  pengukuran Goodness of Fit Model .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut ini merupakan tampilan dari daftar  sampel  BPR  yang  digunakan  pada penelitian  pada  Tabel  1  dan  pengujian statistik deskriptif pada Tabel 2.
Tabel 1

## Daftar Sampel BPR
Keterangan Jumlah BPR Konvensional yang terdaftar di OJK BPR yang dijadikan sampel Total data 2012-2016 Total data outlier Total data bebas outlier 42 perusahaan 23 perusahaan 115 data (7 data) 108 data Sumber: Data sekunder diolah (2019). Tabel 2 Hasil Uji Statistik Deskriptif Tabel 3 Uji Chow Variabel N Min Max Mean Std ROA 115 -17,36 7,64 3,0424 3,89775 BOPO 115 29,07 245,62 60,1048 26,28352 Cash Ratio 115 0,96 130,85 30,0248 15,43794 KAP 115 0,00 22,63 2,7246 3,90306 LDR 115 58,15 359,81 98,4520 32,36457 NPL 115 0,00 30,18 3,4728 5,02714 Valid N (listwise) 115 Sumber: Data  sekunder  yang  diolah (2019).
Uji Chow dilakukan dengan melihat nilai probabilitas pada Cross-Section Chi- square bila  nilai  signifikansi  kurang  dari
0,05  maka  akan  dilakukan  uji  Hausman untuk  menentukan  model  regresi  panel yang terbaik yang dapat dilihat dari Tabel
3.  Hasil  dari  uji  probabilitas  pada cross- section  random adalah  sebesar  0,0200 kemudian  akan  dilakukan  Uji  Hausman. Pada  pengujian  Hausman  menunjukkan fixed effect model yang diterima.
Uji Hausman Test Summary Prob. Cross-section random 0,0200 Sumber: Data sekunder diolah (2019). Berdasarkan pengujian nilai probabilitas  uji  F  dihasilkan  nilai  sebesar 0,000  menunjukkan  variabel  independen yaitu BOPO, Cash Ratio, KAP, LDR, dan NPL  keseluruhan  berpengaruh  terhadap profitabilitas.

## Tabel 4
Hasil uji F Variabel Dependen Prob. Kesimpulan ROA 0,0000 Signifikan Sumber: Data sekunder diolah (2019). Tabel 5 Hasil uji t Variabel  Coefficient t-Statistic Prob. Signifikan C 9,633174 19,11501 0,0000 Signifikan positif BOPO -0,050852 -6,748867 0,0000 Signifikan negatif CR -0,043730 -4,026151 0,0001 Signifikan negatif KAP 0,184627 1,009525 0,3158 Tidak terdapat signifikan LDR -0,008488 -1,270818 0,2075 Tidak terdapat signifikan NPL -0,471068 -3,335467 0,0013 Signifikan negatif Sumber: Data sekunder diolah (2019). Effect Test Prob. Cross-section F 0,0004 Cross-section Chi- square 0,0000
Hasil  uji  F  menunjukkan  bahwa BOPO berpengaruh negatif terhadap ROA sehingga  konsisten  dengan  Hanantijo et al .  (2018),  Chou  dan  Buchdadi  (2016), dan  Raharjo,  Setiaji,  dan  Syamsudin (2014).  Jika  BOPO  meningkat,  maka semakin  besar  biaya  operasional  yang terjadi  dan  dapat  menurunkan  pendapatan perbankan. Cash ratio berpengaruh negatif  terhadap  profitabilitas  BPR  dan konsisten  dengan  hasil  penelitian  Yahaya dan  Bala  (2015).  Hal  ini  disebabkan cash ratio yang tinggi mengindikasikan ada kas yang  tidak  bergerak  pada  perbankan karena dana yang diterima seperti tabungan  dan  deposito,  pihak  perbankan tidak mampu menyalurkan kembali dalam bentuk  kredit.  Hasil  uji  KAP  tidak konsisten  dengan  penelitian  Eman  (2013) bahwa KAP berpengaruh terhadap
profitabilitas  BPR.  LDR  tidak  signifikan terhadap  profitabilitas  BPR  dan  konsisten dengan  hasil  penelitian  Buchory  (2015) dan  bertentangan  dengan  Hanantijo et  al . (2018).  NPL  berpengaruh  signifikan negatif  terhadap  profitabilitas  BPR  dan hasilnya  serupa  dengan  Raharjo et  al. (2014)  dan  Eman  (2013).  Hasil  ini membuktikan bahwa
BPR harus menyediakan  cadangan  penyisihan  untuk menghapus  kredit  apabila  nasabah  tidak dapat  membayarkan  kewajiban  yang seharusnya diterima kembali dan
mengakibatkan  NPL  menjadi  naik  dan profit perusahaan turun.
Hasil  dari  uji goodness  of  fit  model pada  Tabel  6  menunjukkan  model penelitian ini  memiliki  persentase  sebesar 88,05%  dijelaskan  oleh  kelima  variabel independen penelitian dan sisanya dijelaskan oleh variabel yang lain. Tabel 6

## Hasil uji Goodness of Fit Model
Variabel Dependen R 2 Adjusted R 2 ROA 0,910685 0,880542
Sumber: Data sekunder diolah (2019).

## SIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk menguji  CAMEL  berpengaruh  terhadap profitabilitas  Bank  Perkreditan  Rakyat (BPR).  Hasil  penelitian  mengungkapkan variabel  BOPO, Cash  Ratio ,  dan  NPL berpengaruh negatif terhadap profitabilitas.  KAP  dan  LDR  tidak berpengaruh  dengan  profitabilitas  BPR. Peneliti merekomendasikan
kepada manajerial  BPR  untuk  memperhatikan segi  BOPO, Cash  Ratio, dan  NPL  dalam meningkatkan profitabilitas perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Buchory, H. A. (2015). Banking intermediation, operational efficiency and  credit  risk  in  the  banking profitability. International Journal of Business,  Economics  and  Law , 7 (2),
57–63.
Chou,  T.-K.,  &  Buchdadi,  A.  D.  (2016).
Bank Performance and Its Underlying  Factors:  A  Study  of Rural Banks in Indonesia. Accounting  and  Finance  Research , 5 (3),
55–63. https://doi.org/10.5430/afr.v5n3p55
Creswell,  J.  W.  (2014). Research  design: Qualitative,  Quantitative,  and  Mixed Methods  Approaches (4th  editio).
Unitred  States  of  America:  SAGE Publications Ltd.
Ebrahimi,  S.  K.,  Bahraminasab,  A.,  & Seyedi,  F.  S.  (2017).  The  Impact  of CAMEL Indexes on Profit Management  in  Banks  Listed  on Tehran  Stock  Exchange, 7 (2),  421–
429. Eman, G. M. I. (2013). Pengaruh Kualitas Aktiva Produktif Dan Kredit Bermasalah  Terhadap  Profitabilitas PT. Bank Tabungan Pensiunan Nasional,  Tbk  Gabriela  Mike  Ineke
Eman. Jurnal  Ilmu  Administrasi ,
9 (3), 1–8.
Gitau,  E.  W.,  &  Samson,  N.  G.  (2016). Effect  of  financial  fraud  on  the performance  of  commercial  banks:  a case  study  of  tier  1  banks  in  Nakuru Town,  Kenya. International  Journal of Economics, Commerce and Management , 4 (12), 142–157.
Hanantijo,  D.,  Armayasari,  T.  U.,  & Respati, H. (2018). CAMEL Method :  Bank  Health  Levels  for Financial Performance of Banking in Indonesia  Stock  Exchange  Period 2006  to  2015. Research  Journal  of Finance  and  Accounting , 9 (7),  146– 152.
Iheanyi,  I.  H.,  &  Sotonye,  I.  (2017).
Assessing the Performance of Nigeria  ’  s  Bank  through  Camel Model. Journal  of  Accounting  and Finance Management , 3 (1), 14–22.
Lembaga  Penjamin  Simpanan.  (2017).
Transformasi mennjadi yang terdepan. Retrieved from https://www.lps.go.id/documents/101 57/118031/20180710_AR+LPS+201 7.pdf/178c652a-ef26-4847-8753- 762b3fb12f81 Munir, M. binti B., & Bustamam, U. S. A. (2017).  Camel  Ratio  on  Profitability Banking Performance (Malaysia Versus Indonesia). International
Journal  of  Management,  Innovation
&  Entrepreneurial  Research , 3 (1),
30.
https://doi.org/10.18510/ijmier.2017. 314
Otoritas  Jasa  Keuangan.  (2017). Laporan Kinerja  Otoritas  Jasa  Keuangan 2012-2017 .
Raharjo,  D.  P.  A.,  Setiaji,  B.,  & Syamsudin.  (2014).  Pengaruh  rasio CAR, NPL,  LDR, BOPOm dan NIM terhadap  kinerja  bank  umum  di Indonesia. Jurnal Manajemen Dayasaing , 15 (2), 7–12. https://doi.org/https://doi.org/10.2391 7/dayasaing.v16i2.2047 Rahmat. (2018). Camel Analysis on Bank Perkreditan Rakyat (Empirical
Studies  PT.  BPR  Intan  Jabar). International  Journal  of  Scientific and  Research  Publications , 8 (2),
144–153.
Republik  Indonesia.  (1998). Undang- Undang  No.  10  Tahun  1998  tentang Perbankan . Jakarta.
Yahaya,  A.,  &  Bala,  H.  (2015).  Working Capital  Management  and  Financial Performance  of  Deposit  Money Banks  in  Nigeria. Research  Journal of  Finance  and  Accounting , 6 (16),
57–72. https://doi.org/https://doi.org/10.9734 /BJEMT/2015/15132
Zedan,  K.  A.,  &  Daas,  G.  (2017). International  Journal  of  Economics and  Financial  Issues  Palestinian Banks  Analysis  Using  CAMEL Model. International  Journal  of Economics  and  Financial  Issues ,
7 (1), 351–357. Retrieved from http:%0Awww.econjournals.com