Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p�ISSN:
2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 8, No.
2, Februari 2023
ANALISIS
FAKTOR PENENTU PROFITABILITAS BANK SYARIAH DI INDONESIA DENGAN NON PERFORMING FINANCING SEBAGAI �VARIABEL
MODERASI
Ardianary Chandra Dewi, Sri Hermuningsih, Gendro Wiyono
Magister Manajemen, Universitas Sarjanawiyata Tamansiswa, Yogyakarta
Email: [email protected], h[email protected],
[email protected]
Abstrak:
Pandemi Covid 19 membawa dampak luar biasa pada perekonomian di Indonesia. Kebijakan
physical distancing untuk mengurangi resiko penyebaran virus Covid 19� berimbas
pada meningkatnya resiko kredit dan menurunnya profitabilitas perbankan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh CAR, FDR,
BOPO, ukuran perusahaan dan
PDB terhadap profitablitas
bank umum syariah di Indonesia dengan
NPF sebagai variabel moderasi pada masa pandemi. Penelitian ini menggunakan data time
series yang diambil dari
laporan keuangan semesteran bank umum syariah periode tahun 2019 sampai dengan 2020. Metode penelitian ini menggunakan metode analisis deskriptif dan analisis inferensial yang diolah dengan smartpls 3.2.8. Populasi penelitian yang digunakan adalah 14 bank umum syariah yang terdaftar di
OJK. Sampel penelitian yang
digunakan sebanyak 11 bank umum syariah yang diperoleh dengan metode metode
purposive sampling. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CAR tidak berpengaruh terhadap ROA, FDR berpengaruh positif terhadap ROA, BOPO dan ukuran perusahaan berpengaruh negatif terhadap ROA, PDB tidak berpengaruh terhadap ROA. NPF mampu memoderasi pengaruh CAR, FDR, dan
BOPO terhadap ROA namun NPF
tidak mampu memoderasi ukuran perusahaan dan PDB terhadap ROA.
Kata Kunci: ROA,
NPF, BOPO, CAR, FDR, Ukuran Perusahaan, PDB
Abstract����������������������������������������������������
The COVID-19 pandemic has had a tremendous impact on
the Indonesian economy. The physical distancing policy to reduce the risk of
the spread of the Covid-19 virus has resulted in increased credit risk and
decreased bank profitability. This study aims to determine the effect of CAR,
FDR, BOPO, company size and GDP on the profitability of Islamic commercial
banks in Indonesia with NPF as a moderating variable during the pandemic. This
study uses time series data taken from the semiannual financial statements of
Islamic commercial banks for the period 2019 to 2020. This research method uses
descriptive analysis methods and inferential analysis processed with smartpls 3.2.8. The research population used were 14
Islamic commercial banks registered with the OJK. The research sample used was
11 Islamic commercial banks obtained by purposive sampling method. The results
showed that CAR had no effect on ROA, FDR had a positive effect on ROA, BOPO
and firm size had a negative effect on ROA, GDP had no effect on ROA. NPF is
able to moderate the effect of CAR, FDR, and BOPO on ROA but NPF is not able to
moderate firm size and GDP on ROA.
Keywords: ROA, NPF, BOPO, CAR, FDR, Firm Size, GDP
Pendahuluan
Akhir tahun 2019 dunia dikejutkan dengan adanya virus covid 19 yang
berawal dari Wuhan China. Dengan cepat virus ini menyebar ke
seluruh dunia dan membawa dampak yang luar biasa. Selain berdampak
pada kesehatan masyarakat hadirnya virus ini juga berdampak pada pendidikan, perekonomian dan kehidupan sosial masyarakat. Merebaknya virus ini telah membuat banyak
orang tertular dan mengakibatkan
kematian dalam jumlah yang tidak sedikit, dan untuk menekan penyebaran virus ini pemerintah menerapkan kebijakan pembatasan sosial berskala besar (PSBB) dan pemberlakuan pembatasan kegiatan masyarakat (PPKM) yang mengatur aktivitas masyarakat di luar ruangan. (Pribanggayu, et
al., 2021). Kebijakan ini� berakibat
pada terbatasnya aktivitas masyarakat termasuk aktivitas ekonomi sehingga mengakibatkan daya beli masyarakat
menurun sehingga banyak pelaku usaha
yang mengalami kerugian bahkan bangkrut. Hal ini yang akhirnya akan membawa akibat
bagi perbankan karena berimbas pada melemahnya pertumbuhan pembiayaan dan meningkatnya resiko kredit sehingga
pada akhirnya akan berakibat pada menurunnya profitabiltas perbankan (Effendi & Hariani, 2020).
Pengalaman perbankan syariah dengan penerapan sistem bagi hasilnya
menjadi alasan perbankan syariah menjadi lebih kuat dan fleksibel menghadapi krisis ekonomi (Pribanggayu et al., 2021). Kemampuan perbankan syariah dalam menghadapi krisis ekonomi menimbulkan harapan agar perbankan syariah mampu menjaga kestabilan
ekonomi di negara ini dalam kondisi apapun
termasuk saat terjadi krisis. Kemampuan perusahaan dalam menghadapi tantangan baik internal maupun eksternal dapat diukur dengan melihat
kinerja keuangannya (Hermuningsih, 2019). Menurut Said & Ali (2016), salah satu indikator
yang paling tepat untuk mengukur kinerja perbankan adalah dengan melihat nilai profitabilitasnya, karena dengan profitabilitas
dapat diketahui kemampuan bank tersebut untuk mendapatkan keuntungan dan juga untuk mengukur kemampuan manajemen menjalankan kegiatan operasionalnya (Kusumawati, 2017). Dalam penelitian
ini peneliti menggunakan Return On Asset (ROA) sebagai indikator untuk menilai tingkat profitabilitas, dengan ROA dapat diketahui kemampuan bank tersebut dalam mengelola asetnya untuk menghasilkan
laba dan untuk mencapai tingkat keuntungan yang semakin besar.
Profitabilitas suatu bank di pengaruhi
oleh faktor yang berasal dari dalam bank itu sendiri dan juga oleh faktor eksternal. Faktor internal yang peneliti pilih dalam penelitian
ini adalah Capital
Adequacy Ratio (CAR), Financing Deposit Ratio (FDR), Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO), Non Performing Financing (NPF) dan ukuran perusahaan. Peneliti menggunakan faktor-faktor
internal ini karena berdasarkan beberapa penelitian terdahulu rasio-rasio ini diduga memiliki pengaruh terhadap naik dan turunnya nilai profitabilitas perbankan. Untuk faktor eksternal
yang peneliti gunakan dalam penelitian ini adalah PDB karena pandemi Covid 19 membuat PDB mengalami tingkat pertumbuhan yang rendah diakibatkan turunnya tingkat konsumsi masyarakat dan berimbas pada menurunnya pertumbuhan produksi di Indonesia
(Devi et
al., 2020).
Faktor internal yang dapat mempengaruhi profitabilitas dan telah di kaji oleh peneliti sebelumnya adalah rasio kecukupan modal atau Capital Adequacy
Ratio yang dapat digunakan
untuk melihat kelangsungan usaha suatu bank. Modal yang cukup menjadi sangat penting bagi bank karena digunakan untuk memenuhi biaya operasionalnya juga untuk mengatasi resiko kerugian yang mungkin akan terjadi (Anwar & Murwaningsari, 2017).� Nilai Capital Adequacy Ratio ini diperoleh dengan� membandingkan
jumlah modal yang dimiliki dengan aset tertimbang
menurut resiko. Dengan melihat nilai kecukupan modal yang tinggi dapat ditunjukkan
bahwa bank tersebut mampu bertahan saat terjadi kerugian
dan dianggap lebih mampu meningkatkan kinerjanya kembali di kemudian hari. Hal ini dapat membantu
untuk meningkatkan kepercayaan masyarakat dan menarik masyarakat agar mau berinvestasi di bank tersebut sehingga akan berpengaruh pada tingkat capaian profitabilitasnya. Batas aman rasio CAR ini menurut
Peraturan OJK Nomor 11/POJK.03/2016 minimal sebesar 8% dari
Aset Tertimbang Menurut Resiko.
Faktor internal selanjutnya
yang dapat mempengaruhi profitabilitas adalah financing deposit ratio. Rasio ini menjadi indikator kemampuan suatu bank dalam mengelola pembiayaannya, dan untuk mengukur kemampuan bank membayar kembali pembiayaan atau kredit yang diberikan kepada nasabah sebagai sumber likuiditas (Rika Kartika
et al.. 2020). Batas wajar nilai
FDR menurut Bank Indonesia adalah
sebesar 78 sampai 100 persen, yang berarti nilai FDR harus terus dijaga agar tidak kurang atau
melebihi standar dari BI. Nilai FDR tidak boleh terlalu rendah
karena akan berakibat pada kelancaran pemenuhan kebutuhan operasional sehari-hari, namun juga tidak boleh terlalu tinggi
karena akan berakibat menurunnya tingkat efisiensi dan berpengaruh pada rendahnya tingkat profitabilitas suatu bank.
Faktor internal ketiga adalah biaya
operasional terhadap pendapatan operasional, Biaya operasional menjadi salah satu faktor penting yang dapat mempengaruhi kinerja perbankan sehingga manajemen perbankan diharuskan mampu mengendalikan biaya operasionalnya dengan tujuan agar tidak mengalami kerugian (Sutrisno, 2020). Rasio yang membandingkan antara biaya operasional dengan pendapatan operasional ini digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi kinerja manajemen dalam mengelola biaya operasionalnya. Nilai BOPO yang semakin
kecil menunjukkan bahwa bank tersebut memiliki tingkat efisiensi
yang baik dalam mengelola biaya operasionalnya sehingga akan meningkatkan pencapaian profitabilitasnya. Menurut SE OJK No. 28/SEOJK.03/2019, nilai standar untuk rasio BOPO maksimal 89%.
Faktor internal keempat
adalah ukuran perusahaan yang mencerminkan besar kecilnya suatu perusahaan. Ukuran perusahaan dapat dilihat dari
nilai total aset, total penjualan dan juga dapat dilihat dari besarnya
jumlah karyawan yang dimiliki. Bank yang besar dipercaya akan lebih mudah mendapatkan
kepercayaan masyarakat karena bank dengan aset yang besar akan memanfaatkan aset tersebut untuk
aktivitas operasionalnya untuk menghasilkan keuntungan yang lebih besar pula (Brigham & Houston, 2018). Ukuran perusahaan
yang besar juga dianggap memiliki kemampuan yang lebih baik dalam
menghadapi resiko dan lebih mudah mendapatkan
sumber pendanaan. sehingga memiliki kemampuan yang lebih untuk mendapatkan laba dibanding dengan bank yang berukuran lebih kecil.
Faktor internal kelima adalah Non Performing Financing yang digunakan untuk mengetahui kemampuan manajemen bank mengelola pembiayaan bermasalahnya (Effendi & Hariani, 2020).� Rasio ini diperoleh dengan membandingkan kredit bermasalah dengan total kredit yang diberikan kepada pihak ketiga. Nilai NPF yang semakin tinggi menunjukkan kinerja bank tersebut tidak baik karena dampak berkurangnya pendapatan yang diperoleh sehingga laba yang diperoleh bank tersebut akan menurun, dan sebaliknya jika nilai NPF rendah maka tingkat pendapatan bank tersebut akan meningkat dan laba akan meningkat. Berdasarkan Peraturan Bank Indonesia Nomor. 15/2/PBI/2013 standar nilai NPF yang baik tidak lebih dari 5%.
Faktor eksternal yang dapat berpengaruh terhadap profitablitas suatu bank salah satunya adalah kondisi ekonomi makro dengan indikator pertumbuhan Produk Domestik Bruto (PDB) yang dilihat dari total produksi barang dan jasa di suatu negara pada periode tertentu (Simanungkalit, 2020). Produk domestik bruto adalah salah satu indikator terbaik untuk menilai keberhasilan suatu negara dalam membangun negerinya. Peningkatan nilai PDB dapat menjadi indikasi terjadinya pertumbuhan ekonomi karena dengan meningkatnya nilai produksi barang dan jasa di suatu negara berarti daya beli masyarakat juga tinggi sehingga dapat diasumsikan negara tersebut dalam kondisi perekonomian yang baik.
Beberapa penelitian telah dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang dapat mempengaruhi profiabilitas perbankan. Namun hasil dari penelitian-penelitian
terdahulu tersebut menunjukkan hasil yang berbeda-beda. Penelitian yang dilakukan oleh Sari & Murni (2016), Kapaya & Raphael (2016), dan Yusuf & Surjaatmadja (2018) menyatakan bahwa CAR dan FDR berpengaruh positif terhadap ROA, sedangkan hasil penelitian dari Said & Ali (2016), Taufik (2017) dan Anggawulan & Suardikha (2021)� menyatakan bahwa CAR dan FDR berpengaruh negatif terhadap ROA. Penelitian yang dilakukan oleh� Sudarsono (2017) dan� Handayani et al. (2020) menyatakan bahwa BOPO berpengaruh positif terhadap ROA sedangkan penelitian dari Fathimatu et al. (
2019), Permatasari & Filianti (2020) dan Sutrisno (2020) menyatakan bahwa BOPO berpengaruh negatif terhadap ROA, Penelitian dari Yao et
al. (2018), Supiyadi et al (2019) dan Permatasari & Filianti (2020) mengatakan bahwa ukuran perusahaan
dan PDB berpengaruh terhadap
ROA sedangkan penelitian dari Quan et
al. (2019), Sutrisno (2020) dan Anggawulan & Suardikha (2021) menyatakan ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap ROA dan penelitian dari Yakubu (2016), Milhem & Abadeh (2021) dan Gazi et
al. (2022) menyatakan bahwa PDB tidak berpengaruh terhadap ROA. Pengaruh NPF terhadap ROA telah diteliti oleh Supiyadi et al. (2019), Fathimatu et al.( 2019) dan Gazi et
al. (2022) dengan hasil NPF berpengaruh terhadap ROA sedangkan penelitian dari Permatasari & Filianti (2020), Sutrisno (2020) dan Anggawulan & Suardikha (2021) menyatakan NPF tidak berpengaruh terhadap ROA. Adanya research gap atau perbedaan hasil penelitian dari peneliti-peneliti terdahulu menjadi alasan peneliti untuk mengkaji ulang variabel-variabel yang dapat mempengaruhi profitabilitas (ROA). Perbedaan penelitian ini dengan penelitian-penelitian sebelumnya adalah peneliti menambahkan NPF sebagai variabel moderasi atas pengaruh
ukuran perusahaan dan PDB terhadap ROA. NPF dipilih sebagai variabel moderasi karena kondisi krisis diduga menimbulkan potensi yang besar bagi munculnya kredit bermasalah yang akan berdampak pada hubungan antara variabel internal dan variabel eksternal dalam penelitian ini terhadap profitabilitas.
Metode Penelitian
Jenis
Penelitian
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang peneliti kumpulkan dari laporan keuangan dan data lainnya yang terkait dengan objek penelitian. Data sekunder yang digunakan merupakan data time series yang diambil dari website resmi milik Otoritas Jasa Keuangan, Badan Pusat Statistik dan Bank Indonesia. Nilai rasio keuangan yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari laporan keuangan tahunan bank umum syariah yang tercatat dalam laporan publikasi Otoritas Jasa Keuangan periode tahun 2019 sampai dengan 2020 melalui website www.ojk.co.id dan data Produk Domestik Bruto yang digunakan dalam penelitian ini� diambil dari website milik Badan Pusat Statistik yaitu www.bps.go.id.
Populasi dan Sampel
Populasi yang digunakan dalam
penelitian ini adalah 14 bank
umum syariah. Purposive sampling menjadi teknik yang peneliti gunakan untuk menentukan
jumlah sampel penelitian, dalam teknik ini peneliti
menentukan kriteria atau batasan-batasan tertentu yang sesuai dengan tujuan penelitian
(Wiyono, 2020). Kriteria yang digunakan dalam seleksi pengambilan
sampel adalah Bank umum syariah kategori bank swasta nasional yang tercatat secara konsisten di Otoritas Jasa Keuangan (OJK)� pada periode tahun 2019 sampai dengan 2020 yang laporan keuangannya telah dipublikasikan melalui website milik Otoritas Jasa Keuangan selama tahun 2019 sampai dengan 2020 dan memiliki semua data rasio keuangan yang terkait dengan
variabel-variabel penelitian
selama periode tahun 2019 sampai dengan 2020 secara berturut-turut
dan lengkap. Hasil dari seleksi pengambilan sampel berdasarkan kriteria yang telah ditentukan tersebut terdapat 1 bank umum syariah yang
laporan keuangan semesterannya selama periode tahun 2019 sampai dengan 2020 masuk dalam kelompok data outlier yaitu laporan keuangan milik� PT Bank Net Indonesia Syariah, sehingga yang menjadi sampel dalam penelitian
ini sebanyak 11 bank umum syariah yaitu:
Tabel 1
Sampel
Penelitian
|
NO |
NAMA BANK |
|
1. |
PT Bank Muamalat Indonesia |
|
2. |
PT Bank Victoria Syariah |
|
3. |
PT Bank BRI Syariah |
|
4. |
PT Bank Jabar Banten Syariah |
|
5. |
PT Bank BNI Syariah |
|
6. |
PT Bank Mandiri Syariah |
|
7. |
PT Bank Mega Syariah |
|
8. |
PT Bank Panin Dubai Syariah Tbk |
|
9. |
PT Bank Syariah Bukopin |
|
10. |
PT Bank BCA Syariah |
|
11. |
PT Bank BTPN Syariah Tbk |
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif, analisis inferensial dan analisis moderasi yang diolah dengan menggunakan
aplikasi SmartPLS versi 3.2.8. Analisis deskriptif digunakan untuk memberikan data yang lebih mudah dibaca
dalam bentuk tabel dan grafik untuk memberikan gambaran terkait sampel penelitian. Analisis inferensial menggunakan alat
analisis Patial Least Square (PLS)
dengan software SmartPLS 3.2.8 melalui beberapa tahap yaitu uji model fit dan uji
hipotesis. Uji Model fit dilakukan
dengan membandingkan hasil output SmartPLS dengan standar kriteria penilaian model fit untuk mengetahui seberapa tepat kesesuaian model penelitian. Uji hipotesis
dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dengan melihat hasil output berupa P-value. Hipotesis akan terbukti jika nilai
P-values < 0,05.� Model persamaan inner model
dirumuskan sebagai berikut:
η = β0 + βη + гξ + ζ
η = vektor variabel laten dependen (endogen)
ξ =vektor variabel laten eksogen/independen
ζ = vektor residual (unexpected variance)
Analisis moderasi dilakukan dengan metode bootstrapping untuk
menghasilkan moderating
effect (Wiyono, 2020). Analisis
moderasi dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel moderasi apakah dapat memperkuat atau memperlemah hubungan antara variabel independen dan variabel dependen.
Hasil dan Pembahasan
Analisis Deskriptif
Penjelasan mengenai variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat dari hasil analisis deskriptif �berikut:
�Hasil
Analisis Deskriptif
|
Variabel |
N |
Minimum |
Maximum |
Mean |
Std. Deviation |
|
ROA |
44 |
0.020 |
13.580 |
1.532 |
2.927 |
|
NPF |
44 |
0.500 |
7.490 |
3.548 |
1.738 |
|
CAR |
44 |
12.010 |
49.440 |
22.777 |
9.623 |
|
FDR |
44 |
63.940 |
196.730 |
89.324 |
22.663 |
|
BOPO |
44 |
58.070 |
99.860 |
90.386 |
10.197 |
|
Size |
44 |
14.410 |
18.660 |
16.583 |
1.138 |
|
PDB |
44 |
2589818.100 |
2769787.500 |
2701001.450 |
67713.850 |
Sumber: Data Sekunder, diolah, 2022
Hasil analisis
deskriptif� pada tabel 2 menunjukkan variabel
ROA sebagai variabel dependen memiliki nilai minimal 0,020
dan nilai
maksimal 13,580. Nilai rata-rata (mean) variabel
ROA dari seluruh bank umum syariah yang menjadi sampel adalah sebesar
1,532 dan nilai standar deviasi yang diperoleh sebesar 2,927. Nilai standar deviasi
yang lebih besar dari nilai rata-rata menunjukkan besarnya jarak antara data satu dengan yang lain, sehingga mengindikasikan
hasil yang kurang baik karena penyebaran
data menunjukkan hasil yang
tidak normal dan menyebabkan
bias.
Tabel 3
Trend ROA Bank Umum Syariah Tahun
2019- 2020
����������������������� Sumber: Data Sekunder, diolah, 2022
Tabel 3 menunjukkan rata-rata nilai
ROA tertinggi
terjadi pada semester II tahun 2019 sebesar 1,86% dan nilai rata-rata terendah
terjadi pada semester I tahun 2020 sebesar 1,22%. Rata-rata ROA bank umum
syariah di Indonesia pada periode penelitian ini mengalami kecenderungan yang menurun sehingga mencerminkan bahwa pengelolaan aset bank umum syariah pada periode tersebut belum maksimal. Akhir tahun 2019
menjadi awal pandemi masuk ke Indonesia sehingga ada kecenderungan perbankan tidak
memanfaatkan aset yang dimiliki untuk meningkatkan operasionalnya dan meraih
keuntungan yang maksimal namun lebih memfokuskan asetnya untuk mengantisipasi
terhadap kerugian yang mungkin timbul.
Nilai
NPF sebagai variabel moderasi pada tabel 2 menunjukkan
nilai minimal sebesar 0,500
dan nilai maksimal sebesar 7,490. Nilai rata-rata variabel
NPF dari seluruh bank umum syariah yang menjadi sampel adalah sebesar
3,548 nilai ini lebih rendah dari
ketentuan dari Bank
Indonesia atau sebesar 5% sehingga nilai rata-rata seluruh sampel dapat dikatakan baik. dan nilai standar deviasi yang diperoleh sebesar 1,738. Nilai standar deviasi yang lebih kecil dari
nilai rata-rata menunjukkan
bahwa jarak variasi data yang diolah tidak lebar sehingga
mengindikasikan hasil yang baik dan tidak bias.
�Trend NPF Bank Umum Syariah Tahun 2019- 2020
�Sumber: Data Sekunder, diolah, 2022
Tabel 4 menunjukkan rata-rata nilai
NPF tertinggi
terjadi pada semester I tahun 2020 senilai 3,67% dan nilai rata-rata terendah
terjadi pada semester II tahun 2019. Secara umum rata-rata NPF bank umum
syariah di Indonesia pada periode penelitian ini tidak mengalami pergerakan yang tajam bahkan cenderung stabil. Hal ini dapat terjadi karena adanya antisipasi resiko
kredit dari perbankan selama pandemi dengan lebih berhati-hati dalam
menyalurkan pembiayaannya dan adanya kebijakan dari pemerintah berupa
restrukturisasi kredit bagi debitur yang mampu meminimalisir peningkatan nilai
NPF.
Hasil analisis deskriptif variabel CAR pada tabel 2 menunjukkan
nilai minimum sebesar
12,010 dan nilai maksimal
49,440. Nilai rata-rata (mean) variabel CAR adalah sebesar 22,777 atau lebih besar dari
batas aman yang ditentukan
oleh Bank Indonesia sebesar 8%, berarti
secara keseluruhan Bank Umum Syariah yang menjadi sampel dalam penelitian
ini sudah memenuhi standar minimal dan memiliki kemampuan yang baik dalam menghadapi kemungkinan resiko kerugian. Nilai standar deviasi yang diperoleh dalam perhitungan ini adalah sebesar
9,623. Nilai standar deviasi
yang lebih kecil dari nilai rata-rata menunjukkan bahwa jarak variasi data yang diolah tidak lebar
sehingga mengindikasikan hasil yang baik dan tidak bias.
Trend CAR Bank Umum Syariah Tahun
2019- 2020
�Sumber: Data Sekunder, diolah, 2022
Tabel 5 menunjukkan rata-rata nilai
CAR terendah
di semester I tahun 2019 sebesar 20,56% dan terus meningkat hingga mencapai
nilai tertinggi di semester II tahun 2020 sebesar 26,70%. Rata-rata CAR bank umum
syariah di Indonesia pada periode penelitian ini menunjukkan terjadinya peningkatan
yang tidak terlalu tajam sehingga mencerminkan bahwa bank umum syariah pada periode tersebut memiliki kecukupan modal yang baik.
Hasil analisis deskriptif variabel FDR pada tabel 2 menunjukkan nilai
minimum sebesar 63,940 dan nilai
maksimal 196.730. Nilai rata-rata (mean) variabel
FDR adalah sebesar 89,324
dan nilai standar deviasi yang diperoleh sebesar 22,663. Nilai standar deviasi yang lebih kecil dari nilai
rata-rata menunjukkan jarak
variasi data yang diolah tidak lebar sehingga
mengindikasikan hasil yang baik dan tidak bias.
Trend FDR Bank Umum Syariah Tahun
2019- 2020
Sumber: Data Sekunder, diolah, 2022
Tabel 6 menunjukkan rata-rata nilai
FDR tertinggi
terjadi pada semester I tahun 2020 sebesar 93,57% setelah sebelumnya pada
semester II tahun 2019 menunjukkan nilai terendah sebesar 85,53%. Secara umum
FDR bank umum syariah di Indonesia periode tahun 2019 hingga tahun 2020
mengalami kecenderungan meningkat sehingga mencerminkan bahwa bank umum syariah
pada periode tersebut telah mampu menyalurkan pembiayaannya dengan baik. Nilai
rata-rata FDR yang masih berada dalam standar Bank Indonesia ini menunjukkan
bahwa FDR perbankan syariah pada periode penelitian ini dikelola dengan baik.
Nilai
BOPO pada tabel 2 menunjukkan nilai minimal sebesar 58,070 dan nilai maksimal sebesar 99.860. Nilai rata-rata (mean) variabel
BOPO dari seluruh bank umum syariah yang menjadi sampel adalah sebesar
90.386� nilai ini lebih besar dari
nilai standar rasio BOPO menurut OJK yaitu 89% yang berarti ada beberapa bank yang tidak memenuhi standar BOPO yang telah ditentukan sehingga dapat dikatakan bahwa dari keseluruhan sampel penelitian
ada beberapa bank yang belum dapat efisien
dalam mengelola biaya operasionalnya. Nilai standar deviasi yang diperoleh sebesar 10.197. Nilai standar deviasi yang lebih kecil dari
nilai mean menunjukkan bahwa jarak variasi data yang diolah tidak lebar
sehingga mengindikasikan hasil yang baik dan tidak bias.
Trend BOPO Bank Umum Syariah Tahun
2019- 2020
Sumber: Data Sekunder, diolah, 2022
Tabel 7 menunjukkan rata-rata nilai
BOPO bank umum syariah di Indonesia tertinggi terjadi
pada semester I tahun 2020 sebesar 90,96% dan menurun pada titik terendah di
semester II tahun 2020 sebesar 90%. Secara umum pada periode tahun 2019 hingga
tahun 2020 tren BOPO perbankan syariah mengalami kecenderungan sedikit menurun
sehingga mencerminkan bahwa bank umum syariah pada periode tersebut telah mampu
mengelola biaya operasionalnya dengan cukup efisien.
Ukuran perusahaan pada tabel 2 menunjukkan
nilai minimal sebesar
14,410 dan nilai maksimal sebesar 18,660. Nilai rata-rata variabel
ukuran perusahaan dari seluruh bank umum syariah yang menjadi sampel adalah sebesar
16,583 dan nilai standar deviasi yang diperoleh sebesar 1,138. Nilai standar deviasi yang lebih kecil dari nilai
mean menunjukkan
bahwa jarak variasi data yang diolah tidak lebar sehingga
mengindikasikan hasil yang baik dan tidak bias.
Tabel 8
Trend Firm Size Bank Umum Syariah Tahun 2019- 2020
Sumber: Data Sekunder,
diolah, 2022
Tabel 8 menunjukkan rata-rata ukuran perusahaan pada semester I tahun 2019 sebesar
16,47% dan meningkat menjadi 16,59% di semester II tahun 2019. Semester I tahun
2020 ukuran perusahan perbankan syariah menunjukkan penurunan menjadi 16,57%
dan kembali meningkat pada semester II tahun 2020 menjadi 16,71. Tren tersebut
menunjukkan adanya peningkatan ukuran perusahaan yang dinilai dari total aset
perbankan syariah.
Hasil analisis deskriptif variabel PDB pada tabel 2 menunjukkan
nilai minimum sebesar
2589818,100 dan nilai maksimal
2769787,500. Nilai rata-rata (mean) variabel PDB adalah sebesar 2701001,450 dan nilai standar deviasi yang diperoleh sebesar 67713,850. Standar deviasi dapat menggambarkan
seberapa besar variasi data. Nilai standar
deviasi yang lebih kecil dari nilai rata-rata menunjukkan bahwa jarak variasi data yang diolah tidak lebar
sehingga mengindikasikan hasil yang baik dan tidak bias.
Trend PDB Indonesia Tahun 2019- 2020
Sumber: Data Sekunder,
diolah, 2022
Tabel 9 menunjukkan
rata-rata nilai Produk Domestik Bruto di Indonesia tertinggi terjadi
pada semester II tahun 2019 sebesar 2.769.787,50 dan mengalami penurunan
dengan nilai terendah yang terjadi pada semester
I tahun
2020
sebesar 2.589.818,10 Penurunan nilai rata-rata ini karena adanya pandemi Covid 19 yang membuat turunnya
tingkat konsumsi masyarakat dan berimbas pada menurunnya pertumbuhan produksi
di Indonesia.
Uji
Model Fit
Hasil Uji Model Fit
|
Model Fit Index |
Saturated Model |
Estimated Model |
Cut-Off Value |
Kualitas Fit |
|
SRMR |
0,000 |
0.027 |
<
0.10 |
Baik |
|
d_ULS |
0,000 |
0.020 |
>
0.05 |
Kurang Baik |
|
d_G |
0,000 |
1.063 |
>
0.05 |
Baik |
|
Chi-Square |
-0,000 |
1044.594 |
X2
Statistik < X2 Tabel DF=499
Sig =0.05 �X2=552,07 |
Kurang Baik |
|
NFI |
1,000 |
-5.065 |
Mendekati nilai 1 semakin baik |
Kurang baik |
|
RMS
Theta |
0.266 |
<
0.12 |
Kurang Baik |
|
�
Sumber: Data Sekunder,
diolah, 2022
Hasil Estimated
Model menunjukkan nilai
Standarized Root Mean Square Residual (SRMR) yang menilai besarnya rata-rata perbedaan antara korelasi yang diamati dan yang diharapkan sebesar 0,027,� nilai ini kurang dari
0,10 sehingga menunjukan
model yang baik yang dapat digunakan untuk menghindari misspecification model (Wiyono,
2020). Hasil output d_ULS (The Squared Euclidean Distance) dan d_G (The Geodesic Distance) menunjukkan model penelitian yang
baik jika memiliki nilai lebih besar dari
0,05. Hasil output d_ULS dan d_G
sebesar 0,020 dan 1,063 menunjukkan
bahwa model memiliki kesesuaian yang cukup baik. Nilai Chi-Square
yang baik di tunjukkan dengan nilai X2 Statistik < X2
Tabel. Hasil output Chi-Square pada tabel 10 sebesar 1044,594. Nilai Chi-square yang besar
ini menunjukkan nilai yang lebih besar dari 552,07 hal ini berarti jumlah variabel
manifest dalam model jalur
PLS dan jumlah variabel independen dalam model matriks kovarian tidak tercukupi. Nilai output NFI (Normal Fit Index) pada penelitian ini sebesar -5,065. Nilai output ini jauh dari
1 sehingga dapat disimpulkan bahwa model ini kurang baik.
Model yang baik nilai
output RMS Thetanya harus mendekati nol. Nilai output RMS Theta pada penelitian ini sebesar 0,266 sehingga dapat dikatakan model pengukuran dalam penelitian ini kurang baik karena
lebih besar dari cut off-value yaitu 0,12.
Uji
Hipotesis
Uji hipotesis dilakukan dengan aplikasi SmartPLS untuk mengetahui pengaruh variabel-variabel independen terhadap variabel dependen Hasil pengujian bootstrapping menggunakan aplikasi SmartPLS diperoleh model sebagai berikut:
Gambar 1
Model Penelitian
setelah Proses Bootstrapping
Hasil
uji hipotesis terhadap
model penelitian setelah
uji bootstrapping diperoleh
hasil pembuktian hipotesis sebagai� berikut:
Hasil Uji Hipotesis
|
Hipotesis |
Koefisien Parameter |
P Values |
|
|
H1 |
CAR berpengaruh
positif terhadap ROA |
0.029 |
0.673 |
|
H2 |
FDR berpengaruh positif
terhadap ROA |
0.227 |
0.025 |
|
H3 |
BOPO berpengaruh
negatif terhadap ROA |
-0.651 |
0.000 |
|
H4 |
Ukuran Perusahaan berpengaruh positif terhadap ROA |
-0.129 |
0.043 |
|
H5 |
PDB berpengaruh
positif terhadap ROA |
-0.013 |
0.636 |
Sumber: Data Sekunder,
diolah 2022
Hipotesis pertama
yang mengatakan bahwa CAR berpengaruh positif terhadap ROA tidak sesuai dengan hasil
uji hipotesis pada tabel 11 yang menunjukkan
nilai koefisien positif sebesar 0,029 dan nilai P Values sebesar 0,673. Nilai koefisien
yang positif ini menunjukkan bahwa meningkatnya nilai CAR akan meningkatkan juga nilai ROA. Namun nilai P Values
yang menunjukkan nilai
0,673 atau lebih besar dari 0,05 menunjukkan arti bahwa CAR tidak berpengaruh secara signifikan terhadap profitabilitas yang dalam penelitian ini diproksikan dengan ROA atau dapat dikatakan� bahwa
CAR tidak berpengaruh terhadap ROA. Hasil penelitian ini sesuai dengan
penelitian dari Said
& Ali (2016), Anwar & Murwaningsari (2017), Mujaddid & Wulandari (2017) dan Permatasari & Filianti (2020) yang menyatakan bahwa CAR tidak berpengaruh terhadap ROA. Hasil uji yang menyatakan
bahwa CAR tidak berpengaruh terhadap ROA dapat terjadi akibat adanya kecenderungan
bank untuk menjaga nilai CAR hanya agar tetap sesuai dengan
standar dari Bank Indonesia
dan tidak memanfaatkan modalnya untuk meningkatkan laba. Selain itu, hadirnya
pandemi Covid 19 menyebabkan
pelemahan aktivitas bisnis yang akan berakibat pada pembiayaan dan resikonya sehingga bank tidak dapat memanfaatkan
modal yang dimiliki untuk meningkatkan operasionalnya dan meraih keuntungan yang maksimal namun lebih memfokuskan modalnya untuk mengantisipasi terhadap kerugian yang mungkin timbul.
Hipotesis kedua
yang mengatakan bahwa FDR berpengaruh positif terhadap profitabilitas sesuai dengan hasil
uji hipotesis pada tabel 11 yang menunjukkan
nilai koefisien positif sebesar 0,227 dan nilai P Values sebesar 0,025. Nilai koefisien
yang positif ini menunjukkan bahwa meningkatnya nilai FDR akan meningkatkan juga nilai ROA. Nilai P Values
yang menunjukkan nilai
0,025 atau lebih kecil dari 0,05 menunjukkan arti bahwa FDR berpengaruh secara signifikan terhadap profitabilitas yang dalam penelitian ini diproksikan dengan ROA atau dapat dikatakan� bahwa� FDR berpengaruh positif signifikan terhadap ROA. Uji hipotesis terhadap hubungan FDR dan ROA ini menunjukkan bahwa semakin tinggi
rasio FDR berarti semakin banyak dana pihak ketiga yang disalurkan menjadi kredit atau pembiayaan
ke masyarakat, sehingga saat nasabah
mengembalikan kewajibannya sesuai dengan akad
yang telah disepakati maka bank akan mendapatkan keuntungan. Besarnya keuntungan yang diterima
oleh bank akan membuat profitabilitas bank tersebut meningkat. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian dari Yusuf &
Surjaatmadja (2018), Supiyadi et al. (2019), dan Sukmaningrum et al. (2020) yang menyatakan
bahwa FDR� berpengaruh positif signifikan terhadap ROA.
Hipotesis ketiga
yang mengatakan bahwa BOPO berpengaruh negatif terhadap profitabilitas sesuai dengan hasil
uji hipotesis pada tabel 11 yang menunjukkan
nilai koefisien negatif sebesar -0,651 dan nilai P Values sebesar 0,000. Nilai koefisien
yang negatif ini menunjukkan bahwa menurunnya nilai BOPO akan membuat nilai
ROA meningkat. Nilai P Values yang menunjukkan nilai 0,000 atau lebih kecil dari
0,05 menunjukkan arti bahwa
BOPO berpengaruh secara signifikan terhadap profitabilitas yang dalam penelitian ini diproksikan dengan ROA atau dapat dikatakan� bahwa� BOPO berpengaruh negatif signifikan terhadap profitabilitas yang dalam penelitian ini diproksikan dengan ROA. Hal ini berarti tingkat efisiensi bank umum syariah pada periode penelitian
ini sangat baik karena telah mampu
mengelola biaya operasionalnya secara efisien sehingga keuntungan yang diperoleh dari kegiatan operasionalnya
tersebut akan meningkat. Jika rasio BOPO menurun maka tingkat
profitabilitas akan meningkat dan begitu juga sebaliknya, karena meningkatnya rasio BOPO menunjukkan bahwa bank mengeluarkan banyak biaya operasional untuk menghasilkan keuntungan. hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian
dari Sari & Endri
(2019), Fathimatu et al. (2019) dan Permatasari
& Filianti (2020) yang menyatakan bahwa BOPO berpengaruh negatif signifikan terhadap ROA.
Hipotesis keempat
yang mengatakan bahwa Ukuran Perusahaan berpengaruh positif terhadap profitabilitas tidak sesuai dengan hasil
uji hipotesis pada tabel 11 yang menunjukkan
nilai koefisien negatif sebesar -0,129 dan nilai P Values sebesar 0,043. Nilai koefisien
yang negatif ini menunjukkan bahwa apabila nilai Ukuran
Perusahaan menurun maka ROA
akan meningkat. Nilai P Values yang menunjukkan
nilai 0,043 atau lebih kecil dari
0,05 menunjukkan arti bahwa
Ukuran Perusahaan berpengaruh
secara signifikan terhadap profitabilitas yang dalam penelitian ini diproksikan dengan ROA atau dapat dikatakan bahwa Ukuran Perusahaan berpengaruh negatif signifikan terhadap ROA, sehingga jika Ukuran
Perusahaan meningkat maka
ROA akan turun. Hal ini dapat terjadi
karena semakin besar ukuran suatu
bank maka akan membutuhkan biaya operasional yang juga lebih besar seperti biaya
pegawai, biaya pemeliharaan dan lain-lain yang pada akhirnya
akan berpengaruh pada berkurangnya pencapaian keuntungan. hasil dari
penelitian ini sesuai dengan penelitian
dari Asadullah
(2017), Supiyadi et al. (2019), dan Permatasari
& Filianti (2020) yang menyatakan bahwa Ukuran Perusaaan berpengaruh negatif� signifikan terhadap ROA.
�Hipotesis kelima yang mengatakan bahwa Produk Domestik
Bruto berpengaruh positif terhadap profitabilitas tidak sesuai dengan hasil
uji hipotesis pada tabel 11 yang menunjukkan
nilai koefisien negatif sebesar -0,013 dan nilai P Values sebesar 0,636. Nilai koefisien
yang negatif ini menunjukkan bahwa apabila nilai PDB menurun maka ROA akan meningkat. Nilai P Values yang menunjukkan
nilai 0,636 atau lebih besar dari
0,05 menunjukkan arti bahwa
PDB berpengaruh secara tidak signifikan terhadap profitabilitas yang dalam penelitian ini diproksikan dengan ROA atau dapat dikatakan bahwa PDB berpengaruh negatif tidak signifikan
terhadap ROA. Hal ini dapat terjadi karena
saat pandemi masyarakat lebih memilih menggunakan pendapatannya untuk memenuhi kebutuhan hidupnya dan membeli
beberapa obat/vitamin serta alat perlindungan
diri untuk menghadapi serangan virus covid
19 daripada untuk menabung. Hasil penelitian
ini sesuai dengan penelitian dari Quan et al. (2019),� Asadullah
(2017), Milhem &
Abadeh (2021), dan Gazi et al. (2022) yang menyatakan bahwa PDB berpengaruh tidak signifikan terhadap ROA.
Analisis Interaksi
Analisis Interaksi
dilakukan dengan cara menganalisis hasil output statistik moderating effect dan direct effect untuk
menentukan kemampuan variabel moderasi yang dalam penelitian ini adalah NPF dalam memperkuat atau memperlemah pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Hasil output
yang diperoleh dengan
proses bootstrapping ditunjukkan pada tabel-tabel berikut:
Tabel 12
Hasil Output Analisis Interaksi
|
Interaksi |
Koefisien |
P Values |
|
Moderating effect CAR � ROA |
0.192 |
0.030 |
|
Moderating effect FDR � ROA |
-0.148 |
0.029 |
|
Moderating effect BOPO � ROA |
0.616 |
0.000 |
|
Moderating effect Size � ROA |
0.148 |
0.069 |
|
Moderating effect PDB � ROA |
0.003 |
0,941 |
|
CAR � ROA |
0.029 |
0.673 |
|
FDR � ROA |
0.227 |
0.025 |
|
BOPO
� ROA |
-0.651 |
0.000 |
|
Size � ROA |
-0.129 |
0.043 |
|
PDB � ROA |
-0,013 |
0.636 |
����������������
Sumber: Data Sekunder,
diolah 2022
Hasil interaksi moderatting effect CAR terhadap
ROA pada tabel 12 diperoleh nilai sebesar 0,192, nilai ini lebih besar
dari nilai koefisien direct effect CAR terhadap
ROA sebesar 0,029. Hal ini menunjukkan bahwa variabel moderating memperkuat pengaruh CAR terhadap ROA. Nilai P Values moderatting effect menunjukkan nilai
yang lebih kecil dari 0,05 yaitu sebesar 0,030 sehingga variabel moderating
dapat dikatakan memoderasi secara signifikan. Hasil kedua analisis ini menunjukkan
bahwa NPF sebagai variabel moderating
memperkuat secara signifikan hubungan antara variabel CAR dan ROA. Resiko kredit
yang tinggi membuat bank harus menyediakan dana cadangan yang lebih besar untuk menutupi
resiko, sehingga modal yang
dimiliki lebih difokuskan untuk mengatasi resiko kredit dan bukan untuk meningkatkan operasional untuk meraih keuntungan. Sehingga profitabilitas yang diraih dapat menurun.
Hasil dari penelitian ini sesuai dengan
penelitian dari Anwar & Murwaningsari (2017), Supiyadi et al. (2019) dan Ibrahim &
Law (2019) yang menyatakan
bahwa NPF berpengaruh signifikan terhadap hubungan CAR dan ROA.
Pada tabel 12 hasil output analisis
interaksi moderatting effect
FDR terhadap ROA sebesar
-0,148. nilai ini lebih kecil dari
nilai koefisien direct effect FDR terhadap
ROA sebesar 0,227. Hasil ini
menunjukkan bahwa variabel moderating mampu memperlemah pengaruh FDR terhadap ROA. Nilai P Values
moderattting effect menunjukkan
nilai yang lebih kecil dari 0,05 yaitu sebesar 0,029 yang berarti bahwa variabel
moderating memoderasi
secara signifikan. Hasil dari kedua analisis
ini dapat dikatakan bahwa NPF sebagai variabel moderating memperlemah secara signifikan hubungan antara FDR dan ROA. Nilai FDR yang tinggi
mencerminkan bahwa bank tersebut efektif dalam menyalurkan kreditnya, sehingga laba yang diperoleh bank tersebut juga akan meningkat. Setiap pembiayaan yang disalurkan oleh
bank mengandung resiko. Rasio yang mencerminkan
besarnya resiko pembiayaan� yang dihadapi
suatu bank disebut dengan NPF. Saat nilai NPF tinggi menunjukkan resiko kredit yang dihadapi bank tersebut juga semakin tinggi dan pembiayaan yang telah disalurkan tidak memberikan laba yang optimal. Hal
ini berdampak pada berkurangnya laba yang di capai oleh bank. Hasil dari penelitian ini sesuai dengan penelitian
dari Sukmawati (2016), Widarjono (2018) dan Supiyadi et
al. (2019) yang menyatakan bahwa
NPF mampu memoderasi hubungan antara FDR dan ROA.
Hasil interaksi moderatting effect BOPO terhadap
ROA pada tabel 12 diperoleh nilai sebesar 0,616, nilai ini lebih besar
dari nilai koefisien direct
effect BOPO terhadap ROA sebesar
-0,651. Hal ini menunjukkan
bahwa variabel moderating mampu
memperkuat pengaruh BOPO terhadap ROA. Nilai P Values
moderatting effect menunjukkan
nilai yang lebih kecil dari 0,05 yaitu sebesar 0,000 sehingga variabel moderating dapat
dikatakan memoderasi secara signifikan. Hasil dari kedua analisis
ini dapat dikatakan bahwa NPF sebagai variabel moderating memperkuat
secara signifikan hubungan antara BOPO dan ROA. Saat nilai NPF
tinggi berarti laba yang diharapkan dari pembiayaan yang telah disalurkan tidak dapat optimal. Jika hal ini tidak
diimbangi dengan efisiensi biaya akan membuat profitabilitas
bank tersebut semakin menurun. Hasil dari penelitian ini sesuai dengan penelitian
dari Nahar
& Prawoto (2017), Yao
et al. (2018) dan Yusuf & Surjaatmadja (2018) yang menyatakan
bahwa NPF mampu memoderasi pengaruh BOPO terhadap ROA.
Hasil interaksi moderatting effect ukuran
perusahaan terhadap ROA
pada tabel 12 diperoleh nilai sebesar 0,148, nilai ini lebih besar
dari nilai koefisien direct
effect ukuran perusahaan
terhadap ROA sebesar
-0,129. Hal ini menunjukkan
bahwa variabel moderating memperkuat pengaruh ukuran perusahaan terhadap ROA. Nilai P
Values moderattting effect menunjukkan
nilai sebesar 0,069 yang lebih besar dari
0,05, sehingga variabel moderating dapat
dikatakan tidak mampu memberikan efek memoderasi. Hasil dari kedua analisis
ini dapat dikatakan bahwa NPF sebagai variabel moderating dalam
penelitian ini tidak mampu memoderasi
hubungan antara variabel Ukuran Perusahaan dan
ROA. Nilai rata-rata variabel NPF pada tabel I menunjukkan nilai 3,548 yang berarti lebih rendah
dari standar minimal dari Bank Indonesia yaitu sebesar 5%. Rendahnya nilai NPF ini menunjukkan
bahwa bank yang menjadi sampel dalam penelitian
ini telah mampu meminimalisir resiko kreditnya sehingga tidak mampu mempengaruhi hubungan antara ukuran perusahaan dan ROA. Hasil dari penelitian ini sesuai dengan
penelitian dari Permatasari & Filianti (2020), Sutrisno (2020) dan Anggawulan & Suardikha (2021) yang menyatakan
bahwa NPF tidak dapat memoderasi pengaruh ukuran perusahaan� terhadap ROA.
Tabel 12 menunjukkan hasil output analisis interaksi moderatting effect PDB terhadap
ROA sebesar 0,003. nilai ini lebih besar
dari nilai koefisien direct
effect PDB terhadap ROA sebesar
-0,013. Hasil ini menunjukkan
bahwa variabel moderating mampu
memperkuat pengaruh
PDB terhadap ROA. Nilai P Values moderattting effect menunjukkan
nilai sebesar 0,941 yang lebih besar dari
0,05, sehingga variabel moderating dapat
dikatakan tidak mampu memberikan efek memoderasi. Hasil dari kedua analisis
ini dapat dikatakan bahwa NPF sebagai variabel moderating dalam
penelitian ini tidak mampu memoderasi
hubungan antara variabel PDB dan ROA. Nilai rata-rata variabel
NPF pada tabel I menunjukkan
nilai 3,548 yang berarti lebih rendah dari
standar minimal dari Bank
Indonesia yaitu sebesar 5%.
Rendahnya nilai NPF ini menunjukkan bahwa bank yang menjadi sampel dalam penelitian ini telah mampu
meminimalisir resiko kreditnya sehingga tidak mampu mempengaruhi
hubungan antara ukuran perusahaan dan ROA. Selain itu rendahnya
nilai rata-rata NPF juga dapat
terjadi karena adanya program restrukturisasi kredit yang diberikan oleh pemerintah pada awal tahun 2020 yang sangat membantu perbankan dan debitur dari resiko kredit
akibat pandemi Covid 19. Hasil dari penelitian ini sesuai dengan
penelitian dari Said & Ali (2016), Aryati (2019), Permatasari & Filianti (2020) yang menyatakan
bahwa NPF tidak mampu memoderasi hubungan PDB dan ROA.
Kesimpulan
Berdasarkan hasil dari analisis dan pembahasan sebelumnya maka dapat diambil kesimpulan bahwa pada periode penelitian hanya FDR, BOPO dan Ukuran Perusahaan yang berpengaruh terhadap ROA sedangkan CAR dan PDB menunjukkan hasil tidak berpengaruh terhadap ROA. FDR berpengaruh positif signifikan terhadap ROA dan BOPO serta ukuran perusahaan berpengaruh negatif signifikan terhadap ROA. Hasil analisis moderasi menunjukkan bahwa NPF sebagai variabel moderasi mampu memoderasi pengaruh CAR, FDR dan BOPO terhadap ROA, Hasil analisis interaksi ini mencerminkan bahwa besarnya nilai NPF akan mempengaruhi hubungan antara CAR, FDR, dan BOPO terhadap ROA, sehingga resiko kredit yang muncul dari setiap pembiayaan yang disalurkan harus dikelola dengan baik agar pengaruhnya terhadap kecukupan modal, penyaluran pembiayaan dan efisiensi dapat meningkatkan profitabilitas. NPF sebagai variabel moderasi tidak mampu memoderasi pengaruh ukuran perusahaan dan PDB. Hal ini dapat terjadi karena bank yang besar akan lebih berhati-hati dalam menyalurkan pembiayaan sehingga dapat menekan resiko kredit yang mungkin muncul dan walaupun pendapatan masyarakat meningkat, kondisi pandemi menyebabkan mereka lebih memilih menggunakan pendapatannya untuk memenuhi kebutuhan hidupnya dan membeli beberapa obat juga vitamin serta alat perlindungan diri untuk menghadapi serangan virus covid 19 daripada untuk menabung. Peneliti selanjutnya disarankan untuk dapat menggunakan periode waktu penelitian yang lebih panjang dan menambah jenis variabel independen yang digunakan seperti dana pihak ketiga, suku bunga, dan nilai tukar, dan mencoba menggunakan faktor makroekonomi seperti inflasi sebagai variabel moderasi karena dalam penelitian ini telah terbukti bahwa faktor internal perbankan belum mampu memoderasi pengaruh faktor makro ekonomi (PDB) terhadap ROA, selain itu inflasi diduga mampu mengubah pola saving masyarakat.
BIBLIOGRAFI
Anggawulan, M. D. D, & Suardikha, I. M.
S. (2021). Capital Adequacy Ratio, Loan to Deposit Ratio, Ukuran
Perusahaan dan Return On Assets dengan Non Performing Loan sebagai
Variabel Pemoderasi. E-Jurnal Akuntansi, 31(1), 130�141.
https://doi.org/10.24843/EJA.2021.v31.i01.p10
Anwar, Y, &
Murwaningsari, E. (2017). The Effect of Credit Risk and Capital Adequacy
Ratio Upon Return On Asset. The Accounting Journal of Binaniaga, 02(02),
23�38. https://doi.org/10.33062/ajb.v2i02.101
Aryati, D. R..
(2019). The Determinant Factors of Profitability on Sharia Rural Banks in �Indonesia. Journal of Management and
Leadership, 2(2), 1�18.
Asadullah, M.
(2017). Determinants of Profitability of Islamic Banks of Pakistan � A Case
Study on Pakistan�s Islamic Banking. ICABML Conference Proceedings,
DUBAI BUSINESS SCHOOL, 2017, 61�73.
Bank Indonesia. Peraturan
Bank Indonesia Nomor 15/2/PBI/2013 Tentang Penetapan Status dan Tindak Lanjut
Pengawasan Bank Umum Konvensional. , (2013).
Brigham, E. F.,
& Houston, J. F. (2018). Dasar-dasar manajemen keuangan (14th ed.;
M. Masykur, ed.). Jakarta, Indonesia: Salemba Empaat.
Devi, S.,
Warasniasih, N. M. S., Masdiantini, P. R., & Musmini, L. S. (2020). The
Impact of COVID-19 Pandemic on the Financial Performance of Firms on the
Indonesia Stock Exchange. Journal of Economics, Business, and
Accountancy Ventura, 23(2), 226�242.
https://doi.org/10.14414/jebav.v23i2.2313
Effendi, I.,
& Hariani, P. (2020). Dampak Covid 19 Terhadap Bank Syariah. Ekonomikawan:
Jurnal Imu Ekonomi Dan Studi Pembangunan, 20(2), 221�230.
https://doi.org/10.30596
Fathimatu, Z.,
Idqan, F., & Siti, J.. (2019). Determinants of Profitability Level of
Bank Syariah In Indonesia: A Case Study at PT Bank Syariah Mandiri. RJOAS,
1(January), 312�320. https://doi.org/10.18551/rjoas.2019-01.39
Gazi, A. I.,
Nahiduzzaman, Md, Harymawan, I., Masud, A. A, & Dhar, B. K.. (2022). Impact
of COVID-19 on Financial Performance and Profitability of Banking Sector in
Special Reference to Private Commercial Banks : Empirical Evidence
from Bangladesh. MDPI, 14(10), 1�23.
https://doi.org/10.3390/su14106260
Handayani, E.,
Tubastuvi, N., & Fitriati, A.. (2020). The Determinants of Islamic
Commercial Bank Profitability in Indonesia during 2012-2018. The
International Journal of Business Management and Technology, 3(5),
225�236.
Hermuningsih, S..
(2019). Effect of Financial Performance on Company Growth with Company Size
as Moderating Variable. Advances in Social Science, Education and
Humanities Research, 203(Iclick 2018), 211�215.
Ibrahim, M. H.,
& Law, S. H.. (2019). FINANCIAL INTERMEDIATION COSTS IN A DUAL BANKING
SYSTEM : THE ROLE OF ISLAMIC BANKING. Bulletin of Monetary
Economics and Banking, 22(4), 529�550. https://doi.org/10.21098
Kapaya, S. M.,
& Raphael, G.. (2016). Bank-specific, Industry-specific and Macroeconomic
Determinants of Banks Profitability: Empirical Evidence from Tanzania. International
Finance and Banking, 3(2), 100�119. https://doi.org/ 10.5296/ifb.v3i2.9847
Kartika, R.,
Jubaedah, S., & Astuti, A. D.. (2020). The Influence of Financing to
Deposit Ratio , Return on Assets and Non Performing Finance on Profit Sharing
Finance of Sharia Banks in Indonesia. Advances in Economics, Business
and Management Research, 123(Icamer 2019), 136�140.
https://doi.org/10.2991/ aebmr.k.200305.034
Kusumawati, E..
(2017). Analisis Laporan Keuangan. Surakarta, Indonesia: Universitas
Muhammadiyah Surakarta.
Milhem, M.,
& Abadeh, I. A.. (2021). The Impact of Macroeconomic Variables on Banks
Profitability and Liquidity : An Empirical Study on Islamic and
Conventional Banks in Jordan. �Journal
of Economic & Management Perspectives, 12(2), 306�318.
Mujaddid, F.,
& Wulandari, S.. (2017). Analisis faktor internal dan eksternal terhadap
rentabilitas bank syariah di indonesia. Ekonomi Islam, 8(November
2017), 202�218.
|
Copyright holder: Ardianary Chandra Dewi, Sri Hermuningsih,
Gendro Wiyono (2023) |
|
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia |
|
This article is licensed under:
|
