Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p�ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 7, No. 9, September 2022
PENGARUH
LIKUIDITAS, RISIKO KREDIT DAN STRUKTUR MODAL TERHADAP PROFITABILITAS PADA
PERUSAHAAN SUBSEKTOR PERBANKAN YANG TERDAFTAR DI BEI PERIODE 2010-2020
Sitta Nuril Azizah Siregar,
Irham Lihan
Universitas
Lampung, Indonesia
Email:
[email protected], [email protected]
Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh likuiditas, menguji pengaruh risiko kredit, dan menguji pengaruh struktur modal terhadap profitabilitas pada perusahaan subsektor perbankan yang terdaftar di BEI periode 2010-2020. Objek dalam
penelitian ini adalah perusahaan sektor keuangan subsektor perbankan yang
terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2010-2020. Jenis data yang digunakan
dalam penelitian ini yaitu data kuantitatif. Metode pengumpulan
data dengan studi pustaka dan studi dokumentasi dengan teknik pengujian data berdasarkan analisis statistik deskriptif, uji asumsi
klasik, uji model regresi,
dan pengujian hipotesis. Dari
hasil analisis penelitian ini diketahui bahwa likuiditas yang diproksikan oleh Capital Adequacy Ratio (CAR)
berpengaruh negatif terhadap profitabilitas yang diproksikan oleh Return on
Equity (ROE) dibuktikan dengan nilai uji t pada CAR
bernilai negatif yaitu sebesar � 0,367. Risiko kredit yang diproksikan oleh Non
Performing Loan (NPL) berpengaruh negatif terhadap profitabilitas yang diproksikan
oleh Return on Equity (ROE), dibuktikan
dengan nilai uji t pada NPL bernilai negatif yaitu sebesar � 3,796. Likuiditas yang
diproksikan oleh Debt to Equity Ratio (DER) berpengaruh positif
terhadap profitabilitas yang diproksikan oleh Return on Equity (ROE) dibuktikan dengan nilai uji t pada DER bernilai positif yaitu
sebesar 0,504.
Kata Kunci:�Profitabilitas;�Likuiditas; Risiko�Kredit; Struktur�Modal
Abstract
This study aims to examine the effect
of liquidity, to examine the effect of credit risk, and to examine the effect
of capital on the profitability in banking subsector companies listed on the Indonesia
Stock Exchange in 2010 -2020. The object of this research is the financial
sector companies in the banking sub-sector listed on the Indonesia Stock
Exchange for the 2010-2020 period. The type of data used in this research is
quantitative data. Methods of collecting data with literature studies and
documentation studies with data testing techniques based on descriptive
statistical analysis, classical assumption test, regression model testing, and
hypothesis testing. From the results of the analysis of this study, it is known
that the liquidity proxied by the Capital Adequacy Ratio (CAR) has a negative
effect on profitability as proxied by Return on Equity (ROE) as evidenced by
the t test value on the CAR is negative, namely - 0.367. Credit risk as proxied
by Non-Performing Loans (NPL) has a negative effect on profitability as proxied
by Return on Equity (ROE), as evidenced by the t-test value on NPL is negative,
namely -3.796. Liquidity proxied by Debt to Equity
Ratio (DER) has a positive effect on profitability as proxied by Return on
Equity (ROE) as evidenced by the t test value on DER is positive, namely 0.504.
Keywords:�profitability; liquidity; credit risk; capital
structure
Pendahuluan
Menurut
Undang-Undang Nomor 10 Tahun 1998 tanggal 10 November
1998 tentang Perbankan, mengatakan bahwa yang dimaksud dengan bank yaitu badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat, dana tersebut dalam bentuk simpanan
dan disalurkan kepada masyarakat dalam bentuk kredit atau
bentuk lainnya dengan tujuan untuk
meningkatkan taraf hidup masyarakat. Selain itu menurut
Kasmir (2018)
bank merupakan perusahaan
yang beroperasi di
bidang keuangan, sehingga seluruh
aktivitas
perbankan selalu berkaitan dengan bidang keuangan. Subsektor perbankan
yaitu sektor yang memiliki peran penting bagi perekonomian suatu negara karena perbankan memiliki peran sebagai penggerak roda perekonomian Indonesia. Menurut OJK
dalam perekonomian nasional fungsi dari perbankan yaitu menghimpun dan mengalokasikan
dana masyarakat untuk membiayai kegiatan produksi dan konsumsi pertumbuhan ekonomi nasional. Dengan adanya peran
tersebut maka dapat membuat sistem perbankan nasional menjadi kuat, berdaya saing dan berkontribusi dalam mendukung pertumbuhan ekonomi negara.
Otoritas
Jasa Keuangan yang merupakan
lembaga independen memiliki tugas untuk mengembangkan subsektor perbankan dengan mengawasi dan mengatur serta melindungi konsumen subsektor perbankan, sehingga
subsektor perbankan memiliki kinerja yang baik dan
dapat membantu mempercepat pemulihan perekonomian Indonesia. Menurut Darmawan (2020)
perkembangan di dunia perbankan
sangat pesat, tingkat
kompleksitas usaha yang tinggi dapat mempengaruhi
performa suatu bank serta dapat
meningkatkan risiko yang dihadapi oleh bank-bank di Indonesia. Perusahaan subsektor
perbankan memiliki tujuan yang berbeda dalam operasi mereka dan memaksimalkan
kekayaan pemegang saham adalah salah satu tujuan utama. Perbankan berkaitan erat
dengan pertumbuhan ekonomi melalui jasa keuangan yang mereka berikan. Peran
perantara perbankan dianggap sebagai sarana mempercepat pertumbuhan ekonomi. Oleh
karena itu, stabilitas sektor perbankan dianggap sebagai prasyarat stabilitas
dan pertumbuhan ekonomi. Stabilitas sektor perbankan tergantung pada
profitabilitas yang dimiliki.
Pada Bursa Efek Indonesia (BEI) sektor perbankan yang memiliki jumlah perusahaan paling banyak di antara sektor yang lainnya. Menurut data IDX pada tahun 2010-2020 sektor keuangan mencapai 117 perusahaan
yang terdiri dari 54 perusahaan subsektor perbankan, subsektor lembaga pembiayaan yang terdiri dari 21
perusahaan, subsektor perusahaan efek yang terdiri dari 12 perusahaan,
subsektor asuransi yang terdiri dari 18 perusahaan,
dan subsektor lainnya yang terdiri dari 12 perusahaan.
Pada akhir tahun 2019 dunia dilanda pandemi Coronavirus Disease
2019 (Covid-19), diketahui muncul pertama kali di Wuhan, China.
Kondisi
tersebut menyebabkan Perekonomian
Indonesia mengalami gangguan.
Seluruh sektor industri mengalami dampak dari pandemi Covid-19,
salah satunya yaitu subsektor perbankan. Dengan adanya pandemi tersebut banyak perusahaan yang mengalami penurunan kondisi keuangan. Sektor yang paling terkena dampak pandemi Covid-19 yaitu UMKM atau sektor
riil pada umum nya. Menurut data OJK pada sektor riil 88% pelaku usaha mengalami penurunan pendapatan dan hanya 55% yang mampu untuk bertahan lebih dari 6 bulan, 62% mengurangi aktivitas usaha dan 42% melakukan penyesuaian karyawan dan
64% pelaku usaha mengalami kesulitan dalam melakukan pembayaran pinjaman kepada perusahaan pembiayaan atau bank. Berdasarkan data tersebut maka terpuruknya
sektor riil sangat berdampak pada subsektor perbankan.
Bagi
subsektor
perbankan dampak dari pandemi Covid-19 yaitu adanya
potensi terjadinya beberapa hal yang ditunjukkan dengan tingginya
pertumbuhan nominal NPL, turunnya permintaan kredit dan kenaikan kredit yang bermasalah akibat dari turunnya
kemampuan debitur untuk memenuhi
kewajiban. Bagi perbankan, untuk meningkatkan kinerja keuangan yang terbaik yaitu
dengan cara mengurangi biaya yang dikeluarkan untuk menciptakan efisiensi biaya
yang lebih baik, meningkatkan kualitas kredit untuk mengurangi risiko kredit,
meningkatkan likuiditas dan mempertimbangkan kecukupan modal (Khalifaturofi�ah, 2021).
Berdasarkan data OJK melambatnya pertumbuhan
kredit pada
kuartal IV
2019 sampai dengan kuartal I 2021 kredit pun masih mengalami kontraksi. Secara tidak langsung pandemi Covid-19 mengurangi kegiatan ekonomi dan menahan kinerja keuangan debitur perbankan. Mengingat bahwa
tekanan saat ini berasal dari
krisis kesehatan yang membatasi mobilitas serta aktivitas perekonomian dan
pertumbuhan
kredit dapat tercapai apabila mobilitas dapat ditingkatkan dan terjaganya keberlangsungan melalui penerapan protokol kesehatan yang baik.
Tingkat
kesehatan bank dapat dinilai dari sejumlah indikator, salah satu indikator yang
dapat dijadikan sebagai dasar penilaian yaitu laporan keuangan. Menurut Fahmi (2015) laporan keuangan adalah suatu informasi
yang menggambarkan kondisi keuangan perusahaan dan informasi tersebut dapat dijadikan gambaran kinerja keuangan perusahaan. Laporan keuangan
merupakan hasil dari kegiatan operasi di suatu perusahaan sehingga diperlukan analisis
laporan keuangan untuk dapat mengetahui kinerja keuangan perusahaan. Laporan
keuangan juga dapat digunakan sebagai indikator kesuksesan suatu perusahaan
dalam mencapai tujuan, untuk mengetahui kondisi keuangan perusahaan maka diperlukan
analisis laporan keuangan. Analisis laporan
keuangan suatu perusahaan pada dasarnya dilakukan agar mengetahui tingkat profitabilitas dan tingkat risiko serta tingkat
kesehatan perusahaan tersebut (Hanafi & Halim, 2018).
Mengukur dan menganalisis laporan keuangan perusahaan dapat dijadikan sebagai informasi untuk memprediksi terjadinya kesulitan keuangan
di perusahaan. Untuk menangkap sifat dinamis data, peneliti memprediksi
11 tahun data laporan keuangan yang digunakan dalam
pengamatan.
Rasio
keuangan dapat
digunakan untuk
melakukan evaluasi terhadap kondisi
keuangan serta kinerja di perusahaan tertentu, maka dari hasil
rasio keuangan tersebut dapat terlihat kondisi kesehatan suatu
perusahaan (Kasmir, 2018).
Melalui laporan keuangan maka dapat melihat rasio-rasio
keuangan, bahwa masing-masing rasio berkontribusi terhadap kinerja keuangan dan
memperlihatkan bahwa dalam kondisi baik. Analisis rasio keuangan merupakan alat
atau cara yang digunakan untuk melakukan analisis terhadap laporan keuangan,
sehingga dapat mengetahui kekuatan dan kelemahan yang dihadapi oleh perusahaan
dalam bidang keuangan (Herispon, 2018).
Dengan adanya analisis rasio keuangan maka dapat mengetahui tingkat kinerja suatu
perusahaan melalui rasio keuangan, apakah dalam kondisi baik atau sebaliknya. Dengan menilai
kondisi perusahaan maka diharapkan dapat mengetahui tindakan apa yang
harus diambil untuk dapat bertahan atau bahkan dapat mengembalikan kondisi keuangan perusahaan
menjadi normal kembali.
Profitabilitas
merupakan rasio yang menggambarkan kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba
pada periode tertentu dan juga menggambarkan tingkat efektifitas manajemen
dalam melakukan kegiatan operasi perusahaan (Darmawan, 2020).
Profitabilitas adalah pengukuran kinerja yang digunakan untuk melihat keberhasilan
suatu perusahaan. Perusahan yang memiliki profitabilitas yang tinggi maka menunjukkan
bahwa semakin tinggi pula kemampuan perusahaan dalam memperoleh laba. Seluruh manajemen
bank baik yang mencakup manajemen permodalan, manajemen likuiditas, manajemen kualitas
aktiva, manajemen umum, manajemen rentabilitas maka pada akhirnya akan
mempengaruhi perolehan profitabilitas yang didapatkan perusahaan (Romdhoni & Chateradi, 2018).
Rasio profitabilitas terdiri dari 4 rasio yaitu gross profit margin, net profit margin, return on asset dan return on equity. Rasio
yang digunakan penelitian ini untuk mengukur
profitabilitas yaitu Return on Equity (ROE).
Menurut
Hanafi & Halim (2018) ROE merupakan
rasio yang digunakan untuk mengukur
kemampuan perusahaan dalam menghasilkan
laba berdasarkan modal saham tertentu dan rasio
ini merupakan
ukuran profitabilitas yang dipandang dari sudut pemegang saham. ROE adalah ukuran profitabilitas perusahaan dengan
mengungkapkan berapa banyak keuntungan yang dihasilkan perusahaan sehubungan
dengan nilai pemegang saham. Lebih khusus lagi, ini adalah rasio antara
pendapatan yang diperoleh perusahaan dan ekuitas pemegang saham. Menurut Romdhoni & Chateradi (2018)
semakin tinggi nilai ROE maka semakin baik kinerja keuangan dan nilai equity perusahaan pun akan meningkat
dengan peningkatan rasio ROE. Sehingga ROE
merupakan teknik yang digunakan untuk menganalisis profitabilitas suatu perusahaan. Berikut ini merupakan data rata-rata ROE , data tersebut
dapat dilihat pada Gambar 1.1 sebagai berikut:
�
Rata-rata ROE pada subsektor perbankan yang terdaftar di BEI
periode 2010-2020.
Berdasarkan Gambar 1 dapat dilihat
bahwa rata-rata ROE pada tahun 2010-2020 mengalami kenaikan dan penurunan. Pada
variabel ROE tahun 2012 sebesar 19,91% mengalami penurunan pada tahun 2011 dan
2010 yaitu menjadi 19,11% dan 18,42%. Pada tahun 2013-2016 mengalami penurunan
secara berturut-turut dengan nilai 17,22%, 14,20%, 12,02% dan 7,83%. Pada tahun
2017 dan 2018 mengalami peningkatkan sehingga menjadi 9,78% dan 10,26% kemudian
mengalami penurunan kembali pada tahun 2019-2020 yaitu menjadi 8,39% dan 3,75%.
Menurut Kasmir (2018)
semakin tinggi rasio ROE maka semakin baik, artinya posisi pemilik perusahaan
semakin kuat, begitu pula sebaliknya semakin rendah rasio ROE maka semakin buruk
dikarenakan posisi pemilik perusahaan semakin melemah. Data ROE pada perusahaan
subsektor perbankan periode 2010-2020 menunjukkan peningkatan dan penurunan,
dengan adanya hal tersebut maka perlu diteliti faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi
peningkatan dan penurunan ROE tersebut. Dalam penelitian ini faktor-faktor yang
dianggap mempengaruhi peningkatan dan penurunan ROE yaitu likuiditas, risiko
kredit dan struktur modal.
Gambar
2
Rata-rata CAR, NPL dan DER pada subsektor perbankan yang terdaftar di
BEI periode 2010 2020
Faktor pertama yang dianggap mempengaruhi profitabilitas
adalah likuiditas. Likuiditas merupakan kemampuan perusahaan dalam membayar kewajiban
yang telah jatuh tempo, maka likuiditas di perusahaan harus diukur terlebih dahulu
agar dapat mengetahui seberapa besar perusahaan memiliki kemampuan untuk memenuhi
kewajiban tanpa menimbulkan kerugian di perusahaan tersebut (Sudarmanto dkk., 2021).
Dalam penelitian ini, likuiditas diukur dengan menggunakan indikator Capital
Adequacy Ratio (CAR) yang dihitung dengan membagi modal dengan Aktiva Tertimbang
Menurut Risiko (ATMR). CAR merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan
perusahaan dalam aspek permodalan untuk menutupi aset yang berisiko, rasio CAR dapat
memberikan perlindungan terhadap perusahaan agar tidak terjadi kesulitan keuangan.
Berdasarkan Gambar 2 nilai
rata-rata CAR yang mengalami kenaikan dan penurunan selama periode penelitian
yaitu 2010-2020. Hal ini dapat dilihat bahwa pada tahun 2010 dan 2011 nilai
rata-rata CAR pada subsektor perbankan mengalami penurunan yaitu sebesar 17,29%
dan 15,63%. Pada tahun 2012 dan 2013 rata-rata CAR mengalami peningkatan yaitu
menjadi 16,51% dan 17,42%. Pada tahun 2014 CAR pun mengalami penurunan yaitu
sebesar 16,57%. Kemudian pada tahun 2015-2017 mengalami peningkatan sebesar 18,54%,
20,29% dan 20,48%. Pada tahun 2018 dan 2019 rata-rata CAR kembali mengalami
penurunan, pada tahun 2018 menjadi 20,34% dan pada tahun 2019 menjadi 20,20%,
kemudian pada tahun 2020 rata-rata CAR meningkat menjadi 22,47%. Menurut Ruslim
dalam Romdhoni & Chateradi (2018)
modal merupakan faktor penting dalam menjalankan kegiatan operasional dan
menanggung risiko keuangan. Nilai CAR yang tinggi maka menandakan bahwa semakin
kuat kemampuan bank menanggung risiko dari setiap aktiva produktif yang
berisiko. Dengan begitu, rasio CAR pada subsektor perbankan menunjukkan bahwa semakin
tinggi nilai CAR maka semakin besar kemampuan perusahaan dalam menghasilkan
laba.
Faktor kedua yang dianggap
mempengaruhi profitabilitas adalah risiko kredit. Menurut Ekinci and Poyraz (2019)
subsektor perbankan menghadapi banyak risiko dikarenakan struktur dinamis bank dan
sifat kompleks dari lingkungan ekonomi dimana bank tersebut beroperasi. Salah satunya
yaitu risiko kredit, yang dapat menyebabkan dampak negatif pada profitabilitas,
nilai pasar, kewajiban, dan ekuitas lembaga keuangan. Sumber pendapatan utama
sektor perbankan terdiri dari pinjaman yang diberikan oleh bank. Oleh karena
itu, risiko kredit merupakan salah satu risiko terpenting yang dihadapi oleh
bank. Menurut Mosey dkk. dalam Sudarmanto dkk. (2021)
risiko kredit merupakan bentuk ketidakmampuan perusahaan, lembaga maupun
pribadi dalam memenuhi kewajibannya secara tepat atau sesuai dengan kesepakatan
yang berlaku, bentuk risiko kredit adalah kredit bermasalah yang terdiri dari
kredit kurang lancar, diragukan dan macet. Dalam penelitian ini, risiko kredit
diukur dengan menggunakan indikator Non
Performing Loan (NPL) dan Non
Performing Financing (NPF) yang dihitung dengan membagi total kredit
bermasalah dengan total kredit. Rasio Non
Performing Loan (NPL) yang diperuntukan bagi bank umum dan Non Performing Financing (NPF) diperuntukan
untuk bank syariah.
Menurut Akbar (2019)
NPL merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur kredit bermasalah yang dimiliki
oleh suatu bank sehingga peningkatan NPL dapat menyebabkan turunya profitabilitas
yang diterima oleh bank. Berdasarkan Gambar 2 pada tahun 2010-2020 nilai NPL
mengalami peningkatan dan penurunan, pada tahun 2010-2013 secara berturut-turut
mengalami penurunan yaitu masing-masing sebesar 2,79%, 2,06%, 1,99% dan 1,56%.
Pada tahun 2014-2017 NPL mengalami peningkatan yaitu sebesar 2,07%, 2,25%,
2,93% dan 2,96% kemudian mengalami penurunan pada tahun 2018 yaitu menjadi 2,91%.
Pada tahun 2019-2020 NPL mengalami peningkatan menjadi 3,20% dan 3,32%. Menurut
Khalifaturofi�ah (2021)
semakin tinggi NPL di suatu bank, maka semakin rendah profitabilitas
yang dihasilkan, dikarenakan kredit atau penyaluran dana bank kepada masyarakat
merupakan pendapatan bank yang paling penting bagi bank. Likuiditas dan permodalan
perbankan yang kuat, didukung dengan NPL yang masih terjaga dan juga rasio
profitabilitas yang berada pada zona positif.
Faktor ketiga yang dianggap mempengaruhi
profitabilitas adalah struktur modal. Struktur modal merupakan adalah salah
satu area pengambilan keputusan keuangan yang paling kompleks dikarenakan
adanya keterkaitannya dengan variabel keputusan keuangan lainnya (Gitman & Zutter, 2015).
Manajemen perusahaan harus mengambil keputusan pendanaan yang baik untuk mendapatkan
struktur modal yang optimal. Akibatnya, hal tersebut akan meminimalkan atau
mengurangi biaya modal perusahaan. Modigliani dan Miller (1958) pertama kali menetapkan
teori struktur modal, yang menyatakan bahwa struktur modal sangat relevan untuk
memaksimalkan kekayaan pemegang saham (Wassie, 2020).
Dalam penelitian ini, struktur modal diukur dengan indikator Debt to Equity Ratio (DER) yang dihitung
dengan membagi hutang dengan ekuitas. Menurut Darmawan (2020)
DER digunakan untuk melihat kemampuan suatu perusahaan dalam membayar kewajiban
jangka panjang dan untuk mengetahui jumlah dana yang disediakan oleh pinjaman
(kreditur) dengan pemilik perusahaan. Maka rasio DER digunakan untuk menilai
hutang dengan ekuitas.
Berdasarkan Gambar 2 menunjukkan
bahwa rata-rata DER tahun 2010-2020 mengalami fluktuasi, pada tahun 2010-2013
nilai rasio DER mengalami penurunan secara berturut-turut sebesar 9,48, 8,86,
8,36 dan 7,35 dan pada tahun 2014 mengalami peningkatan menjadi 7,53 kemudian
pada tahun 2015-2016 mengalami penurunan menjadi 7,01 dan 6,19. Pada tahun 2017
mengalami kenaikan menjadi 6,45. Rasio DER pada tahun 2018-2019 menurun menjadi
6,19 dan 6,15 dan pada tahun 2020 mengalami kenaikan yaitu menjadi 6,51. Menurut
Pratomo dalam Habibie (2022)
DER berpengaruh terhadap profitabilitas perusahaan, dikarenakan rasio DER
menunjukkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajibannya. Perusahaan yang semakin
berkembang maka membutuhkan anggaran yang lebih banyak dari berbagai pihak untuk
kegiatan operasional yang mempengaruhi perusahaan. Apabila sumber dana
eksternal perusahaan mudah didapatkan dan meningkat maka akan berdampak baik
pada perusahaan tersebut.
Berdasarkan uraian di atas, maka penulis tertarik melakukan penelitian dengan judul: �Pengaruh Likuiditas, Risiko Kredit dan Struktur Modal Terhadap Profitabilitas Pada Perusahaan Subsektor Perbankan yang Terdaftar di BEI Periode 2010-2020�
Metode Penelitian
Objek dalam
penelitian ini adalah perusahaan subsektor keuangan subsektor perbankan yang
terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2010-2020. Jenis data yang
digunakan dalam penelitian ini yaitu data kuantitatif. Data kuantitatif merupakan
data dalam bentuk angka dan diolah dengan menggunakan statistik. Kemudian data
yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data sekunder. Menurut Riyanto & Hatmawan (2020)
data sekunder �adalah
data yang diperoleh secara tidak langsung dan diperoleh dari pihak tertentu yang telah mengumpulkan data tersebut. Data sekunder tersebut merupakan laporan keuangan tahunan perusahaan subsektor perbankan yang tercatat menjadi objek penelitian periode
2010-2020.
Data tersebut diakses oleh peneliti melalui situs Bursa Efek Indonesia (BEI)
yaitu www.idx.co.id dan Otoritas Jasa Keuangan (OJK) yaitu www.ojk.go.id.
Metode pengumpulan
data merupakan bagian integral dikarenakan tujuan utama dari penelitian yaitu
mendapatkan data dengan memperoleh data yang diperlukan, dengan begitu akan
mendapatkan informasi yang dapat mencapai tujuan penelitian. Metode pengumpulan
data yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi pustaka,
Studi Dokumentasi.
Hasil
Penelitian Dan Pembahasan
Data penelitian
diperoleh dari laporan keuangan perusahaan subsektor perbankan yang terdaftar
di BEI periode 2010-2020. Hasil penelitian ini akan menjelaskan hasil
pengolahan data dan analisis pengaruh antara variabel independen dan variabel dependen
menggunakan analisis statistik deskriptif, uji asumsi klasik, uji model regresi
dan uji hipotesis.
Penelitian� ini bertujuan
untuk mengetahui variabel independen terhadap variabel dependen. Variabel independen terdiri
dari Capital
Adequacy Ratio (CAR), Non performing Loan (NPL) dan Debt to Equity Ratio (DER). Sedangkan variabel dependen
dalam penelitian adalah Return on Equity (ROE). Sampel pada penelitian
ini adalah perusahaan subsektor perbankan yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia (BEI) periode 2010-2020, dengan menggunakan Purposive sampling maka didapatkan 242 data sampel yang digunakan
untuk memberikan gambaran umum dari variabel penelitian ini. Statistik
deskriptif menggambarkan karakter sampel yang digunakan dalam penelitian ini, penyajian data yang disajikan
bertujuan untuk menjelaskan secara deskriptif dari variabel penelitian, dengan
menggunakan penjelasan
kelompok melalui rata-rata (mean), maksimum, minimum dan standar deviasi. Berikut
merupakan data statistik deskriptif pada perusahaan subsektor perbankan yang terdaftar
di Bursa Efek Indonesia pada periode 2010-2020.
Tabel
1
Hasil Uji Statistik
Deskriptif
|
Descriptive Statistics |
|||||
|
|
N |
Minimum |
Maximum |
Mean |
Std. Deviation |
|
X1_CAR |
242 |
10,25 |
35,68 |
18,7029 |
4,27789 |
|
X2_NPL |
242 |
,11 |
10,16 |
2,5500 |
1,56185 |
|
X3_DER |
242 |
2,78 |
17,07 |
7,2912 |
2,71645 |
|
Y_ROE |
242 |
-48,67 |
43,83 |
12,8070 |
10,03533 |
|
Valid N (listwise) |
242 |
|
|
|
|
Sumber: Hasil SPSS (2022)
Pada
Tabel
1 dapat dilihat bahwa hasil pengujian
deskriptif seperti nilai maksimum,
minimum, rata-rata (mean) dan standar
deviasi dari masing-masing variabel yang digunakan dalam penelitian ini. Pada variabel dependen yaitu ROE memiliki nilai mean sebesar
12,8070 yang lebih besar dari
standar deviasi sebesar 10,03533,
yang artinya ROE pada tahun
2010-2020 berkelompok,
untuk nilai
maksimum yaitu 43,83%, sedangkan
nilai minimum yaitu -48,67%. Variabel independen yaitu terdiri dari CAR, NPL
dan DER. Variabel
CAR memiliki nilai mean
sebesar 18,7029
yang lebih
besar dari
standar deviasi, yang artinya CAR pada tahun 2010-2020 berkelompok, untuk nilai
maksimum yaitu 35,68%, sedangkan
nilai minimum yaitu 10,25 %. Variabel NPL memiliki nilai mean sebesar 2,5500
yang lebih besar dari standar deviasi, yang artinya NPL pada tahun 2010-2020
berkelompok, untuk nilai maksimum yaitu 10,16%, sedangkan nilai minimum yaitu 0,11%.
Variabel
DER memiliki nilai mean
sebesar 7,2912
yang lebih
tinggi dari
standar deviasi, yang artinya DER pada tahun 2010-2020 berkelompok, untuk nilai
maksimum yaitu 17,07, sedangkan
nilai minimum yaitu 2,78.
Uji asumsi klasik digunakan untuk menguji apakah
regresi yang digunakan layak atau tidak untuk digunakan. Uji asumsi klasik yang
digunakan dalam regresi linier berganda, meliputi uji normalitas, uji multikolinearitas,
uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi, yaitu sebagai berikut:
1) Uji Normalitas
Uji
normalitas dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel
pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Langkah yang dilakukan
adalah menganalisis grafik dan uji statistik dengan melihat penyebaran data
pada normal probability plot yang
membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Dasar untuk
menentukan normalitas adalah sebagai berikut:
�
Jika plot data tersebar disekitar garis diagonal dan mengikuti
arah garis diagonal maka itu menunjukkan pola distribusi normal, sehingga
dikatakan model regresi memenuhi asumsi normalitas.
�
Jika data menyebar jauh dari diagonal atau tidak mengikuti
arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal,
maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Adapun hasil atau gambar normal
probability plot adalah sebagai
berikut:
Gambar 1
�Uji Normalitas
Berdasarkan grafik uji normalitas dengan normal probability
plot pada Gambar 1
dapat dilihat bahwa grafik normal probability
plot menunjukkan pola
grafik yang normal. Hal ini
terlihat dari titik-titik yang menyebar disekitar garis diagonal dan penyebarannya
mengikuti garis diagonal. Oleh karena
ini dapat disimpulkan bahwa model regresi layak dipakai
karena memenuhi asumsi normalitas. Untuk melengkapi uji grafik maka
diperlukan uji statistik
yang dapat
digunakan untuk menguji normalitas residual, yaitu dengan melakukan
uji statistik non parametrik
Kolmogorov Smirnov (K-S). Berikut merupakan hasil uji statistik non parametrik yang
dapat dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut:
Tabel
2
Hasil
Uji Statistik Non � Parametrik
|
One-Sample
Kolmogorov-Smirnov Test |
||
|
|
Unstandardized
Residual |
|
|
N |
242 |
|
|
Normal Parametersa,b |
Mean |
,0000000 |
|
Std. Deviation |
7,99678876 |
|
|
Most Extreme Differences |
Absolute |
,052 |
|
Positive |
,034 |
|
|
Negative |
-,052 |
|
|
Test Statistic |
,052 |
|
|
Asymp. Sig. (2-tailed) |
,200c,d |
|
|
a. Test distribution
is Normal. |
||
|
b. Calculated from
data. |
||
|
c. Lilliefors Significance
Correction. |
||
|
d. This is a lower bound
of the true significance. |
||
Sumber: Hasil SPSS (2022)
Berdasarkan
pengolahan data pada Tabel 2 di atas
diperoleh besarnya nilai Test Statistic Kolmogorov-Smirnov adalah
0,052 dan signifikan pada 0,200. Nilai variabel yang telah memiliki standar yang telah ditetapkan dapat dilihat pada baris Asymp. Sig (2-tailed) adalah 0,200
yang berarti nilai signifikan lebih besar dari 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini berdistribusi secara normal.
Uji
multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Multikolinieritas menunjukkan hubungan linier yang sempurna dan antar variabel independen
dapat menjelaskan
variabel dependen
dalam
model regresi. Syarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya
multikolinearitas. Multikolinieritas
dapat dilihat dari nilai tolerance dan variance
inflation factor (VIF). Adapun ketentuan multikolinieritas adalah sebagai berikut:
�
Nilai VIF < 10 maka
tidak terdapat masalah multikolinearitas.
�
Nilai VIF > 10 maka terdapat masalah multikolinearitas.
�
Nilai Tolerance > 0.1 maka tidak terdapat multikolinearitas.
�
Nilai Tolerance < 0.1 maka terdapat masalah
multikolinearitas.
Tabel 3
Uji
Multikolinearitas
|
Coefficientsa |
|||
|
Model |
Collinearity
Statistics |
||
|
Tolerance |
VIF |
||
|
1 |
X1_CAR |
,562 |
1,779 |
|
X2_NPL |
,969 |
1,032 |
|
|
X3_DER |
,565 |
1,768 |
|
|
a.
Dependent Variable: Y_ROE |
|||
Sumber: Hasil SPSS (2022)
Dari
hasil pengolahan data pada Tabel
3 menunjukkan
bahwa nilai Variance Inflation Factor (VIF) pada variabel CAR sebesar 1,779 pada variabel NPL sebesar 1,032 dan pada
variabel DER sebesar 1,768.
Dari masing-masing variabel independen
menunjukkan bahwa nilai VIF kurang dari 10. Adapun nilai tolerance pada variabel
CAR sebesar 0,562, pada variabel
NPL sebesar 0,969 dan pada variabel
DER sebesar 0.565. Masing-masing variabel
menghasilkan nilai Tolerance lebih
besar dari 0,1. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat
multikolinieritas antara variabel independen dalam
model regresi.
Pengujian
Uji heteroskedastisitas dilakukan
untuk menguji terjadinya ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan lain dalam sebuah model regresi. Kondisi heteroskedastisitas sering terjadi pada data cross section, atau
data yang diambil dari beberapa responden pada suatu waktu tertentu.
Jika varians residual dari
suatu pengamatan ke pengamatan lain tetap,
maka disebut homoskedastisitas
atau tidak terjadi heteroskedastisitas dan jika varians berbeda
disebut heteroskedastisitas.
Salah satu cara untuk mendeteksi heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik scatter plot.
Model regresi yang baik adalah yang terdapat homoskedastisitas atau tidak terjadinya heteroskedastisitas. Dengan ini, cara mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas
yaitu:
� Jika ada pola tertentu,
seperti titik yang membentuk pola yang teratur
(bergelombang, melebar kemudian
menyempit), maka mengindikasikan
telah terjadi heteroskedastisitas.
� Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar
di atas dan bawah angka 0 pada sumbu Y, maka
tidak terjadi heteroskedastisitas.
Hasil
uji heteroskedastisitas dari
program SPSS dapat dilihat pada
Gambar 2 berikut ini:
Gambar
2
�Grafik Scatterplot
Pada
Gambar 2 dapat dilihat bahwa titik-titik pada grafik scatterplot bahwa
titik-titik tersebut menyebar secara acak di atas dan dibawah angka 0 (nol) pada sumbu Y. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terdapat
gangguan heteroskedastisitas
pada model regresi. Kemudian
uji heteroskedastisitas dapat
juga dilihat menggunakan uji
glejser
pada Tabel 4 sebagai berikut:
Tabel
4
Hasil
Uji Glejser
|
Coefficientsa |
||||||
|
Model |
Unstandardized
Coefficients |
Standardized
Coefficients |
t |
Sig. |
||
|
B |
Std.
Error |
Beta |
||||
|
1 |
(Constant) |
-25,496 |
28,724 |
|
-,888 |
,376 |
|
X1_CAR |
,814 |
1,009 |
,069 |
,807 |
,421 |
|
|
X2_NPL |
-,444 |
2,105 |
-,014 |
-,211 |
,833 |
|
|
X3_DER |
2,104 |
1,585 |
,114 |
1,327 |
,186 |
|
|
a.
Dependent Variable: ABRESID |
||||||
Sumber: Hasil SPSS
(2022)
Berdasarkan
Tabel
4 dapat
dilihat bahwa uji glejser pada variabel CAR memiliki nilai signifikansi sebesar 0,421 kemudian NPL memiliki
nilai signifikansi sebesar 0,833 dan
DER memiliki
nilai signifikansi sebesar 0,186. Artinya nilai signifikansi yang dimiliki ketiga variabel berada di atas tingkat kepercayaan
yaitu lebih besar dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas dalam penelitian ini.
Uji autokorelasi
bertujuan untuk menguji model regresi linear ada atau tidaknya
korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Menurut Sunyoto (2012) jika terjadi autokorelasi maka persamaan yang digunakan
tidak baik atau tidak layak dipakai untuk memprediksi, dikarenakan persamaan
regresi yang baik yaitu persamaan yang tidak memiliki masalah autokorelasi. Jika
nilai DW berada diantara -2 dan 2 atau (-2 < DW < 2), maka
tidak terjadi autokorelasi. Hasil uji Durbin-Watson dapat dilihat pada Tabel
5 sebagai
berikut:
Tabel
5
Hasil
Uji Autokorelasi
|
Model Summaryb |
|||||
|
Model |
R |
R
Square |
Adjusted
R Square |
Std.
Error of the Estimate |
Durbin-Watson |
|
1 |
,604a |
,365 |
,357 |
8,04703 |
,891 |
|
a.
Predictors: (Constant), X3_DER, X2_NPL, X1_CAR |
|||||
|
b.
Dependent Variable: Y_ROE |
|||||
Sumber: Hasil SPSS (2022)
Berdasarkan Tabel
5 dapat
dilihat bahwa perolehan nilai Durbin-Watson (D-W),
yaitu sebesar 0,891. Oleh karena
itu -2 kurang
dari nilai DW yaitu 0,891 dan kurang dari 2, maka dapat
disimpulkan bahwa tidak terjadi
autokorelasi dalam model regresi.
C. Uji Model Regresi
Uji model regresi bertujuan untuk menunjukkan
arah hubungan antara variabel dependen (profitabilitas) dengan variabel independen
(likuiditas, risiko kredit dan struktur modal). Uji model
regresi dalam penelitian ini yaitu uji signifikansi simultan (uji statistik F)
dan �uji koefisien determinasi (R2)
sebagai berikut:
1)
Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji
signifikansi simultan atau uji F digunakan untuk mengetahui
apakah variabel-variabel independen secara simultan berpengaruh signifikan terhadap
variabel dependen. Jika nilai F hasil perhitungan lebih besar dari 0,05 maka
semua variabel independen secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel
dependen. Hasil uji F dapat dilihat pada Tabel 6 sebagai berikut:
Tabel 6
Hasil Uji Signifikansi
Simultan (Uji Statistik F)
|
ANOVAa |
||||||
|
Model |
Sum of Squares |
df |
Mean Square |
F |
Sig. |
|
|
1 |
Regression |
8858,956 |
3 |
2952,985 |
45,603 |
,000b |
|
Residual |
15411,620 |
238 |
64,755 |
|
|
|
|
Total |
24270,576 |
241 |
|
|
|
|
|
a. Dependent Variable: Y_ROE |
||||||
|
b. Predictors: (Constant), X3_DER, X2_NPL, X1_CAR |
||||||
Sumber: Hasil SPSS (2022)
Berdasarkan hasil pengolahan data maka nilai uji ANOVA atau uji F diperoleh
nilai F hitung sebesar 45,603 dengan probabilitas sebesar 0,000. Sehingga dapat
dilihat bahwa nilai signifikansi tersebut lebih kecil dari 0,05. Hal ini
menunjukkan bahwa likuiditas yang diproksikan dengan capital adequacy ratio dan
risiko kredit yang diproksikan dengan non performing loan serta struktur modal
yang diproksikan dengan debt to equity ratio berpengaruh secara simultan
terhadap profitabilitas pada perusahaan subsektor perbankan yang terdaftar di
BEI selama periode 2010-2020.
Koefisien determinasi
(R2) secara garis besar mengukur sejauh mana kemampuan variabel independen
dalam menjelaskan variabel dependen. Nilai koefisien determinasi antara nol dan
satu. Semakin mendekati satu nilai koefisien determinasi maka hal tersebut berarti
semakin kuat pula variabel independen memberikan informasi yang dibutuhkan
untuk memprediksi variabel dependen. Sedangkan apabila nilai koefisien determinasi
menunjukkan angka yang kecil maka terbatasnya kemampuan variabel independen dalam
menjelaskan variabel dependen. Berdasarkan hasil pengolahan data, koefisien
determinasi dapat dilihat pada Tabel
7 sebagai berikut :
Tabel
7
Hasil
Uji Koefisien Determinasi (R2)
|
Model
Summaryb |
||||
|
Model |
R |
R
Square |
Adjusted
R Square |
Std.
Error of the Estimate |
|
1 |
,604a |
,365 |
,357 |
8,04703 |
|
a. Predictors:
(Constant), X3_DER, X2_NPL, X1_CAR |
||||
|
b.
Dependent Variable: Y_ROE |
||||
Sumber: Hasil SPSS (2022)
Berdasarkan hasil uji koefisien determinasi pada Tabel
7 di atas,
nilai Adjusted R Square sebesar
0,357.
Hal ini menunjukkan bahwa kontribusi yang diberikan oleh seluruh variabel independen yaitu likuiditas, risiko kredit dan struktur modal terhadap variabel dependen yaitu profitabilitas perbankan adalah sebesar 35,7% sedangkan sisanya 64,3% merupakan standard error yang dijelaskan oleh faktor lain diluar dari model regresi
penelitian
ini.
D. Uji Hipotesis
Hasil uji hipotesis menunjukkan diterima atau tidaknya
hipotesis yang telah diajukan oleh peneliti. Uji hipotesis pada penelitian ini
menggunakan analisis regresi linier berganda untuk mengetahui pengaruh
likuiditas, risiko kredit dan struktur modal terhadap profitabilitas pada perusahaan
subsektor perbankan periode 2010-2020.
1) Uji
Regresi Linier Berganda
Uji regresi linier
berganda digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen (likuiditas,
risiko kredit dan struktur modal) terhadap variabel dependen (profitabilitas). Berdasarkan
hasil pengolahan data maka hasil regresi linier berganda adalah:
Tabel 8
Analisis Regresi Linier Berganda
|
Coefficientsa |
||||||
|
Model |
Unstandardized Coefficients |
Standardized Coefficients |
t |
Sig. |
||
|
B |
Std. Error |
Beta |
||||
|
1 |
(Constant) |
25,677 |
4,599 |
|
5,583 |
,000 |
|
X1_CAR |
-,367 |
,162 |
-,156 |
-2,270 |
,024 |
|
|
X2_NPL |
-3,796 |
,337 |
-,591 |
-11,259 |
,000 |
|
|
X3_DER |
,504 |
,254 |
,136 |
1,984 |
,048 |
|
|
a. Dependent Variable: Y_ROE |
||||||
Sumber: Hasil SPSS (2022)
Berdasarkan
Tabel
8 maka
hasil pengujian persamaan regresi dapat dijelaskan sebagai berikut:
Profitabilitas
(ROE)= 25,677 � 0,367 CAR � 3,796 NPL + 0,504 DER
Berdasarkan
hasil persamaan tersebut maka dapat
dijelaskan bahwa:
1) Konstanta sebesar 25,677 dengan arah hubungan positif
menunjukkan bahwa apabila semua variabel
independen (CAR, NPL dan DER) sama
dengan nol maka rasio profitabilitas
(ROE) perusahaan adalah sebesar 25,677.
2) Likuiditas
(CAR) sebagai X1 memiliki koefisien regresi sebesar -0,367 dengan arah hubungan negatif
yang menunjukkan bahwa setiap kenaikan CAR sebesar 1 satuan maka profitabilitas (ROE) perusahaan menurun sebesar 0,367 dengan asumsi faktor-faktor yang lain tetap atau ceteris paribus.
3) Risiko kredit (NPL) sebagai X2 memiliki koefisien regresi sebesar -3,796 �dengan
arah hubungan negatif yang artinya setiap kenaikan NPL sebesar 1 satuan maka profitabilitas (ROE) perusahaan menurun sebesar 3,796 dengan asumsi faktor-faktor yang lain tetap atau ceteris paribus.
4) Struktur
modal (DER) sebagai X3 memiliki
koefisien regresi sebesar adalah 0,504 dengan arah hubungan
positif yang artinya setiap kenaikan DER sebesar 1 satuan maka profitabilitas (ROE) perusahaan meningkat sebesar 0,504 dengan asumsi faktor-faktor yang lain tetap atau ceteris paribus.
2) Uji
Signifikansi Parsial (Uji Statistik t)
Dalam penelitian
ini uji t digunakan untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen secara
parsial berpengaruh atau tidak terhadap variabel dependen. Menurut Ghozali
(2018) derajat signifikan dalam
melakukan uji t atau uji secara parsial yaitu nilai Sig < 0,05 atau apabila nilai thitung > ttabel maka hal tersebut
berarti variabel independen (X) secara parsial berpengaruh terhadap variabel
dependen (Y).
H1�� : Likuiditas yang diproksikan oleh Capital
Adequacy Ratio (CAR) berpengaruh positif terhadap
profitabilitas (Return on Equity).
Berdasarkan�hasil pengolahan data maka dapat
dilihat bahwa hasil pengujian secara parsial pengaruh variabel likuiditas�(CAR) terhadap profitabilitas (ROE) diperoleh nilai koefisien regresi sebesar -0,367 dengan
nilai signifikansi sebesar 0,024 yang berarti lebih kecil dari
0,05
(0,024<0,05). Oleh sebab itu dapat
ditarik kesimpulan bahwa likuiditas yang diproksikan oleh CAR berpengaruh
negatif terhadap profitabilitas yang diproksikan dengan Return
on Equity (ROE ) pada
perusahaan sektor perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
selama periode 2010-2020 sehingga H1 ditolak.
H2 :
Risiko kredit yang diproksikan oleh Non Performing Loan (NPL) berpengaruh negatif terhadap profitabilitas (Return on Equity).
Berdasarkan hasil pengujian secara parsial pengaruh variabel risiko�kredit (NPL) terhadap profitabilitas (ROE) diperoleh diperoleh nilai koefisien regresi sebesar�� 3,796 dengan nilai signifikansi sebesar 0,000 yang berarti lebih kecil dari
0,05 (0,000<0,05). Oleh sebab itu
dapat ditarik kesimpulan bahwa risiko kredit yang diproksikan dengan NPL berpengaruh negatif
terhadap profitabilitas yang diproksikan
dengan Return
on Equity (ROE) pada perusahaan
sektor perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
selama periode 2010-2020 sehingga H2 diterima.
H3 : Struktur Modal yang
diproksikan oleh Debt to Equity Ratio
(DER) berpengaruh positif terhadap profitabilitas (Return on Equity).
Berdasarkan hasil pengujian secara parsial pengaruh variabel struktur modal (DER) terhadap profitabilitas (ROE) diperoleh diperoleh nilai koefisien regresi sebesar 0,504 dengan nilai signifikansi sebesar 0.048 yang berarti lebih kecil dari
0,05 (0,048<0,05).� Oleh sebab itu dapat
ditarik kesimpulan bahwa struktur modal yang diproksikan dengan DER memiliki pengaruh positif terhadap profitabilitas yang diproksikan dengan Return on Equity (ROE) pada perusahaan
sektor perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
selama periode 2010-2020 sehingga H3 diterima.
Kesimpulan
Berdasarkan
hasil analisis data tentang pengaruh likuiditas, risiko kredit dan struktur modal yang
masing-masing diproksikan oleh Capital Adequacy Ratio
(CAR), Non Performing Loan
(NPL) dan Debt to Equity Ratio (DER) terhadap profitabilitas yang diproksikan dengan Return on Equity (ROE) pada perusahaan
subsektor perbankan yang terdaftar di BEI tahun 2010-2020,
maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1). Berdasarkan hasil analisis statistik diketahui bahwa likuiditas yang diproksikan oleh
Capital Adequacy Ratio (CAR) berpengaruh negatif terhadap profitabilitas yang
diproksikan oleh Return on Equity (ROE). Hal tersebut dibuktikan dengan nilai
uji t pada CAR bernilai negatif, sebesar � 0,367 dan diperoleh nilai signifikansi
sebesar 0,024 lebih kecil dari nilai toleransi kesalahan α = 0,05. Secara
statistik hasil yang signifikan menandakan bahwa H1 ditolak, tetapi likuiditas
tetap dapat digunakan untuk memprediksi subsektor perbankan yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia selama periode
2010-2020. 2). Berdasarkan hasil
analisis statistik
diketahui bahwa risiko kredit yang diproksikan oleh Non
Performing Loan (NPL) berpengaruh negatif terhadap profitabilitas yang
diproksikan oleh Return on Equity (ROE). Hal tersebut dibuktikan dengan nilai
uji t pada NPL bernilai negatif, sebesar � 3,796 dan diperoleh nilai
signifikansi sebesar 0,000 lebih kecil dari nilai toleransi kesalahan α =
0,05. Secara statistik hasil yang signifikan menandakan bahwa H2 diterima,
sehingga risiko kredit dapat digunakan untuk memprediksi subsektor perbankan
yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2010-2020. 3). Berdasarkan
hasil analisis statistik diketahui bahwa struktur modal yang diproksikan
oleh Debt to Equity Ratio (DER) berpengaruh positif terhadap profitabilitas
yang diproksikan oleh Return on Equity (ROE). Hal tersebut dibuktikan dengan nilai
uji t pada DER bernilai positif, sebesar 0,504 dan diperoleh nilai signifikansi
sebesar 0,048 lebih kecil dari nilai toleransi kesalahan α = 0,05. Secara
statistik hasil yang signifikan menandakan bahwa H3 diterima, sehingga risiko
kredit dapat digunakan untuk memprediksi subsektor perbankan yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia selama periode 2010-2020.
Akbar, Taufik. (2019). Kajian Kinerja
Profitabilitas Bank Pada Perspektif Bank Umum Berdasarkan Kegiatan Usaha: Studi
Empiris Pada Momen Penurunan Profitabilitas Bank-Bank di Indonesia. Cetakan
Pertama. Poronogo: Uwais Inspirasi Indonesia. Jakarta: Uwais Inspirasi
Indonesia. Google Scholar
Darmawan. (2020). Dasar-dasar Memahami Rasio & Laporan
Keuangan. Yogyakarta: UNY Press. Google Scholar
Ekinci, Ramazan, & Poyraz, Gulden. (2019). The Effect of
Credit Risk on Financial Performance of Deposit Banks In Turkey. Procedia
Computer Science, 158, 979�987. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.139 Google Scholar
Ghozali, Imam. (2018). Aplikasi Analisis Multivariate
Dengan Program IBM SPSS 25. Semarang: Badan Penerbit Universitas
Diponegoro. Google Scholar
Gitman, lawrence J., & Zutter, Chad J. (2015). Principles
of managerial Finance. Global Edition: Pearson Education Limited. Google Scholar
Habibie, Azwansyah. (2022). Analisa TATO dan DER Terhadap ROE
Pada Perusahaan Sub Sektor Pertambangan yang Terdaftar di BEI. Ekonomi,
Keuangan, Investasi Dan Syariah (EKUITAS), 3(3), 642�646.
https://doi.org/10.47065/ekuitas.v3i3.1170 Google Scholar
Hanafi, Mahmduh M., & Halim, Abdul. (2018). Analisis
Laporan Keuangan. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Herispon. (2018). Analisis laporan Keuangan Akademi
Keuangan & Perbankan Riau. Pekanbaru. Google Scholar
Irham, Fahmi. (2012). Analisis Laporan Keuangan. Bandung:
Alfabeta. Google Scholar
Kasmir. (2018). Analisis laporan keuangan. Depok: PT
Rajagrafindo Persada.
Khalifaturofi�ah, Sholikha Oktavi. (2021). Cost efficiency,
innovation and financial performance of banks in Indonesia. Journal of
Economic and Administrative Sciences.
https://doi.org/10.1108/JEAS-07-2020-0124 Google Scholar
Riyanto, Slamet, & Hatmawan, Aglis Andhita. (2020). Metode
Riset Penelitian Kuantitatif Penelitian Di Bidang Manajemen, Teknik, Pendidikan
Dan Eksperimen. Deepublish. Google Scholar
Romdhoni, Abdul Haris, & Chateradi, Bunga Chairunisa.
(2018). Pengaruh CAR, NPF, dan FDR terhadap Profitabilitas Bank Syariah
(Studi Kasus Pada Bank BCA Syariah Tahun 2010-2017). Google Scholar
Sudarmanto, Eko, Astuti, Kato, Iskandar, Basmar, Edwin,
Simarmata, Hengki Mangiring Parulian, Yuniningsih, Wisnujati, Irdawati
Nugrahini Susantinah, & Siagian, Valentine. (2021). Manajemen Risiko
Perbankan. Yayasan Kita Menulis. Google Scholar
Sunyoto, Danang. (2012). Analisis Validitas & Asumsi
Klasik. Yogyakarta: Gava Media. Google Scholar
Wassie, Fekadu Agmas. (2020). Impacts of capital structure:
profitability of construction companies in Ethiopia. Journal of Financial
Management of Property and Construction.
https://doi.org/10.1108/JFMPC-08-2019-0072 Google Scholar
|
Sitta Nuril Azizah Siregar, Irham Lihan (2022) |
|
First publication right: Syntax Literate:
Jurnal Ilmiah Indonesia |
|
This article is licensed under:
|
