Presented by Riston Simbolon Presented by Riston Simbolon LATAR BELAKANG MASALAH Profitabilitas mempunyai arti penting dalam Bank Perkreditan Rakyat (BPR) yaitu untuk mempertahankan kelangsungan hidupnya dalam jangka panjang, karena profitabilitas menunjukkan apakah BPR tersebut mempunyai prospek yang baik kedepannya. Dengan demikian setiap BPR akan selalu berusaha meningkatkan profitabilitasnya, dimana semakin tinggi profitabilitas suatu BPR maka kinerja BPR tersebut dapat dikatakan baik, karena telah beroperasi secara efektif dan efesien. Keberadaan sektor perbankan sebagai subsistem dalam perekonomian suatu negara memiliki peranan cukup penting. Karena peranannya yang penting, kestabilan lembaga perbankan sangat dibutuhkan dalam suatu perekonomian. Perbankan harus memperhatikan kesehatan suatu bank yang sangat bergantung pada pemilik dan pengelola bank. Kesehatan suatu bank dapat ditentukan melalui penilaian tingkat kinerja keuangan. Tingkat kinerja keuangan bank dapat dinilai dari beberapa indikator. Salah satu sumber utama indikatornya adalah laporan keuangan bank yang bersangkutan. Laporan keuangan yang dihasilkan bank diharapkan dapat memberikan informasi tentang kinerja keuangan dan pertanggungjawaban manajemen bank kepada seluruh stakeholder bank. Penelitian sebelumnya mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja keuangan, menunjukkan hasil yang berbeda-beda. KEGIATAN USAHA PERBANKAN (BANK INDUSTRI OPERATION) TAHUN 2015 – 2018 DALAM MILLIAR RUPIAH Indikator 2015 2016 2017 2018 Penyaluran Dana Bank Umum Bank Perkreditan Rakyat Distribution of Funds 5,952,279 6,570,903 7,177,549 7,809,987 98,604 109,389 121,296 130,724 Sumber Dana Bank Umum Bank Perkreditan Rakyat Bank Perkreditan Rakyat 4,909,707 5,399,210 5,921,039 6,475,110 84,728 93,622 103,874 111,679 Bank Perkreditan Rakyat 6,095,908 6,729,799 7,387,634 8,068,346 101,713 113,501 125,945 135,693 Bank Perkreditan Rakyat Commercial Banks Rural Banks Commercial Banks Rural Banks Total Banks 118 116 115 115 1,636 1,633 1,619 1,597 Jumlah Kantor Bank Umum Rural Banks Total Assets Jumlah Bank Bank Umum Commercial Banks Source of Funds Jumlah Aset Bank Umum Indicator Commercial Banks Rural Banks Total Bank Offices 32,949 32,730 32,285 31,618 5,982 6,075 6,192 6,273 Commercial Banks Rural Banks RASIO ROA, CAR, NPL, LDR dan BOPO PT. BPR Marensabank 2015 2016 2017 2018 (%) (%) (%) (%) 1 ROA -22,26 -1,46 -0,62 5,49 2 CAR 13,48 22,42 15.52 19,17 3 LDR 96,65 73,60 67.59 92,23 4 NPL 28,09 24,70 9,60 4,20 5 BOPO 173,00 106,31 102,33 75,86 No. Indikator Sumber : Laporan Tahunan Keuangan PT. BPR Marensabank (tahun 2015-2018) 1. Bagaimana pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR) terhadap Return On Asset (ROA)? 2. Bagaimana pengaruh Non Performing Loan (NPL) terhadap Return On Asset (ROA)? 3. Bagaimana pengaruh Loan to Deposit Ratio (LDR) terhadap Return On Asset (ROA)? 4. Bagaimana pengaruh Beban Operasional Pendapatan Operasional (BOPO) terhadap Return On Asset (ROA)? Penelitian ini menggunakan sampel PT. BPR Marensabank selama periode 2015-2018. Pemilihan objek penelitian yaitu Laporan Keuangan periode tahun 2015 sampai 2018 Variabel dan Pengukurannya: 1. Independen -> CAR, NPL, LDR, LDR 2. Dependen -> Kinerja Keuangan -> Return On Asset (ROA) Alat Analisis yang Digunakan: 1. Uji Asumsi a. Uji Normalitas b. Uji Multikoleniaritas c. Uji Autokorelasi d. Uji Heteroskedastisitas 2. Analisis Regresi Linier Berganda a. Uji F (Uji Serempak) b. Uji t (Uji Parsial) c. Uji R 2 (Koefisien Determinasi) H1 : CAR berpengaruh positif terhadap ROA H2 : NPL berpengaruh negatif terhadap ROA H3 : LDR berpengaruh positif terhadap ROA H4 : BOPO berpengaruh negatif terhadap ROA ROA CAR NPL LDR BOPO Mean -6.283750 16.69938 18.55938 87.34813 125.5519 Median -2.050000 16.17000 20.46500 88.99000 110.5800 Maximum 5.280000 22.42000 38.86000 103.6300 190.6000 Minimum -22.84000 11.84000 2.650000 67.59000 66.73000 Std. Dev. 9.603717 3.275608 11.92018 9.502948 40.17129 Skewness -0.614771 0.089719 0.130286 -0.427769 0.380545 Kurtosis 1.924179 1.926134 1.959406 2.647275 1.743100 Jarque-Bera 1.779443 0.790257 0.767156 0.570906 1.439370 Probability 0.410770 0.673593 0.681419 0.751674 0.486906 Sum -100.5400 267.1900 296.9500 1397.570 2008.830 Sum Sq. Dev. 1383.471 160.9441 2131.361 1354.590 24205.99 Observations 16 16 16 16 16 Uji Normalitas 5 Series: Residuals Sample 1 16 Observations 16 4 3 2 1 0 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis -4.09e-15 0.506637 2.991044 -5.035910 2.121181 -0.711402 3.004180 Jarque-Bera Probability 1.349592 0.509260 3 Hasil uji normalitas nilai residual menunjukkan nilai Jarque-bera 1,349 dan signifikansi yaitu 0,509 sehingga signifikansi ditas 0,05. Oleh karena itu dapat dikatakan bahwa data dalam penelitian ini berdistribusi normal. Uji Multikolinieritas Variance Inflation Factors Sample: 1 16 Included observations: 16 Variable Coefficient Variance Uncentered VIF Centered VIF C CAR NPL LDR BOPO 103.4375 0.078749 0.020676 0.005417 0.001749 269.7392 59.33361 25.75420 108.9659 78.80342 NA 2.065694 7.182338 1.195856 6.900824 Uji multikolinearitas bertujuan untuk mengujiantara variabel independen yang satu dengan variabel independen yang lainnya mempunyai hubungan langsung (berkorelasi). Multikolineritas dapat dilihat dari nilai VIF (Variance Inflation Factor). Nilai VIF pada setiap variabel independen sudah dibawah 10 sehingga tidak ada multikolinieritas. Uji Heteroskedastisitas Heteroskedasticity Test: White F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 1.640310 5.977928 2.831411 Prob. F(4,11) Prob. Chi-Square(4) Prob. Chi-Square(4) 0.2331 0.2008 0.5864 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Sample: 1 16 Included observations: 16 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C CAR^2 NPL^2 LDR^2 BOPO^2 3.243335 -0.015413 -0.002836 0.000113 0.000342 12.46423 0.019955 0.007912 0.001073 0.000320 0.260211 -0.772368 -0.358464 0.104913 1.068673 0.7995 0.4562 0.7268 0.9183 0.3081 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.373620 0.145846 5.700037 357.3946 -47.55303 1.640310 0.233134 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat 4.218197 6.167506 6.569129 6.810563 6.581492 2.656902 Uji heteroskedastisitas merupakan sebuah pengujian yang bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu ke pengamatan yang lain. Hasil diatas diperoleh nilai signifikansi Obs*Rsquared yaitu 0,201 sehingga nilainya lebih besar dari 0,05 sehingga tidak terdapat heteroskedastisitas. Uji Autokorelasi Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared 0.414561 1.349657 Prob. F(2,9) Prob. Chi-Square(2) 0.6726 0.5092 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Sample: 1 16 Included observations: 16 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic C CAR NPL LDR BOPO RESID(-1) RESID(-2) -4.794046 -0.034167 -0.037807 0.058272 0.007551 0.395780 0.029108 12.05002 0.331600 0.160075 0.114829 0.046902 0.438956 0.428599 -0.397845 -0.103036 -0.236183 0.507472 0.160988 0.901641 0.067915 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.084354 -0.526077 2.620391 61.79803 -33.51328 0.138187 0.987180 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat Prob. 0.7000 0.9202 0.8186 0.6240 0.8757 0.3907 0.9473 -4.09E-15 2.121181 5.064160 5.402167 5.081469 1.970525 Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode tertentu dengan kesalahan pengganggu pada periode sebelumnya. Jika terjadi korelasi antara kesalahan pengganggu, maka dapat dikatakan bahwa dalam model linier terdapat autokorelasi. Hasil diatas diperoleh nilai signifikansi Obs*Rsquared yaitu 0,5092 sehingga nilainya lebih besar dari 0,05 sehingga tidak terdapat autokorelasi. Hasil Regresi Dependent Variable: ROA Method: Least Squares Sample: 1 16 Included observations: 16 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C CAR NPL LDR BOPO 32.30624 -0.140948 -0.127782 -0.110583 -0.192792 10.17042 0.280623 0.143791 0.073597 0.041823 3.176489 -0.502270 -0.888664 -1.502546 -4.609709 0.0088 0.6254 0.3932 0.1611 0.0008 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.951216 0.933476 2.477006 67.49115 -34.21828 53.62102 0.000000 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat -6.283750 9.603717 4.902285 5.143719 4.914648 1.522516 Kesimpulan 1. Variabel Capital Adequacy Ratio tidak berpengaruh positif terhadap profitabilitas. Hal ini dibuktikan dengan hasil regresi variabel Capital Adequacy Ratio memiliki nilai t hitung -0,502 dan signifikansi 0,625 sehingga nilai signifikansi lebih besar dari 0,05, sehingga tidak terdapat pengaruh secara parsial yang signifikan dari variabel Capital Adequacy Ratio (CAR) terhadap profitabilitas perbankan pada PT. BPR Marensabank. 2. Variabel Non Performing Loan tidak berpengaruh negative terhadap profitabilitas. Hal ini dibuktikan dengan hasil regresi variabel Non Performing Loan memiliki nilai t hitung -0,887 dan signifikansi 0,393 sehingga nilai signifikansi lebih besar dari 0,05, sehingga tidak terdapat pengaruh secara parsial yang signifikan dari variabel NonPerforming Loan (NPL) terhadap profitabilitas perbankan pada PT. BPR Marensabank. 3. Variabel Loan to Deposit Ratio tidak berpengaruh positif terhadap profitabilita. Hal ini dibuktikan dengan hasil regresi variabel Loan to Deposit Ratio memiliki nilai t hitung -1,502 dan signifikansi 0,161 sehingga nilai signifikansi lebih besar dari 0,05, sehingga tidak terdapat pengaruh secara parsial yang signifikan dari variabel Loan to Deposit Ratio (LDR) terhadap profitabilitas perbankan pada PT. BPR Marensabank. Kesimpulan 4. Variabel beban operasional berpengaruh positif terhadap profitabilitas terbukti. Hal ini dibuktikan dengan hasil regresi variabel beban operasional memiliki nilai t hitung -4,609 dan signifikansi 0,001 sehingga nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05, sehingga terdapat pengaruh secara parsial yang signifikan dari variabel Beban Operasional (BOPO) terhadap profitabilitas perbankan pada PT. BPR Marensabank. Nilai koefisien regresi -0,193 menunjukkan adanya pengaruh yang negatif artinya semakin tinggi Beban Operasional (BOPO) maka profitabilitas perbankan pada PT. BPR Marensabank akan semakin menurun begitu pula sebaliknya. Nilai koefisien ini juga mengartikan profitabilitas perbankan pada PT. BPR Marensabank akan menurun sebesar 0,193 satuan setiap kenaikan satu-satuan dari Beban Operasional (BOPO). 5. Berdasarkan hasil regresi diperoleh nilai koefisien regresi paling tinggi yaitu variabel BOPO sebesar -0.193. hal ini mengartikan bahwa vaiabel ini merupakan variabel yang paling dominan dalam menentukan profitabilitas (return on asset). Nilai negatif pada koefisien menentukan arah pengaruh yaitu negatif artinya semakin tinggi BOPO maka ROA akan menurun sebesar 0,193 satuan tersebut. Keterbatasan Penelitian dan Saran 1. Data yang tersedia baik yang terdapat pada direktori Bank Indonesia maupun yang disajikan pada situs yang dimiliki Bank Indonesia memiliki kekurangan dalam penyajian laporan keuangan bank-bank secara lengkap, sehingga penulis kesulitan dalam memperluas sampel penelitian maupun periode pengamatan. 2. Sampel yang digunakan hanya PT. BPR Marensabank 3. Penelitian ini juga hanya menggunakan faktor-faktor CAR, NPL, LDR, dan BOPO saja. Maka, dalam penelitian mendatang perlu menambahkan variabel-variabel lain yang mempengaruhi ROA, misalnya Giro Wajib Minimum (GWM), Net Profit Margin, aktiva produktif bermasalah atau PPAP terhadap aktiva produktif. Presented by Riston Simbolon
