Hasil Estimasi dan Evaluasi Model
Permodelan menggunakan teknik regresi data panel dapat dilakukan dengan tiga pendekatan alternatif metode dalam pengolahannya. Pendekatan-pendekatan tersebut ialah Pooled Least Square (PLS), Fixed Effects Model (FEM), dan
Random Effects Model (REM). Estimasi terhadap model ROE dan ROA dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan FEM. Pemilihan metode FEM ini dimaksudkan untuk memberikan kebebasan bagi peneliti untuk melihat heterogenitas dari tiap individu dari objek penelitian. Penggunaan metode FEM akan menghasilkan intercept yang bervariasi antar individu yang diasumsikan sebagai perbedaan antar unit individu. Dasar statistika dalam pemilihan metode FEM yang digunakan untuk mengestimasi model ROA dan ROE adalah sebagai berikut.
Pooled Least Square vs Fixed Effect Model
Metode Pooled Least Square (PLS) akan dipilih saat tidak terdapat perbedaan di antara data matrix pada dimensi cross section (Lampiran 1 dan 11). Model ini mengestimasikan nilai α yang konstan untuk semua dimensi cross section. Melalui pengujian statistik, pemilihan kedua metode ini dapat diselesaikan dengan pengujian F-statistik (Chow Test) dengan hipotesa berikut: H0 : Pooled Least Square (PLS)
Tabel 3 Uji – F (Chow Test) terhadap ROE
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 5.430504 (108,534) 0.0000 Sumber: Output regresi data panel Eviews 6
Tabel 4 Uji – F (Chow Test) terhadap ROA
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 7.265712 (108,534) 0.0000 Sumber: Output regresi data panel Eviews 6
Hasil pengujian statistik untuk kedua model pada Tabel 3 dan 4 menunjukkan nilai F-statistik yang signifikan yaitu P-value 0.000 < α 5 sehingga tidak cukup bukti untuk terima H0, maka metode yang digunakan
mengikuti Fixed Effect Model (FEM). Hal serupa dijabarkan pula pada metode pemilihan secara teoritis yang mengatakan bahwa metode PLS terlalu sederhana untuk mendeskripsikan fenomena yang ada, namun hal tersebut belum merupakan hasil akhir atas metode pengolahan data karena belum teruji secara statistik sehingga yang perlu dilakukan ialah menemukan bukti yang spesifik atas hubungan yang terjadi di antara masing-masing individu pada data cross section. Fixed Effect Model vs Random Effect Model
Pemilihan sampel data pada penelitian skripsi ini telah ditentukan sebelumnya. Maka jika berdasarkan alasan tersebut metode yang tepat digunakan ialah Fixed Effect Model (FEM) (Lampiran 2 dan 12). Namun, dalam bukunya Gujarati menyarankan apabila jumlah data cross section (N) yang digunakan di dalam penelitian lebih besar dari jumlah data time series (T) maka metode yang digunakan dalam pengolahan data ialah metode Random Effect Model (REM) (Lampiran 5 dan 15). Pendapat lain diungkapkan oleh Nachrowi dalam bukunya bahwa baik secara teoritis maupun berdasarkan ukuran sampel data, penggunaan metode FEM ataupun REM bukanlah sesuatu yang mutlak. Diperlukan adanya suatu uji formal statistik untuk mendapatkan hasil yang lebih baik (Lampiran 6 dan 16).
Maka langkah selanjutnya ialah pengujian Hausman Test. Pengujian dengan
hausman test dilakukan dengan hipotesa sebagai berikut: H0 : Metode REM
H1 : Metode FEM
Tabel 5 Hausman Test terhadap ROE
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 0.000000 10 1.0000
* Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero. ** WARNING: robust standard errors may not be consistent with assumptions of Hausman test variance calculation.
Tabel 6 Hausman Test terhadap ROA
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 0.000000 10 1.0000
* Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero. ** WARNING: robust standard errors may not be consistent with assumptions of Hausman test variance calculation.
Sumber: Output regresi data panel Eviews 6
Hasil pengujian statistik untuk kedua model pada Tabel 5 dan 6 menunjukkan menunjukkan cross-section test variance yang tidak valid. Hal ini menunjukkan pula bahwa terdapat korelasi anatara komponen error dengan peubah bebas (regresor) sehingga tidak cukup bukti untuk menerima H0, maka
model mengikuti metode Fixed Effect Model.
Pengujian Asumsi
Langkah selanjutnya dalam mengevaluasi hasil regresi terhadap model ROA dan ROE adalah mendeteksi permasalahan yang mungkin terjadi dalam setiap model. Permasalahan yang mungkin terjadi pada model ini tidak terlepas dari 4 buah pelanggaran asumsi yaitu normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas dan autokorelasi.
Uji Normalitas
Pengujian asumsi normalitas dilakukan untuk melihat apakah error term
mengikuti distribusi normal atau tidak yang dapat dilihat dari nilai probabilitas
Jarque Bera atau dengan melihat plot dari sisaan. Hasil estimasi menunjukkan nilai probabilitas Jarque Bera kurang dari taraf nyata 5 persen (Lampiran 9 dan 19) sehingga dapat disimpulkan bahwa error term belum terdistribusi secara normal dalam model. Seperti yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya, dalam model regresi data panel asumsi regresi klasik tidak dapat diterapkan. Dengan demikian data panel tidak memerlukan terpenuhinya asumsi klasik seperti pada regresi biasa karena analisis data panel dilakukan untuk menentukan estimator yang lebih baik disesuaikan dengan kondisi matriks varians-covarians residual.
Uji Multikolinearitas
Permasalahan multikolinearitas telah dapat diselesaikan ketika menggunakan data panel atau dengan kata lain data panel menjadi solusi jika data mengalami multikolinearitas (Gujarati 2003). Hal ini dapat pula dilihat dari nilai Prob (F-statistik) yang signifikan pada taraf nyata 5 persen pada model yang diestimasi. Selain itu, dari hasil estimasi didapatkan nilai koefisien korelasi antar variabel yang rendah yaitu di bawah 0,9 (Lampiran 8 dan 18). Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat terdapat masalah multikolinearitas pada model yang digunakan.
Uji Heteroskedastisitas
Pelanggaran asumsi heteroskedastisitas seringkali dicurigai muncul pada model penelitian yang menggunakan data cross section seperti pada penelitian ini. Namun, karena dalam mengestimasi kedua model di atas telah diberikan perlakuan cross section weights, serta White Heteroscedasticity-consistent Standard Error and Covariance maka asumsi adanya pelanggaran asumsi heteroskedastisitas dapat diabaikan. Hal ini dapat pula dilihat dari hasil estimasi pada model yang menunjukkan nilai Sum Square Residual Weighted Statistics
(43272.09 dan 481.3976) lebih kecil dibandingkan dengan Sum Square Residual Unweighted (49959.72 dan 531.1396). Dengan demikian, model ROE dan ROA terbebas dari masalah heteroskedastisitas.
Uji Autokorelasi
Hasil output regresi untuk model ROE dan ROA dengan menggunakan metode FEM terlihat bahwa nilai Durbin-Watson statistic (DW-stat) sebesar 1.663186 dan 1.571798. Dari tabel Durbin-Watson dengan taraf nyata 5 persen, n=654, dan k=10 maka didapatkan nilai batas bawah (DL) sebesar 1,6647 dan
batas atas (DU) sebesar 1,8632. Agar model terbebas dari masalah autokorelasi
maka nilai statistik Durbin-Watson harus berada di antara DU < DW < 4-DU atau
berada di antara nilai 1,6647 dan 2,1368. Namun, dalam model penelitian ini nilai (DW-stat) berada pada daerah tolak H0 (0 < DW < DL) yang berarti ada
autokorelasi positif. Oleh karena itu, dalam penelitian ini ditambahkan lag (1) dari variabel dependen untuk menghilangkan autokorelasi yang timbul sehingga didapatkan nilai (DW-stat) sebesar 2.094496 dan 1,864924 yang berada di antara DU < DW < 4-DU sehingga model telah terbebas dari masalah autokorelasi.
Pengujian Kriteria Statistik Koefisien Determinasi (R2)
Hasil estimasi menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi (R2) pada kedua model yaitu 0.947832 dan 0.964643 menunjukkan bahwa 94.7832% keragaman dari variabel dependen pada model ROE dan 96.4643% pada model ROA dapat dijelaskan oleh variabel-variabel independennya, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Nilai R2 yang tinggi pada kedua model (mendekati satu) menunjukkan model yang digunakan sudah cukup baik.
Uji F
Uji F-statistik digunakan untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen yang digunakan dalam penelitian secara bersama-sama signifikan memengaruhi variabel dependennya pada tingkat kepercayaan 95 persen atau pada taraf nyata 5 persen. Nilai probabilitas F statistik harus lebih kecil dari taraf nyatanya sehingga dapat diindikasikan bahwa setidaknya ada satu variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Dari hasil estimasi diketahui nilai probabilitas F statistik pada model ROE dan ROA memiliki nilai 0.000 yang lebih kecil dari taraf nyatanya 5 persen sehingga dapat disimpulkan bahwa ada setidaknya satu variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap profitabilitas bank asing dan bank domestik di Indonesia.
Uji-t
Uji-t statistik digunakan untuk mengetahui apakah koefisien masing-masing variabel independen secara individu (parsial) memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependennya. Pada model ROE, variabel independen yakni CAR, NIM, BOPO, Inflasi, RER dan DR memiliki nilai probabilitas lebih kecil daripada taraf nyata 5 persen. Sedangkan pada model ROA, hanya variabel independen CKPN, NIM, BOPO, LDR, Inflasi, RER dan DR yang memiliki nilai probabilitas lebih kecil daripada taraf nyata 5 persen. Hal ini berarti bahwa variabel-variabel independen tersebut secara parsial berpengaruh signifikan terhadap profitabilitas bank asing dan bank domestik di Indonesia.
Hasil Estimasi Model terhadap Profitabilitas Bank
Kemampuan suatu bank untuk memperoleh laba atau pendapatan bank disebut dengan profitabilitas. Pendapatan bank mutlak harus ada untuk menjamin kontinuitas bank yang bersangkutan. Penelitian ini menggunakan parameter ROE dan ROA untuk mengukur profitabilitas bank. Model diestimasi dengan menggunakan teknik panel data statis. Berdasarkan hasil uji statistik, kedua model diestimasi menggunakan Fixed Effect Model (FEM) dengan pendekatan Least Square Dummy Variable (LSDV). Model yang diestimasi dengan FEM memberikan informasi mengenai profitabilitas bank melalui cross section effect
(Lampiran 3 dan 13) dengan asumsi ceteris paribus. Berikut adalah bank umum konvensional di Indonesia yang diurut berdasarkan cross section effect terbesar dan terkecil pada model ROE (Tabel 7 dan model ROA (Tabel 8).
Tabel 7 Peringkat bank umum berdasarkan profitabilitas tertinggi dan terendah (model ROE)
No Bank dengan Profitabilitas Tertinggi No Bank dengan Profitabilitas Terendah 1 Bank Andara 1 Bank KEB Indonesia
2 BPD Kalimantan Barat 2 Woori Indonesia Bank 3 Bank Rakyat Indonesia (Persero) 3 The Bangkok Bank LTD 4 Bank Sulawesi Utara 4 Bank of China
5 Bank BTPN 5 Bank Pundi Indonesia Sumber: Output regresi data panel Eviews 6
Tabel 8 Peringkat bank umum berdasarkan profitabilitas tertinggi dan terendah (model ROA)
No Bank dengan Profitabilitas Tertinggi No Bank dengan Profitabilitas Terendah 1 JP Morgan Chase Bank 1 Bank Andara
2 BNP Paribas Indonesia Bank 2 Bank Pundi Indonesia 3 Citibank 3 Bank Nationalnobu 4 Deutsche Bank 4 The Bangkok Bank LTD 5 China Trust Indonesia Bank 5 BPD Bengkulu
Sumber: Output regresi data panel Eviews 6
Model yang diestimasi dengan menggunakan FEM pada penelitian ini juga memberikan informasi mengenai profitabilitas masing-masing kelompok bank melalui penggunaan dummy kelompok bank (Lampiran 10 dan 20). Berikut adalah kelompok bank di Indonesia yang diurut berdasarkan dummy terbesar pada model ROE (Tabel 9) dan model ROA (Tabel 10).
Tabel 9 Peringkat kelompok bank berdasarkan profitabilitas (ROE) tertinggi
Kelompok Bank Dummy Kelompok Bank
BPD 252.8701
BUMN 252.7367
BUSN Non Devisa 247.8459
BUSN Devisa 247.5141
Bank Campuran 235.1252
Bank Asing 233.9931
Sumber: Output regresi data panel Eviews 6
Tabel 10 Peringkat kelompok bank berdasarkan profitabilitas (ROA) tertinggi
Kelompok Bank Dummy Kelompok Bank
Bank Asing 7.786848
BUMN 7.099865
BPD 6.987528
Bank Campuran 6.981808
BUSN Devisa 6.524393
BUSN Non Devisa 5.976077
Sumber: Output regresi data panel Eviews 6
Analisis Pengaruh Faktor Internal (Rasio Keuangan) terhadap ROE Bank Asing dan Bank Domestik
Setelah dilakukan pengujian statistik untuk mengetahui model terbaik yang digunakan di dalam penelitian, langkah selanjutnya ialah pengujian secara parsial (uji-t) dari pengaruh rasio-rasio keuangan terhadap kinerja keuangan masing- masing kelompok bank yang diproksikan dengan variabel ROE. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan metode FEM seperti yang telah ditentukan pada uji sebelumnya. Pengaruh dari variabel-variabel independen tersebut terhadap ROE masing-masing kelompok bank ditunjukkan pada tabel 11.
Hasil analisis regresi yang disajikan pada tabel 11 menunujukkan bahwa tingkat kapitalisasi yang diwakili oleh variabel Capital Adequacy Ratio (CAR) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap ROE untuk kelompok bank domestik maupun asing. Hal ini mengandung arti bahwa peningkatan CAR akan menurunkan ROE dan begitu pula sebaliknya. Hal ini bisa disebabkan oleh karena manajemen bank terlalu tinggi dalam menetapkan CAR dari batas minimal yang telah ditetapkan oleh Bank Indonesia yang justru akan membuat perolehan laba menjadi kurang optimal. CAR yang terlalu tinggi menunjukkan bank bersifat protektif terhadap penyaluran aktiva berisiko, dimana bank bersikap sangat selektif terhadap pemberian pembiayaan. Akibatnya adalah kurangnya penerimaan laba dari pembiayaan karena banyaknya uang yang mengendap (tidak produktif). Oleh karena itu, manajemen bank perlu melakukan pengelolaan modal
yang dapat dilakukan dengan cara penyusunan rencana keuangan kedepan secara keseluruhan, menentukan besaran modal yang memadai sehingga mampu memperoleh laba yang optimal dan pemenuhan permodalan dari bank itu sendiri (internal) namun tidak kurang dari standar minimal yang disyaratkan Bank Indonesia. Perolehan persentase ROE yang relatif rendah perlu diantisipasi manajemen bank karena hal ini akan berdampak pada menurunnya minat investor untuk menginvestasikan modalnya di bank tersebut sehingga bank pun akan kehilangan salah satu sumber modalnya. Bagi bank asing yang melakukan ekspansi usahanya di industri perbankan Indonesia, manajemen bank harus mampu melakukan efisiensi biaya dan efisiensi penggunaan modal serta tenaga kerja guna meningkatkan perolehan laba yang pada akhirnya dapat meningkatkan persentase ROE bank tersebut.
Tabel 11 Hasil estimasi pengaruh rasio keuangan terhadap ROE
Keterangan: *Signifikan pada taraf nyata 5 persen Sumber: Output regresi data panel Eviews 6
Hasil pengujian secara parsial menunjukkan bahwa variabel Cadangan Kerugian Penurunan Nilai (CKPN) berpengaruh tidak signifikan untuk semua kelompok bank. Hal ini dikarenakan kemungkinan tidak tertagihnya dana yang ditanamkan relatif kecil sehingga besarnya CKPN tidak berpengaruh terhadap besarnya ROE. Besarnya CKPN telah ditentukan oleh Bank Indonesia berdasarkan tingkat kredit yang dimiliki oleh bank tersebut. Adanya kebijakan pengelolaan kredit yang baik pada suatu bank akan memengaruhi besarnya CKPN bank tersebut. Pengelolaan kredit yang baik pada suatu bank akan dapat mengembalikan CKPN sebagai aktiva produktif sehingga mampu menjadi sumber
pendapatan bagi bank tersebut. Oleh karena itu, bank harus senantiasa mengelola kredit yang telah disalurkan agar kolektibilitas kredit tersebut tetap lancar sehingga meminimalisir nilai CKPN yang dicadangkan dan tidak menyebabkan penurunan pada tingkat keuntungan bank tersebut.
Marjin bunga bersih atau net interest margin (NIM) menunjukkan tanda yang diharapkan untuk bank domestik (BPD) dan bank campuran yaitu berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROE. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa NIM yang menunjukkan kemampuan manajemen bank dalam mengelola aktiva produktifnya untuk menghasilkan pendapatan bunga bersih semakin baik. Pendapatan bunga bersih yang semakin besar juga dapat menyebabkan kemungkinan bank dalam kondisi bermasalah menjadi semakin kecil. Oleh karena itu, agar bank tetap dapat memperoleh ROE yang tinggi bank harus terus berusaha untuk meningkatkan pendapatan bunga bank (NIM) melalui optimalisasi pada kinerja bank tersebut. Sedangkan untuk kelompok bank asing, NIM berpengaruh negatif dan signifikan terhadap ROE. Hal ini disebabkan oleh tingginya suku bunga yang ditetapkan sehingga biaya bunga (cost of funds) yang harus dikeluarkan terus meningkat, sedangkan pendapatan bunga kredit tidak meningkat dan penyaluran dana ke sektor usaha dan nasabah lain semakin sulit.
Rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO) menunjukkan tanda yang sesuai dengan hipotesis awal pada kelompok
bank domestik maupun asing yaitu berpengaruh negatif dan signifikan terhadap ROE namun tidak berpengaruh signifikan pada ROE bank campuran. Hasil ini menunjukkan bahwa baik bank domestik maupun bank asing belum mampu mengontrol biaya operasional mereka sehingga berdampak pada tingkat profitabilitas (ROE) yang lebih rendah. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bank yang efisien dalam menjalankan kegiatan operasionalnya akan mampu menghasilkan ROE yang tinggi, sehingga bank perlu mengambil kebijakan yang tepat untuk meminimalisir biaya-biaya operasional yang tidak perlu agar dapat meningkatkan profitabilitas bank tersebut.
Variabel Liquid Asset Ratio (LIQ) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap ROE bank domestik (BUMN). Hasil ini sesuai dengan theory trade-off between liquidity and profitability yang menjelaskan bahwa semakin besar jumlah aset yang tersedia pada sebuah bank, maka akan semakin likuid bank tersebut. Namun likuidnya suatu bank akan mengakibatkan sebagian dana menganggur (idle fund) sehingga tingkat profitabilitas menurun. Namun bagi bank asing, hasil empiris menunjukkan bahwa pangsa pasar yang lebih luas dan kesempatan yang lebih baik untuk menginvestasikan dana mereka di luar negeri menyebabkan pengaruh yang positif dan signifikan terhadap profitabilitas mereka. Hal ini dapat pula dijelaskan bahwa selama ini bank asing menggunakan sebagian cadangannya (reserve) yang merupakan sumber likuiditas untuk kegiatan bisnis atau diinvestasikan dan dialokasikan pada earning assets (aset yang menguntungkan) yakni dalam bentuk pembiayaan yang menyebabkan peningkatan pada keuntungan diperoleh oleh bank tersebut.
Variabel Loan to Deposit Ratio (LDR) menunjukkan tanda yang sesuai dengan hipotesis awal untuk kelompok bank domestik (BUSN Non Devisa) dan bank asing yaitu berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROE. Hal ini didukung pula dengan data-data yang diperoleh selama periode penelitian yaitu rata-rata penyaluran kredit yang diproksikan dengan rasio LDR pada BUSN Non
Devisa sebesar 85,58% dan pada bank asing sebesar 98,73%. Persentase ini menunjukkan bahwa penyaluran kredit yang telah dilakukan oleh BUSN Non Devisa dan bank asing telah memenuhi kriteria sehat dari Bank Indonesia yaitu sebesar 80%-110%. Hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa beberapa kelebihan dari bank asing terutama dalam hal variasi produk dan kredit line
dengan bank-bank di luar negeri memungkinkan bank-bank tersebut untuk bertransaksi secara lebih leluasa dengan pasar luar negeri. Hal ini tentunya akan berpengaruh terhadap peningkatan pendapatan bunga yang pada akhirnya akan menyebabkan peningkatan profitabilitas pada kedua kelompok bank tersebut sehingga persentase ROE turut pula mengalami peningkatan.
Analisis Pengaruh Faktor Internal (Rasio Keuangan) terhadap ROA Bank Asing dan Bank Domestik
Hasil analisis regresi yang disajikan pada tabel 12 menunjukkan bahwa variabel independen dalam model ROA tidak banyak memengaruhi profitabilitas dari bank asing. Namun, disisi lain variabel-variabel independen dalam model ROA justru sebagian besar memengaruhi profitabilitas dari bank-bank domestik khususnya BUSN Devisa. Terdapat empat variabel yang berpengaruh terhadap peningkatan profitabilitas bank asing maupun bank domestik dalam model ROA yaitu variabel BOPO, Inflasi, GDP growth dan RER. Nilai R2 dari bank asing sebesar 0.792953 merupakan R2 terendah jika dibandingkan dengan kelompok bank lainnya. Hal ini menunjukkan bahwa keragaman dari variabel terikat untuk bank asing pada model ROA hanya mampu dijelaskan 79.2953% oleh variabel- variabel bebasnya, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Fakta ini juga diperkuat oleh penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Ali Awdeh (2005) yang mengatakan bahwa model ROA tidak berpengaruh pada semua kelompok bank pada industri perbankan London selama periode penelitian (1993- 2003). Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa ROA tidak banyak memengaruhi tingkat profitabilitas bank asing, namun Return on Equity (ROE) merupakan sumber utama bagi mereka untuk meningkatkan sumber keuntungan atau profitabilitas.
Hasil analisis regresi yang disajikan pada tabel 10 menunujukkan bahwa tingkat kapitalisasi yang diwakili oleh variabel Capital Adequacy Ratio (CAR) menunjukkan hasil yang sesuai dengan hipotesis di awal yaitu CAR berpengaruh positif dan signifikan untuk ROA bank domestik (BUSN Devisa) dan bank campuran. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa peningkatan CAR akan meningkatkan ROA yang diperoleh bank dan begitu pula sebaliknya. Tingginya nilai CAR menunjukkan bahwa modal bank semakin besar, sehingga bank leluasa dan memiliki peluang yang cukup besar untuk melakukan ekspansi usahanya (kredit) dengan lebih aman. Di sisi lain tingginya CAR juga juga dapat menambah kepercayaan masyarakat terhadap bank, karena jaminan dana masyarakat semakin tinggi. Bertambahnya modal bank dan kepercayaan masyarakat terhadap bank mengakibatkan bank dapat melakukan ekspansi kredit untuk meningkatkan pendapatan operasionalnya yang pada akhirnya akan meningkatkan perolehan laba dari bank tersebut. Namun, hal sebaliknya terjadi pada kelompok bank asing yaitu CAR memiliki pengaruh negatif terhadap ROA. CAR yang terlalu tinggi
akibat penambahan modal oleh pemilik untuk mengantisipasi perkembangan skala usaha berupa ekspansi kredit hanya akan meningkatkan jumlah dana yang menganggur (idlefund). Hal ini terjadi karena pada kenyataannya sampai saat ini fungsi intermediasi bank masih belum optimal, dimana dana pihak ketiga yang berupa simpanan dana masyarakat oleh bank digunakan untuk membeli Serifikat Bank Indonesia (SBI) dimana ATMR SBI adalah 0, dengan demikian ATMR bank relatif kecil, sehingga CAR tetap besar. Akibatnya dana yang menganggur (idlefund) juga akan semakin besar, sehingga profitabilitas bank yang diproksikan dengan ROA akan semakin menurun.
Tabel 12 Hasil estimasi pengaruh rasio keuangan terhadap ROA
Keterangan: *Signifikan pada taraf nyata 5 persen Sumber: Output regresi data panel Eviews 6
Hasil pengujian secara parsial menunjukkan hasil yang sesuai dengan hipotesis awal yaitu variabel Cadangan Kerugian Penurunan Nilai (CKPN) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap ROA bank domestik (BUSN non devisa). Hasil ini menunjukkan kecenderungan meningkatnya kredit bermasalah atau macet pada BUSN non devisa sehingga peningkatan CKPN yang telah dibentuk menjadi lebih besar daripada peningkatan CKPN yang wajib dibentuk. Meningkatnya CKPN menunjukkan bahwa kemungkinan bank dalam kondisi bermasalah semakin besar karena peningkatan biaya akibat menurunnya kinerja aktiva produktif menjadi lebih besar daripada peningkatan pendapatannya, sehingga kondisi ini akan menyebabkan terjadinya penurunan laba (ROA). Hal sebaliknya terjadi pada kelompok bank domestik (BPD dan BUSN Devisa).
CKPN memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap ROA untuk kelompok bank ini. Hal ini menunjukkan bahwa BPD telah melakukan pengelolaan kredit secara efisien sehingga dapat mengembalikan CKPN sebagai