Perpustakaan Universitas Gunadarma BARCODE
BUKTI UNGGAH DOKUMEN PENELITIAN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS GUNADARMA
Nomor Pengunggahan
SURAT KETERANGAN
Nomor: 278/PERPUS/UG/2021Surat ini menerangkan bahwa:
Nama Penulis : DESI PUJIATI
Nomor Penulis : 970821
Email Penulis : pujiati@staff.gunadarma.ac.id Alamat Penulis : jl. Tole Iskandar no 66
Telah menyerahkan hasil penelitian/ penulisan untuk disimpan dan dimanfaatkan di Perpustakaan Universitas Gunadarma, dengan rincian sebagai berikut :
Nomor Induk : FEUG/EB/PENELITIAN/278/2021
Judul Penelitian : PENGARUH CAPITAL ADEQUACY RATIO (CAR), BIAYA OPERASIONAL TERHADAP PENDAPATAN OPERASIONAL (BOPO), DAN NON PERFORMING LOAN (NPL) TERHADAP PROFITABILITAS DENGAN MOBILE BANKING SEBAGAI VARIABEL PEMODERASI Tanggal Penyerahan : 20 / 01 / 2021
Demikian surat ini dibuat untuk dipergunakan seperlunya dilingkungan Universitas Gunadarma dan Kopertis Wilayah III.
PENGARUH CAPITAL ADEQUACY RATIO (CAR), BIAYA OPERASIONAL TERHADAP PENDAPATAN OPERASIONAL (BOPO), DAN NON PERFORMING LOAN (NPL) TERHADAP PROFITABILITAS DENGAN
MOBILE BANKING SEBAGAI VARIABEL PEMODERASI Syaridila Ayu Rizkia, 272162501
Desi Pujiati2
Jurusan Akuntansi, Fakultas Ekonomi, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No 100, Pondok Cina, Depok-16424
syaridila@gmail.com1 Pujiati@staff.gunadarma.ac.id2
ABSTRAKSI
Pada dunia perbankan, perkembangan teknologi informasi membuat para perusahaan mengubah strategi bisnis dengan menempatkan teknologi sebagai unsur utama dalam proses inovasi produk dan jasa. Salah satunya adalah Mobile banking, pada dasarnya mobile banking merupakan suatu kontak transaksi perbankan antara pihak bank dan nasabah dengan menggunakan media internet dan media elektronik.
M-Banking yaitu suatu layanan inovatif yang ditawarkan oleh bank yang
memungkinkan pengguna kegiatan transaksi perbankan melalui smartphone
M-Banking atau yang lebih dikenal dengan sebutan m-M-Banking. Tujuan penelitian ialah
untuk mengetahui pengaruh CAR, BOPO dan NPL terhadap profitabilitas dengan
mobile banking sebagai variabel pemoderasi. Variabel yang digunakan dalam
penelitian ini yaitu return on asset sebagai variable dependen. CAR, BOPO dan NPL sebagai variabel independen serta mobile banking sebagai variabel pemoderasi. Data diperoleh dengan menggunakan data sekunder dari 31 bank konvensional yang terdapat pada Bursa Efek Indonesia. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kuantitatif dengan teknik penelitian purposive sampling. Alat analisis yang digunakan untuk menguji hipotesis ialah SPSS 25. Hasil penelitian menunjukkan BOPO berpengaruh terhadap ROA pada perusahaan perbankan di Indonesia periode 2018. Sedangkan variabel CAR dan NPL tidak berpengaruh terhadap ROA pada perusahaan perbankan di Indonesia. Mobile banking memoderasi CAR, BOPO, NPL terhadap profitabilitas. CAR, BOPO, dan NPL layak untuk menjelaskan perubahan terhadap profitabilitas dengan mobile banking sebagai variabel pemoderasi.
ABSTRACT
In the banking world, the development of information technology makes the companies change business strategy by placing technology as a key element in the process of innovation of products and services. One of them is Mobile banking, basically mobile banking is a contact of banking transactions between the bank and the customer using Internet media and electronic media. M-Banking is an innovative service offered by banks that allows users to deal with banking transactions through M-Banking smartphones or better known as M-Banking. The purpose of the research was to determine the influence of CAR, BOPO and NPL on profitability with mobile banking as a moderate variable. The variables used in this study are return on assets as dependent variables. CAR, BOPO and NPL as independent variables as well as mobile banking as a moderate variable. Data is obtained using secondary data from 31 conventional banks on the Indonesia Stock Exchange. The methods used in this research are quantitative methods with purposive sampling research techniques. The analysis tool used to test the hypothesis is SPSS 25. The results showed that BOPO had an effect on ROA in the Indonesian banking Company in the period 2018. While the CAR and NPL variables do not affect ROA in the banking company in Indonesia. Mobile banking Moderate CAR, BOPO, NPL to profitability. CAR, BOPO, and NPL are eligible to describe changes to profitability with mobile banking as a moderate variable.
Keywords: CAR, BOPO, NPL and Mobile Banking PENDAHULUAN
Latar Belakang
Pada dunia perbankan,
perkembangan teknologi informasi membuat para perusahaan mengubah strategi bisnis dengan menempatkan teknologi sebagai unsure utama dalam proses inovasi produk dan jasa. Seperti halnya pelayanan electronic banking (e-banking) misalnya melalui ATM,
phone banking dan internet banking,
merupakan bentuk-bentuk baru dari pelayanan transaksi yang berdasarkan teknologi. Semakin majunya teknologi di dunia transaksi perbankan pun mulai
menggunakan teknologi berbasis
computer untuk mempermudah
transaksi dengan nasabah, yang mana tadinya melayani nasabah dengan harus bertemu atau nasabah datang langsung ke kantor cabang yang disediakan oleh bank yang digunakan untuk menabung menjadi lebih mudah karena bank mulai menggunakan
teknologi berbasis computer dan
sekarang sudah bisa mengakses lewat internet bahkan dengan mobile “HP” dengan SMS sudah banyak diterapkan di bank.
Mobile Banking pada dasarnya
merupakan suatu kontak transaksi perbankan antara pihak bank dan nasabah dengan menggunkan media internet dan media elektronik.
ketinggalan jaman dalam menggunakan media elektronik yang sudah modern. Pemanfaatan media handphone yang biasanya digunakan untuk berkomunikasi tetapi juga dapat
digunakan untuk berbisnis atau
bertransaksi. Layanan m-Banking
memberikan kemudahan kepada para nasabah untuk melakukan transaksi perbankan seperti cek saldo, transfer antar rekening.
Rasio CAR merupakan
indicator terhadap kemampuan bank untuk menutupi penurunan aktivanya sebagai akibat dari kerugian-kerugian bank yang disebabkan oleh aktiva yang berisiko. Semakin besar CAR maka ROA yang diperoleh bank akan semakin besar pula, karena semakin besar CAR maka semakin tinggi
permodalan bank sehingga
menyebabkan bank dalam melakukan ekspansi usahanya lebih aman. Adanya ekspansi usaha mempengaruhi kinerja keuangan bank tersebut. Jika nilai CAR tinggi berarti bank tersebut mampu membiayai operasi bank, keadaan yang menguntungkan bank tersebut aka memberikan kontribusi yang cukup besar bagi profitabilitas.
Efisiensi operasional dapat
mempengaruhi lemahnya kondisi
internal sector perbankan. Hal ini
berkaitan dengan operasional
perbankan, maka efisiensi operasional merupakan masalah kompleks dimana setiap perusahaan perbankan selalu berusaha untuk beroperasi dengan
efisien. Beban Operasional dan
Pendapatan Operasional (BOPO)
merupakan perbandingan antara biaya
operasional dengan pendapatan
operasional dalam mengukur tingkat
efisiensi bank dalam kegiatan
operasinya. Semakin kecil rasio BOPO
berarti semkain efisien biaya
operasional yang dikeluarkan oleh bank.
Non Performing Loan (NPL)
merupakan variabel yang digunakan untuk mengukur tingkat risiko kredit. Semakin tinggi tingkat NPL maka semkain besar pula risiko kredit yang
ditanggung oleh pihak bank.
Mengingat bahwankredit merupakan aktivitas dari pengalokasian dana terbesar bank dan pendapatan terbesar bank terdapat pada kegiatan yang menghasilkan bunga. Tingginya NPL ka meningkatkan premi risisko yang berdampak pada tingginya suku bunga kredit. Apabila suatu bank memiliki kondisi NPL tinggi maka akan
memperbesar biaya baik biaya
pencadangan aktiva produktif maupun biaya lainnya, sehingga berpotensi terhadap kerugian bank.
Menurut Otoritas Jasa Keuanga (OJK) Perbankan Indonesia dalam
menjalankan fungsinya berasaskan
prinsip kehati-hatian. Tingkat
kesehatan bank didapat dari berbagai indicator. Menurut Darmawi dan Nugraha (2017) untuk menilai kinerja
keuangan perbankan umumnya
digunakan enam aspek penilaian yaitu
CAMELS (capital, asset,
management, earning, liquidity, dan sensitivity to market risk).
Profitabilitas perbankan
merupakan kemampuan pihak bank
dalam menghasilkan laba.
Profitabilitas adalah hal penting bagi perbankan karena tujuan utama dari bank adalah menciptakan laba atau
indicator yang paling tepat untuk mengukur kinerja suatu bank. ukuran profitabilitas pada industri perbankan yang digunakan pada umumnya adalah
ROA. ROA memfokuskan
kemampuan perusahaan untuk
memperoleh earning dalam
operasinya. ROA merupakan rasio profitabilitas yang pentng bagi bank karena digunakan untuk mengukur
efektivitas perusahaan untuk
menghasilkan laba.
Berdasarkan kondisi diatas,
masalah penelitian ini
mempertanyakan apakah ada pengaruh layanan mobile banking terhadap
profitabilitas pada perusahaan
perbankan yang terdaftar di BEI.
Berdasarkan pada latar belakang
masalah tersebut, untuk itu penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul “Pengaruh Capital
Adequacy Ratio (CAR), Biaya
Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) dan Non Performing Loan (NPL) Terhadap
Profitabilitas dengan Mobile
Banking sebagai variabel
Pemoderasi”. Rumusan Masalah
1. Apakah CAR, BOPO dan NPL
berpengaruh terhadap
profitabilitas?
2. Apakah Mobile Bnaking
memoderasi CAR, BOPO dan
NPL berpengaruh terhadap
profitabilitas?
3. Bagaimana menguji kelayakan variabel CAR, BOPO dan NPL
dalam menjelaskan perubahan
terhadap profitabilitas dengan
mobile banking sebagai variabel
pemoderasi? Batasan Masalah
Batasan masalah pada penelitian ini adalah dilakukan pada perusahaan
perbankan pada bank umum
konvensional di Bursa Efek Indonesia yaitu periode tahun 2018.
Tujuan Penelitian
Tujuan Penulisan ini adalah untuk mengetahui dan menganalisis :
1. Pengaruh CAR, BOPO dan NPL
berpengaruh terhadap
profitabilitas.
2. Pengaruh Mobile Bnaking
memoderasi CAR, BOPO dan
NPL berpengaruh terhadap
profitabilitas.
3. Kelayakan variabel CAR, BOPO dan NPL dalam menjelaskan perubahan terhadap profitabilitas dengan mobile banking sebagai variabel pemoderasi.
METODOLOGI PENELITIAN Objek Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada perusahaan sector perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2018 dengan objek penelitian yang terdiri dari : 1) Profitabilitas perbankan yang diukur dengan ROA; 2) Mobile
Banking; 3) CAR; 4) BOPO dan NPL.
Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif. Data kuantitatif menurut (Sugiyono, 2015) adalah data yang
berbentuk angka atau data kualitatif yang diangkakan. Data kuantitatif dalam penelitian ini berupa data laporan keuangan pada perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI tahun 2018.
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data yang diambil dari laporan keuangan tahunan (annual report) perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI tahun 2018. Data sekunder adalah sumber data yang tidak langsung memberikan data yang sifatnya mendukung keperluan data primer seperti buku-buku, literature dan bacaan yang berkaitan dan menunjang penelitian ini.
Prosedur Pengumpulan Data
Prosedur pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini
adalah dokumentasi. Menurut
(Sugiyono,2015) dokumentasi adalah suatu cara yang digunakan untuk memperoleh data dan informasi dalam bentuk buku,tulisan angka dan gambar. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel
A. Variabel Independen (X)
a. Capital Adequacy Ratio (CAR)
b. Biaya Operasional terhadap
Pendapatan Operasional
(BOPO)
c. Non Performing Loan (NPL)
B. Variabel Dependen (Y) a. Return On Asset (ROA)
C. Variabel Pemoderasi (Z) a. Mobile Banking
Teknik Analisis
Data-data dalam penelitian ini
dianalisis dengan langkah-langkah
sebagai berikut :
1. Pengujian Deskriptif 2. Pengujian Asumsi Klasik
3. Pengujiam Regresi Linier
Berganda
4. Uji R2
5. Uji Moderasi PEMBAHASAN
Terdapat 31 bank yang menjadi sampel dalam penelitian ini, dengan deskriptif data penelitian sebagai berikut:
Tabel 4.5 Hasil Analisis Deskriptif Variabel
Data rasio CAR terendah (minimum) adalah 13,41% berasal dari CAR Bank Bukopin Tbk periode tahun 2018, sedangkan rasio CAR tertinggi (maksimum) adalah 31,85% berasal dari Bank Ganesha Tbk periode tahun 2018. Dengan melihat nilai reata-rata (mean) CAR sebesar 20,93% maka
dapat disimpulkan bahwa secara
statistic tingkat CAR 31 Bank
Konvensioanl tahun 2018 berada jauh diatas standar yang ditetapkan Bank Indonesia yaitu 8%, ini artinya bahwa Bank Konvensonal memiliki kondisi yang baik dari segi permodalan.
Data rasio BOPO terendah (minimum) adalah 58,20% berasal dari BOPO Bank Central Asia Tbk tahun
2018. Ini menunjukkan bahwa
kemampuan manajemen bank dalam mengendalikan biaya operasionalnya terhadap pendapatan operasional tahun 2018 sudah baik. Karena semakin rendah rasio BOPO semakin baik kinerja manajemen bank tersebut,
karena lebih efisien dalam
menggunakan sumber daya yang ada diperusahaan.
Data rasio NPL terendah
(minimum) adalah 0,97% bersala dari NPL Bank National Nobu Tbk periode tahun 2018, sedangkan rasio NPL tertinggi (maksimum) adalah 6,67% berasal dari NPL Bank Bukopin Tbk
tahun 2018 ini menunjukkan bahwa kualitasaktiva Bank Bukopin tahun 2018 kurang baik. Dengan melihat nilai rata-rata (mean) NPL sebesar 3,09% maka dapat disimpulkan bahwa secara statistic tingkat NPL periode tahun 2018 berda dalam batas aman yaitu tidak melebihi dari standar yang
ditetapkan oleh Bank Indonesia
sebesar 5%.
Data rasio M-Banking terendah (minimum) adalah 0,36%, sedangkan rasio M-Banking tertinggi (maksimum) adalah 1.00%. Ini menunjukkan bahwa penggunaan aplikasi Mobile Banking disetiap bank dalam penggunaanya belum menyeluruh atau setiap nasabah belum tentu menggunakan fasilitas mobile banking.
Data rasio ROA terendah 9minimum) adalah 0,50% berasal dari ROA Bank Mayapada Internasional Tbk tahun 2018. Ini menunjukkan bahwa kemampuan Bank Mayapada
periode tahun 2018 dalam
meningkatkan keuntungan paling
buruk dari 31 Bank Konvensioanal
lainnya. Sedangkan rasio ROA
tertinggi (maksimum) adalah 3,13% berasal dari ROA Bank Central Asia
periode tahun 2018 dalam
meningkatkan keuntungan paling baik diantara Bank Konvensional lainnya. Dengan melihat rata-rata (mean) ROA
sebesar 1,36% maka dapat disimpulkan bahwa secara statistic tingkat ROA tahun 2018 berada
dibawah standar yang ditetapkan Bank Indonesia yaitu 1,5%.
Tabel 4.6 : Hasil Uji Normalitas Sebelum adanya variabel Pemoderasi
Berdasarkan Tabel 4.6
menunjukkan bahwa hasil pengujian statistic dengan model Kolmogorov-Smirnov menunjukkan bahwa data sebelum telah terdistribusi normal
karena nilai Asymp.Sig (2-tailed)
Kolmogorov-Smirnov 0,084 lebih
besar dari 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel yang digunakan terdistribusi normal. Tabel 4.7 : Hasil Uji Normalitas Setelah Adanya Variabel Pemoderasi
Berdasarkan Tabel 4.7
menunjukkan bahwa hasil pengujian statistic dengan model Kolmogorov-Smirnov menunjukkan bahwa data sebelum telah terdistribusi normal
karena nilai Asymp.Sig (2-tailed)
Kolmogorov-Smirnov 0,052 lebih
besar dari 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel yang digunakan terdistribusi normal. Tabel 4.8 : Hasil Uji Autokorelasi Sebelum Adanya Variabel Pemoderasi
Dari Tabel 4.8 diatas diketahui bahwa nilai Durbin-Watson (DW hitung) sebesar 2,127 dan DU tabel
sebesar 1,6500 yang memiliki
signifikasi 5% dengan jumlah sampel
31 dan jumlah variabel independen 3. Karena nilai DU < DW < 4-DU yang artinya 1,6500 < 2,127 < 2,35 maka
kesimpulannya tidak terjadi
autokorelasi.
Tabel 4.9 Hasil Uji Autokorelasi Setelah Adanya Variabel Pemoderasi
Dari Tabel 4.9 diatas diketahui bahwa nilai Durbin-Watson (DW hitung) sebesar 2,150 dan DU tabel
sebesar 1,7352 yang memiliki
signifikasi 5% dengan jumlah sampel
31 dan jumlah variabel independen 4. Karena nilai DU < DW < 4-DU yang artinya 1,7352 < 2,150 < 2,2648 maka
kesimpulannya tidak terjadi
autokorelasi.
Tabel 4.10 Hasil Uji Muktikolinearitas Sebelum Adanya Variabel Pemoderasi
Dari Tabel 4.10 dapat
dijelaskan bahwa tidak terjadi
multikolinieritas karena nilai tolerance semua variabel independen > 0,010
dan nilai VIF semua variabel
independen < 10. Maka dapat
disimpulkan semua variabel
independen pada data penelitian ini bebas dari masalah multikolinearitas.
Tabel 4.11 Hasil Uji Muktikolinearitas Setelah Adanya Variabel Pemoderasi
Dari Tabel 4.11 dapat
dijelaskan bahwa tidak terjadi
multikolinieritas karena nilai tolerance semua variabel independen > 0,010
dan nilai VIF semua variabel
independen < 10. Maka dapat
disimpulkan semua variabel
independen pada data penelitian ini bebas dari masalah multikolinearitas.
Grafik 4.2 : Grafik Normal Scatterplot Dari grafik 4.2 di atas dapat
diketahui bahwa titik-titik menyebar dengan pola yang tidak beraturan diatas dan diabawah angka 0. Selain
itu persebaran titik-titik tidak
bergelombang sehingga dapat
disimpulkan bahwa model regresi pada penelitian ini tidak terjadi masalah heterokedastisitas.
Tabel 4.12 Rangkuman Hasil Analisis Regresi Berganda
Dari hasil analisis regresi tersebut dapat dibuat persamaan linier berganda sebagai berikut :
Y = 5,590 - 0,027 X1 – 0,039 X2 –
0,104 X3 + e
Dari hasil persamaan regresi
berganda tersebut masing-masing
variabel dapat dianalisa pengaruhnya terhadap Return On Asset sebagai berikut :
1. Konstanta sebesar 5,590
menyatakan bahwa jika
variabel Capital Adequacy
Ratio (CAR), Biaya
Operasional terhadap
Pendapatan Operasional
(BOPO) dan Non Performing
Loan (NPL) sama dengan nol,
maka Return On Asset (ROA) menjadi 5,590 satu satuan.
2. Variabel Capital Adequacy
Ratio (CAR) memiliki
koefisien regresi berganda
negatif sebesar – 0,027. Hal ini
berarti CAR berpengaruh
negatif terhadap ROA. Apabila nilai koefisien regresi variabel bebas lainnya tetap (tidak
berubah), maka perubahan
variabel CAR sebesar satu satuan akan menurunkan nilai ROA sebesar 0,027 satu satuan. 3. Variabel Biaya Operasional
terhadap Pendapatan
Operasional (BOPO) memiliki
regresi berganda negatif
sebesar – 0,039. Hal ini berarti
BOPO berpengaruh negatif
terhadap ROA. Apabila nilai koefisien regresi variabel bebas
lainnya tetap (tidak berubah),
maka perubahan variabel
BOPO sebesar satu satuan akan menurunkan nilai ROA sebesar 0,039 satu satuan.
4. Variabel Non Performing Loan
(NPL) memiliki regresi
berganda negatif sebesar – 0,104. Hal ini berarti NPL
berpengaruh negatif terhadap ROA. Apabila nilai koefisien regresi variabel bebas lainnya tetap (tidak berubah), maka
perubahan variabel NPL
sebesar satu satuan akan
menurunkan nilai ROA sebesar 0,104 satu satuan
Tabel 4.13 : Rangkuman Hasil Analisis Regresi
Dari hasil analisis regresi tersebut dapat dibuat persamaan moderasi regresi analisis sebagai berikut :
Y = 5,652 - 0,026 X1 – 0,040 X2 –
0,097 X3 – 0,098 Z + e
Dari hasil persamaan regresi
berganda tersebut masing-masing
variabel dapat dianalisa pengaruhnya terhadap Return On Asset sebagai berikut :
1. Konstanta sebesar 5,652
menyatakan bahwa jika
variabel Capital Adequacy
Ratio (CAR), Biaya
Operasional terhadap
Pendapatan Operasional
(BOPO) dan Non
Performing Loan (NPL)
sama dengan nol, maka
Return On Asset (ROA)
menjadi 5,652 satu satuan. 2. Variabel Capital Adequacy
Ratio (CAR) memiliki
koefisien regresi negatif
sebesar – 0,026. Hal ini berarti CAR berpengaruh
negatif terhadap ROA.
Apabila nilai koefisien
regresi variabel bebas
lainnya tetap (tidak
berubah), maka perubahan variabel CAR sebesar satu satuan akan menurunkan nilai ROA sebesar 0,026 satu satuan.
3. Variabel Biaya Operasional
terhadap Pendapatan
Operasional (BOPO)
memiliki regresi negatif sebesar – 0,040. Hal ini berarti BOPO berpengaruh
negatif terhadap ROA.
Apabila nilai koefisien
regresi variabel bebas
lainnya tetap (tidak
berubah), maka perubahan variabel BOPO sebesar satu satuan akan menurunkan
nilai ROA sebesar 0,040 satu satuan.
4. Variabel Non Performing
Loan (NPL) memiliki
regresi negatif sebesar – 0,097. Hal ini berarti NPL
berpengaruh negatif
terhadap ROA. Apabila
nilai koefisien regresi
variabel bebas lainnya tetap
(tidak berubah), maka
perubahan variabel NPL sebesar satu satuan akan
menurunkan nilai ROA
sebesar 0,097 satu satuan.
5. Variabel Mobile Banking memiliki regresi negatif sebesar – 0,097. Hal ini
berarti Mobile Banking
berpengaruh negatif
terhadap ROA. Apabila
nilai koefisien regresi
variabel bebas lainnya tetap
(tidak berubah), maka
perubahan variabel Mobile
Banking sebesar satu satuan
akan menurunkan nilai
ROA sebesar 0,098 satu satuan.
Tabel 4.14 Hasil R Square
Dari hasil tabel 4.14 diketahui bahwa
nilai R2 yang diperoleh yaitu sebesar
0,588 yang berarti nilainya sebesar 58,8 %. Hal ini berarti bahwa variabel pemoderasi Mobile Banking, Capital
Adequacy Ratio (CAR), Biaya
Operasional terhadap Pendapatan
Operasional (BOPO) dan Non
Performing Loan (NPL) hanya
memberikan pengaruh sebesar 58,8 % terhadap Return On Asset (ROA) pada perusahaan perbankan di Indonesia periode 2018. Sebaliknya, sebagian besar yaitu 41,2 % nilai ROA dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak dijelaskan pada model. Tabel 4.19 Hasil Moderasi CAR dengan ROA
Output Regresi Kedua
Nilai R2 pada regresi pertama sebesar
0,019 atau 1,9% sedangkan setelah ada
persamaan regresi kedua nilai R2 naik
menjadi 0,027 atau 2,7%. Dengan melihat Tabel 4.19 maka dapat
disimpulkan bahwa dengan adanya
Mobile Banking ( variabel moderasi)
akan dapat memperkuat hubungan
Capital Adequcy Ratio (CAR)
terhadap Return On Asset (ROA) Tabel 4.20 Hasil Moderasi BOPO dengan ROA
Output Regresi Pertama
Outpun Regresi Kedua
Nilai R2 pada regresi pertama sebesar
0,555 atau 55,5% sedangkan setelah
ada persamaan regresi kedua nilai R2
naik menjadi 0,707 atau 70,7%. Dengan melihat Tabel 4.20 maka dapat disimpulkan bahwa dengan adanya
Mobile Banking ( variabel moderasi)
akan dapat memperkuat hubungan
Biaya Operasional terhadap
Pendapatan Operasional (BOPO)
terhadap Return On Asset (ROA).
Tabel 4.21 Hasil Moderasi NPL dengan ROA Output Regresi Pertama
Output Regresi Kedua
Nilai R2 pada regresi pertama sebesar
0,261 atau 26,1% sedangkan setelah
ada persamaan regresi kedua nilai R2
naik menjadi 0,308 atau 30,8%. Dengan melihat Tabel 4.21 maka dapat
disimpulkan bahwa dengan adanya
Mobile Banking ( variabel moderasi)
akan dapat memperkuat hubungan Non
Performing Loan (NPL) terhadap
Return On Asset (ROA).
KESIMPULAN
Berdasarkan analisa dan
pembahasan yang telah dilakukan di bab sebelumnya, dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
1. Biaya Operasional terhadap
Pendapatan Operasional
(BOPO) berpengaruh terhadap
Return On Asset (ROA) pada
perusahaan perbankan di
Indonesia periode 2018.
Sedangkan variabel Capital
Adequacy Ratio dan Non
Performing Loan tidak
berpengaruh terhadap Return
On Asset pada perusahaan
perbankan di Indonesia.
2. Mobile banking memoderasi
Capital Adequecy Ratio (CAR),
Biaya Operasional terhadap
Pendapatan Operasional
(BOPO), dan Non Performing
Loan (NPL) terhadap
profitabilitas.
3. Capital Adequecy Ratio (CAR),
Biaya Operasional terhadap
Pendapatan Operasional
(BOPO), dan Non Performing
Loan (NPL) layak untuk
menjelaskan perubahan
terhadap profitabilitas dengan
mobile banking sebagai
variabel pemoderasi. SARAN
Penelitian ini menggunakan
mobile banking sebagai variabel
moderasi diharapkan bagi peneliti
selanjutnya dapat menggunakan
pengukuran dengan kelengkapan fitur pada Google Play berdasarkan data sekunder. Peneliti menyarankan bagi
peneliti selanjutnya sebaiknya
menggunakan pengukuran mobile
banking dengan data primer berupa
kuesioner persepsi dari nasabah
mengenai mobile banking. DAFTAR PUSTAKA
Abdullai, H. M., dan Elyjoy, M. M.
2018. “Pengaruh Internet
Banking Terhadap Kinerja
Operasional di Negara Nakuru, Kenya. International Journal
Economic, Finance of
Management Sciences. Vol. 6
Budisantoso, T. 2016. “Bank dan
Lembaga Keuangan Lain”.
Jakarta: Salemba Empat
Dahlan, S. 2014. “Manajemen
Lembaga Keuangan”. Jakarta:
LPFE
Darmawi, H. 2012. “Manajemen
Perbankan”. Jakarta: Bumi
Aksara
Darwis, M., Widarko, A., dan Salim, M. A. 2017. “Pengaruh CAR,
NPL, LDR, Suku Bunga SBI Terhadap Kinerja Keuangan Perbankan”. E-Jurnal Riset
Manajemen. Unisma.
Dedeh S. S., Nana, S., dan Ane, K.
2017. “Analisa Pengaruh
Mobile banking Terhadap
Kinerja Perusahaan Sektor
Perbankan Yang Tercatat Di Bursa Efek Indonesia ”.. Jurnal
Ekonomi Manajemen Vol.4, No. 02
Dendawijaya, L. 2016. “Manajemen
Perbankan”. Jakarta: Ghalia
Indonesia
Diana Y., dan Nurdin. 2016.
“Pengaruh Internet Banking,
CAR, BOPO dan NPL
Terhadap Profitabilitas
Perbankan Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia”. ISSN :
2460-654. Jawa Barat :
Universitas Islam Bandung.
Elizar, S., dan Rohani. 2017.
“Pengaruh Penyediaan
Layanan Internet Banking
Terhadap Kinerja Keuangan
Perbankan di Bursa Efek
Indonesia”. Forum keuangan
dan Bisnis Indonesia, Vol VI. Universitas Muhammmadiyah Sumatera Utara
Evi Septiani., dan Nurdin. 2016.
“Analisis Pengaruh
Penggunaan Internet Banking, Dana Pihak Ketiga (DPK),
Biaya Operasional dan
Pendapatan Operasional
(BOPO) Terhadap Return On Asset (ROA) Perbankan di Indonesia. Studi Kasus Pada Perbankan yang Terdaftar Di Otoritas Jasa Keuangan Tahun 2016”. Jurnal Ekonomi dan
Manajemen. ISSN : 2460-6545. Eze, Gbalam Peter., dan E. Steven. 2016. “Electronic Banking and
Probability of Commercial
Banks in Nigeria”.
Departement of Finance and
Accountancy Niger Delta
University, Bayelsa State,
Nigeria. Journal of Finance and Economic Research Vol. 3 No. 1 2016, ISSN 2251-015X Fahmi, I. 2013. “Analisis Laporan
Keuangan”. Cetakan Ketiga.
Bandung: Alfabeta
Farah, M. 2015. “Dampak Electronic
Banking Terhadap Kinerja Perbankan Indonesia”. Jurnal
Vol 19, No 3 September 2015.
Firdhayatin, S.K. 2012. “Analisis Nilai
Perusahaan, Kinerja
Perusahaan Dan Kesempatan
Bertumbuh Perusahaan
Terhadap Return Saham Pada Perusahaan Manufaktur Yang
Listing di BEI”. Jurnal
Akuntansi. Vol.2, No.2:205, Juli 2012
Ghifari, H. “Teknologi Informasi”, Teknologi Informasi Menurut Haag dan Keen dalam Ardya, 2017
Ghazali, Imam. 2011. “Aplikasi
Analisis Multivariate Dengan Program SPSS”. Semarang:
Badan Penerbit Universitas
Diponegoro
Hasibuan, M. 2018. “Dasar-Dasar
Perbankan”. Jakarta: PT Bumi
Aksara
Husni Ali Khrawish. 2011. “Dampak
Electronic Banking Terhadap Profitabilitas Bank. Studi dari
Jordan. Middle Eastern
Finance and Economics. ISSN
: 1450-2889 Issue 13.
Husnan, S., dan Pudjiastuti, E. 2006.
“Dasar-dasar Manajemen
Keuangan”. Edisi Kelima.
Yogyakarta: UPP-STIM YKPN Karimzadeh, M., dan Mohammad R. S. 2013. “ Contribution Of
Internet Banking Toward
Profitability Of Banking In India”. Economic Department,
Islamic Azad University.
Saravan Branch. Iran
Kasmir. SE., M.M. 2017. “Analisis
Laporan Keuangan, Edisi
Pertama. Jakarta: PT. Raja
Grafindo Persada
. 2012. “Bank dan
Lembaga Keuangan Lainnya.
Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada
Khrawish, H. A., dan Noor M. A. 2011. The Impact Of E-Banking On Bank Profitability:
Evidence From Jordan.
Department Of Banking and Financial Science, Hashemite University, Jordan
Kithaka, Edwin. (2014). “ The Effect
Of Mobile Banking On
Financial Performance Of
Commercial Banks In Kenya”. Departement of Finance and Accounting, School Of Business University of Nairobi.
Laudon, K. C. dan Laudon, J. P. 2011.
“Sistem Informasi
Manajemen”. Terjemahan
Chriswan Sungkono dan
Machmudin Eka P. Edisi 10. Jakarta: Salemba Empat Masyhud, A. 2004. “Asset Liabiliti
Management: Menyiasati
Operasional”. PT. Gramedia
Jakarta
Nabela Hapsari. 2015. “Pengaruh
Internet Banking, NPF, DPK Dan BOPO Terhadap Laba”.
Studi pada PT Bank Syariah Mandiri. Jakarta : UIN Syarif Hidayatullah.
Rifka, S. 2016. “Pengaruh
Karakteristik Perusahaan”.
Jurnal Ilmu dan Riset
Akuntansi : Volume 5, Nomor 2, Februari 2016. STISIA Surabaya
Riswandi, B. A. Aspek Hukum
Internet Banking, Persada,
Jogjakarta, 2005
Ronaldo, E., dan Hudi P. 2013. “
Pengaruh Internet Banking
Terhadap Kinerja Perbankan di Indonesia. Studi Empiris Pada Bank Yang Listing di BEI. Jurnal Akuntansi Bisnis,
Vol XI No 22 Maret 2013 Sabir, M., Ali, M. M., dan Habbe,
A.H. 2012. “Jurnal Analisis”. Juni Vol.1 No.1 : 79 – 86 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Unhas, Makasar
Simorangkir, O. 2012. “Hukum
Perbankan”. 12-pH-268
Suci Purnama, Damatika. 2019.
“Pengaruh CAR, NPL, NIM, BOPO DAN LDR Terhadap Profitabilitas Perbankan Di
Indonesia Yang Terdaftar Di
BEI Periode 2014-2017”.
Surakarta : Universitas
Muhammadiyah Surakarta. Sugiyono. 2017. Metode Penelitian
Kuantitatif, Kualitatif, dan
R&D. Bandung: Alfabeta, CV
. 2015. Metode Penelitian
Kombinasi (Mix Methods).
Bandung: Alfabeta, CV
Wildan, F. P. 2018. “Pengaruh CAR,
BOPO, NPL, Dan LDR
Terhadap Profitabilitas Bank Umum Periode 2011-2015”.
Jurnal Nominal Vol VII No 1. Warsa, N. M., Dan I, K. M. 2016.
“Pengaruh CAR, LDR DAN
NPL Terhadap ROA Pada Sektor Perbankan di BEI”. E-Jurnal Manajemen Unud. 5 (5),
2842 – 2870
Bursa Efek Indonesia, Laporan
Keuangan Tahunan Perbankan
2018. (diakses di
http://www.idx.co.id)
Data Pengguna Mobile Banking
