ANALISIS RETURN ON ASSET, LOAN TO DEPOSIT RATIO, DAN NON PERFORMING LOAN TERHADAP PENYALURAN KREDIT

ANALISIS RETURN ON ASSET, LOAN TO DEPOSIT RATIO, DAN NON PERFORMING LOAN TERHADAP PENYALURAN KREDIT (Studi Kasus Pada Sektor Perbankan yang Terdaftar di BEI )

SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Syarat-Syarat Meraih Gelar Sarjana Ekonomi

Disusun Oleh: MUTMAINAH 109081000058

JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 1434 H/2013

ANALISIS PENGARUH ,R,I'TUNN ON ASSET (ROA), LOAN TO DEPOSIT R4IlO (LDR), DAN NOiv PERFORMING IO,4N (NPL) TERHADAP PENYALURAN KREDIT lStudi Kasur. Peda relrur perbdnki,n yang ferdafrdr d; Bi I j

Skripsi Diajukan Kepada Fakultas Ekonomi d:ur Bisnis Untuk Memenuhi Syaral-Syarat Guna Meraih Gelar Sarjana Ekonomi

Oleir

Mutmainah NIM: 109081000058

Di Bawah Bimbingan

Pembilnbing I

Pembimbing

Il

/A

iltk (\J Prof. Dr Ahrnad Rodoni

Murdiyah Heyati S.Kom, MM

NIP. 19690203 2001I2 1003

NrP. 19740810 201r0r r00r

JUITUS.{N MANAJEMEN

I.AKULTAS EKONOMI DAN BISNIS iINIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF I{IDAYATULLAI{ JAKARTA 1435 I{/2013

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIII Hari

iri

Serin, 29 Juli 2C13 telah d'iiakukan ujian kornprehensif atas mahasisu'a:

L Nama : i\4utfiainah : 109081000058 2. Nim 3. Jurusan : Manaj€meo 4.

Judul

skipsi :

Analisis Pengaruh

Retut

on Asset (PiOA'), Loak to

Deposit Ratio (LDR), ivor Pedoftning Lodh (NPL) terhadap penyaluran

kedit (studi empiris

pada sektor perbankan yaog Terdaftar

di

BEI Periode

tahun 2005-2012)

Sctelah meflcelmati dan memperhatikan penampilan dan kemampuan vang bersangkutal selama proses ujian komprehensi! maka diputuskan bahwa nahasiswa tersebut diatas dinyatakan LULUS dan diberi kesempaldn untuk melanjutan ke tahap

Ujial Skipsi

sebagai salah satu syarat untuk mempcroleh

gelai Sarjana Ekolromi pada Fakultas Ekonomi daD Bisnis Universitas lslam Negeri S yarif Hidayatullah Jakada. Jakarta, 29 Juli 2013

1. Proi

Dr. Abdul Hamid, MS NIP: i9570617 198503 1002

2.

Titi Dewi Wamida, SE., M.Si NIPr 197312212 005012 002

Ketua

( fN-l \u' Sekretaris

f, \

t yl, \N

3.

Adhitya Ginanjar, SE., M. Si NIP. 19740810 201101 i 001

-^

(N7)

Penguji Ahli

)

I,EMRAP. PENGESAiIAN UJl SKRIPSI

Hari ini Seniq 16 Septeniber 20i 3 telah dilakukan LlJian skipsi atas mal,asisrva: Nama

: Mutmainah

NIM

:109081000058

Jurusan

: Manajemen

Judul Skripsi

: Analisis Pengaruh Retum oh

Assets (ROA),

Loan to

Deposit Ratio (LDR), dan Non Performing Loon 0\PL) Terhadap Penyaluran l
bersangkutan selama ujian Skripsi, maka diputuskan bahwa mahasiswa tersehut di atas dinyatakan lulus dan skipsi ini diierima sebogai salah satr syarat urtuk memperoleh gelar Sadana ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri S yarif Hidayatullah Jakafta.

l.

Dr. Yahya Hamza,MM NrP. 19490602 197803

l00l

2.

Titi Dewi Warninda" SE.,M.Si NIP. 19731221 2005 0i 2 C02

3.

Dr. N{.Arief Mufraini.M.Si NrP. 19741127 2001 12 1 001

4. Prol Dr. Ahmed

Rocioni

NIP. 19690203 2001 12 1 003

5.

Murdiyah Hayati, S.Kom., M.M NrP. 19741003 2003 12 2 001

Ketua

{0^

LEMBAR PEIiI{YATA,\N KEASLIANI KARYA ILMIAH Yang bertaqda iangaD di bawah ini

:

Nama

Mutnainah

No. Induk Mahasiswa

10908 t 0000s8

Fakultas

Ekonomi dan Bisnis

Jurusan

Manajemen

KonseDtrasi

Pcrbankan

Dengan ini menyatakan bahwa dalam penulisan sklipsi ini, saya: l. Tidak menggunakan idc orang lair tanpa mampu mengcmbangkan dan mcmpertanggurgiawabkan. 2. Tidrk melakukan plagiit terhadap naskah karya or.arg lair.

3. 4, 5.

Tidak rrenggunakin karya orang lain tanpa nenyebutkan sumber asli atau tanpa ijin pemilih karya. TiCak melakukan pema iprrlasian dan pemilsuar data. Mengerjakan sen.iiri liarva ini dan mamprr bcrtanggung jitvrb atrs k!rya ini.

Jikalau di kemudiatl ltari ada turltutan dari pihak iain atas karya saya, dar telah melalui pembuktian yang dapat dipeftanggurgjarvabkan, temyata mernang ditemukan bukti bah.,va saya telah rnelanggar petyataan di atas, ntaka saya siap untuk dikenai sanksi beldasarkon aturan yarg berlaku di Fakultas Ekonomi dan Bisris UIll Syarif Hidayatu!lah Jakarta.

Demikiatl pemyataan ini saya buat dengal sesungguhnya.

Jakafta. Jrili 2013

Yang Menyatakan

ft.ifrff @ r&to-:o:

m

(Mutlnainah)

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

I.

IDENTITAS PRIBADI Nama

: Mutmainah

Tempat tanggal lahir : Jakarta, 11 Mei 1992

II.

III.

Alamat

: Jl. Prayadinangga No. 91- Cilacap, Jawa tengah

No. telepon

: 087877354118

Email

: [email protected]

PENDIDIKAN MI Al-Ma’arif 02 Bumireja

tahun 1997-2003

SMP N 1 Kedungreja

tahun 2003-2006

SMA Al-Hikmah 02 Benda

tahun 2006-2009

UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

tahun 2009-2013

PENGALAMAN ORGANISASI Ketua umum bakti sosial kegamaan (BSK) di Pancurendang Ketua 1 organisasi daerah himpunan santri banyumas (ORDA HISBAN) Kepanitiaan sosialisasi HIMMAH divisi acara Darisah MHTI chapter UIN Syarif Hidayatullah

IV.

PENGALAMAN KERJA Guru privat BIMBEL GEMILANG SD, SMP Crew of Store PT. Sumber Alfaria Trijaya. Tbk Pondok Indah 1. Owner usaha kue R n’ B.

vi

ABSTRACT

This research aims to analyze the influence of variables Return on Asset (ROA), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL) on loans on banking sectors in Indonesia Stock Exchange (IDX) in 2005-2012. Sampling method used in this research is purposive sampling. The data source of this research come from Indonesia Stock Exchange (IDX) through the official website idx.co.id. The analysis method used in this research is analysis of panel data regression performed with Eviews 7.0. The result of this research showed that the variable ROA is positive and unsignificant, and LDR impact on loans positively and significantly, While the variable NPL has a negative significant impact on LOANS. Key words: Return on Asset (ROA), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL), LOANS.

vii

ABSTRAK

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis variabel Return on Asset (ROA), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL) terhadap penyaluran kredit pada sektor perbankan yang terdaftar di BEI tahun 2005-2012. Metode penentuan sampel yang digunakan dalam penelitian adalah purposive sampling. Sumber data dalam penelitian ini berasal dari Bursa Efek Indonesia (BEI) melalui situs resmi di website idx.co.id. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi data panel dengan menggunakan software Eviews 7.0 Hasil penelitian ini menunjukan variabel

Return on Asset (ROA)

berpengaruh positif dan tidak sigifikan, dan Loan to Deposit Ratio (LDR) berpengaruh positif signifikan terhadap penyaluran kredit. Sementara itu Non Performing Loan

(NPL) berpengaruh negatif signifikan terhadap penyaluran

kredit.

Kata kunci : Return on Asset (ROA), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL), Penyaluran Kredit.

viii

KATA PENGANTAR Puji syukur kita panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan iman, islam dan ihsan sehingga kita masih diberi kesempatan untuk menunaikan kewajiban sebagai hamba dan khalifah di muka bumi ini. Beribu-ribu kenikmatan yang mengalir tiada putusnya kepada seluruh umat manusia adalah bukti dari kebesarannya, maka tiada untaian kata yang pantas terucap selain ucapan syukur atas semua nikmat yang telah diberikan. Shalawat serta salam tidak lupa tercurahkan kepada baginda Nabi Muhammad SAW beserta keluarga dan para sahabatnya, tabiin, dan para tabiihim. Karena atas usaha beliaulah sampai detik ini kita masih bisa merasakan manisnya islam. Dan semoga kelak di hari akhir kita termasuk golongan umatnya yang akan mendapat syafaat. Amiin ya rabbal ‘alamin Alhamdulillah, selama kurang lebih empat tahun menuntut ilmu di Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, banyak hal yang saya dapat baik itu dari para dosen pengajar maupun teman-teman seperjuangan. Seiring perjalanan waktu akhirnya sampailah saya pada titik dimana saya dan orang tua impikan. Skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan, namun ini merupakan suatu hasil maksimal yang dapat peneliti ciptakan. Tidak sedikit hambatan yang peneliti rasakan saat penyusunan skripsi ini, namun berkat pertolongan Allah SWT dan dorongan dari semua pihak dengan memberikan semangat, kesabaran, dan petunjuk, akhirnya skripsi ini dapat terselesaikan dengan baik. Pada kesempatan ini pula penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada: 1. Ayahanda Mudasir dan ibunda Musrifah yang tiada henti-hentinya mendoakan, menyayangi, memotivasi penulis. Semoga Allah SWT memberikan kesehatan dan kemuliaan kepada mereka dan semoga anakmu ini menjadi anak salehah yang dapat selalu memberikan kebahagiaan kepada orang tua, amin. 2. Seluruh keluarga besar yang selalu mengingatkan penulis untuk cepat menyelesaikan skripsi ini, kakakku Syahlan Sunandar trimakasih atas doa

ix

dan motivasinya. Mba Meysaroh, Spdi beserta suami mas Marzuki AlAziz, Spdi. Adik-adikku Maslahatul Mau’idhoh & Lu’luul Mawadah. Saudaraku Itmamul wafa Trimakasih untuk semua bantuan dan doanya. 3. Bapak Prof. Dr. Ahmad Rodoni selaku dosen pembimbing I, yang bersedia meluangkan waktu ditengah-tengah kesibukannya untuk memberikan masukan yang bermanfaat dalam penyusunan skripsi ini. 4. Ibu Murdiyah Hayati S.Kom, MM selaku dosen pembimbing II yang telah meluangkan waktu dan pikirannya untuk membimbing dan mengarahkan penulis, serta selalu memberikan motivasi, nasehat, dan saran-saran kepada penulis sehingga penulis dapat berkaya dengan baik. 5. Bapak Ahmad Dumyati Bashori, Dr. selaku Ketua Jurusan Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis atas kesempatan yang diberikan kepada penulis untuk berkarya. 6. Segenap dosen pengajar jurusan manajemen yang mendedikasikan dirinya untuk mencerdaskan generasi bangsa. Semoga amal bakti kalian dijadikan amal sholeh. Ucapan terimakasih juga penulis sampaikan pada seluruh staf tata usaha FEB yang telah membantu penulis dalam mengurus kebutuhan administrasi dan keperluan lainnya. 7. Teman-teman Manajemen Perbankan dan Manajemen B yang tidak dapat saya

sebutkan

satu

persatu

namanya,

suatu

kebahagiaan

telah

dipertemukan dan diperkenalkan dengan kalian semua sehingga waktu empat tahun ini serasa singkat. Terimakasih atas bantuan dan doa yang telah diberikan selama ini. 8. Teman-teman diskusi skripsi – egi, yesika, dina, ati astuti, bunga, singgih, ka Irma, ka aya, bella, leni, evi, astri, auli, aal, dewi dan masih banyak lagi, terima kasih sudah mau bertukar pikiran dan saling membantu, berkat kalian skripsi saya dapat terselesaikan dengan baik. Semoga di masa mendatang kita bisa saling tolong-menolong dalam hal kebaikan. 9. Teman-teman kosan Amiya, Nia, Irma, Lia, Desi, Idah, Aas, Sita, Opi. Syifa Trimakasih atas bantuan, motivasi dan doanya kawan.

x

10. Teman-teman alfabeth course miss ulya, ilmy, rahma, desi, double pu, dita, dina, sasa, nur. Thank’s for you’re motivation.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan, oleh karena itu, penulis mengharap kritik dan saran yang bersifat membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Harapan penulis, semoga skripsi ini dapat memberikan informasi bagi masyarakat dan juga bermanfaat bagi pengembangan ilmu pengetahuan, utamanya yang terkait dengan perbankan. Akhirmnya hanya kepada Allah semua ini penulis serahkan, karena dengan ridhanya penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.

Jakarta, 20 juli 2013

Penulis

xi

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ........................................................................................ i LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI ............................................................. ii LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF ............................... iii LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI ............................................... iv LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH ........................ v DAFTAR RIWAYAT HIDUP ......................................................................... vi ABSTRACT . ..................................................................................................... vii ABSTRAK ........................................................................................................ viii KATA PENGANTAR ...................................................................................... ix DAFTAR ISI ..................................................................................................... xii DAFTAR TABEL ............................................................................................. xvi DAFTAR GAMBAR........................................................................................xvii DAFTAR LAMPIRAN………………………………………………………xviii BAB I

PENDAHULUAN .......................................................................... 1 A. Latar Belakang .......................................................................... 1 B. Perumusan Masalah .................................................................... 8 C. Tujuan dan Manfaat Penelitian .................................................. 9

BAB II

1.

Tujuan Penelitian ................................................................. 9

2.

Manfaat Penelitian ............................................................... 9

TINJAUAN PUSTAKA ................................................................. 11 A. Kerangka Teoritis ....................................................................... 11 1. Pengertian Bank ................................................................... 11 2. Fungsi Bank .......................................................................... 12 B. Kredit Perbankan ......................................................................... 14 1. Pengertian Kredit .................................................................. 14 2. Unsur-unsur Kredit................................................................ 15 3. Prinsip-prinsip Pemberian Kredit ......................................... 16 4. Tujuan dan Fungsi Kredit .................................................... 19 5. Klasifikasi Kredit .................................................................. 22

xii

C. Return on Asset (ROA) ................................................................ 25 D. Loan to Deposite Ratio (LDR) .................................................... 26 E. Non Performing Loan (NPL) ...................................................... 26 F. Pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen ....... 29 G. Penelitian Sebelumnya ................................................................ 30 H. Kerangka Pemikiran ................................................................... 34 I. Hipotesis ..................................................................................... 35 BAB III

METODOLOGI PENELITIAN ................................................... 36 A. Ruang Lingkup Penelitian ........................................................... 36 B. Metode Pengumpulan Sampel .................................................... 36 C. Metode Pengumpulan Data ........................................................ 38 D. Metode Analisis

.................................................................... 38

1. Uji Statistik ........................................................................... 39 a. Metode Analisis Regresi Panel ....................................... 39 b. Uji Chow ......................................................................... 42 c. Uji Hausman ................................................................... 44 2. Uji Asumsi Klasik ................................................................ 44 a. Uji Normalitas .................................................................. 44 b. Uji Multikolinieritas ......................................................... 45 c. Uji Heteroskedastisitas ..................................................... 46 d. Uji Autokolerasi ................................................................ 47 3. Uji Hipotesis .......................................................................... 48 a. Uji Signifikan Simultan (Uji F) ......................................... 48 b. Uji Parsial (Uji t) ............................................................... 49 c. Nilai Adjusted R2 .............................................................. 50 E. Operasional Variabel Penelitian ................................................. 50 1.

Variabel Independen ............................................................. 51 a. Return on Asset (ROA)..................................................... 51 b. Loan to Deposit Ratio (LDR)............................................ 51 c. Non Performing Loan (NPL) ............................................ 52

2. Variabel Dependen ................................................................ 52

xiii

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN ...................................................... 53 A. Gambaran Umum Objek Penelitan .............................................. 53 1. Sejarah Singkat Objek Penelitian ........................................... 53 B. Pengujian dan Pembahasan ........................................................ 57 1. Deskriptif Variabel ................................................................. 57 a. Return on Asset (ROA) ....................................................... 58 b. Loan to Deposit Ratio (LDR) ............................................. 59 c. Non Performing Loan (NPL) .............................................. 60 C. Analisis dan Pembahasan ............................................................ 63 1. Uji pemilihan model regresi panel ........................................ 63 a. Pendekatan Common effect (PLS) ................................... 63 b. Pendekatan fixed effect ..................................................... 64 c. Pendekatan Random effect................................................ 65 2. Uji Perubahan Struktural Model Regresi Panel...................... 65 a. Uji Chow .......................................................................... 65 b. Uji Hausman ................................................................... 67 3. Uji Asumsi Klasik ................................................................. 68 a. Uji Normalitas .................................................................. 68 b. Uji Multikoliniearitas ....................................................... 70 c. Uji Park ............................................................................ 71 d. Autokorelasi ..................................................................... 72 4. Uji Hipotesis ....................................................................... 73 a. Uji F (simultan) ................................................................ 73 b. Uji t (Parsial) .................................................................... 74 c. Nilai Adjusted R2 ............................................................ 76 5. Analisis Regresi Panel ........................................................... 77

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN ....................................................... 80 A. Kesimpulan ................................................................................. 80 B. Saran ........................................................................................... 81

DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................ 83 LAMPIRAN – LAMPIRAN.

xiv

DAFTAR TABEL

No. Keterangan 2.1 Penelitiaan Terdahulu.................................................................................... 30 3.1 Daftar Sampel Perusahaan............................................................................. 37 4.1 Tabel Return on Asset (ROA)....................................................................... 58 4.2 Tabel Loan to Deposit Ratio (LDR).............................................................. 60 4.3 Tabel Non Performing Loan (NPL).............................................................. 62 4.4 Hasil Regresi dengan Common Effect Model.............................................. 64 4.5 Hasil Regresi dengan Fixed Effect Model.................................................... 64 4.6 Hasil Regresi dengan Random Effect Model............................................... 65 4.7 Hasil Uji Hausman........................................................................................ 68 4.8 Hasil Uji Multikolinieritas............................................................................. 70 4.9 Hasil Uji Park................................................................................................ 71 4.10 Hasil Uji Autokorelasi................................................................................... 72 4.11 Hasil Uji F (Simultan)................................................................................... 73 4.12 Hasil Uji t (Parsial)........................................................................................ 74 4.13 Hasil Nilai Adjusted R-Square.......................................................................77 4.14 Hasil Uji Terpilih........................................................................................... 78

xv

DAFTAR GAMBAR

No. Keterangan 1.1 Pertumbuhan Kredit....................................................................................... 3 2.1 Kerangka Pemikiran....................................................................................... 34 4.1 Hasil Uji Normalitas....................................................................................... 69

xvi

DAFTAR LAMPIRAN

No. Keterangan 1.

Tabel Deskripsi Variabel............................................................................... 87

2.

Hasil Output Regresi Panel........................................................................... 91

3.

Lampiran Data Seluruh Variabel................................................................... 95

xvii

BAB I PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Keberadaan sektor perbankan sebagai subsistem dalam perekonomian suatu Negara memiliki peranan cukup penting, bahkan dalam kehidupan masyarakat modern sehari-hari sebagian besar melibatkan jasa dari sektor perbankan. Hal tersebut dikarenakan sektor perbankan mengemban fungsi utama sebagai perantara keuangan antara unit-unit ekonomi yang surplus dana, dengan unit-unit ekonomi yang kekurangan dana. Melalui sebuah bank dapat dihimpun dana dari masyarakat dalam berbagai bentuk simpanan. Selanjutnya dari dana yang telah terhimpun tersebut, oleh bank disalurkan kembali dalam bentuk pemberian kredit kepada sektor bisnis atau pihak lain yang membutuhkan. Sehingga dengan penyaluran kredit memungkinkan masyarakat untuk melakukan investasi, distribusi, dan juga konsumsi barang dan jasa. Mengingat semua kegiatan investasi, distribusi, dan konsumsi selalu berkaitan dengan penggunaan uang, kelancaran kegiatan investasi, distribusi, dan konsumsi ini tidak lain adalah kegiatan pembangunan perekonomian masyarakat. Melalui fungsi ini bank berperan sebagai Agent of Development (Triandaru dan Budisantoso, 2006:9) Di Negara seperti Indonesia peranan bank cenderung lebih penting dalam pembangunan, karena bukan hanya sebagai sumber pembiayaan tetapi juga mampu mempengaruhi siklus usaha dalam perekonomian secara

1

keseluruhan. Hal ini dikarenakan bank lebih terkemuka dibandingkan dengan lembaga keuangan lainnya dalam menghadapi informasi yang asimetris dan mahalnya biaya dalam melakukan fungsi intermediasi. Secara alami bank mampu melakukan kesepakatan dengan berbagai tipe peminjam. Begitu strategisnya sektor perbankan dalam perekonomian, sehingga sektor perbankan sangatlah di regulasi oleh pemerintah atau bank sentral guna menghindari potensi risiko sistemik yang dapat menjadi boomerang bagi perekonomian nasional (Satria dan Subegti, 2010:415) Krisis moneter 1997 - 1998 yang melanda perekonomian Indonesia telah berimbas pada sektor perbankan. Krisis yang diawali dengan devaluasi nilai tukar rupiah terhadap dolar AS telah menimbulkan ledakan kredit macet dan melunturkan kepercayaan masyarakat kepada lembaga perbankan, yang pada gilirannya melemahkan fungsi intermediasi perbankan. Masyarakat kala itu banyak menarik dananya (rush) yang ada di bank swasta dan mengalihkannya ke bank yang dianggap aman (flight to safety), yakni bank asing dan bank BUMN. Untuk mencegah hal ini bank – bank mematok suku bunga dananya dengan sangat tinggi, yang diikuti dengan penyesuaian suku bunga kredit. Penyaluran kredit perbankan praktis terhenti karena sektor riil tidak mampu menyerap dana yang mahal harganya (Billy Arma Pratama, 2011: 15).

2

Gambar 1.1 Pertumbuhan kredit Periode 2005-2012 (dalam persen) 35.00% 30.00% 25.00% 20.00% 15.00% 10.00% 5.00% 0.00% 2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Sumber: www.bi.go.id Dengan melihat grafik diatas, dapat disimpulkan bahwa pertumbuhan kredit periode 2005-2012 mengalami fluktuasi. Dapat kita lihat pada tahun 2006 pertumbuhan kredit terus menurun mencapai 14,01% (y-o-y). Perkembangan ini sebagai dampak dari meningkatnya suku bunga, melemahnya daya beli masyarakat dan kondisi ekonomi yang belum prospektif, sebagai dampak lanjutan dari meningkatnya harga minyak domestik secara tajam pada bulan Oktober 2005. Namun pada tahun 2008 pertumbuhan kredit mengalami kenaikan yang cukup tajam yaitu 31,6 %. Mengingat peningkatan tajam kredit terjadi pada saat perekonomian sedang dilanda inflasi tinggi, penting sekali dijaga agar pertumbuhan kredit tersebut tidak semakin mendorong kenaikan inflasi. Untuk itu, penyaluran kredit perlu dilakukan secara lebih berhati-hati dan dengan memprioritaskan pada tujuan produktif. Namun akhir tahun 2009 Indonesia kembali menghadapi masalah tersendatnya fungsi intermediasi perbankan, yaitu suatu masalah yang pernah

3

bertahun-tahun dialami paska krisis 1997/1998. Pertumbuhan kredit kemudian mulai melambat hingga menjadi 29,5% pada akhir tahun 2008. Bahkan, selama paruh pertama 2009, kredit hanya tumbuh 2,1% secara year to date (ytd). (Kajian Stabilitas Keuangan, 2005-2012) Masih lambatnya pertumbuhan kredit perbankan setelah mengalami penurunan yang sangat tajam pada awal krisis merupakan salah satu faktor yang menyebabkan mengapa proses pemulihan ekonomi Indonesia berjalan lebih lambat dibandingkan dengan negara-negara asia lainnya yang terkena krisis seperti Korea Selatan dan Thailand. Meskipun kondisi makro ekonomi khususnya moneter telah relatif membaik dibandingkan pada saat krisis, sebagaimana tercermin antara lain dari relatif rendahnya tingkat suku bunga, namun jumlah kredit yang disalurkan perbankan belum cukup menjadi pelumas dalam mendorong pertumbuhan ekonomi untuk kembali pada tingkat sebelum krisis. (Agung, 2001:18) Menurut Basar dan Ismady (2009), pada 2010 perbankan Indonesia diharapkan

dapat

kembali

meningkatkan

perannya

sebagai

lembaga

intermediasi secara optimal dengan momentum recovery dari krisis finansial. Banyak kalangan khususnya kalangan dunia usaha dan pemerintah mengharapkan kontribusi perbankan yang lebih besar dalam menggerakkan perekonomian. Perkembangan perbankan sepanjang tahun 2009 menunjukkan adanya recovery setelah krisis global yang berlangsung pada tahun 2008. Hal tersebut tercermin dengan adanya pertumbuhan asset, kredit dan dana pihak

4

ketiga (DPK) perbankan pada periode Juni hingga Desember 2009 yang relatif lebih tinggi dibanding semester pertama 2009. Kondisi perbankan yang cukup kondusif tersebut telah mendorong perbankan untuk terus meningkatkan kinerjanya, dengan kualitas kredit yang cukup baik. Tercermin dari NPL gross yang hanya sebesar 3,3%. Selain itu, pertumbuhan kredit pada semester I 2010 tercatat sebesar 18,8% (yoy) atau lebih tinggi dari total pertumbuhan tahun 2009 (10,0%). Kualitas kredit yang terkendali dan penyaluran kredit yang meningkat menyebabkan pofitabilitas perbankan yang cukup tinggi dengan ROA 2,9%. Sejalan dengan hal tersebut, kondisi likuiditas perbankan secara umum dapat terjaga dengan baik. (Kajian Stabilitas Keuangan, 2010:9) Menurut Perry Warjiyo (2004:26) dalam kenyataannya perilaku penawaran kredit perbankan tidak hanya dipengaruhi oleh dana yang tersedia yang bersumber dari DPK (Dana Pihak Ketiga), tetapi juga dipengaruhi oleh persepsi bank terhadap prospek usaha debitor dan kondisi perbankan itu sendiri seperti permodalan atau CAR (capital adequacy ratio), jumlah kredit macet atau NPL (non performing loan) dan LDR (loan to deposit ratio). Selain faktor-faktor tersebut, faktor profitabilitas atau tingkat keuntungan yang tercermin dalam rasio Return on Asset (ROA) juga berpengaruh terhadap keputusan bank untuk menyalurkan kredit. Kegiatan bank setelah menghimpun dana dari masyarakat luas adalah menyalurkan

kembali

dana

tersebut

kepada

masyarakat

yang

5

membutuhkannya dalam bentuk pinjaman atau lebih dikenal kredit (Kasmir, 2008:95) Rasio Return on Asset (ROA) adalah salah satu metode penilaian yang digunakan untuk mengukur tingkat rentabilitas sebuah bank dengan seluruh dana bank. Return on Asset (ROA) membandingkan laba terhadap total asset. Rasio ini menunjukkan tingkat efisiensi pengelolaan asset yang dilakukan oleh bank yang bersangkutan. Rasio Loan to Deposit Ratio (LDR) ialah rasio yang mengukur kemampuan melempar dana berdasarkan sumber dana tertentu. Rasio ini mirip dengan rasio asset atau kewajiban untuk perusahaan biasa. Pinjaman kredit biasanya merupakan asset yang penting dan terbesar untuk bank, sedangkan deposito merupakan sumber dana penting dan terbesar untuk bank. Semakin tinggi angka ini semakin tidak likuid bank tersebut, karena sebagian besar dana tertanam pada pinjaman. Jika ada penarikan dana oleh deposan, bank bisa mengalami kesulitan. Di lain pihak, semakin tinggi angka ini, semakin besar profitabilitas bank tersebut, karena bank tersebut mampu melempar dana lebih efektif. Ada keseimbangan antara tingkat keuntungan dan resiko. (Hanafi dan Halim 2005:349-350) Non Performing Loan (NPL) merupakan bagian dari pengelolaan kredit bank, karena kredit bermasalah itu sendiri merupakan resiko yang dihadapi oleh bisnis perbankan. Hampir semua perbankan memiliki kredit bermasalah. Namun, perbankan harus dapat meminimalisir kredit bermasalah

6

tersebut sehingga kepercayaan masyarakat perbankan akan tetap terjaga (Arthesa dan Handiman 2006:181) Apabila dilihat dari laporan kajian stabilitas keuangan dan tinjauan kebijakan moneter 2009 secara keseluruhan pertumbuhan ekonomi dan kondisi perbankan di Indonesia semakin membaik. Seharusnya lembaga keuangan, khususnya bank harus terus menjalankan fungsinya sebagai lembaga intermediasi agar pertumbuhan ekonomi dapat meningkat. Namun, mengapa kebijakan moneter dan kondisi perbankan yang cukup solid tidak dibarengi oleh pertumbuhan kredit yang disalurkan oleh bank. Dengan latar belakang diatas mengingat betapa pentingnya fungsi bank saat ini sebagai intermediasi untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Nampaknya pemberian kredit dapat memberikan kontribusi positif bagi kemajuan suatu usaha. Selain itu dengan pemberian kredit bank juga akan memperoleh keuntungan yang diperoleh dari pendapatan bunga atas kredit yang disalurkannya. Sehingga dalam penelitian ini, peneliti mencoba mengetahui variabel apa saja yang mempengaruhi penyaluran kredit perbankan. Maka peneliti memilih judul yaitu “Analisis Pegaruh Return on Asset (ROA), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL) Terhadap Penyaluran Kredit Pada Sektor Perbankan yang Terdaftar di BEI” Dalam penelitian ini penulis mengacu pada penelitian yang dilakukan Felicia (2011). Berbeda dengan penelitian sebelumnya, analisis ini dilakukan di Negara yang berbeda. Perbedaan lainnya terdapat pada tahun penelitian dan

7

jumlah bank yang dijadikan objek penelitian. Untuk lebih jelasnya akan diuraikan sebagai berikut: 1. Sampel penelitian, peneliti mengambil beberapa sektor perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan kriteria merupakan bank peringkat 9 teratas dalam penyaluran kredit dan yang telah mengeluarkan laporan keuangannya sejak 2005-2012. 2. Tempat penelitian, penelitian ini dilakukan di Negara yang berbeda yaitu Indonesia. Sedangkan sebelumnya dilakukan di Negara Nigeria. Adapun pertimbangan mengapa peneliti mengambil perusahaan perbankan sebagai sampel adalah perusahaan perbankan merupakan satusatunya badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dan menyalurkannya kepada masyarakat. Selain itu adanya perusahaan perbankan juga diharapkan akan dapat meningkatkan taraf hidup masyarakat dengan memberikan modal usaha yakni dengan pemberian kredit atau pinjaman terhadap kreditur.

B. Perumusan Masalah Berdasarkan hal tersebut, penulis merumuskan permasalahan yang ada sebagai berikut: 1. Bagaimana pengaruh variabel Return on Asset (ROA), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL) terhadap penyaluran kredit?

8

2. Berapa besar pengaruh variabel Return on Asset (ROA), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL) terhadap penyaluran kredit?

C. Tujuan dan Manfaat Penelitian 1. Tujuan Penelitian a). Untuk menganalisis pengaruh Return on Asset (ROA), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL) terhadap penyaluran kredit. b). Untuk menganalisis besarnya pengaruh Return on Asset (ROA), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL) terhadap penyaluran kredit. 2. Manfaat Penelitian a) Bagi perbankan Bank yang berkepentingan dapat menggunakan sebagai salah satu sarana dalam menetapkan strategi usaha di waktu yang akan datang. b) Bagi peneliti Menambah pengetahuan peneliti tentang seberapa besar pengaruh Return on Asset (ROA), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL) terhadap penyaluran kredit, serta menambah wawasan khususnya mengenai manajemen perbankan.

9

c) Bagi peneliti selanjutnya Hasil penelitian ini diharapkan dapat berguna bagi pengembangan penelitian selanjutnya dalam bidang perbankan dimasa yang akan datang.

10

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

A. Kerangka Teoritis 1. Pengertian Bank Intermediasi adalah merupakan fungsi utama bank, sebagaimana diatur dalam Undang - Undang No. 10 tahun 1998 yang menyatakan: bank merupakan badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam bentuk kredit dan atau bentuk - bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak. Dalam menjalankan kegiatan intermediasinya, bank harus memperhatikan

likuiditasnya

yaitu

terjadinya

penarikan

dana

simpanan maupun pinjaman dengan tetap berupaya menjaga profitabilitasnya, untuk itu bank harus berhati-hati (prudent) dalam menjalankan kegiatan operasionalnya. Dengan tetap menekankan pada fungsi penyaluran dana dalam bentuk kredit, untuk penyebaran resiko, dan untuk menjaga likuiditasnya, mengalokasikan dana dalam cadangan utama (Scot & Timothy, 2006) Keuntungan utama dari bisnis perbankan yang berdasarkan prinsip konvensional diperoleh dari selisih bunga simpanan yang diberikan kepada penyimpan dengan bunga pinjaman atau kredit yang

11

11

disalurkan. Keuntungan dari selisih bunga ini dikenal dengan istilah spread based (Kasmir, 2008: 96-97). 2. Fungsi Bank Secara umum, fungsi utama bank adalah menghimpun dana dari masyarakat luas (funding) dan menyalurkan kembali kepada masyarakat dalam bentuk pinjaman atau kredit (lending) untuk berbagai tujuan. Secara garis besar bank hanya sebagai lembaga perantara saja, sehingga tanpa adanya himpunan dana dari masyarakat luas maka bank tidak dapat menjalankan kegiatan operasionalnya. Karena bagian terpenting dalam operasional bank adalah peyaluran pinjaman kepada masyarakat yang membutuhkan, hal tersebut merupakan sumber pendapatan terbesar yang dihasilkan oleh bank. Menurut Triandaru dan Budisantoso (2006:9) penjelasan fungsi bank yang lebih spesifik adalah sebagai berikut: a. Agent of Trust Dasar utama kegiatan perbankan adalah trust atau kepercayaan, baik dalam hal penghimpunan dana maupun penyaluran dana. Masyarakat akan mau menitipkan dananya di bank apabila dilandasi oleh unsur kepercayaan. Masyarakat percaya bahwa uangnya tidak akan disalahgunakan oleh bank, uangnya akan dikelola dengan baik, bank tidak akan bangkrut, dan juga percaya bahwa pada saat yang telah dijanjikan masyarakat dapat menarik lagi simpanan dananya di bank. Pihak bank sendiri akan mau menempatkan atau menyalurkan

12

dananya pada debitur atau masyarakat apabila dilandasi unsur kepercayaan. Pihak bank percaya bahwa debitur tidak akan menyalahgunakan

pinjamannya,

debitur

akan

mengelola

dana

pinjaman dengan baik, debitur akan mempunyai kemampuan untuk membayar pada saat jatuh tempo, dan juga bank percaya bahwa debitur mempunyai niat baik untuk mengembalikan pinjaman beserta kewajiban lainnya pada saat jatuh tempo. b. Agent of Development Sektor dalam kegiatan perekonomian masyarakat yaitu sektor moneter dan sektor riil, tidak dapat dipisahkan. Kedua sektor tersebut berinteraksi saling mempengaruhi satu dengan yang lain. Sektor riil tidak akan dapat berkinerja dengan baik apabila sektor moneter tidak bekerja dengan baik. Tugas bank sebagai penghimpunan dan penyaluran dana sangat diperlukan untuk kelancaran kegiatan perekonomian di sektor riil. Kegiatan bank tersebut memungkinkan masyarakat melakukan investasi, distribusi, dan juga konsumsi barang dan jasa. Mengingat semua kegiatan investasi, distribusi, konsumsi selalu berkaitan dengan penggunaan uang. Kelancaran kegiatan investasi, distribusi, konsumsi ini tidak lain adalah kegiatan pembangunan perekonomian masyarakat. c. Agent of Services Di samping melakukan kegiatan penghimpunan dan penyaluran dana, bank juga memberikan penawaran jasa - jasa perbankan yang

13

lain kepada masyarakat. Jasa – jasa yang ditawarkan bank ini erat kaitannya dengan kegiatan perekonomian masyarakat secara umum. Jasa - jasa bank ini antara lain dapat berupa jasa pengiriman uang, jasa penitipan barang berharga, jasa pemberian jaminan bank, dan jasa penyelesaian tagihan. Ketiga fungsi bank di atas diharapkan dapat memberikan gambaran yang menyeluruh dan lengkap mengenai fungsi bank dalam perekonomian, sehingga bank tidak hanya dapat diartikan sebagai lembaga perantara keuangan atau financial intermediary.

B. Kredit Perbankan 1. Pengertian Kredit Kata kredit berasal dari bahasa latin yaitu credere, yang diterjemahkan sebagai kepercayaan atau credo yang berarti saya percaya. Kredit dan kepercayaan (trust) adalah ibarat sekeping mata uang logam yang tidak dapat dipisahkan. Karena tidak akan mungkin adanya pemberian kredit tanpa adanya bangunan kepercayaan disana dan kepercayaan itu adaah sesuatu yang mahal harganya. (Irham dan Yovi, 2010:2). Menurut Undang-Undang Perbankan nomor 10 tahun 1998 kredit adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antara

14

bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam melunasi utangnya setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga. 2. Unsur-Unsur Kredit Dalam pemberian kredit, unsur kepercayaan adalah hal yang sangat mendasar yang menciptakan kesepakatan antara pihak yang memberikan kredit dan pihak yang menerima kredit untuk dapat melaksanakan hak dan kewajiban yang telah disepakati, baik dari jangka waktu peminjaman sampai masa pengembalian kredit serta balas jasa yang diperoleh, maka unsur-unsur yang terkandung dalam pemberian fasilitas kredit adalah sebagai berikut (Kasmir, 2008: 98) 1) Kepercayaan Yaitu suatu keyakinan pemberi kredit bahwa kredit yang diberikan akan benar-benar diterima kembali dimasa tertentu dimasa yang akan datang. Kepercayaan ini diberikan oleh bank, dimana sebelumnya sudah dilakukan penelitian, penyelidikan tentang nasabah baik secara intern maupun ekstern. 2) Kesepakatan Kesepakatan ini dituangkan dalam suatu perjanjian dimana masing-masing pihak menandatangani hak dan kewajibannya masing-masing.

15

3) Jangka waktu Jangka waktu ini mencakup masa pengembalian kredit yang telah disepakati. Jangka waktu tersebut bisa berbentuk jangka pendek, menengah, atau jangka panjang. 4) Risiko Adanya

suatu

tenggang

waktu

pengembalian

akan

menyebabkan suatu risiko tidak tertagihnya atau macet pemberian kredit. Semakin panjang suatu kredit semakin besar risikonya, demikian pula sebaliknya. Risiko ini menjadi tanggungan bank, baik yang disengaja oleh nasabah maupun yang tidak disengaja. 5) Balas jasa Merupakan keuntungan atas pemberian suatu kredit atau jasa tersebut yang kita kenal dengan nama bunga. 3. Prinsip-Prinsip Pemberian Kredit Dalam

melakukan

penilaian

kriteria-kriteria

serta

aspek

penilaiannya tetap sama. Begitu pula dengan ukuran-ukuran yang ditetapkan sudah menjadi standar penilaian setiap bank. Biasanya kriteria penilaian yang harus dilakukan oleh bank untuk mendapatkan nasabah yang benar-benar menguntungkan dilakukan dengan analisis 5C dan 7P. Metode analisis 5 C adalah sebagai berikut (Kasmir, 2008: 108) 1. Character Suatu keyakinan bahwa sifat atau watak dari orang-orang yang akan diberikan kredit benar-benar dapat dipercaya, hal ini tercermin

16

dari latar belakang si nasabah baik dari pekerjaan maupun yang bersifat pribadi seperti: gaya hidup, keadaan keluarga dan sebagainya. Ini semua ukuran “kemauan” membayar. 2. Capacity Untuk melihat nasabah dalam kemampuannya dalam bidang bisnis yang dihubungkan dengan pendidikannya, kemampuan bisnis juga diukur dengan kemampuannya dalam memahami tentang ketentuanketentuan pemerintah. Begitu pula dengan kemampuannya dalam menjalankan usahanya selama ini. Pada akhirnya akan terlihat “kemampuannya” dalam mengembalikan kredit yang telah disalurkan. 3. Capital Untuk melihat penggunaan modal apakah efektif, dilihat laporan keuangan (neraca dan laporan laba rugi) dengan melakukan pengukuran seperti dari segi likuiditas, solvabilitas, rentabilitas, dan ukuran lainnya. Capital juga harus dilihat dari sumber mana saja modal yang ada sekarang ini. 4. Colleteral Merupakan jaminan yang diberikan calon nasabah baik yang bersifat fisik maupun non fisik. Jaminan hendaknya melebihi jumlah kredit yang diberikan. Jaminan juga harus diteliti keabsahannya. Sehingga jika terjadi suatu masalah, maka jaminan yang dititipkan akan dapat dipergunakan secepat mungkin.

17

5. Condition Dalam menilai kredit hendaknya juga dinilai kondisi ekonomi dan politik sekarang dan di masa yang akan datang sesuai sektor masingmasing, serta prospek usaha dari sektor yang ia jalankan. Penilaian prospek bidang usaha yang dibiayai hendaknya benar-benar memiliki prospek yang baik, sehingga kemungkinan kredit itu bermasalah kecil. Kemudian penilaian kredit dengan metode analisis 7 P adalah sebagai berikut (Kasmir, 2008:110) 1. Personality Menilai nasabah dari segi kepribadian atau tingkah lakunya seharihari maupun masa lalunya. Selain itu juga mencakup sikap, emosi, tingkah laku dan tindakan nasabah dalam menghadapi masalah. 2. Party Mengklasifikasikan nasabah ke dalam klasifikasi atau golongangolongan tertentu berdasarkan modal, loyalitas, serta karakternya, sehingga nasabah akan mendapatkan fasilitas yang berbeda pula. 3. Perpose Yaitu untuk mengetahui tujuan nasabah dalam mengambil kredit, termasuk jenis kredit yang diinginkan nasabah. 4. Prospect Yaitu untuk menilai usaha nasabah di masa yang akan datang menguntungkan atau tidak, atau dengan kata lain mempunyai prospek atau tidak.

18

5. Payment Merupakan ukuran bagaimana cara nasabah mengembalikan kredit yang diambil atau dari sumber mana saja dana untuk pengembalian kredit. 6. Profitability Untuk menganalisis bagaimana kemampuan nasabah dalam mencari laba. Profitability diukur dari periode apakah akan tetap sama atau akan semakin meningkat, apalagi dengan tambahan kredit yang diperolehnya. 7. Protection Tujuannya adalah bagaimana menjaga agar usaha dan jaminan mendapatkan perlindungan. Perlindungan dapat berupa jaminan barang atau orang atau jaminan asuransi. 4. Tujuan dan Fungsi Kredit Pemberian suatu fasilitas kredit mempunyai tujuan tertentu yang tidak akan terlepas dari misi bank tersebut didirikan. Adapun tujuan utama pemberian suatu kredit antara lain (Kasmir, 2008:100) 1. Mencari keuntungan Yaitu bertujuan untuk memperoleh hasil dari pemberian kredit tersebut. Hasil tersebut terutama dalam bentuk bunga yang diterima oleh bank sebagai balas jasa dan biaya administrasi kredit yang dibebankan

kepada

nasabah.

Keuntungan

ini

penting

untuk

kelangsungan hidup bank.

19

2. Membantu usaha nasabah Tujuan lainnya adalah untuk membantu usaha nasabah yang memerlukan dana, baik dana investasi maupun dana untuk modal kerja. Dengan dana tersebut pihak debitur akan dapat memperluas dan mengembangkan usahanya. 3. Membantu pemerintah Bagi pemerintah semakin banyak kredit yang disalurkan oleh pihak perbankan, maka semakin baik, mengingat semakin banyak kredit berarti adanya peningkatan pembangunan di berbagai sektor. Kemudian disamping tujuan diatas suatu fasilitas kredit memiliki fungsi sebagai berikut : a. Untuk meningkatkan daya guna uang Jika uang hanya disimpan saja tidak akan menghasilkan sesuatu yang berguna. Dengan diberikannya kredit, uang tersebut menjadi berguna untuk menghasilkan barang atau jasa oleh penerima kredit b. Untuk meningkatkan peredaran dan lalu lintas uang. Dalam hal ini uang yang diberikan atau disalurkan akan beredar dari satu wilayah ke wilayah lainnya, sehingga suatu daerah yang kekurangan uang, dengan memperoleh kredit maka daerah tersebut akan memperoleh tambahan uang dari daerah lainnya.

20

c. Untuk meningkatkan daya guna barang Kredit yang diberikan oleh bank dapat digunakan oleh debitur untuk mengolah barang yang tidak berguna menjadi berguna atau bermanfaat. d. Sebagai alat stabilitas ekonomi Kredit yang diberikan akan menambah jumlah barang yang diperlukan oleh masyarakat. Kredit dapat pula membantu dalam mengekspor barang dari dalam negeri ke luar negeri sehingga meningkatkan devisa. e. Untuk meningkatkan kegairahan berusaha Bagi penerima kredit akan dapat meningkatkan kegairahan berusaha, apalagi bila nasabah memiliki modal yang pas pasan. f. Untuk meningkatkan pemerataan pendapatan Semakin banyak kredit yang disalurkan akan semakin baik terutama dalam hal meningkatkan pendapatan. Jika sebuah kredit diberikan untuk membangun pabrik maka tentunya membutuhkan tenaga kerja sehingga dapat pula mengurangi pengangguran. Disamping itu bagi masyarakat sekitar pabrik dapat juga meningkatkan pendapatannya g. Untuk meningkatkan hubungan internasional Dalam hal pinjaman internasional akan dapat meningkatkan saling membutuhkan antara penerima kredit dengan

21

pemberi kredit. Pemberian kredit oleh negara lain akan meningkatkan kerjasama di bidang lainnya. 5. Klasifikasi Kredit Menurut Mandala Manurung dan Pratama Raharja (2004:185) kredit yang disalurkan sistem perbankan dapat dikelompokkan atau diklasifikasikan berdasarkan beberapa kriteria yaitu: a. Berdasarkan jangka waktu (Maturity) Berdasarkan

jangka

waktu

pelunasannya,

kredit

dapat

dikelompokkan menjadi: 1). Kredit jangka pendek Kredit jangka pendek adalah kredit yang harus dilunasi dalam jangka waktu setahun atau kurang. 2). Kredit jangka menengah Kredit jangka menengah adalah kredit yang harus dilunasi dalam jangka waktu satu sampai tiga tahun. 3). Kredit jangka panjang Kredit jangka panjang adalah kredit yang harus dilunasi dalam jangka waktu tiga sampai lima tahun, bahkan lebih. b. Berdasarkan jaminan 1). Kredit dengan jaminan Kredit dengan jaminan adalah kredit yang disertai dengan jaminan atau agunan. Jaminan tersebut diserahkan oleh nasabah

22

peminjam (debitur). Bentuk-bentuk jaminan dapat berupa harta berwujud seperti tanah dan bangunan. b). Kredit tanpa jaminan Kredit tanpa jaminan dapat diberikan kepada seseorang atau perusahaan tertentu dengan beberapa alasan. Pertama, orang tersebut sudah sangat dikenal, teruji dan terpercaya oleh pihak bank. Kedua, prospek usaha debitur sangat baik dan biasanya juga terkait dengan penilain bank tentang reputasi orang atau perusahaan tersebut. Kredit tanpa jaminan juga diberikan kepada perusahaan-perusahaan kecil dan atau pengusaha lemah. Namun pemberiannya harus sangat selektif, karena pemberian kredit tanpa jaminan sangat beresiko. c. Berdasarkan segmen usaha Berdasarkan segmen usaha, kredit dapat digolongkan menjadi: 1). Kredit pertanian Kredit yang disalurkan kepada sektor usaha pertanian, seperti peternakan dan perkebunan. 2). Kredit industri Kredit yang disalurkan kepada sektor industri kecil dan rumah tangga. Di Indonesia, penyaluran kredit sektor industri umumnya lebih besar dibandingkan dengan sektor pertanian.

23

3). Kredit jasa Kredit yang disalurkan kepada sektor jasa baik untuk UKM maupun usaha besar. d. Berdasarkan tujuannya Berdasarkan tujuannya, kredit dikelompokkan menjadi: 1). Kredit komersial Kredit komersial diberikan untuk memperlancar kegiatan nasabah yang bidang usahanya adalah perdagangan. Seperti kredit usaha pertokoan dan kredit ekspor. 2). Kredit konsumtif Kredit konsumtif adalah kredit yang diberikan untuk memenuhi kebutuhan dan bagi debitur yang ingin membeli barang atau kebutuhan-kebutuhan konsumtif. 3). Kredit produktif Kredit produktif diberikan dalam rangka memperlancar kegiatan produksi debitur. Kredit ini mencakup antara lain kredit untuk pembelian bahan baku dan pembayaran upah. e. Berdasarkan penggunaan 1). Kredit modal kerja Kredit modal kerja pada prinsipnya adalah kredit untuk penggunaan dana selama satu siklus usaha, mulai dari perolehan uang tunai dari kredit bank, kemudian penggunaanya untuk

24

membeli barang dagangan atau bahan baku, selanjutnya dijual sampai memperoleh uang kas kembali. 2). Kredit investasi Kredit investasi diberikan kepada debitur agar dapat membeli barang-barang modal maupun jasa yang diperlukan dalam rangka rehabilitasi, modernisasi, dan pendirian usaha.

C. Return on Asset (ROA) 1. Pengertian profitabilitas Manurung dan Rahardja (2004:209) mendefinisikan profitabilitas adalah menunjukkan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba selama periode tertentu. Menurut Dendawijaya (2001:119) rasio profitabilitas bank adalah alat untuk menganalisis atau mengukur tingkat efisiensi usaha yang dicapai oleh suatu perusahaan yang bersangkutan. Selain itu profitabilitas di definisikan sebagai kemampuan bank dalam menghasilkan laba. (Hasibuan, 2004:104) Dari berbagai pendapat diatas, dapat diketahui bahwa tujuan analisis profitabilitas adalah untuk mengukur tingkat efisisensi usaha dan profitabilitas yang dicapai oleh suatu bank. Dengan rasio-rasio keuangan akan dapat dilihat pada posisi dan kondisi keuangan suatu bank dalam periode tertentu.

25

Return on Asset (ROA) menunjukkan manajemen bank dalam menghasilkan income dari pengelolaan asset yang dimiliki. Semakin besar ROA menunjukkan kemampuan yang besar dari bank dalam mencetak income (Ponttie Prasnasugraha, 2007) Menurut Mulyono (2003:94), ada beberapa cara mengukur profitabilitas, tetapi dalam penelitian ini digunakan ROA mengacu pada surat edaran BI No. 26/5/BPPP perihal tata cara penilaian tingkat kesehatan bank umum, mengemukakan bahwa untuk mengukur tingkat kesehatan bank dari sudut rentabilitas salah satuanya adalah dengan melihat posisi ROA. Dengan demikian ROA merupakan pengukuran kemampuan perusahaan secara keseluruhan dalam menghasilkan keuntungan dengan jumlah keseluruhan aktiva yang tersedia dalam perusahaan. Semakin tinggi rasio ini , semakin baik keadaan perusahaan. Rumus menghitung ROA (Return on Asset)

D. Loan to Deposit Ratio (LDR). Indikator efektivitas perbankan dalam menyalurkan kredit adalah Loan to Deposit Ratio (LDR). Sesuai dengan Surat Edaran Bank Indonesia No. 30/23/UPPB tanggal 19 Maret 1998, rasio Loan to

26

Deposit Ratio (LDR) dihitung dari pembagian kredit dengan dana yang diterima yang meliputi giro, deposito, dan tabungan masyarakat, pinjaman bukan dari bank yang berjangka waktu lebih dari 3 bulan tidak termasuk pinjaman subordinasi, deposito dan pinjaman dari bank lain yang berjangka waktu lebih dari 3 bulan, surat berharga yang diterbitkan oleh bank yang berjangka waktu lebih dari 3 bulan, modal inti, dan modal pinjaman. Kemudian disesuaikan dengan Surat Edaran Bank Indonesia No. 6/23/DPNP tanggal 31 Mei 2004, rasio Loan to Deposit Ratio (LDR) dihitung dari pembagian kredit yang diberikan kepada pihak ketiga (tidak termasuk antar bank) dengan Dana Pihak Ketiga (DPK) yang mencakup giro, tabungan, dan deposito (tidak termasuk antar bank). Berdasarkan ketentuan Bank Indonesia, angka LDR seharusnya berada di sekitar 85% - 110% (Manurung dan Rahardja, 2004). Rumus Loan to Deposit Ratio (LDR):

E. Non Performing Loan (NPL) NPL merupakan rasio yang dipergunakan untuk mengukur kemampuan bank dalam meng-cover risiko kegagalan pengembalian kredit oleh debitur. NPL mencerminkan risiko kredit, semakin kecil

27

NPL semakin kecil pula risiko kredit yang ditanggung pihak bank. Bank dalam memberikan kredit harus melakukan analisis terhadap kemampuan debitur untuk membayar kembali kewajibannya. Setelah kredit diberikan, bank wajib melakukan pemantauan terhadap penggunaan kredit serta kemampuan dan kepatuhan debitur dalam memenuhi kewajibannya. Bank melakukan peninjauan, penilaian, dan pengikatan terhadap agunan untuk memperkecil risiko kredit. Besarnya NPL yang diperbolehkan oleh Bank Indonesia saat ini adalah maksimal 5%, jika melebihi 5% maka akan mempengaruhi penilain tingkat kesehatan bank yang bersangkutan.(Slamet Riyadi, 2006:161) Tingginya NPL dapat menyebabkan perbankan harus menyediakan pencadangan yang lebih besar sehingga pada akhirnya modal bank ikut terkikis. Padahal besaran modal sangat mempengaruhi besarnya ekspansi kredit. Oleh karena itu NPL menjadi salah satu penyebab penghambat bagi perbankan dalam menyalurkan kredit. Rasio ini dapat dirumuskan sebagai berikut:

28

F. Pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen 1. Pengaruh Return on Asset (ROA) terhadap penyaluran kredit. Return on Asset (ROA) adalah salah satu metode penilaian yang digunakan untuk mengukur tingkat rentabilitas sebuah bank, yaitu tingkat keuntungan yang dicapai oleh sebuah bank dengan seluruh dana yang ada di bank. Sehingga semakin besar ROA suatu bank, semakin besar pula penyaluran kredit bank (Rustam dan Dwiatmanto, 2011:3) 2. Pengaruh Loan to Deposit Ratio (LDR) terhadap penyaluran kredit. Semakin tinggi LDR maka laba bank semakin meningkat (dengan asumsi bank tersebut mampu menyalurkan kreditnya dengan efektif). Jika laba bank meningkat, likuiditas bank juga meningkat. Dengan demikian besar-kecilnya rasio LDR suatu bank akan mempengaruhi kinerja bank tersebut (Rustam dan Dwiatmanto, 2011:3) 3. Pengaruh Non Performing Loan (NPL) terhadap penyaluran kredit. NPL menunjukkan kemampuan kolektibilitas sebuah bank dalam mengumpulkan kembali kredit yang dikeluarkan oleh bank sampai lunas. NPL merupakan persentase jumlah kredit bermasalah (dengan kriteria kurang lancar, diragukan, dan macet) terhadap total kredit yang dikeluarkan bank. NPL mempunyai hubungan negatif dengan penawaran kredit (Luh Gede, 2006:5)

29

G. Penelitian Sebelumnya Table 2.1 Penelitian Sebelumnya

No

Nama &

Variabel

Alat analisis

Hasil

Judul peneliti 1

Dias Satria (2007)

Variabel dependen : Kredit

Analisis regresi panel

CAR, ROA SBI signifikan

“Determinasi penyaluran kredit

Variabel independen :

NPL, BOPO, DPK, market share tidak

bank umum di Indonesia periode 2006-2009”

signifikan

Variabel Internal: ROA, NPL, BOPO, CAR, DPK.

Variabel Ekternal: Penempatan dana pada SBI, market share.

2

Luh Gede

Variabel dependen :

Ordinary

Secara serempak DPK,

Meydianawati

perilaku penawaran

lease square

CAR, ROA, NPL

kredit

(OLS)

berpengaruh nyata dan

(2007) “ Analisis perilaku

signifikan

penawaran kredit

Variabel independen :

perbankan kepada

DPK, CAR, ROA,

Secara parsial DPK,

sektor UMKM di

NPL

CAR, ROA

Indonesia (20022006)”

menunjukkan pengaruh (+) dan signifikan Sedangkan NPL

30

berpengaruh (-) dan signifikan

3

Sri Haryati (2009)

Variabel dependen : Kredit

Analisis regresi linier

“ Pertumbuhan kredit perbankan di Indonesia :

Secara simultan semua variabel mempunyai pengaruh signifikan

Variabel independen :

berganda

Variabel Makro

Secara parsial variabel

Intermediasi dan

ekonomi: suku bunga,

DPK, pinjaman

pengaruh variabel

tingkat inflasi, nilai

diterima mempunyai

tukar).

pengaruh positif (+)

Variabel ekses:

dan signifikan

likuiditas (secondary

Modal sendiri

reserve)

berpengaruh tidak

Variabel penghimpun

signifikan.

dana : DPK, pinjaman

Ekses likuiditas

yang diterima, modal

mempunyai pengaruh

sendiri.

negatif (-) dan tidak

makro ekonomi (2004-2008)”

signifikan Variabel makro ekonomi: suku bunga, tingkat inflasi, nilai tukar semuanya mempunyai pengaruh signifikan 4

Billy Arma Pratama

Variabel dependen : Kredit

Anaisis regresi linier

DPK berpengaruh (+) dan signifikan

(2010) “Analisis faktor-

Variabel independen :

faktor yang

DPK, CAR, NPL, SBI

berganda

CAR

dan

berpengaruh

31

NPL (-)

dan

mempengaruhi

signifikan

kebijakan

SBI berpengaruh (+)

penyaluran kredit

dan tidak signifikan

perbankan” (Study kasus pada Bank Umum di Indonesia periode Tahun 2005-2009).

5

Felicia Omowunmi

Variabel dependen :

Regression

VD, IP.FX, Gdp

Olokoyo

Lending behavior in

analysis of

signifikan

Nigeria

the ordinary

(2011) “Determinants of

Commercial Banks’ Variabel independen : Lending Behavior

Deposits, Investment

in Nigeria”

Portfolio, Liquidity,

lease Square

Liquidity, Interest rate,

(OLS)

Cash Reserve

method

Requirement Ratio tidak signifikan

Interest rate, Cash Reserve Requirement Ratio, fx, GDP

6

Oktaviani

Variabel dependen:

(2012)

penyaluran

“Pengaruh DPK,

perbankan

kredit linier

ROA, CAR, NPL dan jumlah SBI terhadap penyaluran kredit perbankan”

Regresi

berganda

Secara simultan Dana Pihak Ketiga (DPK), Return On Assets (ROA), Capital

Variabel independen :

Adequacy Ratio (CAR),

DPK, ROA, CAR,

Non Performing Loan

NPL dan Jumlah SBI

(NPL), Jumlah SBI berpengaruh signifikan.

Kedua, DPK dan CAR

32

berpengaruh positif dan signifikan.

Ketiga, Jumlah SBI berpengaruh negatif dan signifikan Keempat, ROA dan NPL tidak berpengaruh

7

Febry Amithya Yuwono

Variabel dependen:

Regresi

LDR (+) signifikan

Penyaluran kredit

linier

CAR, ROA,SBI (+)

berganda

tidak signifikan

(2012) “ Analisis pengaruh Variabel independen: DPK, LDR, CAR, NPL, ROA, SBI

DPK,

LDR,

NPL (-) tidak signifikan

CAR,

NPL, ROA, SBI

terhadap jumlah penyaluran kredit”

33

H. Kerangka Berfikir Gambar 2.1 Kerangka pemikiran



ROA (Return on Asset)



LDR ( Loan to Deposit Ratio)

Penyaluran Kredit



NPL (Non Performing Loan)

(2005-2012)

Metode Estimasi Data Panel

Common Effect

Fixed Effect

Random Effect

Uji Hausman

Uji Chow

Uji Asumsi Klasik

Uji Normalitas

Uji Park

Uji Multikolinearitas

Uji Autokorelasi

Uji Hipotesis

Uji F

Uji t

Nilai Adj R2 34

I. Hipotesis Hipotesis merupakan jawaban sementara terhadap masalah penelitian yang

kebenarannya

harus

diuji

secara

empiris.

Berdasarkan

permasalahan yang ada, hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah: 1. Ha1 : Terdapat pengaruh variabel Return on Asset (ROA), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL) terhadap penyaluran kredit secara simultan. 2. Ha2: Terdapat pengaruh positif antara Return on Asset (ROA), terhadap penyaluran kredit. 3. Ha3: Terdapat pengaruh positif antara Loan to Deposit Ratio (LDR) terhadap penyaluran kredit. 4. Ha4: Terdapat pengaruh negatif antara Non Performing Loan (NPL) terhadap penyaluran kredit.

35

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa data panel (pooled data) yang merupakan gabungan data silang (cross section) dan data runtun waktu (time series) selama kurun waktu 2005-2012. Jenis data panel yang digunakan dalam penelitian ini adalah balanced panel, dimana setiap unit cross section memiliki jumlah observasi time series yang sama (Suliyanto, 2011:229). Sumber data yang digunakan berasal dari laporan keuangan bank-bank yang terdaftar di BEI dengan kriteria 9 bank dengan penyaluran kredit teratas dari tahun 2005 – 2012. Ruang lingkup penelitian ini adalah membahas variabel bebas (independent variabel) yang terdiri ROA (X1), LDR (X2), dan NPL (X3). Sedangkan variabel terikat (dependent variabel) dalam penelitian ini adalah penyaluran kredit (Y).

B. Metode Pengumpulan Sampel Populasi dalam penelitian ini adalah 9 perusahaan perbankan yang tercatat di BEI dengan penyaluran kredit terbesar dan telah menyampaikan laporan keuangannya ke BEI mulai tahun 2005-2012. Metode penentuan sampel yang digunakan yaitu metode purposive sampling. Metode

36 6

36

purposive sampling adalah penentuan sampel dengan pengambilan datadata tertentu yang dianggap sesuai dan terkait dengan penelitian yang dilakukan. Adapun kriteria dalam penelitian ini adalah: a. Bank yang diteliti terdaftar di BEI sebagai bank yang memperoleh peringkat 9 teratas berdasarkan jumlah penyaluran kredit sejak periode 2005-2012. b. Bank mempublikasikan laporan keuangan secara konsisten sejak periode 2005-2012. c. Bank menyajikan secara lengkap laporan keuangan dan rasio-rasio yang dibutuhkan dalam penelitian ini selama 8 tahun berturut-turut. Maka perusahaan perbankan yang digunakan adalah: Tabel 3.1 Daftar Sampel Perusahaan No.

Perusahaan

1

PT. Bank Mandiri Tbk.

2

PT. Bank Rakyat Indonesia Tbk.

3

PT. Bank Central Asia Tbk.

4

PT. Bank Negara Indonesia Tbk.

5

PT. Bank Cimb Niaga Tbk.

6

PT. Bank Panin Tbk.

7

PT. Bank Danamon Tbk.

8

PT. Bank PermataTbk.

9

PT. Bank Internasional Indonesia Tbk

Sumber: www.idx.co.id

37

C. Metode Pengumpulan Data Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data sekunder. Metode yang digunakan adalah: 1. Penelitian kepustakaan Yaitu penelitian yang dilakukan dengan cara mengumpulkan pengetahuan teoritis yang relevan dengan cara membaca dan mempelajari buku-buku, jurnal-jurnal, literatur keterangan-keterangan dari sumber lain yang dibahas dalam penelitian ini. 2. Data sekunder Data sekunder merupakan data yang diperoleh dengan cara mengumpulkan

dokumen

atau

laporan

yang

bersumber

dari

perusahaan atau pihak-pihak yang berkaitan dengan penelitian. Dalam penelitian ini sumbernya adalah (www.idx.co.id) (www.bi.go.id)

D. Metode Analisis Merupakan metode yang digunakan untuk mengolah suatu data penelitian dengan menggunakan proses penyederhanaan data dalam bentuk yang mudah dibaca dan diinterpretasikan. Metode yang digunakan peneliti adalah analisis regresi dengan data panel

(pool data)

mengggunakan EVIEWS 7.

38

Dalam penelitian ini Metode-metode yang digunakan adalah: 1. Uji statistik. a. Metode Analisis Regresi Panel Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji regresi panel. Regresi panel merupakan gabungan antara data Cross section dan Time Series. Menurut Wahyu (2009:91) data panel diperkenalkan oleh Howles pada tahun 1950.

Data Time series biasanya meliputi

beberapa objek (contohnya : Return on Asset (ROA), Loan to Deposite Ratio (LDR), Non Perfoming Loan (NPL), dan meliputi beberapa periode (dalam penelitian ini periode tahunan). Sedangkan data cross section terdiri dari beberapa objek (contohnya perusahaan), dengan beberapa jenis data. Uji regresi panel ini digunakan untuk mengetahui hubungan antara Return on Asset (ROA), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Perfoming Loan (NPL) terhadap penyaluran kredit periode tahun 2005-2012. Menurut Widarjono (2009:229) ada beberapa keuntungan yang diperoleh dengan menggunakan data panel. Pertama, data panel yang merupakan gabungan dua data time series dan cross section mampu menyediakan data yang lebih banyak sehingga akan menghasilkan Degree Of Freedom yang lebih besar. Kedua, menggabungkan informasi dari data time series dan cross section

39

dapat mengatasi masalah yang timbul ketika ada masalah penghilangan variabel (omitted variabel). Gujarati (2012:83) memaparkan beberapa keuntungan menggunakan data panel adalah: 1. Teknik estimasi data panel dapat mengatasi heterogenitas secara eksplisit dengan memberikan variabel spesifik subjek. 2. Dengan menggabungkan antara observasi time series dan cross section, data panel memberikan lebih banyak informasi, lebih banyak variasi, sedikit kolinearitas antar variabel, lebih banyak Degree Of Freedom dan lebih efisien. 3. Dengan mempelajari observasi cross section yang berulangulang, data panel paling cocok untuk mempelajari dinamika perubahan. 4. Data panel paling baik untuk mendeteksi dan mengukur dampak yang secara sederhana tidak bisa dilihat pada data cross section murni dan time series murni. 5. Data panel memudahkan untuk mempelajari model perilaku yang rumit. 6. Dengan membuat data menjadi berjumlah beberapa ribu unit, data panel dapat meminimumkan bias yang biasa terjadi ketika kita mengagregasi individu - individu atau perusahaanperusahaan kedalam agregasi besar.

40

Rumus Regresi Panel adalah: Yit = α + b1 X 1it + b2 X 2it + b3 X 3it + e

keterangan : Y

: Variabel dependen (Kredit)

α

: Konstanta

X1

: Variabel independen ROA

X2

: Variabel independen LDR

X3

: Variabel independen NPL

b(1,2,3,)

: Koefisien masing-masing variabel independen

t

: Waktu

i

: perusahaan

e

: Error term

Menurut Widarjono (2009:238) selain itu ada beberapa metode yang biasa digunakan untuk mengestimasi model regresi dengan menggunakan data panel, yaitu dengan model common effect (OLS), model fixed effect, dan model random effect. 1). Model common effect (OLS) adalah pendekatan yang tidak memperhatikan dimensi individu maupun waktu. Diestimasikan bahwa perilaku antara perusahaan sama dalam beberapa kurun waktu.

41

2). Model fixed effect adalah teknik mengestimasi data panel dengan menggunakan variabel dummy untuk menangkap adanya perbedaan intersep. 3). Model random effect adalah teknik untuk mengatasi ketidakpastian dari model yang digunakan oleh fixed effect, dalam teknik ini diambil beberapa sampel dipilih secara random dan merupakan wakil dari populasi. Dalam model ini menggunakan variabel gangguan (error terms). b. Uji Chow Uji Chow digunakan untuk membandingkan apakah metode common effect atau fixed effect yang lebih sesuai untuk digunakan dalam penelitian. Berikut ini rumus uji chow:

Dimana: SSE1

: Sum Square Error dari model Common Effect

SSE2 : Sum Square Error dari model Fixed Effect n

: Jumlah individual (cross section)

nt

: Jumlah cross section x jumlah time series

k

: Jumlah variabel independen

42

Sedangkan F-tabel didapat dari:

F tabel = {α : df (n-1, nt –n-k)}

Dimana: α : Tingkat signifikasi yang dipakai (alfa) n : Jumlah individual (cross section) nt : Jumlah cross section x jumlah time series k : Jumlah variabel independen

Hipotesis dalam uji Chow adalah: H0 : Common Effect Model H1 : Fixed Effect Model

Manurut Widarjono (2009:238) dasar penolakan terhadap hipotesis diatas adalah dengan membandingkan perhitungan antara F-hitung dengan F-tabel. Perbandingan yang dipakai adalah sebagai berikut: Jika hasil dari F-hitung > F-tabel = H0 ditolak Jika hasil dari F-hitung < F-tabel = H0 diterima

43

c. Uji Hausman Hausman test adalah pengujian statistik untuk memilih apakah model Fixed Effect atau Random Effect yang paling tepat digunakan.

Pengujian

dilakukan

dengan

hipotesis

berikut

(Widarjono, 2009): H0: Random Effect Model H1 : Fixed Effect Model Manurut Widarjono (2009:240) dasar penolakan terhadap hipotesis diatas adalah dengan membandingkan nilai statistik Hausman dan nilai kritisnnya. Jika nilai statistik Hausman > nilai kritisnya = H0 ditolak. Jika nilai statistik Hausman < nilai kritisnya = H0 diterima.

2. Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik ini dilakukan sebagai parameter untuk mengukur apakah data yang digunakan dalam penelitian ini bersifat BLUE atau tidak. a. Uji Normalitas Uji normalitas ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi panel variabel-variabelnya berdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Tidak terpenuhinya normalitas pada umumnya disebabkan karena distribusi data yang dianalisis

44

tidak normal, karena terdapat nilai ekstrem pada data yang diambil. Nilai ekstrem ini dapat terjadi karena adanya kesalahan dalam pengambilan sampel, bahkan karena kesalahan dalam melakukan input data atau memang karena karakteristik data tersebut sangat jauh dari rata-rata. (Suliyanto, 2011:69) Dalam software eviews yang peneliti gunakan dalam penelitian

ini,

normalitas

data

dapat

diketahui

dengan

membandingkan statistik Jarque-Bera (JB) dengan x2 tabel. Jika nilai Jarque-Bera (JB) ≤ x2 tabel maka nilai residual terstandarisasi dinyatakan berdistribusi normal. (Suliyanto, 2011:75) b. Uji Multikolinearitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi panel ditemukan adanya korelasi antar variabel independen atau tidak. Metode untuk mendeteksi ada tidaknya masalah multikolinearitas dalam suatu model regresi juga dapat dilihat dari korelasi parsial antar variabel independen. Sebagai aturan yang kasar (rule of thumb), jika koefesien korelasi cukup tinggi diatas 0,8 maka kita duga ada multikoliniearitas dalam model. Sebaliknya jika koefisien korelasi kurang dari 0,8 maka kita duga model tidak mengandung unsur multikolinearitas (Widarjono, 2009:106)

45

c. Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas berarti ada varian variabel pada model regresi yang tidak sama (konstan). Sebaliknya jika varian variabel pada model regresi memiliki nilai yang sama (konstan) maka disebut dengan homokedastisitas. Masalah heteroskedastisitas sering terjadi pada penelitian yang menggunakan data cross section. Adapun beberapa contoh penyebab perubahan nilai varian yang berpengaruh pada homoskedastisitas residualnya adalah sebagai berikut: a. Adanya pengaruh dari kurva pengalaman (learning curve) Dengan semakin maningkatnya pengalaman maka semakin menurun tingkat kesalahannya. Akibatnya, nilai varian makin lama semakin menurun. b. Adanya peningkatan perekonomian Dengan

semakin

meningkatnya

perekonomian

maka

semakin beragam tingkat pendapatan sehingga alternatif pengeluaran juga akan semakin besar. Hal

ini

akan

meningkatkan varian. c. Adanya peningkatan teknik pengambilan data Jika teknik pengambilan data semakin membaik, nilai varian cenderung mengecil. Misalnya bank yang menggunakan peralatan Electronic Data Processing (EDP) akan membuat

46

kesalahan yang relatif kecil dalam laporan, dibandingkan dengan bank yang tidak mempunyai peralatan tersebut. d. Uji Autokorelasi Menurut Suliyanto (2011:125) Autokorelasi adalah adanya korelasi antara variabel itu sendiri, pada pengamatan yang berbeda waktu atau individu. Umumnya kasus autokorelasi banyak terjadi pada data time series. Beberapa penyebab munculnya masalah autokorelasi adalah sebagai berikut: a. Adanya kelembaman (inertia) Salah satu ciri yang menonjol dari sebagian data runtut waktu (time series) dalam fenomena ekonomi adalah kelembaman. Seperti data pendapatan nasional, indeks harga konsumen, data produksi, data kesempatan kerja, data pengangguran yang menunjukkan adanya pola konjungtur. Dalam situasi seperti ini, data observasi pada periode sebelumnya dan periode sekarang, kemungkinan

besar

akan

mengandung

saling

ketergantungan. b. Bias spesifikasi model khusus variabel Hal ini disebabkan oleh tidak dimasukkannya variabel yang menurut teori ekonomi sangat penting perannya dalam menjelaskan variabel tak bebas.

47

c. Adanya fenomena laba-laba Munculnya fenomena sarang laba-laba terutama terjadi pada penawaran komoditi sektor pertanian. d. Manipulasi data Dalam analisis empiris, terutama data time series, seringkali terjadi manipulasi data. Hal ini terjadi karena data yang diinginkan tidak tersedia. e. Adanya kelembaman waktu (time lags) Dalam

regresi

pengeluaran

menggunakan

konsumsi

atas

data tingkat

time

series,

pendapatan

merupakan hal yang lazim untuk mendapatkan bahwa pola pengeluaran konsumsi untuk periode sekarang antara lain ditentukan oleh pengeluaran pada periode sebelumnya,

dimana

model

seperti

ini

dalam

eonometrika dikenal dengan istilah regresi model otoregresif.

3. Uji Hipotesis a. Uji Signifikan Simultan (Uji F) Uji F dilakukan untuk melihat pengaruh variabel-variabel independen secara keseluruhan terdapat variabel dependen. Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai F-hitung dengan F-tabel.

48

Rumus uji F-hitung :

F-hitung = R2 / (k-1) (1-R2 ) / (n-k)

Dimana: F

: Koefisien F-hitung

R2

: Koefisien determinasi

k

: Jumlah variabel penjelas

n

: Jumlah observasi

b. Uji Parsial (Uji t) Uji t digunakan untuk membuktikan apakah variabel independen secara individu mempengaruhi variabel dependen dengan menganggap variabel lain bersifat konstan. Uji ini dilakuakan dengan memperbandingkan t- hitung dengan t -tabel. Uji t (parsial) dicari dengan formula sebagai berikut:

Nilai t-hitung umumnya telah disediakan oleh setiap software regresi. Sedangkan untuk memperoleh nilai t-tabel ditentukan oleh tingkat

49

signifikasi 5% dengan degree of freedom (df) = (n-k), dimana n adalah jumlah observasi dan k adalah jumlah parameter estimasi termasuk intersep. c. Nilai Adjusted R2 Nilai adjusted R2 dapat didefinisikan sebagai proporsi atau persentase dari total varian variabel dependen Y yang dijelaskan oleh variabel independen di dalam garis regresi. Nilai adjusted R2 digunakan untuk mengukur seberapa baik garis regresi sesuai dengan data aktualnya (goodness of fit) (Widarjono, 2009:24)

E. Operasional Variabel Penelitian Menurut Prasetyo dan Jannah (2006:67) variabel dalam penelitian kuantitatif dapat dibedakan menjadi dua, yaitu variabel bebas (independent variabel) dan variabel terikat (dependent variabel). Variabel bebas adalah suatu variabel yang ada dan atau terjadi mendahului variabel terikatnya. Sementara variabel terikat adalah variabel yang diakibatkan atau dipengaruhi oleh variabel bebas. Berdasarkan metode analisis yang akan digunakan, maka disusunlah definisi variabel-variabel yang akan digunakan. Definisi variabel- variabel tersebut adalah sebagai berikut:

50

1. Variabel Independen a. Return on Asset (ROA) Menurut Kasmir (2003:281), ROA digunakan untuk mengukur kamampuan manajemen menghasilkan income dari pengelolaan asset dan memperoleh profitabilitas dan manajerial efisiensi secara overall. Jadi ROA digunakan dalam penelitian ini untuk melihat sejauh mana tingkat keberhasilan bank dalam mengelola assetnya. Semakin besar ROA, semakin baik tingkat keberhasilan bank tersebut. Rumusnya adalah:

b. Loan to Deposit Ratio (LDR) Rasio ini merupakan rasio yang mengukur kemampuan jumlah kredit yag diberikan dibandingkan dengan jumlah dana masyarakat dan modal sendiri digunakan. Semakin tinggi rasio ini memberikan indikasi semakin rendahnya kemampuan likuiditas bank yang bersangkutan sehingga kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah akan semakin besar.

Rumusnya adalah:

51

c. Non Performing Loan (NPL) Rasio ini menunjukkan tingkat kelancaran penyaluran pembiayaan yang telah dilakukan oleh bank. Karena NPL adalah rasio kolektibilitas pembiayaan dari tingkat 3 sampai 5. Pembiayaan dikatakan lancar apabila tidak masuk kolektibilitas 3, sehingga pembiayaan tersebut tidak dikategorikan macet. Sehingga bank terhindar dari resiko gagal bayar. Rumusnya adalah:

NPL =

x 100%

2. Variabel dependen Variabel independen dalam penelitian ini adalah kredit. Menurut Undang-Undang No. 10 Tahun 1998, kredit adalah penyediaan uang atau tagiahan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasi utangnya setelah jangka waktu tertentu dengan jumlah bunga, imbalan atau pembagian hasil keuntungan.

52

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

A. Gambaran Umum Objek Penelitian 1. Sejarah Singkat Objek Penelitian Dalam penelitian ini peneliti mengambil 9 objek perusahaan perbankan, adapun sejarah singkat dari masing – masing bank adalah sebagai berikut: a. Bank Mandiri Bank Mandiri didirikan pada 2 Oktober 1998, sebagai bagian dari program restrukturisasi perbankan yang dilaksanakan oleh pemerintah Indonesia. Pada bulan Juli 1999, empat bank pemerintah yaitu Bank Bumi Daya, Bank Dagang Negara, Bank Ekspor Impor Indonesia dan Bank Pembangunan Indonesia dilebur menjadi Bank Mandiri, dimana masing-masing bank tersebut memiliki peran yang tak terpisahkan dalam pembangunan perekonomian Indonesia. Sampai dengan hari ini, Bank Mandiri meneruskan tradisi selama lebih dari 140 tahun memberikan kontribusi dalam dunia perbankan dan perekonomian Indonesia. (www.mandiri.co.id) b. Bank BRI Bank Rakyat Indonesia (BRI) adalah salah satu bank milik pemerintah yang terbesar di Indonesia. Pada awalnya Bank Rakyat Indonesia (BRI) didirikan di Purwokerto, Jawa Tengah. Lembaga

53

53

tersebut berdiri tanggal 16 Desember 1895, yang kemudian dijadikan sebagai hari kelahiran BRI. Sejak 1 Agustus 1992 berdasarkan Undang-Undang Perbankan No. 7 tahun 1992 dan Peraturan Pemerintah RI No. 21 tahun 1992 status BRI berubah menjadi perseroan terbatas. Kepemilikan BRI saat itu masih 100% di tangan Pemerintah Republik Indonesia. Pada tahun 2003, Pemerintah Indonesia memutuskan untuk menjual 30% saham bank ini, sehingga menjadi perusahaan publik dengan nama resmi PT. Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk., yang masih digunakan sampai dengan saat ini. (www.bri.co.id) c. Bank BCA PT Bank Central Asia berawal dari sebuah usaha dagang bernama NV Knitting Factory di Semarang yang didirikan pada tanggal 10 Agustus 1955, dengan kerjasama yang dilakukan oleh Bank Central Asia dan disertai dengan pengelolaan yang professional, sumber dana dan jangkauan PT Bank Central Asia menjadi luas. PT Bank Central Asia mulai menunjukkan diri sebagai bank yang menguasai pasar perbankan. Bank Central Asia terus berkembang keberbagai propinsi atau daerah-daerah yang belum banyak dijangkau bank lain. (www.bca.co.id)

54

d. Bank BNI Berdiri sejak 1946, BNI yang dahulu dikenal sebagai Bank Negara Indonesia, merupakan bank pertama yang didirikan dan dimiliki oleh pemerintah Indonesia. Bank Negara Indonesia mulai mengedarkan alat pembayaran resmi pertama yang dikeluarkan pemerintah Indonesia, yakni ORI atau oeang republik Indonesia, pada malam menjelang tanggal

30

Oktober

1946,

hanya

beberapa

bulan

sejak

pembentukannya. Hingga kini, tanggal tersebut diperingati sebagai hari keuangan nasional, sementara hari pendiriannya yang jatuh pada tanggal 5 Juli ditetapkan sebagai hari bank nasional. (www.bni.co.id) e. Bank CIMB Niaga Bank CIMB Niaga berdiri pada tanggal 26 September 1955 dengan nama Bank Niaga. Pada dekade awal berdirinya, fokus utama adalah pada membangun nilai-nilai inti dan profesionalisme di bidang perbankan. Sebagai hasilnya, Bank Niaga dikenal luas sebagai penyedia produk dan layanan berkualitas yang terpercaya. Di tahun 1987, Bank Niaga membedakan dirinya dari para pesaingnya di pasar domestik

dengan

menjadi

Bank

yang

pertama

menawarkan

nasabahnya layanan perbankan melalui mesin ATM di Indonesia. Pencapaian ini dikenal luas sebagai masuknya Indonesia kedunia perbankan modern. Kepemimpinan Bank dalam penerapan teknologi terkini semakin dikenal di tahun 1991 dengan menjadi yang pertama

55

memberikan

nasabahnya

layanan

perbankan

online.

.(www.cimbniaga.com) f. Bank Panin Didirikan pada tahun 1971, Panin Bank tercatat di Bursa Efek Jakarta pada tahun 1982. Bank indonesia pertama yang go public. Sejak awal, manajemen panin bank berusaha untuk memberikan hasil yang terbaik untuk semua stakeholders dengan menjaga keseimbangan antara penerapan prinsip kehati-hatian dan pertumbuhan yang progresif. Basis modal yang kuat dan manajemen risiko yang penuh perhitungan telah memungkinkan untuk melewati berbagai gejolak ekonomi dan periode ketidakpastian. Panin bank adalah salah satu dari sedikit bank di indonesia yang tidak direkapitalisasi oleh pemerintah setelah krisis moneter 1998. (www.panin.co.id) g. Bank Danamon PT Bank Danamon Indonesia Tbk. didirikan pada 1956. Nama Bank Danamon berasal dari kata “danamoneter” dan pertama kali digunakan pada 1976, ketika perusahaan berubah nama dari Bank Kopra. Pada 1988, Bank Indonesia meluncurkan paket reformasi perbankan yang dikenal dengan “Paket Oktober 1988” atau PAKTO 88. Tujuan utama PAKTO 88 adalah untuk membangun kompetisi dalam sektor perbankan dengan memberikan kemudahan persyaratan, termasuk liberalisasi peraturan tentang pendirian bank swasta domestik baru dan bank joint-venture. Sebagai hasil dari reformasi ini, Bank

56

Danamon menjadi salah satu bank valuta asing pertama di Indonesia, dan menjadi perusahan publik yang tercatat di Bursa Efek Jakarta. (www.danamon.co.id) h. Bank Permata PT Bank Permata Tbk (Permata Bank) merupakan hasil merger 5 (lima) Bank yaitu PT. Bank Bali Tbk, PT. Bank Universal Tbk, PT. Bank Artamedia, PT. Bank Patriot dan PT. Bank Prima Ekspress pada tahun 2002, dan saat ini telah berkembang menjadi sebuah bank swasta utama yang menawarkan produk dan jasa inovatif serta komprehensif terutama disisi delivery channel-nya termasuk Internet Banking dan Mobile Banking. (www.permatabank.com) i. Bank BII PT Bank Internasional Indonesia Tbk (BII) didirikan 15 Mei 1959. Setelah mendapatkan ijin sebagai bank devisa pada 1988, BII mencatatkan sahamnya di Bursa Efek Jakarta dan Bursa Efek Surabaya (sekarang Bursa Efek Indonesia atau BEI) pada tahun 1989. Sejak menjadi perusahaan publik, BII telah tumbuh menjadi salah satu bank swasta terkemuka di Indonesia. (www.bii.co.id)

B. Pengujian dan Pembahasan 1. Deskriptif Variabel Variabel independen dalam penelitian ini yakni: Return on Asset (ROA), Loan to Deposit Ratio (LDR), dan Non Performing Loan (NPL).

57

Adapun variabel dependennya adalah penyaluran kredit yang diambil selama periode 2005-2012. Penjelasan lebih lanjut sebagai berikut: a. Return on Asset (ROA) Rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam memperoleh keuntungan secara keseluruhan. Semakin besar Return on Asset (ROA) suatu bank semakin besar pula tingkat keuntungan yang dicapai bank tersebut dan semakin baik pula posisi bank tersebut dari sisi penggunaan aset. Menurut surat edaran Bank Indonesia tahun 2004 Return on Asset (ROA) yang baik nilainya lebih dari 1,25%. Tabel 4.1 Return on Asset (ROA) Perusahaan

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011 2012

MANDIRI

0,5

1,1

2,3

2,5

3

3,4

3,4

3,5

BRI

5,04

4,36

4,61

4,18

3,73

4,64

4,93

5,15

BCA

3,4

3,8

3,3

3,4

3,4

3,5

3,8

3,6

BNI

1,6

1,9

0,9

1,1

1,7

2,5

2,9

2,9

CIMB

2,01

2,09

2,49

1,1

2,1

2,75

2,85

3,18

PANIN

2,27

2,78

3,14

1,75

1,78

1,76

2,02

1,96

DANAMON 3,1

1,8

2,4

1,5

1,5

2,8

2,6

2,7

PERMATA

1,2

1,2

1,9

1,7

1,4

1,9

1,7

1,7

BII

1,68

1,23

0,75

1,11

0,07

1,14

1,13

1,62

(dalam persen) sumber: www.idx.co.id

58

Berdasarkan tabel diatas, dapat disimpulkan bahwa sejak tahun 2005 – 2012 Return on Asset (ROA) tertinggi dihasilkan oleh bank BRI yaitu sebesar 5,04%, 4,61%, 4,18%, 3,73%, 4,64%, 4,93%, 5,15% sehingga pada tahun 2008 BRI merupakan bank terbaik di Indonesia. Pada tahun 2009 hampir semua bank rata-rata mengalami penurunan Return on Asset (ROA), hal ini disebabkan oleh suatu masalah yang pernah bertahuntahun dialami paska krisis. b. Loan to Deposit Ratio (LDR) Loan to Deposit Ratio (LDR) adalah perbandingan antara total kredit yang diberikan dengan total dana pihak ketiga (DPK) yang dapat dihimpun oleh bank. Loan to Deposit Ratio (LDR) akan menunjukan tingkat kemampuan bank dalam menyalurkan dana pihak ketiga yang dihimpun oleh bank yang bersangkutan. Maksimal Loan to Deposit Ratio (LDR) yang diperkenankan oleh bank Indonesia adalah sebesar 110%

59

Tabel 4.2 Loan to Deposit Ratio (LDR) Perusahaan

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

MANDIRI

51,70

57,20

54,30

59,20

61,40

67,60

74,10 77,60

BRI

77,83

72,53

68,80

79,93

80,88

75,17

76,20 79,85

BCA

41,80

40,30

43,60

53,80

50,30

55,20

61,70 68,60

BNI

54,20

49,20

60,60

68,60

64,10

70,20

70,40 77,50

CIMB

62,93

68,54

79,30

87,84

95,11

88,04

94,41 95,04

PANIN

55,17

80,47

92,36

78,93

73,31

74,22

80,36 88,46

DANAMON 80,80

75,50

88,10

86,40

88,80

93,80

98,30 100,6

PERMATA

78,50

83,10

88,00

81,80

90,60

87,50

83,10 90,00

BII

60,31

70,16

88,01

86,53

82,93

89,03

95,07 92,97

(dalam persen) sumber: www.idx.co.id Berdasarkan tabel diatas, dapat disimpulkan bahwa sejak tahun 2005 – 2012 Loan to Deposit Ratio (LDR) tertinggi ada beberapa bank yang menduduki tingkat teratas, namun Loan to Deposit Ratio (LDR) tertinggi terjadi pada tahun 2012 pada bank DANAMON yaitu sebesar 100,6%. Hal ini dikarenakan Loan to Deposit Ratio (LDR) Bank diimbangi oleh permodalan yang kuat dengan rasio KPMM konsolidasian sebesar 18,9% dibandingkan 17,6% pada tahun 2011, mencerminkan likuiditas yang baik untuk melanjutkan pertumbuhan. Sedangkan Loan to Deposit Ratio (LDR) terendah sejak tahun 2005 – 2012 diduduki oleh bank BCA. Pertumbuhan dana pihak ketiga yang lebih tinggi dibandingkan pertumbuhan kredit menyebabkan rasio kredit terhadap dana

60

pihak ketiga (LDR) mengalami penurunan menjadi 50,3% di akhir tahun 2009, dimana Loan to Deposit Ratio (LDR) di tahun sebelumnya tercatat sebesar 53,8%. c. Non Performing Loan (NPL) Besarnya Non Performing Loan (NPL) yang diperbolehkan oleh Bank Indonesia saat ini adalah maksimal 5%. Jika melebihi 5% maka akan mempengaruhi penilaian tingkat kesehatan Bank yang bersangkutan, yaitu akan mengurangi nilai atau skor yang diperolehnya. Semakin besar tingkat Non Performing Loan (NPL) ini menunjukkan bahwa bank tersebut tidak profesional dalam pengelolaan kreditnya, sekaligus memberikan indikasi bahwa tingkat resiko atas pemberian kredit pada bank tersebut cukup tinggi searah dengan tingginya Non Performing Loan (NPL) yang dihadapi bank (Slamet Riyadi, 2003:161)

61

Tabel 4.3 Non Performing Loan (NPL) Perusahaan

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

MANDIRI

25,2

16,3

7,2

4,7

2,8

2,4

2,2

1,9

BRI

4,68

4,81

3,44

2,8

3,52

2,79

2,32

1,78

BCA

1,7

1,3

0,8

0,6

0,7

0,6

0,5

0,4

BNI

13,7

10,5

8,2

4,9

4,7

4,3

3,6

2,8

CIMB

3,57

2,21

3,03

2,5

3,06

2,59

2,64

2,29

PANIN

9,34

7,95

3,06

4,34

3,16

4,37

3,56

1,69

DANAMON 2,6

3,3

2,3

2,3

4,5

3

2,5

2,3

PERMATA

5,3

6,4

4,6

3,5

4

2,7

2

1,3

BII

2,77

5,03

2,92

3,2

2,42

3,09

2,14

1,7

(dalam persen) sumber: www.idx.co.id Berdasarkan tabel diatas, dapat disimpulkan bahwa pada tahun 2005 – 2012 Non Performing Loan (NPL) tertinggi dihasilkan oleh beberapa bank. Namun Non Performing Loan (NPL) tertinggi terjadi pada tahun 2005 dihasilkan oleh Bank Mandiri yang memimpin besarnya Non Performing Loan (NPL) dari tahun 2005 – 2012. Yakni sebesar 25,2 % hal ini dikarenakan bank mandiri telah mengalami permasalahan yang cukup serius dan baru memulai fase konsolidasi pada tahun 2006. Adapun Non Performing Loan (NPL) terendah pada tahun 2005-2012 diperoleh bank BCA. Meskipun mencatat pertumbuhan volume kredit yang tinggi, rasio kredit bermasalah (Non Performing Loan – NPL) tetap terjaga pada tingkat yang rendah sebesar 0,4% disertai dengan rasio cadangan kerugian

62

penurunan nilai kredit. Hal tersebut mencerminkan kuatnya penerapan kebijakan manajemen risiko dan fokus Bank dalam mempertahankan kualitas aset.

C. Analisis dan Pembahasan 1. Uji pemilihan model regresi panel Regresi panel data adalah regresi yang menggunakan panel data atau pool data yang merupakan kombinasi dari data time series dan data cross section. Penelitian dengan menggunakan data panel mempunyai beberapa keunggulan seperti yang sudah dijelaskan pada bab sebelumnya. Agar hasil dari data panel sesuai dan menghasilkan hasil akhir yang terbaik ada beberapa model yang bisa digunakan untuk mengestimasi model regresi data panel. Dalam pembahasan teknik estimasi model regresi data penel, ada 3 teknik yang bisa digunakan yaitu: memilih antara Common Effect Model, Fixed Effect Model dan Random Effect Model (Widarjono, 2009:238) a. Pendekatan Common effect (PLS) Dalam pendekatan ini tidak memperhatikan dimensi individu maupun waktu. Disumsikan bahwa perilaku data antar perusahaan sama dalam berbagai kurun waktu (Widarjono, 2009:231) Dari pengolahan program eviews 7.0 didapatkan hasil seperti tampilan berikut:

63

Tabel 4.4 Uji Common effect (PLS)

Sumber: Data diolah b. Pendekatan Fixed effect Pendekatan ini mengasumsikan adanya perbedaan intersep didalam perusahaan namun intersepnya sama antar waktu. Disamping itu model ini juga mengasumsikan bahwa koefisien regresi (slope) tetap antar perusahaan dan antar waktu (Widarjono, 2009:233) Dari pengolahan program eviews didapatkan hasil seperti tampilan berikut: Tabel 4.5 Uji fixed effect

Sumber: Data diolah 64

c. Pendekatan Random effect Model ini mengestimasi data panel dimana variabel gangguan mungkin saling berhubungan antar waktu dan antar individu (Widarjono, 2009:235) Dari pengolahan program eviews didapatkan hasil seperti tampilan berikut: Tabel 4.6 Uji Random Effect

Sumber: Data diolah

2. Uji Perubahan Struktural Model Regresi Panel a. Uji Chow Chow test adalah pengujian untuk menentukan model common effect atau fixed effect yang paling tepat digunakan dalam mengestimasi data panel. Hipotesis dalam uji Chow adalah: H0 : Common Effect Model atau pooled OLS H1 : Fixed Effect Model

65

Dasar penolakan terhadap hipotesis diatas adalah dengan membandingkan perhitungan F-hitung dengan F-tabel. jika F-hitung > F-tabel maka H0 ditolak = Fixed Effect Model. jika F-hitung < F-tabel maka H0 diterima = Common EffectModel. Adapun rumus uji chow adalah sebagai berikut:

Dimana: SSE1 : Sum Square Error dari model Common Effect SSE2 : Sum Square Error dari model Fixed Effect n

: Jumlah individual (cross section)

nt

: Jumlah cross section x jumlah time series

k

: Jumlah variabel independen

Sedangkan F-tabel didapat dari:

F –tabel = {α : df (n-1, nt –n-k)}

Dimana: α : Tingkat signifikasi yang dipakai (alfa) n : Jumlah individual (cross section) nt : Jumlah cross section x jumlah time series k : Jumlah variabel independen

66

F- hitung

= (28,32764 – 6,136276)/ (9 – 1) 6,136276/ (9 x 8 – 9 – 3) = 22,191364 / 8 6,136276 / 60 = 2,7739205 0,102271266 = 27,12317 = 5% ; (9 – 1, 9 x 8 – 9 – 3 )

F-tabel

= 5% ; (8, 60) = 2,10 Hasil dari perhitungan F-hitung didapat sebesar 27,12317 sedangkan F-tabel dari numerator 8 dan denumenator 60 pada ⍺: 5% adalah 2,10. Dari hipotesis diatas dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak karena F-hitung lebih besar dari F-tabel (27,12317 > 2,10), sehingga model yang dipakai dalam penelitian ini adalah fixed effect method. Sehingga diperlukan uji selanjutnya yaitu uji Hausman untuk memilih antara fixed effect atau random effect. b. Uji Hausman Uji Hausman adalah pengujian statistik untuk memilih apakah model Fixed Effect atau Random Effect yang paling tepat digunakan. Pengujian uji Hausman dilakukan dengan hipotesis berikut:

67

H0 : Random Effect Model H1 : Fixed Effect Model

Tabel 4.7 Uji Hausman C1 Last updated: 06/14/13 - 10:35 R1

-29.32730945076576

Sumber: Data diolah Hasil dari penghitungan statistik Hausman didapat sebesar 29,327309. Sementara nilai kritis chi-squares dengan df sebesar 3 pada α = 5% adalah sebesar 7,81473 yang berarti nilai kritis chi-squares lebih besar dari nilai statistik Hausman. Dengan demikian maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak yang berarti model yang paling tepat digunakan dalam penelitian ini adalah model Random Effect.

3. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas Uji normalitas dimaksudkan untuk menguji apakah nilai residual yang telah terstandarisasi pada model regresi berdistribusi normal atau tidak. Nilai residual dikatakan berdistribusi normal jika nilai residual terstandarisasi tersebut sebagian besar mendekati nilai rata-ratanya (Suliyanto, 2011: 69).

68

Hipotesis yang digunakan: H0 : residual dari model berdistribusi normal H1 : residual dari model tidak berdistribusi normal Uji ini dilakukan dengan membandingkan statistik JarqueBera (JB) dengan x2 tabel. Jika nilai Jarque-Bera (JB) ≤ x2 tabel maka dengan random effect method diketahui bahwa nilai residual terstandarisasi

dinyatakan

berdistribusi

normal.

(Suliyanto,

2011:75)

Gambar 4.1 Hasil Uji Normalitas 14

Series: Standardized Residuals Sample 2005 2012 Observations 72

12 10

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

8 6 4 2

Jarque-Bera Probability

-9.85e-15 -0.217398 1.788610 -1.560693 0.827237 0.131292 1.937860 3.591276 0.166021

0 -1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

Sumber : Data diolah

Pada hasil grafik histogram penyaluran kredit diatas menunjukan nilai Jarque-Bera sebesar 3,591276 sedangkan nilai X2 tabel dengan df: 0,05, 3 adalah 7,814. karena nilai statistik Jarque-Bera (JB) (3,591276) < nilai x2 tabel (7,814), nilai residual terstandarisasi berdistribusi normal.

69

b. Uji Multikoliniearitas Multikoliniearitas adalah kondisi adanya hubungan erat antara variabel-variabel independen di dalam suatu model regresi. Adanya multikoliniearitas masih menghasilkan estimator BLUE, tetapi menyebabkan suatu model mempunyai varian yang besar (Widarjono, 2009:104). Dalam penelitian ini metode yang dipakai untuk mendeteksi ada tidaknya masalah multikolinearitas dalam suatu model regresi adalah dengan melihat dari korelasi parsial antar variabel independen. Sebagai aturan yang kasar (rule of thumb), jika koefesien korelasi cukup tinggi diatas 0,8 maka kita duga ada multikoliniearitas dalam model. Sebaliknya jika koefisien korelasi kurang dari 0,8 maka kita duga model tidak mengandung unsur multikolinearitas (Widarjono, 2009:106). Tabel 4.8 Uji Multikolinearitas ROA LDR NPL

ROA LDR NPL 1 -0.1632416648494514 -0.369137978625767 -0.1632416648494514 1 -0.3055966730499294 -0.369137978625767 -0.3055966730499294 1

Sumber: Data diolah

Dari matrik korelasi diatas terlihat bahwa hubungan antara variabel independennya semuanya dibawah 0,8 sehingga disimpulkan bahwa data yang

digunakan

dalam

penelitian

ini

terbebas

dari

masalah

multikolinieritas.

70

c. Uji Park Dalam mendeteksi ada tidaknya masalah heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan uji park deteksi masalah heteroskedastisitas Varian yang tidak konstan atau masalah heteroskedastisitas muncul karena residual ini tergantung dari variabel independennya yang ada didalam model. Tabel 4.9 Uji Park

Sumber: Data diolah

Dari tabel uji park dapat disimpulkan bahwa nilai probabilitas sebesar (0,3247), (0,1484), (0,0761), dan (0,5325) lebih besar dari 0,05 maka dapat dipastikan model tidak mengandung gejala heteroskedastisitas atau dikatakan tidak dikatakan tidak terjadi heteroskedastisitas.

71

d. Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah ada korelasi antara anggota serangkaian data observasi yang diuraikan menurut waktu (time series) atau ruang (cross section) atau ruang (time series) (Suliyanto, 2001: 125) Tabel 4.10 Uji Autokorelasi

Sumber: Data diolah

Dari output tabel uji autokorelasi terlihat bahwa R2 sebesar 0,416091. Dan jumlah pengamatan sebanyak 9. Maka x2 -hitung = (n-1) x X2 sehingga x2 - hitung sebesar = (8 x 0,416091) = 3,328728. Sedangkan nilai x2 tabel dengan df: (3; 0,05) sebesar 7,81473. Karena nilai x2 hitung (3,328728) < x2 tabel (7,81473), maka model persamaan regresi tidak mengandung masalah autokorelasi.

72

4. Uji Hipotesis a. Uji F (simultan) Dilakukan untuk menguji apakah setiap variabel bebas (independent memiliki

variabel) secara keseluruhan atau bersama-sama

pengaruh

yang

signifikan

terhadap

variabel

terikat

(dependent variabel). Dalam melakukan pengujian koefisien regresi secara bersama-sama digunakan uji yang dikenal dengan sebutan uji F (Nahcrowi, 2006:17) Tabel 4.11 Uji F (simultan)

Sumber: Data diolah Hasil yang diperoleh dari model regresi diatas, didapat Fhitung sebesar 16,15214 sementara nilai F-tabel dengan nomerator (3) dan denominator (69) pada ⍺ = 5% adalah 2,74 yang berarti F-hitung lebih besar dari F-tabel. Dengan nilai probabilitas F-statistik 0,0000001 yang lebih kecil dari tingkat signifikan (5%) maka H0

73

ditolak dan H1 diterima. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa variabel independen (ROA, LDR, NPL) secara bersama-sama berpengaruh terhadap penyaluran kredit pada 9 bank

dengan

penyaluran kredit terbesar di Indonesia selama periode 2005-2012. b. Uji t (Parsial) Menurut Ghozali (2011:98) uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Uji t dilakukan dengan menggunakan uji satu sisi (one tail test), dengan ⍺ = 5% , maka diperoleh t-tabel sebagai berikut: t-tabel = {⍺ ; df = (n-k) } = 5% ; df = (72-3) = 0,05 ; = 69 = 1,66724

Tabel 4.12 Uji t (Parsial)

Sumber: Data diolah

74

Dengan melihat nilai estimasi pada t-tabel sebesar 1,66724 maka ditarik kesimpulan sebagai berikut: a. Uji pengaruh Return on Asset (ROA) terhadap penyaluran kredit

dengan melihat nilai t-hitung (t-statistik) ROA sebesar 1,672438 yang berarti lebih besar dari nilai t-tabel 1,66724. Nilai probabilitas t-hitung sebesar 0,099 adalah nilai probabilitas untuk uji dua sisi, sedangkan untuk uji hipotesis satu sisi dilakukan dengan membagi dua nilai probabilitas tersebut (Widarjono, 2009:47). Sehingga didapat nilai probabilitas sebesar 0,0495 yang berarti lebih kecil dari 0,05 maka H02 ditolak dan Ha2 diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel ROA berpengaruh positif terhadap penyaluran kredit. Hasil penelitian ini mendukung penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Harmanta & Ekananda (2005), Dias Satria (2007) Francisca & Siregar (2009), yang menemukan bahwa ROA berpengaruh positif terhadap penyaluran kredit. b. Uji pengaruh Loan to Deposit Ratio (LDR) terhadap Penyaluran kredit

Dengan melihat nilai t-hitung (t-statistik) NPL sebesar 5,507805 yang berarti lebih besar dari nilai t-tabel 1,66724 dan nilai probabilitas thitung sebesar 0,0000 yang lebih kecil dari 0,05 maka H03 ditolak dan Ha3 diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel LDR berpengaruh positif terhadap penyaluran kredit. Hal ini sesuai dengan penelitian Wuyono (2012), Tito aditya (2011) yang menemukan bahwa LDR berpengaruh positif terhadap penyaluran kredit.

75

c. Uji pengaruh Non Performing Loan (NPL) terhadap Penyaluran kredit

dengan melihat nilai t-hitung (t-statistik) NPL sebesar -2,186779 yang berarti lebih kecil dari nilai t-tabel 1,66724 dan nilai probabilitas thitung sebesar 0,032. Sehingga didapat nilai probabilitas sebesar 0,016 yang berarti lebih kecil dari 0,05 maka H04 ditolak dan Ha4 diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel NPL berpengaruh negatif terhadap penyaluran kredit. Hasil penelitian ini mendukung penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Billy Arma Pratama (2010), Dias Satria (2007), Tenrilau (2012) yang menemukan NPL berpengaruh negatif terhadap penyaluran kredit. c. Nilai Adjusted R2 Adjusted R2 dapat didefinisikan sebagai proporsi atau presentase dari total variasi variabel dependen Y yang dijelaskan oleh garis regresi (variabel independen X).

Dengan

demikian nilai

koefisien determinasi ini terlatak antara 0 dan 1 (0 ≤ R2 ≤ 1). Semakin mendekati angka 1 maka semakin baik garis regresi karena mampu menjelaskan data aktualnya. Semakin mendekati angka nol maka garis regresi kurang baik. Namun demikian, kita harus memahami bahwa rendahnya nilai R2 dapat terjadi karena beberapa alasan. (Widarjono, 2009: 26-27).

76

Tabel 4.13 Uji Adjusted R2

Sumber: Data diolah Nilai Adjusted R-square dari model didapat sebesar 0,390330 yang menunjukan bahwa kemampuan variabel independen (ROA, LDR, NPL) dalam menjelaskan variabel dependen (Kredit) adalah sebesar 39,03%, sisanya sebesar 60,97% dijelaskan oleh variabel lain diluar model seperti DPK, infasi, capital adequacy ratio, BI rate dan lain-lain.

5. Analisis Regresi Panel Penelitian ini menguji pengaruh Return on Asset (ROA), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL) terhadap 9 Bank dengan penyaluran kredit terbesar di Indonesia tahun 2005-2012. Model yang dipakai adalah Random Effect. Berikut hasil dari regresi panel dengan variabel dependen penyaluran kredit:

77

Tabel 4.14 Uji terpilih (Random effect model)

Sumber : Data diolah

Y = 30.04921 + 0.114832 (ROA) + 0.024105 (LDR) – 0.033293(NPL) + e Berdasarkan persamaan regresi diatas, maka dapat diintepretasikan sebagai berikut : a. Berdasarkan persamaan diatas diperoleh besarnya konstanta penyaluran kredit sebesar 30,04921. Hal ini mengindikasikan bahwa jika ketiga variabel x = 0 maka akan menaikkan penyaluran kredit sebesar 30,04921. b. Besarnya koefisien regresi Return on Asset (X1) sebesar positif 0,114832. Hal ini mengindikasikan bahwa apabila variabel independen Return on Asset naik sebesar 1% maka akan menaikkan penyaluran kredit sebesar 0,114832.

78

c. Besarnya koefisien regresi Loan to Deposit Ratio (X2) sebesar positif 0,024105. Hal ini mengindikasikan bahwa apabila variabel independen Loan to Deposit Ratio naik sebesar 1% maka akan menaikkan penyaluran kredit sebesar 0,024105. d. Besarnya koefisien regresi Non Performing Loan (X3) sebesar negatif 0,033293 Hal ini mengindikasikan bahwa apabila variabel independen Loan to Deposit Ratio naik sebesar 1% maka akan menurunkan penyaluran kredit sebesar 0,03329.

79

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 1. Kesimpulan Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian yang menguji Return on Asset (ROA), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL) terhadap penyaluran kredit dengan penyaluran kredit terbesar

pada 9 bank

di Indonesia tahun 2005-2012,

adalah sebagai berikut: 1. Uji F (uji Simultan) Berdasarkan uji F (simultan) Return on Asset (ROA), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL) secara bersama-sama

(simultan)

mempunyai

pengaruh

terhadap

penyaluran kredit. Hal ini ditunjukan dari hasil yang diperoleh melalui perbandingan F-hitung dan F-tabel yakni, F-hitung 16,15214 lebih besar dari F-tabel 2,74. Yang berarti secara bersama-sama (simultan) berpengaruh terhadap penyaluran kredit 2. Uji t (uji Parsial) Hasil uji regresi data panel dengan menggunakan Random Effect Model ditemukan bahwa variabel independen Return on Asset (ROA) dan Loan to Deposit Ratio (LDR) berpengaruh positif, sedangkan

Non Performing Loan (NPL) berpengaruh negatif

terhadap penyaluran kredit. Hasil ini sesuai dengan penelitian terdahulu.

80

80

3. Uji Adjusted R-square Dari hasil analisis model Random Effect antara variabel independen terhadap penyaluran kredit didapat nilai Adjusted Rsquare sebesar 0,3903 yang berarti semua variabel independen menjelaskan penyaluran kredit sebesar 39,03% dan 60,97% sisanya dijelaskan oleh faktor-faktor lain diluar model seperti total asset, capital adequacy ratio, net interest margin, aset produktif, kurs, BI rate dan lain-lain. 2. Saran Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dapat berimplikasi terhadap pihak-pihak yang terkait antara lain, sebagai berikut: a. Dalam penelitian ini variabel dependen yang dipakai adalah penyaluran kredit. Sedangkan variabel independennya adalah Return on Asset (ROA), Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL), diharapkan penelitian selanjutnya dalam mengukur tingkat penyaluran sebuah bank dapat menggunakan variabel yang lebih beragam agar hasil penelitian berbeda sehingga dapat menjadi bahan kajian bagi kalangan akademik. b. Dalam penelitian ini sampelnya adalah 9 bank yang merupakan bank dengan peringkat 9 teratas, peneliti selanjutnya bisa saja menambahkan jumlah sampelnya agar hasil penelitian yang didapat lebih baik.

81

c. Periode penelitian ini terbatas pada tahun 2005-2012, hendaknya penelitian berikutnya lebih memperbaharui dan menambahkan periode penelitian agar hasil yang didapat lebih relevan. d. Dalam penelitian ini metode yang dipakai adalah regresi panel dan pengolahan datanya menggunakan software eviews 7. Penelitian selanjutnya bisa menggunakan metode lain dan software yang lebih baru.

82

DAFTAR PUSTAKA

Agung, Juda, Bambang Kusmiarso. Erwin G. Hutapea. Andry Prasmuko dan Nugroho Joko Prastowo. “credit crunch di Indonesia: Fakta, Penyebab, dan Implikasi Kebijakan”, direktorat Riset Ekonomi dan Kebijakan Moneter Bank Indonesia, Jakarta, 2001. Alamsyah, Halim, dkk.“Banking Disintermediation and Its Implication for Monetery Policy : The Case of Indonesia”. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, 2005. Ali, Mashud.“ Asset Liability Management : Menyiasati Risiko Pasar dan Risiko Operasional”, Jakarta : PT. Gramedia, 2004. Arthesa Ade, Handiman Edia. “Bank dan Lembaga Keuangan Bukan Bank”, PT. INDEKS Kelompok Gramedia, 2006. Bambang Prasetyo, Miftahul Jannah, “Metode Penelitian kuantitatif Teori dan Aplikasi”, Jakarta PT.Raja Grafindo Persada, 2005. Basar P, Adhly dan Ismady P, Ihsan.“ Kondisi Perbankan 2009 dan Prospek 2010”, Economic Riview, Desember 2009. Dendawijaya, Lukman.”Manejemen Perbankan”. Ghaila Indonesia. Jakarta, 2005. Fahmi Irham dan Yovi Lavianti Hadi, “Pengantar Manajemen Perkreditan” , CV Alfabeta, Bandung, 2010. Ghozali, Imam. “Aplikasi Analisis Multivariat dengan program IBM SPSS 19”, UNDIP, Semarang, 2011. Gujarati, Damodar N. “Dasar-dasar Ekonometrika”. Erlangga, Jakarta, 2007. Hamid, Abdul. “Pedoman Penulisan Skripsi FEB”. UIN Jakarta, 2012. Hanafi, Mamduh dan Halim, Abdul “Analisis Laporan Keuangan”, UPP AMP YKPN, Yogyakarta, 2005.

83

Haryati, Sri. “Pertumbuhan Kredit Perbankan di Indonesia: Intermediasi dan pengaruh Variabel Makro Ekonomi”. Jurnal Keuangan dan Perbankan Vol. 13, No.2 Mei 2009. Hasibuan, Malayu. “Dasar-Dasar Perbankan”. Cetakan Kelima. Jakarta: PT Bumi Aksara 2006. Hidayat Rustam dan Dwiatmanto. “Analisis Pengaruh ROA, CAR, NPL, dan LDR Terhadap Perkembangan Kredit Perbankan”. Fakultas Ilmu Administrasi, 2011. Kasmir. “Manajemen Perbankan”. Edisi Revisi 8. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada, 2008. Manurung, Mandala, Prathama Rahardja. “Uang, Perbankan, dan Ekonomi Moneter (Kajian Kontekstual Indonesia)”. Jakarta : Penerbit FE UI, 2004. Meydianawathi, Luh Gede. “ Analisis Perilaku Penawaran Kredit Perbankan Kepada Sektor UMKM di Indonesia”. Buletin Studi Ekonomi Vol. 12 No. 2 Tahun 2007. Mulyono, Margo. ”Pengaruh Cash Ratio, Loan to Deposite Ratio dan Capital Asset Ratio Terhadap Profitabilitas Bank Go Public di Indonesia”, Jurnal Manajemen, Vol 1, No.1, April 2003. Nachrowi D dan Usman, Hardius. “Penggunaan Teknik Ekonometri”. PT. Raja Grafindo Persada, Jakarta, 2008. Omowunmi Olokoyo Felicia, “Determinants of Commercial Banks Lending Behavior in Nigeria”, International Journal of Financial Research, Vol. 2, No. 2; July 2011 Pauzi, Agus. “Analisis Dana Pihak Ketiga, Non Performing Loan, Capital Adequecy Ratio dan Loan to Deposit Ratio terhadap Return on Asset setra Implikasinya Terhadap Penyaluran Kredit Pada Bank Persero”. Skripsi UIN, Jakarta, 2011. Prasnanugraha, Ponttie. ”Analisis Pengaruh Rasio-Rasio Keuangan Terhadap Kinerja Bank Umum di Indonesia”, Tesis UNDIP, 2007.

84

Pratama, Billy Arma. “Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kebijakan Penyaluran Kredit Perbankan “, Tesis UNDIP, 2010. Purna, Ibnu, Hamidi, Prima.” Pengaruh Krisis Keuangan Global Terhadap Sektor Finansial di Indonesia”. Sekretariat Negara Republik Indonesia, 2009. Riyadi, Slamet. “Banking Assets and Liability Manajement”. Edisi ketiga, Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, 2006. Satria Dias dan Subegti Bagus. “ Determinasi Penyaluran Kredit Bank Umum di Indonesia periode 2006-2009”. Jurnal Keuangan dan Perbankan, Vol. 14, No. 3 September 2010. Scot, M.D & Timothy W.K. 2006 “Manegement of Banking”. Thompson. SouthWestern. Singgih, Santoso. “Buku Latihan SPSS Parametrik”. Elex Media Komputindo, Jakarta ,2000. Suliyanto, “ Ekonometrika Terapan Teori dan Aplikasi dengan SPSS”, CV Andi Offset, Yogyakarta, 2011 Triandaru Sigit, dan Totok Budisantoso. “Bank & Lembaga Keuangan Lain”. Jakarta : Salemba Empat, 2006. Warjiyo, Perry.“ Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter di Indonesia”, Jakarta: pusat pendidikan dan Studi kebanksentralan BI, 2004. Widarjono, Agus. 2009. “Ekonometrika pengantar dan aplikasinya”. Ekonisia. Yogyakarta. Winarno, Wing Wahyu.”Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews”. Sekolah tinggi ilmu manajemen YKPN. Yogyakarta, 2009. www.bi.go.id www.idx.co.id www.jstor.org

85

www.mandiri.co.id www.bri.co.id www.bca.co.id www.panin.co.id www.danamon.co.id www.permatabank.com www.bii.co.id

86

LAMPIRAN TABEL DESKRIPSI VARIABEL

Lampiran 1: Return on Asset (ROA) Perusahaan

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011 2012

MANDIRI

0,5

1,1

2,3

2,5

3

3,4

3,4

3,5

BRI

5,04

4,36

4,61

4,18

3,73

4,64

4,93

5,15

BCA

3,4

3,8

3,3

3,4

3,4

3,5

3,8

3,6

BNI

1,6

1,9

0,9

1,1

1,7

2,5

2,9

2,9

CIMB

2,01

2,09

2,49

1,1

2,1

2,75

2,85

3,18

PANIN

2,27

2,78

3,14

1,75

1,78

1,76

2,02

1,96

DANAMON 3,1

1,8

2,4

1,5

1,5

2,8

2,6

2,7

PERMATA

1,2

1,2

1,9

1,7

1,4

1,9

1,7

1,7

BII

1,68

1,23

0,75

1,11

0,07

1,14

1,13

1,62

2012

Lampiran 2 : Loan to Deposit Ratio (LDR) Perusahaan

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

MANDIRI

51,70

57,20

54,30

59,20

61,40

67,60

74,10 77,60

BRI

77,83

72,53

68,80

79,93

80,88

75,17

76,20 79,85

BCA

41,80

40,30

43,60

53,80

50,30

55,20

61,70 68,60

BNI

54,20

49,20

60,60

68,60

64,10

70,20

70,40 77,50

CIMB

62,93

68,54

79,30

87,84

95,11

88,04

94,41 95,04

PANIN

55,17

80,47

92,36

78,93

73,31

74,22

80,36 88,46

87

DANAMON 80,80

75,50

88,10

86,40

88,80

93,80

98,30 100,6

PERMATA

78,50

83,10

88,00

81,80

90,60

87,50

83,10 90,00

BII

60,31

70,16

88,01

86,53

82,93

89,03

95,07 92,97

Lampiran 3: Non Performing Loan (NPL) Perusahaan

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

MANDIRI

25,2

16,3

7,2

4,7

2,8

2,4

2,2

1,9

BRI

4,68

4,81

3,44

2,8

3,52

2,79

2,32

1,78

BCA

1,7

1,3

0,8

0,6

0,7

0,6

0,5

0,4

BNI

13,7

10,5

8,2

4,9

4,7

4,3

3,6

2,8

CIMB

3,57

2,21

3,03

2,5

3,06

2,59

2,64

2,29

PANIN

9,34

7,95

3,06

4,34

3,16

4,37

3,56

1,69

DANAMON 2,6

3,3

2,3

2,3

4,5

3

2,5

2,3

PERMATA

5,3

6,4

4,6

3,5

4

2,7

2

1,3

BII

2,77

5,03

2,92

3,2

2,42

3,09

2,14

1,7

Lampiran 4: (ln) Kredit PERUSAHAAN _MANDIRI _MANDIRI _MANDIRI _MANDIRI _MANDIRI _MANDIRI _MANDIRI _MANDIRI _BRI

TAHUN 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2005

KREDIT 32.30248 32.39891 32.56211 32.79293 32.92205 33.13717 33.38163 33.59416 31.95559

88

_BRI _BRI _BRI _BRI _BRI _BRI _BRI _BCA _BCA _BCA _BCA _BCA _BCA _BCA _BCA _BNI _BNI _BNI _BNI _BNI _BNI _BNI _BNI _CIMB Niaga _CIMB Niaga _CIMB Niaga _CIMB Niaga _CIMB Niaga _CIMB Niaga _CIMB Niaga _CIMB Niaga _PANIN _PANIN _PANIN _PANIN _PANIN _PANIN _PANIN _PANIN _DANAMON _DANAMON

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2005 2006

32.13397 32.36698 32.7131 32.96915 33.16239 33.31635 33.52268 31.62243 31.74879 32.04247 32.3565 32.4505 32.66747 32.94055 33.17923 31.76873 31.82762 32.11573 32.34947 32.42551 32.5463 32.72804 32.93304 31.26015 31.44563 31.74007 31.94914 32.05455 32.28396 32.46493 32.61051 30.26262 30.51235 30.97356 31.19439 31.31908 31.6507 31.86627 32.14902 31.23535 31.3919

89

_DANAMON _DANAMON _DANAMON _DANAMON _DANAMON _DANAMON _PERMATA _PERMATA _PERMATA _PERMATA _PERMATA _PERMATA _PERMATA _PERMATA _BII _BII _BII _BII _BII _BII _BII _BII

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

31.60752 31.83416 31.77856 32.04573 32.25283 32.38792 30.6924 30.75708 30.86139 31.14733 31.31511 31.57216 31.85352 32.17118 30.78371 30.89861 31.1261 31.27658 31.31094 31.61184 31.83849 32.02484

90

LAMPIRAN HASIL OUTPUT REGRESI PANEL Lampiran 5: Uji common effect (PLS) Dependent Variable: KREDIT Method: Panel Least Squares Date: 06/14/13 Time: 06:59 Sample: 2005 2012 Periods included: 8 Cross-sections included: 9 Total panel (balanced) observations: 72 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C ROA LDR NPL

31.03084 0.383135 -3.08E-05 0.010580

0.573049 0.075418 0.005701 0.024047

54.15042 5.080118 -0.005394 0.439965

0.0000 0.0000 0.9957 0.6614

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.314425 0.284179 0.645432 28.32764 -68.58177 10.39561 0.000010

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat

32.00620 0.762867 2.016160 2.142642 2.066513 0.219513

91

Lampiran 6: Uji fixed effect Dependent Variable: KREDIT Method: Panel Least Squares Date: 06/14/13 Time: 07:00 Sample: 2005 2012 Periods included: 8 Cross-sections included: 9 Total panel (balanced) observations: 72 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C ROA LDR NPL

29.81034 -0.077465 0.034295 -0.047364

0.431633 0.080179 0.004791 0.015885

69.06416 -0.966141 7.158638 -2.981615

0.0000 0.3379 0.0000 0.0041

Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.851492 0.824266 0.319799 6.136276 -13.51545 31.27447 0.000000

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat

32.00620 0.762867 0.708762 1.088207 0.859820 0.649112

92

Lampiran 7: Uji Random effect Dependent Variable: KREDIT Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 06/14/13 Time: 07:01 Sample: 2005 2012 Periods included: 8 Cross-sections included: 9 Total panel (balanced) observations: 72 Swamy and Arora estimator of component variances Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C ROA LDR NPL

30.04921 0.114832 0.024105 -0.033293

0.426751 0.068661 0.004377 0.015225

70.41390 1.672438 5.507805 -2.186779

0.0000 0.0990 0.0000 0.0322

Effects Specification S.D. Cross-section random Idiosyncratic random

0.367425 0.319799

Rho 0.5690 0.4310

Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic)

0.416091 0.390330 0.396735 16.15214 0.000000

Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat

9.413489 0.508104 10.70309 0.300092

Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid

-0.175879 48.58677

Mean dependent var Durbin-Watson stat

32.00620 0.066107

Lampiran 8: Uji Hausman C1 Last updated: 06/14/13 - 10:35 R1

-29.32730945076576

93

Lampiran 8: Uji Normalitas 14

Series: Standardized Residuals Sample 2005 2012 Observations 72

12 10

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

8 6 4 2

Jarque-Bera Probability

-9.85e-15 -0.217398 1.788610 -1.560693 0.827237 0.131292 1.937860 3.591276 0.166021

0 -1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

Lampiran 9: Multikolinearitas ROA LDR NPL

ROA LDR NPL 1 -0.1632416648494514 -0.369137978625767 -0.1632416648494514 1 -0.3055966730499294 -0.369137978625767 -0.3055966730499294 1

Lampiran 10: Uji park Dependent Variable: LOG(RES2) Method: Panel Least Squares Date: 06/14/13 Time: 12:20 sSample: 2005 2012 Periods included: 8 Cross-sections included: 9 Total panel (balanced) observations: 72 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C ROA LDR NPL

1.613622 -0.312918 -0.029144 0.042817

1.626446 0.214055 0.016180 0.068252

0.992115 -1.461857 -1.801266 0.627338

0.3247 0.1484 0.0761 0.5325

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.104872 0.065381 1.831887 228.1952 -143.6908 2.655598 0.055336

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat

-1.167647 1.894879 4.102523 4.229005 4.152876 1.045690

94

LAMPIRAN DATA SELURUH VARIABEL Lampiran 11: Data Seluruh Variabel Penelitian Tahun 2005-2012 PERUSAHAAN _MANDIRI _MANDIRI _MANDIRI _MANDIRI _MANDIRI _MANDIRI _MANDIRI _MANDIRI _BRI _BRI _BRI _BRI _BRI _BRI _BRI _BRI _BCA _BCA _BCA _BCA _BCA _BCA _BCA _BCA _BNI _BNI _BNI _BNI _BNI _BNI _BNI _BNI _CIMB Niaga _CIMB Niaga

TAHUN (ln) KREDIT ROA LDR NPL 2005 32.30248 0.5 51.7 25.2 2006 32.39891 1.1 57.2 16.3 2007 32.56211 2.3 54.3 7.2 2008 32.79293 2.5 59.2 4.7 2009 32.92205 3 61.4 2.8 2010 33.13717 3.4 67.6 2.4 2011 33.38163 3.4 74.1 2.2 2012 33.59416 3.5 77.6 1.9 2005 31.95559 5.04 77.83 4.68 2006 32.13397 4.36 72.53 4.81 2007 32.36698 4.61 68.8 3.44 2008 32.7131 4.18 79.93 2.8 2009 32.96915 3.73 80.88 3.52 2010 33.16239 4.64 75.17 2.79 2011 33.31635 4.93 76.2 2.32 2012 33.52268 5.15 79.85 1.78 2005 31.62243 3.4 41.8 1.7 2006 31.74879 3.8 40.3 1.3 2007 32.04247 3.3 43.6 0.8 2008 32.3565 3.4 53.8 0.6 2009 32.4505 3.4 50.3 0.7 2010 32.66747 3.5 55.2 0.6 2011 32.94055 3.8 61.7 0.5 2012 33.17923 3.6 68.6 0.4 2005 31.76873 1.6 54.2 13.7 2006 31.82762 1.9 49.2 10.5 2007 32.11573 0.9 60.6 8.2 2008 32.34947 1.1 68.6 4.9 2009 32.42551 1.7 64.1 4.7 2010 32.5463 2.5 70.2 4.3 2011 32.72804 2.9 70.4 3.6 2012 32.93304 2.9 77.5 2.8 2005 31.26015 2.01 62.93 3.57 2006 31.44563 2.09 68.54 2.21

95

_CIMB Niaga _CIMB Niaga _CIMB Niaga _CIMB Niaga _CIMB Niaga _CIMB Niaga _PANIN _PANIN _PANIN _PANIN _PANIN _PANIN _PANIN _PANIN _DANAMON _DANAMON _DANAMON _DANAMON _DANAMON _DANAMON _DANAMON _DANAMON _PERMATA _PERMATA _PERMATA _PERMATA _PERMATA _PERMATA _PERMATA _PERMATA _BII _BII _BII _BII _BII _BII _BII _BII

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

31.74007 31.94914 32.05455 32.28396 32.46493 32.61051 30.26262 30.51235 30.97356 31.19439 31.31908 31.6507 31.86627 32.14902 31.23535 31.3919 31.60752 31.83416 31.77856 32.04573 32.25283 32.38792 30.6924 30.75708 30.86139 31.14733 31.31511 31.57216 31.85352 32.17118 30.78371 30.89861 31.1261 31.27658 31.31094 31.61184 31.83849 32.02484

2.49 1.1 2.1 2.75 2.85 3.18 2.27 2.78 3.14 1.75 1.78 1.76 2.02 1.96 3.1 1.8 2.4 1.5 1.5 2.8 2.6 2.7 1.2 1.2 1.9 1.7 1.4 1.9 1.7 1.7 1.68 1.23 0.75 1.11 0.07 1.14 1.13 1.62

79.3 87.84 95.11 88.04 94.41 95.04 55.17 80.47 92.36 78.93 73.31 74.22 80.36 88.46 80.8 75.5 88.1 86.4 88.8 93.8 98.3 100.6 78.5 83.1 88 81.8 90.6 87.5 83.1 90 60.31 70.16 88.01 86.53 82.93 89.03 95.07 92.97

3.03 2.5 3.06 2.59 2.64 2.29 9.34 7.95 3.06 4.34 3.16 4.37 3.56 1.69 2.6 3.3 2.3 2.3 4.5 3 2.5 2.3 5.3 6.4 4.6 3.5 4 2.7 2 1.3 2.77 5.03 2.92 3.2 2.42 3.09 2.14 1.7

96

Titik Persentase Distribusi F untuk Probabilita = 0,05

df untuk pembilang (N1) df untuk penyebut (N2)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

1

161

199

216

225

230

234

237

239

241

242

243

244

245

245

246

2

18.51

19.00

19.16

19.25

19.30

19.33

19.35

19.37

19.38

19.40

19.40

19.41

19.42

19.42

19.43

3

10.13

9.55

9.28

9.12

9.01

8.94

8.89

8.85

8.81

8.79

8.76

8.74

8.73

8.71

8.70

4

7.71

6.94

6.59

6.39

6.26

6.16

6.09

6.04

6.00

5.96

5.94

5.91

5.89

5.87

5.86

5

6.61

5.79

5.41

5.19

5.05

4.95

4.88

4.82

4.77

4.74

4.70

4.68

4.66

4.64

4.62

6

5.99

5.14

4.76

4.53

4.39

4.28

4.21

4.15

4.10

4.06

4.03

4.00

3.98

3.96

3.94

7

5.59

4.74

4.35

4.12

3.97

3.87

3.79

3.73

3.68

3.64

3.60

3.57

3.55

3.53

3.51

8

5.32

4.46

4.07

3.84

3.69

3.58

3.50

3.44

3.39

3.35

3.31

3.28

3.26

3.24

3.22

9

5.12

4.26

3.86

3.63

3.48

3.37

3.29

3.23

3.18

3.14

3.10

3.07

3.05

3.03

3.01

10

4.96

4.10

3.71

3.48

3.33

3.22

3.14

3.07

3.02

2.98

2.94

2.91

2.89

2.86

2.85

11

4.84

3.98

3.59

3.36

3.20

3.09

3.01

2.95

2.90

2.85

2.82

2.79

2.76

2.74

2.72

12

4.75

3.89

3.49

3.26

3.11

3.00

2.91

2.85

2.80

2.75

2.72

2.69

2.66

2.64

2.62

13

4.67

3.81

3.41

3.18

3.03

2.92

2.83

2.77

2.71

2.67

2.63

2.60

2.58

2.55

2.53

14

4.60

3.74

3.34

3.11

2.96

2.85

2.76

2.70

2.65

2.60

2.57

2.53

2.51

2.48

2.46

15

4.54

3.68

3.29

3.06

2.90

2.79

2.71

2.64

2.59

2.54

2.51

2.48

2.45

2.42

2.40

16

4.49

3.63

3.24

3.01

2.85

2.74

2.66

2.59

2.54

2.49

2.46

2.42

2.40

2.37

2.35

17

4.45

3.59

3.20

2.96

2.81

2.70

2.61

2.55

2.49

2.45

2.41

2.38

2.35

2.33

2.31

18

4.41

3.55

3.16

2.93

2.77

2.66

2.58

2.51

2.46

2.41

2.37

2.34

2.31

2.29

2.27

19

4.38

3.52

3.13

2.90

2.74

2.63

2.54

2.48

2.42

2.38

2.34

2.31

2.28

2.26

2.23

20

4.35

3.49

3.10

2.87

2.71

2.60

2.51

2.45

2.39

2.35

2.31

2.28

2.25

2.22

2.20

21

4.32

3.47

3.07

2.84

2.68

2.57

2.49

2.42

2.37

2.32

2.28

2.25

2.22

2.20

2.18

22

4.30

3.44

3.05

2.82

2.66

2.55

2.46

2.40

2.34

2.30

2.26

2.23

2.20

2.17

2.15

23

4.28

3.42

3.03

2.80

2.64

2.53

2.44

2.37

2.32

2.27

2.24

2.20

2.18

2.15

2.13

24

4.26

3.40

3.01

2.78

2.62

2.51

2.42

2.36

2.30

2.25

2.22

2.18

2.15

2.13

2.11

25

4.24

3.39

2.99

2.76

2.60

2.49

2.40

2.34

2.28

2.24

2.20

2.16

2.14

2.11

2.09

26

4.23

3.37

2.98

2.74

2.59

2.47

2.39

2.32

2.27

2.22

2.18

2.15

2.12

2.09

2.07

27

4.21

3.35

2.96

2.73

2.57

2.46

2.37

2.31

2.25

2.20

2.17

2.13

2.10

2.08

2.06

28

4.20

3.34

2.95

2.71

2.56

2.45

2.36

2.29

2.24

2.19

2.15

2.12

2.09

2.06

2.04

29

4.18

3.33

2.93

2.70

2.55

2.43

2.35

2.28

2.22

2.18

2.14

2.10

2.08

2.05

2.03

30

4.17

3.32

2.92

2.69

2.53

2.42

2.33

2.27

2.21

2.16

2.13

2.09

2.06

2.04

2.01

31

4.16

3.30

2.91

2.68

2.52

2.41

2.32

2.25

2.20

2.15

2.11

2.08

2.05

2.03

2.00

32

4.15

3.29

2.90

2.67

2.51

2.40

2.31

2.24

2.19

2.14

2.10

2.07

2.04

2.01

1.99

33

4.14

3.28

2.89

2.66

2.50

2.39

2.30

2.23

2.18

2.13

2.09

2.06

2.03

2.00

1.98

34

4.13

3.28

2.88

2.65

2.49

2.38

2.29

2.23

2.17

2.12

2.08

2.05

2.02

1.99

1.97

35

4.12

3.27

2.87

2.64

2.49

2.37

2.29

2.22

2.16

2.11

2.07

2.04

2.01

1.99

1.96

36

4.11

3.26

2.87

2.63

2.48

2.36

2.28

2.21

2.15

2.11

2.07

2.03

2.00

1.98

1.95

37

4.11

3.25

2.86

2.63

2.47

2.36

2.27

2.20

2.14

2.10

2.06

2.02

2.00

1.97

1.95

38

4.10

3.24

2.85

2.62

2.46

2.35

2.26

2.19

2.14

2.09

2.05

2.02

1.99

1.96

1.94

39

4.09

3.24

2.85

2.61

2.46

2.34

2.26

2.19

2.13

2.08

2.04

2.01

1.98

1.95

1.93

40

4.08

3.23

2.84

2.61

2.45

2.34

2.25

2.18

2.12

2.08

2.04

2.00

1.97

1.95

1.92

41

4.08

3.23

2.83

2.60

2.44

2.33

2.24

2.17

2.12

2.07

2.03

2.00

1.97

1.94

1.92

42

4.07

3.22

2.83

2.59

2.44

2.32

2.24

2.17

2.11

2.06

2.03

1.99

1.96

1.94

1.91

43

4.07

3.21

2.82

2.59

2.43

2.32

2.23

2.16

2.11

2.06

2.02

1.99

1.96

1.93

1.91

44

4.06

3.21

2.82

2.58

2.43

2.31

2.23

2.16

2.10

2.05

2.01

1.98

1.95

1.92

1.90

45

4.06

3.20

2.81

2.58

2.42

2.31

2.22

2.15

2.10

2.05

2.01

1.97

1.94

1.92

1.89

Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com). 2010

Page 1

Titik Persentase Distribusi F untuk Probabilita = 0,05

df untuk pembilang (N1) df untuk penyebut (N2)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

46

4.05

3.20

2.81

2.57

2.42

2.30

2.22

2.15

2.09

2.04

2.00

1.97

1.94

1.91

1.89

47

4.05

3.20

2.80

2.57

2.41

2.30

2.21

2.14

2.09

2.04

2.00

1.96

1.93

1.91

1.88

48

4.04

3.19

2.80

2.57

2.41

2.29

2.21

2.14

2.08

2.03

1.99

1.96

1.93

1.90

1.88

49

4.04

3.19

2.79

2.56

2.40

2.29

2.20

2.13

2.08

2.03

1.99

1.96

1.93

1.90

1.88

50

4.03

3.18

2.79

2.56

2.40

2.29

2.20

2.13

2.07

2.03

1.99

1.95

1.92

1.89

1.87

51

4.03

3.18

2.79

2.55

2.40

2.28

2.20

2.13

2.07

2.02

1.98

1.95

1.92

1.89

1.87

52

4.03

3.18

2.78

2.55

2.39

2.28

2.19

2.12

2.07

2.02

1.98

1.94

1.91

1.89

1.86

53

4.02

3.17

2.78

2.55

2.39

2.28

2.19

2.12

2.06

2.01

1.97

1.94

1.91

1.88

1.86

54

4.02

3.17

2.78

2.54

2.39

2.27

2.18

2.12

2.06

2.01

1.97

1.94

1.91

1.88

1.86

55

4.02

3.16

2.77

2.54

2.38

2.27

2.18

2.11

2.06

2.01

1.97

1.93

1.90

1.88

1.85

56

4.01

3.16

2.77

2.54

2.38

2.27

2.18

2.11

2.05

2.00

1.96

1.93

1.90

1.87

1.85

57

4.01

3.16

2.77

2.53

2.38

2.26

2.18

2.11

2.05

2.00

1.96

1.93

1.90

1.87

1.85

58

4.01

3.16

2.76

2.53

2.37

2.26

2.17

2.10

2.05

2.00

1.96

1.92

1.89

1.87

1.84

59

4.00

3.15

2.76

2.53

2.37

2.26

2.17

2.10

2.04

2.00

1.96

1.92

1.89

1.86

1.84

60

4.00

3.15

2.76

2.53

2.37

2.25

2.17

2.10

2.04

1.99

1.95

1.92

1.89

1.86

1.84

61

4.00

3.15

2.76

2.52

2.37

2.25

2.16

2.09

2.04

1.99

1.95

1.91

1.88

1.86

1.83

62

4.00

3.15

2.75

2.52

2.36

2.25

2.16

2.09

2.03

1.99

1.95

1.91

1.88

1.85

1.83

63

3.99

3.14

2.75

2.52

2.36

2.25

2.16

2.09

2.03

1.98

1.94

1.91

1.88

1.85

1.83

64

3.99

3.14

2.75

2.52

2.36

2.24

2.16

2.09

2.03

1.98

1.94

1.91

1.88

1.85

1.83

65

3.99

3.14

2.75

2.51

2.36

2.24

2.15

2.08

2.03

1.98

1.94

1.90

1.87

1.85

1.82

66

3.99

3.14

2.74

2.51

2.35

2.24

2.15

2.08

2.03

1.98

1.94

1.90

1.87

1.84

1.82

67

3.98

3.13

2.74

2.51

2.35

2.24

2.15

2.08

2.02

1.98

1.93

1.90

1.87

1.84

1.82

68

3.98

3.13

2.74

2.51

2.35

2.24

2.15

2.08

2.02

1.97

1.93

1.90

1.87

1.84

1.82

69

3.98

3.13

2.74

2.50

2.35

2.23

2.15

2.08

2.02

1.97

1.93

1.90

1.86

1.84

1.81

70

3.98

3.13

2.74

2.50

2.35

2.23

2.14

2.07

2.02

1.97

1.93

1.89

1.86

1.84

1.81

71

3.98

3.13

2.73

2.50

2.34

2.23

2.14

2.07

2.01

1.97

1.93

1.89

1.86

1.83

1.81

72

3.97

3.12

2.73

2.50

2.34

2.23

2.14

2.07

2.01

1.96

1.92

1.89

1.86

1.83

1.81

73

3.97

3.12

2.73

2.50

2.34

2.23

2.14

2.07

2.01

1.96

1.92

1.89

1.86

1.83

1.81

74

3.97

3.12

2.73

2.50

2.34

2.22

2.14

2.07

2.01

1.96

1.92

1.89

1.85

1.83

1.80

75

3.97

3.12

2.73

2.49

2.34

2.22

2.13

2.06

2.01

1.96

1.92

1.88

1.85

1.83

1.80

76

3.97

3.12

2.72

2.49

2.33

2.22

2.13

2.06

2.01

1.96

1.92

1.88

1.85

1.82

1.80

77

3.97

3.12

2.72

2.49

2.33

2.22

2.13

2.06

2.00

1.96

1.92

1.88

1.85

1.82

1.80

78

3.96

3.11

2.72

2.49

2.33

2.22

2.13

2.06

2.00

1.95

1.91

1.88

1.85

1.82

1.80

79

3.96

3.11

2.72

2.49

2.33

2.22

2.13

2.06

2.00

1.95

1.91

1.88

1.85

1.82

1.79

80

3.96

3.11

2.72

2.49

2.33

2.21

2.13

2.06

2.00

1.95

1.91

1.88

1.84

1.82

1.79

81

3.96

3.11

2.72

2.48

2.33

2.21

2.12

2.05

2.00

1.95

1.91

1.87

1.84

1.82

1.79

82

3.96

3.11

2.72

2.48

2.33

2.21

2.12

2.05

2.00

1.95

1.91

1.87

1.84

1.81

1.79

83

3.96

3.11

2.71

2.48

2.32

2.21

2.12

2.05

1.99

1.95

1.91

1.87

1.84

1.81

1.79

84

3.95

3.11

2.71

2.48

2.32

2.21

2.12

2.05

1.99

1.95

1.90

1.87

1.84

1.81

1.79

85

3.95

3.10

2.71

2.48

2.32

2.21

2.12

2.05

1.99

1.94

1.90

1.87

1.84

1.81

1.79

86

3.95

3.10

2.71

2.48

2.32

2.21

2.12

2.05

1.99

1.94

1.90

1.87

1.84

1.81

1.78

87

3.95

3.10

2.71

2.48

2.32

2.20

2.12

2.05

1.99

1.94

1.90

1.87

1.83

1.81

1.78

88

3.95

3.10

2.71

2.48

2.32

2.20

2.12

2.05

1.99

1.94

1.90

1.86

1.83

1.81

1.78

89

3.95

3.10

2.71

2.47

2.32

2.20

2.11

2.04

1.99

1.94

1.90

1.86

1.83

1.80

1.78

90

3.95

3.10

2.71

2.47

2.32

2.20

2.11

2.04

1.99

1.94

1.90

1.86

1.83

1.80

1.78

Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com). 2010

Page 2

Titik Persentase Distribusi F untuk Probabilita = 0,05

df untuk pembilang (N1) df untuk penyebut (N2)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

91

3.95

3.10

2.70

2.47

2.31

2.20

2.11

2.04

1.98

1.94

1.90

1.86

1.83

1.80

1.78

92

3.94

3.10

2.70

2.47

2.31

2.20

2.11

2.04

1.98

1.94

1.89

1.86

1.83

1.80

1.78

93

3.94

3.09

2.70

2.47

2.31

2.20

2.11

2.04

1.98

1.93

1.89

1.86

1.83

1.80

1.78

94

3.94

3.09

2.70

2.47

2.31

2.20

2.11

2.04

1.98

1.93

1.89

1.86

1.83

1.80

1.77

95

3.94

3.09

2.70

2.47

2.31

2.20

2.11

2.04

1.98

1.93

1.89

1.86

1.82

1.80

1.77

96

3.94

3.09

2.70

2.47

2.31

2.19

2.11

2.04

1.98

1.93

1.89

1.85

1.82

1.80

1.77

97

3.94

3.09

2.70

2.47

2.31

2.19

2.11

2.04

1.98

1.93

1.89

1.85

1.82

1.80

1.77

98

3.94

3.09

2.70

2.46

2.31

2.19

2.10

2.03

1.98

1.93

1.89

1.85

1.82

1.79

1.77

99

3.94

3.09

2.70

2.46

2.31

2.19

2.10

2.03

1.98

1.93

1.89

1.85

1.82

1.79

1.77

100

3.94

3.09

2.70

2.46

2.31

2.19

2.10

2.03

1.97

1.93

1.89

1.85

1.82

1.79

1.77

101

3.94

3.09

2.69

2.46

2.30

2.19

2.10

2.03

1.97

1.93

1.88

1.85

1.82

1.79

1.77

102

3.93

3.09

2.69

2.46

2.30

2.19

2.10

2.03

1.97

1.92

1.88

1.85

1.82

1.79

1.77

103

3.93

3.08

2.69

2.46

2.30

2.19

2.10

2.03

1.97

1.92

1.88

1.85

1.82

1.79

1.76

104

3.93

3.08

2.69

2.46

2.30

2.19

2.10

2.03

1.97

1.92

1.88

1.85

1.82

1.79

1.76

105

3.93

3.08

2.69

2.46

2.30

2.19

2.10

2.03

1.97

1.92

1.88

1.85

1.81

1.79

1.76

106

3.93

3.08

2.69

2.46

2.30

2.19

2.10

2.03

1.97

1.92

1.88

1.84

1.81

1.79

1.76

107

3.93

3.08

2.69

2.46

2.30

2.18

2.10

2.03

1.97

1.92

1.88

1.84

1.81

1.79

1.76

108

3.93

3.08

2.69

2.46

2.30

2.18

2.10

2.03

1.97

1.92

1.88

1.84

1.81

1.78

1.76

109

3.93

3.08

2.69

2.45

2.30

2.18

2.09

2.02

1.97

1.92

1.88

1.84

1.81

1.78

1.76

110

3.93

3.08

2.69

2.45

2.30

2.18

2.09

2.02

1.97

1.92

1.88

1.84

1.81

1.78

1.76

111

3.93

3.08

2.69

2.45

2.30

2.18

2.09

2.02

1.97

1.92

1.88

1.84

1.81

1.78

1.76

112

3.93

3.08

2.69

2.45

2.30

2.18

2.09

2.02

1.96

1.92

1.88

1.84

1.81

1.78

1.76

113

3.93

3.08

2.68

2.45

2.29

2.18

2.09

2.02

1.96

1.92

1.87

1.84

1.81

1.78

1.76

114

3.92

3.08

2.68

2.45

2.29

2.18

2.09

2.02

1.96

1.91

1.87

1.84

1.81

1.78

1.75

115

3.92

3.08

2.68

2.45

2.29

2.18

2.09

2.02

1.96

1.91

1.87

1.84

1.81

1.78

1.75

116

3.92

3.07

2.68

2.45

2.29

2.18

2.09

2.02

1.96

1.91

1.87

1.84

1.81

1.78

1.75

117

3.92

3.07

2.68

2.45

2.29

2.18

2.09

2.02

1.96

1.91

1.87

1.84

1.80

1.78

1.75

118

3.92

3.07

2.68

2.45

2.29

2.18

2.09

2.02

1.96

1.91

1.87

1.84

1.80

1.78

1.75

119

3.92

3.07

2.68

2.45

2.29

2.18

2.09

2.02

1.96

1.91

1.87

1.83

1.80

1.78

1.75

120

3.92

3.07

2.68

2.45

2.29

2.18

2.09

2.02

1.96

1.91

1.87

1.83

1.80

1.78

1.75

121

3.92

3.07

2.68

2.45

2.29

2.17

2.09

2.02

1.96

1.91

1.87

1.83

1.80

1.77

1.75

122

3.92

3.07

2.68

2.45

2.29

2.17

2.09

2.02

1.96

1.91

1.87

1.83

1.80

1.77

1.75

123

3.92

3.07

2.68

2.45

2.29

2.17

2.08

2.01

1.96

1.91

1.87

1.83

1.80

1.77

1.75

124

3.92

3.07

2.68

2.44

2.29

2.17

2.08

2.01

1.96

1.91

1.87

1.83

1.80

1.77

1.75

125

3.92

3.07

2.68

2.44

2.29

2.17

2.08

2.01

1.96

1.91

1.87

1.83

1.80

1.77

1.75

126

3.92

3.07

2.68

2.44

2.29

2.17

2.08

2.01

1.95

1.91

1.87

1.83

1.80

1.77

1.75

127

3.92

3.07

2.68

2.44

2.29

2.17

2.08

2.01

1.95

1.91

1.86

1.83

1.80

1.77

1.75

128

3.92

3.07

2.68

2.44

2.29

2.17

2.08

2.01

1.95

1.91

1.86

1.83

1.80

1.77

1.75

129

3.91

3.07

2.67

2.44

2.28

2.17

2.08

2.01

1.95

1.90

1.86

1.83

1.80

1.77

1.74

130

3.91

3.07

2.67

2.44

2.28

2.17

2.08

2.01

1.95

1.90

1.86

1.83

1.80

1.77

1.74

131

3.91

3.07

2.67

2.44

2.28

2.17

2.08

2.01

1.95

1.90

1.86

1.83

1.80

1.77

1.74

132

3.91

3.06

2.67

2.44

2.28

2.17

2.08

2.01

1.95

1.90

1.86

1.83

1.79

1.77

1.74

133

3.91

3.06

2.67

2.44

2.28

2.17

2.08

2.01

1.95

1.90

1.86

1.83

1.79

1.77

1.74

134

3.91

3.06

2.67

2.44

2.28

2.17

2.08

2.01

1.95

1.90

1.86

1.83

1.79

1.77

1.74

135

3.91

3.06

2.67

2.44

2.28

2.17

2.08

2.01

1.95

1.90

1.86

1.82

1.79

1.77

1.74

Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com). 2010

Page 3

Titik Persentase Distribusi F untuk Probabilita = 0,05

df untuk pembilang (N1) df untuk penyebut (N2)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

136

3.91

3.06

2.67

2.44

2.28

2.17

2.08

2.01

1.95

1.90

1.86

1.82

1.79

1.77

1.74

137

3.91

3.06

2.67

2.44

2.28

2.17

2.08

2.01

1.95

1.90

1.86

1.82

1.79

1.76

1.74

138

3.91

3.06

2.67

2.44

2.28

2.16

2.08

2.01

1.95

1.90

1.86

1.82

1.79

1.76

1.74

139

3.91

3.06

2.67

2.44

2.28

2.16

2.08

2.01

1.95

1.90

1.86

1.82

1.79

1.76

1.74

140

3.91

3.06

2.67

2.44

2.28

2.16

2.08

2.01

1.95

1.90

1.86

1.82

1.79

1.76

1.74

141

3.91

3.06

2.67

2.44

2.28

2.16

2.08

2.00

1.95

1.90

1.86

1.82

1.79

1.76

1.74

142

3.91

3.06

2.67

2.44

2.28

2.16

2.07

2.00

1.95

1.90

1.86

1.82

1.79

1.76

1.74

143

3.91

3.06

2.67

2.43

2.28

2.16

2.07

2.00

1.95

1.90

1.86

1.82

1.79

1.76

1.74

144

3.91

3.06

2.67

2.43

2.28

2.16

2.07

2.00

1.95

1.90

1.86

1.82

1.79

1.76

1.74

145

3.91

3.06

2.67

2.43

2.28

2.16

2.07

2.00

1.94

1.90

1.86

1.82

1.79

1.76

1.74

146

3.91

3.06

2.67

2.43

2.28

2.16

2.07

2.00

1.94

1.90

1.85

1.82

1.79

1.76

1.74

147

3.91

3.06

2.67

2.43

2.28

2.16

2.07

2.00

1.94

1.90

1.85

1.82

1.79

1.76

1.73

148

3.91

3.06

2.67

2.43

2.28

2.16

2.07

2.00

1.94

1.90

1.85

1.82

1.79

1.76

1.73

149

3.90

3.06

2.67

2.43

2.27

2.16

2.07

2.00

1.94

1.89

1.85

1.82

1.79

1.76

1.73

150

3.90

3.06

2.66

2.43

2.27

2.16

2.07

2.00

1.94

1.89

1.85

1.82

1.79

1.76

1.73

151

3.90

3.06

2.66

2.43

2.27

2.16

2.07

2.00

1.94

1.89

1.85

1.82

1.79

1.76

1.73

152

3.90

3.06

2.66

2.43

2.27

2.16

2.07

2.00

1.94

1.89

1.85

1.82

1.79

1.76

1.73

153

3.90

3.06

2.66

2.43

2.27

2.16

2.07

2.00

1.94

1.89

1.85

1.82

1.78

1.76

1.73

154

3.90

3.05

2.66

2.43

2.27

2.16

2.07

2.00

1.94

1.89

1.85

1.82

1.78

1.76

1.73

155

3.90

3.05

2.66

2.43

2.27

2.16

2.07

2.00

1.94

1.89

1.85

1.82

1.78

1.76

1.73

156

3.90

3.05

2.66

2.43

2.27

2.16

2.07

2.00

1.94

1.89

1.85

1.81

1.78

1.76

1.73

157

3.90

3.05

2.66

2.43

2.27

2.16

2.07

2.00

1.94

1.89

1.85

1.81

1.78

1.76

1.73

158

3.90

3.05

2.66

2.43

2.27

2.16

2.07

2.00

1.94

1.89

1.85

1.81

1.78

1.75

1.73

159

3.90

3.05

2.66

2.43

2.27

2.16

2.07

2.00

1.94

1.89

1.85

1.81

1.78

1.75

1.73

160

3.90

3.05

2.66

2.43

2.27

2.16

2.07

2.00

1.94

1.89

1.85

1.81

1.78

1.75

1.73

161

3.90

3.05

2.66

2.43

2.27

2.16

2.07

2.00

1.94

1.89

1.85

1.81

1.78

1.75

1.73

162

3.90

3.05

2.66

2.43

2.27

2.15

2.07

2.00

1.94

1.89

1.85

1.81

1.78

1.75

1.73

163

3.90

3.05

2.66

2.43

2.27

2.15

2.07

2.00

1.94

1.89

1.85

1.81

1.78

1.75

1.73

164

3.90

3.05

2.66

2.43

2.27

2.15

2.07

2.00

1.94

1.89

1.85

1.81

1.78

1.75

1.73

165

3.90

3.05

2.66

2.43

2.27

2.15

2.07

1.99

1.94

1.89

1.85

1.81

1.78

1.75

1.73

166

3.90

3.05

2.66

2.43

2.27

2.15

2.07

1.99

1.94

1.89

1.85

1.81

1.78

1.75

1.73

167

3.90

3.05

2.66

2.43

2.27

2.15

2.06

1.99

1.94

1.89

1.85

1.81

1.78

1.75

1.73

168

3.90

3.05

2.66

2.43

2.27

2.15

2.06

1.99

1.94

1.89

1.85

1.81

1.78

1.75

1.73

169

3.90

3.05

2.66

2.43

2.27

2.15

2.06

1.99

1.94

1.89

1.85

1.81

1.78

1.75

1.73

170

3.90

3.05

2.66

2.42

2.27

2.15

2.06

1.99

1.94

1.89

1.85

1.81

1.78

1.75

1.73

171

3.90

3.05

2.66

2.42

2.27

2.15

2.06

1.99

1.93

1.89

1.85

1.81

1.78

1.75

1.73

172

3.90

3.05

2.66

2.42

2.27

2.15

2.06

1.99

1.93

1.89

1.84

1.81

1.78

1.75

1.72

173

3.90

3.05

2.66

2.42

2.27

2.15

2.06

1.99

1.93

1.89

1.84

1.81

1.78

1.75

1.72

174

3.90

3.05

2.66

2.42

2.27

2.15

2.06

1.99

1.93

1.89

1.84

1.81

1.78

1.75

1.72

175

3.90

3.05

2.66

2.42

2.27

2.15

2.06

1.99

1.93

1.89

1.84

1.81

1.78

1.75

1.72

176

3.89

3.05

2.66

2.42

2.27

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.81

1.78

1.75

1.72

177

3.89

3.05

2.66

2.42

2.27

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.81

1.78

1.75

1.72

178

3.89

3.05

2.66

2.42

2.26

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.81

1.78

1.75

1.72

179

3.89

3.05

2.66

2.42

2.26

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.81

1.78

1.75

1.72

180

3.89

3.05

2.65

2.42

2.26

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.81

1.77

1.75

1.72

Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com). 2010

Page 4

Titik Persentase Distribusi F untuk Probabilita = 0,05

df untuk pembilang (N1) df untuk penyebut (N2)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

181

3.89

3.05

2.65

2.42

2.26

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.81

1.77

1.75

1.72

182

3.89

3.05

2.65

2.42

2.26

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.81

1.77

1.75

1.72

183

3.89

3.05

2.65

2.42

2.26

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.81

1.77

1.75

1.72

184

3.89

3.05

2.65

2.42

2.26

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.81

1.77

1.75

1.72

185

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.75

1.72

186

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.75

1.72

187

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

188

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

189

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

190

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

191

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

192

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

193

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

194

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

195

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

196

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.15

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

197

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.14

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

198

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.14

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

199

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.14

2.06

1.99

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

200

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.14

2.06

1.98

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

201

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.14

2.06

1.98

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

202

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.14

2.06

1.98

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

203

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.14

2.05

1.98

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

204

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.14

2.05

1.98

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

205

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.14

2.05

1.98

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

206

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.14

2.05

1.98

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.72

207

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.14

2.05

1.98

1.93

1.88

1.84

1.80

1.77

1.74

1.71

208

3.89

3.04

2.65

2.42

2.26

2.14

2.05

1.98

1.93

1.88

1.83

1.80

1.77

1.74

1.71

209

3.89

3.04

2.65

2.41

2.26

2.14

2.05

1.98

1.92

1.88

1.83

1.80

1.77

1.74

1.71

210

3.89

3.04

2.65

2.41

2.26

2.14

2.05

1.98

1.92

1.88

1.83

1.80

1.77

1.74

1.71

211

3.89

3.04

2.65

2.41

2.26

2.14

2.05

1.98

1.92

1.88

1.83

1.80

1.77

1.74

1.71

212

3.89

3.04

2.65

2.41

2.26

2.14

2.05

1.98

1.92

1.88

1.83

1.80

1.77

1.74

1.71

213

3.89

3.04

2.65

2.41

2.26

2.14

2.05

1.98

1.92

1.88

1.83

1.80

1.77

1.74

1.71

214

3.89

3.04

2.65

2.41

2.26

2.14

2.05

1.98

1.92

1.88

1.83

1.80

1.77

1.74

1.71

215

3.89

3.04

2.65

2.41

2.26

2.14

2.05

1.98

1.92

1.87

1.83

1.80

1.77

1.74

1.71

216

3.88

3.04

2.65

2.41

2.26

2.14

2.05

1.98

1.92

1.87

1.83

1.80

1.77

1.74

1.71

217

3.88

3.04

2.65

2.41

2.26

2.14

2.05

1.98

1.92

1.87

1.83

1.80

1.77

1.74

1.71

218

3.88

3.04

2.65

2.41

2.26

2.14

2.05

1.98

1.92

1.87

1.83

1.80

1.77

1.74

1.71

219

3.88

3.04

2.65

2.41

2.26

2.14

2.05

1.98

1.92

1.87

1.83

1.80

1.77

1.74

1.71

220

3.88

3.04

2.65

2.41

2.26

2.14

2.05

1.98

1.92

1.87

1.83

1.80

1.76

1.74

1.71

221

3.88

3.04

2.65

2.41

2.25

2.14

2.05

1.98

1.92

1.87

1.83

1.80

1.76

1.74

1.71

222

3.88

3.04

2.65

2.41

2.25

2.14

2.05

1.98

1.92

1.87

1.83

1.80

1.76

1.74

1.71

223

3.88

3.04

2.65

2.41

2.25

2.14

2.05

1.98

1.92

1.87

1.83

1.80

1.76

1.74

1.71

224

3.88

3.04

2.64

2.41

2.25

2.14

2.05

1.98

1.92

1.87

1.83

1.80

1.76

1.74

1.71

225

3.88

3.04

2.64

2.41

2.25

2.14

2.05

1.98

1.92

1.87

1.83

1.80

1.76

1.74

1.71

Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com). 2010

Page 5

Titik Persentase Distribusi t (df = 1 – 40) Pr

0.25 0.50

0.20

0.10

0.050

0.02

0.010

0.002

1

1.00000

3.07768

6.31375

12.70620

31.82052

63.65674

318.30884

2

0.81650

1.88562

2.91999

4.30265

6.96456

9.92484

22.32712

3

0.76489

1.63774

2.35336

3.18245

4.54070

5.84091

10.21453

4

0.74070

1.53321

2.13185

2.77645

3.74695

4.60409

7.17318

5

0.72669

1.47588

2.01505

2.57058

3.36493

4.03214

5.89343

6

0.71756

1.43976

1.94318

2.44691

3.14267

3.70743

5.20763

7

0.71114

1.41492

1.89458

2.36462

2.99795

3.49948

4.78529

8

0.70639

1.39682

1.85955

2.30600

2.89646

3.35539

4.50079

9

0.70272

1.38303

1.83311

2.26216

2.82144

3.24984

4.29681

10

0.69981

1.37218

1.81246

2.22814

2.76377

3.16927

4.14370

11

0.69745

1.36343

1.79588

2.20099

2.71808

3.10581

4.02470

12

0.69548

1.35622

1.78229

2.17881

2.68100

3.05454

3.92963

13

0.69383

1.35017

1.77093

2.16037

2.65031

3.01228

3.85198

14

0.69242

1.34503

1.76131

2.14479

2.62449

2.97684

3.78739

15

0.69120

1.34061

1.75305

2.13145

2.60248

2.94671

3.73283

16

0.69013

1.33676

1.74588

2.11991

2.58349

2.92078

3.68615

17

0.68920

1.33338

1.73961

2.10982

2.56693

2.89823

3.64577

18

0.68836

1.33039

1.73406

2.10092

2.55238

2.87844

3.61048

19

0.68762

1.32773

1.72913

2.09302

2.53948

2.86093

3.57940

20

0.68695

1.32534

1.72472

2.08596

2.52798

2.84534

3.55181

21

0.68635

1.32319

1.72074

2.07961

2.51765

2.83136

3.52715

22

0.68581

1.32124

1.71714

2.07387

2.50832

2.81876

3.50499

23

0.68531

1.31946

1.71387

2.06866

2.49987

2.80734

3.48496

24

0.68485

1.31784

1.71088

2.06390

2.49216

2.79694

3.46678

25

0.68443

1.31635

1.70814

2.05954

2.48511

2.78744

3.45019

26

0.68404

1.31497

1.70562

2.05553

2.47863

2.77871

3.43500

27

0.68368

1.31370

1.70329

2.05183

2.47266

2.77068

3.42103

28

0.68335

1.31253

1.70113

2.04841

2.46714

2.76326

3.40816

29

0.68304

1.31143

1.69913

2.04523

2.46202

2.75639

3.39624

30

0.68276

1.31042

1.69726

2.04227

2.45726

2.75000

3.38518

31

0.68249

1.30946

1.69552

2.03951

2.45282

2.74404

3.37490

32

0.68223

1.30857

1.69389

2.03693

2.44868

2.73848

3.36531

33

0.68200

1.30774

1.69236

2.03452

2.44479

2.73328

3.35634

34

0.68177

1.30695

1.69092

2.03224

2.44115

2.72839

3.34793

35

0.68156

1.30621

1.68957

2.03011

2.43772

2.72381

3.34005

36

0.68137

1.30551

1.68830

2.02809

2.43449

2.71948

3.33262

37

0.68118

1.30485

1.68709

2.02619

2.43145

2.71541

3.32563

38

0.68100

1.30423

1.68595

2.02439

2.42857

2.71156

3.31903

39

0.68083

1.30364

1.68488

2.02269

2.42584

2.70791

3.31279

40

0.68067

1.30308

1.68385

2.02108

2.42326

2.70446

3.30688

df

0.10

0.05

0.025

0.01

0.005

0.001

Catatan: Probabilita yang lebih kecil yang ditunjukkan pada judul tiap kolom adalah luas daerah dalam satu ujung, sedangkan probabilitas yang lebih besar adalah luas daerah dalam kedua ujung

Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com), 2010

Page 1

Titik Persentase Distribusi t (df = 41 – 80) Pr

0.25 0.50

0.20

0.10

0.050

0.02

0.010

0.002

41

0.68052

1.30254

1.68288

2.01954

2.42080

2.70118

3.30127

42

0.68038

1.30204

1.68195

2.01808

2.41847

2.69807

3.29595

43

0.68024

1.30155

1.68107

2.01669

2.41625

2.69510

3.29089

44

0.68011

1.30109

1.68023

2.01537

2.41413

2.69228

3.28607

45

0.67998

1.30065

1.67943

2.01410

2.41212

2.68959

3.28148

46

0.67986

1.30023

1.67866

2.01290

2.41019

2.68701

3.27710

47

0.67975

1.29982

1.67793

2.01174

2.40835

2.68456

3.27291

48

0.67964

1.29944

1.67722

2.01063

2.40658

2.68220

3.26891

49

0.67953

1.29907

1.67655

2.00958

2.40489

2.67995

3.26508

50

0.67943

1.29871

1.67591

2.00856

2.40327

2.67779

3.26141

51

0.67933

1.29837

1.67528

2.00758

2.40172

2.67572

3.25789

52

0.67924

1.29805

1.67469

2.00665

2.40022

2.67373

3.25451

53

0.67915

1.29773

1.67412

2.00575

2.39879

2.67182

3.25127

54

0.67906

1.29743

1.67356

2.00488

2.39741

2.66998

3.24815

55

0.67898

1.29713

1.67303

2.00404

2.39608

2.66822

3.24515

56

0.67890

1.29685

1.67252

2.00324

2.39480

2.66651

3.24226

57

0.67882

1.29658

1.67203

2.00247

2.39357

2.66487

3.23948

58

0.67874

1.29632

1.67155

2.00172

2.39238

2.66329

3.23680

59

0.67867

1.29607

1.67109

2.00100

2.39123

2.66176

3.23421

60

0.67860

1.29582

1.67065

2.00030

2.39012

2.66028

3.23171

61

0.67853

1.29558

1.67022

1.99962

2.38905

2.65886

3.22930

62

0.67847

1.29536

1.66980

1.99897

2.38801

2.65748

3.22696

63

0.67840

1.29513

1.66940

1.99834

2.38701

2.65615

3.22471

64

0.67834

1.29492

1.66901

1.99773

2.38604

2.65485

3.22253

65

0.67828

1.29471

1.66864

1.99714

2.38510

2.65360

3.22041

66

0.67823

1.29451

1.66827

1.99656

2.38419

2.65239

3.21837

67

0.67817

1.29432

1.66792

1.99601

2.38330

2.65122

3.21639

68

0.67811

1.29413

1.66757

1.99547

2.38245

2.65008

3.21446

69

0.67806

1.29394

1.66724

1.99495

2.38161

2.64898

3.21260

70

0.67801

1.29376

1.66691

1.99444

2.38081

2.64790

3.21079

71

0.67796

1.29359

1.66660

1.99394

2.38002

2.64686

3.20903

72

0.67791

1.29342

1.66629

1.99346

2.37926

2.64585

3.20733

73

0.67787

1.29326

1.66600

1.99300

2.37852

2.64487

3.20567

74

0.67782

1.29310

1.66571

1.99254

2.37780

2.64391

3.20406

75

0.67778

1.29294

1.66543

1.99210

2.37710

2.64298

3.20249

76

0.67773

1.29279

1.66515

1.99167

2.37642

2.64208

3.20096

77

0.67769

1.29264

1.66488

1.99125

2.37576

2.64120

3.19948

78

0.67765

1.29250

1.66462

1.99085

2.37511

2.64034

3.19804

79

0.67761

1.29236

1.66437

1.99045

2.37448

2.63950

3.19663

80

0.67757

1.29222

1.66412

1.99006

2.37387

2.63869

3.19526

df

0.10

0.05

0.025

0.01

0.005

0.001

Catatan: Probabilita yang lebih kecil yang ditunjukkan pada judul tiap kolom adalah luas daerah dalam satu ujung, sedangkan probabilitas yang lebih besar adalah luas daerah dalam kedua ujung

Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com), 2010

Page 2

Titik Persentase Distribusi t (df = 81 –120) Pr

0.25 0.50

0.20

0.10

0.050

0.02

0.010

0.002

81

0.67753

1.29209

1.66388

1.98969

2.37327

2.63790

3.19392

82

0.67749

1.29196

1.66365

1.98932

2.37269

2.63712

3.19262

83

0.67746

1.29183

1.66342

1.98896

2.37212

2.63637

3.19135

84

0.67742

1.29171

1.66320

1.98861

2.37156

2.63563

3.19011

85

0.67739

1.29159

1.66298

1.98827

2.37102

2.63491

3.18890

86

0.67735

1.29147

1.66277

1.98793

2.37049

2.63421

3.18772

87

0.67732

1.29136

1.66256

1.98761

2.36998

2.63353

3.18657

88

0.67729

1.29125

1.66235

1.98729

2.36947

2.63286

3.18544

89

0.67726

1.29114

1.66216

1.98698

2.36898

2.63220

3.18434

90

0.67723

1.29103

1.66196

1.98667

2.36850

2.63157

3.18327

91

0.67720

1.29092

1.66177

1.98638

2.36803

2.63094

3.18222

92

0.67717

1.29082

1.66159

1.98609

2.36757

2.63033

3.18119

93

0.67714

1.29072

1.66140

1.98580

2.36712

2.62973

3.18019

94

0.67711

1.29062

1.66123

1.98552

2.36667

2.62915

3.17921

95

0.67708

1.29053

1.66105

1.98525

2.36624

2.62858

3.17825

96

0.67705

1.29043

1.66088

1.98498

2.36582

2.62802

3.17731

97

0.67703

1.29034

1.66071

1.98472

2.36541

2.62747

3.17639

98

0.67700

1.29025

1.66055

1.98447

2.36500

2.62693

3.17549

99

0.67698

1.29016

1.66039

1.98422

2.36461

2.62641

3.17460

100

0.67695

1.29007

1.66023

1.98397

2.36422

2.62589

3.17374

101

0.67693

1.28999

1.66008

1.98373

2.36384

2.62539

3.17289

102

0.67690

1.28991

1.65993

1.98350

2.36346

2.62489

3.17206

103

0.67688

1.28982

1.65978

1.98326

2.36310

2.62441

3.17125

104

0.67686

1.28974

1.65964

1.98304

2.36274

2.62393

3.17045

105

0.67683

1.28967

1.65950

1.98282

2.36239

2.62347

3.16967

106

0.67681

1.28959

1.65936

1.98260

2.36204

2.62301

3.16890

107

0.67679

1.28951

1.65922

1.98238

2.36170

2.62256

3.16815

108

0.67677

1.28944

1.65909

1.98217

2.36137

2.62212

3.16741

109

0.67675

1.28937

1.65895

1.98197

2.36105

2.62169

3.16669

110

0.67673

1.28930

1.65882

1.98177

2.36073

2.62126

3.16598

111

0.67671

1.28922

1.65870

1.98157

2.36041

2.62085

3.16528

112

0.67669

1.28916

1.65857

1.98137

2.36010

2.62044

3.16460

113

0.67667

1.28909

1.65845

1.98118

2.35980

2.62004

3.16392

114

0.67665

1.28902

1.65833

1.98099

2.35950

2.61964

3.16326

115

0.67663

1.28896

1.65821

1.98081

2.35921

2.61926

3.16262

116

0.67661

1.28889

1.65810

1.98063

2.35892

2.61888

3.16198

117

0.67659

1.28883

1.65798

1.98045

2.35864

2.61850

3.16135

118

0.67657

1.28877

1.65787

1.98027

2.35837

2.61814

3.16074

119

0.67656

1.28871

1.65776

1.98010

2.35809

2.61778

3.16013

120

0.67654

1.28865

1.65765

1.97993

2.35782

2.61742

3.15954

df

0.10

0.05

0.025

0.01

0.005

0.001

Catatan: Probabilita yang lebih kecil yang ditunjukkan pada judul tiap kolom adalah luas daerah dalam satu ujung, sedangkan probabilitas yang lebih besar adalah luas daerah dalam kedua ujung

Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com), 2010

Page 3

Titik Persentase Distribusi t (df = 121 –160) Pr

0.25 0.50

0.20

0.10

0.050

0.02

0.010

0.002

121

0.67652

1.28859

1.65754

1.97976

2.35756

2.61707

3.15895

122

0.67651

1.28853

1.65744

1.97960

2.35730

2.61673

3.15838

123

0.67649

1.28847

1.65734

1.97944

2.35705

2.61639

3.15781

124

0.67647

1.28842

1.65723

1.97928

2.35680

2.61606

3.15726

125

0.67646

1.28836

1.65714

1.97912

2.35655

2.61573

3.15671

126

0.67644

1.28831

1.65704

1.97897

2.35631

2.61541

3.15617

127

0.67643

1.28825

1.65694

1.97882

2.35607

2.61510

3.15565

128

0.67641

1.28820

1.65685

1.97867

2.35583

2.61478

3.15512

129

0.67640

1.28815

1.65675

1.97852

2.35560

2.61448

3.15461

130

0.67638

1.28810

1.65666

1.97838

2.35537

2.61418

3.15411

131

0.67637

1.28805

1.65657

1.97824

2.35515

2.61388

3.15361

132

0.67635

1.28800

1.65648

1.97810

2.35493

2.61359

3.15312

133

0.67634

1.28795

1.65639

1.97796

2.35471

2.61330

3.15264

134

0.67633

1.28790

1.65630

1.97783

2.35450

2.61302

3.15217

135

0.67631

1.28785

1.65622

1.97769

2.35429

2.61274

3.15170

136

0.67630

1.28781

1.65613

1.97756

2.35408

2.61246

3.15124

137

0.67628

1.28776

1.65605

1.97743

2.35387

2.61219

3.15079

138

0.67627

1.28772

1.65597

1.97730

2.35367

2.61193

3.15034

139

0.67626

1.28767

1.65589

1.97718

2.35347

2.61166

3.14990

140

0.67625

1.28763

1.65581

1.97705

2.35328

2.61140

3.14947

141

0.67623

1.28758

1.65573

1.97693

2.35309

2.61115

3.14904

142

0.67622

1.28754

1.65566

1.97681

2.35289

2.61090

3.14862

143

0.67621

1.28750

1.65558

1.97669

2.35271

2.61065

3.14820

144

0.67620

1.28746

1.65550

1.97658

2.35252

2.61040

3.14779

145

0.67619

1.28742

1.65543

1.97646

2.35234

2.61016

3.14739

146

0.67617

1.28738

1.65536

1.97635

2.35216

2.60992

3.14699

147

0.67616

1.28734

1.65529

1.97623

2.35198

2.60969

3.14660

148

0.67615

1.28730

1.65521

1.97612

2.35181

2.60946

3.14621

149

0.67614

1.28726

1.65514

1.97601

2.35163

2.60923

3.14583

150

0.67613

1.28722

1.65508

1.97591

2.35146

2.60900

3.14545

151

0.67612

1.28718

1.65501

1.97580

2.35130

2.60878

3.14508

152

0.67611

1.28715

1.65494

1.97569

2.35113

2.60856

3.14471

153

0.67610

1.28711

1.65487

1.97559

2.35097

2.60834

3.14435

154

0.67609

1.28707

1.65481

1.97549

2.35081

2.60813

3.14400

155

0.67608

1.28704

1.65474

1.97539

2.35065

2.60792

3.14364

156

0.67607

1.28700

1.65468

1.97529

2.35049

2.60771

3.14330

157

0.67606

1.28697

1.65462

1.97519

2.35033

2.60751

3.14295

158

0.67605

1.28693

1.65455

1.97509

2.35018

2.60730

3.14261

159

0.67604

1.28690

1.65449

1.97500

2.35003

2.60710

3.14228

160

0.67603

1.28687

1.65443

1.97490

2.34988

2.60691

3.14195

df

0.10

0.05

0.025

0.01

0.005

0.001

Catatan: Probabilita yang lebih kecil yang ditunjukkan pada judul tiap kolom adalah luas daerah dalam satu ujung, sedangkan probabilitas yang lebih besar adalah luas daerah dalam kedua ujung

Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com), 2010

Page 4

Titik Persentase Distribusi t (df = 161 –200) Pr

0.25 0.50

0.20

0.10

0.050

0.02

0.010

0.002

161

0.67602

1.28683

1.65437

1.97481

2.34973

2.60671

3.14162

162

0.67601

1.28680

1.65431

1.97472

2.34959

2.60652

3.14130

163

0.67600

1.28677

1.65426

1.97462

2.34944

2.60633

3.14098

164

0.67599

1.28673

1.65420

1.97453

2.34930

2.60614

3.14067

165

0.67598

1.28670

1.65414

1.97445

2.34916

2.60595

3.14036

166

0.67597

1.28667

1.65408

1.97436

2.34902

2.60577

3.14005

167

0.67596

1.28664

1.65403

1.97427

2.34888

2.60559

3.13975

168

0.67595

1.28661

1.65397

1.97419

2.34875

2.60541

3.13945

169

0.67594

1.28658

1.65392

1.97410

2.34862

2.60523

3.13915

170

0.67594

1.28655

1.65387

1.97402

2.34848

2.60506

3.13886

171

0.67593

1.28652

1.65381

1.97393

2.34835

2.60489

3.13857

172

0.67592

1.28649

1.65376

1.97385

2.34822

2.60471

3.13829

173

0.67591

1.28646

1.65371

1.97377

2.34810

2.60455

3.13801

174

0.67590

1.28644

1.65366

1.97369

2.34797

2.60438

3.13773

175

0.67589

1.28641

1.65361

1.97361

2.34784

2.60421

3.13745

176

0.67589

1.28638

1.65356

1.97353

2.34772

2.60405

3.13718

177

0.67588

1.28635

1.65351

1.97346

2.34760

2.60389

3.13691

178

0.67587

1.28633

1.65346

1.97338

2.34748

2.60373

3.13665

179

0.67586

1.28630

1.65341

1.97331

2.34736

2.60357

3.13638

180

0.67586

1.28627

1.65336

1.97323

2.34724

2.60342

3.13612

181

0.67585

1.28625

1.65332

1.97316

2.34713

2.60326

3.13587

182

0.67584

1.28622

1.65327

1.97308

2.34701

2.60311

3.13561

183

0.67583

1.28619

1.65322

1.97301

2.34690

2.60296

3.13536

184

0.67583

1.28617

1.65318

1.97294

2.34678

2.60281

3.13511

185

0.67582

1.28614

1.65313

1.97287

2.34667

2.60267

3.13487

186

0.67581

1.28612

1.65309

1.97280

2.34656

2.60252

3.13463

187

0.67580

1.28610

1.65304

1.97273

2.34645

2.60238

3.13438

188

0.67580

1.28607

1.65300

1.97266

2.34635

2.60223

3.13415

189

0.67579

1.28605

1.65296

1.97260

2.34624

2.60209

3.13391

190

0.67578

1.28602

1.65291

1.97253

2.34613

2.60195

3.13368

191

0.67578

1.28600

1.65287

1.97246

2.34603

2.60181

3.13345

192

0.67577

1.28598

1.65283

1.97240

2.34593

2.60168

3.13322

193

0.67576

1.28595

1.65279

1.97233

2.34582

2.60154

3.13299

194

0.67576

1.28593

1.65275

1.97227

2.34572

2.60141

3.13277

195

0.67575

1.28591

1.65271

1.97220

2.34562

2.60128

3.13255

196

0.67574

1.28589

1.65267

1.97214

2.34552

2.60115

3.13233

197

0.67574

1.28586

1.65263

1.97208

2.34543

2.60102

3.13212

198

0.67573

1.28584

1.65259

1.97202

2.34533

2.60089

3.13190

199

0.67572

1.28582

1.65255

1.97196

2.34523

2.60076

3.13169

200

0.67572

1.28580

1.65251

1.97190

2.34514

2.60063

3.13148

df

0.10

0.05

0.025

0.01

0.005

0.001

Catatan: Probabilita yang lebih kecil yang ditunjukkan pada judul tiap kolom adalah luas daerah dalam satu ujung, sedangkan probabilitas yang lebih besar adalah luas daerah dalam kedua ujung

Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com), 2010

Page 5

Titik Persentase atas Distribusi Chi-Square ( χ2 )

Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com)

Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com)

Page 1

Titik Persentase Distribusi Chi-Square untuk d.f. = 1 - 50

Pr

0.25

0.10

0.05

0.010

0.005

0.001

1

1.32330

2.70554

3.84146

2

2.77259

4.60517

5.99146

6.63490

7.87944

10.82757

9.21034

10.59663

3

4.10834

6.25139

13.81551

7.81473

11.34487

12.83816

16.26624

4

5.38527

5

6.62568

7.77944

9.48773

13.27670

14.86026

18.46683

9.23636

11.07050

15.08627

16.74960

6

20.51501

7.84080

10.64464

12.59159

16.81189

18.54758

22.45774

7

9.03715

12.01704

14.06714

18.47531

20.27774

24.32189

8

10.21885

13.36157

15.50731

20.09024

21.95495

26.12448

df

9

11.38875

14.68366

16.91898

21.66599

23.58935

27.87716

10

12.54886

15.98718

18.30704

23.20925

25.18818

29.58830

11

13.70069

17.27501

19.67514

24.72497

26.75685

31.26413

12

14.84540

18.54935

21.02607

26.21697

28.29952

32.90949

13

15.98391

19.81193

22.36203

27.68825

29.81947

34.52818

14

17.11693

21.06414

23.68479

29.14124

31.31935

36.12327

15

18.24509

22.30713

24.99579

30.57791

32.80132

37.69730

16

19.36886

23.54183

26.29623

31.99993

34.26719

39.25235

17

20.48868

24.76904

27.58711

33.40866

35.71847

40.79022

18

21.60489

25.98942

28.86930

34.80531

37.15645

42.31240

19

22.71781

27.20357

30.14353

36.19087

38.58226

43.82020

20

23.82769

28.41198

31.41043

37.56623

39.99685

45.31475

21

24.93478

29.61509

32.67057

38.93217

41.40106

46.79704

22

26.03927

30.81328

33.92444

40.28936

42.79565

48.26794

23

27.14134

32.00690

35.17246

41.63840

44.18128

49.72823

24

28.24115

33.19624

36.41503

42.97982

45.55851

51.17860

25

29.33885

34.38159

37.65248

44.31410

46.92789

52.61966

26

30.43457

35.56317

38.88514

45.64168

48.28988

54.05196

27

31.52841

36.74122

40.11327

46.96294

49.64492

55.47602

28

32.62049

37.91592

41.33714

48.27824

50.99338

56.89229

29

33.71091

39.08747

42.55697

49.58788

52.33562

58.30117

30

34.79974

40.25602

43.77297

50.89218

53.67196

59.70306

31

35.88708

41.42174

44.98534

52.19139

55.00270

61.09831

32

36.97298

42.58475

46.19426

53.48577

56.32811

62.48722

33

38.05753

43.74518

47.39988

54.77554

57.64845

63.87010

34

39.14078

44.90316

48.60237

56.06091

58.96393

65.24722

35

40.22279

46.05879

49.80185

57.34207

60.27477

66.61883

36

41.30362

47.21217

50.99846

58.61921

61.58118

67.98517

37

42.38331

48.36341

52.19232

59.89250

62.88334

69.34645

38

43.46191

49.51258

53.38354

61.16209

64.18141

70.70289

39

44.53946

50.65977

54.57223

62.42812

65.47557

72.05466

40

45.61601

51.80506

55.75848

63.69074

66.76596

73.40196

41

46.69160

52.94851

56.94239

64.95007

68.05273

74.74494

42

47.76625

54.09020

58.12404

66.20624

69.33600

76.08376

43

48.84001

55.23019

59.30351

67.45935

70.61590

77.41858

44

49.91290

56.36854

60.48089

68.70951

71.89255

78.74952

45

50.98495

57.50530

61.65623

69.95683

73.16606

80.07673

46

52.05619

58.64054

62.82962

71.20140

74.43654

81.40033

47

53.12666

59.77429

64.00111

72.44331

75.70407

82.72042

48

54.19636

60.90661

65.17077

73.68264

76.96877

84.03713

49

55.26534

62.03754

66.33865

74.91947

78.23071

85.35056

50

56.33360

63.16712

67.50481

76.15389

79.48998

86.66082

Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com)

Page 2

Titik Persentase Distribusi Chi-Square untuk d.f. = 51 - 100

Pr

0.25

0.10

0.05

0.010

0.005

0.001

51

57.40118

64.29540

68.66929

77.38596

80.74666

87.96798

52

58.46809

65.42241

69.83216

78.61576

82.00083

89.27215

53

59.53435

66.54820

70.99345

79.84334

83.25255

90.57341

54

60.59998

67.67279

72.15322

81.06877

84.50190

91.87185

55

61.66500

68.79621

73.31149

82.29212

85.74895

93.16753

56

62.72942

69.91851

74.46832

83.51343

86.99376

94.46054

57

63.79326

71.03971

75.62375

84.73277

88.23638

95.75095

58

64.85654

72.15984

76.77780

85.95018

89.47687

97.03883

59

65.91927

73.27893

77.93052

87.16571

90.71529

98.32423

60

66.98146

74.39701

79.08194

88.37942

91.95170

99.60723

61

68.04313

75.51409

80.23210

89.59134

93.18614

100.88789

62

69.10429

76.63021

81.38102

90.80153

94.41865

102.16625

63

70.16496

77.74538

82.52873

92.01002

95.64930

103.44238

64

71.22514

78.85964

83.67526

93.21686

96.87811

104.71633

65

72.28485

79.97300

84.82065

94.42208

98.10514

105.98814

66

73.34409

81.08549

85.96491

95.62572

99.33043

107.25788

67

74.40289

82.19711

87.10807

96.82782

100.55401

108.52558

68

75.46124

83.30790

88.25016

98.02840

101.77592

109.79130

69

76.51916

84.41787

89.39121

99.22752

102.99621

111.05507

70

77.57666

85.52704

90.53123

100.42518

104.21490

112.31693

71

78.63374

86.63543

91.67024

101.62144

105.43203

113.57694

72

79.69042

87.74305

92.80827

102.81631

106.64763

114.83512

73

80.74670

88.84992

93.94534

104.00983

107.86174

116.09151

74

81.80260

89.95605

95.08147

105.20203

109.07438

117.34616

75

82.85812

91.06146

96.21667

106.39292

110.28558

118.59909

76

83.91326

92.16617

97.35097

107.58254

111.49538

119.85035

77

84.96804

93.27018

98.48438

108.77092

112.70380

121.09996

78

86.02246

94.37352

99.61693

109.95807

113.91087

122.34795

79

87.07653

95.47619

100.74862

111.14402

115.11661

123.59437

80

88.13026

96.57820

101.87947

112.32879

116.32106

124.83922

81

89.18365

97.67958

103.00951

113.51241

117.52422

126.08256

82

90.23670

98.78033

104.13874

114.69489

118.72613

127.32440

83

91.28944

99.88046

105.26718

115.87627

119.92682

128.56477

84

92.34185

100.97999

106.39484

117.05654

121.12629

129.80369

85

93.39395

102.07892

107.52174

118.23575

122.32458

131.04120

86

94.44574

103.17726

108.64789

119.41390

123.52170

132.27732

87

95.49723

104.27504

109.77331

120.59101

124.71768

133.51207

88

96.54842

105.37225

110.89800

121.76711

125.91254

134.74548

89

97.59932

106.46890

112.02199

122.94221

127.10628

135.97757

90

98.64993

107.56501

113.14527

124.11632

128.29894

137.20835

91

99.70026

108.66058

114.26787

125.28946

129.49053

138.43786

92

100.75031

109.75563

115.38979

126.46166

130.68107

139.66612

93

101.80009

110.85015

116.51105

127.63291

131.87058

140.89313

94

102.84960

111.94417

117.63165

128.80325

133.05906

142.11894

95

103.89884

113.03769

118.75161

129.97268

134.24655

143.34354

96

104.94783

114.13071

119.87094

131.14122

135.43305

144.56697

97

105.99656

115.22324

120.98964

132.30888

136.61858

145.78923

98

107.04503

116.31530

122.10773

133.47567

137.80315

147.01036

99

108.09326

117.40688

123.22522

134.64162

138.98678

148.23036

100

109.14124

118.49800

124.34211

135.80672

140.16949

149.44925

df

Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com)

Page 3