BAB III METODE PENELITIAN
A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian dilakukan pada empat perbankan syariah, yaitu Bank Muamalat Syariah, Bank Syariah Mandiri, dan Bank Mega Syariah. Penelitian ini mengambil data dari laporan keuangan keempat Bank tersebut, seperti neraca, laporan laba rugi, kualitas aktiva produktif, perhitungan kewajiban penyediaan modal minimum, dan perhitungan rasio keuangan dalam laporan laporan keuangan triwulanan yang dipublikasikan oleh masing –masing Bank Umum Syariah pada periode tahun 2009 – 2012. Data sekunder dapat diambil langsung dari situs resmi keempat Bank tersebut.
B. Desain Penelitian Penelitian ini merupakan jenis penelitian kausal, yakni penelitian yang menganalisis hubungan yang terjadi antara suatu variabel dengan variabel lainnya. Penelitian ini akan meneliti pengaruh dari Capital Adequacy Ratio (CAR), Financing to Deposit Ratio (FDR), Non Performing Financing (NPF), dan Operating Efficiency Ratio (BOPO) sebagai variable independen terhadap Return On Asset (ROA) sebagai variable dependen. Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi berganda (Multiple Regression Analysis).
38
39
C. Variabel dan Definisi Operasional Variabel Variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari dua jenis variabel yaitu: 1. Variabel dependen (Variabel Y) yaitu variabel yang nilainya dipengaruhi oleh variabel independen. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah aspek profitabilitas yang diukur dengan ROA. 2. Variabel independen (variabel X) yaitu variabel yang menjadi sebab terjadinya atau terpengaruhinya variabel dependen. Variabel independen dalam penelitian ini adalah: CAR, BOPO, NPF, dan FDR.
Definisi operasional dari masing-masing variabel akan dijelaskan sebagai berikut: 1. Return On Asset (ROA) ROA menunjukkan kemampuan manajemen bank dalam menghasilkan laba dari pengelolaan aset yang dimiliki (Yuliani, 2007). Rasio ini digunakan untuk mengukur keberhasilan manajemen dalam menghasilkan laba. Semakin kecil rasio ini mengindikasikan kurangnya kemampuan manajemen bank dalam hal mengelola aktiva untuk meningkatkan pendapatan dan atau menekan biaya. Rasio ini dirumuskan sebagai berikut (SE BI No. 9/24/DPbS tanggal 30 Oktober 2007 Lampiran 1c):
=
Laba sebelum pajak x 100% Total aset
40
2. Capital Adequacy Ratio (CAR) CAR adalah rasio yang memperlihatkan seberapa besar jumlah seluruh aktiva bank yang mengandung unsur risiko (kredit, penyertaan, surat berharga, tagihan pada bank lain) ikut dibiayai dari modal sendiri disamping memperoleh dana-dana dari sumber-sumber diluar bank (Yuliani, 2007). Adapun cara menghitung dari CAR (Capital Adequancy Ratio) yaitu (SE BI No. 9/24/DPbS tanggal 30 Oktober 2007 Lampiran 1a): =
Modal Bank x 100% Total ATMR
3. FDR (Financing Deposit Ratio) Variabel FDR diukur dengan membandingkan total pembiayaan yang disalurkan dengan total dana pihak ketiga yang dihimpun. FDR dalam penelitian ini diukur menggunakan skala pengukuran rasio dengan data triwulan yang ada pada laporan keuangan bank syariah. Berikut adalah rumus untuk mengukur Financing to Deposit Ratio (Muhamad, 2005 :265) : =
Total pembiayaan Total dana pihak ketiga
100%
4. NPF (Non Performing Financing) Mengukur tingkat permasalahan Pembiayaan yang dihadapi oleh bank. Semakin tinggi rasio ini, menunjukkan kualitas Pembiayaan bank syariah semakin buruk. Adapun cara menghitung dari NPF (Non Performing
41
financing) yiatu (SE BI No. 9/24/DPbS tanggal 30 Oktober 2007 Lampiran 1b): =
Pembiayaan (KL, D, M) Total pembiayaan
100%
Dimana : Pembiayaan (KL) : Pembiayaan Kurang Lancar Pembiayaan (D)
: Pembiayaan Diragukan
Pembiayaan (M) : Pembiayaan Macet Total pembiayaan : jumlah pembiayaan, Piutang dan Ijarah
5. Operating Efficiency Ratio (BOPO) BOPO (Beban Operasional terhadap Beban Operasional) diperoleh dengan membandingkan
antara
Beban
Operasional
dengan
pendapatan
operasional. Pendapatan operasional adalah penjumlahan dari total pendapatan bagi hasil dan total pendapatan operasional lainnya. Semakin kecil rasio ini berarti semakin efisien dalam operasionalnya. Sehingga perusahaan semakin dapat meningkatkan profitabilitas. Rasio ini dirumuskan sebagai berikut (SE BI No. 9/24/DPbS tanggal 30 Oktober 2007 Lampiran 1c):
BOPO =
Total beban Operasional x 100% Total pendapatan operasional
42
Tabel 3.1 Variabel dan Definisi Operasional Variabel Variabel
ROA
CAR
FDR
NPF
Definisi Operasional Rasio antara laba sebelum pajak terhadap total asset bank tersebut Rasio yang memperlihatkan seberapa besar jumlah seluruh aktiva bank yang mengandung resiko (kredit, penyertaan, surat Rasio berharga, tagihan pada bank lain) ikut dibiayai dari modal sendiri disamping memperoleh dana-dana dari sumbersumber diluar bank. Perbandingan antara total pembiayaan dengan dana pihak ketiga Perbandingan antara total pembiayaan bermasalah terhadap total pembiayaan yang diberikan
Skala
Rasio
Ukuran
=
=
Rasio
Modal Bank x 100% Total ATMR
=
Total pembiayaan Total dana pihak ketiga
100%
=
Pembiayaan (KL, D, M) Total pembiayaan
100%
Rasio
Rasio
Laba sebelum pajak x 100% Total aset
43
Perbanding an antara total beban Total beban Operasional operasional x 100% BOPO Rasio BOPO = Total pendapatan operasional dengan total pendapatan operasional Sumber: Surat Edaran BI No. 9/24/DPbS
D. Populasi dan Penentuan Sampel Populasi dalam penelitian ini adalah bank syariah yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2009-2012. Sampel penelitian diambil secara purposive sampling yaitu metode di mana pemilihan sampel pada karakteristik populasi yang sudah diketahui sebelumnya dengan kriteria sebagai berikut : 1. Bank Syariah tersebut membuat laporan keuangan triwulan dan telah dipublikasikan di Bank Indonesia. 2. Data yang dibutuhkan untuk penelitian tersedia selama periode 2009-2012. 3. Perusahaan perbankan syariah yang tergolong dalam Bank Umum Syariah Devisa. Berdasarkan kriteria tersebut sampel yang dapat digunakan sebanyak tiga bank umum syariah, yaitu : 1. Bank Muamalat Indonesia 2. Bank Syariah Mandiri 3. Bank Mega Syariah Indonesia Sumber: Direktori Perbankan Indonesia, www.bi.go.id
44
E. Metode Pengumpulan Data Pengumpulan data dilakukan melalui studi pustaka dengan mengkaji bukubuku literatur, jurnal, makalah dan sumber-sumber lain yang berkaitan dengan penelitian untuk memperoleh landasan teoritis secara komprehensif terkait Bank Umum Syariah, serta mengeksplorasi laporan-laporan keuangan dari Bank Muamalat Indonesia, Bank Syariah Mandiri, dan Bank Mega Syariah yang berupa neraca, laporan laba rugi, kualitas aktiva produktif, perhitungan kewajiban penyediaan modal minimum, dan perhitungan rasio keuangan dalam laporan laporan keuangan triwulanan yang dipublikasikan oleh masing – masing Bank Umum Syariah melalui website Bank Indonesia maupun website resmi dari Bank Syariah yang bersangkutan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang umumnya berupa bukti catatan atau laporan historis yang telah tersusun dalam arsip (data dokumenter) yang dipublikasikan. Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini adalah laporan keuangan Bank Umum Syariah yang terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia (BEI) dan telah memuat laporan keuangan triwulan pada periode 2009 - 2012.
F. Metode Analisis Penelitian ini bertujuan untuk menguji hipotesis. Analisis data yang dilakukan adalah analisis kuantitatif yang dinyatakan dengan angka-angka dan perhitungannya menggunakan metode statistik yang dibantu dengan program SPSS 22.0 for windows untuk mengatur pengaruh antara variabel independen
45
dengan variabel dependen dan menguji hipotesis yang diajukan. Analisa ini digunakan untuk menerima atau menolak hipotesis tersebut. Adapun metode analisis data yang digunakan adalah sebagai berikut :
1. Statistik Deskriptif Statistik Deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang terlihat dari nilai rata-rata, standar deviasi, varians, maksimum,dan minimum (Ghozali, 2011 : 19).. Metode grafik yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan melihat normal probability plot. Normal
probability plot adalah
membandingkan distribusi kumulatif data yang sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Dasar pengambilan keputusan melalui analisis ini, jika data menyebar disekitar garis diagonal sebagian representasi pada distribusi normal, berarti model regresi memenuhi asumsi normalitas. 2. Pengujian Asumsi Klasik Pengujian asumsi klasik dilakukan agar memperoleh hasil regresi yang bias dipertanggungjawabkan dan mempunyai hasil yang tidak bias atau disebut Best Linier Unbiaxed Estimator (BLUE). Dari pengujian tersebut asumsi-asumsi yang harus dipenuhi adalah tidak terdapat korelasi yang erat antara variabel independen (multikolinearitas), tidak terdapat korelasi residual periode t dengan t1
(autokorelasi), dan tidak terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain (heterokedastisitas), data yang dihasilkan berdistribusi normal. Berikut penjelasannya:
46
a. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan independen keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak (Ghozali, 2011 : 160). Teknik pengujian yang digunakan dalam penelitian ini adalah One-Sample Kolmogorov Sminorvtest. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan melihat analisis grafik normal probability plot dan uji statistik. Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Adapun dasar pengambilan keputusan sebagai berikut : 1) Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal., maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. 2) Jika data menyebar jauh dari diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram, tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
b. Pengujian Autokorelasi Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan peggangu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t
– 1
(sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka
dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Pengujian ini
47
menggunakan model Durbin Watson (DW – Test). Hipotesis yang akan diuji adalah : Ho = tidak ada autokorelasi (r = 0), Ha = ada autokorelasi (r ≠ 0). Bila nilai DW lebih besar dari batas atas atau upper bound (du) dan kurang dari (4–du) berarti tidak ada autokorelasi Rumusan yang digunakan adalah : D =
∑ μt2 + ∑ μ2t − 1 − 2 ∑ µt . μti − 1
∑ μ2t Keterangan : D
= Statistik Durbin Watson
μt
= Nilai residual pada periode t
μt − 1
= Nilai residual pada periode t-1
Hipotesis yang digunakan adalah : Ho : Tidak ada autokorelasi Ha : Ada autokorelasi .
48
c. Pengujian Multikolinearitas Pengujian ini bertujuan apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Multikolinearitas dapat dilihat dari nilai tolerance dan lawannya variance inflation (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh varibel independen lainnya. Hasil dari pengujian ini dapat dilihat dari nilai VIF, Jika VIF > 10 dan nilai toleransi < 0,10 maka terjadi gejala Multikolinieritas.
Tabel 3.2 Kriteria Autokorelasi Hipotesis Nol
Keputusan
Kriteria
Tidak ada autokorelasi positif Tolak
0
Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada keputusan
Dl
Tidak ada korelasi negative
Tolak
4-dl
Tidak ada korelasi negative
Tidak ada keputusan
4-Ddu
Tidak ada autokorelasi positif Diterima
du
atau negative Sumber : Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS (2011)
49
d. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap,
maka
disebut
Homoskedastisitas,
dan
jika
berbeda
disebut
Heteroskedastisitas. Uji ini dapat dilakukan dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel (ZPRED) dengan nilai residualnya SRESID. Model regresi yang baik jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, sehingga diidentifikasi tidak terdapat heteroskedastisitas (Ghozali, 2011 : 105).
3. Uji Hipotesis a. Uji F Uji F digunakan untuk menguji signifikansi pengaruh CAR (Capital Adequacy Ratio), Biaya Operasi/Pendapatan Operasi (BOPO), NPF (Non Performing Financing ) dan FDR (Financing to Deposit Ratio) terhadap Return On Asset (ROA) secara simultan. Langkah – langkah yang dilakukan adalah : 1) Menentukan H0 dan Ha (Hipotesis nihil dan Hipotesis alternatif). 2) Menentukan tingkat signifikansi yaitu sebesar 0.05 (α=0,05) 3) Kriteria uji-F, dengan melihat hasil print out computer, jika hasil sig value < 5% berarti signifikans. Maka Jika p value > 0,05 maka H0 diterima, Jika p value < 0,05 maka H0 ditolak Jika Fhitung > Ftabel maka H0 ditolak Jika Fhitung < Ftabel maka H0 diterima.
50
Nilai F hitung dapat dicari dengan rumus :
F hitung =
R /(k − 1) (1 − R)/(N − k)
Dimana: R2 = Koefisien Determinasi k = Banyaknya koefisien regresi N = Banyaknya Observasi a) Bila F hitung < F tabel, variabel independen secara bersama - sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. b) Bila F hitung > F tabel, variabel independen secara bersamasama berpengaruh terhadap variabel dependen. b. Uji t Uji t digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independen ( 1, 3,
4)
2,
secara sendiri atau masing-masing terhadap variabel dependen Y. Derajat
signifikansi yang digunakan adalah 0,05. Jika t hitung > t table, maka H0 ditolak, Jika t hitung < t table, maka H0 diterima. Selain itu uji t juga dapat dilihat dari besarnya probabilitas value (p value) dibandingkan dengan 0,05. kriteria yang digunakan sebagai berikut : Jika p value < 0,05 maka H0 ditolak, Jika p value > 0,05 maka H0 diterima.
51
4. Analisis Regresi Berganda a. Uji Koefisien Determinasi (R2) Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel-variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variable-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Secara umum koefisien determinasi untuk data silang (crosssection) relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masingmasing pengamatan, sedangkan untuk data runtun waktu (time series) biasanya mempunyai nilai koefisien determinasi yang tinggi. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini dilakukan dengan mennggunakan analisis regresi berganda. Analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui keakuratan hubungan antara ROA (variabel dependen) dengan CAR, FDR, NPF, dan REO sebagai variabel yang mempengaruhi (variabel independen) dengan persamaan : =
+
1 1+
Dimana : = rasio ROA (return on asset) = konstanta
2 2+
3 3+
4 4+
52
1-
4
= koefisien regresi masing – masing variabel
1
= rasio CAR (capital adequacy ratio)
2
= rasio FDR (financing to depoit ratio)
3
= rasio NPF (non performing financing)
4
= rasio BOPO (rasio efisiensi operasional) = variable gangguan
