BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1
Populasi dan Sampel Populasi adalah keseluruhan objek yang memiliki kesamaan karakteristik
yang akan diteliti. Sedangkan sampel adalah bagian dari populasi yang dipilih menggunakan teknik – teknik tertentu dan dapat mewakili populasi (Cooper, D. R dan Schindler, 2008). Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perbankan syariah di Indonesia. sedangkan sampelnya ditentukan menggunakan teknik purposive sampling, yakni teknik penentuan sampel dengan berdasar pada kriteria tertentu (Hartono, 2004). Adapun kriteria perbankan yang dijadikan sampel adalah sebagai berikut: 1. Bank Umum Syariah (BUS) yang menerbitkan laporan keuangan tahunan dengan periode yang berakhir pada 31 Desember selama peirode 2010 – 2014 (tidak termasuk Bank Pembiayaan Rakyar Syariah (BPRS) dan Unit Usaha Syariah (UUS), karena memperhatikan total aset dari setiap BUS yang relatif sama jika dibandingkan dengan BPRS dan UUS yang nilai total asetnya jauh lebih kecil). 2. Tersedia laporan keuangan perusahaan secara lengkap selama periode 2010 – 2014. Berdasarkan kriteria di atas, bank yang dapat dijadikan sampel sebanyak 11 perbankan syariah, sebagai berikut:
50
TABEL 3.1 Sampel Perbankan Syariah No. Nama Bank 1. PT Bank BNI Syariah 2. PT Bank Mega Syariah 3. PT Bank Muamalat Indonesia 4. PT Bank Syariah Mandiri 5. PT Bank BRI Syariah 6. PT Bank BCA Syariah 7. PT Bank Jabar Banten Syariah 8. PT Bank Panin Syariah 9. PT Bank Syariah Bukopin 10. PT Bank Victoria Syariah 11. PT Bank Maybank Syariah Indonesia Sumber : data diolah, 2016 3.2
Tipe Bank
BUSN Devisa
BUSN Non Devisa
Gabungan
Sumber Data dan Teknik Pengumpulan Data Penelitian ini menggunakan data panel yang merupakan kombinasi dari
time series dan cross section data. Data time series adalah kumpulan data dari waktu ke waktu secara individu dalam sebuah bank. Sedangkan data cross section adalah kumpulan data dalam satu waktu dari beberapa individu yang terdiri lebih dari satu bank (Cooper, D. R dan Schindler, 2008). Jenis data yang digunakan adalah data sekunder berupa data laporan tahunan dengan laporan keuangan yang telah diaudit dan dipublikasikan oleh sampel penelitian. Data diambil dalam periode pengamatan tahun 2010 – 2014. Data diperoleh dari laporan tahunan yang diterbitkan pada masing – masing website perbankan.
51
Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan teknik studi dokumentasi, karena sumber data yang digunakan berupa laporan tahunan masing – masing perbankan. 3.3
Langkah Kerja Penelitian Penulis melakukan dua kali pengujian dalam penelitian ini, yakni
pengujian efisiensi perbankan syariah kemudian pengujian hipotesis. Dalam pengujian efisiensi perbankan syariah, penulis menggunakan input ukuran perusahaan, biaya operasional, dan dana pihak ketiga. Hasil dari pengujian efisiensi ini berupa nilai efisiensi yang kemudian digunakan sebagai variabel dependen. Sedangkan variabel independennya terdiri atas Capital Adequacy Ratio (CAR), Net Income Margin (NIM), dan Karakter Dewan Pengawas Syariah (Karakter DPS). Langkah kerja untuk pengujian efisiensi perbankan syariah, tercermin pada proses “A”, sedangkan langkah kerja untuk pengujian hipotesis penelitian pada proses “B”. Berikut skema langkah kerja dalam penelitian ini:
52
GAMBAR 3.1 Skema Langkah Kerja Penelitian Laporan keuangan masing – masing perbankan
Variabel Input: 4. Ukuran Perusahaan (Size) 5. Biaya Operasional (BOP) 6. Dana Pihak Ketiga (DPK)
Input data pada Ms. Excel
Variabel Ouput:
A
1. NPF 2. Rate of Return 3. Pembiayaan Data Envelopment Analisys (DEA)
CAR (X1)
NIM (X2)
Nilai Efisiensi (Y)
Karakter DPS (X3)
B
53
3.4
Persamaan Penelitian Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan metode statistik
multiple linear regression, dengan model sebagai berikut: Bpit
= α + β1CARit + β2NIMit + β3Karakter DPSit + Ɛ
Dimana: Bpit
= efisiensi bank i pada tahun t
α
= konstanta
β1
= nilai dari variabel CAR
β2
= nilai dari variabel NIM
β3
= nilai dari variabel karakter DPS
CARit
= CAR bank i pada tahun t
NIMit
= NIM bank i pada tahun t
Karakter DPSit = Karakter DPS bank i pada tahun t Ɛ
= kesalahan (error)
3.5
Definisi dan Pengukuran Variabel Penelitian Variabel penelitian adalah suatu simbol yang berisi suatu nilai. Variabel –
variabel dalam model penelitian harus didefinisikan agar jelas makna dan pengukurannya. Devinisi variabel dibagi menjadi dua, sebagai berikut (Hartono, 2004): 1. Definisi Naratif, definisi dalam bentuk kalimat yng menjelaskan makna dan artinya. 2. Definisi Operasional, devinisi berupa cara pengukuran suatu variabel sehingga dapat dioperasikan.
54
3.5.1
Variabel Input Variabel input yang digunakan dalam pengujian efisiensi perbankan
sebagai berikut: 1. Ukuran Bank (I1) dapat diproksikan dengan logaritma natural dari total aset. Secara matematis ddanapat dirumuskan sebagai berikut: Size = ln of Total Asset 2. Biaya Operasional (I2) ialah biaya yang dgunakan untuk memenuhi kegiatan operasi dari perbankan. Biaya ini terdiri dari biaya administrasi umum, biaya personalia, biaya penurunan aktiva produktif, dan biaya lain – lain yang dikeluarkan oleh bank selain dari ketiga biaya yang telah disebutkan. 3. Dana Pihak Ketiga (I3) ialah dana yang diamanahkan oleh masyarakat kepada bank dengan perjanjian penyimpanan dana dalam bentuk tabungan, giro, dan lainnya yang dipersamakan dengan hal tersebut. 3.5.2
Variabel Output Variabel output yang digunakan dalam pengujian efisiensi perbankan
sebagai berikut: 1. Non Performing Finance (O1) ialah pembiayaan bermasalah yang terdiri dari pembiayaan yang berklasifikasi kurang lancar, diragukan, dan macet. Secara matematis dapat dirumuskan sebagai berikut:
2. Rate of Return (O2) atau bagi hasil ialah tingkat pengembalian yang diterima masyarakat atas investasi yang tidak diamortisasikan.
55
3. Pembiayaan (O3) ialah penyediaan dana atau tagihan yang dipersamakan dengan transaksi bagi hasil dalam bentuk mudharabah dan musyarakah, transaksi sewa menyewa dalam bentuk ijarah muntahiya bittamlik, transaksi jual beli dalam bentuk piutang murabahah, salam, dan istisna, transaksi pinjam meminjam dalam bentuk piutang qard, dan transaksi sewa menyewa jasa dalam bentuk ijarah untuk transaksi multijasa, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan antara Bank Syariah dan pihak lain yang mewajibkan pihak yang dibiayai diberi fasilitas dana untuk mengembalikan dana tersebut setelah jangka waktu tertentu dengan imbalan ujrah, tanpa imbalan, atau bagi hasil. 3.5.3
Variabel Dependen Variabel dependen adalah variabel yang menjadi inti dari penelitian.
Variabel dependen dipengaruhi oleh variabel independen. Selain itu masalah yang ada dalam penelitian tercermin dalam variabel dependen (Ferdinand, 2006). Penelitian ini menggunakan variabel dependen efisiensi perbankan, yang dihasilkan dari uji efisiensi dengan metode DEA. Nilai efisiensi yang digunakan antara 0 – 1. 3.5.4
Variabel Independen Variabel independen adalah variabel yang mempengaruhi variabel
dependen. Variabel independen memberikan pengaruh baik positif atau negatif. (Ferdinand, 2006). Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut:
56
1. Capital Adequacy Ratio (X1) ialah perbandingan yang digunakan untuk menilai permodalan yang dimiliki bank yang didasarkan pada kewajiban penyediaan modal minimum. Secara matematis dapat dirumuskan sebagai berikut:
2. Net Income Margin (X2) ialah ukuran perbedaan antara pendapatan bersih bagi hasil yang dihasilkan oleh bank dengan total aktiva produktif yang dimiliki perbankan. Secara matematis dapat dirumuskan sebagai berikut:
3. Karakter Dewan Pengawas Syariah ( Karakter DPS) (X3) ialah karakter yang dimiliki badan yang ada di bank syariah dan bertugas mengawasi pelaksanaan keputusan Dewan Syariah Nasional di bank tersebut. Karakter tersebut dilihat dari jumlah anggota DPS, persilangan anggota DPS antarabank syariah, gelar doktoral yang dimiliki anggota DPS, dan reputasi yang baik dari anggota DPS (Rahman dan Bukair, 2013). Operasional variabel karakter DPS sebagai berikut:
57
TABEL 3.2 Penilaian Karakter DPS Karakteristik Jumlah anggota DPS (JDPS)
Operasional 0 => anggota < 2 0,5 => 2 – 3 anggota 1 => anggota ≥ 4 Persilangan anggota DPS 0 => tidak ada (PDPS) 0,33 => 1 anggota 0,67 => anggota ≥ 2 Kualifikasi Doktoral yang 0 => tidak ada dimiliki anggota DPS 1 => ada (DDPS) Reputasi baik yang dimiliki 0 => tidak ada anggota DPS 1 => ada (RDPS) Reputasi baik adalah minimal satu dari anggota DPS memiliki posisi di Majelis Ulama Indonesi (MUI) atau Dewan Syariah Nasional (DSN) Sumber: data diolah, 2016 Setelah dilakukan skoring sesuai tabel 3.2, kemudian merumuskan skor DPS sebagai berikut: SKOR DPS = JDPS + PDPS + DDPS +RDPS 3.6
Hipotesis Operasional Penulis memformulasikan Hipoteris Null (Ho) dan Hipotesis Alternatif
(Ha), yang akan diuji untuk mengetahui apakah hipotesis tersebut ditolak atau diterima. Untuk mengetahui pengaruh kinerja keunagan dan efektivitas pengawasan syariah terhadap efisiensi perbankan, penulis menggunakan uji regresi. Hipotesis 1 Ho1 : β1 ≥ 0
CAR tidak berpengaruh positif terhadap efisiensi perbankan syariah
58
Ha1 : β1 ≥ 0
CAR berpengaruh positif terhadap efisiensi perbankan syariah
Kriteria hipotesis 1 untuk diterima atau ditolak, sebagai berikut: 1. Jika nilai probabilitas ≥ 0,05 atau β ≤ 0, Ho diterima dan Ha ditolak. 2. Jika nilai probabilitas < 0,05 atau β > 0, Ho ditolak dan Ha diterima. Hipotesis 2 Ho2 : β1 ≥ 0
NIM tidak berpengaruh positif terhadap efisiensi perbankan syariah
Ha2 : β1 ≥ 0
NIM berpengaruh positif terhadap efisiensi perbankan syariah
Kriteria hipotesis 2 untuk diterima atau ditolak, sebagai berikut: 1. Jika nilai probabilitas ≥ 0,05 atau β ≤ 0, Ho diterima dan Ha ditolak. 2. Jika nilai probabilitas < 0,05 atau β > 0, Ho ditolak dan Ha diterima. Hipotesis 3 Ho3 : β1 ≥ 0
Karakter DPS tidak berpengaruh positif terhadap efisiensi perbankan syariah
Ha3 : β1 ≥ 0
Karakter DPS berpengaruh positif terhadap efisiensi perbankan
syariah Kriteria hipotesis 1 untuk diterima atau ditolak, sebagai berikut: 1. Jika nilai probabilitas ≥ 0,05 atau β ≤ 0, Ho diterima dan Ha ditolak. 2. Jika nilai probabilitas < 0,05 atau β > 0, Ho ditolak dan Ha diterima. 3.7
Teknik Analisis Data Penghitungan
efisiensi
pada
penelitian
ini
menggunakan
Data
Envelopment Analysis (DEA). Data yang terkumpul dianalisis dalam dua tahap,
59
yakni pengukuran efisiensi dan pengujian hipotesis. Pengukuran efisiensi perbankan dilakukan dengan menghitung rasio antara input dengan outputnnya. Sebelum dilakukan uji efisiensi, dilakukan validitas data dengan penginputan data dalam Microsoft Excel. Software yang digunakan dalam pengujian efisiensi adalah Efficiency Measurement System (EMS). Dalam pengukuran DEA didahului dengan menentukan bobot (weighted) untuk masing – masing input dan output perbankan. Masing – masing perbankan diasumsikan bebas menentukan pembobotan untuk masing – masing variabel, namun harus tetap memenuhi persyaratan yang telah ditentukan. Syarat tersebut adalah sebagai berikut: 1. Bobot memiliki nilai positif 2. Bobot memiliki nilai universal, artinya setiap UKE dalam sampel harus dapat menggunakan bobot yang sama untuk mengevaluasi rasionya (total weighted input < 1). (Amirillah, 2010) Bank dinilai efisien jika memiliki nilai rasio 1 atau 100%, dan tidak efisien apabila kurang dari 1 atau kurang dari 100%. Asumsi dalam DEA bahwa setiap bank menggunakan kombinasi input yang berbeda untuk menghasilkan output yang berbeda, sehingga bobot yang dihasilkan pun akan beragam (Elvira, 2012). DEA akan menghitung periode perbankan syariah yang menggunakan input n untuk menghasilkan output m. Programisasi linier akan mememaksimumkan jumlah output yang dibobot dari periode bank syariah s untuk menghitung efisiensi tiap periode perbankan syariah. Amirillah menjelaskan bahwa kendala yang digunanakan pada jumlah input harus sama dengan 1 untuk setiap bank,
60
yakni dengan jumlah output yang dikurangi jumlah input yang dibobot menghasilkan kurang dari sama dengan 0 (2010). ∑
iyir
-
∑
∑
jxjs
= 1 dan ui dan vj ≥
jxjr
≤ 0 0
Secara lengkap programisasi linier dalam pengukuran efisiensi ini sebagai berikut: Maksimasi
hs
Kendala ∑
iyir
∑
jxjs
∑ -
iyis
∑
jxjr
= 1 dan ui dan vj ≥
≤ 0 0
Keterangan: hs
= nilai efisiensi periode perbankan syariah tersebut
ui
= bobot output i
yis
= jumlah output i pada periode perbankan syariah s
yir
= jumlah output i pada periode perbankan syariah r
vj
= bobot input j
xj
= jumlah input j
xjs
= jumlah input j pada periode perbankan syariah s
s
= periode perbankan syariah pada nilai efisiensi yang dicari yang berjalan pada periode perbankan syariah 1, periode perbankan syariah 2, ... ,jumlah periode perbankan syariah
r
= periode perbankan syariah 1, periode perbankan syariah 2, …, jumlahperiode perbankan syariah
61
Penelitian ini akan menghitung efisiensi perbankan syariah dari satu sisi yakni dengan meminimumkan input dengan asumsi CSR. Tahap kedua adalah pengujian hipotesis. Penelitian ini menggunakan analisis deskriptif, uji asumsi klasik, dan uji hipotesis untuk metode analisisnya. Data yang telah terkumpul dalam penelitian ini kemudian diproses menggunakan SPSS 17 (Statistical Package for Social Sciences 17th editions). 3.7.1
Analisis Deskriptif Analisis deskriptif digunakan untuk menentukan nilai rata-rata, minimum,
maksimum dan standar deviasi dari variabel yang diteliti. statistik deskriptif merupakan bagian statistik yang mempelajari bagaimana mengumpulkan dan menyajikan data sehingga mudah dipahami (Hasan, 2003). Sedangkan menurut Sugiyono (2001), analisis deskriptif adalah statistik deskriptif digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan untuk data yang telah dikumpulkan tanpa bermaksud membuat kesimpulan atau generalisasi diterapkan di masyarakat 3.7.2
Uji Asumsi Klasik Ghazali (2005) menjelaskan bahwa uji asumsi klasik dilakukan untuk
memenuhi kelayakan menggunakan model dalam penelitian ini. Tujuan dari pengujian ini untuk memastikan bahwa dalam model regresi tidak ada multikolinearitas, heteroskedastisitas, autokorelasi serta untuk memastikan bahwa data yang dihasilkan didistribusikan secara normal. Sebelum uji hipotesis dilakukan, data yang diperoleh dalam penelitian ini diuji dahulu untuk memenuhi asumsi dasar. Ferdian dan Purwantoro (2006)
62
pernah melakukan pengujian yang sama dengan menguji normalitas data dengan melakukan one-sample Kolmogorov Smirnov, uji heteroskedastisitas dengan Scatterplot Grapichs, uji multikolinearitas dilakukan untuk melihat nilai toleransi dan Variance Inflation Factor (VIF), dan memeriksa autokorelasi menggunakan uji Durbin-Watson Model multiple regression ini akan menambah keakuratan daripada tes dilakukan dengan uji normalitas dengan grafik, karena grafik uji normalitas dapat menyesatkan, jika tidak hati-hati dalam memvisualisasikan (Ghazali, 2005). 3.7.2.1 Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi atau variabel residual pengganggu memiliki distribusi normal atau tidak. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak dengan menggunakan analisis grafik dan uji statistik. Melihat grafik Histogram dan Normal P Plot dilakukan untuk menganalisis grafik dalam penelitian (Ghazali, 2005). Uji statistik nonparametrik Kolmogorov Smirnov, digunakan untuk menguji normalitas residual dalam penelitian ini. 3.7.2.2 Uji Multikolinearitas Multikolinearitas merupakan hubungan linear antara variabel independen didalam regresi berganda (Widarjono, 2010). Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas dalam model regresi dalam penelitian ini dilakukan dengan melihat nilai toleransi, lawan dan faktor inflasi varians (VIF). 3.7.2.3 Uji Heteroskedastisitas
63
Widarjono (2010) mendefinisikan heteroskedastisitas sebagai varian variabel gangguan yang tidak konstan. Uji heteroskedastisitas yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan grafik scatterplot. Pengujian dilakukan dengan membaca sebar pola grafik. Jika poin membentuk pola tertentu pada scatterplot, dapat disimpulkan bahwa ada heteroskedastisitas dan model regresi harus diubah. 3.7.2.4 Uji Autokorelasi Autokorelasi merupakan variabel gangguan satu observasi dengan variabel gangguan observasi lain (Widarjono, 2010). Dalam penelitian ini, uji autokorelasi dilakukan dengan uji Durbin-Watson. Durbin-Watson memiliki kriteria sebagai berikut: TABEL 3.3 Kriteria Autokorelasi Durbin – Watson Hipotesis Ada autokorelasi Tidak ada keputusan Ada autokorelasi Tidak ada keputusan Tidak ada autokorelasi positif atau negatif Sumber: Ghazali, 2005 3.7.3
Keputusan Ditolak Tidak ada keputusan Ditolak Tidak ada keputusan Tidak ditolak
Jika 0 < d < dl dl ≤ d ≤ du 4 – dl < d < 4 4 – du ≤ d ≤ 4 – dl du < d < 4 - 4
Uji Hipotesis
3.7.3.1 Analisis Regresi Regresi adalah studi bagaimana satu variabel yaitu variabel dependen dipengaruhi oleh satu atau lebih variabel lain yaitu variabel independen dengan tujuan untuk mengestimasi dan memprediksi rata – rata variabel dependen atas nilai variabel independen yang diketahui (Widarjono, 2010). Analisis regresi dalam penelitian ini dilakukan dengan uji koefisien determinasi, uji signifikansi
64
simultan (uji statistik F) dan uji signifikansi parameter individual (bagian dari uji statistik t).
3.7.3.2 Uji F Uji F bertujuan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen dapat ditampung secara bersamaan dalam model regresi dan memiliki pengaruh terhadap variabel dependen atau tidak (Ghazali, 2005). Nilai F dapat diperoleh dengan tingkat signifikan 5%. Jika nilai F di bawah 5%, ini berarti bahwa ada pengaruh simultan variabel independen terhadap variabel dependen. 3.7.3.3 Uji T Uji t digunakan untuk membuktikan apakah variabel independen secara individu mempengaruhi variabel dependen. Nilai t dalam penelitian ini menggunakan level signifikansi 5%. Variabel independen dikatakan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen bila p-value di bawah 5% (Widarjono, 2010) 3.7.3.4 Koefisien Determinasi (R2) Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengukur seberapa baik garis regresi sesuai dengan data aktualnya (goodness of fit) (Widarjono, 2010). koefisien R2 memiliki nilai nol untuk interval (0 ≤ R2 ≤ 1). Semakin besar R2 (mendekati 1), semakin baik hasil untuk model regresi dalam variabel independen menjelaskan variabel dependen (Ghazali, 2005).
