BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Objek Penelitian Objek penelitian dalam penelitian ini adalah industri perbankan yang terdaftar di Bursa efek Indonesia (BEI). Terdapat 15 bank yang tercatat pada BEI dengan kriteria infobank 15, dari 15 bank tersebut didapat 14 bank yang memenuhi kriteria untuk dijadikan sampel selama periode tahun 2011 sampai dengan 2015. Berikut adalah profil bank yang terpilih untuk dijadikan sampel: 1) Bank Central Asia (BCA) Bank Central Asia (BCA) adalah bank swasta terbesar di Indonesia. Bank ini didirikan oleh Sudono Salim pada 21 Februari 1957. Bank ini mampu bertahan hingga sekarang meski pernah dihantam krisis moneter Indonesia di tahun 1998. BCA kemudian diselamatkan pemerintah, setelah kinerjanya pulih kembali, bank ini didivestasi dan pada 2002 jatuh ke tangan Farindo yang merupakan konsorsium farallon capital managementbersama grup djarum. 2) PT Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk. PT Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk. atau biasa dikenal dengan BNI merupakan salah satu penyedia jasa perbankan terkemuka di Indonesia. BNI pertama kali didirikn pada tanggal 5 Juli 1946 sebagai bank pertama yang dimiliki oleh pemerintah Republik Indonesia secara resmi. Debut pertama BNI sejak awal berdirinya dengan mengedarkan ORI (Oeang Republik Indonesia) yang merupakan alat pembayaran pertama yang resmi sejak tanggal 30 Oktober 1946. Hari tersebut sekarang diperingati sebagai hari kauangan nasional. Peran BNI

63 http://digilib.mercubuana.ac.id/z

64

sebagai bank sirkulasi atau bank sentral mulai dibatasi oleh pemerintah seiring dengan penujukan bank warisan Belanda de javsche bank sebagai bank sentral sejak tahun 1949. Selanjutnya BNI diberikan hak sebagai bank devisa selain berperan sebagai bank pembangunan dengan memiliki akses transaksi langsung ke luar negeri. Status BNI kemudian berubah menjadi bank komersial milik pemerintah dengan penambahan modal yang dilakukan pada tahun 1955. Hal ini manjadikan pelayanan BNI berjalan semakin baik seiring dengan hadirnya dukungan bagi sector usaha nasional. 3) Bank Rakyat Indonesia (BRI) Bank Rakyat Indonesia (BRI) merupakan salah satu bank milik pemerintah terbesar di Indonesia. Berdiri di Purwokerto, Jawa Tengah pada tangga 16 Desember 1895 srbagai “de poerwokertosche hulp en spaaarbank de inlandsche hoofden” atau bank bantuan dan simpanan milik kaum priyayi purwokerto oleh Raden Bei aria wirjaatmadja yang berfungsi sebagai lembaga keuangan bagi kamum pribumi. Disebutkan dalam peraturan pemerintah nomor 1 tahun 1946 pasal 1 bahwa BRI sebagi bank pemerintah pertama di Republik Indonesia sejak era setelah kemerdekaan R.I. kegiatan BRI sempat dihentikan untuk sementara dalam masa-masa mempertahankan kemerdekaan Indonesia. BRI mulai aktif kembali setelah perjanjian renville pada tahun 1949 dengan perubahan nama menjadi Bank Rakyat Indonesia sertika. Pada saat itu BRI meleburkan diri dan terbentuklah bank koperasi tani dan nelayan (BKTN) beserta bank tani nelayan dan nederlandsche maatschappij (NHM) melalui peraturan pemerintah nomor 41 tahun 1960. Tak lama setelah itu, berdasarkan penetapan presiden nomor 9 tahun

http://digilib.mercubuana.ac.id/z

65

1965, BKTN di integrasi oleh bank Indonesia menjadi bank Indonesia urusan koperasi tani dan nelayan. 4) Bank Mandiri Bank Mandiri adalah bank terbesar di Indonesia bila dilihat dari sector jumlah asset, pinjaman dan deposito. Bank mandiri didirikan pada tanggal 2 Oktober 1998. Dengan penggabungan usaha bank-bank badan usaha milik negara (BUMN) yang terdiri dari BBD, BDN, Bank Exim,da Bapindo pada tanggal 31 Juli tahun 1999. Hingga pada bulan Agustus 1999 Bank Mandiri resmi beroperasi secara komersial. Bank ini telah melayani banyak nasabah dengan berbagai fasilitas yang ditawarkan, sehingga bank ini merupkan salah satu bank retail dengan nasabah terbanyak di Indonesia. 5) PT Bank Danamon Indonesia Tbk. Merupakan salah satu bank terkemuka di Indonesia. Pertama kali didirikan pada tahun 1965, bank ini dulunya bernama Bank Kopra Indonesia. Selanjutanya pada tahun 1967, perusahaan berganti menjadi PT Bank Danamon Indonesia. Nama Danamon sendiri berasal dari kata “dana moneter” yang kemudian dipakai menjadi nama perusahaan hingga saat ini. Pada tahun 1988, Bank Danamon menjadi bank devisa pertama di Indonesia Karen abank ini telah berhasil meluncurkan paket reformasi perbankan yang dikenal dengan “Paket Oktober 1988” atau dikenal dengan PAKTO 88. Paket ini diluncurkan dalam upaya untuk membangun kompetisi dalam sektor perbankan dengan memberikan kemudahan persyaratan. Selain itu, bank ini juga berhasil mencatatkan sahamnya untuk pertama kali di Bursa Efek Jakarta pada tahun berikutnya. Akibat krisis keuangan


66

yang melanda Asia pada tahun 1988, Bank Danamon akhirnya diambil alih oleh Pemerintah Indonesia. 6) PT Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk. PT Bank Tabungan Negara (Persero)Tbk. atau biasa dikenal dengan BTN adalah sebuah perseroan terbatas yang bergerak di bidang penyedia jasa perbankan. Bank ini merupakan sebuah Badan Usaha Milik Negara Indonesia yang pertama kali didirikan pada tahun 1987. Saat ban ini masih bernama Postpaar Bank yang terletak di Batavia. Selanjutnya Jepang membekukan kegiatan bank tersebut dan mengubah namanya kembali menjadi Bank Tabungan Pos sesuai dengan Undang-Undang Darurat Nomor 9 tahun 1950. Beberapa tahun berselang tepatnya pada tahun 1963, bank ini kembali berganti nama menjadi Bank Tabungan Negara atau biasa dikenal dengan BTN. Lima tahun setelah itu, bank ini beralih status menjadi bank milik negara melalui Undang-Undang Nomor 20 tahun 1964. Pada tahun 1974 BTN menawarkan layanan khusus yang bernama KPR atau kredit pemilikan rumah. Layanan ini dikhususkan pada BTN oleh kementerian keuangan dengan dikeluarkannya surat pada tanggal 29 Janurari 1974. Layanan ini pertama kali dilakukan pada tanggal 10 Desember 1976. Selanjutnya pada tahun 1989 BTN juga telah beroperasi menjadi bank umum dan mulai menerbitkan obligasi. Pada tahun 1992 status hukum BTN berubah menjadi perusahaan perseroan (Persero). 7) Bank Pembangunan Daerah Jawa Barat dan Banten (BJB) Bank BJB adalah Bank Pembangunan Daerah Jawa Barat dan Banten. Bank ini berdiri pada 20 Mei 1961 berdasar keputusan Gubernur Provinsi Jawa Barat


67

nomor 7/GKDH/BPD/61 mendirikan PD Bank Karya pembangunan dengan modal dasar untuk pertama kali berasal dari kas daerah sebesar Rp. 2.500.000,00. Kemudian pada tanggal 27 Juni 1978, nama PD. Bank karya Pembangunan Daerah Jawa Barat diubah menjadi Bank Pembangunan Daerah Jawa Barat. 8) Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur Bank Jatim dulunya Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur adalah sebuah Badan Usaha Milik Daerah (BUMD) di Provinsi Jawa Timur. Bank ini awalnya dibentuk sebagai perseroan terbatas pada 17 Agustus 1961 di Surabaya namun kemudian dalam berubah status menjadi Badan Usaha Milik Daerah (BUMD). Pada tahun 1990 Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur meningkatkan statusnya Bank Umum menjadi Bank Umum Devisa. Namun pada tanggal 1 mei 1999, dalam upayanya untuk meningkatkan profesionalitas dan independensi sebagai pelayan masyarakat di bidang jasa keuangan, Bank Jatim kembali ke bentuk badan hukum dari BUMD menjadi Perseroan Terbatas (PT). 9) PT. Bank Permata Tbk Bank Permata adalah salah satu bank nasional di Indonesia. Bank swasta ini merupakan bentuk merger dari 5 bank di bawah pengawasan Badan penyehatan perbankan nasional (BPPN), yakni PT Bank Bali Tbk, PT Bank Universal Tbk, PT Bank Prima Express, PT Bank Artamedia, dan PT Bank Patriot pada tahun 2002. Bank ini kemudian diambil alih oleh Standard Chartered Bank dan PT Astra Internasional Tbk yang merupakan perusahaan besar Indonesia dan memiliki pengalaman kuat di pasar domestik. Akuisisi ini terjadi pada tahun 2004


68

dan saham utama gabungan keduanya telah meningkat menjadi 89,01% pada tahun 2006. 10) Bank Tabungan Pensiunan Nasional (BTPN) BTPN adalah perusahaan yang bergerak di bidang perbankan pada tahu 1958. Awalnya, Bank yang berdiri di Bandung itu bernama bank pegawai pensiunan militer (Bapemil). Keudian pada 1960 baru memperoleh izin baru memperoleh izin bank komersial. Kemudian di tahun 1986 bank ini berganti nama jadi Bank Tabungan Pensiunan Nasional.Pada 2008 TPG Nusantara S.a.r.I., melakukan akuisisi saham BTPN sebesar 71,6% melalui pembelian saham di Bursa Efek Jakarta. Lalu pada tahun 2009 bank ini menambah bisnis pembiayaan usaha mikro di samping dari portofolio layanan perbankan pensiun. 11) PT Bank Victoria Internasional Tbk. (Bank Victoria) PT Bank Victoria Internasional Tbk. (Bank Victoria) pertama kali didirikan di Jakarta pada tanggal 5 Oktober 1992 sebagai bank umum swasta. Kini, mayoritas saham Bank Victoria dipegang oleh PT Victoria Investama Tbk. sebesar 45,43% berdasarkan posisi 30 juni 2017. Kegiatan operasional Bank Victoria diawali dengan mengembangkan misi utamanya yaitu memberikan kualitas layanan yang terbaik kepada para nasabah secara konsisten dengan tetap memperhatikan prinsip kehati-hatian. Seiring denga upaya untuk terus memperbaiki pengelolaan risiko dan keuangannya, Bank Victoria senantiasa bergerak secara agresif dalam mengembangkan sumber daya manusia

yang professional, memilik loyalitas tinggi pada perusahaan,

mengembangkan teknologi informasi dan jaringan kantor, serta berprinsip dan


69

berdedikasi

dengan

penerapan

prinsip-prinsip

GCG

(Good

Corporate

Governance). 12) Bank Artha Graha Internasional Bank Artha Graha Internasional berkedudukan di Jakarta Selatan semula didirikan dengan nama PT Inter-pacific Financial Corporation berdasarkan akta nomor 12 tahun tanggal 7 September 1973, dibuat dihadapan Bagijo, S.H., pengganti dari Eliza Pondaag, S.H., pada waktu itu notaris di Jakarta, dengan ruang lingkup usaha sebagai lembaga keuangan bukan bank, yang telah disahkan oleh Menteri Kehakiman Republik Indonesia dengan surat keputusan nomor Y.A.5/2/12 tanggal 3 Januari 1975, serta telah diumumkan dalam berita Negara Republik Indonesia nomor 6 tanggal 21 Januari 1975 tambahan nomor 47. Pada tanggal 23 Agustus PT inter-pacific financial corporation mencatatkan sahamnnya pada bursa efek Jakarta dan bursa efek Surabaya. 13) Bank OCBC NISP Bank OCBC NISP (sebelumnya dikenal dengan nama Bank NISP) merupakan bank tertua keempat di Indonesia, yang didirikan pada tanggal 4 April 1941 di Bandung dengan nama NV Netherland Indische Spaar En Deposito Bank. Bank OCBC NISP berkembang menjadi bank yang solid dan handal, terutama melayani segmen usaha kecil dan menengah (UKM). Bank OCBC NISP resmi menjadi bank komersial pada tahun 1967, bank devisa pada tahun 1990, dan perusahaan public di Bursa Efek Indonesia pada tahun 1994.


70

14) Bank Pan Indonesia Tbk. Bank Pan Indonesia Tbk. (Bank Panin) didirikan tanggal 14 Agustus 1971 dan memulai kegiaan usaha komersialnya pada 18 Agustus 1971 dan memulai kegiatan usaha komersialnya pada 18 Agustus 1971. Bank Panin merupakan perusahaan perbankan yang terdepan di Indonesia. Bank ini merupakan hasil gabungan tiga bank yaitu Bank Industri Jaya, kemakmuran dan bank industri dagang Indonesia. Bank Panin memperoleh izin sebagai bank devisa tahun 1972, pada tahun 1982 Bank Panin mencatatkan sahamnya di Bursa Efek Indonesia. Dengan memiliki misi mentransformasikan Bank Panin menjadi salah satu bank terkemuka dalam perbankan konsumen dan bisnis di Indonesia. B. Hasil Analisis Deskriptif Statistik deskriptif merupakan hasil pengolahan data yang terdiri dari proses pengumpulan, penyajian dan peringkasan karakteristik data sehingga menghasilkan gambaran karakter sampel data dalam penelitian ini. Hasil dari statistik deskriptif yaitu berapa jumlah data yang digunakan (observation), nilai maksimum (maximum), nilai minimum (minimum), nilai rata-rata (mean) dan standar deviasi (std. deviasi) masing-masing variabel. Berikut merupakan hasil uji statistik deskriptif dalam penelitian ini:


71

TABEL 4.1 HASIL UJI STATISTIK DESKRIPTIF Date: 07/08/17 Time: 21:38 Sample: 1 70 KREDIT

CAR

NPL

LDR

DPK

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

147763.2 92019.00 595457.0 5558.000 155429.3 1.370201 3.868571

17.43286 16.90000 26.60000 12.70000 2.798070 0.926884 3.849124

1.952857 2.000000 4.200000 0.200000 0.978126 0.243320 2.515097

85.73857 86.85000 108.8000 61.70000 10.18638 -0.064696 2.862819

175019.5 90757.00 676385.0 10008.00 188895.0 1.286725 3.398360

Jarque-Bera Probability

24.10397 0.000006

12.12594 0.002327

1.376520 0.502450

0.103719 0.949462

19.77891 0.000051

Sum Sum Sq. Dev.

10343421 1.67E+12

1220.300 540.2144

136.7000 66.01443

6001.700 7159.606

12251365 2.46E+12

Observations

70

70

70

70

70

Sumber: olah data eviews9 (2017)

Dari hasil output statistik deskriptif pada tabel 4.1, maka dapat diketahui bahwa: 1) Observation = 70, berarti jumlah data yang diolah dalam penelitian ini adalah 70 sampel yang terdiri dari 14 perusahaan yang dijadikan sampel selama 5 tahun yang terdiri dari data variabel capital adequacy ratio (CAR), non performing loan (NPL), loan to deposit ratio (LDR), dana pihak ketiga (DPK) terhadap penyaluran kredit. 2) Capital adequacy ratio memiliki nilai tertinggi yaitu 26,6% pada Bank Pembangunan Jawa Timur tahun 2012 dan nilai terendah sebesar 12,7% terdapat pada Bank Central Asia tahun 2011. Nilai standar deviasiadalah 2,7% serta nilai mean (rata-rata) adalah 17,4%. 3) Non performing loan memiliki nilai tertinggi yaitu 4,2% pada Bank Pembangunan Jawa Timur tahun 2015 dan nilai terendah sebesar 0,2% pada


72

Bank Victoria tahun 2011. Nilai standar deviasi adalah 0,9% serta nilai mean (rata-rata) adalah 1,9%. 4) Loan to deposit ratio memiliki nilai tertinggi yaitu 108,8% pada Bank Tabungan Negara tahun 2014 dan nilai terendah sebesar 61,7% pada Bank Central Asia tahun 2011. Nilai standar deviasi adalah 10,1% serta nilai mean (rata-rata) adalah 85,7%. 5) Dana pihak ketiga memiliki nilai tertinggi 676.385 pada Bank Mandiri tahun 2015 dan nilai terendah sebesar 10.008 pada Bank Victoria tahun 2011. Nilai standar deviasi adalah 188.895 serta nilai mean (rata-rata) adalah 175.019. C. Hasil Uji Kelayakan Data Data kelayakan ini menggunakan data Stasioner dengan akar-akar unit (unit root test). Stasioneritas merupakan salah satu prasyarat penting dalam model ekonometrika untuk data runtut waktu (time series). Artinya dengan data yang stasioner model time series dapat dikatakan lebih stabil. Apabila data yang digunakan dalam model ada yang tidak stasioner, maka data tersebut dipertimbangkan kembali validitas dan kestabilannya, karena hasil regresi yang berasal dari data yang tidak stasioner akan menyebabkan spurious regression. Spurious regression adalah regresi yang memiliki R2 yang tinggi, namun tidak ada hubungan yang berarti dari keduanya. Pentingnya stasioner berkaitan dengan metode estimasi yang digunakan, jenis data yang digunakan akan menentukan estimasi yang digunakan namun secara umum banyak metode dalam membuat model-model ekonometrik dengan data time series yang mengharuskan menggunakan data yang stasioner. Hal ini


73

dapat dikatakan stasioneritas menjadi masalah penting dalam analisis data time series. Data dikatakan stasioner apabila nilai ADF statistik kurang dari nilai α sebesar 5%. Jika ADF statistik belum kurang dari 5%, maka perlu dilakukan differencing maksimal dua kali sehingga data siap untuk diolah. 1) Uji Stasioner Capital Adequacy Ratio (CAR) Untuk menguji apakah data panel dari variabel capital adequacy ratio yang digunakan stasioner atau tidak, maka dilakukan uji akar unit (unit root test). Uji akar unit dilakukan dengan menggunakan metode augmented dickey fuller (ADF). Hipotesis: H0: data bersifat stasioner Ha: data bersifat tidak stasioner Kriteria pengujian hipotesis yaitu jika probabilitas kurang dari 0,05 maka H0 diterima, sebaliknya jika probabilitas lebih dari 0,05 maka H0 ditolak. TABEL 4.2 UNIT ROOT TEST CAR Null Hypothesis: CAR has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Sumber: olah data eviews 9 (2017)


t-Statistic

Prob.*

-5.058412 -3.528515 -2.904198 -2.589562

0.0001

74

Dari hasil tabel di atas, menunjukkan bahwa variabel CAR memiliki nilai probabilitasyang lebih kecil dari α= 5% yaitu 0,0001 kurang dari 0,05 yang artinya H0 diterima menunjukkan bahwa variabel stasioner atau tidak terkena akar unit. 2) Uji Stasioner Non Performing Loan (NPL) Untuk menguji apakah data panel dari variabel non performing loan yang digunakan stasioner atau tidak, maka dilakukan uji akar unit (unit root test). Uji akar unit dilakukan dengan menggunakan metode augmented dickey fuller (ADF). Hipotesis: H0: data bersifat stasioner Ha: data bersifat tidak stasioner Kriteria pengujian hipotesis yaitu jika probabilitas kurang dari 0,05 maka H0 diterima, sebaliknya jika probabilitas lebih dari 0,05 maka H0 ditolak. TABEL 4.3 UNIT ROOT TEST NPL Null Hypothesis: NPL has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level *MacKinnon (1996) one-sided p-values.



t-Statistic

Prob.*

-5.095799 -3.528515 -2.904198 -2.589562

0.0001

75

Dari hasil tabel di atas, menunjukkan bahwa variabel NPL memiliki nilai probabilitas yang lebih kecil dari α= 5% yaitu 0,0001 kurang dari 0,05 yang artinya H0 diterima menunjukkan bahwa variabel stasioner atau tidak terkena akar unit. 3) Uji Stasioner Loan to Deposit Ratio (LDR) Untuk menguji apakah data panel dari variabel loan to deposit ratio yang digunakan stasioner atau tidak, maka dilakukan uji akar unit (unit root test). Uji akar unit dilakukan dengan menggunakan metode augmented dickey fuller (ADF). Hipotesis: H0: data bersifat stasioner Ha: data bersifat tidak stasioner Kriteria pengujian hipotesis yaitu jika probabilitas kurang dari 0,05 maka H0 diterima, sebaliknya jika probabilitas lebih dari 0,05 maka H0 ditolak. TABEL 4.4 UNIT ROOT TEST LDR Null Hypothesis: LDR has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level

t-Statistic

Prob.*

-4.386094 -3.528515 -2.904198 -2.589562

0.0007

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


Dari hasil tabel di atas, menunjukkan bahwa variabel LDR memiliki nilai probabilitas yang lebih kecil dari α= 5% yaitu 0,0007 kurang dari 0,05


76

yang artinya H0 diterima menunjukkan bahwa variabel stasioner atau tidak terkena akar unit. 4) Uji Stasioner Dana Pihak Ketiga (DPK) Untuk menguji apakah data panel dari variabel dana pihak ketigayang digunakan stasioner atau tidak, maka dilakukan uji akar unit (unit root test). Uji akar unit dilakukan dengan menggunakan metode augmented dickey fuller (ADF). Hipotesis: H0: data bersifat stasioner Ha: data bersifat tidak stasioner Kriteria pengujian hipotesis yaitu jika probabilitas kurang dari 0,05 maka H0 diterima, sebaliknya jika probabilitas lebih dari 0,05 maka H0 ditolak. TABEL 4.5 UNIT ROOT TEST DPK Null Hypothesis: D(DPK) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)


t-Statistic

Prob.*

-8.581232 -3.530030 -2.904848 -2.589907

0.0000



Dari hasil tabel di atas, menunjukkan bahwa variabel DPK memiliki nilai probabilitas yang lebih kecil dari α= 5% yaitu 0,0000 kurang dari 0,05 tetapi data tersebut adalah hasil setelah dilakukan 1st difference, maka


77

H0diterima menunjukkan bahwa variabel stasioner atau tidak terkena akar unit. 5) Uji Stasioner Penyaluran Kredit Untuk menguji apakah data panel dari variabel penyaluran kredit yang digunakan stasioner atau tidak, maka dilakukan uji akar unit (unit root test). Uji akar unit dilakukan dengan menggunakan metode augmented dickey fuller (ADF). Hipotesis: H0: data bersifat stasioner Ha: data bersifat tidak stasioner Kriteria pengujian hipotesis yaitu jika probabilitas kurang dari 0,05 maka H0 diterima, sebaliknya jika probabilitas lebih dari 0,05 maka H0 ditolak. TABEL 4.6 UNIT ROOT TEST PENYALURAN KREDIT Null Hypothesis: D(KREDIT,2) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 3 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)


t-Statistic

Prob.*

-13.15234 -3.536587 -2.907660 -2.591396

0.0000


Sumber: olah data eviews 9 (2017) Dari hasil tabel di atas, menunjukkan bahwa variabel penyaluran kredit memiliki nilai probabilitas yang lebih kecil dari α= 5% yaitu 0,0000 kurang

dari

0,05

tetapi

data

tersebut


adalah

hasil

setelah

78

dilakukan2nddifference, maka H0 diterima menunjukkan bahwa variabel stasioner atau tidak terkena akar unit. D. Hasil Uji Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas Uji normalitas yang dilakukan dalam penelitian ini adalah menggunakan metode jarque bera, yang dapat dilihat dari grafik berikut ini: 10

Series: Residuals Sample 1 70 Observations 70

8

6

4

2

0

-30000

-20000

-10000

0


10000

20000

Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis

-1.38e-12 -1896.341 29530.96 -32827.32 13005.23 0.288238 3.033619

Jarque-Bera Probability

0.972574 0.614905

30000

GAMBAR 4.1 GRAFIK UJI NORMALITAS

Hasil uji normalitas residual di atas adalah: nilai jarque bera sebesar 0,97 dimana kurang dari 2 dengan p value 0,61 dimana lebih dari 0,05 hal tersebut menandakan bahwa residual berdistribusi dengan normal. 2. Uji Autokorelasi Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi.Jika model terjadi autokorelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Dalam penelitian ini menggunakan cara durbin-watson. Hasil dari olah data dapat dilihat pada tabel berikut ini:


79

TABEL 4.7 HASIL UJI AUTOKORELASI Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared

9.297482 15.95255

Prob. F(2,63) Prob. Chi-Square(2)

0.0003 0.0003

Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 07/08/17 Time: 21:42 Sample: 1 70 Included observations: 70 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C CAR LDR NPL DPK RESID(-1) RESID(-2)

1150.130 -58.80688 10.08603 -898.9593 0.003936 0.446365 0.080662

15408.02 527.4335 148.5385 1535.377 0.007974 0.126515 0.127892

0.074645 -0.111496 0.067902 -0.585498 0.493623 3.528146 0.630702

0.9407 0.9116 0.9461 0.5603 0.6233 0.0008 0.5305

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

0.227894 0.154360 11959.44 9.01E+09 -752.8874 3.099161 0.010068

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

-1.38E-12 13005.23 21.71107 21.93592 21.80038 1.841969

Sumber: olah data eviews 9 (2017) Berdasarkan tabel di atas, dapat disimpulkan bahwa nilai durbin-watson adalah 1,841969. Untuk mendeteksi bahwa data tersebut terjadi autokorelasi atau tidak dengan menghitung menggunakan tabel DurbinWatson. Data sebanyak 70 dengan 5 variabel, maka didapat dl=1,4637 dan du=1,7683. Hitung terlebih dahulu 4-du jadi 4-1,7683= 2,2317. Sehingga dapat diterapkan ke dalam test durbin-watson yaitu: du < d < 4-du = 1,7683 < 1,841969 < 2,2317


80

sehingga dapat diketahui bahwa model regresi tidak terjadi autokorelasi. 3. Uji Multikolinearitas Untuk melihat apakah model terdapat masalah multikolinearitas dapat dilihat dari tabel hasil dari uji multikolinieritas sebagai berikut: TABEL 4.8 HASIL UJI MULTIKOLINEARITAS Variance Inflation Factors Date: 07/08/17 Time: 21:45 Sample: 1 70 Included observations: 70 Variable

Coefficient Variance

Uncentered VIF

Centered VIF

C CAR LDR NPL DPK

2.91E+08 347775.0 27243.25 2896322. 7.87E-05

113.6281 42.25253 79.16600 5.371312 2.019924

NA 1.046388 1.086366 1.064913 1.079639

Sumber: olah data eviews 9 (2017) Berdasarkan tabel di atas menunjukkan bahwa nilai centered VIF pada CAR adalah 1,046388, LDR adalah 1,086366,NPL adalah 1,064913, dan DPKadalah 1,079639. Dimana nilai-nilai tersebut kurang dari 10, maka dapat dinyatakan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas pada model.


81

4. Uji Heteroskedastisitas Hasil uji heterokedastisitas dalam model ini menggunakan uji Breusch Pagan Godfrey, hasil dari olah data uji heteroskedastisitas dapat dilihat pada tabel berikut ini: TABEL 4.9 HASIL UJI HETEROSKEDASTISITAS Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS

1.930481 7.432900 6.516711

Prob. F(4,65) Prob. Chi-Square(4) Prob. Chi-Square(4)

0.1159 0.1147 0.1637

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 08/04/17 Time: 01:04 Sample: 1 70 Included observations: 70 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C CAR LDR NPL DPK

6.39E+08 -4761986. -4681462. -13834809 223.4018

2.97E+08 10266004 2873305. 29626181 154.4658

2.150266 -0.463860 -1.629295 -0.466979 1.446287

0.0353 0.6443 0.1081 0.6421 0.1529


0.106184 0.051180 2.33E+08 3.54E+18 -1445.468 1.930481 0.115882


1.67E+08 2.39E+08 41.44194 41.60255 41.50574 0.962078

Sumber: olah data eviews 9 (2017) Berdasarkan tabel di atas, bahwa nilai prob. Chi square(4) pada obs*Rsquared yaitu sebesar 0,1147. Oleh karena itu nilai p value 0,1147 lebih dari 0,05 maka model regresi tidak terjadi heteroskedastisitas atau model terjadi homokedastisitas. Jadi model regresi tersebut dinyatakan baik.


82

E. Hasil Metode Estimasi Model Data Panel 1. Common Effect (pooled least square) Common effect adalah model estimasi data yang paling sederhana yaitu dengan cara menggabungkan data time series dan cross section dengan menggunakan metode pool least square . TABEL 4.10 HASIL COMMON EFFECT Dependent Variable: KREDIT? Method: Pooled Least Squares Date: 08/04/17 Time: 08:54 Sample: 1 5 Included observations: 5 Cross-sections included: 14 Total pool (balanced) observations: 70 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C CAR? NPL? LDR? DPK?

-123716.1 1092.039 1757.439 1200.195 0.834803

17071.82 589.7245 1701.858 165.0553 0.008873

-7.246804 1.851778 1.032659 7.271474 94.08147

0.0000 0.0686 0.3056 0.0000 0.0000


0.992999 0.992568 13399.41 1.17E+10 -761.9396 2304.793 0.000000




147763.2 155429.3 21.91256 22.07317 21.97635 0.614364

83

Berdasarkan hasil output di atas, diperoleh persamaan common effect sebagai berikut: = -123716,1+1092,039 CAR+1757,439 NPL

Kredit

+1200,195 LDR + 0,834803 DPK t-statistic

= -7,246804 + 1,851778 CAR + 1,032659 NPL +7,27147 LDR + 0,008873 DPK

F-statistic

= 2304,793

Prob(F-statiatic)

= 0,000000

2. Fixed Effect Pengertian fixed effect didasarkan adanya perbedaan intersep antar individu namun sama antar waktu (time invariant), sedangkan koefisien regesi (slope) dianggap tetap baik antar kelompok inidividu maupun antar waktu. Dalam model fixed effect, generalisasi secara umum sering dilakukan dengan cara memberikan variabel dummy. Tujuannya adalah untuk mengizinkan terjadinya perbedaan nilai parameter yang berbedabeda bank lintas unit cross section maupun antar waktu.Fixed effect maksudnya adalah bahwa satu objek memiliki konstanta yang tetap besarnya untuk berbagai periode waktu. Demikian juga dengan koefisien regresinya tetap besarnya dari waktu ke waktu (time variant). Dengan menggunakan variabel dummy atau semu model ini sering juga disebut dengan least square dummy variable dan biasa disingkat LSDV.


84

TABEL 4.11 HASIL UJI FIXED EFFECT Dependent Variable: KREDIT? Method: Pooled Least Squares Date: 08/04/17 Time: 08:55 Sample: 1 5 Included observations: 5 Cross-sections included: 14 Total pool (balanced) observations: 70 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C CAR? NPL? LDR? DPK? Fixed Effects (Cross) BBCA—C BBNI—C BBRI—C BBTN—C BDMN—C BJBR—C BJTM—C BMRI—C BNLI—C BTPN—C BVIC—C INPC—C NISP—C PNBN—C

-105321.5 -26.37234 -1599.326 1002.524 0.975392

15451.25 565.1747 1328.059 184.6532 0.023494

-6.816371 -0.046662 -1.204258 5.429226 41.51710

0.0000 0.9630 0.2339 0.0000 0.0000

-60219.20 -14034.96 -47752.57 4557.347 36101.18 12223.61 23232.97 -52705.56 8548.945 13253.95 35842.49 20739.65 12603.68 7608.471 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)

0.998559 0.998088 6797.011 2.40E+09 -706.6186 2119.355 0.000000




147763.2 155429.3 20.70339 21.28157 20.93305 2.661298

85

Berdasarkan hasil output di atas, diperoleh persamaan regresi fixed effect sebagai berikut: = -105321,5 – 26,37234 CAR – 1599,326 NPL

Kredit

+1002,524 LDR + 0,975392 DPK t-statistic

= -6,81371 – 0,046662 CAR – 1,204258 NPL +5,429226 LDR + 41,51710 DPK

F-statistic

= 2119,355

Prob(F-statistic)= 0,000000 3. Random Effect Random effect digunakan untuk mengatasi kelemahan metode fixed effect yang

menggunakan

variabel

semu,

sehingga

model

mengalami

ketidakpastian tanpa menggunakan variabel semu. Metode efek random menggunakan residual yang diduga memiliki hubungan antarwaktu dan antarobjek.Random effect hanya dapat digunakan dalam kondisi jumlah individu bank lebih besar dibanding jumlah koefisien termasuk intersep. Metode ini akan mengestimasi data di mana variabel gangguan mungkin saling berhubungan antar waktu dan antar individu. Pada model random effect perbedaan intersep diakomodasi oleh error terms masing-masing perusahaan. Keuntungan mengguakan model random effect yakni menghilangkan heteroskedastisitas. Model ini juga disebut dengan error component model (ECM) atau teknik generalized least square (GLS).


86

TABEL 4.12 HASIL UJI RANDOM EFFECT Dependent Variable: KREDIT? Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects) Date: 08/04/17 Time: 08:57 Sample: 1 5 Included observations: 5 Cross-sections included: 14 Total pool (balanced) observations: 70 Swamy and Arora estimator of component variances Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C CAR? NPL? LDR? DPK? Random Effects (Cross) BBCA—C BBNI—C BBRI—C BBTN—C BDMN—C BJBR—C BJTM—C BMRI—C BNLI—C BTPN—C BVIC—C INPC—C NISP—C PNBN—C

-135308.5 919.0379 -1815.831 1365.544 0.877139

13522.58 493.2452 1253.448 151.1125 0.013072

-10.00612 1.863248 -1.448668 9.036606 67.10308

0.0000 0.0669 0.1522 0.0000 0.0000

-29328.16 -420.7251 -11347.01 -8190.660 23458.31 1717.968 4947.754 -11341.00 5040.629 -5447.308 23807.37 6772.242 94.10731 236.4947 Effects Specification

Cross-section random Idiosyncratic random

S.D. 11127.26 6797.011

Rho 0.7283 0.2717

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

0.983540 0.982527 8040.878 971.0134 0.000000

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

38938.77 60831.07 4.20E+09 1.482214

Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid

0.989645 1.73E+10

Mean dependent var Durbin-Watson stat



147763.2 0.360883

87

Berdasarkan hasil olah data di atas, diperoleh persamaan regresi random effect sebagai berikut: Kredit

= -135308,5 + 919,0379 CAR – 1815,831 NPL +1365,544 LDR + 0,877139 DPK

t-statistic

= -10,00612 + 1,863248 CAR – 1,448668 NPL +9,036606 LDR + 67,10308 DPK

F-statistic

= 971,0134

Prob(F-statistic) = 0,000000 F. Hasil Pemlilihan Model Data Panel 1. Uji Chow Uji Chow digunakan untuk mengetahui apakah teknik regresi yang digunakan menggunakan fixed effect atau common effect. Hipotesis: H0 = Common Effect model Ha = Fixed Effect model TABEL 4.13 HASIL CHOW-TEST Redundant Fixed Effects Tests Test cross-section fixed effects Effects Test

Statistic

Cross-section F Cross-section Chi-square

15.431473 110.641980

d.f.

Prob.

(13,52) 13

0.0000 0.0000

Sumber: olah data eviews 9 (2017) Hasil Chow-test menunjukkan nilai probabilitas 0.0000, hal tersebut menunjukkan bahwa nilai tersebut kurang dari batas nilai signifikan yaitu


88

0.05 atau 5%. Berarti H0 ditolak, Ha diterima. Maka dari hasil uji tersebut bahwa model yang digunakan adalah fixed effect. Karena dalam uji Chow, hasil yang baik adalah ketika model yang terpilih common effect. Oleh karena itu, dibutuhkan untuk menentukkan model yang baik dengan menggunakan uji hausman. 2.

Uji Hausman Uji hausman dilakukan untuk memilih apakah model fixed effect atau random effect yang paling tepat digunakan. Karena dalam uji chow hasil yang didapat adalah menggunakan fixed effect untuk itu perlu di uji kembali dengan menggunakan uji hausman. Hipotesis: H0 = Random Effect model Ha = Fixed Effect model TABEL 4.14 HASIL HAUSMAN TEST Correlated Random Effects - Hausman Test Pool: BANK Test cross-section random effects Chi-Sq. Statistic

Chi-Sq. d.f.

Prob.

29.967119

4

0.0000

Chi-Sq. Statistic

Chi-Sq. d.f.

Prob.

29.967119

4

0.0000

Test Summary Cross-section random

Correlated Random Effects - Hausman Test Pool: BANK Test cross-section random effects Test Summary Cross-section random



89

Hasil hausman test menunjukkan nilai probabilitas sebesar 0.0000, hal ini menunjukkan bahwa nilai tersebut kurang dari nilai signifikan yaitu sebesar 0.05 atau 5%. Berarti H0 ditolak Ha diterima. Maka, dari hasil uji tersebut menujukkan bahwa model yang paling baik digunakan adalah fixed effect model. G. Hasil Pengujian Hipotesis 1. Secara Parsial (uji t) Berdasarkan tabel 4.11, pengujian terhadap hasil regresi dilakukan menggunakan uji t pada derajat keyakinan sebesar 95% atau α = 5%. Uji t digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi capital adequacy ratio (CAR), non performing loan (NPL), loan to deposit ratio (LDR)dan dana pihak ketiga (DPK) terhadap kredit secara parsial berpengaruh signifikan terhadap kredit dengan cara menentukkan “thitung” dan “ttabel”. Uji t ini dapat dijadikan acuan sebagai acuan penelitian seberapa jauh masing-masing variabel independen mempengaruhi variabel dependen. df=70-5=65, maka t kritis dari t tabel distribusi adalah 1,66864. 1) Capital adequacy ratio (CAR) Variabel CAR mempunyai t hitung -0,046662 dan t tabel 1,66864. Jadi -0,04662 kurang dari 1,66864 hal ini menunjukkan bahwa variabel CAR tidak memiliki kontribusi terhadap penyaluran kredit. Nilai t negatif menunjukkan

bahwa

CAR

mempunyai


hubungan

yang

berbeda

90

denganpenyaluran kredit. Jadi variabel capital adequacy ratio

tidak

berpengaruh terhadap penyaluran kredit,maka H1 diterima. 2) Non Performing Loan (NPL) Variabel NPL mempunyai t hitung -1,204258 dan t tabel 1,66864. Jadi -1,204258 kurang dari 1,66864 hal ini membuktikan bahwa variabel NPL tidak memiliki kontribusi terhadap penyaluran kredit. Nilai t negatif menunjukkan bahwa NPL mempunyai hubungan yang berbeda dengan penyaluran kredit.Jadi variabel non performing loan tidak berpengaruh terhadap penyaluran kredit,maka H2 diterima. 3) Loan to deposit ratio (LDR) Variabel LDR mempunyai t hitung 5,429226 dan t tabel 1,66864. Jadi 5,429226 lebih dari 1,66864, hal ini membuktikan bahwa variabel LDR memiliki kontribusi terhadap penyaluran kredit. Nilai t positif menunjukkan bahwa LDR mempunyai hubungan yang satu arah dengan penyaluran kredit. Jadi variabel loan to deposit ratio berpengaruh terhadap penyaluran kredit, maka H3 diterima. 4) Dana pihak ketiga (DPK) Variabel DPK mempunyai t hitung 41,51710 dan t tabel 1,66864. Jadi 41,51710 lebih dari 1,66864, hal ini menunjukkan bahwa variabel DPK memiliki kontribusi terhadap kredit. Nilai t positif menunjukkan bahwa DPK mempunyai hubungan yang satu arah dengan penyaluran kredit. Jadi variabel dana pihak ketiga berpengaruh terhadap penyaluran kredit, maka H4 diterima.


91

2. Koefisien determinasi (R2) Berdasarkan tabel 4.11 pada hasil olah data dapat diketahui bahwa pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen, terlihat dari nilai R-squared yaitu sebesar 0,998559 atau 99,8559%. Hal ini berarti 99,8559% variabel penyaluran kredit dapat dijelaskan oleh varibel capital adequacy ratio (CAR), non performing loan (NPL), loan to deposit ratio (LDR) dan dana pihak ketiga (DPK). Sedangkan sisanya hanya sebesar 100% - 99,8559%= 0,1441% dijelaskan oleh faktor lain di luar penelitian. Nilai R2 yang telah mencapai 99,8559% dalam model ini, sudah terbilang relatif besar. Karena dengan 4 variabel tersebut telah dapat menjelaskan secara teroritik 99,8559% dari besar kecilnya kredit yang disalurakan. H. Hasil Analisis model data panel Hasil uji hausman menujukkan bahwa model regresi yang terbaik adalah model fixed effect. Dengan hasil olah data eviews 9 sesuai dengan tabel 4.11 pada halaman 91, bahwa variabel loan to deposit ratio dan dana pihak ketiga mempengaruhi penyaluran kredit. Hal ini terlihat dari probabilitas variabel LDR 0,0000 kurang dari 0,05 dan variabel DPK 0,0000 kurang dari 0,05. Sedangkan variabel CAR dan NPL tidak mempengaruhi penyaluran kredit. Hal ini terlihat dari probabilitas variabel CAR sebesar 0,9630 lebih dari 0,05 dan variabel NPL sebesar 0,2339 lebih dari 0,05. Kemudian nilai durbinwatson sebesar 2,661298 menunjukkan bahwa data tidak mengalami autokorelasi dan nilai probabilitas F-statistic 0,000000 dan koefisien R-


92

squared 0,998559 menunjukkan bahwa model mampu menjelaskan variasi variabelnya dengan pengaruh yang sangat besar terhadap penyaluran kredit yaitu sebesar 99,8559%. Dari hasil di atas, dapat diperoleh persamaan fixed effect: Penyaluran kredit= -105321,5-26,37234 CAR-1599,326 NPL+1002,524 LDR +0,975329 DPK Dari hasil analisa regresi data panel diperoleh penjelasan sebagai berikut: Konstanta =-105321,5, nilai konstanta bernilai negatif artinya jika nilai variabel CAR, NPL, LDR, dan DPK dianggap tidak ada atau sama dengan 0, maka nilai penyaluran kredit akan semakin berkurang atau mengalami kenaikan nilai penyaluran kredit negatif yaitu -105321. CAR= -26,37234, koefisien variabel CAR bernilai negatif artinya apabila CAR naik, maka nilai penyaluran kredit akan mengalami penurunan sebesar Rp. 2.637,234 dengan asumsi variabel independen lain nilainya konstan. NPL = -1599,326, koefisien variabel NPL bernilai negatif artinya apabila NPL naik, maka nilai penyaluran kredit akan mengalami penurunan sebesar Rp. 159.932,6 dengan asumsi variabel independen lain nilainya konstan. LDR= 1002,524, koefisien variabel LDR bernilai positif artinya apabila LDR naik, maka nilai penyaluran kredit akan mengalami kenaikan sebesar Rp. 100.252,4 dengan asumsi variabel independen lain nilainya konstan.


93

DPK = 0,975392, koefisien variabel DPK bernilai positif artinya apabila DPK naik, maka nilai penyaluran kredit akan mengalami kenaikan sebesar 97,5392% dengan asumsi variabel independen lain nilainnya konstan. I. Pembahasan Hasil Penelitian 1) Capital Adequacy Ratio (CAR) Berdasarkan hasil uji t dan nilai probabilitas CAR yang lebih besar dari nilai α = 0,05. Maka CAR tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap penyaluran kredit industri perbankan. Interpretasi dari variabel ini adalah bahwa setiap 1 kenaikan CAR maka penyaluran kredit akan menurun sebesar Rp. 2.637,234 dengan syarat nilai variabel independen lainnya dianggap konstan.Hasil ini mengindikasikan bahwa modal yang dimiliki bank tidak dititikberatkan pada penyaluran kreditnya, tetapi lebih dititikberatkan pada jenis aktiva lain selain kredit yang disalurkan. Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penemuan Noorani, dkk. (2014), Yuliana (2014). Tetapi hasil penelitian ini sejalandengan penelitian yang dilakukan oleh Ganggraini (2014). 2) Non Performing Loan (NPL) Berdasarkan hasil uji t dan nilai probabilitas NPL yang lebih besar dari nilai α = 0,05. Maka variabelNPL tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap penyaluran kredit industri perbankan. Interpretasi dari variabel ini adalah bahwa setiap 1 kenaikan NPL maka penyaluran kredit akan menurun sebesar Rp. 159.932,6 dengan syarat nilai variabel


94

independen lainnya dianggap konstan. Hasil ini mengindikasikan bahwa di dalam kredit yang disalurkan bank tidak akan lepas dari masalah kredit macet dan karena hal tersebut, kemungkinan bank mengalami penurunan dalam keuntungannya. Akan tetapi kenyataanya penyaluran kredit yang disalurkan setiap bank mengalami peningkatan pada setiap tahunnya. Bank tersebut masih dapat terhindar dari potensi kesulitan yang membahayakan kelangsungan usahanya karena dari rata-rata bank tersebut mampu menekan rasio NPL kurang dari 5%. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Sari (2013), Yoga (2013) dan Noorani (2014). 3) Loan to Deposit Ratio (LDR) Berdasarkan hasil uji t dan nilai probabilitas LDR yang lebih kecil dari nilai α = 0,05. Maka variabel LDR berpengaruh dan signifikan terhadap penyaluran kredit industri perbankan. Interpretasi dari variabel ini adalah setiap 1 kenaikan LDR maka penyaluran kredit akan meningkat Rp. 100.252,4 dengan syarat nilai variabel lainnya bersifat konstan, hal ini menunjukkan bahwa LDR mempunyai pengaruh yang positif.Kenaikan LDR yang meningkat haurs tetap diperhatikan oleh bank, karena rasio LDR yang besar akan menyebabkan bank mengalami masalah likuiditas bank. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang Ganggraini (2014).


95

4) Dana Pihak Ketiga (DPK) Berdasarkan hasil uji t dan nilai probabilitas DPK yang kurang dari nilai α = 0,05. Maka variabel DPK berpengaruh dan signifikan terhadap penyaluran kredit industri perbankan. Interpretasi dari variabel ini adalah setiap 1 kenaikan DPK maka penyaluran kredit akan meningkat 97,5392% dengan syarat nilai variabel independen lainnya bersifat konstan.Hal ini menunjukkan bahwa DPKmempunyai pengaruh yang positif. Hasil ini mengindikasikan bahwa peningkatan dana pihak ketiga maka akan diikuti dengan peningkatan volume kredit yang disalurkan. Rata-rata dana pihak ketiga yang diterima bank tersebut mengalami peningkatan pada setiap tahunnya, hal ini yang menyebabkan penyaluran kreditnya juga meningkat. Peningkatan DPK yang diterima bank membuat bank-bank tersebut mampu bertahan dan sukses dalam mengembangkan usaha operasionalnya. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Sari (2013), Rosyeti dan Rita (2010), serta Prabowo (2014).


96 http://digilib.mercubuana.ac.id/z

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Recommend Documents