BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Gambaran Umum
Industri perbankan merupakan salah satu industri yang berperan penting dalam perkembangan perekonomian. Berikut ini adalah profil 10 Bank terbesar di Indonesia berdasarkan jumlah kredit yang dijadikan sampel dalam penelitian ini. Sumber: www.idx.co.id 10 Bank tersebut antaralain : PT. Bank Rakyat Indonesia Tbk, PT. Bank Mandiri Tbk, PT. Bank Central Asia Tbk, PT. Bank Negara Indonesia Tbk, PT. Bank CIMB Niaga Tbk, PT. Bank Danamon Indoneisa Tbk, PT. Bank Panin Tbk, PT. Bank Permata Tbk, PT. Bank Internasional Indonesia Tbk, PT. Bank Tabungan Negara Tbk. 2. Statistik Deskriptif Statistik Deskriptif digunakan untuk menunjukkan jumlah data (N) yang digunakan dalam penelitian ini serta dapat menunjukkan nilai maksimum, nilai minimum, nilai rata-rata (mean) serta standar deviasi (α) dari masing-masing variabel. Pada hasil pengumpulan data sekunder mengenai Tingkat Suku Bunga (rate), Non Performing Loan (NPL), Dana Pihak Ketiga (DPK) yang meliputi tabungan, giro, dan deposito, sebagai variabel independen terhadap Jumlah Penyaluran kredit (JK) sebagai variabel dependen. Maka berikut ini hasil olahan statistik deskriptif data yang merupakan keseluruhan data yang digunakan dalam penelitian menggunakan SPSS versi 20.
Tabel 4.1 Deskriptif Tabel penelitian Descriptive Statistics N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Rate
50
.0575
.0750
.064500
.0060609
NPL
50
.00
.05
.0247
.01041
DPK
50
13.50
14.75
14.1304
.35750
JK
50
13.3900
14.6700
14.055600
.3275771
Valid N (listwise)
50
SumbeSumber : Data yang telah diolah dengan SPSS 20
Berdasarkan hasil perhitungan pada table 4.1 tersebut terlihat bahwa jumlah data (N) masing-masing sebanyak 50 yang dapat dideskripsikan sebagai berikut : Variabel Rate mempunyai nilai rata-rata (mean) sebesar 0.064 dengan nilai minimum sebesar 0.057 yang berasal dari Bank BII periode tahun 2011 dan nilai maksimum sebesar 0.750 yang berasal dari rate Bank Panin periode tahun 2012. Dengan melihat nilai mean, maka dapatdisimpulkansecarastatistik Variabel NPL diperoleh rata-rata sebesar 0.024 dan nilai terendah sebesar 0.00 berasal dari NPL Bank Mandiri periode tahun 2011. 3. Uji Asumsi Klasik dan Kualitas Instrumen Penelitian 3.1. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas Uji Normalitas dimaksudkan untuk menguji apakah nilai residual yang telah distandarisasi pada model regresi berdistribusi normal atau tidak. Nilai residual dikatakan berdistribusi normal jika nilai residual terstandarisasi tersebut sebagian besar mendekati rata – ratanya. Untuk melihat hasil normalitas digunakan uji metode kolgomorov-sminov test dan juga ditegaskan secara grafik Probability
Plot dengan menggunakan SPSS versi 20. Tabel 4.2 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Rate N Normal Parameters
a,b
Most Extreme Differences
NPL
DPK
50
50
50
.064500
.0247
14.1304
.0060609
.01041
.35750
Absolute
.267
.080
.106
Positive
.267
.076
.103
Negative
-.158
-.080
-.106
1.889
.569
.750
.022
.903
.626
Mean Std. Deviation
Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : Data yang telah diolah dengan SPSS 20 Berdasarkan Tabel 4.2 diatas, Nilai K-S untuk variabel Tingkat Suku Bunga 1.889 dengan probabilitas signifikansi 0.022 dan nilainya jauh diatas α=0.05 hal ini berarti hipotesis nol diterima atau variabel Rate terdistribusi secara normal. Begitu juga dengan nilai K-S untuk variabel Non Performing Loan 0.569 dengan probabilitas signifikansi 0.903 yang berarti hipotesis nol diterima atau variabel Non Performing Loan terdistribusi secara normal. Dan nilai K-S untuk variabel Dana Pihak Ketiga 0.750 dengan probabilitas signifikansi 0.626 yang berarti variabel Dana Pihak Ketiga terdistribusi secara normal.
Gambar 4.1 Normal P-P Plot Berdasarkan tampilan Normal P-P Plot Regression Standarized terlihat bahwa titik titik menyebar di sekitar garis diagonal. Oleh karena itu berdasarkan uji normalitas, analisis regresi ini layak digunakan. b. Uji Multikolinearitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya kolerasi antar variable bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi kolerasi di antara variable independen. Uji Multikolinearitas dapat dilakukan dengan melihat nilai TOL (Tolerance) dan VIF (Variable Influance Factor) dari masing masing variabel bebas terhadap variabel terkaitnya. Jika nilai VIF tidak lebih dari 10, maka metode dinyatakan tidak terdapat gejala multikolinear.
Tabel 4.3 Hasil Uji Multikolinearitas Coefficientsa Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
t
Sig.
Collinearity Statistics
Coefficients B (Constant) 1
Std. Error
Beta
2.195
.833
Rate
.081
.080
NPL
.153
DPK
.042
Tolerance
VIF
2.635
.011
.148
1.015
.315
.943
1.060
.123
.182
1.247
.019
.938
1.066
.062
.097
.683
.498
.990
1.010
a. Dependent Variable: JK
Sumber : Data yang telah diolah dengan SPSS 20
Berdasarkan hasil pengujian tabel 4.3 dapat dilihat bahwa angka VIF (Variable Influance Factor) RATE, NPL dan DPK < 10, maka dapat disimpulkan
bahwa
model
regresi
ini
tidak
mengalami
masalah
multikolinearitas. c. Uji Heteroskedatisitas Tujuan dari uji Heteroskedatisitas adalah untuk mengetahui apakah di dalam sebuah modeltt regresi, terjadi ketidak samaan varians pada residual (errors) dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians residual dari satu pengamatan ke pengamatan lain tetap maka disebut Homoskedatisitas dan apabila varians tersebut berbeda, maka disebut Heteroskedatisitas. Sebuah model regresi dikatakan baik apabila tidak terjadi heteroskedatisitas.
Hasil Uji Heteroskedatisitas
Gambar 4.2 Hasil Uji Heteroskedatisitas
Berdasarkan tampilan pada scatterplot pada gambar 4.2 terlihat bahwa plot menyebar secara acak di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Regression Studentized Residual. Oleh karena itu,
berdasarkan uji
Heteroskedatisitas menggunakan metode analisis grafik, pada model regresi yang terbentuk dinyatakan tidak terjadi gejala Heteroskedatisitas sehingga model regresi layak dipakai untuk prediksi nilai JK berdasarkan variabel independennya. d. Uji Autokorelasi Uji autokolerasi bertujuan menguji apakah dalam sebuah model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi kolerasi, maka dinamakan ada problem autokolerasi. Autokolerasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Hasil uji Durbin – Watson dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 4.4 Hasil Uji Durbin – Watson Model Summaryb Model
R
R Square
.286a
1
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
.082
.022
.2344013
Durbin-Watson
1.578
a. Predictors: (Constant), DPK, Rate, NPL b. Dependent Variable: JK
Sumber : Data Olahan
Berdasarkan tabel 4.4 hasil pengujian otokorelasi menggunakan uji Durbin – Watson, diperoleh nilai DW sebesar 1,578. Nilai du dan dl berdasarkan tabel nilai Durbin – Watson, dengan kriteria untuk sample (n) = 50 dan untuk variabel bebas (k) = 3 adalah dl sebesar 1,421 dan du sebesar 1,674. Karena nilai DW berada di antara nilai dl dan du (dl ≤ DW ≤ du) maka dapat disimpulkan bahwa regresi ini tidak dapat disimpulkan apakah terdapat otokorelasi atau tidak.
Kriteria Autokorelasi Durbin-Watson Hipotesis nol
Keputusan
Jika
Tidak ada autokorelasi
Tolak
0 < d < dl
No decision
dl ≤ d ≤ du
Tolak
4 – dl < d < 4
No decision
4 – du ≤ d ≤ 4 – dl
positif Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada autokorelasi negatif Tidak ada autokorelasi negatif Tidak ada autokorelasi, positif atau negatif
Tidak ditolak
du < d < 4 – du
3.2. Kualitas Instrumen Penelitian Koefisien Determinasi (R2), mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan
variabel-variabel
dependen.
Nilai
koefisien
determinasi
yang
menunjukkan dengan nilai adjusted R-square dari model regresi digunakan untuk mengetahui besarnya pengungkapan yang dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebasnya. Nilai koefisien determinasi dari model regresi dalam penelitian ini dapat dilihat sebagai berikut : Tabel 4.5 Hasil Uji Koefisien Determinasi Model Summary Model
1
R
.286a
R Square
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
.082
.022
.2344013
a. Predictors: (Constant), DPK, Rate, NPL Sumber : Data yang telah diolah dengan SPSS 20
Tabel 4.5 menunjukkan koefisien korelasi (R) dan koefisien determinasi (R square). Nilai R menerangkan tingkat hubungan antar variabel independen (x) dengan variabel dependen (y). Dari hasil perolehan data diperoleh nilai koefisien korelasi sebesar 28.6 artinya hubungan antar variabel x (Rate, NPL, DPK) terhadap variabel y (JK) dalam kategori lemah. Nilai adjusted R square menjelaskan seberapa besar variasi y yang disebabkan oleh x, dari hasil perhitungan diperoleh nilai sebesar 0.022 yang artinya 0.022 jumlah penyaluran kredit dipengaruhi oleh ketiga variabel bebas Tingkat Suku Bunga, NPL, Dana Pihak Ketiga. Sedangkan sisanya 97.8 dipengaruhi oleh faktor-faktor lain diluar
model. Standard error of the estimate merupakan kesalahan standar dari penaksiran sebesar 0.234. 4. Pengujian Hipotesis a.
Hasil Uji Simultan (Uji Statistik F) Uji statistik F digunakan untuk menguji apakah variabel-variabel independen
secara bersama-sama signifikan berpengaruh terhadap variabel dependen. Hasil uji statistic F dapat dilihat sebagai berikut : Tabel 4.6 Hasil Uji Statistik F ANOVAb Model
Sum of Squares Regression
1
df
Mean Square
.225
3
.075
Residual
2.527
46
.055
Total
2.753
49
F
Sig.
1.367
a. Predictors: (Constant), DPK, Rate, NPL b. Dependent Variable: JK
Dari hasil analisis dapat dilihat bahwa hasil uji F menunjukkan nilai F hitung sebesar 1.367 dengan signifikansi sebesar 0.021. Nilai signifikansi tersebut lebih kecil daripada 0.05 sehingga dapat disimpulkan hipotesis yang diajukan yaitu RATE, NPL, DPK berpengaruh secara simultan terhadap penyaluran kredit (JK) diterima. Hal tersebut menunjukkan bahwa variabel independen yaitu RATE, NPL, DPK berpengaruh secara simultan atau bersama-sama secara signifikan terhadap variabel dependen yaitu JK. b. Uji signifikan Parameter Individual (Uji Statistik T) Uji T bertujuan untuk menguji pengaruh masing-masing variabel independen (RATE, NPL, DPK) terhadap variabel dependen (JK). Untuk menguji pengaruh
.021a
parsial tersebut dapat dilakukan berdasarkan nilai probabillitas. Jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05 atau 5% maka hipotesis yang diajukan diterima atau dikatakan signifikan. Jika nilai signifikansi lebih besar dari 0.05 atau 5% maka hipotesis yang diajukan ditolak atau dikatakan tidak signifikan. Hasil uji analisis regresi coefficients dengan menggunakan SPSS versi 20 terlihat pada tabel di bawah ini : Tabel 4.7 Hasil Uji T Coefficientsa Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
t
Sig.
Coefficients B (Constant)
Std. Error
Beta
1.195
.833
2.635
.011
Rate
.081
.080
.148
1.015
.315
NPL
-.153
.123
.182
1.247
.019
DPK
.042
.062
.097
.683
.498
1
a. Dependent Variable: JK
Dari tabel 4.7 diatas, maka dapat dilihat nilai uji t dan hasil signifikan pengujiannya. Dari uji statistik t antara masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen dapat dijelaskan sebagai berikut : 1) Pengaruh Tingkat Suku Bunga terhadap Penyaluran Kredit UMKM Hasil pengujian terhadap Tingkat Suku Bunga menunjukkan nilai persamaan regresi sebesar 0.081 sehingga dapat diartikan bahwa pengaruh yang diberikan oleh Tingkat Suku Bunga terhadap Penyaluran Kredit UMKM adalah positif. Nilai koefisien regresi sebesar 0.081 berarti setiap kenaikan Tingkat Suku Bunga sebesar 1% akan menaikkan Penyaluran Kredit UMKM sebesar 0.081. Dan dengan nilai signifikasi sebesar 0.315 yang artinya nilai signifikansinya diatas 0.05. Hal ini berarti
bahwa Tingkat Suku Bunga tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Penyaluran Kredit UMKM. 2) Pengaruh Non Performing Loan terhadap Penyaluran Kredit UMKM Hasil pengujian terhadap variabel Non Performing Loan (NPL) menunjukkan nilai persamaan regresi sebesar -0.153 sehingga dapat diartikan bahwa pengaruh yang diberikan oleh variabel NPL terhadap Penyaluran Kredit UMKM adalah negatif. Nilai koefisien regresi sebesar -0.153 berarti setiap penurunan NPL sebesar 1% akan menurunkan Penyaluran Kredit UMKM sebesar 0.15%. Dan dengan nilai signifikasi sebesar 0.019 yang artinya nilai signifikansinya dibawah 0.05. Hal ini berarti bahwa adanya pengaruh yang signifikan atau pengaruh langsung, dikarenakan beberapa faktor internal dan eksternal yang menyebabkan kondisi NPL menurun. maka dengan demikian hipotesis kedua yang menyatakan bahwa NPL berpengaruh negatif terhadap Penyaluran Kredit UMKM Bank diterima. 3) Pengaruh Dana Pihak Ketiga terhadap Penyaluran Kredit UMKM Hasil pengujian terhadap variabel DPK menunjukkan nilai persamaan regresi sebesar 0.042 sehingga dapat diartikan bahwa pengaruh yang diberikan oleh variabel DPK terhadap Penyaluran Kredit UMKM adalah positif. Nilai koefisien regresi sebesar 0.042 berarti setiap kenaikan Rate sebesar 1% akan menaikkan Penyaluran Kredit UMKM sebesar 0.042. Dan dengan nilai signifikasi sebesar 0.498 yang artinya nilai signifikansinya diatas 0.05. Hal ini berarti bahwa Rate tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Penyaluran Kredit UMKM. c.
Hasil Analisis Linear Berganda Dengan menggunakan analisis regresi linear berganda pada program SPSS
(Statistic Product & Service Situation) diperoleh persamaan regresi untuk mengetahui
Penyaluran Kredit UMKM (JK) dengan variabel independen RATE, NPL, DPK yaitu sebagai berikut : Tabel 4.8 Hasil Uji Linear Berganda Coefficientsa Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
t
Sig.
Coefficients B
D
(Constant)
Std. Error
Beta
1.195
.833
2.635
.011
Rate
.081
.080
.148
1.015
.315
NPL
-.153
.123
.182
1.247
.019
DPK
.042
.062
.097
.683
.498
1
a. Dependent Variable: JK
Dari hasil output regresi pada tabel 4.8 menunjukkan persamaan regresi berganda sebagai berikut : Y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3 + e1 JK = 1.195 + 0.081RATE – 0.153NPL + 0.042DPK + e Keterangan : Y
= volume kredit modal kerja yang disalurkan
a
= konstanta
b1 – b3 = koefisien regresi dari tiap – tiap variabel independen X1t
= Tingkat Suku Bunga (RATE)
X2t
= Non Performing Loan (NPL)
X3(t-1) = Dana Pihak Ketiga (DPK) e
= error term Dari hasil persamaan model regresi tersebut diperoleh bahwa persamaan
regresi linear berganda diatas, diketahui mempunyai konstanta sebesar 1.195 sehingga besaran konstanta menunjukkan bahwa jika variabel-variabel independen (RATE, NPL, DPK) diasumsikan konstan, maka variabel dependen yaitu JK akan naik sebesar
1.195. Koefisien Tingkat Suku Bunga = 0.081 berarti setiap kenaikan Tingkat Suku Bunga sebesar 1% akan menyebabkan kenaikan Penyaluran Kredit Modal Kerja sebesar 0.081. sedangkan koefisien variabel NPL sebesar -0.153 artinya jika NPL mengalami kenaikan sebesar 1%, maka Penyaluran Kredit Modal Kerja akan menurun sebesar 0.153. dan koefisien variabel DPK=0.042 menunjukkan bahwa setiap terjadi kenaikan DPK sebesar 1, maka Penyaluran Kredit Modal Kerja akan naik sebesar 0.042. 5. Pembahasan a. Pengaruh Rate terhadap Penyaluran Kredit UMKM (JK) Hasil penelitian bahwa semakin besar Tingkat Suku Bunga maka Penyaluran Kredit Modal Kerja yang diperoleh bank akan semakin besar. Semakin tinggi Tingkat
Suku Bunga semakin baik kinerja suatu bank. Dan didukung kegiatan utama bank adalah menghimpun dana dan menyalurkannya kembali dalam bentuk kredit dengan Tingkat Suku Bunga yang cukup atau memenuhi ketentuan BI yaitu 7.5%. penyaluran kredit yang optima, dengan asumsi tidak terjadi macet akan menaikkan laba yang akhirnya akan meningkatkan Penyaluran Kredit Modal Kerja. Hal itu disebabkan Tingkat Suku Bunga merupakan rasio yang menunjukkan kemampuan suku bungan kredit suatu bank dimana suku bunga kredit ini nantinya akan digunakan dalam kegiatan produksi yang akan menghasilkan laba operasi bagi perbankan serta menjaga kemungkinan timbulnya resiko kerugian kegiatan usahanya, akan tetapi melihat nilai hasil signifikasi rasio tingkat suku bunga ini tidak berpengaruh secara signifikan atau secara langsung terhadap Penyaluran Kredit Modal Kerja. Hasil penelitian Tingkat Suku Bunga terhadap Penyaluran Kredit Modal Kerja ini mendukung hasil penelitian Gian Algerina (2011) yang memperlihatkan hasil
bahwa Tingkat Suku Bunga tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Penyaluran Kredit Modal Kerja.
b. Pengaruh Non Performing Loan terhadap Penyaluran Kredit UMKM (JK) Hasil pengujian terhadap variabel Non Performing Loan menunjukkan kondisi yang mengandung arti semakin tinggi nilai Non Performing Loan mengakibatkan semakin rendah tingkat Jumlah Penyaluran Kredit Modal Kerja pada bank. Hal ini disebabkan Non Performing Loan mengindikasikan tingkat kredit macet pada bank yang akan mengakibatkan menurunnya tingkat penyaluran modal (JK) yang diperoleh secara langsung. Hal ini didukung dengan pendapatan utama bank yang bersumber dari pendapatan bunga kredit. Risiko berupa kesulitan pengembalian kredit oleh debitur dengan jumlah yang cukup besar dapat mempengaruhi kinerja perbankan khususnya Penyaluran Kredit Modal Kerja pada sektor UMKM secara signifikan. Hasil penelitian Non Performing Loan terhadap Penyaluran Kredit Modal Kerja ini mendukung hasil dari beberapa penelitian sebelumnya yaitu Gian Algerina (2011), Rudy Widodo (2010) yang memperlihatkan hasil bahwa Non Performing Loan berpengaruh secara signifikan terhadap Penyaluran Kredit Modal Kerja. c. Pengaruh Dana Pihak Ketiga terhadap Penyaluran Kredit UMKM (JK) Hasil pengujian terhadap Dana Pihak Ketiga mempunyai pengertian berarti bahwa peningkatan Dana Pihak Ketiga berarti penyaluran dana ke pinjaman semakin besar sehngga laba akan meningkat. Peningkatan laba tersebut menunjukkan Penyaluran Kredit Modal Kerja semakin tinggi. Pihak manajemen bank harus dapat mengelola dana yang dihimpun dari masyarakat untuk kemudian disalurkan kembali dalam bentuk kredit maka akan semakin banyak dana yang disalurkan dalam bentuk kredit akan meningkatkan pendapatan bunga sehingga Penyaluran Kredit Modal
Kerja semakin tinggi, akan tetapi melihat hasil signifikasi rasio Dana Pihak Ketiga ini tidak berpengaruh secara signifikan atau secara langsung terhadap Penyaluran Kredit Modal Kerja kemungkinan hal ini dikarenakan jika bank dapat menyalurkan seluruh dana yang dihimpun, hal itu akan sangat menguntungkan. Namun, itu akan sangat terkait dengan risiko apabila sewaktu-waktu pemilik dana menarik dananya. Hasil penelitian Dana Pihak Ketiga terhadap Penyaluran Kredit Modal Kerja ini mendukung hasil penelitian terdahulu Gian Algerina (2011), Christopher Ardiansyah (2012) yang memperlihatkan hasil bahwa Dana Pihak Ketiga tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Penyaluran Kredit Modal Kerja.
