PENGARUH PEMBIAYAAN MURABAHAH, KUALITAS ASET PRODUKTIF, DAN RASIO LIKUIDITAS TERHADAP PROFITABILITAS PADA BANK UMUM SYARIAH PERIODE 2009-2013 SKRIPSI Diajukan Kepada Fakultas Syariah dan Hukum Untuk Memenuhi Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi Syariah (SE.Sy)
Oleh : MAHDIYAH NIM : 111004610021
KONSENTRASI PERBANKAN SYARIAH PROGRAM STUDI MUAMALAT FAKULTAS SYARIAH DAN HUKUM UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 1436 H/2015 M
i
LEMBAR PERNYATAAN Dengan ini saya menyatakan bahwa: 1. Skripsi ini merupakan hasil karya asli saya yang diajukan untuk memenuhi sala satu persyaratan memperoleh gelar strata 1 di Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif Hidayatullah Jakarta. 2. Semua sumber yang saya gunakan dalam penulisan ini telah saya cantumkan sesuai dengan ketentuan yang berlaku di Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta. 3. Jika dikemudian hari terbukti bahwa karya ini bukan hasil saya atau merupakan hasil jiplakan dari karya oran lain, maka sata bersedia menerima sanksi yang berlaku di Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif Hidayatullah Jakarta.
Jakarta, 26 Mei 2015
Mahdiyah 1110046100211
iv
ABSTRAK Mahdiyah (NIM: 1110046100211) – Pembiayaan Murabahah, Kualitas Aset Produktif, dan Rasio Likuiditas Terhadap Profitabilitas Pada Bank Umum Syariah Periode 2009-2013. Strata Satu (S1), Konsentrasi Perbankan Syariah, Program Studi Muamalat, Fakultas Syariah dan Hukum, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta 2014. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh jangka pendek dan jangka panjang pembiayaan murabahah, non performing financing (NPF), dan financing to deposit ratio (FDR) terhadap return on asset (ROA). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data runtut (time series) bulanan dari Januari 2009-Desember 2013 yang dipublikasikan oleh Bank Indonesia dalam laporan keuangan bulanan perbankan syariah. Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah software Eviews 7. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Vector Error Correction Model (VECM). Hasil analisis menunjukkan bahwa hasil uji VECM pada lag 1 dengan t-tabel sebesar 2.00030 dihasilkan nilai t-hitung pembiayaan murabahah sebesar 2.00830, non performing financing sebesar 1.89021 dan financing to deposit ratio sebesar -4.66862. Pembiayaan murabahah dan financing to deposit ratio dengn nilai t-hitung yang lebih besar dari t-tabel, oleh karena itu pembiayaan murabahah dan FDR mempunyai hubungan jangka panjang terhadap ROA. Sedangkan NPF dengan nilai t-hitung lebih kecil dari t-tabel, maka tidak mempunyai hubungan jangka panjang terhadap ROA. Sedangkan pembiayaan murabahah, NPF, dan FDR tidak memiliki hubungan jangka pendek karena nilai t-hitung yang lebih kecil dari t-tabel. Kata Kunci
: Pembiayaan Murabahah, NPF, FDR, ROA
Pembimbing : M. Nur Rianto Al-Arif, S.E., M.Si
v
KATA PENGANTAR Puji syukur penulis panjatkan atas kehadirat Allah SWT yang senantiasa memberikan rahmat, taufiq dan hidayah-Nya kepada kita semua. Shalawat serta salam semoga senantiasa tercurah kepada Nabi dan Rasul kita Muhammad SAW beserta kepada para keluarga, sahabat dan seluruh ummatnya sepanjang zaman. Karena bimbingan Allah SWT serta Rasulnya penulis mampu menyelesaikan penulisan skripsi yang berjudul “Pengaruh Pembiayaan Murabahah, Kualitas Aset Produktif, dan Rasio Likuiditas Terhadap Profitabilitas Pada Bank Umum Syariah Periode 2009-2013”. Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih banyak kekurangan dan kelemahan, sehingga masih jauh dari sempurna. Hal ini disebabkan dengan keterbatasan penulis, baik dalam kemampuan maupun pengetahuan serta pengalaman yang penulis miliki. Dengan selesainya penyusunan dan penulisan skripsi ini, penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih yang sebesarbesarnya kepada semua pihak yang telah membantu penulis. Adapun ungkapan terima kasih ini penulis tujukan kepada: 1. Bapak Dr. Asep Saepudin Jahar, MA., Dekan Fakultas Syariah dan Hukum UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
vi
2. Bapak Ah. Azharuddin Lathif, M.Ag, MH dan Abdurrauf, Lc, MA., ketua Program Studi Muamalat dan Sekretaris Program Studi Muamalat Fakultas Syariah dan Hukum UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. 3. Bapak M. Nur Rianto Al-Arif, S.E., Msi, dosen pembimbing yang senantiasa membimbing dan meluangkan waktunya untuk memberikan arahan dan saransaran, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. 4. Para Dosen Fakultas Syariah dan Hukum UIN Syarif Hidayatullah Jakarta yang telah memberikan ilmu yang sangat bermanfaat kepada penulis semasa kuliah, semoga amal kebaikannya mendapat balasan dari Allah SWT. 5. Kedua orangtua penulis, bapak H. Nurdin NS dan ibu Hj. Mukhlisoh (almh) yang telah menjadi sumber inspirasi, motivasi dan ambisi dalam hidup. Terimakasih untuk doa yang tidak pernah putus untuk anakmu ini serta pengajaran dan penghargaan yang selalu diberikan olehmu. Semoga semua pengorbanaan, keringat, darah dan air mta bapak dan ibu selama ini dapat menjadikan saya anak yang bisa membanggakan dan membahagiakan kalian, amin ya rabb. 6. Kakakku Ahmad Mukasyaf dan Adik-adikku Hilman Ubaidah, Dinda Humaidah, dan Rafiq Abdullah, terimakasih untuk segala pengorbanan, cinta dan kasih sayang yang telah kalian berikan. Semoga Allah selalu melindungi kalian.
vii
7. Kepada seseorang yang tidak bisa saya sebutkan nama nya. Terimakasih untuk doa, dukungan, semangat cinta dan kasih sayang serta pengertian dan kesabarannya kepada penulis selama penulisan skripsi ini. 8. Kepada sahabatku Siti Nugraha, Nur Annis Fitri dan Eko Ardiyanto, terimakasih karena telah mau menjadi tempat curhat dan berbagi suka duka bersama. Semoga kita bisa menjadi orang-orang yang sukses kelak. Amin. 9. Seluruh teman-teman PS E yang tidak dapat disebutkan satu persatu. Terimakasih untuk segala bantuan, kerjasama, canda tawa serta perjuangan selama kurang lebih empat tahun yang telah kita lalui bersama. Semua kenangan tentang kita terlalu manis untuk dilupakan. 10. Seluruh teman-teman KKN Bunga Bangsa yang tidak dapat disebutkan satu persatu. Terimakasih untuk pengalaman selama 30 hari yang penuh dengan cerita, semoga tali silaturahmi kita tetap terus terjaga. Penulis berharap bahwa skripsi ini dapat bermanfaat dan memberi kontribusi pada perkembangan ilmu pengetahuan khususnya yang berkaitan dengan ekonomi islam. Semoga keberkahan dan kesuksesan selalu menyertai kita semua, amin. Jakarta, 26 Mei 2015
Penulis
viii
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL ......................................................................................................... i LEMBAR PERSETUJUAN PEMBIMBING ................................................................. ii LEMBAR PENGESAHAN .............................................................................................. iii LEMBAR PERNYATAAN .............................................................................................. iv ABSTRAK ......................................................................................................................... v KATA PENGANTAR ....................................................................................................... vi DAFTAR ISI ...................................................................................................................... ix DAFTAR TABEL ............................................................................................................. xiii DAFTAR GAMBAR ......................................................................................................... xiv BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah .......................................................................................... 1 B. Identifikasi dan Pembatasan Masalah ..................................................................... 8 C. Perumusan Masalah ................................................................................................ 9 D. Tujuan dan Manfaat Penelitian ............................................................................... 10 E. Sistematika Penulisan ............................................................................................. 11
ix
BAB II LANDASAN TEORI A. Pembiayaan ............................................................................................................. 13 1. Pengertian Pembiayaan ..................................................................................... 13 2. Tujuan Pembiayaan ........................................................................................... 13 3. Fungsi Pembiayaan ........................................................................................... 14 4. Kode Etik Pembiayaan ...................................................................................... 14 B. Pembiayaan Murabahah .......................................................................................... 15 1. Definisi Murabahah ........................................................................................... 15 2. Rukun dan Syarat Murabahah ........................................................................... 16 3. Murabahah dalam Perbankan Syariah ............................................................... 17 4. Hubungan Pembiayaan Murabahah Terhadap Profitabilitas Bank Syariah ............................................................................... 18 C. Kualitas Aset Produktif ........................................................................................... 19 1. Pengertian Kualitas Aset Produktif ................................................................... 20 2. Rasio Non Performing Financing ..................................................................... 21 D. Rasio Likuiditas ...................................................................................................... 22 1. Pengertian Rasio Likuiditas .............................................................................. 24 2. Rasio Financing to Deposit Ratio ..................................................................... 25 E. Rasio Profitabilitas .................................................................................................. 27 1. Pengertian Rasio Profitabilitas .......................................................................... 27 2. Rasio Return On Asset ...................................................................................... 29
x
F. Kerangka Teori Konseptual .................................................................................... 30 1. Pengaruh Pembiayaan Murabahah Terhadap Profitabilitas ............................. 31 2. Pengaruh Non Performing Financing Terhadap Profitabilitas ......................... 32 3. Pengaruh Financing to Deposit Ratio Terhadap Profitabilitas ......................... 33 G. Review Studi Terdahulu .......................................................................................... 34 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian ....................................................................................... 40 B. Jenis dan Sumber Data ............................................................................................ 40 C. Metode Pengumpulan Data ..................................................................................... 42 D. Definisi Operasional Variabel Penelitia .................................................................. 42 1. Variabel Bebas (Independent Variabel) ............................................................ 43 2. Variabel Terikat (Dependent Variabel) ............................................................ 43 E. Hipotesis Penelitian................................................................................................. 44 F. Teknik Analisis Data ............................................................................................... 45 1.
Vector Error Correction Model (VECM) ........................................................ 47
G. Model Penelitian ..................................................................................................... 48 H. Proses Penelitian ..................................................................................................... 48 1. Uji Stasioneritas ................................................................................................ 49 2. Uji Normalitas ................................................................................................... 51 3. Uji Asumsi Klasik ............................................................................................. 51 a. Uji Multikolinieritas .............................................................................. 52
xi
b. Uji Heteroskedastisitas .......................................................................... 52 c. Uji Autokorelasi .................................................................................... 53 4. Uji Lag Optima ................................................................................................. 54 5. Uji Causalitas Granger ...................................................................................... 54 6. Uji Kointegrasi .................................................................................................. 55 7. Estimasi VECM ................................................................................................ 57 8. Analisis Impulse Response Function (IRF) ...................................................... 57 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis dan Pembahasan ........................................................................................ 60 1. Uji Stasioneritas ................................................................................................ 62 2. Uji Normalitas ................................................................................................... 66 3. Uji Asumsi Klasik ............................................................................................. 67 a. Uji Multikolinieritas .............................................................................. 67 b. Uji Heteroskedastisitas .......................................................................... 68 c. Uji Autokolerasi .................................................................................... 69 4. Uji Lag Optimal ................................................................................................ 69 5. Uji Causalitas Granger ...................................................................................... 70 6. Uji Kointegrasi .................................................................................................. 73 7. Estimasi Vector Error Correction Model (VECM) .......................................... 74 8. Impulse Response Function (IRF) ..................................................................... 78 9. Interpretasi......................................................................................................... 81
xii
BAB V PENUTUP A. Kesimpulan ............................................................................................................. 85 B. Saran ........................................................................................................................ 86 DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................................ 86 LAMPIRAN ....................................................................................................................... 90
xiii
DAFTAR TABEL No.
Keterangan
Hal
1.1
Perkembangan ROA, NPF, dan FDR ...............................................
1.2
Komposisi Pembiayaan Yang Diberikan Bank Umum Syariah dan
3
Unit Usaha Syariah (Miliar Rupiah).................................................
3
2.1
Kriteria Peringkat Penilaian NPF......................................................
21
2.2
Perhitungan NPF Berdasarkan Kemampuan Bayar Nasabah
22
(Debitur di Bank Syariah)................................................................. 2.3
Klasifikasi Tingkat ROA Menurut BI...............................................
27
2.4
Penelitian Terdahulu.........................................................................
32
3.1
Variabel, Notasi, Satuan, dan Sumber Data......................................
37
4.1
Data Penelitian..................................................................................
54
4.2
Unit Root Test Augmented Dickey-Fuller Pada Tingkat Level........
56
4.3
Unit Root Test Augmented Dickey-Fuller Pada First Difference.....
57
4.4
Unit Root Test Augmented Dickey-Fuller Pada Two Difference.....
57
4.5
Uji Multikolinieritas..........................................................................
60
4.6
Uji White...........................................................................................
61
4.7
Uji Autokolerasi Breusch-Pagan-Godfrey........................................
61
4.8
Uji Lag Optimum..............................................................................
62
4.9
Uji Causalitas Granger......................................................................
63
4.10
Uji Johansen Cointegration...............................................................
66
xiv
4.11
Estimasi Vector Error Correction Model..........................................
xv
67
DAFTAR BAGAN, GRAFIK, DAN GAMBAR No. Keterangan 2.1
Hal
Kerangka Pemikiran Teoritis Pengaruh Murabahah, NPF, dan FDR Terhadap ROA.............................................................................................
33
3.1
Skema Alur Penelitian.................................................................................. 59
4.1
Uji Normalitas..............................................................................................
66
4.2
Uji Impulse Response Function...................................................................
79
xvi
1
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Bank syariah merupakan suatu lembaga keuangan yang memiliki salah satu fungsinya menghimpun dana masyarakat.1Pada hakikatnya baik bank konvensional maupun bank syari’ah berorientasi laba. Namun laba yang dimaksudkan adalah hasil dari selisih antara pendapatan atas penanaman dana dan biaya-biaya yang dikeluarkan selama periode tertentu.2 Tujuan fundamental dari bisnis perbankan adalah memperoleh keuntungan optimal dengan jalan memberikan layanan jasa keuangan kepada masyarakat. Tingkat keuntungan yang dihasilkan oleh bank atau yang lebih kenal dengan profitabilitas merupakan pengukuran mengenai kemampuan bank dalam menghasilkan laba dan asset yang digunakan. Dengan demikian profitabilitas dapat digunakan sebagai salah satu alat untuk mengukur dan mengevaluasi kinerja bank.3 Salah satu indikator untuk menilai kinerja keuangan suatu bank adalah dengan melihat tingkat profitabilitasnya. Rasio profitabilitas adalah rasio yang digunakan untuk mengukur efektivitas manajemen perusahaan secara
1
Muhammad, Manajemen Bank Syari’ah (Yogyakarta: UPP AMP YKPN, 2004), h. 227 Ibid, h. 209 3 Zainul Hakim, Evaluasi tingginya risiko pembiayaan murabahah dibandingkan dengan risiko pembiayaan bagi hasil: (Analisis risiko dengan metode internal), (Thesis S2 Program Pasca Sarjana, PSTT UI Jakarta, 2009) h. 13 2
2
keseluruhan, yang di tunjukkan dengan besarnya laba yang diperoleh perusahaan. Return on assets merupakan bagian dari rasio profitabilitas, yakni merupakan salah satu pengukur kinerja keuangan di perbankan. Perbankan yang mempunyai profitabilitas bagus maka kelangsungan hidup bank tersebut akan terjamin. Namun sebaliknya jika bank mempunyai profitabilitas buruk maka kelangsungan hidup bank tidak akan bertahan lama, karena bank tersebut tidak mampu untuk memnuhi biaya-biaya operasional. Selain itu minimnya tingkat profitabilitas, juga akan berdampak sulitnya bank untuk mengembangkan usahanya.4 Rasio ini digunakan untuk mengukur sejauh mana asset khususnya aktiva produktif (pembiayaan) yang dimiliki bank dapat menghasilkan laba yang menjadi tujuan dari bisnis perbankan. ROA memberikan informasi mengenai efisiensi bank yang dijalankan karena return on asset (ROA) menunjukkan berapa banyak laba yang dihasilkan secara rata-rata dari asetnya.5
4
Shopi Guspita, “Pengaruh Rasio Likuiditas Terhadap Profitabilitas”, (Skripsi S1 Fakultas Syariah, Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga Yogyakarta, 2008), h. 2 5 Frederic Miskhin, Ekonomi Uang, Perbankan dan Pasar Keuangan (Jakarta: Salemba Empat, 2008) h.172
3
Semakin besar ROA suatu bank, semakin besar pula tingkat keuntungan yang dicapai bank tersebut dan semakin baik pula posisi bank tersebut dari segi penggunaan aset.6 Tabel 1.1 Perkembangan ROA, NPF, dan FDR Rasio
2009
2010
2011
2012
2013
ROA
1,48%
1,67%
1,79%
2,14%
2,00%
NPF
4,01%
3,02%
2,52%
2,22%
2,62%
FDR
89,70% 89,67% 88,94% 100,00%
100,32%
(Sumber: Data Statistik Perbankan Syariah) Dari sejak awal perkembangan perbankan syariah di Indonesia, dari sisi pembiayaan, akad murabahah lebih mendominasi pembiayaan tersebut. Transaksi yang saat ini banyak dilakukan oleh bank syariah, bank umum syariah, cabang syariah bank konvensional maupun Bank Perkreditan Rakyat Syariah adalah transaksi murabahah. Data yang diperoleh dari Laporan Perkembangan Perbankan Syariah dari tahun 2009 sampai dengan tahun 2013.
6
Lukman Dendrawijaya, Manajemen Perbankan (Jakarta : Ghalia Indonesia, 2003), h.118
4
Tabel 1.2 Komposisi Pembiayaan Yang Diberikan Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah (Miliar Rupiah)
Akad
2009
2010
2011
2012
2013
Akad Mudharabah
6.597
8.631
10.229
12.023
13.878
Akad Musyarakah
10.412
14.624
18.960
27.667
39.874
Akad Murabahah
26.321
37.508
56.365
88.004
110.565
Akad Salam
0
0
0
0
0
Akad Istishna
423
347
326
376
582
Akad Ijarah
1.305
2.341
3.839
7.345
10.481
Akad Qardh
1.829
4.731
12.937
12.090
8.995
Total
46.886
68.181
102.655
147.505
184.122
(Sumber: Sharia Banking Statistics) Berdasarkan tabel 1.2 dapat diketahui bahwa struktur pembiayaan masih didominasi oleh akad murabahah, pertumbuhan penyaluran dana dengan akad murabahah cenderung konstan dalam kisaran 58% pada tahun 2009 dengan posisi triwulan keempat sebesar 58,87% dari total pembiayaan. Semestinya pembiayaan dengan akad mudharabah dan akad musyarakah harus lebih banyak, karena pada akad inilah karakteristik dasar perbankan syariah terbentuk. Kedua akad tersebut merupakan akad dengan
5
sistem bagi hasil. Perbankan syariah dengan sistem bagi hasil inilah yang menjadi pembeda dengan bank konvensional. Produk pembiayaan dengan sistem bagi hasil seolah-olah tidak berdaya untuk menjadi pendamping operasional perbankan syariah. Sehingga pembiayaan dengan sistem jual beli menjadi pengganti sebagai produk inti dari beroperasinya bank syariah, seperti murabahah, salam, dan istishna. Besarnya pembiayaan yang disalurkan oleh bank syariah berpeluang untuk mendapatkan keuntungan yang lebih akan semakin besar. Namun, risiko kerugian akibat gagal bayar juga semakin besar. Dalam menilai kondisi aset bank termasuk antisipasi atas risiko gagal bayar dari pembiayaan yang akan muncul, maka setiap dana yang disalurkan oleh bank berbentuk aset produktif selalu dinilai kualitasnya. Non performing financing (NPF) merupakan salah satu rasio penunjang yang digunakan untuk menilai kualitas aset pembiayaan. NPF adalah rasio yang membandingkan antara jumlah pembiayaan bermasalah kategori kurang lancar, diragukan, dan macet dengan jumlah pembiayaan yang disalurkan. Semakin tinggi rasio ini, menunjukkan kualitas pembiayaan bank syariah semakin buruk.7 Pembiayaan yang disalurkan oleh bank syariah dapat menimbulkan potensi pembiayaan bermasalah. Pembiayaan bermasalah dapat dilihat dari
7
Bank Indonesia, Himpunan Ketentuan Tingkat Kesehatan Perbankan Syariah (Jakarta: Direktorat Perbankan Syariah, 2007), lampiran 1b: kualitas aset, h.17
6
tingkat Non Performing Financing (NPF). Pembiayaan bermasalah adalah pinjaman yang mengalami kesulitan pelunasan akibat adanya faktor kesengajaan dan atau karena faktor eksternal diluar kemampuan nasabah peminjam.8Non Performing Financing (NPF) merupakan rasio keuangan yang berkaitan dengan risiko kredit. Non Performing Financing adalah perbandingan antara total pembiayaan bermasalah dengan total pembiayaan yang diberikan kepada debitur. Rasio Non Performing Financing analog dengan Non Performing Loan pada bank konvensional. Karena pada bank syariah tidak mengenal adanya
pinjaman
namun
menggunakan
istilah
pembiayaan.
NPL
mencerminkan risiko kredit, semakin kecil NPL semakin kecil pula risiko kredit yang ditanggung pihak bank. Namun sebaliknya, jika risiko kredit yang ditanggung bank semakin tinggi, profitabilitas akan menurun. Sehingga dikatakan bahwa NPF berpengaruh negatif terhadap ROA.9 Non Performing Financing (NPF) atau Non Performing Loan (NPL) menurut kamus bank indonesia adalah kredit bermasalah yang terdiri dari kredit yang berklarifikasi kurang lancar, diragukan dan macet. Termin NPL diperuntukkan bagi bank umum, sedangkan NPF untuk bank syariah.
8
Dahlan Siamat, Manajemen Lembaga Keuangan (Jakarta : Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, 2005), h.214. 9 Dhian Dayinta Pratiwi, “Pengaruh CAR, BOPO, NIM dan LDR, Terhadap Return On Asset (ROA)”, (Skripsi S1 Universitas Diponegoro Semarang, 2012), h. 7
7
Pemicu utama kebangkrutan yang dialami oleh bank, terletak pada ketidakmampuan bank memenuhi kebutuhan likuiditasnya. Likuiditas pada perbankan syariah sebagian besar bergantung pada perolehan dana pihak ketiga (deposit) berupa invenstment account maupun current account, yang akan disalurkan ke pembiayaan sesuai syariah seperti mudharabah, musyarakah, murabahah, salam, istishna, dan ijarah. Rasio likuiditas disebut juga rasio modal kerja. Rasio ini digunakan untuk mengukur likuidnya sebuah bank, yaitu dengan membandingkan seluruh komponen aktiva lancar dengan komponen pasiva lancar. Rasio ini juga menunjukkan kemampuan bank untuk memenuhi kebutuhan transaksi pada saat nasabah melakukan penarikan. Jika sebuah bank tidak bisa memenuhi kebutuhan nasabah, berarti bank tersebut mengalami risiko likuiditas. Artinya bank tidak bisa memenuhi kewajibannya atau sudah tidak mampu membiayai.10 Pertentangan antara likuiditas dan profitabilitas dianggap persoalan pokok dalam manajemen dana bank. Likuiditas dapat diperoleh dengan menyimpan uang dan asset likuid lainnya. Atau diperoleh dengan menarik deposit tambahan atau meminjam dari sumber lain.11 Terkait persoalan asset lancar mengindikasikan bahwa dalam pengelolaanya, bank harus cakap dalam mengelola aliran dana guna menghasilkan keuntungan yang setinggi-tingginya. Namun secara simultan 10 11
h.246
Kasmir dan Jakfar, Studi Kelayakan Bisnis (Jakarta : Prenada Media, 2003), h. 182 Ascarya, Akad dan Produk Bank Syariah, Ed 1 (Jakarta : PT Raja Grafindo Persada, 2007),
8
bank juga harus memperhatikan adanya kemungkinan risiko yang timbul menyertai keputusan-keputusan manajemen tentang struktur aset dan liabilitas, diantaranya risiko likuiditas. Dalam perbankan syariah tidak dikenal istilah kredit (loan) namun pembiayaan atau financing.12Pada umumnya konsep yang sama ditunjukkan pada bank syariah dalam mengukur likuiditas yaitu dengan menggunakan Financing to Deposit Ratio. Financing to Deposit Ratio (FDR) yaitu seberapa besar Dana Pihak Ketiga (DPK) bank syariah dilepaskan untuk pembiayaan.13 Rasio ini, berpengaruh positif pada tingkat profitabilitas, karena semakin tinggi rasio ini, maka tingkat likuiditas semakin kecil. Hal ini karena jumlah dana yang diperlukan untuk membiayai kreditnya semakin banyak.14Namun rendahnya tingkat likuiditas berdampak pada naiknya tingkat profitabilitas. Ketentuan Bank Indonesia tentang besarnya minimal FDR adalah 80%, sementara besar maksimalnya 110%.15 Berdasarkan latar belakang di atas, penulis tertarik untuk menyusun sebuah skripsi yang berjudul “Pengaruh Pembiayaan Murabahah, Kualitas Aset Produktif, dan Rasio Likuiditas Terhadap Profitabilitas pada Bank Umum Syariah Periode 2009-2013”.
12
M. Syafi’i Antonio, Bank Syariah dari Teori ke Praktik, (Jakarta: Gema Insani Press dan Tazkia Cendikia, 2001), h.70 13 Muhammad, Bank Syariah, Problem dan prospek..., h.265 15
119
Lukman Dendawijaya, Manajemen Perbankan (Jakarta : Ghalia Indonesia, 2000), h.118-
9
B. Identifikasi Masalah Berdasarkan uraian latar belakang di atas, maka dapat teridentifikasi masalah sebagai berikut: 1. Apakah pembiayaan murabahah berpengaruh terhadap profitabilitas pada Bank Umum Syariah? 2. Apakah pembiayaan bermasalah berpengaruh terhadap profitabilitas pada Bank Umum Syariah? 3. Apa yang di ukur dalam rasio likuiditas pada Bank Umum Syariah?
C. Pembatasan Masalah Berdasarkan identifikasi masalah tersebut, maka penulis membatasi masalah yang akan diteliti sebagai berikut: 1. Variabel yang digunakan adalah jumlah pembiayaan murabahah, kualitas aset produktif yang diproxikan dengan non performing financing (NPF), rasio likuiditas yang diproxikan dengan financing to deposit ratio (FDR), dan profitabilitas yang diproxikan dengan return on asset (ROA). 2. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data laporan keuangan publikasi bulanan Bank Umum Syariah yang dimulai dari tahun 2009 sampai 2013.
10
D. Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang, identifikasi, dan pembatasan masalah yang telah penulis paparkan sebelumnya, adapaun secara spesifik perumusan masalah yang akan dikaji dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Bagaimana pengaruh jangka pendek pembiayaan murabahah, non performing financing, dan financing to deposit ratio terhadap profitabilitas dalam hal ini ROA (Return On Asset) ? 2. Bagaimana pengaruh jangka panjang pembiayaan murabahah, non performing financing dan financing to deposit ratio terhadap profitabilitas dalam hal ini ROA (Return On Asset) ?
E. Tujuan dan Manfaat Penelitian 1) Tujuan Penelitian Adapun tujuan yang akan dicapai dalam penelitian ini adalah : 1. Untuk menganalisis pengaruh jangka pendek pembiayaan murabahah, non performing financing, dan financing to deposit ratio terhadap profitabilitas (ROA). 2. Untuk menganalisis pengaruh jangka panjang pembiayaan murabahah, non performing financing, dan financing to deposit ratio terhadap profitabilitas (ROA). 2) Manfaat Penelitian Adapun manfaat dari penelitian ini antara lain :
11
1. Bagi Banuk Umum Syariah, penelitian ini dapat dijadikan sebagai landasan
dalam
membuat
keputusan
untuk
meningkatkan
profitabilitasnya. 2. Bagi investor, penelitian ini dapat menjadi acuan dan informasi sebagai bahan pertimbangan dalam berinvestasi. Dengan demikian, para investor tidak akan sembarangan dalam menginvestasikan dananya. 3. Bagi masyarakat, penelitian ini dapat meningkatkan kepercayaan masyarakat sebagai calon nasabah untuk menggunakan produk dan jasa di perbankan syariah. 4. Bagi akademik, penelitian ini dapat menjadi tambahan referensi keilmuan di bidang ekonomi syariah sehingga dapat menambah pengetahuan dan wawasan terkait variabel yang dapat mempengaruhi profitabilitas serta dapat menjadi bahan rujukan untuk penelitian selanjutnya.
F. Sistematika Penulisan Dalam skripsi ini penulis menyusun lima bab, dimana dalam setiap bab berisi sub-sub sebagai berikut : BAB I PENDAHULUAN Dalam bab ini penulis menjelaskan tentang latar belakang masalah, identifikasi masalah, pembatasan dan perumusan masalah, tujuan dan manfaat penelitian, dan sistematika penulisan.
12
BAB II LANDASAN TEORI Dalam bab ini penulis menjelaskan teori yang berkaitan dengan tinjauan pembiayaan secara umum, pembiayaan murabahah, non performing financing, financing to deposit ratio, dan profitabilitas (return on asset). Pada bab ini, penulis juga memaparkan tentang tinjauan (review) studi terdahulu, kerangka konseptual, teori dan kerja variabel serta gambaran umum Bank Umum Syariah. BAB III METODE PENELITIAN Dalam bab ini penulis menjelaskan tentang metode yang digunakan dalam melakukan penelitian, sub babnya terdiri dari; jenis penelitian, jenis dan sumber data, metode pengumpulan data, metode pengolahan data, variabel penelitian, hipotesis penelitian, dan metode analisis data. BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN Dalam bab ini penulis menjelaskan bagaimana temuan hasil yang diperoleh dari pengelolaan data yang telah dilakukan melalui beberapa pengujian dan interpretasi data. BAB V PENUTUP Dalam bab ini penulis memaparkan kesimpulan dari pembahasan dan analisis data yang telah dilakukan, serta saran-saran yang dapat penulis sampaikan dari hasil penelitian ini. DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN
13
BAB II LANDASAN TEORI A. Pembiayaan 1. Pengertian Pembiayaan Pembiayaan dalam perbankan syariah adalah penamaan dana bank syariah dalam rupiah atau valuta asing dalam bentuk pembiayaan, piutang, Qard, surat berharga syariah, penempatan, penyertaan modal, penyertaan modal sementara, komitmen dan kontijensi pada rekening administratif serta sertifikat wadiah Bank Indonesia.1 2. Tujuan Pembiayaan Pembiayaan merupakan sumber pendapatan bagi bank syariah. Tujuan pembiayaan yang dilaksanakan perbankan syariah terkait dengan stakeholder. Diantara stakeholder tersebut adalah pemilik, pegawai, masyarakat, pemerintah dan lembaga keuangan lainnya. Tujuan pembiayaan secara umum : 1) Besarnya kebutuhan fasilitas pembiayaan yang diajukan. 2) Kegunaan fasilitas pembiayaan yang diajukan, untuk kebutuhan barang investasi atau kebutuhan modal kerja. 3) Jangka waktu dari fasilitas pembiayaan yang diajukan
1
Muhammad, Manajemen Bank Syariah (Yogyakarta: UPP AMP YKPN, 2004), h. 183
14
4) Penjelasan atas ulasan perubahan-perubahan yang ada, nilai terdapat perubahan terhadap fasilitas pembiayaan terdahulu.2 3. Fungsi Pembiayaan Adapun beberapa fungsi pembiayaan, diantaranya adalah3 : 1) Meningkatkan daya guna uang. 2) Meningkatkan daya guna barang 3) Meningkatkan peredaran uang. 4) Menimbulkan kegairahan berusaha 5) Stabilitas ekonomi. 6) Sebagai jembatan untuk meningkatkan pendapatan nasional. 7) Sebagai alat hubungan ekonomi internasional. 4. Kode Etik Pembiayaan Beberapa hal kode etik yang harus diperhatikan dalam pembiayaan antara lain4 : 1) Patuh dan taat pada peraturan perundang-undangan dan peraturan pembiayaan yang berlaku, baik ekstern maupun intern. 2) Melakukan pencatatan mengenai setiap kegiatan transaksi yang terjalin dengan kegiatan yang bersangkutan.
2
Muhammad, Manajemen Bank Syariah (Yogyakarta: UPP AMP YKPN, 2004), h. 185-186 Ibid, h. 184-186 4 Muhammad, Manajemen Pembiayaan Bank Syari’ah (yogyakarta : UPP AMP YKPN, Edisi Revisi, 2005),h. 34 3
15
3) Menghindari diri dari persaingan tidak sehat. 4) Tidak menyalahgunakan wewenangnya untuk kepentingan pribadi. 5) Menghindarkan diri dari keterlibatan dalam pengambilan keputusan hal yang bertentangan dengan kepentingan. 6) Nasabah, menjaga kerahasiaan. 7) Memperhatikan dampak yang merugikan dari setiap kebijakan yang
telah
ditetapkan
terhadap
ekonomi,
sosial,
dan
lingkungan. 8) Tidak menerima hadiah atau imbalan apapun yang dapat memperkaya diri pribadi maupun keluarganya sehingga mempengaruhi pendapat proesionalnya dalam penilaian atau keputusan pembiayaan. 9) Tidak melakukan perbuatan tercela yang dapat merugikan citra profesinya. B. Pembiayaan Murabahah 1. Definisi Murabahah Murabahah adalah akad jual beli barang dengan menyatakan harga perolehan dan keuntungan (margin) yang di sepakati oleh penjual dan pembeli. Akad ini merupakan salah satu bentuk natural certainty contracts, karena dalam murabahah ditentukan berapa required rate of
16
profit-nya (keuntungan yang ingin diperoleh). 5 Sedangkan dalam fatwa Dewan Syariah Nasional (Himpunan Fatwa, Edisi kedua, hal 311) yang dimaksud dengan Murabahah adalah menjual suatu barang dengan menegaskan harga belinya kepada pembeli dan pembeli membayarnya dengan harga yang lebih sebagai laba.6 Murabahah dalam perbankan syariah adalah transaksi jual beli barang antara bank dengan nasabah, baik nasabah yang bertindak sebagai penjual atau nasabah yang bertindak sebagai pembeli. Secara teknis, yang dimaksud dengan mergin keuntungan adalah persentase tertentu yang ditetapkan per tahun perhitungan margin keuntungan secara harian, maka jumlah hari dalam setahun ditetapkan 360 hari, perhitungan margin keuntungan secara bulanan, maka setahun ditetapkan 12 bulan. Pada umumnya nasabah pembiayaan melakukan pembayaran secara angsuran. Tagihan yang timbul dari transaksi jual beli atau sewa berdasarkan akad murabahah, salam, atau istishna dan ijarah disebut sebagai piutang. M. Umer Chapra mengemukakan bahwa Murabahah merupakan transaksi yang sah menurut ketentuan syariat apabila resiko
5
Adiwarman. A Karim, Bank Islam (Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada 2010), h. 113, cet. Ke 7. 6 Sofyan S. Harahap, dkk, Akuntansi Perbankan Syariah (Jakarta :LPFE Usakti,2007), ed. Revisi, h. 31
17
transaksi tersebut menjadi tanggung jawab pemodal sampai penguasaan atas barang yang telah dialihkan kepada nasabah.7 2. Rukun dan Syarat Murabahah Ada beberapa rukun dalam murabahah, terdiri dari8 : a. Ba’i
: Penjual (pihak yang memiliki barang)
b. Musytari
: Pembeli (pihak yang akan membeli barang)
c. Mabi’
: Barang yang akan diperjualbelikan
d. Tsaman
: Harga
e. Ijab Qobul
: Pernyataan timbang terima
Adapun syarat-syarat Murabahah adalah : a. Penjual memberitahu biaya barang kepada nasabah b. Kontrak pertama harus sah sesuai dengan rukun yang ditetapkan c. Kontrak harus bebas dari riba d. Penjual harus menjelaskan kepada pembeli bila terjadi cacat atas barang sesudah pembelian e. Penjual harus menyampaikan semua hal yang berkaitan dengan pembelian, misalnya jika pembelian dilakukan secara utang.
7
Sutan Remy Sjahdeni, Perbankan Islam dan Kedudukannya Dalam Tata Hukum Perbankan Indonesia, (Jakarta: PT. Pustaka Utama Grafiti), h. 62, cet. 1 8 Sofyan S. Harahap, dkk, Akuntansi Perbankan Syariah (Jakarta :LPFE Usakti,2007), ed. Revisi, h. 48
18
3. Murabahah dalam Perbankan Syariah Sesuai dengan sifat bisnis (tijarah), transaksi murabahah memiliki beberapa manfaat, demikian juga resiko yang harus diantisipasi. Murabahah memberi banyak manfaat kepada bank syariah. Salah satunya adalah adanya keuntungan yang muncul dari selisih harga beli dari penjual dengan harga jual terhadap nasabah. Selain itu sistem murabahah juga sangat sederhana. Hal tersebut memudahkan penanganan admisitrasinya di bank syariah. Diantara kemungkinan risiko yang harus diantisipasi antara lain sebagai berikut : 1) Default atau kelalaian, nasabah sengaja tidak membayar angsuran. 2) Fluktuasi harga komparatif. Ini terjadi bila harga suatu barang di pasar naik setelah bank membelikannya untuk nasabah. Sehingga bank tidak bisa mengubah harga jual beli tersebut. 3) Penolakan nasabah, barang yang dikirim bisa saja ditolak oleh nasabah karena berbagai sebab. Bisa jadi karena rusak dalam perjalanan sehingga nasabah tidak mau menerimanya. Karena itu sebaiknya dilindungi dengan asuransi. 4) Dijual, karena murabahah bersifat jual beli dengan utang maka ketika kontrak ditanda tangani, barang itu menjadi milik nasabah. Nasabah bebas melakukan apapun terhadap aset
19
miliknya tersebut termasuk untuk menjualnya. Jika terjadi demikian, risiko untuk default akan besar.
4. Hubungan Pembiayaan Murabahah Terhadap Profitabilitas Bank Syariah Pengelolaan pembiayaan jual beli (murabahah) yang merupakan salah satu komponen penyusun aset terbesar pada perbankan syariah akan menghasilkan pendapatan berupa margin/mark up. Dengan diperolehnya pendapatan mark up tersebut, maka akan mempengaruhi besarnya laba yang diperoleh bank syariah. Serta pada akhirnya mampu mempengaruhi peningkatan profitabilitas yang tercermin return on asset (ROA).
C. Kualitas Asset Produktif 1. Pengertian Kualitas Aset Produktif Rasio ini digunakan untuk mengetahui kualitas aktiva produktif, yaitu penanaman dana bank dalam rupiah atau valuta asing dalam bentuk kredit, surat berharga, penempatan pada bank lain dan penyertaan. Penilaian tersebut dilakukan untuk melihat apakah aktiva produktif digunakan untuk menghasilkan laba secara maksimal. Selain itu penilaian kualitas aset dimaksudkan untuk melihat kondisi aset bank, termasuk antisipasi atas resiko gagal bayar dari pembiayaan (credit risk) yang akan muncul.
20
Penilaian kualitas aset dimaksudkan untuk menilai kondisi aset bank termasuk antisipasi atas resiko gagal bayar dari pembiayaan (credit risk) yang akan muncul. Penilaian terhadap faktor kualitas aset meliputi penilaian terhadap komponen-komponen sebagai berikut: a. Kualitas aset produktif, perkembangan kualitas aktiva produktif bermasalah, konsentrasi ekposur risiko, dan ekposur risiko nasabah inti. b. Kecukupan kebijakan dan prosedur, sistem kaji ulang (review) internal, sistem dokumentasi dan kinerja penanganan aktiva produktif bermasalah. Penilaian kuantitatif faktor kualitas aset dilakukan dengan melakukan penialian terhadap komponen-komponen sebagai berikut:9 a. Kualitas aktiva produktif bank, merupakan rasio utama; b. Risiko
konsentrasi
penyaluran
dana
kepada
debitur
inti,
merupakan rasio penunjang; c. Kualitas penyaluran dana kepada debitur inti, merupakan rasio penunjang; d. Kemampuan bank dalam menangani/mengembalikan aset yang telah dihapusbuku, merupakan rasio penunjang;
9
Dwi Nuraini Ihsan, Analisis Laporan Keuangan Perbankan Syariah, (Jakarta: UIN JAKARTA PRESS, 2013), h. 95-96
21
e. Besarnya
pembiayaan
non
performing,
merupakan
rasio
penunjang; f. Tingkat kecukupan agunan, merupakan rasio pengamatan; g. Proyeksi/perkembangan kualitas aset produktif, merupakan rasio pengamatan; h. Perkembangan/trend
aktiva
produktif
bermasalah
yang
direstrukturisasi, merupakan rasio pengamatan. Salah satu indikator rasio untuk mengukur kualitas asset bank yaitu : 2. Rasio Non Performing Financing (NPF) NPF (Non Performing Financing) atau pembiayaan bermasalah berarti pembiayaan yang pelaksanaannya belum mencapai atau memenuhi target yang diinginkan pihak bank seperti:10 a.
Pengembalian pokok atau bagi hasil yang bermasalah
b.
Pembiayaan yang memiliki kemungkinan timbulnya risiko dikemudian hari bagi bank
c.
Pembiayaan yang termasuk dalam golongan khusus, diragukan dan macet
d.
Golongan lancar yang berpotensi terjadi penunggakan dalam pengembalian.
10
Veithzal Rivai, Bank dan Financial Institution Management (Conventional and Sharia System), (Jakarta: PT. Grafindo Persada, 2007) h. 256
22
NPF
digunakan
untuk
mengukur
tingkat
permasalahan
pembiayaan yang dihadapi oleh bank syariah. NPF mencerminkan risiko pembiayaan. Semakin tinggi rasio ini, menunjukkan kualitas pembiayaan bank syariah semakin buruk. Aktiva produktif bank syariah diukur dengan perbandingan antara pembiayaan bermasalah dengan total pembiayaan yang diberikan.11 Rasio NPF ini dirumuskan sebagai berikut: NPF = Pembiayaan Bermasalah (DPK, D, M) x 100% Total Pembiayaan yang diberikan Adapun kriteria kesehatan yang ditetapkan oleh Bank aindonesia adalah sebagai berikut: Tabel 2.1 Kriteria Peringkat Penilaian Non Performing Financing Peringkat
Nilai NPF
Predikat
1
NPF<2%
Sangat Baik
2
2%≤NPF<5%
Baik
3
5%≤NPF<8%
Cukup Baik
4
8%≤NPF<12%
Kurang Baik
5
NPF≥12%
Tidak Baik
Sumber: SE BI No. 9/24/Dpbs Tanggal 17 Maret 2015 11
Muhammad, Manajemen Bank Syariah, (Yogyakarta:UPP AMP YKPN, 2005), h. 265
23
Besarnya NPF yang diperbolehkan Bank Indonesia adalah maksimal 5% jika melebihi 5% akan mempengaruhi penilaian tingkat kesehatan bank yang bersangkutan yaitu akan mengurangi nilai skor yang diperoleh. Skor nilai NPF ditentukan sebagai berikut: a. Lebih dari 8% skor nilai = 0 b. Antara 5%-8% skor nilai = 80 c. Antara 3%-5% skor nilai = 90 d. Kurang dari 3% skor nilai = 100 NPF merupakan rasio penunjang dalam menentukkan kualitas aset bank syariah. Penilaian kualitas aset dimaksudkan untuk menilai kondisi aset bank, termasuk antisipasi atas resiko gagal bayar dari pembiayaan (credit risk) yang akan muncul.12 Tabel 2.2 Perhitungan NPF Berdasarkan Kemampuan Bayar Nasabah (Debitur di Bank Syariah) Jenis Pembiayaan Murabahah, Istishna, Ijarah, Qardh
12
Kategori yang diperhitungkan dalam NPF Kurang Lancar Diragukan Macet Tunggakan lebih Tunggakan lebih Tunggakan lebih dari 90 hari s.d dari 180 hari s.d dari 270 hari 180 hari 270 hari
Kamus Bank Indonesia, artikel diakses pada 17 Maret 2015 pukul 09.16 dari http://www.bi.go.id/web/id/Kamus.htm?id=N&start=1&curpage=7&search=False&rule=forward
24
Salam
Mudharabah, Musyarakah
Telah jatuh tempo Telah jatuh tempo Lebih dari 90 hari s.d 60 hari s.d 90 hari Tunggakan s.d 90 hari realisasi bagi hasil diatas 30% s.d 90% dari proyek pendapatan
Tunggakan lebih dari 90 hari s.d 180 hari realisasi bagi hasil kurang dari 30%
Tunggakan lebih dari 180 hari realisasi pendapatan kurang dari 30% dari proyeksi pendapatan lebih dari 3 periode pembayaran
D. Rasio Likuiditas 1. Pengertia Rasio Likuiditas Likuiditas bank ialah kemampuan bank untuk memenuhi kewajibannya, terutama kewajiban dana jangka pendek 13 . Likuiditas secara luas dapat didefinisikan sebagai kemampuan untuk memenuhi kebutuhan dana (cash flow) dengan segera dan biaya yang sesuai. Di tinjau dari sisi aktiva, likuiditas diartikan kemampuan suatu bank untuk mengubah seluruh asset menjadi bentuk tunai (cash). Sedangkan dilihat dari sisi pasiva, likuiditas adalah kemampuan bank memenuhi kebutuhan dana melalui peningkatan portofolio liabilitas. Sebagai lembaga keuangan intermediary, perbankan dihadapkan pada dua persoalan. Di satu sisi bank harus menjaga penarikan dana dari sumber dana yang dititipkan seperti giro, tabungan dan simpanan lainnya. 13
Zainul Arifin, Dasar-Dasar Manajemen Bank Syari’ah, hlm. 154
25
Sementara di sisi lain bank harus menjaga penarikan permintaan dana seperti kredit yang diberikan. 14 Muhammad menjelaskan bahwa apabila tingkat likuiditas sebuah bank tinggi, maka tingkat profitabilitas akan menurun. Sebaliknya jika bank tersebut mengalami tingkat likuiditas rendah, maka akan menyebabkan meningkatnya tingkat profitabilitas.15
2. Rasio Financing to Deposit Ratio (FDR) Financing to Deposit Ratio (FDR) merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur likuiditas suatu bank dalam membayar kembali penarikan dana yang dilakukan deposan dengan mengandalkan pembiayaan yang diberikan oleh bank terhadap Dana Pihak Ketiga (PDK). Semakin tinggi Financing to Deposit Ratio (FDR) maka semakin tinggi dana yang disalurkan ke Dana Pihak Ketiga (DPK). Dengan menyalurkan Dana Pihak Ketiga (DPK) yang besar maka pendapatan bank Return on Asset (ROA) akan semakin meningkat, sehingga Financing to Deposit Ratio (FDR) berpengaruh positif terhadap Return on Asset (ROA). Standar yang digunakan Bank Indonesia untuk rasio Financing to Deposit Ratio (FDR) adalah 80% hingga 110%. Jika angka rasio Financing to Deposit Ratio (FDR) suatu bank berada pada angka di bawah 80% (misalkan 60%), maka dapat disimpulkan bahwa bank tersebut hanya 14
Imam Rusyamsi, Asset Liability Manajemen Strategi Pengelolaan Aktiva Pasiva Bank (Yogyakarta: UPP AMP YKPN), hlm. 37 15 Muhammad, “Manajemen Bank Syariah”, (Yogyakarta:UPP AMP YKPN, 2005), h. 228
26
dapat menyalurkan sebesar 60% dari seluruh dana yang berhasil dihimpun. Karena fungsi utama dari bank adalah sebagai intermediasi (perantara) antara pihak yang kelebihan dana dengan pihak yang kekurangan dana, maka dengan rasio Financing to Deposit Ratio (FDR) 60% berarti 40% dari seluruh dana yang dihimpun tidak tersalurkan kepada pihak yang membutuhkan, sehingga dapat dikatakan bahwa bank tersebut tidak menjalankan fungsinya dengan baik. Kemudian jika rasio Financing to Deposit Ratio (FDR) bank mencapai lebih dari 110% berarti total pembiayaan yang diberikan bank tersebut melebihi dana yang dihimpun. Oleh karena dana yang dihimpun dari masyarakat sedikit, maka bank dalam hal ini juga dapat dikatakan tidak menjalankan fungsinya sebagai pihak intermediasi (perantara) dengan baik. Semakin tinggi Financing to Deposit Ratio (FDR) menunjukkan semakin riskan kondisi likuiditas bank, sebaliknya semakin rendah Financing to Deposit Ratio (FDR) menunjukkan
kurangnya
efektivitas
bank
dalam
menyalurkan
pembiayaan. Jika rasio Financing to Deposit Ratio (FDR) bank berada pada standar yang ditetapkan oleh Bank Indonesia, maka laba yang diperoleh bank tersebut akan meningkat (dengan asumsi bank tersebut mampu menyalurkan pembiayaannya dengan efektif).
16
Rasio ini
dirumuskan sebagai berikut:
16
Suryani, “Analisis pengaruh Financing to Deposit Ratio (FDR) terhadap Profitabilitas
27
FDR = Total Pembiayaan yang diberikan Bank x 100% Dana Pihak Ketiga E. Rasio Profitabilitas 1. Pengertian Rasio Profitabilitas Kinerja suatu bank merupakan hasil dari serangkaian proses dengan mengobankan berbagai sumber daya laporan keuangan merupakan sarana untuk mempertanggungjawabkan apa yang dilakukan manajemen atas sumber daya pemilik. Laporan laba rugi merupakan salah satu bentuk laporan keuangan yang dijadikan salah satu parameter yang digunakan utnuk mengukur kinerja suatu bank. Laba merupakan suatu pos dasar dan penting dalam laporan keuangan yang memiliki berbagai kegunaan dalam berbagai konteks.17 Profitabilitas dapat diartikan kemampuan suatu perusahaan untuk memperoleh laba yang berhubungan dengan penjualan, total aktiva, maupun hutang jangka panjang.18 Rasio profitabilitas adalah kemampuan perusahaan memperoleh laba dalam hubungannya dengan penjualan, total aktiva maupun modal bagi
Perbankan Syariah di Indonesia (Periode 2008-2010)”, Walisongo vol. IX, no. 1 (Mei 2011): h. 59-60 17 Fahdiansyah Oktaviyantoro, “Analisis Pengaruh Penyaluran Pembiayaan Musyarakah, Pembiayaan Mudharabah, Pembiayaan Murabahah dan Inflasi Terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah Di Indonesia Periode Januari 2008-Desember 2012”, (Skripsi S1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2013), h. 47 18 Lukman Syamsuddin, “Manajemen Keuangan Perbankan”, edisi baru, (Jakarta: Raja Grafindo Persada, 2000), h. 55
28
investor jangka panjang akan sangat berkepentingan dengan analisis profitabilitas.19 Disebutkan juga, rasio profitabilitas adalah merupakan hasil dari kebijaksanaan yang diambil oleh manajemen, yang mengukur seberapa besar tingkat keuntungan yang diperoleh oleh perusahaan.20 Profitabilitas adalah memperbandingkan jumlah keuntungan yang diperoleh perusahaan setiap masa tertentu, dengan hasil penjualan atau jumlah investasi dana dalam perusahaan.21 ROE merupakan perbandingan antara laba bersih bank dengan modal sendiri. Rasio ini digunakan untuk mengukur kinerja manajemen bank dalam mengelola modal yang tersedia untuk menghasilkan laba setelah pajak. Semakin besar ROE, semakin besar pula tingkat keuntungan yang dicapai bank sehingga kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah semakin kecil. Sedangkan ROA menunjukkan kemampuan manajemen bank dalam menghasilkan pendapatan dari pengelolaan aset yang dimiliki bank dengan modal sendiri. Perlu dicatat disini bahwa dalam penentuan tingkat kesehatan suatu bank, Bank Indonesia lebih mementingkan penilaian besarnya Return On Asset dan tidak memasukkan unsur Return On Equity. Hal ini dikarenakan karena Bank Indonesia, sebagai pembina dan pengawas perbankan, lebih 19
Munawwir, “Analisa Laporan Keuangan”, (Yogyakarta: Liberty, 2000),h. 89 Sutrisno, “Manajemen Keuangan”, (Yogyakarta: Ekonisia, 2003), h. 253 21 Muhammad, “Manajemen Bank Syariah”, (Yogyakarta:UPP AMP YKPN, 2005), h. 63 20
29
mengutamakan nilai profitabilitas suatu bank yang diukur dengan asset yang dana nya sebagian besar dari dana simpanan masyarakat.22
2. Rasio Return On Asset (ROA) Return On Asset (ROA) adalah perbandingan antara keuntungan dengan nilai total assetnya.23 Return On Asset merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam memperoleh laba secara keseluruhan. Semakin besar ROA, maka semakin besar pula tingkat keuntungan yang dicapai bank tersebut dan menunjukkan kinerja perusahaan yang semakin baik.24 ROA merupakan rasio yang juga digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam memperoleh laba bank syariah (Muhammad, 2005:265).25 Berikut Rumus Return On Asset : ROA= Laba Sebelum Pajak x 100% Rata-rata Total Aset
22
Lukman Dendawijaya, “Manajemen Perbankan”, (Jakarta:Ghalia Indonesia, 2003), h. 120-
121 23
Sri. Y Susilo, Triandaru. Sigit, dan A. Totok Budi Santoso, “Bank dan Lembaga Keuangan Lain”, (Jakarta:Salemba Empat, 2000), h. 32 24 Lukman Dendawijaya, “Manajemen Perbankan”, (Jakarta:Ghalia Indonesia, 2003), h. 121 25 Muhammad, “Manajemen Bank Syariah”, (Yogyakarta:UPP AMP YKPN, 2005), h. 265
30
Klasifikasi tingkat ROA menurut Peraturan Bank Indonesia (PBI) No. 14/18/PBI/2012 adalah sebagai berikut: Tabel 2.4 Klasifikasi Tingkat ROA menurut BI Tingkat ROA
Predikat
Diatas 1,22%
Sehat
0,99%-1,22%
Cukup Sehat
0,77%-0,99%
Kurang Sehat
Dibawah 0,77%
Tidak Sehat
Sumber: www.bi.go.id Berdasarkan tabel klasifikasi tingkat ROA, semakin besar Return On Asset (ROA) suatu bank maka semakin besar pula tingkat keuntungan yang dicapai bank tersebut dari segi penggunaan aset, peningkatan ROA juga menunjukkan kinerja perusahaan yang semakin baik. F. Kerangka Teori Konseptual Kehadiran perbankan syariah yang berumur lebih dari 2 dekade telah memberikan inovasi tersendiri pada industri perbankan di Indonesia. Adanya perbankan
syariah
sebagai
lembaga
intermediasi
diharapkan
dapat
menunjukkan eksistensinya secara baik dibandingkan dengan perbankan sistem lain (berbasis bunga) yang telah lahir sebelumnya. Salah satu menilai
31
citra baik dan buruknya suatu perbankan dapat dilihat dari gambaran kinerja keuangannya. Kinerja keuangan bank merupakan gambaran kondisi keuangan bank pada suatu periode tertentu baik menyangkut aspek penghimpunan dana maupun penyaluran dana yang biasanya diukur dengan indikator kecukupan modal, likuiditas, dan profitabilitas. Penilaian aspek profitabilitas guna mengetahui kemampuan menciptakan profit, yang sudah barang tentu penting bagi para pemilik. Dengan kinerja bank yang baik pada akhirnya akan berdampak baik pada pihak intern maupun bagi pihak ekstern bank.26 1. Pengaruh Pembiayaan Murabahah terhadap Profitabilitas (ROA) Bank-bank syariah umumnya mengadopsi pembiayaan murabahah untuk memberikan pembiayaan jangka pendek kepada para nasabah guna pembelian barang meskipun mungkin si nasabah tidak memiliki uang untuk membayar. Murabahah, sebagaimana yang digunakan dalam perbankan syariah, prinsipnya didasarkan pada dua elemen pokok : harga beli serta biaya yang terkait, dan kesepakatan atas markup (laba). Bank syariah pada umumnya telah menggunakan murabahah sebagai metode pembiayaan yang utama, meliputi kira-kira tujuh puluh lima persen dari total kekayaan
26
Jumingan, Analisis Laporan Keuangan (Jakarta : PT. Bumi Aksara, 2006), h. 239
32
mereka. 27 Angka persentase yang cukup tinggi ini membuktikan bahwa sebagian besar keuntungan/laba bank syariah yang dihasilkan dari pembiayaan adalah murabahah. 2. Pengaruh Non Performing Financing terhadap Profitabilitas (ROA) Apabila suatu bank mempunya non prforming financing yang tinggi, maka akan memperbesar biaya baik biaya pencadangan aktiva produktif maupun biaya lainnya, sehingga berpengaruh terhadap kinerja bank. Risiko kredit yang diproksikan dengan non performing financing berpengaruh negatif terhadap kinerja keuangan bank yang diproksikan dengan Return On Asset (ROA). Sehingga maka semakin besar non performing financing, akan mengakibatkan menurunnya return on asset (ROA), yang juga berarti kinerja keuangan bank yang menurun karena resiko kredit semakin besar. Begitu pula sebaliknya, jika non performing financing (NPF) turun, maka ROA akan semakin meningkat, sehingga kinerja keuangan bank dapat dikatakan semakin baik.28
27
Muhammad, Manajemen Pembiayaan Bank Syariah (Yogyakarta : UPP AMP YKPN, 2005), h.120 28 Hendra Gunawan, “Analisis Pengaruh Jumlah Pembiayaan Murabahah, Mudharabah, dan Non Performing Financing Terhadap Profitabilitas (Studi Kasus Bank Syariah Mandiri Periode 20072011)”, (Skripsi S1 Fakultas Ekonomi dan Bisinis, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2013), h. 35-36
33
3. Pengaruh Financing to Deposit Ratio Terhadap Profitabilitas Financing to Deposit Ratio merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur likuiditas suatu bank dalam membayar kembali penarikan dana yang dilakukan deposan dengan mengandalkan pembiayaan yang diberikan oleh bank terhadap Dana Pihak Ketiga (PDK). Semakin tinggi Financing to Deposit Ratio (FDR) maka semakin tinggi dana yang disalurkan ke Dana Pihak Ketiga (DPK).. Namun menurunnya rasio likuiditas, berdampak pada meningkatnya tingkat profitabilitas. Karena jumlah dana yang diperlukan untuk membiayai kreditnya semakin banyak. Berdasarka kajian teori yang telah dikemukakan diatas maka dapat dibuat kerangka pemikiran teoritis serta skema alur penelitian yang ditunjukkan pada gambar sebagai berikut: Gambar 2.1 Kerangka Pemikiran Teoritis Pengaruh Pembiayaan Murabahah, NPF, dan FDR Terhadap ROA
Pembiayaan Murabahah X1 Non Performing Financing X2 Financing to Deposit Ratio X3
ROA (Return On Asset) Y
34
G. Review Studi Terdahulu Review studi terdahulu digunakan sebagai alat bantu sebuah gambaran dalam menuyusun kerangka berpikir dalam penelitian. Berdasarkan penelitian yang dilakukan beberapa sumber kepustakaan yaitu: Tabel 2.2 Penelitian Terdahulu
No. 1.
Identitas R. Ade Sasongko Pramudhito Teknik (C2A006100),
Metode
Hasil
Analisis:
regresi Variabel-variabel
Jurusan berganda dengan OLS.
simultan
secara
berpengaruh
Manajemen, Fakultas Ekonomi Variabel: Variabel x (CAR, terhadap ROA dengan nilai dan
Bisinis,
Universitas FDR, MPF, BOPO, NCOM) signifikansi F dibawah 0,05.
Diponegoro, Tahun 2013.
variabel y (ROA).
CAR, BOPO, FDR, dan NCOM berpengaruh secara
Judul: Analisis Pengaruh CAR, signifikan terhadap ROA FDR, NPF, BOP, dan NCOM dengan nilai signifikansi t terhadap
Profitabilitas
Bank lebih
kecil
dari
0,05.
Umum Syariah di Indonesia. Sedangkan
NPF
tidak
signifikan terhadap ROA Sumber Data: Laporan Kuangan dengan nilai t lebih besar Publikasi
Triwulan
Periode dari 0,05. Nilai koefisien
2008-2012
Bank
Muamalat,
35
Bank Syarian Mandiri, Bank
determinasi (Adjusted R2)
Mega Syariah, dan Bank BRI
model
regresi
Syariah.
59,6%.
Hal
sebesar
ini
berarti
variabel independen dapat menjelaskan terhadap
pengaruhnya
ROA
sebesar
59,6%. Sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dijelaskan dalam penelitian ini. Perbedaan Penelitian: Terletak pada subtansinya. Pada penelitian ini penulis membahas tentang pembiayaan Murabahah, kualitas aset produktif dalam hal ini NPF, dan rasio likuiditas dalam hal ini FDR yang dapat mempengaruhi rasio profitabilitas ROA dalam jangka pendek dan jangka panjang dengan metode kuantitatif dan teknik analisis menggunakan model VECM. Persamaan Penelitian: Penelitian ini sama-sama menggunakan variabel y yaitu ROA dan sama-sama menggunakan variabel x yaitu NPF dan FDR. 2.
Hendra
Gunawan Teknik
(108081000011),
Analisis:
Jurusan linier berganda.
Manajemen, Fakultas Ekonomi Variabel: dan
Bisnis,
Hidayatullah
Regresi Variabel
UIN Jakarta,
Syarif (Murabahah,
murabahah
berpengaruh positif terhadap
Variabel
x profitabilitas dengan nilai
Mudharabah, 0,001. Variabel mudharabah
Tahun NPF). Variabel y (ROA)
berpengaruh
negatif
36
2013.
terhadap dengan
profitabilitas nilai
0,000.
Judul: Analisis Pengaruh Jumlah
Sedangkan
Pembiayaan
Performing Financing tidak
Murabahah,
variabel
Non
Mudharabah, dan NPF terhadap
berpengaruh
terhadap
Profitabilitas.
profitabilitas dengan nilai 0,642.
Sumber
Data:
Data
laporan-
laporan keuangan, media situs internet
seperti
www.bsm.co.id,
www.bi.go.id, dan
yang
lainnya, serta riset kepustakaan. Perbedaan Penelitian: Terletak pada subtansinya. Pada penelitian ini penulis membahas tentang pembiayaan Murabahah, kualitas aset produktif dalam hal ini NPF, dan rasio likuiditas dalam hal ini FDR yang dapat mempengaruhi rasio profitabilitas ROA dalam jangka pendek dan jangka panjang dengan metode kuantitatif dan teknik analisis menggunakan
model VECM.
Persamaan Penelitian: Penelitian ini sama-sama menggunakan variabel y yaitu ROA dan sama-sama menggunakan variabel x yaitu pembiayaan murabahah dan NPF.
37
3.
Fahdiansyah
Oktaviyantoro Teknik
Analisis:
Regresi Penelitian ini menunjukkan
(108084000005), Jurusan ilmu linier berganda. ekonomi
studi
pembangunan, Variabel:
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, (musyarakah, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, murabahah, Tahun 2013.
bahwa
Variabel
Analisis
Pengaruh
variabel
x pembiayaan
musyarakah,
mudharabah, pembiayaan
mudharabah,
dan
inflasi). pembiayaan murabahah dan
Variabel y (ROE).
inflasi mempunyai pengaruh yang
Judul:
smua
signifikan
profitabilitas
terhadap perbankan
Penyaluran
Pembiayaan
syariah yang diproaksikan
Musyarakah,
Pembiayaan
dengan return on equity
Mudharabah, dan Inflasi terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah di
Indonesia
Periode
Januari
2008-Desember 2012.
Sumber Data: Publikasi laporan keuangan perbankan syariah.
(ROE).
38
Perbedaan Penelitian: Terletak pada subtansinya. Pada penelitian ini penulis membahas tentang pembiayaan Murabahah, kualitas aset produktif dalam hal ini NPF, dan rasio likuiditas dalam hal ini FDR yang dapat mempengaruhi rasio profitabilitas ROA dalam jangka pendek dan jangka panjang dengan metode kuantitatif dan teknik analisis menggunakan model VECM.
Perbedaan Penelitian: Penelitian ini sama-sama menggunakan variabel x yaitu pembiayaan murabahah. 4.
Shopi Jurusan
Guspita
(04390035), Teknik
Muamalat,
Analisis:
Regresi Variabel LTA berpengaruh
Fakultas berganda.
positif
Syariah, Universitas Islam Negeri Variabel: Variabel x (LTD, dengan Sunan
Kalijaga
Yogyakarta, LAD, FDR). Variabel
Tahun 2008.
(ROA)
dan
signifikan,
nilai
y 2.971>2.021
sebesar dan
signifikansi 0,005. Variabel LAD berpengaruh negatif
Judul: Pengaruh Rasio Likuiditas
dan
siginifikan
yang
Terhadap Profitabilitas.
ditunjukkan nilat thitung 2.371 lebih kecil ttable -2.021
Sumber Data: Menggunakan data
dan signnifikansi 0,022, dan
sekunder yang diperoleh dari
variabel
publikasi laporan keuangan Bank
berpengaruh dan signifikan
Syariah Mandiri tahun 2004-
dengan nilai thitung lebih
FDR
tidak
39
2007, dengan jumlah sampel 48.
kecil dari ttabel (6.56,2.021) dengan tingkat signifikansi 0,515.
Namun
simultan independen
secara variabel
berpengaruh
terhadap variabel dependen dengan nilai Fhitung sebesar 2.946 lebih besar Ftabel 2.84 dan
tingkat
signifikansi
0,043. Perbedaan Penelitian: Terletak pada subtansinya. Pada penelitian ini penulis membahas tentang pembiayaan Murabahah, kualitas aset produktif dalam hal ini NPF, dan rasio likuiditas dalam hal ini FDR yang dapat mempengaruhi rasio profitabilitas ROA dalam jangka pendek dan jangka panjang dengan metode kuantitatif dan teknik analisis menggunakan model VECM. Persamaan Penelitian: Penelitian ini sama-sama menggunakan variabel x yaitu rasio likuiditas FDR dan sama-sama menggunakan varibael y yaitu ROA.
40
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini membahas pengaruh jumlah pembiayaan murabahah, kualitas aset produktif dalam hal ini NPF, dan rasio likuiditas dalam hal ini FDR terhadap profitabitabilitas dalam hal ini Return On Asset (ROA). Objek penelitian ini adalah Bank Umum Syariah. Data yang digunakan merupakan data bulan Januari 2009 sampai dengan Desember 2013. B. Jenis dan Sumber Data Data ialah serangkaian bukti-bukti, fakta-fakta, sesuatu yang secara pasti diketahui atau serangkaian informasi yang ada di sekitar kita. Selain itu, data juga dapat didefinisikan sebagai sekumpulan informasi yang diperlukan untuk mengambil keputusan.1 Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif yang merupakan data statistik berbentuk angka-angka. Data kuantitatif adalah data
1
h.124
Mudrajad Kuncoro, Metode Riset Untuk Bisnis dan Ekonomi (Jakarta: Erlangga, 2003),
41
yang diukur dalam skala numerik (angka) yang dibedakan menjadi data interval dan data rasio.2 Data yang akan dipakai dalam penelitian ini berupa data sekunder. Data sekinder yan akan digunakan ialah data deret waktu bulanan (time series) dari bulan Januari 2009-Desember 2013 yang merupaka data Return On Asset, pembiayaan murabahah, non performing financing (NPF), dan financing to deposit ratio (FDR) Bank Umum Syariah. Semua data ini diperoleh dari instansiinstansi terkait, yaitu Statistik perbankan Syariah, Otoritas Jasa Keuangan (OJK), buku-buku terkait judul penelitian, jurnal yang memuat artikel-artikel terkait penelitian, internet, dan sumber lainnya yang terkait. Tabel 3.1. Variabel, Notasi, Satuan, dan Sumber Data Variabel
Notasi
Satuan
Sumber Data
ROA
ROA_Y1
Persen
Murabahah
MRB_X1
Milyar Rupiah
NPF
NPF_X2
Persen
FDR
FDR_X3
Persen
Statistik Perbankan Syariah Statistik Perbankan Syariah Statistik Perbankan Syariah Statistik Perbankan Syariah
Sumber: Penulis (2014)
2
Muhammad Teguh, Metodologi Penelitian Ekonomi Teori dan Aplikasi (Jakarta: PT Raja Grafindo Persada, 2005), h.45
42
C. Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan melalui beberapa cara, yaitu: 1. Studi Kepustakaan (Library Research) Penelitian kepustakaan bertujuan untuk mendapatkan landasan dan konsep yang kuat agar dapat memecahkan permaslahan. Penelitian kepustakaan dilakukan dengan mengumpulkan literatur-literatur ilmiah, buku-buku, artikel dan jurnal yang terkait penelitian ini. 2. Field Research Pengumpulan data yang terkait penelitian ini diperoleh dari Statistik Perbankan Syariah. 3. Internet Research Guna pengumpulan data terkini, peneliti melakukan akses internet untuk mendapatkan data dari www.bi.go.id D. Definisi Operasional Variabel Penelitian Variabel-variabel yang menjadi objek dalam penelitian ini adalah:
43
1. Variabel Bebas (Independent Variabel) Variabel bebas adalah variabel yang mempengaruhi atau menjadi sebab perubahan-perubahan atau timbulnya variabel terikat. Variabel bebas dalam penelitian ini berupa:
Pembiayaan Murabahah yaitu akad jual beli barang dengan menyatakan harga perolehan dan keuntungan (margin) yang disepakati oleh penjual dan pembeli.
Non
Performing
Financing
yaitu
perbandingan
antara
total
pembiayaan bermasalah dengan total pembiayaan yang diberikan kepada debitur.
Financing to Deposit Ratio yaitu rasio antara sejumlah kredit yang diberikan dengan dana yang diterima bank.
2. Variabel Terikat (Dependent Variabel) Merupakan variabel yang diamati dan diukur untuk menentukan pengaruh yang disebabkan oleh variabel bebas.3 Variabel terikat adalah variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat karena adanya variabel bebas. Variabel terikat berupa:
3
Profitabilitas Bank Umum Syariah yaitu Return On Asset (ROA).
Ety Rochaeti dkk, Metodologi Penelitian Bisnis dengan Aplikasi SPSS, (Jakarta: Mitra Wacana Media, 2007), h.11
44
E. Hipotesis Penelitian Hipotesis merupakan jawaban sementara atas suatu persoalan yang masih perlu dibuktiin kebenarannya dan harus bersifat logis, jelas, dan dapat diuji. Hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Variabel Pembiayaan Murabahah Ho = pembiayaan murabahah tidak berpengaruh dalam jangka pendek terhadap profitabilitas (ROA) periode Januari 2009-Desember 2013 Ha = pembiayaan murabahah berpengaruh dalam jangka pendek terhadap profitabilitas (ROA) periode Januari 2009-Desember 2013 Ho = pembiayaan murabahah tidak berpengaruh dalam jangka panjang terhadap profitabilitas (ROA) periode Januari 2009-Desember 2013 Ha = pembiayaan murabahah berpengaruh dalam jangka panjang terhadap profitabilitas (ROA) periode Januari 2009-Desember 2013 2. Variabel Non Performing Financing (NPF) Ho = NPF tidak berpengaruh dalam jangka pendek terhadap profitabilitas (ROA) periode Januari 2009-Desember 2013 Ha = NPF berpengaruh dalam jangka pendek terhadap profitabilitas (ROA) periode Januari 2009-Desember 2013 Ho = NPF tidak berpengaruh dalam jangka panjang terhadap profitabilitas (ROA) periode Januari 2009-Desember 2013
45
Ha = NPF berpengaruh jangka panjang terhadap profitabilitas (ROA) periode Januari 2009-Desember 2013 3. Variabel Financing to Deposit Ratio (FDR) Ho = FDR tidak berpengaruh dalam jangka pendek terhadap profitabilitas (ROA) periode Januari 2009-Desember 2013 Ha = FDR berpengaruh dalam jangka pendek terhadap profitabilitas (ROA) periode Januari 2009-Desember 2013 Ho = FDR tidak berpengaruh dalam jangka panjang terhadap profitabilitas (ROA) periode Januari 2009-Desember 2013 Ha = FDR berpengaruh dalam jangka panjang terhadap profitabilitas (ROA) periode Januari 2009-Desember 2013
F. Teknik Analisis Data Penelitian ini menggunaka metode kuantitatif. Metode kuantitatif digunakan untuk pengujian model Vector Autoregresive (VAR) yang akan dipakai untuk menganalisis pengaruh pembiayaan murabahah, non performing financing, dan financing to deposit ratio terhadap return on asset. Untuk menjawab tujuan penelitian ini, maka penelitian ini menggunakan teknik analisis Vector Eror Correction Model (VECM).
46
Alat analisis yang disediakan oleh VAR/VECM dilakukan melalui empat macam penggunaannya, yaitu:4 1. Forecasting: ekstrapolasi nilai saat ini dan nilai masa depan seluruh variabel dengan memanfaatkan seluruh informasi masa lalu dari variabel tersebut. 2. Impulse Respons Function (IRF): melacak respon saat ini dan masa depan dari setiap variabel akibat shock atau perubahan suatu variabel tertentu. 3. Forecast Error Variance Decomposition (FEVD): sebagai prediksi kontribusi persentase varians setiap variabel terhadap perubahan suatu variabel tertentu. 4. Granger Causality Test: untuk mengetahui hubungan sebab akibat antar variabel. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah pengumpulan data yang akan digunakan dalam penelitian. Adapun data yang dikumpulkan adalah data-data yang secara umum dianggap relevan dan mempunyai hubungan dengan penelitian yang akan dilakukan. Langkah kedua adalah pengujian akar unit dari seluruh data yang sudah terkumpul. Seperti telah dijelaskan sebelumnya, pengujian akar unit ini biasanya dilakukan dengan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF). Adapun 4
Mustika Rini, “Obligasi Syariah (Sukuk) dan Indikator Makroekonomi Indonesia: Sebuah Analisis Vector Error Correction Model (VECM)”, (Skripsi S1 Fakultas Ilmu Ekonomi, Institut Pertanian Bogor, 2012), h. 41
47
tujuan dari pengujian akar uint ini adalah untuk menguji stasioneritas dan derajat integritas dari variabel tersebut. Jika seluruh data bersifat stasioner pada level, maka kita bisa langsung melakukan estimasi VAR terhadap data tersebut. Apabila data yang ada tidak stasioner pada level maka akan dilakukan uji kointegrasi pada level dan apabila hasilnya terkointegrasi, maka dapat dilakukan estimasi terhadap data menggunakan estimasi VECM. Karena pada penelitian ini hampir semua data tidak stasioner pada data levelnya maka yang digunakan dalam penelitian ini adalah estimasi pada model VECM. Model VAR hanya digunakan untuk pengujian FEDV dan IRF. Untuk menganalisis data dalam penelitian ini menggunakan metode Vector Auto Correction Model (VECM) dan alat analisisnya menggunakan software Eviews 7. 1. Vector Error Correction Model (VECM) Vector error correction model (VECM) adalah VAR terestriksi yang digunakan untuk variabel yang nonstasioner tetapi memiliki potensi untuk terkointegrasi. Setelah dilakukan pengujian kointegrasi pada model yang digunakan maka dianjurkan untuk memasukkan persamaan kointegrasi ke dalam model yang digunakan. Pada data time series kebanyakan memiliki tingkat stasioner pada first difference atau I (1). VECM kemudian memanfaatkan
informasi
restriksi
kointegrasi
tersebut
ke
dalam
spesifikasinya. Oleh karena itu, VECM sering disebut sebagai desain VAR
48
bagi series nonstasioner yang memiliki hubungan kointegrasi. Dengan demikian, dalam VECM terdapat speed of adjustment dari jangka pendek ke jangka panjang.
G. Model Penelitian Dalam penelitian ini akan mengkaji hubungan antara profitabilitas dengan pembiayaan murabahah, non performing financing, dan financing to deposit ratio baik hubungan jangka pendek maupun hubungan jangka panjang sehingga model persamaannya adalah sebagai berikut: Keterangan: Y = α + β1 , MRB_X1 + β2 , NPF_X2 + β3 , FDR_X3 + β4 ROA_Y1
= Total nilai profitabilitas ROA
MRB_X1
= Pembiayaan Murabahah
NPF_X2
= Non Performing Financing
FDR_X3
= Financing to Deposit Ratio
H. Proses Penelitian Langkah-langkah yang dilakukan dalam analisis VECM terdiri dari beberapa langkah, yaitu:
49
1. Uji Stasioneritas Langkah awal dalam mengestimasi model VAR yaitu melalui uji stasioner. Hal ini dilakukan untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini adalah stasioner. Dalam data time series, stasioneritas merupakan salah satu konsep dasar karena terkait dengan model estimasi yang digunakan. Jika data stasioner, maka peneliti hanya dapat mempelajari „perilaku‟ data pada suatu periode tertentu saja berdasarkan berbagai pertimbangan (yang tentu akan menjadi subjektif). Data time series yang bersifat stasioner akan berujung pada penggunaan VAR dengan metode standar. Sedangkan data time series yang bersifat tidak stasioner (non stasioner) akan berimplikasi pada dua pilihan VAR, yaitu data VAR dalam bentuk difference atau VECM. Dalam sebuah penelitian bisa saja terjadi fenomena nonsense regression (spurious regression) yang menggambarkan hubungan variabel yang nampaknya signifikan secara statistik, namun sebenarnya tidak memiliki hubungan. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai R2 yang mendekati nol, serta nilai R2 yang lebih besar dari Durbin Watson Statistic. Jika data time series tersebut tidak stasioner, maka hanya dapat dilakukan studi pada waktu bersangkutan. Inilah tujuan dilakukannya uji stasioneritas pada data time series. Uji stasioneritas dapat dilakukan dengan beberapa metode, yaitu grafik, correlogram, maupun akar unit (unit root test) dengan
50
menggunakan metode Augmented Dickey Fuller (ADF) test dan Philips Perron (PP) test. Suatu data deret waktu dapat dikatakan stasioner jika rata-rata dan variannya konstan sepanjang waktu yang diikuti dengan nilai kovarians antar dua periode waktu yang hanya bergantung pada jarak atau selang diantara keduanya. Jika berdasarkan hasil uji stasioneritas dengan menggunakan uji ADF menunjukkan data dari semua variabel belum termasuk data stasioner pada level 1 (0), atau derajat integrasinya nol, maka yang harus dilakukan adalah mengujinya kembali dengan cara differencing data, yakni dengan mengurangi data tersebut dengan periode sebelumnya. Maka, proses differencing pertama ini diperoleh data selisish. Jika pada uji ADF yang kedua ini sudah dinyatakan stasioner, data tersebut terintegrasi pada derajat pertama (1) untuk seluruh variabel. Namun apabila masih belum stasioner juga, harus dilakukan proses differencing kedua. Hal ini dilakukan secara terus menerus sehingga mendapatkan data yang stasioner dan bisa diterapkan ke metode selanjutnya. Langkah-langkah pengujian sebagai berikut: Hipotesis: Ho
: data tidak stasioner
Ha
: data stasioner
Apabila hasil uji Augmented Dicky-Fuller menyatakan bahwa:
51
Nilai ADF statistik > nilai kritis maka data stasioner, Ho ditolak Nilai ADF statistik < nilai kritis maka data tidak stasioner, Ho diterima 2. Uji Normalitas Salah satu asumsi dalam analisis statiska adalah data berdistribusi normal. Distribusi normal merupakan distribusi kontinu yang sangat penting dalam statistik dan banyak dipakai dalam memcahkan persoalan. Distribusi normal disebut juga disebut Gauss.5 Eviews menggunakan dua cara untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau tidak, yakni dengan histogram dan uji JarqueBera. Uji normalitas dapat dilakukan pada beberapa variabel sekaligus (tanpa histogram) atau satu per satu (bisa dengan histogram). Langkahlangkah pengujian normalitas data sebagai berikut: hipotesis: Ho
: data tidak berdistribusi normal
Ha
: data berdistribusi normal
Bila probabilitas > 0,05 = signifikan
Ho ditolak
Bila probabilitas < 0,05 = tidak signifikan
Ho diterima
3. Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik dilakukan untuk mengetahui apakah model estimasi telah memenuhi kriteria ekonometrika, dalam arti tidak terjadi
5
Boediono dan Wayan Koster, Teori dan Aplikasi Statistika dan Probabilitas (Bandung: PT Remaja Rosdakarya, 2008), h. 342
52
penyimpangan yang cukup serius dari asumsi-asumsi yang harus dipenuhi adalam metode Ordinary Least Square (OLS). Dalam regresi linier berganda akan dijumpai berbagai permasalahan, seperti multikolinieritas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi.6 Uji asumsi klasik juga dilakukan untuk melihat apakah terdapat permasalahan tersebut dalam model regresi linier ganda, sehingga model tersebut memenuhi kriteria BLUE (Best Linier Unbiased Estimator). a. Uji Multikolinieritas Istilah kolinieritas ganda (multicollinearity) diciptakan oleh Ragner Frish dalam bukunya: Statistical confluence analysis by means of Complete Regression Systems. Istilah itu berarti adanya hubungan linier yang sempurna atau eksak (perfect or exact) diantara variabel-variabel bebas dalam regresi.7 b. Uji Heteroskedastisitas Dalam regresi linier ganda, salah satu asumsi yang harus dipenuhi agar taksiran parameter dalam model tersebut bersifat BLUE adalah varian dari setiap kesalahan penganggu untuk variabel-variabel bebas yang diketahui merupakan suatu bilangan yang konstan.8 Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi linier ganda 6
Nachrowi D. Nachrowi dan Hardius Usman, Penggunaan Teknik Ekonometri (Jakarta: PT Raja Grafindo Persada, 2008), h.118. 7 J. Supranto, Ekonometri Buku Kedua (Jakarta: Ghalia Indonesia, 2004), h.13 8 Ibid, h. 46
53
memiliki varians yang tidak konstan. Dalam penelitian ini, uji heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan uji white. Langkahlangkah pengujian adalah sebagai berikut: Hipotesis: Ho
: tidak terdapat heteroskedastisitas
Ha
: terdapat heteroskedastisitas
Nilai
Probabilitas
Chi-Square
>
0,05
=
tidak
terdapat
heteroskedastisitas Ho diterima Nilai Probabilitas Chi-Square < 0,05 = terdapat heteroskedastisitas Ho ditolak c. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi dilakukan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan antara residual satu observasi dengan residual observasi lainnya. Salah satu asumsi dalam penggunaan model Ordinary Least Square (OLS) adalah tidak adanya autokorelasi.9 Dalam penelitian ini, uji autokorelasi dilakukan dengan Uji Breusch-Godfrey. Langkah-langkah pengujian adalah sebagai berikut: Hipotesis:
9
Wing Wahyu Winarno, Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews ed. Kedua (Yogyakarta: STIM YKPN, 2009), h. 526
54
Ho : tidak terdapat autokorelasi Ha : terdapat autokorelasi Nilai Probabilitas Chi-Square > 0,05 = tidak terdapat autokorelasi, Ho diterima Nilai Probabilitas Chi-Square < 0,05 = terdapat autokorelasi, Ho ditolak 4. Uji Lag Length Uji lag length bertujuan untuk mengetahui lag optimal yang digunakan dalam model penelitian. Hal ini dikarenakan jika lag yang digunakan terlalu sedikit, maka residual dari regresi tidak akan menampilkan proses white noise sehingga model tidak dapat mengestimasi actual error secara tepat. Akibatnya standar kesalahan tidak diestimasi secara baik. Selain itu jika mamasukkan lag terlalu banyak akan mengurangi kemampuan menolak Ho dan dapat mengurangi derajat kebebasan.10 5. Uji Causalitas Granger Uji Causalitas Granger digunakan untuk mengetahui jenis suatu variabel, yang apakah variabel tersebut mempunyai hubungan dua arah atau hanya satu arah. Pada uji ini digunakan data time series karena untuk melihat pengaruh masa lalu terhadap kondisi saat ini. Sebelum dilakukan 10
h. 186
Shocrul Rohamtul Ajija, Cara Cerdas Menguasai Eviews. (Jakarta: Salemba Empat, 2011),
55
analisis kointegrasi, VAR dan VECM perlu dilakukan pengujian kausalitas
antara
variabel-variabel
penelitian.
Uji
kausalitas
ini
menggunakan metode Granger Causality. Jika terdapat hubungan kausalitas antara variabel penelitian, maka analisis regresi (OLS) tidak dapat dilakukan karena hasil estimasinya akan bias. Dalam pengujian kausalitas dilakukan dengan memasukkan lag berbeda, yaitu mulai lag 2 sampai dengan lag 12. Hal ini dilakukan karena Granger ini sangat peka terhadap lag-lag tersebut. Langkah-langkah pengujian sebagai berikut: Hipotesis: Ho
: tidak terdapat hubungan kausalitas antar variabel
Ha
: terdapat hubungan kausalitas antar variabel
Pengambilan keputusan dilakukan dengan kriteria: Bila probabilitas > 0,05
Ho diterima
Bila probabilitas < 0,05
Ho ditolak
6. Uji Kointegrasi Dalam analisis VAR/VECM, kointegrasi digunakan untuk mengetahui keberadaan hubungan jangka panjang antara variabel-variabel yang tidak stasioner. Kointegrasi berarti meskipun secara individu tidak stasioner, namun kombinasi linier dari dua atau lebih variabel-variabel tersebut dapat menjadi stasioner. Artinya, kombinasi dari variabel-variabel yang tidak stasioner menghasilkan residual yang stasioner.
56
Maka, seluruh variabel tersebut bergerak bersama menuju sebuah keseimbangan jangka panjang. Penggunaan uji kointegrasi syaratnya adalah hasil uji stasioneritas untuk setiap variabel menunjukkan derajat integrasi yang sama. Penentuan panjang lag optimum menjadi unsur penting dalam hal ini, karena hasil pengujian kointegrasi dapat sensitif terhadap lag yang dipilih. Pengujian kointegrasi dapat menggunakan metode kointegrasi Johansen. Dalam uji kointegrasi dari Johansen, analisis peubah bukanlah semata hanya melihat hasil dari sistem persamaan VAR tersebut yang biasanya digunakan analisis Impuls Response Functioni (IRF) dan Variance Decomposition (VD) melainkan sebagai batu loncatan di dalam proses pengujian kointegrasi dimana selanjutnya harus dilakukan tahap reparametrisasi dari model VAR menjadi VECM. Penilaian pada uji Johansen di penelitian ini adalah jika nilai trace statistic dan nilai maks eigen lebih kecil dibandingkan nilai kritis pada tingkat keyakinan 5%, maka tidak terjadi kointegrasi antar variabel. Begitu pula sebaliknya jika nilai trace statistic dan nilai maks eigen lebih besar dibandingkan nilai kritis pada tingkat keyakinan 5% maka terjadi kointegrasi antar variabel. Langkah-langkah pengujian sebagai berikut: Hipotesis: Ho
: tidak terdapat hubungan kointegrasi antar variabel
57
Ha
: terdapat hubungan kointegrasi antara variabel
Pengambilan keputusan dilakukan dengan kriteria: Trace Statistic > Critical Value
Ho ditolak
Trace Statistic < Critical Value
Ho di terima
7. Estimasi VECM Berdasarkan tujuan analisis VECM yaitu untuk mengetahui tingkah laku jangka pendek dari suatu variabel terhadap jangka panjangnya, akibat adanya shock (perubahan) yang permanen, maka estimasi yang dapat digunakan sebagai bentuk dari persamaan sebelumnya dengan membaca hasil olahan data. Dimana, jika nilai t-statistik hasil estimasi lebih besar dari pada nilai t-tabelnya, maka dapat dikatakan terdapat hubungan jangka panjang atau jangka pendek. Sedangkan, jika nilai t-statistik hasil estimasi lebih kecil dari pada nilai t-tabelnya, maka dapat dikatakan tidak terdapat hubungan jangka panjang atau jangka pendek.11 8. Analisis Impulse Response Function (IRF) Teknik Impulse Response Function (IRF) yaitu penulusuran pengaruh guncangan sebesar satu standar deviasi yang dialami oleh satu peubah di dalam sistem terhadap nilai-nilai peubah saat ini dan beberapa periode mendatang.
11
h.168
Shocrul Rohmatul Ajija, Cara Cerdas Menguasai Eviews. (Jakarta: Salemba Empat, 2011),
58
Guncangan (shock) ini diberikan pada salah satu peubah endogen dan biasanya sebesar satu deviasi dari peubah tersebut (biasanya disebut innovations). Hal ini dilakukan karena model VAR juga bisa digunakan untuk melihat dampak perubahan dari satu peubah dalam sistem terhadap peubah lainnya dalam sistem secara dinamis. Tampilan output eviews untuk IRF adalah dalam bentuk grafik. Grafik ini menunjukkan respon atas guncangan yang diberikan. Apakah respon tersebut positif atau negatif.
59
Gambar 3.1 Skema Alur Penelitian
INPUT
Pembiayaan Murabahah
FDR
NPF
Uji Stasioneritas Uji Kointegrasi Uji Lag Optimal Uji Causalitas Granger Estimasi VAR/VECM
IRF
Analisis dan Pembahasan
ROA
60
BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Analisis dan Pembahasan Penelitian ini menggunakan data yang berbentuk time series (runtun waktu) yakni data suatu objek yang terdiri atas beberapa periode. Time series data berhubungan dengan nilai-nilai suatu variabel yang diatur secara kronologis menurut perhitungan hari, minggu, bulan, kuartal atau tahun. Data dalam penelitian ini diawali dari periode Januari 2009 sampai dengan Desember 2013. Penelitian ini menggunakan data indikator meliputi pembiayaan murabahah, non performing financing, dan financing to deposit ratio yang didapat dari Statistik Perbankan Syariah di BI dan OJK sebagai variabel independen (variabel bebas). Sedangkan variabel dependen (variabel terikat) terdiri dari data profitabilitas ROA yang didapat dari Statistik Perbankan Syariah di BI dan OJK. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah Vector Error Correction Model (VECM). Model VECM yang digunakan untuk menguji spesifikasi model dan kesesuaian teori dengan kenyataan. Pengolahan data dilakukan secara elektronik dengan menggunakan software Microsoft Excel 2010 dan Eviews 7.
61
Tabel 4.1 Data Pembiayaan Murabahah, NPF, FDR, dan ROA Bank Umum Syariah Periode Januari 2009-Desember 2013
Tahun 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011
Pembiayaan Murabahah (Miliar Rp) 22,437 22,574 22,732 23,001 23,490 24,245 24,381 24,632 25,046 25,499 25,570 26,321 26,321 27,288 28,269 28,922 29,744 31,108 32,027 33,310 33,967 34,831 36,214 37,508 37,855 38,983 40,877 42,453 44,118 46,161 47,453
NPF (%)
FDR (%)
ROA (%)
4.39 4.61 5.14 5.17 4.77 4.39 5.15 5.61 5.72 5.51 5.54 4.01 4.36 4.75 4.53 4.47 4.77 3.89 4.14 4.1 3.95 3.95 3.99 3.02 3.28 3.66 3.6 3.79 3.76 3.55 3.75
100.02 100.5 103.33 101.36 101.06 100.22 99.59 99.71 98.11 97.3 95.49 89.7 88.67 90.96 95.07 95.57 96.65 96.08 95.32 98.86 95.4 94.76 95.45 89.67 91.97 95.16 93.22 95.17 94.88 94.93 94.18
2.11 2.15 2.44 2.29 2.22 2.16 2.12 2.08 1.38 1.46 1.48 1.48 1.65 1.76 2.13 2.06 1.25 1.66 1.67 1.64 1.8 1.85 1.83 1.67 2.26 1.81 1.97 1.9 1.84 1.84 1.86
62
2011 2011 2011 2011 2011 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
49,455 49,883 52,148 53,993 56,365 56,473 58,326 59,165 61,895 64,544 67,752 70,730 73,826 77,153 80,953 83,953 88,004 89,665 92,792 97,415 98,368 100,184 102,588 104,718 105,061 106,779 107,484 108,128 110,565
1.
Uji Stasioneritas
3.53 3.5 3.11 2.74 2.52 2.68 2.82 2.76 2.85 2.93 2.88 2.92 2.78 2.74 2.58 2.5 2.22 2.49 2.72 2.75 2.85 2.92 2.64 2.75 3.01 2.8 2.96 3.08 2.62
98.39 94.97 95.24 94.4 88.94 87.27 90.49 87.13 95.39 97.95 98.59 99.91 101.03 102.1 100.84 101.19 100 100.63 102.17 102.62 103.08 102.08 104.43 104.83 102.53 103.27 103.03 102.58 100.32
1.81 1.8 1.75 1.78 1.79 1.36 1.79 1.83 1.79 1.99 2.05 2.05 2.04 2.07 2.11 2.09 2.14 2.52 2.29 2.39 2.29 2.07 2.1 2.02 2.01 2.04 1.94 1.96 2
Uji stasioner bertujuan untuk melihat nilai rata-rata dan varian dari data time series, apakah data tersebut tidak mengalami perubahan secara sistematik
63
sepanjang waktu (konstan) atau sebaliknya. Uji stasioneritas dapat dilihat dengan menggunakan metode grafik atau metode akar unit. Untuk menguji stasioneritas data, dapat digunakan uji akar unit (Unit Root Test) yang dikembangkan oleh Dickey-Fuller. Dalam penelitian ini, pengujian data dilakukan dengan uji Augmented Dickey-Fuller. Apabila nilai t-statistik ADF lebih besar dari nilai kritis pada tingkat keyakinan 5% maka data stasioner. Apabila probabilitas kurang dari 0,05 maka data stasioner. Tabel 4.2 Unit Root Test Augmented Dickey-Fuller Pada Tingkat Level Variabel
Nilai tStatistik ADF
Nilai Kritis Statistik ADF
Prob
Kesimpulan
ROA_Y1
-3.711946 -3.487845
0.0292
Tidak Stasioner
MRB_X1
-2.091529 -3.492149
0.5390
Tidak Stasioner
NPF_X2
-0.104303 -3.502373
0.9934
Tidak Stasioner
FDR_X3
-2.391627 -3.487845
0.3800
Tidak Stasioner
Berdasarkan tabel di atas, dapat diketahui bahwa:
Data ROA_Y1 (ROA) belum stasioner pada tingkat level. Hal ini terlihat dari nilai probabilitas yang lebih besar dari 0,05 yakni 0.0292 (data akan stasioner jika nilai peobabilitas <0,05).
Data MRB_X1 (pembiayaan murabahah) belum stasioner pada tingkat level. Hal ini karena nilai absolut t-statistik ADF (-2.091529) yang lebih kecil dari nilai kritis pada tingkat keyakinan 5% (-3.492149). dapat pula
64
dilihat dari probabilitas yang lebih besar dari 0,05 yakni 0.5390 (data akan stasioner jika nilai probabilitas <0,05).
Data NPF_X2 (non performing financing) belum stasioner pada tingkat level. Hal ini karena data nilai absolut t-statistik ADF (-0.104303) yang lebih kecil dari nilai kritis pada tingkat keyakinan 5% (-3.502373). Dapat pula dilihat dari probabilitas yang lebih besar dari 0,05 yakni 0.9934 (data akan stasioner jika nilai probabilitas <0,05).
Data FDR_X3 (Financing to deposit ratio) belum stasioner pada tingkat level. Hal ini terlihat dari data nilai absolut t-statistik ADF (-2.391627) yang lebih kecil dari nilai kritis pada tingkat keyakinan 5% (-3.487845). Dapat pula dilihat dari probabilitas yang lebih besar dari 0,05 yakni 0.3800 (data akan stasioner jika nilai probabilitas <0,05) Tabel 4.3 Unit Root Test Augmented Dickey-Fuller Pada First Difference Variabel
Nilai tStatistik ADF
Nilai Kritis Statistik ADF
ROA_Y1 MRB_X1
-10.60817 -0.561287
-1.946549 -1.946764
0.0000 0.4697
NPF_X2 FDR_X3
-2.629278 -8.311764
-1.947119 -1.946549
0.0095 0.0000
Prob
Kesimpulan
Stasioner Tidak Stasioner Stasioner Stasioner
Tabel 4.3 menunjukkan unit root test dengan menggunakkan ADF pada derajat integrasi pertama yang memperlihatkan bahwa variabel ROA_Y1, NPF_X2, dan FDR_X3 sudah stasioner karena nilai absolut t-Statistik ADF
65
lebih besar dari nilai kritis pada tingkat keyakinan 5%, dan dapat pula dilihat dari probabilitas nya yang lebih kecil dari 0,05. Sedangkan pada variabel MRB_X1 (pembiayaan murabahah) belum stasioner pada integrasi pertama. Tabel 4.4 Unit Root Test Augmented Dickey-Fuller Pada Two Difference
Variabel
Nilai tStatistik ADF
Nilai Kritis Statistik ADF
Prob
ROA_Y1 MRB_X1 NPF_X2 FDR_X3
-7.839077 -9.349204 -9.714189 -10.77143
-1.946878 -1.946764 -1.947119 -1.946764
0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Kesimpulan
Stasioner Stasioner Stasioner Stasioner
Tabel 4.4 menunjukkan unit root test dengan menggunakan ADF pada derajat integrasi kedua yang memperlihatkan bahwa masing-masing variabel sudah stasioner. Hal ini dikarenakan nilai absolut t-Statistik ADF lebih besar dari nilai kritis pada tingkat keyakinan 5%. Dapat pula dilihat dari probabilitas masing-masing variabel yang lebih kecil dari 0,05. 2.
Uji Normalitas Salah satu asumsi dalam analisis statistika adalah data berdistribusi
normal. Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah populasi data berdistribusi normal atau tidak.model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Dalam melakukan uji kenormalan dari data
66
maka dapat digunakan metode/pendekatan grafik dan pendekatan inferensi statistika dengan uji hipotesis. Pada langkah awal, untuk menentukkan model distribusi peluang yang mungkin cocok untuk data dapat digunakan pendekatan ukuran numerik (ratarata, median, modus, skewness, kurtosis, dan lain-lain) atau menggunakan pendekatan grafis (histigram, estimating density, empirical, cumulative distribution function). Dari pengujian awal ini dapat dilihat kecocokan sifatsifat empiris dari data terhadap sifat-sifat teoritis dari suatu distribusi peluang, yang dalam hal ini yang menjadi perhatian adalah distribusi normal. Gambar 4.1 Uji Normalitas 9
Series: Residuals Sample 2009M01 2013M12 Observations 60
8 7 6 5 4 3
Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis
-1.69e-15 -0.019858 0.448153 -0.565948 0.197987 -0.060447 3.248411
Jarque-Bera Probability
0.190808 0.909006
2 1 0 -0.6
-0.4
-0.2
0.0
0.2
0.4
Berdasarkan gambar 4.1 menunjukkan bahwa data dalam penelitian ini sudah berdistribusi normal. Hal ini terlihat nilai skewness yang negatif dan bernilai 0 (-0.060447) ekor yang relatif tidak tebal, bersifat unimodal dengan
67
kurtosis = 3 (atau excess kurtosis=0). Dan probability yang lebih besar dari 0,05.1 3.
Uji Asumsi Klasik Analisis regresi dapat menghadapi beberapa masalah serius seperti
adanya multikolinieritas, heteroskedastisitas, atau autokorelasi. Uji asumsi klasik dilakukan untuk melihat apakah dalam model regresi tersebut terdapat masalah serius atau tidak, sehingga model tersebut memenuhi kriteria BLUE (Best Linier Unbiased Estimator). a. Uji Multikolinieritas Multikolinieritas mengacu pada situasi dimana dua atau lebih variabel penjelas dalam suatu regresi mempunyai korelasi yang tinggi. Uji multikolinieritas ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model yang baik adalah model yang tidak terjadi korelasi antar variabel independennya. Tabel 4.5 Uji Multikolinieritas ROA_Y1 MRB_X1 NPF_X2 ROA_Y1 1.000000 0.359968 -0.246469 MRB_X1 0.359968 1.000000 -0.800108 NPF_X2 -0.246469 -0.800108 1.000000 FDR_X3 0.599507 0.505706 -0.079812
1
FDR_X3 0.599507 0.505706 -0.079812 1.000000
Dedi Rosadi, Ekonometrika & Analisis Runtun Waktu Terapan dengan Eviews, (Yogyakarta: Andi Yogyakarta), h. 29-30
68
Berdasarkan tabel 4.5 diatas, terlihat bahwa antara masing-masing variabel memiliki koefisien yang lebih kecil dari 0,85 sehingga tidak terdapat hubungan yang linier antara ketiga variabel independen (tidak terjadi multikolinieritas). b. Uji Heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi tidak terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varian satu residual dari satu pengamatan lain tetap, maka
disebut
homoskedastisitas
dan
jika
berbeda,
maka
disebut
heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas. Uji heteroskedastisitas dalam penelitian ini menggunakan Uji White. Tabel 4.6 Uji White Heteroskedasticity Test: White F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS
1.060549 9.617886 9.418871
Prob. F(9,50) Prob. Chi-Square(9) Prob. Chi-Square(9)
0.4076 0.3823 0.3995
Dapat dilihat pada tabel uji heteroskedastisitas dengan menggunakan Uji White bahwa Probability Chi-Square dari model regresi tersebut adalah sebesar 0.3823 yang lebih besar dari 0,05 sehingga dalam model tersebut tidak terdapat heteroskedastisitas atau bersifat homoskedastisitas.
69
c. Uji Autokorelasi Salah satu asumsi dari model regresi linier klasik adalah bahwa tidak ada autokorelasi atau korelasi serial (autocorrelation or serial correlation).2 Dalam penelitian ini, uji autokorelasi dilakukan dengan uji Breusch-PaganGodfrey. Tabel 4.7 Uji Autokorelasi Breusch-Pagan-Godfrey Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS
2.061364 5.966889 5.843421
Prob. F(3,56) Prob. Chi-Square(3) Prob. Chi-Square(3)
0.1157 0.1132 0.1195
Tabel 4.7 menunjukkan nilai Probabilitas Chi-Square sebesar 0.1132 yang lebih besar dari nilai α sebesar 0,05. Dapat disimpulkan bahwa dalam model ini tidak terdapat masalah autokorelasi. 4.
Uji Lag Optimal Untuk melakukan uji kausalitas dan uji VAR, perlu terlebih dahulu
ditemukan penjang lag optimalnya. Dalam penelitian ini, peneliti mentukkan panjang lag optimalnya dengan melihat nilai Akaike Information Criteria (AIC) yang paling rendah/minimum. Panjang lag yang diikutsertakan dalam pengujian ini adalah mulai dari 0 sampai dengan lag 5 karena data yang dipakai bulanan dan berkisar 5 tahun.
2
J. Supranto, Ekonomi Buku Kedua (Jakarta: Ghalia Indonesia), h. 82
70
Tabel 4.8 Uji Lag Optimum Lag
LogL
LR
FPE
AIC
SC
HQ
0 1 2 3 4 5
-808.8909 -550.4436 -543.1237 -537.6455 -522.6860 -506.5776
NA 469.9042* 12.24414 8.366751 20.67132 19.91583
80855752 12014.96* 16637.46 24998.95 27216.38 29348.19
29.55967 20.74340* 21.05904 21.44165 21.47949 21.47555
29.70566 21.47334* 22.37294 23.33950 23.96128 24.54129
29.61612 21.02568* 21.56714 22.17556 22.43922 22.66110
Berdasarkan tabel 4.8 di atas, terlihat bahwa pada output di atas tanda * terbanyak ada di lag 1, maka itu artinya lag yang digunakam untuk pengolahan data selanjutnya menggunakan lag 1. 5.
Uji Causalitas Granger Dalam uji ini, penelitian ingin melihat hubungan kausal antara ROA
dengan variabel lainnya. Hasil uji kausalitas dapat diketahui dengan melihat nilai probabilitasnya. Kriteria keputusan yang dipakai adalah Ho ditolak jika nilai probabilitasnya kurang dari 5% (taraf uji yang digunakan dalam penelitian ini adalah 5%). Jika Ho ditolak, maka terdapat hubungan kausal. Adapun panjang lag yang digunakan adalah sesuai dengan hasil uji lag yang telah ditentukan sebelumnya, yaaitu lag . Uji Causalitas Granger merupakan alat analisis VAR yang berfungsi untuk mengetahui apakah efek sutau variabel eksogen dapat meningkatkan kinerja forecasting dari variabel endogen, serta untuk mengetahui hubungan
71
timbal balik atau dua arah (interrelationship) antara variabel dependen dan independen nya. Tabel 4.9 Uji Causalitas Granger Null Hypothesis:
Obs
F-Statistic
Prob.
MRB_X1 does not Granger Cause ROA_Y1 ROA_Y1 does not Granger Cause MRB_X1
59
2.26950 0.05448
0.1376 0.8163
NPF_X2 does not Granger Cause ROA_Y1 ROA_Y1 does not Granger Cause NPF_X2
59
3.92772 4.75198
0.0524 0.0335
FDR_X3 does not Granger Cause ROA_Y1 ROA_Y1 does not Granger Cause FDR_X3
59
1.15696 8.18561
0.2867 0.0059
NPF_X2 does not Granger Cause MRB_X1 MRB_X1 does not Granger Cause NPF_X2
59
8.45937 2.52801
0.0052 0.1175
FDR_X3 does not Granger Cause MRB_X1 MRB_X1 does not Granger Cause FDR_X3
59
1.27005 2.60256
0.2646 0.1123
FDR_X3 does not Granger Cause NPF_X2 NPF_X2 does not Granger Cause FDR_X3
59
0.11725 2.24332
0.7333 0.1398
Variabel pembiayaan murabahah (MRB_X1) secara statistik tidak mempengaruhi return on asset (ROA_Y1) dan begitu juga sebaliknya variabel
return
on
asset
(ROA_Y1)
secara
statistik
tidak
mempengaruhi variabel pembiayaan murabahah (MRB_X1) yang dibuktikan dengan nilai Prob masing-masing lebih besar dari 0,05 yaitu 0,1376 dan 0,8163 (hasil keduanya adalah terima hipotesis nol) sehingga disimpulkan bahwa tidak terjadi hubungan apapun untuk kedua variabel MRB dan ROA.
72
Variabel non performing financing (NPF_X2) secara statistik tidak mempengaruhi return on asset (ROA_Y1) dan begitu juga sebaliknya variabel return on aset (ROA_Y1) secara statistik tidak mempengaruhi variabel non performing financing (NPF_X2) yang dibuktikan dengan nilai Prob masing-masing lebih besar dari 0,05 yaitu 0,0524 dan 0,0335 (hasil keduanya adalah terima hipotesis nol) sehingga disimpulkan bahwa tidak terjadi hubungan apapun untuk kedua variabel NPF dan ROA.
Variabel financing to deposit ratio (FDR_X3) secara statistik tidak mempengaruhi return on asset (ROA_Y1) (0,2867) sehingga diterima hipotesis nol sedangkan return on asset (ROA_Y1) secara statistik mempengaruhi financing to deposit ratio (FDR_X3) (0,0059) sehingga ditolak hipotesis nol. Dengan demikian, disimpulkan bahwa terjadi hubungan searah antara variabel FDR dan ROA yaitu hanya ROA yang secara statistik mempengaruhi FDR dan tidak berlaku sebaliknya.
Variabel non performing financing (NPF_X2) secara statistik mempengaruhi variabel pembiayaan murabahah (MRB_X1) (0,0052) sehingga ditolak hipotesis nol sedangkan pembiayaan murabahah (MRB_X1) secara statistik tidak mempengaruhi non performing financing (NPF_X2) (0,1175) sehingga diterima hipotesis nol. Dengan demikian, disimpulkan bahwa terjadi hubungan searah antara variabel
73
NPF dan Pembiayaan Murabahah yaitu hanya NPF yang secara statistik mempengaruhi Murabahah dan tidak berlaku sebaliknya.
Variabel financing to deposit ratio (FDR_X3) secara statistik tidak mempengaruhi pembiayaan murabahah (MRB_X1) dan begitu juga sebaliknya variabel pembiayaan murabahah (MRB_X1) secara statistik tidak mempengaruhi financing to deposit ratio (FDR_X3) yang dibuktikan dengan nilai Prob masing-masing lebih besar dari 0,05 yaitu 0,2646 dan 0,1123 (hasil keduanya adalah terima hipotesis nol) sehingga disimpulkan bahwa tidak terjadi hubungan apapun untuk kedua variabel FDR dan MRB.
Variabel financing to deposit ratio (FDR_X3) secara statistik tidak mempengaruhi variabel non performing financing (NPF_X2) dan begitu juga sebaliknya variabel non performing financing (NPF_X2) secara statistik tidak mempengaruhi financing to deposit ratio (FDR_X3) yang dibuktikan dengan nilai Prob masing-masing lebih besar dari 0,05 yaitu 0,7333 dan 0,1398 (hasil keduanya adalah terima hipotesis nol) sehingga disimpulkan bahwa tidak terjadi hubungan apapun untuk kedua variabel FDR dan NPF.
6.
Uji Kointegrasi Dari hasil uji derajat kointegrasi didapat bahwa semua variabel
stasioner pada ordo yang sama. Lalu dilanjutkan ke uji kointegrasi untuk
74
mengetahui apakah residual regresi terkointegrasi stasioner atau tidak. Apabila variabel terkointegrasi maka terdapat hubungan yang stabil dalam jangka panjang. Sebaliknya jika tidak terdapat kointegrasi antar variabel maka implikasi tidak adanya keterkaitan hubungan dalam jangka panjang. Tabel 4.10 Uji Johansen Cointegration Hypothesized No. of CE(s)
Eigenvalue
Trace Statistic
0.05 Critical Value
Prob.**
None * At most 1 * At most 2 At most 3
0.349003 0.287639 0.152283 0.021852
55.43199 30.53544 10.86355 1.281453
47.85613 29.79707 15.49471 3.841466
0.0083 0.0410 0.2200 0.2576
Berdasarkan tabel 4.10 diatas, nilai Trace Statistic lebih besar dari Critical Value pada tingkat kepercayaan 5% yang menyatakan bahwa antara masing-masing
variabel
(ROA-MRB,
ROA-NPF,
ROA-FDR)
saling
berkointegrasi sehingga diantara masing-masing variabel tersebut terdapat hubungan jangka panjang. 7.
Estimasi Vector Error Correction Model (VECM) VECM merupakan bentuk VAR yang terestriksi. Restriksi tambahan
ini dilakukan karena adanya data yang tidak stasioner namun terkointegrasi. VECM mampu melihat hubungan jangka panjang variabel-variabel endogen agar konvergen ke dalam hubungan kointegrasinya, namun tetap membiarkan keberadaan dinamisasi jangka pendek. Sims (1980) dan Doan (1992)
75
menentang penggunaan variabel difference, walaupun jika variabel tersebut memiliki unit root (tidak stasioner pada level). Kedua pakar ini berargumen bahwa differencing akan membuang informasi berharga yang terkait dengan pergerakan searah data. VAR in difference digunakan bagi data yang tidak stasioner pada level dan tidak terkointegrasi. Dalam penelitian ini hampir semua data tidak stasioner pada level, namun semua data memiliki hubungan kointegrasi, sehingga digunakan model VECM. Tabel 4.11 Estimasi Vector Error Correction Model
Vector Error Correction Estimates Date: 03/19/15 Time: 17:29 Sample (adjusted): 2009M04 2013M12 Included observations: 57 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] Cointegrating Eq:
CointEq1
ROA_Y1(-1)
1.000000
MRB_X1(-1)
6.65E-06 (3.3E-06) [ 2.00830]
NPF_X2(-1)
0.198956 (0.10526) [ 1.89021]
FDR_X3(-1)
-0.058568 (0.01255) [-4.66862]
C
2.692692
Error Correction:
D(ROA_Y1)
D(MRB_X1)
D(NPF_X2)
D(FDR_X3)
CointEq1
-0.423335 (0.21778)
-494.1327 (880.659)
0.955870 (0.34828)
6.366535 (2.43390)
76
[-1.94384]
[-0.56109]
[ 2.74454]
[ 2.61578]
D(ROA_Y1(-1))
-0.129183 (0.20832) [-0.62012]
158.6801 (842.384) [ 0.18837]
-0.323981 (0.33314) [-0.97249]
-2.834814 (2.32812) [-1.21764]
D(ROA_Y1(-2))
0.044215 (0.16292) [ 0.27140]
940.5728 (658.800) [ 1.42771]
-0.351069 (0.26054) [-1.34746]
0.012085 (1.82074) [ 0.00664]
D(MRB_X1(-1))
3.14E-05 (3.7E-05) [ 0.85667]
0.288340 (0.14803) [ 1.94784]
1.25E-05 (5.9E-05) [ 0.21368]
8.32E-05 (0.00041) [ 0.20336]
D(MRB_X1(-2))
-5.89E-06 (3.5E-05) [-0.16768]
0.435285 (0.14204) [ 3.06446]
1.58E-05 (5.6E-05) [ 0.28190]
0.000197 (0.00039) [ 0.50148]
D(NPF_X2(-1))
-0.043668 (0.11010) [-0.39661]
414.1521 (445.225) [ 0.93021]
-0.351804 (0.17608) [-1.99802]
-0.392034 (1.23048) [-0.31860]
D(NPF_X2(-2))
0.016148 (0.10575) [ 0.15271]
171.1001 (427.608) [ 0.40013]
-0.298873 (0.16911) [-1.76733]
-1.261547 (1.18179) [-1.06749]
D(FDR_X3(-1))
-0.006174 (0.01624) [-0.38017]
33.03818 (65.6758) [ 0.50305]
0.027919 (0.02597) [ 1.07492]
-0.018572 (0.18151) [-0.10232]
D(FDR_X3(-2))
-0.013397 (0.01419) [-0.94407]
-2.834173 (57.3831) [-0.04939]
0.005960 (0.02269) [ 0.26261]
0.031661 (0.15859) [ 0.19964]
C
-0.046134 (0.05260) [-0.87715]
476.3672 (212.685) [ 2.23978]
-0.107016 (0.08411) [-1.27230]
-0.523992 (0.58780) [-0.89144]
0.276134 0.137521 2.091253 0.210938 1.992123 13.32121 -0.116534 0.241896 -0.007719 0.227133
0.509707 0.415821 34196056 852.9805 5.429001 -460.0597 16.49332 16.85175 1540.930 1116.005
0.248719 0.104857 5.348359 0.337335 1.728872 -13.44104 0.822493 1.180923 -0.044211 0.356546
0.233867 0.087161 261.1948 2.357400 1.594120 -124.2626 4.710969 5.069400 -0.052807 2.467381
R-squared Adj. R-squared Sum sq. Resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent
Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood
12148.66 5615.914 -569.5687
77
Akaike information criterion Schwarz criterion
21.52873 23.10582
Sumber: Output Eviews 7 (data diolah) Berdasarkan tabel 4.11 maka hasil regresi VECM dalam jangka panjang adalah sebagai berikut: D(ROA_Y1) = 2.69269203739 + 6.6456*MRB_X1(-1) + 0.19895*NPF_X2(1) – 0.0586*FDR_X3(-1) + 3.1360*D(MRB_X1(-1)) – 0.0437*D(NPF_X2(1)) – 0.0062*D(FDR_X3(-1)) Keterangan: D(ROA_Y1)
= Perubahan Return On Asset
MRB_X1(-1)
= Pembiayaan Murabahah (jangka panjang)
NPF_X2(-1)
= Non Performing Financing (jangka panjang)
FDR_X3(-1)
= Financing to Deposit Ratio (jangka panjang)
D(MRB_X1(-1))
= Pembiayaan Murabahah (jangka pendek)
D(NPF_X2(-1))
= Non Performing Financing (jangka pendek)
D(FDR_X3(-1))
= Financing to Deposit Ratio (jangka pendek)
Berdasarkan tabel 4.11 diatas dapat dilihat hasil uji VECM pada lag 1 dengan t-tabel sebesar 2.00030 dihasilkan nilai t-hitung pembiayaan
78
murabahah sebesar 2.00830, non performing financing sebesar 1.89021 dan financing to deposit ratio sebesar -4.66862. Pembiayaan murabahah dan financing to deposit ratio dengn nilai t-hitung yang lebih besar dari t-tabel, oleh karena itu pembiayaan murabahah dan FDR mempunyai hubungan jangka panjang terhadap ROA. Sedangkan NPF dengan nilai t-hitung lebih kecil dari t-tabel, maka tidak mempunyai hubungan jangka panjang terhadap ROA. Sedangkan pembiayaan murabahah, NPF, dan FDR tidak memiliki hubungan jangka pendek karena nilai t-hitung yang lebih kecil dari t-tabel. 8.
Impulse Response Function (IRF) Impulse Response Function (IRF) digunakan untuk melihat pengaruh
kontemporer dari sebuah variabel dependen jika mendapatkan guncangan atau inovasi dari variabel independen sebesar satu standar deviasi. Uji IRF ini ditunjukkan dengan grafik. Jika grafik IRF berada diatas titik keseimbangan maka respon variabel yang dianalisis adalah positif. Sedangkan, jika grafik IRF berada dibawah titik keseimbangan maka variabel yang dianalisis memberikan respon negative atau mengalami penurunan. Berikut adalah gambaran simulasi response pembiayaan murabahah, non performing financing, dan financing to deposit ratio yang diakibatkan oleh guncangan pada return on asset :
79
Gambar 4.2 Uji Impulse Response Function Response to Cholesky One S.D. Innov ations Response of ROA_Y1 to ROA_Y1
Response of ROA_Y1 to MRB_X1
Response of ROA_Y1 to NPF_X2
Response of ROA_Y1 to FDR_X3
.2
.2
.2
.2
.1
.1
.1
.1
.0
.0
.0
.0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
5
Response of MRB_X1 to ROA_Y1
10
15
20
25
30
35
40
45
50
5
Response of MRB_X1 to MRB_X1
10
15
20
25
30
35
40
45
50
5
Response of MRB_X1 to NPF_X2
4,000
4,000
4,000
4,000
3,000
3,000
3,000
3,000
2,000
2,000
2,000
2,000
1,000
1,000
1,000
1,000
0
0
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
5
Response of NPF_X2 to ROA_Y1
10
15
20
25
30
35
40
45
50
10
15
20
25
30
35
40
45
50
5
Response of NPF_X2 to NPF_X2
.4
.4
.4
.3
.3
.3
.3
.2
.2
.2
.2
.1
.1
.1
.1
.0
.0
.0
.0
-.1
-.1
-.1
-.1
-.2 10
15
20
25
30
35
40
45
50
-.2 5
Response of FDR_X3 to ROA_Y1
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Response of FDR_X3 to MRB_X1
10
15
20
25
30
35
40
45
50
5
Response of FDR_X3 to NPF_X2 2.5
2.5
2.0
2.0
2.0
2.0
1.5
1.5
1.5
1.5
1.0
1.0
1.0
1.0
0.5
0.5
0.5
0.5
0.0
0.0
0.0
0.0
15
20
25
30
35
40
45
50
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
30
35
40
45
50
10
15
20
25
30
35
40
45
50
5
10
15
20
25
30
35
40
10
15
20
25
30
35
40
45
50
45
50
Response of FDR_X3 to FDR_X3
2.5
10
25
-.2 5
2.5
5
20
Response of NPF_X2 to FDR_X3
.4
5
15
0 5
Response of NPF_X2 to MRB_X1
-.2
10
Response of MRB_X1 to FDR_X3
45
50
5
10
15
20
25
30
35
Berdasarkan analisis gambar 4.12 di atas, dapat dilihat hasil uji IRF menunjukkan respon ROA terhadap shock (perubahan) nilai variabel pembiayaan murabahah, NPF, dan FDR Bank Umum Syariah yaitu sebagai berikut: a. Respon ROA terhadap shock (perubahan) pembiayaan murabahah dalam jangka waktu 50 bulan menunjukkan respon yang positif. Grafik IRF menunjukkan respon ROA pada bulan ke-1 (Januari 2009) hinggan bulan
40
80
ke-15 (Maret 2010) positif fluktuatif, sedangkan bulan ke-16 (April 2010) hingga bulan ke-50 (Mei 2013) positif dan stabil. Secara terperinci jika dilihat dari tabel nilai respon ROA terhadap perubahan nilai pembiayaan murabahah yaitu pada awal titik keseimbangan dan meningkat menjadi 0.045692 pada periode kedua. Peningkatan tersebut terjadi hingga periode ke-50 dan nilai responnya menjadi 0.054165. Artinya, setiap perubahan kenaikan 1% murabahah akan menaikan ROA hingga 0,05%. b. Respon ROA terhadap shock (perubahan) NPF dalam jangka waktu 50 bulan menunjukkan respon yang negatif. Grafik IRF menunjukkan respon ROA pada bulan ke-1 (Januari 2009) hingga bulan ke-20 (Agustus 2010) negatif fluktuatif, sedangkan bulan ke-21 (September 2010) hingga bulan ke-50 (Mei 2013) negatif dan stabil. Secara terperinci jika dilihat dari tabel nilai respon ROA terhadap perubahan nilai NPF yaitu pada awal titik keseimbangan dan menurun menjadi -0.023889 pada periode kedua. Penurunan tersebut terjadi hingga periode ke-50 dan nilai responnya menjadi -0.004826. Artinya, setiap perubahan kenaikan 1% NPF akan menurunkan ROA hingga 0.004%. c. Respon ROA terhadap shock (perubahan) FDR dalam jangka waktu 50 bulan menunjukkan respon yang positif. Grafik IRF menunjukkan respon ROA pada bulan ke-1 (Januari 2009) hingga bulan ke-10 (Oktober 2009) positif fluktuatif, sedangkan bulan ke-11 (November 2009) hingga bulan ke-50 (Mei 2013) positif dan stabil. Secara terperinci jika dilihat dari tabel
81
nilai respon ROA terhadap perubahan nilai NPF yaitu pada awal titik keseimbangan dan meningkat menjadi 0.035795 pada periode kedua. Peningkatan tersebut terjadi hingga periode ke-50 dan nilai responnya menjadi 0.069918. Artinya, setiap perubahan kenaikan 1% NPF akan menaikkan ROA hingga 0.06%. 9.
Interpretasi Data variabel pembiayaan murabahah, NPF, FDR dan ROA stasioner
pada tingkat diferensiasi 2. Menyebabkan data terkointegrasi yang menunjukkan adanya stabilitas hubungan jangka panjang antarvariabel penelitian ini. Keseluruhan variabel berdasarkan hasil uji kausalitas juga tidak memiliki hubungan dua arah, namun memiliki hubungan satu arah. Maka dari itu dilakukan uji VECM untuk melihat pengaruh antarvariabel dalam penelitian ini. Berdasarka hasil estimasi VECM pada analisis jangka panjang, pembiayaan murabahah tidak memiliki pengaruh positif dan tidak signifikan maka Ho diterima dan Ha ditolak. Akan tetapi dalam jangka pendek, pembiayaan murabahah memiliki pengaruh positif akan tetapi tidak signifikan maka Ho diterima dan Ha ditolak, karena nilai t-statistik [200830] lebih kecil dari nilai koefisien [3.3E-06] terhadap return on asset. Secara teori pembiayaan murabahah dengan keuntungan yang berbasis flat, dapat meningkatkan profitabilitas bank. Akan tetapi faktanya berbeda dalam
82
penelitian ini. Hal ini disebabkan adanya masalah dalam kemampuan membayar nasabah. Sehingga banyaknya pembiayaan murabahah yang tersalurkan tidak menimbulkan pengaruh signifikan terhadap profitabilitas bank. Terdapat beberapa faktor mengapa nasabah yang diberi fasilitas pembiayaan murabahah tidak mampu membayar, antara lain; faktor internal nasabah seperti nasabah tidak amanah atau nasabah menyalahgunakan dana pembiayaan untuk tujuan di luar kesepakatan bersama bank, faktor internal bank seperti kurang cermatnya bank dalam menilai kemampuan membayar nasabah atau kurangnya pengawasan bank, kemudian faktor eksternal bank dan nasabah seperti terjadi krisis ekonomi atau perubahan regulasi berkaitan dengan sektor ekonomi, dan lain sebagainya. Dengan demikian, anggapan bank syariah bahwa dengan melakukan peningkatan pembiayaan murabahah dapat meningkatkan profitabilitas melalui keuntungannya yang berbasis flat, tidak terbukti dalam penelitian ini. Hasil penelitian ini berbeda dari penelitian sebelumnya3yang menyatakan bahwa pembiayaan murabahah berpengaruh secara signifikan terhadap profitabilitas. Berdasarkan hasil estimasi VECM pada analisis jangka panjang, non performing financing tidak memiliki pengaruh negatif dan signifikan maka 3
Fahdiansyah Oktaviantoro, “Analisis Pengaruh Penyaluran Pembiayaan Murabahah, Pembiayaan Mudharabah, Pembiayaan Musyarakah, dan Inflasi Terhadap Profitabilitas”, (Skripsi S1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2013), h. 95
83
Ho ditolak dan Ha diterima, sedangkan dalam jangka pendek non performing financing tidak memiliki pengaruh positif dan signifikan maka Ho ditolak dan Ha diterima. Hal ini karena Non Performing Financing pada Bank Syariah selalu digunakan oleh Bank pada saat mempublikasikan kondisi kinerja bank. NPF adalah mengukur tingkat permasalahan pembiayaan yang dihadapi oleh bank syariah. Semakin tinggi rasio ini, menunjukkan kualitas pembiayaan bank syariah semakin buruk. Bank dengan NPF yang tinggi akan memperbesar biaya baik pencadangan aktiva produktif maupun biaya lainnya, sehingga berpotensi terhadap kerugian bank.4 Hasil penelitian ini berbeda dari penelitian sebelumnya5 yang menyatakan bahwa variabel NPF tidak berpengaruh signifikan terhadap profitabilitas. Hal ini dikarenakan objek penelitian yang digunakan yaitu Bank Syariah Mandiri periode 2007-2011 sedangkan pada penelitian ini penulis menggunakan laporang keuangan Bank Umum Syariah periode 2009-2013. Pada penelitian sebelumnya dijelaskan bahwa NPF tidak berpengaruh terhadap
profitabilitas
karena
diduga
dasar
pengambilan
keputusan
pembiayaan bermasalah yang dilakukan manajemen bank terhadap jumlah penyaluran pembiayaan tidak terjadi pada periode yang sama, melainkan pada periode yang lebih panjang. 4
Dwi Nuraini Ihsan, Analisis Laporan Keuangan Perbankan Syariah, (Jakarta: UIN JAKARTA PRESS, 2013), h. 96 5 Hedra Gunawan, “Analisis Pengaruh Jumlah Pembiayaan Murabahah, Mudharabah, dan NPF terhadap Profitabilitas”, (Skripsi S1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2013), h. 85
84
Berdasarkan hasil estimasi VECM pada analisis jangka panjang, FDR tidak berpengaruh secara negatif dan signifikan terhadap return on asset maka Ho ditolak dan Ha diterima. Akan tetapi dalam jangka pendek, FDR memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap ROA maka Ho ditolak dan Ha diterima. Hal ini karena pembiayaan yang disalurkan tidak memberikan keuntungan yang besar bagi bank. Karena bank menyalurkan dananya dengan jangka waktu yang lebih pendek dibandingkan jangka waktu penghimpun dana. Sehingga kesempatan untuk memperoleh keuntungan tidak tercapai.6 Atau pembiayaan yang disalurkan tidak memberi keuntungan bagi bank. Hasil ini konsisten dengan penelitian Shopi Guspita, yang menyatakan bahwa variabel FDR tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap profitabilitas.
6
Imam Rusyamsi, Asset Liability Manajemen Strategi pengelolaan Aktiva Pasiva Bank, (Yogyakarta: UPP AMP YKPN, 1999), hal.6
85
BAB V PENUTUP A. Kesimpulan Berdasarkan dari hasil penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan metode analisis Vector Autoregression (VAR) yang berlanjut ke Vector Error Correction Model (VECM) terhadap Return On Asset (ROA), Pembiayaan Murabahah, Non Performing Financing (NPF), dan Financing to Deposit Ratio (FDR) berdasarkan periode yang telah ditentukan dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1.
Berdasarkan hasil uji estimasi VECM dapat disimpulkan bahwa dalam jangka pendek, pembiayaan murabahah dan FDR mempunyai hubungan terhadap return on asset. Sedangkan NPF tidak mempunyai hubungan terhadap ROA.
2.
Berdasarkan hasil uji estimasi VECM dapat disimpulkan bahwa dalam jangka panjang, pembiayaan murabahah, NPF, dan FDR tidak memiliki hubungan jangka panjang terhadap ROA.
86
B. Saran 1. Sebagai lembaga keuangan yang berprinsip bagi hasil, perbankan syariah seharusnya lebih meningkatkan komposisi pembiayaan bagi hasil yaitu dengan meningkatkan pembiayaan mudharabah yang merupakan jenis pembiayaan produktif dan mengurangi pemberian pembiayaan yang bersifat konsumtif. 2. Bank syariah harus lebih cermat dalam menilai kemampuan membayar nasabah dan meningkatkan pengawasan dalam pembiayaan murabahah. 3. Bank syariah juga harus mengevaluasi nya melalui penialian kualitas aset produktif yang dilihat pada non performing financing 4. Meningkatnya FDR, berarti meningkatkan pembiayaan dan simpanan secara proporsional. FDR yang tinggi mencerminkan berjalannya fungsi bank sebagai lembaga keuangan bagi masyarakat. 5. Hendaknya bank dapat memelihara dan mempertahanka alat likuid guna memastikan bahwa bank sewaktu-waktu dapat memenuhi kewajiban jangka pendeknya. 6. Penelitian ini menggunakan variabel murabahah, NPF, dan FDR. Serta menggunakan sampel Bank Umum Syariah. Dengan demikian, penelitian yang akan datang dapat menguji variabel-variabel lain yang juga berpengaruh terhadap profitabilitas. Dan diharapkan dapat melakukan pengujian pada bank lain, seperti Bank Muamalat, Bank Syariah Mandiri, dan lain sebagainya.
86
DAFTAR PUSTAKA A Karim, Adiwarman. Bank Islam. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada 2010. Arifin, Zainul. Dasar-Dasar Manajemen Bank Syari’ah. Jakarta: Pusat Alvabet, 2006.
Ascarya. Akad dan Produk Bank Syariah, Ed 1. Jakarta : PT Raja Grafindo Persada, 2007.
Bank Indonesia (BI). Himpunan Ketentuan Tingkat Kesehatan Perbankan Syariah. Jakarta: Direktorat Perbankan Syariah, 2007.
Boediono dan Wayan Koster. Teori dan Aplikasi Statistika dan Probabilitas. Bandung: PT Remaja Rosdakarya, 2008.
D. Nachrowi, Nachrowi dan Hardius Usman. Penggunaan Teknik Ekonometri. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada, 2008.
Dendrawijaya, Lukman. Manajemen Perbankan. Jakarta : Ghalia Indonesia, 2003. Dhian Dayinta Pratiwi, “Pengaruh CAR, BOPO, NIM dan LDR, Terhadap Return On Asset (ROA)”. Skripsi S1 Universitas Diponegoro Semarang, 2012. Fahdiansyah
Oktaviyantoro, “Analisis Pengaruh Penyaluran Pembiayaan Musyarakah, Pembiayaan Mudharabah, Pembiayaan Murabahah dan Inflasi Terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah Di Indonesia Periode Januari 2008-Desember 2012”. Skripsi S1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2013.
Hakim, Zainul . “Evaluasi tingginya risiko pembiayaan murabahah dibandingkan dengan risiko pembiayaan bagi hasil: (Analisis risiko dengan metode internal)”. Thesis S2 Program Pasca Sarjana, PSTT UI Jakarta, 2009.
87
Hendra Gunawan. “Analisis Pengaruh Jumlah Pembiayaan Murabahah, Mudharabah, dan Non Performing Financing Terhadap Profitabilitas (Studi Kasus Bank Syariah Mandiri Periode 2007-2011)”. Skripsi S1 Fakultas Ekonomi dan Bisinis, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2013. Ihsan, Dwi Nur’aini. Analisis Laporan Keuangan Perbankan Syariah. Jakarta: UIN JAKARTA PRESS, Cetakan ke-1, 2013.
J. Supranto. Ekonometri Buku Kedua. Jakarta: Ghalia Indonesia, 2004.
Jumingan. Analisis Laporan Keuangan. Jakarta : PT. Bumi Aksara, 2006.
Kasmir dan Jakfar. Studi Kelayakan Bisnis. Jakarta : Prenada Media, 2003.
Kuncoro, Mudrajad. Metode Riset Untuk Bisnis dan Ekonomi. Jakarta: Erlangga, 2003.
Miskhin, Frederic. Ekonomi Uang, Perbankan dan Pasar Keuangan. Jakarta: Salemba Empat, 2008.
Muljono, Teguh Pudjo. Bank Budgeting. Yogyakarta : BPFE, 1996.
Muljono, Teguh Pudjo. Analisa Laporan Keuangan untuk Perbankan. Yogyakarta : BPFE, 1996. Muhammad. Manajemen Bank Syari’ah. Yogyakarta: UPP AMP YKPN, 2004. Muhammad. Manajemen Pembiayaan Bank Syari’ah. Yogyakarta : UPP AMP YKPN, Edisi Revisi, 2005.
Munawwir. Analisa Laporan Keuangan. Yogyakarta: Liberty, 2000.
88
Mustika Rini, “Obligasi Syariah (Sukuk) dan Indikator Makroekonomi Indonesia: Sebuah Analisis Vector Error Correction Model (VECM)”. Skripsi S1 Fakultas Ilmu Ekonomi, Institut Pertanian Bogor, 2012.
Rivai, Veithzal. Bankdan Financial Institution Management (Conventional and Sharia System). Jakarta: PT. Grafindo Persada, 2007.
Rusyamsi, Imam. Asset Liability Manajemen Strategi Pengelolaan Aktiva Pasiva Bank. Yogyakarta: UPP AMP YKPN, 1999.
Rochaeti, Ety, dkk. Metodologi Penelitian Bisnis dengan Aplikasi SPSS. Jakarta: Mitra Wacana Media, 2007.
Rohmatul Ajija, Shocrul. Cara Cerdas Menguasai Eviews. Jakarta: Salemba Empat, 2011.
Rosadi, Dedi. Ekonometrika & Analisis Runtun Waktu Terapan dengan Eviews. Yogyakarta: Andi Yogyakarta, 2012.
S. Harahap, Sofyan, dkk. Akuntansi Perbankan Syariah. Jakarta: LPFE Usakti, 2007.
Siamat, Dahlan. Manajemen Lembaga Keuangan. Jakarta : Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, 2005.
Sjahdeni, Sutan Remy. Perbankan Islam dan Kedudukannya Dalam Tata Hukum Perbankan Indonesia. Jakarta: PT. Pustaka Utama Grafiti, 1999. Shopi Guspita, “Pengaruh Rasio Likuiditas Terhadap Profitabilitas”. Skripsi S1 Fakultas Syariah, Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga Yogyakarta, 2008. Suryani, “Analisis pengaruh Financing to Deposit Ratio (FDR) terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia (Periode 2008-2010)”, Walisongo vol. IX, no. 1 (Mei 2011): h. 59-60.
89
Sutrisno. Manajemen Keuangan. Yogyakarta: Ekonisia, 2003. Syamsuddin, Lukman. Manajemen Keuangan Perbankan, edisi baru. Jakarta: Raja Grafindo Persada, 2000. Teguh, Muhammad. Metodologi Penelitian Ekonomi Teori dan Aplikasi. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada, 2005.
Wahyu Winarno, Wing. Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews ed. Kedua. Yogyakarta: STIM YKPN, 2009.
Y Susilo, Sri dan Triandaru. Sigit, dkk. Bank dan Lembaga Keuangan Lain. Jakarta: Salemba Empat, 2000.
http://www.bi.go.id/web/id/Kamus.htm?id=N&start=1&curpage=7&search=False&r ule=forward
90
LAMPIRAN 1 DATA PENELITIAN
Tahun 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011
Pembiayaan Murabahah (Miliar Rp) 22,437 22,574 22,732 23,001 23,490 24,245 24,381 24,632 25,046 25,499 25,570 26,321 26,321 27,288 28,269 28,922 29,744 31,108 32,027 33,310 33,967 34,831 36,214 37,508 37,855 38,983 40,877 42,453 44,118 46,161 47,453
NPF (%)
FDR (%)
ROA (%)
4.39 4.61 5.14 5.17 4.77 4.39 5.15 5.61 5.72 5.51 5.54 4.01 4.36 4.75 4.53 4.47 4.77 3.89 4.14 4.1 3.95 3.95 3.99 3.02 3.28 3.66 3.6 3.79 3.76 3.55 3.75
100.02 100.5 103.33 101.36 101.06 100.22 99.59 99.71 98.11 97.3 95.49 89.7 88.67 90.96 95.07 95.57 96.65 96.08 95.32 98.86 95.4 94.76 95.45 89.67 91.97 95.16 93.22 95.17 94.88 94.93 94.18
2.11 2.15 2.44 2.29 2.22 2.16 2.12 2.08 1.38 1.46 1.48 1.48 1.65 1.76 2.13 2.06 1.25 1.66 1.67 1.64 1.8 1.85 1.83 1.67 2.26 1.81 1.97 1.9 1.84 1.84 1.86
91
2011 2011 2011 2011 2011 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
49,455 49,883 52,148 53,993 56,365 56,473 58,326 59,165 61,895 64,544 67,752 70,730 73,826 77,153 80,953 83,953 88,004 89,665 92,792 97,415 98,368 100,184 102,588 104,718 105,061 106,779 107,484 108,128 110,565
3.53 3.5 3.11 2.74 2.52 2.68 2.82 2.76 2.85 2.93 2.88 2.92 2.78 2.74 2.58 2.5 2.22 2.49 2.72 2.75 2.85 2.92 2.64 2.75 3.01 2.8 2.96 3.08 2.62
98.39 94.97 95.24 94.4 88.94 87.27 90.49 87.13 95.39 97.95 98.59 99.91 101.03 102.1 100.84 101.19 100 100.63 102.17 102.62 103.08 102.08 104.43 104.83 102.53 103.27 103.03 102.58 100.32
1.81 1.8 1.75 1.78 1.79 1.36 1.79 1.83 1.79 1.99 2.05 2.05 2.04 2.07 2.11 2.09 2.14 2.52 2.29 2.39 2.29 2.07 2.1 2.02 2.01 2.04 1.94 1.96 2
92
LAMPIRAN 2 DATA LAPORAN KEUANGAN PER BANK UMUM SYARIAH BANK BRI SYARIAH
No. Tahun Triwulan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
2009
2010
2011
2012
2013
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
Pembiayaan Murabahah (Triliun Rupiah) 1.10 1.41 1.89 2.48 2.61 3.90 4.58 4.89 5.10 5.47 6.14 7.31 7.86 8.56 8.97 9.79 10.29 11.33 11.84 12.46
Non Performing Finance (%) 8.46 6.82 4.01 3.20 3.48 3.39 3.37 3.19 2.43 3.40 2.80 2.77 3.31 2.88 2.87 3.00 3.04 2.89 2.98 4.06
Financing to Deposit Ratio (%) 165.69 183.25 120.18 120.98 108.38 91.23 102.17 95.82 97.44 93.34 95.58 90.55 101.76 102.77 99.99 41.26 100.90 103.67 106.67 102.70
Return On Asset (%) 3.11 2.14 1.89 0.53 1.12 0.97 0.24 0.35 0.23 0.20 0.40 0.20 0.17 1.21 1.34 1.19 1.71 1.41 1.36 1.15
93
BANK VICTORIA SYARIAH
No. Tahun Triwulan 1 2 3 4 5 6 7 8 9
2011 2012
2013
IV I II III IV I II III IV
Pembiayaan Murabahah (Jutaan Rupiah) 239.177 438.890 510.213 500.469 539.251 569.460 602.461 690.910 805.911
Non Financing Performing to Deposit Financing Ratio (%) (%) 2.43 46.08 1.44 71.43 1.44 86.97 1.40 94.88 3.19 46.08 2.98 82.25 2.91 97.85 4.29 80.83 3.71 84.65
Return On Asset (%) 6.93 0.94 1.02 1.43 1.43 1.22 1.34 1.67 0.50
BANK BNI SYARIAH
No. Tahun Triwulan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
2010
2011
2012
2013
II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
Pembiayaan Murabahah (Jutaan Rupiah) 4.036.866 4.055.934 4.377.022 4.615.151 4.812.443 4.992.927 5.241.961 5.683.680 6.210.919 7.001.814 7.938490 8.882.555 76.766 11.755.104 12.873.768
Non Financing Performing to Deposit Financing Ratio (%) (%) 4.17 92.11 4.80 150.63 3.59 68.93 4.44 76.53 3.65 84.46 3.60 86.13 3.62 78.60 4.27 78.78 2.45 80.94 2.33 85.36 2.02 84.99 2.13 80.11 2.11 92.13 2.06 96.37 1.86 97.86
Return On Asset (%) -12.02 -0.65 0.61 3.41 2.22 2.37 1.29 0.63 0.65 1.31 1.48 1.62 1.24 1.22 1.37
94
BANK BJB SYARIAH
No. Tahun Triwulan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
2010 2011
2012
2013
III IV III IV I II III IV I II IV
Pembiayaan Murabahah (Jutaan Rupiah) 996.607 1.066.409 1.109.023 1.147.716 1.236.695 1.346.872 1.109.023 1.938.562 2.306.656 2.773.064 3.254.188
Non Financing Performing to Deposit Financing Ratio (%) (%) 1.84 132.00 1.80 121.31 1.72 96.34 1.36 79.61 1.43 90.92 5.68 91.55 1.72 96.34 4.46 87.99 4.35 85.69 3.92 96.82 1.86 97.40
Return On Asset (%) -0.42 0.72 1.11 1.23 0.94 0.11 1.11 -0.59 1.92 0.93 0.91
BANK SYARIAH MEGA INDONESIA
No. Tahun Triwulan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
2009
2010
2011
2012 2013
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I
Pembiayaan Murabahah (Jutaan Rupiah) 3.168.291 3.586.345 3.860.404 4.046.920 4.247.898 4.409.785 4.480.254 4.231.215 3.954.577 3.983.740 4.287.748 4.787.450 5.047.937 5.229.874 6.305.658 6.987.833 7.985.993
Non Financing Performing to Deposit Financing Ratio (%) (%) 1.72 90.23 1.36 85.20 1.60 82.25 2.08 81.39 2.98 92.43 3.01 86.68 3.98 89.11 3.52 78.17 4.29 84.90 3.84 81.48 3.78 83.00 3.03 83.08 2.96 79.20 2.88 92.09 2.86 88.03 2.67 88.88 2.83 98.37
Return On Asset (%) 0.62 1.56 2.08 2.22 3.18 2.98 2.47 1.90 1.77 1.87 1.65 1.58 3.52 4.13 4.11 3.81 3.57
95
18 19 20
II III IV
8.448.824 8.627.134 8.610.925
3.67 3.30 2.98
104.19 102.89 93.37
2.94 2.57 2.33
BANK PANIN SYARIAH
No
Tahun
Triwulan
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
2009
IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010
2011
2012
2013
Pembiayaan Murabahah (Jutaan Rupiah) 2.008 4.062 25.685 43.408 51.370 116.453 194.550 317.190 483.786 478.162 536.285 814.108 891.723 1.367.480 1.435.274 1.633.753 1.398.596
Non Financing Performing to Deposit Financing Ratio (%) (%) 35.43 0.00 126.31 0.00 90.11 0.00 82.80 0.00 69.79 0.00 78.64 0.16 97.85 0.38 205.31 0.88 162.97 0.74 140.35 0.29 127.88 0.19 149.82 0.20 105.66 0.62 120.91 0.57 123.60 1.05 112.46 1.02 90.40
Return On Asset (%) -1.38 -4.14 -5.28 -3.31 -2.53 -1.55 -0.79 0.70 1.75 2.35 3.03 2.90 3.48 2.72 2.34 2.18 1.03
PT. BANK SYARIAH BUKOPIN
No 1 2 3 4 5 6
Tahun
2009
2010
Triwulan I II III IV I II
Pembiayaan Murabahah (Jutaan Rupiah) 212.543 240.772 1.158.403 1.251.127 1.193.552 1.330.934
Non Financing Performing to Deposit Financing Ratio (%) (%) 2.33 92.00 2.18 88.87 3.14 104.69 3.25 100.62 4.32 92.70 3.84 108.91
Return On Asset (%) -1.16 -2.98 -0.33 0.06 0.65 0.59
96
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
2011
2012
2013
III IV I II III IV I II III IV I II III IV
1.414.600 1.363.471 1.337.773 1.515 1.493.623 1.656.366 1.808.374 2.086 2.338.537 2.372.821 2.454 2.588 2.795 2.896
4.20 3.80 1.57 1.61 1.67 1.74 3.12 2.68 4.74 4.57 4.62 4.32 4.45 4.27
102.90 99.37 95.18 93.45 81.12 83.66 90.34 93.56 99.33 92.29 87.80 92.43 95.15 100.29
0.63 0.74 0.62 0.65 0.51 0.52 0.54 0.52 0.61 0.55 1.08 1.04 0.79 0.69
PT. BCA SYARIAH
No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Tahun
2010
2011
2012
2013
Triwulan I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
Pembiayaan Murabahah (jutaan Rupiah) 3.866 38.079 136.706 243.506 279.511 373.300 418.521 386.180 382.084 444.742 528.875 552.329 506.755 579.445 781.043
Non Financing Performing to Deposit Financing Ratio (%) (%) 2.21 81.23 2.54 70.57 1.75 65.32 1.20 77.89 0.11 76.83 0.23 77.69 0.32 79.92 0.15 78.84 0.15 74.14 0.14 77.41 0.12 91.67 0.10 79.91 0.09 86.35 0.01 85.86 0.07 88.89 0.10 83.48
Return On Asset (%) 1.48 0.99 0.98 0.78 0.87 0.89 0.95 0.90 0.39 0.74 0.69 0.84 0.92 0.97 0.99 1.01
97
PT MAYBANK SYARIAH INDONESIA
No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Tahun
2011
2012
2013
Pembiayaan Non Financing Return Murabahah Performing to Deposit Triwulan On Asset (Jutaan Financing Ratio (%) Rupiah) (%) (%) II 338.589 0.00 122.20 2.67 III 391.410 0.00 176.39 2.84 IV 419.117 0.00 289.20 3.57 I 571.454 0.00 240.17 3.12 II 633.969 0.00 285.79 4.35 III 625.676 2.06 345.06 4.00 IV 572.584 2.49 197.70 2.88 I 585.300 2.78 153.01 5.21 II 621.493 2.79 148.52 2.32 III 701.253 2.88 257.08 2.84 IV 878.475 2.69 152.87 2.87
98
LAMPIRAN 3 UJI STASIONERITAS Null Hypothesis: ROA_Y1 has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend 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.*
-3.711946 -4.121303 -3.487845 -3.172314
0.0292
Null Hypothesis: MRB_X1 has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 3 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level
t-Statistic
Prob.*
-2.091529 -4.130526 -3.492149 -3.174802
0.5390
Null Hypothesis: NPF_X2 has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 9 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level
Null Hypothesis: FDR_X3 has a unit root
t-Statistic
Prob.*
-0.104303 -4.152511 -3.502373 -3.180699
0.9934
99
Exogenous: Constant, Linear Trend 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.*
-2.391627 -4.121303 -3.487845 -3.172314
0.3800
Null Hypothesis: D(ROA_Y1) has a unit root Exogenous: None 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.*
-10.60817 -2.605442 -1.946549 -1.613181
0.0000
Null Hypothesis: D(MRB_X1) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level
t-Statistic
Prob.*
-0.561287 -2.606911 -1.946764 -1.613062
0.4697
Null Hypothesis: D(NPF_X2) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 5 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) t-Statistic
Prob.*
100
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level
-2.629278 -2.609324 -1.947119 -1.612867
0.0095
Null Hypothesis: D(FDR_X3) has a unit root Exogenous: None 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.*
-8.311764 -2.605442 -1.946549 -1.613181
0.0000
Null Hypothesis: D(ROA_Y1,2) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level
t-Statistic
Prob.*
-7.839077 -2.607686 -1.946878 -1.612999
0.0000
Null Hypothesis: D(MRB_X1,2) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level
t-Statistic
Prob.*
-9.349204 -2.606911
0.0000
101
5% level 10% level
-1.946764 -1.613062
Null Hypothesis: D(NPF_X2,2) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 4 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level
t-Statistic
Prob.*
-9.714189 -2.609324 -1.947119 -1.612867
0.0000
Null Hypothesis: D(FDR_X3,2) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level
t-Statistic
Prob.*
-10.77143 -2.606911 -1.946764 -1.613062
0.0000
102
LAMPIRAN 4 HASIL UJI HETEROSKEDASTISITAS Heteroskedasticity Test: White F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS
1.060549 9.617886 9.418871
Prob. F(9,50) Prob. Chi-Square(9) Prob. Chi-Square(9)
0.4076 0.3823 0.3995
Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 03/10/15 Time: 13:04 Sample: 2009M01 2013M12 Included observations: 60 Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C MRB_X1 MRB_X1^2 MRB_X1*NPF_X2 MRB_X1*FDR_X3 NPF_X2 NPF_X2^2 NPF_X2*FDR_X3 FDR_X3 FDR_X3^2
-2.501652 -3.03E-05 -8.08E-11 -4.64E-06 5.72E-07 -0.835837 -0.044277 0.014586 0.101333 -0.000960
4.494102 2.50E-05 5.65E-11 3.19E-06 3.77E-07 0.606666 0.040442 0.009503 0.111498 0.000787
-0.556652 -1.211065 -1.430823 -1.452616 1.517712 -1.377755 -1.094842 1.534861 0.908836 -1.219940
0.5802 0.2316 0.1587 0.1526 0.1354 0.1744 0.2788 0.1311 0.3678 0.2282
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
0.160298 0.009152 0.058019 0.168307 91.15291 1.060549 0.407608
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat
0.038546 0.058286 -2.705097 -2.356040 -2.568561 2.039853
103
LAMPIRAN 5 HASIL UJI AUTOKORELASI Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS
2.061364 5.966889 5.843421
Prob. F(3,56) Prob. Chi-Square(3) Prob. Chi-Square(3)
0.1157 0.1132 0.1195
Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 03/10/15 Time: 13:07 Sample: 2009M01 2013M12 Included observations: 60 Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C MRB_X1 NPF_X2 FDR_X3
0.022597 3.26E-08 0.019761 -0.000588
0.184533 6.26E-07 0.016649 0.002413
0.122454 0.052139 1.186959 -0.243812
0.9030 0.9586 0.2403 0.8083
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
0.099448 0.051204 0.056774 0.180504 89.05409 2.061364 0.115699
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat
0.038546 0.058286 -2.835136 -2.695513 -2.780522 1.879847
104
LAMPIRAN 6 HASIL UJI KOINTEGRASI Date: 03/19/15 Time: 17:19 Sample (adjusted): 2009M03 2013M12 Included observations: 58 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend Series: ROA_Y1 MRB_X1 NPF_X2 FDR_X3 Lags interval (in first differences): 1 to 1 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized No. of CE(s)
Eigenvalue
Trace Statistic
0.05 Critical Value
Prob.**
None * At most 1 * At most 2 At most 3
0.349003 0.287639 0.152283 0.021852
55.43199 30.53544 10.86355 1.281453
47.85613 29.79707 15.49471 3.841466
0.0083 0.0410 0.2200 0.2576
Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized No. of CE(s)
Eigenvalue
Max-Eigen Statistic
0.05 Critical Value
Prob.**
None At most 1 At most 2 At most 3
0.349003 0.287639 0.152283 0.021852
24.89656 19.67189 9.582092 1.281453
27.58434 21.13162 14.26460 3.841466
0.1063 0.0790 0.2409 0.2576
Max-eigenvalue test indicates no cointegration at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I): ROA_Y1 -1.880317 6.232834 -1.440427 0.239724
MRB_X1 3.48E-05 5.79E-05 2.45E-05 8.28E-05
NPF_X2 2.093888 2.054846 0.198037 1.526358
FDR_X3 -0.059689 -0.444946 -0.228293 -0.144288
Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha): D(ROA_Y1)
-0.003941
-0.061066
0.058580
-0.012626
105
D(MRB_X1) D(NPF_X2) D(FDR_X3)
-339.9278 -0.114125 -0.607491
1 Cointegrating Equation(s):
-80.70416 0.056681 0.773939
114.9170 -0.032619 0.584275
Log likelihood
-591.1788
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) ROA_Y1 MRB_X1 NPF_X2 FDR_X3 1.000000 -1.85E-05 -1.113583 0.031744 (1.0E-05) (0.30512) (0.03883) Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(ROA_Y1) 0.007410 (0.05396) D(MRB_X1) 639.1720 (210.227) D(NPF_X2) 0.214591 (0.08410) D(FDR_X3) 1.142275 (0.59836)
2 Cointegrating Equation(s):
Log likelihood
-581.3428
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) ROA_Y1 MRB_X1 NPF_X2 FDR_X3 1.000000 0.000000 -0.152963 -0.036899 (0.06131) (0.00986) 0.000000 1.000000 51932.09 -3710.913 (5743.81) (923.884) Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(ROA_Y1) -0.373202 -3.67E-06 (0.17851) (1.9E-06) D(MRB_X1) 136.1563 -0.016498 (724.220) (0.00752) D(NPF_X2) 0.567873 -6.86E-07 (0.28667) (3.0E-06) D(FDR_X3) 5.966110 2.37E-05 (1.95033) (2.0E-05)
3 Cointegrating Equation(s):
Log likelihood
-576.5518
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) ROA_Y1 MRB_X1 NPF_X2 FDR_X3 1.000000 0.000000 0.000000 -0.014435 (0.01155) 0.000000 1.000000 0.000000 -11337.76 (3189.08) 0.000000 0.000000 1.000000 0.146862
84.28614 -0.036684 -0.074392
106
(0.06558) Adjustment coefficients (standard error in parentheses) D(ROA_Y1) -0.457582 -2.24E-06 -0.122131 (0.17461) (1.9E-06) (0.07700) D(MRB_X1) -29.37326 -0.013679 -854.8477 (734.084) (0.00791) (323.724) D(NPF_X2) 0.614859 -1.49E-06 -0.128955 (0.29205) (3.1E-06) (0.12879) D(FDR_X3) 5.124504 3.80E-05 0.434017 (1.92305) (2.1E-05) (0.84805)
107
LAMPIRAN 7 HASIL ESTIMASI VECM Vector Error Correction Estimates Date: 03/19/15 Time: 17:29 Sample (adjusted): 2009M04 2013M12 Included observations: 57 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] Cointegrating Eq:
CointEq1
ROA_Y1(-1)
1.000000
MRB_X1(-1)
6.65E-06 (3.3E-06) [ 2.00830]
NPF_X2(-1)
0.198956 (0.10526) [ 1.89021]
FDR_X3(-1)
-0.058568 (0.01255) [-4.66862]
C
2.692692
Error Correction:
D(ROA_Y1)
D(MRB_X1)
D(NPF_X2)
D(FDR_X3)
CointEq1
-0.423335 (0.21778) [-1.94384]
-494.1327 (880.659) [-0.56109]
0.955870 (0.34828) [ 2.74454]
6.366535 (2.43390) [ 2.61578]
D(ROA_Y1(-1))
-0.129183 (0.20832) [-0.62012]
158.6801 (842.384) [ 0.18837]
-0.323981 (0.33314) [-0.97249]
-2.834814 (2.32812) [-1.21764]
D(ROA_Y1(-2))
0.044215 (0.16292) [ 0.27140]
940.5728 (658.800) [ 1.42771]
-0.351069 (0.26054) [-1.34746]
0.012085 (1.82074) [ 0.00664]
D(MRB_X1(-1))
3.14E-05 (3.7E-05) [ 0.85667]
0.288340 (0.14803) [ 1.94784]
1.25E-05 (5.9E-05) [ 0.21368]
8.32E-05 (0.00041) [ 0.20336]
D(MRB_X1(-2))
-5.89E-06 (3.5E-05) [-0.16768]
0.435285 (0.14204) [ 3.06446]
1.58E-05 (5.6E-05) [ 0.28190]
0.000197 (0.00039) [ 0.50148]
D(NPF_X2(-1))
-0.043668
414.1521
-0.351804
-0.392034
108
(0.11010) [-0.39661]
(445.225) [ 0.93021]
(0.17608) [-1.99802]
(1.23048) [-0.31860]
D(NPF_X2(-2))
0.016148 (0.10575) [ 0.15271]
171.1001 (427.608) [ 0.40013]
-0.298873 (0.16911) [-1.76733]
-1.261547 (1.18179) [-1.06749]
D(FDR_X3(-1))
-0.006174 (0.01624) [-0.38017]
33.03818 (65.6758) [ 0.50305]
0.027919 (0.02597) [ 1.07492]
-0.018572 (0.18151) [-0.10232]
D(FDR_X3(-2))
-0.013397 (0.01419) [-0.94407]
-2.834173 (57.3831) [-0.04939]
0.005960 (0.02269) [ 0.26261]
0.031661 (0.15859) [ 0.19964]
C
-0.046134 (0.05260) [-0.87715]
476.3672 (212.685) [ 2.23978]
-0.107016 (0.08411) [-1.27230]
-0.523992 (0.58780) [-0.89144]
0.276134 0.137521 2.091253 0.210938 1.992123 13.32121 -0.116534 0.241896 -0.007719 0.227133
0.509707 0.415821 34196056 852.9805 5.429001 -460.0597 16.49332 16.85175 1540.930 1116.005
0.248719 0.104857 5.348359 0.337335 1.728872 -13.44104 0.822493 1.180923 -0.044211 0.356546
0.233867 0.087161 261.1948 2.357400 1.594120 -124.2626 4.710969 5.069400 -0.052807 2.467381
R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent
Determinant resid covariance (dof adj.) Determinant resid covariance Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion
12148.66 5615.914 -569.5687 21.52873 23.10582
Estimation Proc: =============================== EC(C,1) 1 2 ROA_Y1 MRB_X1 NPF_X2 FDR_X3 VAR Model: =============================== D(ROA_Y1) = A(1,1)*(B(1,1)*ROA_Y1(-1) + B(1,2)*MRB_X1(-1) + B(1,3)*NPF_X2(-1) + B(1,4)*FDR_X3(-1) + B(1,5)) + C(1,1)*D(ROA_Y1(-1)) + C(1,2)*D(ROA_Y1(-2)) + C(1,3)*D(MRB_X1(1)) + C(1,4)*D(MRB_X1(-2)) + C(1,5)*D(NPF_X2(-1)) + C(1,6)*D(NPF_X2(-2)) + C(1,7)*D(FDR_X3(-1)) + C(1,8)*D(FDR_X3(-2)) + C(1,9) D(MRB_X1) = A(2,1)*(B(1,1)*ROA_Y1(-1) + B(1,2)*MRB_X1(-1) + B(1,3)*NPF_X2(-1) + B(1,4)*FDR_X3(-1) + B(1,5)) + C(2,1)*D(ROA_Y1(-1)) + C(2,2)*D(ROA_Y1(-2)) + C(2,3)*D(MRB_X1(1)) + C(2,4)*D(MRB_X1(-2)) + C(2,5)*D(NPF_X2(-1)) + C(2,6)*D(NPF_X2(-2)) + C(2,7)*D(FDR_X3(-1)) + C(2,8)*D(FDR_X3(-2)) + C(2,9) D(NPF_X2) = A(3,1)*(B(1,1)*ROA_Y1(-1) + B(1,2)*MRB_X1(-1) + B(1,3)*NPF_X2(-1) + B(1,4)*FDR_X3(-1) + B(1,5)) + C(3,1)*D(ROA_Y1(-1)) + C(3,2)*D(ROA_Y1(-2)) + C(3,3)*D(MRB_X1(-
109
1)) + C(3,4)*D(MRB_X1(-2)) + C(3,5)*D(NPF_X2(-1)) + C(3,6)*D(NPF_X2(-2)) + C(3,7)*D(FDR_X3(-1)) + C(3,8)*D(FDR_X3(-2)) + C(3,9) D(FDR_X3) = A(4,1)*(B(1,1)*ROA_Y1(-1) + B(1,2)*MRB_X1(-1) + B(1,3)*NPF_X2(-1) + B(1,4)*FDR_X3(-1) + B(1,5)) + C(4,1)*D(ROA_Y1(-1)) + C(4,2)*D(ROA_Y1(-2)) + C(4,3)*D(MRB_X1(1)) + C(4,4)*D(MRB_X1(-2)) + C(4,5)*D(NPF_X2(-1)) + C(4,6)*D(NPF_X2(-2)) + C(4,7)*D(FDR_X3(-1)) + C(4,8)*D(FDR_X3(-2)) + C(4,9) VAR Model - Substituted Coefficients: =============================== D(ROA_Y1) = - 0.423335086963*( ROA_Y1(-1) + 6.64562964375e-06*MRB_X1(-1) + 0.198956417853*NPF_X2(-1) - 0.0585679138375*FDR_X3(-1) + 2.69269203739 ) 0.129182630937*D(ROA_Y1(-1)) + 0.0442152545083*D(ROA_Y1(-2)) + 3.13603411083e05*D(MRB_X1(-1)) - 5.88987973238e-06*D(MRB_X1(-2)) - 0.0436675849549*D(NPF_X2(-1)) + 0.0161481020056*D(NPF_X2(-2)) - 0.00617444352207*D(FDR_X3(-1)) 0.0133968264452*D(FDR_X3(-2)) - 0.0461344992488 D(MRB_X1) = - 494.132676634*( ROA_Y1(-1) + 6.64562964375e-06*MRB_X1(-1) + 0.198956417853*NPF_X2(-1) - 0.0585679138375*FDR_X3(-1) + 2.69269203739 ) + 158.680094404*D(ROA_Y1(-1)) + 940.572812763*D(ROA_Y1(-2)) + 0.288339572133*D(MRB_X1(-1)) + 0.435284583598*D(MRB_X1(-2)) + 414.152050432*D(NPF_X2(-1)) + 171.100095586*D(NPF_X2(2)) + 33.0381769825*D(FDR_X3(-1)) - 2.83417282713*D(FDR_X3(-2)) + 476.367229589 D(NPF_X2) = 0.955870288006*( ROA_Y1(-1) + 6.64562964375e-06*MRB_X1(-1) + 0.198956417853*NPF_X2(-1) - 0.0585679138375*FDR_X3(-1) + 2.69269203739 ) 0.32398088449*D(ROA_Y1(-1)) - 0.35106893718*D(ROA_Y1(-2)) + 1.25093658056e-05*D(MRB_X1(1)) + 1.58355163652e-05*D(MRB_X1(-2)) - 0.351804499973*D(NPF_X2(-1)) 0.298872618282*D(NPF_X2(-2)) + 0.0279192111264*D(FDR_X3(-1)) + 0.00595961554908*D(FDR_X3(-2)) - 0.107015555454 D(FDR_X3) = 6.36653454272*( ROA_Y1(-1) + 6.64562964375e-06*MRB_X1(-1) + 0.198956417853*NPF_X2(-1) - 0.0585679138375*FDR_X3(-1) + 2.69269203739 ) 2.83481426847*D(ROA_Y1(-1)) + 0.0120854024198*D(ROA_Y1(-2)) + 8.31954914779e05*D(MRB_X1(-1)) + 0.000196865143767*D(MRB_X1(-2)) - 0.39203388219*D(NPF_X2(-1)) 1.26154733774*D(NPF_X2(-2)) - 0.0185723543392*D(FDR_X3(-1)) + 0.0316607354746*D(FDR_X3(2)) - 0.523992105297
110
LAMPIRAN 8 HASIL UJI IRF
Response to Cholesky One S.D. Innov ations Response of ROA_Y1 to ROA_Y1
Response of ROA_Y1 to MRB_X1
Response of ROA_Y1 to NPF_X2
Response of ROA_Y1 to FDR_X3
.2
.2
.2
.2
.1
.1
.1
.1
.0
.0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
.0
5
Response of MRB_X1 to ROA_Y1
10
15
20
25
30
35
40
45
50
.0
5
Response of MRB_X1 to MRB_X1
10
15
20
25
30
35
40
45
50
5
Response of MRB_X1 to NPF_X2
4,000
4,000
4,000
3,000
3,000
3,000
3,000
2,000
2,000
2,000
2,000
1,000
1,000
1,000
1,000
0
0
0
10
15
20
25
30
35
40
45
50
5
Response of NPF_X2 to ROA_Y1
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Response of NPF_X2 to MRB_X1
10
15
20
25
30
35
40
45
50
5
Response of NPF_X2 to NPF_X2 .4
.4
.3
.3
.3
.3
.2
.2
.2
.2
.1
.1
.1
.1
.0
.0
.0
.0
-.1
-.1
-.1
-.1
-.2 10
15
20
25
30
35
40
45
50
-.2 5
Response of FDR_X3 to ROA_Y1
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Response of FDR_X3 to MRB_X1
10
15
20
25
30
35
40
45
50
5
Response of FDR_X3 to NPF_X2 2.5
2.5
2.0
2.0
2.0
2.0
1.5
1.5
1.5
1.5
1.0
1.0
1.0
1.0
0.5
0.5
0.5
0.5
0.0
0.0
0.0
15
20
25
30
35
40
45
50
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
35
40
45
50
10
15
20
25
30
35
40
45
50
10
15
20
25
30
35
40
45
50
45
50
Response of FDR_X3 to FDR_X3
2.5
10
30
-.2 5
2.5
5
25
Response of NPF_X2 to FDR_X3
.4
5
20
0 5
.4
-.2
15
Response of MRB_X1 to FDR_X3
4,000
5
10
0.0 5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
5
10
15
20
25
30
35
40
111
LAMPIRAN 9 HASIL TABEL UJI IRF
Respo nse of ROA_Y 1: Period
ROA_Y1
MRB_X1
NPF_X2
FDR_X3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
0.210938 0.114801 0.090773 0.090125 0.074292 0.084001 0.082952 0.084779 0.085363 0.085056 0.085531 0.085479 0.085663 0.085797 0.085881 0.085981 0.086044 0.086106 0.086155 0.086196 0.086232 0.086261 0.086286 0.086307 0.086325 0.086340 0.086352 0.086363 0.086372 0.086379 0.086385 0.086391 0.086395 0.086399 0.086402 0.086404 0.086407 0.086409 0.086410 0.086411
0.000000 0.045692 0.026834 0.045475 0.043706 0.046562 0.048135 0.048248 0.049693 0.050160 0.050838 0.051405 0.051812 0.052208 0.052508 0.052776 0.052997 0.053182 0.053340 0.053471 0.053582 0.053675 0.053754 0.053820 0.053875 0.053922 0.053961 0.053994 0.054022 0.054045 0.054065 0.054082 0.054096 0.054107 0.054117 0.054125 0.054132 0.054138 0.054143 0.054147
0.000000 -0.023889 -0.008953 -0.004754 -0.005701 -0.006049 -0.005959 -0.005511 -0.005795 -0.005526 -0.005351 -0.005309 -0.005222 -0.005158 -0.005104 -0.005063 -0.005025 -0.004992 -0.004966 -0.004944 -0.004925 -0.004909 -0.004896 -0.004885 -0.004875 -0.004867 -0.004860 -0.004855 -0.004850 -0.004846 -0.004843 -0.004840 -0.004838 -0.004836 -0.004834 -0.004833 -0.004831 -0.004830 -0.004830 -0.004829
0.000000 0.035795 0.034218 0.063813 0.068687 0.068750 0.070572 0.068640 0.069217 0.069045 0.069240 0.069425 0.069464 0.069570 0.069613 0.069660 0.069703 0.069735 0.069765 0.069789 0.069810 0.069827 0.069842 0.069854 0.069864 0.069873 0.069880 0.069886 0.069891 0.069896 0.069899 0.069902 0.069905 0.069907 0.069909 0.069910 0.069912 0.069913 0.069914 0.069914
112
41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
0.086413 0.086413 0.086414 0.086415 0.086415 0.086416 0.086416 0.086417 0.086417 0.086417
0.054151 0.054154 0.054156 0.054158 0.054160 0.054162 0.054163 0.054164 0.054165 0.054165
-0.004828 -0.004828 -0.004827 -0.004827 -0.004827 -0.004826 -0.004826 -0.004826 -0.004826 -0.004826
0.069915 0.069916 0.069916 0.069916 0.069917 0.069917 0.069917 0.069917 0.069918 0.069918
