BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Sampel

BAB IV
ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Deskripsi Sampel Penelitian
Populasi dalam penelitian ini adalah PT. Bank Syariah Mandiri dan Bank
Indonesia. Sampel adalah wakil dari populasi yang diteliti. Dalam pengambilan
sampel, teknik yang digunakan adalah teknik pemilihan sampel dengan
pertimbangan tertentu ( Purposive Sampling ). Dari sejumlah populasi selama
periode pengamatan, diperoleh sampel sebanyak 33 data, adapun yang menjadi
sampel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Deposito Mudharabah yang diperoleh dari data laporan keuangan bulanan
Bank Syariah Mandiri.
2. Tingkat suku bunga bank umum yang diperoleh dari data statistik ekonomi
dan keuangan Bank Indonesia.
3. Bagi hasil Bank Syariah Mandiri yang diperoleh dari data distribusi
pendapatan bagi hasil Bank Syariah Mandiri.
4. Inflasi yang diperoleh dari data moneter Bank Indonesia.
B. Deskripsi Statistik Variabel Penelitian
Berdasarkan hasil analisis deskripsi statistik, maka berikut di dalam tabel
4.1 akan disajikan karakteristik sampel yang digunakan di dalam penelitian ini
1
2
yang meliputi : jumlah sampel ( n ), rata rata sampel ( mean ), nilai maksimum,
nilai minimum serta standar deviasi ( σ ) untuk masing masing variabel.
Tabel 4.1
Deskriptif Variabel Penelitian
Descriptive Statistiks
N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Deposito Mudharabah
33
1539693.0
8635082.0
5369967.697
2137193.3919
Suku Bunga
33
5.35
7.43
6.6676
.48959
Bagi Hasil
33
4.55
6.45
5.6636
.44443
Inflasi
33
2.41
7.02
4.7679
1.35181
Valid N (listwise)
33
Sumber : Data sekunder yang diolah.
Pada table 4.1 diatas menunjukkan bahwa jumlah data yang digunakan
dalam penelitian ini sebanyak 33 sampel data yang diambil dari laporan
pendapatan Bank Syariah Mandiri periode September 2009 sampai Juni 2012.
Berdasarkan analisis data diatas dapat disimpulkan bahwa rata-rata atau
mean dari deposito Mudharabah adalah sebesar Rp. 5.369.967 Juta, deposito
terendah ( minimum ) adalah sebesar Rp. 1.539.693 juta yang terjadi pada bulan
April 2012, sedangkan deposito terbesar ( maksimum ) adalah sebesar Rp.
8.635.082 juta yang terjadi pada bulan September 2011. Standar deviasi sebesar
Rp. 2.137.193 juta.
Rata-rata atau mean dari suku bunga bank umum adalah 6,67%. suku
bunga terendah ( minimum ) adalah 5.35% yang terjadi pada bulan Mei 2012,
3
sedangkan suku bunga tertinggi ( maksimum ) adalah 7,43% yang terjadi pada
bulan September 2009. Standar deviasi sebesar 0,49%.
Rata-rata atau mean dari bagi hasil adalah 5.66%, bagi hasil terendah (
minimum ) adalah 4.55% yang terjadi pada bulan Februari 2012, sedangkan bagi
hasil terbesar ( maksimum ) adalah sebesar 6.45% yang terjadi pada bulan
Oktober 2009. Standar deviasi sebesar 0.44%
Rata-rata atau mean dari Inflasi adalah 4.77%, Inflasi terendah (
minimum ) adalah 2.41% yang terjadi pada bulan November 2009 dan untuk
Inflasi tertinggi ( maksimum ) adalah sebesar 7.02% yang terjadi pada bulan
Januari 2011.
C. Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik bertujuan untuk menguji kelayakan penggunaan
model regresi dan kelayakan variabel bebas. Tujuan pengujian asumsi klasik
adalah agar dapat menghasilkan nilai parameter yang baik sehingga nilai
penelitian dapat lebih diandalkan. Uji asumsi klasik yang dilakukan dalam
penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi,
variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui
bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi
4
normal. Apabila asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk
jumlah sampel kecil.
Pengujian normalitas pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan
analisis statistik melalui uji Kolmogorov Smirnov, walaupun normalitas suatu
variabel tidak selalu diperlukan dalam analisis akan tetapi hasil uji statistik akan
lebih baik jika semua variabel berdistribusi normal. Data yang berdistribusi
normal ditunjukkan dengan nilai signifikansi diatas 0,05. Jika variabel tidak
terdistribusi secara normal ( melenceng kekiri atau kekanan ) maka hasil uji
statistik akan tergradasi ( Ghazali, 2006 : 28 ). Hasil pengujian normalitas
distribusi dari 33 data adalah sebagaimana ditunjukkan pada tabel 4.2 berikut ini
Tabel 4.2
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N
33
Normal
Mean
a,b
.0000000
Parameters
Std. Deviation
1289381.06435662
Most Extreme
Absolute
.127
Differences
Positive
.061
Negatif
-.127
Kolmogorov-Smirnov Z
.730
Asymp. Sig. (2-tailed)
.662
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : Data sekunder yang diolah
5
Pada tabel 4.2 tersebut menunjukkan bahwa residual data telah
terdistribusi secara normal, hal ini berdasarkan pada nilai Kolmogorov Smirnov
sebesar 0.730 dengan tingkat signifikansi sebesar 0.662, Karena tingkat
signifikansi berada diatas 0.05, hal ini menunjukkan bahwa distribusi data dari
variabel dalam penelitian ini telah terdistribusi secara normal.
2. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi
ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas ( independen ). Model regresi
yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika
variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak
orthogonal.
( Ghazali, 2006:95
). Untuk mengetahui apakah
terjadi
multikolinearitas dapat dilihat dari nilai variance inflation factor yang terdapat
pada masing-masing variabel seperti pada tabel berikut
Tabel 4.3
Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
Unstandardized Coefficients
Model
1 (Constant)
Suku Bunga
Bagi Hasil
Inflasi
B
2668386.342
2854968.927
-3306997.941
502423.330
Std. Error
3914054.249
537134.474
592049.752
177430.636
a. Dependent Variabel : Deposito Mudharabah
Sumber : Data sekunder yang diolah
a
Standardized
Coefficients
Beta
.654
-.688
.318
t
.682
5.315
-5.586
2.832
Sig.
.501
.000
.000
.008
Collinearity
Statistiks
Toleranc
VIF
e
.829 1.206
.828 1.208
.997 1.004
6
Suatu model regresi dinyatakan bebas dari multikolinearitas jika
mempunyai nilai tolerance lebih dari 0,10 dan nilai VIF dibawah 10. Hasil
perhitungan nilai tolerance pada tabel 4.3 menunjukkan tidak ada variabel
independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada
korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95%. Hasil
perhitungan nilai VIF menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki
nilai VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas
antar variabel independen dalam model regresi.
3. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi
linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t-l ( sebelumnya ). Jika terjadi korelasi, maka
dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi
yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul
karena residual ( kesalahan pengganggu ) tidak bebas dari satu observasi ke
observasi lainnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari
autokorelasi. ( Ghazali, 2006:99 ). Salah satu cara yang digunakan untuk
mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi adalah dengan uji Durbin-Watson,
dengan ketentuan seperti pada tabel 4.4 berikut
7
Tabel 4.4
Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi
Hipotesis nol
Keputusan
Jika
Tidak ada autokorelasi positif
Tolak
0 < d < dl
Tidak ada autokorelasi positif
No decission
dl ≤ d ≤ du
Tidak ada korelasi negatif
Tolak
4 - dl < d < 4
Tidak ada korelasi negatif
No decission
4 - du ≤ d ≤ 4 - dl
Tidak ada autokorelasi positif atau negatif
Tidak ditolak
du < d < 4 - du
Tabel 4.5
Hasil Uji Durbin-Watson
b
Model Summary
Change Statistiks
Model
1
R Square Change
F Change
.636
16.892
df1
Durbindf2
3
Sig. F Change
29
.000
Watson
1.724
a. Predictors: (Constant), Inflasi, Suku Bunga, Bagi Hasil
b. Dependent Variabel: Deposito Mudharabah
Berdasarkan hasil Output SPSS diatas didapat nilai DW sebesar 1.724,
nilai ini akan kita bandingkan dengan nilai DW pada Tabel dengan n=33 dan
k=3, maka didapat nilai dl ( batas luar ) = 1.258 dan nilai du ( batas atas ) =
1.651, karena nilai DW 1.724 lebih besar dari nilai du 1.651 dan kurang dari 4du, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat adanya autokorelasi.
4. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
8
pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda
disebut
Heteroskedastisitas.
Model
regresi
yang
baik
adalah
yang
Homoskedastisitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas ( Ghazali, 2006, 125 ).
Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya Heteroskedastisitas adalah
dengan menggunakan Grafik Scatterplot. Titik-titik yang terbentuk harus
menyebar secara acak, jika kondisi ini terpenuhi maka Heteroskedastisitas tidak
terjadi dan model regresi dapat digunakan. Hasil uji Heteroskedastisitas dengan
menggunakan Grafik Scatterplot dapat dilihat pada gambar 4.1 berikut
Sumber : Data sekunder yang diolah
Gambar 4.1
Grafik Scatterplot
9
Dari Grafik Scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak
serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. hal ini dapat
disimpulkan bahwa tidak terjadi Heteroskedastisitas pada model regresi,
sehingga model regresi layak untuk digunakan.
D. Uji Hipotesis
Setelah model regresi linier berganda memenuhi syarat uji asumsi
klasik, maka selanjutnya adalah melakukan pengujian terhadap hipotesis yaitu
dengan menggunakan analisis regresi, uji F dan uji t.
1. Analisis Regresi Linier Berganda
Koefisien Determinasi ( R² ) pada intinya bertujuan untuk mengukur
seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen.
Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R² yang kecil berarti
kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel
dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel
independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk
memprediksi variasi variabel dependen ( Ghazali, 2006:87 ). Hasil perhitungan
koefisien determinasi ditunjukkan oleh tabel 4.6 berikut
10
Tabel 4.6
Hasil Perhitungan Koefisien Determinasi ( R² )
b
Model Summary
Model
1
R
.798
R Square
a
Adjusted R Square
.636
.598
Std. Error of the Estimate
1354432.2253
a. Predictors: (Constant), Inflasi, Suku Bunga, Bagi Hasil
b. Dependent Variabel: Deposito Mudharabah
Berdasarkan tampilan output SPSS diatas, untuk hasil perhitungan R²
adalah sebesar 0.598, hal ini menunjukkan bahwa besarnya persentase variasi
Deposito Mudharabah yang bisa dijelaskan oleh variasi dari ketiga variabel
bebas yaitu suku bunga, bagi hasil dan inflasi adalah sebesar 59.8%, sedangkan
sisanya yaitu 40.2% ( 100% - 59.8% = 40.2% ) dijelaskan oleh faktor-faktor lain.
2. Persamaan Regresi Linier Berganda
Dari hasil output SPSS pada tabel 4.8 maka dapat kita buat persamaan
regresi linear berganda sebagai berikut :
Deposito Mudharabah = 2.668.386,342 + 2.854.968,927 suku bunga –
3.306.997,941 bagi hasil + 502.423,330 inflasi.
Dari persamaan regresi linear berganda diatas, nilai konstanta sebesar
2.668.386,342 hal ini menunjukkan bahwa jika variabel independen diasumsikan
bernilai nol, maka deposito mudharabah ( variabel dependen ) bernilai sebesar
2.668.386,342 juta.
11
Variabel suku bunga secara statistik signifikan hal ini menunjukkan
variabel suku bunga berpengaruh terhadap Deposito Mudharabah, variabel bagi
hasil secara statistik memiliki hubungan yang negatif terhadap deposito
mudharabah, begitu juga dengan variabel inflasi yang secara statistik signifikan
dan berpengaruh terhadap deposito mudharabah, hal ini menunjukkan bahwa
ketiga variabel tersebut yaitu suku bunga, bagi hasil dan inflasi berpengaruh
secara signifikan terhadap deposito mudharabah Bank Syariah Mandiri.
3. Uji Signifikansi Simultan ( Uji Statistik F )
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel
independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh
secara bersama-sama terhadap variabel dependen / terikat ( Ghazali, 2006:88 ).
Hasil perhitungan uji F dapat dilihat dalam tabel 4.7 berikut
Tabel 4.7
Hasil Perhitungan Uji F
b
ANOVA
Model
Sum of Squares
df
Mean Square
1 Regression
9.296E13
3
3.099E13
Residual
5.320E13
29
1.834E12
Total
1.462E14
32
F
16.892
Sig.
.000
a
a. Predictors: (Constant), Inflasi, Suku Bunga, Bagi Hasil
b. Dependent Variabel: Deposito Mudharabah
Dari uji ANOVA atau F test didapat nilai F hitung sebesar 16.892 dengan
probabilitas 0.000. karena probabilitas lebih kecil dari 0.05, maka model regresi
12
dapat digunakan untuk memprediksi deposito mudharabah atau dapat dikatakan
bahwa suku bunga, bagi hasil dan inflasi berpengaruh terhadap deposito
mudharabah.
4. Uji Signifikansi Parameter Individual ( Uji Statistik t )
Berdasarkan output SPSS, secara parsial pengaruh dari ketiga variabel
independen yaitu Tingkat suku bunga, bagi hasil dan Inflasi terhadap Deposito
Mudharabah adalah seperti yang terlihat pada tabel 4.8 berikut
Tabel 4.8
Hasil Uji Regresi Parsial ( Uji t )
a
Coefficients
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model
B
1 (Constant)
Suku Bunga
Bagi Hasil
Inflasi
Std. Error
2668386.342
3914054.249
2854968.927
537134.474
-3306997.941
502423.330
Coefficients
Beta
t
Sig.
.682
.501
.654
5.315
.000
592049.752
-.688
-5.586
.000
177430.636
.318
2.832
.008
a. Dependent Variabel : Deposito Mudharabah
Sumber : Data sekunder yang diolah
Dari hasil output SPSS tersebut dapat kita lihat variabel bebas suku
bunga
adalah
sebesar
2.854.968,927
dengan
nilai
probabilitas
0.000
menunjukkan bahwa variabel suku bunga memiliki hubungan yang positif
terhadap deposito mudharabah.
13
Koefisien bebas bagi hasil adalah sebesar -3.306.997,941 dengan nilai
probabilitas 0.000 menunjukkan bahwa variabel bagi hasil memiliki hubungan
yang negatif terhadap deposito mudharabah. Dan koefisien bebas Inflasi adalah
sebesar 502.423,330 dengan nilai probabilitas 0.008 menunjukkan bahwa
variabel inflasi memiliki hubungan yang positif terhadap deposito mudharabah
karena nilai probabilitas ketiga variabel tersebut signifikan pada 0.05 maka dapat
kita simpulkan bahwa ketiga variabel tersebut mempengaruhi Deposito
Mudharabah.
Hasil ini sama dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Rizqi
Ramadhan ( 2009 ), yang menunjukkan bahwa tingkat inflasi, suku bunga
deposito dan tingkat bagi hasil berpengaruh signifikan terhadap deposito
mudharabah pada Perbankan Syariah di Indonesia.
E. Pembahasan
Berdasarkan hasil pengolahan data diatas, maka berikut adalah jawaban
dari beberapa masalah yang telah kita rumuskan, yaitu:
1. Variabel suku bunga secara statistik berpengaruh secara signifikan
terhadap deposito mudharabah pada Bank Syariah Mandiri, hal ini
menunjukkan bahwa selain ingin menginvestasikan dananya sesuai
dengan syariah Islam nasabah juga masih memperhitungkan nilai suku
bunga pada Bank konvensional.
14
2. Variabel bagi hasil secara statistik berpengaruh terhadap deposito
mudharabah pada Bank Syariah Mandiri, hal ini menunjukkan bahwa
keinginan masyarakat untuk mendepositokan dananya pada Bank Syariah
Mandiri dipengaruhi untuk memperoleh keuntungan dari bagi hasil.
3. Variabel inflasi secara statistik berpengaruh secara signifikan terhadap
deposito mudharabah pada Bank Syariah Mandiri, hal ini menunjukkan
bahwa
terjadinya inflasi mempengaruhi keinginan masyarakat untuk
menginvestasikan dananya pada deposito mudharabah Bank Syariah
Mandiri.
4. Berdasarkan hasil analisis regresi menyatakan bahwa variabel suku
bunga, bagi hasil dan inflasi secara bersama-sama berpengaruh terhadap
deposito mudharabah pada Bank Syariah Mandiri. Karena pengaruh yang
ditimbulkan oleh suku bunga, bagi hasil dan inflasi adalah sebesar 59.8%
dan 40.2% dipengaruhi oleh faktor lain.