BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Bab ini berisi temuan

BAB IV
ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
Bab ini berisi temuan penelitian dan membahas tentang hasil
penelitiannya. Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis
deskriptif, analisis statistik uji asumsi klasik, dan uji hipotesis. Analisis multiple
regression digunakan untuk menguji hipotesis dengan menggunakan program
komputer SPSS 17 (Statistical Product and Service Solution 17th edition).
4.1
Deskripsi Data
Data yang digunakan untuk penelitian ini adalah data kuantitatif yang
diperoleh dari laporan keungan yang diterbitkan pada masing – masing website
perbankan. Penulis mengukur efisiensi dengan menggunakan metode DEA.
Sebagai input, yakni ukuran bank (size) yang diproksikan sebagai logaritma
natural total aset, biaya operasional, dana pihak ketiga dan sebagai output, non
performing finance (NPF), rate of return (rata – rata bagi hasil) dan pembiayaan
yang diambil dari tahun 2010 sampai 2014.
4.2
Analisis Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk mengamati karakteristik sampel yang
digunakan dalam penelitian. Data ini ditunjukkan dengan nilai minimum dan
nilai maksimum, rata-rata, dan standar deviasi dari penelitian variabel. Sampel
rinci dapat dilihat pada tabel 4.1.
66
TABEL 4.1
Statistik Deskriptif Variabel Penelitian
Variabel
Frekuensi
Efisiensi
55
CAR
55
NIM
55
Karakter
55
DPS
Sumber: data diolah, 2016
Nilai
Minimum
0.26
6.98
2.12
2.83
Nilai
Maksimum
1.00
195.14
15.49
3.50
Rata rata
0.5934
28.4027
6.4193
3.0765
Deviasi
Standar
0.21746
31.22281
2.86031
0.19961
Efisiensi sebagai variabel dependen memiliki nilai minimum 0,26 dan
nilai maksimum 1,00 dari 55 sampel. Hal ini berarti bahwa rentang antara hasil
ini akan diperoleh data yang didistribusikan secara acak, akan tetapi jika dilihat
deviasi standarnya menunjukkan bahwa deviasi standar 0,21746 berada di bawah
rata-rata 0,5934. Nilai efisiensi ini dihitung dengan menggunakan DEA (Data
Envelopment Analysis) untuk membandingkan beberapa UKE (Unit Kegiatan
Ekonomi) dengan input dan output tertentu. Pengukuran efisiensi perbankan
syariah ini menggunakan ukuran bank, biaya operasional, dan dana pihak ketiga
sebagai input. Kemudian NPL, rate of return, dan pembiayaan yang disalurkan
kepada masyarakat sebagai output. DEA mengukur efisiensi perbankan syariah
dengan menggunakan perangkat lunak khusus yang bernama EMS (Efficiency
Measurement System). Hasil pengukuran ini menunjukkan tingkat efisiensi dari
masing – masing bank syariah yang menjadi sampel penelitian. Nilai maksimum
adalah 1,00 yang berarti bahwa bank benar-benar efisien.
CAR (Capital Adequacy Ratio) sebagai variabel independen memiliki
nilai minimum 6,98 dan nilai maksimum 195,1 dari 55 sampel. Variabel CAR ini
memiliki rata-rata 128,4027 dan deviasi standar 31,22281. Hasil ini dijelaskan
67
bahwa persebaran dari data tersebar diantara nilai minimum dan maksimum, dan
itu dapat disimpulkan bahwa sampel tidak memiliki kesamaan. Hal ini juga
berarti bahwa datanya heterogen atau nilai sampel dan populasi didistribusikan
secara acak.
NIM (Net Income Margin) sebagai variabel independen memiliki nilai
minimum 2,12 dan nilai maksimum 15,49 dari 55 sampel. Variabel NIM ini
memiliki rata-rata 6,4193 dan deviasi standar 2,86031. Hasil ini dijelaskan bahwa
rentang antara hasil ini akan diperoleh data yang didistribusikan secara acak.
Karakter DPS (Dewan Pengawas Syariah) sebagai variabel independen
memiliki nilai minimum 2,83 dan nilai maksimum 3,50 dari 55 sampel. Variabel
karakter DPS ini memiliki rata-rata 3,0765 dan deviasi standar 0,19961. Hasil ini
dijelaskan bahwa persebaran data berkerumun disekitar nilai rata-rata hitung dan
itu bisa disimpulkan bahwa sampel dan populasi memiliki kesamaan. Hal ini juga
berarti bahwa data yang homogen atau nilai sampel dan populasi didistribusikan
tidak acak. Dapat disimpulkan bahwa sampel tidak memiliki variasi data, yang
menunjukkan kisaran antara nilai minimum data adalalah 2,83 dan data
maksimum adalah 3,50 yang begitu kecil.
4.3
Analisis Statistik Uji Asumsi Klasik
4.3.1
Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan dengan melihat uji statistik Normal P Plot. Uji
statistik nonparametrik Kolomogorov Smirnov digunakan untuk menguji
normalitas residual dalam penelitian ini. Data distribusi normal jika signifikansi
68
asymptotic lebih besar dari 0,05 atau 5%. Hasil dari uji Kolomogorov Smirnov
digambarkan pada tabel 4.2 di bawah ini:
TABEL 4.2
Uji Normalitas
Keterangan
Frekuensi
Normal Parametersa..b
Rata – rata
Deviasi Standar
Perbedaan Paling Ekstrim
Absolut
Positif
Negatif
Kolmogorov-Smirnov Z
Asymptotic Significant
Unstandardized Residual
55
0.0000000
0.09961050
0.125
0.125
-0.074
0.928
0.356
Sumber: data diolah, 2016
Berdasarkan uji normalitas pada tabel 4.2 di atas, menunjukkan bahwa
nilai asymptotic significance sebesar 0.356 atau 35,6%. Nilai tersebut berarti
bahwa hasil pengujian ini lebih besar dari 5%, sehingga dapat disimpulkan bahwa
distribusi data normal.
4.3.2 Uji Multikolinearitas
Pengujian dapat dilakukan dengan menganalisis perhitungan nilai
toleransi dan Variance Inflating Factor (VIF). Jika nilai VIF > 10 dan nilai
toleransi < 10% maka model regresi multikolinearitas terjadi. Sementara itu, jika
nilai VIF < 10 dan nilai toleransi> 10% maka tidak ada multikolinearitas
(Ghazali, 2005). Hasil uji multikolinieritas bisa ditunjukkan dalam tabel 4.3.
69
TABEL 4.3
Uji Multikolinearitas
Statistik Kolineariti
Model
Toleransi
VIF
Konstanta
CAR
0.977
1.024
NIM
0.946
1.056
DPS
0.968
Sumber: data diolah, 2016
1.033
Tabel 4.3 menunjukkan bahwa tidak ada multikolinearitas dalam variabel
independen yang digunakan dalam model regresi ini. Hal ini dapat dilihat dari
nilai toleransi > 10% untuk variabel CAR, NIM, dan Karakter DPS, sedangkan
nilai VIF disemua variabel independen CAR, NIM, dan Karakter DPS adalah
<10.
4.3.3
Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas menunjukkan bahwa kesalahan atau model
residual tidak konstan bevariasi dari satu pengamatan ke pengamatan lain. Uji
Heteroskedastisitas dalam penelitian ini didasarkan pada scatter plot. Dasar
pengujian adalah untuk mengidentifikasi pola tertentu dari titik pada scatter plot
dengan melihat pola khusus yang ada. Heteroskedastisitas terjadi jika poin atau
titik membentuk pola yang tidak teratur (bergelombang,melebar, dan
menyempit). Di sisi lain, heteroskedastisitas tidak terjadi jika ada pola jelas
dalam grafik, data secara acak didistribusikan dan poin tersebar di atas dan di
bawah 0 pada sumbu y.
70
GAMBAR 4.1
Uji Heteroskedastisitas
Berdasarkan scatter plot pada gambar 4.1, poin tersebar secara acak, tidak
membentuk pola yang jelas spesifik, dan titik tersebar di atas dan di bawah yaxis. Dapat disimpulkan bahwa tidak ada gejala heteroskedastisitas dalam model
regresi
4.3.4
Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah model regresi linier
memiliki korelasi antara kesalahan pada periode t dan pelanggaran pada periode
71
t-1 atau tidak. Penulis menggunakan Durbin-Watson untuk mengidentifikasi
apakah ada autokorelasi atau tidak dalam modus regresi.
TABEL 4.4
Uji Autokorelasi
Model R
Adjusted
R Square Square
R Std. Error of Durbinthe Estimate Watson
1
0.695a
0.483
0.452
a. Predictors: (Constant), dps, car, nim
0.10250
1.204
b. Dependent Variable: efisiensi
Hasil uji autokorelasi dengan menggunakan Durbin-Watson dapat
ditemukan pada tabel 4.4. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat signifikan (α) 5%
dengan jumlah sampel (n) adalah 55 dan ada tiga variabel (k = 3). Durbin-Watson
tabel (α; k; n = 0,05; 3; 55) menunjukkan bahwa nilai DL adalah 1.284 dan
nilai DU adalah 1.505. Berdasarkan tabel 4.4 hasil uji Durbin-Watson adalah
1.204. Nilai Durbin-Watson berada di bawah batas bawah (DL) yang berarti
1.204 <1.284 (DW <DL). Dapat disimpulkan bahwa terdapat autokorelasi karena
data yang digunakan adalah data time series, yang sebagian besar mengakibatkan
autokorelasi. Hal ini masih dapat diterima karena gejala (shymptom) ini tidak
mengganggu aspek lain.
4.4
Uji Hipotesis
4.4.1
Analisis Regresi
Analisis regresi pada dasarnya dilakukan untuk memperkirakan dan
memprediksi rata-rata populasi, atau nilai rata-rata variabel dependen
berdasarkan nilai variabel independen.
72
TABEL 4.5
Koefisien
Unstandardized
Standardized
Coefficient
Model
Coefficien
Standar
Beta
B
Error
Konstanta
-0.166
0.377
CAR
0.002
0.001
0.279
NIM
-0.033
0.008
-0.431
Karakter DPS
0.297
0.118
0.273
Variabel Dependen: Efisiensi
t
Tingkat
Signifikansi
-0.442
2.580
-3.942
2.510
0.661
0.013
0.000
0.015
Sumber: data diolah, 2016
Tabel 4.5 menunjukkan hasil analisis reegresi berganda dengan rumus:
Bpit
= -0.166 + 0.002 (CARit) – 0.033 (NIMit) + 0.297 (Karakter DPSit) + Ɛ
Persamaan regresi di atas menunjukkan bahwa CAR dan karakter DPS
memiliki koefisien positif, sedangkan NIM memiliki koefisien negatif.
Berdasarkan persamaan regresi ini, dapat diartikan bahwa CAR memiliki
koefisien regresi positif atau kemiringan (B) nilai + 0.002. Hal ini berarti bahwa
semakin besar CAR yang
ada di bank, maka semakin baik pula efisiensi
perbankan syariah. Kemudian NIM sebagai variabel independen ke dua, memiliki
nilai koefisien regresi yang negatif atau kemiringan (B) nilai - 0.033. Hal ini
berarti bahwa semakin besar NIM yang ada di bank, maka perbankan syariah
semakin tidak efisien. Variabel karakter DPS memiliki nilai koefisien regresi atau
kemiringan (B) nilai + 0.297. Hal ini berarti bahwa semakin besar karakter DPS
yang ada di bank, maka semakin baik pula efisiensi perbankan syariah.
73
4.4.2 Uji F
Uji F bertujuan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen
dapat ditampung secara bersamaan dalam model regresi dan memiliki pengaruh
terhadap variabel dependen atau tidak (Ghazali, 2005). Hipotesis diuji dengan
tingkat kepercayaan 95% atau tingkat signifikansi (α) 5% atau 0,05. Tabel 4.6
menunjukkan hasil uji F:
TABEL 4.6
Uji F
Keterangan
F Hitung
Total Residual Regresi
Sumber: data diolah, 2016
Signifikansi (P-value)
11.921
0.000a
Tabel 4.6 yang disajikan menunjukkan bahwa hasil F hitung adalah
11.921 dan p-value adalah 0.000. Hal ini dapat dilihat bahwa p-value kurang dari
0,05 (0,000 <0,05), sehingga dapat disimpulkan bahwa koefisien korelasi adalah
signifikan secara statistik, cocok sebagai model regresi secara simultan, dan
variabel CAR dan NIM (kinerja keuangan), serta karakter DPS (efektivitas
pengawasan syariah) secara simultan memiliki pengaruh terhadap efisiensi
perbankan syariah.
4.4.3 Uji T
Regresi dapat digunakan dan dijelaskan untuk menguji pengaruh CAR,
NIM dan karakter DPS terhadap efisiensi perbankan syariah Indonesia. Hal ini
dapat dilihat dalam pengujian signifikansi variabel koefisien regresi. Berdasarkan
74
hasil uji t dalam tabel 4.5, variabel CAR berpengaruh positif terhadap efisiensi
perbankan syariah Indonesia. Nilai koefisien regresi dari CAR adalah 0.002
dengan t-hitung 2.580 dan p-value 0.013. Dapat disimpulkan bahwa nilai
probabilitas kurang dari α (0.05), oleh karena itu H0 ditolak dan Ha diterima. Hal
ini berarti bahwa terdapat pengaruh positif signifikan terhadap efisiensi
perbankan syariah Indonesia. Variabel NIM dengan koefisien regresi -0.033
dengan t-hitung -3.942 dan p-value 0.000 menunjukkan bahwa NIM berpengaruh
signifikan negatif terhadap efisiensi perbankan syariah Indonesia. Hal ini
dikarenakan nilai p-value 0.000 < α (0.05), sehingga H0 ditolak dan Ha diterima.
Koefisien regresi NIM yang bernilai negatif (-0.033), berarti bahwa pengaruh
yang diberikan variabel NIM pada efisiensi perbankan syariah Indonesia adalah
pengaruh signifikan negatif. Kemudian dari uji t tersebut, diketahui juga bahwa
variabel karakter DPS berpengaruh positif terhadap efisiensi perbankan syariah
Indonesia. Nilai koefisien regresi dari karakter DPS adalah 0.297 dengan t-hitung
2.510 dan p-value 0.015. Dapat disimpulkan bahwa nilai probabilitas kurang dari
α (0.05), oleh karena itu H0 ditolak dan Ha diterima. Hal ini berarti bahwa
terdapat pengaruh positif signifikan terhadap efisiensi perbankan syariah
Indonesia.
4.4.4
Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) adalah nilai yang menunjukkan seberapa jauh
variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen. Koefisien hasil uji
determinasi ditunjukkan pada tabel 4.7 sebagai berikut:
TABEL 4.7
75
Koefisien Determinasi
R
R Square
Adjusted R Square
0.646
0.412
0.378
Sumber: data diolah, 2016
a
Estimasi Standar
Error
0.17156
Tabel 4.7 di atas menunjukkan koefisien determinasi (R2) dari
penimbangan adjusted R square, yang bernilai 0.378 atau 37,8%. Hal ini
menunjukkan bahwa variabel independen yang digunakan dalam model regresi,
yakni variabel CAR, NIM, dan karakter DPS mampu menjelaskan pengaruhnya
terhadap efisiensi perbankan syariah Indonesia sebesar 37.8%, sedangkan
pengaruh 62.2% dijelaskan oleh faktor lain yang tidak digunakan dalam model
regresi penelitian ini.
4.5
Deskripsi Hasil Pengukuran Efisiensi dengan pendekatan Data
Envelopment Analisys (DEA)
Sebelum melakukan pengujian hipotesis, penulis melakukan pengukuran
efisiensi perbankan syariah terlebih dahulu. Nilai efisiensi ini dihitung dengan
menggunakan DEA (Data Envelopment Analysis) untuk membandingkan
beberapa UKE (Unit Kegiatan Ekonomi) dengan input dan output tertentu. UKE
dalam penelitian ini berupa sampel dari 11 bank syariah di Indonesia dengan
periode pengamatan lima tahun. Pengukuran efisiensi perbankan syariah ini
menggunakan ukuran bank, biaya operasional, dan dana pihak ketiga sebagai
input. Kemudian NPL, rate of return, dan pembiayaan yang disalurkan kepada
masyarakat sebagai output. Data input dan output tersebut kemudian diinput ke
dalam Microsoft Excel sebagai data input pengujian DEA. DEA mengukur
76
efisiensi perbankan syariah dengan menggunakan perangkat lunak khusus yang
bernama EMS (Efficiency Measurement System). Hasil pengukuran ini
menunjukkan tingkat efisiensi dari masing – masing bank syariah yang menjadi
sampel penelitian. Nilai maksimum adalah 1,00 yang berarti bahwa bank benarbenar efisien. Hasil pengukuran efisiensi yang dilakukan penulis, menunjukkan
bahwa dari dari total 55 sampel hanya enam periode perbankan yang nilai
efisiensinya sempurna, rinciannya sebagai berikut:
TABEL 4.8
Bank Syariah Yang Efisien Sempurna
No
Nama Bank
1. Panin Syariah
2. Panin Syariah
3. Victoria Syariah
4. Maybank Syariah
5. Maybank Syariah
6. Maybank Syariah
Sumber: data diolah, 2016
Periode
2010
2011
2014
2011
2012
2014
Nilai Efisiensi (dalam
%)
174,05
104,45
116,86
119,25
105,70
114,40
Tabel 4.8 diatas, menunjukkan periode perbankan syariah yang mengalami
efisiensi sempurna. Nilai efisiensi tertinggi terdapat pada Bank Panin Syariah
tahun 2010 dengan nilai 174,05%, kemudian Bank Maybank Syariah tahun 2011
dengan nilai 119,25%, selanjutnya Bank Victoria Syariah tahun 2014 dengan
nilai 116,86%, yang keempat Bank Maybank Syariah tahun 2014 dengan nilai
114,40%, yang kelima Bank Maybank Syariah tahun 2012 dengan nilai 105,70%
dan yang terakhir Bank Panin Syariah tahun 2011 dengan nilai 104,45%. Nilai
efisiensi yang dihasilkan dari pengukuran DEA, baik yang efisien sempurna
maupun mendekati nilai 1 (0 < hs ≤ 1) kemudian dijadikan variabel dependen (Y)
77
dalam penelitian ini. Sampel yang memiliki nilai efisiensi ≥ 100% (1), dalam
pengujian hipotesis dijadikan 100% (1). Hal ini dikarenakan nilai maksimal dari
efisiensi adalah 100% (1) (Abidin dan Endri, 2009).
4.6
Pembahasan
TABEL 4.9
Ringkasan Hasil Uji Hipotesis
H.No.
Variabel
H1
Capital
Adequacy
Ratio (CAR)
Hipotesis
Capital Adequacy
Ratio (CAR)
berpengaruh pada
efisiensi perbankan
syarriah Indonesia.
H2
Net Income
Net Income Margin
Margin (NIM) (NIM) berpengaruh
pada efisiensi
perbankan syarriah
Indonesia.
H3
Karakter
Karakter Dewan
Dewan
Pengawas Syariaha
Pengawas
(Karakter DPS)
Syariaha
berpengaruh pada
(Karakter
efisiensi perbankan
DPS)
syarriah Indonesia.
Sumber: data diolah, 2016
Hasil
B : 0.002
Sig : 0.013
Keputusan
Signifikan
positif
B : -0.033
Sig : 0.000
Signifikan
negatif
B : 0.297
Sig : 0.013
Signifikan
positif
Dari pengujian hipotesis yang telah diperoleh oleh peneliti, penjelasannya
sebagai berikut:
1. Pengaruh
Capital
Adequacy Ratio
(CAR) terhadap
Efisiensi
Perbankan Syariah
Hasil tes (Tabel 4.5), menunjukan bahwa variabel Capital Adequacy
Ratio (CAR) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap efisiensi
78
perbankan syariah Indonesia. Hipotesis terbukti dengan koefisien nilai positif
dan p yang kurang dari 5%. CAR dengan koefisien bernilai positif berarti
bahwa sesuai dengan teori permodalan, dimana modal adalah faktor penting
bagi bank dalam pengembangan usaha (Veithzal, Idroes, dan Rivai, 2007).
Signifikannya CAR berarti bahwa CAR memberikan pengaruh terhadap
efisiensi perbankan syariah Indonesia.
Hanafi dan Halim (2005) menjelaskan bahwa kelangsungan suatu usaha
sebuah perusahaan dapat dipertahankan dengan pengelolaan atau manajemen
modal yang baik. Perbankan perlu mengawasi, merencanakan, dan menjaga
tingkat modal kerja yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Defri (2012)
menggunakan CAR dalam pengukuran kecukupan modal yang dimiliki bank
untuk menunjang aset yang mengandung atau menghasilkan risiko, misalnya
risiko pembiayaan yang diberikan bank syariah. Semakin tinggi CAR maka
semakin kuat bank tersebut dalam menanggung setiap risiko pembiayaan
ataupun aktiva produktifnya. Dendawijaya (2005) juga menjelaskan bahwa
jika nilai CAR tinggi sebagaimana ketentuan Bank Indonesia (minimal 8%),
maka bank tersebut mampu membiayai operasional bank, dan hal tersebut
memberikan kontribusi yang besar bagi profitabilitas bank. Kecukupan
modal yang diikelola perbankan akan menghasilkan output profitabilitas
yang tinggi sesuai dengan keinginan perbankan. Sebagaimana Munawir
(2001) yang menjelaskan bahwa efisiensi perbankan dapat dicapai dengan
didapatnya maksimal output ekonomi berupa profitabilitas, sehingga
menjamin perusahaan tidak akan mengalami kesulitan keuangan maupun
79
dalam pemberian pembiayaan. Selain itu, Todaro (2004) juga menjelaskan
bahwa kecukupan modal dengan penggunaan teknologi yang canggih dapat
meningkatkan tingkat efisiensi. Pemanfaatan teknologi canggih dalam
perbankan seperti sistem administrasi online yang terintregasi sehingga
memudahkan perbankan dalam pengadministrasian penghimpunan dana
masyarakat maupun penyalurannya dalam bentuk pembiayaan, contoh
lainnya seperti pelayanan e-mobile yang meminimasi input biaya operasional
perbankan berupa biaya administrasi dan umum, serta biaya personalia.
2. Pengaruh Net Income Margin (NIM) terhadap Efisiensi Perbankan
Syariah
Hasil tes (Tabel 4.5), menunjukan bahwa variabel Net Income Margin
(NIM) memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap efisiensi
perbankan syariah Indonesia. Hal ini diketahui dari nilai koefisien negatif
dan p yang kurang dari 5%. Alasan yang dapat menjelaskan hal ini
dikarenakan penelitian ini menguji beberapa faktor yang mempengaruhi
efisiensi, dimana dalam menentukan ukuran efisiensi penulis menggunakan
input dan output yang penulis tentukan sendiri. Pemilihan input dan output
ini berdasarkan penelitian – penelitian terdahulu dengan pengembangan yang
dilakukan oleh penulis. Hasil uji efisiensi yang kemudian menjadi variabel
dependen dalam penelitiian ini, diuji kembali untuk mengetahui berpengaruh
positif atau tidaknya variabel independen. Hal ini mungkin menjadi faktor
yang menyebabkan variabel NIM berpengaruh negatif terhadap efisiensi
perbankan syariah Indonesia. Variabel NIM mungkin tidak sesuai dengan
80
variabel input dan output penentu efisiensi. Selain itu, jika dilihat dari
lampiran 1 dan lampiran 4 diketahui bahwa nilai tertinggi variabel NIM
yakni 15,49 dimiliki oleh Bank Mega Syariah pada tahun 2010 dengan nilai
efisiensi 0,2636. Nilai efisiensi ini merupakan nilai efisiensi terendah dari
hasil pengujian yang penulis lakukan. Data input dan output yang ada
menunjukkan bahwa ukuran Bank Mega Syariah yang diproksikan dengan
logaritma natural relatif besar yakni 29,17 dengan biaya operasional
Rp698.212.224.000,- dan dana pihak ketiga Rp4.040.980.000.000,- namun
pembiayaan yang mampu disalurkan oleh bank tersebut relatif kecil, yakni
hanya Rp3.154.177.000.000,-, sehingga dalam operasionalnya bank kurang
efisien. Hal sebaliknya terjadi pada nilai terendah variabel NIM yang
terdapat pada Bank Victoria Syariah pada tahun 2011 dengan nilai 2,12
namun nilai efisiensinya mendekati 1, yakni 0,9495. Ukuran Bank Victoria
Syariah hanya 27,19 dengan biaya operasional Rp16.772.000.000,- dan dana
pihak ketiga Rp465.000.000.000,- namun tetap dapat menyalurkan
pembiayaan sebesar Rp214.000.000.000,-. Dua sampel periode perbankan
tersebut menunjukkan adanya anomali hasil penelitian dimana variabel NIM
berpengaruh negatif terhadap efisiensi perbankan syariah Indonesia.
Alasan kedua yang dapat menjelaskan variabel NIM signifikan negatif
terhadap efisiensi perbankan syariah Indonesia karena untuk mendapatkan
pendapatan bersih berupa bagi hasil, margin, pendapatan sewa, maupun fee,
salah satu caranya perbankan perlu mengorbankan input berupa biaya
operasional yang tinggi pula. Perbankan syariah perlu mengularkan banyak
81
biaya operasional, terutama biaya administrasi dan umum dalam melakukan
promosi dari produk pembiayaan (Rusmini, 2013). Sebagaimana hadits
Rasulullah yang diriwayatkan oleh Ibnu Majah berikut,
“Tidaklah seseorang memperoleh hasil terbaik melebihi yang dihasilkan
tangannya. Dan tidaklah sesuatu yang dinafkahkan seseorang kepada diri,
keluarga, anak, dan pembantunya kecuali dihitung sebagai sedekah.
Hadist tersebut sesuai dengan penjelasan Ali dan Ascarya (2010) yang
menjelaskan bahwa diperlukan usaha yang optimal untuk mencapai hasil
yang terbaik. Hubungannya dengan signifikan negatif variabel NIM terhadap
efisiensi perbankan syariah Indosesia adalah bahwa variabel NIM yang
tinggi dihasilkan dari input usaha yang tinggi pula, sedangkan perbankan
tidak mampu melakukan pengendalian input untuk mencari titik minimum
input terbaik dimana dihasilkannya efisiensi perbankan yang tinggi. Input
yang tidak terkendali dan berlebihan ini yang mengakibatkan inefisiensi
perbankan syariah Indonesia.
Alasan yang terakhir yakni perbankan syariah mendapatkan margin
pendapatan bersih yang tinggi dan telah melakukan pengendalian terhadap
input sehingga didapatkan minimum input terbaik, namun perbankan syariah
tidak dapat menghasilkan output yang optimal. Berger dan Mester (1997)
menjelaskan bahwa efisiensi biaya dapat diukur dengan kedekatan sebuah
bank ke tingkat maksimum keuntungan yang dapat dihasilkan. Selain itu
Farell (1957) juga menyatakan bahwa efisiensi teknik terefleksi dari
maksimum output yang didapat dengan input yang telah ditentukan.
82
Penelitian ini menunjukkan bahwa nilai variabel NIM signifikan negatif
terhadap efisiensi perbankan karena tingginya nilai variabel NIM tidak
diiringi dengan output yang maksimal. Salah satu output dalam pengujian
efisiensi ini adalah pembiayaan perbankan syariah, dimana jika dilihat dalam
statistik perbankan syariah Indonesia tahun 2014 yang dikeluarkan oleh
Otoritas Jasa keuangan, total pembiayaan yang diberikan perbankan syariah
hanya 5.004.909 miliar rupiah.
3. Pengaruh Karakter Dewan Pengawas Syariah (Karakter DPS)
terhadap Efisiensi Perbankan Syariah
Hasil skoring karakter DPS menunjukkan bahwa sebagian besar anggota
DPS di perbankan syariah ini melakukan rangkap jabatan sebagai DPS di
lembaga keuangan syariah lain maupun rangkap jabatan dengan jajaran
anggota DSN (lampiran 3).
Hasil tes (Tabel 4.5), menunjukan bahwa variabel Karakter Dewan
Pengawas Syariah (Karakter DPS) memiliki pengaruh positif dan signifikan
terhadap efisiensi perbankan syariah Indonesia. Hipotesis terbukti dengan
koefisien nilai positif dan p yang kurang dari 5%.
DPS memiliki tugas dalam mengawasi operasional perbankan syariah
agar sesuai dengan prinsip – prinsip Islam (Anggadini, 2010). Ali dan
Ascarya (2010) menjelaskan bahwa dalam Islam, efisiensi tercapai tidak
dengan mengedepankan keuntungan yang didapat perusahaan, melainkan
dengan melakukan usaha yang optimal dan menjalankan etika syariah.
Optimalisasi usaha ini dapat dilakukan dengan penggunaan semua potensi
83
dari sumber daya alam, spesialisasi terhadap kerja, adanya larangan terhadap
riba, dan larangan israf dan tabdzir.
DPS dalam efisiensi perbankan syariah berperan dalam pengawasan
optimalisasi usaha yang dilakukan oleh manajemen. DPS mengawasi
pengelolaan input sumber daya sehingga mendapatkan output yang
maksimal. Selain itu dalam hal spesialisasi kerja, DPS dapat memberikan
masukan kepada direksi untuk adanya penambahan atau pengurangan
sumber daya manusia (SDM) maupun pelatihan syariah untuk SDM
perbankan syariah (Nurhasanah, 2011). DPS juga memiliki tugas untuk
memastikan bahwa setiap transaksi yang terdapat diperbankan bebas riba,
kesalahan dalam pengukuran atau berlebih – lebihan (Israf) maupun
melakukan kesalahan dalam pengalokasian input sumber daya (Tabdzir).
Semakin baik DPS dalam melakukan pengawasan terhadap bank syariah
maka semakin efisien bank syariah tersebut, karena bank syariah sudah
menjalankan prinsip – prinsip syariah berdasarkan arahan yang diberikan
DPS.