BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian

BAB III
METODE PENELITIAN
A. Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian dilakukan pada empat perbankan syariah, yaitu Bank Muamalat
Syariah, Bank Syariah Mandiri, dan Bank Mega Syariah. Penelitian ini
mengambil data dari laporan keuangan keempat Bank tersebut, seperti neraca,
laporan laba rugi, kualitas aktiva produktif, perhitungan kewajiban penyediaan
modal minimum, dan perhitungan rasio keuangan dalam laporan laporan
keuangan triwulanan yang dipublikasikan oleh masing –masing Bank Umum
Syariah pada periode tahun 2009 – 2012. Data sekunder dapat diambil langsung
dari situs resmi keempat Bank tersebut.
B. Desain Penelitian
Penelitian ini merupakan jenis penelitian kausal, yakni penelitian yang
menganalisis hubungan yang terjadi antara suatu variabel dengan variabel lainnya.
Penelitian ini akan meneliti pengaruh dari Capital Adequacy Ratio (CAR),
Financing to Deposit Ratio (FDR), Non Performing Financing (NPF), dan
Operating Efficiency Ratio (BOPO) sebagai variable independen terhadap Return
On Asset (ROA) sebagai variable dependen. Alat analisis yang digunakan dalam
penelitian ini adalah analisis regresi berganda (Multiple Regression Analysis).
38
39
C. Variabel dan Definisi Operasional Variabel
Variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari dua
jenis variabel yaitu:
1. Variabel dependen (Variabel Y) yaitu variabel yang nilainya dipengaruhi
oleh variabel independen. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah
aspek profitabilitas yang diukur dengan ROA.
2. Variabel independen (variabel X) yaitu variabel yang menjadi sebab
terjadinya atau terpengaruhinya variabel dependen. Variabel independen
dalam penelitian ini adalah: CAR, BOPO, NPF, dan FDR.
Definisi operasional dari masing-masing variabel akan dijelaskan sebagai
berikut:
1. Return On Asset (ROA)
ROA menunjukkan kemampuan manajemen bank dalam menghasilkan
laba dari pengelolaan aset yang dimiliki (Yuliani, 2007). Rasio ini
digunakan untuk mengukur keberhasilan manajemen dalam menghasilkan
laba. Semakin kecil rasio ini mengindikasikan kurangnya kemampuan
manajemen bank dalam hal mengelola aktiva untuk meningkatkan
pendapatan dan atau menekan biaya. Rasio ini dirumuskan sebagai berikut
(SE BI No. 9/24/DPbS tanggal 30 Oktober 2007 Lampiran 1c):
=
Laba sebelum pajak
x 100%
Total aset
40
2. Capital Adequacy Ratio (CAR)
CAR adalah rasio yang memperlihatkan seberapa besar jumlah seluruh
aktiva bank yang mengandung unsur risiko (kredit, penyertaan, surat
berharga, tagihan pada bank lain) ikut dibiayai dari modal sendiri
disamping memperoleh dana-dana dari sumber-sumber diluar bank
(Yuliani, 2007). Adapun cara menghitung dari CAR (Capital Adequancy
Ratio) yaitu (SE BI No. 9/24/DPbS tanggal 30 Oktober 2007 Lampiran
1a):
=
Modal Bank
x 100%
Total ATMR
3. FDR (Financing Deposit Ratio)
Variabel FDR diukur dengan membandingkan total pembiayaan yang
disalurkan dengan total dana pihak ketiga yang dihimpun. FDR dalam
penelitian ini diukur menggunakan skala pengukuran rasio dengan data
triwulan yang ada pada laporan keuangan bank syariah. Berikut adalah
rumus untuk mengukur Financing to Deposit Ratio (Muhamad, 2005 :265)
:
=
Total pembiayaan
Total dana pihak ketiga
100%
4. NPF (Non Performing Financing)
Mengukur tingkat permasalahan Pembiayaan yang dihadapi oleh bank.
Semakin tinggi rasio ini, menunjukkan kualitas Pembiayaan bank syariah
semakin buruk. Adapun cara menghitung dari NPF (Non Performing
41
financing) yiatu (SE BI No. 9/24/DPbS tanggal 30 Oktober 2007
Lampiran 1b):
=
Pembiayaan (KL, D, M)
Total pembiayaan
100%
Dimana :
Pembiayaan (KL) : Pembiayaan Kurang Lancar
Pembiayaan (D)
: Pembiayaan Diragukan
Pembiayaan (M) : Pembiayaan Macet
Total pembiayaan : jumlah pembiayaan, Piutang dan Ijarah
5. Operating Efficiency Ratio (BOPO)
BOPO (Beban Operasional terhadap Beban Operasional) diperoleh dengan
membandingkan
antara
Beban
Operasional
dengan
pendapatan
operasional. Pendapatan operasional adalah penjumlahan dari total
pendapatan bagi hasil dan total pendapatan operasional lainnya. Semakin
kecil rasio ini berarti semakin efisien dalam operasionalnya. Sehingga
perusahaan semakin dapat meningkatkan profitabilitas. Rasio ini
dirumuskan sebagai berikut (SE BI No. 9/24/DPbS tanggal 30 Oktober
2007 Lampiran 1c):
BOPO =
Total beban Operasional
x 100%
Total pendapatan operasional
42
Tabel 3.1
Variabel dan Definisi Operasional Variabel
Variabel
ROA
CAR
FDR
NPF
Definisi
Operasional
Rasio antara laba
sebelum pajak
terhadap total asset
bank tersebut
Rasio yang
memperlihatkan
seberapa besar
jumlah seluruh
aktiva bank yang
mengandung
resiko (kredit,
penyertaan, surat
Rasio berharga,
tagihan pada
bank lain) ikut
dibiayai dari
modal sendiri
disamping
memperoleh
dana-dana dari
sumbersumber
diluar bank.
Perbandingan
antara total
pembiayaan
dengan dana
pihak ketiga
Perbandingan
antara total
pembiayaan
bermasalah
terhadap
total pembiayaan
yang diberikan
Skala
Rasio
Ukuran
=
=
Rasio
Modal Bank
x 100%
Total ATMR
=
Total pembiayaan
Total dana pihak ketiga
100%
=
Pembiayaan (KL, D, M)
Total pembiayaan
100%
Rasio
Rasio
Laba sebelum pajak
x 100%
Total aset
43
Perbanding
an antara
total beban
Total beban Operasional
operasional
x 100%
BOPO
Rasio BOPO =
Total pendapatan operasional
dengan
total
pendapatan
operasional
Sumber: Surat Edaran BI No. 9/24/DPbS
D. Populasi dan Penentuan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah bank syariah yang terdaftar di Bursa
Efek Indonesia pada tahun 2009-2012. Sampel penelitian diambil secara
purposive sampling yaitu metode di mana pemilihan sampel pada karakteristik
populasi yang sudah diketahui sebelumnya dengan kriteria sebagai berikut :
1. Bank Syariah tersebut membuat laporan keuangan triwulan dan telah
dipublikasikan di Bank Indonesia.
2. Data yang dibutuhkan untuk penelitian tersedia selama periode 2009-2012.
3. Perusahaan perbankan syariah yang tergolong dalam Bank Umum Syariah
Devisa.
Berdasarkan kriteria tersebut sampel yang dapat digunakan sebanyak tiga bank
umum syariah, yaitu :
1. Bank Muamalat Indonesia
2. Bank Syariah Mandiri
3. Bank Mega Syariah Indonesia
Sumber: Direktori Perbankan Indonesia, www.bi.go.id
44
E. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan melalui studi pustaka dengan mengkaji bukubuku literatur, jurnal, makalah dan sumber-sumber lain yang berkaitan dengan
penelitian untuk memperoleh landasan teoritis secara komprehensif terkait Bank
Umum Syariah, serta mengeksplorasi laporan-laporan keuangan dari Bank
Muamalat Indonesia, Bank Syariah Mandiri, dan Bank Mega Syariah yang berupa
neraca, laporan laba rugi, kualitas aktiva produktif, perhitungan kewajiban
penyediaan modal minimum, dan perhitungan rasio keuangan dalam laporan
laporan keuangan triwulanan yang dipublikasikan oleh masing – masing Bank
Umum Syariah melalui website Bank Indonesia maupun website resmi dari Bank
Syariah yang bersangkutan.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang
umumnya berupa bukti catatan atau laporan historis yang telah tersusun dalam
arsip (data dokumenter) yang dipublikasikan. Data sekunder yang digunakan
dalam penelitian ini adalah laporan keuangan Bank Umum Syariah yang terdaftar
dalam Bursa Efek Indonesia (BEI) dan telah memuat laporan keuangan triwulan
pada periode 2009 - 2012.
F. Metode Analisis
Penelitian ini bertujuan untuk menguji hipotesis. Analisis data yang
dilakukan adalah analisis kuantitatif yang dinyatakan dengan angka-angka dan
perhitungannya menggunakan metode statistik yang dibantu dengan program
SPSS 22.0 for windows untuk mengatur pengaruh antara variabel independen
45
dengan variabel dependen dan menguji hipotesis yang diajukan. Analisa ini
digunakan untuk menerima atau menolak hipotesis tersebut. Adapun metode
analisis data yang digunakan adalah sebagai berikut :
1. Statistik Deskriptif
Statistik Deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang
terlihat dari nilai rata-rata, standar deviasi, varians, maksimum,dan minimum
(Ghozali, 2011 : 19).. Metode grafik yang digunakan dalam penelitian ini adalah
dengan melihat normal probability plot. Normal
probability plot adalah
membandingkan distribusi kumulatif data yang sesungguhnya dengan distribusi
kumulatif dari distribusi normal. Dasar pengambilan keputusan melalui analisis
ini, jika data menyebar disekitar garis diagonal sebagian representasi pada
distribusi normal, berarti model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2. Pengujian Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik dilakukan agar memperoleh hasil regresi yang
bias dipertanggungjawabkan dan mempunyai hasil yang tidak bias atau disebut
Best Linier Unbiaxed Estimator (BLUE). Dari pengujian tersebut asumsi-asumsi
yang harus dipenuhi adalah tidak terdapat korelasi yang erat antara variabel
independen (multikolinearitas), tidak terdapat korelasi residual periode t dengan t1
(autokorelasi), dan tidak terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain (heterokedastisitas), data yang dihasilkan
berdistribusi normal. Berikut penjelasannya:
46
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi,
variabel dependen dan independen keduanya mempunyai distribusi normal atau
tidak (Ghozali, 2011 : 160). Teknik pengujian yang digunakan dalam penelitian
ini adalah One-Sample Kolmogorov Sminorvtest. Ada dua cara untuk mendeteksi
apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan melihat analisis
grafik normal probability plot dan uji statistik. Pada prinsipnya normalitas dapat
dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik
atau dengan melihat histogram dari residualnya. Adapun dasar pengambilan
keputusan sebagai berikut :
1) Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal.,
maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2) Jika data menyebar jauh dari diagonal dan tidak mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogram, tidak menunjukkan pola distribusi normal,
maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
b. Pengujian Autokorelasi
Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier
ada korelasi antara kesalahan peggangu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t
– 1
(sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka
dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang
berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Pengujian ini
47
menggunakan model Durbin Watson (DW – Test). Hipotesis yang akan diuji
adalah : Ho = tidak ada autokorelasi (r = 0), Ha = ada autokorelasi (r ≠ 0). Bila
nilai DW lebih besar dari batas atas atau upper bound (du) dan kurang dari (4–du)
berarti tidak ada autokorelasi
Rumusan yang digunakan adalah :
D =
∑ μt2 + ∑ μ2t − 1 − 2 ∑ µt . μti − 1
∑ μ2t
Keterangan :
D
= Statistik Durbin Watson
μt
= Nilai residual pada periode t
μt − 1
= Nilai residual pada periode t-1
Hipotesis yang digunakan adalah :
Ho : Tidak ada autokorelasi
Ha : Ada autokorelasi
.
48
c. Pengujian Multikolinearitas
Pengujian ini bertujuan apakah model regresi ditemukan adanya korelasi
antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak
terjadi korelasi diantara variabel independen. Multikolinearitas dapat dilihat dari
nilai tolerance dan lawannya variance inflation (VIF). Kedua ukuran ini
menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh varibel
independen lainnya. Hasil dari pengujian ini dapat dilihat dari nilai VIF, Jika VIF
> 10 dan nilai toleransi < 0,10 maka terjadi gejala Multikolinieritas.
Tabel 3.2
Kriteria Autokorelasi
Hipotesis Nol
Keputusan
Kriteria
Tidak ada autokorelasi positif Tolak
0<DW<dl
Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada keputusan
Dl<DW<du
Tidak ada korelasi negative
Tolak
4-dl<DW<4
Tidak ada korelasi negative
Tidak ada keputusan
4-Ddu<dw<4-dl
Tidak ada autokorelasi positif Diterima
du<DW<4-du
atau negative
Sumber : Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS (2011)
49
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain
tetap,
maka
disebut
Homoskedastisitas,
dan
jika
berbeda
disebut
Heteroskedastisitas. Uji ini dapat dilakukan dengan melihat grafik plot antara nilai
prediksi variabel (ZPRED) dengan nilai residualnya SRESID. Model regresi yang
baik jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap,
sehingga diidentifikasi tidak terdapat heteroskedastisitas (Ghozali, 2011 : 105).
3. Uji Hipotesis
a. Uji F
Uji F digunakan untuk menguji signifikansi pengaruh CAR (Capital
Adequacy Ratio), Biaya Operasi/Pendapatan Operasi (BOPO), NPF (Non
Performing Financing ) dan FDR (Financing to Deposit Ratio) terhadap Return
On Asset (ROA) secara simultan. Langkah – langkah yang dilakukan adalah :
1) Menentukan H0 dan Ha (Hipotesis nihil dan Hipotesis alternatif).
2) Menentukan tingkat signifikansi yaitu sebesar 0.05 (α=0,05)
3) Kriteria uji-F, dengan melihat hasil print out computer, jika hasil sig value
< 5% berarti signifikans. Maka Jika p value > 0,05 maka H0 diterima, Jika
p value < 0,05 maka H0 ditolak Jika Fhitung > Ftabel maka H0 ditolak Jika
Fhitung < Ftabel maka H0 diterima.
50
Nilai F hitung dapat dicari dengan rumus :
F hitung =
R /(k − 1)
(1 − R)/(N − k)
Dimana:
R2 = Koefisien Determinasi
k = Banyaknya koefisien regresi
N = Banyaknya Observasi
a) Bila F hitung < F tabel, variabel independen secara bersama - sama
tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
b) Bila F hitung > F tabel, variabel independen secara bersamasama
berpengaruh terhadap variabel dependen.
b. Uji t
Uji t digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independen ( 1,
3,
4)
2,
secara sendiri atau masing-masing terhadap variabel dependen Y. Derajat
signifikansi yang digunakan adalah 0,05. Jika t hitung > t table, maka H0 ditolak,
Jika t hitung < t table, maka H0 diterima.
Selain itu uji t juga dapat dilihat dari besarnya probabilitas value (p value)
dibandingkan dengan 0,05. kriteria yang digunakan sebagai berikut : Jika p value
< 0,05 maka H0 ditolak, Jika p value > 0,05 maka H0 diterima.
51
4. Analisis Regresi Berganda
a. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) pada intinya 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 variabel-variabel dependen amat
terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variable-variabel independen
memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi
variabel dependen. Secara umum koefisien determinasi untuk data silang
(crosssection) relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masingmasing pengamatan, sedangkan untuk data runtun waktu (time series) biasanya
mempunyai nilai koefisien determinasi yang tinggi.
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini dilakukan
dengan mennggunakan analisis regresi berganda. Analisis regresi berganda
digunakan untuk mengetahui keakuratan hubungan antara ROA (variabel
dependen) dengan CAR, FDR, NPF, dan REO sebagai variabel yang
mempengaruhi (variabel independen) dengan persamaan :
=
+
1 1+
Dimana :
= rasio ROA (return on asset)
= konstanta
2 2+
3 3+
4 4+
52
1-
4
= koefisien regresi masing – masing variabel
1
= rasio CAR (capital adequacy ratio)
2
= rasio FDR (financing to depoit ratio)
3
= rasio NPF (non performing financing)
4
= rasio BOPO (rasio efisiensi operasional)
= variable gangguan