BAB III DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

Transkripsi

1 BAB III DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN 4.5 Meode Peneliian Dalam peneliian ini penulis melakukan peneliian dengan menggunakan meode deskripif dengan pendekaan asosiaif. Menuru Moh. Nazir (hal , 1988), pengerian meode deskripif adalah suau meode dalam menelii saus kelompok manusia, suau objek, suau se kondisi, suau sisem pemikiran aaupun suau kelas perisiwa pada masa sekarang. Tujuan dari peneliian deskripif ini adalah unuk membua deskripsi, gambaran aau lukisan secara sisemais, fakual dan akura mengenai faka-faka, sifa-sifa sera hubungan anar fenomena yang diselidiki. Peneliian asosiaif ini merupakan suau peneliian yang mencari hubungan anara sau variabel dengan variabel yang lain. Dalam meode deskripif penelii bisa saja membandingkan fenomena-fenomena erenu sehingga merupakan suau sudi komparaif. Peneliian komparaif adalah sejenis peneliian deskripif yang ingin mencari jawaban secara mendasar enang sebab akiba dengan menganalisa fakor-fakor penyebab erjadinya aaupun munculnya suau fenomena erenu. Jangkauan waku adalah masa sekarang. Meode peneliian komparaif bersifa ex pos faco, arinya daa dikumpulkan seelah semua kejadian yang dikumpulkan elah selesai berlangsung. Penelii dapa meliha akiba dari suau fenomena dan menguji hubungan sebab akiba dari daa-daa yang ersedia. Peneliian yang akan dilakukan pada seiap kelompok perbankan melipui penilaian aas indikaor-indikaor uama perbankan nasional, seperi: rasio NPL/NPF, perumbuhan kredi/pembiayaan, perumbuhan dana pihak keiga, dan pangsa pasar (marke share) kelompok perbankan. Selain iu, ada pula indikaorindikaor makroekonomi juga dimasukan dalam peneliian ini, yaiu growh GDP riil dan ingka suku bunga riil. Seelah mengidenifikasi fakor-fakor yang mempengaruhi pembiayaan bermasalah di seiap kelompok perbankan, penelii juga ingin meliha apakah ada perbedaan fakor-fakor yang menyebabkan pembiayaan bermasalah di perbankan 40

2 konvensional dan perbankan syariah dengan cara melakukan perbandingan langsung anara dua kelompok bank ersebu. Seelah iu, penelii mencoba mengidenifkasi sejauh mana variabel-variabel bebas adi mempengaruhi masingmasing kelompok perbankan. Meode yang digunakan dalam melakukan perbandingan anara penyebab pembiayaan bermasalah pada perbankan konvensional dan perbankan syariah adalah perbandingan langsung. 4.6 Daa dan Sumber Daa Daa yang digunakan dalam peneliian ini merupakan daa ime series periode riwulanan yang erdiri dari : 1. Pembiayaan bermasalah yang melipui rasio Non Performing Loan (NPL) unuk bank umum konvensional dan rasio Non Performing Financing (NPF) unuk bank umum syariah dan uni usaha syariah.. Growh dari GDP riil, yang berupa daa perumbuhan Pendapaan Domesik Bruo (PDB) menuru lapangan usaha aas dasar harga berlaku ahun Suku bunga riil, yang merupakan pengurangan inflasi dari suku bunga Serifika Bank Indonesia (SBI). 4. Perumbuhan pembiayaan, yang berupa penyaluran dana dalam benuk kredi (credi) oleh kelompok bank umum konvensional dan dalam benuk pembiayaan (financing) oleh kelompok bank umum syariah dan uni usaha syariah. 5. Perumbuhan Dana Pihak Keiga (DPK) aas kelompok bank umum konvensional dan aas kelompok bank umum syariah dan uni usaha syariah. 6. Toal ase kelompok bank umum konvensional dan oal ase kelompok bank umum syariah dan uni usaha syariah. Pengumpulan daa, baik yang berhubungan langsung aaupun idak langsung dengan masalah peneliian, dilakukan dengan cara peneliian kepusakaan (Library Research), yaiu peneliian guna memperoleh pengeahuan secara eoriis dengan cara membaca dan mencaa dari berbagai lieraur, ex book, arikel-arikel, buku-buku ilmiah dan maeri perkuliahan yang berhubungan dengan masalah yang dielii, yang diharapkan dapa dijadikan sebagai pengeahuan dasar dalam pembahasan masalah yang ada. 41

3 Berdasarkan sumber daanya, seluruh daa peneliian menggunakan daa sekunder yang diperoleh dari Saisika Perbankan Indonesia, Saisika Perbankan Syariah dan Indikaor Moneer Perbankan yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia (BI) melalui websie bi.go.id. Peneliian ini mengambil renang waku dari kwaral I ahun 001 (Mare 001) sampai dengan kwaral III ahun 007 (Sepember 007). Hal ini didasarkan kepada kondisi keersediaan daa, eruama daa perbankan syariah. Selain iu, jumlah daa yang diperoleh pada renang waku ersebu juga sudah ergolong banyak. Dimana dalam peneliian yang menggunakan daa ime series, semakin panjang renang waku yang digunakan, jumlah daa yang diperoleh juga semakin banyak, maka akan semakin baik pula daa yang diperoleh memberikan gambaran enang kondisi riil sekor perbankan nasional. 4.7 Baasan dan Definisi Variabel Peneliian Guna mendapakan penggambaran yang jelas dari peneliian yang dilakukan, maka akan diberikan suau definisi dan baasan aas variabel-variabel peneliian ersebu. Definisi dan baasan dari seiap variabel disesuaikan dengan model peneliian-peneliian sebelumnya Non Performing Loan dan Non Performing Financing Variabel pembiayaan bermasalah direpresenasikan oleh rasio NPL/NPF. NPL/NPF menggambarkan ingka risiko kredi mace dari penyaluran dana yang diberikan. Yang ermasuk dalam kaegori kredi mace disini adalah yang ergolong dalam kolekabilias Kurang Lancar, Diragukan dan Mace. Sedangkan unuk penyaluran dana yang diberikan adalah penyaluran dana yang berupa kredi/ pembiayaan. Secara maemais, variabel NPL aau NPF dapa diformulasikan sebagai beriku: Pembiayaan Kelekibilias KL, R dan M NPL = 100% Toal Pembiyaan 4

4 Besarnya rasio NPL aau pun NPF yang erdapa dalam masing-masing kelompok bank sudah ersedia dalam daa peneliian. Guna mendapakan daa yang valid pada peneliian ini, maka dilakukan perhiungan ulang aas rasio NPL dan NPF. Dalam model peneliian ini NPL/NPF merupakan variabel dependen yaiu variabel yang posisi keberadaannya dapa dijelaskan oleh sejumlah variabel independen Growh GDP riil Menuru Mankiw (001), Gross Domesic Produc (GDP) riil merupakan ukuran produksi seluruh barang dan jasa yang penilaiannya berdasarkan pada harga-harga konsan. Perhiungan GDP riil perama-ama adalah dengan memilih sau ahun yang digunakan sebagai ahun dasar. Selanjunya, harga-harga yang berlaku pada ahun dasar ersebu digunakan unuk menghiung nilai barang dan jasa pada ahun-ahun lainnya. Jadi harga yang berlaku pada ahun dasar merupakan landasan perbandingan kualias produksi pada berbagai ahun. Growh GDP riil merupakan ingka perumbuhan pendapaan nasional yang dalam peneliian ini digambarkan oleh perumbuhan Produk Domesik Bruo (PDB) yang dihiung menuru lapangan usaha aas dasar harga konsan ahun 000. Periode ingka perumbuhan PDB dalam peneliian ini adalah ahunan (year o year). Nilai PDB didapa dari daa yang dipublikasikan oleh Biro Pusa Saisik yang ada dalam publikasi Bank Indonesia. Secara maemais, variabel growh GDP riil (GDPG) diformulasikan sebagai beriku: GDP GDP GDPG = GDP % Tingka Suku Bunga Riil Variabel ingka suku bunga riil (SBR) dalam peneliian ini, melipui suku bunga nominal dan laju inflasi yang berlaku. Formulasi ingka suku bunga riil adalah sebagai beriku: SBR = Suku Bunga Nominal Laju Inflasi 43

5 Tingka suku bunga nominal yang dipakai dalam peneliian ini adalah suku bunga SBI (Serifika Bank Indonesia). Suku bunga SBI merupakan persenase imbal hasil aas kepemilikan Serifika Bank Indonesia yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia dengan sisem diskono yang dibayar dimuka. Besarnya diskono adalah nilai nominal dikurangi nilai unai. SBI digunakan sebagai insrumen moneer yang salah sau ujuannya unuk memelihara kesabilan nilai ukar rupiah. Melalui penggunaan SBI ersebu BI dapa secara idak langsung mempengaruhi ingka bunga di pasar uang. Sedangkan unuk laju inflasi yang dipakai disini adalah laju inflasi bulanan Perumbuhan Pembiayaan Perbankan Variabel perumbuhan pembiayaan pada perbankan syariah (FING) aau kredi pada perbankan konvensional (LOANG) dihiung dengan cara beriku: Pembiayaan Pembiayaan FING = 1 100% Pembiayaan 1 Pembiayaan perbankan syariah yang dimaksud pada peneliian ini adalah penyaluran dana yang dilakukan oleh bank syariah berdasarkan prinsip bagi hasil yang menggunakan akad musyarakah dan mudharabah aau ransaksi jual beli yang menggunakan akad murabahah, salam, isishna dan ijarah. Sedangkan kredi perbankan konvensional yang dimaksud adalah kredi yang bersifa produkif, konsumif aaupun komersial dan yang digunakan unuk kredi modal kerja aaupun unuk kredi invesasi. Kredi/pembiayaan disini bukanlah penyaluran dana dalam benuk penempaan pada bank lain, SBI/SWBI, sura berharga aaupun penyeraan Perumbuhan Dana Pihak Keiga Dana Pihak Keiga (DPK) yang dimaksud dalam peneliian ini adalah penghimpunan dana yang dilakukan oleh bank dari masyaraka baik berupa giro, abungan aaupun deposio. Perumbuhan dana pihak keiga (DPKG) merupakan persenase perubahan dari periode sebelumnya aau secara maemais dapa dihiung dengan cara beriku: 44

6 DPK DPK DPKG = 1 100% DPK 1 dengan dalam riwulan Marke Share Perbankan Kelompok bank pada peneliian ini dibagi menjadi dua kelompok, yaiu perbankan syariah dan perbankan konvensional yang masuk kedalam kaegori bank umum dan idak ermasuk dalam kaegori BPR. Marke share (SIZE) yang dimaksud pada peneliian ini adalah pangsa pasar masing-masing kelompok bank aas dasar ase yang dimilikinya. Besarnya marke share diperoleh dengan membagi oal ase dari masing-masing kelompok perbankan dengan oal ase perbankan nasional dikali 100 persen. 4.8 Meode Analisis Meode analisis yang digunakan dalam peneliian ini adalah analisis regresi dengan pendekaan model Auoregressive dan Disribued Lag. Peneuan variabelvariabel peneliian didasarkan pada peneliian-peneliian erdahulu, seperi peneliian yang dilakukan oleh Jiménez dan Saurina (006), peneliian yang dilakukan oleh Peng, Gerlach dan Shu (003) dan peneliian-peneliian lainnya yang berkaian. Penyesuaian variabel peneliian juga didasarkan aas keersediaan daa peneliian dan waku peneliian yang erbaas. Adapun model Auoregressive dan Disribued Lag yang dibua dalam peneliian ini erbagi menjadi dua, yaiu model auoregressive dan disribued lag unuk perbankan syariah dan model auoregressive dan disribued lag unuk perbankan konvensional. Model auoregressive dan disribued lag unuk perbankan syariah adalah sebagai beriku: NPF = η * * 1NPF i GDPG i 3SBR i 4 FING i * * + 5 DPKGS i 6SIZES i β + ε 45

7 Sedangkan model auoregressive dan disribued lag unuk perbankan konvensional adalah sebagai beriku: NPL = η * * + α1npl i + α GDPG i + α 3SBR i + α 4 LOANG i * * + 5 DPKGK i + α 6SIZEK i α + ε dimana: NPF = Rasio NPF (non performing financing) NPL = Rasio NPL (non performing loan) GDPG = Growh GDP riil SBR = Tingka suku bunga riil FING = Perumbuhan pembiayaan perbankan syariah LOANG = Perumbuhan kredi perbankan konvensional DPKGS = Perumbuhan Dana Pihak Keiga (DPK) perbankan syariah DPKGK = Perumbuhan Dana Pihak Keiga (DPK) perbankan konvensional SIZES = Pangsa pasar aau marke share perbankan syariah SIZEK = Pangsa pasar aau marke share perbankan konvensional Tanda * menunjukkan bahwa variabel-variabel peneliian dimungkinkan akan mengalami pembedaan (differencing) dan unuk variabel FING dan LOANG akan dibenuk disribusi lag guna mengeahui pengaruh dari perumbuhan pembiayaan pada periode-periode sebelumnya erhadap pembiyaan bermasalah Model Auoregressive dan Disribusi Lag Model Auoregressive dan Disribusi Lag akan digunakan pada daa ime series, dimana pada saa suau variabel erika NPF aau NPL dipengaruhi oleh variabel bebas pada periode waku yang berbeda dan dalam hal ini adalah FING unuk perbankan syariah dan LOANG unuk perbankan konvensional. Biasanya variabel erika merujuk pada saa sekarang (), sedang variabel bebas merujuk pada waku lalu (-i). Pengaruh variabel bebas growh financing rae (FING aau LOANG) erhadap variabel erika (NPF aau NPL) idak hanya pada sau periode masa saja, eapi juga dapa mempengaruhi variabel erika pada beberapa periode 46

8 waku, seperi -1, -,..., -i aau bahkan dapa dipengaruhi oleh variabel erikanya sendiri pada masa-masa sebelumnya. Ukuran waku yang digunakan erganung pada analisis yang akan dilakukan, bisa harian, mingguan, bulanan, ahunan, lima ahunan aau sepuluh ahunan. Menuru Nachrowi (00), perbedaan waku anara variabel erika dan variabel bebas yang digunakan unuk membua model, pada dasarnya erbagi aas dua, yaiu: Model yang menunjukkan hubungan anara variabel erika (NPF aau NPL ) dengan variabel bebas masa lalu (FING -i aau LOANG -i ), yang biasa disebu dengan Model Disribued Lag, dan Model yang menunjukkan hubungan anara variabel erika (NPF aau NPL ) dengan variabel erika masa lalu (NPF -1 aau NPL -1 ) yang digunakan sebagai variabel bebas, aau yang biasa disebu Model Auoregressive aau Model Dynamics. Sebagai conoh pada perbankan syariah model Disribued Lag pada peneliian ini dapa diuliskan sebagai beriku: NPF β + u (3.1) = + α 0FING + α1fing 1 + α FING Model ini menggambarkan bahwa nilai NPF erganung aau dipengaruhi oleh nilai FING pada saa (FING ), nilai FING pada iga bulan sebelumnya (FING -1 ), dan nilai FING pada enam bulan sebelumnya (FING - ), disamping enu saja dipengaruhi oleh fakor-fakor lain seperi growh GDP riil (GDPG), suku bunga riil (SBR), perumbuhan dana pihak keiga (GDPKGS) dan marke share (SIZES) yang diwakili oleh u. Sedangkan model Auoregressive aau Model Dynamics, dapa diuliskan sebagai beriku: NPF α + u (3.) = FING + γnpf 1 47

9 Model ini menggambarkan bahwa nilai NPF erganung aau dipengaruhi oleh nilai FING pada saa (FING ), dan nilai NPF pada iga bulan sebelumnya (NPF -1 ). Dalam peneliian ini, kedua model ersebu digunakan secara bersamaan, dimana variabel pembiayaan bermasalah (NPL aau NPF) dipengaruhi variabel pembiayaan bermasalah iu sendiri pada masa sebelumnya. Sedangkan variabel bebasnya, baik iu variabel makroekonomi aau pun variabel keuangan perbankan, mempengaruhi variabel erika pembiayaan bermasalah pada masa sekarang aau pun pada masa-masa sebelumnya. Unuk mengeahui perbedaan waku variabel erika masa lampau aau variabel bebas masa yang lalu erhadap variabel erika masa sekarang idak dapa dienukan secara langsung, eapi dilakukan pada saa melakukan analisis daa guna memperoleh model yang paling baik. Sebagaimana diungkapkan dimuka, bahwa model Auoregressive dan Disribusi Lag merupakan pengembangan dari model regresi linear aau Ordinary Leas Square (OLS) dan memiliki asumsi-asumsi yang sama. Dengan demikian syara-syara yang digunakan unuk menenukan model yang baik pada OLS, seperi idak adanya kondisi-kondisi mulikolinierias, ookorelasi dan heeroskedasisias, dapa pula digunakan pada model Auoregressive dan Disribusi Lag. Meskipun demikian, model Auoregressive dan Disribusi Lag memiliki pendekaan ersendiri dalam mengesimasi nilai koefisien-koefisien dari variabel bebasnya. Ada dua macam pendekaan yang dilakukan, yaiu: a. Penaksiran secara Ad Hoc Penaksiran ini didasarkan pada asumsi: FING idak sokasik aau FING idak berkorelasi dengan variabel bebas lainnya (u ). Oleh karena iu, kondisi yang sama juga diasumsikan erhadap FING -1, FING -, dan seerusnya. Dengan asumsi yang demikian, maka Ordinary Leas Square (OLS) dapa digunakan unuk mengesimasi model ersebu. Al dan Tienberger menyarankan cara pengesimasian dengan mengikui langkah-langkah beriku: 1. Regresikan NPF pada FING. Regresikan NPF pada FING dan FING Regresikan NPF pada FING, FING -1 dan FING - 48

10 Tahapan ini berheni bila koefisien regresi dari variabel lag idak signifikan aau berubah andanya dari posiif ke negaif aau dari negaif ke posiif. b. Penaksiran cara Koyck Unuk mengesimasi koefisien model menuru cara Koyck, maka model Disribued Lag yang diuliskan sebagai beriku: NPF α + K+ u (3.3) = 0FING 1FING 1 FING Haruslah didasari pada asumsi bahwa: k β k = β 0λ ; 0 < 1 < λ ; dimana : λ = rae of decay of he disribued lag Arinya: efek FING erhadap NPF akan berkurang seiring dengan semakin jauh periodenya. Dampak dari asumsi di aas adalah: 1. β i selalu mempunyai anda yang sama. Bobo β i yang semakin kecil, maka semakin jauh periodenya β 0 3. β k = 1 λ Dengan asumsi ersebu, model Disribued Lag (3.3) dapa diulis sebagai beriku: NPF α + K + u (3.4) = 0FING 0λFING 1 0λ FING Dengan menggunakan model di aas (3.4) idaklah mudah unuk melakukan esimasi erhadap koefisiennya. Unuk menanggulanginya, maka dibuuhkan langkah beriku: Dari persamaan (3.4) dibua benuk lag dengan sau periode, sehingga persamaannya menjadi: NPF 1 = α 0FING 1 0λFING 0λ FING 3 + K + u 1 (3.5) kemudian persamaan (3.5) dikalikan dengan λ, sehingga diperoleh persamaan: λ NPF + 3 = λα 0 λfing 0λ FING 1 0λ FING + K λu (3.6) 49

11 dengan mengurangi persamaan (3.6) dari persamaan (3.4), diperoleh: NPF ( λ) FING + ( u λu ) λ NPF = α (3.7) aau dengan menyusun kembali persamaan (3.7), maka akan diperoleh persamaan: ( 1 λ) 0FING + λnpf v NPF α + (3.8) dimana v = ( u λu ) = 1 Prosedur mengubah persamaan (3.4) menjadi (3.8) disebu dengan Transformasi Koyck. Dengan ransformasi ersebu, kia hanya perlu mengesimasi iga parameer saja, yaiu: α, λ dan β 0. Model (3.8) disebu dengan model Auoregressive. Jadi, dengan kaa lain, bahwa Transformasi Koyck mengubah Model Disribued Lag menjadi Model Auoregressive. Ada beberapa masalah yang imbul bila model Koyck (3.8) diesimasi dengan eknik OLS, yaiu: 1. NPF -1 sokasik dan berkorelasi dengan v.. v mungkin serially correlaed, arinya cov (v, v -1 ) 0. Meliha kelemahan ersebu merupakan permasalahan yang serius dalam mengesimasi model dengan OLS, maka perlu dicari meode esimasi yang lain. Unuk menanggulangi permasalahan ersebu, para ahli/pakar menyarankan agar NPF -1 diproxi dengan variabel lain yang sanga berkorelasi dengan NPF -1 eapi idak berkorelasi dengan v. Variabel proxi yang disarankan adalah FING -1. sebagaimana dikeahui, FING -1 sanga berkorelasi dengan NPF -1 dan FING -1 idak berkorelasi dengan v. Variabel proxi ini disebu juga variabel insrumen dan model ersebu diesimasi dengan menggunakan eknik variabel insrumen, yaiu suau modifikasi OLS yang menjamin seelah masuknya variabel insrumen FING -1, parameer yang diesimasi akan eap mempunyai sifa BLUE. 50

12 3.3. Uji Asumsi Dasar Klasik Seperi diungkapkan dimuka bahwa model Auoregressive dan Disribusi Lag merupakan pengembangan aas model OLS, oleh karena iu perlu dipenuhi pula syara-syara yang erdapa dalam model OLS, yaiu syara BLUE (Bes Linear Unbiased Esimaor) aau erbebas dari pelanggaran asumsi-asumsi dasar (asumsi klasik). Masalah pelanggaran asumsi klasik yang akan diuji dalam peneliian ini adalah masalah mulikolinierias, ookorelasi dan heeroskedasisias. Uji Mulikolinierias Dalam pembenukan model regresi linear yang melibakan lebih dari sau variabel bebas, salah sau asumsi dasar yang harus dipenuhi adalah idak erdapanya korelasi anara variabel-variabel bebasnya. Menuru Chaerjee dan Price (1977), adanya korelasi anara variabel-variabel bebas menjadikan inepreasi koefisien-koefisien regresi mejadi idak benar lagi (Nachrowi, 00). Meskipun demikian, bukan berari korelasi yang erjadi anara variabel-variabel bebas idak diperbolehkan, hanya kolinierias yang sempurna (perfec collinieriy) saja yang idak diperbolehkan, yaiu erjadinya korelasi linier anara sesama variabel bebasnya. Sedangkan unuk sifa kolinier yang hampir sempurna (hubungannya idak bersifa linier aau korelasi mendekai nol) masih diperbolehkan aau idak ermasuk dalam pelanggaran asumsi. Ada beberapa uji formal yang dapa dilakukan unuk mendieksi keberadaan mulikolinierias, yaiu: 1. Eigenvalues dan Condiional Index Dengan menggunakan sofware SPSS, nilai-nilai Eigenvalues dapa diperhiungkan. Adapun auran yang digunakan adalah: Mulikolinierias diegarai ada di dalam persamaan regresi bila nilai Eigenvalues mendekai 0. Sedangkan hubungan anara Eigenvalue dan Condiional Index (CI) adalah sebagai beriku: CI = max eigenvalues min eigenvalues 51

13 Jika CI berada anara nilai 10 sampai 30, maka model mengandung kolinierias modera. Bila CI mempunyai nilai di aas 30, maka dapa dinyaakan bahwa perasamaan regresi mempunyai kolinierias yang kua anar variabel bebasnya.. VIF dan Tolerance Sama halnya dengan Eigenvalue dan Condiional Index, VIF dan Tolerance dapa pula dimunculkan dengan menggunakan sofware SPSS. Kolinierias anar variabel bebas idak erjadi jika nilai VIF dan Tolerance mendekai angka 1. Ada pula yang menyebukan bahwa kolinierias dianggap ada jika VIF > 5, bahkan jika mendekai angka 10 baru dipasikan benar-benar erjadi. Sedangkan, unuk nilai Tolerance = 0, arinya variabel bebas mempunyai korelasi sempurna. Uji Ookorelasi Salah sau syara BLUE yang harus dipenuhi dalam OLS adalah ( u, u ) = 0 ; i j cov. Arinya, idak ada korelasi anara u i dan u j unuk i j. Jadi i j ookorelasi adalah adanya korelasi anara variabel iu sendiri, pada pengamaan yang berbeda waku aau individu. Ookorelasi banyak erjadi pada peneliian yang menggunakan daa ime series. Keberadaan ookorelasi dalam model akan menghasilkan esimasi koefisien yang idak konsisen dan penafsiran menjadi idak efisien. Varians esimasi parameer yang idak efisien mengakibakan nilai hiung masing-masing variabel menjadi kecil. Ada beberapa meode yang dapa digunakan unuk mendieksi kasus ookorelasi, yaiu: 1. Uji Durbin Wason Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai DW saisik yang dihiung dengan baas aas (DW U ) dan baas bawah (DW U ) dari abel Durbin Wason dengan memperhaikan jumlah observasi dan jumlah independen variable. Selang kepercayaan yang didapa dari hasil pengujian mencakup 5 daerah, yaiu: 5

14 Tabel 3.1 Posisi DW dan Kesimpulan Pengujian Daerah Posisi DW saisik Kesimpulan 1 DW saisik < DW L Ookorelasi negaif DW L < DW saisik < DW U Tidak dapa disimpulkan 3 DW U < DW saisik < 4 - DW U Tidak erjadi ookorelasi DW L < DW saisik < 4 - DW L Tidak dapa disimpulkan 5 DW saisik > 4 - DW L Ookorelasi posiif Kelemahan dari Uji Durbin Wason adalah adanya daerah inconclusive, yaiu daerah dan 4, sehingga uji ini idak dapa memberikan penjelasn dengan epa mengenai ada idaknya ookorelasi anar variabel ganguan (gala) pada periode erenu dengan gala periode sebelumnya eruama pada kedua daerah ersebu. Pengujian ookorelasi dengan Durbin Wason juga dapa dilakukan dengan meliha nilai DW pada oupu SPSS aau EVIEWS. Ookorelasi idak erjadi pada model, jika nilai DW mendekai angka.. Uji Langrage Muliplier (LM) Breusch Godfrey Serial Correlaion LM es meniikberakan pada perbandingan anara nilai Obs*R-squared dengan nilai abel pada ingka kepercayaan erenu dan deraja kebebasan (df) yang sesuai dengan jumlah independen variable. Penduga pengujian ookorelasi dilakukan dengan pembuaan hipoesis sebagai beriku: H 0 : no oocorelaion H 1 : oocorelaion Jika nilai Obs * R square < χ erdapa masalah ookorelasi. χ abel maka H0 dierima, dengan kaa lain idak 53

15 Uji Heeroskedasisias Asumsi lain yang digunakan dalam penerapan model OLS adalah varians dari seiap gangguan aau residual adalah konsan. Heeroskedasisias adalah keadaan dimana asumsi ersebu idak ercapai, dengan kaa lain ( ) dimana ( ) e E e = δ E adalah ekspekasi dari eror dan adalah varians dari eror yang berbeda iap periode waku. Dampak adanya heeroskedasisias adalah idak efisiennya proses esimasi, semenara hasil esimasinya eap konsisen dan idak bias. Eksisensi dari masalah heeroskedasisias akan menyebabkan hasil Uji- dan Uji-F menjadi idak berguna (miss leading). Ada beberapa meode yang dapa digunakan unuk mendieksi heeroskedasisias, eapi dalam peneliian ini hanya akan dilakukan dengan menggunakan Whie Heeroskedasiciy Tes pada consisen sandard error & covariance. Hasil yang diperlukan dari hasil uji ini adalah nilai F dan Obs*Rsquared, dengan hipoesis sebagai beriku: H 0 : Homoskedasiciy H 1 : Heeroskedasiciy δ Kemudian kia bandingkan anara nilai Obs*R-squares dengan nilai χ abel dengan ingka kepercayaan erenu dan deraja kebebasan yang sesuai dengan jumlah variabel bebas. Jika nilai Uji Heeroskedasisias Obs * R square < χ abel maka H0 dierima, dengan kaa lain idak ada masalah heeroskedasisias Uji Normalias Salah sau asumsi yang harus dipenuhi dalam pembenukkan model regresi adalah variabel ganguan (residual) erdisribusi normal. Uji signifikasi pengaruh variabel bebas erhadap variabel erika pembiayaan bermasalah melalui uji hanya akan valid jika residual mempunyai disribusi normal (Agus Widarjono, 007). Ada beberapa meode yang dapa digunakan unuk mendeeksi apakah residual mempunyai disribusi normal aau idak, yaiu melalui hisogram dan uji yang dikembangkan oleh Jarque-Bera. 54

16 1. Hisogram Residual Hisogram residual merupakan meode grafis yang paling sederhana digunakan unuk mengeahui apakah benuk dari probabiliy disribuion funcion (PDF) dari variabel random berbenuk disribusi normal aau idak. Jika hisogram residual menyerupai grafik disribusi normal maka dapa dikaakan bahwa residual mempunyai disribusi normal. Benuk grafik disribusi normal menyerupai lonceng dimana jika grafik ersebu dibagi dua akan mempunyai bagian yang sama.. Uji Jarque-Bera Uji normalias residual meode OLS secara formal dapa dideeksi dari meode yang dikembangkan oleh Jarque-Bera (JB). Meode JB didasarkan pada sample besar yang diasumsikan bersifa asympoic. Uji saisic dari JB ini menggunakan perhiungan skewness dan kurosis. Adapun formula uji saisik JB adalah sebagai beriku: S JB = n 6 ( K 3) + 4 Dimana S = koefisien skewness dan K = koefisien kurosis Jika suau variabel didisribusikan secara normal maka koefisien S = 0 dan K = 3. Oleh karena iu, jika residual erdisribusi secara normal maka diharapkan saisik JB akan sama dengan nol. Nilai saisik JB ini didasarkan pada disribusi Chi Square dengan deraja kebebasan (df). Jika nilai probabilias ρ dari saisik JB besar aau dengan kaa lain jika nilai saisik dari JB ini idak signifikan maka hipoesis yang menyaakan bahwa residual mempunyai disribusi normal dierima karena nilai saisik JB mendekai nol. Sebaliknya jika nilai probabilias ρ dari saisik JB kecil aau signifikan maka hipoesis yang menyaakan bahwa residual mempunyai disribusi normal diolak karena nilai saisik JB idak sama dengan nol. 55

17 3.3.4 Uji Hipoesis Menuru Nachrowi (hal 16, 006), uji hipoesis berguna unuk menguji signifikansi koefisien regresi yang didapa. Arinya, koefisien regresi yang didapa secara saisik idak sama dengan nol, karena jika sama dengan nol maka dapa dikaakan bahwa idak cukup buki unuk menyaakan variabel bebas mempunyai pengaruh erhadap variabel erikanya. Unuk kepeningan ersebu, maka semua koefisien regresi harus diuji. Ada dua jenis uji hipoesis erhadap koefisien regresi yang dapa dilakukan, yaiu: 1. Uji-F Uji-F diperunukkan guna melakukan uji hipoesis koefisien (slope) regresi secara bersamaan. Secara umum, hipoesis yang digunakan dalam uji ini adalah sebagai beriku: H 0 : β β = β = K = β 0 1 = 3 k = H 1 : Tidak demikian (paling idak ada sau slope yang 0) Dimana β adalah koefisien (slope) regresi dan k adalah banyaknya variabel bebas.. Uji- Jika Uji-F dipergunakan unuk menguji koefisien regresi secara bersamaaan, maka Uji- digunakan unuk menguji koefisien regresi secara individu. Adapun hipoesis dalam uji ini adalah sebagai beriku: H 0 : β = 0 H 1 : β 0 j j Dimana j = 0, 1,,, k dan k adalah koefisien slope. Dari hipoesis ersebu erliha bahwa pengujian dilakukan erhadap β j (koefisien regresi populasi), apakah sama dengan nol, yang berari variabel bebas idak mempunyai pengaruh signifikan erhadap variabel erika, aau idak sama dengan nol, yang berari variabel bebas mempunyai pengaruh signifikan erhadap variabel erika. 56

18 3.3.5 Koefisien Deerminasi Koefisien Deerminasi (Goodness of Fi) dinoasikan dengan R-squares yang merupakan suau ukuran yang pening dalam regresi, karena dapa menginformasikan baik aau idaknya model regresi yang eresimasi. Nilai Koefisien Deerminasi mencerminkan seberapa besar variasi dari variabel erika dapa dierangkan oleh variabel bebasnya. Bila nilai Koefisien Deerminasi sama dengan 0, arinya variasi dari variabel erika idak dapa dierangkan oleh variabel-variabel bebasnya sama sekali. Semenara bila nilai Koefisien Deerminasi sama dengan 1, arinya variasi variabel erika secara keseluruhan dapa dierangkan oleh variabel-variabel bebasnya. Dengan demikian baik aau buruknya suau persamaan regresi dienukan oleh R-squares-nya yang mempunyai nilai anara nol dan sau. 3.5 Tahapan Meodologi Peneliian Dalam rangka menyelesaikan permasalahan yang elah diidenifikasi di awal dan guna menguji hipoesis peneliian, maka ahapan meodologi peneliian yang akan dilakukan adalah sebagai beriku: 1. Melakukan pengumpulan dan pengolahan daa peneliian. Daa peneliian hampir semuanya ersedia dalam sius resmi Bank Indonesia. Daa keuangan perbankan diambil dari Saisika Perbankan Indonesia, seperi daa pembiayaan bermasalah, penyaluran dana dalam benuk kredi/pembiayaan sera daa ase masing-masing kelompok perbankan. Unuk daa-daa makroekonomi seperi GDP, suku bunga SBI dan Inflasi ersedia langsung dalam sius Bank Indonesia dengan memanfaakan fasilias search engine. Daa-daa yang diperoleh naninya diolah kembali dengan menggunakan program siap pakai, sofware Exel guna menyesuai daa dengan kebuuhan peneliian.. Melakukan regresi daa dengan menggunakan model Auoregressive dan Disribusi Lag pada masing-masing kelompok bank. Unuk kelompok perbankan syariah, regresi dilakukan anara rasio NPF sebagai variabel erika (variable dependen) dengan growh GDP riil, suku bunga riil, 57

19 perumbuhan pembiayaan, perumbuhan DPK dan marke share perbankan syariah erhadap perbankan nasional sebagai variabel bebas (variable independen). Unuk kelompok perbankan konvensional, regresi dilakukan anara rasio NPL sebagai variabel erika (variable dependen) dengan growh GDP riil, suku bunga riil, perumbuhan kredi, perumbuhan DPK dan marke share perbankan konvensional erhadap perbankan nasional sebagai variabel bebas (variable independen). 3. Melakukan Uji Mulikolinerias, Uji Ookorelasi, Uji Heeroskedasisias dan Uji Normalias sebagai syara BLUE dalam pembenukan model regresi. Uji yang perama dilakukan adalah uji mulikolinerias erhadap dua model yang dibenuk. Uji ini berujuan meliha adanya korelasi anara variabel bebasnya. Jika hal iu erjadi, maka salah sau dari variabel bebas ersebu dikeluarkan dalam model regresi. Seelah iu, dilakukan uji ookorelasi dan uji heeroskedasisias dari model yang dibenuk. Uji ookorelasi dilakukan dengan menggunakan Durbin-wason dan Lagrange Muliplier yang ersedia pada sofware Eviews. Sedangkan unuk uji heeroskedasisias digunakan Whie Heeroskedasiciy Tes yang juga ersedia dalam sofware Eviews. Harus dipasikan bahwa model regresi yang erbenuk harus bebas dari ookorelasi dan heeroskedasisias. Apabila kedua syara ini idak dipenuhi, maka model yang erbenuk idak dapa dipilih. Uji yang erakhir dilakukan adalah uji normalias aas variabel residualnya. Apabila variabel residual belum erdisribusi normal, maka model yang erbenuk belum memenuhi syara BLUE. 4. Memilih model yang erbaik. Pemilihan model yang erbaik didasarkan kepada Koefisien Deerminasi (R-square), Uji-F dan Uji-. R-square digunakan unuk mengeahui power of explanaion dari model empirik yang erbenuk. Uji- digunakan unuk mengeahui signifikasi koefisien regresi secara parsial dan Uji-F digunakan unuk menguji koefisien regresi secara keseluruhan. Model yang erbaik adalah model yang memiliki keiga syara di aas secara simulan aau paling idak R-square dan Uji-. 5. Melakukan inepreasi model. Langkah erakhir ini dilakukan eruama unuk meliha variabel mana saja yang mempengaruhi pembiayaan 58

20 bermasalah pada masing-masing kelompok bank. Dari model empirik yang erbenuk akan erliha bahwa variabel-variabel mana saja yang mempegaruhi dan idak mempengaruhi pembiayaan bermasalah pada masing-masing kelompok bank sehingga dapa diliha perbedaannya. Selain iu, model empirik yang erbenuk akan menjelaskan ada idaknya pengaruh perumbuhan pembiayaan (growh financing rae) erhadap rasio pembiayaan bermasalah. Dan erakhir, diliha pula apakah model yang erbenuk juga dapa menjelaskan erjadinya perubahan pembiayaan bermasalah erhadap perumbuhan marke share pada perbankan syariah. 59

21 Gambar 3.1 Alur Meodologi Peneliian Mulai Mengumpulkan Daa Pengolahan Daa Analisis daa secara ekonomerika Regresi OLS Model Auoregressive dan Disribued Lag BLUE: Uji Mulikolinierias Uji Ookorelasi Uji Heeroskedasisias Pemilihan Model Terbaik: R-square Uji F-saisik Uji- Inepreasi Model Kesimpulan dan Saran Selesai 60