BAB III METODE PENELITIAN. Indonesia ( dan badan pusat statistik ( pada. periode September 2010 hingga Januari 2016.

Transkripsi

1 BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan di Jakarta. Dimana objek dari penelitian ini adalah tingkat inflasi, nisbah bagi hasil produk domestik dan deposito mudharabah pada perbankan syariah di Indonesia melalui situs resmi Bank Indonesia ( dan badan pusat statistik ( pada periode September 2010 hingga Januari B. Desain Penelitian Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian kausal dengan hipotesis asosiatif, yaitu suatu metode penelitian yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh satu atau lebih variabel bebas terhadap terikat yang bersifat sebab-akibat kemudian dijabarkan dalam beberapa tahap pengujian. Ruang lingkup penelitian ini terfokus pada tingkat inflasi, nisbah bagi hasil dan produk domestik bruto (PDB Nasional) terhadap deposito mudharabah pada perbankan syariah di Indonesia. Data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari statistik laporan keuangan Bank Indonesia, Badan Pusat Statistik dan Neraca 6 (enam) Perbankan Syariah di Indonesia (Bank Syariah Mandiri, 37

2 38 BNI Syariah, Bank Muamalat Indonesia, Bank Mega Syariah, BRI Syariah dan BCA Syariah) disajikan per triwulan. Sampel yang digunakan sebanyak 138 dari Laporan Keuangan Publikasi bulan September 2010 sampai Januari Variabel bebas (independent variable) yang digunakan adalah tingkat inflasi, nisbah bagi hasil dan PDB Nasional (Produk Domestik Bruto) periode September 2010 Januari 2016, dan variable terikatnya (dependent variable) adalah Deposito Mudharabah periode September 2010 Januari Dengan menggunakan analisis regresi berganda di program aplikasi SPSS Dan teknik sampel pengumpulan datanya dalam penelitian ini menggunakan metode purposive sampling. Sedangkan jenis data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder runtun waktu (time series). C. Operasional Variabel Penelitian Operasional variabel merupakan definisi dari serangkaian variabel yang digunakan dalam penulisan (Abdul Hamid, 2010:20). Pengertian operasional variabel adalah definisi yang didasarkan atas sifat-sifat yang dapat diamati (di observasi) dari definisi operasional tersebut dapat ditentukan alat pengambilan data yang cocok dipergunakan. Definisi dari variabel-variabel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: Variabel penelitian adalah suatu atribut atau sifat atau nilai dari orang, obyek, atau kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk mempelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Dilihat dari

3 39 hubungan variabel satu dengan variabel yang lain, maka macam-macam variabel dalam penelitian dibedakan menjadi variabel independent, variabel dependent, variabel moderator, variabel intervening dan variabel control (Sugiyono, 2011:60-64). Variabel & skala pengukuran yang digunakan dalam penelitian ini adalah: Tabel 3.1 Variabel dan Skala Pengukuran No. Variabel Skala Pengukuran 1. Tingkat Inflasi (X1) Skala Rasio 2. Nisbah Bagi Hasil (X2) Skala Rasio 3. Produk Domestik Bruto (X3) Skala Rasio 4. Deposito Mudharabah (Y) Skala Rasio 1. Variabel Dependent (Y) Variabel terikat (Y) adalah variabel yang dapat dipengaruhi oleh variabel lain. Variabel dependent yang digunakan dalam peneliian ini adalah Deposito Mudharabah. a) Deposito Mudharabah Deposito Mudharabah adalah deposito yang dijalankan berdasarkan prinsip syariah. Data deposito mudharabah dinyatakan dalam jutaan rupiah yang bersumber dari laporan keuangan triwulan Perbankan Syariah di Bank Indonesia dari periode September 2010 sampai dengan Januari 2016.

4 40 2. Variabel Independent (X) Variabel bebas (X) adalah variabel yang tidak terpengaruh tetapi mempengaruhi variabel lain. Variabel independent yang digunakan dalam peneliian ini adalah tingkat inflasi, nisbah bagi hasil dan PDB nasional.. a) Tingkat Inflasi Tingkat inflasi merupakan variabel bebas pertama (X1). Maksud dari variabel ini adalah merupakan tingkatan perubahan kenaikan harga-harga umum secara terus-menerus. Dinyatakan dalam persen (%). Pada periode 2010 sampai dengan Data didapat dari website Bank Indonesia ( maupun website Badan Pusat Statistik ( b) Nisbah Bagi Hasil Nisbah bagi hasil merupakan variabel bebas kedua (X2). Nisbah bagi hasil adalah besarnya persentase bagi hasil baik tabungan atau deposito mudharabah yang diterima nasabah setiap tahunnya. Data nisbah bagi hasil deposito mudharabah dinyatakan dalam persen (%). Pada periode September 2010 sampai Januari Data yang dipakai merupakan data bulanan. Dan berada pada laporan keuangan bagian distribusi bagi hasil. c) Produk Domestik Bruto Produk Domestik Bruto merupakan variabel bebas ketiga (X3). Produk Domestik Bruto adalah nilai pasar dari semua barang dan jasa akhir yang diproduksi dalam sebuah negeri pada suatu periode.

5 41 (Mankiw, 2006:6). Pendapatan Nasional adalah pendapatan masyarakat Indonesia yang dipresentasikan oleh besarnya Produk Domesrik Bruto (PDB) atas harga konstan (riil). Data yang dipakai adalah Total Produk Domestik Bruto (PDB) per triwulan dan data ini dinyatakan dalam Milyar Rupiah yang diperoleh dari website ( dari periode 2010 sampai dengan D. Metode Pengumpulan Data Metode yang digunakan dalam pengumpulan informasi dan data pada penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Data Sekunder Data sekunder adalah data yang diperoleh dalam bentuk data yang sudah jadi, sudah dikumpulkan dan diolah oleh pihak lain, biasanya sudah dalam bentuk publikasi (Muhamad, 2008:102). Peneliti menggunakan data sekunder berupa data runtun waktu (time series) dengan skala triwulan yang diambil dari data laporan triwulan deposito mudharabah yang dihimpun oleh Bank Syariah Mandiri, BNI Syariah dan Bank Muamalat Indonesia pada laporan keuangan publikasi bank pada Bank Indonesia dengan melihat laporan neraca dan distribusi bagi hasil yang diperoleh dari situs Disamping itu diperoleh data bulanan historis inflasi pada website dan website dengan rentan waktu yang sama dan nisbah bagi hasil yang diperoleh dari laporan publikasi Bank Syariah

6 42 Mandiri, BNI Syariah, Bank Muamalat Indonesia, Bank Mega Syariah, Bank BRI Syariah dan Bank BCA Syariah. Sedangkan data produk domestik bruto diperoleh dari website bps.go.id dengan periode triwulan. 2. Studi Kepustakaan (Library Research) Penulis mengadakan penelitian kepustakaan untuk mendapatkan teori dan konsep yang kuat agar dapat memecahkan permasalahan. Studi kepustakaan dilakukan dengan mengumpulkan literatur-literatur ilmiah, buku-buku, jurnal-jurnal, artikel, dan majalah yang berkaitan dengan penelitian ini. 3. Pengamatan Langsung (Field Research) Pengumpulan data dan keterangan seperti laporan keuangan dan data lain yang berhubungan dengan penelitian ini. Diperoleh dari Bank Indonesia. Pencarian data dilakukan dengan dua cara, yaitu: a) Pencarian dengan membuka website resmi Bank Indonesia yang mempublikasikan laporan keuangan dan penelitian pendukung yang diperlukan untuk penelitian ini. b).pencarian secara manual untuk data yang berbentuk kertas hasil cetakan. E. Populasi dan Sampel Populasi penelitian adalah keseluruhan subjek penelitian yang mempunyai kesamaan karakteristik tertentu. Populasi dalam penelitian ini adalah perbankan syariah yang ada di Indonesia.

7 43 Tabel 3.2 Daftar Populasi Penelitian No. Nama Bank Umum Syariah 1. PT. Bank Muamalat Indonesia 2. PT. Bank Victoria Syariah 3. Bank BRI Syariah 4. B.P.D. Jawa Barat Banten Syariah 5. Bank BNI Syariah 6. Bank Syariah Mandiri 7. Bank Syariah Mega Indonesia 8. Bank Panin Syariah 9. PT. Bank Syariah Bukopin 10. PT. BCA Syariah 11. PT. Maybank Syariah Indonesia 12. PT Bank Tabungan Pensiunan Nasional Syariah Sumber : Statistik Perbankan Syariah Desember 2016 Sampel penelitian ini adalah sebagian dari subjek penelitian yang akan digunakan sebagai dasar untuk melakukan analisis. Teknik penentuan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah purposive sampling, yaitu pengambilan sampel yang didasarkan pada kriteria sebagai berikut: Tabel 3.3 Kriteria Sampel Penelitian No. Kriteria Jumlah Bank 1. Bank umum syariah yang telah tercatat di Bank Indonesia Bank umum syariah yang sudah mandiri Laporan keuangan triwulan bank umum syariah 6

8 44 Dari keterangan diatas, data sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 6 bank umum syariah, yaitu: Tabel 3.4 Daftar Sampel Penelitian No. Nama Bank Umum Syariah 1. Bank Syariah Mandiri 2. BNI Syariah 3. PT. Bank Muamalat Indonesia 4. Bank Mega Syariah 5. BRI Syariah 6. BCA Syariah Sumber : Statistik Perbankan Syariah Desember 2016 F. Metode Analisis Data Dalam penelitian ini analisis hubungan dilakukan dengan analisis regresi linier berganda. Digunakan regresi linier berganda karena regresi sederhana tidak mencerminkan perilaku variabel ekonomi yang sebenarnya. Sebuah variabel dependen biasanya tidak dipengaruhi satu variabel tapi dipengaruhi banyak variabel (Widarjono, 2010:14). Hubungan tersebut di ekspresikan dengan bentuk persamaan yang menghubungkan variabel independen (X1, X2, X3, X4,.Xn) dengan variabel dependen (Y). Penelitian ini menganalisis bagaimana pengaruh antara tingkat inflasi, nisbah bagi hasil dan produk domestik bruto terhadap deposito mudharabah pada perbankan syariah di Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode analisis regresi linier berganda dengan menggunakan program computer

9 45 (software) SPSS versi 21.0 dan Microsoft Excel Berikut adalah metode yang digunakan dalam menganalisis data pada penelitian ini: 1. Statistik Deskriptif Penggunaan statistik deskriptif variabel penelitian dimaksudkan untuk memberikan penjelasan yang memudahkan peneliti dalam menginterpretasikan hasil analisis data dan pembahasannya. Statistik deskriptif berhubungan dengan pengumpulan dan peringkasan data serta penyajiannya yang biasanya disajikan dalam bentuk tabulasi baik secara grafik dan atau numerik (Ghozali, 2011:19). 2. Analisis Regresi Berganda Pada analisis regresi berganda bahwa regresi berganda variabel tergantung (terikat) dipengaruhi oleh dua atau lebih variabel bebas sehingga hubungan fungsional antara variabel terikat (Y) dengan variabel bebas (X1, X2, Xn). Kemudian dapat ditulis sebagai berikut (Suliyanto, 2011:53) : Y = f (X1, X2,.., Xn) Keterangan: Y = Variabel tergantung atau terikat (dependent) X1, X2,..., Xn = Variabel bebas (independent) Secara piktografis model fungsional diatas dapat digambarkan sebagai berikut:

10 46 e X1 X2 Y Xn Gambar 3.1 Model Piktografis Regresi berganda Dalam model di atas terlihat bahwa variabel tergantung (terikat) dipengaruhi dua atau lebih variabel bebas, disamping itu juga terdapat pengaruh regresi linier berganda dapat dituliskan sebagai berikut: Y = a + b1x1 + b2x2 + + bnxn + e Keterangan: Y = Variabel tergantung atau terikat (nilai yang diproyeksikan) a = Intercept (konstanta) b1 = Koefisien regresi untuk X1 b2 = Koefisien regresi untuk X2 bn = Koefisien regresi untuk Xn x1 = Variabel bebas pertama x2 = Variabel bebas kedua xn = Variabel bebas ke n e = Nilai residu

11 47 Berdasarkan pemaparan di atas maka model persamaan analisis regresi linier berganda pada penelitian ini adalah sebagai berikut: DM = a + b1inf + b2nbh + b3pdbn + e Keterangan: DM = Deposito Mudharabah, Variabel terikat (Y) a = Intercept (konstanta) b1 = Koefisien regresi untuk X1 b2 = Koefisien regresi untuk X2 Bn = Koefisien regresi untuk Xn INF = Inflasi, variabel bebas pertama (X1) NBH = Nisbah Bagi Hasil, variabel bebas kedua (X2) PDBN = Produk Domestik Bruto, variabel bebas ketiga (X3) e = Nilai residu 3. Pengujian Asumsi Klasik Menurut Nachrowi dan Usman (2006:7) model regresi linear adalah salah satu teknik analisis kuantitatif yang dapat digunakan untuk memberikan informasi besarnya hubungan sebab akibat (kausatif) antara suatu faktor dengan faktor lainnya. Setelah dilakukan analisis regresi, maka dilakukan pengujian asumsi klasik untuk mengetahui apakah model tersebut bersifat Best Linear Unbiased Estimator (BLUE) dengan beberapa pengujian, yaitu pengujian normalitas, pengujian multikolonieritas, pengujian heteroskedastisitas dan pengujian autokorelasi.

12 48 a) Uji Normalitas Uji normalitas dilakukan untuk melihat apakah variabel bebas dan variabel terikat mempunyai distribusi normal. Maksud data distribusi normal adalah data akan mengikuti arah garis diagonal dan menyebar disekitar garis diagonal. Menurut Suliyanto (2011:69), uji normalitas dimaksudkan untuk menguji apakah nilai residual yang telah distandarisasi pada model regresi berditribusi normal atau tidak. Nilai residual dikatakan berdistribusi normal jika nilai residual terstandarisasi tersebut sebagian besar mendekati nilai rata-ratanya. Uji normalitas yang digunakan adalah: i. Uji Kolmogorov dan Smirnov, dilakukan dengan membuat hipotesis H0: data residual berdistribusi normal dan Ha: data residual tidak berdistribusi normal. Jika angka probabilitas signifikansi α 0.05, maka variabel terdistribusi secara normal (H0) diterima. Untuk mengatasi ketidaknormalan error term dilakukan langkah sebagai berikut: Tambah data dan hilangkan pengamatan yang ekstrim atau outlier. Nilai residual terstandarisasi berdistribusi normal jika nilai Signifikansi (Sig) > alpha (α) atau K hitung < K tabel (Suliyanto, 2011:75). b) Uji Multikolonieritas Multikolonieritas adalah hubungan liniear antar variabel independen di dalam regresi berganda. Model regresi yang baik

13 49 seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen (Widarjono, 2010:75). Yaitu munculnya peluang diantara beberapa variabel bebas untuk saling berkorelasi, pada praktiknya multikolonieritas tidak dapat dihindari. Imam Ghozali (2011) mengukur multikolonieritas dapat dilihat dari nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF). Tolerance mengukur variabilitas variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF = 1/tolerance. Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai tolerance < 0.10 atau sama dengan VIF > 10. Hipotesis yang digunakan dalam pengujian multikolonieritas adalah: 1) H0: VIF > 10, terdapat multikolonieritas 2) H1: VIF < 10, tidak terdapat multikolonieritas c) Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas adalah variansi data yang digunakan untuk membuat model menjadi tidak konstan. Pengujian terhadap ada tidaknya masalah heteroskedastisitas dalam suatu model empiris yang sedang diamati juga merupakan langkah penting sehingga dapat terhindar dari masalah regresi lancung. Salah satu asumsi yang penting dalam analisa regresi adalah gangguan acak (μ) pada setiap variabel bebas adalah heteroskedastisitas. Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah

14 50 dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas. Jika varians berbeda, disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi Heteroskedastisitas (Gujarati, 2007:82). Asumsi tersebut dapat ditulis sebagai berikut: E = (μ²) = σi² = 1, 2,.., n Pada persamaan diatas varians adalah tetap sebesar σi² untuk setiap ketidaksamaan inilah yang disebut sebagai heteroskedastisitas. pada heteroskedastisitas terdapat fakta positif antara X dan Y, dimana nilai Y meningkat searah dengan nilai X, semakin besar nilai variabel bebas X dan variabel Y, semakin jauh koordinat (X,Y) dari garis regresi (error makin besar). d) Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1. Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah ada korelasi antara anggota serangkaian data observasi yang diuraikan menurut waktu (timeseries) atau ruang (cross section). Salah satu penyebab munculnya masalah autokorelasi adalah adanya kelembaman (inertia) artinya

15 51 kemungkinan besar akan mengandung saling ketergantungan (interdependence) pada data observasi periode sebelumnya dan periode sekarang (Suliyanto, 2011:125). Salah satu ukuran dalam menentukan ada tidaknya masalah autokorelasi adalah dengan uji Durbin-Watson (DW) dengan ketentuan sebagai berikut (Danang Sunyoto, 2011:134) : 1) Terjadi autokorelasi positif, jika nilai DW dibawah -2 (DW < -2) 2) Tidak terjadi autokorelasi, jika nilai DW berada diantara -2 dan +2 atau -2 DW +2 3) Terjadi autokorelasi negatif jika nilai DW diatas +2 atau DW > +2 Menentukan ada tidaknya masalah autokorelasi adalah dengan uji Durbin-Watson (DW) dengan ketentuan sebagai berikut: (Singgih, 2012:243): 1) Angka DW dibawah -2, berarti ada autokorelasi positif 2) Angka DW diantara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi 3) Angka DW diatas +2, berarti ada autokorelasi negative 4. Pengujian Hipotesis Dalam melakukan pengujian hipotesis, penulis memakai α = 5% (0,05) atau tingkat kepercayaan 95%. Metode pengujian hipotesis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

16 52 a. Uji Fisher (Uji-F) Menurut Nachrowi & Usman (2006:17), Uji-F digunakan untuk menguji koefisien bersama-sama, sehingga nilai dari koefisien regresi tersebut dapat diketahui secara bersama. Menurut Suliyanto (2011:55), Uji-F hitung digunakan untuk menguji pengaruh secara simultan variabel bebas terhadap variabel terikatnya atau untuk menguji ketepatan model (goodness of fit). Jika variabel bebas memiliki pengaruh secara simultan terhadap variabel terikat maka model persamaan regresi masuk dalam kriteria cocok atau fit. Sebaliknya, jika tidak terdapat pengaruh secara simultan, maka masuk dalam kategori tidak cocok atau not fit. Adapun cara pengujian dalam uji-f ini, yaitu dengan menggunakan suatu tabel yang disebut dengan Tabel ANOVA (Analysis of Variance) dengan melihat nilai signifikasi (Sig < 0,05 atau 5 %). Jika nilai signifikasi > 0.05, maka H1 ditolak. Sebaliknya jika nilai signifikasi < 0.05 maka H1 diterima.selain itu, dapat juga dilihat dari nilai F hitung dan F tabel. Jika Fhitung > Ftabel, maka variabel bebas secara simultan berpengaruh terhadap variabel terikatnya dimana Ftabel dengan derajat bebas, df: α, (k-1), (n-k). Dimana n = jumlah pengamatan, k = jumlah variable (Suliyanto, 2011:62).

17 53 b. Uji Parsial (Uji-t) Menurut Nachrowi & Usman (2006:18) setelah melakukan uji koefisien regresi secara keseluruhan, maka langkah selanjutnya adalah menghitung koefisien regresi secara individu, dengan menggunakan suatu uji yang dikenal dengan sebutan Uji-t. Menurut Suliyanto (2011:55), nilai t hitung digunakan untuk menguji pengaruh secara parsial (per variabel) terhadap terikatnya. Apakah variabel tersebut memiliki pengaruh yang berarti terhadap variabel terikatnya atau tidak. Uji-t digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh masing- masing variabel independent secara individual (parsial) terhadap variabel dependent yang diuji pada tingkat signifikasi 0.05, maka variabel independent berpengaruh terhadap variabel dependent (Ghozali, 2011). c. Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefesiensi determinasi (R 2 ) digunakan untuk mengukur seberapa baik garis regresi sesuai dengan data aktualnya (goodness of fit). Koefisiensi determinasi ini mengukur presentase total varian variabel dependent (Y) yang dijelaskan oleh variabel independent (X) di dalam garis regresi. Menurut Sulaiman (2004:86) nilai R 2 mempunyai interval antara 0 sampai 1 (0< R 2 < 1). Semakin besar R 2 (mendekati 1), semakin baik hasil untuk model regresi tersebut

18 54 dan semakin mendekati 0 (nol), maka variabel independent secara keseluruhan tidak dapat menjelaskan variabel dependent. Koefisien Determinasi (R 2 ) bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen. Nilai R square berada diantara 0 1, semakin dekat nilai R square dengan 1, maka garis regresi yang digambarkan menjelaskan 100% variasi dalam Y. Sebaliknya, jika nilai R square sama dengan 0 atau mendekatinya, maka garis regresi tidak menjelaskan variasi dalam Y. Menurut Suliyanto (2011:55), koefisien determinasi merupakan besarnya kontribusi variabel bebas terhadap variabel terikatnya. Semakin tinggi koefisien determinasi, semakin tinggi kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan variasi perubahan pada variabel terikatnya. Koefisien determinasi memiliki kelemahan, yaitu bias terhadap jumlah variabel bebas yang dimasukkan dalam model regresi dimana setiap penambahan satu variabel bebas dan jumlah pengamatan dalam model akan meningkatkan nilai R 2 meskipun variabel yang dimasukkan tersebut tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikatnya. Untuk mengurangi kelemahan tersebut, maka digunakan koefisien determinasi yang telah disesuaikan, Adjusted R Square (R 2 adj). Koefisien determinasi yang telah disesuaikan (R 2 adj) berarti bahwa koefisien tersebut telah dikoreksi dengan memasukkan

19 55 jumlah variabel dan ukuran sampel yang digunakan. Dengan menggunakan koefisien determinasi yang disesuaikan, maka nilai koefisien determinasi yang disesuaikan itu dapat naik atau turun oleh adanya penambahan variabel baru dalam model.