BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. Muamalat Indonesia selama periode Dalam penelitian ini. yang menggunakan rasio return on asset (ROA).

Transkripsi

1 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan diuraikan hasil penelitian yang merupakan pengamatan terhadap obyek penelitian data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder mengenai laporan keuangan PT. Bank Muamalat Indonesia selama periode Dalam penelitian ini menganalisis pengaruh CAR, BOPO dan FDR terhadap kinerja keuangan yang menggunakan rasio return on asset (ROA). Tabel 4.1 Data Penelitian Periode triwulan Maret September 2014 (dalam persen) Tahun Triwulan CAR BOPO FDR ROA 2006 I 16,88 79,29 92,00 2,95 II 15,4 81,37 91,24 2,6 III 14,69 82,69 87,29 2,36 IV 14,56 84,69 83,6 2, I 15,28 77,69 90,51 3,26 II 13 84,52 97,06 3,03 III 11,45 82,09 102,87 2,41 IV 10,79 82,75 99,16 2, I 11,63 75,76 95,73 3,04 II 9,64 78,05 102,94 2,77 III 11,34 78,73 106,39 2,62 79

2 80 IV 11,44 78,94 104,41 2, I 12,29 78,1 98,44 2,76 II 11,22 86,33 90,27 1,83 III 10,85 95,71 92,93 0,53 IV 11,15 95,5 85,82 0, I 10,52 87,58 99,47 1,48 II 10,03 90,52 103,71 1,07 III 14,62 89,33 99,68 0,81 IV 13,32 87,38 91,52 1, I 12,42 84,72 95,82 1,38 II 11,64 85,16 95,71 1,74 III 12,59 86,54 92,45 1,55 IV 12,05 85,52 85,18 1, I 12,12 85,66 97,08 1,51 II 14,55 84,56 99,85 1,61 III 13, ,96 1,62 IV 11,7 84,48 94,15 1, I 12,08 82,07 102,02 1,72 II 13,62 82,79 106,44 1,66 III 12,95 82,67 103,4 1,68 IV 17,55 85,12 99,99 1, I 17,64 85,55 105,40 1,44

3 81 II 16,37 89,11 96,78 1,03 III 14,77 98,32 98,81 0,10 Sumber : data perhitungan rasio keuangan PT.Bank Muamalat Indonesia Tbk. (data diolah) A. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk menunjukkan jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini serta dapat menunjukkan nilai maksimum, nilai minimum, serta nilai rata-rata serta standard deviasi dari masingmasing variabel. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini meliputi, CAR, BOPO dan FDR terhadap kinerja keuangan yang menggunakan rasio return on asset (ROA). Hasil olah data deskriptif dapat dilihat pada tabel 4.2 sebagai berikut: Tabel 4.2 Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation CAR BOPO FDR ROA Valid N (listwise) 35 Sumber : Output SPSS, olah data

4 82 Tabel 4.2 diatas menunjukkan bahwa jumlah data sebanyak 35 selama periode Berdasarkan perhitungan diatas tampak bahwa Capital Adequacy ratio (CAR) memiliki nilai terendah sebesar 9,64% dan yang tertinggi sebesar 17,64%. Hal tersebut menunjukkan bahwa secara statistik, selama periode penelitian besarnya CAR bank Muamalat Indonesia sudah memenuhi standar yang ditetapkan Bank Indonesia, yaitu minimal 8%, sedangkan nilai rata-rata CAR adalah 13,0117% dengan nilai standar deviasi sebesar 2,11786%. Hal tersebut menunjukkan bahwa data yang digunakan dalam variabel CAR mempunyai sebaran kecil karena standar deviasi lebih kecil dari nilai rata-ratanya, sehingga simpangan data pada variabel CAR ini dapat dikatakan baik. Nilai maksimum CAR sebesar 17,64% yang diperoleh oleh Bnak Muamalat disebabkan karena tingginya modal bank yang digunakan untuk mengcover Aktifa Tertimbang Menurut Risiko (ATMR), sehingga bank tersebut tidak ekspansif dan kurang efektif dalam pengelolaan modalnya. BOPO memiliki nilai terendah sebesar 74,29% dan yang tertinggi sebesar 98,32%. Hal tersebut menunjukkan bahwa secara statistik, selama periode penelitian besarnya BOPO bank muamalat masih kurang efesien karena berdasarkan ketentuan Bank Indonesia, besarnya nilai BOPO yang normal berkisar antara 94%-96%. Sedangkan rata-rata BOPO adalah 84,5226% dengan nilai standar deviasi sebesar 5, Hal tersebut menunjukkan bahwa data yang digunakan dalam variabel BOPO mempunyai sebaran kecil karena standar deviasi BOPO ini dapat dikatakan

5 83 baik. Nilai maksimum BOPO sebesar 98,32% yang diperoleh oleh bank muamalat disebabakan kareana tingginya biaya non operasional bank, seperti kerugian karena penjualan atau kehilangan harta tetap dan investasi. Hal tersebut yang menyebabkan nilai BOPO menjadi tinggi. Financaial to Deposit Ratio (FDR) memiliki nilai terendah sebesar 83,60% dan nilai tertinggi 106,44%. Hal tersebut menunjukkan bahwa secara statistik, selama periode penelitian besarnya FDR bank muamalat sudah memenuhi standar yang ditetapkan bank Indonesia, yaitu berkisaran 80%-110%. Sedangkan rata-rata FDR adalah 96,8023% denga nilai standar deviasi sebesar 6,17328%. Hal tersebut menunjukkan bahwa data yang digunakan dalam variabel FDR mempunyai sebaran kecil karena standar deviasi lebih kecil dari nilai rata-rata, sehingga data pada variabel FDR ini dikatakan baik. Return On Asset (ROA) memiliki nilai terendah sebesar,10% dan nilai tertinggi 3,40% dan rata-rata ROA sebesar 1,8146%. Hal tersebut menunjukkan bahwa secara statistik, selama periode penelitian besarnya FDR bank muamalat sudah memenuhi standar yang ditetapkan bank Indonesia, yaitu diatas 1,5%. Sedangkan standar deviasi untuk ROA adalah,78221%. Hal tersebut menunjukkan bahwa data yang digunakan dalam variabel ROA mempunyai sebaran kecil karena standar deviasi lebih kecil dari nilai rata-rata, sehingga data pada variabel ROA ini dikatakan baik.

6 84 B. Hasil Pengujian Asumsi Klasik Sebelum dilakukan pengujian regresi linier berganda terhadap hipotesis penelitian, maka terlebih dahulu perlu dilakukan suatu pengujian untuk mengetahui ada tidaknya pelanggaran terhadap asumsi - asumsi klasik hasil pengujian hipotesis yang baik adalah pengujian yang tidak melanggar asumsi klasik yang menadasari model regresi linear berganda. Asumsi-asumsi klasik daam penelitian ini meliputi uji normalitas, uji multikolonieritas, uji heteroskedastitas, dan uji Autokorelasi. 1. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.salah satu metode untuk mengetahui normalitas adalah dengan menggunakan metode analisis grafik, baik dengan melihat garfik secara histrogram ataupun dengan melihat secara normal normal probability plot 1. Uji normalitas yang pertama dengan melihat grafik secara histrogram dan grafik normal probability plot sebagaimana terlihat gambar dibawah ini. 1 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS. (Semarang: BP. UNDIP 2005), hlm. 147.

7 85 Gambar 4.1 (Sumber : output SPSS, olah data) Dari gambar 4.1 diatas terlihat bahwa pola distribusi mendekati normal karena data mengikuti arah garis grafik histrogramnya. Tetapi jika kesimpulan normal tidaknya suatu data hanya dilihat dari grafik histrogramnya, maka hal tersebut dapat menyesatkan atau meragukan khususnya untuk jumlah sampel yang kecil. Metode kedua yang bisa digunakan untuk uji normalitas adalah dengan Normal Probability Plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Jika ditribusi data residual normal, maka garis yang akan menggambarkan data sesungguhnya mengikuti garis diagonal.

8 86 Uji normalitas data dengan Normal Probability Plot terlihat dalam gambar 4.2 dibawah ini : Gambar 4.2 Normal Probibality (Sumber : output SPSS, olah data) Dari gambar 4.2 Normal Probability Plot diatas menunjukkan bahwa data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, dan menunjukkan pada distribusi normal, sehingga dapat disimpulkan bahwa asumsi normalitas telah terpenuhi. Selain menggunakan analisis grafik, untuk menguji data terdistri normal atau tidak, dapat dilihat dengan uji statistik, sebagai berikut :

9 87 Uji Kolmogorov-Smirnov Tes digunakan untuk uji statistik apakah data terdistribusi normal ataukah tidak terdistribusi normal. Uji kolmogorov smirnov dengan ketentuan sebagai berikut : jika nilai signifikan kolmogorov smirnov lebih besar dari nilai signifikansi yang telah ditetapkan maka data terdistribusi secara normal. Uji kolmogorov smirnov dapat dilihat dalam tabel 4.3 sebagai berikut : Tabel 4.3 Normalitas Bank Muamalat Indonesia uji Sample Kolmogorov-Smirnov Testest One-Sample Kolmogorov-Smirnov T Unstandardized Residual N 35 Normal Parametrs Mean Std. Devition Most Extreme Differences Absolute.119 Positive.119 Negatif Kolmogorov-SmirnovZ.706 Asymp. Sig. (2-tailed) 701 a. Test distribution is Normal. (Sumber : output SPSS, olah data) Hasil pengujian normalitas dalam tabel 4.3 diatas menunjukkan uji normalitas untuk variabel dependent ROA menunjukkan bahwa nilai Kolmogorov-Smirnov sebesar 0,706 dan signifikan pada 0,701. Sehingga

10 88 dapat dikatakan bahwa dengan tingkat signifikansi 0,05 data ROA terdistribusi dengan normal, karena nilai signifikansi ROA pada Kolmogorov-Smirnov sebesar 0,701 lebih besar dari nilai signifikansi yang telah ditetapkan (0,05). 2. Uji Multikolinearitas Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terdapat korelasi antar variabel bebas. model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas didalam regresi dapat dilihat dari nilai torelance dan nilai Variance Inflasing Factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel bebas manakah yang dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Tolerance mengukur validitas bebas yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Model regresi yang bebas multikolinearitas adalah yang mempunyai VIF = 10 dan nilai tolerance = 0,1. Untuk melihat variabel bebas dimana saja saling berkorelasi adalah dengan metode menganalisis matriks korelasi antar variabel bebas. Sama dengan tingkat multikolineritas 0,95. Berikut ini hasil uji multikolinearitas dan VIF.

11 89 Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinearitas Coefficients(a) Collinearity Statistics Model 1 (Constant) Tolerance VIF a Dependent Variable: ROA (sumber : output SPSS, olah data) CAR 0,983 1,017 BOPO 0,967 1,034 FDR 0,959 1,043 Berdasarkan tabel 4.4 di atas, dapat kita lihat bahwa nilai tolerance dan VIF dari variable CAR adalah sebesar 0,983 dan 1,017. Untuk variabel BOPO adalah sebesar 0,967 dan 1,034. Untuk variabel FDR sebesar 0,959 dan 1,043. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa dalam model ini tidak terdapat masalah multikolinearitas antara variabel bebas karena nilai tolerance berada di bawah 1 dan nilai VIF jauh di bawah angka Uji Heterokedastisitas Uji Heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedasitas, maka dapat diindikasikan telah terjadi

12 90 heteroskedastisitas. Hasil pengujian heteroskedasitas yang dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut: Tabel 4.3 Uji Heteroskedasitas (Sumber : Output SPSS, olah data) Berdasarkan grafik diatas dapat diketahui bahwa data (titik-titik) menyebar secara merata diatas dan dibawah garis nol, tidak berkumpul di satu tempat, serta tidak membentuk pola tertentu sehingga dapat disimpulkan bahwa pada uji regresi ini tidak terjadi problem heteroskedasitas.

13 91 4. Uji Autokorelasi Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi anatara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Adapun uji yang dapat digunakan untuk mendeteksi adanya penyimpangan asumsi klasik ini adalah uji Durbin Watson (D-W stat) dengan ketentuan sebagai berikut : Tabel 4.5 Pengambilan Keputusan Korelasi Hipotesis nol Keputusan Jika Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 < d < dl Tidak ada autokorelasi positif No decision dl d du Tidak ada autokorelasi negative Tolak 4 dl < d < 4 Tidak ada autokorelasi negative No decision 4 du d 4 dl Tidak ada autokorelasi positif atau negative (sumber: Imam Ghazali : 100) Tidak ditolak du < d < 4 du

14 92 Tabel 4.6 Uji Autokorelasi Model Summary(b) Std. Error Adjusted of the Model R R Square R Square Estimate Durbin-Watson 1,492(a),243,138, ,180 a Predictors: (Constant), FDR, CAR, BOPO b Dependent Variable: ROA. (sumber : output SPSS, olah data) Berdasarkan hasil hitung Durbin-Watson sebesar 2, 180sedangkan dalam tabel DW untuk k = 3 dan N = 34 besarnya DW-tabel: du (batas atas) = 1,652 dan dl (batas bawah) = 1,271. Sehingga 4 - Du = 4 1,652 = 2,348. Du < DW < 4 - du = 1,652 < 2,180 < 2,348 yang artinya tidak ada autokorelasi positif atau negatif. Gambar 4.4 Hasil Uji Durbin Watson 1,652 2,348 2,729

15 93 C. Hasil Pengujian Hipotesis Analisis data dengan menggunakan pengujian regresi linier berganda untuk mengetahui secara serempak dan secara parsial antara modal kerja dan perputaran piutang terhadap profitabilitas. Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan tiga metode, yakni metode berdasarkan uji t statistik, uji F statistik dan koefisien determinasi. 1. Hasil Uji Signifikansi Parsial (Uji Statistik t) Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan apakah variabel independen yang di masukkan dalam model mempunyai pengaruh secara parsial terhadap variabel dependennya. Berdasarkan output SPSS versi 21 secara parsial pengaruh dari ketiga variabel independen yaitu CAR, BOPO dan FDR terhadap variabel dependen ROA ditunjukkan pada tabel sebagai berikut:

16 94 Tabel 4.7 Hasil Perhitungan Regresi Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) CAR BOPO FDR a. Dependent Variable: ROA (Sumber : output SPSS, olah data) a. Pengaruh variabel CAR terhadap ROA bank Muamalat Indonesia tidak signifikan dimana diterima nilai t hitung (-1,348) dan signifikansi sebesar 0,188 > 0,05, sehingga Ho diterima dan Ha ditolak. Maka dapat disimpulkan bahwa variabel CAR tidak berpengaruh signifikan terhadap ROA. b. Pengaruh variabel BOPO terhadap ROA bank Muamalat Indonesia signifikan dimana diterima nilai t hitung (-13,279) dan signifikansi 0,000 sebesar 0,000 < 0,05, sehingga Ho diterima dan Ha ditolak. Maka dapat disimpulkan bahwa variabel BOPO berpengaruh negatif dan signifikan terhadap ROA.

17 95 c. Pengaruh variabel FDR terhadap ROA bank Muamalat Indonesia signifikan dimana diterima nilai t hitung (-2,213) dan signifikansi 0,034 sebesar 0,034 < 0,05, sehingga Ho diterima dan Ha ditolak. Maka dapat disimpulkan bahwa variabel FDR berpengaruh negatif dan signifikan terhadap ROA. 2. Hasil Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F) Berdasarkan output SPSS Versi 21 nampak bahwa pengaruh secara bersama-sama tiga variabel bebas yaitu CAR, BOPO dan FDR terhadap kinerja keuangan perbankan (ROA) ditunjukkan tabel sebagai berikut: Sum of Square Tabel 4.8 Hasil Uji Statistik F ANOVA(b) Model s Df Mean Square F Sig. 1 Regression 17, ,898 58,833,000(a) Residual 3,108 31,100 Total 20, a Predictors: (Constant), FDR, CAR, BOPO b Dependent Variable: ROA (sumber : output SPSS, olah data) Dari hasil uji anova uji F yang terlihat dalam tabel 4.8. diatas diperoleh nilai F hitung = 58,833 dengan taraf signifikansi 0,000 (dibawah

18 96 0,05), karena nilai signifikansi 0,000 < 0,05, maka dapat disimpulkan CAR, BOPO, dan FDR secara bersama-sama berpengaruh terhadap kinerja keuangan perbankan (ROA) pada PT. Bank Muamalat Indonesia periode Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisien determinasi (R 2 ) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependennya. Nilai (R 2 ) yang mendekati satu berarti variabel-variabel independennya memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependennya. Hasil perhitungan koefisien determinasi tersebut dapat terlihat pada tabel berikut: Tabel 4.9 Hasil Koefisien Determinasi Model Summary(b) Adjusted R Std. Error of Model R R Square Square the Estimate 1,492(a),243,138,28080 a Predictors: (Constant), FDR, CAR, BOPO b Dependent Variable: ROA (sumber : Output SPSS, olah data) Dari tabel 4.9 diketahui pengaruh ketiga variabel bebas atau independen terhadap variabel kinerja (ROA) yang dinyatakan dengan nilai Adjusted R2, yaitu 13,8%. Hal ini berarti 13,8% variasi ROA yang dijelaskan oleh variasi dari ketiga variabel independen yaitu CAR, BOPO

19 97 dan FDR. Sedangkan sisanya sebesar 86,2% (100% - 13,8%) dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model yang merupakan kontribusi variabel bebas lain diluar ketiga variabel independen. 4. Analisis Regresi Linier Berganda Analisis pengaruh CAR, BOPO, dan FDR terhadap Kinerja keuangan (ROA) pada PT. Bank Muamalat Indonesia, dapat dilihat dari analisis regresi berganda pada tabel berikut ini : Tabel 4.10 Hasil Analisis Regresi Coefficients(a) Model Unstandardized Coefficients Std. Standardized Coefficients B Error Beta t Sig. 1 (Constant) 15,880 1,423 11,157,000 CAR -,035,026 -,094-1,348,188 BOPO -,138,010 -,938-13,279,000 FDR -,020,009 -,157-2,213,034 a Dependent Variable: ROA (sumber : output SPSS,olah data) Dengan melihat tabel diatas, dapat disusun persamaan regresi linear berganda sebagai berikut : ROA = 15,880-0,35 CAR - 1,38 BOPO - 0,20 FDR

20 98 Persamaan regresi diatas mempunyai makna sebagai berikut : 1. Nilai koefisien Konstanta sebesar 15,880 menyatakan bahwa jika variabel independen diasumsikan dalam keadaan tetap, maka nilai variabel dependen (ROA) sebesar 15,880%. 2. Nilai koefisien regresi CAR sebesar -0,35% dan bernilai negatif yang artinya apabila kenaikan nilai CAR sebesar 1%, maka kinerja keuangan (ROA) akan mengalami penurunan sebesar 0,35%. 3. Nilai koefisien regresi BOPO sebesar -1,38% dan bernilai negatif yang artinya apabila kenaikan nilai BOPO sebesar 1%, maka kinerja keuangan (ROA) akan mengalami penurunan sebesar 1,38%. 4. Nilai koefisien regresi FDR sebesar -0,20% FDR dan bernilai negatif yang artinya apabila kenaikan nilai sebesar 1%, maka kinerja keuangan (ROA) akan mengalami penurunan sebesar 0,20%. D. Pembahasan Hasil Penelitian 1. Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR) Terhadap Kinerja Keuangan Perbankan (ROA) Hipotesis pertama yang diajukan menyatakan bahwa Capital Adequacy Ratio (CAR) dengan Return On Asset (ROA) diperoleh nilai koefisien regresi variabel CAR sebesar -0,35 dengan nilai signifikasi sebesar 0,188. Karena nilai signifikansi dari 0,05, berarti bahwa terdapat

21 99 pengaruh yang tidak signifikan antara variabel CAR terhadap variabel ROA secara persial. Koefisien variabel CAR yang bertanda negatif, menunjukkan bahwa CAR mempunyai pengaruh negatif tidak signifikan terhadap Return On Asset (ROA). Capital Adequacy Ratio (CAR) adalah rasio yang memperlihatkan seberapa besar jumlah seluruh aktiva bank yang mengandung risiko (pembiayaan, penyertaan, surat berharga, tagihan pada bank lain) ikut dibiayai dari modal sendiri disamping memperoleh dana-dana dari sumbersumber diluar bank. Semakin besar CAR maka keuntungan bank semakin besar, atau dengan kata lain semakin kecil risiko suatau bank maka semakin besar keuntungan yang diperoleh bank. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa besar kecilnya keuntungan bank dan besar kecilnya kecukupan modal bank (CAR) belum tentu menyebabkan besar kecilnya keuntungan bank. Bank yang memiliki modal besar namun tidak dapat menggunakan modalnya itu secara efektif untuk menghasilkan laba, maka modal yang besar pun tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Return On Asset (ROA). Selain itu peraturan Bank Indonesia yang mensyaratkan CAR minimal 8% mengakibatkan bank selalu berusaha menjaga agar CAR yang dimiliki sesuai dengan ketentuan. Hal tersebut juga dapat terjadi karena bank belum dapat menyalurkan pembiayaan sesuai dengan yang diharapan atau belum optimal.

22 100 Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian dari Dhian (2011) dan Ponttie (2007) yang menunjukkan bahwa CAR tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kinerja keuangan perbankan (ROA). 2. Analisis BOPO Terhadap Kinerja Keuangan Perbankan (ROA) Biaya Operasional/ Biaya Pendapatan operasional (BOPO) atau sering disebut dengan rasio efisiensi digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam mengendalikan biaya operasional terhadap pendapatan operasionalnya. Semakin tinggi angka dari rasio ini menunjukkan kurangnya kemampuan bank dalam menekan biaya operasionalnya sehingga dapat menimbulkan ketidak efisiensian. Ketidakefisienan ini menimbulkan alokasi biaya yang lebih tinggi sehingga dapat menurunkan pendapatan bank. Semakin kecil rasio ini menunjukkan semakin efisien biaya operasional yang dikeluarkan bank sehingga kemungkinan suatu bank akan menghadapi kondisi bermasalah semakin kecil. Dalam penelitian ini BOPO (Biaya operasional/pendapatan operasional) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Return 0n Asset (ROA). dari hasil penelitaian diperoleh nilai koefisien regresi sebesar -1,38 dengan nilai signifikan sebesar 0,000 dimana nilai ini signifikan pada tingkat signifikan 0,05 dan lebih kecil dari 0,05. Jika BOPO meningkat yang berarti efisien menurun, maka Return On Asset (ROA) yang diperoleh bank akan menurun. Hal ini disebabkan karena

23 101 tingkat efisiensi bank dalam menjalankan operasinya berpengaruh terhadap pendapatan yang dihasilkan oleh bank tersebut. jika kegiatan operasional dilakukan dengan efesien (dalam hal ini rasiao BOPO rendah) maka pendapatan yang dihasilkan bank tersebut akan naik. Selain itu, besarnya rasio BOPO juga disebabkan karena tingginya biaya dana yang dihimpun dan rendahnya pendapatan operasional dari penanaman dana. sehingga semakin besar BOPO maka akan semakin kecil Return On Asset (ROA). Dengan demikian hipotesis kedua yang menyatakan bahwa Biaya Operasional/ Biaya Pendapatan operasional (BOPO) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Return On Asset (ROA). Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian dari Pandu (2008 ), Diana (2009), Nana (2012), Enggar (2011), Diniyati (2012) dan Saiful (2014) yang menunjukkan bahwa BOPO berpengaruh negatif terhadap kinerja keuangan perbankan (ROA). 3. Analisis FDR Terhadap Kinerja Keuangan Perbankan (ROA) Financial to deposit Ratio (FDR) merupakan rasio antara seluruh jumlah pembiayaan yang diberikan bank dengan dana yang telah diterima oleh bank. Rasio ini merupakan indikator kerawanan dan kemampuan suatu bank. Semakin tinggi rasio FDR berarti semakin rendahnya kemampuan likuitidas bank yang bersangkutan. Hal ini disebabkan karena jumlah dana yang diperlukan untuk membiayai pembiayaan menjadi semakin besar.

24 102 Dalam penelitian ini bahwa Financial to Deposit Ratio (FDR) diperoleh nilai koefisien regresi -0,020 dengan nilai signifikansi sebesar 0,038. Karena nilai signifikansi 0,05, berarti bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel FDR terhadap variabel ROA secara persial. Koefisien variabel FDR yang bertanda negatif, menunjukkan bahwa FDR mempunyai pengaruh negatif dan signifikan terhadap ROA. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Financial to Deposit Ratio (FDR) perbandinagn antara pembiayaan yang diberikan oleh bank dengan dana pihak ketiga yang berhasil dihimpun oleh bank, Semakin rendah FDR menunjukkan bahwa bank dalam menyalurkan pembiayaan belum efektif. Dan jika FDR meningkat maka Return On Asset (ROA) akan menurun begitu pun sebaliknya. Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian dari Diana (2009), Nana (2012), Enggar (2011), Diniyati (2012) dan Saiful (2014) yang menunjukkan bahwa FDR berpengaruh negatif terhadap kinerja keuangan perbankan (ROA).