BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian dilakukan pada Bank Syariah yang telah terdaftar (listed) di Otoritas Jasa Keuangan (OJK) selama tahun 2011-2015. Data variabel independen yang digunakan adalah data sekunder Bank Syariah di Indonesia yang meliputi Car Adequacy Ratio (CAR), Dana Pihak Ketiga (DPK), dan Non Performing Financing (NPF) serta data variabel dependen yang berupa jumlah Pembiayaan Bank Syariah, diperoleh dari Statistik Perbankan Syariah yang dikeluarkan oleh OJK tahun 2011-2015, melalui website Otoritas Jasa Keuangan yaitu www.ojk.go.id serta dari website masing-masing bank yang menjadi objek penelitian.jadwal penelitian dilaksanakan mulai periode Januari 2017 sampai dengan Juli 2017. B. Desain Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kausal, merupakan penelitian untuk mengetahui pengaruh satu atau lebih variabel bebas (CAR, DPK, dan NPF) terhadap variabel terikat (Pembiayaan Bank Syariah). C. Definisi dan Operasionalisasi Variabel Penelitian ini menggunakan variabel independen Capital Adequacy Ratio (CAR), Dana Pihak Ketiga, dan Non Performing Financing (NPF), serta variabel dependen pembiayaan bank syariah. 44
45 1. Variabel Independen (Bebas) a. Capital Adequacy Ratio (CAR) Capital Adequacy Ratio(CAR) adalah rasio kinerja bank untuk mengukur kecukupan modal yang dimiliki bank untuk menunjang aktiva yang megandung atau menghasilkan risiko, misalnya kredit yang diberikan (Dendawijaya,2009:121). CAR merupakan indikator terhadap kemampuan bank dalam menutupi penurunan aktiva dari kerugian bank karena aktiva yang berisiko. Semakin tinggi CAR semakin baik kondisi permodalan bank tersebut, sehingga bank dapat memaksimalkan penyaluran pembiayaannya kepada masyarakat, dan semakin besar pula sumber daya keuangan yang dapat digunakan untuk mengantisipasi potensi kerugian atas pembiayaan yang disalurkan. Ketentuan Bank Indonesia terdapat ketentuan bahwa modal bank terdiri atas modal inti dan modal pelengkap. Pengukuran CAR pada tahun 2011-2015 dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut: CAR = Jumlah Modal x 100% Aktiva Tertimbang Menurut Risiko b. Dana Pihak Ketiga (DPK) Dana Pihak Ketiga (DPK) merupakan sumber dana yang digunakan oleh suatu bank dalam menjalankan kegiatan operasionalnya. Bank dapat memanfaatkan dana dari pihak ketiga ini untuk menghasilkan pendapatan, salah satunya dalam bentuk Pembiayaan. Semakin banyak jumlah dana pihak ketiga yang
46 dihimpun oleh bank, semakin banyak pula jumlah dana tersedia yang dapat disalurkan untuk pembiayaan, sehingga volume pembiayaan akan meningkat. Persentase jumlah DPK pertahun dihitung dengan rumus sebagai berikut : DPK = Jumlah Dana Pihak Ketiga Pertahun Total Dana Pihak Ketiga x 100% c. Non Performing Financing (NPF) Non Performing Financing (NPF) merupakan rasio yang digunakan oleh bank untuk menilai risiko dalam pembiayaan. Nilai NPF yang rendah menunjukan risiko pembiayaan bermasalah juga rendah. Peningkatan NPF akan berpengaruh terhadap peningkatan jumlah Penyisihan Penghapusan Aktiva Produktif (PPAP) yang harus dibuat oleh bank syariah, sesuai dengan peraturan yang telah ditentukan oleh bank Indonesia, dan jika hal ini terjadi secara terus menerus, modal yang dimiliki bank juga akan ikut terkikis, sehingga dapat memengaruhi kemampuan bank dalam menyalurkan pembiayaan. Sebaiknya bank menganalisa terlebih dahulu setiap nasabah/debitur yang akan melakukan permohonan pembiayaan, jika hal ini dapat dilaksanakan dengan baik maka risiko pembiayaan tersebut dapat diminimalisir. Dengan adanya ketentuan dari Bank Indonesia sebaiknya setiap bank harus menjaga NPL/NPF-nya dibawah 5%.
47 Pengukuran NPF pada tahun 2011-2015 dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut: NPF = Jumlah Pembiayaan Bermasalah Total Pembiayaan yang Disalurkan x 100% 2. Variabel Dependen (Terikat) a. Pembiayaan Bank Syariah Variabel Dependen dalam penelitian ini adalah Jumlah Pembiayaan bank syariah. Pembiayaan merupakan aktivitas bank syariah dalam menyalurkan dananya kepada pihak lain berdasarkan prinsip syariah yang didasarkan pada kepercayaan yang diberikan oleh pemilik dana kepada pengguna dana. Dalam penelitian ini Pembiayaan dianalogikan menjadi Pb, dan persentasi pembiayaan pertahun dirumuskan sebagai berikut: Pb = Nilai pembiayaanyang merupakan variabel Y dalam penelitian ini diperoleh dari hasil pembagian antara jumlah pembiayaan per tahun dengan Total Pembiayaan yang merupakan penjumlahan seluruh pembiayaan per tahun selama periode penelitian (2011-2015) dan dikalikan dengan 100% untuk memperoleh nilai dalam bentuk persen.
48 Tabel 3.1 Pengukuran operasional variabel penelitian Variabel Ukuran Skala X1 Capital adequacy ratio(car) CAR = Jumlah Modal Aktiva Tertimbang Menurut Risiko x 100% Rasio X2 Dana Pihak Ketiga(DPK) DPK = Jumlah Dana Pihak Ketiga Pertahun Total Dana Pihak Ketiga x 100% Rasio X3 Non performing Financing (NPF) NPF = Jumlah Pembiayaan Bermasalah Total Pembiayaan yang Disalurkan x 100% Rasio Y Pembiayaan bank syariah Pb= Rasio D. Populasi dan Sampel Penelitian Populasi yang digunakan dalam penelitian ini berdasarkan Statistik Perbankan Syariah Indonesia Desember 2015 sebanyak 35 bank terdiri dari 12 Bank Umum Syariah, 22 Unit Usaha Syariah, dan 1 Bank Pembiayaan Rakyat Syariah. Bank Umum Syariah (BUS) adalah bank yang dalam kegiatannya memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran. Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS) adalah bank syariah yang dalam kegiatannya tidak memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran. Sedangkan Unit Usaha Syariah (UUS) adalah unit kerja dari kantor pusat Bank Umum Konvensional, yang berkedudukan di dalam negeri maupun diluar negeri, yang berfungsi sebagai kantor induk dari kantor cabang pembantu syariah dan/atau unit syariah.
49 Sampel yang digunakan adalah bank syariah yang terdaftar di Otoritas Jasa Keuangan (OJK) selama tahun 2011 2015 yang memenuhi kriteria penelitian. Pengambilan sampel yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan metode purposive sampling. Teknik purposive sampling dilakukan dengan memilih sampel dengan tujuan tertentu sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Kriteria sampel yang ditetapkan oleh peneliti sebagai berikut: 1. Bank Syariah yang terdaftar di OJK pada tahun 2011-2015 yang dapat diakses dengan baik melalui www.ojk.go.id. 2. Bank syariah yang mempublikasikan laporan keuangannya secara lengkap dari tahun 2011 sampai dengan tahun 2015. 3. Bank syariah yang dalam kegiatannya memberikan jasa dalam lalu lintas devisa. 4. Bank tersebut bukan merupakan unit kerja dari perusahaan perbankan konvensional. Berikut adalah kriteria dalam penentuan sampel :
50 Tabel 3.2 Kriteria Sampel Perusahaan No Kriteria Bank Jumlah 1 Bank Syariah yang terdaftar di OJK pada tahun 2011-2015 35 2 Bankyang tidak mempublikasikan laporan keuangan secara lengkap pada tahun 2011 2015. 3 Bank syariah yang tidak memberikan jasa dalam lalu lintas pembayarannya 4 Bank yang merupakan unit kerja dari Bank Konvensional (baik dalam maupun luar negeri) (1) (1) (22) Jumlah Bank 11 Total Sampel (Jumlah Bank x 5 Tahun) 55 Sumber : Data yang telah diolah Berdasarkan pada kriteria pengambilan sampel seperti yang telah disebutkan di atas, maka jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian selama kurun waktu 5 tahun adalah 55 sampel. Berikut adalah nama 11 bank syariah yang menjadi obyek penelitian :
51 Tabel 3.3 Nama-nama Perusahaan Perbankan Yang Menjadi Obyek Penelitian No Nama Bank 1 Bank Muamalat Indonesia 2 Bank Victoria Syariah 3 Bank BRI Syariah 4 Bank Jabar Banten Syariah 5 Bank BNI Syariah 6 Bank Syariah Mandiri 7 Bank Mega Syariah 8 Bank Panin Syariah 9 Bank Bukopin Syariah 10 Bank BCA Syariah 11 Bank Maybank Syariah Indonesia Sumber : Laporan Otoritas Jasa Keuangan (www.ojk.go.id) E. Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah : 1. Studi Pustaka Dengan melakukan studi pustaka, dan mengkaji berbagai literatur seperti jurnal, dan sumber lain yang berkaitan dengan masalah penelitian. 2. Dokumentasi Menggunakan data sekunder berupa laporan keuangan periode 2011-2015 yang diperoleh dari Otoritas Jasa Keuangan dan website resmi bank yang menjadi sampel dari penelitian. Variabel independen Capital
52 Adequacy Ratio, Dana Pihak Ketiga, dan Non Performing Financing menggunakan tahun 2011-2015 dan variabel dependen Pembiayaan bank syariah, juga menggunakan tahun 2011-2015. F. Metode Analisis Data Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif, karena penelitian ini akan menganalisa masalah yang diwujudkan dengan nilai tertentu. Penelitian ini juga menggunakan teknik analisa regresi berganda karena menguji hubungan antara satu variabel dependen terhadap lebih dari satu variabel independen. 1. Analisis Statistik Deskriptif Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskriptif suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis dan skewness (kemencengan distribusi). (Ghozali, 2013 : 17) 2. Uji Asumsi Klasik Sebelum melakukan pengujian hipotesis dilakukan pengujian terlebih dahulu dengan menggunakan uji asumsi klasik agar penelitian yang akan dilakukan dapat dikatakan cukup baik. Uji asumsi klasik juga digunakan karena penelitian ini menggunakan data sekunder. Terdapat beberapa model yang digunakan untuk melakukan uji asumsi klasik, yaitu: Uji Normalitas, Uji Multikolonieritas, Uji Autokorelasi, dan Uji Heteroskedastisitas.
53 a. Uji Normalitas Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Uji T dan Uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal, jika dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil (Ghozali, 2013:160). Untuk mendeteksi residual berdistribusi normal atau tidak dengan menggunakan: 1) Dengan analisis grafik yang dilihat dengan mendeteksi penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik atau melihat histogram dari residualnya. Dasar keputusannya: a) Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. b) Jika data menyebar jauh dari diagonal dan/atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. 2) Analisis statistik non parametric Kolmogorov Smirnov (K-S) yang dapat melihat langsung normal atau tidaknya data dengan membuat hipotesis. Dasar keputusannya adalah jika Asymp. Sig. (2-tailed)
54 bernilai >0,05. Jika kurang dari 0,05, maka data tersebut dikatakan tidak normal. b. Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya kolerasi antara variabel bebas (independen). Ketiadaan korelasi menandakan variabel regresi yang baik. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel ini tidak orthogonal, artinya variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol (Ghozali, 2013:105). Multikolinieritas dapat dilihat dengan cara : 1) Menganalisa matrik korelasi variabel independen. Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya diatas 0,90 atau 90%), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolonieritas. Tetapi, tidak adanya korelasi tinggi antarvariabel tidak berarti bebas dari multikolonieritas, karena multikolonieritas dapat disebabkan oleh adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel independen. 2) (1) nilai tolerance dan lawannya (2) variance inflation factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Nilai tolerance yang
55 rendah sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF = 1/Tolerance). Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukan adanya multikolinieritas adalah nilai Tolerance 0.10 atau sama dengan nilai VIF 10 (Ghozali, 2013:105). c. Uji Autokorelasi Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi maka disebut ada problem autokorelasi, sedangkan model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. (Ghozali, 2013:110). Cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi yaitu dengan melakukan uji Durbin Watson (DW test) yang hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu (first order autocorrelation) dan mensyaratkan adanya intercept (konstanta) dalam model regresi dan tidak ada variabel lag diantara variabel independen. Hipotesis yang akan diuji: H0 : tidak ada autokorelasi (r = 0) HA : ada autokorelasi (r 0)
56 Tabel 3.4 Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi HO Keputusan Jika 1.Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 < d < dl 2. Tidak ada autokorelasi positif No desicison dl d du 3. Tidak ada autokorelasi negatif Tolak 4 dl < d < 4 4. Tidak ada autokorelasi negatif No desicison 4 du d 4 dl 5 Tidak ada autokorelasi, positif atau negatif Tidak Tolak du < d < 4 du d. Uji Heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang Homoskesdastisitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas (Ghozali, 2013:139). Untuk mendeteksi ada atau tidak adanya heteroskedastisitas dilakukan dengan cara melihat grafik plot dari nilai prediksi variabledependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Heteroskedastisitas dapat ditentukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X
57 adalah residual (Y prediksi Y sesungguhnya) yang telah distudentized. Dasar analisis : 1) Jika ada pola tertentu, seperti titik - titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. 2) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik titik menyebar di atas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Analisa dengan grafik plot ini memiliki kelemahan yang cukup signifikan karena jumlah pengamatan memengaruhi hasil ploting. Semakin sedikit jumlah pengamatan, semakin sulit mengintepretasikan hasil grafik plot. Oleh karena itu, perlu dilakukan uji statistik yang lebih dapat mendukung keakuratan hasil, salah satunya adalah dengan Uji Glejser. Dasar pengambilan keputusan dari Uji Glejser adalah sebagai berikut : 1) Jika nilai signifikansi > 0,05, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. 2) Jika nilai signifikansi < 0,05, maka terjadi heteroskedastisitas. 3. Uji Hipotesis Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan regresi berganda karena menguji satu variabel dependen terhadap lebih dari satu variabel
58 independennya. Analisis regresi berganda menggunakan uji F untuk melihat secara keseluruhan variabel independen yang dimasukan dalam model memiliki pengaruh yang bermakna terhadap variabel dependen, sedangkan uji T untuk mengetahui pengaruh satu variabel independen dalam menerangkan variabel dependen. Serta Adjusted R square, yang digunakan untuk melihat persentase pengaruh variabel independen yang dimasukan dalam penelitian terhadap variabel dependen. a. Uji Koefisien Determinasi Koefisien determinasi (R 2 ) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R 2 yang kecil berarti kemampuan setiap variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti setiap variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Secara umum koefisien determinasi untuk data silang (crossection) relatif rendah karena adanya variasi yang besar antar pengamatan, sedangkan untuk data runtun waktu (time series) biasanya mempunyai nilai koefisien determinasi yang tinggi (Ghozali, 2013:97). Koefisien determinasi memiliki kelemahan yaitu bias terhadap jumlah variabel yang dimasukan ke dalam model. Jika variabel independen bertambah, pasti R 2 meningkat tidak peduli apakah variabel
59 tersebut berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Banyak peneliti yang menganjurkan untuk menggunakan nilai Adjusted R 2, karena tidak seperti R 2, nilai Adjusted R 2 dapat naik atau turun jika variabel independen ditambahkan ke dalam model. Menurut Gujarati (2013) dalam Ghozali (2013:97) jika dalam uji empiris didapat nilai adjusted R 2 negatif, maka nilai adjusted R 2 dianggap bernilai nol. Secara matematis jika nilai R 2 = 1, maka adjusted R 2 = R 2 = 1 sedangkan jika nilai R 2 = 0, maka adjusted R 2 = (1 k)/(n k). Jika k>1, maka adjusted R 2 akan bernilai negatif. b. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F) Uji statistik F pada dasarnya menunjukan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama sama terhadap variabel dependen / terikat. Ho : b1 = b2 =.. = bk = 0 Artinya, apakah semua variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Ha : b1 b2. bk 0 Artinya, semua variabel independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen (Ghozali, 2013:98). Menurut Ghozali (2013:98) untuk menguji hipotesis ini digunakan statistik F dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut:
60 1) Quick look : bila nilai F lebih besar daripada 4 maka Ho dapat ditolak pada derajat kepercayaan 5%. Dengan kata lain kita menerima hipotesis alternatif, yang menyatakan bahwa semua variabel independen secara serentak dan signifikan mempengaruhi variabel dependen. 2) Membandingkan nilai F hasil perhitungan dengan nilai F menurut tabel. Bila nilai F hitung lebih besar daripada nilai F tabel, maka Ho ditolak dan menerima Ha. c. Uji Signifikansi Parameter (Uji Statistik t) Uji statistik t pada dasarnya menunjukan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Ho : bi = 0 Artinya, apakah suatu variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Ha : bi = 0 Artinya, variabel tersebut merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen (Ghozali, 2013 :99). Menurut Ghozali (2013: 99) cara melakukan uji t adalah sebagai berikut: 1) Quick look : bila jumlah degree of freedom (df) adalah 20 atau lebih, dan derajat kepercayaan sebesar 5%, maka Ho yang menyatakan bi = 0 dapat ditolak bila nilai t lebih besar dari 2
61 (dalam nilai absolut). Dengan kata lain kita menerima hipotesis alternatif, yang menyatakan bahwa suatu variabel independen secara individual mempengaruhi variabel dependen. 2) Membandingkan nilai statistik t dengan titik kritis menurut tabel. Apabila nilai statistik t hasil perhitungan lebih tinggi dibandingkan nilai t tabel, kita menerima hipotesis alternatif yang menyatakan bahwa suatu variabel independen secara individual mempengaruhi variabel dependen. d. Persamaan Regresi Berganda Variabel independen dalam penelitian ini adalah Capital Adequacy Ratio, Dana Pihak Ketiga, dan Non Performing Financing. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah pembiayaan. Persamaan yang digunakan untuk menguji hipotesis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: Y=α +b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + Keterangan: Y = Pn jumlah pembiayaan yang disalurkan (t) α = Konstanta X 1 X 2 = Capital Adequacy Ratio(t) = Dana Pihak Ketiga (t) X 3 = Non Performing Financing (t) = Error (tingkat kesalahan pengganggu)