BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Statistik Deskriptif. Statistik Deskriptif menjelaskan karakteristik masing-masing variabel yang terdapat dalam penelitian, baik variabel dependen maupun variabel independent yang terdiri dari nilai minimum, maksimum, mean, dan standar deviasi. Berdasarkan tabel 4.1, diketahui jumlah sampel (N) adalah 11 data. Variabel yang terikat dalam penelitian ini adalah Kinerja kesehatan bank (CAR) dan yang menjadi variabel bebas adalah Pendapatan kredit, dan Pendapatan Surat Utang Negara (SUN). Berikut ini akan dijelaskan hasil statistik deskriptif variabel penelitian dari sampel perusahaan selama periode 2002 sampai dengan tahun 2012: Tabel 4.1 Deskriptif statistik. N Minimum Maximum Mean Std. Deviation CAR 11 11.39 21.86 16.7318 3.24060 KREDIT 11 1355367 7900961 3701608.91 2258765.822 SUN 11 283209 2001208 885712.00 522258.802 Valid N (listwise) 11 Berdasarkan tabel 4.1, menjelaskan bahwa: 52

53 a. Capital Adequacy Ratio (CAR) memiliki nilai minimum sebesar 11.39 (dalam %) yang berasal dari tahun 2002, dan maksimum sebesar 21.86 yang berasal dari tahun 2009. Rata rata Capital Adequacy Ratio dari 11 sampel sebesar 16.7318 dengan standar deviasi sebesar 3.24060. b. Pendapatan kredit memiliki nilai minimum sebesar 135,536 (dalam jutaan) yang berasal dari tahun 2002, dan maksimum sebesar 790,0961 yang berasal dari tahun 2012. Rata rata Pendapatan kredit dari 11 sampel sebesar 3,701,608.91 dengan standar deviasi sebesar 2,258,765.822. c. Pendapatan Surat Utang Negara (SUN) memiliki nilai minimum sebesar 283,209 (dalam jutaan) yang berasal dari tahun 2012, dan maksimum sebesar 2,001,208 yang berasal dari tahun 2002. Rata rata pendapatan Surat Utang Negara (SUN) sebesar 885,712.00 dengan standar deviasi sebesar 522,258.802. 4.2 Uji Normalitas Untuk menguji apakah data yang digunakan berdistribusi normal atau tidak, dapat diketahui dengan menggunakan Shapiro - Wilk pada program SPSS 21,0. Hasil Shapiro Wilk digunakan oleh peneliti dikarenakan sampel yang peneliti gunakan kurang dari 50 sampel sehingga mengharuskan peneliti untuk menampilkan hasil normalitas dari Shapiro Wilk. Dalam pengambilan keputusan pada Shapiro Wilk pada dasarnya sama dengan Kolmagorov Smirnov dan memang telah disajikan bersama. Oleh karena itu

54 peneliti hanya menampilkan hasil dari Shapiro Wilk. Untuk menetukan data berdistribusi normal atau tidak, Shapiro Wilk memiliki ketentuan kriteria yang harus dipenuhi sebagai berikut ini a. Nilai p > 0.05 maka data berdistribusi normal. b. Nilai p < 0.05 maka data tidak berdistribusi normal. 4.2 Uji normalitas. Shapiro-Wilk Statistic Df Sig. CAR.937 11.483 KREDIT.886 11.126 SUN.919 11.313 berdaasarkan tabel 4.2, menjelaskan bahwa: a. Nilai signifikasi CAR (Capital Adequacy Ratio) sebesar 0.483, dimana lebih besar dibanding dengan 0.050, maka data berdistribusi normal. Hal ini berarti variable dependen CAR tidak mengalami abnormal yang akan mengganggu untuk melanjutkan analisis selanjutnya. b. Nilai signifikasi Pendapatan Kredit sebesar 0.126, dimana lebih besar dibanding dengan 0.050, maka data berdistribusi normal. Hal ini berarti variable independen Pendapatan kredit tidak mengalami abnormal yang akan mengganggu untuk melanjutkan analisis selanjutnya.

55 c. Nilai signifikasi SUN (SuratUtang Negara) sebesar 0.313, dimana lebih besar dibanding dengan 0.050, maka data berdistribusi normal. Hal ini berarti variabel independen Surat Utang Negara tidak mengalami abnormal yang akan mengganggu analisis selanjutnya. 4.3 Analisis pengaruh Pendapatan kredit dan Surat Utang Negara (SUN) terhadap Kinerja kesehatan bank (CAR). Dalam pengolahan data dengan menggunakan regresi linier berganda, dilakukan beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara variabel independen dan variabel dependen. Oleh karena itu, maka sebelumnya dilakukan terlebih dahulu uji F. Uji F dilakukan sebagai syarat untuk menunjukkan bahwa model regresi yang diteliti benar dan berpengaruh. Uji F ini dilakukan untuk menganalisis pengaruh pendapatan kredit, dan pendapatan Surat Utang Negara (SUN) secara bersama-sama (simultan) terhadap Kinerja kesehatan bank (CAR). Untuk membuktikan hipotesis tersebut, berikut disajikan hasil output SPSS:

56 4.3 Hasil Anova. Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 49.126 2 24.563 3.516.040 b 1 Residual 55.889 8 6.986 Total 105.015 10 a. Dependent Variable: CAR b. Predictors: (Constant), SUN, KREDIT Berdasarkan tabel 4.3, nilai f hitung sebesar 3.516, sedangkan untuk F tabel sebesar 4.459 dengan signifikasi sebesar 0.040. Hal ini berarti F hitung < f tabel, yaitu 3.516 < 4.459 dengan tingkat signifikasi lebih kecil dari batas nilai signifikasi (α = 0.05). Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel Pendapatan kredit, dan Surat Utang Negara (SUN) berpengaruh secara simultan terhadap Kinerja kesehatan bank (CAR). Selanjutnya untuk mengetahui pengaruh Pendapatan kredit dan Surat Utang Negara (SUN) terhadap Kinerja kesehatan bank (CAR). Hasil regresi berganda disajikan pada tabel 4.4, berikut ini:

57 Tabel 4.4 Hasil regresi berganda Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta T Sig. (Constant) 26.187 4.722 5.546.001 1 KREDIT -9.170E-007.000 -.639-1.416.019 SUN -6.843E-006.000-1.103-2.443.040 a. Dependent Variable: CAR berikut: Berdasarkan tabel 4.4., maka didapatkan persamaan regresi sebagai CAR = 26.187 9.17*10 7 (Kredit) 6.843*10 6 (SUN) + e Koefisien β1 sebesar 9.17*10 7 (Kredit) dan koefisien β2 sebesar 6.843*10 6 (SUN) menunjukkan bahwa setiap peningkatan Pendapatan kredit dan Surat Utang Negara (SUN) akan diikuti oleh penurunan Capital Adequacy Ratio. 4.4 Analisis pengaruh Pendapatan Kredit terhadap Kinerja kesehatan bank (CAR). Untuk menganalisis pengaruh Pendapatan kredit terhadap kinerja kesehatan bank (CAR), maka sebelumnya dilakukan terlebih dahulu uji t. Uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen

58 secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Apabila t hitung > t tabel, maka Ho ditolak, dengan demikian variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen yang ada dalam model. Sebaliknya apabila t hitung < t tabel, maka Ho diterima, dengan demikian variabel indepen den tidak dapat menjelaskan variabel dependen atau dengan kata lain tidak ada pengaruh antara dua variabel yang di uji. Dalam penelitian ini yang dijadikan variabel dependen adalah Capital Adequacy Ratio (CAR). Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan uji t diperoleh hasil sebagai berikut: Tabel 4.5 Hasil uji t Model T Sig. (Constant) 5.546.001 1 KREDIT -1.416.019 SUN -2.443.040 a. Dependent Variable: CAR Berdasarkan output SPSS padatabel 4.5, Koefisien Pendapatan kredit memiliki t hitung sebesar -1.416 < 2.262 t tabel dengan signifikasi sebesar 0.019 berarti lebih kecil dari 0.05 maka Ho ditolak dengan kata lain Pendapatan kredit berpengaruh secara signifikan terhadap Capital Adequacy Ratio (CAR).

59 Kemudian analisis ini akan menjabarkan pengaruh pendapatan kredit terhadap kinerja kesehatan bank (CAR) dengan menggunakan regresi linier sederhana melalui tabel berikut: Tabel 4.6 Hasil regresi berganda Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta (Constant) 26.187 4.722 5.546.001 1 KREDIT -9.170E-007.000 -.639-1.416.019 SUN -6.843E-006.000-1.103-2.443.040 a. Dependent Variable: CAR Berdasarkan tabel 4.6, didapatkan persamaan sebagai berikut: CAR = 26.187 9.170*10 7 (Kredit) + e Koefisien β1 sebesar -9.170*10 7 menunjukkan bahwa setiap peningkatan Pendapatan kredit akan diikuti oleh penurunan Capital Adequacy Ratio (CAR) dengan asumsi variabel lain tetap. 4.5 Analisis pengaruh Pendapatan Surat Utang Negara (SUN) terhadap kinerja kesehatan bank (CAR) Untuk menganalisis pengaruh Pendapatan Surat Utang Negara (SUN) terhadap kinerja kesehatan bank (CAR), maka sebelumnya dilakukan terlebih

60 dahulu uji t. Uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Apabila t hitung > t tabel, maka Ho ditolak, dengan demikian variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen yang ada dalam model.sebaliknya apabila t hitung < t tabel, maka Ho diterima, dengan demikian variabel independen tidak dapat menjelaskan variabel dependen atau dengan kata lain tidak ada pengaruh antara dua variabel yang di uji. Dalam penelitian ini yang dijadikan variabel dependen adalah Capital Adequacy Ratio (CAR). Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan analisis uji t diperoleh hasil sebagai berikut: Tabel 4.7 Hasil uji t Model T Sig. (Constant) 5.546.001 1 KREDIT -1.416.019 SUN -2.443.040 a. Dependent Variable: CAR Berdasarkan output SPSS pada tabel 4.7, Koefisien SuratUtang Negara (SUN) memiliki t hitung sebesar -2.443 < 2.62 t tabel dengan signifikasi sebesar 0.040 berarti lebih kecil dari 0.05 maka Ho ditolak dengan

61 kata lain Surat Utang Negara (SUN) berpengaruh secara signifikan terhadap Capital Adequacy Ratio (CAR). Tabel 4.8 Hasil regresi berganda Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. (Constant) 26.187 4.722 5.546.001 1 KREDIT -9.170E-007.000 -.639-1.416.019 SUN -6.843E-006.000-1.103-2.443.040 a. Dependent Variable: CAR Kemudian analisis ini akan menjabarkan pengaruh Pendapatan Surat Utang Negara (SUN) terhadap Kinerja kesehatan bank (CAR) dengan menggunakan regresi linier sederhana melalui tabel berikut: CAR = 26.187 6.843*10 6 (SUN) Koefisien β2 sebesar -6.843*10 6 menunjukkan bahwa setiap peningkatan pendapatan Surat Utang Negara (SUN) akan diikuti oleh penurunan Capital Adequacy Ratio sebesar 6.843*10 6 dengan asumsi variabel lain tetap.

62 4.7 Uji Asumsi Klasik. a. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas dapat dilihat melalui grafik scatterplots apabila titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 padasumbu Y, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas. Uji regresi pada penelitian ini menunjukkan grafik scatterplots pada model penelitian ini menggambarkan titik-titik yang menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. Hasil penelitian sebagai berikut Gambar 4.1 Uji Heteroskedastisitas

63 Dengan tersebarnya titik-titik secara acak serta baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y maka dapat disimpulkan bahwa regresi tidak terjadi heteroskedastisitas. b. Uji Multikolinieritas. Tabel 4.9 Uji Multikolinieritas Model (constant) Collinearity Statistics Tolerance VIF Kesimpulan KREDIT 0.326 3.063 Tidak terjadi Multikolinieritas SUN 0.326 3.063 Tidak terjadi Multikolinieritas Hasil perhitungan nilai tolerance menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0.10, yang berarti tidak ada korelasi antara variabel independen yang nilainya lebih dari 95%. Hasil perhitungan Variance Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada Multikolinieritas antar variabel independen dalam model regresi.

64 c. Uji Autokorelasi. Tabel 4.10 Uji Autokorelasi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1.684 a.468.335 2.64313 2.391 a. Predictors: (Constant), SUN, KREDIT b. Dependent Variable: CAR Nilai DW (Durbin-Watson) sebesar 2.391, nilai ini akan dibandingkan dengan nilai tabel menggunakan signifikasi 5%, jumlah sampel n = 11 dan jumlah variabel independen k = 2. Dengan nilai Durbin-Watson bernilai 2.391 yang artinya lebih besar dari batas atas (du) 1.604 dan kurang dari 4 1.604 (4 du) = 2.396 sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi Autokorelasi baik positif maupun negatif.