BAB IV HASIL DAN ANALISIS Pada bab ini akan diuraikan hasil penelitian dan analisis dari data-data penelitian yang telah diolah menggunakan Eviews, diikuti dengan pembahasan dari hasil pengolahan data. 4.1 Diskripsi Data Penelitian Penelitian ini menggunakan objek penelitian bank-bank umum syariah dan unit-unit usaha syariah di Indonesia yang telah terdaftar di Bank Indonesia periode Januari 2010 sampai Juni 2015. Jumlah keseluruhan bank syariah yang terdaftar di Bank Indonesia adalah 34 bank meliputi 12 Bank Umum Syariah (BUS) dan 22 Unit Usaha Syariah (UUS). Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam bentuk deret waktu (time series) selama 5 tahun dari 2010-2015. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah variabel-variabel independent (penjelas) berpengaruh terhadap variabel dependen (yang dijelaskan). Variabelvariabel tersebut adalah: 1. Y adalah NPF Bank Syariah di Indonesia. 2. X1 adalah CAR Bank Syariah di Indonesia. 3. X2 adalah BOPO Bank Syariah di Indonesia. 4. X3 adalah Inflasi Indonesia. 5. X4 adalah GDP Indonesia. 6. X5 adalah KURS Indonesia 39
4..2 Pemilihan Modal Regresi Penelitian ini menggunakan uji MWD (uji Mackinnon, White, dan Davidson). Model ini bertujuan untuk memilih antara model regresi linear dengan model regresi log linier sehingga akan mendapatkan hasil regresi yang terbaik. Hasil dari uji MWD tersebut yaitu: Tabel 4.1 Hasil uji MWD Variabel t-hitung Probabilitas Z1 51.183331 0.0000 Z2-16.22796 0.0000 Jika kita lihat pada z1 yaitu berdasarkan persamaan liniernya t hitung di z1 sebesar 51.183331 > α 0,05. Artinya tidak signifikan maka menolak Ho. Sehingga model yang tepat adalah model linier Sedangkan jika kita lihat pada z2 yaitu berdasarkan persamaan log linier probabilitas sebesar -16.22796 > α 0,05. Artinya tidak signifikan maka menolak Ho. Sehingga model yang tepat adalah model log linier. Berdasarkan uji MWD tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa model linier dan model log linier sama baiknya untuk digunakan dalam penelitian ini. 40
4.3 Hasil Uji Statistik 4.3.1 Uji Normalitas Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis non parametric Kolmogorof - Smirnov (K-S), Ghozali (2009). Tabel 4.2 Uji Normalitas 6 5 4 3 2 1 0-0.25-0.20-0.15-0.10-0.05 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 Series: Residuals Sample 2010Q1 2015Q2 Observations 22 Mean -7.31e-16 Median 0.023638 Maximum 0.150742 Minimum -0.215174 Std. Dev. 0.108623 Skewness -0.470050 Kurtosis 2.172432 Jarque-Bera 1.437935 Probability 0.487255 Berdasarkan Uji Normalitas menggunakan analisis non parametric Kolmogorof - Smirnov (K-S) diperoleh hasil bahwa variabel CAR, BOPO, Inflasi, GDP dan Nilai Tukar mempunyai tingkat signifikansi 0.487255 lebih besar dari 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel-variabel tersebut terdistribusi secara normal. 41
4.3.2 Uji Multikolinieritas Uji Multikolonieritas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen, Ghozali (2009). Variance Inflation Factors Date: 11/30/15 Time: 11:25 Sample: 2010Q1 2015Q2 Included observations: 22 Tabel 4.3 Uji Multikolinieritas Berdasarkan Uji Multikolonieritas diperoleh hasil bahwa variabel CAR, BOPO, Inflasi, GDP dan Nilai Tukar bebas dari multikolonieritas yang ditunjukkan dengan nilai tolerance > 0,05 atau nilai VIF < 0,5. 4.3.3 Uji Autokorelasi Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 5.878181 8350.721 NA LOG(X1) 0.104885 1089.236 1.309333 LOG(X2) 0.239259 6585.225 2.810848 LOG(X3) 0.018353 79.59096 1.833151 LOG(X4) 0.011226 2907.552 2.052124 LOG(X5) 0.160833 19475.64 4.852389 Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antara variabel gangguaan dengan variabel gangguan lain antara observasi dengan observasi lainnya yang berlainan waktu, Widarjono (2013). Uji Autokorelasi dapat menggunakan metode Breusch-Godfrey. Penentuan ada tidaknya autokorelasi dapat 42
dilihat dari nilai probabilitas chi-squares (χ2). Jika probabilitas lebih besar dari nilai α (0,05%) yang dipilih maka kita gagal menolak Ho yang berarti tidak ada autokorelasi. Sebaliknya jika probabilitas lebih kecil dari nilai α yang dipilih maka kita menolak Ho yang berarti ada autokorelasi. Tabel 4.4 Uji Autokorelasi Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test Obs*Rsquared 3.144432 Prob. Chi- Square 0.2076 P-value Obs*square = 3.144432 dan nilai probabilitasnya adalah 0.2076 dimana 0.2076 > 0,05 yang berarti tidak signifikan, maka dapat di simpulkan bahwa data tersebut tidak terdapat autokorelasi. Sehingga data tersebut lulus uji autokorelasi. 4.3.4 Uji Heteroskdisitas Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk 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 berbeda maka disebut heteroskedastisitas, Ghozali (2009). Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas didalam model regresi antara lain dapat dilakukan dengan Uji Glejser, yakni meregresikan absolut nilai residual sebagai variabel dependen dengan variabel independen. Jika probabilitas signifikansinya diatas tingkat kepercayaan 0,05% maka tidak terdapat heteroskedastisitas, Ghozali (2009). 43
Tabel 4.5 Uji Heteroskdisitas Heteroskedasticity Test: Glejser Obs*Rsquared 3.194153 Prob. Chi Square 0.8622 Obs*Rsquare = 3.194153 dan nilai probabilitasnya adalah 0.8622 dimana 0.8622 > 0,05% yang berarti tidak signifikan maka dapat simpulkan bahwa data tersebut tidak terdapat heteroskedastisitas 4.4 Uji statistik 4.4.1 Koefisien Determinasi (R2) Koefisien Determinasi (R2) digunakan untuk mengukur kebaikan garis regresi atau seberapa besar persentase variabel independen dapat menjelaskan variasi variabel dependennya.nilai koefiesien determinasi terletak antara 0 dan 1 atau 0 R2 1. Semakin mendekati 1 maka semakin baik garis regresi mampu menjelaskan data aktualnya, sedangkan semakin mendekati 0 maka garis regresi semakin kurang baik. Tabel 4.6 Koefisien Determinasi (R2) R-squared 0.784892 Analisis yang dilakukan dengan menggunakan software Eviews 8.0 menghasilkan nilai R-squared pada Bank Syariah di Indonesia sebesar 0.784892 menandakan bahwa variabel NPF (Y) mampu dijelaskan secara serentak oleh variabelvariabel independen yakni CAR (X1), BOPO (X2), Inflasi (X3) GDP (X4) dan Nilai Tukar (X5) sebesar 44
78% sedangkan sisanya sebesar 22% dijelaskan oleh faktor-faktor atau variabelvariabel lain di luar model yang tidak dimasukkan dalam model seperti faktor politik negara. 4.4.2 Uji Koefisien Regresi Parsial (Uji t) Uji t merupakan suatu prosedur yang mana hasil sample dapat digunakan untuk verifikasi kebenaran atau kesalahan H0, Widarjono, (2005). Uji t digunakan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Jika t hitung > t table maka menolak H0 dan gagal menolak Ha yang berarti ada pengaruh antara variabel variabel independen terhadap variabel dependen secara individu. Jika t hitung < t table maka gagal menolak H0 yang berarti tidak ada pengaruh antara variabel variabel independen terhadap variable dependen secara individu. Apabila probabilitas < α maka menolak Ho dan gagal menolak Ha, sedangkan probabilitas > α maka gagal menolak Ho. Tabel 4.7 Uji Koefisien Regresi Parsial (Uji t) Variabel dependen : Non Performing Financing Variabel coefficient t-statistik prob keterangan Independen CAR -1.229022-3.794917 0.0016 signifikan (X1) BOPO 3.078813 6.294326 0.0000 signifikan (X2) Inflasi (X3) 0.218817 1.615200 0.1258 Tidak signifikan GDP (X4) 0.192076 1.812846 0.0887 Tidak signifikan Nilai Tukar (X5) -1.48880-3.712369 0.0019 signifikan 45
Berdasarkan hasil Uji-t di atas, maka: 1. H1 : CAR berpengaruh negatif terhadap NPF, berdasarkan Uji t di peroleh hasil bahwa nilai t hitung sebesar (-) 3.794917 dengan tingkat signifikansi 0.0016. karena tingkat signifikansi lebih kecil dari α 0,05 dan nilai t hitung bertanda negatif, maka secara parsial variabel independen berpengaruh negatif signifikan terhadap variabel dependen NPF. Dengan demikian hipotesis di terima 2. H2 : BOPO berpengaruh Positif terhadap NPF, berdasarkan Uji t di peroleh hasil bahwa nilai t hitung (+) 6.294326 dengan tingkat signifikansi 0.0000. karena tingkat signifikansi lebih kecil dari α 0,05 dan nilai t hitung bertanda positif, maka secara parsial variabel independen berpengaruh positif signifikan terhadap variabel dependen NPF. Dengan demikian hipotesis di terima 3. H3 : Inflasi berpengaruh Positif terhadap NPF berdasarkan Uji t di peroleh hasil bahwa nilai t hitung (+) 1.615200 dengan tingkat signifikansi 0.1258 Karena tingkat signifikansi lebih besar dari α 0,05 maka secara parsial variabel independen Inflasi berpengaruh positif tidak signifikan terhadap variabel dependen NPF. Dengan demikian hipotesis di terima 4. H4 : GDP berpengaruh Positif terhadap NPF berdasarkan Uji t di peroleh hasil bahwa nilai t hitung (+) 1.812846 dengan tingkat signifikansi 0.0887 karena tingkat signifikansi lebih besar dari α 0,05 dan nilai t hitung 46
bertanda positif, maka secara parsial variabel independen berpengaruh positif tidak signifikan terhadap variabel dependen NPF. Dengan demikian hipotesis di tolak 5. H5 : Nilai Tukar berpengaruh negatif terhadap NPF, berdasarkan Uji t di peroleh hasil bahwa nilai t hitung sebesar (-) 3.712369 dengan tingkat signifikansi 0.0019. karena tingkat signifikansi lebih kecil dari α 0,05 dan nilai t hitung bertanda negatif,, maka secara parsial variabel independen berpengaruh negatif signifikan terhadap variabel dependen NPF. Dengan demikian hipotesis di terima 4.4.3 Uji Koefisien Regresi Simultan (Uji F) Uji F dilakukan untuk mengetahui apakah semua variable independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen. H0 : β1 = β2 = β3 = 0, artinya variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variable dependen. Ha : β1 β2 β3 0, artinya variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. Apabila F hitung > F kritis maka menolak Ho dan berpengaruh sedangkan apabila F hitung < F kritis maka gagal menolak Ho dan tidak berpengaruh. Tabel 4.8 Uji Koefisien Regresi Simultan (Uji F) Hasil Uji F prob(f-statistik) Keterangan 0.000071 Signifikan 47
Dari data hasil regresi diatas, dapat dilihat bahwa variabel independen berpengaruh signifikan secara bersama-sama terhadap variabel dependen dengan probabilitas sebesar 0.000071 yang berada dibawah α 0,05 Maka dapat di simpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima yang artinya variabel independen (CAR, BOPO, Inflasi, GDP, dan Nilai Tukar) secara simultan atau bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen (NPF) pada Bank Syariah. 5.1 Pembahasan Analisis 1. Pengaruh CAR terhadap NPF Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa CAR berpengaruh negatif signifikan terhadap NPF Bank Syariah di Indonesia dengan nilai signifikasi sebesar 0.0016 lebih kecil dari α 0,05. Dengan hasil koefisien regresi bernilai negatif yaitu -1.229022, menunjukkan bahwa semakin besar CAR justru akan menurunkan NPF dan sebaliknya semakin kecil CAR akan meningkatkan NPF Hal ini Sesuai dengan Hipotesis yang sebelumnya menyatakan bahwa CAR berpengaruh negatif terhadap NPF Bank Syariah. Hasil penelitian ini memperkuat penelitian yang dilakukan Erni Ambarwati (2015) yang meneliti CAR berpengaruh negatif terhadap NPL. Hasil penelitian ini menyimpulkan peningkatan rasio CAR akan menurunkan risiko Pembiayaan bermasalah suatu bank, ketika CAR tinggi risiko pembiayaan bermaslah turun. Hal ini di karenakan CAR merupakan rasio permodalan yang menunjukan kemampuan bank dalam menyediakan dana 48
untuk keperluan pengembangan usaha yang menampung risiko kerugian dana yang di akibatkan oleh kegiatan operasi bank, dengan demikian kenaikan CAR akan menurunkan NPF bank syariah. 2. Pengaruh BOPO terhadap NPF Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa BOPO berpengaruh positif signifikan terhadap NPF Bank Syariah di Indonesia dengan nilai signifikasi sebesar 0.0000 lebih kecil dari α 0,05. dengan hasil koefisien regresi bernilai positif yaitu 3.078813. Hal ini Sesuai dengan Hipotesis yang menyatakan BOPO berpengaruh positif terhadap NPF bank syariah. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa apabila biaya operasional bank tinggi maka laba bank akan berkurang. Untuk meningkatkan laba, bank harus meningkatkan suku bunga kredit sehingga menyebabkan meningkatnya beban hutang dan kegagalan pembayaran hutang oleh peminjam yang selanjutnya akan meningkatkan kredit bermasalah bank. Hasil penelitian memperkuat penelitian yang dilakukan oleh Hsihui (2010) yang menunjukkan adanya pengaruh positif antara BOPO terhadap NPL pada bank komersil di Taiwan. Selain itu rasio BOPO menunjukkan rasio efisiensi bank sehingga semakin tinggi tingkat efisiensi suatu bank, maka semakin rendah biaya untuk menjalankan kegiatan operasional bank (Almilia, 2005). Bank yang efisien adalah bank yang mampu menekan biaya operasional sehingga mendapatkan keuntungan yang tinggi. 49
3. Pengaruh Inflasi terhadap NPF Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa Inflasi berpengaruh positif tidak signifikan terhadap NPF Bank Syariah di Indonesia dengan nilai signifikasi sebesar 0.1258 lebih besar dari α 0,05. dengan hasil koefisien regresi bernilai positif yaitu 0.218817. Hal ini Sesuai dengan Hipotesis yang menyatakan Inflasi berpengaruh positif terhadap NPF bank syariah. Hasil ini memperkuat penelitian yang dilakukan Poetry (2011) yang menunjukan inflasi berpengaruh positif terhadap NPL. hal ini mengindikasikan bahwa ketika terjadi inflasi dimana terjadi kenaikkan harga secara terus-menerus, daya beli masyarakat akan menurun karena nilai uang terus tergerus inflasi. Hal ini menyebabkan turunnya penjualan dan kondisi dunia usaha atau bisnispun melemah. Kondisi tersebut menyebabkan nasabah perbankan mengalami kesulitan untuk mengembalikan pembiayaan pada perbankan, sehingga NPF pada perbankan meningkat. Hal ini sesuai dengan teori yang diungkapkan Arijanto (2010) bahwa bila inflasi menyebabkan naiknya biaya produksi hingga pada akhirnya merugikan produsen, maka produsen enggan untuk meneruskan produksinya. Produsen bisa menghentikan produksinya untuk sementara waktu. Bahkan, bila tidak sanggup mengikuti laju inflasi, usaha produsen tersebut mungkin akan bangkrut (biasanya terjadi pada pengusaha kecil). Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian 50
Babouce dan Jancar (2005) yang dilakukan di Czech, dan penelitian Subagio (2005), Rahmawulan (2008), dan Simon (2010) di negara Indonesia. 4. Pengaruh GDP terhadap NPF Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa GDP berpengaruh positif tidak signifikan terhadap NPF Bank Umum Syariah di Indonesia dengan nilai signifikasi sebesar 0.0887 lebih besar dari α 0,05. dengan hasil koefisien regresi bernilai positif yaitu 0.192076. Hasil penelitian ini memperkuat penelitian Hermawan Soebagia (2005) yang menunjukan GDP berpengaruh positif namun tidak signifikan. Hasil penelitian ini menunjukan semakin tinggi pertumbuhan GDP riil maka semakin tinggi tingkat pembiayaan bermasalah di bank umum syariah, namun pengaruhnya tidak bermakna. Hal ini dikarenakan pada saat kondisi GDP mengalami peningkatan maka pendapatan makroekonomi masyarakat juga ikut meningkat namun hal ini justru tidak menurunkan tingkat pembiayaan bermasalah, dikarenakan ini mengindikasikan adanya kecenderungan dari masyarakat Indonesia yang dinilai sangat konsumtif jadi sebagian besar pendapatannya lebih diutamakan untuk kebutuhan konsumtif nya daripada untuk membayar cicilan pinjaman ke perbankan. Terbukti bahwa saat ini Indonesia menduduki peringkat kedua sebagai negara paling konsumtif di dunia setelah Singapura (Tranggono, 2008). Selain daripada itu naik turunya GDP tidak mempengaruhi NPF di karenakan menurut publikasi bank 51
indonesia market share perbankan syariah masih rendah, Selama penelitian besarnya rasio NPF masih di bawah standar ketetapan Bank Indonesia sehingga fluktuasi GDP tidak mempengaruhi NPF. 5. Pengaruh Kurs terhadap NPF Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa Kurs berpengaruh negatif signifikan terhadap NPF Bank Syariah di Indonesia dengan nilai signifikasi sebesar 0.0019 lebih kecil dari α 0,05. dengan hasil koefisien regresi bernilai negatif yaitu -1.48880 Hal ini Tidak Sesuai dengan Hipotesis yang menyatakan KURS berpengaruh positif terhadap NPF bank syariah. Hasil penelitan ini memperkuat penelitian Hermawan Soebagia (2005) yang menunjukan kurs berpengaruh negatif signifikan terhadap NPF. hasil penelitian menunjukan Saat nilai tukar rupiah terhadap dollar meningkat artinya nilai tukar rupiah terdepresiasi, harga mata uang asing akan jauh lebih mahal sehingga permintaan kredit valas akan turun dan probabilitas terjadinya kredit bermasalah akan turun. Hasil ini sesuai dengan penelitian Poetry (2011) yang mengatakan saat nilai tukar meningkat maka produk dalam negeri akan lebih kompetitif karena harganya yang lebih rendah dibandingkan negara lain. Maka permintaan luar negeri akan barang dalam negeri akan meningkat atau dengan kata lain ekspor akan meningkat, kondisi keuangan produsen akan membaik dan produsen sebagai debitur akan mampu membayar pembiayaan. 52