39 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Dalam penelitian ini, waktu penelitian dilakukan saat waktu senggang dimana data-data yang diambil berasal dari laporan keuangan triwulan periode 2002-2009 yang telah dipublikasikan di Bursa Efek Indonesia (BEI) dan www.bankmuamalat.com. B. Desain Penelitian Dalam penelitian ini menggunakan jenis penelitian kausal, dimana penelitian ini dilakukan bertujuan untuk mengetahui pengaruh antara satu atau lebih variabel bebas (independent variabel) terhadap variabel terikat (dependent variabel). C. Hipotesis Metode pengujian hipotesis ini dilakukan untuk mengetahui hubungan kinerja keuangan bank yang dinyatakan dalam rasio-rasio keuangan yaitu ROA, ROE, CAR, LDR, GWM, BOPO dan NIM terhadap tingkat bagi hasil simpanan mudharabah pada Bank Muamalat Indonesia periode triwulan pada tahun 2002 sampai dengan 2009. Dasar pengambilan hipotesis ini dilakukan dengan level of significance (a) 5%. Model analisis yang digunakan untuk menguji hipotesis ini adalah regresi linier berganda. 39
40 D. Variabel dan Pengukuran Berdasarkan perumusan masalah maka variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 1). Variabel tidak bebas (dependent variabel) Variabel yang dipengaruhi atau tergantung pada faktor-faktor lain, dimana dalam penelitian ini variabel tidak bebas yang digunakan yaitu tingkat bagi hasil dan pengukurannya dengan menggunakan skala rasio. Tingkat Bagi Hasil Simpanan Mudharabah (dependent variable) Pengukuran tingkat bagi hasil simpanan mudharabah dengan menggunakan persentase bagi hasil simpanan mudharabah yang diterima nasabah terhadap volume simpanan mudharabah. Dalam hal ini bank akan menikmati peningkatan bagi hasil pada saat keuntungan usaha nasabah meningkat dan bank tidak berkewajiban membayar bagi hasil kepada nasabah pendanaan secara tetap, tetapi disesuaikan dengan pendapatan hasil usaha bank sehingga bank tidak pernah mengalami negatif spread (Antonio, Muhammad S, 2001 : 97-98). 2). Variabel bebas (independent variabel) Variabel yang tidak tergantung dan tidak berpengaruh oleh faktor-faktor lain, dimana dalam penelitian ini variabel bebas yang digunakan yaitu kinerja keuangan yang dinyatakan dalam rasio keuangan yaitu ROA, ROE, LDR GWM, BOPO, NIM, CAR. Kemampuan bank untuk menghasilkan laba dengan cara menilai kesehatan bank hasil operasi dan prospek pertumbuhan bank. Dalam hal ini kinerja keuangan dianalisa dengan menggunakan rasio keuangan. Rasio keuangan
41 dihitung dari laporan keuangan triwulan Bank Muamalat Indonesia pada periode 2002 sampai dengan 2009, rasio-rasio keuangan yang digunakan yaitu sebagai berikut : a. Return on Asset (ROA) Rasio untuk mengukur kemampuan asset bank dalam memperoleh keuntungan, semakin tinggi ROA maka semakin baik produktifitas asset dalam memperoleh keuntungan lebih. ROA = Laba Bersih x 100 % Total Aktiva b. Return on Equity (ROE) Rasio untuk mengukur kemampuan modal sendiri dalam memperoleh keuntungan bersih. Semakin tinggi ROE maka semakin baik produktifitas modal sendiri dalam meraih laba. ROE = Laba Bersih x 100 % Modal Sendiri c. Loan to Deposit (LDR) Loan to Deposit (LDR) atau dalam perbankan syariah disebut dengan Financial Deposit Ratio (FDR) adalah rasio untuk mengukur seberapa jauh kemampuan bank dalam membayar semua dana masyarakat serta modal sendiri dengan mengandalkan kredit yang telah didistribusikan ke masyarakat. Semakin tinggi rasio LDR berarti semakin rendah likuiditas bank, karena terlalu besar jumlah dana masyarakat yang dialokasikan ke kredit.
42 Karena dalam perbankan syariah tidak ada istilah kredit melainkan pembiayaan, maka rumus FDR adalah sebagai berikut: FDR = Pembiayaan x 100 % Dana Pihak 3 d. Giro Wajib Minimum (GWM) Rasio ini untuk mengukur seberapa jauh kemampuan bank memenuhi kewajiban yang segera dibayar. e. Biaya Operasional Pendapatan Operasional (BOPO) Rasio untuk mengukur tingkat efisiensi dan kemampuan bank dalam melakukan usahanya. BOPO = biaya operasional x 100% Pendapatan operasi f. Net Profit Margin (NIM) Net Profit Margin (NIM), digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi bank dalam usahanya dengan membandingkan antara Pendapatan Bagi Hasil Bersih dengan Rata-rata Aktiva Produktif. NIM = Pendapatan Bagi Hasil Bersih x 100 % Rata-rata Aktiva Produktif g. Capital Adequacy Ratio (CAR) Rasio Kecukupan Modal (CAR) digunakan untuk mengukur seberapa jauh aktiva bank yang menggunakan resiko ikut dibiayai dari modal sendiri di samping memperoleh dana-dana dari sumbe di luar bank. CAR = Modal x 100% Total ATMR
43 E. Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data yang dilakukan adalah penelitian kepustakaan (Library research) untuk menambah data-data dan referensi yang diperlukan. F. Jenis Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data yang diperoleh dari lingkungan eksternal atau pihak lain dari laporan keuangan triwulan PT. Bank Muamalat Indonesia yang telah dipublikasikan pada www.bankmuamalat.com. Dengan kriteria sebagai berikut : 1. Sampel diambil dari perusahaan perbankan PT. Bank Muamalat Indonesia. 2. Data yang digunakan laporan keuangan triwulan dalam kurun waktu 8 tahun yaitu tahun 2002-2009. G. Populasi dan Sampel Metode penentuan sampel yang digunakan adalah purposive sampling, artinya populasi yang akan dijadikan sampel penelitian ini adalah yang memenuhi kriteria sampel tertentu sesuai dengan yang dikehendaki peneliti, yang kemudian dipilih berdasarkan pertimbangan tertentu sesuai dengan tujuan penelitian. H. Metode Analisis Data Dalam penelitian ini peneliti melakukan analisis data untuk melihat apakah kinerja keuangan berpengaruh terhadap tingkat bagi hasil simpanan mudharabah syariah. Model analisis data yang digunakan adalah regresi linear dua atau lebih variabel independen (regresi berganda) yaitu pengujian yang digunakan
44 untuk meramalkan suatu variabel dependen Y terhadap dua atau lebih variabel independen : (X 1, X 2, X 3, X 4 ) dalam suatu persamaan linear. Analisis ini bertujuan untuk melihat pengaruh dari sejumlah variabel independen terhadap variabel dependen yang masing-masing memiliki skala rasio / interval. Pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini sebelum dilakukan uji regresi linear berganda adalah : 1. Uji Statistik Desktiptif Uji statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi. Yang termasuk dalam statistik deskriptif antara lain adalah penyajian data melalui tabel, grafik, diagram lingkaran, pictogram, perhitungan modus, median, mean (pengukuran tendensi sentral), perhitungan desil, persentil, perhitungan penyebaran data melalui perhitungan rata-rata dan standar deviasi. 2. Uji Asumsi Klasik Dalam melakukan analisis regresi berganda perlu menghindari penyimpangan asumsi klasik supaya tidak timbul masalah dalam penggunaan analisis regresi berganda. Didalam penelitian ini dilakukan 4 pengujian asumsi klasik yang dianggap penting dalam penelitian yaitu normalitas, tidak terdapat multikolinearitas antar variable independen, tidak terjadi autokolerasi dan heterokedastisitas. Hal ini dimaksudkan agar persamaan regresi yang dihasilkan adalah BLUE (Best Linear Unbiased Estimators).(Ghozali, 2005).
45 a. Uji Langrange Multiplier Uji ini merupakan uji alternatif dari Ramsey test dan dikembangkan oleh Engle tahun 1982. Estimasi dengan uji ini bertujuan untuk mendapatkan nilai c² hitung atau (n x R²). b. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Uji normalitas dilakukan dengan analisis Grafik Normal P-P Plot yaitu dengan melihat normal probabiliti plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal dan dengan grafik histogram.. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik normal. Dasar pengambilan keputusannya : i. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. ii. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan/atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. c. Uji Multikolinearitas Multikolinearitas menunjukkan bahwa antara variabel independen mempunyai hubungan langsung (berkorelasi). Konsekuensi dari multikolinearitas
46 akan menyebabkan koefisien regresi nilainya kecil, standar error regresi nilainya besar sehingga pengujian individunya menjadi tidak signifikan. Ciri adanya multikolinearitas adalah R 2 tinggi, F-test signifikan namun t-testnya banyak yang tidak signifikan. Multikolinearitas dapat dideteksi dengan menggunakan Varience Inflation Factor (VIF). Kesimpulan : Jika Varience Inflation Factor (VIF) > 10 maka Ho ditolak (ada multikolinearitas) Jika Varience Inflation Factor (VIF) < 10 maka Ho gagal ditolak (tidak ada multikolinearitas) d. Uji Autokorelasi Autokorelasi menunjukkan bahwa ada korelasi antara error dengan error periode sebelumnya dimana asumsi klasik hal ini tidak boleh terjadi. Permasalahan autokorelasi hanya relevan digunakan jika data yang dipakai adalah data time series sedangkan untuk data cross-section tidak perlu dilakukan. Pengujian autokorelasi juga dapat dilakukan dengan uji Langrange Multiplier (LM Test). Uji autokorelasi dilakukan dengan menggunakan Durbin Watson. Jika nilai Durbin Watson berkisar diantara nilai batas atas (du) dan 4-du maka diperkirakan tidak terjadi pelanggaran autokorelasi. Hipotesa Autokorelasi : Ho Ha : tidak ada Autokorelasi : ada Autokorelasi e. Uji Run Test
47 Run test sebagai bagian dari statistik non-parametrik dapat pula digunakan untuk menguji apakah antar residual terdapat korelasi yang tinggi. Jika antar residual tidak terdapat hubungan korelasi maka dikatakan bahwa residual adalah acak atau random. Run test digunakan untuk melihat apakah data residual terjadi secara random atau tidak (sistematis). Hipotesa Run test : Ho Ha : residual (res_1) random (acak) : residual (res_1) tidak random f. 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 sebaliknya. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas. Sebagai tambahan bahwa pada umumnya data yang diambil dari populasi secara berturut-turut atau time series pada umumnya cenderung terjadi homoskedastisitas, sedangkan data yang cross-section kemungkinan besar tidak terjadi homoskedastisitas. Keputusan : Jika signifikansi (probabilitas) dari X 2 (Obs*R 2 ) < 0.05 Ho ditolak Jika signifikansi (probabilitas) dari X 2 (Obs*R 2 ) > 0.05 Ha diterima Dasar analisisnya adalah jika pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit) maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Dan jika
48 tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka telah terjadi homoskedastisitas. Pendekatan statistik dengan menggunakan uji Park. g. Uji Park Test Uji park test merupakan bagian dari uji heteroskedastisitas untuk melihat mengetahui apakah dalam model regresi terdapat kesamaan variance atau tidak. 3. Uji Koefisien Determinasi (R-Square) Uji ini untuk melihat seberapa besar proposi variasi dari variabel bebas secara bersama-sama mempengaruhi variabel tidak bebasnya. Karena variabel bebas lebih dari dua maka yang digunakan adalah R-square. 4. Uji Hipotesis a. Uji F (Uji Serentak) Uji F digunakan untuk menguji apakah secara bersama-sama seluruh variabel indepeden mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. Dasar pengambilan keputusan : Jika signifikan F statistik < 0,05 signifikan secara statistik, maka Ho ditolak. Jika signifikan F statistik > 0,05 tidak signifikan secara statistik, maka Ho diterima. b. Uji-t (Uji Individu) Uji individu (uji-t) digunakan untuk menguji pengaruh dari masingmasing variabel independen terhadap variabel dependen.
49 Dasar pengambilan keputusan : Jika signifikan F statistik < 0,05 signifikan secara statistik, maka Ho ditolak Jika signifikan F statistic > 0,05 tidak signifikan secara statistik, maka Ho diterima Tingkat signifikan sebesar 95% (alpha=0,05) 5. Analisis Regresi Berganda Analisa regresi berganda digunakan oleh peneliti untuk menganalisa pengaruh variabel-variabel bebas terhadap variabel tidak bebas. Model analisis regresi linier berganda yang digunakan adalah sebagai berikut : Y = a + b 1.X 1 + b 2.X 2 + b 3.X 3 + b 4.X 4 + b 5.X 5 + b 6.X 6 + b 7.X 7 + ε Dimana : Y = TBH (Tingkat Bagi Hasil) a = Konstanta b 1 to b 7 = Slope atau koefisien regresi atau intersep X 1 = Return On Asset (ROA) X 2 = Return On Equity (ROE) X 3 = Loan Deposit Ratio (LDR) X 4 = Giro Wajib Minimum (GWM) X 5 = Biaya Operasional Pendapatan Operasional (BOPO) X6 = Net Interest Margin (NIM)
50 X 7 = Capital Adequacy Ratio (CAR) ε = Error term