BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.2 Analisis Data
4.2.1 Model Estimasi Regresi Data Panel
Pemilihan model regresi data panel menurt Winarno (2009) yaitu :
1. Model Common Effect
a. Persamaan 1 (Y1), yaitu hubungan antara likuiditas, dan kecukupan modal terhadap resiko kredit.
Tabel 4.2
Regresi Data Panel Common Effect Y1
Dependent Variable: NPL? Method: Pooled Least Squares
b. Persamaan 2 (Y2), yaitu hubungan antara variabel likuiditas, kecukupan modal, dan resiko kredit terhadap profitabilitas.
Tabel 4.3
Regresi Data Panel Common Effect Y2
Dependent Variable: ROA? Method: Pooled Least Squares
2.
Model Fixed Effecta. Persamaan 1 (Y1), yaitu hubungan antara likuiditas, dan kecukupan modal terhadap resiko kredit.
Tabel 4.4
Regresi Data Panel Fixed Effect Y1
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LDR? 0.040905 0.008481 4.823159 0.0000 CAR? -0.077305 0.042367 -1.824651 0.0740
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LDR? 0.013561 0.009487 1.429388 0.1592 CAR? 0.072078 0.040435 1.782552 0.0809 NPL? -0.506675 0.130693 -3.876834 0.0003
Dependent Variable: NPL? Method: Pooled Least Squares
b. Persamaan 2 (Y2), yaitu hubungan antara variabel likuiditas, kecukupan modal, dan resiko kredit terhadap profitabilitas.
Tabel 4.5
Regresi Data Panel Fixed Effect Y2
Dependent Variable: ROA? Method: Pooled Least Squares
3. Model Random Effect
a. Persamaan 1 (Y1), yaitu hubungan antara likuiditas, dan kecukupan modal terhadap resiko kredit.
Tabel 4.6
Regresi Data Panel Random Effect Y1
Dependent Variable: NPL?
Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)
b. Persamaan 2 (Y2), yaitu hubungan antara variabel likuiditas, kecukupan modal, dan resiko kredit terhadap profitabilitas.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.046676 0.020534 -2.273129 0.0323 LDR? 0.070127 0.015880 4.416004 0.0002 CAR? 0.043073 0.081484 0.528603 0.6019
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.013017 0.028534 0.456175 0.6525 LDR? 0.002554 0.026949 0.094784 0.9253 CAR? -0.009219 0.103310 -0.089239 0.9297 NPL? -0.048047 0.257304 -0.186732 0.8535
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.003969 0.012980 0.305738 0.7611 LDR? 0.039905 0.010838 3.681933 0.0006 CAR? -0.091680 0.052655 -1.741151 0.0879
Tabel 4.7
Regresi Data Panel Random Effect Y2
Dependent Variable: ROA?
Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)
4.2.2 Pemilihan Model Terbaik
1. Uji Chow (Uji F)
a. Persamaan 1 (Y1), yaitu hubungan antara likuiditas, dan kecukupan modal terhadap resiko kredit.
Tabel 4.8 Uji Chow Y1
Redundant Fixed Effects Tests Pool: BANK_DEVISA
Test cross-section fixed effects
Tabel 4.8 menunjukkan hasil penelitian untuk memilih antara common effect atau fixed effect. Nilai probabilitas cross-section chi- square 0,0000 dimana nilai ini lebih kecil dari 0,05 yang berarti model fixed effect lebih tepat digunakan daripada model common effect.
b. Persamaan 2 (Y2), yaitu hubungan antara variabel likuiditas, kecukupan modal, dan resiko kredit terhadap profitabilitas.
Tabel 4.9 Uji Chow Y2
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.021034 0.011988 -1.754580 0.0857 LDR? 0.023806 0.010864 2.191344 0.0333 CAR? 0.129587 0.051204 2.530772 0.0147 NPL? -0.453091 0.128953 -3.513610 0.0010
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 2.983270 (25,24) 0.0046 Cross-section Chi-square 73.467279 25 0.0000
Redundant Fixed Effects Tests Pool: BANK_DEVISA
Test cross-section fixed effects
Tabel 4.9 menunjukkan hasil penelitian untuk memilih antara common effect atau fixed effect. Nilai probabilitas cross-section chi- square 0,0192 dimana nilai ini lebih kecil dari 0,05 yang berarti model fixed effect lebih tepat digunakan daripada model common effect.
2. Uji Housman
a. Persamaan 1 (Y1), yaitu hubungan antara likuiditas, dan kecukupan modal terhadap resiko kredit.
Tabel 4.10 Uji Housman Y1
Correlated Random Effects - Hausman Test Pool: BANK_DEVISA
Test cross-section random effects
Pada tabel 4.10 menunjukkan nilai probabilitas cross-section random
senilai 0,0062 dimana nilai ini lebih kecil dari 0,05 yang berarti model fixed effect
lebih tepat digunakan daripada model random effect.
b. Persamaan 2 (Y2), yaitu hubungan antara variabel likuiditas, kecukupan modal, dan resiko kredit terhadap profitabilitas.
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 1.132980 (25,23) 0.3835 Cross-section Chi-square 41.739041 25 0.0192
Test Summary
Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Tabel 4.11 Uji Housman Y2
Correlated Random Effects - Hausman Test Pool: BANK_DEVISA
Test cross-section random effects
Pada tabel 4.10 menunjukkan nilai probabilitas cross-section random
senilai 0,1595 dimana nilai ini lebih besar dari 0,05 yang berarti model random effect lebih tepat digunakan daripada model fixed effect.
4.2.3 Pemilihan Model Akhir
4.2.3.1 Pengaruh likuiditas, kecukupan modal terhadap resiko kredit
Telah dilakukan pemilihan model melalui metode uji chow (uji F) dan uji housman. Uji chow digunakan untuk memilih di antara model common effect atau model fixed effect. Kemudian, uji housman digunakan untuk memilih apakah akan menggunakan model fixed effect atau random effect. Untuk uji chow dalam persamaan 1 (Y1), hasil menunjukkan bahwa sebaiknya menggunakan model fixed effect daripada menggunakan common effect dengan nilai probabilitas cross-section chi- square 0,0000 < 0,05. Sedangkan untuk uji housman dalam persamaan 1 (Y1) menghasilkan sebuah kesimpulan akhir, yaitu lebih baik menggunakan model fixed effect dari pada random effect dengan nilai probabilitas cross-section random senilai 0,0062 < 0,05.
4.2.3.2 Pengaruh likuiditas, kecukupan modal, dan resiko kredit terhadap
profitabilitas
Test Summary
Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Telah dilakukan pemilihan model melalui metode uji chow (uji F) dan uji housman. Uji chow digunakan untuk memilih di antara model common effect atau model fixed effect. Kemudian, uji housman digunakan untuk memilih apakah akan menggunakan model fixed effect atau random effect. Untuk uji chow dalam persamaan 2 (Y2), hasil menunjukkan bahwa sebaiknya menggunakan model fixed effect daripada menggunakan common effect dengan nilai probabilitas cross-section chi- square 0,0192 < 0,05. Sedangkan untuk uji housman dalam persamaan 2 (Y2) menghasilkan sebuah kesimpulan akhir, yaitu lebih baik menggunakan model random effect dari pada fixed effect dengan nilai probabilitas cross-section random senilai 0,1595 > 0,05.
4.3 Pengujian Hipotesis
4.3.1 Pengaruh likuiditas, kecukupan modal terhadap resiko kredit
Berdasarkan hasil regresi data panel persamaan 1 (Y1) yang menggunakan model fixed effect,maka hasil hipotesis adalah sebagai berikut :
Tabel 4.12 Pengujian Hipotesis 1
Dependent Variable: NPL? Method: Pooled Least Squares
Berdasarkan tabel 4.12, diperoleh hasil persamaan regresi linier berganda adalah sebagai berikut :
NPL (Y1) = -0,0466 + 0,0701 LDR + 0,0430 CAR
Penjelasan mengenai regresi di atas adalah sebagai berikut : Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.046676 0.020534 -2.273129 0.0323 LDR? 0.070127 0.015880 4.416004 0.0002 CAR? 0.043073 0.081484 0.528603 0.6019
a. Konstanta sebesar -0,0466 maksudnya jika LDR (likuiditas), CAR (kecukupan modal) nilainya adalah 0, maka NPL (resiko kredit) nilainya adalah -0,0466 (-4,66%).
b. Koefisien regresi variabel LDR (likuiditas) sebesar 0,0701, maksudnya jika variabel independen lain nilainya tetap dan LDR (likuiditas) mengalami kenaikan 0,01 (1%), maka nilai NPL (resiko kredit) akan mengalami kenaikan 0,0701 (7,01%). Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara LDR (likuiditas) dengan NPL (resiko kredit). Jika nilai LDR (likuiditas) naik, maka semakin tinggi nilai NPL (resiko kredit), begitupun sebaliknya.
c. Koefisien regresi CAR (kecukupan modal) sebesar 0,0430, maksudnya jika variabel independen lain nilainya tetap dan CAR (kecukupan modal) mengalami kenaikan 0,01 (1%), maka nilai NPL (resiko kredit) akan mengalami kenaaikan sebesar 0,0430 (4,3%). Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara CAR (kecukupan modal) dengan NPL (resiko kredit). Jika nilai CAR (kecukupan modal) naik, maka semakin tinggi nilai NPL (resiko kredit), begitupun sebaliknya.
4.3.2 Pengaruh likuiditas, kecukupan modal, dan resiko kredit terhadap
profitabilitas
Berdasarkan hasil regresi data panel persamaan 2 (Y2) yang menggunakan model random effect,maka hasil hipotesis adalah sebagai berikut :
Tabel 4.13
Pengujian Hipotesis 2
Dependent Variable: ROA?
Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)
Berdasarkan tabel 4.13, diperoleh hasil persamaan regresi linier berganda adalah sebagai berikut :
ROA (Y2) = -0,0210 + 0,0238 LDR + 0,1295 CAR -0,4530 NPL Penjelasan mengenai regresi di atas adalah sebagai berikut :
a. Konstanta sebesar -0,0210 maksudnya jika LDR (likuiditas), CAR (kecukupan modal), dan NPL (resiko kredit) nilainya adalah 0, maka ROA (profitabilitas) nilainya adalah -0,0210 (-2,1%).
b. Koefisien regresi variabel LDR (likuiditas) sebesar 0,0238, maksudnya jika variabel independen lain nilainya tetap dan LDR (likuiditas) mengalami kenaikan 0,01 (1%), maka nilai ROA (profitabilitas) akan mengalami kenaikan 0,0238 (2,38%). Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara LDR (likuiditas) dengan ROA (profitabilitas). Jika nilai LDR (likuiditas) naik, maka semakin tinggi nilai ROA (profitabilitas), begitupun sebaliknya.
c. Koefisien regresi CAR (kecukupan modal) sebesar 0,0430, maksudnya jika variabel independen lain nilainya tetap dan CAR (kecukupan modal) mengalami kenaikan 0,01 (1%), maka nilai NPL (resiko kredit) akan mengalami kenaaikan sebesar 0,0430 (4,3%). Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara CAR (kecukupan modal) dengan Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.021034 0.011988 -1.754580 0.0857 LDR? 0.023806 0.010864 2.191344 0.0333 CAR? 0.129587 0.051204 2.530772 0.0147 NPL? -0.453091 0.128953 -3.513610 0.0010
ROA (profitabilitas). Jika nilai CAR (kecukupan modal) naik, maka semakin tinggi nilai ROA (profitabilitas), begitupun sebaliknya.
d. Koefisien regresi NPL (resiko kredit) sebesar -0,4530, maksudnya jika variabel independen lain nilainya tetap dan NPL (resiko kredit) mengalami kenaikan 0,01 (1%), maka nilai ROA (profitabilitas) akan mengalami penurunan sebesar -0,4530 (-45,3%). Koefisien bernilai negatif artinya terjadi hubungan negatif antara NPL (resiko kredit) dengan ROA (profitabilitas). Jika nilai NPL (resiko kredit) naik, maka semakin turun nilai ROA (profitabilitas), begitupun sebaliknya.