NURUL MAWADDAH
HASIL PEMBAHASAN
Analisis Statistik Deskriptif
Berdasarkan Tabel 1 terlihat bahwa nilai standar deviasi (σ) dari semua variabel lebih kecil dari nilai rata-rata (mean). Artinya semua vari- abel tersebut memiliki sebaran data yang cukup baik, sehingga tidak terjadi outlier data yang me- ngakibatkan tidak normalnya distribusi data. BOPO = x 100%
LDR = x 100%
Pertumbuhan LDR =
Tabel 1
Statistik Deskriptif Variabel Tahun 2004 - 2013
Variabel Minimum Maximum Mean Std. Deviation N
ROA 0,710000 3,260000 1,7949 0,36868 119
CAR 12,33000 22,01000 18,2609 1,94286 119
BOPO 64,97000 94,41000 85,2098 3,97314 119
LDR 60.32000 119.7000 94,9974 15,55214 119
Sumber: BI, diolah (2014)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 Series: Residuals Sample 1 119 Observations 119 Mean -3.32e-16 Median -0.682128 Maximum 21.88273 Minimum -7.315482 Std. Dev. 3.432684 Skewness 3.247324 Kurtosis 18.50293 Jarque-Bera 1400.834 Probability 0.000000
Gambar 2. Uji Normalitas
Uji Normalitas
Berdasarkan Gambar 2 Uji normalitas data ditunjukkan pada tampilan nilai statistik Jarque- Bera sebesar 1400,834 dengan nilai probabilitas 0,00000 dimana nilai tersebut lebih kecil dari nilai aplha 5% (0,00 < 0,05). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model terbebas dari masalah normalitas data.
Uji Autokorelasi
Tabel 2 menunjukkan hasil uji autokorelasi dengan menggunakan pendekatan Breusch-God- frey Serial Correlation LM Test.
Tabel 2 Uji Autokorelasi Keterangan Nilai Obs*R-squared 3,767463 Probabilitas 0,1520 Durbin-Watson stat 2,015341 Sumber: Data sekunder diolah dengan Eviews 7(2014)
Nilai uji Obs*R-squared sebesar 3,767463 dengan nilai p-value statistik adalah 0,1520 leb- ih tinggi dari nilai aplha 5%. Dengan kata lain dapat dinyatakan bahwa data ini terbebas dari masalah autokorelasi. Perolehan hasil dari au- tokorelasi dengan menggunakan pendekatan Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test didukung oleh hasil pengujian pendekatan Dur- bin-Watson statistik yaitu sebesar 2,05141 yang berada pada daerah penerimaan hipotesis null (1,780<2,015341<2,199) artinya tidak adanya ko- relasi.
Uji Multikolenearitas
Uji multikolinearitas dalam penelitian ini akan menggunakan nilai korelasi untuk melihat
ada tidaknya multiko antar variabel bebas. Ber- dasarkan hasil multikolenearitas untuk 6 vari- abel, terdapat multiko antara variabel inlasi dan SBI. Oleh karena itu, dalam penelitian ini salah satu dari faktor tersebut akan dihilangkan untuk menghindari terjadinya multokolenearitas. Ada- pun variabel yang dihilangkan adalah inlasi, di- anggap ada hubungan antara variabel sehingga mengganggu variabel yang lain. Tabel 3 menun- jukkan uji multikolinearitas untuk 5 variabel.
Tabel 3 Uji Multikolinieritas
Variabel CAR BOPO LDR
CAR 1,00000 - -0,02242
BOPO -0.28924 1,000 -
LDR -0,01003 0,00992 1,0000
Berdasarkan Tabel 3 diperoleh nilai secara keseluruhan pada semua variabel independen me- miliki korelasi antar variabel yang rendah dengan nilai korelasi di bawah 0.80 (Gujarati, 2003:359). Oleh karena itu di dalam model dapat disimpul- kan bahwa tidak terdapat indikasi masalah multi- kolinear. Sebuah model diduga memiliki masalah multikolinear jika korelasi antar variabel melebihi 0.80.
Uji Heterokedastisitas
Tabel 4 Uji Heteroskedastisitas
Keterangan F-statistic Obs*R-squared Nilai 1,847236 3,767463 Probabilitas 0,1624 0,1520 Sumber: data sekunder diolah dengan Eviews 7(2014)
Berdasarkan Tabel 4 membuktikan bahwa dalam data penelitian ini tidak lagi menggandu- ng heteroskedastisitas. Ini dibuktikan dengan ni- lai Probabilitas F-statistik tidak signiikan yaitu sebesar 0,1624 (16,24%) atau lebih besar dari ni- lai alpha (α) sebesar 5%. Hal ini juga didukung oleh nilai probabilitas chisquare sebesar 0,1520 (15,20%) lebih besar dari nilai aplha (α) sebesar 0,05 (5%). Maka dapat disimpulkan bahwa model regresi memenuhi asumsi heterokedastisitas.
Hasil Pengujian Hipotesis
Hasil pengujian hipotesis dapat dilihat dari hasil regresi Ordinary Least Square yang terlihat pada Tabel 5.
Berdasarkan Tabel 5 nilai koeisien masing- masing variabel dapat dilihat pada persamaan di bawah ini:
ROA = 0,863004 - 0,14511*LDR - 20,97207*CAR – 22,39331*BOPO
Nilai konstanta menunjukkan nilai sebesar 86,3004 yang artinya jika faktor internal (CAR, BOPO, dan LDR) tidak mengalami perubahan naik turun (konstan) maka proitabilitas (ROA) adalah sebesar 86,30004%.
Hasil Pengujian secara Simultan (Uji F)
Berdasarkan Tabel 5 nilai F stastistik menun- jukkan variabel independen (CAR, BOPO, dan LDR) secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen (ROA). Sedangkan nilai signii- kansinya sebesar 0,000020 lebih kecil dari 0,05 (0,000020 < 0,05). Artinya variabel CAR, BOPO, dan LDR secara signiikan berpengaruh ROA.
Kemudian hasil output diperoleh nilai koef- esien determinasi (Adjusted R2), yaitu sebesar 169847 atau 16,9847%. Artinya faktor internal (variabel independen) hanya mampu menjelas- kan proitabilitas bank sebesar 16,984%. Sisanya sebesar 83,016 dijelaskan faktor lain diluar model.
Hasil Pengujian secara Parsial (Uji t)
Uji t digunakan untuk mengetahui pengaruh dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen (Ghozali, 2006). Untuk melihat ada tidaknya pengaruh, maka dapat dilihat dari nilai signiikansi (p_value atau probabilitinya)
yakni lebih kecil dari nilai alpha 0,05 (p_value <
0,05). Jika signiikansi p_value < 0,05 maka Ho
ditolak dan Ha diterima yang berarti suatu vari- abel independen secara individual berpengaruh terhadap variabel dependen. Berdasarkan hasil regresi pada Tabel 5 maka hasil pengujian secara parsial dapat dilihat pada pembahasan.
PEMBAHASAN
Pengaruh CAR terhadap ROA
Berdasarkan hasil regresi pada Tabel 5
nilai signiikansi untuk variabel CAR sebesar 0,0002. Nilai tersebut lebih kecil dari alpha 0,05 (0,0002<0,05). Artinya CAR berpengaruh secara signiikan terhadap proitabilitas (ROA). Jadi, rancangan pengujian hipotesis untuk Ha1 diteri- ma. Nilai koefesien untuk variabel CAR sebesar -20,97207 bertanda negatif. Ini membuktikan bahwa CAR berpengaruh negatif dan signiikan terhadap priitabilitas (ROA). Jika variabel CAR berubah atau mengalami penurunan 1 (satu) pers- en, maka akan mengakibatkan penurunan proita- bilitas sebesar 20,97207. Artinya CAR berkurang maka proitabilitas (ROA) bank akan berkurang.
CAR merupakan bahagian dari modal yang di- jadikan alat ukur dalam kesanggupan bank mem- bangun kepercayaan masyarakat sehingga bank dapat menarik dana pihak ketiga (DPK). Pada CAR tersebut terdapat modal dasar bank yang bisa digunakan untuk menjaga posisi likuiditas dan in- vestasi. Selain itu, CAR wajib dimiliki oleh setiap perbankan minimum 8% sebagai jaminan bah- wa bank mampu menanggung risiko dari setiap kredit/aktiva produktif yang berisiko. Jika nilai CAR rendah maka bank tersebut tidak mampu membiayai kegiatan operasional dan memberikan kontribusi yang cukup besar bagi proitabilitas. Artinya semakin rendah nilai CAR maka bank be- lum memiliki modal yang cukup baik dalam me- nanggung resko kredit (Prayudi, 2010). Masalah CAR yang dialami oleh perbankan, adanya per- saingan tajam yang tidak seimbang yang dapat menimbulkan ketidakeisienan manajemen yang berakibat pada pendapatan dan munculnya kredit bermasalah yang dapat menimbulkan penurunan laba. Kredit bermasalah akan mempengaruhi permodalan yang juga dapat menyebabkan bank mengalami masalah likuiditas.
Hasil penelitian ini konsisten dengan teori dan didukung oleh hasil penelitian Sukarno dan Syai- Tabel 5
Hasil Regresi
Variable Coeficient Std, Error t-Statistic Prob, LDR -0,14511 0,847943 -0,171127 0,8544 CAR -20,97207 5,371629 -3,904229 0,0002 BOPO -22,39331 6,159159 -3,635774 0,0004 C 0,863004 0,319564 2,700571 0,0080 R2 0,190952 F-statistic 9,047471 Adj, R2 0,169847 Prob(F-statistic) 0,000020
chu (2006), Ponco (2008), dan Winarni (2011) bahwa CAR berpengaruh negatif terhadap prof- itabilitas (ROA).
Pengaruh BOPO terhadap ROA
Berdasarkan hasil regresi pada Tabel 5 nilai signiikansi untuk variabel BOPO sebesar 0,0080. Nilai tersebut lebih kecil dari alpha 0,05 (0,0080<0,05). Artinya BOPO berpengaruh terha- dap proitabilitas (ROA). Jadi, rancangan pengu- jian hipotesis untuk Ha2 diterima. Nilai koefesien untuk variabel BOPO sebesar 22,39331 bertanda negatif. Ini membuktikan bahwa BOPO berpen- garuh negatif terhadap proitabilitas (ROA). Jika variabel BOPO berubah atau mengalami penu- runan 1 (satu) persen, maka akan mengakibatkan kenaikan proitabilitas sebesar 22,39331. Artinya BOPO turun maka proitabilitas (ROA) bank ter- tambah.
Biaya operasional terhadap pendapatan opera- sional (BOPO) merupakan alat ukur kinerja bank dilihat dari segi efesiensi dan efektivitas suatu bank dalam mengelola manajemen laba. Pada um- umnya, suatu biaya yang besar yang dikeluarkan bank tanpa diiringi pendapatan yang sebanding atau jauh lebih besar dari pendapatan maka pihak bank akan mengalami resiko kerugian. Sebalikn- ya, akan menambah laba sehingga proitabilitas ikut naik. Jadi semakin kecil rasio ini maka se- makin efesien biaya operasional yang dikeluarkan bank dan kemungkinan suatu bank dalam keadaan bermasalah semakin kecil (Hariyani, 2010:54). Hasil penelitian ini konsisten dengan hasil peneli- tian Sukarno dan Syaichu (2006), Yuliani (2007), Winarni (2005), Ponco (2009) dan Winarni (2011), yang menunjukkan bahwa BOPO berpen- garuh negatif dan signiikan terhadap proitabilitas (ROA).
Pengaruh LDR terhadap ROA
Berdasarkan hasil regresi pada Tabel 5 nilai sig- niikansi untuk variabel LDR sebesar 0,0000. Nilai tersebut lebih kecil dari alpha 0,05 (0,0000<0,05). Artinya LDR berpengaruh terhadap proitabilitas (ROA). Jadi, rancangan pengujian hipotesis un- tuk Ha3 diterima. Nilai koefesien untuk variabel LDR sebesar 0,012 bertanda negatif. Ini membuk- tikan bahwa LDR berpengaruh negatif terhadap
proitabilitas (ROA). Jika variabel LDR berubah atau mengalami penurunan 1 (satu) persen, maka akan mengakibatkan kenaikan proitabilitas sebe- sar 0,012. Artinya LDR turun maka proitabilitas (ROA) bank tertambah.
LDR menunjukkan tingkat kemampuan bank dalam menyalurkan dana pihak ketiga yang di- himpun bank. Batas aman LDR suatu bank secara umum adalah sekitar 78-100% (Peraturan Bank Indonesia Nomor 12/PBI/2010). Besarnya rasio LDR suatu bank akan mempengaruhi proitabilitas bank tersebut. Semakin besar jumlah dana yang disalurkan kepada nasabah dalam bentuk kredit maka jumlah dana yang menganggur berkurang dan penghasilan bunga yang diperoleh akan men- ingkat. Atau sebaliknya semakin kecil jumlah dana yang disalurkan kepada nasabah dalam ben- tuk kredit maka jumlah dana yang menganggur berkurang dan penghasilan bunga yang diperoleh akan menurun. Hal ini tentunya akan menurunkan LDR, dimana semakin rendahnya LDR maka laba bank akan semakin berkurang dan kinerja bank juga ikut menurun (Dendawijaya, 2005:116).
Namun, hasil penelitian yang diperoleh men- unjukkan LDR berpengaruh negatif terhadap prof- itabilias (ROA). Biasanya LDR naik proitabilitas naik, ini malah berkebalikan LDR naik proita- bilitas turun. Hal ini bisa saja terjadi, LDR di atas 110% (maksimum sesuai ketentuan BI) berarti likuiditas bank kurang baik karena jumlah DPK tidak mampu menutupi kredit yang disalurkan se- hingga bank harus menggunakan dana antarbank (call money) untuk menutupi kekurangannya atau
bahkan modalnya sendiri. Hal ini mengindikasi- kan bahwa anjloknya dana pihak ketiga dan ting- kat bunga yang relatif kecil memicu menurunya proitabilitas karena membuat masyarakat tertarik untuk meminjam dana ke bank. Kemudian, bisa juga dikarenakan feedback yang diperoleh bank
tidak sebanding atau jauh lebih kecil pendapatan yang diharapkan dari landing, sehingga menu- runkan proitabilitas bank.
Kemudian, kalau berpegang pada peraturan Bank Indonesia Nomor 12/PBI/2010 batas aman LDR suatu bank secara umum adalah sekitar 78- 100 %, maka data bank BTN terhitung Juli 2008 – Desember 2013 menunjukkan LDR diatas batas maksimum. Artinya tidak hanya DPK saja yang
diikutsertakan dalam ekpansi kredit namun juga modal sendiri atau call money antar bank. Hasil
penelitian ini tidak konsisten dengan hasil peneli- tian Sukarno dan Syaichu (2007), Ponco (2008) menunjukkan bahwa LDR berpengaruh negatif dan signiikan terhadap proitabilitas (ROA).
KESIMPULAN
1. Capital Adequacy Ratio (CAR) berpengaruh
negatif terhadap ROA.
2. Biaya Operasional terhadap Pendapatan Ope- rasional (BOPO) berpengaruh negatif ROA. 3. Loan Deposit Ratio (LDR) berpengaruh
negatif ROA.
KETERBATASAN PENELITIAN