BAB IV ANALISI DATA
B. Hasil Uji Penelitian
Hasil penelitian yang di peroleh dari hasil pengolahan data SPSS
dapat dihasilkan sebagai berikut:
1. Uji Deskriptif
Uji deskriptif dikaukan untuk menunjukkan data (N) yang
digunakan dalam penelitian ini, nilai maksimum, nilai minimum, nilai
rata-rata (mean) dan standar deviasi dari masing-masing variabel. Hasil perhitungan statistik deskriptif adalah sebagai berikut:
Tabel 4.1
Hasil Uji Deskriptif
Descriptive Statistics N Minimu m Maximu m Mean Std. Deviation CAR 44 10,60 16,53 13,2852 1,35345 BOPO 44 69,24 98,46 81,7143 8,97759 NPF 44 ,00 11,10 3,5137 2,09099 FDR 44 79,19 99,11 87,7711 4,74806 ROA 44 ,17 2,56 1,5682 ,67359 Valid N (listwise) 44
Sumber : Data sekunder yang diolah 2017
Dari uji deskriptive statistik diatas menunjukkan bahwa jumlah
observasi laporan keuangan adalah sebanyak 44 data selama periode
2006 sampai 2016. Dari hasil perhitungan, dapat diketahui nilai
terendah ROA memiliki nilai terendah sebesar 0,17 dan nilai tertinggi
sebesar 3,81 dengan standar deviasinya sebesar 0,67359, sedangkan
Capital Adequacy Ratio (CAR) memiliki nilai terendah adalah 10,60 dan nilai tertinggi sebesar 16,53. Sedangkan standar deviasinya
1,35345, sedangkan untuk rata-ratanya sebesar 13,2852.
Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)
memiliki nilai terendah adalah 69,24 dan nilai tertinggi sebesar 98,46.
Sedangkan standar deviasinya 8,97759, sedangkan untuk rata-ratanya
sebesar 81,7143.
Non Performing Financing (NPF) memiliki nilai terendah adalah 0,00 dan nilai tertinggi sebesar 11,10. Sedangkan standar deviasinya
2,09099, sedangkan untuk rata-ratanya sebesar 3,5137.
Financing to Deposit Ratio (FDR) memiliki nilai terendah adalah 79,19 dan nilai tertinggi sebesar 99,11. Sedangkan standar deviasinya
4,74806, sedangkan untuk rata-ratanya sebesar 87,7711
2. Uji Statistik
a. Uji Ttest (Uji secara individu)
Metode analisis data yang diterapkan pada penelitian ini
menggunakan analisis linier berganda, data yang diperoleh dalam
penelitian ini diolah dengan menggunakan SPSS. Adapun hasil
yang diperoleh dari analisis regresi berganda pengaruh CAR,
BOPO, NPF dan FDR Terhadap Profitabilitas (ROA) Bank Syariah
Tabel 4.2 Uji t test Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 15.016 5.431 2.765 .009 LNCAR@ .002 .439 .000 .005 .996 LNBOPO @ -4.997 .582 -.869 -8.580 .000 LNNPF@ .038 .099 .037 .382 .705 LNFDR@ 1.442 .881 .127 1.637 .110 Dependent Variable: LNROA@
Sumber : data sekunder yang diolah, 2017
1) Variabel CAR dengan t hitung 0,005 dan nilai signifikansi
0,996 yang artinya lebih besar dari nilai alfa 0,05 maka dapat
dikatakan bahwa CAR secara statistik berpengaruh positif dan
tidak signifikan terhadap Profitabilitas (ROA). Dengan
demikian secara empiris H1 ditolak yang menyatakan bahwa
CAR berpengaruh positif dan signifikan terhadap profitabilitas
(ROA).
Hasil penelitian diatas didukung oleh penelitian yang dilakukan
Defri (2012), diketahui variabel Capital adequacy ratio
memiliki pengaruh yang positif dan tidak signifikan terhadap
Profitabilitas (ROA) perusahaan perbankan yang terdaftar di
BEI. Dimana perhitungan uji secara parsial diporoleh t hitung
bahawa semakin tinggi tingkat pemenuhan kecukupan modal
(CAR) suatu bank tidak menjadi tolak ukur keberhasilan
manajemen bank dalam memeproleh untung yang tinggi. Dan
penelitian yang dilakukan oleh Fiscal (2014) hasil penelitian
menujukkan bahwa CAR berpengaruh positif dan tidak
signifikan terhdap ROA, hal ini ditunjukkan oleh perhitungan
uji parsial yang memperoleh t hitung 0,515 dengan nilai
signifikansi sebesar 1,941 > 0,005 . Ini berarti BOPO memiliki
pengaruh negatif dan signifikan terhadap ROA.
2) Variabel BOPO dengan t hitung -8,580 dan nilai signifikansi
0,000 yang artinya lebih kecil dari nilai alfa 0,05 maka dapat
dikatakan bahwa BOPO secara statistik berpengaruh negatif
dan signifikan terhadap Profitabilitas (ROA). Dengan demikian
secara empiris H2 diterima yang menyatakan bahwa BOPO
berpengaruh negatif dan signifikan terhadap profitabilitas
(ROA).
Hasil penelitian tersebut didukung dengan hasil penelitian yang
dilakukan oleh Defri (2012) hasil penelitian menunjukkan
bahwa BOPO berpengaruh negatif dann signifikan terhadap
ROA pada perusahaan perbankan yang terdafatar di BEI, hal ini
ditunjukkan oleh perhitungan uji parsial yang memperoleh t
hitung sebesar -2,897 dengan nilai signifikansi sebesar 0,005
signifikan terhadap ROA. Dan penelitian yang dilakukan oleh
Sulindawati dkk (2015) hasil penelitian menujukkan bahwa
BOPO berpengaruh negatif dan signifikan terhdap ROA, hal ini
ditunjukkan oleh perhitungan uji parsial yang memperoleh t
hitung -6,492 dengan nilai signifikansi sebesar 0,000 < 0,005 .
Ini berarti BOPO memiliki pengaruh negatif dan signifikan
terhadap ROA.
3) Variabel NPF dengan t hitung 0,382 dan nilai signifikansi 0,705
yang artinya lebih besar dari nilai alfa 0,05 maka dapat
dikatakan bahwa NPF secara statistik berpengaruh positif dan
tidak signifikan terhadap Profitabilitas (ROA). Dengan
demikian secara empiris H3 ditolak yang menyatakan bahwa
NPF berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap
profitabilitas (ROA).
Hasil penelitian diatas di dukung oleh penelitian yang
dilakukan oleh Litriyani (2016) hasil penelitian menujukkan
bahwa NPF berpengaruh positif dan tidak signifikan terhdap
ROA, hal ini ditunjukkan oleh perhitungan uji parsial yang
memperoleh t hitung 0,158 dengan nilai signifikansi sebesar
0,876 > 0,005 . Ini berarti NPF memiliki pengaruh positif dan
tidak signifikan terhadap ROA. Dan penelitian yang dilakukan
oleh Septiarini (2015) hasil penelitian menujukkan bahwa NPF
ditunjukkan oleh perhitungan uji parsial yang memperoleh t
hitung 0,964 dengan nilai signifikansi sebesar 0,339 > 0,005 .
Ini berarti NPF memiliki pengaruh positif dan tidak signifikan
terhadap ROA.
4) Variabel FDR dengan t hitung 1,637 dan nilai signifikansi
0,110 yang artinya lebih besar dari nilai alfa 0,05 maka dapat
dikatakan bahwa FDR secara statistik berpengaruh positif dan
tidak signifikan terhadap Profitabilitas (ROA). Dengan
demikian secara empiris H3 ditolak yang menyatakan bahwa
FDR berpengaruh negatif dan signifikan terhadap profitabilitas
(ROA).
Hasil penelitian diatas di dukung oleh penelitian yang
dilakukan Sulindawati dkk (2015) hasil penelitian menunjukkan
bahwa FDR berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap
ROA, hal ini ditunjukkan oleh hasil uji parsial yang
menunjukkan hasil t hitung sebesar 2,808 dengan nilai
signifikansi 0,007 < 0,05. Ini berarti FDR memiliki pengaruh
yang positif dan tidak signifikan terhadap ROA. Dan penelitian
yang dilakukan oleh Fiscal (2014) hasil penelitian menujukkan
bahwa FDR berpengaruh positif dan tidak signifikan terhdap
ROA, hal ini ditunjukkan oleh perhitungan uji parsial yang
0,750 > 0,005 . Ini berarti BOPO memiliki pengaruh positif dan
tidak signifikan terhadap ROA
b. Uji Ftest (Uji secara bersama-sama)
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua
variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model
mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel
dependen / terikat. Penilaian berdasarkan nilai probabilitasnya. Jika
nilai signifikansi lebih kecil dari nilai alpha 0,05 maka hipotesis
yang diajukan diterima atau dikatakan signifikan. Namun, jika nilai
signifikansi lebih besar dari nilai alpha 0,05 maka hipotesis yang
diajukan ditolak dan dikatakan tidak signifikan (Ghozalli, 2013
:98). Berikut adalah hasil uji F dalam penelitian ini
Tabel 4.3
Hasil Uji F test
ANOVAa Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 12.228 4 3.057 42.546 .000b Residual 2.730 38 .072 Total 14.958 42 a. Dependent Variable: LNROA@
b. Predictors: (Constant), LNFDR@, LNCAR@, LNNPF@, LNBOPO@
Sumber: data sekunder yang diolah 2017
Uji Anova atau Ftest terlihat nilai f hitung sebesar 42,546
dengan probabilitasnya jauh lebih kecil dibawah 0,05. Sehingga
bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap Profitabilitas
(ROA).
c. Uji R2 (Koefisien Determinasi)
Koefisien determinasi (R2) mengukur seberapa jauh
kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen.
Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Semakin
besar nilai R2 mendekati 1, maka semakin baik hasil model
regresinya. Sebaliknya, jika nilai R2 mendekati 0 maka secara
keseluruhan tidak dapat menjelaskan variabel independen
(Ghozalli, 2013 : 97). Hasil uji determinan (R2) pada persamaan 1
sebagai berikut :
Tabel 4.4
Hasil Uji Koefisien Determinasi
Model Summaryb Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .904a .817 .798 .26805
a. Predictors: (Constant), LNFDR@, LNCAR@, LNNPF@, LNBOPO@
b. Dependent Variable: LNROA@
Sumber : data sekunder yang diolah, 2017
Nilai R pada tabel tersebut menjelaskan tingkat hubungan
antar variabel independen dengan variabel dependen, artinya bahwa
CAR, BOPO, NPF dan FDR sebesar 90,4%.
Nilai Adjust R Square menjelaskan bahwa variabel independen CAR, BOPO, NPF dan FDR dapat menerangkan
variabel dependen yaitu ROA sebesar 0,798 atau sebesar 79,8%
sedangkan (100% - 79,8%) = 21,2 % diterangkan oleh variabel lain
diluar variabel regresi ini.
3. Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui seberapa
besar pengaruh capital adequacy ratio (X1), biaya operasional terhadap pendapatan operasional (X2), non performing financing (X3) dan financing to deposit ratio (X4) terhadap profitabilitas (Y).
Persamaan regresi berganda dapat dicari dengan rumus sebagai
berikut (Bawono, 2006: 85) :
Y = β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+e
Di mana:
Y = Estimasi variabel dependen
β0 = Konstanta dari persamaan regresi
β 1,2,3,4 = Koefisien dari variabel independen (CAR, BOPO,
NPF dan FDR)
X1,2,3,4 = Variabel independen (CAR, BOPO, NPF, dan FDR)
Tabel 4.5 Regresi Berganda Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 15.016 5.431 2.765 .009 LNCAR@ .002 .439 .000 .005 .996 LNBOPO @ -4.997 .582 -.869 -8.580 .000 LNNPF@ .038 .099 .037 .382 .705 LNFDR@ 1.442 .881 .127 1.637 .110 Dependent Variable: LNROA@
Sumber : data sekunder yang diolah, 2017
Berdasarkan tabel di atas, dapat dibuat model persamaan regresi
linier berganda sebagai berikut:
Y = 15.016 + 0,002 X1 -4.997 X2 + 0,038 X3 + 1.442 X4 + 0,01
Yang Artinya:
a. Nilai Konstanta β0 = 15.016 diartikan bahwa ketika XI, X2, X3, X4
konstan atau tidak ada atau sebesar 0, maka Y akan mengalami
penurunan sebesar 15.016.
b. Nilai koefisien regresi variabel CAR (X1) = 0,002 artinya setiap
penambahan 1 point CAR (X1) akan meningkatkan Profitabilitas
(ROA) sebesar 0,002 dengan anggapan BOPO (X2) NPF (X3) dan
c. Nilai koefisien regresi variabel BOPO (X2) = -4.997 artinya setiap
penambahan 1 BOPO (X2) akan meningkatkan Profitabilitas
(ROA) sebesar -4.997 dengan anggapan CAR (X1) NPF (X3) dan
FDR (X4) tetap.
d. Nilai koefisien regresi variabel NPF (X3) = 0,038 artinya setiap
penambahan 1 point NPF (X3) akan meningkatkan Profitabilitas
(ROA) sebesar 0,038 dengan anggapan CAR (X1) BOPO (X2) dan
FDR (X4) tetap.
e. Nilai koefisien regresi variabel FDR (X4) = 1.442 artinya setiap
penambahan 1 point FDR (X4) akan meningkatkan Profitabilitas
(ROA) sebesar 1.442 dengan anggapan CAR (X1) BOPO (X2)
NPF (X3) tetap.
4. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Multikolonearitas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model
regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas
(independen). Jika variabel independen saling berkorelasi, maka
varriabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah
variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel
independen sama dengan nol (Ghozali, 2013). Berikut merupakan
Tabel 4.6
Hasil Uji Multikolonieritas
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardi zed Coefficie nts T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolera nce VIF 1 (Consta nt) 6.466 .965 6.697 .000 CAR .015 .026 .031 .583 .563 .888 1.126 BOPO -.068 .005 -.913 - 13.71 6 .000 .559 1.789 NPF -.014 .021 -.041 -.639 .526 .604 1.656 FDR .006 .008 .044 .793 .433 .814 1.229 a. Dependent Variable: ROA
Sumber : data sekunder yang diolah, 2017
Berdasarkan tabel 4.6 diatas dapat diketahui bahwa hasil uji
multikolonieritas menunjukkan nilai tolerance mendekati angka 1
dan VIF disekitar 1 untuk setiap variabel. Hasil perhitungan
toleransi menunjukkan tidak ada variabel independen yang
memiliki nilai toleransi kurang dari 0,1 yang berarti tidak ada
kolerasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 90%.
Hasil VIF menunjukkan tidak ada variabel independen yang
meminiliki nilai VIF lebih dari 10. Berdasarkan hasil uji
multikolonieritas tersebut, dapat disimpulkan bahwa semua
masalah multikolonieritas, maka dapat digunakan dalam penelitian
ini.
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah
dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu
pengamatan ke pengamatan lain. Jika varian dari residual satu
pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut
Homokedastisitas dan jika berbeda disebut Heterokedastisitas
(Ghozali, 2013). Pada penelitian ini peneliti menggunakan uji Park
sebagai bahan untuk mengetahui ada atau tidaknya masalah
heteroskedastisitas pada penelitian ini. Hasil uji heteroskedastisitas
dapat dilihat pada tabel 4.7 berikut:
Tabel 4.7 Uji Heterokedastisitas Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -110.001 45.430 -2.421 .020 LNCAR@ 6.499 3.675 .280 1.768 .085 LNBOPO @ 8.965 4.872 .401 1.840 .074 LNNPF@ -1.263 .830 -.320 -1.523 .136 LNFDR@ 12.494 7.369 .284 1.695 .098 a. Dependent Variable: LNRes1
Berdasarkan hasil tampilan ouput SPSS memberikan
koefisien parameter untuk variabel independen tidak ada yang
signifikan, maka dapat disimpulkan bahwa data model regresi
dalam penelitian ini tidak terdapat heteroskedastisitas.
c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi ini bertujuan menguji apakah dalam model
regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1
(sebelumya). Pengujian ini muncul karena residual tidak bebas dari
satu observasi ke observasi lain. Model regresi yang baik adalah
model regresi yang bebas dari autokorelasi, maka dapat ditentukan
cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi dapat
menggunakan Uji Durbin-Watson dengan kriteria jika nilai Asymp. Sig. (2-tailed) lebih dari 0,05 maka tidak terjadi autokorelasi. Berikut ini tabel yang menunjukkan hasil uji autokorelasi:
Tabel 4.8 Uji autokorelasi Model Summaryb Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .904a .817 .798 .26805 1.881
b. Dependent Variable: LNROA@
Sumber : data sekunder yang diolah, 2017
Dari tabel 4.8 diatas dapat diketahui bahwa hasil dari Durbin-
Watson sebesar 1,881 lebih besar dari 1,720 dan kurang dari 2,28.
Maka dapat disimpulkan tidak ada gejala autokorelasi.
d. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi variabel dependen dan independen atau keduannya
mempunyai distribusi normal atau tidak. Peneliti menggunakan
Kolmogorov-smirnov untuk melakukan Uji normalitas dengan nilai yang pasti. Adapun uji normalitas dapat dilihat pada tabel 4.9
berikut:
Tabel 4.9
Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardiz ed Residual
N 43
Normal Parametersa,b
Mean .0000000 Std. Deviation 2.13259459 Most Extreme Differences Absolute .114 Positive .075 Negative -.114 Kolmogorov-Smirnov Z .748 Asymp. Sig. (2-tailed) .630 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Berdasarkan tabel 4.9 diatas diketahui bahwa data
berdistribusi normal. Karena nilai Kolmogorov-Smrinov sebesar 0,748 dan sebesar 0,630 lebih besar dari 0,05. Hal ini
menunjukkan data residualnya terdistribusi normal, karena nilai
BAB V PENUTUP A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan melalui tahap
pengumpulan data, pegolahan data, dan analisis data mengenai pengaruh
Capital Adequacy Ratio (CAR), Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional (BOPO), Non Performing Financing (FDR), Financing to Deposit Ratio (FDR) Terhadap Profitabilitas (ROA), maka ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Variabel CAR dengan t hitung 0,005 dan nilai signifikansi 0,996 yang
artinya lebih besar dari nilai alfa 0,05 maka dapat dikatakan bahwa
CAR secara statistik berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap
Profitabilitas (ROA). Dengan demikian secara empiris H1 ditolak yang
menyatakan bahwa CAR berpengaruh positif dan signifikan terhadap
profitabilitas (ROA).
2. Variabel BOPO dengan t hitung -8,580 dan nilai signifikansi 0,000
yang artinya lebih kecil dari nilai alfa 0,05 maka dapat dikatakan bahwa
BOPO secara statistik berpengaruh negatif dan signifikan terhadap
Profitabilitas (ROA). Dengan demikian secara empiris H2 diterima
yang menyatakan bahwa BOPO berpengaruh negatif dan signifikan
terhadap profitabilitas (ROA).
3. Variabel NPF dengan t hitung 0,382 dan nilai signifikansi 0,705 yang
secara statistik berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap
Profitabilitas (ROA). Dengan demikian secara empiris H3 ditolak yang
menyatakan bahwa NPF berpengaruh positif dan tidak signifikan
terhadap profitabilitas (ROA).
4. Variabel FDR dengan t hitung 1,637 dan nilai signifikansi 0,110 yang
artinya lebih besar dari nilai alfa 0,05 maka dapat dikatakan bahwa
FDR secara statistik berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap
Profitabilitas (ROA). Dengan demikian secara empiris H3 ditolak yang
menyatakan bahwa FDR berpengaruh negatif dan signifikan terhadap
profitabilitas (ROA).
B. Saran
1. Proftiabilitas (ROA) yang dimiliki Bank Syariah Mandiri sudah cukup
baik, karena setiap triwulanya terus mengalami peningkatan meskipun
tidak terlalu besar, tetapi untuk lebih dapat meningkatkan ROA atau
profitabilitas bisa dengan cara memperbaiki kualitas aktiva produktif,
meminimalkan biaya operasional dan memasimalkan pendapatan
operasional.
2. Untuk peneliti selanjutnya yang akan melakukan peelitian yang terkait
profitabilitas (ROA) perlu melihat faktor-faktor lain atau
mengembangkan lebih banyak menggunakan variabel independen dan
juga dapat menambahkan variabel baru seperti moderasi, intevening
DAFTAR PUSTAKA
Defri. 2012. Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR), Likuiditas dan Efisiensi Operasional Terhadap Profitabilitas Perusahaan yang Terdaftar di BEI.
Jurnal Manajemen.Vol 1. No 01.
Dewi, E. P., Herawati, N.T., Sulindawarti, L.G.E. 2015. Analsis Pengaruh NIM, BOPO, LDR, Dan NPL Terhadap Profitabilitas (Studi Kasus pada Bank U mum Nasional yang Terdaftar pada Bursa Efek Indonesia periode 2009-2 013). Jurnal Akuntansi Program S1. Vol 3. No 1.
Fiscal, Y. Lusiana, L. 2014. Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR), Loan to Deposit Ratio (LDR), Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) terhadap Profitabilitas BPR (Studi Kasus pada BPR di Provinsi Lampung Tahun 2010-2012). Jurnal Akuntansi & Keuangan.
Vol 5. No 2. Hal 127-158.
Lemiyana. Litriani, E. 2016. Pengaruh NPF, FDR, BOPO Terhadap Return On Asset (ROA) pada Bank Umum Syariah. Jurnal I-economic. Vol 2. No 1. Lestari, P. V., Septiani, R. 2016. Pengaruh Npl dan Ldr Terhadap Profitabilitas
dengan Car Sebagai Variabel Mediasi pada PT BPR Pasarraya Kuta. E- Jurnal Manajemen Unun. Vol 5, No 1. Hal 293-324.
Masdupi, E. Defri.2012. Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR), Likuiditas dan Efisiensi Operasional Terhadap Profitabilitas Perusahaan Perbankan Yang Terdaftar di BEI. Jurnal Kajian Manajemen Bisnis. Vol 1. No 1.
Mukti. 2016. Pengaruh BOPO dan FDR Terhadap Profitabilitas BPR Syariah Dengan Resiko Pembiayaan Sebagai Variabel Intervening ( Studi Empiris Pada Bank Rakyat Syariah Provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat dan Banten Yang Terdaftar di Bank Indonesia Periode 2012-2015). Jurnal
Nabhan, Faqih. 2008. Dasar-Dasar Akuntansi Bank Syariah. Yogyakarta: Lumbung Ilmu.
Septiarini, D, F., Widyaningrum, L. 2015. Pengaruh Car, Npf, Fdr, dan Oer Terhadap Roa Pada Bank Pembiayaan Rakyat Syariah di Indonesia Periode Januari 2009 hingga Mei 2014. Jurnal Jeest. Vol 2 . No 12.
Sumarlin. 2016. Analisis Pengaruh Inflasi, Car, Fdr, Bopo, dan Npf Terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah. Jurnal. Vol 6. No 2. Hal 296-313.
Suryani. 2011. Analisis Pengaruh Financing to Deposit Ratio (FDR) Terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia. Jurnal. Vol 19. No 1
2012. Analisis Pengaruh Financing to Deposit Ratio (FDR) Terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia (Rasio Keuangan pada BUS dan UUS Periode 2008- 2010). Jurnal E-Conomica. Vol 2. No 2.
Syaichu, M., Wibowo, E. W. 2013. Analisis Pengaruh Suku Bunga, Inflasi, Car, Bopo, Npf, Terhadap Profitabilitas Bank Syariah. Diponegoro Journal of Management. Vol 2. No 2. Hal 1-10.
Ubaidillah. 2016. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Profitabiltas Bank Syariah di Indonesia. Jurnal Ekonomi islam. Vol 4. No 1.
Wibisono, M. Y. 2017. Pengaruh CAR, NPF, BOPO, FDR, Terhadap ROA yang di Mediasi Oleh NOM. Jurnal Bisnis & Manajemen. Vol 17. No 1. Hal 41- 62.
Yudiana, Fetria Eka. 2014. Manajemen Pembiayaan Bank Syariah. Salatiga: STAIN Salatiga Press.
TRIWULAN BULAN CAR BOPO NPF FDR ROA 1 Mar-06 12,67 90,28 3,7 87,03 1,26 Jun-06 11,51 80,84 3,16 92,92 1,1 Sep-06 11,95 85,32 4,97 93,7 0,95 Des-06 12,56 83,84 4,64 88,54 1,1 2 Mar-07 16,53 76,49 4,9 85,71 2,03 Jun-07 14,8 79,56 4,56 94,03 1,75 Sep-07 13,71 80,96 3,89 92,79 1,65 Des-07 12,43 81,34 3,39 91,83 1,53 3 Mar-08 12,3 86,6 2,63 91,05 2,05 Jun-08 12,28 77,89 2,15 89,21 1,94 Sep-08 11,54 78,13 2,22 99,11 1,91 Des-08 12,66 78,71 2,37 89,12 1,83 4 Mar-09 14,73 72,05 2,15 86,85 2,08 Jun-09 14 73,83 1,92 87,03 2 Sep-09 13,3 74,05 2,16 87,93 2,11 Des-09 12,39 73,76 1,34 83,07 2,23 5 Mar-10 12,5 74,66 6 83,93 2,04 Jun-10 12,43 73,15 0,88 83,93 2,22 Sep-10 11,47 71,84 1,45 85,16 2,3 Des-10 10,6 74,97 1,29 86,31 2,21 6 Mar-11 11,88 73,03 1 82,54 2,22
Jun-11 11,24 74,02 3,49 84,06 2,12 Sep-11 11,6 73,85 1,26 88,52 2,03 Des-11 14,57 76,44 2,42 86,03 1,95 7 Mar-12 13,97 70,47 0,86 87,25 2,17 Jun-12 13,66 70,11 3,04 92,21 2,25 Sep-12 13,15 71,14 3,1 93,9 2,22 Des-12 13,82 73 2,82 94,4 2,25 8 Mar-13 15,29 69,24 1,55 95,61 2,56 Jun-13 14,16 81,63 11,1 94,22 1,79 Sep-13 14,33 87,53 3,4 91,29 1,51 Des-13 14,1 84,03 2,29 89,37 1,53 9 Mar-14 14,9 81,99 4,88 90,34 1,77 Jun-14 14,86 93,03 3.90 89,91 0,66 Sep-14 15,53 93,02 6,76 85,68 0,8 Des-14 14,76 98,46 4,29 82,13 0,17 10 Mar-15 15,12 91,57 6,81 81,67 0,81 Jun-15 11,97 96,16 4,7 85,01 0,55 Sep-15 11,84 93,93 4,34 84,49 0,42 Des-15 14,01 94,12 4,92 79,19 0,59 11 Mar-16 13,39 94,44 6,42 80,16 0,56 Jun-16 13,69 93,76 5,58 82,31 0,62 Sep-16 13,5 97,41 3,63 80,4 0,6
Uji Multikolonieritas
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 6.466 .965 6.697 .000 CAR .015 .026 .031 .583 .563 .888 1.126 BOPO -.068 .005 -.913 -13.716 .000 .559 1.789 NPF -.014 .021 -.041 -.639 .526 .604 1.656 FDR .006 .008 .044 .793 .433 .814 1.229 a. Dependent Variable: ROA
Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .951a .903 .894 .21973 1.583 a. Predictors: (Constant), FDR, CAR, NPF, BOPO
b. Dependent Variable: ROA
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .904a .817 .798 .26805 1.881 a. Predictors: (Constant), LNFDR@, LNCAR@, LNNPF@, LNBOPO@
Uji Hetetoskedastisitas (uji park)
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -110.001 45.430 -2.421 .020 LNCAR@ 6.499 3.675 .280 1.768 .085 LNBOPO@ 8.965 4.872 .401 1.840 .074 LNNPF@ -1.263 .830 -.320 -1.523 .136 LNFDR@ 12.494 7.369 .284 1.695 .098 a. Dependent Variable: LNRes1
Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 43
Normal Parametersa,b Mean .0000000 Std. Deviation 2.13259459
Most Extreme Differences
Absolute .114 Positive .075 Negative -.114 Kolmogorov-Smirnov Z .748 Asymp. Sig. (2-tailed) .630 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate 1 .904a .817 .798 .26805 a. Predictors: (Constant), LNFDR@, LNCAR@, LNNPF@, LNBOPO@ b. Dependent Variable: LNROA@
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 12.228 4 3.057 42.546 .000b Residual 2.730 38 .072
Total 14.958 42 a. Dependent Variable: LNROA@
b. Predictors: (Constant), LNFDR@, LNCAR@, LNNPF@, LNBOPO@
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 15.016 5.431 2.765 .009 LNCAR@ .002 .439 .000 .005 .996 LNBOPO@ -4.997 .582 -.869 -8.580 .000 LNNPF@ .038 .099 .037 .382 .705 LNFDR@ 1.442 .881 .127 1.637 .110 a. Dependent Variable: LNROA@