8.1. Kesimpulan
Walaupun secara konsep perbankan syariah berbeda dengan perbankan konvensional, penelitian ini belum menemukan bahwa perbankan konvensional menjadi ancaman atau substitusi dari perbankan syariah. Perbankan syariah bahkan menunjukkan indikasi sebagai industri yang bersifat komplementer dalam arti berkembangnya perbankan konvensional juga akan menyebabkan industri perbankan syariah berkembang bahkan dengan kecepatan yang lebih tinggi.
Penggunaan pendekatan struktural memperlihatkan bahwa industri perbankan syariah yang mempunyai konsentrasi pasar yang tinggi berhubungan positif dengan tingkat keuntungan. Namun demikian, hasil estimasi juga menunjukkan secara tegas bahwa hubungan tersebut bukan karena perilaku kolutif seperti yang dihipotesiskan secara tradisional, melainkan lebih mendukung hipotesis Efficient Structure yang menyatakan bahwa tingkat keuntungan lebih besar yang dicapai bank dominan disebabkan oleh tingkat efisiensi lebih tinggi.
Secara umum, pendekatan non-struktural model P-R semakin mendukung sinyalemen tidak terjadinya perilaku kolutif pada industri perbankan syariah Indonesia terlepas dari struktur pasar yang terkonsentrasi. Estimasi H-stat yang mendekati satu menunjukkan hal tersebut, walaupun analisis lebih dalam memperlihatkan bahwa bank dominan menghadapi tingkat persaingan yang lebih rendah daripada pesaingnya sesama bank syariah. Keseluruhan hasil memenuhi necessary condition untuk tuntutan perilaku bersaing menurut prinsip syariah, tetapi belum secara tegas menjawab sufficient condition, yaitu perilaku bersaing secara sadar mengikuti tuntunan normatif syariah, bukan karena tekanan contestability. Untuk menjawab yang terakhir ini diperlukan kajian lebih
lanjut yang memerlukan data primer baik dari pihak bank maupun persepsi konsumen.
Walaupun secara umum industri perbankan syariah sangat bersaing dan bersaingnya berdasarkan tingkat efisiensi, variabel dummy jenis maupun ukuran bank menunjukkan hasil yang signifikan. Hal ini mengindikasikan bank yang berstatus BUS dan atau yang berukuran besar mempunyai potensi untuk berperilaku berbeda dari pesaingnya sesama bank syariah. Tanpa kepatuhan akan landasan normatif untuk bersaing secara syariah, potensi ini dapat menggoda kelompok bank tersebut untuk bersaing secara tidak sehat.
Konsentrasi pasar walaupun tidak bermasalah bagi tingkat persaingan ternyata menjadi faktor penghambat pertumbuhan industri sehingga penguasaan pasar yang semakin merata akan mendorong pertumbuhan industri semakin cepat. Jumlah kantor, membaiknya kualitas manajemen, peningkatan rasio IR/RR, penerapan UU Perbankan Syariah, Nilai Tukar dan pertumbuhan ekonomi merupakan faktor lain yang juga mendorong pertumbuhan.
Secara keseluruhan beberapa implikasi yang dapat dirumuskan adalah: adanya justifikasi terhadap kebijakan bank konvensional membuka UUS, dorongan agar BI segera menuntaskan infrastruktur perbankan syariah dalam standar referensi return sektor riil, tidak cukupnya analisis persaingan dengan pendekatan struktural, tidak perlunya kekhawatiran akan semakin membesarnya ukuran bank akibat API, dan perlunya mendorong growth with equity pada perbankan syariah dalam rangka mengakselerasi pertumbuhan industri. Implikasi terakhir adalah pentingnya pengawas memperhatikan kesyariahan perilaku bersaing selain kesyariahan produk dan proses bisnis.
8.2. Saran
Pada penelitian ini telah diajukan proposal untuk prosedur pengujian kepatuhan industri terhadap prinsip persaingan secara islami. Diharapkan proposal ini dapat menjadi bahan diskusi awal untuk semakin disempurnakan dan semakin implementatif. Prosedur uji syarat kecukupan juga perlu diuji coba sehingga langkah-langkahnya dapat dirinci lebih lanjut terkait dengan data primer yang harus dikumpulkan dan prosedur analisisnya.
Analisis pada penelitian ini walaupun sudah melibatkan jumlah bank syariah yang lebih banyak dibandingkan dengan penelitian-penelitian sebelumnya, tetap masih banyak bank syariah yang belum dapat dimasukkan karena keterbatasan ketersediaan data, terutama untuk data-data tertentu seperti data rate of return. Dimasukkannya lebih banyak bank dalam analisis akan menguji seberapa robust hasil penelitian ini terhadap perubahan jumlah observasi baik pada sisi series waktu ataupun cross-section. Penambahan observasi juga akan membuka peluang untuk menguji penggunaan analisis panel data yang lebih sophisticated dibandingkan yang digunakan pada penelitian ini.
DAFT AR PUSTAKA
Afiatun, P. dan S.K. Wiryono. 2010. Efficiency and Productivity of Indonesian Islamic Banking. Jurnal Manajemen Teknologi, 9 (3): 264-278.
Ajlouni, M.M. 2010. The Main Features of the Structure-Conduct-Performance (SCP) Literature in Banking during the Period 1960s-1980s. International Journal of Economic Perspectives, 4 (3): 509-523.
Amalia, F. dan M.E. Nasution. 2007. Perbandingan Profitabilitas Industri Perbankan Syariah dan Industri Perbankan Konvensional Menggunakan Metode Struktur Kinerja dan Perilaku. Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia, 7 (02): 31-51.
Antonio, M.S. 2001. Bank Syariah; Dari Teori ke Praktik. Gema Insani Press, Jakarta.
Ariss, R.T. 2010. Competitive Conditions in Islamic and Conventional Banking: A Global Perspective. Review of Financial Economics, 19 (3): 101-108. Ascarya. 2011. The Persistence of Low Profit-and-Loss Sharing Financing in
Islamic Banking: The Case of Indonesia. Working Paper, Center for Central Banking Education and Studies, Bank Indonesia, Jakarta.
Baltagi, B.H. 2005. Econometric Analysis of Panel Data, Third Edition. John Wiley & Sons, West Sussex.
Bank Indonesia. Berbagai Tahun. Statistik Perbankan Indonesia. Direktorat Perizinan dan Informasi Perbankan, BI, Jakarta
_____________. Berbagai Tahun. Statistik Perbankan Syariah. Direktorat Perbankan Syariah, BI, Jakarta.
_____________. 2002. Cetak Biru Pengembangan Perbankan Syariah Indonesia. Bank Indonesia, Jakarta.
_____________. 2005. Pemetaan Hasil Penelitian Potensi, Preferensi,dan Perilaku Masyarakat terhadap Bank Syariah Indonesia. Kajian Perbankan Syariah No. 7/7/2005. Bank Indonesia, Jakarta.
_____________. 2008. Grand Strategy of Islamic Banking Market Development. Directorate of Islamic Banking, Bank Indonesia, Jakarta.
_____________. 2011a. Outlook Perbankan Syariah 2011. Bank Indonesia, Jakarta.
_____________. 2011b. Indonesian Banking Booklet 2011. Vol. 8, March. Bank Indonesia, Jakarta.
Besanko, D., D. Dranove, M. Shanley dan S. Schaefer. 2004. Economics of Strategy. Third Edition. John Wiley & Sons, New Jersey.
Bikker, J.A., L. Spierdijk and P. Finnie. 2007. Misspecification of Panzar-Rosse Model: Assessing Competition in the Banking Industry. Working Paper No.116. DNB, Amsterdam.
Bikker, J., S. Shaffer and L. Spierdijk. 2009. Assessing Competition with the Panzar-Rosse Model: The Role of Scale, Costs and Equilibrium. Working Paper No.225. DNB, Amsterdam.
Britton, L.C., T.A.R. Clark and D.F. Ball. 1992. Modify or Extend? The Application of Structure Conduct Performance Approach to Service Industries. The Service Industries Journal, 12 (1): 34-43.
Brown, K. 2003. Islamic Banking Comparative Analysis. The Arab Bank Review, 5 (2): 43-50.
Bunchuan, D. 2006. Islamic Banking and Finace: Is It Complementing or Competing the Conventional banks? MBA Dissertation. The University of Nottingham, Nottingham.
Carlton, D.W. and J.M. Perloff. 2000. Modern Industrial Organization. Third Edition. Addison-Wesley, Massachusetts.
Chong, B.S. and M-H. Liu. 2009. Islamic Banking: Interest Free or Interest Based? Pacific-Basin Finance Journal, 17 (1): 125-144.
Demsetz, H. 1973. Industry, Structure, Market Rivalry and Public Policy. Journal of Law and Economics, 16 (2): 1-9.
Dick, A.A. 2008. Demand Estimation and Consumer Welfare in the Banking Industry. Journal of Banking and Finance, 32 (2008): 1661-1676.
Fahmi, I. 2010. Memahami Perilaku Konsumen; Kunci Pengembangan Bank Syariah. Jurnal Ekonomi Islam Republika IQTSHODIA, 25 Nopember 2010. Firdaus, M. 2011. Aplikasi Ekonometrika untuk Data Panel dan Time Series.
IPB Press, Bogor.
Goddard, J. And J.O.S. Wilson. 2009. Measuring Competition in Banking: A Disequilibrium Approach. Journal of Banking and Finance, 33 (12): 2282-2292.
Grigorova, N., J. Miller and K. Huschelrath. 2008. The Plausibility of SCP Paradigm for Strategic Industry Analysis – Evidence from the Bulgarian Mobile Telecommunication Industry. Proceeding of International Telecommunications Society 17th Biennial Conference 24-27 June, Montreal.
Hamza, R.A. 2011. Validation Panzar-Rosse Model in Determining the Structural Characteristics of Tunisian Banking Industry. Journal of Economics and International Finance, 3 (5): 259-268.
Hannan, T. H. 1991. Foundations of Structure-Conduct-Performance Paradigm in Banking. Journal of Money, Credit and Banking, 23 (1): 68-84.
Haron, S. 2004. Determinants of Islamic Bank Profitability. Global Journal of Finance and Economics, 1 (1): 1-20.
Haron, S and W.N.W. Azmi. 2008. Determinants of Islamic and Conventional Deposits in the Malaysian Banking System. Managerial Finance, 34 (9): 618-643.
Hoose, D.V. 2010. The Industrial Organization of Banking; Bank Behavior, Market Structure, and Regulation. Springer, Heidelberg.
Hutapea, E.G. and R.A. Kasri. 2010. Bank Margin Determination: A Comparison Between Islamic and Conventionl Banks in Indonesia. International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management, 3 (1): 66-82. Iqbal, M. and P. Molyneux. 2005. Thirty Years of Islamic Banking: History,
Performance, and Prospects. Palgrave Macmillan, New York.
Ismail. 2011. Perbankan Syariah. Kencana Prenada Media Group, Jakarta. Ismail, R. 2011. Islamic Banking in Indonesia: Lessons Learned. Paper
presented at Multi-Year Expert Meeting on Services, Development and Trade: The Regulatory and Institutional Dimension, Geneva, 6-8 April, Conducted by UNCTAD.
Izhar, H. And M. Asutay. 2007. Estimating the Profitability of Islamic Banking: Evidence from Bank Muamalat Indonesia. Review of Islamic Economics, 11 (2): 17-29.
Jaya, W. K. 2001. Ekonomi Industri, Edisi Kedua. BPFE, Yogyakarta.
Kardiman. 2011. Analisis Struktur, Perilaku dan Kinerja Industri Kelapa Sawit Di Malaysia dan Implikasinya Bagi Pengembangan Industri Kelapa Sawit Indonesia. Disertasi Doktor. Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Karim, A. A. 2003. Ekonomi Mikro Islami, Edisi Kedua. The International Institute of Islamic Thought Indonesia, Jakarta.
Karim, A.A. and A.Z. Affif. Tanpa Tahun. Islamic Banking Consumer Behaviour in
Indonesia: A Qualitative Approach.
tanggal 25 Juli 2011).
Kasri, R.A. 2011. The Determinants of Islamic Banking Growth in Indonesia. Journal of Islamic Economics, Banking and Finance, 6 (2): 41-64.
Kasri, R.A. and S.H. Kassim. 2009. Empirical Determinants of Saving in The Islamic Banks: Evidence from Indonesia. Journal of Islamic Economics, 22 (2): 3-23.
Khan, M.S. and A. Mirakhor. 1992. Islam and the Economic System. Review of Islamic Economics, 2 (1): 1-29.
Kumar, S. And R. Gulati. 2010. Measuring Efficiency, Effectiveness and Performance of Indian Public Sector Banks. International Journal of Productivity and Performance Management, 59 (1): 51-74.
Kurtz, R.D and S.A. Rhoades. 1992. A Note on Market Share – Profitability Relationship. Review of Industrial Organization, 7 (1):39-50.
Majid, M. Z. A and F. Sufian. 2007. Market Structure and Competition in Emerging Market: Evidence from Malaysian Islamic Banking Industry. Journal of Economic Cooperation, 28 (2): 99-121.
Mannan, M. A. 1997. Teori dan Praktek Ekonomi Islam. Dana Bhakti Prima Yasa. Yogyakarta.
Martin, S. 2002. Advanced Industrial Economics, Second Edition. Blackwell Publishing, Massachusetts.
Mishkin, F. S. 2004. The Economics of Money, Banking and Financial Markets. Seventh Edition. Addison-Wesley, Boston.
Mokhtar, H.S.A., N. Abdullah and S.M. Al-Habshi. 2006. Efficiency of Islamic Banking in Malaysia: A Stochastic Frontier Approach. Journal of Economic Cooperation, 27 (2): 37-70.
Mukhlisin, M. 2010. Factors Influencing the Growth of Islamic Banks’ Assets in Indonesia.
Mulyaningsih, T. and A. Daly. 2011. Competition Conditions in Banking Industry: An Empirical Analysis of the Consolidation, Competition and Concentration in the Indonesian Banking Industry Between 2001-2009. Paper presented at the 40th Australian Conference of Economists (ACE 2011), 11-14 July, Canberra.
Nakane, M.I., L.S. Alencar and F. Kanczuk. 2006. Demand for Bank Services and Market Power in Brazilian Banking. Banco Central Do Brazil Working Paper Series 107, June (2006). Rio De Jeneiro.
Neuberger, D. 1998. Industrial Organization of Banking: A Review. International Journal of the Economics of Business, 5 (1): 97-118.
Northcott, C.A. 2004. Competition in Banking: A Review of the Literature. Bank of Canada Working Paper 2004-24, Ottawa.
Parapat, A.H. 2010. Analisis Investasi dan Kinerja Keuangan Perbankan Syariah Dibandingkan dengan Perbankan Konvensional. Tesis Program Magister Ilmu Ekonomi Sekolah Pascasarjana - Institut Pertanian Bogor. Bogor.
Pepinsky, T.B. 2010. The Demand for Islamic Banking: Piety, Class, and Global Identity. Paper presented at International Political Economy Society November 12-13, Cambridge, Massachusetts.
Pusat Pengkajian dan Pengembangan Ekonomi Islam - UII. 2008. Ekonomi Islam. Rajagrafindo Persada, Yogyakarta.
Ramadan, I.Z. 2011. Bank-Specific Determinants of Islamic Banks Profitability: An Empirical Study of The Jordanian Market. International Journal of Academic Research, 3 (6): 73-80.
Rasiah, D. 2010. Review of Literature and Theories on Determinants of Commercial Bank Profitability. Journal of Performance Management, 23 (1): 23.
Rivai, V. dan A. Arifin. 2010. Islamic Banking; Sebuah Teori, Konsep dan Aplikasi. Bumi Aksara, Jakarta.
Rohalina, W. dan Y. Wibisono. 2011. Perbankan Syariah; Mengokohkan Fondasi Menuju Pertumbuhan Tinggi yang Berkelanjutan dalam Indonesia Shariaáh Economic Outlook (ISEO) 2011. Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi UI, Jakarta.
Saleem, S. 2008. Role of Islamic Banks In Economic Development. Paper No. 6449. MPRA, Munich.
Smirlock, M. 1985. Evidence on the (Non) Relationship between Concentration and Profitability in Banking. Journal of Money, Credit and Banking, 17 (1): 69-83.
Smith, R.L., D.K. Round and R. Trindade. 2007. Integrating Strategic Behavior into Competitive Analysis. The Antitrust Bulletin, 52 (3&4): 633-660. Sukmana, R. dan I.S. Beik. 2006. Market Concepts: Contribution of the Classical
Islamic Scholars. Majalah Ekonomi, 16 (2):188-201.
Talattov, A.P.G. dan F.X. Sugiyanto. Tanpa Tahun. Analisis Struktur, Perilaku dan Kinerja Industri Perbankan Di Indonesia Tahun 2003-2008 (SCP
Approach vs. Relative Efficiency Approach).
tanggal 15 Agustus 2011).
Vayanos, P., P. Wackerbeck, P.T. Golder and G. Haimari. 2008. Competing Successfully in Islamic Banking. Booz and Co Consulting Perspective, Chicago.
Venardos, A.M. 2006. Islamic Banking and Finance in South-east Asia; Its Development and Future, 2nd Edition. World Scientific Publishing, Singapore.
Verbeek, M. 2004. A Guide to Modern Econometrics, 2nd Edition. John Wiley & Sons, West Sussex.
Viscusi, W.K., J.M. Vernon and J.E. Harrington Jr. 2000. Economics of Regulation and Antitrust. Third Edition. The MIT Press, Massachusetts. Weill, L. 2009. Do Islamic Banks Have Greater Market Power? LaRGE Working
Paper 2009-2. Institut de Finance de Strasbourg, Universite de Strasbourg, Strasbourg.
Widagdo, A.K. and S.R. Ika. 2008. The Interest Prohibition and Financial Performance of Islamic Banks: Indonesian Evidence. International Business Research, 1 (3): 98-109.
Yaumidin, U.K. 2007. Efficiency in Islamic Banking: A Non-Paramatric Approach. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, 9 (4): 23-54.
Zainol, Z. and S.H. Kassim. 2010. An Analysis of Islamic Bank’s Exposure to Rate of Return Risk. Journal of Economic Cooperation and Development, 31 (1): 59-84.
Zeithaml, V., A. Parasuraman, and L. Berry. 1990. Delivering Service Quality. The Free Press, London.
Lampiran 2. Hasil Olahan Eviews untuk Persamaan DPK
Dependent Variable: LN_DPK
Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 01/16/12 Time: 06:13
Sample: 2005 2010 Periods included: 6 Cross-sections included: 6
Total panel (balanced) observations: 36
Linear estimation after one-step weighting matrix
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
OFFICE 0.509900 0.139829 3.646587 0.0012 D1RR 0.146715 0.044263 3.314584 0.0028 D2IR -0.360544 0.086415 -4.172257 0.0003 IR/RR 1.475678 0.419704 3.515999 0.0017 RGDP -0.045923 0.131981 -0.347950 0.7308 C 12.48806 1.034049 12.07685 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
CROSSID Effect 1 -1.208288 2 -1.915405 3 -0.710285 4 2.573171 5 2.980433 6 -1.719626 Weighted Statistics
R-squared 0.933798 Mean dependent var 25.92561
Adjusted R-squared 0.907317 S.D. dependent var 16.68841 S.E. of regression 0.865820 Sum squared resid 18.74110
F-statistic 35.26327 Durbin-Watson stat 1.849029
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.831109 Mean dependent var 13.95223
Sum squared resid 22.64996 Durbin-Watson stat 1.558014
Keterangan: 1= Bank Syariah Mega Indonesia; 2= Bank BRI Syariah; 3= Bank Syariah Bukopin 4= Bank Muamalat Indonesia; 5= Bank Syariah Mandiri; 6= Bank DKI Syariah
Lampiran 3. Hasil Olahan Eviews untuk Empat Persamaan ROA a. Model untuk Melihat Pengaruh Pangsa Pasar
Dependent Variable: ROA
Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 01/12/12 Time: 12:22
Sample: 2005 2010 Periods included: 6 Cross-sections included: 11
Total panel (balanced) observations: 66
Linear estimation after one-step weighting matrix
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
BOPO -0.045835 0.004176 -10.97710 0.0000 LnASSET 2.201658 0.458428 4.802629 0.0000 LnDPK -1.364644 0.407276 -3.350663 0.0015 D2MS 0.125150 0.027637 4.528274 0.0000 C -7.975886 1.682438 -4.740671 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
Weighted Statistics
R-squared 0.886124 Mean dependent var 3.202654
Adjusted R-squared 0.854864 S.D. dependent var 5.288714 S.E. of regression 1.102362 Sum squared resid 61.97525
F-statistic 28.34683 Durbin-Watson stat 2.548340
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.832295 Mean dependent var 1.810092
b. Model untuk Melihat Perbandingan Pengaruh Pangsa Pasar dan Struktur Pasar
Dependent Variable: ROA
Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 01/12/12 Time: 12:22
Sample: 2005 2010 Periods included: 6 Cross-sections included: 11
Total panel (balanced) observations: 66
Linear estimation after one-step weighting matrix
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
BOPO -0.046359 0.004326 -10.71608 0.0000 LnASSET 2.393904 0.565781 4.231147 0.0001 LnDPK -1.483800 0.459192 -3.231326 0.0022 D2CR2 0.053048 0.017029 3.115138 0.0030 C -8.895383 2.397322 -3.710550 0.0005 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
Weighted Statistics
R-squared 0.871271 Mean dependent var 2.386453
Adjusted R-squared 0.835933 S.D. dependent var 3.255889 S.E. of regression 1.090025 Sum squared resid 60.59583
F-statistic 24.65576 Durbin-Watson stat 2.367380
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.831486 Mean dependent var 1.810092
c. Model untuk Memastikan Apakah Industri Mengikuti Hipotesi Tradisional atau Efficient Structure.
Dependent Variable: ROA
Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 01/12/12 Time: 12:23
Sample: 2005 2010 Periods included: 6 Cross-sections included: 11
Total panel (balanced) observations: 66
Linear estimation after one-step weighting matrix
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
BOPO -0.045778 0.004373 -10.46923 0.0000 LnASSET 2.188019 0.551636 3.966421 0.0002 LnDPK -1.355524 0.456120 -2.971860 0.0045 D2MS 0.128121 0.069501 1.843457 0.0712 D2CR2 -0.001390 0.030452 -0.045655 0.9638 C -7.913988 2.213953 -3.574596 0.0008 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
Weighted Statistics
R-squared 0.886043 Mean dependent var 3.196104
Adjusted R-squared 0.851856 S.D. dependent var 5.269627 S.E. of regression 1.112965 Sum squared resid 61.93460
F-statistic 25.91747 Durbin-Watson stat 2.547141
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.832190 Mean dependent var 1.810092
d. Model untuk Memastikan Apakah Industri perbankan Syariah Mengikuti Hipotesis TH atau ESH
Dependent Variable: ROA
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 01/16/12 Time: 06:20
Sample: 2005 2010 Periods included: 6 Cross-sections included: 11
Total panel (balanced) observations: 66
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
BOPO -0.052994 0.004757 -11.14121 0.0000 LnASSET 2.263696 0.606416 3.732909 0.0004 LnDPK -1.635892 0.510631 -3.203671 0.0022 D2MS 0.031322 0.153212 0.204438 0.8387 D2CR2 -0.018492 0.070420 -0.262597 0.7938 MSCR2 0.000200 0.001155 0.173508 0.8628 C -4.147234 2.135581 -1.941970 0.0569 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.758010 0.3197 Idiosyncratic random 1.105843 0.6803 Weighted Statistics
R-squared 0.667436 Mean dependent var 0.926230
Adjusted R-squared 0.633616 S.D. dependent var 2.117296 S.E. of regression 1.281592 Sum squared resid 96.90615
F-statistic 19.73493 Durbin-Watson stat 1.706215
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.553691 Mean dependent var 1.810092
e. Uji Hausman untuk Melihat Apakah untuk Model ini Lebih Baik Menggunakan Model Fixed Effect atau Random.
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: REMODEL5_4
Test cross-section random effects
Test Summary
Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 26.243607 6 0.0002
Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.
BOPO -0.054342 -0.052994 0.000009 0.6459 LnASSET 2.571561 2.263696 0.030804 0.0794 LnDPK -1.573949 -1.635892 0.031698 0.7279 D2MS 0.443021 0.031322 0.060563 0.0943 D2CR2 0.285422 -0.018492 0.036068 0.1095 MSCR2 -0.006573 0.000200 0.000011 0.0428
Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: ROA
Method: Panel Least Squares Date: 02/20/12 Time: 14:34 Sample: 2005 2010
Periods included: 6 Cross-sections included: 11
Total panel (balanced) observations: 66
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -11.62802 2.996253 -3.880854 0.0003 BOPO -0.054342 0.005589 -9.723292 0.0000 LnASSET 2.571561 0.631304 4.073414 0.0002 LnDPK -1.573949 0.540779 -2.910522 0.0054 D2MS 0.443021 0.289891 1.528235 0.1329 D2CR2 0.285422 0.202552 1.409129 0.1651 MSCR2 -0.006573 0.003537 -1.858237 0.0691 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.846176 Mean dependent var 1.810092
Adjusted R-squared 0.795948 S.D. dependent var 2.448067 S.E. of regression 1.105843 Akaike info criterion 3.256410 Sum squared resid 59.92157 Schwarz criterion 3.820412 Log likelihood -90.46154 Hannan-Quinn criter. 3.479274
F-statistic 16.84665 Durbin-Watson stat 2.581927
Lampiran 4. Hasil Olahan Eviews untuk Persamaan Total Revenue untuk Perhitungan H-Statistic
a. Uji Hausman untuk Persamaan Total Revenue (Dengan Menghilangkan Variabel Dummy dan Yang Diinteraksikan dengan Dummy)
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: FEMOD_NOD
Test cross-section random effects
Test Summary
Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 14.494854 4 0.0059
Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.
LN_BAGIHASIL 0.345330 0.337360 0.000741 0.7696
LN_PERSONALIA -0.078436 0.149822 0.003918 0.0003
LN_CAP_COST 0.623847 0.491530 0.003108 0.0176
BOPO -0.007829 -0.006851 0.000000 0.0176
Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: LN_REVENUE Method: Panel Least Squares Date: 02/20/12 Time: 18:12 Sample: 2005 2010
Periods included: 6 Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 60
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.802820 0.503573 5.565863 0.0000 BBH 0.345330 0.070958 4.866699 0.0000 BTK -0.078436 0.103102 -0.760761 0.4507 BKAP 0.623847 0.106852 5.838420 0.0000 BOPO -0.007829 0.001170 -6.693024 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.981318 Mean dependent var 11.93599
Adjusted R-squared 0.976038 S.D. dependent var 1.730681 S.E. of regression 0.267905 Akaike info criterion 0.404592 Sum squared resid 3.301554 Schwarz criterion 0.893273 Log likelihood 1.862230 Hannan-Quinn criter. 0.595742
F-statistic 185.8625 Durbin-Watson stat 2.334374
b. Persamaan dengan Variabel Independen ROA untuk Uji Keseimbangan Jangka Panjang
Dependent Variable: LNROA
Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 02/20/12 Time: 11:45
Sample: 2005 2010 Periods included: 6 Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 60
Linear estimation after one-step weighting matrix
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
BBH -0.303857 0.059635 -5.095314 0.0000 BTK 0.197996 0.090196 2.195182 0.0337 BKAP 0.198743 0.074104 2.681945 0.0104 D_1 0.702562 0.180677 3.888501 0.0004 D2BBH 0.342122 0.085972 3.979454 0.0003 D2BTK -0.175003 0.099113 -1.765692 0.0847 D2BKAP -0.254413 0.077285 -3.291867 0.0020 BOPO -0.017150 0.001005 -17.06114 0.0000 C 2.137001 0.310167 6.889839 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
Weighted Statistics
R-squared 0.922854 Mean dependent var 7.520076
Adjusted R-squared 0.891628 S.D. dependent var 10.90073 S.E. of regression 0.220121 Sum squared resid 2.035032
F-statistic 29.55432 Durbin-Watson stat 2.048146
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.853231 Mean dependent var 1.925920
c. Persamaan Total Revenue untuk Perhitungan H-Statistik
Dependent Variable: LN_REVENUE
Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 01/21/12 Time: 15:22
Sample: 2005 2010 Periods included: 6 Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 60
Linear estimation after one-step weighting matrix
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
BBH 0.141015 0.039423 3.576991 0.0009 BTK -0.036018 0.085991 -0.418855 0.6775 BKAP 0.768720 0.074937 10.25819 0.0000 D_1 0.842287 0.097772 8.614796 0.0000 D2BBH 0.352603 0.046265 7.621458 0.0000 D2BTK 0.188113 0.085735 2.194114 0.0338 D2BKAP -0.405440 0.075038 -5.403115 0.0000 BOPO -0.011822 0.000459 -25.74640 0.0000 C 2.588527 0.325060 7.963233 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
Weighted Statistics
R-squared 0.999509 Mean dependent var 115.4050
Adjusted R-squared 0.999310 S.D. dependent var 205.1985 S.E. of regression 0.214478 Sum squared resid 1.932029
F-statistic 5026.928 Durbin-Watson stat 2.104536
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.987374 Mean dependent var 11.93599
Lampiran 5. Hasil Olahan Eviews untuk Persamaan Pertumbuhan Industri (Total Aset) Keterangan: 1= Bank Syariah Mega Indonesia; 2= Bank BRI Syariah; 3= Bank Syariah Bukopin 4= Bank Muamalat Indonesia; 5= Bank Syariah Mandiri; 6= Bank DKI Syariah Dependent Variable: LNA_SPE_SYAR_RIIL
Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 02/14/12 Time: 09:17
Sample: 2005 2010 Periods included: 6 Cross-sections included: 6
Total panel (balanced) observations: 36
Linear estimation after one-step weighting matrix
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
BOPO -0.007382 0.001756 -4.203042 0.0004 D2MS 0.015500 0.031683 0.489224 0.6300 D2CR2 -0.034586 0.016770 -2.062343 0.0524 D2IR 0.031734 0.055307 0.573775 0.5725 D1RR 0.111601 0.024000 4.650130 0.0002 OFFICE 0.295969 0.086690 3.414115 0.0028 RGDP 0.214303 0.079782 2.686122 0.0142 IR/RR 0.229088 0.115015 1.991809 0.0602 D4 1.008684 0.168140 5.999055 0.0000 ER 2.267376 0.633166 3.581014 0.0019 C -8.754401 5.829419 -1.501762 0.1488 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
CROSSID Effect 1 1 -0.842245 2 2 -0.591407 3 3 -0.959376 4 4 1.972659 5 5 1.936387 6 6 -1.516018 Weighted Statistics
R-squared 0.986956 Mean dependent var 25.60680
Adjusted R-squared 0.977174 S.D. dependent var 15.50651 S.E. of regression 0.374428 Sum squared resid 2.803922
F-statistic 100.8886 Durbin-Watson stat 1.576590
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.948411 Mean dependent var 14.40796
Lampiran 6. Undang-undang No.21 Tahun 2008 tentang Perbankan Syariah UNDANG-UNDANG REPUBLIK INDONESIA
NOMOR 21 TAHUN 2008 TENTANG
PERBANKAN SYARIAH
DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA,
Menimbang: a. bahwa sejalan dengan tujuan pembangunan nasional Indonesia untuk mencapai terciptanya masyarakat adil dan makmur berdasarkan demokrasi ekonomi, dikembangkan sistem ekonomi yang berlandaskan pada nilai keadilan, kebersamaan, pemerataan, dan kemanfaatan yang sesuai dengan prinsip syariah;
b. bahwa kebutuhan masyarakat Indonesia akan jasa-jasa perbankan syariah semakin meningkat;
c. bahwa perbankan syariah memiliki kekhususan dibandingkan dengan perbankan konvensional;
d. bahwa pengaturan mengenai perbankan syariah di dalam Undang-Undang Nomor 7 Tahun 1992 tentang Perbankan sebagaimana telah diubah dengan Undang-Undang Nomor 10 Tahun 1998 belum spesifik sehingga perlu diatur secara khusus dalam suatu undang-undang tersendiri;
e. bahwa berdasarkan pertimbangan sebagaimana dimaksud dalam huruf a, huruf b, huruf c, dan huruf d perlu membentuk Undang-Undang tentang Perbankan Syariah;
Mengingat: 1. Pasal 20 dan Pasal 33 Undang-Undang Dasar Negara Republik Indonesia Tahun 1945;
2. Undang-Undang Nomor 7 Tahun 1992 tentang Perbankan (Lembaran Negara Republik Indonesia Tahun 1992 Nomor 31, Tambahan Lembaran Negara Republik Indonesia Nomor 3472) sebagaimana telah diubah dengan Undang-Undang Nomor 10 Tahun 1998 (Lembaran Negara Republik Indonesia Tahun 1998 Nomor 182, Tambahan Lembaran Negara Republik Indonesia Nomor 3790);
3. Undang-Undang Nomor 23 Tahun 1999 tentang Bank Indonesia (Lembaran Negara Republik Indonesia Tahun 1999 Nomor 66, Tambahan Lembaran Negara Republik Indonesia
