KAJIAN KEPUSTAKAAN A.Konsep Laba
G. Metode Analisa Data
1. Model Regresi
Dalam penelitian ini, data akan dianalisa dengan regresi variabel
dummy, dimana salah satu variabel independennya bersifat kualitatif. Model persamaan yang digunakan adalah sebagai berikut:
Yt = a + b1 Dt + b2X1t + b3X2t + b4X3t + e Dimana:
Y= variabel dependen, yaitu laba bank a = konstanta
39
b1, b2, b3, = koefisien regresi sementara dari variabel independen
D = variabel dummy internet banking
X1 = variabel independen 1 (DPK)
X2 = variabel independen 2 (NPF) X3 = variabel independen 3 (BOPO)
t = waktu e = error term
Penelitian ini dilakukan dengan menganalisis laporan keuangan, dimana hasil dari penelitian ini merupakan hasil dari perhitungan statistik dan pengujian atas hipotesis dengan menggunakan analisis jalur. Perhitungan dilakukan dengan bantuan software program SPSS Versi 20.0 dengan tingkat signifikansi yang digunakan adalah 95% (a = 0,05).
2. Definisi Operasional Variabel a. Variabel Dependen
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah laba. Laba adalah pendapatan yang dilihat dari selisih antara pendapatan total perusahaan dengan biaya totalnya. Besarnya laba dapat dilihat dari laporan laba rugi perusahaan yang menunjukkan sumber darimana
penghasilan diperoleh serta beban yang dikeluarkan sebagai beban perusahaan.2
�= TR−TC
Dimana,
�= laba / profit
TR = total pendapatan (revenue) TC = total beban (cost)
b. Variabel Independen
Variabel independen dari penelitian ini terdiri dari dummy internet banking, DPK, NPF, dan BOPO.
1) Variabel Dummy Internet Banking
Dalam penelitian ini, dibutuhkan satu variabel tambahan, yaitu variable dummy, variabel ini bukan jenis lain dari variabel dependen-independen, namun menunjukkan sebuah variabel yang nilainya telah ditentukan oleh peneliti.
Variabel yang dianalisis dengan model regresi dapat berupa variabel kuantitatif dan dapat pula kualitatif. Variabel kualitatif ini disebut dengan istilah variabel dummy. Nilai variabel kualitatif dalam model diberi nilai 0 dan 1 untuk masing-masing kategori. Nilai 0 biasanya menunjukkan
2
41
kelompok yang tidak mendapat sebuah perlakuan dan 1 menunjukkan kelompok yang mendapat perlakuan.
Dalam persamaan ini variabel dummy adalah variabel
internet banking, dimana periode sebelum penggunaan
internet banking bernilai 0 dan sesudah penggunaan internet banking bernilai 1.
2) Dana Pihak Ketiga (DPK)
Sumber dana dari masyarakat (dana pihak ketiga) ini merupakan sumber dana yang terpenting bagi kegiatan operasi suatu bank dan merupakan ukuran keberhasilan bank jika mampu membiayai operasinya dari sumber dana ini. Penghimpunan dana dari masyarakat dapat dikatakan relatif lebih mudah jika dibandingkan dengan sumber dana lainnya. 3) Non Performing Financing (NPF)
NPF merupakan proksi dari harga input perusahaan. Risiko pembiayaan yang diterima bank merupakan salah satu risiko usaha bank, yang diakibatkan dari tidak dilunasinya kembali pinjaman yang diberikan atau investasi yang sedang dilakukan oleh pihak bank.3
3
Non Performing Financing (NPF) dipaparkan dalam laporan keuangan, yang berfungi untuk mengukur tingkat permasalahan pembiayaan.4
NPF =Pembiayaan (KL, D, M)
�� �
4) Rasio Biaya Operasional
Rasio yang digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi dan kemampuan bank melakukan kegiatan operasinya.
BOPO = Biaya Operasional
Pendapatan Operasional 100%
3. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk memastikan bahwa data yang digunakan beristribusi normal dan dalam model tidak mengandung multikolinieritas, heteroskedastisitas dan autokorelasi. Uji asumsi klasik harus dilakukan hanya pada analisis regresi linear berganda sedangkan pada analisis regresi linear sederhana tidak ada prasyarat uji asumsi klasik.
Pada analisis regresi linear berganda dimana datanya berupa data time series (penelitian dilakukan lebih dari satu periode/ berkala/berseri) maka uji asumsi klasik yang digunakan uji normalitas, uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi. Namun
4
Dwi Nur’aini Ihsan. Analisis Laporan Keuangan Perbankan Syariah. (Jakarta: UIN Jakarta Press, 2013) h.98
43
jika data penelitian adalah data cross section (penelitian hanya satu periode) maka uji asumsi klasik yang digunakan hanya uji multikolinieritas dan uji heteroskedastisitas.
a. Uji Normalitas
Uji normalitas data digunakan untuk mengetahui normal tidaknya masing-masing variabel penelitian. Dalam penelitian ini uji normalitas dilakukan dengan uji One Sample Kolmogorof-Smirnov dengan menggunakan taraf signifikansi 0,05. Data dinyatakan berdistribusi normal jika signifikansi lebih besar dari 0,05 atau 5%.
b. Uji Multikolinieritas
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui ada atau tidak adanya hubungan linier diantara variabel independen dalam model regresi. Syarat berlakunya model regresi ganda adalah antar variabel bebasnya (variabel independen) tidak
memiliki hubungan sempurna atau mengandung
multikolinieritas. Deteksi terhadap adanya mulkolinieritas dalam penelitian ini adalah dengan melihat besaran Variance inflation factor (VIF) pada model regresi. Pada umumnya jika VIF > 5, maka variabel tersebut mempunyai persoalan multikolinieritas dengan variabel lainnya. Sedangkan apabila
model regresi diperoleh VIF < 5, maka dalam model tersebut tidak terjadi multikolinieritas.
c. Uji Heteroskedasitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk mengetahui apakah terjadi ketidaksaman varians dari residual untuk semua pengamatan dalam model regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya gejala
heteroskedastisitas. Untuk mengetahui gejala
heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan mengamati scatterplot model tersebut. Model yang bebas dari heteroskedastisitas memiliki grafik scatterplot dengan pola titik yang menyebar di atas dan di bawah sumbu Y.
d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan untuk mengetahui apakah ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t sebelumnya pada model regresi linier yang dipergunakan. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi.
Dalam model regresi yang baik adalah tidak terjadi autokorelasi.5 Terjadinya autokorelasi atau tidak dapat dilihat dari nilai Durbin-Watson. Bila nilai statistik DW terletak 5
45
diantara du < dw < 4-du maka dapat dikatakan tidak terjadi autokorelasi positif maupun negatif, atau jika nilai statistik DW mendekati angka 2. Tabel DW terdiri dari nilai batas bawah (dL) dan batas atas (dU), nilai-nilai ini dapat digunakan sebagai pembanding uji DW dengan aturan sebagai berikut:6
- DW < dL; berarti ada korelasi yang positif atau
kecenderungannya ρ = 1.
- dL≤ DW ≤ dU ; tidak dapat diambil kesimpulan
- dU< DW < 4 –dU ; tidak ada korelasi positif maupun negatif.
- 4 – dU ≤ DW ≤ 4-dL ; tidak dapat mengambil
kesimpulan.
- DW > 4-dL ; ada korelasi negatif.
Selain dengan menggunakan uji durbin-watson (DW), uji autokorelasi dalam penelitian ini juga akan menggunakan uji run jika nilai DW tidak dapat diambil kesimpulan.
Run test digunakan untuk melihat data residual bersifat random atau tidak, untuk melihat hasilnya maka dilihat dari
6
Nachrowi D Nachrowi dan Hardius Usman, Pendekatan Popular dan Praktis Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan, (Jakarta: Lembaga Penerbit FEUI, 2006), h.191-192.
output SPSS, jika nilai sig > α (0,05) berarti residual bersifat random atau tidak terjadi autokorelasi antar nilai residual.7 4. Uji Statistik
a. Uji F
Uji f dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel terikatnya. Jika nilai F-hitung > F-tabel maka secara bersama-sama variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen.
b. Uji t
Uji t dilakukan untuk mengetahui variabel independen secara individu berpengaruh terhadap variabel dependennya. Jika nilai t-hitung > t-tabel atau sebaliknya maka variabel independen secara individu berpengaruh terhadap variabel dependennya.
c. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi (Goodness of Fit), yang dinotasikan dengan R2, merupakan suatu ukuran yang penting dalam regresi, karena dapat menginformasikan baik atau tidaknya model regresi yang terestimasi.
7
Dyah Nirmala Arum Janie. “Statistik Deskriptif & Regresi Linier Berganda Dengan SPSS.”
47
Nilai koefisien determinasi ini mencerminkan seberapa besar variasi dari variabel dependen Y dapat diterangkan oleh variabel independen X. Bila nilai koefisien determinasi sama dengan 0 (R2 = 0), artinya variasi dari Y tidak dapat diterangkan oleh X sama sekali. Sementara bila R2 = 1, artinya variasi dari Y
48
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN