4.5. Metode Pengolahan dan Analisis Data
4.5.3. Metode Analisis Faktor-Faktor yang
Pada penelitian ini, untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi realisasi pembiayaan syariah pada sektor agribisnis dilakukan melalui analisis statistik. Dalam hal ini akan dikaji bagaimana variabel independen yang ada dapat mempengaruhi variabel dependen dalam suatu fenomena yang kompleks. Jika X1, X2,X3... Xk adalah variabel dependen, maka terdapat hubungan fungsional antara variabel X dan Y, dimana perubahan dari variabel X akan diiringi pula oleh perubahan dari variabel Y. Secara Matematika, hubungan ini dapat dijabarkan sebagai berikut, Nazir (2005):
Y =f(X1,X2,X3... Xk,e)
Dimana:
Y = Variabel Dependen X = Variabel Independen e =Disturbance Term
Dengan kata lain, perubahan yang terjadi pada variabel Y disebabkan oleh adanya perubahan dari variabel independen X dan oleh perubahan variabel random lainnya yang tidak dapat diketahui secara pasti. Diperlukan perhitungan yang lebih detil untuk mengetahui apa yang menjadi variabel Y dan apa saja yng menjadi variabel X. Analisis Regresi yang digunakan ialah analisis regresi berganda.
Analisis regresi berganda adalah persamaan regresi dengan lebih dari satu variabel dependen (Y) dengan lebih dari satu variabel Independen (X1, X2,X3... Xk) (Wallpole, 1992). Oleh karena itu, untuk mengetahui faktor-faktor yang
mempengaruhi realisasi pembiayaan syariah pada sektor agribisnis menggunakan analisis regresi berganda untuk mengukur faktor-faktor penduga yang signifikan mempengaruhi variabel dependen. Analisis regresi berganda (multiple regression) memiliki kaidah yang sama seperti analisis regresi sederhana. Rumus-rumus yang digunakan pun tidak lain adalah pengembangan dari rumus-rumus yang digunakan pada regresi sederhana.
Teknik regresi untuk melihat hubungan antara variabel yang memiliki lebih dari dua variabel independen dapat dikembangkan dari prosedur di atas. Misalnya, untuk analisis regresi dari persamaan stokhastik.
Y =α0+ α1X1+ α2X2+ α3X3+ .... + e
Dalam penelitian ini, hipotesis faktor-faktor yang diduga mempengaruhi realisasi pembiayaan syariah pada sektor agribisnis adalah sebagai berikut:
1. Jumlah tanggungan keluarga, meliputi jumlah anggota keluarga yang harus ditanggung. Faktor ini diduga berimplikasi pada pengeluaran keluarga. Besarnya pengeluaran keluarga merupakan pertimbangan pihak BPRS dalam pemberian pembiayaan untuk melihat kemampuan dalam mengangsur pembiayaan. Hal ini akan berhubungan negatif dengan jumlah pembiayaan. Berdasarkan hal tersebut, hipotesis yang akan digunakan adalah:
H0= Koefisien jumlah tanggungan keluarga tidak signifikan H1= Koefisien jumlah tanggungan keluarga signifikan
2. Keuntungan usaha merupakan salah satu indikator kemampuan dalam membayar angsuran pembiayaan. Semakin besar keuntungan yang diperoleh diasumsikan akan semakin besar pula kemampuan membayar angsuran dari bagian keuntungan yang didapat. Sehingga, keuntungan usaha dengan jumlah pembiayaan yang diberikan akan berhubungan positif. Berdasarkan hal tersebut, hipotesis yang akan digunakan adalah:
H0= Koefisien pendapatan usaha tidak signifikan H1= Koefisien pendapatan usaha signifikan
3. Frekuensi pembiayaan merupakan pengalaman mengambil pembiayaan. Semakin tinggi frekuensi pengambilan pembiayaan diduga akan menimbulkan kepercayaan antara BPRS dengan nasabah. Sehingga, peluang
nasabah untuk meningkatkan pembiayaan akan lebih besar dari pembiayaan sebelumnya Berdasarkan hal tersebut, hipotesis yang akan digunakan adalah: H0= Koefisien frekuensi pembiayaan tidak signifikan
H1= Koefisien frekuensi pembiayaan signifikan
4. Nisbah bagi hasil/margin merupakan bagian dari profit sharing dan risk sharing dalam pengambilan pembiayaan. Semakin besar nisbah yang dibebankan kepada nasabah, maka bank akan semakin tertarik memberikan pembiayaan pada usaha yang dilakukan nasabah. Berdasarkan hal tersebut, hipotesis yang akan digunakan adalah:
H0= Koefisien nisbah bagi hasil tidak signifikan H1= Koefisien nisbah bagi hasil signifikan
5. Tahun pendidikan merupakan tingkatan pendidikan formal yang telah dilalui nasabah. Faktor ini diduga akan berimplikasi pada pengetahuan nasabah terhadap pembiayaan. Semakin tinggi tahun pendidikannya maka peluang untuk mendapatkan pembiayaan lebih besar karena adanaya pengetahuan. Berdasarkan hal tersebut, hipotesis yang akan digunakan adalah:
H0= Koefisien tahun pendidikan tidak signifikan H1= Koefisien tahun pendidikan signifikan
6. Komposisi modal usaha merupakan bagian yang harus diketahui pada awal pembiayaan. Faktor ini diduga berpengaruh kepada pengambilan keputusan BPRS untuk memberikan pembiayaan kepada nasabah. Semakin tinggi kompoisisi modal yang dimiliki, maka semakin berpeluang untuk mendapatkan pembiayaan dari BPRS. Berdasarkan hal tersebut, hipotesis yang akan digunakan adalah:
H0= Koefisien komposisi modal tidak signifikan H1= Koefisien komposisi modal signifikan
7. Pengetahuan mengenai akad pembiayaan merupakan ukuran pengetahuan nasabah terhadap skim pembiayaan yang diambil. Hal ini diduga jika nasabah memiliki pengetahuan dan pemahaman mengenai sistem pembiayaan, maka semakin mudah nasabah dalam perhitungan pembiayaan yang diduga akan mempengaruhi realisasi pembiayaan secara positif. Berdasarkan hal tersebut, hipotesis yang akan digunakan adalah:
H0= Koefisien pengetahuan mengenai akad tidak signifikan H1= Koefisien pengetahuan mengenai akad signifikan
8. Sektor usaha merupakan ukuran apakah nasabah melakukan usaha agribisnis pada sistem on-farm atau off-farm (usaha perdagangan input ataupun hasil pertanian dan pengolahan produk pertanian). Hal ini diduga bahwa sektor usahaoff-farm akan lebih besar mendapatkan pembiayaan karena risiko yang ada lebih sedikit serta siklus usaha yang lebih cepat daripada sektor usahaon- farm. Berdasarkan hal tersebut, hipotesis yang akan digunakan adalah:
H0= Koefisien sektor usaha tidak signifikan H1= Koefisien sektor usaha signifikan
Berdasarkan uraian sebelumnya, maka persamaan mengenai faktor-faktor yang diduga mempengaruhi pembiayaan syariah pada sektor agribisnis adalah sebagai berikut:
Y =α0+ α1X1+ α2X2+ α3X3+ α4X4+ α5X5 +α6X6+ b1D1+ b2D2+ e
Dugaan nilai parameter:
α0, α1,α2,α3,α4,α5,α6,danb1,b2<0adalah koefisien untuk setiap faktor Dimana:
Y = Jumlah pembiayaan yang disalurkan (rupiah) X1= Jumlah tanggungan keluarga (orang)
X2= Keuntungan usaha (rupiah/tahun) X3= Frekuensi pembiayaan (kali)
X4= Nisbah bagi hasil/margin (rupiah/tahun) X5= Tahun pendidikan (tahun)
X6= Komposisi modal usaha (persen)
D1= Pengetahuan mengenai akad pembiayaan (dummy)
D1bernilai 1 jika tahu dan 0 jika tidak tahu D2= Sektor usaha (dummy)
D2bernilai 1 jika sektor usahaon-farmsecara luas dan 0 untuk yang lain Koefisien determinasi dihitung dengan rumus:
= ∑ ∑+ ∑
Untuk menentukan faktor yang berpengaruh nyata dan tidak berpengaruh nyata digunakan uji sebagai berikut:
1. Pengujian parsial terhadap parameter dugaan (uji-t) Statistik uji: = ( )
Dimana:
ai = parameter penduga
S(ai) = standar deviasi parameter ai Hipotesa:
H0=ai = 0
H1=ai ≠ 0
Kriteria uji:
H0ditolak apabila : thitung> ttabel, derajat bebas tertentu H0diterima apabila : thitung< ttabel, derajat bebas tertentu
Uji t digunakan untuk melihat apakah koefisien berbeda signifikansi dari nol atau tidak untuk menentukan faktor yang berpengaruh nyata dan tidak berpengaruh nyata.
2. Pengujian serentak seluruh parameter dugaan (uji-F)
Statistik uji: = ⁄( )
( ) ⁄ Dimana:
ESS = jumlah kuadrat yang dijelaskan RSS = jumlah kuadrat residual
k = banyaknya parameter dugaan termasuk intersep n = jumlah sampel
Hipotesa: H0=ai = 0
H1=ai ≠ 0
Kriteria uji:
H0ditolak apabila : Fhitung> Ftabel, derajat bebas tertentu H0diterima apabila : Fhitung< Ftabel, derajat bebas tertentu
3. Pengujian terhadap adanya masalah multikolinearitas, autokorelasi, dan heteroskedastisitas
Pengujian masalah multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai VIF (Variance Inflation Factors) pada setiap variabel bebas, jika nilai VIF lebih besar dari sepuluh menunjukkan adanya masalah multikolinearitas. Pengujian masalah autokorelasi digunakan uji Durbin-Watson, jika nilai d yang berkisar pada angka 2 menunjukkan bahwa model tersebut tidak mengandung autokorelasi. Sedangkan, pengujian masalah heteroskedastisitas digunakan uji White Heteroskedasticity. Jika nilai obs*R-square > X2 df = 2 atau probability (P-value) < α, maka model tersebut tidak mengandung heteroskedastisitas. Analisis dilakukan dengan menggunakan software Minitab 15 untuk mengetahui hasil-hasil analisisnya.