TINJAUAN PUSTAKA Pembiayaan Syariah
METODE PENELITIAN Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data primer dan data sekunder yang bersifat kualitatif maupun kuantitatif. Data primer diperoleh melalui penyebaran kuesioner dan wawancara langsung kepada pelaku UMKM/Anggota yang mendapat pembiayaan Mudharabah dari BMT X Jakarta. Data sekunder diperlukan untuk melengkapi data primer dalam penelitian ini, yaitu diperoleh melalui dokumen dan laporan dari Baitul Maal wat Tamwil X. Selain itu, data sekunder diperoleh dari Kementrian Koperasi dan Usaha Kecil Menengah, Bank Indonesia, Biro Pusat Statistik, buku, jurnal, thesis, skripsi yang terkait serta sumber lainnya yang dapat membantu ketersedian data.
Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada BMT X Jakarta, yaitu BMT X . Penentuan lokasi dilakukan secara purposive (sengaja) dengan mempertimbangkan BMT X sebagai Lembaga Keuangan Mikro Syariah (LKMS) yang telah lama berdiri sehingga memiliki banyak anggota dan memiliki aset yang cukup besar. Selain itu, BMT X Jakarta sebagai salah satu LKMS yang bergerak dibidang pembiayaan dan memberikan penawaran pembiayaan sistem bagi hasil kepada nasabahnya. Penelitian ini dilakukan pada bulan Maret hingga Mei 2014.
Metode Pengambilan Sampel
Pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan metode studi kasus (case study) kepada para anggota/ pelaku UMKM yang menjadi responden melalui kuesioner dan wawancara serta studi literatur terkait. Sampel penentuan responden yang dipilih menggunakan teknik pengambilan sampel purposive sampling. Purposive sampling yaitu suatu metode pengambilan sampel dengan mengambil responden tertentu menjadi sampel penelitian yang didasarkan pada kriteria yang ditentukan oleh peneliti. Sampel yang dipilih dalam penelitian ini berjumlah 117 Anggota BMT X Jakarta (pelaku UMKM) yang mendapatkan pembiayaan Mudharabah dari BMT X Jakarta selama periode 2013-2104.
Metode Analisis Data
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan analisis jalur (Path Anlaysis) dengan menggunakan software Lisrel 8.3 dan menggunakan Microsoft Excel 2013 untuk tabulasi data.
Analisis Deskriptif
Tujuan analisis deskriptif untuk membuat gambaran secara sitematis data yang akurat mengenai fakta-fakta serta hubungan antar fenomena yang diselidiki atau diteliti (Riduwan 2009). Analisis deskriptif juga digunakan untuk menjelaskan hasil kuesioner. Analisis data deskriptif menggunakan pengumpulan data melalui fakta-fakta yang ada di lapangan dari hasil wawancara dengan pelaku
17 UMKM. Data kualitatif yang didapat melalui kuesioner penelitian ini akan diukur berdasarkan skala Likert. Hal ini dikarenakan skala Likert dapat mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok sosial.
Skala Likert
Data dari kuesioner akan disajikan dalam bentuk yang dikelompokkan berdasarkan jawaban yang sama. Penentukan skoring terhadap data agar dapat dikelompokkan kedalam beberapa kategori jawaban. Cara penentuan skor setiap kategori adalah :
Setelah interval diketahui maka dapat ditentukan rentang skala berdasarkan tingkat efektivitas untuk efektivitas secara keseluruhan responden dan variabel, yaitu:
468 – 780 = Tidak efektif 781 – 1249 = Cukup efektif 1250 – 1718 = Efektif
Rentang Skala digunakan untuk memberikan intrepretasi terhadap penilaian konsumen. Adapun rumus rentang skala (Mega 2013) :
RS =
Keterangan: m = skor maksimum n = skor minimum
b = banyaknya kelas yang terbentuk
Besarnya interval (range) untuk tingkat efektifitas tiap kategori adalah : RS =
=
=
= 78
Dengan demikian, rentang skala berdasarkan tingkat efektivitas tiap variabel yaitu :
117 - 195 = Tidak efektif 196 - 274 = Cukup efektif 275 - 353 = Efektif
Adapun nilai skor maksimum total untuk variabel yang diteliti adalah sebagai berikut :
m = nilai tertinggi x jumlah responden x jumlah variabel tiap aspek m = 3 x 117 x 4 = 1404
Sedangkan skor minimum total untuk variabel yang diteliti adalah: n = nilai terendah x jumlah responden x jumlah variabel tiap aspek n = 1 x 117 x 4 = 468
Maka, didapatkan besarnya interval untuk total tingkat efektivitas adalah: RS =
=
18
Setelah data diolah dan didapat skor untuk penilaian tersebut, maka data dapat di intrepretasikan dengan penilaian tidak efektif, cukup efektif dan efektif. Dari penilaian tersebut akan diberikan solusi dan alternatif untuk BMT tersebut. Path Analysis
Metode Path Analysis disebut juga metode analisis jalur digunakan untuk menguji hubungan sebab akibat antar variabel yang terdapat variabel independen (eksogen) dan variabel dependen (endogen). Melalui analisis jalur ini, dapat diketahui seberapa besar pengaruh kausal langsung, kausal tidak langsung, kausal total maupun simultan seperangkat variabel eksogen terhadap variabel endogen (Sugiyono 2011). Penelitian dengan metode path analysis berfungsi untuk mengetahui pengaruh langsung dan tidak langsung variabel penyebab terhadap variabel akibat yang dapat di observasi secara langsung (Kusnendi 2008). Menurut Setyo (2008), beberapa penelitian terutama penelitian bidang ekonomi banyak ditemui semua variabel penelitian yang teramati dan tidak terdapat variabel laten, maka model ini disebut Path analysis. Menurut Byrne (2001), rekomendasi jumlah sampel yang harus dipenuhi pada metode analisis jalur adalah 100.
Penggunaan model path analysis dalam penelitian ini adalah untuk mengkaji faktor-faktor yang memengaruhi permintaan pembiayaan Mudharabah bagi UMKM pada BMT :
a. Faktor-faktor yang memengaruhi permintaan pembiayaan Mudharabah PP = ρy1 PU + ρy2 LA + ρy3 JA + ρy4 MP + ρy5TP + ρy6 AA + Ɛi Keterangan :
PP = permintaan pembiayaan Mudharabah yang diajukan anggota (rupiah) PU = pendapatan usaha anggota perhari sebelum pembiayaan (rupiah) LA = Lama menjadi anggota BMT (hari)
JA = Jangka waktu angsuran (hari)
MP = Tambahan/ Margin pembiayaan (rupiah) TP = dummy tingkat pendidikan anggota
Bernilai 1 jika tingkat pendidikan tergolong tinggi ( ≥ SMA) dan Bernilai 0 jika tingkat pendidikan tergolong rendah (< SMA) AA = Besaran agunan (rupiah)
Pik = koefisien jalur path (path coefficient) untuk setiap variabel eksogen k Ɛi = error ke-i
b. Pengaruh pembiayaan Mudharabah terhadap tingkat pendapatan UMKM Anggota BMT
PS = ρy1 PP + ρy2 MP + Ɛi
Keterangan :
PS = besar pendapatan umkm anggota perhari setelah pembiayaan (rupiah) PP = permintaan pembiayaan Mudharabah yang diajukan anggota (rupiah) MP = Tambahan/ Margin pembiayaan (rupiah)
Pik = koefisien jalur path untuk setiap variabel eksogen k Ɛi = eror ke-i
19 Uji Kelayakan Model (Goodness of Fit)
Uji kecocokan pada model ini digunakan untuk mengevaluasi secara umum derajat kecocokan atau Goodness Of Fit (GOF) antara data dengan model. Pada uji kecocokan, ukuran kecocokan yang mengaitkan GOF diperlukan untuk mencapai kecocokan suatu model.Jika goodness of fit yang dihasilkan suatu model itu baik (good fit), maka model tersebut dapat diterima dan sebaliknya (Latan 2012). Jika goodness of fit yang dihasilkan pada model ini buruk (close fit), maka model ditolak dan tidak cocok dengan data.
Ukuran ini ditujukan untuk mendiagnosa apakah kecocokan model telah
dicapai melalui “over fitting” data dengan parameter yang jumlahnya banyak.
Prosedur ini serupa dengan “adjustment” R2
pada regresi berganda (Setyo 2008). Kesesuaian model adalah kesesuaian antara matriks korelasi data sampel (S)
dengan matriks korelasi populasi (Ʃ) yang diestimasi. Hasil uji kriteria kesesuaian
model dalam model Path Analysisyang menjelaskan rata-rata asumsi dalam model ini menunjukan ukuran yang sudah sangat memenuhi (good fit) kriteria goodness of fit (kelayakan suatu model).
Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas adalah pengujian untuk mengetahui apakah ada hubungan linear diantara variabel-variabel bebas dalam model regresi. Gejala multikolinearitas dalam suatu model akan menimbulkan beberapa konsekuensi (Gujarati 1999). Jika pada model persamaan mengandung gejala multi kolinearitas, maka terjadi koelasi (mendekati sempurna) antar variabel. Pada analisis jalur, terdapat asumsi statistik yang tidak dapat dilanggar, yaitu asumsi multikolinearitas. Jika terdapat korelasi antar variabel bebas maka kita dapat menghitung besarnya pengaruh tidak langsung variabel bebas terhadap variabel tergantung melalui hubungan variabel bebas lainnya (Suliyanto 2005). Untuk menguji asumsi multikolinearitas dapat dilakukan melalui pengamatan terhadap matriks korelasi data sampel (Sylviana 2012). Kriteria uji:
1. Jika matriks korelasi mendekati nol, terdapat masalah multikolinearitas.
2. Jika matriks korelasi sama dengan nol, terdapat masalah multikolinearitas yang serius.
3. Jika matriks korelasi lebih besar dari nol, tidak terdapat masalah multikolinearitas.
20