DAFTAR SAMPEL BANK
4.1. Penelitian Tahap Pertama
Penelitian pada tahap ini bertujuan untuk mendapatkan nilai PRH Statistik yang akan digunakan sebagai vaiabel dependen pada tahap kedua, dimana PRH Statistik digunakan untuk mengukur tingkat kompetisi perbankan domestik di Indonesia.
4.1.1. Analisis Statistik Deskriptif
Tabel 4.1
Statistik Deskriptif Tahap 1
TIR AFR PPE PCE OI EQ LO
Mean 0.050484 0.027865 0.009178 4.200613 0.020314 0.118256 0.655177 Median 0.045895 0.023356 0.008202 1.494106 0.010983 0.123573 0.647188 Maximum 0.163073 0.101719 0.030384 58.66613 0.144730 1.317411 4.795103 Minimum 0.006675 0.003311 0.000826 0.099458 0.000979 0.008411 0.407901 Std. Dev. 0.028543 0.018361 0.005472 8.185770 0.025884 0.085879 0.278333
Observations 240 240 240 240 240 240 240
Sumber: Hasil Olahan Data
Dari tabel 4.1 diatas dapat diketahui bahwa nilai rata-rata AFR adalah sebesar 0.027865 dengan standar deviasi sebesar 0.018361.AFR menunjukkan
tingkat pendanaan yang memiliki pengaruh terhadap pengeluaran bunga dan total deposito. Nilai AFR tertinggi dimiliki oleh Bank Tabungan Pensiunan Nasional (BTPN) dengan angka sebesar. 0.101719pada Desember 2014 sedangkan nilai minimum AFR dimiliki oleh Bank Tokyo dengan angka sebesar 0.003311 pada Maret 2013.
Nilai rata-rata PPE adalah sebesar 0.009178 dengan standar deviasi sebesar 0.005472. PPE menunjukkan tingkat upah yang merupakan rasio dari pengeluaran upah dan gaji terhadap total aset. Nilai PPE tertinggi dimiliki oleh Bank Tabungan Pensiunan Nasional (BTPN) dengan angka sebesar 0.030384 pada Desember 2013 sedangkan nilai minimum PPE dimiliki oleh Bank Tokyo dengan angka sebesar 0.000826 pada Maret 2014.
Selanjutnya PCE memiliki nilai rata-rata yang paling tinggi dibanding variabel lainnya yaitu sebesar 4.200613 dengan standar deviasi sebesar 8.185770.
PCE merupakan tingkat modal yang diukur melalui rasio pengeluaran lain terhadap aset tetap. Pada tabel diatas nilai maksimum PCE mencapai 58.66613 dimiliki Standard Charteredpada Desember 2014. Sementara itu, nilai minimum PCE mencapai 0.099458 yang dimiliki Bank Internasional Indonesia pada Juni 2014.
Nilai rata-rata OIadalah sebesar 0.020314 dengan standar deviasi sebesar 0.025884. Nilai OI tertinggi dimiliki oleh Standard Chartered pada Desember 2014 dengan angka sebesar 0.144730sedangkan nilai minimum OIdimiliki oleh Bank Tabungan Pensiunan Nasional (BTPN) dengan angka sebesar 0.000979 pada Maret 2013.
Nilai rata-rata EQ adalah sebesar 0.118256 dengan standar deviasi sebesar 0.085879. Nilai EQ tertinggi dimiliki oleh Bank Mandiri dengan angka sebesar 1.317411 pada Desember 2014 sedangkan nilai minimum EQ dimiliki oleh Standard Chartered dengan angka sebesar 0.008411 pada Desember 2013.
Nilai rata-rata LO adalah sebesar 0.655177 dengan standar deviasi sebesar 0.278333. Nilai LO tertinggi dimiliki oleh Citi Bank dengan angka sebesar 4.795103 pada Maret 2012 sedangkan nilai minimum LO dimiliki oleh Bank Mega dengan angka sebesar 0.407901 pada Desember 2012.
Nilai rata-rata TIR adalah sebesar 0.050484 dengan standar deviasi sebesar 0.028543. Nilai TIR tertinggi dimiliki oleh Bank Tabungan Pensiunan Nasional (BTPN) dengan angka sebesar 0.163073 pada Desember 2014 sedangkan nilai minimum TIR dimiliki oleh Bank Tokyo dengan angka sebesar 0.006675 pada Maret 2013.
4.1.2. Pengujian Model
Penelitian pada tahap pertama ini menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS) yang diukur pada setiap periode penelitian. Dengan demikian, diperlukan pengujian asumsi klasik untuk memperoleh hasil yang BLUE (Best, Linear, Unbiased Estimator) seperti berikut ini.
4.1.2.1. Uji Multikolinearitas
Uji ini dilakukan untuk mengetahui korelasi antara variabel independen dan variabel kontrol. Lampiran 3 menyajikan semua hasil uji multikolinieritasyang dilakukan, dimana terdapat multikolinearitas pada beberapa periode penelitian yang dilakukan. Tabel 4.2 merupakan tabel yang berisi hasil uji
mutikolinieritas pada Maret 2012 yang digunakan untuk mewakilisemua informasi hasil uji multikolinieritas pada setiap periode penelitian seperti yang tertera pada lampiran 3.
Tabel 4.2
Hasil Uji Multikolinieritas Tahap 1
TIR AFR PPE PCE OI EQ LO
TIR 1.000000 0.817266 0.730608 -0.484530 -0.628169 0.246254 -0.124619 AFR 0.817266 1.000000 0.381290 -0.412595 -0.639877 0.028835 -0.303459 PPE 0.730608 0.381290 1.000000 -0.269587 -0.200975 0.115108 0.050128 PCE -0.484530 -0.412595 -0.269587 1.000000 0.780582 -0.359638 0.011796 OI -0.628169 -0.639877 -0.200975 0.780582 1.000000 -0.500111 0.205978 EQ 0.246254 0.028835 0.115108 -0.359638 -0.500111 1.000000 0.199683 LO -0.124619 -0.303459 0.050128 0.011796 0.205978 0.199683 1.000000
Sumber: Hasil Olahan Data
Pada tabel diatas dapat dilihat bahwa terdapat nilai korelasi yang melebihi nilai 0,8 sehingga dapat disimpulkan terjadi multikolinearitas dalam model regresi.Namun, jika dilihat dari standar error yang masih bernilai rendah maka model ini masih layak untuk digunakan.
4.1.2.2. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini dilakukan dengan melakukan uji White pada setiap periode penelitian. Lampiran 4 menyajikan seluruh informasi mengenai hasil uji White yangdilakukan pada setiap periode penelitian. Tabel 4.3 merupakan tabel hasil uji heteroskedatisitas pada Maret 2012 yang digunakan untuk mewakili informasi seluruh hasil uji White pada lampiran 4 Hipotesis uji White adalah sebagai berikut:
Ho : tidak ada heteroskedastisitas
Jika probabilitas Obs*R-square < ɑ, maka Ho ditolak.
Hasil pengujian tertera dalam tabel berikut ini:
Tabel 4.3
Hasil Uji Heteroskedastisitas Tahap 1
F-statistic 0.300521 Prob. F(6,13) 0.9257 Obs*R-squared 2.436144 Prob. Chi-Square(6) 0.8755 Scaled explained SS 1.605332 Prob. Chi-Square(6) 0.9522
Sumber: Hasil Olahan Data
Tabel diatas menunjukkan bahwa nilai probabilitas Obs*R-square> α = 5% sehingga H0 diterima. Ini menunjukkan bahwa tidak ada heteroskedastisitas pada model regresi sehingga model ini layak untuk digunakan.
4.1.2.3. Uji Autokorelasi
Uji ini dilakukan dengan menggunakan uji LM Breusch-Godfrey Serial Correlation untuk setiap periode penelitian. Lampiran 5 menyajikan semua hasil uji LM Breusch-Godfrey Serial Correlation yang dilakukan. Tabel 4.4 merupakan tabel uji autokorelasi periode Maret 2012yang digunakan untuk mewakili informasi semua hasil uji LM Breusch-Godfrey Serial Correlation pada setiap periode penelitian. Hipotesi uji LM Breusch-Godfrey Serial Correlation adalah sebagai berikut:
Tabel 4.4
Hasil Uji Autokorelasi Tahap 1
F-statistic 1.155954 Prob. F(2,11) 0.3502 Obs*R-squared 3.473445 Prob. Chi-Square(2) 0.1761
Sumber: Hasil Olahan Data
Tabel diatas menunjukkan bahwa Probabilitas F > α = 5%. Ini menyatakan bahwa tidak ada korelasi serial pada model yang digunakan.
4.1.3. Hasil Regresi
Regresi yang dilakukan sebanyak jumlah periode penelitiandengan menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS). Setelah melakukan pengujian asumsi klasik, penelitian dilanjutkan dengan menjumlahkan koefisien variabel input yaitu AFR, PPE, dan PCE untuk menghitung nilai PRH Statistikpada setiap periode penelitian yang dilakukan.
Koefisien variabel tersebut beserta nilai PRH Statistik telah dirangkum dalam tabel berikut ini:
Tabel 4.5 Hasil Regresi Tahap 1 Periode
Penelitian
𝜷𝟏 𝜷𝟐 𝜷𝟑 PRH
Statistik Maret 2012 0,366588* 0,344167* -0,003374 0,710755 Juni 2012 0,485479* 0,344807* 0,018484 0,830286 September 2012 0,416471* 0,400057* 0,019916 0,816528 Desember 2012 0,370157* 0,473700* -0,005742 0,843857 Maret 2013 0,347952* 0,403473* 0,005385 0,751425 Juni 2013 0,351728* 0,448567* -0,007144 0,800295 September 2013 0,199665*** 0,567312* -0,023501 0,766977 Desember 2013 0,319851* 0,583946* -0,037835 0,903797 Maret 2014 0.164875 0,434119* -0,002272 0,434119 Juni 2014 0,230879* 0,518168* -0,013578 0,749047 September 2014 0,170795*** 0,591566* -0,051847 0,762361 Desember 2014 0,214520** 0,595252* -0,041389 0,809772
Sumber: Hasil Olahan Data
Catatan: *Signifikan pada level 99%
**Signifikan pada level 95%
***Signifikan pada level 90%
Berdasarkan data pada tabel diatasdapat diketahui bahwa tidak semua variabel independen signifikan terhadap model estimasi sehingga tidak semua variabel independen tersebut dijumlahkan. Hanya faktor input yang signifikan terhadap pendapatan bunga saja yang menentukan tingkat kompetisi pasar
variabel yang siginfikan yang termasuk dalam perhitungan untuk memperoleh nilai PRH Statistik.
PPEselalu menunjukkan signifikan dan pengaruh positifnya terhadap pendapatan bunga. Ini menunjukkan bahwa tingkat upah memiliki pengaruh positif terhadap pendapatan dimana kenaikan upah dapat meningkatkan pendapatan. Hal ini disebabkan oleh perbankan yang merupakan industri di bidang jasa sehingga tingkat upah memiliki pengaruh terhadap pelayanan yang kemudian menyebabkanmeningkatnya pendapatan bunga. AFR selalu menunjukkan pengaruh positif terhadap pendapatan bunga.Ini menunjukkan bahwa peningkatan pendanaan dapat meningkatkan pendapatan bunga.
4.1.4 Interpretasi Hasil Penelitian
Tujuan utama penelitian adalah untuk mendapatkan nilai PRH Statistik yang diperoleh dengan menjumlahkan koefisien dari variabel independen. Dari perhitungan PRH Statistik seperti yang tertera pada tabel 4.5dapat diketahui bahwa seluruh nilai PRH Statistikpada setiap periode penelitian berada diantara nilai 0 dan 1 Dengan demikian, hipotesispenelitian yang digunakan adalah sebagai berikut:
H0 : Struktur kompetitif perbankan domestik di Indonesia adalah monopolistik.
H1: Struktur kompetitif perbankan domestik di Indonesia adalah tidak monopolistik.
Syarat dalam penentuan struktur kompetitif yaitu jika PRH < 0 berarti struktur kompetitif perbankan adalah monopoli, PRH = 1 berarti struktur kompetitif perbankan adalah persaingan sempurna, dan 0 < PRH < 1 berarti
struktur kompetitif perbankan adalah monopolistik.Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa struktur kompetitif perbankan domestik di Indonesia adalah monopolistik. Penelitian ini menemukan bahwa nilai PRH Statistik yang dihasilkan menyerupai hasil penelitian B.N. Jeon, dkk (2011) yaitu sebesar 0,743 pada tahun 1997. Penelitian ini juga mencatat pada Desember 2013 nilai PRH Statistik mencapai 0,9 yang berarti hampir membentuk struktur kompetitif persaingan sempurna.