HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Bank DKI syariah
3. Rasio BOPO (Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional) Rasio BOPO secara umum dari Maret 2004 sampai desember 2007 Rasio BOPO secara umum dari Maret 2004 sampai desember 2007
mengalami fluktuasi. Pada tahun 2004, rata-rata BOPO sebesar 227,68% yang berarti tingkat efisiensi pada tahun pertama berdiri bank lebih fokus untuk biaya operasional bank dan hal ini sangat wajar mengingat tahun 2004 adalah awal berdirinya bank DKI Syariah. Kemudian pada tahun 2005 rata-rata BOPO turun drastis menjadi 66,33%, yang berarti pada tahun 2006 tingkat efisiensi biaya lebih baik dibanding tahun 2004. Pada tahun 2006 rata-rata BOPO kembali turun menjadi 36,23%, yang berarti bahwa tingkat efisiensi biaya lebih jauh lebih baik di bandingkan tahun 2005. Hal ini juga memberikan gambaran bahwa pada tahun 2006, Bank DKI Syariah semakin efisien
BOPO per Triwulan 2004-2007 0.00% 468.13% 257.43% 185.17% 75.24%70.81% 62.50%56.76% 28.23%38.04%42.02%48.62% 64.62%62.09%68.00%83.96% 0.00% 50.00% 100.00% 150.00% 200.00% 250.00% 300.00% 350.00% 400.00% 450.00% 500.00% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Series 1
dalam pengendalian biaya-biaya. Pada tahun 2007 rata-rata BOPO mengalami kenaikan dibandingkan tahun 2006 yaitu sebesar 69,97%. Hal ini berarti bahwa pada tahun 2007 tingkat efisiensi biaya dalam Bank tersebut mengalami peningkatan dibandingkan tahun sebelumnya, di mana Bank DKI Syariah kurang efisien dalam pengendalian biaya-biayanya, hal ini ternyata di akibatkan adanya penambahan tenaga kerja dan meningkatnya biaya administrasi dan umum. Walaupun demikian rasio tersebut masih berada dibawah nilai maksimum ketentuan Bank Indonesia yaitu sebesar 93,5%. Table BOPO dapat tercermin pada table 4.5 di bawah ini.
Tabel 4.5
BOPO Bank DKI Syariah tahun 2004-2005-2006-2007
Sumber: Hasil olah data
Secara grafik rasio BOPO dari bulan Maret - Desember periode 2004-2007 dapat dilihat dari gambar grafik di bawah ini:
Gambar 4.3 Bulan 2004 2005 2006 2007 Maret 0.00% 75.24% 28.23% 64.62% Juni 468.13% 70.81% 38.04% 62.09% September 257.43% 62.50% 42.02% 68.00% Desember 185.17% 56.76% 48.62% 83.96% Total 910.73% 265.30% 156.90% 278.68% Rata-rata 227.68% 66.33% 39.23% 69.67%
Tampak pada gambar 4.4 di atas menunjukkan bahwa pertumbuhan BOPO pertriwulan 2004-2007 selalu fluktuatif, hal ini dapat dilihat pada triwulan 2004 bahwa BOPO dengan rata-rata BOPO 227,68%. Dan pada triwulan 2005 rata-rata BOPO turun drastis menjadi 66,33%, hal ini menunjukkan bahwa manajemen bank mulai dapat mengendalikan biaya-biaya dengan baik. Periode triwulan 2006 rasio BOPO kembali lebih baik dari sebelumnya dengan rata-rata BOPO menjadi 39,23%, hal ini menunjukkan bahwa kinerja bank lebih baik di banding dengan dua tahun sebelumnya. Dan pada periode 2007 tampak bahwa rata-rata BOPO kembali naik menjadi 69,67%
Tabel 4.6
Descriptive Statistics BOPO
N Minimum Maximum Mean Std.Deviation
BOPO 16 0 468.13 100.73 115.83097
Valid N (listwise) 16
Sumber: Hasil olah data
Tabel 4.6 menunjukkan bahwa variabel independen (X3) BOPO memiliki nilai rata-rata (mean) sebesar 100,73%, standar deviasi sebesar 115,83% menunjukkan terdapat kesenjangan yang sangat besar antara BOPO yang terendah dengan tertinggi, atau dengan kata lain adanya variasi/ perbedaan yang sangat besar dari BOPO terendah dan tertinggi serta jumlah data sebanyak 16 data.
ANOVAb 191,676 2 95,838 48,337 ,000a 25,775 13 1,983 217,451 15 Regression Residual Total Model 1 Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), Bopo, NIM a.
Dependent Variable: ROA b.
D. Analisa Pertumbuhan Bisnis Bank DKI Syariah 1. Pengujian Hipotesis
Untuk menganalisa pertumbuhan Bank DKI Syariah maka harus dilakukan uji signifikan model dan interpretasi model regresi, untuk melihat pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen baik secara simultan dan individual. Secara statistik hal ini dapat diukur dari nilai statistic uji F (ANOVA) dan uji t (T-Test).
a. Hasil Uji F.
Tabel 4.7 Hasil Uji F
Uji F digunakan untuk mengetahui hubungan variable independent secara bersama-sama (simultan) terhadap variable dependen.
Dari hasil uji ANOVA atau F test, didapat F hitung atau model yang di pakai adalah 48,337 dengan tingkat signifikansi 0,000. Oleh karena probabilitas (0,000) jauh lebih kecil dari 0,05. Dengan demikian, Ho ditolak atau koefisien regresi signifikan. Adapun F hitung > F table (48,337 > 3,49), maka koefisien korelasi ganda yang di temukan adalah signifikan. Artinya dapat di berlakukan untuk populasi
di mana sample diambil, atau dengan kata lain model regresi bisa dipakai untuk memprediksi ROA. Atau bisa dikatakan, BOPO dan NIM secara bersama-sama berpengaruh terhadap ROA.
Uji Hipotesa berdasarkan pada perbandingan F hitung dengan F table:
• Jika statistic Hitung (angka F output) > Statistic Tabel (Tabel f), Maka Ho
ditolak.
• Jika Statistik Hitung (angka F output) < Statistik Tabel (table f), maka Ho
diterima.
F hitung dari output adalah 48,337 dan F tabel adalah 3,49, artinya 48,337 > 3,49. Ha : b1 0, terdapat pengaruh antara NIM (X1), dan BOPO (X2) terhadap Return On Asset (Y). Lihat gambar 4.4 dibawah ini:
Gambar 4.4
Daerah Penerimaan Ho dan Penolakan Ho
Uji Dua Pihak
Menolak Ho Menerima Ho Menolak Ho
(ada hubungan-) (tidak ada hubungan) (ada hubungan +)
F table = -3,49 3,49 48,34
Coefficientsa 3,026 ,505 5,990 ,000 1,129 ,071 ,846 16,002 ,000 -,989 ,120 -,437 -8,266 ,000 (Constant) LN_NIM LN_BOPO Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig.
Dependent Variable: LN_roa a.
F hitung > F table, maka menolak Ho (jadi koefisien korelasi ganda yang ditemukan
adalah signifikan atau dengan kata lain dapat di berlakukan utnuk populasi di mana sample diambil).
b. Hasil Uji t (T-test)
Tabel 4.8 Hasil Uji t
Uji t digunakan untuk mengetahui hubungan masing-masing variabel independen secara individual terhadap variable dependen. Uji Hipotesa berdasarkan pada perbandingan T hitung dengan T table:
• Jika statistik hitung (angka T output) > Statistic Tabel (Tabel t), Maka Ho ditolak.
• Jika statistik hitung (angka T output) < Statistik Tabel (table T), maka Ho
diterima.
1) Terlihat bahwa t hitung NIM adalah 16,002 > t table (2,179) dengan tingkat signifikansi (0,000) jauh lebih kecil dari 0,05, mkaa model regresi bisa dipakai untuk memprediksi ROA. Sebagaimana Gambar 4.5 di bawah ini:
Gambar 4.5
Daerah Penerimaan Ho dan Penolakan Ho
Uji Dua Pihak
Ho ditolak Ho diterima Ho ditolak -2,179 +2,179 16,002
Oleh karena t hitung terletak pada daerah Ho ditolak, maka bisa di simpulkan bahwa variable NIM berpengaruh secara parsial terhadap ROA. Adapun probabilitas < 0,05 (0,000 < 0,05), maka Ho ditolak, yaitu koefisien regresi memiliki hubungan signifikan, hal ini berarti variabel NIM memberikan kontribus positif secara parsial terhadap Variabel ROA periode Maret 2004 – Desember 2007. Artinya NIM benar-benar berpengaruh secara signifikan terhadap ROA.
2) Terlihat bahwa t hitung BOPO adalah -8,266 > t table (2,179) dengan probabilitas 0,000, sebagaimana gambar 4.6 di bawah ini:
Gambar 4.6
Daerah Penerimaan Ho dan Penolakan Ho
Uji Dua Pihak
Ho ditolak Ho diterima Ho ditolak
Oleh karena t hitung terletak pada daerah Ho ditolak, maka bisa di simpulkan bahwa variabel BOPO berpengaruh negatif secara parsial terhadap ROA. Adapun probabilitas < 0,05 (0,00 < 0,05), maka Ho ditolak, yaitu koefisien regresi signifikan akan tetapi memiliki arah berlawanan (berhubungan negatif), hal ini berarti variable BOPO berpengaruh negatif secara parsial terhadap Variabel ROA periode Maret 2004 – Desember 2007 yang memiliki hubungan berlawanan arah (negatif). Artinya semakin besar nilai BOPO maka semakin kecil tingkat profitabilitas yang di hasilkan oleh Bank DKI Syariah.
2. Korelasi
Berdasarkan table korelasi yang diolah menggunakan program SPSS 11.5 maka diperoleh korelasi sebagaimana berikut:
Tabel 4.9 Correlations 1,000 ,753 -,759 ,753 1,000 -,297 -,759 -,297 1,000 . ,000 ,000 ,000 . ,132 ,000 ,132 . 16 16 16 16 16 16 16 16 16 ROA NIM Bopo ROA NIM Bopo ROA NIM Bopo Pearson Correlation Sig. (1-tailed) N
Ada dua hal dalam penafsiran korelasi, yakni berkenaan dengan besaran angka dan dengan rentang nilai koefisien korelasi. Pedoman sederhananya adalah apabila angka korelasi > 0,5 menunjukkan korelasi yang cukup kuat, dan apabila angka korelasi < 0,5 korelasi lemah.
Dari analisa korelasi pada table 4.11 di atas terlihat bahwa besar hubungan antara NIM dengan return on asset (ROA) pada table sebesar 0,753 (> 0,5). Hal ini menunjukkan hubungan kedua variable tersebut yang cukup erat. Dan tanda ‘+’ menunjukkan semakin besar nilai Net Interest Margin (NIM) memliki akan memiliki kontribusi signifikan terhadap ROA. Korelasi kedua variabel bersifat signifikan karena angka probabilitas sebesar 0,000 (< 0,05).
Kemudian pada table 4.11 korelasi antara BOPO dengan return on asset
(ROA) sebesar -0.759. Angka tersebut menunjukkan adanya korelasi yang cukup erat antara BOPO dengan ROA, sedang tanda “ - “ menunjukkan hubungan yang negatif. Artinya semakin besar nilai BOPO akan mengurangi nilai profitabilitas (ROA). Dan sebaliknya, semakin rendah nilai BOPO akan meningkatkan profitabilitas. Korelasi kedua variabel bersifat signifikan karena angka probabilitas sebesar 0,000 (< 0,05).
3. Pengujian Koefisien Regresi