Saran - ANALISIS PENGARUH CAR, NPF, DAN FDR TERHADAP RETURN ON ASSET BANK UMUM SYARIAH DI INDON

BAB V PENUTUP

B. Saran

1. Profitabilitas (ROA) dapat menggambarkan seberapa efisien suatu perusahaan dalam mengelola asetnya untuk menghasilkan laba, sehingga bank seharusnya terus menjaga tren peningkatan ROA setiap periodenya. Dalam meningkatkan ROA dapat dilakukan dengan menekan tingkat pembiayaan bermasalah, menekan biaya operasional

bank, meningkatkan efisiensi dan efektivitas modal dan dana pihak ketiga, memperbaiki kualitas aktiva produktif, dan memaksimalkan pendapatan operasional. Selain itu, pelayanan harus terus ditingkatkan untuk menambah loyalitas nasabah terhadap bank.

2. Penelitian ini terdapat beberapa keterbatasan, yaitu periode penelitian

yang cukup pendek dan variabel-variabel independen yang belum cukup kuat dalam menggambarkan variabel dependen karena model penelitian ini hanya mampu menggambarkan ROA sebesar 42.09%. Untuk peneliti selanjutnya, diharapkan penelitian ini dapat menjadi referensi untuk melakukan penelitian-penelitian berikutnya pada bidang yang sama untuk dikembangkan dan diperbaiki. Penelitian selanjutnya dapat mengembangkan penelitian dengan menambahkan lebih banyak variabel independen untuk dapat lebih menggambarkan variabel dependen dan juga dapat menambahkan variabel baru seperti variabel pemoderasi, variabel intervening, ataupun variabel kontrol.

DAFTAR PUSTAKA

Akbar, Dinul Alfian. 2013. Analisis Pengaruh Ukuran Perusahaan, Kecukupan Modal, Kualitas Aktiva Produktif (KAP) dan Likuiditas Terhadap Kinerja Keuangan. Jurnal Ilmiah STIE MDP, No. 1, Vol. 3.

Almunawwaroh, Medina dan Marlina, Rina. 2018. Pengaruh CAR, NPF dan FDR Terhadap Profitabilitas Bank Syariah di Indonesia. Anwaluna, No. 1, Vol. 2, 1-17.

Astohar. 2016. Pengaruh capital adequacy ratio (CAR) dan financing to deposit ratio terhadap profitabilitas perbankan syariah di indonesia dengan inflasi sebagai variabel pemoderasi. Among Makarti, No. 18, Vol. 9, 38-56.

Dendawijaya, Lukman. 2009. Manajemen Perbankan. Jakarta: Ghalia Indonesia.

Fadjar, Aris, dkk. 2013. Analisis Faktor Internal dan Eksternal Bank yang Mempengaruhi Profitabilitas Bank Umum di Indonesia. Journal of Management and Business Review, Vol. 10, No. 1.

Ghozali, Imam. 2016. Aplikasi Analisis Multivariate dengan program IBM SPSS

23. Semarang: Badan penerbit Universitas Diponegoro. Cetakan ke

delapan.

Herijanto, Hendy. 2013. Selamatkan Perbankan!. Jakarta: PT Mizan Publika.

IBI dan BARa. 2016. Manajemen Kesehatan Bank Berbasis Resiko. Jakarta: PT. Gramedia.

Kasmir. 2012. Manajemen Perbankan. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.

Khalifaturofi’ah, Sholika Oktavi dan Nasution, Zubaidah. 2016. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kinerja Keuangan Perbankan di Indonesia. Jurnal Perbankan Syariah, No. 2, Vol. 2.

Mardalis. 1995. Metode Penelitian: Suatu Pendekatan Proposal. Jakarta: Bumi Aksara.

Mokoagow, Sri Windarti dan Misbach Fuady. 2015. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Profitabilitas Bank Umum Syariah di Indonesia. Jurnal EBBANK, No. 1, Vol. 6, 33-62.

Muliawati, Sri dan Khoiruddi, Moh. 2015. Faktor-Faktor Penentu profitabilitas Bank Syariah di Indonesia. Manajement Analysis Journal. ISSN 2252-6552.

Nahar, Faiza Husnayeni dan Prawoto, Nano. 2017. Bank’s Profitabolity in

Indonesia: Case Study of Islamic Bank’s Period 2008-2012. Jurnal

Ekonomi dan Studi Pembangunan, No. 2, Vol. 18. DOI: 10.18196/jesp.18.2.4043. Halaman 164-172.

Pramesti, Getut. 2016. Statistika Lengkap secara Teori dan Aplikasi dengan SPSS 23. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.

Pramuka, Bambang Agus. 2010. Faktor-Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Tingkat Profitabilitas Bank Umum Syariah. Jurnal Akuntansi, Manajemen Bisnis Dan Sektor Publik (JAMBSP), No. 1, Vol. 7, ISSN 1829–9857, 63-79.

Pratama, Aris Yoga, dkk. 2016. Pengaruh Ukuran Perusahaan dan Zakat Perbankan Syariah Terhadap Return on Asset. Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 15, No. 1.

Rindjin, Ketut. 2000. Pengantar Perbankan dan Lembaga Keuangan Non Bank. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama.

Rivai, Veithzal dan Andria Permata Veithzal. 2008. Islamic Financial

Management : Teori, Konsep, dan Aplikasi Panduan Praktis untuk

Lembaga Keuangan, Nasabah, Praktisi, Dan Mahasiswa. Jakarta : Raja Grafindo Persada.

Riyadi, Selamet. 2006. Banking Assets And Liability Manajement. Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi dan Bisnis: Universitas Indonesia.

Sarwono, Jonathan. 2016. Prosedur-Prosedur Analisis Popular Aplikasi Riset Skripsi Dan Tesis Dengan Eviews. Yogyakarta: Gava Media.

Sudarsono, Heri. 2017. Analisis Pengaruh Kinerja Keuangan terhadap Profitabilitas Bank Syariah di Indonesia. Economica: Jurnal Ekonomi Islam. No. 2, Vol. 8. Halaman 175-203

Sugiyono. 2011a. Statistika untuk Penelitian. Bandung: Alfabeta.

_______. 2015b. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung:

IKAPI.

Sunyoto, Danang. 2014. Konsep Dasar Riset Pemasaran Dan Perilaku Konsumen. Yogyakarta: CAPS.

Suryani. 2012. Analisis Pengaruh Financing to Deposit Ratio (FDR) Terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia (Rasio Keuangan pada

BUS dan UUS Periode 2008-2010). Conomica. Vol. 2. Halaman

153-174.

Swandayani, Desi Marilin dan Rohmawati Kusumaningtyas. 2012. Pengaruh Inflasi, Suku Bunga, Nilai Tukar Valas dan Jumlah Uang Beredar terhadap Profitabilitas pada Perbankan Syariah di Indonesia Periode 2005-2009. Akrual, 3 (2):147-166.

Syamsurizal. 2016. Pengaruh CAR (Capital Adequacy Ratio), NPF (Non Performing Financing) dan BOPO (Biaya Operasional Perpendapatan Operasional) Terhadap ROA (Return on Asset) pada BUS (Bank

Umum Syariah) yang Terdaftar di BI (Bank Indonesia). Kutubkhanah:

Jurnal Penelitian Sosial Keagamaan. No. 2, Vol. 19. Halaman 151-176. Wibowo, Edhi Satriyo dan Muhammad Syaichu. 2013. Analisis Pengaruh Suku Bunga, Inflasi, CAR, BOPO, NPF Terhadap Profitabilitas Bank Syariah. Diponegoro Journal of Manajement, No. 2, Vol. 2. 1-10.

Winarno, Wing Wahyu. 2015. Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan EViews. Yogyakarta:UPP STIM YKPN.

Yudiana, Fetria Eka. 2013. Dasar-Dasar Manajemen Keuangan. Yogyakarta: OMBAK

_________________ . 2014. Manajemen Pembiayaan Bank Syariah. Salatiga: STAIN Salatiga Press.

Yusuf, Muhammad. 2017. Dampak Indikator Rasio Keuangan Terhadap Profitabilitas Bank Umum Syariah di Idonesia. Jurnal Keuangan dan Perbankan, No. 2, Vol. 13. ISSN: 1829-9864. Halaman 141-151

Zulifiah, Fitri dan Susilowibowo, Joni. 2014. Pengaruh Inflasi, BI Rate, Capital Adequacy Ratio (CAR), Non Performing Finance (NPF), Biaya Operasional dan Pendapatan Operasional (BOPO) Terhadap

Profitabilitas Bank Umum Syariah periode 2008-2012. Jurnal Ilmu

www.ojk.go.id

www.cnbcindonesia.com www.scribd.com

10 Oktober 2015 0.51 14.96 3.33 90.67 11 November 2015 0.52 15.31 3.40 90.26 12 Desember 2015 0.49 15.02 3.19 88.03 13 Januari 2016 1.01 15.11 3.67 87.86 14 Februari 2016 0.81 15.44 3.76 87.30 15 Maret 2016 0.88 14.90 3.62 87.52 16 April 2016 0.80 15.43 3.67 88.11 17 Mei 2016 0.16 14.78 3.59 89.31 18 Juni 2016 0.73 14.72 3.73 89.32 19 Juli 2016 0.63 14.86 3.21 87.58 20 Agustus 2016 0.48 14.87 3.19 87.53 21 September 2016 0.59 15.43 2.49 86.43 22 Oktober 2016 0.46 15.27 2.45 86.88 23 November 2016 0.67 15.78 2.48 86.27 24 Desember 2016 0.63 16.63 2.17 85.99 25 Januari 2017 1.01 16.99 2.48 84.74 26 Februari 2017 1.00 17.04 2.77 83.78 27 Maret 2017 1.12 16.98 2.57 83.53 28 April 2017 1.10 16.91 2.80 81.36 29 Mei 2017 1.11 16.88 2.90 81.96 30 Juni 2017 1.10 16.42 2.83 82.69 31 Juli 2017 1.04 17.01 2.79 80.51 32 Agustus 2017 0.98 16.42 2.72 81.78 33 September 2017 1.00 16.16 2.74 80.12 34 Oktober 2017 0.70 16.14 2.78 80.94 35 November 2017 0.73 16.46 3.05 80.07 36 Desember 2017 0.63 17.91 2.58 79.65

B. Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari rata-rata (mean), standard deviasi, varian, maximum, minimum, sum, range, kurtosis, dan skewness. analisis statistika deskriptif ini memiliki tujuan untuk memberikan gambaran (deskripsi) mengenai suatu data agar data yang tersaji menjadi mudah dipahami dan informatif bagi orang yang membacanya.

Tabel 4.2 Statistik Deskriptif CAR

CAR Mean 15.56758 Median 15.29039 Maximum 17.90954 Minimum 14.09000 Std. Dev. 1.018627 Skewness 0.457796 Kurtosis 2.065674 Jarque-Bera 2.566913 Probability 0.277078 Sum 560.4330 Sum Sq. Dev. 36.31603 Observations 36

Sumber: data sekunder yang diolah

Dari tabel di atas, dapat diketahui bahwa jumlah observasi data sebanyak 36 mulai Januari 2015 hingga Desember 2017. Dari hasil perhitungan dapat diketahui nilai terendah CAR adalah 14.09000 dan nilai tertinggi sebesar 17.90954 dengan standar deviasi sebesar 1.018627, sedangkan rata-ratanya sebesar 15.56758. Dapat diketahui juga bahwa data

CAR terdistribusi normal dilihat dari nilai probability Jarquen-Bera 0.277078 > 0.05. Tabel 4.3 Statistik Deskriptif NPF NPF Mean 3.176606 Median 3.198815 Maximum 3.998495 Minimum 2.174777 Std. Dev. 0.516477 Skewness -0.153206 Kurtosis 1.661243 Jarque-Bera 2.829237 Probability 0.243018 Sum 114.3578 Sum Sq. Dev. 9.336211 Observations 36

Sumber: data sekunder yang diolah

Dari tabel di atas, dapat diketahui bahwa jumlah observasi data sebanyak 36 mulai Januari 2015 hingga Desember 2017. Dari hasil perhitungan dapat diketahui nilai terendah NPF adalah 2.174777 dan nilai tertinggi sebesar 3.998495 dengan standar deviasi 0.516477, sedangkan rata-ratanya sebesar 3.176606. Nilai probability Jarquen-Bera 0.243018 > 0.05 yang berarti bahwa data terdistribusi secara normal.

38 Tabel 4.4 Statistik Deskriptif FDR FDR Mean 86.42839 Median 87.52581 Maximum 92.56397 Minimum 79.64996 Std. Dev. 3.729349 Skewness -0.464793 Kurtosis 1.941154 Jarque-Bera 2.977926 Probability 0.225606 Sum 3111.422 Sum Sq. Dev. 486.7816 Observations 36

Sumber: data sekunder yang diolah

Dari tabel di atas, dapat diketahui bahwa jumlah observasi data sebanyak 36 mulai Januari 2015 hingga Desember 2017. Dari hasil perhitungan dapat diketahui nilai terendah FDR adalah 79.64996 dan nilai tertinggi sebesar 92.56397 dengan standar deviasi 3.729349, sedangkan rata-ratanya sebesar 86.42839. Nilai probability Jarquen-Bera 0.225606 > 0.05 yang berarti bahwa data terdistribusi secara normal.

Tabel 4.5

Statistik Deskriptif ROA ROA Mean 0.734466 Median 0.697799 Maximum 1.118308 Minimum 0.162127 Std. Dev. 0.238905 Skewness 0.000492 Kurtosis 2.263885 Jarque-Bera 0.812798 Probability 0.666044 Sum 26.44079 Sum Sq. Dev. 1.997645 Observations 36

Sumber: data sekunder yang diolah

Dari tabel di atas, dapat diketahui bahwa jumlah observasi data sebanyak 36. Dari hasil perhitungan dapat diketahui nilai terendah ROA adalah 0.162127 dan nilai tertinggi sebesar 1.118308 dengan standar deviasi 0.238905, sedangkan rata-ratanya sebesar 0.734466. Nilai

probability Jarquen-Bera 0.666044 > 0.05 yang berarti bahwa data

C. Analisis Data

1. Uji Stationeritas

a. Variabel independen CAR

Tabel 4.6 Uji stationeritas CAR

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.174579 0.0002 Test critical values: 1% level -3.639407

5% level -2.951125 10% level -2.614300

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Sumber: Data sekunder yang diolah

Berdasarkan hasil pengujian seperti pada tabel di atas

diperoleh nilai kritis pada 𝛼𝛼 = 5% adalah -2.951125 lebih kecil

dibandingkan dengan nilai statistik t sebesar -5.174579, sehingga dapat dikatakan data stationer.

b. Variabel independen NPF

Tabel 4.7 Uji stationeritas NPF

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.119167 0.0000 Test critical values: 1% level -3.639407

5% level -2.951125 10% level -2.614300

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Sumber: Data sekunder yang diolah

Berdasarkan hasil pengujian seperti pada tabel di atas

dibandingkan dengan nilai statistik t sebesar -7.119167, sehingga dapat dikatakan data stationer.

c. Variabel independen FDR

Tabel 4.8 Uji stationeritas FDR

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.014181 0.0000 Test critical values: 1% level -3.639407

5% level -2.951125 10% level -2.614300

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Sumber: Data sekunder yang diolah

Berdasarkan hasil pengujian seperti pada tabel di atas

diperoleh nilai kritis pada 𝛼𝛼 = 5% adalah -2.951125 lebih kecil

dibandingkan dengan nilai statistik t sebesar -8.014181, sehingga dapat dikatakan data stationer.

d. Variabel dependen ROA

Tabel 4.9 Uji stationeritas ROA

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.683331 0.0000 Test critical values: 1% level -3.639407

5% level -2.951125 10% level -2.614300

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Sumber: Data sekunder yang diolah

Berdasarkan hasil pengujian seperti pada tabel di atas

dibandingkan dengan nilai statistik t sebesar -8.683331, sehingga dapat dikatakan data stationer.

2. UJI ASUMSI KLASIK

a. Uji Mulkolinieritas

Tabel 4.10 Uji Multikolinieritas

Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF

C 6.005284 6541.008 NA CAR 0.005091 1349.552 5.594215 FDR 0.000273 2223.109 4.016929 NPF 0.009466 106.7117 2.673824

Sumber: Data sekunder yang diolah

Uji multikolinieritas dapat dilihat pada kolon Centered VIF. Data dikatakan terbebas dari multikolinieritas apa bila nilai VIF dari masing-masing variabel < 10. Dari hasil pengujian di atas nilai VIF untuk masing-masing variabel < 10, maka model penelitian ini terbebas dari multikolinieritas.

b. Uji Heteroskedastisitas

Tabel 4.11 Uji Heteroskedaktisitas Heteroskedasticity Test: Glejser

F-statistic 1.941032 Prob. F(3,32) 0.1428 Obs*R-squared 5.542418 Prob. Chi-Square(3) 0.1361 Scaled explained SS 6.181974 Prob. Chi-Square(3) 0.1031

Sumber: Data sekunder yang diolah

Untuk mengetahui apakah data hetero atau tidak dilakukan dengan Uji Glejser. Untuk mengetahui ada tidaknya

heteroskedastisitas dapat dilihat dari nilai probabilitas Chi-Square pada Obs*R-squared. Dari hasil pengujian di atas didapat nilai p value chi square 0.1361>0.05 maka data penelitian ini bersifat homoskedastisitas atau terpenuhinya asumsi non heteroskedastisitas.

c. Uji Autokorelasi

Tabel 4.12 Uji Autokorelasi Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 2.485789 Prob. F(2,30) 0.1003 Obs*R-squared 5.117778 Prob. Chi-Square(2) 0.0774

Sumber: Data sekunder yang diolah

Untuk mengetahui apakah terjadi autokorelasi atau tidak dilakukan dengan Uji LM test. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dari nilai probabilitas F hitung. Data dikatakan terbebas dari autokorelasi apabila F hitung >0.05. Dari hasil pengujian di atas, didapat nilai F hitung 0.1003>0.05, maka dapat disimpulkan tidak terjadi autokorelasi.

44 d. Uji Normalitas Gambar 4.1 Uji Normalitas 0 1 2 3 4 5 6 7 8 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 Series: Residuals Sample 2015M01 2017M12 Observations 36 Mean -1.14e-15 Median 0.021828 Maximum 0.271470 Minimum -0.477367 Std. Dev. 0.176034 Skewness -0.838586 Kurtosis 3.814955 Jarque-Bera 5.215590 Probability 0.073697

Sumber: Data sekunder yang diolah

Apakah data terdistribusi secara normal atau tidak dapat dilakukan dengan cara membandingkan nilai probabilitas JB (Jarque-Bera) dengan tingkat alpha 0.05 (5%). Dari hasil pengujian di atas, didapat nilai probabilitas JB (Jarque-Bera) 0.073697 > 0.05, maka dapat disimpulkan asumsi klasik tentang kenormalan telah terpenuhi.

3. Analisis Regresi Linier Berganda

Analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Persamaan regresi berganda dapat dicari dengan rumus:

Y = 𝜶𝜶+𝜷𝜷1X1 + 𝜷𝜷2X2+𝜷𝜷3X3 + e Keterangan :

𝛼𝛼 = konstanta

X1 = CAR

X2 = NPF

X3 = FDR

𝛽𝛽1,𝛽𝛽2,𝛽𝛽3 = Nilai Koefisien Regresi

e = Error Term

Hasil pengolahan data menggunakan regresi linier berganda dengan metode OLS dapat dilihat pada tabel beikut:

Tabel 4.13

Uji Regresi Linier Berganda Dependent Variable: ROA

Method: Least Squares Date: 08/28/18 Time: 09:52 Sample: 2015M01 2017M12 Included observations: 36

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 1.311514 2.450568 0.535188 0.5962 CAR 0.110198 0.071354 1.544386 0.1323 NPF 0.217995 0.097292 2.240631 0.0321 FDR -0.034538 0.016515 -2.091310 0.0445

R-squared 0.470552 Mean dependent var 0.734466 Adjusted R-squared 0.420917 S.D. dependent var 0.238905 S.E. of regression 0.181801 Akaike info criterion -0.467372 Sum squared resid 1.057648 Schwarz criterion -0.291425 Log likelihood 12.41269 Hannan-Quinn criter. -0.405962 F-statistic 9.480119 Durbin-Watson stat 1.173166 Prob(F-statistic) 0.000125

Sumber: Data sekunder yang diolah

Dari tabel di atas, dapat disusun persamaan regresi linier berganda sebagai berikut:

Dari persamaan tersebut dapat diketahui bahwa:

a. Nilai konstanta sebesar 1.311514, artinya apabila semua variabel

independen dianggap konstan atau tidak mengalami perubahan maka akan menaikkan tingkat ROA sebesar 1.311514. Hal ini menunjukkan bahwa akan terjadi kenaikan tingkat ROA pada Bank Umum Syariah apabila variabel CAR, NPF, dan FDR dianggap konstan.

b. Nilai koefisiensi regresi CAR sebesar 0.110198, hal ini berarti jika

terjadi perubahan 1 satuan CAR maka akan menaikkan ROA sebesar 0.110198 satuan. Apabila terjadi kenaikan 1 satuan CAR, maka ROA pada Bank Umum Syariah (BUS) juga akan mengalami kenaikan sebesar 0.110198 satuan. Hal ini berarti semakin tinggi CAR maka semakin baik pula kemampuan bank untuk menutupi penurunan aktivanya akibat dari kerugian yang disebabkan oleh aktiva yang beresiko.

c. Nilai koefisiensi regresi NPF sebesar 0.217995 satuan berarti jika

terjadi perubahan 1 satuan NPF maka akan menaikkan ROA sebesar 0.217995 satuan. Hal ini berarti adanya hubungan yang searah antara NPF dengan ROA BUS. Artinya apabila terjadi kenaikan 1 satuan NPF, maka ROA Bank Umum Syariah juga akan mengalami kenaikan sebesar 0.217995 satuan.

d. Nilai koefisiensi regresi FDR sebesar –0.034538, hal ini berarti

sebesar 0.034538 satuan. Apabila terjadi kenaikan 1 satuan FDR, maka ROA pada Bank Umum Syariah akan mengalami penurunan sebesar 0.068194 satuan.

4. Uji Statistik (Uji Hipotesis)

a. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t)

Uji t dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen. Apabila nilai probabilitasnya lebih kecil dibandingkan dengan tingkat alpha (< 0.05), maka dapat disimpulkan bahwa variabel independen secara parsial mampu mempengaruhi variabel dependen.

Hasil pengolahan data dapat dilihat pada tabel di bawah ini: Tabel 4.14

Hasil Uji t

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 1.311514 2.450568 0.535188 0.5962 CAR 0.110198 0.071354 1.544386 0.1323 NPF 0.217995 0.097292 2.240631 0.0321 FDR -0.034538 0.016515 -2.091310 0.0445

Sumber: Data sekunder yang diolah

Berdasarkan tabel di atas, diketahui hasil uji t sebagai berikut:

1) Probabilitas variabel CAR sebesar 0.1323 > 0.05 dengan nilai

koefisiensi sebesar 0.110198, hal ini berarti secara parsial variabel CAR memeiliki pengaruh positif tidak signifikan terhadap variabel dependen ROA.

2) Probabilitas variabel NPF sebesar 0.0321 < 0.05 dengan nilai

koefisiensi sebesar 0.217995, hal ini berarti secara parsial variabel NPF memeiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap variabel dependen ROA.

3) Probabilitas variabel FDR sebesar 0.0445 < 0.05 dengan nilai

koefisiensi sebesar -0.034538, hal ini berarti secara parsial variabel FDR memeiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap variabel dependen ROA.

b. Uji Koefisien Determinasi (Uji R²)

Uji R²dilakukan untuk mengetahui seberapa besar model

dapat menerangkan variasi variabel dependen. Koefisiensi determinasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai

Adjusted R-squared. Angka koefisien determinasi (R²) semakin

mendekati 1, maka menandakan bahwa model regresi yang digunakan semakin tepat sebagai model penguji terhadap variabel dependen. Hasil pengolahan data dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.15

Hasil Uji R²

Berdasarkan tabel tersebut, diketahui besarnya nilai Adjusted R-squared adalah 0.420917. Hal ini menunjukkan bahwa variabel CAR, NPF, dan FDR dapat menjelaskan variabel ROA sebesar 42,09 %, sisanya 57,91% dijelaskan oleh variabel lain di luar penelitian.

D. Pembahasan Hasil Uji Hipotesis

1. H₁: CAR berpengaruh positif terhadap ROA pada Bank Umum

Syariah di Indonesia

Dari hasil pengujian didapatkan nilai probabilitas variabel CAR sebesar 0.1323 > 0.05 dengan nilai koefisiensi sebesar 0.110198, hal ini berarti secara parsial variabel CAR memiliki pengaruh positif tidak signifikan terhadap variabel dependen ROA Bank Umum Syariah.

Dengan demikian hipotesis pertama (H1) ditolak.

CAR merupakan ukuran yang digunakan untuk menilai tingkat kecukupan modal suatu bank. Menurut ketentuan Bank Indonesia nilai minimal CAR yang harus dimiliki oleh suatu bank adalah 8%. Semakin tinggi CAR maka akan semakin baik pula kemampuan bank dalam memenuhi kewajiban jangka panjangnya. CAR yang tinggi menunjukkan kemampuan bank untuk membiayai seluruh aktiva bank yang mengandung resiko (kredit, penyertaan, surat berharga, tagihan pada bank lain) dengan dana modal sendiri selain dari dana-dana lain di luar bank.

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa CAR tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap ROA atau dapat pula dikatakan bahwa CAR tidak berpengaruh terhadap ROA, hal ini dikarenakan bank kurang memanfaatkan modal yang besar dalam melakukan penyaluran pembiayaan. Rasio CAR yang tinggi lebih dimanfaatkan bank untuk melakukan investasi dan dengan adannya nilai rasio minimal CAR yang harus dipenuhi maka bank akan berupaya menjaga kecukupan modalnya daripada menyalurkan dalam bentuk pembiayaan karena hal tersebut dapat memberikan resiko yang besar terhadap bank.

Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang telah dilakukan oleh Wibowo dan Syaichu (2013), Lemiyati dan Litriani (2016), dan juga Almunawwaroh dan Marlina (2018) bahwa CAR tidak berpengaruh tehadap ROA. Namun hasil penelitian ini berlawanan dengan penelitian Mokoagow dan Fuady (2015) yang menyatakan bahwa CAR berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA. Penelitian lain yang mendapati hasil yang berbeda adalah penelitian yang telah dilakukan oleh Syamsurizal (2016) dab Astohar (2016).

2. H₂: NPF berpengaruh negatif terhadap ROA pada Bank Umum

Syariah di Indonesia

Dari hasil pengujian yang telah dilakukan didapatkan nilai probabilitas variabel NPF sebesar 0.0321 < 0.05 dengan nilai koefisiensi sebesar 0.217995, hal ini berarti secara parsial variabel

NPF memeiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap variabel

dependen ROA. Dengan demikian hipotesis kedua (H₂)ditolak.

NPF berpengaruh positif terhadap ROA dimungkinkan karena besarnya pembiayaan yang disalurkan kepada masyarakat, sehingga tingkat rasio NPF menjadi naik. Semakin tinggi pembiayaan yang disalurkan maka profitabilitas juga akan semakin tinggi. Selain itu, perbankan syariah selalu menyalurkan pembiayaan dengan prinsip kehati-hatian sehingga penurunan profitabilitas dapat dikendalikan. NPF yang tinggi bukan berarti nasabah benar-benar tidak mampu mengembalikan dana pembiayaan kepada bank akan tetapi dikarenakan terlalu ketatnya peraturan Bank Indonesia dalam menggolongkan pembiayaan/kredit bermasalah yang mengakibatkan debitur yang tadinya berada dalam kategori lancar bisa turun menjadi kurang lancar.

Kenaikan NPF tidak mengakibatkan menurunnya ROA Bank Umum Syariah dikarenakan Cadangan Kerugian Piutang atau nilai Penyisihan Penghapusan Aktiva Produktif (PPAP) masih mampu menutupi pembiayaan bermasalah yang terjadi. Bank tidak hanya memperoleh pendapatan dari pembiayaan yang disalurkan, melainkan bank juga memperoleh pendapatan dari sumber-sumber lain selain bagi hasil pembiayaan yang disalurkan seperti fee based income sehingga pendapatan ini mampu menopang kenaikan ROA.

Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang telah dilakukan oleh Nahar dan Prawoto (2017). Penelitian lain yang senada dengan hasil penelitian ini adalah penelitian yang dilakukan oleh Muliawati dan Khoiruddin (2015), Yusuf (2017), dan juga Syamsurizal (2016). Penelitian lain menyatakan hal berbeda, yaitu penelitian yang dilakukan oleh Pramuka (2010) dan juga Almunawwaroh dan Marlina (2018) menemukan bahwa NPF berpengaruh negatif dan signifikan.

3. H3: FDR berpengaruh positif terhadap ROA pada Bank Umum Syariah

di Indonesia

Dari uji yang telah dilakukan nilai probabilitas variabel FDR sebesar 0.0445 < 0.05 dengan nilai koefisiensi sebesar -0.034538 hal ini berarti secara parsial variabel FDR memeiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap variabel dependen ROA. Dengan demikian

hipotesis ketiga (H₃) ditolak.

Nilai koefisiensi regresi FDR sebesar -0.034538, hal ini berarti jika terjadi perubahan 1 satuan FDR maka akan menurunkan ROA sebesar 0.034538 satuan. Apabila terjadi kenaikan 1 satuan FDR, maka ROA pada Bank Umum Syariah akan mengalami penurunan sebesar 0.034538 satuan.

Semakin tingginya tingkat FDR akan semakin menurunkan tingkat ROA, hal ini dimungkinkan karena apabila rasio FDR tinggi menunjukkan bahwa suatu bank meminjamkan seluruh dananya atau relatif tidak liquid sehingga membawa konsekuensi semakin besarnya

risiko yang harus ditanggung oleh bank yang bersangkutan. Selain itu, terjadinya penurunan ROA akibat peningkatan FDR juga dapat diakibatkan karena adanya peningkatan dana pihak ketiga namun tidak diimbangi dengan penyaluran pembiayaan sehingga berdampak pada penurunan profitabilitas bank.

Ketika timgkat FDR mengalami penurunan akan menyebabkan pembiayaan yang mampu dilakukan juga mengalami penurunan dikarenakan dana yang akan digunakan sebagai modal penyaluran pembiayaan juga menurun, hal ini dapat berdampak pada menurunnya tingkat NPF dan berdampak pada meningkatnya ROA.

Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang telah dilakukan oleh Nahar dan Prawoto (2017), Sudarsono (2017), dan juga Muliawati dan Khoiruddin (2015). Hasil penelitian ini bertentangan dengan penelitian yang dilakukan oleh Pramuka (2010) dan Almunawwaroh dan Marlina (2018) yang menyatakan bahwa FDR berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA.

Setelah pembahasan mengenai pengolahan data di atas, maka dapat disimpulkan hipotesis penelitian seperti tabel di bawah ini:

Tabel 4.17 Hasil Penelitian

Hipotesis Kesimpulan

H1 Variabel CAR berpengaruh positif

terhadap ROA Bank Umum Syariah di

Indonesia

H2 Variabel NPF berpengaruh negatif

terhadap ROA Bank Umum Syariah di Indonesia

Ditolak

H3 Variabel FDR berpengaruh positif

Dalam dokumen ANALISIS PENGARUH CAR, NPF, DAN FDR TERHADAP RETURN ON ASSET BANK UMUM SYARIAH DI INDONESIA SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Tugas dan Melengkapi Syarat (Halaman 51-91)