Financing to Deposit Ratio
HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Analisis dan Pembahasan
3. Uji Asumsi Klasik
Analisis regresi dapat menghadapi beberapa masalah serius seperti adanya multikolinieritas, heteroskedastisitas, atau autokorelasi. Uji asumsi klasik dilakukan untuk melihat apakah dalam model regresi tersebut terdapat masalah serius atau tidak, sehingga model tersebut memenuhi kriteria BLUE
(Best Linier Unbiased Estimator).
a. Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas mengacu pada situasi dimana dua atau lebih variabel penjelas dalam suatu regresi mempunyai korelasi yang tinggi. Uji multikolinieritas ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model yang baik adalah model yang tidak terjadi korelasi antar variabel independennya.
Tabel 4.5 Uji Multikolinieritas ROA_Y1 MRB_X1 NPF_X2 FDR_X3 ROA_Y1 1.000000 0.359968 -0.246469 0.599507 MRB_X1 0.359968 1.000000 -0.800108 0.505706 NPF_X2 -0.246469 -0.800108 1.000000 -0.079812 FDR_X3 0.599507 0.505706 -0.079812 1.000000 1
Dedi Rosadi, Ekonometrika & Analisis Runtun Waktu Terapan dengan Eviews, (Yogyakarta: Andi Yogyakarta), h. 29-30
Berdasarkan tabel 4.5 diatas, terlihat bahwa antara masing-masing variabel memiliki koefisien yang lebih kecil dari 0,85 sehingga tidak terdapat hubungan yang linier antara ketiga variabel independen (tidak terjadi multikolinieritas).
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi tidak terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varian satu residual dari satu pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda, maka disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas. Uji heteroskedastisitas dalam penelitian ini menggunakan Uji White.
Tabel 4.6 Uji White Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 1.060549 Prob. F(9,50) 0.4076 Obs*R-squared 9.617886 Prob. Chi-Square(9) 0.3823 Scaled explained SS 9.418871 Prob. Chi-Square(9) 0.3995
Dapat dilihat pada tabel uji heteroskedastisitas dengan menggunakan Uji White bahwa Probability Chi-Square dari model regresi tersebut adalah sebesar 0.3823 yang lebih besar dari 0,05 sehingga dalam model tersebut tidak terdapat heteroskedastisitas atau bersifat homoskedastisitas.
c. Uji Autokorelasi
Salah satu asumsi dari model regresi linier klasik adalah bahwa tidak ada autokorelasi atau korelasi serial (autocorrelation or serial correlation).2 Dalam penelitian ini, uji autokorelasi dilakukan dengan uji Breusch-Pagan-Godfrey.
Tabel 4.7
Uji Autokorelasi Breusch-Pagan-Godfrey Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic 2.061364 Prob. F(3,56) 0.1157 Obs*R-squared 5.966889 Prob. Chi-Square(3) 0.1132 Scaled explained SS 5.843421 Prob. Chi-Square(3) 0.1195
Tabel 4.7 menunjukkan nilai Probabilitas Chi-Square sebesar 0.1132
yang lebih besar dari nilai α sebesar 0,05. Dapat disimpulkan bahwa dalam
model ini tidak terdapat masalah autokorelasi. 4. Uji Lag Optimal
Untuk melakukan uji kausalitas dan uji VAR, perlu terlebih dahulu ditemukan penjang lag optimalnya. Dalam penelitian ini, peneliti mentukkan panjang lag optimalnya dengan melihat nilai Akaike Information Criteria (AIC) yang paling rendah/minimum. Panjang lag yang diikutsertakan dalam pengujian ini adalah mulai dari 0 sampai dengan lag 5 karena data yang dipakai bulanan dan berkisar 5 tahun.
2
Tabel 4.8 Uji Lag Optimum
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -808.8909 NA 80855752 29.55967 29.70566 29.61612 1 -550.4436 469.9042* 12014.96* 20.74340* 21.47334* 21.02568* 2 -543.1237 12.24414 16637.46 21.05904 22.37294 21.56714 3 -537.6455 8.366751 24998.95 21.44165 23.33950 22.17556 4 -522.6860 20.67132 27216.38 21.47949 23.96128 22.43922 5 -506.5776 19.91583 29348.19 21.47555 24.54129 22.66110
Berdasarkan tabel 4.8 di atas, terlihat bahwa pada output di atas tanda * terbanyak ada di lag 1, maka itu artinya lag yang digunakam untuk pengolahan data selanjutnya menggunakan lag 1.
5. Uji Causalitas Granger
Dalam uji ini, penelitian ingin melihat hubungan kausal antara ROA dengan variabel lainnya. Hasil uji kausalitas dapat diketahui dengan melihat nilai probabilitasnya. Kriteria keputusan yang dipakai adalah Ho ditolak jika nilai probabilitasnya kurang dari 5% (taraf uji yang digunakan dalam penelitian ini adalah 5%). Jika Ho ditolak, maka terdapat hubungan kausal. Adapun panjang lag yang digunakan adalah sesuai dengan hasil uji lag yang telah ditentukan sebelumnya, yaaitu lag .
Uji Causalitas Granger merupakan alat analisis VAR yang berfungsi untuk mengetahui apakah efek sutau variabel eksogen dapat meningkatkan kinerja forecasting dari variabel endogen, serta untuk mengetahui hubungan
timbal balik atau dua arah (interrelationship) antara variabel dependen dan independen nya.
Tabel 4.9
Uji Causalitas Granger
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. MRB_X1 does not Granger Cause ROA_Y1 59 2.26950 0.1376 ROA_Y1 does not Granger Cause MRB_X1 0.05448 0.8163 NPF_X2 does not Granger Cause ROA_Y1 59 3.92772 0.0524 ROA_Y1 does not Granger Cause NPF_X2 4.75198 0.0335 FDR_X3 does not Granger Cause ROA_Y1 59 1.15696 0.2867 ROA_Y1 does not Granger Cause FDR_X3 8.18561 0.0059 NPF_X2 does not Granger Cause MRB_X1 59 8.45937 0.0052 MRB_X1 does not Granger Cause NPF_X2 2.52801 0.1175 FDR_X3 does not Granger Cause MRB_X1 59 1.27005 0.2646 MRB_X1 does not Granger Cause FDR_X3 2.60256 0.1123 FDR_X3 does not Granger Cause NPF_X2 59 0.11725 0.7333 NPF_X2 does not Granger Cause FDR_X3 2.24332 0.1398
Variabel pembiayaan murabahah (MRB_X1) secara statistik tidak mempengaruhi return on asset (ROA_Y1) dan begitu juga sebaliknya variabel return on asset (ROA_Y1) secara statistik tidak mempengaruhi variabel pembiayaan murabahah (MRB_X1) yang dibuktikan dengan nilai Prob masing-masing lebih besar dari 0,05 yaitu 0,1376 dan 0,8163 (hasil keduanya adalah terima hipotesis nol) sehingga disimpulkan bahwa tidak terjadi hubungan apapun untuk kedua variabel MRB dan ROA.
Variabel non performing financing (NPF_X2) secara statistik tidak mempengaruhi return on asset (ROA_Y1) dan begitu juga sebaliknya variabel return on aset (ROA_Y1) secara statistik tidak mempengaruhi variabel non performing financing (NPF_X2) yang dibuktikan dengan nilai Prob masing-masing lebih besar dari 0,05 yaitu 0,0524 dan 0,0335 (hasil keduanya adalah terima hipotesis nol) sehingga disimpulkan bahwa tidak terjadi hubungan apapun untuk kedua variabel NPF dan ROA.
Variabel financing to deposit ratio (FDR_X3) secara statistik tidak mempengaruhi return on asset (ROA_Y1) (0,2867) sehingga diterima hipotesis nol sedangkan return on asset (ROA_Y1) secara statistik mempengaruhi financing to deposit ratio (FDR_X3) (0,0059) sehingga ditolak hipotesis nol. Dengan demikian, disimpulkan bahwa terjadi hubungan searah antara variabel FDR dan ROA yaitu hanya ROA yang secara statistik mempengaruhi FDR dan tidak berlaku sebaliknya. Variabel non performing financing (NPF_X2) secara statistik mempengaruhi variabel pembiayaan murabahah (MRB_X1) (0,0052) sehingga ditolak hipotesis nol sedangkan pembiayaan murabahah (MRB_X1) secara statistik tidak mempengaruhi non performing
financing (NPF_X2) (0,1175) sehingga diterima hipotesis nol. Dengan
NPF dan Pembiayaan Murabahah yaitu hanya NPF yang secara statistik mempengaruhi Murabahah dan tidak berlaku sebaliknya. Variabel financing to deposit ratio (FDR_X3) secara statistik tidak
mempengaruhi pembiayaan murabahah (MRB_X1) dan begitu juga sebaliknya variabel pembiayaan murabahah (MRB_X1) secara statistik tidak mempengaruhi financing to deposit ratio (FDR_X3) yang dibuktikan dengan nilai Prob masing-masing lebih besar dari 0,05 yaitu 0,2646 dan 0,1123 (hasil keduanya adalah terima hipotesis nol) sehingga disimpulkan bahwa tidak terjadi hubungan apapun untuk kedua variabel FDR dan MRB.
Variabel financing to deposit ratio (FDR_X3) secara statistik tidak mempengaruhi variabel non performing financing (NPF_X2) dan begitu juga sebaliknya variabel non performing financing (NPF_X2) secara statistik tidak mempengaruhi financing to deposit ratio (FDR_X3) yang dibuktikan dengan nilai Prob masing-masing lebih besar dari 0,05 yaitu 0,7333 dan 0,1398 (hasil keduanya adalah terima hipotesis nol) sehingga disimpulkan bahwa tidak terjadi hubungan apapun untuk kedua variabel FDR dan NPF.