Financing to Deposit Ratio
HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Analisis dan Pembahasan
6. Uji Kointegrasi
Dari hasil uji derajat kointegrasi didapat bahwa semua variabel stasioner pada ordo yang sama. Lalu dilanjutkan ke uji kointegrasi untuk
mengetahui apakah residual regresi terkointegrasi stasioner atau tidak. Apabila variabel terkointegrasi maka terdapat hubungan yang stabil dalam jangka panjang. Sebaliknya jika tidak terdapat kointegrasi antar variabel maka implikasi tidak adanya keterkaitan hubungan dalam jangka panjang.
Tabel 4.10
Uji Johansen Cointegration
Hypothesized Trace 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.349003 55.43199 47.85613 0.0083 At most 1 * 0.287639 30.53544 29.79707 0.0410 At most 2 0.152283 10.86355 15.49471 0.2200 At most 3 0.021852 1.281453 3.841466 0.2576
Berdasarkan tabel 4.10 diatas, nilai Trace Statistic lebih besar dari Critical Value pada tingkat kepercayaan 5% yang menyatakan bahwa antara masing-masing variabel (ROA-MRB, ROA-NPF, ROA-FDR) saling berkointegrasi sehingga diantara masing-masing variabel tersebut terdapat hubungan jangka panjang.
7. Estimasi Vector Error Correction Model (VECM)
VECM merupakan bentuk VAR yang terestriksi. Restriksi tambahan ini dilakukan karena adanya data yang tidak stasioner namun terkointegrasi. VECM mampu melihat hubungan jangka panjang variabel-variabel endogen agar konvergen ke dalam hubungan kointegrasinya, namun tetap membiarkan keberadaan dinamisasi jangka pendek. Sims (1980) dan Doan (1992)
menentang penggunaan variabel difference, walaupun jika variabel tersebut memiliki unit root (tidak stasioner pada level). Kedua pakar ini berargumen bahwa differencing akan membuang informasi berharga yang terkait dengan pergerakan searah data. VAR in difference digunakan bagi data yang tidak stasioner pada level dan tidak terkointegrasi. Dalam penelitian ini hampir semua data tidak stasioner pada level, namun semua data memiliki hubungan kointegrasi, sehingga digunakan model VECM.
Tabel 4.11
Estimasi Vector Error Correction Model
Vector Error Correction Estimates Date: 03/19/15 Time: 17:29
Sample (adjusted): 2009M04 2013M12 Included observations: 57 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
Cointegrating Eq: CointEq1 ROA_Y1(-1) 1.000000 MRB_X1(-1) 6.65E-06 (3.3E-06) [ 2.00830] NPF_X2(-1) 0.198956 (0.10526) [ 1.89021] FDR_X3(-1) -0.058568 (0.01255) [-4.66862] C 2.692692
Error Correction: D(ROA_Y1) D(MRB_X1) D(NPF_X2) D(FDR_X3) CointEq1 -0.423335 -494.1327 0.955870 6.366535
[-1.94384] [-0.56109] [ 2.74454] [ 2.61578] D(ROA_Y1(-1)) -0.129183 158.6801 -0.323981 -2.834814 (0.20832) (842.384) (0.33314) (2.32812) [-0.62012] [ 0.18837] [-0.97249] [-1.21764] D(ROA_Y1(-2)) 0.044215 940.5728 -0.351069 0.012085 (0.16292) (658.800) (0.26054) (1.82074) [ 0.27140] [ 1.42771] [-1.34746] [ 0.00664] D(MRB_X1(-1)) 3.14E-05 0.288340 1.25E-05 8.32E-05 (3.7E-05) (0.14803) (5.9E-05) (0.00041) [ 0.85667] [ 1.94784] [ 0.21368] [ 0.20336] D(MRB_X1(-2)) -5.89E-06 0.435285 1.58E-05 0.000197 (3.5E-05) (0.14204) (5.6E-05) (0.00039) [-0.16768] [ 3.06446] [ 0.28190] [ 0.50148] D(NPF_X2(-1)) -0.043668 414.1521 -0.351804 -0.392034 (0.11010) (445.225) (0.17608) (1.23048) [-0.39661] [ 0.93021] [-1.99802] [-0.31860] D(NPF_X2(-2)) 0.016148 171.1001 -0.298873 -1.261547 (0.10575) (427.608) (0.16911) (1.18179) [ 0.15271] [ 0.40013] [-1.76733] [-1.06749] D(FDR_X3(-1)) -0.006174 33.03818 0.027919 -0.018572 (0.01624) (65.6758) (0.02597) (0.18151) [-0.38017] [ 0.50305] [ 1.07492] [-0.10232] D(FDR_X3(-2)) -0.013397 -2.834173 0.005960 0.031661 (0.01419) (57.3831) (0.02269) (0.15859) [-0.94407] [-0.04939] [ 0.26261] [ 0.19964] C -0.046134 476.3672 -0.107016 -0.523992 (0.05260) (212.685) (0.08411) (0.58780) [-0.87715] [ 2.23978] [-1.27230] [-0.89144] R-squared 0.276134 0.509707 0.248719 0.233867 Adj. R-squared 0.137521 0.415821 0.104857 0.087161 Sum sq. Resids 2.091253 34196056 5.348359 261.1948 S.E. equation 0.210938 852.9805 0.337335 2.357400 F-statistic 1.992123 5.429001 1.728872 1.594120 Log likelihood 13.32121 -460.0597 -13.44104 -124.2626 Akaike AIC -0.116534 16.49332 0.822493 4.710969 Schwarz SC 0.241896 16.85175 1.180923 5.069400 Mean dependent -0.007719 1540.930 -0.044211 -0.052807 S.D. dependent 0.227133 1116.005 0.356546 2.467381 Determinant resid covariance (dof adj.) 12148.66
Determinant resid covariance 5615.914
Akaike information criterion 21.52873 Schwarz criterion 23.10582
Sumber: Output Eviews 7 (data diolah)
Berdasarkan tabel 4.11 maka hasil regresi VECM dalam jangka panjang adalah sebagai berikut:
D(ROA_Y1) = 2.69269203739 + 6.6456*MRB_X1(-1) + 0.19895*NPF_X2(-1) – 0.0586*FDR_X3(-1) + 3.1360*D(MRB_X1(-1)) – 0.0437*D(NPF_X2(-1)) – 0.0062*D(FDR_X3(-1))
Keterangan:
D(ROA_Y1) = Perubahan Return On Asset
MRB_X1(-1) = Pembiayaan Murabahah (jangka panjang)
NPF_X2(-1) = Non Performing Financing (jangka panjang)
FDR_X3(-1) = Financing to Deposit Ratio (jangka panjang)
D(MRB_X1(-1)) = Pembiayaan Murabahah (jangka pendek)
D(NPF_X2(-1)) = Non Performing Financing (jangka pendek)
D(FDR_X3(-1)) = Financing to Deposit Ratio (jangka pendek)
Berdasarkan tabel 4.11 diatas dapat dilihat hasil uji VECM pada lag 1 dengan t-tabel sebesar 2.00030 dihasilkan nilai t-hitung pembiayaan
murabahah sebesar 2.00830, non performing financing sebesar 1.89021 dan
financing to deposit ratio sebesar -4.66862. Pembiayaan murabahah dan
financing to deposit ratio dengn nilai t-hitung yang lebih besar dari t-tabel, oleh karena itu pembiayaan murabahah dan FDR mempunyai hubungan jangka panjang terhadap ROA. Sedangkan NPF dengan nilai t-hitung lebih kecil dari t-tabel, maka tidak mempunyai hubungan jangka panjang terhadap ROA. Sedangkan pembiayaan murabahah, NPF, dan FDR tidak memiliki hubungan jangka pendek karena nilai t-hitung yang lebih kecil dari t-tabel.
8. Impulse Response Function (IRF)
Impulse Response Function (IRF) digunakan untuk melihat pengaruh
kontemporer dari sebuah variabel dependen jika mendapatkan guncangan atau inovasi dari variabel independen sebesar satu standar deviasi. Uji IRF ini ditunjukkan dengan grafik. Jika grafik IRF berada diatas titik keseimbangan maka respon variabel yang dianalisis adalah positif. Sedangkan, jika grafik IRF berada dibawah titik keseimbangan maka variabel yang dianalisis memberikan respon negative atau mengalami penurunan. Berikut adalah gambaran simulasi response pembiayaan murabahah, non performing
financing, dan financing to deposit ratio yang diakibatkan oleh guncangan
Gambar 4.2
Uji Impulse Response Function
Berdasarkan analisis gambar 4.12 di atas, dapat dilihat hasil uji IRF menunjukkan respon ROA terhadap shock (perubahan) nilai variabel pembiayaan murabahah, NPF, dan FDR Bank Umum Syariah yaitu sebagai berikut:
a. Respon ROA terhadap shock (perubahan) pembiayaan murabahah dalam jangka waktu 50 bulan menunjukkan respon yang positif. Grafik IRF menunjukkan respon ROA pada bulan ke-1 (Januari 2009) hinggan bulan
.0 .1 .2
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
Response of ROA_Y1 to ROA_Y1
.0 .1 .2 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Response of ROA_Y1 to MRB_X1 .0 .1 .2 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Response of ROA_Y1 to NPF_X2 .0 .1 .2 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Response of ROA_Y1 to FDR_X3 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Response of MRB_X1 to ROA_Y1 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Response of MRB_X1 to MRB_X1 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Response of MRB_X1 to NPF_X2 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Response of MRB_X1 to FDR_X3 -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 .4 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Response of NPF_X2 to ROA_Y1 -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 .4 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Response of NPF_X2 to MRB_X1 -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 .4 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Response of NPF_X2 to NPF_X2 -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 .4 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Response of NPF_X2 to FDR_X3 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Response of FDR_X3 to ROA_Y1 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Response of FDR_X3 to MRB_X1 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Response of FDR_X3 to NPF_X2 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Response of FDR_X3 to FDR_X3
ke-15 (Maret 2010) positif fluktuatif, sedangkan bulan ke-16 (April 2010) hingga bulan ke-50 (Mei 2013) positif dan stabil. Secara terperinci jika dilihat dari tabel nilai respon ROA terhadap perubahan nilai pembiayaan
murabahah yaitu pada awal titik keseimbangan dan meningkat menjadi
0.045692 pada periode kedua. Peningkatan tersebut terjadi hingga periode ke-50 dan nilai responnya menjadi 0.054165. Artinya, setiap perubahan kenaikan 1% murabahah akan menaikan ROA hingga 0,05%.
b. Respon ROA terhadap shock (perubahan) NPF dalam jangka waktu 50 bulan menunjukkan respon yang negatif. Grafik IRF menunjukkan respon ROA pada bulan ke-1 (Januari 2009) hingga bulan ke-20 (Agustus 2010) negatif fluktuatif, sedangkan bulan ke-21 (September 2010) hingga bulan ke-50 (Mei 2013) negatif dan stabil. Secara terperinci jika dilihat dari tabel nilai respon ROA terhadap perubahan nilai NPF yaitu pada awal titik keseimbangan dan menurun menjadi -0.023889 pada periode kedua. Penurunan tersebut terjadi hingga periode ke-50 dan nilai responnya menjadi -0.004826. Artinya, setiap perubahan kenaikan 1% NPF akan menurunkan ROA hingga 0.004%.
c. Respon ROA terhadap shock (perubahan) FDR dalam jangka waktu 50 bulan menunjukkan respon yang positif. Grafik IRF menunjukkan respon ROA pada bulan ke-1 (Januari 2009) hingga bulan ke-10 (Oktober 2009) positif fluktuatif, sedangkan bulan ke-11 (November 2009) hingga bulan ke-50 (Mei 2013) positif dan stabil. Secara terperinci jika dilihat dari tabel
nilai respon ROA terhadap perubahan nilai NPF yaitu pada awal titik keseimbangan dan meningkat menjadi 0.035795 pada periode kedua. Peningkatan tersebut terjadi hingga periode ke-50 dan nilai responnya menjadi 0.069918. Artinya, setiap perubahan kenaikan 1% NPF akan menaikkan ROA hingga 0.06%.
9. Interpretasi
Data variabel pembiayaan murabahah, NPF, FDR dan ROA stasioner pada tingkat diferensiasi 2. Menyebabkan data terkointegrasi yang menunjukkan adanya stabilitas hubungan jangka panjang antarvariabel penelitian ini. Keseluruhan variabel berdasarkan hasil uji kausalitas juga tidak memiliki hubungan dua arah, namun memiliki hubungan satu arah. Maka dari itu dilakukan uji VECM untuk melihat pengaruh antarvariabel dalam penelitian ini.
Berdasarka hasil estimasi VECM pada analisis jangka panjang, pembiayaan murabahah tidak memiliki pengaruh positif dan tidak signifikan maka Ho diterima dan Ha ditolak. Akan tetapi dalam jangka pendek, pembiayaan murabahah memiliki pengaruh positif akan tetapi tidak signifikan maka Ho diterima dan Ha ditolak, karena nilai t-statistik [200830] lebih kecil dari nilai koefisien [3.3E-06] terhadap return on asset. Secara teori pembiayaan murabahah dengan keuntungan yang berbasis flat, dapat meningkatkan profitabilitas bank. Akan tetapi faktanya berbeda dalam
penelitian ini. Hal ini disebabkan adanya masalah dalam kemampuan membayar nasabah. Sehingga banyaknya pembiayaan murabahah yang tersalurkan tidak menimbulkan pengaruh signifikan terhadap profitabilitas bank. Terdapat beberapa faktor mengapa nasabah yang diberi fasilitas pembiayaan murabahah tidak mampu membayar, antara lain; faktor internal nasabah seperti nasabah tidak amanah atau nasabah menyalahgunakan dana pembiayaan untuk tujuan di luar kesepakatan bersama bank, faktor internal bank seperti kurang cermatnya bank dalam menilai kemampuan membayar nasabah atau kurangnya pengawasan bank, kemudian faktor eksternal bank dan nasabah seperti terjadi krisis ekonomi atau perubahan regulasi berkaitan dengan sektor ekonomi, dan lain sebagainya. Dengan demikian, anggapan bank syariah bahwa dengan melakukan peningkatan pembiayaan murabahah dapat meningkatkan profitabilitas melalui keuntungannya yang berbasis flat, tidak terbukti dalam penelitian ini.
Hasil penelitian ini berbeda dari penelitian sebelumnya3yang menyatakan bahwa pembiayaan murabahah berpengaruh secara signifikan terhadap profitabilitas.
Berdasarkan hasil estimasi VECM pada analisis jangka panjang, non
performing financing tidak memiliki pengaruh negatif dan signifikan maka
3 Fahdiansyah Oktaviantoro, “Analisis Pengaruh Penyaluran Pembiayaan Murabahah, Pembiayaan Mudharabah, Pembiayaan Musyarakah, dan Inflasi Terhadap Profitabilitas”, (Skripsi S1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2013), h. 95
Ho ditolak dan Ha diterima, sedangkan dalam jangka pendek non performing
financing tidak memiliki pengaruh positif dan signifikan maka Ho ditolak dan
Ha diterima. Hal ini karena Non Performing Financing pada Bank Syariah selalu digunakan oleh Bank pada saat mempublikasikan kondisi kinerja bank. NPF adalah mengukur tingkat permasalahan pembiayaan yang dihadapi oleh bank syariah. Semakin tinggi rasio ini, menunjukkan kualitas pembiayaan bank syariah semakin buruk. Bank dengan NPF yang tinggi akan memperbesar biaya baik pencadangan aktiva produktif maupun biaya lainnya, sehingga berpotensi terhadap kerugian bank.4
Hasil penelitian ini berbeda dari penelitian sebelumnya5 yang menyatakan bahwa variabel NPF tidak berpengaruh signifikan terhadap profitabilitas. Hal ini dikarenakan objek penelitian yang digunakan yaitu Bank Syariah Mandiri periode 2007-2011 sedangkan pada penelitian ini penulis menggunakan laporang keuangan Bank Umum Syariah periode 2009-2013. Pada penelitian sebelumnya dijelaskan bahwa NPF tidak berpengaruh terhadap profitabilitas karena diduga dasar pengambilan keputusan pembiayaan bermasalah yang dilakukan manajemen bank terhadap jumlah penyaluran pembiayaan tidak terjadi pada periode yang sama, melainkan pada periode yang lebih panjang.
4
Dwi Nuraini Ihsan, Analisis Laporan Keuangan Perbankan Syariah, (Jakarta: UIN JAKARTA PRESS, 2013), h. 96
5
Hedra Gunawan, “Analisis Pengaruh Jumlah Pembiayaan Murabahah, Mudharabah, dan NPF terhadap Profitabilitas”, (Skripsi S1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2013), h. 85
Berdasarkan hasil estimasi VECM pada analisis jangka panjang, FDR tidak berpengaruh secara negatif dan signifikan terhadap return on asset maka Ho ditolak dan Ha diterima. Akan tetapi dalam jangka pendek, FDR memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap ROA maka Ho ditolak dan Ha diterima. Hal ini karena pembiayaan yang disalurkan tidak memberikan keuntungan yang besar bagi bank. Karena bank menyalurkan dananya dengan jangka waktu yang lebih pendek dibandingkan jangka waktu penghimpun dana. Sehingga kesempatan untuk memperoleh keuntungan tidak tercapai.6 Atau pembiayaan yang disalurkan tidak memberi keuntungan bagi bank.
Hasil ini konsisten dengan penelitian Shopi Guspita, yang menyatakan bahwa variabel FDR tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap profitabilitas.
6
Imam Rusyamsi, Asset Liability Manajemen Strategi pengelolaan Aktiva Pasiva Bank, (Yogyakarta: UPP AMP YKPN, 1999), hal.6
BAB V
PENUTUP
A. Kesimpulan
Berdasarkan dari hasil penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan metode analisis Vector Autoregression (VAR) yang berlanjut
ke Vector Error Correction Model (VECM) terhadap Return On Asset (ROA),
Pembiayaan Murabahah, Non Performing Financing (NPF), dan Financing to
Deposit Ratio (FDR) berdasarkan periode yang telah ditentukan dapat ditarik
kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan hasil uji estimasi VECM dapat disimpulkan bahwa dalam jangka pendek, pembiayaan murabahah dan FDR mempunyai hubungan terhadap return on asset. Sedangkan NPF tidak mempunyai hubungan terhadap ROA.
2. Berdasarkan hasil uji estimasi VECM dapat disimpulkan bahwa dalam jangka panjang, pembiayaan murabahah, NPF, dan FDR tidak memiliki hubungan jangka panjang terhadap ROA.
B. Saran
1. Sebagai lembaga keuangan yang berprinsip bagi hasil, perbankan syariah seharusnya lebih meningkatkan komposisi pembiayaan bagi hasil yaitu dengan meningkatkan pembiayaan mudharabah yang merupakan jenis pembiayaan produktif dan mengurangi pemberian pembiayaan yang bersifat konsumtif.
2. Bank syariah harus lebih cermat dalam menilai kemampuan membayar nasabah dan meningkatkan pengawasan dalam pembiayaan murabahah. 3. Bank syariah juga harus mengevaluasi nya melalui penialian kualitas aset
produktif yang dilihat pada non performing financing
4. Meningkatnya FDR, berarti meningkatkan pembiayaan dan simpanan secara proporsional. FDR yang tinggi mencerminkan berjalannya fungsi bank sebagai lembaga keuangan bagi masyarakat.
5. Hendaknya bank dapat memelihara dan mempertahanka alat likuid guna memastikan bahwa bank sewaktu-waktu dapat memenuhi kewajiban jangka pendeknya.
6. Penelitian ini menggunakan variabel murabahah, NPF, dan FDR. Serta menggunakan sampel Bank Umum Syariah. Dengan demikian, penelitian yang akan datang dapat menguji variabel-variabel lain yang juga berpengaruh terhadap profitabilitas. Dan diharapkan dapat melakukan pengujian pada bank lain, seperti Bank Muamalat, Bank Syariah Mandiri, dan lain sebagainya.