BAB IV : ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
2. Uji Normalitas Data
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel terikat dan bebas keduanya terdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal.6
Untuk mengetahui apakah data normal atau tidak maka dapat dideteksi dengan menggunakan beberapa metode, yaitu
a. Nilai skewness
Nilai skewness digunakan untuk mengetahui distribusi normal data dalam variabel dengan melihat kemiringan kurva. Nilai skewness
yang baik adalah mendekati angka nol,7 atau berada di antara – 2
sampai dengan + 2.8
6
Bhuono Agung, Strategi Jitu Memilih Metode Statistik Penelitian Dengan SPSS, h.18.
7
Ibid., h.18.
8
Agus Eko Sujianto, Aplikasi Statistik dengan SPSS 16.0., cet.I (Jakarta: Prestasi Pustaka Publisher, 2009), h.30.
52
b. Kurva Normal P-Plot (normality probability plot)
Melalui kurva P-Plot, distribusi variabel dikatakan normal apabila data (titik) menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal,9 jika itu terpenuhi maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Tetapi jika data (titik) menyebar jauh dari garis diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
c. Kolmogorov-Smirnov (K-S)
Untuk mengetahui distribusi data normal, maka dapat dilihat
melalui nilai probabilitas atau Asym. Sig. (2-Tailed). Nilai ini
dibandingkan dengan 0,05. Untuk pengambilan keputusan
menggunakan pedoman: 10
¾ Nilai Sig. Atau signifikansi atau nilai probabilitas < 0.05, distribusi data dikatakan tidak normal.
¾ Nilai Sig. Atau signifikansi atau nilai probabilitas > 0.05, distribusi data dikatakan normal.
3. Uji Korelasi
Analisis signifikansi hubungan (uji korelasi) ini bertujuan untuk menguji hubungan antara dua variabel yang tidak menunjukkan hubungan fungsional (berhubungan bukan berarti disebabkan).
9
Bhuono Agung, Strategi Jitu Memilih Metode Statistik Penelitian Dengan SPSS, h.24.
10
Sedangkan sifat korelasi akan menentukan arah dari korelasi. Nilai korelasi dapat dikelompokkan sebagai berikut: 11
¾ 0,00 – 0,20 = korelasi keeratan sangat lemah
¾ 0,21 – 0,40 = korelasi keeratan lemah
¾ 0,41 – 0,70 = korelasi keeratan kuat
¾ 0,71 – 0,90 = korelasi keeratan sangat kuat
¾ 0,91 – 0,99 = korelasi keeratan sangat kuat sekali
¾ 1 = korelasi keeratan sempurna
4. Regresi Linier Sederhana
Regresi linear sederhana adalah metode statistik yang digunakan untuk menguji pengaruh variabel independent (bebas) terhadap variabel dependent (terikat). Rumus regresi linear sederhana:12
Y= a + bX
Dimana:
Y = Risiko finansial bank (angka Z score dari fungsi diskriminannya).
a = konstanta
b = angka koefisien dari resiko keuangan bank
X = nilai earning per share
11
Ibid., h.40.
12
Josep Supranto, Statistik, Teori dan Aplikasi, edisi keenam, jilid 2. cet.I. (Jakarta: Penerbit Erlangga, 2001), h.178.
54
5. Uji Hipotesis (t-statistik)
Uji t-statistik digunakan untuk mengetahui hubungan variabel independent terhadap variabel dependent. Untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh variabel independent terhadap variabel dependent dengan
N = Jumlah Populasi = 11
dk = derajat kebebasan (degree of freedom) = 9
α (alpha) = Tingkat kesalahan (margin of error) = 0.025
Ketentuan yang digunakan adalah:
Ho : β = 0 = Tidak ditolak jika –t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel, artinya tidak terdapat pengaruh rasio EPS secara signifikan terhadap risiko finansial bank.
Ha : β≠ 0 = Ditolak jika –t hitung > t tabel atau t hitung < -t tabel, artinya terdapat pengaruh rasio EPS secara signifikan terhadap risiko finansial bank.
Daerah penerimaan dan penolakan Ho dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar 3.2
Daerah Penerimaan dan Penolakan Ho
6. Uji R-Square (Koefisien Determinasi)
Koefisien determinasi (R-Square) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel independen. Nilai R-Square dikatakan baik apabila berada di atas 0.05 karena nilai koefisien determinasi berkisar antara 0 dan 1.13
Nilai R-Square yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independent dalam menjelaskan variasi dependent sangat terbatas. Nilai yang mendekati 1 berarti variabel-variabel independent memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependent.
13
Bhuono Agung, Strategi Jitu Memilih Metode Statistik Penelitian Dengan SPSS, h.51.
t tabel Daerah penolakan Ho
(daerah penerimaan Ha)
Daerah penolakan Ho (daerah penerimaan Ha)
Daerah penerimaan Ho
56
Secara umum koefisien determinasi untuk data silang (crossection)
relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masing-masing
pengamatan sedangkan untuk data runtun waktu (time series) biasanya
mempunyai nilai koefisien determinasi yang lebih tinggi.
Uji koefisien determinasi (R-Square) digunakan untuk mengetahui besarnya konstribusi atau pengaruh variabel independent terhadap variabel dependent yaitu dengan mengkuadratkan koefisien korelasi.14
14
A. Perhitungan Risiko Finansial Bank
Pada bagian pertama ini, risiko finansial bank akan dihitung dengan melalui tahapan analisis sebagai berikut:
1. Deskriptif Variabel
a. Return on Assets (ROA)
Perkembangan nilai rasio pengembalian atas aset (ROA) Bank Muamalat dari tahun 1998 sampai dengan tahun 2008 dapat dilihat pada diagram berikut:
Gambar 4.3
Perkembangan Nilai ROA
-23.94 0.58 0.96 4.01 2.00 1.33 1.80 2.53 2.10 2.27 2.60 -30.00 -25.00 -20.00 -15.00 -10.00 -5.00 0.00 5.00 10.00 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 Tahun N ilai R O A
Sumber data diolah.
58
Dari gambar 4.3 di atas, dapat dilihat bahwa nilai rasio ROA Bank Muamalat untuk periode tahun 1998 sampai dengan tahun 2008 mengalami kejatuhan pada tahun 1998 hingga menembus angka -23.94%. Hal ini disebabkan pada tahun tersebut sedang terjadi gejolak politik yang memanas, sehingga berdampak pada industri keuangan termasuk perbankan.
Tetapi karena bank Muamalat didukung oleh para pemegang saham yang handal dan kuat, sehingga Bank Muamalat bisa dikatakan dapat terhindar dari dampak krisis tersebut.
Pada tahun berikutnya, Bank Muamalat berhasil mencatat perbaikan terhadap rasio ROA pada tahun 2001 menjadi 4.01% dan kembali mengalami fluktuasi hingga pada tahun 2008 menjadi 2.60%. b. Capital Adequacy Ratio (CAR)
Perkembangan nilai rasio kecukupan modal (CAR) Bank Muamalat dari tahun 1998 sampai dengan tahun 2008 dapat dilihat pada diagram berikut:
Gambar 4.4
Perkembangan Nilai CAR
6.76 15.29 8.95 9.02 10.55 13.04 12.17 16.33 14.23 10.69 10.83 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 18.00 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 Tahun N ila i R O A
Sumber data diolah.
CAR merupakan indikator terhadap kemampuan bank untuk memenuhi penurunan aktivanya sebagai akibat dari kerugian-kerugian bank yang disebabkan oleh aktiva yang beresiko.1 Dari gambar 4.4 di atas, dapat dilihat bahwa nilai rasio CAR Bank Muamalat dari tahun 1998 sampai dengan tahun 2008 mengalami nilai paling rendah pada tahun 1998 sebesar 6.76% sehingga Bank Muamalat mengalami peningkatan risiko keuangan dari sektor modal. Rendahnya nilai CAR ini sudah menembus batas minimal yang dipersyaratkan oleh Bank Indonesia (BI) sebesar 8.00%. sehingga Bank Muamalat rentan untuk dikatakan sebagai Bank tidak sehat. Tetapi pada tahun-tahun berikutnya Bank Muamalat
1
60
berhasil mendongkrak kembali nilai CAR-nya hingga pada tahun 2005 mencapai 16.33%. Tetapi pada tahun 2006 sampai dengan 2008, CAR Bank Muamalat mengalami penurunan sekitar 2% sampai 3% dalam 3 (tiga) tahun tersebut sampai pada angka 10.83% pada tahun 2008.
c. Financing to Deposit Ratio (FDR)
Perkembangan nilai rasio FDR Bank Muamalat dari tahun 1998 sampai dengan tahun 2008 dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4.5 Perkembangan Nilai FDR 107.15 68.07 97.90 90.00 83.67 76.97 86.03 89.0883.60 99.16 104.41 0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 120.00 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 Tahun N ila i F D R
Sumber data diolah.
Dari gambar 4.5 di atas, dapat dilihat bahwa nilai rasio FDR Bank Muamalat dari tahun 1998 sampai dengan tahun 2008 mengalami nilai tertinggi pada tahun 1998 sebesar 107.15% dan menunjukkan keberhasilannya dalam menjalankan fungsi intermediasi yang tercermin
dari rasio FDR yang lebih tinggi dari rata-rata industri sebesar 69.0%. Pada tahun 1999 Bank Muamalat mengalami penurunan rasio FDR yang paling rendah dalam periode tersebut, yakni sebesar 68.07% dari tahun sebelumnya yang tercatat paling besar dalam periode tersebut (107.15%) dan mengalami fluktuasi naik turun pada tahun-tahun berikutnya hingga pada tahun 2008 mencapai 104.41%.
d. Biaya Operasional dengan Pendapatan Operasional (BOPO)
Perkembangan nilai rasio biaya (beban) terhadap pendapatan operasional (BOPO) Bank Muamalat dari tahun 1998 sampai dengan tahun 2008 dapat dilihat pada tabel berikut:
Gambar 4.6
Perkembangan Nilai BOPO
173.17 197.90 98.00 88.00 73.55 80.89 94.47 66.93 69.41 71.73 67.55 0.00 50.00 100.00 150.00 200.00 250.00 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 Tahun N ila i B O P O
62
Upaya Bank Muamalat dalam rangka memperbaiki tingkat efisiensi membuahkan hasil dengan baik, terlihat dari gambar 4.6 di atas, bahwa pada tahun 1998 dan 1999, rasio BOPO mencapai angka di atas 100% yaitu 173.17% dan 197.90%. kemudian pada tahun-tahun berikutnya terlihat adanya perbaikan dan sempat naik kembali pada 2004 sebesar 94.47% dan turun menjadi 67.55% pada tahun 2008.
e. Non Performing Financing (NPF)
Perkembangan nilai rasio pembiayaan bermasalah (NPF) Bank Muamalat periode tahun 1998 sampai dengan tahun 2008 dapat dilihat pada tabel berikut:
Gambar 4.7 Perkembangan Nilai NPF 65.61 53.33 12.84 4.32 3.43 2.12 2.19 2.00 4.84 1.33 3.85 0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 Tahun N ila i N P F
Dari gambar 4.7 di atas, dapat dilihat bahwa nilai rasio pembiayaan bermasalah (NPF) Bank Muamalat untuk periode tahun 1998 sampai dengan tahun 2008 mengalami tingkat yang paling rawan pada tahun 1998 hingga menembus angka 65.61% dimana pada tahun tersebut Indonesia sedang dilanda krisis.
Kejatuhan pada tahun 1998 dapat ditekan pada tahun berikutnya hingga mengalami penurunan sebesar 12.28% dari 65.61% pada 1 tahun 1998 menjadi 53.33% pada tahun 1999. pada tahun-tahun berikutnya Bank Muamalat berhasil mencatat penurunan nilai rasio pembiayaan bermasalahnya hingga menembus angka 1.33% pada tahun 2007 dan naik dua kali lipat lebih pada tahun 2008 menjadi 3.85%.
f. Debt to Equity Ratio (DER)
Perkebangan nilai rasio DER Bank Muamalat dari tahun 1998 sampai dengan tahun 2008 dapat dilihat pada tabel berikut:
64
Gambar 4.8
Perkembangan Nilai DER
15.56 68.38 10.70 10.78 41.44 41.79 44.62 89.31 72.85 55.02 74.54 0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 100.00 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 Tahun N ila i D E R
Sumber data diolah.
Dari gambar 4.8 di atas, dapat dilihat bahwa nilai rasio DER Bank Muamalat untuk periode tahun 1998 sampai dengan tahun 2008 mengalami fluktuasi naik turun, yaitu pada tahun 1998 sebesar 15.56% kemudian naik menjadi 68.38% pada tahun 1999 dan turun drastis pada tahun 2000 menjadi 10.70% dan kembali naik hingga menembus angka 89.31% pada 2005 sekaligus menjadi nilai tertinggi untuk rasio DER pada periode tersebut.
g. Perkembangan ROA, CAR, FDR, BOPO, NPF, DER
Gambar 4.9
Perkembangan Nilai ROA, CAR, FDR, BOPO, NPF, DER
-50.00 0.00 50.00 100.00 150.00 200.00 250.00 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 Tahun Ni la i
CAR FDR BOPO NPF DER ROA
Sumber data diolah.
Dari gambar 4.9 di atas, dapat dilihat bahwa nilai rasio ROA, CAR, FDR, BOPO, NPF, DER Bank Muamalat untuk periode tahun 1998 sampai dengan tahun 2008 mengalami fluktuasi naik turun, dan BOPO menjadi rasio yang paling tinggi nilainya dibanding dengan rasio-rasio yang lainnya. Pada tahun 1999 rasio FDR dan DER mengalami titik perpotongan pada angka 68 (FDR = 68.07 dan DER = 68.38), FDR dan BOPO beberapa kali mengalami titik perpotongan yaitu pada tahun 2000 (FDR = 97.90 dan BOPO = 98.00). grafik CAR dan ROA dalam diagram tersebut cenderung datar.
66
2. Uji Normalitas Data
Data-data diolah untuk mengetahui apakah variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian berdistribusi normal, atau mendekati normal, atau bahkan tidak normal. Jenis pengujian distribusi data menggunakan kurva P-Plot, dimana data dikatakan normal atau mendekati normal apabila berada di sekitar garis diagonal dan penyebaran titik-titik data searah mengikuti garis diagonal.2
Gambar kurva P-Plot untuk masing-masing variabel dapat dilihat dari tabel di bawah ini.
1) Return on Assets (ROA)
Hasil dari kurva p-plot untuk ROA dapat dilihat dari gambar berikut ini:
Gambar 4.10
Kurva P-Plot ROA
2
Bhuono Agung Nugroho, Strategi Jitu Memilih Metode Statistik Penelitian Dengan SPSS, h.24.
Hasil dari kurva p-plot untuk ROA dapat dikatakan tidak normal karena tidak berada disekitar garis diagonal dan tidak searah dengan garis diagonal yang dapat dilihat dari gambar 4.10 diatas. Titik-titik yang berada jauh dari garis diagonal adalah titik yang menunjukkan data pada periode tahun kedua (1999) yaitu 0.58, periode tahun ketiga (2000) yaitu 0.96, periode tahun keempat (2001) yaitu 4.01, periode tahun keenam (2003) yaitu 1.33, periode tahun ketujuh (2004) yaitu 1.80, dan periode tahun kesebelas (2008) yaitu 2.60. Sedangkan data-data untuk periode tahun 1998, 2002, 2005, 2006, 2007 berada di sekitar garis digonal.
2) Capital Adequacy Ratio (CAR)
Hasil dari kurva p-plot untuk CAR dapat dikatakan normal karena berada disekitar garis diagonal dan penyebarannya searah dengan garis diagonal yang dapat dilihat dari lampiran 7.B.
3) Financing toDeposit Ratio (FDR)
Hasil dari kurva p-plot untuk FDR dapat dikatakan normal karena seluruh titik data berada disekitar garis diagonal dan searah dengan garis diagonal yang dapat dilihat dari lampiran 8.A.
4) Biaya dan Pendapatan Operasional (BOPO)
Hasil dari kurva p-plot untuk BOPO dapat dilihat dari gambar berikut ini:
68
Gambar 4.11
Kurva P-Plot BOPO
Hasil dari kurva p-plot untuk BOPO dapat dikatakan normal karena berada disekitar garis diagonal dan penyebarannya searah dengan garis diagonal yang dapat dilihat dari gambar 4.11 diatas. Tetapi ada 3 (tiga) periode yang dapat dikatakan menyimpang jauh dari garis diagonal, yaitu periode tahun ketiga (2000) yaitu 98.00, periode ketujuh (2004) yaitu 94.47, dan periode kedelapan (2005) yaitu 66.93. sedangkan untuk periode tahun lainnya,titik data berada di sekitar garis diagonal.
5) Non Performing Financing (NPF)
Hasil dari kurva p-plot untuk NPF dapat dilihat dari gambar berikut ini:
Gambar 4.12
Kurva P-Plot NPF
Sumber data diolah.
Hasil dari kurva p-plot untuk NPF dapat dikatakan mendekati normal karena tidak semua titik data berada disekitar garis diagonal dan tidak searah dengan garis diagonal yang dapat dilihat dari gambar 4.12 diatas. Titik-titik data yang berada jauh dari garis diagonal adalah titik data untuk periode tahun ketiga (2000), yaitu 12.84, periode tahun keempat (2001) yaitu 4.32, periode tahun kesembilan (2006) yaitu 4.84, dan periode tahun kesepuluh (2007) yaitu 1.33. sedangkan untuk periode tahun lainnya berada di sekitar garis diagonal.
6) Debt to Equity Ratio (DER)
Hasil dari kurva p-plot untuk DER dapat dikatakan normal karena seluruh titik data berada disekitar garis diagonal dan
70
penyebarannya searah dengan garis diagonal yang dapat dilihat dari lampiran 9.B.