BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

(1)

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Pada bab ini akan dijelaskan mengenai proses dan hasil serta pembahasan dari pengolahan data yang telah dilakukan. Sebagai alat bantu analisis digunakan

software MS Excel 2002 dan software SPSS versi 12.0., untuk mengetahui hubungan

(existent) dan besarnya pengaruh hubungan (significant) antara tingkat suku bunga SBI dan perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD sebagai variabel bebas dengan rasio kinerja profitabilitas bank dan imbal hasil (return) saham bank sebagai variabel terikat, serta kesimpulan berdasarkan atas uji hipotesis yang digunakan.

4.1. Hubungan Antara Tingkat Suku Bunga SBI dan Perubahan

Nilai Tukar Rupiah terhadap Kinerja Profitabilitas Bank

Berdasarkan perhitungan yang dilakukan dengan bantuan MS Excel 2002, dapat diperoleh data rata-rata tingkat suku bunga SBI 1 bulan dan rata-rata perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD per bulan dalam interval waktu 3 bulan selama periode Januari 2001 s/d September 2005 dengan hasil seperti tercantum pada lampiran A.1. Demikian pula rasio-rasio kinerja profitabilitas bank yang dijadikan parameter untuk pengukuran, yaitu rasio Return on Equity (ROE), rasio Net Interest

Margin (NIM), rasio Provision for Loan Losses (PLL) dan rasio Biaya Operasional

(2)

(Operational Expenses) dibagi Pendapatan Operasional (Operational

Income) (BOPO) dihasilkan berdasarkan pengolahan data laporan keuangan bank per

triwulan, yaitu akhir bulan Maret, Juni, September dan Desember selama periode penelitian. Hasil rasio-rasio kinerja profitabilitas bank tersebut disusun dengan bantuan MS Excel 2002, seperti tercantum pada lampiran A.2.

Setelah tingkat suku bunga SBI dan perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD dan rasio-rasio kinerja profitabilitas bank diketahui, maka dilakukan penentuan variabel, dimana tingkat suku bunga SBI dan perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD ditentukan sebagai variabel X (independent variable), sedangkan rasio-rasio kinerja profitabilitas bank ROE, NIM, PLL, BOPO ditentukan sebagai variabel Y (dependent variable). Terdapat dua variabel bebas (X) dalam penelitian, yaitu:

1. Tingkat Suku Bunga SBI

2. Perubahan Nilai Tukar Rupiah terhadap USD (Return Kurs) Sedangkan variabel terikat (Y) dalam penelitian ini adalah:

1. Rasio ROE, PLL, NIM, BOPO bank BCA 2. Rasio ROE, PLL, NIM, BOPO bank BNI

3. Rasio ROE, PLL, NIM, BOPO bank DANAMON 4. Rasio ROE, PLL, NIM, BOPO bank BII

5. Rasio ROE, PLL, NIM, BOPO bank NIAGA 6. Rasio ROE, PLL, NIM, BOPO bank LIPPO

7. Rasio ROE, PLL, NIM, BOPO dari panel bank yaitu gabungan dari data seluruh bank obyek penelitian

(3)

Dengan alat bantu software SPSS dilakukan analisis secara bertahap: pertama akan dilakukan analisis korelasi koefisien Pearson (Pearson product-moment

correlation coefficient) dan dilakukan analisis regresi linier sederhana secara terpisah

untuk menganalisis besarnya pengaruh masing variabel X terhadap masing-masing variabel Y (misalnya tingkat suku bunga (SBI) terhadap rasio ROE BBCA dan perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD terhadap rasio ROE).

Selanjutnya akan dilakukan uji hipotesis korelasi dan regresi dengan menggunakan tingkat kepercayaan 95% atau tingkat kesalahan α 5%. Uji hipotesis korelasi adalah sebagai berikut:

H0: ρ = 0 (Tidak ada hubungan antara variabel X dan variabel Y). H1: ρ ≠ 0 (Ada hubungan antara variabel X dan variabel Y).

Uji hipotesis ini adalah two-tail, dan jika menggunakan keluaran SPSS maka p-value (signifikansi) kurang dari sama dengan 0,05, menunjukkan bahwa terdapat cukup bukti untuk menolak Ho (Ho ditolak), yang berarti bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara variabel X dan variabel Y. Sedangkan jika p-value lebih besar dari 0,05 maka tidak cukup bukti untuk menolak Ho (Ho tidak ditolak) yang berarti bahwa tidak ada hubungan yang signifikan antara variabel X dan variabel Y.

(4)

Sebagai kelanjutan dari korelasi dan uji hipotesis korelasi, dilakukan uji hipotesis regresi sederhana secara terpisah untuk mengetahui ada atau tidak adanya hubungan liner dari masing-masing variabel X terhadap masing-masing variabel Y, yaitu sebagai berikut:

H0: β1 = 0 (Tidak ada hubungan linier antara variabel X dan variabel Y). H1: β1≠ 0 (Ada hubungan linier antara variabel X dan variabel Y).

Jika ada hubungan antara variabel X dengan variabel Y, yaitu hasil uji hipotesis menyatakan p-value kurang dari sama dengan 0,05 maka terdapat cukup bukti untuk menolak Ho yang berarti ada hubungan linier yang signifikan antara variabel X dan variabel Y. Sedangkan jika p-value lebih besar dari 0,05 berarti tidak terdapat cukup bukti untuk menolak Ho yang berarti tidak ada hubungan linier yang signifikan antara variabel X dan variabel Y.

Selanjutnya dilakukan analisis regresi berganda untuk mengetahui hubungan antara kedua variabel X tersebut secara bersama-sama, yaitu X1 = tingkat suku bunga

SBI dan X2 = perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD, terhadap masing-masing

variabel Y. Hasil regresi tersebut diuji secara statistik menggunakan hipotesis regresi berganda, untuk mengetahui signifikansi regresi berganda untuk kedua variabel X tersebut secara bersama-sama dengan menggunakan Uji-F, dan signifikansi koefisien regresi masing-masing variabel X dengan Uji-t. Hipotesis regresi berganda dilakukan dengan menggunakan tingkat kepercayaan (confident interval) 95% atau tingkat kesalahan α 5%. Uji hipotesis regresis ganda adalah sebagai berikut:

(5)

H0: β1 = β2 = 0 (Tidak ada hubungan antara variabel- variabel X dan variabel Y). H1: β1≠ β2≠ 0 (Ada hubungan antara sedikitnya satu variabel X dengan variabel Y).

Di bawah ini akan diberikan salah satu contoh analisis perhitungan korelasi dan regresi antara SBI dengan ROE Bank Central Asia (BCA) dengan menggunakan keluaran dari software SPSS. Data tingkat suku bunga SBI dan perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD dan rasio kinerja profitabilitas BBCA yang telah diolah, disusun dan disajikan pada Tabel 4.1.

Tabel 4.1. Tingkat Suku Bunga SBI, Perubahan Nilai Tukar Rupiah terhadap USD dan Rasio Kinerja Profitabilitas BBCA periode Januari 2001 s/d September 2005

SBI Return _Kurs ROE PLL NIM BOPO No Data Periode X1 X2 Y 1 Triwulan ke-1 2001 .1504 .0277 .0632 .0033 .0104 .7526 2 Triwulan ke-2 2001 .1636 .0348 .0871 .0014 .0112 .7481 3 Triwulan ke-3 2001 .1747 -.0484 .0915 .0004 .0129 .7362 4 Triwulan ke-4 2001 .1760 .0251 .1356 .0012 .0146 .7342 5 Triwulan ke-1 2002 .1685 -.0243 .0817 .0014 .0147 .6984 6 Triwulan ke-2 2002 .1574 -.0328 .0631 .0001 .0132 .7669 7 Triwulan ke-3 2002 .1417 .0112 .0575 .0000 .0116 .7687 8 Triwulan ke-4 2002 .1432 -.0026 .0297 .0000 .0103 .8367 9 Triwulan ke-1 2003 .1211 -.0012 .0405 .0005 .0106 .7921 10 Triwulan ke-2 2003 .1034 -.0237 .0443 .0005 .0109 .7639 11 Triwulan ke-3 2003 .0889 .0043 .0503 .0009 .0106 .7471 12 Triwulan ke-4 2003 .0843 .0030 .0560 -.0009 .0107 .7385 13 Triwulan ke-1 2004 .0766 .0048 .0589 .0003 .0113 .6534 14 Triwulan ke-2 2004 .0733 .0314 .0531 .0000 .0113 .6641 15 Triwulan ke-3 2004 .0737 -.0086 .0603 .0005 .0112 .6161 16 Triwulan ke-4 2004 .0742 .0045 .0620 .0005 .0113 .6384 17 Triwulan ke-1 2005 .0743 .0069 .0584 .0001 .0117 .6578 18 Triwulan ke-2 2005 .0797 .0082 .0605 .0010 .0120 .6090 19 Triwulan ke-3 2005 .0933 .0202 .0560 .0005 .0127 .6583

(6)

Berdasarkan data pada Tabel 4.1 dengan bantuan software SPSS, hubungan antara tingkat suku bunga SBI dengan ROE Bank Central Asia (BBCA), dapat digambarkan dalam grafik scatter plot, seperti terlihat pada Gambar 4.1. Dari grafik

scatter plot terlihat bahwa bentuk hubungan tersebut kedua variabel tersebut dapat

dilinearkan, sehingga pengolahan dapat dilanjutkan dengan analisis regresi linear.

(7)

Data tingkat suku bunga SBI sebagai X1 dan ROE BBCA sebagai X2 yang

dimasukkan sebagai input pada analisis korelasi dan analisis regresi software SPSS menghasilkan keluaran seperti dijelaskan berikut ini.

Tabel 4.2. Hasil Keluaran SPSS untuk Korelasi antara tingkat suku bunga SBI dengan ROE Bank Central Asia

Correlations SBI ROE Pearson Correlation 1 .546(*) Sig. (2-tailed) . .016 SBI N 19 19 Pearson Correlation .546(*) 1 Sig. (2-tailed) .016 . ROE N 19 19

* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

Berdasarkan Tabel 4.2 terlihat bahwa keeratan hubungan antara tingkat suku bunga SBI dengan ROE yang dihitung dengan koefisien korelasi adalah 0.546. Penafsiran angka korelasi tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:

• Berkenaan dengan besaran angka, dengan rentang nilai korelasi : -1 Korelasi Sempurna 0 Tidak Ada Korelasi 1 Korelasi Sempurna

(8)

Sebenarnya tidak ada ketentuan yang pasti mengenai apakah angka korelasi tertentu menunjukkan tingkat korelasi yang tinggi atau lemah. Namun, bisa dijadikan pedoman sederhana, bahwa angka korelasi di atas 0,5 menunjukkan korelasi yang cukup kuat, sedangkan di bawah 0,5 menunjukkan korelasi yang lemah.

• Selain besar korelasi, tanda korelasi juga berpengaruh pada penafsiran hasil. Tanda – (negatif) pada output menunjukkan adanya arah hubungan yang berlawanan, sedangkan tanda + (positif) menunjukkan arah hubungan yang sama. Berdasarkan penjelasan di atas dapat disimpulkan terdapat hubungan yang cukup kuat antara tingkat suku bunga SBI dengan ROE (lebih besar dari 0.5) dan terdapat arah hubungan yang positif (tidak terdapat tanda negatif pada angka 0.546), yang mana hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi tingkat suku bunga SBI, maka ROE BBCA akan semakin besar. Demikian pula sebaliknya, semakin rendah tingkat suku bunga SBI maka akan semakin kecil pula nilai ROE BBCA.

Selanjutnya pada uji tingkat signifikansi koefisien korelasi dua sisi (two-tail) menghasilkan angka p-value 0.016. Karena p-value 0.016 lebih kecil dari 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa cukup bukti untuk menolak Ho pada tingkat kepercayaan 95% atau dapat dikatakan X dan Y memiliki hubungan yang signifikan.

(9)

Tabel 4.3 Hasil Keluaran SPSS untuk Regresi Linier antara Tingkat Suku Bunga SBI dengan ROE Bank Central Asia (BCA)

Model Summary(b)

Model R R Square Adjusted R _Square _{the Estimate}Std. Error of Durbin-Watson 1 .546(a) .298 .257 .0197123 1.021 a Predictors: (Constant), SBI

b Dependent Variable: ROE

ANOVA(b)

Model _SquaresSum of Df Mean Square F Sig. Regression .003 1 .003 7.217 .016(a)

Residual .007 17 .000 1

Total .009 18 a Predictors: (Constant), SBI

Coefficients(a)

Unstandardized

Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. (Constant) .027 .014 1.903 .074 1 SBI .312 .116 .546 2.686 .016 a Dependent Variable: ROE

(10)

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

Regression Standardized Predicted Value

-3 -2 -1 0 1 2 3 Re gr es si on St ud en tize d Re si dua l

Dependent Variable: ROE Scatterplot

Berdasarkan hasil keluaran SPSS tabel Model Summary, dapat dijelaskan bahwa angka R Square adalah 0.298, berarti hanya 29,8% dari ROE dapat dijelaskan oleh variabel tingkat suku bunga SBI, sedangkan sisanya 70.2% di jelaskan oleh sebab-sebab yang lain. Hal ini juga menunjukkan bahwa hubungan antara kedua variabel tersebut sangat lemah. Nilai R Square berkisar angka 0 sampai 1 dengan catatan semakin kecil angka R Square, maka semakin lemah hubungan kedua variabel.

Berdasarkan hasil keluaran SPSS tabel Coefficient dapat dijelaskan hal-hal berikut:

• Persamaan regresi yang dibentuk oleh hubungan antara variabel X (tingkat suku bunga SBI) dengan variabel Y (Rasio ROE) BBCA adalah:

(11)

Konstanta sebesar 0,027 menyatakan bahwa jika tingkat suku bunga SBI adalah 0%, maka ROE BBCA adalah sebesar 0,027 atau 2,7%.

Koefesien regresi sebesar 0,312 menyatakan bahwa setiap peningkatan SBI sebesar 1% akan meningkatkan ROE sebesar 0,312%.

• Untuk regresi sederhana, angka korelasi (0.546) yang sudah dijelaskan saat membahas R, adalah juga angka Standardized Coefficients (Beta).

• Uji-t adalah uji statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis koefisien regresi pada tingkat kepercayaan 95% untuk mengetahui apakah variabel bebas, dalam hal ini tingkat suku bunga SBI berpengaruh secara signifikan atau tidak terhadap variabel terikat (ROE BBCA).

Dari tabel coefficient diperoleh p-value (signifikansi) uji-t adalah 0,016 lebih kecil 0,05 yang berarti Ho ditolak. Artinya adalah bahwa koefisien regresi 0,312 terbukti secara signifikan menyatakan hubungan antara variabel bebas tingkat suku bunga SBI dengan variabel terikat ROE, atau dapat dikatakan bahwa tingkat suku bunga SBI berpengaruh secara signifikan terhadap ROE.

Uji validitas persamaan regresi linier sederhana dengan menggunakan uji heteroskedastisitas menunjukkan bahwa residu pada scatter plot tidak menunjukkan pola tertentu yang berarti bahwa tidak memiliki masalah dengan heteroskedastisitas. Uji autokorelasi Durbin Watson menunjukkan bahwa nilai d sebesar 1,021 yang jika dibandingkan dengan tabel critical point uji statistik Durbin Watson berada di antara 0 dan dL yang berarti bahwa persamaan menunjukkan gejala autokorelasi positif.

(12)

Berdasarkan proses dan pengolahan data yang sama seperti dijelaskan di atas dengan menggunakan software SPSS, maka hubungan antara variabel tingkat suku bunga SBI dengan rasio ROE, NIM, PLL, BOPO bank-bank obyek penelitian disajikan pada Tabel 4.4. Selain dilakukan analisis hubungan tingkat suku bunga SBI dengan rasio kinerja profitabilitas masing-masing bank, juga dilakukan analisis terhadap rasio kinerja profitabilitas gabungan seluruh bank yang dijadikan obyek penelitian (panel bank) yang hasilnya juga disajikan pada Tabel 4.4.

Untuk persamaan regresi yang menunjukkan hubungan signifikan antara variabel bebas dan variabel terikat, lebih lanjut dilakukan uji validitas heteroskedastisitas dan uji autokorelasi Durbin Watson dengan hasil seperti tercantum pada Tabel 4.5.

(13)

Tabel 4.4. Hasil Pengolahan dan Analisis Hubungan antara Tingkat Suku Bunga SBI dengan Rasio ROE, NIM, PLL, BOPO Bank-Bank Obyek Penelitian

No. Variabel SBI vs Korelasi _SquareR Regresi Koefisien _Regresi _(Signifikan)p-value Kesimpulan

ROE 0.546 0.298 Y = 0.027 + 0.312X 0.312 0.016 Ho ditolak, SBI berpengaruh secara signifikan terhadap ROE BBCA. PLL 0.388 0.151 Y = 0.000 + 0.008X 0.008 0.100

Ho tidak ditolak, SBI tidak berpengaruh secara signifikan terhadap PLL

BBCA NIM 0.485 0.236 Y = 0.010 + 0.016X 0.016 0.035

Ho ditolak, SBI berpengaruh secara signifikan terhadap

NIM BBCA

1 BBCA

BOPO 0.628 0.394 Y = 0597 + 1.005X 1.005 0.004

BOPO BBCA ROE 0.272 0.074 Y = 0.017 + 0.348X 0.348 0.261

Ho tidak ditolak, SBI tidak berpengaruh secara signifikan terhadap ROE

BBNI PLL -0.533 0.284 Y = 0.008 – 0.043X -0.043 0.019

PLL BBNI NIM -0.933 0.871 Y = 0.018 – 0.065X -0.065 0.000

NIM BBNI

2 BBNI

BOPO 0.812 0.659 Y = 0.523 + 2.036X 2.036 0.000

BOPO BBNI ROE -0.928 0.862 Y = 0.155 - 0.668X -0.668 0.000

ROE BDMN PLL 0.092 0.008 Y = 0.000 + 0.010X 0.010 0.709

Ho tidak ditolak, SBI tidak berpengaruh secara signifikan terhadap PLL

BDMN

NIM -0.923 0.853 Y = 0.021 - 0.077X -0.077 0.000 Ho ditolak, SBI berpengaruh secara signifikan terhadap NIM BDMN

3 BDMN

BOPO 0.923 0.851 Y = 0.379 + 3.099X 3.099 0.000

BOPO BDMN ROE 0.164 0.027 Y = -0.033 + 1.161X 1.161 0.543

Ho tidak ditolak, SBI tidak berpengaruh secara signifikan terhadap ROE BNII PLL 0.317 0.101 Y = - 0.014 + 0.150X 0.150 0.186

Ho tidak ditolak, SBI tidak berpengaruh secara signifikan terhadap PLL BNII NIM -0.946 0.896 Y = 0.021- 0.137X -0.137 0.000 Ho ditolak, SBI berpengaruh secara signifikan terhadap

NIM BNII

4 BNII

BOPO 0.853 0.728 Y = 0.420 + 4.760X 4.760 0.000

(14)

No. Variabel SBI vs Korelasi _SquareR Regresi Koefisien _Regresi _(Signifikan)p-value Kesimpulan

ROE 0.385 0.148 Y = 0.103 - 0.444X -0.444 0.104

BNGA

PLL -0.626 0.392 Y = 0.007 - 0.048X -0.048 0.004 Ho ditolak, SBI berpengaruh secara signifikan terhadap PLL BNGA NIM -0.976 0.953 Y = 0.020 - 0.109X -0.109 0.000

NIM BNGA

5 BNGA

BOPO 0.829 0.688 Y = 0.405 + 4.007X 4.007 0.000 Ho ditolak, SBI berpengaruh secara signifikan terhadap BOPO BNGA ROE -0.159 0.025 Y = 0.050 - 0.504X 0.504 0.514

LPBN PLL 0.338 0.114 Y = -0.003 + 0.046X 0.046 0.157

Ho tidak ditolak, SBI tidak berpengaruh secara signifikan terhadap PLL LPBN NIM 0.633 0.400 Y = 0.006 + 0.032X 0.032 0.004

NIM LPBN

6 LPBN

BOPO -0.043 0.002 Y = 0.860 – 0.102X -0.102 0.863

Ho tidak ditolak, SBI tidak berpengaruh secara signifikan terhadap BOPO

LPBN ROE -0.200 0.000 Y = 0.065 – 0.060X -0.060 0.832

Panel Bank PLL 0.096 0.009 Y = 0 + 0.020X 0.020 0.309

Ho tidak ditolak, SBI tidak berpengaruh secara signifikan terhadap PLL Panel

Bank

NIM -0.522 0.272 Y = 0.016 – 0.057X -0.057 0.000 Ho ditolak, SBI berpengaruh secara signifikan terhadap NIM Panel Bank

7 PANEL

BOPO 0.570 0.324 Y = 0.531 + 2.468X 2.468 0.000

BOPO Panel Bank

Tabel 4.5. Hasil Uji Validitas Heteroskedastisitas dan uji autokorelasi Durbin-Watson untuk Data Tabel 4.4.

Durbin Watson Critical Point

No. Variabel SBI vs

Uji Heteros-kedistisitas

Uji Autokorelasi

Durbin Watson d dL du 4-du 4-dL ROE Tidak Autokorelasi _Positif 1.021 1.18 1.4 2.6 2.82

NIM Tidak Autokorelasi _Positif 0.536 1.18 1.4 2.6 2.82 1 BBCA

(15)

No. Variabel SBI vs Heteros-Uji kedistisitas

Uji Autokorelasi

Durbin Watson d dL du 4-du 4-dL PLL Tidak Tidak 2.460 1.18 1.4 2.6 2.82 NIM Tidak Tidak 1.437 1.18 1.4 2.6 2.82 2 BBNI

BOPO Tidak Tidak 2.127 1.18 1.4 2.6 2.82 ROE Tidak Tidak 1.143 1.18 1.4 2.6 2.82 NIM Tidak Tidak 1.930 1.18 1.4 2.6 2.82 3 BDMN

BOPO Tidak Tidak 1.851 1.18 1.4 2.6 2.82 NIM Tidak _disimpulkanTidak dapat 1.243 1.18 1.4 2.6 2.82 4 BNII

BOPO Tidak Tidak 2.172 1.18 1.4 2.6 2.82 PLL Tidak Tidak 1.608 1.18 1.4 2.6 2.82 NIM Tidak Tidak 1.637 1.18 1.4 2.6 2.82 5 BNGA

BOPO Tidak Tidak 2.336 1.18 1.4 2.6 2.82 6 LPBN NIM Tidak Autokorelasi _Positif 0.763 1.18 1.4 2.6 2.82 NIM Tidak Autokorelasi _Positif 0.273 1.65 1.69 2.31 2.35 7 PANEL

BOPO Tidak Autokorelasi _Positif 0.786 1.65 1.69 2.31 2.35

Hasil pengolahan data SPSS yang menganalisis hubungan antara perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD (return Kurs) dengan rasio kinerja profitabilitas bank obyek penelitian disajikan pada tabel 4.6.

Tabel 4.6. Hasil Pengolahan dan Analisis Hubungan antara Perubahan Nilai Tukar Rupiah terhadap USD dengan Rasio ROE, NIM, PLL, BOPO Bank Obyek Penelitian.

No. Variabel Kurs vs Korelasi _SquareR Regresi Koefisien _Regresi Signifikan Kesimpulan

ROE 0.078 0.006 Y = 0.063 + 0.081X 0.338 0.750

Ho tidak ditolak, KURS tidak berpengaruh secara signifikan

terhadap ROE BBCA PLL 0.28 0.078 Y = 0.001+ 0.011X 0.011 0.246 berpengaruh secara signifikan Ho tidak ditolak, KURS tidak

terhadap PLL BBCA NIM -0.262 0.068 Y = 0.012 - 0.015X -0.015 0.279

terhadap NIM BBCA

1 BBCA

BOPO -0.164 0.027 Y = 0.716 - 0.472X -0.472 0.502 berpengaruh secara signifikan Ho tidak ditolak, KURS tidak terhadap BOPO BBCA

(16)

ROE 0.104 0.011 Y = 0.057 + 0.241X 0.241 0.670

Ho tidak ditolak,KURS tidak berpengaruh secara signifikan

terhadap ROE BBNI PLL -0.114 0.013 Y = 0.003 - 0.017X -0.017 0.643 berpengaruh secara signifikan Ho tidak ditolak, KURS tidak

terhadap PLL BBNI NIM 0.168 0.028 Y = 0.010 + 0.021X 0.021 0.492

terhadap NIM BBNI

2 BBNI

BOPO -0.064 0.004 Y = 0.761 - 0.290X -0.290 0.794

terhadap BOPO BBNI ROE 0.194 0.038 Y = 0.076 + 0.251X 0.251 0.426

terhadap ROE BDMN PLL -0.051 0.003 Y = 0.001- 0.010X -0.010 0.837

terhadap PLL BDMN NIM 0.213 0.046 Y = 0.012 + 0.032X 0.032 0.380 berpengaruh secara signifikan Ho tidak ditolak, KURS tidak

terhadap NIM BDMN

3 BDMN

BOPO -0.121 0.015 Y = 0.742 - 0.732X -0.732 0.622

terhadap BOPO BDMN ROE 0.045 0.002 Y = 0.089 + 0.556X 0.556 0.869

terhadap ROE BNII PLL 0.236 0.056 Y = 0.003 + 0.200X 0.200 0.330

terhadap PLL BNII NIM 0.295 0.087 Y = 0.005 + 0.077X 0.077 0.221

terhadap NIM BNII

4 BNII

BOPO -0.130 0.017 Y = 0.978 - 1.306X -1.306 0.596

terhadap BOPO BNII ROE 0.209 0.043 Y = 0.050 + 0.433X 0.433 0.392

terhadap ROE BNGA PLL -0.188 0.035 Y = 0.001 - 0.026X -0.026 0.441

terhadap PLL BNGA NIM 0.146 0.021 Y = 0.008 + 0.029X 0.029 0.551

terhadap NIM BNGA

5 BNGA

BOPO 0.104 0.011 Y = 0.871 + 0.908X 0.908 0.670 berpengaruh secara signifikan Ho tidak ditolak, KURS tidak terhadap BOPO BNGA ROE 0.063 0.004 Y = 0.010 + 0.360X 0.360 0.796

terhadap ROE LPBN PLL 0.017 0.000 Y = 0.002 + 0.004X 0.004 0.945

terhadap PLL LPBN NIM -0.239 0.057 y = 0.009 - 0.021X -0.021 0.324

terhadap NIM LPBN

6 LPBN

BOPO -0.176 0.031 Y = 0.850 - 0.761X -0.761 0.471

(17)

ROE 0.063 0.004 Y = 0.057 + 0.333X 0.333 0.513

terhadap ROE Panel Bank PLL 0.071 0.005 Y = 0.002 + 0.027X 0.027 0.453

terhadap PLL Panel Bank NIM 0.104 0.011 Y = 0.009 + 0.020X 0.020 0.270

terhadap NIM Panel Bank

7 PANEL

BOPO -0.057 0.003 Y = 0.820 - 0.442X -0.442 0.549 berpengaruh secara signifikan Ho tidak ditolak,KURS tidak terhadap BOPO Panel Bank

Tahap selanjutnya adalah analisis regresi linier berganda, untuk mengetahui hubungan antara tingkat suku bunga SBI dengan perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD secara bersama-sama terhadap rasio-rasio profitabilitas bank.

Sebagai contoh akan diberikan data hasil proses SPSS untuk regresi berganda dengan tingkat suku bunga SBI sebagai X1 dan perubahan nilai tukar rupiah terhadap

USD sebagai X2 terhadap ROE BBCA sebagai Y.

Tabel 4.7 Hasil Keluaran SPSS untuk Regresi linier berganda antara tingkat suku bunga SBI dan Nilai Tukar Rupiah terhadap USD dengan ROE Bank Central Asia

Correlations

ROE SBI Return Kurs ROE 1.000 .546 .078 SBI .546 1.000 -.218 Pearson Correlation Return Kurs .078 -.218 1.000 ROE . .008 .375 SBI .008 . .185 Sig. (1-tailed) Return Kurs .375 .185 . ROE 19 19 19 SBI 19 19 19 N Return Kurs 19 19 19

(18)

Model Summary(b)

Model R R Square Adjusted R _Square _{the Estimate}Std. Error of Durbin-Watson 1 .582(a) .339 .256 .0197167 .830 a Predictors: (Constant), Return Kurs, SBI

ANOVA(b)

Model _SquaresSum of df Mean Square F Sig. Regression .003 2 .002 4.103 .036(a)

Residual .006 16 .000 1

Total .009 18 a Predictors: (Constant), Return Kurs, SBI

Coefficients(a)

Unstandardized

Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF (Constant) .024 .015 1.611 .127 SBI .338 .119 .591 2.838 .012 .952 1.050 1 Return Kurs .214 .214 .207 .996 .334 .952 1.050 a Dependent Variable: ROE

Collinearity Diagnostics(a)

Variance Proportions Model Dimension Eigenvalue Condition _Index

(Constant) SBI Return Kurs 1 1.957 1.000 .02 .02 .00 2 .995 1.402 .00 .00 .94 1

3 .048 6.356 .98 .97 .06 a Dependent Variable: ROE

(19)

-1 0 1 2

Regression Standardized Predicted Value

-3 -2 -1 0 1 2 3 Re gre ssion S tuden tized Resid ual

Dependent Variable: ROE Scatterplot

Persamaan regresi berganda yang dibentuk adalah: Y = 0.024 + 0.338 X1 + 0.214 X2,

dimana:

Y adalah ROE BCA,

X1 adalah tingkat suku bunga SBI, dan

X2 adalah perubahan Nilai Tukar Rupiah terhadap USD (Return Kurs).

Berdasarkan Uji-F yang dapat dilihat hasilnya pada tabel ANOVA, persamaan regresi memiliki p-value 0,036 (p-value < 0,05), yang berarti bahwa persamaan ini dapat digunakan karena memiliki tingkat kepercayaan 95%. Selanjutnya Uji statistik koefisien regresi dari masing-masing variabel X, menunjukkan bahwa tingkat suku

(20)

bunga SBI memiliki koefisien regresi sebesar 0.338 dengan p-value 0,012 yang berarti bahwa tingkat suku bunga SBI dan ROE BCA memiliki hubungan yang dapat dipercaya pada tingkat 95%. Sedangkan koefisien regresi nilai tukar rupiah terhadap USD adalah sebesar 0,214 dengan p-value 0,334 (lebih besar dari 0,05), yang berarti bahwa nilai tukar rupiah terhadap USD tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan ROE BCA pada tingkat kepercayaan 95%. Hal ini berarti bahwa walaupun persamaan linear regresi berganda ini dapat digunakan, tetapi salah satu variabelnya, yaitu nilai tukar rupiah terhadap USD tidak memiliki tingkat kepercayaan yang dipersyaratkan.

Hasil pengolahan SPSS untuk regresi berganda dengan tingkat suku bunga SBI sebagai variabel X1 dan perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD sebagai

variabel X2 secara bersama-sama dan rasio kinerja profitabilitas bank sebagai

variabel Y disajikan pada Tabel 4.8.

Selanjutnya untuk persamaan regresi ganda yang memiliki hubungan signifikan antara variabel-variabel X dan variabel Y berdasarkan Uji-F, dilakukan uji validitas multikolinieritas, heteroskedastisitas dan autokorelasi Durbin Watson. Uji multikolinieritas dilakukan dengan memperhatikan nilai variance inflation factor (VIF), nilai eigenvalue dan nilai index condition. Jika VIF lebih besar dari 5 atau

eigenvalue mendekati 0 atau index condition di atas 15, dapat disimpulkan bahwa

terdapat gejala multikolinieritas pada persamaan regresi. Gejala multikolinieritas dapat dihilangkan dengan menghilangkan variabel X yang berkorelasi dengan variabel X lainnya dan hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan metode stepwise.

(21)

Tabel 4.8. Hasil Pengolahan dan Analisis Hubungan antara Tingkat Suku Bunga SBI dan Perubahan Nilai Tukar Rupiah terhadap USD dengan Rasio ROE, NIM, PLL, BOPO Bank Obyek Penelitian.

p-value (Signifikan) No. Variabel SBI (X1) dan

Variabel Kurs (X2) R R Square Adjusted R Square Regresi Regresi SBI _(X 1) Kurs (X2) Kesimpulan ROE 0.582 0.339 0.256 Y = 0.024 + 0.338X1+ 0.214X2 0.036 0.012 0.334

Ho ditolak, SBI dan KURS berpengaruh secara signifikan

terhadap ROE BBCA PLL 0.539 0.290 0.202 Y = -0.001 + 0.010X1

+ 0.015X2 0.064 0.044 0.095

Ho tidak ditolak, SBI dan KURS tidak berpengaruh secara signifikan terhadap PLL BBCA NIM 0.511 0.261 0.169 Y = 0.010 + 0.015X1 -

0.010X2 0.089 0.058 0.469

Ho tidak ditolak, SBI dan KURS tidak berpengaruh secara signifikan terhadap NIM BBCA

1 BBCA

BOPO 0.629 0.395 0.319 Y = 0.599 + 0.995X1 -

0.018X2 0.018 0.007 0.889

terhadap BOPO BBCA ROE 0.319 0.102 -0.010 Y = 0.011 + 0.397X1+

0.397X2 0.423 0.221 0.489

Ho tidak ditolak, SBI dan KURS tidak berpengaruh secara signifikan terhadap ROE BBNI PLL 0.583 0.340 0.258 Y = 0.009 - 0.047X1 -

0.035X2 0.036 0.012 0.262

terhadap PLL BBNI NIM 0.934 0.872 0.856 Y = 0.018 - 0.066X1 -

0.005X2 0.000 0.000 0.687

terhadap NIM BBNI

2 BBNI

BOPO 0.820 0.672 0.631 Y = 0.514 + 2.101X1+

0.535X2 0.000 0.000 0.431

terhadap BOPO BBNI ROE 0.928 0.862 0.845 Y = 0.155 + 0.670X1+

0.012X2 0.000 0.000 0.923

terhadap ROE BDMN PLL 0.097 0.009 -0.114 Y = 0.009X1 - 0.006X2 0.927 0.744 0.901

Ho tidak ditolak, SBI dan KURS tidak berpengaruh secara signifikan terhadap PLL BDMN NIM 0.923 0.853 0.834 Y = 0.021 – 0.077X1+

0.002X2 0.000 0.000 0.901

terhadap NIM BDMN

3 BDMN

BOPO 0.926 0.858 0.840 Y = 0.370 + 3.161X1+

0.511X2 0.000 0.000 0.394

(22)

p-value (Signifikan) No. Variabel SBI (X1) dan

Variabel Kurs (X2) R

R Square

Adjusted R

Square Regresi Regresi SBI _(X

1) Kurs (X2)

Kesimpulan

ROE 0.179 0.032 -0.117 Y = - 0.046 + 1.238X1

+ 0.887X2 0.809 0.537 0.799

Ho tidak ditolak, SBI dan KURS tidak berpengaruh secara

signifikan terhadap ROE BNII PLL 0.446 0.199 0.098 Y = -0.018 + 0.183X1

+ 0.272X2 0.170 0.111 0.181

Ho tidak ditolak, SBI dan KURS tidak berpengaruh secara signifikan terhadap PLL BNII NIM 0.951 0.904 0.892 Y = 0.021 – 0.134X1+

0.024X2 0.000 0.000 0.262

terhadap NIM BNII

4 BNII

BOPO 0.855 0.732 0.698 Y = 0.410 + 4.833X1+

0.594X2 0.000 0.000 0.662

terhadap BOPO BNII ROE 0.406 0.165 0.060 Y = 0.099 – 0.411X1+

0.271X2 0.237 0.147 0.584

Ho tidak ditolak, SBI dan KURS tidak berpengaruh secara signifikan terhadap ROE BNGA PLL 0.709 0.502 0.440 Y = 0.008 - 0.054X1 -

0.047X2 0.004 0.001 0.077

terhadap PLL BNGA NIM 0.978 0.957 0.952 Y = 0.021 - 0.110X1 -

0.014X2 0.000 0.000 0.201

terhadap NIM BNGA

5 BNGA

BOPO 0.879 0.773 0.745 Y = 0.363 + 4.324X1+

2.608X2 0.000 0.000 0.026

BOPO BNGA ROE 0.162 0.026 -0.095 Y = 0.067 - 0.483X1+

0.171X2 0.808 0.554 0.907

Ho ditolak, SBI dan KURS tidak berpengaruh secara signifikan

terhadap ROE LPBN PLL 0.351 0.123 0.013 Y = -0.004 + 0.049X1

+ 0.023X2 0.350 0.154 0.696

Ho tidak ditolak, SBI dan KURS tidak berpengaruh secara signifikan terhadap PLL LPBN NIM 0.641 0.411 0.337 Y = 0.006 + 0.030X1 -

0.010X2 0.014 0.007 0.597

terhadap NIM LPBN

6 LPBN

BOPO 0.194 0.038 -0.082 Y = 0.874 - 0.204X1 -

0.841X2 0.735 0.740 0.450

Ho tidak ditolak, SBI dan KURS tidak berpengaruh secara signifikan terhadap BOPO LPBN ROE 0.063 0.004 -0.014 Y = 0.060 - 0.022X1 +

0.325X2 0.806 0.940 0.535

Ho tidak ditolak, SBI dan KURS tidak berpengaruh secara signifikan terhadap ROE PANEL PLL 0.135 0.018 0.000 Y = -0.001 + 0.025X1

+ 0.037X2 0.363 0.227 0.319

Ho tidak ditolak, SBI dan KURS tidak berpengaruh secara signifikan terhadap PLL PANEL NIM 0.522 0.272 0.259 Y = 0.016 - 0.057X1 -

0.002X2 0.000 0.000 0.902

terhadap NIM PANEL

7 PANEL

BOPO 0.574 0.329 0.317 Y = 0.522 + 2.535X1 +

0.554X2 0.000 0.000 0.374

(23)

Tabel 4.9 Hasil Uji Validitas Multikolinieritas, Heteroskedastisitas dan Autokorelasi Durbin-Watson untuk Data Tabel 4.8.

No. Variabel SBI dan _{Return Kurs} Uji

Multikolinieritas Heteroskedistisitas Uji Uji Autokorelasi Durbin Watson

ROE Tidak Tidak Autokorelasi Positif 1 BBCA

BOPO Tidak Tidak Autokorelasi Positif PLL Tidak Tidak Tidak dapat disimpulkan NIM Tidak Tidak Tidak dapat disimpulkan 2 BBNI

BOPO Tidak Tidak Tidak ROE Tidak Tidak Tidak dapat Disimpulkan NIM Tidak Tidak Tidak 3 BDMN

BOPO Tidak Tidak Tidak NIM Tidak Tidak Tidak 4 BNII

BOPO Tidak Tidak Tidak PLL Tidak Tidak Tidak NIM Tidak Tidak Tidak 5 BNGA

BOPO Tidak Tidak Tidak 6 LPBN NIM Tidak Tidak Autokorelasi Positif

NIM Tidak Tidak Autokorelasi Positif 7 PANEL

BOPO Tidak Tidak Autokorelasi Positif

Berdasarkan hasil analisis regresi sederhana yang menyatakan hubungan masing-masing variabel X dengan variabel Y, yaitu tingkat suku bunga SBI dengan rasio kinerja profitabilitas bank seperti tersaji pada Tabel 4.4, perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD dengan rasio kinerja profitabilitas bank seperti tersaji pada Tabel 4.6, dan hasil analisis regresi berganda yang menyatakan hubungan antara kedua variabel X secara bersamaan, yaitu tingkat suku bunga SBI sebagai variabel X1

dan perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD sebagai variabel X2 terhadap rasio

kinerja profitabilitas bank seperti tersaji pada Tabel 4.8, maka dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut:

(24)

1. Perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD tidak mempengaruhi secara signifikan rasio kinerja profitabilitas (ROE, PLL, NIM, BOPO) dari seluruh bank yang dijadikan obyek penelitian.

2. Tingkat suku bunga SBI mempengaruhi secara signifikan beberapa rasio kinerja profitabilitas, dimana pengaruh tingkat suku bunga SBI bervariasi untuk setiap bank. Rangkuman perbedaan dari pengaruh tingkat suku bunga SBI terhadap rasio kinerja profitabilitas bank-bank obyek penelitian disajikan pada Tabel 4.10.

Tabel 4.10. Rangkuman Pengaruh Tingkat Suku Bunga SBI terhadap Rasio-Rasio Profitabilitas Bank-Bank Obyek Penelitian .

n.s = not significant (tidak signifikan)

Bank Pengaruh SBI

terhadap rasio BBCA BBNI BDMN BNII BNGA LPBN PANEL

ROE + 0.312 (kuat) n.s. -0.668 (kuat) n.s n.s n.s n.s PLL n.s. -0.043 (kuat) n.s n.s -0.048 (kuat) n.s n.s NIM +0.016 (lemah) -0.065 (kuat) - 0.077 (kuat) -0.137 (kuat) -0.109 (kuat) +0.032 (kuat) -0.057 (kuat) BOPO + 1.005 (lemah) + 2.036 (kuat) + 3.099 (kuat) +4.760 (kuat) +4.007 (kuat) n.s +2.468 (kuat)

Berdasarkan data pada Tabel 4.10 dapat dijelaskan pengaruh tingkat suku bunga SBI terhadap rasio kinerja profitabilitas bank obyek penelitian sebagai berikut: • Tingkat suku bunga SBI berpengaruh secara signifikan terhadap rasio Net Interest

Margin (NIM) seluruh bank obyek penelitian. Pengaruh tingkat suku bunga SBI tersebut ada yang positif (searah) dan ada negatif (berlawanan) dengan tingkat keeratan hubungan yang lemah atau kuat. NIM Bank Central Asia (BBCA) dan

(25)

Bank Lippo (LPBN) dipengaruhi secara positif oleh tingkat suku bunga SBI dimana tingkat hubungannya adalah lemah untuk BBCA dan kuat untuk LPBN. Artinya bahwa NIM kedua bank ini akan meningkat jika terjadi kenaikan tingkat suku bunga SBI dan sebaliknya jika terjadi penurunan tingkat suku bunga SBI akan menyebabkan NIM kedua bank menurun. Sebaliknya kenaikan tingkat suku bunga SBI berpengaruh sangat kuat terhadap penurunan NIM Bank Negara Indonesia 1946 (BBNI), Bank Danamon (BDMN), Bank Internasional Indonesia (BNII) dan Bank Niaga (BNGA). Secara gabungan panel bank didapatkan hasil pengaruh tingkat suku bunga SBI adalah positif dengan tingkat hubungan yang kuat terhadap NIM.

• Tingkat suku bunga SBI berpengaruh secara signifikan terhadap rasio BOPO seluruh bank obyek penelitian, kecuali untuk Bank Lippo (LPBN). Tingkat suku bunga SBI memberikan pengaruh yang positif terhadap BOPO, yang artinya bahwa kenaikan tingkat suku bunga SBI akan memperbesar biaya operasional dibandingkan dengan pendapatan operasional.

• Tingkat suku bunga SBI hanya mempengaruhi secara signifikan dan negatif rasio PLL dari 2 bank obyek penelitian yaitu Bank Negara Indonesia 1946 (BBNI) dan Bank Niaga (BNGA) dengan tingkat hubungan yang kuat, sedangkan untuk 4 bank yang lain, tidak ditemukan pengaruh yang berarti antara tingkat suku bunga SBI dan rasio PLL.

(26)

• Tingkat suku bunga SBI hanya mempengaruhi secara signifikan dengan tingkat hubungan yang kuat rasio ROE dari dua bank, yaitu Bank Central Asia (BBCA) dan Bank Danamon (BDMN), sedangkan untuk 4 bank lainnya tidak ditemukan pengaruh yang berarti. Untuk BBCA pengaruh tingkat suku bunga SBI adalah positif, yaitu semakin tinggi tingkat suku bunga SBI akan meningkatkan rasio ROE, sedangkan untuk Bank Danamon (BDMN) pengaruh tingkat suku bunga SBI adalah negatif, dimana peningkatan suku bunga SBI akan menurunkan rasio ROE.

Secara umum berdasarkan hasil pengolahan dan analisis data, koefisien regresi yang menyatakan hubungan linier antara tingkat suku bunga SBI dan nilai tukar rupiah terhadap USD dengan kinerja berdasarkan rasio ROE, NIM,PLL dan BOPO bank obyek penelitian tidak seragam. Terdapat bank yang memiliki koefisien regresi positif dan nilai koefisien yang besar untuk rasio tertentu dan koefisien regresi negatif dan nilai koefisien yang lebih kecil untuk rasio lainnya, dan sebaliknya bank lainnya memiliki koefisien regresi yang berlawanan. Perbedaan ini menggambarkan kompleksitas rasio kinerja profitabilitas bank yang tidak hanya tergantung pada satu atau beberapa variabel tertentu, tetapi interaksi antara berbagai kondisi dan variabel yang dapat saja berbeda dan berubah sepanjang waktu serta bagaimana bank melakukan strategi dalam menanggapi perubahan tingkat suku bunga SBI.

Hasil penelitian di atas dapat dijelaskan sebagai berikut:

• Bank Central Asia dan Bank Lippo memiliki hubungan regresi yang positif antara tingkat suku bunga SBI dengan NIM, yang dapat diartikan bahwa kenaikan

(27)

suku bunga justru menyebabkan meningkatnya NIM. Kenaikan indikator tingkat suku bunga SBI, ditanggapi kedua bank tersebut dengan kenaikan suku bunga pinjaman (asset) lebih tinggi dari suku bunga pendanaan (liability), sehingga selisih (spread) suku bunga semakin membesar, sehingga bank dapat memanfaatkan kenaikan suku bunga untuk keuntungannya. Sebaliknya pada saat terjadi penurunan tingkat suku bunga SBI, besarnya suku bunga pendanaan turun lebih rendah dari suku bunga pinjaman sehingga menyebabkan rasio NIM turun. • Bank Negara Indonesia 1946, Bank Internasional Indonesia, Bank Danamon dan

Bank Niaga memiliki hubungan regresi yang positif antara tingkat suku bunga SBI dengan NIM, yang berarti bahwa kenaikan tingkat suku bunga SBI justru menyebabkan spread suku bunga mengecil. Suku bunga pendanaan naik lebih tinggi dari suku bunga pinjaman, sehingga dengan kenaikan suku bunga menyebabkan keuntungan semakin mengecil.

• Kenaikan tingkat suku bunga SBI berpengaruh secara signifikan pada rasio PLL dari Bank Negara Indonesia 1946 dan Bank Niaga dengan hubungan regresi yang negatif, sedangkan pada bank lainnya tidak terbukti berpengaruh secara signifikan. Hal ini agak bertentangan dengan teori yang menjelaskan bahwa kenaikan tingkat suku bunga SBI cenderung menyebabkan sektor riil bermasalah dan kemampuan pembayaran debitur menurun dan pada akhirnya menyebabkan kredit bermasalah. Peningkatan kredit bermasalah justru meningkatkan rasio

Provision for Loan Losses (PLL). Kemungkinan penyebabnya dapat dijelaskan

(28)

- fluktuasi tingkat suku bunga sampai pada batas-batas tertentu belum menimbulkan pengaruh yang berarti bagi usaha dan kemampuan debitur, yang berarti bahwa debitur memiliki batas-batas ketahanan tertentu terhadap fluktuasi tingkat suku bunga.

- perubahan tingkat suku bunga tidak secara langsung mengganggu kemampuan debitur pada saat itu, sehingga mungkin terdapat time lag dari perubahan tingkat suku bunga dengan kondisi keuangan dari debitur.

- usaha debitur lebih banyak dipengaruhi oleh faktor lain selain tingkat suku bunga, misalnya siklus ekonomi dan siklus bisnis dari debitur.

- manajemen risiko kredit dari bank pada saat pemberian kredit, pengawasan dan tindakan mitigasi yang dilakukan sudah semakin baik.

• Secara teori, perubahan NIM memiliki hubungan yang negatif dengan BOPO, karena umumnya pada bank, komponen terbesar dari pendapatan operasional adalah bunga pinjaman, sedangkan beban operasional terbesar adalah bunga dana. Kesimpulan tersebut benar untuk 5 bank obyek penelitian, kecuali untuk Bank Central Asia, yang justru dengan peningkatan NIM, memiliki BOPO yang menurun. Untuk mengetahui penyebabnya, maka diperlukan penelitian yang lebih detail, kemungkinan adanya peningkatan beban operasional atau pendapatan operasional selain bunga yang meningkat karena sebab lain.

• Tingkat suku bunga SBI hanya mempengaruhi secara positif ROE Bank Central Asia dan secara negatif ROE Bank Danamon. Untuk ke-4 bank lainnya tidak terbukti tingkat suku bunga memberikan pengaruh yang signifikan terhadap rasio

(29)

ROE, walaupun memberikan pengaruh yang cukup signifikan pada NIM. Hal ini berarti bahwa kinerja bank tidak hanya ditentukan oleh NIM, tetapi oleh banyak faktor dan kondisi lain.

Satu hal yang seragam dari seluruh hasil penelitian adalah bahwa dari hasil uji statistik (uji-t) terhadap hubungan linear, didapat fakta bahwa untuk semua bank obyek penelitian tidak ditemukan hubungan linear yang signifikan pada tingkat kepercayaan 95% antara perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD dengan rasio ROE, PLL, NIM dan BOPO, yang berarti bahwa fluktuasi nilai tukar rupiah terhadap USD tidak memberikan pengaruh yang berarti bagi rasio profitabilitas bank. Hal ini dapat dijelaskan sebagai berikut:

• Pengaturan dan ketentuan Net Open Position (NOP) yang diawasi secara ketat oleh Bank Indonesia, telah menyebabkan bank tidak memiliki posisi valas terbuka dalam jumlah besar, yang berarti juga meminimisasi risiko kerugian karena perubahan nilai tukar rupiah. Dengan pengaturan NOP, bank dibatasi untuk tidak melakukan spekulasi transaksi valuta asing yang dapat menyebabkan bank memperoleh keuntungan atau kerugian yang besar karena pergerakan nilai tukar rupiah. Hal ini menyebabkan perubahan nilai tukar rupiah tidak berpengaruh secara signifikan terhadap keuntungan-kerugian bank.

• Posisi pinjaman valuta asing akan berpotensi bermasalah jika terjadi depresiasi nilai tukar rupiah terhadap USD secara tajam, tetapi jika perusahaan debitur berorientasi ekspor maka depresiasi tersebut tidak menjadi masalah malahan

(30)

diuntungkan karena ekspor yang kompetitif di pasar global dan penghasilan dalam valuta asing dapat digunakan untuk melunasi kewajiban valasnya. Bank Indonesia telah menerapkan regulasi yang ketat terkait dengan pinjaman valuta asing yang diberikan oleh bank kepada debiturnya.

• Peraturan yang ditetapkan oleh BI dalam rangka stabilisasi nilai tukar rupiah, dengan pembatasan transaksi maupun posisi valuta asing bank, dipercaya telah memberikan kontribusi yang berarti bagi kestabilan usaha bank dari perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD.

4.2. Hubungan Antara Tingkat Suku Bunga dan Perubahan

Nilai Tukar Rupiah terhadap Return Saham Bank

Berdasarkan perhitungan yang dilakukan dengan bantuan MS Excel 2002, dapat diperoleh tingkat suku bunga SBI dan perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD dalam interval 1 bulan selama periode Januari 2001 s/d September 2005 seperti tercantum pada lampiran A.1. Selanjutnya dapat diperoleh pula imbal hasil (return) IHSG, return Indeks Keuangan dan return saham bank-bank yang dijadikan obyek penelitian dengan menggunakan data harga saham setiap akhir bulan selama periode penelitian seperti tercantum pada lampiran A.3.

(31)

Perkembangan perubahan tingkat suku bunga SBI, nilai tukar rupiah terhadap USD, IHSG, Indeks Keuangan dan harga saham bank selama jangka waktu penelitian yang diindeks berdasarkan data bulan Januari 2001 disajikan pada Gambar 4.2.

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Perio de Mar 01 Jun 01Sep 01Des 0 1 Mar 02 Jun 02Sep 02Des 0 2 Mar 03Jun 0 3 Sep 03Des 0 3 Mar 0 4 Jun 0 4 Sep 04 Des 0 4 Mar 0 5 Jun 0 5 Sep 05 In d e k s S a h a m 40 60 80 100 120 140 160 In d e k s S B I & K u rs IHSG Indeks Keuangan BBCA BBNI BDMN BNII BNGA LPBN SBI Kurs

Gambar 4.2. Grafik Perkembangan Perubahan Tingkat Suku Bunga SBI, Nilai

Tukar Rupiah, IHSG, Indeks Keuangan dan Harga Saham Bank Selama Periode Januari 2001 s/d September 2005

Setelah diketahui hasil perhitungan tingkat suku bunga dan perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD (return kurs) dan return saham maka dilakukan penentuan variabel, dimana tingkat suku bunga SBI dan return kurs sebagai variabel bebas X, sedangkan return saham ditentukan sebagai variabel terikat Y.

(32)

Terdapat dua variabel bebas (X) dalam penelitian, yaitu: 1. Tingkat Suku Bunga (SBI)

2. Perubahan Nilai Tukar Rupiah terhadap USD

Sedangkan variabel terikat (Y) dalam penelitian ini adalah: 1. Return IHSG

2. Return Indeks Industri Keuangan

3. Return Saham Bank Central Asia (BBCA) 4. Return Saham Bank Negara Indonesia (BBNI) 5. Return Saham Bank Danamon (BDMN)

6. Return Saham Bank Internasional Indonesia (BNII) 7. Return Saham Bank Niaga (BNGA)

8. Return Saham Bank Lippo (LPBN)

9. Return Saham Panel Bank (gabungan bank yang dijadikan obyek penelitian)

Selanjutnya perhitungan korelasi, regresi dan uji signifikansi dengan bantuan

software SPSS, dengan metode dan cara yang dijelaskan pada sub bab 4.1 dilakukan

untuk menganalisis pengaruh dan hubungan dari masing-masing variabel X terhadap masing-masing variabel Y. Hasil perhitungan dan analisis SPSS dapat dilihat pada Tabel 4.11 dan Tabel 4.12 di bawah ini.

(33)

Tabel 4.11. Hasil Pengolahan dan Analisis Hubungan antara Tingkat Suku Bunga SBI dengan Return Saham Bank Obyek Penelitian.

No. Variabel SBI vs Return

R _SquareR Regresi Koefisien _Regresi _(Signifikan)p-value Kesimpulan

1 IHSG 0.084 0.007 Y = 0.053 - 0.256X -0.256 0.533

Ho tidak ditolak, SBI tidak berpengaruh secara signifikan

terhadap Return IHSG 2 _KeuanganIndeks 0.050 0.003 Y = 0.037 - 0.100X -0.100 0.711

Ho tidak ditolak, SBI tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Return Indeks Keuangan 3 Saham _BBCA 0.116 0.013 Y = 0.007 + 0.310X 0.310 0.391

Ho tidak ditolak, SBI tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Return Saham BBCA 4 Saham _BBNI 0.099 0.010 Y = - 0.036 + 0.437X 0.437 0.465

Ho tidak ditolak, SBI tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Return Saham BBNI 5 Saham _BDMN 0.239 0.057 Y = 0.129 – 1.027X -1.027 0.074

Ho tidak ditolak, SBI tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Return Saham BDMN 6 Saham _BNII -0.175 0.031 Y = 0.091 – 0.792X -0.792 0.194

Ho tidak ditolak, SBI tidak berpengaruh secara signifikan

terhadap Return Saham BNII 7 Saham _BNGA 0.013 0.000 Y = 0.014 - 0.067X -0.067 0.921 berpengaruh secara signifikan Ho tidak ditolak, SBI tidak

terhadap Return Saham BNGA 8 Saham _LPBN 0.117 0.014 Y = 0.095 - 0.535X -0.535 0.386

Ho tidak ditolak, SBI tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Return Saham LPBN 9 _{Panel Bank}Saham -0.064 0.004 Y = 0.050 - 0.279X -0.279 0.235

Ho tidak ditolak, SBI tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Return Saham Panel Bank

Tabel 4.12. Hasil Pengolahan dan Analisis Hubungan antara Perubahan Nilai Tukar Rupiah terhadap USD dengan Return Saham Bank Obyek Penelitian.

No.

Variabel Kurs vs Return

1 IHSG 0.058 0.003 Y = 0.024 - 0.167X -0.167 0.668

terhadap Return IHSG 2 _KeuanganIndeks 0.458 0.210 Y = 0.027 - 0.861X -0.861 0.000

Ho ditolak, KURS berpengaruh secara signifikan terhadap Return

Indeks Keuangan 3 Saham _BBCA 0.362 0.131 Y = 0.045 – 0.918X -0.918 0.006

Saham BBCA 4 Saham _BBNI 0.533 0.284 Y = 0.020 - 2.239X -2.239 0.000

Saham BBNI 5 Saham _BDMN 0.196 0.038 Y = 0.010 – 0.799X -0.799 0.144

Ho tidak ditolak, KURS tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Return Saham BDMN

(34)

No.

Variabel Kurs vs Return

6 Saham _BNII -0.219 0.048 Y = 0.000 – 0.943X -0.943 0.101

terhadap Return Saham BNII 7 Saham _BNGA 0.263 0.069 Y = 0.009 - 1.250X -1.250 0.048 secara signifikan terhadap Return Ho ditolak, KURS berpengaruh

Saham BNGA 8 Saham _LPBN 0.247 0.061 Y = 0.035 - 1.070X -1.070 0.064 berpengaruh secara signifikan Ho tidak ditolak, KURS tidak

terhadap Return Saham LPBN 9 Panel Bank -0.293 0.083 Y = 0.020 - 1.203X -1.203 0.000

Saham Panel Bank

Tabel 4.13. Hasil Uji Validitas Heteroskedastisitas dan autokorelasi Durbin-Watson untuk Data Tabel 4.12

No. Variabel Return Kurs vs Uji Heteros-kedistisitas Uji Autokorelasi Durbin Watson d dL du 4-du 4-dL

1 Return Indeks _Keuangan Tidak Tidak 1.917 1.55 1.62 2.38 2.45

2 Return Saham _BBCA Tidak _disimpulkanTidak dapat 2.400 1.55 1.62 2.38 2.45

3 Return Saham _BBNI Tidak Tidak 1.857 1.55 1.62 2.38 2.45

4 Return Saham _BNGA Tidak Tidak 1.793 1.55 1.62 2.38 2.45

5 Return Saham _{Panel Bank} Tidak Tidak 2.159 1.65 1.69 2.31 2.35

Setelah dilakukan analisis regresi sederhana secara terpisah antara tingkat suku bunga dan nilai tukar rupiah terhadap USD untuk masing-masing saham bank, maka tahap selanjutnya dilakukan analisis regresi berganda untuk mengetahui secara bersama-sama pengaruh dari tingkat suku bunga SBI (X1) dan perubahan nilai tukar

rupiah terhadap USD (X2) terhadap return saham bank obyek penelitian. Sebagai

kontrol akan digunakan 2 variabel lain, yaitu IHSG (X3) dan Indeks Keuangan (X4)

(35)

ataukah terdapat pengaruh dari variabel kontrol dan seberapa besar pengaruh tersebut.

Hasil Pengolahan SPSS dan analisisnya dapat dilihat pada Tabel 4.14. berikut ini.

Tabel 4.14. Hasil Pengolahan dan Analisis Hubungan antara Tingkat Suku Bunga SBI, Perubahan Nilai Tukar Rupiah terhadap USD, Return IHSG dan

Return Indeks Keuangan dengan Return saham Bank Obyek

Penelitian.

Persamaan Regresi / p-value (Signifikan) No Bank R R Square _{R Square}Adjusted

p-value (Signifikan)

Regresi SBI (X1) KURS (X2) IHSG (X3) KEUANGAN _(X 4) Y = -0.037 + 0.437 X1 + 0.148 X2 - 0.039 X3 + 1.187 X4 0.033 0.494 0.584 0.000 0.847 0.718 0.696 0.000 signifikan - - signifikan 1 BBCA

Ho ditolak, terdapat hubungan yang signifikan antara variabel-variabel X dengan return saham BBCA. Hubungan yang signifikan adalah X1 dan X4. Model regresi dapat digunakan.

Y = -0.049 + 0.362 X1 – 1.385 X2 + 0.025 X3 + 0.938 X4 0.446 0.008 0.880 0.002 0.654 0.428 0.384 0.000 - signifikan - signifikan 2 BBNI

Ho ditolak, terdapat hubungan yang signifikan antara variabel-variabel X dengan return saham BBNI. Hubungan yang signifikan adalah X2 dan X4. Model regresi dapat digunakan.

Y = 0.091 - 0.936 X1 + 0.145 X2 - 0.206 X3 + 1.259 X4 0.064 0.786 0.240 0.000 0.580 0.336 0.285 0.000 - - - signifikan 3 BDMN

Ho ditolak, terdapat hubungan yang signifikan antara variabel-variabel X dengan return saham BDMN. Hubungan yang signifikan adalah X4. Model regresi dapat digunakan.

Y = 0.067 – 0.760 X1 – 0.281 X2 - 0.079 X3 - 0.884 X4 0.191 0.650 0.695 0.014 0.442 0.195 0.133 0.021 - - - signifikan 4 BNII

Ho ditolak, terdapat hubungan yang signifikan antara variabel-variabel X dengan return saham BNII. Hubungan yang signifikan adalah X4. Model regresi dapat digunakan.

Y = -0.007 - 0.053 X1 – 0.565 X2 + 0.027 X3 + 0.796 X4 0.936 0.420 0.907 0.048 0.390 0.152 0.087 0.067 - - - signifikan 5 BNGA

Ho tidak ditolak, tidak terdapat hubungan yang signifikan antara variabel-variabel X dengan return saham BNGA. Hanya variabel X4 yang menunjukkan hubungan signifikan. Model Regresi tidak

(36)

Persamaan Regresi / p-value (Signifikan) No Bank R R Square _{R Square}Adjusted

Regresi SBI (X1) KURS (X2) IHSG (X3) KEUANGAN _(X 4) Y = 0.079 – 0.535 X1 - 0.508 X2 - 0.033 X3 + 0.729 X4 0.370 0.426 0.875 0.047 0.396 0.156 0.092 0.061 - - - signifikan 6 LPBN

Ho tidak ditolak, tidak terdapat hubungan yang signifikan antara variabel-variabel X dengan return saham BNGA. Hanya variabel X4 yang menunjukkan hubungan signifikan. Model Regresi tidak

dapat digunakan Y = 0.024 - 0.248 X1 - 0.408 X2 - 0.051 X3 + 0.965 X4 0.238 0.070 0.490 0.000 0.489 0.239 0.230 0.000 - - - signifikan 7 PANEL _Bank

Ho ditolak, terdapat hubungan yang signifikan antara variabel-variabel X dengan return saham Panel Bank. Hanya variabel X4 yang menunjukkan hubungan signifikan. Model regresi dapat

digunakan.

Tabel 4.15 Hasil Uji Validitas Multikoliniearitas, Heteroskedastisitas dan Autokorelasi Durbin-Watson untuk Data Tabel 4.14.

No.

Variabel SBI dan Return Kurs, Return IHSG,

Return Indeks

Keuangan terhadap

Uji

Multikolinieritas Heteroskedistisitas Uji Uji Autokorelasi Durbin Watson

1 Return saham BBCA Tidak Tidak Tidak dapat _disimpulkan

2 Return saham BBNI Tidak Tidak Tidak

3 Return saham BDMN Tidak Tidak Tidak

4 Return saham BNIII Tidak Tidak Tidak

5 Return saham Panel _Bank Tidak Tidak Tidak

Selanjutnya untuk mendapatkan persamaan regresi terbaik yang memiliki tingkat kepercayaan 95% untuk seluruh koefisien regresi dan memiliki tingkat determinasi terbaik (Adjusted R Square yang tinggi), maka dilakukan analisis regresi dengan menggunakan metode stepwise, yang juga berfungsi untuk mengeluarkan variabel-variabel bebas yang memiliki hubungan yang kuat (multikolinieritas) satu sama lainnya. Metode stepwise dilakukan oleh sistem SPSS dengan memasukkan

(37)

variabel bebas yang mempunyai korelasi paling kuat dengan variabel terikat. Selanjutnya, setiap kali pemasukan variabel bebas yang lain dilakukan pengujian untuk tetap memasukkan variabel bebas tersebut atau mengeluarkannya. Sebagai contoh akan diberikan data hasil proses SPSS untuk regresi berganda dengan tingkat suku bunga SBI sebagai X1 dan perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD sebagai

X2, variabel kontrol IHSG sebagai X3 dan variabel kontrol Indeks Keuangan sebagai

X4 terhadap Return saham BBCA sebagai Y.

Tabel 4.16 Hasil Keluaran SPSS untuk Regresi Linier Berganda antara Tingkat Suku Bunga SBI dan Nilai Tukar Rupiah terhadap USD, Return IHSG,

Return Indeks Keuangan dengan Return Saham Bank Central Asia

(BBCA) Metode Stepwise

Correlations

Saham Return SBI Return Kurs Return IHSG Keuangan Indeks Return Saham 1.000 .116 -.362 .256 .830 SBI .116 1.000 -.120 -.084 -.050 Return Kurs -.362 -.120 1.000 -.058 -.458 Return IHSG .256 -.084 -.058 1.000 .360 Pearson Correlation Indeks Keuangan .830 -.050 -.458 .360 1.000 Return Saham . .195 .003 .027 .000 SBI .195 . .188 .266 .355 Return Kurs .003 .188 . .334 .000 Return IHSG .027 .266 .334 . .003 Sig. (1-tailed) Indeks Keuangan .000 .355 .000 .003 . Return Saham 57 57 57 57 57 SBI 57 57 57 57 57 Return Kurs 57 57 57 57 57 Return IHSG 57 57 57 57 57 N Indeks Keuangan 57 57 57 57 57

(38)

Variables Entered/Removed(a)

Model Variables _Entered _RemovedVariables Method

1 _KeuanganIndeks . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= _{.050, Probability-of-F-to-remove >= .100).}

2 SBI . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= _{.050, Probability-of-F-to-remove >= .100).}

a Dependent Variable: Return Saham

Model Summary(c) Change Statistics Model R _SquareR Adjusted R Square Std. Error of the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change Durbin Watson 1 .830(a) .689 .684 .0595878 .689 121.979 1 55 .000 2 .845(b) .714 .704 .0576780 .025 4.703 1 54 .035 2.392 a Predictors: (Constant), Indeks Keuangan

b Predictors: (Constant), Indeks Keuangan, SBI c Dependent Variable: Return Saham

ANOVA(c)

Model _SquaresSum of Df Mean Square F Sig. Regression .433 1 .433 121.979 .000(a) Residual .195 55 .004 1 Total .628 56 Regression .449 2 .224 67.446 .000(b) Residual .180 54 .003 2 Total .628 56 a Predictors: (Constant), Indeks Keuangan

b Predictors: (Constant), Indeks Keuangan, SBI c Dependent Variable: Return Saham

(39)

Coefficients(a)

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF (Constant) .015 .008 1.778 .081 1 Indeks Keuangan 1.118 .101 .830 11.044 .000 1.000 1.000 (Constant) -.035 .024 -1.437 .156 Indeks Keuangan 1.129 .098 .838 11.505 .000 .997 1.003 2 SBI .422 .195 .158 2.169 .035 .997 1.003 a Dependent Variable: Return Saham

Excluded Variables(c)

Collinearity Statistics Model

Beta In t Sig. _CorrelationPartial

Tolerance VIF _ToleranceMinimum SBI .158(a) 2.169 .035 .283 .997 1.003 .997 Return Kurs .023(a) .267 .790 .036 .790 1.265 .790 1

Return IHSG -.049(a) -.607 .546 -.082 .870 1.149 .870 Return Kurs .053(b) .632 .530 .086 .770 1.299 .770 2 _{Return IHSG} _-.037(b) _-.475 _.637 _-.065 _.866 _1.155 _.866 a Predictors in the Model: (Constant), Indeks Keuangan

b Predictors in the Model: (Constant), Indeks Keuangan, SBI c Dependent Variable: Return Saham

Collinearity Diagnostics(a)

Variance Proportions Model Dimension Eigenvalue Condition _Index

(Constant) _KeuanganIndeks SBI 1 1.307 1.000 .35 .35 1 2 .693 1.373 .65 .65 1 2.102 1.000 .02 .05 .02 2 .847 1.576 .01 .94 .01 2 3 .052 6.378 .97 .01 .97 a Dependent Variable: Return Saham

Dari hasil analisis SPSS terlihat bahwa pada model 1, X4 (Return Indeks

Keuangan) yang dimasukkan dan selanjutnya pada model 2, X1 (tingkat suku bunga

(40)

dihasilkan model regresi yang paling baik (adjusted R Square yang lebih tinggi) dengan tingkat kepercayaan 95% dari return saham BCA dengan variabel-variabel X tersebut. Terlihat bahwa ternyata return saham BCA dipengaruhi oleh tingkat suku bunga dan return Indeks Keuangan.

Hasil proses SPSS dengan menggunakan Stepwise disajikan pada Tabel 4.17.

Tabel 4.17. Hasil Keluaran SPSS untuk Regresi linier berganda antara Tingkat Suku Bunga SBI, Nilai Tukar Rupiah terhadap USD, Return IHSG dan Return Indeks Keuangan dengan Return Saham Bank dengan Menggunakan Metode Stepwise

Persamaan Regresi / p-value (Signifikan) No Bank R R Square Adjusted R _Square

Regresi SBI (X1) KURS (X2) IHSG (X3) KEUANGAN_(X4)

Y = -0.035 + 0.422 X1 + 1.129 X4

0.845 0.714 0.704 0.000

0.035 - - 0.000 1 BBCA

Ho ditolak, terdapat hubungan yang signifikan antara variabel SBI dan return indeks keuangan dengan return saham BBCA. Model regresi dapat digunakan

Y = -0.005 - 1.437 X2 + 0.930 X4

0.649 0.421 0.400 0.000

- 0.005 - 0.001 2 BBNI

Ho ditolak, terdapat hubungan yang signifikan antara variabel return kurs dengan return indeks keuangan dengan return saham BBNI. Model regresi dapat digunakan

Y = -0.020 + 1.133 X4

0.522 0.273 0.260 0.000

- - - 0.000 3 BDMN

Ho ditolak, terdapat hubungan yang signifikan antara variabel return indeks keuangan dengan return saham BDMN. Model regresi dapat digunakan

Y = -0.025 + 0.929 X4

0.406 0.165 0.150 0.002

- - - 0.002 4 BNII

Ho ditolak, terdapat hubungan yang signifikan antara variabel return indeks keuangan dengan return saham BNII. Model regresi dapat digunakan

Y = -0.017 + 0.950 X4

0.376 0.142 0.126 0.004

- - - 0.004 5 BNGA

Ho ditolak, terdapat hubungan yang signifikan antara return indeks keuangan dengan return saham BNGA.

Y = 0.011 + 0.848 X4

0.368 0.135 0.120 0.005

- - - 0.005 6 LPBN

Ho ditolak, terdapat hubungan yang signifikan antara return indeks keuangan dengan return saham LPBN.

(41)

Persamaan Regresi / p-value (Signifikan) No Bank R R Square Adjusted R _Square (Signifikan)p-value

Regresi SBI (X1) KURS (X2) IHSG (X3) KEUANGAN_(X4)

Y = - 0.009 + 1.043 X4

0.477 0.228 0.225 0.000

- - - 0.000 7 PANEL

Ho ditolak, terdapat hubungan yang signifikan antara return indeks keuangan dengan return saham Panel Bank

Tabel 4.18 Hasil Uji Validitas Multikolinieritas, Heteroskedastisitas dan Autokorelasi Durbin-Watson untuk Data Tabel 4.17

No.

Variabel SBI dan

Return Kurs, Return

IHSG, Return Indeks Keuangan terhadap Uji Multikoliniaritas Uji Heteroskedistisitas Uji Autokorelasi Durbin Watson

1 Return saham _BBCA Tidak Tidak Tidak dapat disimpulkan

2 Return saham BBNI Tidak Tidak Tidak

3 Return saham _BDMN Tidak Tidak Tidak

4 Return saham BNII Tidak Tidak Tidak

5 Return saham _BNGA Tidak Tidak Tidak

6 Return saham _LPBN Tidak Tidak Tidak

7 Return saham _{Panel Bank} Tidak Tidak Tidak

Perbandingan hasil regresi linier sederhana yang menggunakan variabel tingkat suku bunga SBI dan variabel perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD dengan return saham bank, dengan hasil regresi linier berganda yang secara bersama-sama menggunakan kedua variabel tersebut berturut-turut sebagai X1 dan X2, serta

memasukkan variabel kontrol IHSG sebagai X3 dan variabel indeks keuangan

(42)

Tabel 4.19.Perbandingan Hubungan secara Terpisah dalam Regresi Sederhana dan Hubungan secara Bersamaan dalam Regresi Berganda antara Tingkat Suku Bunga SBI dan Perubahan Nilai Tukar Rupiah/USD dengan

Return Saham Bank

Regresi Sederhana Regresi Berganda Metode Stepwise

Return

saham

Bank (Y) SBI (X) Kurs (X) SBI (X1) Kurs (X2) IHSG (X3) KEUANGAN _(X 4)

BBCA n.s. _(lemah)-0.918 _(lemah)0.422 - - +1.129 _(kuat)

BBNI n.s. -2.239 _(kuat) - -1.437 _(kuat) - +0.930 _(kuat)

BDMN n.s. n.s. - - - +1.133 _(kuat)

BNII n.s. n.s. - - - _(lemah)+0.929

BNGA n.s. _(lemah)-1.250 - - - _(lemah)+0.950

LPBN n.s. n.s - - - _(lemah)+0.848

PANEL n.s. _(lemah)-1.203 - - - _(lemah)+1.043

n.s. = not significant

Dari Tabel 4.19 dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:

1. Tingkat suku bunga SBI tidak berpengaruh secara signifikan terhadap return saham bank.

2. Perubahan nilai tukar Rupiah terhadap USD berpengaruh secara negatif dan signifikan dengan tingkat lemah terhadap kinerja 3 saham bank yang diteliti, yaitu BBCA, BBNI, BNGA. Sedangkan terhadap return saham bank BDMN, BNII dan LPBN nilai tukar rupiah terhadap USD tidak terbukti berpengaruh secara signifikan. Hubungan yang negatif dapat diartikan bahwa harga saham akan meningkat jika terjadi penguatan nilai tukar rupiah terhadap USD.

3. Analisis regresi berganda dengan menggunakan variabel kontrol return IHSG dan

(43)

yang lebih dominan. Setelah return IHSG dan return Indeks Keuangan dimasukkan sebagai variabel-variabel kontrol X, maka hanya BBNI yang menunjukkan adanya hubungan yang signifikan antara perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD dengan return sahamnya. Return saham lain yang terbukti memiliki hubungan dengan perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD pada regresi linier sederhana, menjadi tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan perubahan nilai tukar rupiah terhadap USD dan digantikan oleh hubungan yang signifikan dengan return Indeks Keuangan.

4. Hal yang menarik adalah untuk Saham BBCA pada, regresi sederhana terpisah dengan menggunakan variabel bebas tingkat suku bunga SBI, terlihat bahwa saham BBCA tidak dipengaruhi oleh tingkat suku bunga SBI. Tetapi setelah dilakukan regresi berganda, tingkat suku bunga SBI memberikan pengaruh yang signifikan dan berkontribusi pada peningkatan koefisien determinasi. Yang berarti bahwa tingkat suku bunga bersama-sama dengan indeks keuangan memberikan pengaruh yang signifikan terhadap harga saham BBCA.

Hasil analisis yang menyatakan bahwa tidak ada hubungan yang signifikan antara tingkat suku bunga SBI dengan return saham bertentangan dengan teori yang secara umum menyatakan bahwa terdapat hubungan yang erat antara tingkat suku bunga dengan return saham. Hal ini mungkin dapat dijelaskan sebagai sebagai berikut:

• Sebelum tahun 2001, harga saham telah jatuh pada level yang paling bawah, sehingga saham-saham telah undervalued, termasuk saham perbankan. Periode