BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Data penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari laporan

(1)

23

Data penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari laporan tahunan bank umum publik di Indonesia dari tahun 2017 hingga tahun 2020 yang telah dipublikasikan pada website masing-masing bank. Penelitian ini terdapat 107 populasi berupa bank umum tahun 2017-2020. Namun peneliti menggunakan 52 sampel yang memenuhi syarat dan menghapus sampel berupa data ekstrim. Sampel yang diambil juga dibatasi oleh rentang jumlah asset untuk mewakili ukuran dari bank tersebut.

Penelitian ini mengunakan software olah data eviews. Software ini dipilih dengan pertimbangan peneliti yang mana eviews lebih unggul dan mampu dalam mengolah data ekonomi secara terpisah ataupun bersama-sama, baik dalam bentuk time-series, cross section, ataupun data panel. Di samping itu eviews memiliki kemampuan analisis dan evaluasi data scientific, finansial, evaluasi model, dll.(EViews dalam riset keuangan .Pdf, n.d.). Sehingga dalam mengolah data keuangan peneliti menggunakan eviews untuk membantu menginterpretasikan hasil dari data yang ada.

1.2. Analisis Data

Analisis data dilakukan dengan beberapa tahapan yang ada. Data penullis penurapakan jenis data panel, maka perlu adanya pengujian model yang baik bagi data tersebut. Berikut tahapan analisis yang peneliti lakukan:

(2)

1.2.1. Statistik Deskriptif

Disajikan data numerik pada statistik desktiptif dari observasi yang telah dilakukan agar lebih mudah untuk dilihat meliputi nilai maksimum, nilai minimum, mean, dan standar devisiasi.

Model 1: Tobin’s Q

Berikut hasil statistik deskriptif pada model 1:

Tabel IV.1 Hasil Statistik Deskriptif Model 1

TOBIN_S_Q DUMMY_TA EQUITY_TO_ASSET PNB

Mean 1,051497 0,711538 0,151213 0,689790

Median 0,993688 1.000000 0,148621 0,540953 Maximum 1,302643 1,000000 0,203701 3,017063 Minimum 0,920374 0,000000 0,098744 0,054314 Std. Dev 0,119336 0,457467 0,022757 0,559900 Skewness 0,816353 -0,933848 0,055847 2,177682 Kurtosis 2,156633 1,872072 2,863947 8,915181

Jarque Bera 7,316825 10,31444 0,067136 116,9102 Probability 0,025773 0,005758 0,966989 0,000000

Sum 54,67787 37 7,863091 35,86908

Sum Sq. Dev 0,726296 10,67308 0,026413 15,98790

Observations 52 52 52 52

Sumber: Data yang diolah dengan eviews 11 (2021)

Dari data pada model 1 tersebut disajikan statistik deskriptif dengan 52 observasi dari tahun 2017-2020. Terdapat nilai mean, median, maksimum, minimum, standar devisiasi, skewness, kurtosis, jarque-bera, probabilitas, sum, dan sum sq.

(3)

devisiasi. Hasil tersebut didapat setlah dilakukan pengolahan dengan software eviews pada beberapa variabel dengan variabel dependen yaitu tobin’s q.

Data statistik pada tabel Model 1 menunjukkan bahwa tobin’s q memiliki nilai rata – rata sebesar 1,051497 dengan tingkat sebaran (standar deviasi) 0,119336.

Nilai minimum sebesar 0,920374 dimiliki oleh Bank Victoria Internasional pada tahun 2017. Nilai maksimum sebesar 1,302643 yang dimiliki oleh Bank BRI Agroniaga tahun 2018.

Dummy total asset menunjukan nilai rata-rata sebesar 0,711538 dengan tingkat sebaran (standar deviasi) 0,457467. Nilai minimum sebesar 0,00000 yang mewakili beberapa bank sedangkan nilai maksimum sebesar 1.0000 yang dimiliki beberapa bank, hal ini disebabkan data merupakan variabel dummy.

Equity to Aset memiiki nilai rata-rata sebesar 0,151213 dengan tingkat sebaran (standar deviasi) 0,022757. Nilai minimum sebesar 0,098744 yang dimiliki oleh Bank Victoria Internasional tahun 2017. Sedangkan nilai maksimum sebesar 0,203701 dimiliki oleh Bank QNB pada tahun 2019.

Pendapatan non bunga memiliki nilai rata-rata sebesar 0,689790 dengan tingkat sebaran (standar deviasi) 0,559900. Nilai minimum sebesar 0,054314 yang dimiliki oleh Bank Mayapada tahun 2017. Sedangkan nilai maksimum sebesar 3,017063 dimiliki oleh Bank Victoria Internasional pada tahun 2017.

Model 2: Market to Book

Berikut hasil statistik deskriptif pada model 2:

Tabel IV.2 Hasil Statistik Deskriptif Model 2

(4)

MARKET_TO_BOOK DUMMY_TA EQUITY_TO_ASSET PNB

Mean 1,435057 0,711538 0,151213 0,689790

Median 1,043848 1,000000 0,148621 0,540953

Maximum 2,94979 1,000000 0,203701 3,017063

Minimum 0,559164 0,000000 0,098744 0,054314 Std. Dev 0,795085 0,457467 0,022757 0,559900 Skewness 0,647008 -0,933848 0,055847 2,177682 Kurtosis 1,836706 1,872072 2,863947 8,915181

Jarque Bera 6,560088 10,31444 0,067136 116,9102 Probability 0,037627 0,005758 0,966989 0,000000

Sum 74,62338 37 7,863091 35,86908

Sum Sq. Dev 32,24015 10,67308 0,026413 15,98790

Observations 52 52 52 52

Data statistik pada tabel model 2 menunjukkan bahwa market to book memiliki nilai rata – rata sebesar 1,435065 dengan tingkat sebaran (standar deviasi) 0,795085. Nilai minimum sebesar 0,559164 dimiliki oleh Bank CIMB pada tahun 2019. Nilai maksimum sebesar 2,949790 yang dimiliki oleh Bank National Nobu tahun 2020.

Dummy total asset menunjukan nilai rata-rata sebesar 0,711538 dengan tingkat sebaran (standar deviasi) 0,457467. Nilai minimum sebesar 0,00000 yang mewakili beberapa bank sedangkan nilai maksimum sebesar 1.0000 yang dimiliki beberapa bank, hal ini disebabkan data merupakan variabel dummy.

Equity to Aset memiiki nilai rata-rata sebesar 0,151213 dengan tingkat sebaran (standar deviasi) 0,022757. Nilai minimum sebesar 0,098744 yang dimiliki

(5)

oleh Bank Victoria Internasional tahun 2017. Sedangkan nilai maksimum sebesar 0,203701 dimiliki oleh Bank QNB pada tahun 2019.

Pendapatan non bunga memiliki nilai rata-rata sebesar 0,689790 dengan tingkat sebaran (standar deviasi) 0,559900. Nilai minimum sebesar 0,054314 yang dimiliki oleh Bank Mayapada tahun 2017. Sedangkan nilai maksimum sebesar 3,017063 dimiliki oleh Bank Victoria Internasional pada tahun 2017.

1.2.2. Parameter Model

Pada parameter model penelitian ini peneliti menggunakan dua model yaitu common effect model dan random effect model. Peneliti tidak menggunakan fixed effect model karena terdapat variabel dummy pada data peneliti sehingga tidak bisa dilakukan permodelan fixed effect. Berikut hasil dari dua model yang diolah peneliti:

1.2.2.1. Common Effect Model

Pengestimasian data panel dengan model common effect yaitu melakukan kombinasi pada data cross section dan time series menjadi kesatuan tanpa melihat suatu perbedaan waktu dan entitas (individu) (D. N. Gujarati & Porter, 2009).

Model 1 Tobin’s Q

Berikut hasil common effect model pada model 1:

(6)

Gambar IV.1 Hasil Common Effect Model 1

CEM model 1 dengan variabel dependen yaitu tobin’s q. Hasil dari CEM menunjukan nilai konstanta sebesar 1,190983 dengan tingkat probabilitas 0.0037 <

0.05 yang menunjukan data signifikan. Persamaan regresi pada nilai R square menunjukan nilai 0,006317 yang menjelaskan bahwa valuasi perusahaan hanya dijelaskan sebesar 0,6% oleh ukuran, equity to asset, dan pendapatan non bunga dan sebesar 99% dijelaskan oleh faktor yang lain.

Model 2 Market to Book

Berikut hasil common effect model pada model 2:

Dependent Variable: TOBIN_S_Q Method: Panel Least Squares Date: 01/24/22 Time: 18:57 Sample: 2017 2020

Periods included: 4

Cross-sections included: 17

Total panel (unbalanced) observations: 52

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 1.190983 0.389759 3.055694 0.0037

DUMMY_TA 0.012190 0.051869 0.235024 0.8152 EQUITY_TO_ASSET 0.192079 0.771212 0.249061 0.8044 PNB -0.014675 0.032171 -0.456177 0.6503

Root MSE 0.117809 R-squared 0.006317

Mean dependent var 1.051497 Adjusted R-squared -0.055789 S.D. dependent var 0.119336 S.E. of regression 0.122620 Akaike info criterion -1.285654 Sum squared resid 0.721709 Schwarz criterion -1.135558 Log likelihood 37.42701 Hannan-Quinn criter. -1.228111 F-statistic 0.101707 Durbin-Watson stat 0.420424 Prob(F-statistic) 0.958651

(7)

Gambar IV.2 Hasil Common Effect Model 2

CEM model 2 dengan variabel dependen market to book. Hasil dari CEM Model 2 menunjukan nilai konstanta sebesar 1,134689 dengan tingkat probabilitas 0.6604 > 0.05 yang menunjukan data tidak signifikan. Persamaan regresi pada nilai R squared menunjukan angka 0,029260 yang menjelaskan bahwa valuasi bank dengan pengukuran market to book dijelaskan sebesar 2,9% oleh ukuran, equity to asset, dan pendapatan non bunga. Selebihnya sebesar 97,1% dijelaskan oleh faktor lain.

Dependent Variable: MARKET_TO_BOOK Method: Panel Least Squares

Date: 01/24/22 Time: 19:00 Sample: 2017 2020

Periods included: 4

Cross-sections included: 17

Total panel (unbalanced) observations: 52

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 1.134689 2.566639 0.442092 0.6604

DUMMY_TA -0.343044 0.341565 -1.004331 0.3203 EQUITY_TO_ASSET -3.746701 5.078583 -0.737745 0.4643

PNB 0.092010 0.211849 0.434320 0.6660

Root MSE 0.775797 R-squared 0.029260

Mean dependent var 1.435065 Adjusted R-squared -0.031411 S.D. dependent var 0.795085 S.E. of regression 0.807476 Akaike info criterion 2.483996 Sum squared resid 31.29681 Schwarz criterion 2.634091 Log likelihood -60.58388 Hannan-Quinn criter. 2.541539 F-statistic 0.482269 Durbin-Watson stat 0.386327 Prob(F-statistic) 0.696159

(8)

1.2.2.2. Random Effect Model

Pendekatan random effect menunjukan bahwa intersep yang merupakan variabel random akan berbeda-beda pada setiap perusahaan. Maka pendekatan ini lebih berguna bagi penelitian dengan sampel random.

Berikut hasil random effect model pada model 1:

Gambar IV. 3 Hasil Random Effect Model 1

REM model 1 dengan variabel dependen tobin’s q. Hasil dari REM Model 1 menunjukan nilai konstantsa sebesar 1,667826 dengan tingkat probabilitas 0,0043 <

Dependent Variable: TOBIN_S_Q

Method: Panel EGLS (Period random effects ) Date: 01/24/22 Tim e: 19:01

Sam ple: 2017 2020 Periods included: 4

Cros s -s ections included: 17

Total panel (unbalanced) obs ervations : 52

Swam y and Arora es tim ator of com ponent variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob.

C 1.190983 0.397580 2.995584 0.0043

DUMMY_TA 0.012190 0.052909 0.230401 0.8188

EQUITY_TO_ASSET 0.192079 0.786687 0.244162 0.8081

PNB -0.014675 0.032816 -0.447204 0.6567

Effects Specification

S.D. Rho

Period random 6.52E-08 0.0000

Idios yncratic random 0.125080 1.0000

Weighted Statis tics

Root MSE 0.117809 R-s quared 0.006317

Mean dependent var 1.051497 Adjus ted R-s quared -0.055789 S.D. dependent var 0.119336 S.E. of regres s ion 0.122620 Sum s quared res id 0.721709 F-s tatis tic 0.101707 Durbin-Wats on s tat 0.420424 Prob(F-s tatis tic) 0.958651

Unweighted Statis tics

R-s quared 0.006317 Mean dependent var 1.051497 Sum s quared res id 0.721709 Durbin-Wats on s tat 0.420424

(9)

0.05 yang menunjukan data signifikan. Persamaan regresi pada nilai R squared menunjukan angka 0,006317 yang menjelaskan bahwa valuasi bank dengan pengukuran tobin’s q dijelaskan sebesar 0,6% oleh ukuran, equity to asset, dan pendapatan non bunga. Selebihnya sebesar 99,4% dijelaskan oleh faktor lain.

Berikut hasil random effect model pada model 2:

Gambar IV.4 Hasil Random Effect Model 2

Sumber: Data yang diolah dengan eviews 11 ( 2021)

REM model 2 dengan variabel dependen market to book. Hasil dari REM Model 1 menunjukan nilai konstantsa sebesar 5,967178 dengan tingkat probabilitas

Dependent Variable: MARKET_TO_BOOK Method: Panel EGLS (Period random effects ) Date: 01/24/22 Tim e: 19:03

C 1.134689 2.622523 0.432671 0.6672

PNB 0.092010 0.216462 0.425065 0.6727

S.D. Rho

(10)

0.066 > 0.05 yang menunjukan data tidak signifikan. Persamaan regresi pada nilai R squared menunjukan angka 0,029260 yang menjelaskan bahwa valuasi bank dengan pengukuran market to book. dijelaskan sebesar 2% oleh ukuran, equity to asset, dan pendapatan non bunga. Selebihnya sebesar 98% dijelaskan oleh faktor lain.

1.2.3. Uji Pemilihan Model

Pengujian ini dilakukan untuk memilih model mana yang terbaik. Fixed effect model tidak dilakukan oleh peneliti karena variabel independen yang menggunakan dummy membuatu model tersebut tidak mendukung untuk diestmasikan. Maka dalam uji pemilihan model, peneliti hanya melakukan satu kali pengujian diantara dua model, yaitu common effect model dan random effect model dengan uji lagrange multipler breusch pagan. Dasar pengambilan keputusan sebagai berikut:

 Jika nilai probabilitas breusch pagan > nilai signifikan 0,05 maka H₀diterima, sehingga model yang paling tepat digunakan adalah random effect model (REM)

 Jika nilai probabilitas untuk breusch pagan < nilai signifikan 0,05 maka H₀

ditolak, sehingga model yang paling tepat digunakan adalah fixed effect model (FEM).

Uji Breusch Pagan Model 1

(11)

Berikut hasil uji breusch pagan pada model 1:

Gambar IV.5 Hasil Uji Breusch Pagan Model 1

Uji lagrange mutiplier breusch pagan dilakukan untuk memilih model mana yang baik diantara common effect model dengan random effect model. Hasil tersebut akan menjadi acuan peneliti untuk melakukan analisis data pada tahap selanjutnya. Dari hasil uji breusch pagan model 1 dengan variabel dependen tobin’s q diperoleh nilai breusch pagan 0,0000 dibawah angka signifikan sebesar 0,05.

Maka ketika nilai breusch pagan dibawah nilai signifikan, H₀ ditolak sehingga Lagrange Multiplier Tests for Random Effects

Null hypotheses: No effects

Alternative hypotheses: Two-sided (Breusch-Pagan) and one-sided (all others) alternatives

Test Hypothesis

Cross-section Time Both

Breusch-Pagan 24.82997 0.959499 25.78947 (0.0000) (0.3273) (0.0000)

Honda 4.982968 -0.979540 2.830851

(0.0000) (0.8363) (0.0023)

King-Wu 4.982968 -0.979540 1.151715

(0.0000) (0.8363) (0.1247) Standardized Honda 5.760694 -0.746119 0.077106

(0.0000) (0.7722) (0.4693) Standardized King-Wu 5.760694 -0.746119 -1.195386

(0.0000) (0.7722) (0.8840)

Gourieroux, et al. -- -- 24.82997

(0.0000)

(12)

random effect model yang dipilih menjadi model terbaik. Maka pada Model 1 tobin’s q, random effect yang dipilih menjadi model terbaik.

Uji Breusch Pagan Model 2

Berikut hasil uji breusch pagan pada model 2:

Gambar IV.6 Hasil Uji Breusch Pagan Model 2

Uji lagrange mutiplier breusch pagan dilakukan untuk memilih model mana yang baik diantara common effect model dengan random effect model. Hasil tersebut akan menjadi acuan peneliti untuk melakukan analisis data pada tahap

Lagrange Multiplier Tests for Random Effects Null hypotheses: No effects

Alternative hypotheses: Two-sided (Breusch-Pagan) and one-sided (all others) alternatives

Test Hypothesis

Cross-section Time Both

Breusch-Pagan 24.49572 1.098591 25.59431

(0.0000) (0.2946) (0.0000)

Honda 4.949315 -1.048137 2.758549

(0.0000) (0.8527) (0.0029)

King-Wu 4.949315 -1.048137 1.075350

(0.0000) (0.8527) (0.1411)

Standardized Honda 5.725278 -0.822855 -0.006352

(0.0000) (0.7947) (0.5025)

Standardized King-Wu 5.725278 -0.822855 -1.284076

(0.0000) (0.7947) (0.9004)

Gourieroux, et al. -- -- 24.49572

(0.0000)

(13)

selanjutnya. Dari hasil uji breusch pagan model 2 dengan variabel dependen market to book diperoleh nilai breusch pagan 0,0000 dibawah angka signifikan sebesar 0,05. Maka ketika nilai breusch pagan dibawah nilai signifikan, H₀ ditolak sehingga random effect model yang dipilih menjadi model terbaik. Maka pada model 2 market to book, random effect yang dipilih menjadi model terbaik.

1.2.4. Analisis Regresi Linier Data Panel

Berdasakan persamaan yang telah dilakukan dengan menggunakan common effect model dan random effect model yang kemudian dilakukan pengujian dengan largrange multilpier breusch pagan dan menghasilkan keputusan bahwa random effect model adalah yang terbaik. Model estimasi yang diperoleh dari random effect model sebagai berikut:

Model 1

Tobin’s q = 1,190983 + 0,012190Dummy_TA + 0,192079Equity_to_asset -0,014675pnb + e

Model 2

Market to Book = 1,134689 - 0,343044Dummy_TA - 3,746701Equity_to_Aset + 0,092010pnb + e

Hasil persamaan dengan regresi linear data panel model 1 di atas menunjukkan bahwa tobin’s q memiliki nilai konstanta sebesar 1,190983, artinya apabila variabel independen lain nilainya tetap (konstan).

Koefisien dummy total asset sebesar 0,012190, artinya setiap peningkatan 1 satuan akan meningkatkan valuasi bank sebesar 0,012 satuan dengan asumsi

(14)

kondisi variabel independen lain nilainya tetap (konstan). Semakin meningkat total aset maka valuasi bank akan semakin baik, begitu pun sebaliknya.

Koefisien equity to asset sebesar 0,192079, artinya setiap peningkatan 1 satuan akan meningkatkan valuasi bank sebesar 0,19 satuan dengan asumsi kondisi variabel independen lain nilainya tetap (konstan). Semakin meningkat equity to asset maka valuasi bank akan semakin baik, begitu pun sebaliknya.

Koefisien pendapatan non bunga sebesar -0,014675, artinya setiap pendapatan non bunga turun 1 satuan maka valuasi bank turun sebesar 0,11 satuan dengan asumsi kondisi variabel independen lain nilainya tetap (konstan).

Hasil persamaan dengan regresi linear data panel model 2 di atas menunjukkan bahwa market to book memiliki nilai konstanta sebesar 1,134689, artinya apabila variabel independen lain nilainya tetap (konstan).

Koefisien dummy total asset sebesar -0,343044, artinya setiap peningkatan 1 satuan akan menurunkan valuasi bank sebesar 0,34 satuan dengan asumsi kondisi variabel independen lain nilainya tetap (konstan).

Koefisien equity to asset sebesar -3,746701, artinya setiap peningkatan 1 satuan akan menurunkan valuasi bank sebesar 3,75 satuan dengan asumsi kondisi variabel independen lain nilainya tetap (konstan). Semakin meningkat quity to asset maka valuasi bank akan semakin baik, begitu pun sebaliknya.

(15)

Koefisien pendapatan non bunga sebesar 0,092010, artinya setiap pendapatan non bunga turun 1 satuan maka valuasi bank turun sebesar 0,92 satuan dengan asumsi kondisi variabel independen lain nilainya tetap (konstan).

1.2.5. Uji Asumsi Klasik

1.2.5.1. Uji Normalitas

Pengujian ini dilakukan untuk melihat bahwa data berdistribusi normal atau tidak. Data tersebut akan disajikan dalam bentuk histogram dan normal probability yang akan menunjukan apakah residual berdistribusi secara normal. Untuk menguji data berdistribusi normal atau tidak dapat dilakukan dengan menggunakan uji Jarque-Bera (J-B). Menurut (Basuki, 2016) dasar pengambilan keputusan sebagai berikut:

Jika nilai probabilitas Jarque-Bera (J-B) > 0,05, maka dapat dikatakan data tersebut berdistribusi secara normal.

Jika nilai probabilitas Jarque-Bera (J-B) < 0,05, maka dapat dikatakan data tersebut tidak berdistribusi secara normal

Berikut hasil histogram dan normal probability pada model 1:

(16)

Gambar IV.7 Hasil Histogram Uji Normalitas Model 1 Sumber: Data yang diolah dengan eviews 11 (2021)

Berdasarkan histogram di atas menunjukan bahwa data berdistribusi secara normal dengan nilai minimum -0,18 dan nilai maksimum 0,24. Berdasarkan hasil uji normalitas di atas terdapat variabel residual yang menunjukan nilai probabilitas jarque bera sebesar 0,092806 di mana nilai tersebut berada di atas tingkat signifikansi yang ditetapkan yaitu 0,05 (0,092806 > 0,05). Maka dari hasil tersebut menunjukan bahwa data dari model 1 berdistribusi normal.

Berikut hasil histogram dan normal probability pada model 2:

Gambar IV. 8 Hasil Histogram Uji Normalitas Model 2

Berdasarkan histogram di atas menunjukan bahwa data berdistribusi secara normal dengan nilai minimum -1,12 dan nilai maksimum 1,71. Berdasarkan hasil uji normalitas di atas terdapat variabel residual yang menunjukan nilai probabilitas

(17)

jarque bera sebesar 0,078163 di mana nilai tersebut berada di atas tingkat signifikansi yang ditetapkan yaitu 0,05 (0,078163 > 0,05). Maka dari hasil tersebut menunjukan bahwa data dari model 2 berdistribusi normal.

1.2.5.2. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi yang mana menggunakan metode dubin-watson. Pada uji ini akan diperoleh nilai durbin-watson yang telah ada di regresi data. Menggunakan random effect model dapat diketahui berapa nilai durbin-watson yang nantinya akan mengidentifikasi bahwa data peneliti terdapat autokorelasi atau tidak terdapat autokorelasi. Asumsi dari keputusan autokorelasi (D. dan P. Gujarati, 2012) sebagai berikut:

Tabel IV.3 Asumsi Uji Autokorelasi

Jika Hipotesis Nol Keputusan

0 < d < dL Tidak ada autokorelasi posisitf Tolak DL < d < dU Tidak ada autokorelasi posisitf No decision 4 - dL < d < 4 Tidak ada autokorelasi negatif Tolak 4 - dU < d < 4 –dL Tidak ada autokorelasi negatif No decision dU < d < 4 – dU Tidak ada autokorelasi positif atau

negative

Tidak ditolak

Keterangan:

d :durbin-watson(DW)

dU :durbin-watson upper (batas atas DW) dL :durbin-watson lower (batas bawah DW)

Berikut hasil perhitung dan disajikan nilai durbin Watson upper dan lower:

Tabel IV.4 Hasil Uji Autokorelasi

N K dL Du 4 – dL 4 – dU DW

(18)

Model 1

52 3 1,4339 1,6769 2,5661 2,3231 0,420 Model

2

52 3 1,4339 1,6769 2,5661 2,3231 0,386 Sumber: Data sekunder diolah peneliti ( 2021)

Berikut merupakan perbandingan nilai dalam uji autokorelasi:

Gambar IV.9 Hasil Uji Autokorelasi

Sumber: Data sekunder diolah peneliti (2021)

Terdapat sampel sebanyak 52 dengan nilai dL pada tabel durbin-watson 1,4339 dan nilai dU sebesar 1,6769. Sebaliknya nilai durbin-watson berada pada angka 0,420 untuk dependen tobin’s q dan 0,386 untuk dependen market to book.

Peneliti menggunakan asumsi 0 < d < dL di mana nilai 0 < 0,420 dan 0,386< 1,4339 dengan H0 tidak ada autokorelasi negatif. Namun dalam menggunakan asumsi tersebut maka keputusannya adalah H0 ditolak. Sehingga pada pengujian ini terdapat autokorelasi negatif. Namun menurut (D. N. Gujarati & Porter, 2009) metode estimasi model panel menggunakan random effect yang mana dengan GLS tidak perlu memenuhi semua asumsi klasik, di mana uji autokorelasi lebih menekankan dan perlu perhatian pada data time series.

1.2.5.3. Uji Multikolinieritas

Tidak ada multikolinieritas sempurna yang berarti tidak adanya hubungan antara variabel dependen dengan variabel independennya. Apabila terjadi linieritas

Dep. Market to Book

1,6769 dL dU

dw

1,4339 0,420

Dep. Tobin’s Q

1,6769 1,4339

0,386 0

(19)

yang sempurna pada beberapa atau semua variabel independen dalam model regresi, maka hal ini akan menyulitkan untuk melihat pengaruh dari variabel independen kepada variabel dependen. Uji multikolinearitas antar variabel dapat diidentifikasi dengan menggunakan nilai korelasi antar variabel independen. Menurut (Ghozali, 2013) dasar pengambilan keputusan sebagai berikut:

 Jika nilai korelasi > 0,80 maka H0 ditolak, sehingga ada masalah multikolinearitas.

 Jika nilai korelasi < 0,80 maka H0 diterima, sehingga tidak ada masalah multikolinearitas.

Berikut hasil uji multikolinieritas:

Tabel IV.5 Hasil Uji Multikoliniritas

DUMMY_TA EQUITY_TO_ASSET PNB

DUMMY_TA 1 -0,2024076 -0,0365745

EQUITY_TO_ASSET -0,02024076 1 -0,4117913

PNB -0,0365745 -0,4117913 1

Berdasarkan pada hasil pengujian multikolinieritas menunjukan bahwa semua variabel independen memiliki nilai korelasi di bawah 0,8. Sehingga hal ini menunjukan bahwa H₀ diterima dan tidak adanya multikoliniritas pada variabel- variabel independen tersebut. Maka data tersebut lulus dalam uji multikoliniritas.

1.2.5.4. Uji Heteroskedastisitas

Bias dari varians yang membuat uji signifikan menjadi invalid merupakan konsekuensi dari heteroskedasasitas. Salah satu dalam melakukan pengujian ini

(20)

ialah uji breush pagan godfrey dengan meregresi nilai absolut residual dari model yang mana diestimasi terhadap variabel-variabel penjelas. (Basuki, 2016).

Berikut hasil uji heterodkedastisitas pada model 1:

Gambar IV. 10 Hasil Uji Heteroskedastisitas Model 1

Sumber: Data yang diolah dengan eviews 11 ( 2021)

Berikut perhitungan nilai α² dengan rumus ∑e²_i/n pada model 1 : Tabel IV.6 Hasil Uji Heteroskedastisitas Model 1

Dependent Variable: TOBIN_S_Q

C 1.190983 0.397580 2.995584 0.0043

DUMMY_TA 0.012190 0.052909 0.230401 0.8188

EQUITY_TO_ASSET 0.192079 0.786687 0.244162 0.8081

PNB -0.014675 0.032816 -0.447204 0.6567

S.D. Rho

(21)

Perhitungan Nilai

SSR 0,721709

α² = ∑e²i/n 0,013890

Sumber: Data sekunder diolah peneliti (2021)

Berikut hasil dari pengujian residual pada uji heteroskedastisitas model 1:

Gambar IV.11 Hasil Uji Heteroskedastisitas Residual Model 1

Dependent Variable: P

C -1.508918 1.516839 -0.994778 0.3248

DUMMY_TA 0.020592 0.201859 0.102010 0.9192

EQUITY_TO_ASSET 1.521056 3.001354 0.506790 0.6146

PNB 0.069621 0.125199 0.556084 0.5807

S.D. Rho

Mean dependent var -0.423594 Adjus ted R-s quared -0.043054 S.D. dependent var 0.456577 S.E. of regres s ion 0.466302 Sum s quared res id 10.43701 F-s tatis tic 0.298296 Durbin-Wats on s tat 0.880527 Prob(F-s tatis tic) 0.826443

R-s quared 0.018302 Mean dependent var -0.423594 Sum s quared res id 10.43701 Durbin-Wats on s tat 0.880527

(22)

Hasil dari perhitungan nilai X²hitung dan X²tabel model 1 sebagai berikut:

Tabel IV.7 Hasil Uji Heteroskedastisitas Residual Model 1

SSR 10,43701

X²hitung = ESS (SSR)/2 5,218505

X²tabel(4-1;0,05) 7,8147

Sumber: Data sekunder yang diolah peneliti (2021)

H0 Variansi galat bersifat homoskedastisitas X²hitung< X²tabel

H1 Variansi galat bersifat heteroskedastisitas X²hitung> X²tabel

Hasil dari uji heteroskedastisitas dengan data yang ada menggunakan uji breush pagan godfrey menunjukan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas dengan diterimanya H₀ yang ditunjukan pada nilai X²hitung< X²tabel atau 5,218505 < 7,8147.

Maka data bersifat homokedastisitas.

Berikut hasil uji multikolinieritas pada model 2:

(23)

Gambar IV.12 Hasil Uji Heteroskedastisitas Model 2

Sumber: Data yang diolah dengan eviews 11 (2021)

Berikut perhitungan nilai α² dengan rumus ∑e²_i/n pada model 2 : Tabel IV.8 Hasil Uji Heteroskedastisitas Model 2

Dependent Variable: MARKET_TO_BOOK Method: Panel EGLS (Period random effects ) Date: 01/24/22 Tim e: 19:03

C 1.134689 2.622523 0.432671 0.6672

PNB 0.092010 0.216462 0.425065 0.6727

S.D. Rho

(24)

Sumber: Data sekunder yang diolah peneliti (2021)

Berikut hasil dari pengujian residual pada uji heteroskedastisitas model 2:

Gambar IV.13 Hasil Uji Heteroskedastisitas Residual Model 2

Sumber: Data yang diolah dengan eviews 11 (2021)

Hasil dari perhitungan nilai X²hitung dan X²tabel model 2 sebagai berikut:

SSR 31,29681

α² = ∑e²_i/n 0.60187

Dependent Variable: P

C -6.521570 1.854019 -3.517531 0.0010

DUMMY_TA -0.156236 0.246730 -0.633225 0.5296

EQUITY_TO_ASSET -1.493451 3.668530 -0.407098 0.6857

PNB -0.003384 0.153030 -0.022113 0.9824

S.D. Rho

Mean dependent var -6.899428 Adjus ted R-s quared -0.043615 S.D. dependent var 0.556292 S.E. of regres s ion 0.568294 Sum s quared res id 15.50200 F-s tatis tic 0.289526 Durbin-Wats on s tat 0.933753 Prob(F-s tatis tic) 0.832735

R-s quared 0.017774 Mean dependent var -6.899428 Sum s quared res id 15.50200 Durbin-Wats on s tat 0.933753

(25)

Tabel IV.9 Hasil Uji Heteroskedastisitas Residual Model 2

SSR 15,50200

X²hitung = ESS (SSR)/2 7,751

X²tabel(4-1;0,05) 7,8147

Sumber: Data sekunder yang diolah penelitii (2021)

H₀ Variansi galat bersifat homoskedastisitas X²hitung< X²tabel

H₁ Variansi galat bersifat heteroskedastisitas X²hitung> X²tabel

Hasil dari uji heteroskedastisitas dengan data yang ada menggunakan uji breush pagan godfrey menunjukan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas dengan diterimanya H₀ yang ditunjukan pada nilai X²hitung< X²tabel atau 7,751 < 7,8147.

Maka data bersifat homokedastisitas.

1.2.6. Uji Hipotesis

Uji hipotesis dilakukan menggunakan parameter regresi robust estimasi S sebagai bentuk pengokohan data. Parameter ini menjadi alat penting dalam menganalisis data yang dipengaruhi oleh pencilan sehingga dihasilkan model yang kekar terhadap pengaruh pencilan. Estimasi S (Scale) juga merupakan metode dengan high breakdown point yang dikenalkan oleh (Robreg, 1984). Dengan nilai breakdown yang sama, metode ini mempunyai efisiensi yang lebih tinggi dibanding estimasi LTS (Dervilis et al., 2015). Breakdown point merupakan suatu fraksi terkecil atau persentase dari outlier yang dapat menyebabkan nilai estimator menjadi besar.

Breakdown point digunakan untuk menjelaskan ukuran kerobustan dari teknik robust (Huber, 1981).

(26)

1.2.6.1. Uji f

Uji f memiliki fungsi yang akan mengindikasi dalam pengujian hipotesis koefisien regresi secara bersamaan, model yang ada layak atau tidak untuk dipilih.

Kemudian menginterpretasikan pengaruh dari variabel independen terhadap variabel dependen secara keseluruhan dengan α=5%.

H₀ : Tidak signifikan H₁ : Signifikan

Pengambilan keputusan F-statistic sebagai berikut:

Jika p-value > α, maka H0 diterima dan H₁ ditolak Jika p-value < α, maka H0 ditolak dan H₁ diterima

Tabel IV.10 Hasil Uji f Statistik Model 1: Dependen

Tobin’s Q

Model 2: Dependen Market to Book

Rn-Squared Statistic 8,851696 1,123728

Prob (Rn-Squared Stat.) 0,031329 0,771349

F table 2,8 2,8

Sumber: Data yang diolah diolah eviews 11 (2021)

Berdasarkan hasil analisis diketahui bahwa pada Model 1 dengan variabel dependen tobin’s q meperoleh F hitung sebesar 8,851696 > F tabel (0,05;3;48) 2,80 atau nilai sig. (0,031329) < α (0,05), maka H₀ ditolak dan H₁ diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel independen memiliki pengaruh secara simultan terhadap variabel independen. Sedangkan pada model 2 dengan variabel dependen market to book meperoleh F hitung sebesar 1,123728 < F table (0,05;3;48) 2,80 atau nilai sig. (0,771349) > α (0,05), maka H₀ diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel independen tidak memiliki pengaruh secara simultan terhadap variabel independen.

(27)

1.2.6.2. Uji t

Dilakukannya uji t untuk menguji koefisien regresi secara individu yang menginterpretasikan variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen atau sebaliknya. Tingkat signifikansi yang diigunakan 0,05. Apabila nilai sig < 0,05 maka hipotesis tersebut dapat diterima dan begitupun sebalikanya jika nilai signifikansi > 0,05 maka hipotesis tersebut ditolak.

H₁ Terdapat pengaruh positif antara ukuran bank dengan valuasi bank menggunakan tobin’s q

Tabel IV.11 Hasil Uji t Hipotesis 1

Koefisien T P Kesimpulan

C 1,352725 9,981187 0,0000 Signifikan

Dummy_ta 0,041087 2,278117 0,0227 Signifikan equity_to_asset -0,157994 -0,589171 0,5557 Tidak Signifikan Pnb -0,032287 -2,886317 0,0039 Signifikan Sumber: Data yang diolah dengan eviews 11 (2021)

Berdasarkan table 4.23 didapat persamaan sebagai berikut:

Y=1,353 + (0,041 x 0) =1,353 (bank dengan total asset 10-50 triliun)

Y=1,353 + (0,041 x 1) =1,394 (bank dengan total asset > 50 triliun)

Koefsien estimasi variabel dummy ukuran perusahaan 0,041 dengan nilai prob 0,02. Hal ini menunjukan bahwa bank dengan total asset lebih dari 50 triliun secara signifikan (α = 0,05) memiliki valuasi tobin’s q 0,041 lebih tinggi dibandingkan dengan bank yang memiliki asset antara 10-50 triliun pada periode 2017-2020. Maka dengan hasil tersebut terdapat hubungan yang signifikan antara ukuran bank dengan valuasi bank menggunakan tobin’s q, sehingga H₁ diterima.

(28)

H2.Terdapat pengaruh positif antara ukuran dengan valuasi bank menggunakan market to book

Tabel IV.12 Hasil Uji t Hipotesis 2

Koefisien T P Kesimpulan

C 0,260003 0,163816 0,8699 Tidak Signifikan Dummy_ta -0,178773 -0,846393 0,3973 Tidak Signifikan equity_to_asset -2,129534 -0,678087 0,4977 Tidak Signifikan Pnb 0,090246 0,688884 0,4909 Tidak Signifikan Sumber: Data yang diolah dengan eviews 11 (2021)

Berdasarkan table 4.24 didapat persamaan sebagai berikut:

Y = 0,26 - (0,179 x 0) = 0,26 (bank dengan total asset 10-50 triliun)

Y = 0,26 - (0,179 x 1) = 0,081 (bank dengan total asset > 50 triliun)

Koefsien estimasi variabel dummy ukuran perusahaan sebesar -0,179 dengan nilai prob 0,38. Hal ini menunjukan bahwa bank dengan total asset lebih dari 50 triliun secara tidak signifikan (α = 0,05) memiliki valuasi market to book 0,179 lebih rendah dibandingkan dengan bank yang memiliki asset antara 10-50 triliun pada periode 2017-2020. Maka dengan hasil tersebut terdapat hubungan yang tidak signifikan antara ukuran bank dengan valuasi bank menggunakan market to book, yang mana market to book antara bank besar dan kecil relatif sama. Maka H2

ditolak.

1.2.6.3. Koefisian Determinasi

Dalam pengujiannya akan dilihat seberapa besar nilai atau proporsi dari variabel dependen yang akan dijelaskan oleh variabel independennya. Pada (D. N.

Gujarati & Porter, 2009) dijelaskan bahwa terdapat hubungan antara nilai F dengan

(29)

R²dengan ditandai ketika R²= 0 dan D adalah nol, maka semakin besar nilai R², semakin besar pula nilai F. Nilai ini akan menginterpretasikan seberapa besar variabel independen mewakili variabel dependen.

Berikut hasil dari uji koefisien determinasi pada kedua model:

Tabel IV.13 Hasil Uji Koefisien Determinasi

Model R Squared Adjusted R Square

1: Dependen Tobin’s Q 0,0393 -0,0207

2: Dependen Market to

Book -0,0704 -0,1373

Pada table 4.25 model 1 memiliki nilai R² sebesar 0,04. Hal ini menunjukan bahwa variabel dependen dijelaskan oleh variabel independen sebanyak 4%, selebihnya sebanyak 96% dijelaskan oleh faktor-faktor lain di luar model. Model 2 memiliki nilai R² sebesar -0,07 yang mana hal ini dianggap bernilai 0, artinya sebesar 0% variabel independen menjelaskan variabel dependennya. Dari hasil tersebut terlihat tidak bagus. Hal ini dapat disebabkan baik dari variabel independen kurang banyak, data terlalu sedikit, ataupun model yang tidak tepat.

1.3. Pembahasan

Bank merupakan badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkankannya kepada masyarakat dalam bentuk kredit atau bentuk-bentuk lainnya untuk meningkatkan taraf hidup rakyat banyak.

Sebagai suatu lembaga yang memiliki peran dalam menopang pembangunan ekonomi suatu Negara, bank menjalankan peran penting dan strategis. Maka peran penting bagi bank dalam perekonomian ialah dalam menyalurkan simpanan atau

(30)

kredit kepada masyarakat yang membutuhkan modal usaha melalui usaha mikro, usaha kecil, usaha menengah. Hal ini secara tidak langsung dapat meningkatkan perekonomian masyarakat. Simpan pinjam menjadi dasar dalam perekonomian melalui perbankan.

Ukuran bank dengan valuasi bank menggunakan tobin’s q

Total asset menjadi cerminan dari besarnya ukuran bank. Tak sedikit bank yang melakukan merger untuk memperbesar ukuran mereka. Banyaknya bank yang melakukan merger membuat peneliti melakukan penelitian terkait pengaruh ukuran terhadap valuasi bankdengan pengukuran tobin’s q yang dilihat dari kapitalisasi saham bak tersebut.

Pada hasil dari pehitungan data yang ada diperoleh nilai sig sebesar 0,023 <

0,05, maka total asset lebih dari 50 triliun secara signifikan (α = 0,05) memiliki valuasi tobin’s q 0,041 lebih tinggi dibandingkan dengan bank yang memiliki asset antara 10-50 triliun pada periode 2017-2020.

Hasil dari tobin’s q bernilai signifikan yang mana hal ini didukung dari tobin’s q merupakan alat ukur rasio yang mendefinisikan nilai perusahaan sebagai bentuk nilai aset berwujud dan aset tidak berwujud (Dzahabiyya et al., 2020). Efektivitas dan keefesiensian perusahaan dalam memnfaatkan segala sumber daya berupa asset yang dimiliki menjadikan Tobin’s q sebuah pengungukuran yang dapat digunakan.

Menurut (Naqsyabandi, n.d.) tobin’s q merupakan rasio nilai perusahaan dari nilai asetnya. Bila angka yang diperoleh lebih besar dari sebelumnya maka kemungkinan perusahaan mengelola asetnya lebih baik. Hal ini menukung hasil analisis di mana

(31)

tobin’s q dengan asset lebih dari 50 trilliun memiliki nilai lebih tinggi daripada aset antara 10-30 trilliun karena tobin’s q adalah nilai pasar dari assetnya.

Hasil ini didukung oleh penelitian dari (Sakawa et al., 2020) bahwa terdapat hubungan positif terkait ukuran dan nilai bank. Hal ini dikarenakan bank-bank besar pada sistem perekonomian di Jepang cenderung melakukan simpan pinjam.

Penelitian yang dilakukan (Muvidha & Suryono, 2017) menunjukan adanya penagruh yang positif dan signifikan antara ukuran bank dan valuasi bank. Namun penelitian ini tidak sejalan dengan (Minton et al., n.d., 2019) yang memiiki hasil negatif antara ukuran dan valuasi bank pada waktu normal, hal ini disebabkan karena sistem perekonomian yang berbeda. Pada penelitian (Alamsyah & Latief, n.d., 2019) juga menunjukan hasil yang negatif antara ukuran dengan valuasi bank yang mengindikasikan bahwa investor dalam memilih saham kurang memperhatikan total asset dari emiten tersebut.

Ukuran bank dengan valuasi bank menggunakan market to book

Pada hasil dari pehitungan data yang ada diperoleh nilai sig sebesar 0,3975

> 0,05, maka total asset lebih dari 50 triliun secara tidak signifikan (α = 0,05) memiliki valuasi market to book 0,179 lebih rendah dibandingkan dengan bank yang memiliki asset antara 10-50 triliun pada periode 2017-2020, sehingga disimpulkan pengaruh market to book bank kecil dan besar relatif sama. Hal ini dikarenakan market to book merupakan perbandingan dari nilai buku per lembar saham dengan nilai pasar saham (Fama & French, 1995). Sehingga market to book ini sebagai indicator dalam mengukur kinerja perusahaan melalui harga pasarnya.

(32)

Penggunaan market to book ratio lebih sering dalam menganalisis besarnya keuntungan dari saham yang ada (Justina, 2018). Penolakan hipotesis 2 ini dengan hasil tidak signifikan, sejalan dengan penelitan (Sakawa et al., 2020) pada Panel B- nya menggunakan market to book yang juga koefisien tidak signifikan baik dalam waktu normal maupun krisis. Namun berbeda dalam penelitian Panel B (Minton et al., n.d., 2019) yang merupakan replikasi dari Panel A-nya, namun besarnya koefisien berbeda tajam antara panel B dan panel A karena koefisien di Panel B kira-kira 10 kali lipat koefisien di panel.

Ukuran Bank dengan valuasi bank menggunakan variabel non dummy Berikut disajikan hasil regresi dengan variabel total asset non dummy:

1. Uji F

Tabel IV. 14: Hasil Uji Model 1

Statistik

Model 1:

Dependen Tobins Q

Model 2: Dependen Market to Book

Rn-Squared Statistic 7,865704 7,402043

Prob (Rn-Squared Stat.) 0,04 0,06

F tabel 2,8 2,8

Berdasarkan hasil analisis diketahui bahwa pada Model 1 dengan variabel dependen tobin’s q meperoleh nilai sig. (0,04) < α (0,05), maka H₀ ditolak dan H₁ diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel independen memiliki pengaruh secara simultan terhadap variabel independen. Sedangkan pada model 2 dengan variabel dependen market to book meperoleh nilai sig. (0,06) > α (0,05), maka H0

(33)

diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel independen tidak memiliki pengaruh secara simultan terhadap variabel independen.

2. Uji t

Model 1: Tobin’s q

Koefisien t P Kesimpulan

C 0,511441 2,04465 0,0400 Signifikan

Ta 0,07332 2,027359 0,0426 Signifikan

equity_to_asset 0,245513 1,694291 0,0902 Tidak Signifikan

Pnb -0,050906 -1,951658 0,051 Signifikan

Koefsien estimasi variabel total asset 0,07332 dengan nilai prob 0,0426. Hal ini menunjukan bahwa kenaikan total asset 1% akan menaikan Valuasi dengan perhitungan tobin’s q sebesar 0,07332%. Kemudian nilai p-value total asset sebesar 0,0426< 0,05. Maka dengan hasil tersebut terdapat hubungan yang signifikan antara ukuran bank dengan valuasi bank menggunakan tobin’s q,

Model 2: Market to Book

Koefisien t P Kesimpulan

C -0,963909 -0,418221 0,6758 Tidak Signifikan Ta -0,183319 -0,550123 0,5822 Tidak Signifikan equity_to_asset 2,671294 2,000702 0,0454 Signifikan pnb 0,335621 1,396467 0,1626 Tidak Signifikan Sumber: Data yang diolah diolah eviews 11 (2021)

Koefsien estimasi variabel total asset -0,183319 dengan nilai prob 0,5822.

Hal ini menunjukan bahwa kenaikan total asset 1% akan menurunkan valuasi dengan perhitungan market to book sebesar 0,183319%. Kemudian nilai p-value

(34)

total asset sebesar 0,5822 < 0,05. Maka dengan hasil tersebut terdapat hubungan yang tidak signifikan antara ukuran bank dengan valuasi bank menggunakan market to book.