IV. METODE PENELITIAN. maka Bab ini akan diawali dengan beberapa rumusan hipotesis yang akan diuji.

Teks penuh

(1)

IV. METODE PENELITIAN

Berdasarkan tujuan penelitian, tinjauan teori dan kajian empiris terdahulu, maka Bab ini akan diawali dengan beberapa rumusan hipotesis yang akan diuji. Hipotesis ini akan memandu perumusan model analisis yang akan digunakan dan disajikan pada sub-bab berikutnya. Jenis dan sumber data serta metode pengolahannya akan menjadi menutup Bab.

4.1. Hipotesis Penelitian

Hipotesis yang akan duji dalam penelitian ini adalah:

1. Tingkat bunga bank konvensional tidak mempengaruhi tingkat dana pihak ketiga di perbankan syariah.

Hipotesis ini untuk menguji apakah industri perbankan syariah merupakan industri yang terpisah dari industri perbankan konvensional. Jika tingkat bunga bank konvensional berpengaruh signifikan terhadap tingkat dana pihak ketiga pada bank syariah, maka industri bank syariah berarti berada dalam satu pasar dengan perbankan konvensional. Namun demikian, penerimaan hipotesis 1 ini perlu didalami lebih lanjut dengan melihat kemungkinan perbedaan antara bank syariah besar dengan bank syariah yang kecil mengingat industri perbankan syariah mempunyai tingkat konsentrasi yang tinggi karena didominasi oleh hanya dua bank besar. Bisa jadi secara keseluruhan dana pihak ketiga industri perbankan syariah dipengaruhi secara signifikan oleh tingkat bunga bank konvensional, tetapi hal itu tidak terjadi pada bank-bank syariah yang besar atau terjadi dengan sensitivitas yang lebih rendah. Untuk itu beberapa variabel dummy kelompok bank berdasarkan jenis dan nilai asset akan dimasukkan ke dalam persamaan.

(2)

Sebaliknya, industri perbankan syariah dapat diduga merupakan pasar yang terpisah dengan industri perbankan konvensional jika nilai dana pihak ketiga pada perbankan syariah tidak secara signifikan dipengaruhi oleh tingkat bunga bank konvensional.

2. Struktur pasar tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat keuntungan perbankan syariah.

Hipotesis ini akan diuji jika hipotesis pertama diterima dalam arti industri perbankan syariah merupakan pasar yang terpisah dengan industri perbankan konvensional. Pemastian batas pasar ini diperlukan agar perhitungan konsentrasi pasar sebagai proksi struktur pasar mempunyai justifikasi. Struktur pasar diduga tidak akan berpengaruh terhadap tingkat keuntungan bank karena secara normatif bank syariah tidak dibenarkan menggunakan kekuatan pasar yang dimilikinya untuk mengeksploitasi pasar dalam rangka meningkatkan keuntungan.

3. Industri perbankan syariah beroperasi dalam pasar yang bersaing secara sempurna.

Dengan menggunakan model non-struktural Panzar dan Rosse dengan H-Statistic yang dihasilkan dari hubungan antara perubahan penerimaan dengan perubahan biaya input, maka akan dapat diduga tingkat persaingan industri perbankan syariah tanpa harus menggunakan variabel struktur pasar. Dengan demikian, tingkat persaingan dalam industri perbankan syariah tetap dapat dijawab, walaupun hipotesis 1 ditolak sehingga hipotesis 2 tidak begitu berguna untuk diuji. Jika hipotesis ini terbukti, maka kesimpulannya akan sama atau memperkuat hasil pada hipotesis 2. Bank syariah seharusnya bersaing sempurna terlepas dari struktur pasar atau tingkat konsentrasi pasar yang terjadi.

(3)

4. Tingkat pertumbuhan asset perbankan syariah dipengaruhi oleh variabel makroekonomi, variabel mikro tingkat industri dan variabel spesifik masing-masing bank.

Hipotesis ini merupakan hipotesis umum yang berisi banyak hipotesis untuk masing-masing variabel. Hipotesis ini secara umum untuk menjawab pertanyaan faktor-faktor apa yang menjadi determinan tingkat pertumbuhan perbankan syariah. Pada model analisis akan dijelaskan ekspektasi tanda koefisien untuk berbagai variabel yang digunakan dalam masing-masing persamaan.

4.2. Model Analisis

4.2.1. Model Umum

Model yang digunakan adalah model ekonometrika dengan menggunakan data panel perbankan syariah. Dengan penggunaan data panel, maka selain masalah keterbatasan data dapat teratasi, juga efek individu perbankan dan efek waktu sekaligus dapat dilihat.

Model umum data panel yang akan digunakan adalah:

1. Pendekatan Fixed Effects (FE)

Yit = ∑αiDi + βXit+ εit ...

(1) dimana:

Yit = Variabel dependen Xit = Variabel independen

αi = Intersep model yang berubah-ubah antar unit cross-section β = Slope

D = Variabel dummy

(4)

ε = error

2. Pendekatan Random Effects (RE)

Yit= α0+ βXit + εit dan εit = uit + vit + xit ...

(2) dimana:

uit = Error component cross-section vit = Error component time-series xit

1. Nilai Dana Pihak Ketiga (DPK) untuk mengklarifikasi keterkaitan antara pasar perbankan syariah dengan pasar perbankan konvensional,

= Error component combinations

Pemilihan pendekatan antara Fixed Effects dengan Random Effects akan menggunakan Uji Hausman untuk melihat pendekatan mana yang paling sesuai dengan data. Fixed Effects akan dipilih jika nilai statistik Hausman (H) yang diperoleh lebih besar dari nilai tabel Chi-square atau nilai P-value lebih kecil dari 0.01 (untuk tingkat kepercayaan 90%). Jika sebaliknya, maka model Random Effects yang akan dipilih (Firdaus, 2011; Baltagi, 2005; dan Verbeek, 2004).

4.2.2. Model Empiris

Dalam penelitian ini akan dibangun empat model dengan variabel Y yang berbeda sesuai dengan hipotesis yang akan diuji. Keempat variabel Y adalah:

2. Tingkat Keuntungan Perbankan (ROA) untuk melihat tingkat persaingan dalam industri perbankan syariah Indonesia dengan pendekatan struktural, 3. Penerimaan Total Bank (TR) untuk melihat tingkat persaingan dalam industri

(5)

4. Nilai Total Asset Bank (ASET) untuk mengidentifikasi determinan pertumbuhan industri perbankan syariah.

Seluruh variabel dalam Ln kecuali untuk variabel yang sudah dalam satuan persen. Dua variabel dummy akan digunakan pada keempat model baik secara sendiri (intersep) maupun sebagai dummy slope dengan diinteraksikan dengan berbagai variabel independen lainnya. Variabel D1 adalah dummy jenis bank dengan Bank Umum Syariah (BUS) =1 dan Unit Usaha Syariah (UUS) =0, sedangkan variabel D2 adalah variabel dummy ukuran bank dengan Bank Syariah Mandiri (BSM) dan Bank Muamalat Indonesia (BMI) sebagai dua bank syariah terbesar bernilai 1 dan bank syariah lainnya bernilai 0.

4.2.2.1. Persamaan DPK

Variabel independen untuk menjelaskan tingkat DPK yang dikumpulkan oleh masing-masing bank adalah: tingkat rata-rata bagi hasil yang diberikan bank syariah (rate of return bank syariah - RR), jumlah total kantor cabang yang dimiliki bank (OFFICE), rata-rata tingkat bunga perbankan konvensional (IR), dan tingkat pertumbuhan ekonomi (RGDP). Persamaan empiris yang diestimasi untuk model dapat dirumuskan menjadi:

LnDPKit = a0 + a1D1RRit + a2D2IRit + a3lnOFFICEit + a4RGDPt +

a5lnIR/RRit + eit ... (3)

dimana DPK merupakan total dana pihak ketiga dalam bentuk giro, tabungan dan deposito dalam satuan Rupiah, OFFICE dalam satuan unit serta RR, IR dan RGDP dalam satuan persen. a1, a3 dan a4 diharapkan bernilai > 0, sedangkan a2 dan a5 bernilai <0.

(6)

Agar dapat diperbandingkan, kedua variabel RR dan IR diukur dengan bagi hasil dan tingkat bunga untuk deposito 6 bulan. Variabel RR diinteraksikan dengan D1 untuk melihat apakah ada perbedaan pengaruh tingkat bagi hasil terhadap kelompok BUS dan UUS, sedangkan variabel IR diinteraksikan dengan D2 untuk menguji dugaan bahwa bank syariah besar (BMI dan BSM) akan mempunyai daya tahan lebih besar terhadap pengaruh tingkat bunga bank konvensional dibandingkan dengan bank syariah kecil. Dalam persamaan ini dampak tingkat bunga bank konvensional terhadap DPK dilihat dengan memasukkan variabel rasio antara IR dengan RR yang menunjukkan harga relatif produk bank konvensional atau sebaliknya. Ada dua alasan kenapa variabel rasio IR/RR ini dirasa perlu untuk dimasukkan. Pertama, untuk mengantisipasi hasil studi Kasri (2007) dan Chong dan Liu (2009) yang menemukan adanya co-movement antara RR dan IR. Dengan dirasiokannya kedua variabel ini diharapkan akan tetap terlihat volatilitas variabel ini walaupun ada kecenderungan terjadinya arah pergerakan IR dan RR yang sama. Alasan kedua adalah untuk mengatasi masalah cross-section invariance pada variabel IR. Seluruh bank syariah dianggap menghadapi rata-rata tingkat bunga yang sama yang ditawarkan oleh bank konvensional sebagai pesaing mereka. Variabel yang juga berbentuk cross-section invariance adalah RGDP, tetapi dianggap tidak perlu dirasiokan dengan variabel spesifik bank syariah karena tidak ada masalah seperti yang dihadapi oleh variabel IR, walaupun ada resiko akan menghasilkan koefisien yang tidak signifikan.

4.2.2.2. Persamaan Tingkat Keuntungan

Untuk model tingkat keuntungan yang diukur dengan ROA menggunakan model Smirlock (1985) dengan variabel independen yang digunakan adalah:

(7)

rasio konsentrasi (CR2), pangsa pasar (MS), interaksi MS dan CR2 (MSCR2), rasio BOPO, jumlah dana pihak ketiga (DPK), dan nilai asset bank (ASET).

Model lengkap persamaan ini adalah:

ROAit = b0 + b1D2CR2it + b2D2MSit + b3MSCR2it + b4BOPOit +

b5lnDPKit + b6lnASETit + eit ... (4)

dimana ROA, CR2, MS dan BOPO dalam satuan persen, sedangkan DPK dan ASET dalam satuan Rupiah. ROA merupakan rasio antara total pendapatan dengan total aset bank. BOPO adalah persentase biaya operasional terhadap total pendapatan operasional yang banyak digunakan sebagai proksi kualitas manajemen. ASET adalah total nilai aktiva yang dimiliki oleh masing-masing bank. Konsentrasi pasar diukur dengan CR2, yaitu jumlah aset dua bank syariah terbesar dibagi dengan total nilai aset industri perbankan syariah. CR2 digunakan karena secara konsisten dalam periode pengamatan, hanya ada dua bank besar yaitu BSM dan BMI yang mendominasi pasar. Bank syariah lainnya mempunyai pangsa pasar yang tingkatnya sangat jauh di bawah kedua bank tersebut. Pangsa pasar (MS) diukur dengan persentase nilai aset masing-masing bank syariah dibandingkan dengan total nilai aset industri perbankan syariah. Kedua variabel CR2 dan MS tidak diukur secara continuous, tetapi juga tidak sepenuhnya discrete. Martin (2002) menyatakan bahwa untuk variabel yang tidak signifikan jika menggunakan variabel continuous dapat diatasi dengan menggunakan variabel discrete dalam bentuk dummy 1 untuk satu kelompok observasi dan 0 untuk kelompok lainnya. Untuk kasus perbankan syariah Indonesia penggunaan variabel discrete untuk variabel CR2 dan MS diperkirakan lebih tepat karena penguasaan pasar dapat secara jelas dibedakan menjadi dua kelompok, yaitu kelompok besar (BSM dan BMI) dan kelompok kecil untuk bank

(8)

lainnya. Hal ini stabil ditemukan selama periode pengamatan. Dalam persamaan ini digunakan variabel semi-discrete dengan menginteraksikan kedua variabel CR2 dan MS dengan D2. Dasar dilakukannya interaksi ini adalah dugaan selama penguasaan pasar masih kecil, maka perbedaan antar bank tidak akan berpengaruh signifikan (dikalikan dengan D2=0), namun jika sudah masuk dalam kelompok besar perbedaan penguasaan pasar akan berpengaruh signifikan terhadap variabel independen (D2=1).

Dalam persamaan ini diharapkan b1, b2, b5 dan b6 akan bertanda positif, sedangkan b4 akan bertanda negatif. Tanda b3 dapat bertanda negatif atau positif dan tanda tersebut akan menentukan apakah terdapat indikasi perilaku kolutif (b3>0) atau sebaliknya, b3<0 yang mendukung hipotesis persaingan yang didasarkan pada efisiensi (Efficient Structure Hypothesis).

Untuk sampai pada kesimpulan hipotesis mana dalam hubungan antara keuntungan dan struktur pasar yang didukung, maka sebelum persamaan lengkap di atas akan diestimasi model restriktif dengan tiga persamaan berikut:

ROAit = c0 + c1D2CR2it + c2BOPOit + c3lnDPKit + c4lnASETit + eit .... (5)

ROAit = d0 + d1D2MSit + d2BOPOit + d3lnDPKit + d4lnASETit + eit ...

(6)

ROAit = f0 + f1D2CR2it + f2D2MSit + f3BOPOit + f4lnDPKit + f5lnASETit + eit

Jika c

... (7)

1>0, maka ada indikasi dukungan terhadap Traditional Hypothesis (TH) yaitu terjadi kolusi antar bank besar untuk mendapatkan tingkat keuntungan yang lebih besar dibandingkan dengan bank-bank kecil. Sebaliknya jika d1>0, maka ada indikasi dukungan terhadap Efficient Structure Hypothesis (ESH) yaitu

(9)

bank besar mampu mendapatkan keuntungan lebih besar daripada bank-bank kecil karena lebih efisien. Jika c1 pada persamaan (5) dan d1 pada persamaan (6) dua-duanya bertanda positif, maka perlu diestimasi persamaan (7) untuk memastikan hipotesis mana yang didukung. f1>0 dan f2=0 akan menjustifikasi TH, dan sebaliknya akan menjustifikasi ESH. Namun demikian, Smirlock (1985), bahkan kedua kemungkinan hasil pada persamaan (7) tidak konklusif. Untuk memastikannya diperlukan persamaan (4) dengan memasukkan variabel interaksi MSCR2 dengan penarikan kesimpulan seperti yang telah dikemukakan.

4.2.2.3. Persamaan Penerimaan Total

Penentuan jenis dan tingkat persaingan akan didekati dengan pendekatan non-struktural Panzar dan Rosse yang menggunakan variabel Penerimaan Total (TR) sebagai variabel Y dengan variabel independen: biaya bagi hasil (BBH), biaya tenaga kerja (BTK), dan biaya-biaya lainnya yang menggambarkan biaya atas kapital dan overhead (BKAP). Selain itu juga akan dimasukkan variabel spesifik bank yang diwakili oleh rasio BOPO yang menggambarkan kualitas manajemen. Variabel D1 akan diikutkan dalam persamaan untuk mengakomodasi kemungkinan perbedaan intersep dua kelompok jenis bank, BUS dan UUS.

Persamaan yang diestimasi adalah:

LnTRit = g0 + g1lnBBHit + g2lnBTKit + g3lnBKAPit + g4BOPOit +

g5D2lnBBHit + g6D2lnBTKit + g7D2BKAPit + g8D1it + eit

dimana

... (8)

TR, BBH, BTK, BKAP dalam satuan rupiah dan BOPO dalam satuan

persen. TR merupakan total penerimaan yang diperoleh masing-masing bank syariah dari berbagai pembiayaan yang dilakukan baik berupa pembiayaan

(10)

murabahah, mudharabah, maupun musyarakah. BBH adalah beban bagi hasil yang harus dikeluarkan oleh bank untuk dana pihak ketiga yang diterima. BTK adalah total beban biaya personalia yang dikeluarkan oleh bank. Sisa beban biaya yang dikeluarkan bank seperti biaya administrasi dan umum serta biaya overhead digabungkan menjadi BKAP.

Semua koefisien g diharapkan bernilai positif kecuali untuk g4 yang diharapkan bernilai negatif. H-statistic akan dihitung sebagai penjumlahan g1+g2+g3

Penjelasan di atas menyiratkan bahwa sebelum angka H-stat digunakan, seharusnya terlebih dahulu dilakukan uji apakah industri berada dalam posisi yang berarti sama dengan elastisitas penerimaan total terhadap perubahan biaya-biaya. H-stat bernilai negatif menunjukkan struktur pasar monopoli atau oligopli yang melakukan kartel. Kenaikan biaya-biaya menyebabkan naiknya biaya marjinal yang diikuti oleh naiknya tingkat harga. Pada struktur pasar monopoli, kenaikan harga akan menyebabkan turunnya penerimaan total karena pasar monopoli beroperasi pada wilayah elastisitas harga lebih besar dari satu (elastis). Sebaliknya pada pasar bersaing sempurna, kenaikan biaya-biaya akan menyebabkan naiknya biaya marjinal sebagian perusahaan merugi. Bank yang merugi pada akhirnya akan keluar dari pasar sampai akhirnya harga akan naik dan keuntungan kembali normal dalam keseimbangan jangka panjang. Dengan demikian H-stat pada pasar bersaing sempurna akan bernilai 1 yang berarti kenaikan biaya-biaya akan dikompensasi dalam jangka panjang oleh kenaikan penerimaan total dengan persentase yang sama sehingga tidak merubah tingkat keuntungan normal yang terjadi. Nilai H-stat antara 0 dan 1 menggambar pasar yang bersifat oligopolistik dan persaingan monopsonistik dengan kriteria semakin mendekati 1 H-stat yang diperoleh, semakin bersaing pasar tersebut.

(11)

keseimbangan jangka panjang atau tidak. Untuk itu digunakan persamaan dengan variabel independen yang sama dengan persamaan model P-R (persamaan 8) tetapi dengan variabel independen tingkat keuntungan (dalam hal ini ROA).

ROAit = h0 + h1lnBBHit + h2lnBTKit + h3lnBKAPit + h4BOPOit +

h5D2lnBBHit + h6D2lnBTKit + h7D2BKAPit + h8D1it + eit ...

(9)

Industri disebut berada dalam keseimbangan jangka panjang jika penjumlahan h1+h2+h3 pada persamaan (9) sama dengan nol. Jika hipotesis tersebut ditolak, maka artinya industri tidak berada dalam posisi keseimbangan jangka panjang. Posisi disequilibrium tidak berarti bahwa H-stat sama sekali tidak dapat digunakan, akan tetapi pembacaan hasil H-stat harus dilakukan secara hati-hati. H-stat < 0 tidak lagi secara unik menunjukkan industri bersifat monopolistik. Namun demikian, H-stat > 0 tetap sahih untuk digunakan menolak bahwa industri berada dalam struktur pasar monopoli atau kartel (Majid dan Sufian 2007). Goddard dan Wilson (2009) telah melakukan simulasi dan menyimpulkan bahwa walaupun ada bias terhadap nilai H-stat yang diperoleh jika industri tidak dalam keadaan equilibrium, bias tersebut tidak begitu serius untuk kelompok negara berkembang dan negara dengan ekonomi dalam masa transisi. Sebaliknya bias akan cukup serius untuk negara-negara yang perekonomiannya telah maju. Oleh karena itu, terlepas dari berhasil atau tidaknya membuktikan kondisi equilibrium pada penelitian ini, nilai H-stat masih tetap dapat digunakan secara konfiden untuk melihat indikasi tingkat persaingan pada industri perbankan syariah di Indonesia yang belum dapat dimasukkan ke dalam kelompok negara maju.

4.2.2.4. Persamaan Total Nilai Aset Bank

(12)

Variabel independen untuk model pertumbuhan industri yang diproksi dengan total nilai aset adalah: variabel spesifik perbankan (jumlah kantor cabang – OFFICE, pangsa pasar yang dikuasai – MS, dan kualitas manajemen yang diproksi dengan rasio BOPO), variabel industri (konsentrasi pasar yang diproksi oleh rasio konsentrasi dua bank syariah terbesar CR2, tingkat bunga bank konvensional yang dirasiokan dengan rate of return bank syariah), dan variabel makroekonomi yang diwakili oleh tingkat pertumbuhan ekonomi (RGDP) dan nilai tukar nominal (ER) dalam satuan Rupiah per USD. Pada dasarnya pada persamaan ini digunakan berbagai variabel independen yang telah digunakan pada berbagai persamaan sebelumnya kecuali persamaan TR yang variabelnya tidak berhubungan secara langsung. Karena ada kebijakan yang substansial terjadi tahun 2008 (Juli) dengan disahkannya UU Perbankan Syariah, maka ditambahkan variabel kebijakan pemerintah sebagai tambahan variabel eksternal bank (D4). Variabel dummy ini bernilai 0 pada tahun 2008 dan sebelumnya, sedangkan setelah tahun 2008 diberi nilai 1.

Persamaan yang digunakan adalah:

LnASETit = i + i1BOPOit + i2lnOFFICEit + i3D1RRit + i4D2IRit + i5D2MSit + i6D2CR2it + i7lnIR/RRit + i8RGDPt +

i9D4t + i10ERt + eit

dimana spesifikasi masing-masing variabel sama dengan spesifikasi variabel yang digunakan pada persamaan-persamaan sebelumnya. Untuk variabel baru D4 dan ER koefisien yang diharapkan adalah i

... (10)

(13)

penerapan UU No 21/2008 dan depresiasi rupiah secara signifikan berpengaruh positif terhadap pertumbuhan industri.

4.3. Jenis dan Sumber Data

Data yang digunakan pada penelitian ini sebagian besar adalah data sekunder bank syariah baik yang merupakan Bank Umum Syariah maupun Unit Usaha Syariah baik pada tingkat industri maupun tingkat individual berdasarkan laporan bank kepada Bank Indonesia. Sebagian kecil sisanya adalah berbagai data pendukung dan data makroekonomi yang diambil dari BPS, World Bank dan IMF.

Data yang digunakan adalah data tahunan dari tahun 2005 sampai dengan tahun 2010. Walaupun industri perbankan syariah sudah dimulai pada tahun 1992, tetapi data yang reliabel dan tersedia di Bank Indonesia baru mulai sejak tahun 1995. Namun demikian, data-data sejak tahun 1995 tidak selalu konsisten tersedia untuk semua variabel yang diperlukan pada semua bank. Akhirnya karena keterbatasan katersediaan beberapa data tertentu yang diperlukan didapatkan panel data balanced yang paling optimal diperoleh seperti terlihat pada Tabel 4.

Tabel 4. Jumlah dan Nama Bank serta Jumlah Observasi yang Digunakan dalam Model No Model Jml. Bank Jml. Obs Nama Bank 1 Persamaan DPK 6 36

BMI, BSM, Mega Syariah, BRI Syariah, Syariah Bukopin, DKI Syariah

2 Persamaan Keuntungan

11 66

BMI, BSM, Mega Syariah, BRI Syariah, Syariah Bukopin, Permata Syariah, CIMB Niaga, BTN Syariah, DKI Syariah, Sumut Syariah,

(14)

Kalbar Syariah

3 Persamaan Penerimaan Total

10 60

BMI, BSM, Mega Syariah, BRI Syariah, Syariah Bukopin, Permata Syariah, CIMB Niaga, BTN Syariah, DKI Syariah, Sumut Syariah

4 Persamaan Total Aset

6 36 BMI, BSM, Mega Syariah, BRI Syariah, Syariah Bukopin, DKI Syariah

Dari Tabel 4 terlihat bahwa terdapat ukuran panel data yang berbeda untuk mengestimasi model yang berbeda kecuali untuk persamaan DPK dan persamaan Total Aset. Perbedaan panel data ini terpaksa ditempuh karena ada beberapa variabel yang ketersediaannya tidak konsisten pada beberapa bank tertentu. Untuk persamaan 1 dan 4 hanya dapat menggunakan data 6 bank karena tidak tersedianya data real rate of return (RR) secara konsisten untuk tahun 2005-2010 pada bank syariah selain dari keenam bank tersebut. Rincian keseluruhan database yang digunakan dalam penelitian ini disajikan pada Tabel Lampiran 1.

Walaupun tidak seluruh BUS dan UUS dimasukkan ke dalam observasi, hasil yang diperoleh diperkirakan cukup mewakili berbagai keragaman yang ada pada industri perbankan syariah. Untuk panel data yang paling kecil (persamaan 1 dan 4), sampel mencakup BUS (BMI, BSM dan BSMI) dan UUS (Bank DKI Syariah, Bank BRI Syariah dan Bank Syariah Bukopin), BPD dan Bank dengan cakupan nasional, Bank yang mempunyai induk bank konvensional dan yang tidak (BMI) dan Bank besar serta bank kecil. Terlepas dari berbagai keragaman yang dapat dicakup, panel ini juga diperkirakan akan cukup mewakili industri karena dua bank yang dominan masuk dalam observasi.

(15)

Data sekunder yang tersedia pertama-tama akan diolah untuk mendapatkan variabel-variabel kondisi dasar, struktur pasar, perilaku dan kinerja industri perbankan syariah. Rumus-rumus rasio keuangan yang diperlukan dan rasio konsentrasi akan digunakan. Rasio berbagai variabel pada industri perbankan syariah dengan variabel perbankan konvensional dan variabel makroekonomi juga akan dieksplorasi untuk mendapatkan variabel yang dapat menjadi proksi perilaku perbankan syariah. Keseluruhan data akan diolah dengan bantuan software Excel dan model ekonometrika akan diolah dengan menggunakan software EViews versi 6.

Pada penelitian ini seluruh persamaan diestimasi dengan menggunakan model Fixed Effects. Pada persamaan yang memungkinkan, model Fixed Effects akan dibandingkan dengan model Random Effects dan diuji untuk mendapatkan model yang terbaik. Uji Hausman akan digunakan dalam hal ini. Masing-masing persamaan sudah melalui berbagai simulasi untuk akhirnya mendapatkan model yang terbaik.

Untuk melihat goodness of fit keseluruhan model akan digunakan dua indikator yaitu Koefisien Determinasi (R2) dan P-value untuk F-stat. Model terbaik yang dipilih adalah model yang mempunyai Adjusted R2

Untuk menguji tingkat signifikansi masing-masing paramater dugaan (konstanta dan koefisien) akan digunakan t-test dengan melihat P-value untuk masing-masing parameter. Tingkat kepercayaan yang digunakan minimal 90 persen sehingga jika P-value bernilai lebih kecil dari 0.1, maka H

yang paling besar dan P-value (F-stat) lebih kecil dari 0.1 yang berarti tingkat kepercayaan yang digunakan dalam penelitian ini minimal 90 persen.

0 yang menyatakan bahwa parameter tersebut sama dengan 0 secara statistika tertolak. Sebaliknya, jika P-value bernilai lebih besar dari 0.1, maka parameter tersebut

(16)

secara statistika tidak berbeda nyata dengan 0 karena tidak cukup informasi untuk menolak H0.

Selain tingkat signifikansi, parameter yang diduga juga akan dilihat tanda dan besarannya. Tanda koefisien yang diperoleh harus sesuai dengan harapan yang telah dirumuskan di dalam model sesuai dengan tuntutan teori, kecuali ada hal-hal khusus yang dapat menjelaskan munculnya tanda yang berbeda dengan ekspektasi.

Setelah lulus dari uji signifikansi dan uji tanda, barulah besaran koefisien akan diinterpretasi dan dibandingkan satu sama lain. Dalam hal persamaan (8) dan (9), konsentrasi analisis adalah pada penjumlahan koefisien BBH, BTK dan BKAP untuk mendapatkan nilai H-stat dan kondisi keseimbangan jangka panjang. Koefisien yang tidak signifikan akan disamakan dengan nilai 0, berapapun estimasi angka koefisien yang tertulis pada hasil olahan.

Figur

Tabel 4.  Jumlah dan Nama Bank serta Jumlah Observasi yang Digunakan  dalam Model  No  Model  Jml

Tabel 4.

Jumlah dan Nama Bank serta Jumlah Observasi yang Digunakan dalam Model No Model Jml p.13

Referensi

Memperbarui...

Related subjects :