44
Jenis penelitian yang digunakan adalah jenis penelitian dengan pendekatan kuantitatif, penulis melakukan penelitian terhadap permasalahan yang ada di lokasi dengan menganalisis data melalui perhitungan statistik.1 Sehingga selanjutnya peneliti dapat menganalisa dan menarik kesimpulan tentang sejauh mana pengaruh pendapatan pembiayaan murabahah dan pembiayaan musyarakah terhadap Profitabilitas melalui ROA.
A. Populasi dan Sample
Populasi adalah sekelompok orang, kejadian atau segala sesuatu yang mempunyai karakteristik tertentu.2 Populasi dalam penelitian ini adalah laporan keuangan Bank Jabar Banten Syariah.
Sample adalah sebagian dari jumlah karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut, bila populasi besar dan peneliti tidak mungkin mempelajari semuanya maka peneliti dapat menggunakan sebagian sample yang diambil dari populasi3. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu laporan keuangan triwulan Bank Jabar Banten Syariah periode 2012- 2016 mengenai laporan laba/rugi dan laporan rasio keuangan.
B. Operasional Variabel
Adapun variable dalam penelitian ini yaitu variabel dependen dan variabel independen.
1. Variabel Dependen (Y)
Dalam bahasa Indonesia variable ini sering disebut variabel terikat.
Variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat oleh adanya variabel bebas. Variabel dependen
1 Umar Husein, Metodologi Penelitian: Aplik asi dalam Pemasaran , Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama, 1999, 29.
2 Indriantoro, Nur dan Bambang Supomo, Metodologi Penelitian. (Yogyakarta: BPFE 1999), 115.
3 Sugiyono, Metode Penelitian Bisnis, (Jakarta, Alfabeta : 1999), 73.
dalam penelitian ini yaitu ROA (Return on Asset) pada Bank Jabar Banten Syariah.
2. Variabel Independen (X)
Variabel ini merupakan variabel bebas yang mempengaruhi adanya variabel terikat. Adapun variabel independen dalam penelitian ini Pendapatan murabahah sebagai X1 dan Pendapatan Musyarakah sebagai X2 pada Bank Jabar Banten Syariah.
Selanjutnya definisi operasionalisasi variabel penelitian dapat dirumuskan sebagai berikut:
Variabel Konsep Indikator Skala
Pengukuran Independen (X)
Pendapatan murabahah (variabel X1)
Pendapatan Musyarakah (variabel X2)
Adalah hasil usaha dari transaksi jual beli di mana bank menyebut jumlah keuntungan. Bank bertindak sebagai penjual, sementara nasabah sebagai pembeli. Harga jual adalah harga beli bank dari pemasok ditambah keuntungan (marjin).4
Adalah hasil usaha dari akad kerja sama antara dua pihak atau lebih untuk suatu
Saldo pendapatan pembiayaan dalam laporan laba rugi periode quarter I/2012 s.d IV/2016
Saldo pendapatan pembiayaan dalam laporan laba rugi periode quarter
Rasio
Rasio
4 Adiwarman A Karim, Bank Islam: Analisis Fiqih dan Keuangan , (jakarta: PT Rajagrafindo Persada, 2004), 98.
usaha tertentu di mana masing-masing pihak memberikan kontribusi dana (amal/ expertise) dengan kesepakatan bahwa keuntungan dan risiko akan ditanggung bersama sesuai dengan kesepakatan. 5
I/2012 s.d IV/2016
Dependen (Y) Profitabilitas
(ROA) (variabel Y)
Adalah kemampuan perusahaan mencari keuntungan dan sebagai alat ukur untuk menilai tingkat efektivitas manajemen dalam perusahaan.
Rasio
perbandingan
antara laba bersih dengan total aktiva.
ROA
= Laba Bersih Total Aktiva
Rasio
C. Jenis dan Sumber Data 1. Jenis Data
Jenis data yang penulis perlukan dalam penelitian ini adalah jenis data sekunder. Data sekunder disini yaitu data yang diperoleh atau dikumpulkan oleh peneliti dari sumber yang telah ada seperti buku, data/arsip/ dokumen serta tulisan lain yang berhubungan dengan topik penelitian.6
5 M. Syafi’i Antonio, Bank Syariah : dari Teori k e Prak tik , 90.
6 M. Iqbal Hasan, Analisis Data Penelitian dengan Statistik, (Jakarta: Bumi Aksara, 2004), 19.
2. Sumber Data
Yang dimaksud sumber data dalam penelitian adalah subjek dari mana data dapat diperoleh7. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan data sekunder yang bersumber dari:
a. Laporan periodik berupa data-data keuangan tentang pendapatan pembiayaan murabahah, pendapatan pembiayaan musyarakah dan Return On Asset (ROA) yang dapat diakses melalui website resmi Bank Jabar Banten Syariah.
b. Gambaran umum Bank Jabar Banten Syariah.
c. Buku-buku yang berkaitan dengan pembiayaan murabahah, pembiayaan musyarakah dan Return On Asset (ROA).
D. Teknik Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, peneliti melakukan pengumpulan data dengan dua cara yaitu sebagai berikut:
1. Studi Dokumentasi
Yaitu ditujukan untuk memperoleh data yang langsung dari tempat penelitian, melalui laporan keuangan berupa laporan laba/rugi, laporan rasio keuangan, data profil Bank Jabar Banten Syariah, buku-buku dan data lainnya yang relevan dengan penelitian.
2. Studi Kepustakaan
Dengan mengumpulkan berbagai referensi yang berkaitan dengan pendapatan pembiayaan murabahah, pembiayaan musyarakah dan profitabilitas (ROA) dalam bank syariah.
E. Teknik Analisis Data 1. Uji Asumsi Klasik
Model regresi linier harus mempunyai syarat uji asumsi klasik yang meliputi:
7 Suharsini Arikunto, Prosedur Penelitian Suatu Pendek atan Prak tik (Jakarta: Rieneka Cipta, 2006), 129.
a. Uji Normalitas
Uji Normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel independen, variabel dependen, atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model yang baik adalah data normal atau mendekati normal.8 Salah satu cara yang paling sederhana adalah membuat grafik distribusi frekuensi atas skor yang ada. Mengingat kesederhanaan tersebut, maka pengujian kenormalan data sangat tergantung pada kemampuan mata dalam mencermati plotting data. Jika jumlah data cukup banyak dan penyebarannya tidak 100% normal (tidak normal sempurna), maka kesimpulan yang ditarik berkemungkinan salah.9
Dalam penelitian ini uji normalitas dilakukan dengan uji Jarque-Bera (J-B) melalui software Eviews 7.0. Dasar pengambilan keputusan dalam bentuk deteksi normalitas yaitu dengan membandingkan X2tabel yaitu apabila nilai Jarque-Bera < nilaiX2tabel maka dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan berdistribusi normal. Sebaliknya apabila nilai Jarque-Bera > nilai X2tabel, maka data yang digunakan tidak berdistribusi normal. Apabila probabilitasnya > 0.05 maka disimpulkan bahwa data yang digunakan berdistribusi normal sedangkan apabila nilai probabilitasnya < 0.05, maka disimpulkan bahwa data yang digunakan tidak berdistribusi normal.
b. Uji Linieritas
Uji linieritas bertujuan untuk mengetahui apakah dua variable mempunyai hubungan yang linier atau tidak secara signifikan. Uji ini digunakan sebagai prasyarat dalam analisis korelasi atau regresi linier. Pengujian linieritas pada Eviews dengan menggunakan Ramsey Reset Test. Dasar pengambilan keputusan untuk mengetahui gejala linieritas yaitu dengan melihat
8 Imam Ghazali, Aplik asi Analisis Multivariate dengan Program SPSS , (Semarang; BP Universitas Diponegoro, 2011), 9.
9 Agus Irianto, Statistik : Konsep Dasar, Aplik asi, dan Pengembangannya, (Jakarta: Kencana, 2010), 272.
nilai Prob. F hitung > tingkat alpha 0,05 (5%) maka model regresi memenuhi asumsi linieritas dan sebaliknya apabila nilai Prob. F hitung < tingkat alpha 0,05 (5%) maka dapat model tidak memenuhi asumsi linieritas.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas adalah pengujian yang dilakukan untuk mengetahui apakah pada model regresi terjadi ketidaksamaan varian dan residual suatu pengamatan ke pengamatan lain.10
Pendeteksian gejala heteroskedasitistas dalam model ini dengan menggunakan uji white heteroskesdastisty cross term melalui alat bantu software Eviews Versi 7.0. Pengambilan keputusan terdapat heteroskesdastistas atau tidak, dalam hasil estimasi model maka harus ditentukan dulu melalui derajat kebebasan ( degree of freedom) dimana df sama dengan jumlah variabel independen dalam model tidak termasuk konstanta. Jika nilai X2hitung (nilai R2 dikalikan jumlah data) < X2tabel maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah heteroskesdastistas.
d. Uji Multikolinieritas
Multikolinearitas adalah keadaan di mana terjadi hubungan linear yang sempurna atau mendekati sempurna antar variabel independen dalam model regresi. Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubugan linear antar variabel independen dalam model regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas. Pada penelitian ini dilakukan uji multikolinearitas dengan melihat indikator Value Inflation Factor (VIF) pada model regresi.
Menurut Santoso yang dikutip oleh Duwi Priyatno, pada umumnya
“jika lebih besar dari 5, maka variabel tersebut mempunyai persoalan multikolininearitas dengan variabel bebas lainnya ”.11
10 Umam Husein, Metode Penelitian untuk Sk ripsi dan Tesis bisnis, 179.
11 Duwi Priyatno, Paham Analisa Statistik Data Dengan SPSS, 81.
e. Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah keadaan dimana terjadinya korelasi antara residual pada suatu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi. Uji autokorelasi adalah korelasi antara sesama urutan pengamatan dari waktu ke waktu12, digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya korelasi yang terjadi antara residual pada suatu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi adalah tidak adanya autokorelasi pada model regresi.13
Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelsi dalam penelitian ini, dilakukan dengan metode yang dikembangkan oleh Breusch-Godfrey yang lebih dikenal dengan uji Lagrange Multiplier (LM test). Keputusan ada tidaknya autokorelasi ditentukan dengan kriteria penilaian sebagai berikut:
“Jika nilai X2hitung > X2tabel , maka dapat disimpulkan bahwa model empiris yang digunakan tidak terbatas dari masalah autokorelasi”.
2. Regresi Linier Berganda
Regresi berganda merupakan pengembangan dari regresi linier sederhana, yaitu sama-sama alat yang dapat digunakan untuk mengetahui pengaruh satu atau lebih variabel bebas (independent) terhadap satu variabel tak bebas (dependent). Perbedaan penerapan metode ini hanya terletak pada jumlah variabel bebas (independent) yang digunakan. Penerapan metode regresi linier berganda jumlah variabel bebas (independent) yang digunkan lebih dari satu yan mempengaruhi satu variabel tak bebas (dependent).
Rumus regresi linier berganda:
Y = a + b1 X1 + b2 X2 + .... + bx Xx
Keterangan : Y = Variabel terikat
12 Umam Husein, Metode Penelitian untuk Sk ripsi dan Tesis bisnis, Jakarta: Rajawali Pers, 143.
13 Duwi Priyatno, Paham Analisa Statistik Data Dengan SPSS, (Yogyakarta: Mediakom), 87.
X1 = Variabel bebas pertama Xn = Variabel bebas ke – n a da b1 serta b2 = konstanta.14
F. Pengujian Hipotesis Statistik
Dalam inferensial statistik kita akan menghadapi suatu problem.
Sebelum kita mencari jawaban secara factual terlebih dahulu kita mencoba menjawab secara teoritis. Jawaban atas problem secara teoritis sering disebut dengan hipotesis, dan hipotesis itu merupakan jawaban sementara, yang masih perlu diuji kebenarannya melalui fakta-fakta. Pengujian hipotesis dengan menggunakan dasar fakta diperlukan suatu alat bantu, dan yang sering digunakan yaitu analisis statistik.15
Analisis dari data yang dikumpulkan tidak menghasilkan hipotesis terbukti dan tidak terbukti, melainkan mendukung atau tidak mendukung hipotesis.16
1. Uji Statistik t
Uji statistik t pada dasarnya menunjukan seberapa jauh pengaruh satu variabel bebas secara individual dalam menerangkan variasi variabel terikat.17
Adapun langkah – langkah Uji t adalah sebagai berikut:
a. Menentukan Hipotesis
H0 : β1 = 0 : suatu varibel independen tidak berpengaruh secara parsial terhadap variabel dependen.
Ha : β1≠ 0 : suatu varibel independen berpengaruh secara parsial terhadap variabel dependen.
14 Syofian Siregar, Statistik Parametrik untuk Penelitian Kuantatif, (Jakarta : BUMI Aksara, 2012), 406.
15 Agus Irianto, Statistik : Konsep Dasar, Aplik asi dan Pengembangannya , (Jakarta: Kencana Prenada Media Grup,2010), 97
16 Mudrajad Kuncoro, Metode Riset Untuk Bisnis Dan Ek onomi (Jakarta: Erlangga, 2009), 122.
17Mudrajad Kuncoro, Metode Kuantitatif Teori Dan Aplik asi Untuk Bisnis dan Ek onomi, (Jakarta: Erlangga, 2009), 81.
b. Menghitung nilai thitung
c. Mencari nilai kritis dari ttabel dengan mengetahui nilai df (degree of freedom) yaitu (n-k).
d. Menentukan taraf nyata (signifikansi level), yaitu α = 0,05
e. Keputusan menolak atau menerima H0 adalah sebagai berikut :
Jika thitung> ttabel, maka H0 ditolak dan Ha diterima.
thitung< ttabel, maka H0 diterima dan Ha ditolak.
Hipotesis akan diuji statistik dengan One-tailed test (significance level = 5%):
Jika nilai siginifikansi > 0,05 maka variabel bebas berpengaruh tidak signifikan terhadap variabel terikat.
Jika nilai signifikansi < 0,05 maka variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat.
Gambar 3.1
Hipotesis Two Tailed Uji t
Daerah Penerimaan H0
d1 d2
Daerah
Penolakan H0 Daerah Kritis
Luas 1/2a Luas 1/2a
Daerah Penolakan H0
H0 = β ≤ 0 Ha = β 0
2. Uji Statistik F
Uji statistik F pada dasarnya menunjukan apakah semua variabel bebas yang dimasukan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat.
Adapun langkah – langkah Uji t adalah sebagai berikut:
1. Menentukan Hipotesis
a) H0 (hipotesis nol) memprediksikan bahwa independent variabel bebas tidak mempunyai efek pada dependent variabel atau variabel terkait dalam populasi. H0 juga memprediksi tidak adanya perbedaan antara suatu kondisi dengan kondisi yang lain.
b) H1 (hipotesis alternatif) yang memprediksi bahwa independent variabel atau variabel bebas mempunyai efek pada dependent variabel dalam populasi. H1 juga memprediksi adanya perbedaan antara suatu kondisi dengan kondisi yang lain.18
2. Menghitung nilai Fhitung
3. Mencari nilai kritis dari Ftabel dengan mengetahui nilai df (degree of freedom) yaitu (k-1, n-k).
Menentukan taraf nyata (signifikansi level), yaitu α = 5 %
= 0,05
4. Keputusan menolak atau menerima H0 adalah sebagai berikut :
Jika Fhitung> Ftabel, maka H0 ditolak dan Ha diterima.
Jika Fhitung<Ftabel, maka H0 diterima dan Ha ditolak.
Hipotesis akan diuji statistik dengan One-tailed test (significance level = 5%):
Jika nilai siginifikansi > 0,05 maka variabel bebas berpengaruh tidak signifikan terhadap variabel terikat.
Jika nilai signifikansi < 0,05 maka variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat.
18 Agus Irianto, Statistik : Konsep Dasar, Aplik asi dan Pengembangannya , (Jakarta: Kencana Prenada Media Grup,2010), 98.
Gambar 3.2
Hipotesis Two Tailed Uji F
Daerah Penerimaan H0
d1 d2
Daerah
Penolakan H0 Daerah Kritis
Luas 1/2a Luas 1/2a
Daerah Penolakan H0
H0 = β ≤ 0 Ha = β 0
3. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R²) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel tetrikat.
Formula menghitung koefisien determinasi adalah sebagai berikut :
Persamaan di atas menunjukan proporsi total jumlah kuadrat (TSS) yang diterangkan oleh variabel independen dalam model. Sisanya dijelaskan oleh varibel lain yang tidak dimasukan dalam model, formulasi model yang keliru, dan kesalahan eksperimental.
Nilai koefisien determinasi adalah diantara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel–variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel–variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Secara umum koefisien determinasi untuk data silang tempat relatif rendah karena adannya variasi yang besar antara masing-masing pengamatan, sedangkan untuk data runtut waktu biasanya mempunyai nilai koefisien detrminasi yang tinggi.19
19Mudrajad Kuncoro, Metode Kuantitatif Teori Dan Aplik asi Untuk Bisnis dan Ek onomi (Jakarta: Erlangga, 2009), 84
