A. Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian ini mengambil lokasi di Bursa Efek Indonesia (BEI), ditetapkannya BEI sebagai tempat penelitian karena BEI merupakan tempat yang tepat untuk memperoleh data yang diperlukan berupa laporan keuangan. Adapun yang akan dibahas terbatas hanya pada seberapa besar pengaruh loan to deposit ratio (Xı), capital adequacy ratio (X2), jenis bank
(X3) terhadap non performance loan (Y) pada perusahaan Perbankan yang
terdaftar di Otoritas Jasa Keuangan (OJK) periode Januari 2014 – Desember 2015.
B. Desain Penelitian
Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif kuantitatif dan hipotesis kausal. Penelitian kuantitatif adalah penelitian yang menekankan fenomena-fenomena objektif dan dikaji secara kuantitatif menggunakan angka-angka, pengolahan statik, struktur dan percobaan terkontrol. Hipotesis kausal merupakan hipotesis yang menyatakan ada pengaruh variabel terhadap variabel lainnya. Desain penelitian berupa variabel independen dan variabel dependen. Variabel independen yang digunakan yaitu Loan to Deposit Ratio (LDR), Capital Adequacy Ratio (CAR) dan Jenis Bank sedangkan variabel dependen untuk yang digunakan adalah Non
C. Definisi dan Operasional Variabel
Berikut ini akan dijelaskan mengenai definisi operasional variabel yang akan digunakan dalam penelitian. Secara garis besar definisi operasional dari variabel-variabel yang digunakan didalam penelitian ini dapat digambarkan dalam Tabel 3.1, berikut:
TABEL 3.1 DEFINISI OPERASIONAL VARIABEL
Variabel Pengukuran Skala
X1 (LDR) LDR= x 100% Rasio X2(CAR) CAR= x 100% Rasio Y (NPL) NPL= x 100% Rasio
Sumber: dikembangkan untuk penelitian
D. Populasi dan Sampel Penelitian
Unit penelitian yaitu perusahaan Perbankan di Otoritas Jasa Keuangan (OJK) periode Januari 2014- Desember 2015. Kriteria yang akan dilakukan penelitian untuk dijadikan sampel penelitian adalah sebagai berikut:
1. Perusahaan perbankan yang mengeluarkanlaporankeuangan pada Januari 2014- Desember 2015.
2. Perusahaan yang mempunyaitahuntutupbuku 31 Desember. 3. Perusahaan tersebutmempunyai data yang lengkap.
Berdasrkan kriteria tersebut maka jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 78 sampel. Sampel dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3.2 berikut ini :
TABEL 3.2 PENETAPAN SAMPEL PENELITIAN
No. Kriteria Jumlah
1. Data LDR periode Januari 2014 – Desember 2015 24 2. Data CAR periode Januari 2014 – Desember 2015 24 3. Data NPL periode Januari 2014 – Desember 2015 24
4. Jenis Bank 6
Total Sampel 78
E. Teknik Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah data sekunder sehingga metode pengumpulan data menggunakan cara Non Participant Observation. Data yang berupa variabel Loan to Deposit Ratio (LDR),
Capital Adequacy Ratio (CAR) dan Non Performance Loan (NPL)
diperoleh dengan mengutip secara langsung dari Laporan Keuangan Publikasi Bulanan dari Otoritas Jasa Keuangan (OJK) Keuangan periode Januari 2014 – Desember 2015.
F. Metode Analisis
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah memperkirakan pengaruh dari beberapa variabel independen secara bersama sama maupun secara individu terhadap variabel dependen. Hubungan
fungsional antara variabel independen dengan variabel dependen dapat dilakukan dengan regresi linear berganda.
a) Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif berfungsi untuk menggambarkan atau mendeskripsikan suatu data alam variabel dengan tujuan untuk memberikan gambaran mengenai Mean, Minimum, Maximum,Standar Deviasi dan Varian.
G. Uji Asumsi Klasik
Mengigat data penelitian yang digunakan adalah data sekunder, maka untuk memenuhi syarat yang ditentukan sebelum dilakukan uji hipotesis melalui uji-t dan uji-f serta untuk menentukan ketetapan model maka perlu dilakukan pengujian atas beerapa asumsi klasik yang diguakan yaitu : uji normalitas, multikolinearitas dan heteroskedastisitas yang secara rinci dpat dijeaskan sebagai berikut:
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk apakah dalam model regresi, dependen variabel dan independen variabel keduanya mempunyai distribusi normal atau mendekati normal. Cara mendeteksi dilakukan dengan dua cara, yaitu (Ghozali, 2013):
a) Analisis Grafik
Salah satu cara mempermudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data
hanya dengan melihat histogram, hal ini dapat membingungkan, khususnya untuk jumlah sampel yang kecil. Metode lain yang dapat digunakan adalah dengan melihat Normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Dasar pengambilan keputusan dari analaisis Normal probability plot adalah sebagai berikut:
1) Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenhi asumsi normalitas.
2) Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memnuhi asumsi normalitas.
b) Analisis Statistik
Untuk mendeteksi normalitas data dapat dilakukan pula melaui analisis statistik yang salah satunya dapat dilihat melalui Kolmogorov-Smirnov
Test (K-S). Uji K-S dilakukan dengan memebuat hipotesis:
H0 = Data residual terdistribusi normal
Ha = Data residual tidak terdistribusi normal
Dasar pengambilan keputusan dalam uji K-S aalah sebagai berikut:
1) Apabila probabilitas nilai Z uji K-S signifikan secara statistik maka H0 ditolak, yang berarti data distribusi tidak normal.
2) Apabila probabilitas nilai Z tidak signifikan statistik maka H0 diterima, yang berarti data distribusi normal.
Pedoman penganmbilan keputusannya adalah sebagai berikut:
1) Nilai sig. atau signifkan atau nilai probabilitas < 0,05 distribusi adalah tidak normal.
2) Nilai sig. atau signifikan atau nilai probabilitas >0,05 distribusi adalah normal.
2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (Ghozali, 2005). Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas didalam model ini adalah sebgai berikut:
a. Nilai R2 sangat tinggi, tetapi secara indivual variabel-variabel bebas banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel terikat.
b. Menganalisa matrik korelasi antarvariabel bebas jika terdapat korelasi antar variabel bebas yang cukup tinggi (> 0,9) hal ini merupakan indikasi adanya multikolinearitas.
c. Dilihat dari nilai VIF dan Tolerance Nilai cut off Tolerance < 0,10 dan VIF > 10 (berarti terdapat multikolinearitas).
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidksamaan variance dari residual satu ke pengaturan yang lain.
heteroskedastisitas. Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heterosedastisitas itu dengan menggunakan uji white.
Dasar pegambilan keputusan uji heteroskedastisitas melalui uji glejser dilakukan sebagai berikut:
a. Apabila koefisian pramater beta dari persamaan regresi signifikan statistik, yang berrati data empiris yang diestimasi terdapat heteroskedastisitas.
b. Apabila probabilitas niai test tidak signifikan statistik, maka berarti data empiris yang diestimasi tidak terdapat heteroskedastisitas.
H. Uji Analisis Regresi Linier Berganda
Teknik analisa yang akan dipakai dalam penelitian ini adalah dengan memakai tekni analisa regresi linier berganda untuk memeperoleh gambaran yang menyeluruh mengenai antara variabel satu dengan variabel yang lain. Dalam hal ini untuk variabel dependennya adalah Loan to
Deposit Ratio (LDR), Capital Adequacy Ratio (CAR) dan Jenis Bank
variabel independennya adalah Non Performing Loan (NPL) dan Untuk mengetahui apakah ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen maka digunakan model regresi linier berganda
(Multipel Linier Regression MetH0de), yang dirumuskan sebagai berikut:
Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3+ e Dimana:
Y = Non Performing Loan (NPL) X1=Loan to Deposit Ratio (LDR)
X2= Capital Adequacy Ratio (CAR)
a = Konstant
e = Kesalahan Residual (error)
I. Uji Kesesuaian Model 1. Koefisien determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel terikat. Nilai koefisen determinasi adalah nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti
kemampuan variabel-variabel independen, memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen.
Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengukur sejauh mana
kemampuan variabel bebas (X) dalam menerangkan vriabel terikat (Y). Nilai R2 berada diantara nol (0) samapai dengan satu (1). Semakin besar koefisien determinasi menunjukkan semakin baik kemampuan variabel bebas (X) menerangkan variael tidak bebas (Y), (Singgih Santoso, 2004). 2. Uji Simultan (Uji F)
Uji simultan dilakukan untuk mengetahui ejauh mana variabel beas X1,
X2 yaitu LDR dan CAR yang digunakan agar mampu menjelaskan variabel
terikat (Y) yaitu NPL. “Secara bersama -sama terdapat hubungan yang signifikan antara Tingkat Kecukupan Modal dan Loan to Deposit Ratio terhadap profitabilitas.”
Menyusun hipotesis nol (H0) dan hipotess alternatif (Ha)
H0 = diduga variabel independen secara bersama – sama tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Ha = diduga variabel independen secara bersama – sama berpengaruh
signifikan terhadap variabel dependen.
Dasar pengambilan keputusan (Singih Santoso, 2004) :
a. Jika Probabilitas (signifikan) > 0,05 maka H0 diterima
b. Jika Probabilitas (signifikan) < 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima,
Pengujian secara simultan menggunakan uji F (pengujian signifikan secara simultan). Langkah – langkah yang ditempuh dalam pengujian adalah (Ghozali, 2001):
J. Uji Hipotesis (Uji t)
Uji parsial dimaksudkan untuk mengetahui apakah variabel bebas secara individu mempunyai pengaruh terhadap variabel terkait (Y) dengan asumsi variabel yang lain konstanta. Langkah – langkah yang ditempuh dalam pengujian adalah (Ghozali, 2005):
Menyusun hipotesis nol (H0) dan hipotesis alternatif (Ha)
H0 : diduga variabel independen secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Ha : diduga variabel independen secara parsial berpengaruh signifikan
Dasar pengambilan keputusannya :
a) Jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima Ha ditolak. b) Jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima.
