• Tidak ada hasil yang ditemukan

Lampiran 1 Laporan Keuangan Perbankan Syariah di Indonesia Periode 2013-2016 (dalam persentase)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2019

Membagikan "Lampiran 1 Laporan Keuangan Perbankan Syariah di Indonesia Periode 2013-2016 (dalam persentase)"

Copied!
24
0
0

Teks penuh

(1)

Laporan Keuangan Perbankan Syariah di Indonesia Periode 2013-2016

(dalam persentase)

Tahun

Bulan

Laba Bersih Setelah

Pajak (dalam miliar

rupiah)

Total Aktiva

(dalam miliar

rupiah)

Return On

Assets

Januari

9.652

195.018

2.52

Februari

20.705

196.988

2.29

Maret

31.583

209.603

2.39

April

44.631

207.800

2.29

Mei

54.723

215.444

2.07

2013

Juni

66.573

218.566

2.1

Juli

71.178

219.183

2.02

Agustus

65.313

223.503

2.01

September

88.973

227.711

2.04

Oktober

104.350

229.557

1.94

November

118.136

233.130

1.96

Desember

129.280

242.276

2

Januari

305.000

5.840.487

0.08

Februari

531.000

5.898.585

0.13

Maret

817.000

5.958.901

0.16

April

1.037.000

5.946.018

1.09

Mei

1.231.000

5.936.854

1.13

2014

Juni

1.471.000

5.932.511

1.12

Juli

1.613.000

5.934.073

1.05

Agustus

1.665.000

6.082.640

0.93

September

1.977.000

6.150.274

0.97

Oktober

1.825.000

6.266.436

0.92

November

1.831.000

6.342.831

0.87

Desember

1.004.000

6.573.331

0.8

Januari

225.000

197.385

0.88

Februari

428.000

197.854

0.78

Maret

681.000

198.553

0.69

April

876.000

198.151

0.62

Mei

1.103.000

200.416

0.63

(2)

Juli

1.254.000

200.797

0.5

Agustus

1.433.000

200.080

0.46

September

1.715.000

204.025

0.49

Oktober

1.921.000

201.427

0.51

November

2.107.000

203.848

0.52

Desember

1.786.000

213.423

0.49

Januari

284.000

209.613

2.08

Februari

545.000

210.592

2.08

Maret

822.000

213.061

2.27

April

939.000

212.298

1.87

Mei

686.000

211.358

2.06

2016

Juni

1.426.000

216.118

2.09

Juli

1.584.000

217.479

2.16

Agustus

1.654.000

216.766

2.22

September

2.024.000

241.937

2.23

Oktober

2.123.000

241.629

2.35

November

2.771.000

246.361

2.34

Desember

2.096.000

254.184

1.77

(3)

Laporan Perkembangan Realisasi Inflasi, Suku Bunga BI dan Jumlah Uang

Beredar periode 2013-2016 (dalam persentase)

Tahun

Bulan

Inflasi

Suku Bunga BI

Jumlah uang

Beredar

2013

Januari

4.57%

5.75%

11.8%

Februari

5.31%

5.75%

10.9%

Maret

5.90%

5.75%

11.23%

April

5.57%

5.75%

11%

Mei

5.47%

5.75%

10.72%

Juni

5.90%

6.00%

10.51%

Juli

8.61%

6.50%

10.30%

Agustus

8.79%

7.00%

10.09%

September

8.40%

7.25%

14.6%

Oktober

8.32%

7.25%

13%

November

8.37%

7.50%

12.7%

Desember

8.38%

7.50%

12.7%

2014

Januari

8.22%

7.50%

11.6%

Februari

7.75%

7.50%

10.9%

Maret

7.32%

7.50%

10%

April

7.25%

7.50%

11%

Mei

7.32%

7.50%

10.5%

Juni

6.70%

7.50%

13.1%

Juli

4.53%

7.50%

11%

Agustus

3.99%

7.50%

11%

September

4.53%

7.50%

11.7%

Oktober

4.83%

7.50%

12.5%

November

6.23%

7.75%

12.7%

Desember

8.36%

7.75%

11.8%

2015

Januari

6.96%

7.75%

14.3%

Februari

6.29%

7.50%

16.1%

Maret

6.38%

7.50%

16.3%

April

6.79%

7.50%

14.9%

Mei

7.15%

7.50%

13.4%

Juni

7.26%

7.50%

13%

Juli

7.26%

7.50%

12.7%

(4)

September

6.83%

7.50%

12.7%

Oktober

6.25%

7.50%

10.4%

November

4.89%

7.50%

9.2%

Desember

3.35%

7.50%

8.9%

Januari

4.14%

7.25%

7.7%

2016

Februari

4.42%

7.00%

7.2%

Maret

4.45%

6.75%

7.4%

April

3.60%

6.75%

7.1%

Mei

3.33%

6.75%

7.6%

Juni

3.45%

6.50%

8.7%

Juli

3.21%

6.50%

8.1%

Agustus

2.79%

5.25%

7.7%

September

3.07%

5.00%

5.1%

Oktober

3.31%

4.75%

7.5%

November

3.58%

4.75%

9.3%

Desember

3.02%

4.75%

10.3%

(5)

Tabulasi Data Penelitian atau Sampel dari variabel Inflasi, Suku Bunga BI,

Jumlah Uang Beredar dan Profitabilitas Perbankan Syariah berdasarkan

rasio ROA (

Return On Asset

) input ke SPSS

INFLASI_X1

BI_RATE_X2

JUB_X3

ROA_Y

4.57

5.75

11.8

2.52

5.31

5.75

10.9

2.29

5.9

5.75

11.23

2.39

5.57

5.75

11

2.29

5.47

5.75

10.72

2.07

5.9

6

10.51

2.1

6.23

7.75

12.7

0.87

8.36

7.75

11.8

0.8

6.96

7.75

14.3

0.88

(6)

6.25

7.5

10.4

0.51

4.89

7.5

9.2

0.52

3.35

7.5

8.9

0.49

4.14

7.25

7.7

2.08

4.42

7

7.2

2.08

4.45

6.75

7.4

2.27

3.6

6.75

7.1

1.87

3.33

6.75

7.6

2.06

3.45

6.5

8.7

2.09

3.21

6.5

8.1

2.16

2.79

5.2

7.7

2.22

3.07

5

5.1

2.23

3.31

4.75

7.5

2.35

3.58

4.75

9.3

2.34

3.02

4.75

10.3

1.77

(7)

Hasil Perhitungan Output SPSS

Frequencies

INFLASI_X1 BI_RATE_X2 JUB_X3 ROA_Y

N Valid 48 48 48 48

Missing 0 0 0 0

Mean 5.8246 6.8844 10.9635 1.4056

Median 6.0650 7.5000 11.0000 1.4500

Mode 4.53a 7.50 12.70 .49a

Std. Deviation 1.84793 .91280 2.46872 .77446

Variance 3.415 .833 6.095 .600

Skewness -.071 -1.207 -.065 -.160

Std. Error of

Skewness .343 .343 .343 .343

Kurtosis -1.311 .173 -.198 -1.610

Std. Error of Kurtosis .674 .674 .674 .674

Range 6.00 3.00 11.20 2.44

Minimum 2.79 4.75 5.10 .08

Maximum 8.79 7.75 16.30 2.52

Sum 279.58 330.45 526.25 67.47

Percentiles 25 4.2100 6.5000 9.2250 .6450

50 6.0650 7.5000 11.0000 1.4500

75 7.2600 7.5000 12.7000 2.0875

a. Multiple modes exist. The smallest value is shown

Frequency Table

INFLASI_X1

Frequency Percent Valid Percent

(8)
(9)

Total 48 100.0 100.0

BI_RATE_X2

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative

Total 48 100.0 100.0

JUB_X3

Frequency Percent Valid Percent

(10)

10.00 1 2.1 2.1 29.2

Total 48 100.0 100.0

ROA_Y

Frequency Percent Valid Percent

(11)
(12)

2.35 1 2.1 2.1 95.8

2.39 1 2.1 2.1 97.9

2.52 1 2.1 2.1 100.0

Total 48 100.0 100.0

REGRESSION

/MISSING LISTWISE

/STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)

/NOORIGIN

/DEPENDENT ROA_Y

/METHOD=ENTER INFLASI_X1 BI_RATE_X2 JUB_X3 /SCATTERPLOT=(*SRESID ,*ZPRED)

/RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID) NORMPROB(ZRESID) /SAVE RESID.

Regression

Variables Entered/Removeda

Model

Variables

Entered

Variables

Removed Method

1 JUB_X3,

BI_RATE_X2,

INFLASI_X1b

. Enter

a. Dependent Variable: ROA_Y

b. All requested variables entered.

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .743a .553 .522 .53533 .686

a. Predictors: (Constant), JUB_X3, BI_RATE_X2, INFLASI_X1

b. Dependent Variable: ROA_Y

ANOVAa

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

1 Regression 15.581 3 5.194 18.123 .000b

Residual 12.609 44 .287

Total 28.190 47

a. Dependent Variable: ROA_Y

(13)

Model

Collinearity Statistics

B

Std.

Error Beta

Toleranc

e VIF

1 (Constant)

5.868 .615 9.542 .000

INFLASI_X1

.063 .059 .150 1.061 .295 .510 1.959

BI_RATE_X2

-.597 .107 -.704 -5.596 .000 .643 1.555

JUB_X3 -.065 .043 -.209 -1.537 .131 .551 1.813

a. Dependent Variable: ROA_Y

Collinearity Diagnosticsa

Mo

del Eigenvalue

Condition Index

Variance Proportions

(Constant) INFLASI_X1 BI_RATE_X2 JUB_X3

1 1 3.923 1.000 .00 .00 .00 .00

2 .051 8.777 .10 .53 .02 .00

3 .019 14.191 .05 .33 .03 .99

4 .007 23.781 .85 .14 .95 .00

a. Dependent Variable: ROA_Y

Residuals Statisticsa

Minimum Maximum Mean

Std.

Deviation N Predicted Value

.7236 2.7488 1.4056 .57576 48

Std. Predicted

Value -1.185 2.333 .000 1.000 48

Standard Error of Predicted Value

.099 .227 .151 .034 48

Adjusted

Predicted Value .7219 2.8431 1.4067 .58905 48

Residual -1.06670 .92919 .00000 .51796 48 Std. Residual

-1.993 1.736 .000 .968 48

Stud. Residual

-2.065 1.813 -.001 1.010 48

Deleted Residual

(14)

Stud. Deleted

Residual -2.148 1.863 -.003 1.027 48

Mahal. Distance

.628 7.468 2.938 1.815 48

Cook's Distance

.000 .141 .023 .029 48

Centered

Leverage Value .013 .159 .063 .039 48

a. Dependent Variable: ROA_Y

(15)
(16)

NPAR TESTS

/K-S(NORMAL)=RES_1 /MISSING ANALYSIS.

NPar Tests

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized

Residual

N 48

Normal Parametersa,b Mean .0000000

Std. Deviation .51796127

Most Extreme Differences Absolute .098

(17)

Test Statistic .098

Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d

a. Test distribution is Normal.

b. Calculated from data.

c. Lilliefors Significance Correction.

d. This is a lower bound of the true significance.

NONPAR CORR

/VARIABLES=INFLASI_X1 BI_RATE_X2 JUB_X3 ABS_RES RES_1 /PRINT=SPEARMAN TWOTAIL NOSIG

/MISSING=PAIRWISE.

Nonparametric Correlations

Correlations

INFLAS I_X1

BI_RAT

E_X2 JUB_X3 ABS

INFLASI_X1 Correlatio n

Coefficie nt

1.000 .528** .608** .116 .016

Sig.

(2-tailed) .000 .000 .433 .913

N 48 48 48 48 48

BI_RATE_X2 Correlatio n

Coefficie nt

.528** 1.000 .580** -.106 -.233

Sig.

(2-tailed) .000 .000 .474 .111

N 48 48 48 48 48

JUB_X3 Correlatio n

Coefficie nt

.608** .580** 1.000 -.203 -.008

Sig.

(2-tailed) .000 .000 .165 .958

N 48 48 48 48 48

ABS_RES Correlatio n

Coefficie nt

.116 -.106 -.203 1.00

0 -.006

Sig.

(2-tailed) .433 .474 .165 .969

(18)

Unstandardized Residual

Correlatio n

Coefficie nt

.016 -.233 -.008 -.006 1.000

Sig.

(2-tailed) .913 .111 .958 .969

N 48 48 48 48 48

(19)

Nama

: Liza Pera

Tempat, Tanggal Lahir

: Palembang, 10 November 1994

Jenis Kelamin

: Perempuan

Agama

: Islam

Pendidikan Terakhir

: S1 (Sarjana Ekonomi)

Alamat

: Jl. Berok Ulu 1, Sungaiselan, Bangka Tengah

No. Telp / HP

: 0821 7773 8395

E-mail

: veraliza11@yahoo.com

Pendidikan Formal

1. 2013-2017

: Universitas Bangka Belitung

(Fakultas Ekonomi, Program Studi Manajemen),

Balunijuk

2. 2010-2013

: SMKN 1 Pangkalpinang

3. 2007-2010

: SMP PGRI 2 Pangkalpinang

(20)
(21)
(22)
(23)
(24)

Referensi

Dokumen terkait

Sel-sel sperma yang dihasilkan oleh pembelahan sel yang disebut meiosis, yang menghasilkan masing-masing sel sperma memiliki 23 kromosom, yang merupakan setengah dari kromosom

Pada proses perlakuan shot peening terjadi deformasi plastis akibat dari pengaruh penumbukan material abrasif yang berupa bola-bola baja ( steel ball ).. Hal

Keuntungan yang didapat oleh suatu industri apabila menerapkan konsep produksi bersih adalah mengurangi biaya produksi, mengurangi limbah yang dihasilkan, meningkatkan

Gerakan Nasional Orang Tua Asuh (GNOTA) , Jl. Cipto

Dari temuan penelitian dan hasil penelitian yang telah dilakukan, terlihat bahwa perusahaan dalam melakukan penghitungan harga pokok produksi meng-gunakan metode

ne of the first things customers realize when implementing Microsoft System Center 2012 Service Manager ( if they didn’t know already from using Operations Manager) is the need

Linen kotor terinfeksi: Adalah linen yang terkontaminasi dengan cairan, darah dan feses terutama yang berasal dari infeksi TB paru, infeksi salmonella dan shigella ( sekresi

Portofolio Universitas Muhammadiyah Malang untuk Akreditasi Institusi 2007 VII - 13.. Lembaga Pengabdian kepada Masyarakat merupakan unsur pelaksana akademik di tingkat