43 BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Deskripsi Sampel Penelitian
Populasi dari penelitian ini adalah seluruh laporan keuangan dan laporan distribusi pendapatan pada PT BCA Tbk serta laporan statistik laporan keuangan pada Bank Indonesia dari Maret 2005 sampai dengan Desember 2012. Teknik pengambilan sampel pada penelitian ini menggunakan teknik purposive sampling method, yang merupakan teknik penentuan sampel dengan pertimbnagan tertentu. Dari sejumlah populasi dari periode pengamatan, dapat diperoleh sampel sebanya 32 data, adapun yang menjadi sampel dalam penelitian ini adalah sebgai berikut :
1. Deposito yang diperoleh dari data laporan keuangan triwulan PT BCA Tbk
2. Tigkat suku bunga bank yang diperoleh dari data laporan keuangan triwulan PT BCA Tbk
3. Inflasi yang diperoleh dari data moneter Bank Indonesia.
B. Deskripsi Statistik Variabel Penelitian
Berdasarkan hasil analisa deskripsi statistik maka berikut didalam tabel 4.1 akan disajikan karakteristik sampel yang digunakan didalam penelitian ini yang meliputi :
44
jumlah sampel (n), rata-rata sampel (mean), nilai maksimum, nilai minimum, serta standad deviasi (σ) untuk masing-masing variabel.
Tabel 4.1
Deskriptif Variabel Penelitian
Sumber : Data skunder yang diolah
Tabel diatas menunjukan bahwa jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 32 sampel data yang diambil dari laporan keuangan PT BCA Tbk periode Maret 2005 sampai dengan Desember 2012.
Berdasarkan analisis data diatas dapat dismpulka bahwa rata-rata mean dari deposito adalah sebesar Rp7.7252 juta, deposito terendah (minimum) adalah sebesar Rp7.49 juta yang terjadi pada bulan September 2005, sedangkan deposito terbesar (maksimum) adalah sebesar 7,89 juta terjadi pada bulan Maret 2012. Standar deviasi sebesar 0.11813 juta
Rata-rata atau mean dari suku bunga adalah 6.6216 %. Suku bunga terendah (minimum) adalah 4.55 % terjadi pada bulan Desember 2012, sedangkan suku bunga
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Deposito 32 7.49 7.89 7.7252 .11813
suku.bunga 32 4.55 10.72 6.6216 1.68921
Inflasi 32 2.78 17.11 7.4741 3.95453
45
tertinggi (maksimum) adalah 10.72 % yang terjadi pada bulan Juni 2006. Standar deviasi sebesar 1.68921 %.
Rata-rata atau mean dari inflasi adalah 7.4741 % . Inflasi terendah (minimum) adalah 2.78 % yang terjadi pada bulan Desember 2009, sedangkan inflasi tetinggi (maksimum) adalah17.11 % yang terjadi pada bulan Desember 2005. Standar deviasi sebesar 3.95453 %
C. Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik bertujuan untuk menguji kelayakan penggunaan model regresi dan kelayakan variabel bebas. Tujuan pengujian asumsi klasik adalah agar dapat menghasilkan nilai parameter yang baik sehingga nilai penelitian dapat lebih diandalkan. Uji asumsi klasik yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa Uji T dan Uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Apabila asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Pengujian normalitas pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan analisis statistik melalui uji Kolmogrov Smirnov, walaupun normalitas suatu variabel tidak selalu diperlukan dalam analisis akan tetapi hasil uji statistik akan lebih baik jika
46
semua variabel berdistribusi normal. Data yang berdistribusi normal ditunjukan dengan nilai signifikan diatas 0,05. Jika variabel tidak berdistribusi secara normal ( melenceng kekiri atau kekanan) maka hasil uji statistik akan tergradasi ( Imam, 2006 : 28) hasil pengujian normalitas distribusi dari 32 data adalah sebagaimana ditunjukan pada tabel 4.2 dibawah ini.
Tabel 4.2
One – Sample Kolmogrov – Smirnov Test
Unstandardized Residual N 32 Normal Parametersa,b Mean 0E-7 Std. Deviation .09055606 Most Extreme Differences Absolute .170 Positive .137 Negative -.170 Kolmogorov-Smirnov Z .960
Asymp. Sig. (2-tailed) .315
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Pada tabel 4.2 tersebut menunjukan bahwa residual data telah data telah terdistribusi secara normal, hal ini berdasarkan pada nilai Kolmogrov Smirnov sebesar 0.960 dengan tingkat signifikasi sebesar 0.315. Karena tingkat signifikasi berada diatas 0,05 hal ini menunjukan bahwa distribusi data dari variabel dalam penelitian ini telah terdistribusi secara normal.
47
2. Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya kolerasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi kolerasi diantara variabel independen. Jika variabel independen saling berkolerasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal (Imam 2006 :95). Untuk mengetahui apakah terjadi multikolonieritas dapat dilihat dari nilai variance inflation faktor yang terdapat pada masing-masing variabel seperti sebagai berikut.
Tabel 4.3
Hasil Uji Multikolonieritas
Sutau model regresi dinyatakan bebas dari multikolonieritas jika mempunyai nilai tolerance lebih dari 0,10 dan nilai VIF dibawah 10. Hasil perhitungan nilai tolerance pada tabel 4.3 menunjukan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada kolerasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95%. Hasil perhitungan nilai VIF menunjukan tidak ada
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) 7.896 .065 121.181 .000
suku.bunga -.004 .011 -.057 -.355 .725 .715 1.398
Inflasi -.019 .005 -.647 -4.018 .000 .715 1.398
48
variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar variabel independen dalam model regresi.
3. Uji Autokorelasi
Uji autokolerasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada kolerasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi kolerasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokolerasi ( Imam,2006:99). Salah satu cara yang digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi adalah dengan uji Durbin-Watson dengan ketentuan seperti pada tabel 4.4 sebagai berikut.
49
Tabel 4.4
Pengambilan keputusan ada atau tidaknya autokorelasi Nilai DW hasil estimsi model regresi Keputusan
(4 – dl) < d < 4 Tolak Ho (terdapat autokorelasi negatif) (4-du) < d < (4-dl) Tidak ada kesimpulan
2 < d < (4 – du) Terima Ho
du < d < 2 Terima Ho
dl < d < du Tidak ada kesimpulan
0 – d < dl Tolak Ho (terdapat autokorelasi positif)
Tabel 4.5
Hasil Uji Durbin-Watson
Berdasarkan hasil analisa regresi diperoleh nilai Durbin-Watson (DW) sebesar 0,396. Sedangkan besarnya DW-tabel dengan n = 32 dan k = 2 didapat angka dl (batas luar) = 1.309 dan du (batas dalam) = 1.574. Oleh karena nilai DW 0.396 lebih
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .679a .462 .425 .08961 .396
a. Predictors: (Constant), inflasi, suku.bunga b. Dependent Variable: deposito
50
kecil daripada nilai du 1.574, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat adanya autokorelasi.
4. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan pengamatan yang lain. Jika vaeriance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang Homoskedastisitas dan bukan Heterokedastisitas (Imam, 2006 : 125). Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya Heterokedastisitas adalah dengan menggunakan Grafik Scaterrplot. Titik-titik yang terbentuk harus menyebar secara acak, jika kondisi ini terpenuhi maka Heteroskedastisitas tidak terjadi dan model regresi dapat digunakan. Hasil uji Heteroskedastisitas dengan menggunakan Grafik Scaterrplot dapat dilihat pada gambar 4.1 berikut.
51
Gambar 4.1 Grafik Scaterrplot
Dari Grafik Scaterrplot dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulakan bahwa tidak terjadi Heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak untuk digunakan.
52
D. Uji Hipostesis
Setelah model regresi linier berganda memenuhi syarat uji asumsi klasik, maka selanjutnya adalah melakukan pengujian terhadap hipotesis yaitu dengan analisis regresi Uji F dan Uji t.
1. Analisis Regresi Linier Berganda
Koefisien Determinasi (R²) pada intinya bertujuan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah nol dan satu. Nilai R² yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel-variabel dependen amat terbatas. Niali yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen ( Imam 2006:87). Hasil perhitungan koefisien determinasi ditunjukan pada tabel 4.6 berikut.
Tabel 4.6
Hasil Perhitungan Koefisien Determinasi ( R² )
Sumber : Data skunder yang diolah
Berdasarkan tampilan output SPSS, untuk hasil perhitungan R² adalah sebesar 0.462 hal ini menunjukan bahwa besarnya presentase variasi deposito yang
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the
Estimate
1 .679a .462 .425 .08961
a. Predictors: (Constant), inflasi, suku.bunga b. Dependent Variable: deposito
53
dapat dijelaskan oleh variasi dari ke dua variabel dependen yaitu suku bunga dan inflasi adalah sebesar 46,2 % sedangkan sisanya yaitu 53,8 % (100 % - 46,2 % = 53,8 %) dijelaskan oleh faktor-faktor lain.
2. Persamaan Regresi Linier Berganda
Dari hasil output SPSS pada tabel 4.8 maka dapat kita buat persamaan regresi linier berganda regresi linier berganda sebagai berikut :
Deposito = 7.896 - 0.004 suku bunga - 0.019 inflasi
Dari persamaan regresi linier berganda diatas, nilai konstanta sebesar 7.896 hal ini menunjukan bahwa jika variabel independen diasumsikan berniali nol, maka deposito (variabel dependen) bernilai sebesar 7.896 juta.
Dari kedua variabel independen yang dimasukan dalam model regresi, variabel suku bunga tidak berpengaruh terhadap deposito, hal ini dapat dilihat dari probabilitas signifikansi untuk suku bunga sebesar 0.725 yang jauh diatas 0.05. sementar itu variabel inflasi beerpengaruh signifikansi terhadap deposito dengan tingkat probabilitas signifikansi 0.000.
3. Uji Signifikasi Simultan (Uji Statistik F)
Uji statistik F pada dasarnya menunjukan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama
54
variabel dependen / terkait ( Imam 2006: 88). Hasil perhitungan uji statistik F dapat diliht dalam tabel 4.7 berikut.
Tabel 4.7
Hasil Perhitungan Uji F
ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression .200 2 .100 12.435 .000b
Residual .233 29 .008
Total .433 31
a. Dependent Variable: DEPOSITO
b. Predictors: (Constant), INFLASI, SK.BUNGA
Dari uji ANOVA atau uji F didapat nilai F hitung sebesar 12.435 dengan probablitas 0.000 . Karena probabilitas lebih kecil dari 0.05, maka model regresi dapat digunakan untuk memprediksi deposito atau dapat dikatakan bahwa suku bunga dan inflasi berpengaruh terhadap deposito.
4. Uji Signifikasi Parameter Indvidual (Uji Statistik t)
Berdasarkan output SPSS, secara parsial pengaruh dari kedua variabel independen yaitu suku bunga dan inflasi terhadap deposito adalah seperti terlihat pada tabel 4.8 berikut.
55
Tabel 4.8
Hasil Uji Regresi Parsial (Uji t)
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 7.896 .065 121.181 .000 SK.BUNGA -.004 .011 -.057 -.355 .725 INFLASI -.019 .005 -.647 -4.018 .000
a. Dependent Variable: DEPOSITO
Sumber : Data sekunder yang diolah
Dari hasil output SPSS diatas dapat dilihat variabel bebas suku bunga adalah sebesar -0.004 dengan nilai probabilitas 0.725 menunjukan bahwa variabel suku bunga tidak berpengaruh terhadap deposito. Koefisien bebas inflasi adalah sebesar -0.019 dengan nilai probabilitas 0.000 memiliki hubungan positif dengan deposito karena itu dapat disimpulkan bahwa suku bunga tidak mempengaruhi deposito sedangkan inflasi mempengaruhi deposito.
E. Pembahasan
Berdasarkan hasil pengelolaan diatas, maka berikut adalah jawaban dari beberapa masalah yang telah kita rumuskan yaitu ;
1. Varabel suku bunga secara statistik tidak berpengaruh secara signifikan terhadap deposito, hal ini dikarenakan naik turunnya suku bunga yang tidak stabil tidak mempengaruhi nasabah untuk mendepositokan dananya dan juga menunjukan
56
bahwa informasi tentang tingkat suku bunga tidak dapat memprediksi jumlah simpanan deposito. Hal ini sama dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Dedah Jubaedah (2011) yang mengatakan bahwa tujuan nasabah mendepositokan dananya di bank syariah bukan semata – mata untuk mencari keuntungan, oleh sebab itu naik atau turunnya suku bunga pada bank konvensional tidak akan mempengarui nasabah untuk mendepositokan dananya pada bank syariah.
2. Variabel Inflasi secara statistik berpengaruh secara signifikan terhadap deposito pada Bank Central Asia Tbk, hal ini menunjukan bahwa terjadinya inflasi mempengaruhi keinginan masyarakat untuk menginvestasikan dananya pada deposito. Tingginya tingkat inflasi justru akan mengurangi minat masyarakat untuk menabung. Selanjutnya perlu adanya kestabilan tingkat inflasi untuk menunjang investasi secara regional. Dan baiknya pemerintah meningkatkan iklim usaha yang dapat mendorong kegiatan ekonomi serta kesempatan kerja. Kebijakan ini akan menciptakan dan meningkatkan pendapatan masyarakat sehingga diharapkan tabungan masyarakat dapat meningkat. Hal ini sama dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Ina Aminah Zuhriah (2013), ia juga berpendapat bahwa inflasi berpengaruh secara signifikan terhadap deposito mudharabah.
57
3. Berdasarkan hasil analisis regresi menyatakan bahwa variabel suku bunga dan inflasi bersama – sama berpengaruh terhadap deposito pada Bank Central Asia Tbk. Perubahan naik atau turunnya suku bunga dan inflasi bersama – sama mempengaruhi masyarakat untuk mendepositokan dananya. Karena pengaruh yang ditimbulkan oleh suku bunga dan inflasi sebesar 46,2 % dan 53,8 % dipengaruhi oleh faktor lain. Hal ini juga menguatkan penelitian dari Ina Aminah Zuhriah (2013), ia juga mengemukakan bahwa suku bunga, bagi hasil dan inflasi mempengaruhi depositi mudharabah pada Bank Syariah Mandiri. Ia mengemukakan bahwapengaruh yang ditimbulkan suku bunga bagi hasil dan inflasi sebesar 59.8 % dan 40,2 % dipengaruhi oleh faktor lain.
