19 BAB III
METODE PENELITIAN
3.1. Desain Penelitian
Penelitian ini dikategorikan sebagai penelitian kausal karena tujuannya untuk meneliti pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Berdasarkan analisis data, penelitian ini menggunakan regresi data panel yaitu perpaduan antara time series dan cross section.
Berdasarkan jenis data, penelitian ini termasuk dalam jenis data kuantitatif karena data yang diperoleh dapat dihitung dengan hitungan statistika.
Pengambilan data dilakukan dengan melihat laporan keuangan bank di website OJK dan website tiap bank yang diteliti.
3.2. Populasi, Sampel, dan Teknik Pengambilan Sampel
Populasi yang diambil dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan perbankan konvensional dan syariah yang ada di Indonesia periode 2015 sampai dengan 2019 sebanyak 109 bank. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 74 bank yang mempunyai kriteria tertentu yang diharapkan dapat mewakili populasi yang diteliti. Kriteria dari sampel data antara lain:
1. Perusahaan perbankan yang terdaftar di OJK.
2. Bank Umum Konvensional dan Bank Umum Syariah 3. Bank Persero dan Bank Swasta Nasional.
4. Terdapat laporan keuangan bank yang lengkap pada periode 2015-2019.
commit to user
5. Bank menampilkan informasi lengkap yang diperlukan dalam penelitian yang mencakup variabel independen, variabel dependen, variabel moderasi dan variabel kontrol.
Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah purposive sampling. Alasan menggunakan teknik sampling ini adalah penulis memiliki
kriteria tertentu dalam pengambilan sampel yang dapat mewakili populasi penelitian dan sesuai dengan tujuan penelitian.
3.3. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel
Variabel-variabel yang akan dianalisis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
3.3.1. Variabel Dependen (Y)
Variabel dependen yang terdapat dalam penelitian ini adalah pengambilan risiko bank. Pengambilan risiko bank diukur dengan menggunakan Z-score. Z-score digunakan untuk mengukur tingkat kebangkrutan bank. Nilai Z-score yang rendah menunjukkan bahwa bank dalam kategori sehat sedangkan tingginya nilai Z- score menunjukkan bank dalam kategori yang buruk. Peneliti menggunakan logaritma natural dari Z-Score untuk penelitian. Cara menghitung skor-Z adalah:
Z − score = 𝑅𝑂𝐴 + (Ekuitas Aset ) Standar Deviasi 𝑅𝑂𝐴 Ln(Z − score)
commit to user
3.3.2. Variabel Independen (X)
Variabel independen yang terdapat dalam penelitian ini adalah risiko likuiditas pendanaan. Deposito bank merupakan proksi dari risiko likuiditas pendanaan karena dengan melihat simpanan yang terdapat dalam bank maka dapat mengetahui seperti apa risiko likuiditas pendanaan bank tersebut. Data variabel dalam bentuk rasio dapat diperoleh dari laporan keuangan yang dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
Rasio Deposito = Deposito Total Aset
3.3.3. Variabel Moderasi
Variabel moderasi yang terdapat dalam penelitian ini adalah penyangga modal dan ukuran bank. Penjelasan untuk masing- masing variabel moderator adalah sebagai berikut:
3.3.3.1. Capital Buffer
Capital buffer menunjukkan ukuran seberapa besar
modal bank yang dipertahankan. Capital buffer dihitung dengan menggunakan rumus:
Capital Buffer = CAR bank – CAR minimum bank
3.3.3.2. Ukuran Bank
Ukuran bank menunjukkan kriteria ukuran bank dalam mengambil risiko. Peneliti menggunakan logaritma
commit to user
natural dari total aset untuk mengukur dengan menggunakan rumus:
Ukuran Bank = Ln (Total Aset)
3.3.4. Variabel Kontrol
Variabel kontrol yang terdapat dalam penelitian ini adalah loan, ekuitas, ROA, tingkat pengangguran dan perubahan indeks
harga rumah. Penjelasan untuk masing-masing variabel kontrol tersebut adalah sebagai berikut:
3.3.4.1. Loan
Loan merupakan uang yang dipinjam debitur yang
diberikan oleh bank disertai dengan bunga. Loan diukur dengan rasio dari total pinjaman pada total aset (Khan et al., 2017). Oleh karena itu, loan dihitung dengan menggunakan rumus:
𝐿𝑜𝑎𝑛 =Total 𝐿𝑜𝑎𝑛 Total Aset 3.3.4.2. Ekuitas
Ekuitas merupakan kepemilikan yang dimiliki oleh suatu perusahaan. Sebagian ekuitas perusahaan dimiliki oleh individu dalam bentuk saham. Ekuitas diukur dengan rasio total ekuitas pada total aset (Khan et al., 2017). Oleh karena itu, ekuitas dihitung dengan menggunakan rumus
Ekuitas =Total Ekuitas Total Aset
commit to user
3.3.4.3. Return On Asset (ROA)
Return on Asset (ROA) merupakan ukuran yang digunakan
untuk mengetahui seberapa besar kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba. ROA dihitung menggunakan rumus:
𝑅𝑂𝐴 =𝑁𝑒𝑡 𝐼𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒 Total Aset
3.3.4.4. Tingkat Pengangguran (Unemploy)
Tingkat pengangguran merupakan jumlah orang yang tidak mempunyai pekerjaan yang diukur dengan persentase. Peneliti menggunakan tingkat pengangguran tahunan dalam melakukan penelitian.
3.3.4.5. Perubahan Indeks Harga Rumah (House)
Indeks ini menjelaskan perubahan harga rumah dari tahun ke tahun yang dibeli oleh konsumen. Perubahan harga indeks diukur dengan pengurangan indeks harga tahun dengan indeks harga tahun sebelumnya dalam bentuk persentase.
3.4. Teknik Analisis Data
3.4.1. Statistika Deskriptif
Statistik deskriptif berfungsi untuk mengetahui gambaran data sampel yang digunakan sebelum teknik analisis statistik
commit to user
dilakukan yang berguna menguji hipotesis. Ringkasan statistika deskriptif dalam penelitian meliputi nilai mean, median, maksimum, dan standar deviasi pada masing-masing variabel yang disajikan dalam bentuk table.
3.4.2. Model Persamaan Regresi
Analisis regresi yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi kuadrat terkecil atau sering disebut dengan Ordinary Least Square (OLS) dengan variabel independen yaitu risiko likuiditas
pendanaan dan variabel dependennya adalah pengambilan risiko bank yang diukur dengan Z-score. Penelitian menggunakan variabel moderasi yaitu capital buffer dan variabel kontrol yang meliputi loan, ekuitas, ROA, tingkat pengangguran dan perubahan indeks harga rumah. Persamaan regresi dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Regresi Model 1
Z-scorei,t = α + β1 Depositoi,t-1 + β2 Loani,t-1 + β3 Ekuitasi,t-1 + β4
ROAi,t-1 + β5 Unemployi,t-1 + β6 Housei,t-1 + εit
2. Regresi Model 2
Z-scorei,t= α + β1 Depositoi,t-1 + β2 Buffi,t-1 + β3 Depositoi,t-1 x Buffi,t- 1 + β4 Loani,t-1 + β5 Ekuitasi,t-1 + β6 ROAi,t-1 + β7
Unemployi,t-1 + β8 Housei,t-1 + εit
commit to user
3. Regresi Model 3
Z-scorei,t= α + β1 Depositoi,t-1 + β2 Sizei,t-1+ β3 Depositoi,t-1 x Sizei,t- 1 + β4 Loani,t-1 + β5 Ekuitasi,t-1 + β6 ROAi,t-1 + β7
Unemployi,t-1 + β8 Housei,t-1 + εit
Keterangan:
Deposito = Risiko Likuiditas Pendanaan Z-score = Z-score
Buff = Capital buffer Size = Ukuran Bank α = Konstanta
β1, β2, …, β8 = Koefisien Regresi
Loan = Kredit yang diberikan Ekuitas = Modal bank
ROA = Return On Assets Unemploy = Tingkat Pengangguran
House = Perubahan Indeks Harga Rumah
i = Bank i
t = Periode pengamatan
3.4.3. Penentuan Model Estimasi 3.4.3.1. Pooled Least Square
Pooled Least Square atau Common Effect Model adalah model yang paling sederhana dari model FEM dan REM. Model ini tidak dapat membedakan varians
commit to user
antarindividu dan waktu karena memiliki intersep yang tetap.
3.4.3.2. Fixed Effect Model
Fixed Effect Model mengasumsikan bahwa terdapat
perbedaan varians intersep antarindividu sedangkan varians slope antarindividu adalah tetap (sama).
3.4.3.3. Random Effect Model
Random Effect Model merepresentasikan perbedaan intersep dan slope antarindividu dalam eror yang mengasumsikan bahwa eror bersifat acak untuk seluruh populasi.
3.4.4. Penentuan Metode Estimasi 3.4.4.1. Uji Chow
Uji chow digunakan untuk memilih antara model PLS atau FEM. Pengujian dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:
H0: Pooled Least Square (PLS) H1: Fixed Effect Model (FEM)
Dasar penolakan H0 adalah membandingkan hasil (Prob>F) dan nilai apha dengan menggunakan nilai alpha sebesar 0.05. Jika nilai (Prob>F) lebih kecil dari nilai alpha maka H0 ditolak sehingga pendekatan model yang digunakan adalah FEM dan sebaliknya jika nilai (Prob>F) lebih besar dari nilai alpha maka H0 diterima dan
commit to user
pendekatan model yang digunakan adalah PLS. Jika pada uji chow menolak H0 yang berarti menggunakan pendekatan FEM sebagai pendekatan regresi terbaik maka dilakukan uji hausman untuk memilih apakah model FEM atau REM yang paling tepat digunakan. Sebaliknya jika uji chow menerima H0 yang berarti terpilih PLS sebagai pendekatan regresi terbaik maka dilakukan uji lagrange multiplier untuk memilih apakah model PLS atau REM yang tepat digunakan dalam penelitian.
3.4.4.2. Uji Hausman
Uji hausman dilakukan untuk memilih antara model FEM atau REM yang paling tepat digunakan dalam penelitian. Pengujian dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:
H0: Random Effect Model (REM) H1: Fixed Effect Model (FEM)
Dasar penolakan H0 adalah membandingkan hasil (Prob>chi2) dan nilai alpha dengan menggunakan nilai alpha sebesar 0.05. Jika (Prob>chi2) lebih kecil dari nilai alpha maka H0 ditolak sehingga pendekatan model yang tepat digunakan adalah FEM. Sebaliknya jika nilai (Prob>chi2) lebih besar dari nilai alpha maka H0 diterima dan pendekatan model yang tepat digunakan adalah REM.
commit to user
3.4.4.3. Uji Lagrange Multiplier (LM)
Uji LM digunakan untuk memilih antara model REM atau PLS yang paling tepat digunakan dalam penelitian.
Hipotesis dalam pengujian ini adalah:
H0: Pooled Least Square (PLS) H1: Random Effect Model (REM)
Dasar penolakan H0 adalah membandingkan hasil (Prob>chibar2) dan nilai alpha dengan menggunakan nilai alpha sebesar 0.05. Jika nilai (Prob>chibar2) lebih kecil dari nilai alpha maka H0 ditolak sehingga pendekatan model yang tepat digunakan adalah REM. Sebaliknya jika nilai (Prob>chibar2) lebih besar dari nilai alpha aka H0 diterima dan pendekatan model yang tepat digunakan adalah PLS.
3.4.5. Uji Asumsi Klasik 3.4.5.1. Uji Normalitas
Uji normalitas yang dilakukan dalam regresi data panel menggunakan uji saphiro wilk. Dasar pengambilan keputusan dalam uji normalitas adalah jika nilai probabilitas lebih besar dari nilai alpha yang ditentukan yaitu 0.05 maka hasil regresi tersebut dikatakan berdistribusi normal dan sebaliknya jika nilai probabilitas kurang dari 0.05 maka data tidak berdistribusi normal.
3.4.5.2. Uji Multikolinieritas
commit to user
Uji multikolinieritas dilakukan dengan melihat nilai VIF pada masing-masing variabel. Model regresi dikatakan bebas dari kasus multikolinieritas jika nilai VIF masing- masing variabel kurang dari 10. Selain itu, dapat dilakukan dengan melihat koefisien korelasi antarvariabel bebas. Jika hasil korelasi kurang dari 0.8 maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat multikolinieritas dalam regresi tersebut.
3.4.5.3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui apakah terjadi perbedaan varians dari nilai residual suatu periode pengamatan ke periode pengamatan lainnya.
Dasar pengambilan keputusan dalam uji heteroskedastisitas adalah jika probailitas (Prob>chi2) >
nilai 0.05 maka data dinyatakan bebas dari heteroskedastisitas atau bersifat homokedastisitas dan sebaliknya jika nilai probabilitas (Prob>chi2) < nilai 0.05 maka data bersifat heteroskedastisitas.
3.4.5.4. Uji Outlier
Uji outlier dilakukan untuk melihat indikasi data yang memiliki nilai ekstrem dalam sampel penelitian yang merupakan data dengan nilai residual yang besar. Nilai ekstrem pada data mengindikasikan bahwa terdapat kesalahan pada saat entri data maupun kesalahan lain.
commit to user
Metode yang digunakan pada uji outlier dalam penelitian ini adalah The cook’s distance outlier test. Data dalam penelitian terindikasi sebagai nilai ekstrem jika memiliki nilai cook’s d1 > 4/n.
3.4.6. Uji Hipotesis
3.4.6.1. Koefisien Determinasi (R-Squared)
Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur seberapa besar kemampuan variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen. Jika nilai R-Squared antara ≥ 0 dan ≤ 1 atau semakin mendekati angka 1 maka model akan semakin baik dan variabel independen dapat berpengaruh sempurna terhadap variabel dependen.
3.4.6.2. Uji Signifikansi (Uji T)
Uji signifikansi digunakan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen. Dasar pengambilan keputusan dalam pengujian ini adalah jika nilai T-hitung >
T-tabel maka variabel independen secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Sebaliknya jika nilai T-hitung < T-tabel maka variabel independen secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
commit to user
3.4.6.3. Uji Simultan (Uji F)
Uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara simultan atau bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Jika nilai F-hitung > F-tabel maka terdapat pengaruh yang signifikan secara simultan variabel independen terhadap variabel dependen. Sebaliknya jika nilai F-hitung < F-tabel maka tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara simultan antara variabel independen dan variabel dependen.
