BAB IV
ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Gambaran Umum
Industri perbankan merupakan salah satu industri yang berperan penting dalam
perkembangan perekonomian. Berikut ini adalah profil 10 Bank terbesar di Indonesia
berdasarkan jumlah kredit yang dijadikan sampel dalam penelitian ini. Sumber:
www.idx.co.id 10 Bank tersebut antaralain : PT. Bank Rakyat Indonesia Tbk, PT.
Bank Mandiri Tbk, PT. Bank Central Asia Tbk, PT. Bank Negara Indonesia Tbk, PT.
Bank CIMB Niaga Tbk, PT. Bank Danamon Indoneisa Tbk, PT. Bank Panin Tbk,
PT. Bank Permata Tbk, PT. Bank Internasional Indonesia Tbk, PT. Bank Tabungan
Negara Tbk.
2. Statistik Deskriptif
Statistik Deskriptif digunakan untuk menunjukkan jumlah data (N) yang
digunakan dalam penelitian ini serta dapat menunjukkan nilai maksimum, nilai
minimum, nilai rata-rata (mean) serta standar deviasi (α) dari masing-masing variabel.
Pada hasil pengumpulan data sekunder mengenai Tingkat Suku Bunga (rate), Non
Performing Loan (NPL), Dana Pihak Ketiga (DPK) yang meliputi tabungan, giro,
dan deposito, sebagai variabel independen terhadap Jumlah Penyaluran kredit (JK)
sebagai variabel dependen.
Maka berikut ini hasil olahan statistik deskriptif data yang merupakan
▸ Baca selengkapnya: nilai dari jumlah kuadrat selisih variabel independen x terhadap rata – ratanya
(2)Tabel 4.1
Deskriptif Tabel penelitian Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Rate 50 .0575 .0750 .064500 .0060609
NPL 50 .00 .05 .0247 .01041
DPK 50 13.50 14.75 14.1304 .35750
JK 50 13.3900 14.6700 14.055600 .3275771
Valid N (listwise) 50
SumbeSumber : Data yang telah diolah dengan SPSS 20
Berdasarkan hasil perhitungan pada table 4.1 tersebut terlihat bahwa jumlah
data (N) masing-masing sebanyak 50 yang dapat dideskripsikan sebagai berikut :
Variabel Rate mempunyai nilai rata-rata (mean) sebesar 0.064 dengan nilai
minimum sebesar 0.057 yang berasal dari Bank BII periode tahun 2011 dan nilai
maksimum sebesar 0.750 yang berasal dari rate Bank Panin periode tahun 2012.
Dengan melihat nilai mean, maka dapatdisimpulkansecarastatistik Variabel NPL
diperoleh rata-rata sebesar 0.024 dan nilai terendah sebesar 0.00 berasal dari NPL
Bank Mandiri periode tahun 2011.
3. Uji Asumsi Klasik dan Kualitas Instrumen Penelitian
3.1. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji Normalitas dimaksudkan untuk menguji apakah nilai residual yang
telah distandarisasi pada model regresi berdistribusi normal atau tidak. Nilai
residual dikatakan berdistribusi normal jika nilai residual terstandarisasi
tersebut sebagian besar mendekati rata – ratanya. Untuk melihat hasil
normalitas digunakan uji metode kolgomorov-sminov test dan juga ditegaskan
Plot dengan menggunakan SPSS versi 20.
Tabel 4.2
Sumber : Data yang telah diolah dengan SPSS 20
Berdasarkan Tabel 4.2 diatas, Nilai K-S untuk variabel Tingkat Suku
Bunga 1.889 dengan probabilitas signifikansi 0.022 dan nilainya jauh diatas
α=0.05 hal ini berarti hipotesis nol diterima atau variabel Rate terdistribusi secara normal. Begitu juga dengan nilai K-S untuk variabel Non Performing
Loan 0.569 dengan probabilitas signifikansi 0.903 yang berarti hipotesis nol
diterima atau variabel Non Performing Loan terdistribusi secara normal. Dan
nilai K-S untuk variabel Dana Pihak Ketiga 0.750 dengan probabilitas
signifikansi 0.626 yang berarti variabel Dana Pihak Ketiga terdistribusi secara
normal.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Rate NPL DPK
N 50 50 50
Normal Parametersa,b Mean .064500 .0247 14.1304 Std. Deviation .0060609 .01041 .35750
Most Extreme Differences
Absolute .267 .080 .106
Positive .267 .076 .103
Negative -.158 -.080 -.106
Kolmogorov-Smirnov Z 1.889 .569 .750
Asymp. Sig. (2-tailed) .022 .903 .626
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Gambar 4.1 Normal P-P Plot
Berdasarkan tampilan Normal P-P Plot Regression Standarized terlihat
bahwa titik titik menyebar di sekitar garis diagonal. Oleh karena itu
berdasarkan uji normalitas, analisis regresi ini layak digunakan.
b. Uji Multikolinearitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya
kolerasi antar variable bebas (independen). Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi kolerasi di antara variable independen. Uji
Multikolinearitas dapat dilakukan dengan melihat nilai TOL (Tolerance) dan
VIF (Variable Influance Factor) dari masing masing variabel bebas terhadap
variabel terkaitnya. Jika nilai VIF tidak lebih dari 10, maka metode dinyatakan
tidak terdapat gejala multikolinear.
Tabel 4.3
Hasil Uji Multikolinearitas
Sumber : Data yang telah diolah dengan SPSS 20
Berdasarkan hasil pengujian tabel 4.3 dapat dilihat bahwa angka VIF
(Variable Influance Factor) RATE, NPL dan DPK < 10, maka dapat
disimpulkan bahwa model regresi ini tidak mengalami masalah
multikolinearitas.
c. Uji Heteroskedatisitas
Tujuan dari uji Heteroskedatisitas adalah untuk mengetahui apakah di
dalam sebuah modeltt regresi, terjadi ketidak samaan varians pada residual
(errors) dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians residual
dari satu pengamatan ke pengamatan lain tetap maka disebut Homoskedatisitas
dan apabila varians tersebut berbeda, maka disebut Heteroskedatisitas. Sebuah
model regresi dikatakan baik apabila tidak terjadi heteroskedatisitas.
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 2.195 .833 2.635 .011 Rate .081 .080 .148 1.015 .315 .943 1.060 NPL .153 .123 .182 1.247 .019 .938 1.066 DPK .042 .062 .097 .683 .498 .990 1.010 a. Dependent Variable: JK
Hasil Uji Heteroskedatisitas
Gambar 4.2 Hasil Uji Heteroskedatisitas
Berdasarkan tampilan pada scatterplot pada gambar 4.2 terlihat bahwa
plot menyebar secara acak di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu
Regression Studentized Residual. Oleh karena itu, berdasarkan uji
Heteroskedatisitas menggunakan metode analisis grafik, pada model regresi
yang terbentuk dinyatakan tidak terjadi gejala Heteroskedatisitas sehingga
model regresi layak dipakai untuk prediksi nilai JK berdasarkan variabel
independennya.
d. Uji Autokorelasi
Uji autokolerasi bertujuan menguji apakah dalam sebuah model regresi
linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi kolerasi,
maka dinamakan ada problem autokolerasi. Autokolerasi muncul karena
observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Hasil
Tabel 4.4 Hasil Uji Durbin – Watson
Sumber : Data Olahan
Berdasarkan tabel 4.4 hasil pengujian otokorelasi menggunakan uji
Durbin – Watson, diperoleh nilai DW sebesar 1,578. Nilai du dan dl
berdasarkan tabel nilai Durbin – Watson, dengan kriteria untuk sample (n) =
50 dan untuk variabel bebas (k) = 3 adalah dl sebesar 1,421 dan du sebesar
1,674. Karena nilai DW berada di antara nilai dl dan du (dl ≤ DW ≤ du) maka
dapat disimpulkan bahwa regresi ini tidak dapat disimpulkan apakah terdapat
otokorelasi atau tidak.
Kriteria Autokorelasi Durbin-Watson Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .286a .082 .022 .2344013 1.578
a. Predictors: (Constant), DPK, Rate, NPL b. Dependent Variable: JK
Hipotesis nol Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif
Tolak 0 < d < dl
Tidak ada autokorelasi positif
No decision dl ≤ d ≤ du
Tidak ada autokorelasi negatif
Tolak 4 – dl < d < 4
Tidak ada autokorelasi negatif
No decision 4 – du ≤ d ≤ 4 – dl
Tidak ada autokorelasi, positif atau negatif
3.2. Kualitas Instrumen Penelitian
Koefisien Determinasi (R2), mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam
menerangkan variabel-variabel dependen. Nilai koefisien determinasi yang
menunjukkan dengan nilai adjusted R-square dari model regresi digunakan untuk
mengetahui besarnya pengungkapan yang dapat dijelaskan oleh variabel-variabel
bebasnya. Nilai koefisien determinasi dari model regresi dalam penelitian ini dapat
dilihat sebagai berikut :
Tabel 4.5
Hasil Uji Koefisien Determinasi
Tabel 4.5 menunjukkan koefisien korelasi (R) dan koefisien determinasi (R
square). Nilai R menerangkan tingkat hubungan antar variabel independen (x) dengan
variabel dependen (y). Dari hasil perolehan data diperoleh nilai koefisien korelasi
sebesar 28.6 artinya hubungan antar variabel x (Rate, NPL, DPK) terhadap variabel y
(JK) dalam kategori lemah.
Nilai adjusted R square menjelaskan seberapa besar variasi y yang disebabkan
oleh x, dari hasil perhitungan diperoleh nilai sebesar 0.022 yang artinya 0.022 jumlah
penyaluran kredit dipengaruhi oleh ketiga variabel bebas Tingkat Suku Bunga, NPL,
Dana Pihak Ketiga. Sedangkan sisanya 97.8 dipengaruhi oleh faktor-faktor lain diluar
Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .286a .082 .022 .2344013
a. Predictors: (Constant), DPK, Rate, NPL Sumber : Data yang telah diolah dengan SPSS 20
model. Standard error of the estimate merupakan kesalahan standar dari penaksiran
sebesar 0.234.
4. Pengujian Hipotesis
a. Hasil Uji Simultan (Uji Statistik F)
Uji statistik F digunakan untuk menguji apakah variabel-variabel independen
secara bersama-sama signifikan berpengaruh terhadap variabel dependen. Hasil uji
statistic F dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 4.6 Hasil Uji Statistik F
Dari hasil analisis dapat dilihat bahwa hasil uji F menunjukkan nilai F hitung
sebesar 1.367 dengan signifikansi sebesar 0.021. Nilai signifikansi tersebut lebih
kecil daripada 0.05 sehingga dapat disimpulkan hipotesis yang diajukan yaitu
RATE, NPL, DPK berpengaruh secara simultan terhadap penyaluran kredit (JK)
diterima. Hal tersebut menunjukkan bahwa variabel independen yaitu RATE,
NPL, DPK berpengaruh secara simultan atau bersama-sama secara signifikan
terhadap variabel dependen yaitu JK.
b. Uji signifikan Parameter Individual (Uji Statistik T)
Uji T bertujuan untuk menguji pengaruh masing-masing variabel independen
(RATE, NPL, DPK) terhadap variabel dependen (JK). Untuk menguji pengaruh
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression .225 3 .075 1.367 .021a
Residual 2.527 46 .055
Total 2.753 49
a. Predictors: (Constant), DPK, Rate, NPL b. Dependent Variable: JK
parsial tersebut dapat dilakukan berdasarkan nilai probabillitas. Jika nilai signifikansi
lebih kecil dari 0.05 atau 5% maka hipotesis yang diajukan diterima atau dikatakan
signifikan. Jika nilai signifikansi lebih besar dari 0.05 atau 5% maka hipotesis yang
diajukan ditolak atau dikatakan tidak signifikan.
Hasil uji analisis regresi coefficients dengan menggunakan SPSS versi 20
terlihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 4.7 Hasil Uji T
Dari tabel 4.7 diatas, maka dapat dilihat nilai uji t dan hasil signifikan
pengujiannya. Dari uji statistik t antara masing-masing variabel independen terhadap
variabel dependen dapat dijelaskan sebagai berikut :
1) Pengaruh Tingkat Suku Bunga terhadap Penyaluran Kredit UMKM
Hasil pengujian terhadap Tingkat Suku Bunga menunjukkan nilai persamaan
regresi sebesar 0.081 sehingga dapat diartikan bahwa pengaruh yang diberikan oleh
Tingkat Suku Bunga terhadap Penyaluran Kredit UMKM adalah positif. Nilai
koefisien regresi sebesar 0.081 berarti setiap kenaikan Tingkat Suku Bunga sebesar
1% akan menaikkan Penyaluran Kredit UMKM sebesar 0.081. Dan dengan nilai
signifikasi sebesar 0.315 yang artinya nilai signifikansinya diatas 0.05. Hal ini berarti
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.195 .833 2.635 .011 Rate .081 .080 .148 1.015 .315 NPL -.153 .123 .182 1.247 .019 DPK .042 .062 .097 .683 .498 a. Dependent Variable: JK
bahwa Tingkat Suku Bunga tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Penyaluran
Kredit UMKM.
2) Pengaruh Non Performing Loan terhadap Penyaluran Kredit UMKM
Hasil pengujian terhadap variabel Non Performing Loan (NPL) menunjukkan
nilai persamaan regresi sebesar -0.153 sehingga dapat diartikan bahwa pengaruh yang
diberikan oleh variabel NPL terhadap Penyaluran Kredit UMKM adalah negatif. Nilai
koefisien regresi sebesar -0.153 berarti setiap penurunan NPL sebesar 1% akan
menurunkan Penyaluran Kredit UMKM sebesar 0.15%. Dan dengan nilai signifikasi
sebesar 0.019 yang artinya nilai signifikansinya dibawah 0.05. Hal ini berarti bahwa
adanya pengaruh yang signifikan atau pengaruh langsung, dikarenakan beberapa
faktor internal dan eksternal yang menyebabkan kondisi NPL menurun. maka dengan
demikian hipotesis kedua yang menyatakan bahwa NPL berpengaruh negatif terhadap
Penyaluran Kredit UMKM Bank diterima.
3) Pengaruh Dana Pihak Ketiga terhadap Penyaluran Kredit UMKM
Hasil pengujian terhadap variabel DPK menunjukkan nilai persamaan regresi
sebesar 0.042 sehingga dapat diartikan bahwa pengaruh yang diberikan oleh variabel
DPK terhadap Penyaluran Kredit UMKM adalah positif. Nilai koefisien regresi
sebesar 0.042 berarti setiap kenaikan Rate sebesar 1% akan menaikkan Penyaluran
Kredit UMKM sebesar 0.042. Dan dengan nilai signifikasi sebesar 0.498 yang artinya
nilai signifikansinya diatas 0.05. Hal ini berarti bahwa Rate tidak berpengaruh secara
signifikan terhadap Penyaluran Kredit UMKM.
c. Hasil Analisis Linear Berganda
Dengan menggunakan analisis regresi linear berganda pada program SPSS
Penyaluran Kredit UMKM (JK) dengan variabel independen RATE, NPL, DPK yaitu
sebagai berikut :
Tabel 4.8
Hasil Uji Linear Berganda
D
Dari hasil output regresi pada tabel 4.8 menunjukkan persamaan regresi berganda sebagai berikut :
Y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3 + e1
JK = 1.195 + 0.081RATE – 0.153NPL + 0.042DPK + e
Keterangan :
Y = volume kredit modal kerja yang disalurkan
a = konstanta
b1 – b3 = koefisien regresi dari tiap – tiap variabel independen
X1t = Tingkat Suku Bunga (RATE)
X2t = Non Performing Loan (NPL)
X3(t-1) = Dana Pihak Ketiga (DPK)
e = error term
Dari hasil persamaan model regresi tersebut diperoleh bahwa persamaan
regresi linear berganda diatas, diketahui mempunyai konstanta sebesar 1.195 sehingga
besaran konstanta menunjukkan bahwa jika variabel-variabel independen (RATE,
NPL, DPK) diasumsikan konstan, maka variabel dependen yaitu JK akan naik sebesar
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.195 .833 2.635 .011 Rate .081 .080 .148 1.015 .315 NPL -.153 .123 .182 1.247 .019 DPK .042 .062 .097 .683 .498 a. Dependent Variable: JK
1.195. Koefisien Tingkat Suku Bunga = 0.081 berarti setiap kenaikan Tingkat Suku
Bunga sebesar 1% akan menyebabkan kenaikan Penyaluran Kredit Modal Kerja sebesar
0.081. sedangkan koefisien variabel NPL sebesar -0.153 artinya jika NPL mengalami
kenaikan sebesar 1%, maka Penyaluran Kredit Modal Kerja akan menurun sebesar
-0.153. dan koefisien variabel DPK=0.042 menunjukkan bahwa setiap terjadi kenaikan
DPK sebesar 1, maka Penyaluran Kredit Modal Kerja akan naik sebesar 0.042.
5. Pembahasan
a. Pengaruh Rate terhadap Penyaluran Kredit UMKM (JK)
Hasil penelitian bahwa semakin besar Tingkat Suku Bunga maka Penyaluran
Kredit Modal Kerja yang diperoleh bank akan semakin besar. Semakin tinggi Tingkat
Suku Bunga semakin baik kinerja suatu bank. Dan didukung kegiatan utama bank
adalah menghimpun dana dan menyalurkannya kembali dalam bentuk kredit dengan
Tingkat Suku Bunga yang cukup atau memenuhi ketentuan BI yaitu 7.5%. penyaluran
kredit yang optima, dengan asumsi tidak terjadi macet akan menaikkan laba yang
akhirnya akan meningkatkan Penyaluran Kredit Modal Kerja. Hal itu disebabkan
Tingkat Suku Bunga merupakan rasio yang menunjukkan kemampuan suku bungan
kredit suatu bank dimana suku bunga kredit ini nantinya akan digunakan dalam
kegiatan produksi yang akan menghasilkan laba operasi bagi perbankan serta menjaga
kemungkinan timbulnya resiko kerugian kegiatan usahanya, akan tetapi melihat nilai
hasil signifikasi rasio tingkat suku bunga ini tidak berpengaruh secara signifikan atau
secara langsung terhadap Penyaluran Kredit Modal Kerja.
Hasil penelitian Tingkat Suku Bunga terhadap Penyaluran Kredit Modal Kerja
bahwa Tingkat Suku Bunga tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Penyaluran
Kredit Modal Kerja.
b. Pengaruh Non Performing Loan terhadap Penyaluran Kredit UMKM (JK)
Hasil pengujian terhadap variabel Non Performing Loan menunjukkan kondisi
yang mengandung arti semakin tinggi nilai Non Performing Loan mengakibatkan
semakin rendah tingkat Jumlah Penyaluran Kredit Modal Kerja pada bank. Hal ini
disebabkan Non Performing Loan mengindikasikan tingkat kredit macet pada bank
yang akan mengakibatkan menurunnya tingkat penyaluran modal (JK) yang diperoleh
secara langsung. Hal ini didukung dengan pendapatan utama bank yang bersumber
dari pendapatan bunga kredit. Risiko berupa kesulitan pengembalian kredit oleh
debitur dengan jumlah yang cukup besar dapat mempengaruhi kinerja perbankan
khususnya Penyaluran Kredit Modal Kerja pada sektor UMKM secara signifikan.
Hasil penelitian Non Performing Loan terhadap Penyaluran Kredit Modal Kerja
ini mendukung hasil dari beberapa penelitian sebelumnya yaitu Gian Algerina (2011),
Rudy Widodo (2010) yang memperlihatkan hasil bahwa Non Performing Loan
berpengaruh secara signifikan terhadap Penyaluran Kredit Modal Kerja.
c. Pengaruh Dana Pihak Ketiga terhadap Penyaluran Kredit UMKM (JK)
Hasil pengujian terhadap Dana Pihak Ketiga mempunyai pengertian berarti
bahwa peningkatan Dana Pihak Ketiga berarti penyaluran dana ke pinjaman semakin
besar sehngga laba akan meningkat. Peningkatan laba tersebut menunjukkan
Penyaluran Kredit Modal Kerja semakin tinggi. Pihak manajemen bank harus dapat
mengelola dana yang dihimpun dari masyarakat untuk kemudian disalurkan kembali
dalam bentuk kredit maka akan semakin banyak dana yang disalurkan dalam bentuk
Kerja semakin tinggi, akan tetapi melihat hasil signifikasi rasio Dana Pihak Ketiga ini
tidak berpengaruh secara signifikan atau secara langsung terhadap Penyaluran Kredit
Modal Kerja kemungkinan hal ini dikarenakan jika bank dapat menyalurkan seluruh
dana yang dihimpun, hal itu akan sangat menguntungkan. Namun, itu akan sangat
terkait dengan risiko apabila sewaktu-waktu pemilik dana menarik dananya.
Hasil penelitian Dana Pihak Ketiga terhadap Penyaluran Kredit Modal Kerja
ini mendukung hasil penelitian terdahulu Gian Algerina (2011), Christopher
Ardiansyah (2012) yang memperlihatkan hasil bahwa Dana Pihak Ketiga tidak
