BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.2 Analisis Data
bahwa nilai mean lebih besar dibandingkan dengan nilai standar deviasi maka data dalam variabel Ukuran Komite Risiko dapat dikatakan kurang bervariasi.
Pada data variabel Return On Asset (ROA) menunjukkan bahwa data minimum sebesar -3,91 atau 0,02% yaitu yang dialami oleh Bank Syariah Bukopin pada tahun 2018. Sedangkan data maksimumnya sebesar 2,60 atau 13,58% yaitu yang dialami oleh Bank Tabungan Pensiunan Nasional (BTPN) Syariah pada tahun 2019. Nilai Return On Asset (ROA) rata-rata (mean) sebesar -0,52 dengan standar deviasi sebesar 1,65.
Hasil pengolahan menggunakan Common Effect Model yaitu sebagai berikut:
Tabel 4.2
Hasil Regresi Data Panel Common Effect Model (CEM)
Dependent Variable: ROA Method: Panel Least Square Date: 01/05/23 Time: 08:53 Sample: 2018 2020 Periods included: 3
Cross-sections included: 13
Total panel (balanced) observations: 39
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -7.991451 3.112449 -2.567577 0.0148
RISK_DISCLOSURE 2.701962 1.329684 2.032033 0.0500 INDEPENDENCE -0.826808 0.481774 -1.716173 0.0952 QUALIFICATIONS -0.163196 0.311795 -0.523409 0.6041
SIZE 1.080642 0.538671 2.006126 0.0529
R-squared 0.280634 Mean dependent var -0.559975 Adjusted R-squared 0.196002 S.D. dependent var 1.609435 S.E. of regression 1.480365 Sum squared resid 74.51031 F-statistic 3.315954 Durbin-Watson stat 0.554787 Prob(F-statistic) 0.021349
Sumber: Hasil Output E-Views 9, Data Diolah.
b. Fixed Effect Model (FEM)
Langkah kedua dilakukan pengolahan data menggunakan pendekatan Fixed Effect Model (FEM) untuk membandingkan dengan metode Common Effect Model. Hasil pengolahan menggunakan Fixed Effect Model yaitu sebagai berikut:
Tabel 4.3
Hasil Regresi Data Panel Fixed Effect Model (FEM)
Dependent Variable: ROA Method: Panel Least Squares Date: 01/05/23 Time: 09:07 Sample: 2018 2020 Periods included: 3
Cross-sections included: 13
Total panel (balanced) observations: 39
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -4.358428 0.647158 -6.734723 0.0000
RISK_DISCLOSURE 1.105447 0.250872 4.406418 0.0002 INDEPENDENCE -0.206589 0.191314 -1.079844 0.2919 QUALIFICATIONS 0.214347 0.224002 0.956899 0.3490
SIZE 0.758977 0.208968 3.632025 0.0015
Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.894199 Mean dependent var -0.260562 Adjusted R-squared 0.889981 S.D. dependent var 4.407195 S.E. of regression 0.441409 Sum squared resid 4.286530 F-statistic 235.6710 Durbin-Watson stat 3.108730 Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: Hasil Output E-Views 9, Data Diolah.
c. Uji Chow
Uji chow digunakan untuk mengetahui model mana yang lebih baik antara common effect dan fixed effect. Hipotesis pada uji chow adalah sebagai berikut:
Ho : Common Effect Model Ha : Fixed Effect Model Kriteria:
Jika nilai Sig > 0,05 maka Ho diterima Jika nilai Sig < 0,05 maka Ha diterima
Tabel 4.4 Hasil Uji Chow
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 15.090600 (12,22) 0.0000
Cross-section Chi-square 86.681126 12 0.0000
Sumber: Hasil Output E-Views 9, Data Diolah.
Berdasarkan uji chow yang ditunjukkan pada tabel 4.4 di atas diperoleh nilai Probability dari Cross-section Chi-square dan Cross-section F sebesar 0.0000 (kurang dari 5%), sehingga secara statistik Ho ditolak dan menerima Ha, maka model estimasi yang tepat digunakan pada regresi data panel adalah Fixed Effext Model.
Karena hasil uji chow menunjukkan hasil model yang lebih tepat digunakan adalah Fixed Effect Model, maka diperlukan uji hausman untuk menguji model yang lebih tepat digunakan antara Fixed Effect Model dan Random Effect Model. Sebelum dilakukan uji hausman, dilakukan terlebih dahulu regresi Random Effect Model.
d. Random Effect Model (REM)
Setelah melakukan uji chow, dilakukan pengolahan data dengan metode pendekatan Random Effect Model (REM) untuk dibandingkan dengan Fixed Effect Model (FEM). Hasil pengolahan menggunakan Random Effect Model yaitu sebagai berikut:
Tabel 4.5
Hasil Regresi Data Panel Random Effect Model (REM)
Dependent Variable: ROA
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 01/05/23 Time: 09:16
Sample: 2018 2020 Periods included: 3
Cross-sections included: 13
Total panel (balanced) observations: 39
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -3.661264 2.507371 -1.460201 0.1534
RISK_DISCLOSURE 0.815458 0.951815 0.856740 0.3976 INDEPENDENCE -0.038498 0.401504 -0.095885 0.9242 QUALIFICATIONS 0.092451 0.521381 0.177319 0.8603
SIZE 0.752418 0.528102 1.424757 0.1633
Effects Specification
S.D. Rho
Cross-section random 1.800885 0.9350
Idiosyncratic random 0.474782 0.0650
Weighted Statistics
R-squared 0.089500 Mean dependent var -0.079700 Adjusted R-squared -0.017618 S.D. dependent var 0.451272 S.E. of regression 0.455230 Sum squared resid 7.045955 F-statistic 0.835529 Durbin-Watson stat 2.108681 Prob(F-statistic) 0.512175
Unweighted Statistics
R-squared 0.067996 Mean dependent var -0.529643 Sum squared resid 96.46572 Durbin-Watson stat 0.154020
Sumber: Hasil Output E-Views 9, Data Diolah.
e. Uji Hausman
Uji hausman digunakan untuk mengetahui model mana yang lebih baik antara random effect dan fixed effect. Hipotesis pada uji hausman adalah sebagai berikut:
Ho : Random Effect Model Ha : Fixed Effect Model Kriteria:
Jika nilai Sig > 0,05 maka Ho diterima Jika nilai Sig < 0,05 maka Ha diterima
Tabel 4.6 Hasil Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 88.929274 4 0.0000
Sumber: Hasil Output E-Views 9, Data Diolah.
Berdasarkan uji hausman yang ditunjukkan pada tabel 4.6 di atas, diperoleh nilai Probability dari Cross-section random sebesar 0,0000 (lebih kecil dari 0,05) sehingga secara statistik Ho ditolak dan menerima Ha, maka model estimasi yang tepat digunakan pada regresi data panel adalah Fixed Effext Model (FEM).
2. Uji Signifikansi
Berdasarkan uji chow dan uji hausman, model regresi data panel yang tepat untuk digunakan dalam penelitian ini adalah Fixed Effect Model. Hasil uji signifikansi menggunakan Fixed Effect Model adalah sebagai berikut:
ROA = -4,358428 + 1,105447RD – 0,206589IND + 0,214347QUA + 0,758977SIZE
Tabel 4.7 Hasil Uji Signifikansi
Dependent Variable: ROA Method: Panel Least Squares Date: 01/05/23 Time: 09:07 Sample: 2018 2020 Periods included: 3
Cross-sections included: 13
Total panel (balanced) observations: 39
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -4.358428 0.647158 -6.734723 0.0000
RISK_DISCLOSURE 1.105447 0.250872 4.406418 0.0002 INDEPENDENCE -0.206589 0.191314 -1.079844 0.2919 QUALIFICATIONS 0.214347 0.224002 0.956899 0.3490 SIZE 0.758977 0.208968 3.632025 0.0015
Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.894199 Mean dependent var -0.260562 Adjusted R-squared 0.889981 S.D. dependent var 4.407195 S.E. of regression 0.441409 Sum squared resid 4.286530 F-statistic 235.6710 Durbin-Watson stat 3.108730 Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: Hasil Output E-Views 9, Data Diolah.
Dari tabel tersebut dapat disusun persamaan regresi data panel sebagai berikut :
Berdasarkan persamaan tersebut, maka dapat diuraikan sebagai berikut :
1) Nilai Konstanta bernilai negatif yaitu -4,358428. Hal ini menunjukkan bahwa apabila variabel X1,X2,X3, dan X4 sama dengan 0, maka nilai tetap atau nilai awal ROA sebesar -4,358428.
2) Koefisien regresi variabel Risk Disclosure bernilai positif yaitu sebesar 1,105447. Hal ini menunjukkan apabila Pengungkapan Risiko (Risk Disclosure) meningkat, maka ROA akan naik sebesar 1,105447 dengan anggapan variabel bebas lainnya konstan.
3) Koefisien regresi variabel Independence bernilai negatif yaitu sebesar – 0,206589. Hal ini menunjukkan apabila Independensi Anggota Komite Risiko meningkat, maka ROA akan turun sebesar 0,206589 dengan anggapan variabel bebas lainnya konstan.
4) Koefisien regresi variabel Qualifications bernilai positif yaitu sebesar 0,214347. Hal ini menunjukkan apabila Kualifikasi Anggota Komite Risiko meningkat, maka ROA akan naik sebesar 0,214347 dengan anggapan variabel bebas lainnya konstan.
5) Koefisien regresi variabel Size bernilai positif yaitu sebesar 0,758977.
Hal ini menunjukkan apabila Ukuran Komite Risiko meningkat, maka ROA akan naik sebesar 0,758977 dengan anggapan variabel bebas lainnya konstan.
3. Pengujian Hipotesis a. Hasil Uji F
Uji F dilakukan untuk mengetahui apakah seluruh variabel independen berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen. Hipotesis uji F pada penelitian ini yaitu :
Kualifikasi Anggota Komite Risiko dan Ukuran Komite Risiko secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap ROA.
Ha : Pengungkapan Risiko, Independensi Anggota Komite Risiko, Kualifikasi Anggota Komite Risiko dan Ukuran Komite Risiko secara bersama-sama berpengaruh terhadap ROA.
Dengan kriteria :
Jika nilai signifikansi > 0,05 maka Ha ditolak Jika nilai signifikansi < 0,05 maka Ha diterima.
Berdasarkan tabel 4.7 diketahui nilai f-statistik sebesar 235.6710 dengan nilai signifikansi sebesar 0,0000 yang artinya < 0,05 sehingga Ha diterima dan dapat disimpulkan bahwa variabel Pengungkapan Risiko, Independensi Anggota Komite Risiko, Kualifikasi Anggota Komite Risiko dan Ukuran Komite Risiko secara bersama-sama berpengaruh terhadap ROA.
b. Hasil Uji t
Uji t-statistik dilakukan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh antara masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial. Hasil uji t dapat di interpretasikan sebagai berikut:
1) Pengungkapan Risiko (Risk Disclosure) (X1)
Berdasarkan hasil uji t yang ditunjukkan pada tabel 4.7 di atas diperoleh nilai t-statistik Pengungkapan Risiko (Risk Disclosure) sebesar 1.105447 dengan arah positif dan nilai signifikansi
Pengungkapan Risiko (Risk Disclosure) yaitu 0,0002 yang berarti
< 0,05. Hipotesis untuk Pengungkapan Risiko (Risk Disclosure) pada penelitian ini adalah:
Ho : Pengungkapan Risiko (Risk Disclosure) tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA.
Ha : Pengungkapan Risiko (Risk Disclosure) berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA.
Dengan kriteria :
Jika nilai signifikansi > 0,05 maka Ha ditolak Jika nilai signifikansi < 0,05 maka Ha diterima.
Berdasarkan diatas menunjukkan bahwa Ha ditolak dan menerima Ho. Maka dapat disimpulkan bahwa Pengungkapan Risiko (Risk Disclosure) berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA.
2) Independensi Anggota Komite Risiko (X2)
Berdasarkan hasil uji t yang ditunjukkan pada tabel 4.7 di atas diperoleh nilai t-statistik Independensi Anggota Komite Risiko sebesar -0.206589 dengan arah negatif dan nilai signifikansi Independensi Anggota Komite Risiko yaitu 0,2919 yang berarti > 0,05. Hipotesis untuk Independensi Anggota Komite Risiko pada penelitian ini adalah:
Ho : Independensi Anggota Komite Risiko tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA.
signifikan terhadap ROA.
Dengan kriteria :
Jika nilai signifikansi > 0,05 maka Ha ditolak Jika nilai signifikansi < 0,05 maka Ha diterima.
Berdasarkan diatas menunjukkan bahwa Ha ditolak dan menerima Ho. Maka dapat disimpulkan bahwa Independensi Anggota Komite Risiko berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap ROA.
3) Kualifikasi Anggota Komite Risiko (X3)
Berdasarkan hasil uji t yang ditunjukkan pada tabel 4.7 di atas diperoleh nilai t-statistik Kualifikasi Anggota Komite Risiko sebesar 0.214347 dengan arah positif dan nilai signifikansi Kualifikasi Anggota Komite Risiko yaitu 0,3490 yang berarti > 0,05. Hipotesis untuk Kualifikasi Anggota Komite Risiko pada penelitian ini adalah:
Ho : Kualifikasi Anggota Komite Risiko tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA.
Ha : Kualifikasi Anggota Komite Risiko berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA.
Dengan kriteria :
Jika nilai signifikansi > 0,05 maka Ha ditolak Jika nilai signifikansi < 0,05 maka Ha diterima.
Berdasarkan diatas menunjukkan bahwa Ha ditolak dan menerima Ho. Maka dapat disimpulkan bahwa Kualifikasi Anggota Komite Risiko berpengaruh positif tetapi tidak signifikan terhadap ROA.
4) Ukuran Komite Risiko (X4)
Berdasarkan hasil uji t yang ditunjukkan pada tabel 4.7 di atas diperoleh nilai t-statistik Ukuran Komite Risiko sebesar 0.758977 dengan arah positif dan nilai Ukuran Komite Risiko yaitu 0,0015 yang berarti < 0,05. Hipotesis untuk Ukuran Komite Risiko pada penelitian ini adalah:
Ho : Ukuran Komite Risiko tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA.
Ha : Ukuran Komite Risiko berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA.
Dengan kriteria :
Jika nilai signifikansi > 0,05 maka Ha ditolak Jika nilai signifikansi < 0,05 maka Ha diterima.
Berdasarkan diatas menunjukkan bahwa Ha ditolak dan menerima Ho. Maka dapat disimpulkan bahwa Ukuran Komite Risiko berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA.
c. Uji Koefisien Determinasi (R-Square)
Uji R-square ditujukan untuk menilai seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen. Berdasarkan hasil regresi dengan Fixed Effect Model, diketahui bahwa nilai R-square sebesar 0,894199. Hal ini menunjukkan bahwa variasi variabel dependen yaitu ROA secara simultan dapat dijelaskan oleh variabel independen yaitu Pengungkapan Risiko, Independensi Anggota Komite Risiko, Kualifikasi Anggota Komite Risiko, dan Ukuran Komite Risiko sebesar 89,41%
sedangkan sisanya 10,59% dijelaskan oleh faktor lain diluar variabel yang diteliti. Nilai R-squared yang didapat dalam penelitian ini berarti variabel- variabel independen memiliki kemampuan menjelaskan variabel dependen tidak terbatas. Hal ini terjadi karena didalam model penelitian ada dua variabel yang memiliki pengaruh signifikan terhadap ROA yaitu variabel Pengungkapan Risiko dan Ukuran Komite Risiko.