Teknik Analisis Data

BAB III METODE PENELITIAN

G. Teknik Analisis Data

Teknik analisis data merupakan kegiatan analisis dalam sebuah penelitian yang dilakukan dengan semua data dari instrumen penelitian, seperti dokumen, catatan, rekaman, hasil tes dan lain-lain.³⁰ Tujuan menganalisis data adalah untuk mengelola data tersebut menjadi informasi sehingga karakteristik dan sifat-sifat datanya mudah difahami dan mampu menjawab masalah-masalah yang berkaitan dengan kegiatan penelitian.

29M Qadafi Khairuzzaman, ‘Instrumen Pengumpulan Data’, 4.1 (2016), 64–75.

30Lexy J. Melong, Metode Penelitian Kualitatif (Bandung: Roda Karya, 2010).

Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisis regresi linier berganda. Analisis regresi linier berganda di gunakan oleh peneliti, apabila peneliti bermaksud meramalkan bagaimana keadaan (naik turunnya) variabel dependen, apabila dua atau lebih variabel independen sebagai paktor prediktor dimanipulasi (dinaikturunkan nilainya). Jadi analisis linier berganda akan dilakukan apabila jumlah variabel independennya minimal dua.³¹ Bentu persamaan regresi untuk dua prediktor adalah:

Y = a + β¹ X1 + β² X2 + e

Dimana:

Y = Pembiayaan UMKM a = Konstanta

β = Koefisien regresi dari masing-masing variabel indefenden X1= DPK

X2= CAR

Model regresi yang baik adalah yang dapat menujukkan hubungan yang benar-benar signifikan dan representatif. Maka model tersebut harus memenuhi asumsi, maka dilakukan pengujian yang menjelaskan sebagai berikut:

1. Uji Asumsi Kelasik Regresi a. Uji Normalitas

Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah model regresi variabel independen dan variabel dependennya memiliki distribusi data yang normal

31Sugiyono, Statistika Untuk Penelitian (Bandung: Alfabeta, 2017). hal 275

atau tidak. Beberapa metode pengujian untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau tidak, beberapa diantaranya adalah normal plot.

Normalitas data dapat juga dilihat dari bentuk P-P plot yaitu sebaran data residual regresi yang dihasilkan. Persyaratan uji normalitas adalah jika data penyebaran disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas (data dinyatakan berdistribusi normal), dan sebaliknya. Selain itu uji normalitas dapat dilakukan dengan uji statistik menggunakan Kolmogorov Smirnov yang menyatakan apabila nilai signifikansi lebih dari alpha 0,05 maka data berdistribusi normal dan asumsi kenormalan terpenuhi.³² Pada penelitian ini digunakan pengujian menggunakan uji statistik Kolmogorov Smirnov dalam pembuktian normalitas data.

b. Uji Multikolinieritas

Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Suatu model regresi dikatakan bebas dari multikolinieritas apabila nilai toleransi 0,10.

Pedoman regresi yang bebas dari multikolinearitas adalah mempunyai nilai Tolerance Value atau Variance Inflation Factor (VIF) di bawah “10” dan mempunyai angka Tolerance di bawah “1”.³³

32I’anatut Thoifah, Statistika Pendidikan dan Metode Penelitian Kuantitatif (Malang: Madani, 2015), 129.

33Ghozali, Analisis Aplikasi Multivariate dengan Program IBM SPSS 25, 108.

c. Uji Autokorelasi

Uji ini digunakan untuk menjelaskan apakah terjadi korelasi antara variabel yang ada pada model prediksi dengan perubahan waktu. Pada penelitian ini untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi dilakukan dengan analisis uji Durbin Watson. Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi apabila nilai DW > DU dan (4 – DW) > DU.³⁴

d. Uji Heteroskedastisitas

Uji ini digunakan untuk menguji apakah terjadi perbedaan variasi dari nilai residual pengamatan satu ke residual pengamatan yang lain.

Apabila variasi dari nilai residu satu ke nilai residual yang lain tetap, maka tidak terjadi gejala heteroskodestisitas dan ini seharusnya yang ada dalam model regresi. Dalam penelitian ini pengambilan keputusan ada tidaknya gejala Heteroskedatisitas menggunakan uji Glejser. Jika nilai signifikansi antara variabel independen dengan absolut residualnya lebih dari 0,05 maka tidak terjadi heteroskedastisitas, namun apabila nilai signifikansi kurang dari 0,05 maka terjadi gejala heteroskedastisitas.³⁵

2. Uji Regresi Linier Berganda

Uji regresi linier berganda di gunakan oleh peneliti, apabila peneliti bermaksud meramalkan bagaimana keadaan (naik turunnya) variabel dependen, apabila dua atau lebih variabel independen sebagai paktor prediktor

34Ghozali, Analisis Aplikasi Multivariate dengan Program IBM SPSS 25, 112.

35Duwi Priyatno, Cara Kilat Belajar Analisis Data dengan SPSS 20 (Yogyakarta: Andi, 2012). hl 158.

dimanipulasi (dinaikturunkan nilainya). Jadi analisis linier berganda akan dilakukan apabila jumlah variabel independennya minimal dua.

Persamaan regresi untuk dua prediktor adalah:

Y = a + b1 X1 + b2 X2 + e 3. Uji Hipotesis

a. Uji T

Untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial digunakan uji t. Uji ini dilakukan untuk menentukan apakah dua sampel yang tidak berhubungan memiliki rata-rata yang sama atau tidak sama secara signifikan.

Ho : βi = 0

Artinya suatu variabel independen yang sedang diuji bukan merupakan penjelas signifikan terhadap variabel dependen.

Ha : βi ≠ 0

Artinya variabel independen tersebut merupakan penjelas signifikan terhadap variabel dependen. Uji ini dapat dilakukan dengan membandingkan t hitung dengan t table dengan ketentuan sebagai berikut:

Jika thitung > ttabel, maka Ha diterima (α =5%) Jika thitung < ttabel, maka Ha ditolak (α =5%) b. Uji F

Untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan digunakan uji f.

Ho : β1 =β2 =β3 =β4 Ha : β1 ≠ β2 ≠β3 ≠β4

Artinya semua variabel independen berpengaruh secara simultan. Untuk menguji hipotesis ini, digunakan statistic F dengan membandingkan F hitung dengan F tabel dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut:

Jika Fhitung > Ftabel, maka Ha diterima (α =5%) Jika Fhitung < Ftabel, maka Ho diterima (α =5%)

BAB IV

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian

1. Uji Asumsi Klasik Regresi a. Uji Normalitas

Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui normal atau tidaknya distribusi variabel independen atau dependen atau keduanya. Model regresi yang baik apabila nilai residual tersebut terdistribusi normal. Uji normalitas pada penelitian ini dilakukan dengan bantuan program IBM SPSS 21, menggunakan metode uji one sample Kolmogorov Smirnov.

Konsep dasar uji Kolmogorov Smirnov ini yaitu membandingkan distribusi data yang akan diuji kenormalitasan datanya dengan distribusi data normal baku yang ditransformasikan dalam bentuk Z-score yang diasumsikan normal. Ketentuan signifikansi pada metode ini adalah bila nilai signifikansi lebih dari 0,05 maka data terdistribusi normal, demikian sebaliknya jika nilai signifikansi kurang dari 0,05 maka distribusi data tidak normal.

Cara uji normalitas menggunakan metode One Sample Kolmogorov pada SPSS dilakukan dengan menu klik menu analyze, kemudian pilih non parametric test, selanjutnya klik Legacy Dialogs,

terakhir pilih 1-Sample K-S, Hasil yang didapatkan adalah sebagai berikut:

Tabel 4.1 Uji Normalitas

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized

Residual

N 48

Normal Parameters^a,b

Mean .0000000

Std.

Deviation

125487833.4057 2585 Most Extreme

Differences

Absolute .218

Positive .218

Negative -.025

Kolmogorov-Smirnov Z 1.509

Asymp. Sig. (2-tailed) .061

a. Test distribution is Normal.

b. Calculated from data.

Berdasarkan hasil pengolahan data dengan menggunakan One Sample Kolmogorov Smirnov tersebut diketahui nilai signifikansi

(Asymp.Sig 2-tailed) sebesar 0,061. Karena signifikansi lebih besar dari 0,05 (0,061 > 0,05) maka diambil keputusan bahwa sebaran data tersebut sudah normal.

b. Uji Multikolinieritas

Pengambilan keputusan uji multikolinearitas pada penelitian ini dilakukan dengan melihat nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF). Apabila nilai VIF kurang dari 10 dan angka Tolerance lebih dari 0,1 maka tidak terjadi multikolinearitas. Hasil yang didapatkan pada pengujian ini sebagai berikut :

Tabel 4.2 Uji Multikolinieritas

Coefficients^a

Model Unstandardized

Coefficients

Standardized Coefficients

T Sig. Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Toleranc

e

VIF

1

(Constant)

11623297.9 56

47245141.00 3

.246 .807

DPK (X1) 1.425 .678 .299 2.101 .041 .999 1.001

CAR (X2) -2857.808 13208.920 -.031 -.216 .830 .999 1.001 a. Dependent Variable: Pembiayaan

Sumber: Data diolah 2022

Dari tabel tersebut diketahui bahwa nilai Tolerance semua variabel independen lebih besar dari 0,1 dengan nilai tolerance sebesar 0,9. Sedangkan nilai VIFkurang dari 10 dengan nilai VIF sebesar 1.001.

s Maka dapat diambil keputusan tidak terjadi gejala multikolinearitas pada data penelitian ini.

c. Uji Heteroskedastisitas

Pengujian ini menggunakan korelasi Spearman’s rho. Jika nilai Sig. (2-tailed) residual masing-masing variabel independen memiliki nilai lebih dari 0,05 maka tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.

Adapun hasil uji yang didapatkan seperti terdapat pada tabel berikut ini.

Table 4.3

Uji Heteroskedasitas Glejser

Coefficients^a

Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1

(Constant) 8738312.169 25818777.423 .338 .737

DPK 1.742 .371 .574 4.701 .060

CAR -1845.573 7218.481 -.031 -.256 .799

a. Dependent Variable: Abs_Res

Sumber: Data diolah 2022

Berdasarkan tabel tersebut nilai Sig. (2-tailed) semua variabel mempunyai nilai lebih dari 0,05 sehingga dikatakan tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.

d. Uji Autokorelasi

Untuk menguji ada atau tidaknya autokorelasi pada variabel penelitian ini dengan menggunakan uji Durbin Watson. Kesimpulan yang diambil pada uji Durbin Watson sebagai berikut:

1. Jika d < dL atau d > 4-dL maka hipotesis nol ditolak, artinya terdapat autokorelasi.

2. Jika dU < d < 4-dU maka hipotesis nol diterima, artinya tidak terdapat autokorelasi.

3. Jika dL < d < dU atau 4-dU < d < 4-dL artinya tidak ada kepastian atau kesimpulan yang pasti.

Hasil uji Durbin Watson seperti table di bawah ini Table 4.4

Uji Autokorelasi Durbin Watson Model Summary^b

Mode l

R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Durbin- Watson

1 .299^a .090 .049 128381960.0

10

1.666 a. Predictors: (Constant), CAR (X2), DPK (X1)

b. Dependent Variable: Pembiayaan Diketahui ; d = 1,666

dL = 1,450 dU = 1,625

4-dL = 4-1,450 = 2,250 4-dU = 4-1,525 = 2,374

Hasil ; dU < d < 4-dU = 1,625 < 1,666 < 2,374

Dari tabel tersebut, diperoleh nilai DW sebesar 1,666 nilai ini akan di bandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan signifikansi

5%, dengan jumlah sampel 48 (n) dan jumlah variabel sebanyak 2 (k=2), maka pada tabel Durbin Watson akan didapatkan nilai sebagai berikut:

dL = 1,450 dan dU = 1,623. Oleh karena nilai dU < d < 4-dU = 1,623 <

1,666 < 2,838. Berdasarkan hasil tersebut diatas maka dinyatakan tidak terjadi gejala autokorelasi.

2. Analisis Regresi Linear Berganda

Berdasarkan hasil pengujian SPSS maka ditemukan model regresi linear berganda adalah sebagai berikut:

Y = b0 (8,040) + b1 (1,430) + b2 (2,110) = 11,58

Dari hasil temuan data diatas maka dapat diinterpretasikan sebagai berikut:

a. Nilai Konstanta (b0) adalah sebesar 8,040 yang artinya jika nilai DPK dan CAR bernilai 0, maka nilai pembiayaan UMKM pada Bank Syariah adalah sebesar 8,040.

b. Nilai koefisien regresi variabel DPK (b1) bernilai positif yakni 1,430 maka dapat diartikan bahwa setiap peningkatan DPK sebesar 1 satuan, maka akan meningkatkan pembiayaan UMKM pada Bank Syariah sebesar 1,430 satuan dengan asumsi variabel independen lainnya nilainya tetap.

c. Nilai koefisien regresi variabel CAR (b2) bernilai positif yakni 2,110 maka dapat diartikan bahwa setiap peningkatan CAR sebesar 1 satuan, maka akan meningkatkan pembiayaan UMKM pada Bank Syariah

sebesar 2,110 satuan dengan asumsi variabel independen lainnya nilainya tetap.

3. Uji T

Uji T digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel independen secara parsial (sendiri-sendiri) berpengaruh terhadap variabel dependen. Cara menentukannya adalah dengan melihat nilai signifikansinya sebagai berikut:

a) Jika signifikansi > 0,05 maka Ho diterima b) Jika signifikansi < 0,05 maka Ho ditolak c) Jika thitung < ttebel maka Ho diterima d) Jika thitung > ttabel maka Ho ditolak

Untuk mendapatkan hasil ttabel dengan rumus:

ttabel = a/2 ; n-k-1 t = 0,05/2 ; 48-2-1 t = 0,025 ; 45 t = 2,014

Table 4.5

Uji Simultan Semua Variabel

Coefficients^a

Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1

(Constant) 8.040 2.623 .240 .811

DPK 1.430 .678 .300 2.110 .040

CAR 2.526 .946 .280 2.009 .069

a. Dependent Variable: Pembiayaan

Sumber: Data diolah 2022

a) Hasil uji t pada variabel X1 Dana Pihak Ketiga (DPK) diperoleh nilai thitung sebesar 2.110 > ttabel 2,014 dengan taraf signifikasi sebesar 0,04 < 0,05 maka Ha diterima dan Ho ditolak. Artinya Dana Pihak Ketiga (DPK) berpengaruh terhadap pembiayaan UMKM pada Bank Syariah yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

b) Hasil uji t pada variabel X2 Capital Adequacy Ratio (CAR) diperoleh nilai thitung sebesar 2.009 < ttabel 2,014 dengan taraf signifikasi sebesar 0,069 > 0,05 maka Ha ditolak dan Ho diterima. Artinya Capital Adequacy Ratio (CAR) tidak berpengaruh terhadap pembiayaan UMKM pada Bank Syariah yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

4. Uji F

Uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara simultan (bersamaan) berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Pengujian menggunakan tingkat signifikansi 0,05 atau fhitung >

ftabel maka Ho ditolak dan Ha diterima. Untuk mendapatkan hasil ftabel

dengan rumus:

ftabel = k ; n-k f = 2 ; 48-2 f = 2 ; 46 f = 3,20

Table 4.6 Uji F

ANOVA^a

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

1

Regression 7350799524751 8064.000

2 3675399762375 9032.000

5.235 .000^b

Residual 7401182276445 70500.000

45 1644707172543 4900.000

Total 8136262228920 88580.000

47

a. Dependent Variable: Pembiayaan b. Predictors: (Constant), CAR, DPK

a) Berdasarkan hasil uji f diperoleh nilai fhitung sebesar 5,235 > dari nilai ftabel sebesar 3,20 dengan signifikansi sebesar 0,000 < 0,05 maka Ho ditolak. Artinya DPK dan CAR secara simultan berpengaruh terhadap pembiayaan UMKM pada Bank Syariah yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

B. Pembahasan

1. Pengaruh Dana Pihak Ketiga (DPK) terhadap alokasi pembiayaan UMKM di Bank Syariah yang terdaftar di BEI

Dana pihak ketiga (DPK) merupakan sumber dana terpenting bagi kegiatan operasional suatu bank dan merupakan ukuran keberhasilan bank jika mampu membiayai operasionalnya dari sumber dana ini. Dana tersebut dapat berasal dari simpanan berupa tabungan, giro, dan deposito.³⁶ Dalam penyaluran pembiayaan UMKM, faktor Dana Pihak Ketiga yang berasal dari masyarakat berupa tabungan, deposito dan giro juga menjadi pertimbangan bank dalam menyalurkan besaran pembiayaan. Keberhasilan bank dalam menghimpun dana pihak ketiga yang banyak, mampu menjadikan bank dalam penyaluran pembiayaan menjadi lebih besar.

Dalam menyalurkan pembiayaan, bank harus melihat dari faktor likuiditas dalam penghimpunan Dana Pihak Ketiga. Semakin banyak pihak bank mengumpulkan Dana Pihak Ketiga maka bank dalam menyalurkan pembiayaannya juga semaki meningkat. Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan Dinayatin dan Zulaikha yang menyatakan bahwa DPK berpengaruh signifikan dan positif terhadap pembiayaan yang dilakukan bank umum syariah.³⁷ Penelitian lain yang dilakukan Setiawan dan Afrianti

36Kasmir, Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya, 15 ed. (Jakarta: Raja Grafindo Persada, 2014), 72.

37Umaroh dan Zulaikha, “Faktor Internal Yang Mempengaruhi Pembiayaan Bank Umum Syariah Di Indonesia Periode 2014-September 2019.”

memberikan hasil yang sama bahwa Dana Pihak Ketiga berpengaruh signifikan terhadap pembiayaan.³⁸

Berdasarkan Hasil uji t pada variabel X1 Dana Pihak Ketiga (DPK) diperoleh nilai thitung sebesar 2.110 > ttabel 2,014 dengan taraf signifikasi sebesar 0,04 < 0,05 maka Ha diterima dan Ho ditolak. Artinya Dana Pihak Ketiga (DPK) berpengaruh terhadap pembiayaan UMKM pada Bank Syariah yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

2. Pengaruh capital adequacy ratio (CAR) terhadap alokasi pembiayaan UMKM di Bank Syariah yang terdaftar di BEI

Capital Adequacy Ratio (CAR) adalah rasio yang memperlihatkan seberapa jauh seluruh aktiva bank yang mengandung risiko (kredit, penyertaan, surat berharga, tagihan pada bank lain) ikut dibiayai dari dana modal sendiri bank disamping memperoleh dana-dana dari sumber-sumber diluar bank, seperti dana masyarakat, pinjaman (utang), dan lain-lain.

Rasio kecukupan modal bank yaitu bagaimana bank dapat membiayai semua kegiatannya berdasarkan atas kecukupan modal yang dimilikinya.

Bank yang memiliki kecukupan modal yang baik menunjukkan tingkat kesehatan bank tersebut. Faktor kecukupan modal bank yang menunjukkan keadaannya dinyatakan dengan rasio tertentu yang disebut CAR. Permodalan memang menjadi salah satu ukuran kinerja keuangan dan tingkat kesehatan perbankan baik konvensional maupun syariah. Mengingat peranan modal

38 Riyadi dan Rafii, “Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Capital Adequacy Ratio, Bi Rate, Dan Financing to Deposit Ratio Terhadap Pembiayaan Murabahah Pada Bank Syariah Di Indonesia,” 16.

sangat penting karena selain digunakan untuk kepentingan ekspansi, juga digunakan sebagai “buffer” untuk menyerap kerugian kegiatan usaha. Bank dalam hal CAR harus memenuhi kecukupan modal sehingga nantinya untuk mencapai kewajiban penyediaan modal minimum bank.³⁹

Modal merupakan salah satu faktor yang sangat penting bagi bank dalam mengembangkan bisnisnya. Permodalan bagi bank sebagimana perusahan pada umumnya selain berfungsi sebagai sumber utama pembiayaan terhadap kegiatan operasionalnya juga berperan sebagai penyangga kemungkinan terjadinya kerugian. Modal yang dimiliki oleh suatu bank pada dasarnya harus cukup untuk menutupi seluruh risiko usaha yang dihadapi oleh bank.

Rasio kecukupan modal merupakan rasio yang bertujuan untuk memastikan bahwa bank dapat menyerap kerugian yang timbul dari aktivitas yang dilakukannya. Berdasarkan Peraturan Bank Indonesia No. 7/13/PBI/2005 tentang Kewajiban Penyediaan Modal Minimum Bank Umum Berdasarkan Prinsip Syariah Pasal 2 menyebutkan bahwa bank wajib menyediakan modal minimum sebesar 8% dari aktiva tertimbang menurut risiko.

Kinerja keuangan bank syariah yang diukur melalui CAR menjadi faktor yang dapat mempengaruhi pembiayaan murabahah yang disalurkan bank, karena semakin tinggi rasio CAR sebuah bank akan menjadikan energi finansial bagi bank dalam peningkatan penyaluaran pembiayaan dan menghitung kerugiann bank dalam penyaluran pembiayaan murabahah.

39Pandu Mahardian, “Analisis Pengaruh Rasio CAR, BOPO, NPL, NIM Dan LDR Terhadap Kenerja Keuangan Perbankan” (Tesis, Universitas Diponegoro, 2008). 35

Hal ini diperkuat hasil penelitian yang dilakukan Andriani dan Pakkana yang berjudul “Analisis Non Performing Financing , Dana Pihak Ketiga, Capital Adequacy Ratio dan Financing to Deposit Ratio”menyatakan bahwa CAR berpengaruh positif terhadap pembiayaan UMKM, namun tidak signifikan.⁴⁰ Demikian pula penelitian yang dilakukan Sinaga dan Nur Patonah berdasarkan hasil pengujian variabel CAR terhadap pembiayaan UMKM, secara parsial berpengaruh positif tetapi tidak signifikan.

Hasil uji t pada variabel X2 Capital Adequacy Ratio (CAR) diperoleh nilai thitung sebesar 2.009 < ttabel 2,014 dengan taraf signifikasi sebesar 0,069

> 0,05 maka Ha ditolak dan Ho diterima. Artinya Capital Adequacy Ratio (CAR) tidak berpengaruh terhadap pembiayaan UMKM pada Bank Syariah yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

3. Pengaruh dana pihak ketiga dan capital adequacy ratio terhadap alokasi pembiayaan UMKM di Bank Syariah yang terdaftar di BEI

Berdasarkan hasil uji f diperoleh nilai fhitung sebesar 5,235 > dari nilai ftabel sebesar 3,20 dengan signifikansi sebesar 0,000 < 0,05 maka Ho ditolak.

Artinya DPK dan CAR secara simultan berpengaruh terhadap pembiayaan UMKM pada Bank Syariah yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

40Andriani dan Pakkanna, “Analisis Non Performing Financing , Dana Pihak Ketiga, Capital Adequacy Ratio , dan Financing to Deposit terhadap Total Pembiayaan.”

BAB V PENUTUP A. Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengujian pada analisis regresi linear berganda uji t dan dan uji f maka yang menjadi kesimpulan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Hasil uji t pada variabel X1 Dana Pihak Ketiga (DPK) diperoleh nilai thitung

sebesar 2.110> ttabel 2,014 dengan taraf signifikasi sebesar 0,04 < 0,05 maka Ha diterima dan Ho ditolak. Artinya Dana Pihak Ketiga (DPK) berpengaruh terhadap pembiayaan UMKM pada Bank Syariah yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

2. Hasil uji t pada variabel X2 Capital Adequacy Ratio (CAR) diperoleh nilai thitung sebesar 2.009 < ttabel 2,014 dengan taraf signifikasi sebesar 0,069 > 0,05 maka Ha ditolak dan Ho diterima. Artinya Capital Adequacy Ratio (CAR) tidak berpengaruh terhadap pembiayaan UMKM pada Bank Syariah yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

3. Berdasarkan hasil uji f diperoleh nilai fhitung sebesar 5,235 > dari nilai ftabel

sebesar 3,20 dengan signifikansi sebesar 0,000 < 0,05 maka Ho ditolak.

Artinya DPK dan CAR secara simultan berpengaruh terhadap pembiayaan UMKM pada Bank Syariah yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

Dapat diartikan bahwa selama periode 2018-2021 dana pihak ketiga dan capital adequacy ratio berpengaruh terhadap alokasi pembiayaan usaha mikro kecil dan menengah pada bank syariah yang terdaftar di bursa efek Indonesia.

B. Saran

1. Bagi perbankan syariah agar dapat memberikan informasi yang mutakhir kepada masyarakat tentang pembiayaan yang ada. Selanjutnya supaya bank syariah lebih maksimal lagi dalam pengelolaan pembiayaan tentunya untuk memajukan peran UMKM sebagai sumber ekonomi masyarakat yg utama, sehingga dapat memaksimalkan keuntungan dan meminimalisir resiko pembiayaan bermasalah yang timbul akibat adanya pembiayaan tersebut.

2. Bagi peneliti selanjutnya supaya meneliti lebih dalam lagi terkait

pembiayaan yang diberikan oleh bank syariah khususnya yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

DAFTAR PUSTAKA

Bambang Rianto Rustam, Manajemen Risiko Perbankan Syariah Di Indonesia, jakarta:

Salemba Empat, 2013.

Delsy Setiawati Ratu Edo, ‘Jurnal Ekonomi Dan Bisnis’ Universitas Udayana, Tahun 2014.

Dendawijaya Lukman, Manajemen Perbankan, jakarta: Ghalia Indonesia, 2007.

Dewi Sulastri, ‘Pengaruh Dana Pihak Ketiga, CAR, Dan NPF Terhadap Alokasi Pembiayaan UMKM Pada Bank UMUM Syariah Periode 2015-2017’, 2018. Dicgy Diandra Aisyah, Dewi Sartika Nasution, Riduan Mas;ud, ‘Pengaruh Dana Pihak

Ketiga, Non Ferporming Financing, Dan Kecukupan Modal Terhadap Profitabilitas Pada Bank Umum Syariah Tahun 2018-2021’, 1 No 1.

Fachrozi, ‘Pengaruh CAR, FDR, NOM Dan DPK Terhadap Pembiayaan Murobahah Dengan NPF Sebagai Variabel Moderasi Pada Bank Umum Syariah Buku 3 Tahun 2020.’, 2021.

Ferry N. Indroes, Manajemen Risiko Perbankan, jakarta: PT. Raja Grapindo Persada, 2011.

Frianto Pandia, Manajemen Dana Dan Kesehatan Bank, jakarta: Rineka Cipta, 2012.

———, Manajemen Dana Dan Kesehatan Bank, jakarta: Rineka Cipta, 2012.

Ghozali, Imam, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 21 Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2013.

Irma Anindita, ‘Analisis Pengaruh Tingkat Suku Bunga, CAR, NPL, Dan LDR Terhadap Penyaluran Keredit UMKM Pada Bank UMUM Swasta Nasional Periode 2003-2010’, 2011.

Ismail, Manajemen Perbankan Dari Teori Menuju Aplikasi, jakarta: Prenadamedia Group, 2010.

———, Perbankan Syariah, jakarta: Kencana Praneda Media Group, 2011.

Jeklin, Andrew, ‘Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Capital Adequacy Ratio Dan Non Performing Financing Terhadap Lokasi Pembiayaan UMKM Pada Bank UMUM Syariah Periode 2015-2017, Skripsi Universitas Islam Negri Raden Intan

Lampung, 2018.’, July, 2016.

Karim, Adiwarman, Bank Islam Analisis Fiqih Dan Keuangan, jakarta: Rajawali Pers, 2011.

Kasmir, Bank Dan Lembaga Keuangan Lainnya, jakarta: PT. Raja Grafindo Persada, 2004.

———, Dasar-Dasar Perbankan, jakarta: Rajawali Pers, 2014.

Khairuzzaman, M Qadafi, ‘Instrumen Pengumpulan Data’, 4.1, 2016, 64–75.

Lexy J. Melong, Metode Penelitian Kualitatif, Bandung: Roda Karya, 2010.

Luthfia Fajriaty, ‘Pengaruh FDR, ROA Dan CAR Terhadap Pembiayaan Sektor Pada Perbankan Syariah Di Indonesia Priode 2013-2017’.

Otoritas Jasa Keuangan, Laporan Perkembangan Keuangan Syariah Tahun 2021.

Rizki, M. Aulia, ‘Pengaruh Dana Pihak Ketiga, NPF Dan CAR Terhadap Pembiayaan UMKM’, 2020.

Sarwono, Jonathan, Statistik Multivariat Untuk Riset Skripsi, Yogyakarta: CV. Andi Offiset, 2013.

Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, Dan R&D, Bandung: Alfabeta, 2017.

———, Metode Petelitian Kuantitatif, Kualitatif, Dan R&D, Bandung: Alfabeta, 2019.

———, Statistika Untuk Penelitian, Bandung: Alfabeta, 2017.

Suharsimi Arikunto, Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik, jakarta: Rineka Cipta, 2010.

Sunyoto, Danang, Analisis Regresi Dan Uji Hipotesis, Yogyakarta: Media Pressindo, 2009.

Supiah N, Dampak DPK Bank Konvensional Dan Bank Syariah Serta Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia, Bandung: widina Bakti Persada Bandung, 2021.

Peresiden republik Indonesia, Undang-undang tentang perbankan, No. 21 Tahun 2008, Pasal 1. Ayat 3.

Veithzal Rivai dkk, Bank Dan Financial Institution Managemen Conventional Dan