BAB III: METODOLOGI PENELITIAN
3.6. Teknik Pengujian Hipotesis
Indonesia Banking School
3.5.6. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk mendeteksi masalah autokorelasi pada model regresi pada program SPSS salah satunya dapat diamati melalui Run Test.
Run Test merupakan bagian dari statistik non-parametric yang dapat digunakan untuk menguji apakah antar residual terdapat korelasi yang tinggi.
Pengambilan keputusan dilakukan dengan melihat nilai Asymp. Sig (2-tailed) uji Run Test. Apabila nilai Asymp.Sig (2-tailed) lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05 maka dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi. Uji run test akan memberikan kesimpulan yang lebih pasti jika terjadi masalah pada Durbin Watson Test yaitu nilai d terletak antara dL dan dU atau diantara (4-dU) dan (4-dL) yang akan menyebabkan tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti atau pengujian tidak meyakinkan jika menggunakan DW test (Ghozali, 2006:103).
terhadap variabel dependen. Langkah-langkah untuk menguji hipotesis-hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
3.6.1. Uji Statistik t
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh Non Performing Loan (NPL), Biaya Operasi Terhadap Pendapatan Operasi (BOPO), Capital Adequacy Ratio (CAR), dan Loan to Deposit Ratio (LDR) terhadap Return On Asset (ROA) pada Bank Devisa di Bursa Efek Indonesia (BEI).
Ghazali (2012: 98) bahwa uji statsitsik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel indepeden secara individual dalam menerangkan variasi variabel independen. Hipotesis nol (Ho) yang hendak diuji adalah apakah suatu parameter (βi) sama dengan nol. Sedangkan hipotesis alternatifnya (Ha) parameter suatu variabel tidak sama dengan nol atau dapat dituliskan dalam persamaan sebagai berikut:
Ho: βi = 0 ; tidak terdapat pengaruh signifikan variabel independen terhadap variabel depnden
Ha : βi ≠ 0 ; terdapat pengaruh signifikan variabel independen terhadap variabel depnden
Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan profitabilitas (signifikansi) masing-masing koefisien regresi dengan signifikansi sebesar 5%. Kriteria pengujiannya antara lain adalah apabila nilai profitabilitas kurang dari atau sama dengan 5% (α) maka Ho ditolak dan menerima Ha, dan apabila profitabilitas lebih dari 5% (α) maka Ho tidak dapat ditolak.
Indonesia Banking School
3.6.2. Uji Koefisien R²
Koefisien determinasi untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai Adjusted R² yang kecil menunjukkan kemampuan variabel- variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen sangat terbatas.
Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen Ghozali (2011). Nilai Adjusted R² digunakan untuk menunjukkan besarnya regresi yang mampu menjelaskan variabel dependen.
4.1. Gambaran Umum Objek Penelitian
Objek penelitian yang digunakan dalam penelitian ini yaitu variabel independen yang terdiri dari Non Perfoming Loan (NPL), Biaya Operasional terhadap Beban Operasional (BOPO), dan Loan to Deposit Ratio (LDR).
Sedangkan variabel dependen yang digunakan adalah Return On Assets (ROA).
Sedangkan perusahaan yang digunakan dalam penelitian yaitu Bank Umum Swasta Nasional (BUSN) Devisa di Indonesia. Populasi pada penelitian in yaitu seluruh bank yang terdaftar (listing) pada Bursa Efek Indonesia (BEI) pada periode 2013 – 2017. Semua populasi tersebut kemudian diseleksi kembali menggunakan teknik Purposive Sampling, sehingga didapatlah sampel dan objek yang terpilih yang digunakan sebagai model penelitian sebanyak 11 Bank.
4.2. Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi yang ada pada penelitian ini adalah Bank Umum Swasta Nasional (BUSN) Devisa, didapat sebanyak 35 Bank yang memiliki Izin langsung dari Bank Indoenesia. Kemudian Sampel ditentukan menggunakan metode Purposive Sampling dengan kriteria yang dapat dilihat pada table 4.1 berikut ini.
Indonesia Banking School
Tabel 4.1 Penentuan Sampel
No. Kriteria Sampel Jumlah
1. Bank Devisa Yang telah memiliki Izin oleh Bank Indonesia. 35 2. Bank Devisa yang tidak sesuai dengan kriteria. (24) 3. Bank Devisa yang sesuai dengan kriteria. 11
Jumlah Sampel Akhir 11
Periode Pengamatan 5 tahun
Jumlah Pengamatan 55 obs
Sumber : www.idx.co.id
Berdasarkan Kriteria yang telah ditetukan sebelumya jumlah perusahaan yang didapat dan akan digunakan dalam penelitian sebanyak 11 Bank, dengan Sampel penelitian sebanyak 55 berikut adalah daftar bank yang telah memenuhi kriteria penelitian yaitu:
Tabel 4.2 Sampel Penelitian
No. DAFTAR BANK KODE
1 Bank Bukopin, Tbk BBKP
2 Bank Central Asia, Tbk BBCA
3 Bank Capital Indonesia BACA
4 Bank Danamon Indonesia, Tbk BDMN
5 Bank Mega, Tbk MEGA
6 Bank Maspion Indonesia BMAS
7 Bank Mestika Dharma BBMD
8 Bank Nusantara Parahyangan, Tbk BBNP
9 Bank OCBC NISP, Tbk NISP
10 Bank Sinarmas, Tbk BSIM
11 Bank Rakyat Indonesia Agroniaga, Tbk AGRO Sumber: www.idx.co.id
4.3. Data yang digunakan
Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Laporan Keuangan yang telah diaudit serta dipublikasi oleh Bursa Efek Indonesia (BEI) pada periode 2013 -2017.
4.4. Uji dan Model Regresi 4.4.1. Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif merupakan gambaran dari suatu data yang diteliti, baik variabel independen dan variabel dependenya. Dimana dalam penelitian ini data tersebut terdiri dari Non Perfoaming Loan (NPL), Biaya Operasional terhadap Beban Operasional (BOPO), Capital Adequacy Ratio (CAR), Loan to deposit Ratio (LDR), dan Return On Assets (ROA) dengan maksud untuk mendeskripsikan data yang dilihat dari nilai maksimum, minimum, nilai rata–
rata (mean) dan Standart Deviastion. Berdasarkan hasil pengolahan data, diperoleh hasil analisis deskriptif dari lima variabel penelitian sebagai berikut.
Indonesia Banking School
Tabel 4.3 Hasil Analisis Statistik Deskiptif Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
NPL 55 .19 6.37 1.6858 1.24243
BOPO 55 54.13 108.42 82.7996 11.02143
CAR 55 10.52 35.21 20.1165 4.86683
LDR 55 50.61 102.35 81.7678 12.92261
ROA 55 -.90 5.42 1.8905 1.13591
Valid N (listwise) 55
Sumber: Data diolah, 2018
Berdasarkan table 4.3 menjelaskan mengenai hasil pengujian statisticdeskriptif dan dapat diuraikan sebagai berikut.
1. Variabel NPL ( Non Performing Loan ) dengan jumlah data 55 memiliki nilai minimum 0,19 dan nilai maximum 6,37 sesuai dengan Lampiran 1 nilai minimum dimiliki oleh Bank Central Asia, Tbk pada tahun 2013 dan nilai maksimum dimiliki oleh Bank Bukopin, Tbk pada tahun 2017. Nilai rata-rata (mean) yang dihasilkan sebesar 1,6858 dengan standar deviasi sebesar 1,24243. Pada variabel ini NPL memiliki hasil standart deviasi lebih kecil di bandingkan nilai rata- rata artinya data telah terdistribusi dengan baik.
2. Variabel Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) dengan jumlah data 55 memiliki nilai minimum 54,13 dan nilai maximum 108,42 sesuai dengan Lampiran 1 nilai minimum dimiliki oleh Bank Mestika Dharma, Tbk pada tahun 2013 dan nilai maksimum dimiliki oleh Bank Nusantara Pahrayangan, Tbk pada tahun 2017. Nilai rata-rata (mean) yang dihasilkan sebesar 82,7996 dengan standar deviasi sebesar 11,02143. Pada variabel BOPO ini juga memiliki hasil standart deviasi lebih kecil di bandingkan nilai rata-rata artinya data telah terdistribusi dengan baik.
3. Capital Adequacy Ratio (CAR) dengan jumlah data 55 memiliki nilai minimum 10,52 dan nilai maximum 35,21 sesuai dengan Lampiran 1 nilai minimum dimiliki oleh Bank Bukopin, Tbk pada tahun 2017 dan nilai maksimum dimiliki oleh Bank Mestika Dharma, Tbk pada tahun 2017. Nilai rata (mean) yang dihasilkan sebesar 20,1165 dengan standar deviasi sebesar 4,86683. Pada variabel CAR ini memiliki hasil standart deviasi lebih kecil di bandingkan nilai rata-rata artinya data telah terdistribusi dengan baik.
4. Loan to Deposit Ratio (LDR) dengan jumlah data 55 memiliki nilai minimum 50,61 dan nilai maximum 102,35 sesuai dengan Lampiran 1 nilai minimum dimiliki Bank Capital Indonesia, Tbk pada tahun 2017 dan
Indonesia Banking School
nilai maksimum dimiliki oleh Bank Mestika Dharma, Tbk pada tahun 2013. Nilai rata-rata (mean) yang dihasilkan sebesar 81,7678 dengan standar deviasi sebesar 12,92261. Pada variabel LDR ini memiliki hasil standart deviasi lebih kecil di bandingkan nilai rata-rata artinya data telah terdistribusi dengan baik.
5. Return On Assets (ROA) dengan jumlah data 55 memiliki nilai minimum -0,90 dan nilai maximum 5,42 sesuai dengan Lampiran 1 nilai minimum dimiliki Bank Nusantara Pahrayangan, Tbk pada tahun 2017 dan nilai maksimum dimiliki oleh Bank Mestika Dharma, Tbk pada tahun 2013 Nilai rata (mean) yang dihasilkan sebesar 1,8905 dengan standar deviasi sebesar 1.13591. Pada variabel ROA ini memiliki hasil standart deviasi lebih kecil di bandingkan nilai rata-rata artinya data telah terdistribusi dengan baik.
4.4.2. Uji Regresi Linear berganda
Dalam penelitian ini, dilakukan pengolahan data dengan menggunakan regresi linier berganda. Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengukur pengaruh atau hubungan variabel independen terhadap variabel dependen. Adapun model regresi dalam penelitian ini yaitu:
ROA = βo – β1.NPLi,t – β2.BOPOi,t + β3.CARi,t - β4.LDRi,t + Ɛi,t
Analisis hasil dari model regresipenelitian menggunakan data yang ada pada table 4.4 berikut.
Tabel 4.4 Hasil Regresi Linier Berganda Coefficients
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 10.282 .500 20.576 .000
NPL .078 .036 .086 2.198 .033
BOPO -.104 .004 -1.009 -24.233 .000
CAR .004 .008 .019 .534 .596
LDR 2.404E-5 .003 .000 .008 .993
Sumber : Data diolah, 2018
Berdasarkan tabel 4.4 di atas diketahui hasil regresi model penelitian, maka diperoleh pesamaan regresi linier berganda sebagai berikut:
ROA = 10,282 + 0,078NPLi,t –0,104BOPOi,t + 0,004CARi,t + 0,00002LDRi,t+ Ɛi,t Adapun interpretasi dari persamaan model regresi di atas adalah sebagai berikut:
1) Nilai konstanta sebesar 10.282 Hal ini menunjukkan bahwa apabila Non Perfoming Loan (NPL), Beban Operasional terhadap Peendapatan
Indonesia Banking School
Operasional (BOPO), Capital Adequacy (CAR), dan Loan to Deposit Ratio (LDR) sama dengan nol, maka nilai Return On Assets (ROA) perusahaan sebesar 10.282.
2) Nilai koefisien regresi NPL sebesar 0,078 Artinya, adanya hubungan positif antara NPL dengan ROA. Hal ini menunjukkan bahwa apabila NPL naik satu satuan, maka ROA akan naik sebesar 0,078 dengan asumsi variabel lainnya konstan.
3) Nilai koefisien regresi BOPO sebesar -0,104 Artinya, adanya hubungan negatif antara BOPO dengan ROA. Hal ini menunjukkan bahwa apabila BOPO naik satu satuan, maka ROA akan mengalami penurunan sebesar - 0,104 dengan asumsi variabel lainnya konstan.
4) Nilai koefisien regresi CAR sebesar 0,004 Artinya, adanya hubungan positif antara CAR dengan ROA. Hal ini menunjukkan bahwa apabila CAR naik satu satuan, maka ROA akan naik sebesar 0,004 dengan asumsi variabel lainnya konstan.
5) Nilai koefisien regresi LDR sebesar 0,00002 Artinya, adanya hubungan positif antara LDR dengan ROA. Hal ini menunjukkan bahwa apabila LDR naik satu satuan, maka ROA akan naik sebesar 0,00002 dengan asumsi variabel lainnya konstan.
4.4.3. Uji Normalitas 1. Normal Probability Plot
Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati normal.
Berdasarkan gambar 4.1 terlihat bahwa titik-titik tersebut tersebar, mendekati dan mengikuti garis diagonal. Ini membuktikan bahwa data dalam model regresi ini berdistribusi secara normal.
Gambar 4.1 Grafik Probability Plot Sumber : Data diolah, 2018
Indonesia Banking School
2. Kolmogorov-Smirnov
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi, nilai residu dari regresi mempunyai distribusi yang normal atau tidak.
Uji statistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah Uji Kolmogorov- Smirnov (K-S). berikut adalah hasil penelitian dari uji K-S.
Tabel 4.5 Hasil Uji Normalitas Kolmogrof-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 55
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation .26164587 Most Extreme Differences Absolute .059
Positive .059
Negative -.037
Test Statistic .059
Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d
Sumber: Data diolah, 2018
Berdasarkan pada table 4.5 menunjukkan hubungan yang normal. Dari hasil uji SPSS besarnya nilai kolmogrov smirnov test statistic sebesar 0,059 dan nilai Asymp. Sign (2-tailed) sebesar 0,200. Persayaatan data dinyatakan
berdistribusi normal pada Uji kolmogrov smirnov jika memiliki signifikasi lebih besar dari 0,05 dan dalam penelitian ini didiapat nilai signifikan lebih besar dari 0,05 yang dapat disimpulkan bahwa data berdistrubisi normal Ha ditolak dan H0
diterima.
4.4.4. Uji Heteroskedastisitas 1. Scatter Plot
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya ketidaksamaan varian dari residual pada model regresi. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Uji heteroskedastisitas dapat diketahui dengan menggunakan Uji Scatter plot.
Data dikatakan tidak terdapat heterkedastisitas apabila:
a. Titik-titik data menyebar dibagian atas dan dibagian bawah sekitar angka 0.
b. Titik-titik tidak hanya mengumpul dibagian atas atau dibagian bawah saja.
c. Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar, kemudian menyempit, dan melebar kembali.
Indonesia Banking School
gambar 4.2 merupakan hasil dari pengujian heteroskedastisitas dengan menggunakan scatter plot.
Gambar 4.2 Hasil Uji Heteroskedastisitas.(Scatter Plot) Sumber: Data diolah, 2018
Pada gambar 4.2 diatas terlihat bahwa scatter plot dalam bentuk titik menyebar secara acak, tidak membentuk suatu pola tertentu dan tersebar dibagian atas maupun dibagian bawah sekitar angka 0 pada sumbu Y. sehingga dapat disimpulkan bahwa regresi yang dihasilkan pada penilitian ini tidak mengandung Heteroskedastisitas normal Ho tidak dapat ditolak dan Haı ditolak.
4.4.5. Uji Multikolinearitas
Uji multikol digunakan untuk menguji ada atau tidaknya variabel korelasi linear antar variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Untuk mengetahui apakah terjadi multikolonieritas atau tidaknya dalam model regresi adalah dengan melihat nilai tolerance dan Variance Inflation Faktor (VIF) yang terdapat pada masing- masing variabel. Hasil pengujian diperoleh seperti Tabel 4.6 berikut ini:
Table 4.6 Hasil Uji Multikolinearitas
Model
Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant)
NPL .699 1.432
BOPO .612 1.635
CAR .852 1.174
LDR .964 1.037
Sumber : Data diolah, 2018
Berdasarkan table 4.6 menunjukkan bahwa keempat variabel independen tidak terjadi multikolonieritas karena nilai tolerance > 0,10 yang berarti tidak ada kolerasi antara variabel independen. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor ( VIF ) juga menunjukkan hal yang sama yaitu semua
Indonesia Banking School
variabel independen memiliki nilai VIF < 10. Jadi, dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas dalam model regresi. Maka Ho tidak dapat ditolak dan Ha ditolak.
4.4.6. Uji Auto korelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya korelasi yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi. Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah yang tidak terdapat masalah autokorelasi. Untuk mengetahui ada atau tidaknya autokorelasi dalam suatu model regresi dilakukan pengujian menggunakan Uji Run.
Tabel 4.7 Hasil Uji Auto Kolerasi (Run Test)
Unstandardized Residual
Test Valuea -.01342
Cases < Test Value 27
Cases >= Test Value 28
Total Cases 55
Number of Runs 23
Z -1.495
Asymp. Sig. (2-tailed) .135
Sumber: Data diolah, 2018
Berdasarkan tabel 4.6 menunjukkan bahwa nilai Assymp Significant uji runtest sebesar 0,1320 menunjukkan nilai tersebut lebih besar dari 0,05. MakaHo tidak dapat ditolak.
4.4.7. Uji t
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel independen secara parsial berpengaruh terhadap variabel dependen. Dalam penelitian ini, uji parsial digunakan untuk menguji masing masing variabel independen Non Perfoming Loan (NPL), Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO), Capital Adequacy Ratio (CAR), Loan to Deposit Ratio (LDR) terhadap variabel dependenya adalah return On Assets (ROA). Dengan perumusan hipotesis sebagai berikut:
Ho1 : tidak terdapat pengaruh negatif Non Perfoming Loan (NPL) terhadap Return On Assets (ROA).
Ha1 : terdapat pengaruh negatif Non Perfoming Loan (NPL) terhadap Return On Assets (ROA).
Ho2 : tidak terdapat pengaruh negatif Biaya Operasional
terhadap Beban Operasional (BOPO) terhadap return On Assets (ROA).
Ha2 : terdapat pengaruh negatif Biaya Operasional terhadap Beban Operasional (BOPO) terhadap return On Assets (ROA).
Indonesia Banking School
Ho3 : tidak terdapat pengaruh positif Capital Adequacy Ratio (CAR) terhadap Return On Assets (ROA).
Ha3 : terdapat pengaruh positif Capital Adequacy Ratio (CAR) terhadap Return On Assets (ROA).
Ho4 : tidak terdapat pengaruh Loan to Deposit Ratio (LDR) terhadap Return On Assets (ROA).
Ha4 : terdapat pengaruh Loan to Deposit Ratio (LDR) terhadap Return On Assets (ROA)
Tabel 4.8 Hasil Uji t Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 10.282 .500 20.576 .000
NPL .078 .036 .086 2.198 .033
BOPO -.104 .004 -1.009 -24.233 .000
CAR .004 .008 .019 .534 .596
LDR 2.404E-5 .003 .000 .008 .993
Sumber : Data diolah, 2018
Pada Tabel 4.8 menunjukkan variabel independen yang memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen akan memiliki t hitungyang lebih besar dibandingkan dengan t table. Nilai t table untuk signifikasi 0,05 dengan
derajat kebesaran df = 50 (n-k-1) hasil diperoleh untuk ttabel adalah sebesar 1,676. Berdasarkan hasil uji parsial pada table 4.8 di atas dijelaskan sebagai berikut:
1. Non Perfoming Loan (NPL)
Dari haisil uji t pada table 4.8 untuk variabel NPL diperoleh nilai t hitung
lebih kecil dari t table (2,198 > 1,676) dengan nilai koefisien sebesar 0,078 dan nilai signifikansi yang telah ditetapkan sebesar 0,033. Artinya nilai signifikansi yang dihasilkan lebih kecil dari nilai signifikansi (0,033 > 0,5) dengan demikian berpengaruh signifikan terhadap ROA.
Ho1 tidak dapat ditolak dan Ha1 ditolak
2. Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)
Dari hasil uji t pada table 4.8 untuk variabel BOPO diperoleh oleh nilai t
hitung lebih kecil dari nilai t table (-24,233 < 1,676) dengan nilai koefisien sebesar -0,104 dan nilai signifikasi sebesar 0,000. Artinya nilai signfikasi yang dihasilkan lebih kecil dari nilai signifikasinya (0,000 < 0,05) dengan demiikian dapat disimpulkan BOPO berpengaruh secara signifikan terhadap ROA.
Ho2 ditolak dan Ha2 tidak dapat ditolak
Indonesia Banking School
3. Capital Adequacy Ratio (CAR)
Dari hasil uji t pada table 4.8 untuk variabel CAR diperoleh oleh nilai t
hitung lebih kecil dari nilai t table (0,534 < 1,676) dengan nilai koefisien sebesar 0,004 dan nilai signifikasi sebesar 0,596. Artinya nilai signfikasi yang dihasilkan lebih besar dari nilai signifikanya (0,596 > 0,05) dengan demiikian dapat disimpulkan bahwa CAR tidak berpengaruh secara signifikan terhadap ROA.
Ho3 ditolak dan Ha3 tidak dapat ditolak 4. Loan to Deposit Ratio (LDR)
Dari hasil uji t pada table 4.8 untuk variabel LDR diperoleh oleh nilai t hitung lebih kecil dari nilai t table (0,008 < 1,676) dengan nilai koefisien sebesar 0,00002 dan nilai signifikasi sebesar 0,000. Artinya nilai signfikasi yang dihasilkan lebih besar dari nilai signifikanya (0,993 > 0,05) dengan demikian dapat disimpulkan LDR tidak berpengaruh secara signifikan terhadap ROA.
Ho4 ditolak dan Ha4 tidak dapat ditolak
4.4.8. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Tujuan dilakukan uji koefisien determinasi adalah untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel dependen Return On Assets (ROA) terhadap variabel independen yaitu Non Perfoming Loan (NPL), Beban Operasional terhadap
Pendapatan Operasional (BOPO), Capital Adequacy Ratio (CAR), Loan to Deposit Ratio (LDR). tabel 4.9 berikut adalah hasil yang di peroleh dari dari Uji Koefisien Determinasi.
Tabel 4.9 Hasil Koefisien Detereminasi (Adjusted R2) Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .973a .947 .943 .27191 1.240
Sumber: Data yang telah didiolah
Berdasarkan table 4.7 di atas diketahui R² sebesar 0,973. Hal ini menunjukkan bahwa nilai tersebut mendekati nilai satu, yang artinya kolerasi yang sangat kuat antara NPL, BOPO, CAR, LDR. Sedangkan koefisien determinasi (adjusted R²) adalah sebesar 0,943 atau sama dengan 94,3%. Hal ini menunjukkan bahwa perubahan yang terjadi dapat dijelaskan oleh variabel NPL, BOPO, CAR dan LDR sebesar 94,3% sementara sisanya sebesar 5,7%
dijelaskan oleh variabel lain.
Indonesia Banking School
4.5. Analisis Hasil Penelitian
4.5.1. Pengaruh Non Perfoming Loan (NPL) terhadap Return On Assets (ROA)
Pengaruh NPL terhadap ROA pada perusahaan perbankan swasta nasional devisa periode 2013-2017 berdasarkan pada Uji t pertama pada tabel 4.8.
Menunjukkan bahwa thitung lebih besar dari ttabel atau 2,198 > 1,676 dengan nilai signifikansi sebesar 0,033 < 0,05 dan nilai koefisien sebesar 0,078. Maka dapat disimpulkan bahwa variabel NPL memiliki hasil positif berpengaruh signifikan secara parsial terhadap ROA atau dengan kata lain Ho1 tidak dapat di tolak.
Hasil ini bertentangan dengan hasil milik Suwandi (2017) dan Warsa (2016), yang menyatakan bahwa NPL berpengaruh negatif dan signifikan terhadap ROA.
Meskipun secara teoritis juga menyatakan bahwa bank dengan nilai NPL yang tinggi akan menghasilkan ROA yang rendah, Hal ini dapat dijelaskan bahwa walaupun NPL naik karena kewajiban bunga dari debitur sebagian belum terbayar, Perubahan Laba tetap dapat meningkat, jika total kredit yang diberikan juga naik, sehingga pendapatn bunga pinjaman yang belum terbayar, dapat tertutup oleh kenaikan bunga pinjaman akibat realisasi pinjaman baru.
Selain itu peningkatan pendapatan diluar bunga atau fee base income yang mampu menutup penurunan pendapatan bunga karena NPL. Hasil penelitian ini
sesuai dengan hasil Uji Aini (2013) dan bertentangan dengan hasil uji Listyorini (2013).
4.5.2. Pengaruh Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) terhadap Return On Assets (ROA)
Pengaruh BOPO terhadap ROA pada perusahaan perbankan swasta nasional devisa periode 2013-2017 berdasarkan pada Uji t kedua pada tabel 4.8.
Menunjukkan bahwa thitung lebih kecil dari ttabel atau -24,233 < 1,676 dengan nilai signifikansi sebesar 0,000 < 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa variabel BOPO berpengaruh negatif dan signifikan secara parsial terhadap ROA atau dengan kata lain Ha2 tidak dapat ditolak.
Rasio ini adalah perbandingan antara biaya operasional dengan pendapatan operasional dalam mengukur tingkat efisiensi dan kemampuan bank dalam melakukan kegiatan operasinya. Semakin kecil rasio biaya (beban) operasionalnya akan lebih baik karena bank yang bersangkutan dapat menutupi biaya (beban) operasional dengan pendapatan operasionalnya. Sesuai dengan Surat Edaran Bank Indonesia Nomor 15/7/DPNP tahun 2013 menyatakan bahwa BOPO maksimal sebesar 85 persen, berdasarkan tabel 4.3 penelitian ini memiliki nilai rata – rata BOPO sebesar 82,7996 hal ini menunjukkan bahwa
Indonesia Banking School
bank swasta nasional devisa yang diteliti menunjukkan kondisi yang cukup baik karena masih dibawah nilai yang ditentukan.(Veithzal et al., 2013, p.482)
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa jika BOPO meningkat maka laba semakin menurun. Tingkat efisiensi bank dalam menjalankan operasinya berpengaruh terhadap tingkat pendapatan atau earning yang dihasilkan oleh bank. Jika kegiatan operasional dilakukan dengan efisien (dalam hal ini rasio BOPO rendah) maka laba yang dihasilkan bank tersebut akan naik. Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil uji yang dilakukan oleh Rosana (2017).
4.5.3. Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR) terhadap Return On Assets (ROA)
Pengaruh CAR terhadap ROA pada perusahaan perbankan swasta nasional devisa periode 2013-2017 berdasarkan pada Uji t ketiga pada tabel 4.8.
Menunjukkan bahwa thitung lebih lebih dari ttabel atau 0,534 < 1,676 dengan nilai signifikansi sebesar 0,596 < 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa variabel CAR berpengaruh positif dan signifikan secara parsial terhadap ROA atau dengan kata lain Ha3 tidak dapat ditolak.
Fahmi (2014:181) Capital Adequacy Ratio (CAR) atau sering disebut dengan istilah rasio kecukupan modal bank, yaitu bagaimana sebuah perbankan mampu membiayai aktivitas kegiatannya dengan kepemilikan modal yang