ANALISIS PENGARUH NON PERFORMING LOAN (NPL) DAN INDEKS RISIKO TERHADAP CAPITAL ADEQUACY RATIO (CAR)
PERBANKAN INDONESIA
(Studi Pada Bank Pemerintah dan Bank Swasta Devisa Nasional yang Terdaftar di BEI Periode Pengamatan Tahun 2005 – 2012)
Doyoba Sie Pratama (200912035) STIE Indonesia Banking School Jakarta
e-mail: [email protected] ABSTRACT
The purpose of this study was to analyze the relationship between risk that proxy with Non-Performing Loan (NPL) and the Risk Index variables towards Capital Adequacy Ratio (CAR). This study also use GWM (reserve requirement), NIM (Net Interest Margin) and bank size as a control variables. This study is an empirical study and the type of research is hypothesis testing. Sampling was use purposive sampling method to Indonesia's banking industry is state-owned banks and foreign exchange commercial bank year observation period 2005-2012.
Data analysis methods used in this study are multiple methods of analysis (multiple regression) with Pooled OLS (Ordinary Least Square) as a common effect test and the fixed effect regression test. The results of this study are the bank's risk index has a significant positive effect on CAR, and find a negative and significant relationship between bank size with CAR. The study also found that the effect was not found among the variables of Non Performing Loan (NPL), GWM (reserve requirement) and NIM (Net Interest Margin) to variable CAR (Capital Adequacy Ratio).
Keywords: risk, capital adequacy ratio (CAR), non performing loans (NPL), reserve requirement (GMW), net interest margin (NIM), bank size
I. PENDAHULUAN
Bank merupakan suatu lembaga keuangan yang menjalankan fungsi intermediasi, yakni menyalurkan uang yang diterima dari nasabah yang memiliki kelebihan dana kepada nasabah yang kekurangan dana, serta bermotifkan profit dan juga sosial karena bank tidak hanya mencari keuntungan saja, melainkan memiliki peranan penting dalam kehidupan masyarakat dalam suatu negara. Bank merupakan lembaga keuangan yang mengandalkan kepercayaan nasabah dalam menopang berjalannya suatu bank. Jika sebuah bank mengalami kegagalan, dampak yang ditimbulkan akan meluas mempengaruhi nasabah dan lembaga-lembaga yang menyimpan dananya atau menginvestasikan modalnya di bank, dan akan menciptakan dampak ikutan secara
domestik maupun internasional. Mengingat pentingnya modal pada bank, pada tahun 1988 Bank of International Settlement (BIS) mengeluarkan suatu konsep kerangka permodalan yang lebih dikenal dengan The 1998 Accord (Basel I).
Sejalan dengan semakin berkembangnya produk-produk yang ada di dunia perbankan, BIS kembali menyempurnakan kerangka permodalan yang ada dengan mengeluarkan konsep permodalan baru yang lebih dikenal dengan Basel II. Basel II dibuat berdasarkan struktur dasar Basel I yang memberikan kerangka perhitungan modal yang bersifat lebih sensitif terhadap risiko (risk sensitive) serta memberikan insentif terhadap peningkatan kualitas penerapan manajemen risiko di bank. Dalam upaya agar permodalan bank senantiasa sehat dan didukung oleh kualitas aset yang sehat pula. Otoritas moneter telah menentukan aturan-aturan kesehatan permodalan bank di samping aturan lain yang berfungsi sebagai prudential banking supervision, sehingga bank tidak goyah dalam menghadapi kesulitan-kesulitan yang akan terjadi. Di samping itu, bank juga harus mengikuti aturan-aturan yang berlaku secara internasional yang telah ditetapkan oleh Bank of International Settlement (BIS) dengan memberi kesempatan kepada masing- masing negara untuk menyesuaikan dengan ketentuan tersebut.
Kinerja bank Indonesia selama tahun 2006-2012 menunjukkan nilai CAR yang melebihi standar aturan yakni diatas 8% selain itu penerapan pengaturan Rasio Kecukupan Modal (CAR) berdasarkan kerangka Basel II yang disempurnakan dengan faktor risiko merupakan hal yang baru di Indonesia. Hal ini dapat dilihat dari data yang tertera di situs resmi Bank Indonesia, dimana bisa dilihat bahwa diperhitungkannya risiko operasional dalam menilai rasio kecukupan modal bank dilaksanakan pada tahun 2010.
Fenomena ini menjadi suatu hal yang menarik bagi peneliti untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi penentu kebijakan dari bank di Indonesia dalam menentukan nilai dari Rasio Kecukupan Modal (CAR).
Ruang lingkup penelitian ini dibatasi hanya pada perusahaan sektor industri perbankan yakni Bank Pemerintah dan Bank Swasta Devisa Nasional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pengaruh NPL (Non Performing Loans), RISK (Indeks Risiko Bank), GWM (Giro Wajib Minimum), NIM (Net Interest Margin), SIZE (Ukuran Bank) terhadap CAR (Capital Adequacy Ratio) perbankan di Indonesia.
II. LANDASAN TEORI
2.1 Capital Adequacy Ratio (CAR) – Kecukupan Modal
Modal merupakan salah satu faktor penting bagi perkembangan dan aktivitas bank serta sebagai upaya untuk tetap menjaga kepercayaan masyarakat. Dana (modal) bank dipergunakan untuk modal kerja dan penjamin likuiditas bank bersangkutan. Modal Sendiri Bank atau Equity Fund adalah sejumlah uang tunai yang telah disetorkan pemilik dan sumber-sumber lainnya yang berasal dari dalam bank itu sendiri; terdiri dari modal inti dan modal pelengkap (Hasibuan, 2008). Di bawah Basel, modal bank dikelompokkan dalam Tier 1 dan Tier 2. Modal bagi bank yang didirikan dan berkantor pusat di Indonesia sesuai Surat Edaran Bank Indonesia No. 23/67/Kep/Dir tanggal 28 Februari 1991 Pasal 3 ayat (1) terdiri dari modal inti dan modal pelengkap.
Perhitungan Capital Adequacy Ratio (CAR) didasarkan pada prinsip bahwa setiap penanaman yang mengandung risiko harus disediakan jumlah modal sebesar persentase tertentu terhadap jumlah penanamannya. Bank yang termasuk bank sehat, apabila memiliki CAR paling sedikit sebesar 8% sesuai dengan standar Bank for International Settlements (BIS). Perhitungan kebutuhan modal didasarkan pada Aktiva Tertimbang Menurut Risiko (ATMR). Aktiva Tertimbang Menurut Risiko adalah aktiva neraca dan aktiva administratif yang telah dibobot sesuai tingkat bobot risiko yang telah ditentukan. (Veitzhal Rivai, 2007). Menurut Z. Dunil, dalam Ponttie Prasnanugraha P (2007) bahwa terhadap masing-masing pos dalam aktiva diberikan bobot risiko yang besarnya didasarkan pada kadar risiko yang terkandung pada aktiva itu atau golongan nasabah atau sifat agunan.
2.2 Non Performing Loans (NPL)
Salah satu risiko usaha bank menurut Peraturan Bank Indonesia dalam Peraturan Nomor 10/15/PBI/2008 tentang Kewajiban Penyediaan Modal Minimum Bank Umum adalah risiko kredit, yang didefinisikan : risiko yang timbul sebagai akibat kegagalan pihak ketiga memenuhi kewajiban. Sementara menurut Susilo (1999), risiko kredit merupakan risiko yang dihadapi bank karena menyalurkan
dananya dalam bentuk pinjaman kepada masyarakat. Karena berbagai hal, debitur mungkin saja menjadi tidak memenuhi kewajibannya kepada bank seperti pembayaran pokok pinjaman, pembayaran bunga dan pembayaran kewajiban lain- lain. Dalam hal ini bank mengalami kerugian karena tidak terpenuhinya kewajiban nasabah kepada bank dan bank tidak menerima penerimaan yang sebelumnya sudah diperkirakan.
Besarnya risiko kredit bermasalah/ Non Performing Loanss (NPL) akan menyebabkan bank harus membentuk cadangan penghapusan kredit (the provision for Loans losses), pembentukan cadangan penghapusan kredit ini akan menyebabkan berkurangnya penghasilan yang dapat dijadikan tambahan modal, sehingga kecukupan akan kebutuhan modal akan berkurang (Rose dan Hudgins 2009). Dalam penelitian ini, rasio NPL adalah nilai total dari kredit diragukan, dalam pengawasan khusus (DPK) dan kredit macet yang dibandingkan dengan total kredit yang disalurkan kepada masyarakat oleh masing-masing bank.
2.3 Indeks Risiko (RISK)
Indeks Risiko (RISK) dalam penelitian ini menggunakan pendekatan yang dikemukan oleh Hannan and Hanweck (1988) dalam jurnal yang berjudul “Bank Insolvency Risk and The Market for Large Certificates of Deposits”. Indeks risiko tersebut diproyeksikan sebagai risiko dalam pengembalian aset (Ahmad et.al, 2009).
Menurut Hanan dan Hanweck (1988) formulasi tersebut merupakan alat untuk mengukur insolvency risk atau risiko kerugian yang mungkin muncul saat pengembalian aset bank dalam hal ini yakni penjualan sertifikat deposito. Dua pendekatan yang akhirnya memunculkan formulasi tersebut, pertama perlunya perhitungan data yang spesifik dari bank tertentu sebagai sebuah pendekatan dalam menerima kemungkinan potensi kerugian pada masing-masing bank sampel. Kedua, adanya estimasi secara langsung yang menguhubungkan karakteristik bank untuk mempengaruhi potensi kerugian dengan nilai pendapatan bank yang diobservasi.
Dengan adanya dua pendekatan tersebut maka dapat diestimasikan potensi kerugian yang mungkin muncul melibatkan dua elemen yakni return on assets dan
capital-asset ratio. Nilai rendah dari hasil RISK mengindikasikan bank yang lebih beresiko dan nilai yang lebih tinggi dari RISK menunjukkan bank yang lebih aman.
Jadi ketika tanda positif pada variabel NPL berarti berpengaruh positif, tanda positif pada variabel RISK mengindikasikan pengaruh negatif antara modal dan risiko (Ahmad et.al, 2009).
Nilai Indeks Risiko (RISK) merupakan risiko dari tingkat pengembalian aset (standar deviasi dari Return on Asset) sehingga apabila indeks risiko tinggi yang berarti risiko tingkat pengembalian aset besar, sehingga mengakibatkan produktifitas aset dalam memperoleh keuntungan menurun, sehingga turut menurunkan kecukupan modal (CAR) (Hasibuan 2008).
2.4 Net Interest Margin (NIM)
Net Interest Margin (NIM) pada dasarnya adalah merupakan sebuah rasio keuangan yang merupakan hasil dari perbandingan antara pendapatan bank dari bunga terhadap aktiva (kredit yang disalurkan), yang juga merupakan selisih antara bunga simpanan dan bunga pinjaman. Net Interest Margin (NIM) merupakan rasio yang menunjukkan kemampuan manajemen bank dalam mengelola aktiva produktifnya untuk menghasilkan pendapatan bunga bersih. Pendapatan bunga bersih diperoleh dari pendapatan bunga dikurangi beban bunga. Semakin besar rasio ini maka meningkatnya pendapatan bunga atas aktiva produktif yang dikelola bank sehingga kemungkinan bank dalam kondisi bermasalah semakin kecil.
Net Interest Margin (NIM) menandakan bahwa semakin nilai NIM tinggi maka semakin tinggi kualitas manajemen dalam menghasilkan keuntungan bunga, berarti bank lebih cenderung menempatkan dananya pada aktiva-aktiva yang sangat produktif. Pada aktiva-aktiva produktif tersebut terkandung risiko yang besar, sehingga semakin besar dana pada aktiva produktif maka aktiva tertimbang menurut risiko bank akan semakin besar, dengan semakin besarnya aktiva tertimbang menurut risiko yang merupakan pembagi dalam menghitung CAR, maka rasio kecukupan modal akan menurun (Taswan 2006).
2.5 Ukuran Bank (SIZE)
Ukuran perusahaan didasarkan kepada total asset perusahaan (Machfoedz, 1994) yang dikutip dalam Suwito dan Herawaty (2005), dimana ukuran perusahaan merupakan suatu skala yang dapat diklasifikasikan besar dan kecil perusahaan menurut berbagai cara, antara lain: total aktiva, log size, nilai pasar saham, dan lain- lain. Pada dasarnya ukuran perusahaan hanya terbagi dalam tiga kategori yaitu perusahaan besar (large firm), perusahaan menengah (medium size) dan perusahaan kecil (small firm).
Penelitian yang dilakukan oleh Keeton (1989) menunjukkan bahwa bank yang memiliki kelebihan (surplus) modal lebih tinggi dari kebutuhan modal, lebih berhasil dalam memenuhi peraturan kecukupan modal minimum, sedangkan bank yang memiliki modal lebih rendah dari kebutuhan modalnya sendiri, cenderung mengalami kegagalan dalam memenuhi peraturan kecukupan modal minimum.
2.6 Giro Wajib Minimum (GWM)
Berdasarkan PBI (Peraturan Bank Indonesia) Nomor. 12/19/PBI/2010 tentang Giro Wajib Minimum Pada Bank Indonesia dalam Rupiah dan Valuta Asing. GWM (Giro Wajib Minimum) adalah simpanan minimum yang wajib dipelihara oleh Bank dalam bentuk saldo rekening giro pada Bank Indonesia yang besarnya ditetapkan oleh Bank Indonesia sebesar persentase tertentu dari DPK (Dana Pihak Ketiga).
Saldo giro di Bank Indonesia merupakan simpanan bank - bank yang tercatat dalam rekening giro di Bank Indonesia. Saldo tersebut lebih dikenal dengan Giro Wajib Minimum bank yang dapat dipelihara oleh bank-bank umum setiap hari. Saldo Giro Minimum diwajibkan oleh Bank Indonesia agar semua kewajiban likuiditas dapat segera dipenuhi, kewajiban tersebut antara lain penarikan dana melalui kriling, penarikan dana pemerintah, penarikan dana Kredit Likuiditas Bank Indonesia (KLBI) dan kewajiban-kewajiban segera lainnya.
Giro Wajib Minimum merupakan cadangan primer bank, yang digunakan untuk menghadapi kemungkinan terjadinya penarikan dana oleh nasabah bank, baik
penarikan dana masyarakat yang disimpan pada bank tersebut, penarikan dana melalui kliring, maupun penarikan/pencairan kredit. Saldo giro di Bank Indonesia merupakan salah satu alat likuid bank yang tergolong aset yang tidak menghasilkan tetapi harus menjadi perhatian utama manajemen bank untuk mementau kecukupannya.
Semakin tinggi likuiditas aset yang dimiliki bank dalam arti bahwa bank menaruh dana lebih besar pada giro di Bank Indonesia yang merupakan aktiva yang tidak produktif (tidak menghasilkan keuntungan), sehingga dana yang semestinya dapat digunakan sebagai pinjaman yang menghasilkan keuntungan akan berkurang porsinya. Dana yang mengendap pada aset likuid tersebut merupakan dana yang berasal dari penghimpunan dana masyarakat yang didalamnya terdapat unsur biaya bunga yang harus dibayarkan bank. Sehingga semakin besar dana mengendap pada aset likuid berarti biaya dana yang ditanggung bank semakin besar tanpa diimbangi dengan pendapatan dari dana tersebut, yang akhirnya akan mengakibatkan kerugian dan berkurangnya modal (Hasibuan, 2008).
Uji t
Variabel Independen Variabel Kontrol Uji F
Gambar 1. Rerangka Pemikiran Penelitian
(Capital Adequacy Ratio) CAR
SIZE (Ukuran Bank) (Net Interest Margin) NIM (Giro Wajib Minimum) GWM
RISK (Indek Risiko)
NPL
(Non Peforming Loanss)
III. METODE PENELITIAN
Objek penelitian yang digunakan adalah perusahaan perbankan yang merupakan bank pemerintah dan bank swasta devisa nasional yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2005–2012. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan perbankan konvensional yang merupakan bank pemerintah dan bank swasta devisa nasional yang berkedudukan di Indonesia. Jumlah populasi dalam penelitian ini adalah sebanyak 36 bank. Teknik pengambilan sampel dilakukan melalui metode purposive sampling dengan tujuan untuk mendapatkan sampel yang sesuai dengan tujuan penelitian. Metode purposive sampling merupakan metode pengambilan sampel yang didasarkan pada beberapa pertimbangan atau kriteria tertentu. Berdasarkan kriteria tersebut maka jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 18 perusahaan.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dengan dokumentasi annual report tahun terakhir yaitu tahun 2005-2012 yang dikumpulkan melalui laman resmi Bursa Efek Indonesia (BEI) (www.idx.co.id) dan melalui situs resmimasing-masing perusahaan yang menyediakan informasi yang lengkap seperti annual report dan informasi terbaru mengenai perusahaan bersangkutan. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Data panel atau disebut juga pooled data merupakan gabungan antara cross section data yaitu, sekumpulan data untuk meneliti suatu fenomena tertentu dalam satu kurun waktu saja dan time series data yaitu, sekumpulan data dari suatu fenomena tertentu yang didapat dalam beberapa interval waktu tertentu (Ghozali, 2009).
Metode analisis data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Multiple Regression dengan Pooled OLS (Ordinary Least Square) sebagai pengujian common effect dan Fixed-effects Regression sebagai pengujian individual effect, Chow test digunakan sebagai analisa penentu model yang terbaik untuk digunakan.
Pengujian statistik ini diolah dengan menggunakan software eviews7. Data panel yang digunakan dalam penelitian ini digunakan untuk menghasilkan estimasi yang konsisten untuk menguji pengaruh variabel independen (Non Performing Loans, Indeks Risiko, Giro Wajib Minimum, Net Interest Margin dan Ukuran Bank) terhadap
variabel dependen CAR (Capital Adequacy Ratio) yang masing-masing memiliki skala rasio. Sehingga model penelitian yang digunakan adalah sebagai berikut:
Yi,t = β0 + β1 NPL i,t + β2 RISK i,t + β3 GWM i,t + β4 NIM i,t + β5 SIZE i,t + ε i,t
Dimana:
Yi,t : Rasio modal bank i pada waktu t
NPL i,t : Rasio Non Performing Loan (NPL) untuk pinjaman bank i pada waktu t RISK i,t : Indeks risiko bank i pada waktu t
GWM i,t : Giro Wajib Minimum (GWM) bank i pada waktu t NIM i,t : Net interest Margin bank i pada waktu t
SIZE i,t : ukuran untuk total asset bank i pada waktu t ε i,t : error dalam penelitian
IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan adalah 18 bank yang memenuhi kriteria yang dijadikan sampel. Bank-bank tersebut telah melakukan kegiatan operasional selama tahun penelitian berlangsung yakni 8 tahun dari tahun 2005 - 2012. Bank tersebut selama tahun penelitian tetap terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia dan memiliki laporan keuangan yang dapat diandalkan pada periode penelitian yakni 2005 – 2012, lihat Tabel 1.
Tabel 1. Daftar Bank Sampel Penelitian
No. Bank Pemerintah Kode Tanggal Pendaftaran di Bursa 1. PT Bank Mandiri (persero) Tbk. BMRI 14 Juli 2003
2. PT Bank Negara Indonesia (persero) Tbk. BBNI 25 November 1996 3. PT Bank Rakyat Indonesia (persero) Tbk. BBRI 10 November 2003
No. Bank Swasta Devisa Nasional
1. PT Bank Central Asia Tbk. BBCA 31 Mei 2000
2. PT Bank Permata Tbk. BNLI 15 Januari 1990
3. PT Bank CIMB Niaga Tbk. BNGA 29 November 1989
4. PT Bank Danamon Tbk. BDMN 06 Desember 1989
5. PT Bank International Indonesia BNII 19 November 1989
6. PT Bank OCBC NISP Tbk. NISP 20 Oktober 1994 7. PT Bank Artha Graha Internasional Tbk. INPC 29 Agustus 1990
8. PT Bank QNB Kesawan Tbk. BKSW 21 November 2002
9. PT Bank Mayapada Internasional Tbk. MAYA 29 Agustus 1997
10. PT Bank Mega Tbk. MEGA 17 April 2000
11. PT Bank Nusantara Parahyangan Tbk. BBNP 10 Januari 2001 12. PT Bank Of India Indonesia Tbk. BSWD 01 Mei 2002
13. PT BRI Agro Tbk. AGRO 08 Agustus 2003
14. PT Bank Panin Tbk. PNBN 29 Desember 1982
15. PT Bank ICB Bumiputera Tbk. BABP 15 Juli 2002 Sumber: Diolah oleh penulis dari www.idx.co.id dan www.perbanas.org
Statistik deskriptif adalah bagian dari ilmu statistik yang hanya mengolah, menyajikan data tanpa bertujuan untuk mengambil keputusan untuk populasi atau untuk penelitian. Dengan kata lain hanya melihat gambaran secara umum dari data yang diolah. Berikut ini merupakan hasil pengolahan untuk melihat statistik deskriptif atas data yang telah didapatkan, lihat tabel 2.
Tabel 2. Hasil Statistik Deskriptif
CAR NPL RISK GWM NIM SIZE
Mean 2.740290 2.843139 3.170720 8.108124 5.831014 24.20467 Median 2.727853 2.500000 3.118977 8.150000 5.440000 24.66673 Maximum 3.399529 12.76000 4.385052 22.09000 12.18000 27.17787 Minimum 2.243896 0.170000 1.983783 4.120000 3.020000 20.64603 Std. Dev. 0.238220 2.132123 0.573149 2.345293 1.913753 1.765782 Observations 137 137 137 137 137 137
Sumber: Hasil olahan penulis dengan E-views7
4.1 Uji Normalitas Data
Uji normalitas ditujukan untuk mengetahui normal atau tidaknya residual dari model yang digunakan dalam penelitian. Pengujian pada model penelitian dapat dilakukan dan dinyatakan valid jika residual pada model penelitian terdistribusi dengan normal (Widarjono, 2009:49). Berdasarkan hasil pengolahan data dapat disimpulkan bahwa residual dalam penelitian ini telah terdistribusi dengan normal. Simpulan ini diambil karena data memenuhi 2 (dua) syarat. Pertama nilai Jarque-Bera senilai 3,366933 yang bila dibandingkan dengan X2 tabel yang didapatkan dari tabel Chi Square dengan degree of freedom sebesar 4 dan α = 5%
yakni sebesar 9,488 yang berarti J-B kurang dari X2 tabel (3,366933 < 9,488). Syarat kedua yang dipenuhi model penelitian ini adalah perbandingan nilai probabilitas yakni probabilitas lebih dari α (0,185729 > 0,05) yang semakin menguatkan bahwa residual data penelitian ini terdistribusi dengan normal.
4.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel-variabel bebas (independen). Multikolinearitas terjadi karena ada korelasi sempurna antara satu variabel bebas dengan variabel bebas yang lain. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variable independen (Ghozali, 2005). Salah satu cara untuk mengetahui ada atau tidaknya multikolinearitas dapat dilakukan dengan menguji koefisien korelasi, apabila koefisien cukup tinggi diatas 0,85 maka diduga terjadi masalah multikolinearitas dalam model. Sebaliknya jika koefisien korelasi relatif rendah dibawah 0,85 maka diduga model tidak ada masalah multikolinearitas.
Berdasarkan tabel hasil uji multikolinearitas ditunjukkan bahwa korelasi antara NPL dan RISK yakni sebesar -0,416913 nilai negatif dianggap mutlak sehingga bisa disimpulkan korelasi kurang dari 0,85. Selanjutnya korelasi antara NPL terhadap GWM, NIM dan SIZE masih berada di bawah 0,85. Informasi menunjukkan bahwa semua koefisien korelasi antara variabel independen terhadap variabel independen lainnya tidak melebihi 0,85. Dari analisis tersebut bisa disimpulkan bahwa model dalam penelitian ini bebas dari masalah multikolinearitas.
4.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain (Ghozali, 2005). Penelitian ini menggunakan Uji ARCH dan Uji Harvey untuk meregresi nilai absolut residual terhadap variabel independen dengan mengambil dasar keputusan yakni jika nilai probabilitas Chi Squares dari Obs*R-Square yang ditunjukkan tabel lebih besar dari α = 5% (lima persen) maka artinya tidak ditemukan heteroskedastisitas.
Berdasarkan hasil pengolahan dapat disimpulkan bahwa model penelitian ini bebas dari masalah heteroskedastisitas. Kesimpulan ini dibuat berdasarkan nilai dari probability Chi Square dari Obs*R-Squared pada uji ARCH lebih dari 0,05 yakni 0,7875. Hal ini juga diperkuat dengan hasil pengujian heteroskedastisitas melalui uji Harvey yang memilki nilai probability Chi Square dari Obs*R-Squared lebih dari 0,05 yakni 0,0539.
4.4 Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (Nachrowi dan Usman, 2006). Uji Durbin-Watson (D- W) merupakan salah satu uji yang banyak dipakai untuk mengetahui ada atau tidaknya otokorelasi yang dapat diuji dengan melihat nilai D-W dan disesuaikan dengan tabel penentuan keputusan Durbin-Watson. Pengujian kedua menggunakan uji Breusch-Godfrey yang syarat keputusannya didasarkan pada perbandingan nilai probability Chi Square dari Obs*R-Squared yang harus lebih dari α = 5%.
Hasil pengolahan menunjukkan nilai Durbin-Watson pada penelitian ini adalah 2,119097 yang berarti nilai d berada di antara 1,54 dan 2,46 yang menyimpulkan bahwa tidak adanya masalah autokorelasi dalam model penelitian ini. Pengujian dengan Uji Breusch-Godfrey juga menunjukkan dan memperkuat bahwa model penelitan bebas dari masalah autokorelasi. Simpulan ini dibuat dengan melihat nilai probability Chi Square dari Obs*R-Squared (Winarno, 2011) yaitu 0,1812 yang berarti nilai ini lebih besar dari 5% (0,05).
4.5 Analisis Regresi Berganda
Tabel 3. Hasil Pengujian Regresi Berganda dan Uji Parsial
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Kesimpulan C 6.339448 1.499355 4.228116 0.0001
NPL? 0.005966 0.011914 0.500747 0.6177 Tidak Signifikan RISK? 0.568893 0.099551 5.714578 0.0000 Signifikan GWM? 0.000187 0.005913 0.031579 0.9749 Tidak Signifikan
NIM? 0.002586 0.019364 0.133569 0.8940 Tidak Signifikan SIZE? -0.224335 0.061678 -3.637185 0.0005 Signifikan
Berdasarkan tabel di atas dapat disimpulkan bahwa variabel NPL (Non Performing Loans), variabel GWM (Giro Wajib Minimum) dan NIM (Net Interest Margin) tidak memiliki pengaruh terhadap variabel dependen penelitian yakni CAR (Capital Adequacy Ratio). Sedangkan dua variabel lainnya yaitu RISK (Indeks Risiko) dan SIZE (Ukuran Asset Bank) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap CAR (Capital Adequacy Ratio).
Munculnya ketidakberpengaruhan variabel NPL (Non Performing Loans) terhadap variabel CAR (Capital Adequacy Ratio) dikarenakan adanya campur tangan pemerintah dengan adanya kebijakan pemerintah yang berusaha mencegah meningkatnya resiko kredit, seperti memberikan batas maksimum pemberian kredit (BMPK), menetapkan Non Performing Loans maksimal sebesar 5% yang sesuai dengan PBI Nomor 13/3/PBI/2011, adanya pembentukan cadangan penyisihan aktiva produktif, dan penghapusan kredit, dimana penghapusan kredit ini hanya sebagai penghapusbukuan tetapi upaya penagihan tetap dilakukan (Hasibuan 2008;
Taswan 2006).
Teori yang dikemukan oleh Rose dan Hudgins (2009) menyebutkan bahwa NPL berpengaruh negatif terhadap kecukupan modal, dikarenakan adanya satu kebijakan yakni munculnya penghapusan aktiva produktif ketika rasio NPL meningkat, sehingga akan mengurangi penghasilan yang dapat dijadikan penambahan modal. Namun hal ini bisa dibandingkan dengan pernyataan diatas yang menyebutkan beberapa kebijakan pemerintah terkait pengawasan NPL sehingga rasio NPL selalu dijaga dan diawasi oleh pemerintah agar tidak melebihi standar yang ditetapkan tidak akan mempengaruhi CAR atau kecukupan modal.
Selain itu penghapusan aktiva produktif hanya sebagai penghapusbukuan namun penagihan tetap dilakukan kepada masyarakat sehingga tidak mempengaruh kecukupan modal bank.
Dari hasil diatas dapat disimpulkan bahwa Indeks memiliki pengaruh positif yang signifikan secara statistik yang berarti pengaruh dalam variabel ini adalah negatif dan signifkan. Hasil penelitian ini konsisten dengan hasil Penelitian Margaretha et al. (2011) yang menjelaskan bahwa variabel indeks risiko
pengambilan risiko. Namun hasil ini berbeda dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Ahmad et.al (2011) Williams (2011).
Berdasarkan hasil uji t pada tabel menunjukkan bahwa nilai probabilitas GWM sebesar 0,9749 yang berarti lebih dari tingkat signifikansi α (0,9749 > 0,05). Dari hasil diatas dapat disimpulkan bahwa tidak ada pengaruh variabel GWM terhadap variabel CAR pada penelitian ini. Hasil penelitian ini senada dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Margaretha et.al (2011), namun bertentangan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Ahmad et al. (2008) dan Pasiouras et al. (2006) menunjukkan likuiditas bank menunjukkan hubungan positif terhadap rasio kecukupan modal. GWM didapatkan dari jumlah saldo di Bank Indonesia, dimana disebutkan jumlah nominal yang diendap ini bukan merupakan aktiva produktif dan tidak menghasilkan pendapatan. Dengan begitu menjelaskan bahwa tidak ada risiko yang terjadi pada saldo yang ditempatkan di Bank Indonesia tersebut, karena saldo tersebut akan selalu aman berada di Bank Indonesia. Selain itu berdasarkan tabel perhitungan ATMR di BAB II juga ditunjukkan bahwa bobot risiko untuk dana yang disimpan di Bank Indonesia adalah 0% (nol persen).
Berdasarkan hasil uji t pada tabel menunjukkan bahwa nilai probabilitas NIM sebesar 0,8940 yang berarti lebih dari tingkat signifikansi α (0,8940 > 0,05). Dari hasil diatas dapat disimpulkan bahwa tidak ada pengaruh variabel NIM terhadap variabel CAR pada penelitian ini. Hasil penelitian pada penelitian berbeda dengan hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan Ahmad et.al (2009), Cebenoyan et al.
(1999) dan Margaretha et.al (2011). Hasil pada penelitian ini menjelaskan bahwa tidak terdapat pengaruh variabel NIM terhadap CAR pada periode pengamatan tahun 2005-2012. Tidak adanya hubungan antara variabel NIM dan CAR ini diduga karena dengan meningkatnya NIM selain meningkatkan ATMR juga akan meningkatkan nilai modal itu sendiri. Sehingga dengan meningkatnya dua variabel dalam menghitung rasio CAR (Capital Adequacy Ratio) maka diduga hal tersebut tidak akan mempengaruhi nilai CAR (Capital Adequacy Ratio).
Berdasarkan hasil uji t pada tabel menunjukkan bahwa nilai probabilitas SIZE sebesar 0,0005 yang berarti kurang dari tingkat signifikansi α (0,0005 < 0,05). Dari hasil diatas dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak dan artinya ada pengaruh yang
signifikan variabel SIZE terhadap variabel dependen CAR pada penelitian ini. Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Godlewski (2005).
Namun hasil ini berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh Ahmad et.al (2009) dan Margaretha et.al (2011) yang menunjukkan ukuran bank tidak berpengaruh signifikan terhadap rasio kecukupan modal. Penjelasan atas hasil yang didapatkan ini bisa diuraikan dengan formulasi dalam mendapatkan nilai CAR. Aktiva Tertimbang Menurut Risiko (ATMR) yang merupakan bagian dari total aktiva atau aset yang dimiliki oleh bank adalah pembagi dalam formulasi tersebut. Dengan meningkatnya aset maka akan meningkatkan nilai aktiva produktif yang dimiliki oleh bank, dan dengan meningkatnya aktiva produktif juga akan meningkatkan nilai ATMR yang merupakan pembagi dari modal dalam menghitung CAR. Meningkatnya ATMR tersebut berarti nilai pembagi atas modal dalam CAR bernilai lebih besar, sehingga nilai dari CAR akan mengalami penurunan.
V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil pengujian maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1) Variabel Non Performing Loan (NPL) dalam penelitian ini tidak memiliki pengaruh terhadap variabel dependen CAR (Capital Adequacy Ratio). 2) Variabel RISK (Indeks Risiko) yang digunakan dalam penelitian ini memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap variabel dependen CAR (Capital Adequacy Ratio). 3) Variabel Giro Wajib Minimum (GWM) dalam penelitian ini menghasilkan bahwa tidak ada pengaruh GWM terhadap variabel dependen CAR perusahaan perbankan periode pengamatan tahun 2005-2012. 4) Penelitian ini menemukan bahwa tidak terdapat hubungan antara variabel NIM (Net Interest Margin) terhadap variabel dependen CAR (Capital Adequacy Ratio). 5) Variabel SIZE (Ukuran Bank) pada penelitian ini menunjukkan hubungan yang negatif signifikan terhadap CAR (Capital Adequacy Ratio) pada industri perbankan periode pengamatan tahun 2005-2012. 6) Variabel NPL (Non Performing Loan), RISK (Indeks Risiko Bank), GWM (Giro Wajib Minimum), NIM (Net Interest Margin) dan SIZE (Ukuran Bank) apabila digunakan secara bersama-sama dalam kegiatan bank, maka akan mempengaruhi secara signifikan nilai CAR (Capital Adequacy Ratio) yang dicapai oleh bank.
VI. DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, R, Ariff, M. & Skully, M.J. 2008. The Determinant of Bank Capital Ratios in a Developing Economy, Asia-Pasific Financial Markets, 15:255-272.
Ali, Masyud, 2004, Asset Liability Management : Menyiasati Risiko Pasar Dan Risiko Operasional. PT. Gramedia Jakarta. Jakarta.
Bank Indonesia, 2008. Peraturan Bank Indonesia Nomor 10/15/PBI Tahun 2008 Tentang Kewajiban Penyediaan Modal Minimum Bank Umum. Bank Indonesia. 2008.
Jakarta.
Bank Indonesia, 2010. Peraturan Bank Indonesia Nomor 12/19/PBI Tahun 2010 Tentang Giro Wajib Minimum Bank Umum pada Bank Indonesia dalam Rupiah dan Valuta Asing. Bank Indonesia. 2010. Jakarta.
Bank Indonesia. 1993. Surat Keputusan Direksi Bank Indonesia Nomor 26/24/KEP/DIR Tanggal 29 Mei 1993 Tentang Perubahan Atas Surat Keputusan Direksi Bank Indonesia Nomor 23/67/KEP/DIR Tentang Kewajiban Penyediaan Modal Minimum Bank. Bank Indonesia. Mei 1993. Jakarta.
Cebenoyan, S., Cooperman, E.S., Register, C. A., 1999. Ownership structure, charter value and risk-taking behavior of thrifts. Financial Management 28, 43-60.
Ghozali, Imam. 2005. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS.
Universitas Diponegoro. Semarang.
Hasibuan, M.S.P. 2008. Dasar-dasar Perbankan. Cetakan ketujuh, Jakarta:
Penerbit Bumi Aksara.
Margaretha, Farah. dan Diana Setiyaningrum. 2011. Pengaruh Risiko, Kualitas Manajemen, Ukuran dan Likuiditas Bank terhadap Capital Adequacy Ratio Bank- bank yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Akuntansi Keuangan, Vol. 13, No.
1, Mei 2011: 47-56.
Rivai, Veitzhal. 2007. Credit Management Handbook : Teori, Konsep, Prosedur, dan Aplikasi Panduan Praktis Mahasiswa, Bankir, dan Nasabah. PT. Raja Grafindo Persada. Jakarta.
Rose and Hudgins, 2005. Bank Management and Financial Services. Sixth Edition. McGraw-Hill Education. Singapore. Page 160-165.
Siamat, Dahlan, 2005. Manajemen Lembaga Keuangan: Kebijakan Moneter dan Perbankan. Edisi Kelima. Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Jakarta.
Ssenyonga, M. and Prabowo, D. 2006. Bank Risk Level and Bank Capital: The Case of The Indonesian Banking Sector. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia, 21(2):122-137.
Wibisono, Dermawan. 2013. Panduan Penyusunan Skripsi, Tesis dan Disertasi. Andi Publisher. Indonesia.
Winarno, Wing Wahyu. 2011. Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews. UPP STIM YKPN. Yogyakarta.