INDIKATOR MAKROEKONOMI SEBAGAI FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KUALITAS PEMBIAYAAN PADA BANK UMUM SYARIAH DI INDONESIA
PERIODE TAHUN 2012-2015
Roro Palupi Pusporini (20121112083) STIE Indonesia Banking School
ABSTRACT
The purpose of this research is to analyze the effect of macroeconomics to financing problems. Macroeconomics measured bygross domestic product, inflation, exchange rate and bi rate. Dependent variable, financing problems is also non performing financing.
The sampling selection used by purposive sampling method and the sample of this research are 11 sharia bank Indonesia 2012-2015. This research analyzes performed using multiple linear regression and using software Eviews 9.1.
The results show that gross domestic product and inflation is negatif significant affected to financing problems (NPF), exchange rate variable is positif and significant affected to financing problem (NPF), and bi rate variable positive affected but not significant to financing problem (NPF).
Keyword: Non Performing Financing, Gross Domestic Product, Inflation, Exchange Rate and BI Rate
I. PENDAHULUAN 1. 1 Latar Belakang
Dalam pembangunan ekonomi, sektor perbankan merupakan salah satu pilar perekonomian yang mempunyai peran strategis. Hal ini mengingat peran perbankan sebagai lembaga intermediasi yang berfungsi sebagai penghimpun dana dari unit surplus serta menyalurkan dana kepada unit defisit.
Pembiayaan bagi perbankan merupakan sumber pendapatan terbesar bagi bank. Eksistensi lembaga keuangan khususnya sektor perbankan menempati posisi sangat strategis dalam menjembatani kebutuhan modal kerja dan investasi di sektor riil dengan pemilik dana. Tersedianya dana untuk usaha serta kemudahan dalam berinvestasi membuat peluang ekspansi dalam dunia usaha semakin besar.
Hal ini mengakibatkan semakin meningkatnya permintaan pembiayaan khususnya untuk sektor perindustrian, perdagangan, jasa maupun industri lainnya. (Sholihah, 2013). Keberadaan sektor perbankan sebagai sub-sistem dalam perekonomian suatu Negara memiliki peranan yang penting.
Perkembangan perbankan syariah di Indonesia merupakan suatu perwujudan dari permintaan masyarakat akan kebutuhan suatu sistem perbankan alternatif dimana selain menyediakan jasa perbankan/keuangan yang sehat, juga memenuhi prinsip-prinsip syariah. Pengembangan sebuah sistem perbankan berbasis Islam secara politis di Indonesia akhirnya diakui sebagai bagian dari upaya tujuan pembangunan nasional yaitu untuk mencapai terciptanya masyarakat adil dan makmur berdasarkan demokrasi ekonomi.
Dalam Surat Edaran BI No. 9/24/Dpbs disebutkan penilaian tingkat kesehatan bank dipengaruhi faktor CAMELS (Capital, Asset, Management, Earnings, Liquidity, and Sensitivity). Aspek Capital meliputi Kewajiban Penyediaan Modal Minimum (KPMM) atau Captal Adequacy Ratio (CAR), aspek Asset meliputi Non Performing Finance (NPF), aspek Earnings meliputi Return On Equity (ROE), Return On Asset, dan Operational Efficiensy Ratio (BOPO), dan aspek Liquidity meliputi Financing To Deposit Ratio (FDR). Aspek diatas merupakan sisi internal kondisi ekonomi yang dapat mempengaruhi Bank Syariah sebagai lembaga keuangan di dalam pertumbuhannya. Sementara dari sisi eksternal kondisi ekonomi makro seperti kenaikan dan penurunan inflasi, BI Rate, dan Kurs secara umum sangat dimungkinkan sekali juga akan berpengaruh pada kemampuan nasabah untuk meningkatkan dana pihak ketiga dalam industri perbankan syariah. Kondisi makro ekonomi ini tentu berpengaruh terhadap fungsi intermediasi bank yaitu pembiayaan.
Peningkatan permintaan pembiayaan dari masyarakat akan membuat bank sebagai penyalur dana dalam masyarakat berjalan sesuai perannya. Namun di sisi lain, apabila tidak dikelola dengan baik peningkatan pembiayaan juga akan berpotensi menimbulkan pembiayaan bermasalah yang pada bank syariah sering disebut non performing financing (NPF) dan pada bank konvensinal disebut non performing loan (NPL). Pembiayaan bermasalah menjadi salah satu ukuran atas kinerja fungsi bank, karena NPF yang tinggi adalah indikator gagalnya bank dalam mengelola bisnis dan berdampak timbulnya masalah likuiditas, solvabilitas, dan rentabilitas. Selain itu, bank akan mengalami penurunan laba dikarenakan berkurangnya sumber pendapatan yaitu dari pembiayaan serta di sisi lain harus menyisihkan dana sebagai cadangan sesuai kolektibilitas pembiayaan. Pembiayaan bermasalah tentu akan berdampak kurang baik bagi perbankan Indonesia. Bahaya yang timbul dari pembiayaan bermasalah adalah tidak terbayarnya kembali pembiayaan tersebut, baik sebagian maupun seluruhnya.
Semakin besar pembiayaan bermasalah pada suatu bank, maka semakin menurun tingkat kesehatan bank tersebut. (Sholihah, 2013)
Beberapa hal yang mempengaruhi NPL/NPF suatu perbankan salah satunya adalah gross domestic product (GDP) dan kondisi perekonomian: inflasi, bi Rate, kurs rupiah Indonesia.
Pertumbuhan GDP mempunyai dampak terhadap kualitas pinjaman yang diberikan oleh perbankan.
Lebih jauh dikemukakan bahwa apabila suatu perekonomian mengalami penurunan dalam arti pertumbuhan GDP negatif, maka hal ini akan berdampak pada memburuknya kualitas perbankan.
Fenomena ini seperti tersebut diatas dapat dilihat ketika pada tahun 1998 Indonesia mengalami krisis ekonomi yang berdampak pada menurunnya kegiatan di sektor rill (sebagian dibiayai oleh kredit bank) sehingga menyebabkan kredit yang diberikan bermasalah. (Resti, 2015)
Selama periode krisis ekonomi 1997-1998, bank syariah masih dapat menunjukan kinerja yang relatif lebih baik dibandingkan dengan lembaga perbankan konvensional. Hal ini dapat dilihat dari relatif lebih rendahnya pembiayaan yang bermasalah (Non Performing Financing) pada bank syariah dalam periode pasca krisis ekonomi. Melalui prinsip-prinsipnya bank syariah bergerak dan perkembangannya ternyata memberikan kontribusi yang nyata bagi perekonomian Negara. (Yosep, 2013). Menurit Hemawan (2008), sebagaimana diketahui pasca krisis hebat 1997, Indonesia pada tahun 2005 dan 2008 kembali terkena krisis. Tahun 2005 kondisi makro ekonomi terjadi peningkatan inflasi yang dipicu oleh meningkatnya harga minyak dunia, tercatat pada tahun 2005 harga bahan bakar minyak bersubsidi meningkat dua kali yaitu sebesar 30% pada maret 2005 dan sebesar 100% pada oktober 2005 sehingga menyebabkan inflasi mencapai 17,11% pada desember 2005. Sedangkan pada tahun 2008 dipicu oleh krisis subprime mortgage di AS serta lonjakan harga minyak dunia yang tak terkendali. Kondisi demikian berpengaruh pada perkembangan industri perbankan Indonesia, tidak terkecuali industri perbankan syariah, khususnya pada penyaluran kredit atau dalam terminologi bank yariah disebut dengan pembiayaan (UU no 21 tahun 2008).
II. TINJAUAN PUSTAKA 2. 1. Signalling Theory
Menurut jama’an (2008:4), Signalling Theory mengemukakan tentang bagaimana seharusnya sebuah perusahaan memberikan sinyal kepada pengguna laporan keuangan. Sinyal ini berupa informasi mengenai apa yang sudah dilakukan oleh manajemen untuk merealisasikan keinginan pemilik. Sinyal dapat berupa promosi atau informasi lain yang menyatakan bahwa perusahaan tersebut lebih baik daripada perusahaan lain.
Menurut signaling theory, perusahaan mengharapkan manajer untuk meningkatkan pertumbuhan yang tinggi di masa depan, maka mereka akan mencoba untuk memberi sinyal kepada investor melalui akun (Godfrey, 2010). Berdasarkan signaling theory dalam (Godfrey, 2010) manajer menggunakan akun-akun yang terdapat dalam laporan keuangan untuk memberikan sinyal yang dapat digunakan untuk membangun ekspektasi dan intensi yang berorientasikan pada masa yang akan datang. Sinyal yang diberikan dapat berupa good news maupun bad news. Sinyal good news dapat berupa kinerja bank umum yang mengalami peningkatan dari tahun ke tahun, sedangkan bad news dapat berupa kinerja yang semakin mengalami penurunan dari tahun ke tahun. Apabila manajer
mengekspetasikan pertumbuhan perusahaan dalam jumlah besar pada masa yang akan datang, mereka akan berusaha memberikan sinyal tersebut kepada investor melalui laporan keuangan.
2. 2. Bank Syariah
Bank Syariah adalah Bank yang melaksanakan kegiatan usahanya berdasarkan prinsip Islam, yaitu aturan perjanjian (akad) antara bank dengan pihak lain (nasabah) berdasarkan hukum islam.
Sehingga perbedaan antara bank islam dengan bank konvensional terletak pada prinsip dasar operasinya yang tidak menggunakan bunga, akan tetapi menggunakan prinsip bagi hasil, jual beli dan prinsip lain yang sesuai dengan prinsip islam, karena bunga diyakini mengandung unsur riba yang diharamkan (dilarang) oleh agama islam.
2. 3. Pembiayaan
Kredit atau pembiayaan adalah penyerahan barang, jasa atau uang dari satu pihak (kreditor) atas dasar kepercayaan kepada pihak lain (nasabah atau pengutang) dengan janji membayar dari si penerima kredit kepada pemberi kredit pada tanggal yang telah disepakati oleh kedua belak pihak (Veithzal dan Andria, 2007:4).
Dalam Peraturan Bank Indonesia Nomor 8/21/PBI/2006 tanggal 5 Oktober 2006 tentang Penialaian Kualitas Bank Umum yang melaksanakan kegiatan usaha berdasarkan prinsip syariah, Tentang Penilaian Kualiatas Aktiva Produktif. Di dalam peraturan tersebut dinyatakan bahwa kualitas pembiayaan (kredit) ditetapkan berdasarkan faktor penilaian sebagai berikut: Prospek usaha, Kinerja (performance) debitur, dan Kemampuan membayar
2. 4. Asset Quality (Kualitas Asset)
Analisis atas assets quality dilakukan untuk memastikan kualitas aset yang dimiliki bank dan nilai riil dari aset tersebut. Kemerosotan kualitas dan nilai aset merupakan sumber erosi terbesar bagi bank.
Aktiva produktif adalah penanaman dana pada pihak terkait dan pihak tidak terkait. Penilaian pendekatan kuantitatif dan kualitatif faktor kualitas aset antara lain dilakukan melalui penilaian terhadap komponen-komponen yang terkait penanaman dana. Rasio-rasio keuangan yang digunakan dalam penilaian kualitas aset adalah:
1. Menurut Khasmir (2011:3) Penilaian aset harus sesuai dengan Peraturan Bank Indonesia dengan membandingkan antara aktiva produktif yang diklasifikasikan terhadap aktiva produktif.
Kemudian rasio Penyisihan Penghapusan Aktiva Produktif (PPAP) terhadap aktiva produktif diklasifikasikan. Rasio Kualitas Aktiva Produktif (KAP) digunakan untuk mengukur akiva produktif bank. Semakin tinggi rasio ini menunjukan semakin baik kualitas aktiva yang dimiliki oleh bank.
2. Menurut Bank Indonesia penentuan tingkat kesehatan kualitas aset yang sehat sangat erat kaitannya dengan tingkat Non Performing Loan (NPL) pada bank konvensional dan Non Performing Financing (NPF) pada bank syariah. Batas aman NPL/NPF adalah ditetapkan oleh Bank Indonesia yaitu maksimal sebesar 5%. NPL/NPF ini menunjukan bahwa kemampuan manajemen bank dalam mengelola kredit bermasalah yang diberikan oleh bank. Suatu kredit dikatakan sebagai kredit yang bermasalah bila tidak dapat kembali sesuai jangka waktu yang telah disepakati.
2. 5. Non Performing Financing
Menurut Siamat (175:2005), Non Performing Financing adalah pinjaman yang mengalami kesulitan pelunasan akibat adanya faktor-faktor internal yaitu adanya kesengajaan dan faktor ekternal yaitu suatu kejadian diluar kemampuan kendali kreditur. Suatu kredit dinyatakan bermasalah jika bank benar-benar tidak mampu menghadapi risiko yang ditimbulkan oleh kredit tersebut (Rahmawulan, 2008). Sebagai indikator yang menunjukan kerugian akibat risiko kredit adalah tercermin dari besarnya non performing financing (NPF). Bank sangat memperhatikan risiko ini, mengingat sebagian besar bank melakukan pemberian kredit sebagai bisnis utamanya. Saat ini, sejarah menunjukkan bahwa risiko kredit
merupakan kontributor utama yang menyebabkan kondisi bank memburuk, karena nilai kerugian yang ditimbulkannya sangat besar sehingga mengurangi modal bank secara cepat. Indikator yang menunjukkan kerugian akibat risiko kredit adalah tercermin dari besarnya non performing financing (NPF). (Mutamimah, 2012)
Dalam peraturan bank Indonesia Nomor 8/21/PBI/2006 tanggal 5 oktober 2006 tentang Penilaian Kualitas Bank Umum yang melaksanakan kegiatan usaha berdasarkan prinsip syariah pasal 9 ayat (2), bahwa kualitas aktiva produktif dalam bentuk pembiayaan dibagi dalam 5 golongan yaitu lancer (L), dalam perhatian khusus (DPK), kurang lancer (KL), diragukan (D), macet (M). perhitungan Non Performing Financing (NPF) yang diinstruksikan Bank Indonesia dirumuskan sebagai berikut:
Rasio NPF : X 100%
Besarnya rasio NPL atau NPF yang diperbolehkan Bank Indonesia adalah maksimal 5%. Jika melebihi angka 5% maka akan mempengaruhi penilaian tingkat kesehatan bank yang bersangkutan (Mutamimah, 2012).
2. 6. Gross Domestic Product
Menurut Mankiw (2006), gross domestic product adalah nilai pasar dari semua barang dan jasa akhir (final) yang diproduksi dalam sebuah negara pada satu periode. Komponen yang ada dalam GDP yaitu pendapatan, pengeluaran/investasi, pengeluaran pemerintah dan selisih ekspor-impor (Y=C+I+G+NX). GDP merupakan salah satu indikator penting untuk mengetahui kondisi ekonomi di suatu Negara dalam suatu periode tertentu, baik atas dasar harga berlaku maupun atas dasar harga konstan. GDP atas dasar harga berlaku menggambarkan nilai tambah barang dan jasa yang dihitung menggunakan harga pada tahun berjalan, sedang GDP atas dasar harga konstan menunjukan nilai tambah barang dan jasa tersebut yang dihitung menggunakan harga yang berlaku pada satu tahun tertentu sebagai dasar tahun dasar. GDP menurut harga berlaku digunakan untuk mengetahui kemampuan sumber daya ekonomi, pergeseran, dan struktur ekonomi suatu Negara. Sementara itu, GDP konstan digunakan untuk mengetahui pertumbuhan ekonomi secara riil dari tahun ke tahun atau pertumbuhan ekonomi yang tidak dipengaruhi oleh faktor harga.
GDP menyediakan penilaian terbaik untuk mengukur tingkat produksi. Akan tetapi, perubahan sifat dasar produksi dari bentuk pertumbuhan dalam underground economy menjadi bentuk inovasi teknologi baru bisa mempengaruhi kemampuan GDP untuk menyediakan gambaran yang akurat mengenai kinerja ekonomi. Lebih jauh GDP menggambarkan keseluruhan tingkat aktivitas ekonomi dalam sebuah Negara, yaitu jumlah barang dan jasa yang diproduksi untuk sebuah pasar. Hal itu menunjukan bahwa GDP adalah indikator dari pertumbuhan ekonomi yang merupakan ukuran penting dalam menjelaskan kinerja ekonomi yang secara langsung merupakan kinerja dari pelaku ekonomi yang menyediakan barang dan jasa termasuk industri perbankan. (Stiglitz dan Walsh, 2006)
2. 7. Inflasi
Inflasi secara umum didefinisikan naiknya harga barang dan jasa sebagai akibat jumlah uang (permintaan) yang lebih banyak dibandingkan jumlah barang atau jasa yang tersedia (penawaran), sebagai akibat dari inflasi adalah turunnya nilai uang. Pengaruh perubahan inflasi terhadap NPF adalah inflasi yang tinggi akan menyebabkan menurunnya pendapatan riil masyarakat sehingga standar hidup masyarakat juga turun. Sebelum inflasi, seorang debitur masih sanggup untuk membayar angsuran pembiayaannya, namun setelah inflasi terjadi, harga-harga mengalami peningkatan yang cukup tinggi, sedangkan penghasilan debitur tersebut tidak mengalami peningkatan, maka kemampuan debitur tersebut dalam membayar angsurannya menjadi melemah sebab sebagian besar atau bahkan seluruh penghasilannya sudah digunakan untuk memenuhi kebutuhan rumah tangga sebagai akibat dari hargaharga yang meningkat. (Mutamimah 2012)
Inflasi merupakan peningkatan tingkat harga umum dalam suatu perekonomian yang berlangsung secara terus menerus dari waktu ke waktu. (Nordhaus, 2001) menggambarkan inflasi sebagai sebuah penyakit dan musuh nomor satu dalam perekonomian. Setidaknya terdapat dua efek utama yang disebabkan oleh inflasi, yaitu redistribusi dan distorsi. Inflasi mengakibatkan efek distrribusi pendapatan dan kemakmuran karena tejadinya perbedaan pada asset dan utang yang dipegang masyarakat. Inflasi mengakibatkan efek distorsi karena perekonomian mengalami masalah efisiensi dan masalah penialain total output. Masalah efisiensi ekonomi terjadi karena adanya distorsi pada harga dan penggunaan uang, sedangkan masalah penilaian total output terjadi karena adanya inflasi mendorong pelaku ekonomi manyesuaikan penilaian terhadap harga-harga dan adanya penyesuaian itu membutuhkan biaya yang tidak sedikit.
Inflasi atau kenaikan harga dapat diukur dengan menggunakan indeks harga. Beberapa indeks harga yang sering digunakan untuk mengukur inflasi adalah :
1. Indeks biaya hidup (consumer price indeks) yaitu mengukur biaya atau pengeluaran untuk membeli sejumlah barang dan jasa yang dibeli oleh rumah tangga untuk keperluan hidup.
Banyaknya barang tersebut bermacam-macam, di Indonesia terdapat 9 bahan pokok, 62 macam barang serta 162 barang.
2. Indeks harga perdagangan besar (wholesale price indeks) yaitu menitik beratkan paada sejumlah barang pada tingkat perdagangan berat seperti harga barang mentah, bahan baku atau setengah jadi.
3. PDB atau GNP deflator yaitu jenis barang yang mencakup dalam perhitungan PDB. Dimana perhitungannya diperoleh dari membagi GNP nominal (atas harga berlaku) dengan GNP riil (atas dasar harga konstan).
2. 8. Nilai Tukar/Kurs
Menurut Sukirno (2011), kurs valuta asing atau kurs mata uang asing menunjukan harga atau nilai mata uang sesuatu negara dinyatakan dalam nilai mata uang negara lain. Nilai tukar mata uang asing terhadap mata uang Indonesia menggambarkan kestabilan ekonomi di negara Indonesia. Penguatan nilai tukar rupiah, semakin kuat rupiah semakin bagus perekonomian nasional di negara ini. Perubahan kurs mata uang juga akan sangat berpengaruh pada kelancaran usaha nasabah. Jika nilai rupiah jatuh dibandingkan dengan valuta asing dan jika usaha tersebut dijalankan menggunakan bahan impor, maka akan memukul usaha nasabah dan dapat meningkatkan rasio pembiayaan bermasalah. (Mutamimah, 2012).
Kurs valuta asing diklasifikasikan kedalam kurs jual, kurs beli, dan kurs tengah. Selisih dari penjualan dan pembelian merupakan pendapatan bagi pedagang valuta asing sedangkan bila ditinjau dari waktu yang dibutuhkan dalam menyerahkan valuta asing setelah transaksi kurs dapat diklasifikasikan dalam kurs spot dan kurs berjalan (forward exchange). Untuk melihat pengertian dari kurs jual dan kurs beli maka lihatlah dari sudut pandang bank. Kurs jual adalah harga yang ditetapkan saat bank menjual mata uang asing (masyarakat membeli mata uang asing). Begitu pula sebaliknya dengan kurs beli, kurs beli adalah harga yang ditetapkan saat bank membeli uang asing (masyarakat menjual uang asing). Menurut Tabrizi (2014), Kurs tengah adalah nilai rata-rata dari kurs jual dan kurs beli. Kurs tengah lebih bersifat netral karena merupakan rata-rata dari kurs jual dan kurs beli.
2. 9. BI Rate
BI Rate oleh Bank Indonesia didefinisikan sebagai suku bunga kebijakan yang mencerminkan sikap atau stance kebijakan moneter yang ditetapkan Bank Indonesia. Diharapkan dengan ketetapan BI Rate oleh BI dapat di implementasikan di pasar uang dalam bentuk pengelolaan likuiditas agar mencapai sasaran operasional kebijakan moneter. Sasaran operasional tersebut dapat dicerminkan dengan suku bunga Pasar Uang Antar Bank Overnight (PUAB O/N). Diharapkan dari adanya pergerakan suku bunga PUAB akan diikuti oleh pergerakan suku bunga deposito, suku bunga kredit, dan suku bunga lainnya (Bank Indonesia, 2013).
2. 10. Pengembangan Hipotesis dan Penelitian Terdahulu
Pertumbuhan GDP didefinisikan sebagai pertumbuhan nilai dari barang dan jasa yang dihasilkan atau diproduksi oleh suatu Negara dalam suatu periode tertentu dengan menjumlahkan semua output dari warga Negara yang bersangkutan ditambah dengan Negara asing yang bekerja di Negara bersangkutan (Putong, 2002). Kaitan GDP dengan pembiayaan bermasalah, dalam kondisi resesi dimana terjadi penurunan penjualan dan pendapatan perusahaan, maka akan mempengaruhi kemampuan perusahaan dalam mengembalikan pinjamannnya. Hal ini akan menyebabkan bertambahnya outstanding kredit non lancar (Rahmawulan, 2008). Hal ini sejalan dengan penelitan yang dilakukan oleh Zuraj dan Pavol (2008) dan Irman (2014). Berdasarkan uraian tersebut, hipotesis pertama dalam penelitian ini adalah:
Ho1 : GDP tidak berpengaruh negatif terhadap Non Performing Financing Ha1 : GDP berpengaruh negatif terhadap Non Performing Financing
Inflasi umumnya memberikan dampak yang kurang menguntungkan dalam perekonomian. Menurut Soebagio, sebagai akibat dalam menghadapi kenaikan harga barang-barang yang naik terus menerus dan perekonomian tidak berjalan normal, karena disatu sisi ada masyarakat yang berlebihan memborong barang, sementara yang kekurangan uang tidak dapat membeli barang, akibatnya negara rentan terhadap segala macam kekacauan yang ditimbulkannya. Sebagai akibatnya, masyarakat cenderung untuk menarik tabungan guna membeli dan menumpuk barang sehinga banyak bank di rush, akibatnya bank kekurangan dana dan berdampak pada penutupan bank (bangkrut) atau rendahnya dana investasi yang ada. Dengan demikian maka dapat disimpulkan bahwa semakin tinggi angka inflasi maka semakin tinggi pula kesempatan terjadinya NPL. (Soebagio,2005)
Inflasi dapat berpengaruh terhadap pembiayaan bermasalah, inflasi yang tinggi dan tidak stabil memberikan dampak negatif kepada kondisi sosial ekonomi masyarakat. Pertama, inflasi yang tinggi akan menyebabkan menurunnya pendapatan riil masyarakat sehingga standar hidup masyarakat juga turun. Kedua, inflasi yang tidak stabil akan menciptakan ketidakpastian (uncertainty) bagi pelaku ekonomi dalam mengambil keputusan. Ketiga, tingkat inflasi domestik yang lebih tinggi dibandingkan inflasi dinegara tetangga menjadikan tingkat suku bunga riil menjadi tidak kompetitif sehingga dapat memberikan tekanan kepada nilai tukar rupiah. Dengan meningkatnya inflasi maka akan mengakibatkan kemampuan nasabah dalam membayar cicilan kreditnya juga akan terganggu.
(Wikutama, 2010). Hal ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Silvia Eka (2015), Mutamimah dan Siti Nur (2012), Mares Suci (2013), dan penelitian milik Irman Firmansyah (2014).
Berdasarkan uraian tersebut, hipotesis kedua dalam penelitian ini adalah:
Ho2 : Inflasi tidak berpengaruh negatif terhadap Non Performing Financing Ha2 : Inflasi berpengaruh negatif terhadap Non Performing Financing
Perdagangan yang dilakukan diantara berbagai negara adalah lebih rumit daripada yang dilakukan antar wilayah dalam suatu negara. Salah satu kesukarannya karena adanya perbedaan mata uang yang digunakan oleh negara di dunia, yang secara umum juga berbeda dari segi nilai tukar. Menurut Martono dan Harjito (2000) kurs valuta asing adalah banyaknya unit mata uang yang dapat dibeli atau ditukar dengan satuan mata uang asing atau harga suatu mata uang yang dinyatakan dalam mata uang lain. Hal ini ditentukan dalam bursa valas tempat mata uang diperjualbelikan. Permintaan akan valas timbul dari kebutuhan untuk membayar barang dan jasa serta aset yang berasal dari luar negeri. Teori ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Zakiyah dan Yulizar (2011), Mutamimah dan Siti Nur (2012), dan penelitian milik Silvia Eka (2015). Berdasarkan uraian tersebut, hipotesis ketiga dalam penelitian ini adalah:
Ho3 : Kurs tidak berpengaruh negatif terhadap Non Performing Financing Ha3 : Kurs berpengaruh negatif terhadap Non Performing Financing
Kenaikan BI Rate yang diikuti dengan kenaikan suku bunga kredit bank dapat menyebabkan meningkatnya kredit bermasalah sebab beban bunga yang harus ditanggung debitur akan semakin berat. Meskipun Bank Syariah tidak mengenal sistem bunga dan kegiatan operasionalnya, namun baik bank syariah dan bank konvensional sebagai lembaga bisnis maka menghadapi persaingan di industri perbankan. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Muthia dan Megawati (2015), Zakiyah dan Yulizar (2011), Silvia Eka (2015), dan penelitian milik Juraj dan Pavol (2008). Berdasarkan uraian tersebut, hipotesis keempat dalam penelitian ini adalah:
Ho4 : BI Rate tidak berpengaruh positif terhadap Non Performing Financing Ha4 : BI Rate berpengaruh positif terhadap Non Performing Financing III. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan populasi seluruh bank umum syariah di Indonesia periode tahun 2012- 2015 yang kemudian dipilih beberapa sampel dari populasi tersebut dengan menggunakan purposive sampling method sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Selama periode pengamatan yang dilakukan dari tahun 2012-2015 bank umum syariah yang memenuhi kriteria untuk menjadi sampel adalah sebelas bank umum syariah. Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah Non Performing Financing (NPF). variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah Gross Domestic Product (GDP), Inflasi, Nilai Tukar (Kurs), dan BI Rate.
Analisis data yang menggunakan analisis regresi linear berganda ini menggunakan model yaitu:
NPF =
Keterangan: NPF : Non performing financing
GDP : Pertumbuhan GDP bank i periode t INF : Inflasi bank i periode t
KURS : Nilai tukar rupiah bank i periode t BIR : BI Rate bank I periode t
α : Konstanta regresi β1, β2, β3, : Koefisien regresi
ε : variabel pengganggu di luar variabel yang tidak dimasukkan sebagai variabel di atas.
IV. ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengaruh Gross Domestic Product (GDP) terhadap Kualitas Pembiayaan (NPF)
Gross Domestic Product (GDP) merupakan nilai barang atau jasa dalam suatu negara yang diproduksi oleh faktor-faktor produksi milik warga negara tersebut dengan negara asing. GDP merefleksikan kegiatan penduduk disuatu negara dalam memproduksi suatu barang dalam kurun waktu tertentu (Sukirno,1998). Berdasarkan hasil uji t menunjukan bahwa nilai probabilitas Gross Domestic Product (GDP) sebesar 0,0027 dan nilai koefisien regresi GDP sebesar -1,074120. Hal ini mengindikasikan bahwa GDP memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap kualitas pembiayaan pada Bank Umum Syariah di Indonesia periode 2012-2015.
GDP yang menunjukan indikator majunya perekonomian masyarakat menunjukan kemampuan dalam membayar kewajibannya. Dengan meningkatnya GDP maka masyarakat akan semakin mampu dalam melunasi kewajibannya, begitupun sebaliknya semakin menurunnya GDP maka akan semakin meningkat kemacetan dalam pembayaran kewajibannya. Secara statistik tinggi rendahnya GDP yang merupakan indikator makroekonomi akan berdampak pada tinggi rendahnya pembiayaan bermasalah pada Bank Syariah yang secara tidak langsung akan berpengaruh pula pada perolehan laba.
Hal ini sejalan dengan hasil penelitian milik Juraj dan Pavol (2008) yang mengungkapkan bahwa GDP memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap tingkat kualitas pembiayaan. Juga sejalan dengan hasil penelitian milik Irman (2014).
Pengaruh Inflasi terhadap Kualitas Pembiayaan (NPF)
Berdasarkan hasil pengujian variabel inflasi dapat disimpulkan bahwa nilai probabilitas inflasi sebesar 0,0078 dan nilai koefisien regresi inflasi sebesar -0,148104. Dapat disimpulkan bahwa inflasi berpengaruh negatif namun signifikan terhadap kualitas pembiayaan(NPF) bank umum syariah. Jadi, semakin tinggi tingkat inflasi maka pembiayaan bermasalah di bank umum syariah semakin rendah, dan memiliki pengaruh yang bermakna. Hal ini sejalan dengan hasil penelitian milik Irman (2014) dan hasil penelitian milik Mutamimah dan Siti (2012) yang mengungkapkan bahwa Inflasi memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap kualitas pembiayaan (NPF) pada bank umum syariah.
Umumnya kesulitan yang dihadapi perbankan adalah menentukan secara tepat bagaimana risiko kredit tersebut berubah bersamaan dengan perubahan situasi makroekonomi serta berapa lama perubahan ekonomi makro tersebut, dalam hal ini inflasi direspon oleh perbankan. Alasan lain adalah ketika terjadi inflasi nilai imbal hasil SBIS menurun, yang menyebabkan perbankan syariah menurunkan nilai imbal hasil pembiayaannya sehingga permintaan akan pembiayaan meningkat. Pembiayaan untuk konsumsi dengan marjin rendah akan meningkatkan daya beli nasabah perbankan syariah dalam mengembalikan pembiayaannya, sehingga NPF pada perbankan syariah pun menurun.
Pengaruh Nilai Tukar/Kurs terhadap Kualitas Pembiayaan (NPF)
Berdasarkan hasil pengujian diperoleh nilai probabilitas variabel kurs sebesar 0,0268 dan koefisien variabel kurs adalah sebesar 8,120039. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel kurs berpengaruh positif dan signifikan terhadap pembiayaan bermasalah di bank umum syariah. Jadi semakin tinggi nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika maka semakin tinggi pula tingkat pembiayaan bermasalah di bank umum syariah, dan memiliki pengaruh yang bermakna. Hal ini sejalan dengan hasil penelitian milik Silvia Eka (2015).
Krisis nilai tukar mata uang asing/kurs mengakibatkan memburuknya kemampuan perusahaan yang pada gilirannya meningkatkan kredit bermasalah dalam sistem perbankan. Nilai tukar yang semakin terdepresiasi melemahkan neraca perusahaan sehingga mengurangi investasi dimasa mendatang. Berdasarkan data Jakarta Interbank Spot Dollar Rate (JISDOR) Bank Indonesia tercatat sejak pertengahan tahun 2013 nilai tukar terhadap mata uang dolar Amerika serikat terus melemah.
Dampak dari pelemahan rupiah itu akan membuat pertumbuhan pembiayaan melambat. Bank Indonesia mengeluarkan sejumlah kebijakan untuk meredam pelemahan rupiah, salah satunya dengan menaikan suku bunga Fasilitas Simpanan Bank Indonesia (Fasbis Rate) kepada bank untuk menempatkan dananya di Bank Indonesia dalam bentuk rupiah. Kebijakan Bank Indonesia ini menyebabkan perbankan syariah akan memilih instrumen BI sebagai tempat menampung aktiva-nya maka, hal ini dapat mengurangi ekspansi pembiayaan perbankan syariah. Menurunnya jumlah pembiayaan perbankan syariah ini akan menaikan tingkat NPF perbankan syariah karena total pembiayaan yang disalurkan merupakan faktor pembagi dalam rasio NPF. Apabila faktor pembagi ini semakin kecil, dapat membawa kepada level NPF yang lebih besar.
Faktor kurs/nilai tukar semakin besar pengaruhnya terhadap debitur yang meminjam kredit dalam mata uang asing dan memasarkan produk mereka didalam negeri dengan harga dalam mata uang nasional. Hal ini menyebabkan beban bunga dan pembayaran kembali kredit meningkat sampai diluar batas debitur untuk memikulnya (Sutojo,2000).
Pengaruh BI Rate terhadap kualitas pembiayaan
Hasil pengujian variable BI Rate terhadap tingkat rasio Non Performing Financing (NPF) pada bank umum syariah diketahui bahwa BI Rate berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap pembiayaan bermasalah di bank umum syariah. Jadi semakin tinggi BI Rate maka akan semakin tinggi
juga risiko pembiayaan bermasalah pada bank umum syariah, namun tidak memberikan pengaruh yang bermakna kepada Bank Umum Syariah. Hal ini sejalan dengan hasil penelitian milik Silvia Eka (2015) yang mengungkapkan bahwa BI Rate dalam jangka pendek tidak memberikan pengaruhnya terhadap kualitas pembiayaan (NPF) bank umum syariah.
Secara umum dapat dikatakan bahwa variabel bi Rate tidak berpengaruh terhadap Bank syariah. Hal ini tidak terlepas dari karakteristik Bank syariah yang menerapkan prinsip bagi hasil dan akad yang lebih banyak dalam Bank syariah yang dapat mendiversifikasi risiko kredit, lain halnya dengan Bank konvensional yang menerapkan prinsip penggunaan bunga. Meskipun rasio NPF pada bank syariah masih sedikit lebih tinggi dibanding konvensional namun hal ini bukan disebabkan oleh variabel makroekonomi dan moneter. Lebih tingginya NPF dibandingkan dengan NPL bank konvensional dikarenakan komposisi pembiayaan bank syariah didominasi oleh pembiayaan UKM yakni pada kisaran 65% dari total pembiayaan yang disalurkan (Bank Indonesia,2013). Telah terbukti melalui beberapa penelitian bahwa sektor UKM lebih mampu bertahan dan pulih dengan cepat terhadap resesi atau bahkan krisis.
V. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh variabel faktor eksternal makroekonomi yang diproksikan dengan Gross Domestic Product (GDP), inflasi, kurs, dan BI Rate terhadap kualitas pembiayaan yang diproksikan dengan Non Performing Financing (NPF) pada Bank Umum Syariah di Indonesia periode 2012-2015. Berdasarkan analisis penelitian ini, maka dpat ditarik kesimpulan bahwa:
1. Variabel makroekonomi yang diproksikan dengan Gross Domestic Product (GDP) memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat rasio Non Performing Financing (NPF). Ini menunjukan jika pendapatan makroekonomi masyarakat mengalami penurunan penjualan dan pendapatan, maka akan mempengaruhi kemampuan masyarakat dalam mengembalikan pinjamannya.
2. Variabel makroekonomi yang diproksikan dengan inflasi memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap pembiayaan bermasalah pada bank umum syariah. Semakin tinggi inflasi maka NPF pada bank umum syariah akan menurun.
3. Variabel makro ekonomi yang diproksikan dengan nilai tukar/kurs memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap pembiayaan bermasalah bank umum syariah. Jadi semakin tinggi nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika maka semakin tinggi pula tingkat pembiayaan bermasalah di bank umum syariah, dan memiliki pengaruh yang bermakna.
4. Variabel makro ekonomi yang diproksikan dengan bi Rate memiliki pengaruh positif namum tidak signifikan terhadap tingkat pembiayaan bermasalah pada bank umum syariah.
Saran yang dapat diberikan penulis hasil penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Variabel yang digunakan pada penelitian ini masih terbatas pada variabel makroekonomi sedangkan berdasaekan teori, variabel yang mempengaruhi non performing financing (NPF) tidak terbatas pada variabel yang digunakan dalam penelitian ini. Oleh karena itu, dianjurkan bagi penelitian selanjutnya menggunakan variabel mikro berupa kondisi keuangan internal perbankan dan menggunakan variabel-varibel kualitatif baik dari segi perilaku kegiatan bisnis, perbankan, dan nasabah.
2. Tahun pengamatan pada penelitian ini hanya 4 tahun dengan menggunakan laporan keuangan triwulan periode 2012-2015. Diharapkan penelitian selanjutnya dapat melakukan penelitian periode lebih lama.
DAFTAR PUSTAKA
Adnan, Akhyar dan Furywardhana, Firdaus, 2006. “Evaluasi Non Performing Loan (NPL) Pinjaman Qardhul Hasan (Studi Kasus di BNI Syariah Cabang Yogyakarta).” JAAI, Volume 10,No. 2 Desember 2006 : 155-171
Adiwarman karim. 2004. Bank Islam Analisis Fiqih dan Keuangan. Jakarta: PT. Raja Grafindo Parsada.
Antonio, Muhammad Syafii, 2001. Bank Syariah dari Teori ke Praktik, Gema Insani Pers, Jakarta Arya, Wikutama, 2010. “Faktor-faktor yang mempengaruhi Non Performing Loan Bank Pembangunan
Daerah (BPD).” Jurnal Akuntansi, Program Pasca Sarjana Magister Akuntansi Universitas Indonesia
Bank Indonesia, Statistik Perbankan Syariah 2000, http;/www.bi.go.id
Bank Indonesia. 2013. Statistik Perbankan Indonesia.
http:/www.bi.go.id/id/statistik/perbankan/indonesia/Default.aspx
Dahlan Siamat, 2005. Manajemen Lembaga Keuangan. “Kebijakan Moneter dan Perbankan”, Jakarta : Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, edisi kesatu.
Dendawijaya, Lukman, 2009, “Manajemen Perbankan I”, Ghalia Indonesia, Jakarta
Febrianti, Silvia Eka. (2015). “Analisis Pengaruh Pertumbuhan GDP, Inflasi, Bi Rate dan Nilai Tukar terhadap Kredit Bermasalah pada Bank Konvensional dan Bank Syariah.” Jurnal Akuntansi dan Bisnis, Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Universitas Brawijaya.
Firmansyah, Irman. (2014). ”determinant of non performing loan: the case of islamic bank in indonesia.”
Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, Volume 17, Nomor 2,
Ghozali, Imam. 2009. Aplikasi Analisis Multivariat Dengan Program SPSS, Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Godfrey, Jayne, dkk. 2010. Accounting Theory. 7th edition, Australia: John Wiley.
Hasad Limcod. 2001. Bank dan Perannya Bagi Perekonomian. Erlangga, Jakarta Hendri, W. 2011. Obat Tradisional Kekayaan Indonesia Graha Ilmu, Yogyakarta.
Hermawan Soebagia, 2005. “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Terjadinya Non Performing Loan (NPL) Bank Umum Komersial: Studi Empiris Pada Sektor Perbankan di Indonesia.” Jurnal Akuntansi dan Bismis, Fakultas Ekonomi Universitas Diponegoro
Muntoha. 2011. Bank Ekonomi dan Uang. Salemba Empat, Jakarta
Jama’an. 2008. Pengaruh mekanisme Corporate Governance, Dan Kualitas Kantor Akuntan Publik Terhadap Integritas Informasi Laporan Keuangan (Studi Pada Perusahaan Publik Di BEJ), Tesis Strata-2. Program Studi Magister Sains Akuntansi Universitas Dipenogoro, Semarang.
Kasmir. (2011). Analisis Laporan Keuangan: Jakarta : PT RajaGrafindo Persada.
Kuncoro, Mudrajad. 2003. Metode Riset untuk Bisnis dan Ekonomi. Jakarta : Erlangga
Linda, Muthia Roza et al. (2015). “Pengaruh inflasi, kurs dan tingkat suku bunga terhadap non performing loan pada pt. bank tabungan negara (persero) tbk cabang padang.” Journal of Economic and Economic Education Vol.3 No.2 (137 - 144)
Martono dan Harjito, Agus. (2001). Manajemen Keuangan, Ekonesia, Yogyakarta Mahmoedin. 2001. Managerial Teori dan Aplikasi. Gramedia Pustaka, Jakarta.
Mudrajad Kuncoro dan Suhardjono. 2002. Manajemen Perbankan. Yogyakarta: BPFE
Muntoha Ihsan, 2011. “Pengaruh Gross Domestic Product, inflasi, dan Kebijakan Jenis Pembiayaan Terhadap Rasio Non Performing Financing Bank Umum Syariah di Indonesia Periode 2005 sampai 2010.” Skripsi, Fakultas Ekonomi Universitas Diponegoro
Nachrowi D. Nachrowi dan Hardius Usman. 2006. Pendekatan Populer dan Praktis Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. Jakarta : FE-UI
Nasution E, Mustafa dan Wiliasih, 2007. “Profit Sharing dan Moral Hazard Dalam Penyaluran Dana Pihak Ketiga Bank Umum Syariah di Indonesia.” Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia, Vol VIII, No.02 105-129
Peraturan Bank Indonesia Nomor 8/21/PBI/2006. Tentang Penilaian Kuantitas Aktiva Bank Umum Yang Melaksanakan Kegunaan Usaha Berdasarkan Prinsip Syariah.
Peraturan Bank Indonesia Nomor 11/25/PBI/2009 tentang Perubahan atas Peraturan Bank Indonesia Nomor 5/8/PBI/2003 tentang Penerapan Manajemen Risiko bagi Bank Umum, Lembaran Negara Republik Indonesia Tahun 2006 Nomor 103, Tambahan Lembaran Negara Republik Indonesia Nomor 5029.
Poetry, Zakiyah D. & Sanrego, Yulizar D. 2011. “Pengaruh Variabel Makro dan Mikro Terhadap NPL Perbankan Konvensional dan NPF Perbankan Syariah.” Perbankan Syariah. Islamic Finance &
Business ReviewJournal, Vol. 6, No.2.
Putong, Iskandar. 2002. Ekonomi Mikro & Makro. Jakarta: Ghalia Indonesia.
Rahmawulan, Yunis, 2008. “Perbandingan Faktor Penyebab Timbulnya NPL dan NPF Pada Perbankan Konvensional dan Syariah di Indonesia.” Tesis, Program Pasca Sarjana Universitas Indonesia Rivai, Veithzal. & Andria permata Veithzal. 2007. Credit Management Handbook. Jakarta; PT Raja
Grafindo Persada
Sadono Sukirno.2011. Makro Ekonomi Teori Pengantar. Jakarta: PT. Rajagrafindo Persada
Saniati, Resti. 2015. “Analisis Eksternal dan Internal Dalam Menentukan Non Performing Financing Bank Umum Syariah”. Jurnal Akuntansi, Fakultas Keuangan Islam UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta
Surat Edaran Bank Indonesia No. 9/24/Dbps tanggal 30 Oktober 2007 Tentang Sistem Penilaian tingkat Kesehatan bank umum berdasarkan prinsip syariah
Sholihah. 2013. “Analisis Pengaruh Inflasi, GDP, Financing Deposit Ratio, dan Return Pembiayaan Profit And Loss Sharing Terhadap Non Performing Financing Pada Perbankan Syariah Di Indonesia.” Skripsi, Keuangan Islam UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta
Surat Edaran Bank Indonesia No. 3/33/DPNP Tanggal 14 Desember 2001.
Tabrizi, Ahmad. 2014. “Analisis Pengaruh Variabel Makro Terhadap Non Performing Financing Bank Umum Syariah di Indonesia Periode Tahun 2005-2013”. Skripsi,Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Zeman, Juraj dan Pavol Jurca. 2008. “Macro Testing of the Slovak Banking Sector.” National Bank of Slovakia Working Paper 1/2008.
(http://www.bps.go.id)
LAMPIRAN 1 Data Setelah Outlier
BANK TAHUN NPF GDP INFLASI KURS BI
RATE 1 Bank Muamalat Indonesia 2013-1 2.02 6.03 5.9 3.99 5.75
Bank Muamalat Indonesia 2013-2 2.28 5.81 5.9 3.99 6 Bank Muamalat Indonesia 2013-3 1.84 5.62 8.4 4.05 7.25 Bank Muamalat Indonesia 2013-4 1.35 5.72 8.38 4.08 7.5 Bank Muamalat Indonesia 2014-1 2.11 5.14 7.32 4.06 7.5 Bank Muamalat Indonesia 2014-2 3.3 5.03 6.7 4.08 7.5 Bank Muamalat Indonesia 2014-3 4.74 4.92 4.53 4.08 7.5 Bank Muamalat Indonesia 2015-1 6.34 4.72 6.38 4.12 7.5 Bank Muamalat Indonesia 2015-2 4.93 4.67 7.26 4.12 7.5 Bank Muamalat Indonesia 2015-3 4.64 4.74 6.83 4.16 7.5 Bank Muamalat Indonesia 2015-4 4.18 5.04 3.35 4.14 7.5 2 Bank Syariah Mandiri 2013-1 3.44 6.03 5.9 3.99 5.75
Bank Syariah Mandiri 2013-2 2.9 5.81 5.9 3.99 6
Bank Syariah Mandiri 2013-3 3.4 5.62 8.4 4.05 7.25 Bank Syariah Mandiri 2013-4 4.32 5.72 8.38 4.08 7.5 Bank Syariah Mandiri 2014-1 4.88 5.14 7.32 4.06 7.5 Bank Syariah Mandiri 2014-2 6.46 5.03 6.7 4.08 7.5 Bank Syariah Mandiri 2015-1 6.81 4.72 6.38 4.12 7.5 Bank Syariah Mandiri 2015-2 6.67 4.67 7.26 4.12 7.5 Bank Syariah Mandiri 2015-3 6.89 4.74 6.83 4.16 7.5 Bank Syariah Mandiri 2015-4 6.06 5.04 3.35 4.14 7.5 3 Bank Syariah Mega
Indonesia 2013-1 2.83 6.03 5.9 3.99 5.75
Bank Syariah Mega
Indonesia 2013-2 2.19 5.81 5.9 3.99 6
Bank Syariah Mega
Indonesia 2013-3 1.63 5.62 8.4 4.05 7.25
Bank Syariah Mega
Indonesia 2013-4 2.98 5.72 8.38 4.08 7.5
Bank Syariah Mega
Indonesia 2014-1 3.22 5.14 7.32 4.06 7.5
Bank Syariah Mega
Indonesia 2014-2 3.48 5.03 6.7 4.08 7.5
Bank Syariah Mega
Indonesia 2014-3 3.77 4.92 4.53 4.08 7.5
Bank Syariah Mega
Indonesia 2014-4 3.89 5.01 8.36 4.09 7.75
Bank Syariah Mega
Indonesia 2015-1 4.33 4.72 6.38 4.12 7.5
Bank Syariah Mega
Indonesia 2015-2 4.86 4.67 7.26 4.12 7.5
Bank Syariah Mega
Indonesia 2015-3 4.78 4.74 6.83 4.16 7.5
Bank Syariah Mega
Indonesia 2015-4 4.26 5.04 3.35 4.14 7.5
4 Bank Syariah BRI 2013-1 3.04 6.03 5.9 3.99 5.75
Bank Syariah BRI 2013-2 2.89 5.81 5.9 3.99 6
Bank Syariah BRI 2013-3 2.98 5.62 8.4 4.05 7.25
Bank Syariah BRI 2013-4 4.06 5.72 8.38 4.08 7.5
Bank Syariah BRI 2014-1 4.04 5.14 7.32 4.06 7.5
Bank Syariah BRI 2014-2 4.38 5.03 6.7 4.08 7.5
Bank Syariah BRI 2014-3 4.79 4.92 4.53 4.08 7.5
Bank Syariah BRI 2014-4 4.6 5.01 8.36 4.09 7.75
Bank Syariah BRI 2015-1 4.96 4.72 6.38 4.12 7.5
Bank Syariah BRI 2015-2 5.31 4.67 7.26 4.12 7.5
Bank Syariah BRI 2015-3 4.9 4.74 6.83 4.16 7.5
Bank Syariah BRI 2015-4 4.86 5.04 3.35 4.14 7.5
5 Bank Syariah Bukopin 2013-1 4.62 6.03 5.9 3.99 5.75
Bank Syariah Bukopin 2013-2 4.32 5.81 5.9 3.99 6
Bank Syariah Bukopin 2013-3 4.45 5.62 8.4 4.05 7.25 Bank Syariah Bukopin 2013-4 4.27 5.72 8.38 4.08 7.5 Bank Syariah Bukopin 2014-1 4.61 5.14 7.32 4.06 7.5 Bank Syariah Bukopin 2014-2 4.31 5.03 6.7 4.08 7.5 Bank Syariah Bukopin 2014-3 4.27 4.92 4.53 4.08 7.5 Bank Syariah Bukopin 2014-4 4.07 5.01 8.36 4.09 7.75 Bank Syariah Bukopin 2015-1 4.52 4.72 6.38 4.12 7.5 Bank Syariah Bukopin 2015-2 3.03 4.67 7.26 4.12 7.5 Bank Syariah Bukopin 2015-3 3.01 4.74 6.83 4.16 7.5 Bank Syariah Bukopin 2015-4 2.99 5.04 3.35 4.14 7.5 6 Bank Panin Syariah 2012-1 0.74 6.29 3.97 3.983338 5.75 Bank Panin Syariah 2012-2 0.29 6.36 4.53 3.997153 5.75 Bank Panin Syariah 2012-3 0.19 6.17 4.31 3.980474 5.75 Bank Panin Syariah 2012-4 0.2 6.11 4.3 3.984398 5.75 Bank Panin Syariah 2013-1 0.62 6.03 5.9 3.986998 5.75 Bank Panin Syariah 2013-2 0.57 5.81 5.9 3.994824 6 Bank Panin Syariah 2013-3 1.05 5.62 8.4 4.054759 7.25 Bank Panin Syariah 2013-4 1.02 5.72 8.38 4.082322 7.5 Bank Panin Syariah 2014-1 1.03 5.14 7.32 4.057932 7.5
Bank Panin Syariah 2014-2 0.76 5.03 6.7 4.075624 7.5 Bank Panin Syariah 2014-3 0.81 4.92 4.53 4.075315 7.5 Bank Panin Syariah 2014-4 0.53 5.01 8.36 4.09482 7.75 Bank Panin Syariah 2015-1 0.88 4.72 6.38 4.116271 7.5 Bank Panin Syariah 2015-2 0.91 4.67 7.26 4.124284 7.5 Bank Panin Syariah 2015-3 1.76 4.74 6.83 4.158245 7.5 Bank Panin Syariah 2015-4 2.63 5.04 3.35 4.141437 7.5 7 Bank Victoria Syariah 2013-1 2.98 6.03 5.9 3.99 5.75 Bank Victoria Syariah 2013-2 2.91 5.81 5.9 3.99 6 Bank Victoria Syariah 2013-3 4.29 5.62 8.4 4.05 7.25 Bank Victoria Syariah 2013-4 3.71 5.72 8.38 4.08 7.5 Bank Victoria Syariah 2014-1 4 5.14 7.32 4.06 7.5 Bank Victoria Syariah 2014-3 6.62 4.92 4.53 4.08 7.5 Bank Victoria Syariah 2015-2 5.03 4.67 7.26 4.12 7.5 Bank Victoria Syariah 2015-3 6.56 4.74 6.83 4.16 7.5 8 Bank Jabar Banten
Syariah 2013-1 4.35 6.03 5.9 3.99 5.75
Bank Jabar Banten
Syariah 2013-2 3.92 5.81 5.9 3.99 6
Bank Jabar Banten
Syariah 2013-3 3.97 5.62 8.4 4.05 7.25
Bank Jabar Banten
Syariah 2013-4 1.86 5.72 8.38 4.08 7.5
Bank Jabar Banten
Syariah 2014-1 2.95 5.14 7.32 4.06 7.5
Bank Jabar Banten
Syariah 2014-2 2.84 5.03 6.7 4.08 7.5
Bank Jabar Banten
Syariah 2014-3 6.9 4.92 4.53 4.075315 7.5
Bank Jabar Banten
Syariah 2014-4 5.91 5.01 8.36 4.09 7.75
Bank Jabar Banten
Syariah 2015-1 7.18 4.72 6.38 4.12 7.5
Bank Jabar Banten
Syariah 2015-2 7.03 4.67 7.26 4.12 7.5
Bank Jabar Banten
Syariah 2015-3 6.91 4.74 6.83 4.16 7.5
Bank Jabar Banten
Syariah 2015-4 6.93 5.04 3.35 4.14 7.5
9 Bank BNI Syariah 2013-1 2.13 6.03 5.9 3.99 5.75
Bank BNI Syariah 2013-2 2.11 5.81 5.9 3.99 6
Bank BNI Syariah 2013-3 2.06 5.62 8.4 4.05 7.25
Bank BNI Syariah 2013-4 1.86 5.72 8.38 4.08 7.5
Bank BNI Syariah 2014-1 1.96 5.14 7.32 4.06 7.5
Bank BNI Syariah 2014-2 2 5.03 6.7 4.08 7.5
Bank BNI Syariah 2014-3 1.99 4.92 4.53 4.08 7.5
Bank BNI Syariah 2014-4 1.86 5.01 8.36 4.09 7.75
Bank BNI Syariah 2015-1 2.22 4.72 6.38 4.12 7.5
Bank BNI Syariah 2015-2 2.42 4.67 7.26 4.12 7.5
Bank BNI Syariah 2015-3 2.54 4.74 6.83 4.16 7.5
Bank BNI Syariah 2015-4 2.53 5.04 3.35 4.14 7.5
10 Maybank Syariah 2013-1 2.78 6.03 5.9 3.99 5.75
Maybank Syariah 2013-2 2.79 5.81 5.9 3.99 6
Maybank Syariah 2013-3 2.88 5.62 8.4 4.05 7.25
Maybank Syariah 2013-4 2.69 5.72 8.38 4.08 7.5
Maybank Syariah 2014-1 2.87 5.14 7.32 4.06 7.5
Maybank Syariah 2014-2 5.53 5.03 6.7 4.08 7.5
Maybank Syariah 2014-4 5.04 5.01 8.36 4.09 7.75
Maybank Syariah 2015-1 5.06 4.72 6.38 4.12 7.5
LAMPIRAN 2 Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 25.836888 (9,99) 0.0000 Cross-section Chi-square 136.572304 9 0.0000
Cross-section fixed effects test equation:
Dependent Variable: NPF Method: Panel Least Squares Date: 08/23/16 Time: 17:07 Sample: 2012Q1 2015Q4 Periods included: 16
Cross-sections included: 10
Total panel (unbalanced) observations: 113
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GDP -1.651974 0.629439 -2.624517 0.0099 INFLASI 0.007513 0.120751 0.062220 0.9505 KURS 6.777641 6.347231 1.067811 0.2880 BI_RATE -0.472325 0.496634 -0.951052 0.3437 C -12.07007 26.23917 -0.460002 0.6464 R-squared 0.244436 Mean dependent var 3.515221 Adjusted R-squared 0.216452 S.D. dependent var 1.779867 S.E. of regression 1.575508 Akaike info criterion 3.790271 Sum squared resid 268.0802 Schwarz criterion 3.910952
Log likelihood -209.1503 Hannan-Quinn criter. 3.839242 F-statistic 8.734872 Durbin-Watson stat 0.285212 Prob(F-statistic) 0.000004
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 10.657825 4 0.0307
Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.
GDP -1.275444 -1.297197 0.000080 0.0151 INFLASI -0.116358 -0.108111 0.000009 0.0059 KURS 6.988632 6.989135 0.011251 0.9962 BI_RATE -0.402585 -0.409027 0.000033 0.2647
Cross-section random effects test equation:
Dependent Variable: NPF Method: Panel Least Squares Date: 08/23/16 Time: 17:09 Sample: 2012Q1 2015Q4 Periods included: 16
Cross-sections included: 10
Total panel (unbalanced) observations: 113
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -14.59797 15.03623 -0.970853 0.3340 GDP -1.275444 0.361114 -3.531967 0.0006 INFLASI -0.116358 0.069785 -1.667389 0.0986 KURS 6.988632 3.639164 1.920395 0.0577 BI_RATE -0.402585 0.284100 -1.417053 0.1596
Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.774378 Mean dependent var 3.515221 Adjusted R-squared 0.744751 S.D. dependent var 1.779867 S.E. of regression 0.899228 Akaike info criterion 2.740959 Sum squared resid 80.05242 Schwarz criterion 3.078865 Log likelihood -140.8642 Hannan-Quinn criter. 2.878077
F-statistic 26.13747 Durbin-Watson stat 0.859992 Prob(F-statistic) 0.000000
Uji Normalitas
0 2 4 6 8 10 12 14 16
-2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0
Series: Standardized Residuals Sample 2012Q1 2015Q4 Observations 113 Mean -1.94e-17 Median -0.032558 Maximum 2.128808 Minimum -2.292805 Std. Dev. 0.845431 Skewness -0.342826 Kurtosis 3.269204 Jarque-Bera 2.554691 Probability 0.278776
Uji Multikolinearitas
GDP INFLASI KURS BI_RATE
GDP 1.000000 0.001489 -0.851684 -0.791290 INFLASI 0.001489 1.000000 0.060998 0.320638 KURS -0.851684 0.060998 1.000000 0.838479 BI_RATE -0.791290 0.320638 0.838479 1.000000
Uji Heterokedastisitas
Dependent Variable: LOG(RESID2) Method: Panel Least Squares Date: 08/23/16 Time: 17:16 Sample: 2012Q1 2015Q4 Periods included: 16
Cross-sections included: 10
Total panel (unbalanced) observations: 113
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GDP -0.038670 0.434070 -0.089087 0.9292 INFLASI 0.011392 0.083272 0.136803 0.8914 KURS 0.879027 4.377143 0.200822 0.8412 BI_RATE 0.057852 0.342486 0.168917 0.8662 C -3.157257 18.09492 -0.174483 0.8618 R-squared 0.009320 Mean dependent var 0.708429
Adjusted R-squared -0.027372 S.D. dependent var 1.071922 S.E. of regression 1.086493 Akaike info criterion 3.047026 Sum squared resid 127.4904 Schwarz criterion 3.167707 Log likelihood -167.1570 Hannan-Quinn criter. 3.095997 F-statistic 0.253997 Durbin-Watson stat 1.014051 Prob(F-statistic) 0.906664
Uji Autokolerasi
Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.861029 Mean dependent var 3.575631 Adjusted R-squared 0.838920 S.D. dependent var 1.823405 S.E. of regression 0.731820 Akaike info criterion 2.347304 Sum squared resid 47.12926 Schwarz criterion 2.731003 Log likelihood -105.8862 Hannan-Quinn criter. 2.502715 F-statistic 38.94468 Durbin-Watson stat 2.169149 Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .61
Uji t
Dependent Variable: NPF Method: Panel Least Squares Date: 08/23/16 Time: 17:19
Sample (adjusted): 2012Q2 2015Q4 Periods included: 15
Cross-sections included: 10
Total panel (unbalanced) observations: 103 Convergence achieved after 10 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GDP -1.074120 0.347723 -3.089008 0.0027 INFLASI -0.148104 0.054391 -2.722954 0.0078 KURS 8.120039 3.604255 2.252904 0.0268 BI_RATE 0.032269 0.347946 0.092742 0.9263 C -23.39857 14.04824 -1.665588 0.0994 AR(1) 0.605564 0.086447 7.005018 0.0000
Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.861029 Mean dependent var 3.575631 Adjusted R-squared 0.838920 S.D. dependent var 1.823405 S.E. of regression 0.731820 Akaike info criterion 2.347304
Sum squared resid 47.12926 Schwarz criterion 2.731003 Log likelihood -105.8862 Hannan-Quinn criter. 2.502715 F-statistic 38.94468 Durbin-Watson stat 2.169149 Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .61
Persamaan regresi
NPFi,t = -23,39857 - 1,074120GDP - 0,148104INF + 8,120039KURS + 0,032269BIR+error Statistik Deskriptif
NPF GDP INFLASI KURS BI_RATE
Mean 3.515221 5.268319 6.568142 4.074171 7.143805 Median 3.400000 5.040000 6.700000 4.075624 7.500000 Maximum 7.180000 6.360000 8.400000 4.158245 7.750000 Minimum 0.190000 4.670000 3.350000 3.980474 5.750000 Std. Dev. 1.779867 0.488622 1.482257 0.053320 0.682044 Skewness 0.166282 0.432522 -0.608424 -0.285950 -1.358141 Kurtosis 2.368854 1.791986 2.637295 2.140961 2.999698 Jarque-Bera 2.396277 10.39412 7.591131 5.014453 34.73898 Probability 0.301755 0.005533 0.022470 0.081494 0.000000 Sum 397.2200 595.3200 742.2000 460.3813 807.2500 Sum Sq. Dev. 354.8078 26.74018 246.0737 0.318422 52.10066
Observations 113 113 113 113 113
