ANALISIS PENGARUH NON PERFORMING FINANCING...

ANALISIS PENGARUH NON PERFORMING FINANCING (NPF)

DAN EFFICIENCY OPERATIONAL (BOPO) TERHADAP

RETURN ON ASSET (ROA) DENGAN CAPITAL ADEQUACY

RATIO (CAR) SEBAGAI VARIABEL INTERVENING

(Studi Kasus Bank Umum Syariah Periode 2014 - 2017)

SKRIPSI

Diajukan untuk memenuhi Tugas dan Melengkapi Syarat Guna Memperoleh

Gelar Sarjana Ekonomi (S.E)

Disusun Oleh :

SILVYA PUTRIANI

213 14 120

PROGRAM STUDI PERBANKAN SYARIAH S-1

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS ISLAM

INSTITUT AGAMA ISLAM NEGERI (IAIN)

SALATIGA

2018

i

ANALISIS PENGARUH NON PERFORMING FINANCING (NPF)

DAN EFFICIENCY OPERATIONAL (BOPO) TERHADAP

RETURN ON ASSET (ROA) DENGAN CAPITAL ADEQUACY

RATIO (CAR) SEBAGAI VARIABEL INTERVENING

(Studi Kasus Bank Umum Syariah Periode 2014 - 2017)

SKRIPSI

Diajukan untuk memenuhi Tugas dan Melengkapi Syarat Guna Memperoleh

Gelar Sarjana Ekonomi (S.E)

Disusun Oleh :

SILVYA PUTRIANI

213 14 120

PROGRAM STUDI PERBANKAN SYARIAH S-1

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS ISLAM

INSTITUT AGAMA ISLAM NEGERI (IAIN)

SALATIGA

2018

vi

MOTTO

“ Prinsip hidup adalah jujur, perilaku hidup adalah tanggung jawab “

Jujur mengandung arti yang sangat luas, karena kejujuan itu sumbernya dari hati.

Jujur merupakan kesesuaian antara hati, perkataan dan perilaku yang kita tampilkan.

Tanggung jawab adalah ciri manusia beradab. Manusia merasa bertanggung jawab

karena ia menyadari akibat baik atau buruk perbuatan dan menyadari pula bahwa

pihak lain memerlukan pengabdian dan pengorbanannya.

“Hai orang – orang yang beriman, hendaklah kamu jadi orang-orang yang selalu

menegakkan (kebenaran) karena Allah, menjadi saksi dengan adil. Dan janganlah

sekali- kali kebencianmu terhadap sesuatu kaum, mendorong kamu untuk berlaku

tidak adil. Berlaku adillah, karena adil itu lebih dekat kepada taqwa. Dan bertaqwalah

kepada Allah, sesungguhnya Allah Maha Mengetahui apa yang kamu kerjakan”

(Q.S. Al- Maidah : 8)

vii

PERSEMBAHAN

Skripsi ini penulis persembahkan kepada:

1. Bapak saya Muhammad Nasir dan Ibu saya Pudji, yang telah membimbing,

mendidik, mencurahkan usaha dan do’anya dengan ikhlas serta kasih sayang

tanpa mengenal lelah dan bosan demi masa depan penulis.

2. Kakak saya Ahmad Arifin dan adik saya Diah Ayu Lestari yang menemani saya

berjuang untuk membahagiakan orang tua kita.

3. Bapak, Ibu Dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam IAIN Salatiga yang selalu

membimbing dan mengajarkan saya banyak ilmu sampai skripsi ini dapat

terselesaikan.

4. Iin Robiyati, Nur Aini Zulfa, Veri Slamet NS dan Syahril Ghani, yang telah

menemani, membantu, mendo’akan dan memberi semangat mulai dari

mengerjakan proposal skripsi sampai penyelesaian skripsi ini, terima kasih telah

meluangkan waktu.

5. Sahabat-sahabat saya yang selalu menemani dan memberikan semangat serta

teman-teman PS-S1 angkatan 2014 semuanya yang tidak bisa saya sebutkan satu

per satu.

viii

KATA PENGANTAR

Puji syukur yang sebesar-besarnya saya panjatkan kepada Allah SWT karena

atas segala rahmat dan karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan penelitian dan

skripsi yang berjudul “ANALISIS PENGARUH NON PERFORMING FINANCING

(NPF) DAN EFFICIENCY OPERATIONAL (BOPO) TERHADAP RETURN ON

ASSET (ROA) DENGAN CAPITAL ADEQUACY RATIO (CAR) SEBAGAI

VARIABEL INTERVENING (Studi Kasus Bank Umum Syariah Periode 2014 –

2017)”.

Penelitian dan skripsi ini bertujuan untuk memenuhi salah satu syarat

memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Program Studi Perbankan Syariah S1

Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam Institut Agama Islam Negeri Salatiga.

Dalam penyusunan skripsi ini penulis telah banyak memperoleh bantuan,

bimbingan, pengarahan serta dorongan dari berbagai pihak. Untuk itu penulis ingin

menyampaikan rasa terima kasih kepada seluruh pihak yang telah membantu dalam

penyusunan skripsi ini. Rasa terima kasih yang sebesar-besarnya penulis sampaikan

kepada :

1. Bapak Dr. Rahmat Hariyadi, M.Pd, selaku Rektor Institut Agama Islam Negeri

Salatiga.

2. Bapak Dr. Anton Bawono, M.Si, selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Islam Institut Agama Islam Negeri Salatiga.

ix

3. Ibu Fetria Eka Yudiana, M.Si, selaku Ketua Program Studi Perbankan Syariah S1

sekaligus dosen pembimbing yang telah berkenan memberikan bimbingan,

pengarahan serta saran selama penulisan skripsi ini.

4. Bapak Yedi Efriadi, M.Ag selaku dosen pembimbing akademik.

5. Seluruh dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam khususnya Program Studi

Perbankan Syariah S1 yang telah memberikan ilmu dan wawasan kepada penulis

selama perkuliahan.

6. Orang tua yang telah memberikan do’a, kasih sayang dan dukungannya.

7. Teman-teman Program Studi Perbankan Syariah S1 Angkatan 2014 yang telah

banyak membantu dan memberikan dorongan serta semangatnya kepada penulis

sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.

8. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu, yang telah membantu

penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna, maka penulis

sangat mengharapkan saran maupun kritikan demi sempurnanya skripsi ini. Mudah-

mudahan skripsi ini bermanfaat bagi penulis khusunya dan bagi pembaca pada

umumnya, dan kiranya skripsi ini dapat menjadi salah satu bentuk sumbangan bagi

perkembangan ilmu pengetahuan terutama di bidang ekonomi Islam.

Salatiga, 01 September 2018

Penulis

x

ABSTRAK

Putriani, Silvya 2018. Analisis Pengaruh Non Performing Financing (NPF) dan

Efficiency Operational (BOPO) Terhadap Return On Asset (ROA) dengan

Capital Adequacy (CAR) Sebagai Variabel Intervening (Studi Kasus Bank

Umum Syariah Periode 2014 – 2017). Skripsi. Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Islam Program Studi S1-Perbankan Syariah IAIN Salatiga. Pembimbing : Fetria

Eka Yudiana, M. Si.

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh Non Performing Financing

(NPF) dan Efficiency Operational (BOPO) Terhadap Return On Asset (ROA) dengan

Capital Adequacy Ratio (CAR) Sebagai Variabel Intervening. Penelitian ini

menggunakan metode penelitian kuantitatif dengan populasi dalam penelitian adalah

seluruh Bank Umum Syariah di Indonesia yang berjumlah 12 bank. Kriteria sampel

terdiri dari laporan keuangan bank syariah selama tahun 2014-2017. Teknik

pemilihan sampel dengan menggunakan metode purposive sampling. Teknik analisis

yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji asumsi klasik yang terdiri dari uji

multikolinieritas, normalitas, autokorelasi dan heteroskedastisitas, uji regresi yang

terdiri dari uji T untuk menguji secara parsial, serta uji F untuk menguji antar variabel

secara bersama-sama, dan uji analisis path (analisis jalur).

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara parsial variabel NPF

berpengaruh negatif signifikan terhadap ROA. Variabel BOPO berpengaruh negatif

signifikan terhadap ROA dan variabel CAR berpengaruh positif tidak signifikan

terhadap ROA. Variabel NPF memiliki pengaruh negatif tidak signifikan terhadap

CAR dan BOPO memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap CAR. Berdasarkan

hasil path analisis variabel CAR mampu memediasi pengaruh NPF dan BOPO

terhadap ROA.

Kata kunci: Non Performing Financing, Efficiency Operational, Capital Adequacy

Ratio, dan Return On Asset

xi

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL .................................................................................... i

PERSETUJUAN PEMBIMBING ................................................................. ii

PENGESAHAN ............................................................................................ iii

PERNYATAAN KEASLIAN TULISAN ..................................................... iv

PERNYATAAN BEBAS PLAGIAT ............................................................ v

MOTTO........................................................................................................ vi

PERSEMBAHAN ......................................................................................... vii

KATA PENGANTAR .................................................................................. viii

ABSTRAK ................................................................................................... x

DAFTAR ISI ................................................................................................ xi

DAFTAR TABEL ........................................................................................ xiv

DAFTAR GAMBAR .................................................................................... xvi

BAB I PENDAHULUAN ............................................................................. 1

A. Latar Belakang ........................................................................................ 1

B. Rumusan Masalah ................................................................................... 11

C. Tujuan Penelitian .................................................................................... 12

D. Kegunaan Penelitian................................................................................ 13

E. Sistematika Penulisan .............................................................................. 13

BAB II LANDASAN TEORI ....................................................................... 15

A. Telaah Pustaka ........................................................................................ 15

xii

B. Kerangka Teori ....................................................................................... 18

1. Teori Keagenan (Agency Theory) ...................................................... 18

2. Teori Profitabilitas ............................................................................ 19

3. Teori Pembiayaan Bermasalah ........................................................... 23

4. Efficiency Operational (BOPO) ......................................................... 25

5. Capital Adequacy Ratio (CAR) ......................................................... 27

C. Kerangka Penelitian ................................................................................ 30

D. Hipotesis Penelitian ................................................................................. 31

BAB III METODE PENELITIAN ................................................................ 39

A. Jenis Penelitian ....................................................................................... 39

B. Lokasi dan Waktu Penelitian ................................................................... 39

C. Populasi dan Sampel ............................................................................... 40

D. Teknik Pengumpulan Data ...................................................................... 42

E. Definisi Konsep dan Operasional ........................................................... 42

1. Definisi Konsep ................................................................................ 42

2. Definisi Operasional ......................................................................... 44

F. Metode Analisis ...................................................................................... 46

1. Uji Stasioneritas ............................................................................... 46

2. Uji Asumsi Klasik ............................................................................ 46

a. Uji Multikolinieritas .................................................................... 46

b. Uji Normalitas ............................................................................ 47

c. Uji Autokorelasi ......................................................................... 48

d. Uji Heteroskedastisitas ............................................................... 49

3. Uji Statistik (Uji Regresi) .................................................................. 50

a. Estimasi Model Data Panel .......................................................... 50

b. Pemilihan Model Estimasi dalam Data Panel ............................... 52

c. Uji Hipotesis ............................................................................... 53

d. Uji Path Analysis (Analisis Jalur) ................................................ 55

xiii

G. Alat Analisis ........................................................................................... 57

BAB IV ANALISIS DATA ......................................................................... 58

A. Gambaran Umum Objek Penelitian ........................................................ 58

B. Analisa Data ........................................................................................... 59

1. Uji Stasioneritas ............................................................................... 59

2. Uji Asumsi Klasik ............................................................................ 60

3. Uji Statistik (Uji Regresi) .................................................................. 66

3.1 Analisis Regresi Model Pertama ................................................. 71

3.2 Analisis Regresi Model Kedua .................................................... 76

4. Analisis Jalur (Path Analysis) ............................................................ 80

C. Pembahasan Hasil Penelitian ................................................................... 85

BAB V PENUTUP ....................................................................................... 95

A. Kesimpulan ............................................................................................. 95

B. Keterbatasan ........................................................................................... 97

C. Saran ....................................................................................................... 97

DAFTAR PUSTAKA ................................................................................... 97

LAMPIRAN ................................................................................................. 105

xiv

DAFTAR TABEL

Tabel 1.1 : Rasio NPF, BOPO, CAR Pada BUS 2014 – 2017 ........................ 7

Tabel 2.1 : Penelitian Terdahulu ................................................................... 15

Tabel 2.2 : Kriteria Penilaian Peringkat ROA ............................................... 22

Tabel 2.3 : KrIteria Penliaian NPF ................................................................ 24

Tabel 2.4 : Kriteria Penilaian Peringkat BOPO.............................................. 26

Tabel 2.5 : Kreiteria Penilaian CAR .............................................................. 29

Tabel 3.1 : Kriteria Sampel Bank .................................................................. 41

Tabel 3.2 : Sampel Penelitian ........................................................................ 41

Tabel 3.3 : Rentangan Nilai Uji DW ............................................................. 49

Tabel 4.1: Hasil Uji Stasioneritas .................................................................. 59

Tabel 4.2 : Hasil Uji Multikolinearitas dengan Uji Auxiliry .......................... 60

Tabel 4.3 : Hasil Uji Durbin - Watson ........................................................... 63

Tabel 4.4 : Hasil Uji Heteroskedastisitas dengan Uji Glejser ......................... 65

Tabel 4.5 : Model Regresi Common Effect ................................................... 66

Tabel 4.6 : Model Regresi Fixed Effect ......................................................... 67

Tabel 4.7 : Model Regresi Random Effect ..................................................... 68

Tabel 4.8 : Hasil Uji Chow ............................................................................ 69

xv

Tabel 4.9 : Hasil Uji Hausman ...................................................................... 69

Tabel 4.10 : Hasil Uji Lagrange Multiplier .................................................. 70

Tabel 4.11 : Hasil Uji Parameter Individual (ttest) .......................................... 72

Tabel 4.12 : Hasil Uji F ................................................................................ 74

Tabel 4.13 : Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2) ......................................... 75

Tabel 4.14 : Hasil Uji Regresi Model Kedua ................................................. 77

Tabel 4.15 : Hasil Uji F ................................................................................. 78

Tabel 4.16 : Uji Koefisien Determinasi (R2) .................................................. 79

Tabel 4.17 : Ringkasan Hasil Estimasi Dua Regresi ...................................... 82

Tabel 4.18 : Hasil Analisis Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung ............ 84

Tabel 4.17 : Hasil Keputusan Hipotesis ......................................................... 94

xvi

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1.2 : Pertumbuhan ROA Pada BUS Periode 2014 - 2017 ................. 3

Gambar 2.1 : Kerangka Penelitian ................................................................. 30

Gambar 4.1 : Hasil Uji Normalitas Pertama .................................................. 61

Gambar 4.2 : Hasil Uji Normalitas Kedua ..................................................... 62

Gambar 4.3 : Grafik Autokorelasi dengan Uji Durbin-Watson ...................... 64

Gambar 4.4 : Hasil Analisis Jalur .................................................................. 82

1

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Masalah

Perbankan syariah dituntut untuk mampu bersaing demi

mempertahankan kelangsungan hidup perusahaannya, sehingga memperoleh

keuntungan adalah hal yang sangat penting. Keuntungan tersebut dapat

digunakan untuk membayar segala jenis biaya-biaya operasional. Selain untuk

menutupi kewajiban-kewajiban yang harus dibayarkan oleh perusahaan,

keuntungan yang diperoleh dapat digunakan untuk berinvestasi dalam bentuk

ekspansi perusahaan. Dalam pengambilan keputusan, mempertimbangkan

perolehan laba merupakan hal yang sangat penting. Perolehan laba tersebut

erat kaitannya dengan profitabilitas pada bank (Putu dan Lestari, 2016 : 294).

Ada beberapa faktor yang mempengaruhi laba bank, antara lain;

manajemen, kondisi perekonomian, besar bank, suku bunga, iklim persaingan,

persentase sumber daya yang dipergunakan, laba rugi dari surat berharga,

kerugian pinjaman dan pembayaran pinjaman yang dihapuskan (Reed,

Edward W, Gill, Edward K, 1995: 173).

Profitabilitas adalah keuntungan yang diperoleh oleh pihak bank dari

pengolahan segala sesuatu yang menyangkut sumber daya bank secara efektif

dan efisien. Pihak berwenang dalam perbankan dan analisis bank

menggunakan tiga ukuran laba yang populer; laba atas aset (Return On Asset)

2

laba atas modal pemilik (Return On Equity), dan selisih bunga netto (Net

Interest Margin). Rasio ROA (Return On Asset) diperoleh dengan membagi

laba bersih bank dengan aset rata-ratanya. Laba atas aset merupakan alat ukur

yang penting kalau membandingkan laba suatu bank dengan laba bank lainnya

atau dengan system perbankan pada umumnya. Tingkat yang rendah mungkin

disebabkan oleh kebijaksanaan pemberian pinjaman dan investasi yang

konservatif atau biaya operasi yang terlalu besar (Reed, Edward W, Gill,

Edward K, 1995: 170).

Manfaat dari teori profitabilitas yaitu, dapat mengetahui besarnya

tingkat laba yang diperoleh perusahaan dalam suatu periode. Kemudian dapat

mengetahui posisi laba rugi perusahaan tahun sebelumnya dengan tahun

sekarang, dengan itu perusahaan dapat mengetahui perkembangan laba dari

waktu ke waktu. Hasil pengukuran tersebut dapat dijadikan alat evaluasi kerja

manajemen perbankan, apakah mereka sudah bekerja secara efektif atau

belum sesuai dengan target yang sudah ditentukan. Semakin tinggi

profitabilitas suatu perusahaan menunjukkan semakin besar kemampuan

perusahaan menggunakan sumber dananya yang berasal dari internal

perusahaan berupa keuntungan dari operasi perusahaan (Kasmir, 2014:197).

Bank Indonesia telah menetapkan salah satu ukuran profitabilitas suatu

bank adalah Return On Asset (ROA). ROA digunakan untuk mengukur

efisiensi dan efektifitas perusahaan di dalam menghasilkan keuntungan

3

dengan memanfaatkan aktiva yang dimilikinya. ROA penting bagi bank

karena ROA digunakan untuk mengukur efektivitas perusahaan di dalam

menghasilkan keuntungan dengan memanfaatkan aktiva yang dimilikinya.

Perusahaan dengan pofitabilitas yang baik menunjukkan perusahaan yang

mempunyai prospek yang baik, perusahaan akan mampu mempertahankan

kelangsungan dalam jangka panjang. Semakin besar nilai ROA, maka akan

semakin besar pula laba atau keuntungan yang di dapat bank.

Profitabilitas yang akan diukur dalam penelitian ini adalah rasio ROA

dari Bank Umum Syariah periode 2014 – 2017. Berikut grafik pertumbuhan

ROA pada BUS periode 2014-2017.

Gambar 1.1

Pertumbuhan ROA pada BUS periode 2014-2017

Sumber : Statistik Perbankan Syariah BUS 2017 OJK (data diolah).

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

2014 2015 2016 2017

Pertumbuhan ROA pada BUS Periode 2014 - 2017 (%)

0.41 0.49

0.63 0.63

4

Dilihat dari diagram diatas nilai ROA setiap tahunnya mengalami

fluktuasi, dari tahun 2014 nilai ROA sebesar 0.41 % kemudian mengalami

kenaikan di tahun 2015 sebesar 0.08 % yaitu berada di angka 0.49 %. Nilai

ROA semakin naik di tahun 2016 yakni berada di posisi 0.63 % dan pada

tahun 2017 ROA memiliki nilai yang sama yakni 0,63 %.

Berdasarkan penelitian sebelumnya, profitabilitas di pengaruhi oleh

beberapa faktor diantaranya; Financing to Deposit Ratio (Windarti, Misbach,

2015, Almunawwaroh, 2018, Rahmawati, 2018) , Non Performing Financing

(Mulyaningsih, 2016, Azhar, Nasim, 2016, Dewanti, 2017), Capital

Adequancy Ratio (Fatah, Rahardian, 2018, Yuhanah, 2016, Hakiim,

Rafsanjani, 2016), Dana Pihak Ketiga (Harianto, 2017, Affandi, 2018,

Ulinnuha 2016), Kualitas Aktiva Produktif (Rosyada, 2015), Biaya

Operasional terhadap Pendapatan Operasional (Simatupang, Franzlay, 2016,

Fatah, Rahardian (2018), Suku Bunga BI (Anggraini, 2014), Inflasi (Yanita,

2013, Wibowo, Syaichu, 2013), Giro Wajib Minimum (Windarti, Misbach,

2015), Rasio Efisensi Operasional (Rizal, 2016), Pembiayaan (Wahyuningsih,

2017, Chalifah, 2015, Riyadi, Yulianto, 2014), Produk Domestik Bruto

(Sahara, 2013).

Non Performing Financing (NPF) adalah salah satu faktor yang

mempengaruhi profitabilitas yang akan penulis pilih dalam penelitian ini.

Penyaluran dana berupa kredit yang diberikan kepada nasabah selalu diikuti

5

dengan resiko yang mungkin timbul. Risiko atas kredit adalah tidak

tertagihnya kredit yang telah disalurkannya, baik pokok pinjaman yang

diberikan, maupun bunganya sesuai ketentuan yang berlaku. Bank melakukan

penggolongan kredit menjadi dua golongan, yaitu kredit performing dan non-

performing. Kredit performing disebut juga dengan kredit tidak bermasalah

sedangkan kredit non performing merupakan kredit yang sudah dikategorikan

kredit bermasalah. Kredit bermasalah merupakan kredit yang telah disalurkan

oleh bank, dan nasabah tidak dapat melakukan pembayaran atau melakukan

angsuran sesuai dengan perjanjian yang telah ditanda- tangani oleh bank dan

nasabah (Trisnawati, Desi, 2013:110).

Non Performing Financing (NPF) merupakan rasio dari risiko kredit

atau pembiayaan bank. Bank yang mempunyai NPF tinggi cenderung kurang

efisien. Sebaliknya bank dengan NPF yang rendah maka akan cenderung

efisien. Bank dengan NPF yang semakin rendah akan memiliki kemampuan

menyalurkan dananya kepada nasabah lainnya sehingga tingkat

profitabilitasnya akan semakin tinggi (Almunawwaroh, 2018). NPF

merupakan indikator risiko pembiayaan yang perlu diperhatikan karena

sifatnya yang fluktuatif dan tidak pasti sehingga penting untuk diamati dengan

perhatian khusus (Simatupang, Franzlay, 2016).

BOPO merupakan rasio biaya operasional yang mengacu pada

perbandingan antara biaya operasional dan pendapatan operasional. Rasio

biaya operasional digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi dan

6

kemampuan bank dalam melakukan kegiatan operasinya. Mengingat kegiatan

utama bank pada prinsipnya adalah bertindak sebagai perantara, yaitu

menghimpun dan menyalurkan dana (misalnya dana masyarakat) maka biaya

dan pendapatan operasional bank didominasi oleh biaya bunga dan hasil

bunga (Dendawijaya, 2009:120).

Modal merupakan bagian yang sangat penting dalam bank dan

merupakan sumber dana utama dalam pembiayaan seluruh kegiatan

operasional bank, modal tersebut harus digunakan tidak kelebihan atau sampai

kekurangan karena dengan modal yang ada manajemen bank harus

menggunakannya dengan baik agar setiap modal yang dikeluarkan untuk

mengelola produk-produk dalam bank dapat menghasilkan keuntungan yang

besar bagi bank, dan apabila memiliki modal yang terlalu banyak akan terjadi

idle fund, yaitu banyaknya dana yang menganggur atau tidak dipakai oleh

manajemen bank. Manajemen bank yang baik dapat meningkatkan laba bank

disamping mempertahankan fungsi yang biasa dan perlu untuk keselamatan

pemegang deposito (Reed, Edward W, Gill, Edward K, 1995: 136).

Berdasarkan peraturan dari Bank Indonesia No. 15/12/PBI/2012

tentang kewajiban penyediaan modal minimum bank umum, bahwa setiap

bank wajib menyediakan modal minimum sebesar 8% dari aktiva tertimbang

menurut risiko yang diproksikan dengan rasio CAR. Kecukupan modal dapat

diukur dengan CAR (capital adequacy ratio). CAR merupakan variabel

intervening antara NPF terhadap profitabilitas (ROA), karena CAR

7

merupakan faktor utama dalam pembiayaan kegiatan operasional bank yang

menghimpun dana atau menyalurkan dana.

Tabel 1.1

Rasio NPF, BOPO dan CAR pada BUS Periode 2014 – 2017 (%)

Tahun NPF BOPO CAR

2014 4.95 96.97 15.74

2015 4.84 97.01 15.02

2016 4.42 96.22 16.63

2017 4.77 94.91 17.91

Sumber : Statistik Perbankan Syariah BUS (data diolah)

Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa variabel NPF dari tahun 2014

sampai tahun 2016 mengalami penurunan hingga 0.53 %. Hal ini dibuktikan

dengan adanya data dari Statistik Perbankan Syariah per Desember 2017 dari

tahun 2014 sebesar 4.95 % dan pada tahun 2015 sebesar 4.85 %. Kemudian

pada tahun 2016 berada pada posisi 4.42 %. Kemudian rasio NPF mengalami

kenaikan pada tahun 2017 sebesar 0.35 % dan mencapai 4.77 %. Pada rasio

BOPO dari tahun 2014 sebesar 96.97 % ke 2015 sebesar 97.01 % mengalami

kenaikan sebesar 0.04 %. Tahun 2016 hingga 2017 BOPO mengalami

penurunan dari 96.22 % hingga 94.91 %. Hal ini membuktikan bahwa Bank

Umum Syariah dapat menekan adanya beban operasional dari tahun ke tahun.

Kemudian pada rasio CAR mengalami perubahan dari tahun ke tahun. Tahun

2014 CAR mencapai 15.74 % dan menurun di tahun 2015 sebesar 15.02 %.

8

Pada tahun 2016 CAR mengalami kenaikan sebesar 16.63 % dan di tahun

2017 kenaikan CAR mencapai angka 17.91 %.

Penelitian yang dilakukan oleh Ulinnuha, Indriani (2016) tentang

pengaruh NPF terhadap ROA menyatakan bahwa adanya pengaruh yang

negatif signifikan antara NPF terhadap ROA. Hal ini disebabkan karena

besarnya kredit bermasalah menimbulkan hilangnya kesempatan untuk

memperoleh income dari kredit yang diberikan. Hasil penelitian ini juga

didukung oleh penelitian yang dilakukan oleh Africano (2016) yang

mengemukakan bahwa NPF berpengaruh negatif signifikan terhadap ROA.

Semakin besar rasio NPF maka semakin besar biaya cadangan penghapusan

pembiayaan yang mengakibatkan pendapatan suatu bank menurun sehingga

akan menurunkan ROA. Penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang

dilakukan oleh Mulyaningsih, Fakhruddin (2016) yang menyatakan bahwa

NPF memiliki pengaruh positif terhadap ROA dikarenakan meningkatnya

pembiayaan yang disalurkan sehingga mengakibatkan banyaknya nasabah

yang yang tidak mengembalikan pembiayaan karena terganggu kelancaran

usaha yang disebabkan oleh situasi ekonomi yang buruk dan tidak adanya

pengawasan dari pihak internal bank syariah.

Penelitian yang dilakukan oleh Muliawati dan Khoiruddin (2015)

tentang pengaruh BOPO terhadap profitabilitas menyatakan bahwa BOPO

secara parsial memiliki pengaruh yang negative signifikan terhadap ROA. Hal

9

ini berarti bahwa tingkat efisiensi bank dalam menjalankan operasinya

berpengaruh terhadap tingkat pendapatan yang dihasilkan oleh bank. Hasil

penelitian ini juga didukung oleh Niode dan Chababib (2016) yang

mengemukakan bahwa BOPO memiliki pengaruh yang negatif signifikan

terhadap ROA. Saat rasio BOPO meningkat. Jika tidak dibarengi dengan

pendapatan operasinya, akan mengakibatkan berkurangnya laba sebelum

pajak yang berdampak pada profitabilitas. Hasil penelitian ini tidak sejalan

dengan penelitian yang dilakukan oleh Harun, Usman (2016) yang

menyatakan bahwa BOPO memiliki pengaruh signifikan terhadap ROA. Hal

ini dibuktikan dengan meningkatnya rasio BOPO pada 30 Bank Umum di

Indonesia menandakan perusahaan lebih banyak mengeluarkan biaya

operasional dalam menghasilkan laba.

Penelitian mengenai pengaruh CAR terhadap ROA dilakukan oleh

Hakiim, Rafsanjani (2016) dan Rizal (2016) yang mengemukakan bahwa

tidak adanya pengaruh CAR terhadap ROA. Tidak berpengaruhnya CAR

terhadap ROA disebabkan karena bank-bank yang beroperasi tidak

mengoptimalkan modal yang ada, Hal ini terjadi karena peraturan Bank

Indonesia yang mensyaratkan CAR minimal sebesar 8% mengakibatkan bank-

bank selalu berusaha menjaga agar CAR yang dimilikinya sesuai dengan

ketentuan. Penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh

Wityasari, Pangestuti (2014) dan Simatupang, Franzlay (2016) yang

10

menyatakan bahwa CAR memiliki pengaruh yang positif terhadap ROA,

berkaitan dengan upaya bank untuk tetap memperkokoh kecukupan modalnya.

Kecukupan modal yang tinggi menunjukkan kemampuan bank untuk dapat

memberikan kredit yang semakin besar, yang akhirnya meningkatkan ROA.

Alasan peneliti melakukan penelitian ini adalah ; pertama karena ada

kecenderungan persaingan dalam dunia perbankan syariah dari tahun ke tahun

semakin besar; kedua kinerja suatu bank dengan melihat perubahan laba yang

dihasilkan; ketiga ketersediaan modal yang cukup sehingga pada masa krisis

pun bank akan tetap aman; keempat ketersediaan bank dalam mengatasi kredit

bermasalah; kelima ketersediaan bank dalam mengatasi biaya operasional

yang berlebih dibandingkan dengan pendapatan operasional.

Berdasarkan hasil temuan dari beberapa penelitian terdahulu, terdapat

adanya inkonsistensi dan perbedaan hasil penelitian yang diuraikan, dan

dengan adanya research gap yang tercantum diatas maka perlu diadakannya

penelitian lebih lanjut mengenai pengaruh NPF dan BOPO terhadap ROA

dengan CAR sebagai variable intervening, sehingga dalam penelitian ini akan

dikaji ulang dengan harapan hasil penelitian nantinya akan mempertegas dan

memperkuat teori yang sudah ada sebelumnya.

Dari fenomena research gap dan adanya temuan dari penelitian

terdahulu, adapun beda penelitian ini dengan penelitian sebelumnya

diantaranya adalah sebagai berikut : adanya variable intervening yang

memediasi antara variable dependen dan variable independen; tahun

11

penelitian yang digunakan periode tahun 2014 – 2017; serta teknik analisis

yang digunakan adalah path analysis (analisis jalur).

Berdasarkan uraian dari latar belakang diatas dan ditemukannya

perbedaan penelitian dari penelitian sebelumnya penulis tertarik untuk

melakukan penelitian dengan judul “ANALISIS PENGARUH NON

PERFORMING FINANCING (NPF) DAN EFFICIENCY

OPERATIONAL (BOPO) TERHADAP RETURN ON ASSET (ROA)

DENGAN CAPITAL ADEQUACY RATIO (CAR) SEBAGAI VARIABEL

INTERVENING (Studi Kasus Bank Umum Syariah Periode Tahun 2014-

2017)”.

B. Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah yang sudah diuraikan, dapat disimpulkan

rumusan masalah sebagai berikut :

1. Bagaimana pengaruh Non Performing Financing (NPF) terhadap Return

On Asset (ROA) ?

2. Bagaimana pengaruh Efficiency Operational (BOPO) terhadap Return On

Asset (ROA) ?

3. Bagaimana pengaruh Capital Adequancy Ratio (CAR) terhadap Return On

Asset (ROA) ?

4. Bagaimana pengaruh Non Performing Financing (NPF) terhadap Capital

Adequancy Ratio (CAR) ?

12

5. Bagaimana pengaruh Efficiency Operational (BOPO) terhadap Capital

Adequancy Ratio (CAR) ?

6. Bagaimana pengaruh Non Performing Financing (NPF) terhadap Return

On Asset (ROA) yang dimediasi oleh Capital Adequancy Ratio (CAR) ?

7. Bagaimana pengaruh Efficiency Operational (BOPO) terhadap Return on

Asset (ROA) dengan dimediasi oleh Capital Adequacy Ratio (CAR) ?

C. Tujuan Penulisan

Berdasarkan permasalahan yang ada dalam uraian diatas, maka tujuan

penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Untuk mengetahui sejauh mana pengaruh Non Performing Financing

(NPF) terhadap Return On Asset (ROA).

2. Untuk mengetahui sejauh mana pengaruh Efficiency Operational (BOPO)

terhadap Return On Asset (ROA).

3. Untuk mengetahui sejauh mana pengaruh Capital Adequancy Ratio (CAR)

terhadap Return On Asset (ROA).


(NPF) terhadap Capital Adequancy Ratio (CAR).


terhadap Capital Adequancy Ratio (CAR) ?


(NPF) terhadap Return On Asset (ROA) yang dimediasi oleh Capital

Adequancy Ratio (CAR).

13


terhadap Return On Asset (ROA) yang dimediasi oleh Capital Adequancy

Ratio (CAR).

D. Kegunaan Penelitian

Kegunaan penelitian yang diharapakan penulis adalah sebagai berikut :

1. Bagi lembaga keuangan

Dari hasil penelitian ini diharapkan mampu dijadikan sebagai referensi

menganalisis dan mengambil kebijakan mengenai perubahan laba yang di

proksikan dengan rasio Return On Asset (ROA) sehingga dapat

meningkatkan kinerja perusahaan.

2. Bagi akademisi

Hasil penelitian ini diharapkan mampu menjadi masukan mengenai rasio

keuangan dalam perbankan syariah dan dapat membantu membangun

pengembangan ilmu akuntansi atau keuangan.

3. Bagi Penulis

Penelitian ini diharapkan dapat menambah pengetahuan dan pengalaman

bagi penulis yang bermanfaat di masa yang akan datang.

E. Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan bertujuan untuk mempermudah pembaca dalam

memahami isi penelitian yang diuraikan. Adapun sistematika penulisan

disusun atas lima bab sebagai berikut :

14

BAB I PENDAHULUAN

Berisi mengenai latar belakang masalah yang diuraikan penulis;

rumusan masalah; tujuan penulisan; kegunaan penulisan yang memberikan

gambaran manfaat yang akan diterima oleh pembaca; dan sistematika

penulisan yang mencakup mengenai urutan penulisan dalam penelitian ini.

Bab II LANDASAN TEORI

Landasan Teori mencakup mengenai ; telaah pustaka dimana

menggambarkan review penelitian terdahulu yang relevan dan beda penelitian

saat ini; kerangka teori merupakan sebuah teori yang akan menjelaskan dan

menganalisis variable variable; kerangka penelitian berisikan mengenai model

penelitian yang berbentuk gambar; hipotesis berupa rangakaian kesimpulan

sementara.

Bab III METODE PENELITIAN

Metode penelitian mencakup tentang; Jenis Penelitian yaitu

kuantitatif; populasi dan sampel ; teknik pengumpulan data meliputi jenis dan

sumber data; skala pengukuran; definisi konsep dan operasional ; instrumen

penelitian; uji instrument penelitian sampai dengan alat analisis.

Bab IV ANALISIS DATA

Analisis data berisi tentang Deskripsi objek penelitian; dan analisis

data

Bab V PENUTUP

Mencakup tentang kesimpulan dan saran.

BAB II

LANDASAN TEORI

A. Telaah Pustaka

Teori-teori yang digunakan sebagai dasar pemikiran yaitu diambil dari

studi literatur yang dilakukan melalui buku-buku teks kuliah, jurnal-jurnal

ekonomi, media cetak, maupun internet.

Adapun penelitian terdahulu yang berkaitan dengan penelitian ini

adalah sebagai berikut :

Tabel 2.1

Penelitian Terdahulu

No. Peneliti

Populasi Hasil Penelitian

Variabel Non Performing Financing (NPF)

1. Ulinnuha, Indriani

(2016) Bank Umum Syariah

NPF memiliki pengaruh negatif

signifikan terhadap

profitabilitas.

2. Mawaddah (2015) Bank Syariah di Indonesia

Non Performing Finance (NPF)

berpengaruh langsung terhadap

Return On Asset (ROA) sebesar

4.32%.

16

3. Warsa, Mustanda

(2016) Perbankan di Indonesia

Non performing loan

berpengaruh negatif dan

signifikan terhadap return on

assets.

4. Almunawwaroh,

Marliana (2018) Bank Syariah di Indonesia

NPF mempunyai pengaruh yang

negatif signifikan terhadap

profitabilitas.

5. Muliawati, Khoiruddin (2015)

Bank Syariah Indonesia

Non performing financing

berpengaruh positif tidak signifikan terhadap

profitabilitas.

6. Fitriana (2016)

Perbankan Syariah yang

terdaftar di BEI NPF berpengaruh signifikan

negatif terhadap profitabilitas.

7. Franzlay,

Simatupang (2016) Bank Umum Syariah

Adanya pengaruh NPF terhadap

ROA.

Variabel Efficiency Operational (BOPO)

1. Mismiwati (2016) PT. BPD Sumsel BOPO berpengaruh negative

signifikan terhadap ROA.

2. Harun, Usman

(2016)

Bank Umum Syariah BOPO memiliki pengaruh

negative signifikan terhadap

Profitabilitas

3. Hakiim, Rafsanjani

(2016)

Bank Syariah di Indonesia BOPO berpengaruh negative

dan signifikan terhadap ROA.

4. Harianto, Syawal

(2017)

BPRS di Indonesia BOPO mempengaruhi

profitabilitas secara negative

signifikan

5. Nikmah, Zuhrotun

(2018)

BPRS di Indonesia BOPO tidak memiliki pengaruh

terhadap ROA

6. Fatah, Rahadian

(2018)

Perbankan di Indonesia BOPO memiliki pengaruh

signifikan terhadap

17

Profitabilitas.

7. Simatupang dan

Franzlay (2016)

Bank Umum Syariah di

Indonesia

BOPO memiliki pengaruh

signifikan terhadap ROA.

Variabel Capital Adequacy Ratio (CAR)

1.

Franzlay,

Simatupang (2016)

Bank Umum Syariah CAR memiliki pengaruh yang

positif signifikan terhadap

profitabilitas Bank Umum

Syariah.

2. Anggraini,

Suardhika (2014)

Perbankan di Indonesia CAR berpengaruh positif

terhadap profitabilitas.

3. Hakiim, Rafsanjani

(2016)

Perbankan Syariah di

Indonesia

CAR tidak berpengaruh

signifikan terhadap

profitabilitas.

4. Wityasari,

Pangestuti (2014)

Perbankan CAR berpengaruh positif dan

signifikan terhadap

profitabilitas.

5. Rizal (2016) BPRS di Indonesia CAR tidak berpengaruh

signifikan terhadap ROA

6. Wibowo, Syaichu

(2013)

Bank Syariah di Indonesia CAR tidak memiliki pengaruh

terhadap ROA.

7. Almunawwaroh,

Marliana (2018)

Bank Syariah di Indonesia Nilai CAR negatif signifikan

terhadap ROA

18

B. Kerangka Teori

1. Teori Agensi (Agency Theory)

Jensen dan Meckling (1976) dalam Sarwindah (2014) menjelaskan

hubungan keagenan didalam teori agensi (agency theory) bahwa

perusahaan/bank merupakan kumpulan kontrak (nexus of contract) antara

pemilik sumber daya ekonomis (principal) dan manajer (agent) yang

mengurus penggunaan dan pengendalian sumber daya tersebut. Aplikasi

agency theory dapat terwujud dalam kontrak kerja yang akan mengatur

proporsi hak dan kewajiban masing-masing pihak dengan tetap

memperhitungkan kemanfaatan secara keseluruhan. Kontrak kerja akan

menjadi optimal bila kontrak dapat fairness yaitu mampu

menyeimbangkan antara principal dan agen yang secara matematis

memperlihatkan pelaksanaan kewajiban yang optimal oleh agen dan

pemberian insentif/imbalan khusus yang memuaskan dari principal

keagen. Kontrol dalam perbankan tidak hanya melibatkan principal

semata, namun juga kreditor atau deposan.

Manajer sebagai pengelola perusahaan lebih banyak mengetahui

informasi internal dan prospek perusahaan di masa yang akan datang

dibandingkan pemilik (pemegang saham). Hal tersebut menimbulkan

asimetri informasi sehingga para pemegang saham khawatir manajer

hanya bekerja untuk memaksimalkan kepentingan sendiri daripada bekerja

untuk memaksimalkan kekayaan para pemegang saham. Untuk

19

mengurangi adanya hal tersebut maka dilakukan perencanaan kompensasi

yang baik yang memotivasi manajer agar bukan hanya untuk kepentingan

diri sendiri namun juga para pemegang saham (Najmudin, 2011:26).

2. Teori Profitabilitas

a. Pengertian Profitabilitas

Rasio profitabilitas merupakan rasio untuk menilai kemampuan

perusahaan dalam mencari keuntungan. Rasio ini juga memberikan

ukuran tingkat efektivitas manajemen suatu perusahaan. Hal ini

ditunjukkan oleh laba yang dihasilkan dari penjualan dan pendapatan

investasi. Intinya bahwa penggunaan rasio ini menunjukkan efisiensi

perusahaan (Kasmir, 2010 :115).

b. Jenis- jenis rasio profitabilitas sebagai berikut:

1. Profit Margin (Profit Margin on Sales)

Profit Margin on Sales atau rasio profit margin atau margin laba

atas penjualan, merupakan salah satu rasio yang digunakan untuk

mengukur margin laba atas penjualan. Untuk mengukur rasio ini

adalah dengan cara membanding antara laba bersih setelah pajak

dengan penjualan bersih. Rasio ini dikenal dengan nama profit

margin.

2. Return on Investment (ROI)

Hasil pengembalian investasi atau lebih dikenal dengan nama

Return on Investment (ROI) atau Return on Assets (ROA),

20

merupakan rasio yang menunjukkan hasil (return) atas jumlah

aktiva yang digunakan dalam perusahaan. ROI juga merupakan

suatu ukuran tentang efektivitas manajemen dalam mengelola

investasinya.

3. Return on Equity (ROE)

Hasil pengembalian ekuitas atau Return on Equity atau rentabilitas

modal sendiri, merupakan rasio untuk mengukur laba bersih

sesudah pajak dengan modal sendiri. Rasio ini menunjukkan

efisiensi penggunaan modal sendiri. Makin tinggi rasio ini, makin

baik. Artinya, posisi pemilik perusahaan makin kuat, demikian

pula sebaliknya.

4. Laba per Lembar Saham

Rasio laba per lembar saham (earnings per share) atau disebut

juga rasio nilai buku, merupakan rasio untuk mengukur

keberhasilan manajemen dalam mencapai keuntungan bagi

pemegang saham. Rasio yang rendah berarti manajemen belum

berhasil untuk memuaskan pemegang saham, sebaliknya dengan

rasio tinggi, maka kesejahteraan pemegang saham meningkat

dengan pengertian lain, bahwa tingkat pengembalian yang tinggi.

5. Rasio Pertumbuhan

Rasio pertumbuhan (growth ratio), merupakan rasio

menggambarkan kemampuan perusahaan mempertahankan posisi

21

ekonominya di tengah pertumbuhan perekonomian dan sektor

usahanya. Dalam rasio yang dianalisis adalah pertumbuhan

penjualan, pertumbuhan laba bersih, pertumbuhan pendapatan per

saham, dan pertumbuhan dividen per saham (Kasmir, 2010:116).

Berdasarkan penjelasan teori diatas, rasio perhitungan

profitabilitas yang digunakan oleh peneliti yaitu Return On Asset.

Penggunaan perhitungan profitabilitas ini menggunakan Return On

Asset karena Bank Indonesia lebih mementingkan penilaian besarnya

Return On Assets (ROA). Hal ini dikarenakan Bank Indonesia sebagai

Pembina dan pengawas perbankan lebih mengutamakan nilai

profitabilitas suatu bank yang diukur dengan asset.

ROA merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur

kemampuan manajemen bank dalam memperoleh keuntungan (laba)

secara keseluruhan. Semakin besar ROA suatu bank, semakin besar

pula tingkat keuntungan yang dicapai bank tersebut dan semakin baik

pula posisi bank tersebut dari segi penggunaan aset (Dendawijaya,

2009: 118). Rasio ini dapat dirumuskan sebagai berikut :

ROA = laba bersih x 100%

total aktiva x 100 %

22

Tabel 2.2

Kriteria Penilaian Peringkat ROA

Peringkat Keterangan

Peringkat 1 ROA > 1,45%

Peringkat 2 1,215% < ROA ≤ 1,450%

Peringkat 3 0,999% < ROA ≤ 1,215%

Peringkat 4 0,765% < ROA ≤ 0,999%

Peringkat 5 ROA ≤ 0,765%

Sumber : Kodifikasi Peraturan BI tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank

Keterangan :

a. Peringkat 1 : bank memiliki efisiensi operasi yang sangat tinggi

dan stabil sehingga memiliki potensi untuk memperoleh

keuntungan yang tinggi.

b. Peringkat 2 : bank memiliki efisiensi operasi yang tinggi

c. Peringkat 3 : bank memiliki efisiensi operasi yang cukup memadai

dan stabil sehingga memiliki potensi memperoleh keuntungan

yang memadai.

d. Peringkat 4 : bank memiliki efisiensi operasi yang rendah dan

kurang stabil sehingga memiliki potensi kerugian.

e. Peringkat 5 : bank memiliki efisiensi operasi yang sangat rendah

sehingga memiliki potensi kerugian yang tinggi.

23

3. Teori Pembiayaan Bermasalah

Kredit bermasalah merupakan kredit yang telah disalurkan oleh

bank, dan nasabah tidak dapat melakukan pembayaran atau melakukan

angsuran sesuai dengan perjanjian yang telah ditanda tangani oleh bank

dengan nasabah. Kredit bermasalah akan berakibat pada kerugian bank,

yaitu kerugian karena tidak diterimanya kembali dana yang telah

disalurkan maupun pendapatan bunga yang tidak dapat diterima. Artinya

bank kehilangan kesempatan mendapatkan bunga, yang berakibat pada

penurunan pendapatan secara total (Trisnawati, 2013 : 110).

Kredit bermasalah adalah seluruh kredit pada pihak ketiga bukan

bank dengan kolektibilitas kurang lancar, diragukan dan macet. Total

kredit adalah kredit pada pihak ketiga bukan bank (Ikatan Bankir

Indonesia, (2016 : 36). Kredit bermasalah dihitung dengan menggunakan

rasio keuangan NPF. NPF atau non performing financing dapat

dirumuskan dengan formula sebagai berikut:

NPF = kredit bermasalah

total kredit

24

Tabel 2.3

Kriteria penilaian peringkat NPF


Peringkat 1 NPF ≤ 7%

Peringkat 2 7% < NPF ≤ 10%



Peirngkat 5 NPF > 16%

Sumber : Kodifikasi Peraturan BI tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank

Keterangan :

a. Peringkat 1 : bank memiliki aktiva produktif dengan tingkat

pengembalian yang sangat tinggi.

b. Peringkat 2 : bank memiliki aktiva produktif dengan tingkat

pengembalian yang tinggi.

c. Peringkat 3 : bank memiliki aktiva produktif dengan tingkat

pengembalian yang cukup memadai.

d. Peringkat 4 : bank memiliki aktiva produktif dengan tingkat

pengembalian yang rendah.

e. Peringkat 5 : bank memiliki aktiva poduktif dengan tingkat

pengembalian yang sangat rendah.

Berdasarkan Surat Edaran Bank Indonesia Nomor 9/29/DPbs

tanggal 7 Desember 2007, Non performing financing (NPF) dihitung

25

dengan membandingkan jumlah pembiayaan bermasalah dengan total

pembiayaan yang dimiliki oleh bank.

Menurut Trisnawati (2013:112) dampak terjadinya kredit

bermasalah adalah :

a. Laba rugi bank menurun diakibatkan adanya penurunan

pendapatan bunga kredit

b. Bad debt ratio menjadi lebih besar dan rasio aktiva poduktif

menjadi lebih rendah.

c. Biaya pencadangan penghapusan kredit meningkat

d. ROA maupun ROE menurun.

4. Teori Efisiensi Operasional (BOPO)

Menurut Dendawijaya (2009:119) rasio biaya operasional adalah

perbandingan antara biaya operasional dan pendapatan operasional. Rasio

ini dapat dirumuskan sebagai berikut:

BOPO = Biaya (beban) Operasional

Pendapatan Operasional X 100 %

Melalui Peraturan Bank Indonesia Nomor 14/26/PBI/2012 tentang

Kegiatan Usaha dan Jaringan Kantor Berdasarkan Modal Inti Bank, Bank

Indonesia menetapkan bahwa Pencapaian tingkat efisiensi Bank antara

lain diukur melalui rasio Biaya Operasional terhadap Pendapatan

Operasional (BOPO). Infobank no.399/Juni 2012/Vol.XXXIV

26

menggunakan angka patokan untuk untuk BOPO sebesar 92%. Semakin

besar BOPO suatu bank tentunya menunjukkan semakin tidak efisiennya

bank tersebut dalam beroperasi (Eng Tan Sau, 2013:158).

Besarnya angka untuk “beban operasional” maupun untuk

“pendapatan operasional” dapat dilihat pada perhitungan laba rugi laporan

keuangan bank yang bersangkutan.

Nilai kredit dapat dihitung sebagai berikut :

a. Untuk rasio 100 % atau lebih, nilai kredit = 0

b. Untuk setiap penurunan perusahaan sebesar 0.08 %, nilai kredit

ditambah 1 dengan maksimum 100. (Dendawijaya, 2009 : 147)

Tabel 2.4

Kriteria penililaian peringkat BOPO


Peringkat 1 ≤ 83%

Peringkat 2 83 % < REO ≤ 85 %



Peringkat 5 ≥ 89 %

Sumber: Kodifikasi Peraturan BI tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank.

27

Keterangan :

1) Peringkat 1 : bank memiliki efisiensi operasi yang sangat tinggi

dan stabil sehingga memiliki potensi untuk memperoleh

keuntungan yang tinggi.

2) Peringkat 2 : bank memiliki efisiensi operasi yang tinggi

3) Peringkat 3 : bank memiliki efisiensi operasi yang cukup memadai

dan stabil sehingga memiliki potensi memperoleh keuntungan

yang memadai.

4) Peringkat 4 : bank memiliki efisiensi operasi yang rendah dan

kurang stabil sehingga memiliki potensi kerugian.

5) Peringkat 5 : bank memiliki efisiensi operasi yang sangat rendah

sehingga memiliki potensi kerugian yang tinggi.

5. Teori Kecukupan Modal (CAR)

CAR adalah rasio yang memperlihatkan seberapa jauh seluruh

aktiva bank yang mengandung resiko (kredit, penyertaan, surat berharga,

tagihan pada bank lain) ikut dibiayai dari dana modal sendiri bank,

disamping memperoleh dana-dana dari sumber- sumber diluar bank,

seperti dana masyarakat, pinjaman (hutang), dan lain-lain. Dengan kata

lain, CAR adalah rasio kinerja bank untuk mengukur kecukupan modal

yang dimiliki bank untuk menunjang aktiva yang mengandung atau

menghasilkan risiko, misalnya kredit yang diberikan (Dendawijaya, 2009 :

121).

28

Rasio ini dapat dirumuskan sebagai berikut :

CAR = Modal bank

ATMR X 100 %

Jumlah modal dikaitkan dengan risiko kredit pada aset neraca bank,

baik on maupun off balance sheet, harus lebih besar dari 8% (Ikatan

Bankir Indonesia, 2016:162).

Modal inti bank terdiri atas modal disetor, agio saham, cadangan

umum, dan laba ditahan. Yang termasuk modal pelengkap antara lain

adalah cadangan revaluasi aktiva tetap. Berdasarkan ketentuan Bank

Indonesia, bank yang dinyatakan termasuk sebagai bank yang sehat harus

memiliki CAR paling sedikit sebesar 8%. Hal ini didasarkan kepada

ketentuan yang ditetapkan oleh BIS (Bank for International Settlements).

Berdasarkan ketentuan yang berlaku, bank diwajibkan untuk

memelihara kewajiban penyediaan modal minimum sekurang-kurangnya

8%. Ini berarti bahwa CAR dari suatu bank umum sekurang-kurangnya

harus mencapai nilai 8%. Selanjutnya, untuk menetapkan besarnya nilai

kredit berdasarkan ketentuan yang baru adalah sebagai berikut :

a. Rasio modal yang memenuhi KPMM sebesar 8% diberikan

predikat “sehat” dengan nilai kredit 81. Setiap kenaikan 0,1% dari

KPMM sebesar 8%, nilai kreditnya ditambah 1 hingga maksimum

100.

29

b. Rasio modal yang kurang dari 8% sampai dengan 7,9% diberikan

predikat “kurang sehat” dengan nilai kredit 65. Setiap penurunan

0,1% dari pemenuhan KPPM sebesar 7,9% tersebut, nilai

kreditnya dikurangi 1 dengan minimum 0.

c. Nilai kredit yang diperoleh segera dikalikan dengan bobot 25%

yang diperlakukan untuk komponen kecukupan modal

(Dendawijaya, 2009 : 153).

Tabel 2.5

Kriteria penilaian CAR

Kriteria Hasil Rasio

Sehat ≥ 8%

Cukup Sehat 7,999% - 8%

Kurang Sehat 6,5% - 7,999%

Tidak Sehat ≤ 6,5%

Sumber : SK DIR BI No:30/21/KEP/DER tanggal 20 April

1997 tentang Tata Cara Tingkat Kesehatan Bank

30

C. Kerangka Penelitian

Kerangka penelitian yang dapat disusun dari kajian teoritis mengenai

pengaruh antara masing-masing variabel independen terhadap variabel

dependen dan pengaruh antara masing-masing variabel independen terhadap

variabel dependen yang di mediasi dengan variabel intervening.

Gambar 2.1

Kerangka Penelitian

Dari gambar 2.1 diatas, persamaan sistematisnya adalah sebagai berikut :

Y1 = α + b1X1 + b2X2 + b3X3 + e

Y2 = α + b1X1 + e

Y2 = α + b2X2 + e

Y1*Y2 = α + b1X1 + b3Y2 + b4 (X1*Y2) + e

Y1*Y2 = α + b2X2 + b4Y2 + b5 (X2*Y2) + e

31

Keterangan :

Y1 = ROA (variabel dependen)

α = Konstanta

b1 – b5 = Koefisien regresi

X1 = Non Performing Financing (NPF)

X2 = Efficiency Operational (BOPO)

X3 Y2 = Capital Adequacy Ratio (CAR)

E = Error

Y1*Y2 = Mediasi

(Ghozali, 2016:236).

D. Hipotesis

Berdasarkan kerangka pemikiran teoritis dan hasil penelitian beberapa

temuan yang sudah diuraikan diatas, maka hipotesis penelitian ini dapat

dirumuskan sebagai berikut :

1. Pengaruh NPF terhadap ROA

Non performing financing (NPF) merupakan kemampuan

manajemen bank dalam mengelola pembiayaan bermasalah yang

diberikan oleh bank, sehingga semakin tinggi rasio ini maka semakin

buruk kualitas kredit bank yang menyebabkan jumlah kredit bermasalah

semakin besar (Africano, 2016: 64). Hal ini sejalan dengan penelitian

yang dilakukan oleh Warsa dan Mustanda (2016), Ulinnuha dan Indriani

32

(2016), Almunawwaroh dan Marliana (2018) yang menyatakan bahwa

non performing financing memiliki pengaruh yang negative signifikan

terhadap profitabilitas yang di proksikan dengan rasio ROA.

Namun berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh Muliawati

dan Choiruddin (2015), Fitriana, E. (2016) menyatakan bahwa non

performing financing memiliki pengaruh yang positif terhadap

profitabilitas.

Berdasarkan kajian teori dan penelitian terdahulu, dapat dirumuskan

hipotesis sebagai berikut :

H1 : NPF memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap ROA Bank

Pembiayaan Rakyat Syariah.

2. Pengaruh BOPO terhadap ROA

BOPO menurut kamus keuangan adalah kelompok rasio yang

mengukur efisiensi dan efektifitas operasional suatu perusahaan dengan

jalur membandingkan satu terhadap lainnya. Berbagai angka pendapatan

dan pengeluaran dari laporan rugi laba dan terhadap angka-angka dalam

neraca. Rasio BOPO digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi suatu

bank dan kemampuan bank dalam melaksanakan kegiatan operasionalnya.

Semakin besar nilai BOPO mencerminkan kurangnya efisiensi bank dalam

menjalankan kegiatan operasionalnya. Hal tersebut disebabkan karena

biaya operasional yang harus ditanggung lebih besar daripada jumlah

33

pendapatan operasional yang diterima sehingga akan menurunkan kinerja

dari bank tersebut.

Penelitian dilakukan oleh Mismiwati (2016), Harun, Usman (2016)

dan Yogianta (2013) menyatakan bahwa BOPO memiliki pengaruh yang

negatif signifikan terhadap ROA. Semakin tinggi rasio BOPO maka akan

menurunkan ROA , namun sebaliknya semakin rendah rasio BOPO maka

akan meningkatan ROA.

Berdasarkan teori dan penelitian terdahulu, maka hipoteisis dapat


H2 : BOPO memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap ROA

3. Pengaruh CAR terhadap ROA

Modal kerja merupakan investasi perusahaan dalam bentuk uang

tunai, surat berharga, piutang persediaan, dikurangi dengan kewajiban

lancar yang digunakan untuk membiayai aktiva lancar. Modal kerja dapat

dikategorikan menjadi dua yaitu modal kerja kotor dan modal kerja bersih.

Modal kerja kotor adalah jumlah aktiva lancar, dan modal kerja bersih

adalah jumlah harta lancar dikurangi jumlah hutang lancar (Sujarweni,

2017: 186).

Capital adequacy ratio merupakan rasio permodalan yang

menunjukan kemampuan bank dalam menyediakan dana untuk keperluan

pengembangan usaha serta menampung kemungkinan risiko kerugian

34

yang diakibatkan dalam opersional bank. Semakin besar rasio tersebut

akan semakin baik posisi modal (Almunawwaroh dan Marliana, 2018).

Menurut Wityasari dan Pangestuti (2014) kecukupan modal yang

tinggi menunjukkan kemampuan bank untuk dapat memberikan kredit

yang semakin besar, yang akhirnya meningkatkan ROA. Hal ini didukung

dengan adanya penelitian yang dilakukan oleh Franzlay dan Simatupang

(2016), Nurhasanah (2014), Septiani dan Putu (2016), Anggraini dan

Suardhika (2014) yang menyatakan bahwa CAR memiliki pengaruh yang

positif signifikan terhadap profitabilitas. Namun berbeda dengan

penelitian dari Rizal, F. (2016), Hakiim dan Rafsanjani (2016), Wibowo

dan Syaichu (2013) yang menyatakan bahwa CAR memiliki pengaruh

negative signifikan terhadap profitabilitas, sehingga hipotesis dapat


H2 : CAR memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap ROA.

4. Pengaruh NPF terhadap CAR

Peningkatan NPF disebabkan oleh peningkatan pembiayaan

bermasalah terhadap total pembiayaan yang dimiliki oleh bank. Hal

tersebut mengakibatkan pendapatan bank menurun dan profitabilitas bank

akan mengalami penurunan, sehingga akan berdampak modal bank akan

menurun dan CAR akan semakin rendah. Dengan demikian hubungan

NPF terhadap CAR adalah negative (Africano, 2016). Hal ini sejalan

dengan penelitian yang dilakukan oleh Andika (2017), Andini dan Yunita

35

(2015). Namun penelitian tersebut berbeda dengan Septiani dan Putu

(2016), Choerudin, dkk (2016) yang menyatakan bahwa NPF memiliki

pengaruh positif signifikan terhadap CAR.

Berdasarkan kajian teori dan penelitian terdahulu maka hipotesis

dapat dirumuskan sebagai berikut :

H3 : NPF memiliki pengaruh yang negative signifikan terhadap CAR.

5. Pengaruh BOPO terhadap CAR

Rasio BOPO digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi suatu

bank dan kemampuan bank dalam melaksanakan kegiatan operasionalnya.

Semakin besar nilai BOPO mencerminkan kurangnya efisiensi bank dalam

menjalankan kegiatan operasionalnya. Hal tersebut disebabkan karena

biaya operasional yang harus ditanggung lebih besar daripada jumlah

pendapatan operasional yang diterima sehingga terdapat kemungkinan,

modal digunakan untuk menutupi biaya operasional yang tidak tertutup

oleh pendapatan operasional. Dengan kata lain, semakin besar BOPO akan

menyebabkan penurunan pada modal bank yang di proksikan dengan rasio

CAR.

Penelitian yang dilakukan oleh Andhika dan Suprayogi (2017),

menyatakan bahwa BOPO memiliki pengaruh yang negatif signifikan

terhadap CAR sehingga jika BOPO mengalami kenaikan maka rasio CAR

akan mengalami penurunan. Penelitian ini sejalan dengan Bukian dan

Sudhiarta (2016). Namun berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh

36

Sarwindah, Boby (2014) yang menyatakan bahwa BOPO tidak memiliki

pengaruh terhadap CAR.

Berdasarkan penelitian terdahulu maka hipotesis dapat dirumuskan

sebagai berikut :

H5 : BOPO memiliki pengaruh yang negatif signifikan terhadap CAR.

6. Pengaruh NPF terhadap ROA dengan dimediasi oleh CAR

Non Performing Financing (NPF) menunjukkan rasio pinjaman

yang bermasalah terhadap total pinjamannya. Semakin tinggi NPF

mengakibatkan semakin tinggi tunggakan bunga kredit yang berpotensi

menurunkan pendapatan bunga serta menurunkan Profitabilitas. Demikian

sebaliknya semakin rendah NPF akan semakin tinggi profitabilitas. NPF

secara otomastis akan berdampak pada ROA suatu bank dikarenakan NPF

yang merupakan kredit bermasalah ini akan berpengaruh terhadap

penyaluran dana atau pembiayaan yang dilakukan oleh bank. Dengan

demikian, CAR dapat dijadikan variable intervening sebagai mediasi

untuk mengetahui adanya pengaruh langsung maupun tidak langsung

antara NPF terhadap ROA. Semakin kecil ROA maka penyaluran dana

yang diberikan juga akan semakin rendah. CAR sebagai faktor penentu

modal suatu bank akan digunakan bank untuk menutupi pembiayaan yang

bermasalah. Dengan begitu CAR dapat memediasi NPF terhadap ROA.

Penelitian yang dilakukan oleh Africano (2016), Septiani dan Putu

(2016), CAR dapat memediasi pengaruh NPF terhadap ROA. Namun

37

berbeda dengan Choerudin, dkk (2016) yang menyatakan bahwa CAR

belum mampu memediasi pengaruh antara NPF terhadap ROA.

Berdasarkan penelitian terdahulu maka hipotesis dapat dirumuskan

sebagai berikut :

H6 : NPF memiliki pengaruh signifikan terhadap ROA dengan CAR

sebagai variable intervening.

7. Pengaruh BOPO terhadap ROA dengan dimediasi oleh CAR.

BOPO merupakan rasio antara biaya yang dikeluarkan oleh bank

dalam menjalankan aktivitas utamanya terhadap pendapatan yang

diperoleh dari aktivitas tersebut. Pengaruh BOPO terhadap ROA dilandasi

dengan teori dimana semakin rendah BOPO maka semakin baik kinerja

manajemen bank tersebut dilihat dengan adanya perubahan laba, karena

lebih efisien dalam menggunakan sumber daya yang ada dalam

perusahaan. Namun, jika biaya operasional yang dikeluarkan melebihi

pendapatan operasional maka kinerja akan semakin buruk, dan berdampak

pada modal pada suatu bank. Biaya operasional yang semakin meningkat

akan mempengaruhi modal ketika pendapatan tidak dapat menutupi. CAR

dapat dijadikan variable intervening sebagai mediasi untuk mengetahui

adanya pengaruh langsung maupun tidak langsung antara BOPO terhadap

ROA. Semakin kecil ROA maka cerminan rasio BOPO akan semakin

rendah. CAR sebagai faktor penentu modal suatu bank akan digunakan

38

bank untuk menutupi biaya operasional yang berlebih. Dengan begitu

CAR dapat memediasi BOPO terhadap ROA.

Penelitian yang dilakukan oleh Sarwindah, Boby (2014)

menyatakan bahwa BOPO mempengaruhi ROA dengan dimediasi oleh

CAR. Meskipun BOPO tidak berpengaruh terhadap CAR namun CAR

mampu memediasi pengaruh BOPO terhadap ROA.

H7 : BOPO memiliki pengaruh terhadap ROA dengan CAR sebagai

variabel intervening.

39

BAB III

METODE PENELITIAN

A. Jenis Penelitian

Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan

pendekatan penelitian kuantitatif dengan menggunakan data sekunder. Data

sekunder bersumber pada laporan keuangan annual report masing- masing

bank yang terdaftar di OJK periode 2014-2017 yang diakses pada website

resmi www.ojk.go.id. Jenis data yang digunakan adalah jenis data panel. Data

panel merupakan gabungan antara data lintas waktu (time series) dan data

lintas individu (cross section), dimana unit cross section yang sama diukur

pada waktu yang berbeda. Penelitian kuantitatif menurut Sugiyono (2016:35)

adalah metode penelitian yang berlandaskan filsafat positivisme, digunakan

untuk meneliti pada populasi atau sampel tertentu, pengumpulan data

menggunakan instrument penelitian , analisis data bersifat kuantitatif/statistik

dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan.

B. Lokasi dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilakukan pada Bank Umum Syariah di seluruh

Indonesia Periode2014 -2017 yang terdaftar di Otoritas Jasa Keuangan (OJK).

Waktu penelitian dilaksanakan pada bulan Mei sampai dengan bulan Agustus

2018.

http://www.ojk.go.id/

40

C. Populasi dan Sampel

Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas : obyek/ subyek

yang mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh

peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono,

2016:148). Populasi pada penelitian ini terdapat pada Bank Umum Syariah

yang ada di seluruh Indonesia. Menurut Statistik Perbankan Syariah per Mei

2018 total Bank Umum Syariah di Indonesia mencapai sebanyak 13 bank.

Periode penelitian ini dimulai dari Januari 2014 sampai dengan Desember

2017.

Sampel menurut Sugiyono (2016:149) adalah bagian dari jumlah dan

karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Sampel yang harus diambil

dalam populasi adalah sampel yang betul betul harus representative

(mewakili). Teknik pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini

adalah purposive sampling dimana sampel yang ditentukan harus dengan

pertimbangan tertentu sebagai berikut :

1. Bank Umum Syariah yang terdaftar dalam OJK.

2. Bank Umum Syariah yang menerbitkan laporan keuangan selama empat

tahun terakhir.

3. Bank UmumSyariah yang menyertakan rasio keuangan dan kesehatan

bank dalam laporan keuangan yang diterbitkan.

41

Tabel 3.1

Kriteria Sampel Bank

Kriteria bank Jumlah

Total Bank Umum Syariah yang terdaftar di OJK 13

Bank yang memiiki laporan keuangan selama 4 tahun terakhir, yakni

periode 2014 – 2017

12

Bank yang memiliki rasio keuangan dan kesehatan bank. 12

Sumber : data diolah, 2018

Berikut ini adalah daftar Bank Umum Syariah yang akan dijadikan

sampel penelitian:

Tabel 3.2

Sampel Penelitian

No. Nama Bank

1 Bank Muamalat Indonesia

2. Bank Mega Syariah

3. Bank Panin Syariah

4. Bank Nasional Indonesia Syariah

5. Bank Rakyat Indoneia Syariah

6. Bank Syariah Mandiri

7. Bank Central Asia Syariah

8. Bank Jabar Banten Syariah

9. Bank Syariah Bukopin

10. Bank Victoria Syariah

11. Maybank Syariah Indonesia

12. Bank Tabungan Pensiunan Negara Syariah

Sumber : Statistik Perbankan Syariah, Mei 2018

42

D. Teknik Pengumpulan Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder

dan teknik yang digunakan adalah pengumpulan data melalui metode

observasi tidak langsung. Metode observasi tidak langsung ini dilakukan

dengan cara mengumpulkan data sekunder yang berupa laporan keuangan

tahunan Bank Umum Syariah (annual report) periode 2014 - 2017. Metode

pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan metode data panel. Data

panel merupakan gabungan antara data lintas waktu (time series) dan data

lintas individu (cross section) yang sama diukur pada waktu yang berbeda.

E. Definisi Konsep dan Operasional

1. Definisi Konsep

Definisi Operasional variabel adalah segala sesuatu yang ditetapkan

peneliti untuk dipelajari sehingga diperoleh informasi tentang data

penelitian tersebut (Sugiyono,2009).

Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif dimana

mencari hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen.

Dalam penelitian ini terdapat variabel intervening atau variabel mediasi

yang mana berfungsi sebagai variabel yang memediasi adanya pengaruh

langsung maupun tidak langsung antara variabel independen terhadap

variabel dependen. Berikut penjelasan mengenai variabel- variabel yang

digunakan:

43

a. Variabel Independen

Variabel yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah

Non Performing Financing (NPF). NPF merupakan rasio yang

digunakan untuk mengukur besarnya kredit bermasalah. Kredit

bermasalah adalah seluruh kredit pada pihak ketiga bukan bank

dengan kolektibilitas kurang lancar, diragukan dan macet. Total

kredit adalah kredit pada pihak ketiga bukan bank (Ikatan Bankir

Indonesia, 2016:36).

b. Variabel BOPO

Variabel dependen yang kedua adalah BOPO. Menurut

Dendawijaya (2009:119) rasio biaya operasional adalah

perbandingan antara biaya operasional dan pendapatan

operasional. Besarnya angka untuk “beban operasional” maupun

untuk “pendapatan operasional” dapat dilihat pada perhitungan

laba rugi laporan keuangan bank yang bersangkutan.

c. Variabel Dependen

Variabel dependen dalam penelitian ini adalah pofitabilitas

yang akan diukur menggunakan rasio ROA. ROA merupakan rasio

yang digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank

dalam memperoleh keuntungan (laba) secara keseluruhan.

Semakin besar ROA suatu bank, semakin besar pula tingkat

keuntungan yang dicapai bank tersebut dan semakin baik pula

44

posisi bank tersebut dari segi penggunaan aset (Dendawijaya,

2009: 118).

d. Variabel Intervening

Variabel intervening yang digunakan dalam penelitian ini

adalah CAR (Capital Adequacy Ratio). CAR adalah rasio yang

memperlihatkan seberapa jauh seluruh aktiva bank yang

mengandung resiko (kredit, penyertaan, surat berharga, tagihan

pada bank lain) ikut dibiayai dari dana modal sendiri bank,

disamping memperoleh dana-dana dari sumber- sumber diluar

bank, seperti dana masyarakat, pinjaman (hutang), dan lain-lain.

Dengan kata lain, CAR adalah rasio kinerja bank untuk mengukur

kecukupan modal yang dimiliki bank untuk menunjang aktiva

yang mengandung atau menghasilkan risiko, misalnya kredit yang

diberikan (Dendawijaya, 2009 : 121).

2. Definisi Operasional

a. Non Performing Financing (NPF)

Untuk menghitung rasio NPF dapat menggunakan formula sebagai

berikut :

NPF = kredit bermasalah

total kredit

(Ikatan Bankir Indonesia, 2016:36)

45

b. Efficiency Operational (BOPO)

Untuk menghitung BOPO dapat menggunakan formula sebagai

berikut :

BOPO = Biaya (beban)Operasional

Pendapatan Operasional x 100 %

(Dendawijaya, 2009:119)

c. Return on Asset (ROA)

ROA dapat dihitung dengan menggunakan formula sebagai berikut :

ROA = laba bersih x 100%

total aktiva x 100 %


d. Capital Adequacy Ratio (CAR)

Menghitung CAR dapat menggunakan formula sebagai berikut :

CAR = Modal bank

ATMR X 100 %


46

F. Metode Analisis

1. Uji Stasioneritas

Dalam penelitian ini menggunakan data sekuder, maka perlu

dilakukan uji stasioner. Sebuah data dikatakan stasioner jika memenuhi

asumsi bahwa rata-rata dan variansinya konstan sepanjang waktu serta

kovarian antar dua data runtut waktu tergantung pada kelambanan antara

dua periode tersebut. Pengambilan keputusan pada uji stasioner adalah

jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0.05 maka data tersebut bersifat

stasioner (Winarno, 2015: 115-116). Untuk menguji data dalam penelitian

ini bersifat stasioner atau tidak maka dilakukan uji Unit Root dengan uji

Levin Lin & Chu.

2. Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik sering disebut juga dengan analisis residual

dikarenakan penelitian mengenai pelanggaran terhadap asumsi klasik

biasanya dilakukan dengan mengamati pola nilai residual (Gudono,

2016:151). Uji asumsi klasik dalam penelitian ini meliputi :

a. Uji multikolinieritas

Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model

regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen).

Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara

variabel independen (Ghozali, 2013: 105-106). Kondisi terjadinya

multikolinieritas ditunjukkan dengan berbagai informasi sebagai

47

berikut: 1) Nilai R square yang tinggi tetapi variabel independen

banyak yang tidak signifikan; 2) Dengan cara menghitung koefisien

korelasi antarvariabel independen. Apabila koefisiennya rendah ,

maka tidak terdapat multikolinieritas (Winarno, 2007: 5.1).

b. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model

regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.

Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai

residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka

uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Ada dua

cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak

yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik.

Untuk menguji apakah data berdistribusi normal atau tidak,

dalam penelitian ini dilakukan uji statistik Kolmogrov- Smirnov Test

dengan kriteria sebagai berikut :

1) Jika nilai Asymp. Sig. (2 – tailed) ≥ 0,05 data berdistribusi

normal.

2) Jika nilai Asymp. Sig. (2 – tailed) ≤ 0,05 data tidak

berdistribusi normal (Ghazali, 2013:160-165).

48

c. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model

regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t

dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya).

Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang

waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual

(kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi

lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtut (time series) karena

“gangguan” pada seseorang individu/ kelompok cenderung

mempengaruhi “gangguan” pada individu/kelompok yang sama pada

periode berikutnya. Pengujian ada tidaknya autokorelasi pada

penelitian ini menggunakan uji Durbin – Watson (DW test). Uji

Durbin- Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu (first

order autocorrelation) dan mensyaratkan adanya intercept (konstanta)

dalam model regresi dan tidak ada variabel lagi diantara variabel

independen (Ghozali, 2013:110).

Hipotesis yang akan diuji adalah :

H0 : tidak ada autokorelasi (r = 0)

Ha : ada autokorelasi (r ≠ 0).

Dalam uji autokorelasi, pengambilan keputusan ada tidaknya

autokorelasi apabila nilai du < nilai DW < nilai 4 – du maka dapat

disimpulkan tidak terdapat autokorelasi (Ghozali, 2013:111).

49

Tabel 3.3

Rentangan Nilai Uji DW

Nilai DW Interpretasi

4 – dl < DW < 4 Ada autokorelasi (negatif)

4 – du < DW < 4 – dl Hasil tidak bisa ditentukan

2 < DW < 4 – dh Tidak ada autokorelasi

dh < DW < 4 – dh Tidak ada autokorelasi

dl < DW < dh Hasil tidak bisa ditentukan

0 < DW < dl Ada autokorelasi (positif)

Sumber : Gudono, (2016:158)

Untuk memudahkan nilai DW, jika nilai DW semakin jauh

dibawah 2 maka diduga ada korelasi serial positif, sedangkan nilai

yang semakin jauh di atas dua diduga ada serial korelasi negative.

d. Uji heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model

regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan

ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan

ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas. Model

regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi

heteroskedastisitas. Ada beberapa cara yang dapat dilakukan untuk

melakukan uji heteroskedastisitas, yaitu uji grafik plot, uji park, uji

gleser, dan uji white.

50

Dalam penelitian ini uji heteroskedastisitas menggunakan Uji

Glejser. Uji glejser mengusulkan untuk meregres niai absolut residual

terhadap variabel independen. Hasil probabilitas dikatakan signifikan

jika signifikansinya diatas tingkat kepercayaan 5%. (Ghozali,

2013:142).

3. Uji Statistik (Uji Regresi)

Teknik regresi bertujuan untuk membantu peneliti yang

membutuhkan alat untuk melakukan proyeksi (peramalan). Analisis

regresi berganda (multiple regression) digunakan untuk membedakan

dengan istilah multivariate multiple regression analysis (MMRA) yang

merupakan analisis regresi dengan lebih dari satu variabel dependen

(Gudono, 2016:139). Pada umumnya model regresi berganda dapat ditulis

sebagai berikut :

Y = a + b1.X1 + b2.X2 + …. + bn.Xn + e

Dalam penelitian ini menggunakan data panel sehingga regresi

harus di estimate terlebih dahulu. Kemudian disesuaikan dengan

pemilihan metode estimasi data panel.

a. Estimasi Model Data Panel

Pada dasarnya ada tiga teknik untuk meregresi data panel (Sriyana,

2014) yaitu pendekatan OLS biasa (Pooled Least Square) atau Common

Effect, pendekatan efek tetap (fixed effect model), dan pendekatan efek

acak (random effect model).

51

1) Pendekatan OLS (Pooled Least Square) atau Common Effect

Merupakan teknik yang paling sederhana dengan

mengasumsikan bahwa data gabungan yang ada menunjukkan kondisi

yang sesungguhnya. Yaitu dengan menggabungkan (pooled) seluruh

data time series dan cross section dan kemudian mengestimasi model

dengan menggunakan metode ordinary least square (OLS). Hasil

analisis regresi ini dianggap berlaku pada semua objek pada semua

waktu.

Kelemahan asumsi ini adalah ketidaksesuaian model dengan

keadaan yang sesungguhnya. Kondisi setiap objek saling berbeda,

bahkan satu objek pada suatu waktu akan sangat berbeda pada kondisi

objek tersebut pada waktu yang lain (Winarno, 2007: 9.14).

2) Pendekatan Efek Tetap (Fixed Effect Model)

Model ini dapat menunjukkan perbedaan konstan antar objek

meskipun dengan koefisien regressor yang sama. Model ini juga

memperhitungkan kemungkinan bahwa peneliti menghadapi masalah

omitted variables yang mungkin membawa perubahan pada intercept

time series atau cross section. Model FEM dengan efek tetap

maksudnya adalah bahwa satu objek, memiliki konstan yang tetap

besarnya untuk berbagai periode waktu. Demikian pula dengan

koefisien regresinya yang besarnya tetap dari waktu ke waktu (time

invariant) (Winarno, 2007:9.14)

52

3) Pendekatan Efek Acak (Random Effect Model)

Pendekatan random effect digunakan untuk mengatasi

kelamahan metode efek tetap yang menggunakan variabel semu,

sehingga model mengalami ketidakpastian. Tanpa menggunakan

variabel semu, metode efek random menggunakan residual, yang

diduga memiliki hubungan antar waktu dan objek.

Namun, terdapat satu syarat untuk menganalisis dengan

menggunakan metode efek random, yaitu objek data silang harus

lebih besar dari banyaknya koefisien (Winarno, 2007:9.15).

b. Pemilihan Model Estimasi dalam Data Panel

Menurut Sriyana, Jaka (2014) pemilihan teknik estimasi data panel

terbagi menjadi tiga :

1) Uji Chow (F test)

Uji Chow ini menentukan model Common Effect atau Fixed Effect

yang paling tepat dalam mengestimasi data panel. Dimana

hipotesisnya yaitu :

H0 = diterima apabila nilai F ≥ 0.05 , menggunakan common effect

Ha = ditolak apabila nilai F ≤ 0.05, menggunakan fixed effect

53

2) Uji Hausman

Uji Hausman memiliki fungsi untuk memilih apakah model fixed

effect atau random effect yang paling tepat digunakan. Dimana

hipotesisnya yaitu :

H0 = diterima apabila nilai probability ≥ 0.05, maka digunakan

random effect

Ha = ditolak apabila nilai probability ≤ 0.05, maka digunakan fixed

effect

3) Uji Lagrange Multiplier Test

Uji Lagrange Multiplier Test untuk memilih apakah model random

effect atau common effect yang paling tepat digunakan. Dimana

hipotesisnya adalah :

H0 = diterima apabila nilai p cross section ≥ 0.05, maka digunakan

common effect

Ha = ditolak apabila nilai p cross section ≤ 0.05, maka digunakan

random effect.

c. Uji Hipotesis

1) Uji t (uji parsial)

Uji t bertujuan untuk menguji seberapa jauh pengaruh satu

variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi

variabel dependen (Ghozali, 2013:98). Pengujian penelitian ini

dilakukan dengan criteria pengambilan keputusan sebagai berikut :

54

a) Jika thitung < ttabel, dan probabilitas signifikan > 0.05, H0

diterima dan H1 ditolak.

b) Jika thitung > ttabel, dan probabilitas signifikan < 0,05, H0

ditolak dan H1 diterima.

2) Uji F (uji simultan)

Uji F bertujuan untuk menguji apakah semua variabel

independen yang dimasukkan ke dalam model mempunyai pengaruh

secara bersama-sama terhadap variabel dependen (Ghozali,2013:98).

Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan statistik F dengan

kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut:

a) Jika Fhitung < Ftabel, dan probabilitas signifikan > 0.05, H0

diterima dan H1 ditolak.

b) Jika Fhitung > Ftabel, dan probabilitas signifikan < 0.05, H0

ditolak dan H1 diterima.

3) Koefisien Determinasi (R2)

Uji ini pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan

model dalam menerangkan variansi variabel dependen. Nilai koefisien

determinasi terdapat di 0 < R² < 1, dimana nilai R² yang kecil berarti

menunjukkan kemampuan variabel-variabel independen dalam

menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Variabel

independen dianggap memberikan informasi yang dibutuhkan untuk

memprediksi variabel dependen apabila nilai R² mendekati satu.

55

Sehingga jika R² = 0 maka diantara variabel independen dan variabel

dependen tidak mempunyai hubungan, sedangkan jika R² = 1 maka

diantara variabel independen dan variabel dependen terdapat suatu

hubungan yang kuat (Ghozali, 2013:97).

Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi yaitu

bisa (kesalahan) terhadap jumlah variabel independen yang

dimasukkan kedalam model. Oleh karena itu dianjurkan untuk

menggunakan nilai Adjusted R2 pada saat mengevaluasi mana model

regresi terbaik. Nilai Adjusted R2 dapat naik atau turun apabila satu

variabel independen ditambahkan ke dalam model.

4. Uji Path Analysis (Analisis Jalur)

Analisis jalur (Path Analysis) merupakan perluasan dari analisis

regresi linier berganda, atau analisis jalur adalah penggunaan analisis

regresi untuk menaksir hubungan kausalitas antar variable (model casual)

yang telah ditetapkan sebelumnya berdasarkan teori (Ghozali, 2013: 249).

Menurut Sarwono (2007:1) path analysis digunakan untuk menganalisis

pola hubungan antar variabel dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh

langsung dan tidak langsung seperangkat variabel bebas (eksogen)

terhadap variabel terikat (endogen).

56

a. Analisis Regresi Model Pertama

Persamaan dalam model ini terdiri dari dua tahap yaitu :

Y1 = b1X1 + b2X2 + b3X3 + e1 (1)

Keterangan :

Y1 = Return On Asset

X1 = Non Performing Financing


X3 = Capital Adequacy Ratio

e = Residual

b. Analisis Regresi Model Kedua

Y2 = b1X1 + b2X2 + e2 (2)

Keterangan :

Y2 = Capital Adequacy Ratio

X1 = Non Performing Financing


Variabel intervening dalam penelitian ini adalah CAR. Analisis

jalur akan membantu dalam melihat besarnya koefisien secara langsung

dan tidk langsung dari variabel bebas terhadap variabel terikat, dengan

memperhatikan besarnya koefisien maka bisa dibandingkan besarnya

pengaruh secara langsung dan tidak langsung. Berdasarkan nilai koefisien

tersebut, akan diketahui variabel amna yang memberikan pengaruh

terbesar dan pengaruh terkecil terhadap variabel terikat.

57

G. Alat Analisis

Alat analisis yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah

Eviews9. Eviews9 merupakan program software computer yang digunakan

untuk mengolah data berupa data statistik dan ekonometrika secara cepat dan

tepat, serta menghasilkan output yang yang dikehendaki oleh para pengambil

keputusan dan terpercaya. Statistik dapat diartikan sebagai suatu kegiatan

yang bertujuan untuk mengumpulkan data, meringkas atau menyajikan data

kemudian menganalisis data dengan menggunakan metode tertentu, dan

menginterpretasikan hasil dari analisis tersebut.

58

BAB IV

ANALISIS DATA

A. Deskripsi Obyek Penelitian

Variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah

variabel independen yaitu non performing financing dan efficiency

operational, variabel dependen adalah return on asset dan dengan variabel

intervening yaitu capital adequacy ratio. Objek dalam penelitian yang

dilakukan ini adalah Bank Umum Syariah (BUS) di seluruh Indonesia yang

terdaftar di OJK. Periode pengamatan dalam penelitian ini adalah selama

empat tahun dari periode 2014 sampai dengan 2017. Data rasio keuangan

yang akan di teliti diperoleh dari laporan keuangan tahunan dari masing –

masing bank yang terdaftar di Otoritas Jasa Keuangan (OJK). Menurut

Statistik Pebankan Syariah per Mei 2018 jumlah Bank Umum Syariah yang

terdaftar di OJK sebanyak 13 bank, tetapi bank yang masuk dalam kriteria

sampel yang digunakan dalam penelitian ini hanya 12 bank.

B. Analisis Data


Uji stasioneritas yang digunakan adalah uji Unit Root dengan uji

Levin Lin & Chu, berdasarkan data dari laporan keuangan bulanan Bank

Umum Syariah periode 2014-2017, maka hasil dari uji stasioneritas adalah

sebagai berikut :

59

Tabel 4.1

Hasil Uji Stasioneritas

No.

Variabel Probability Unit Root Test Keterangan

1. X1 – NPF 0.0000 Data Stasioner

2. X2 – BOPO 0.0000 Data Stasioner

3. Y – ROA 0.0000 Data Stasioner

4. Z – CAR 0.0018 Data Stasioner

Sumber : Data sekunder yang diolah, 2018

Berdasarkan tabel diatas, data yang diolah menunjukkan output

dengan nilai probability < 0,05. Dengan demikian variabel independen,

dependen dan intervening memenuhi ketentuan uji stasioneritas dan layak

untuk dilanjutkan dengan pengujian data selanjutnya.


a. Uji Multikolinieritas

Uji multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah terdapat

hubungan antar variabel bebas. Untuk mendeteksi adanya hubungan

antar variabel dalam penelitian ini dengan melihat koefisien korelasi

antara masing-masing variabel, dalam penelitian ini menggunakan uji

auxiliary. Setelah uji auxiliary didapatkan hasil sperti tabel 4.2:

60

Tabel 4.2

Hasil Uji Multikolinieritas Auxiliry Model Regresi

Persamaan R2

NPF = c + BOPO + CAR 0.560218

BOPO = c + NPF + CAR 0.571706

CAR = c + NPF + BOPO 0.230482

R2 persamaan pertama 0.851430

Sumber : data sekunder yang diolah, 2018

Dari hasil auxiliry regresi tabel 4.2 diatas dapat dilihat nilai R2

masing masing variabel independen < nilai R2 persamaan pertama

dengan variabel dependen sehingga dapat disimpulkan bahwa data

terbebas dari gejala multikolinieritas.

b. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui distribusi data

dalam variabel yang digunakan dalam penelitian. Data yang baik dan

layak digunakan dalam penelitian adalah data yang memiliki distribusi

normal. Untuk melakukan pengujian asumsi normalitas data tersebut

dilakukan dengan menggunakan pengujian Jarque Berra (JB), jika

probabilitas JB hitung > dari nilai signifikansi yaitu 0,05 maka data

tersebut terdistribusi normal, namun apabila < 0,05 maka data tersebut

terdistribusi tidak normal.

61

0

4

8

12

16

20

-7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7

Series: Standardized Residuals

Sample 2014 2017

Observations 48

Mean 6.66e-16

Median -0.074681

Maximum 6.446248

Minimum -6.188033

Std. Dev. 1.937221

Skewness 0.380752

Kurtosis 6.574635

Jarque-Bera 26.71581

Probability 0.000002


Gambar 4.1

Hasil Uji Normalitas Pertama

Dapat diketahui pada gambar diatas bahwa nilai probability

Jarque- Bera sebesar 0.000002 lebih kecil dari nilai sig. 0.05. Dengan

demikian dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi tidak normal.

Untuk mengatasi data terdistribusi tidak normal penulis akan

mentransformasi variabel dependen yaitu ROA dengan menggunakan

teknik transformasi logaritma sehingga diperoleh hasil dari uji

normalitas kedua yaitu sebagai berikut :

62

0

1

2

3

4

5

6

7

8

-2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0


Sample 2014 2017

Observations 38

Mean -0.016536

Median 0.252888

Maximum 1.067923

Minimum -1.839749

Std. Dev. 0.783589

Skewness -0.720031

Kurtosis 2.559986




Gambar 4.2

Hasil Uji Normalitas Kedua

Pada gambar diatas , penulis telah mentransformasi log

variabel dependen dan hasil yang diperoleh adalah nilai probability

Jarque- Bera sebesar 0.166125 lebih besar dari nilai signifikansi 5%

sehingga dapat disimpulkan bahwa data dalam variabel penelitian ini

berdistribusi normal.

c. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model

regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t

dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika

terjadi korelasi, maka dinamakan problem autokorelasi. Autokorelasi

muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan

63

satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual (kesalahan

pengganggu) tidak bebas dari satu obeservasi ke observasi lainnya.

Dalam uji autokorelasi peneliti menggunakan uji Durbin – Watson

(DW test). Berikut hasil pengujian uji Durbin- Watson pada tabel 4.3 :

Tabel 4.3

Hasil Uji Durbin-Watson

R-squared 0.554277 Mean dependent var -0.151947

Adjusted R-squared 0.514949 S.D. dependent var 0.946535

S.E. of regression 0.658570 Sum squared resid 14.74630

F-statistic 14.09353 Durbin-Watson stat 1.775987

Prob(F-statistic) 0.000004


Dapat dilihat pada tabel diatas nilai Durbin Watson adalah

1.775987. Untuk mengetahui letak Durbin – Watson dalam penelitian

ini maka penulis akan menggambarkannya melalui grafik. Berdasarkan

tabel DW dengan nilai signifikansi 0.05 atau 5 % yang mana nilai k =

3 (k = jumlah variabel independen) dan n = 48 (n= sampel) didapatkan

nilai dl sebesar 1.4064 dan nilai du sebesar 1.6708.

64

0 dl du DW 4-du 4-dl 4

1.4064 1.6708 1.775987 2.3292 2.5936

Sumber : data sekunder yang diolah,2018

Gambar 4.3

Grafik Autokorelasi dengan Uji Durbin- Watson

Dari grafik diatas dapat diketahui bahwa DW > du dimana nilai

DW berada pada daerah yang tidak ada autokorelasi sehingga dalam

penelitian ini dapat disimpulkan tidak terjadi adanya autokorelasi.

d. Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas merupakan pelanggaran dari asumsi

homoskedastisitas (semua gangguan/disturbance yang muncul dalam

persamaan regresi bersifat homokedastik atau mempunyai varians

yang sama pada tiap kondisi pengamatan). Cara mengetahui ada atau

tidaknya gejala heteroskedastisitas pada penelitian ini adalah dengan

melakukan pengujian dengan uji glejser. Jika signifikansi dari

probability < 0,05 maka model tersebut mengandung

65

heteroskedastisitas, dan apabila signifikansi dari prob*R > 0,05 maka

model tersebut tidak mengandung heteroskedastisitas. Berikut tabel

hasil uji heteroskedastisitas:

Tabel 4.4

Hasil Uji Heteroskedastisitas dengan Metode Uji Glejser

Dependent Variable: RESABS

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 08/21/18 Time: 22:47

Sample: 2014 2017

Periods included: 4 Cross-sections included: 12

Total panel (unbalanced) observations: 38

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 2.128064 0.861750 2.469467 0.0187

NPF 0.052947 0.036739 1.441196 0.1587

BOPO -0.016712 0.008917 -1.874064 0.0695

CAR -0.006858 0.006999 -0.979824 0.3341


Pada tabel diatas dapat kita ketahui bahwa nilai probability

antar variabel lebih dari 0.05. Dengan demikian data dalam variabel

penelitian ini terbebas dari gejala heteroskedastisitas.

66

3. Uji Statistik (Uji Regresi)

Dalam melakukan regresi data panel hendaknya memilih model regresi

yang tepat untuk digunakan. Berikut pemilihan model regresi data panel :

a. Estimasi common effect

Tabel 4.5

Model Regresi Common Effect (OLS)

Dependent Variable: LOGROA

Method: Panel Least Squares

Date: 08/21/18 Time: 22:00

Sample: 2014 2017




C 5.652585 1.686126 3.352410 0.0020

NPF -0.290880 0.068303 -4.258678 0.0002

BOPO -0.057818 0.017662 -3.273544 0.0024

CAR 0.012666 0.013135 0.964263 0.3417



S.E. of regression 0.816025 Akaike info criterion 2.530557

Sum squared resid 22.64049 Schwarz criterion 2.702935

Log likelihood -44.08058 Hannan-Quinn criter. 2.591888




67

b. Estimasi fixed effect

Tabel 4.6

Model Regresi Fixed Effect



Date: 08/21/18 Time: 22:01

Sample: 2014 2017




C 5.187094 1.884007 2.753224 0.0113

NPF -0.321975 0.112093 -2.872376 0.0086

BOPO -0.048306 0.018250 -2.646901 0.0144

CAR -0.000161 0.030446 -0.005278 0.9958

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)








Sumber: data sekunder yang diolah, 2018

68

c. Estimasi random effect

Tabel 4.7

Model Regresi Random Effect



Date: 08/21/18 Time: 22:02

Sample: 2014 2017





C 5.157633 1.648285 3.129090 0.0036

NPF -0.294637 0.079212 -3.719611 0.0007

BOPO -0.052066 0.016513 -3.153002 0.0034

CAR 0.012915 0.015395 0.838942 0.4074


S.D. Rho

Cross-section random 0.540974 0.3817

Idiosyncratic random 0.688536 0.6183

Weighted Statistics






Unweighted Statistics


Sum squared resid 22.72881 Durbin-Watson stat 1.152248

Sumber:data sekunder yang diolah, 2018

Setelah melakukan tiga model regresi seperti diatas dilanjutkan

dengan langkah selanjutnya, pemilihan model regresi data panel

dengan chow test (Uji F), uji hausman, dan uji lagrange multiplier.

69

1) Uji Chow (Uji F)

Tabel 4.8

Hasil Uji Chow Test

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 2.250593 (11,23) 0.0487

Cross-section Chi-square 27.763617 11 0.0035

Sumber: data sekunder yang diolah, 2018 diolah, 2018

Dari hasil uji chow pada tabel 4.4 dapat diperhatikan bahwa

nilai cross section Chi-Square jika nilainya > 0.05 maka model CE

yang dipilih. Hasil uji chow diatas mempunyai nilai F 0.0035 < 0.05

sehingga dapat disimpulkan pada uji chow menggunakan FE atau fixed

effect.

2) Uji Hausman

Tabel 4.9

Hasil Uji Hausman

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled

Test cross-section random effects

Test Summary

Chi-Sq.

Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 0.652157 3 0.8844

Sumber: data sekunder yang diolah, 2018.

70

Dari hasil uji hausman diatas dapat diperhatikan bahwa nilai

probability cross section random adalah sebesar 0.8844. Jika nilai

probability > 0.05 maka dapat diambil kesimpulan bahwa model

regresi yang baik digunakan adalah model random effect.

3) Uji Lagrange Multiplier

Tabel 4.10

Hasil Uji Lagrange Multiplier

Lagrange Multiplier Tests for Random Effects

Null hypotheses: No effects

Alternative hypotheses: Two-sided (Breusch-Pagan) and one-sided

(all others) alternatives

Test Hypothesis

Cross-section Time Both

Breusch-Pagan 5.006442 0.277325 5.283766

(0.0253) (0.5985) (0.0215)


Dari hasil uji lagrange multiplier diatas, nilai cross section

breusch pagan adalah sebesar 0.0253. Jika nilai cross section breusch

pagan > 0.05 maka model mengikuti common effect, namun dalam uji

LM diatas nilainya < 0.05 sehingga dapat disimpulkan bahwa dalam

uji LM menggunakan random effect sebagai model regresi yang

terbaik.

Berdasarkan pengujian terhadap ketiga model regresi data

panel , dapat disimpulkan bahwa random effect model dalam regresi

data panel digunakan lebih lanjut dalam mengestimasi pengaruh non

71

performing financing, dan bopo terhadap return on asset dengan

capital adequacy ratio sebagai variabel intervening.

Untuk mengetahui dan menguji hubungan antar variabel bebas

NPF, BOPO, CAR terhadap variabel terikat ROA. Penelitian ini

menggunakan model regresi random effect dengan metode GLS

(Generalized Least Square). Hasil regresi yang diperoleh nantinya

akan dilakukan pengujian terhadap signifikansi yang meliputi uji t, uji

F, dan uji determinasi. Untuk pengolahan data digunakan program

econometric views (Eviews) sebagai alat untuk pengukuran dan

pengujiannya.

3.1 Analisis Model Regresi Pertama

a) Uji Parameter Individual (ttest)

Uji t dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas

terhadap variabel terikat secara parsial. Uji t dalam penelitian ini

dilakukan dengan proram Eviews9. Adapun penjelasan mengenai

output regresi linier berganda yang disajikan pada tabel 4.7 adalah

sebagai berikut:

72

Tabel 4.11

Hasil Uji Parameter Individual (ttest)



Date: 08/21/18 Time: 22:02

Sample: 2014 2017





C 5.157633 1.648285 3.129090 0.0036

NPF -0.294637 0.079212 -3.719611 0.0007

BOPO -0.052066 0.016513 -3.153002 0.0034

CAR 0.012915 0.015395 0.838942 0.4074


S.D. Rho



Weighted Statistics










Dalam uji t, maka perlu diperhatikan nilai t-statistic dalam

suatu model regresi. Nilai ttabel dapat dilihat dari tabel t-statistic, dan

ditemukan bahwa nilai ttabel adalah sebesar 1.681 pada tingkat

signifikansi 0.05.

73

1) NPF

Variabel NPF menunjukkan nilai koefisien pada signifikansi

5% adalah sebesar -0,294637 dengan nilai prob* 0,0007 kurang

dari 0.05, dan besarnya thitung > ttabel (3.719611 > 1.681), maka H1

diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa NPF

memiliki pengaruh yang negative signifikan terhadap return on

asset.

2) BOPO

Variabel BOPO mempunyai nilai koefisien pada signifikansi

0.05 adalah sebesar -0.052066 dengan nilai prob* 0.0034 < 0.05

dan besarnya thitung > ttabel (3.153002 > 1.681) , maka H2 diterima

sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel BOPO secara parsial

memiliki pengaruh negative signifikan terhadap ROA.

3) CAR

Variabel CAR menunjukkan nilai koefisien sebesar 0.012915

dengan nilai prob* 0.4074 > 0.05 dan besarnya thitung < ttabel

(0.838942 < 1.681), maka H3 ditolak. Maka dapat diartikan bahwa

CAR memiliki pengaruh positif tidak signifikan terhadap ROA.

74

b) Uji F (simultan)

Uji F dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas

terhadap variabel terikat secara simultan. Uji F dalam penelitian ini

dilakukan menggunakan program Eviews9. Adapun penjelasan

mengenai hasil uji F yang disajikan pada tabel 4.8 dibawah ini :

Tabel 4.12

Hasil Uji F



Date: 08/21/18 Time: 22:02

Sample: 2014 2017 Periods included: 4

Cross-sections included: 12




C 5.157633 1.648285 3.129090 0.0036

NPF -0.294637 0.079212 -3.719611 0.0007

BOPO -0.052066 0.016513 -3.153002 0.0034

CAR 0.012915 0.015395 0.838942 0.4074 Effects Specification

S.D. Rho



Weighted Statistics







75

Hasil uji F pada penelitian ini memiliki nilai koefisien sebesar

14.09353 dengan prob* F statistik sebesar 0.00004 < 0.05. Dengan

demikian dapat disimpulkan bahwa variabel bebas NPF, BOPO dan

CAR secara simultan atau bersama sama memiliki pengaruh positif

signfiikan terhadap ROA.

c) Koefisien Determinasi (R2)

Tabel 4.13

Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)



Date: 08/21/18 Time: 22:02






C 5.157633 1.648285 3.129090 0.0036

NPF -0.294637 0.079212 -3.719611 0.0007

BOPO -0.052066 0.016513 -3.153002 0.0034

CAR 0.012915 0.015395 0.838942 0.4074 Effects Specification

S.D. Rho



Weighted Statistics






Sumber : data sekunder yang diolah , 2018

76

Koefisien determinasi mencerminkan besarnya kontribusi

perubahan variabel bebas dalam menjalankan perubahan pada

variabel terikat secara bersama-sama, dengan tujuan untuk mengukur

kebenaran dan kebaikan hubungan antara variabel dalam model yang

digunakan. Besarnya nilai adjusted R square antara 0 < adjusted R2 <

1. Jika nilai Adjusted R2 semakin mendekati satu maka model yang

diusulkan dikatakan baik karena semakin tinggi variasi variabel

terikat yang dapat dijelaskan oleh variabel bebasnya.

Berdasarkan hasil uji R2 yang disajikan pada tabel 4.9

diketahui bahwa nilai koefisien determinasi untuk model regresi

antara variabel bebas dan terikat adalah 0.514949. Nilai ini berarti

bahwa variasi variabel independen dapat mempengaruhi sebesar

51.4949 % terhadap ROA. Sedangkan 48.5051 % lainnya, ROA

dipengaruhi oleh variasi variabel lain yang tidak dimasukkan kedalam

model penelitian ini.

3.2 Analisis Regresi Model Kedua

Analisis regresi model dua digunakan untuk

mengetahuikekuatan hubungan dari variabel bebas terhadap variabel

mediasi atau intervening. Pada analisis regresi model kedua persamaan

strukturalnya adalah :

77

Tabel 4.14

Hasil Uji Regresi Model Kedua

Dependent Variable: CAR


Date: 08/22/18 Time: 15:15

Sample: 2014 2017


Total panel (balanced) observations: 48



C 32.03288 4.690283 6.829625 0.0000

NPF -0.083746 0.162147 -0.516483 0.6080

BOPO -0.091495 0.042000 -2.178470 0.0346


a. Uji Parameter Individual (Ttest)

Variabel NPF memiliki nilai koefisien -0.083746 dengan nilai

prob 0.6080 > 0.05, maka H4 ditolak. Hal ini berarti bahwa NPF

memiliki pengaruh negatif tidak signifikan terhadap CAR.

Variabel BOPO memiliki nilai koefisien -0.901495 dengan

nilai prob 0.0346 < 0.05, maka H5 diterima. Hal ini menunjukkan

bahwa BOPO memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap CAR.

78

b. Uji F

Tabel 4.15

Hasil Uji F



Date: 08/22/18 Time: 18:52

Sample: 2014 2017

Periods included: 4





C 32.03288 4.690283 6.829625 0.0000

NPF -0.083746 0.162147 -0.516483 0.6080

BOPO -0.091495 0.042000 -2.178470 0.0346


S.D. Rho



Weighted Statistics

R-squared 0.230482 Mean dependent var 4.869826






R-squared -0.076680 Mean dependent var 22.25187



Berdasarkan uji F dependen CAR dapat diketahui bahwa nilai

prob* F statistic sebesar 0.002754 < 0.05. Hal ini berarti bahwa

79

variabel NPF dan BOPO secara bersama - sama memiliki pengaruh

positif signifikan terhadap CAR.

c. Uji Koefisien Determinasi (R2)

Tabel 4.16

Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)



Date: 08/22/18 Time: 18:52

Sample: 2014 2017






Weighted Statistics










Hasil analisis koefisien determinasi diperoleh nilai R2 adalah

sebesar 0.196282 atau sebesar 19.6282 %. Hal ini menunjukkan bahwa

pengaruh model dalam penelitian ini sebesar 19.6282 % sedangkan

80

sisanya sebesar 80,3718 % dipengaruhi oleh variabel lainnya yang

tidak dimasukkan ke dalam model penelitian.

4. Analisis Jalur (Path Analysis)

Pengujian penelitian ini menggunakan analisis jalur. Analisis jalur

merupakan perluasan dari analisis regresi linier berganda. Analisis regresi

dilakukan sebanyak dua kali. Analisis regresi yang pertama untuk

mengetahui kekuatan hubungan dari variabel bebas terhadap variabel

terikat. Analisis regresi kedua untuk mengetahui kekuatan hubungan dari

variabel bebas terhadap variabel mediasi atau intervening.

a. Interpretasi Analisis Jalur

Berdasarkan hasil uji t pada regresi pertama diperoleh nilai

koefisien variabel NPF sebesar -0.294637. Nilai koefisien -0.294637

merupakan nilai path atau jalur P1. Nilai koefisien BOPO sebesar -

0.052066. Nilai koefisien -0.052066 merupakan nilai path atau jalur

P2. Nilai koefisien CAR sebesar 0.012915. Nilai koefisien 0.012915

merupakan nilai path atau P3.

Berdasarkan hasil uji t pada regresi kedua diperoleh nilai

koefisien NPF sebesar -0.083746. Nilai koefisien -0.083746

merupakan nilai path atau jalur P4. Nilai koefisien BOPO sebesar -

0.901495 merupakan nilai path atau jalur P5.

81

Berdasarkan uji R2 yang tampak pada gambar 4.13 diperoleh

nilai e1 = √1 − 𝑅² = √1 − 0.5149 = √(0.4851) = 0.6965. Pengaruh

antara variabel NPF, variabel BOPO dan variabel CAR terhadap ROA

dapat di gambarkan melalui persamaan struktural satu yaitu :

ROA = b1NPF + b2 BOPO + b3 CAR + 0.6965 e1

ROA = -0.294 NPF + -0.0520 BOPO + 0.0129 CAR + 0.6965 e1

Berdasarkan uji R2 yang tampak pada gambar 4.16 diperoleh

nilai e2 = √1 − 𝑅² = √1 − 0.1962 = √(0.8038) = 0.8965. Pengaruh

kasual empiris antara NPF dan BOPO terhadap CAR dapat

digambarkan melalui persamaan struktural 2 (dua) sebagai berikut :

CAR = b1 NPF + b2 BOPO + 0.8965 e2

CAR = -0.0837 NPF + -0.0914 BOPO + 0.8965 e2

Secara lengkap hasil analisis jalur dalam penelitian ini,

dijelaskan secara rinci pada gambar 4.4:

82

-0.294637

-0.083746

0.012915

-0.091495 - 0.052066

Gambar 4.4

Hasil Analisis Jalur

Hasil dari gambar 4.4 diatas dijelaskan dalam tabel berikut ini :

Tabel 4.17

Ringkasan Hasil Estimasi Dua Regresi

Model Koefisien T Probability R R2

Persamaan struktural 1 (X1,X2,Y2 ke Y1)

X1 = P1 X1Y1 -0.294637 -3.719611 0.0007

0.6965 X2 = P2X2Y1 -0.052066 -3.153002 0.0034

Y2 = P3Y2Y1 0.012915 0.838942 0.4074

Persamaan struktural 2 (X1,X2 ke Y2)

X1 = P4 X1Y2 -0.083746 -0.516483 0.6080 0.8965

X2 = P5 X2Y2 -0.901495 -2.178470 0.0346


ROA

(Y1)

BOPO

(X2)

CAR

NPF

(X1)

e2 = 0.8965 e1 = 0.6965

83

b. Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung

Pada model jalur, penelitian ini akan menjelaskan langsung dan tidak

langsung variabel bebas terhadap variabel terikat.

1) Pengaruh Variabel NPF terhadap ROA

Pengaruh langsung (X1Y1) = -0.294637

Pengaruh tidak langsung (melalui CAR)

X1Y1*Y2Y1 = (-0.083746) * (0.012915) = -0.001082

Apabila pengaruh tidak langsung lebih besar daripada pengaruh

langsung maka dapat disimpulkan bahwa hubungan yang sebenarnya

adalah tidak langsung atau melalui variabel intervening.

Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa variabel NPF

tidak berpengaruh secara langsung terhadap ROA. Hal ini disebabkan

nilai indirect effect lebih besar dari direct effect (-0.001082 > -

0.294637).

2) PengaruhVariabel BOPO terhadap ROA

Pengaruh langsung (X2Y1) = -0.052066

Pengaruh tidak langsung (melalui CAR)

X2Y2*Y2Y1 = (-0.901495)*(0.012915) = -0.011643

Apabila pengaruh tidak langsung lebih besar daripada pengaruh

langsung maka dapat disimpulkan bahwa hubungan yang sebenarnya

adalah tidak langsung atau melalui variabel intervening.

84

Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa variabel BOPO

tidak berpengaruh langsung terhadap ROA. Hal ini disebabkan indirect

effect lebih besar daripada direct effect (-0.011643 > -0.052066).

Tabel 4.18

Hasil Analisis Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung

N

o

Variabel

Direct

Indirect

Total

Kriteria

Kesimpulan

1 Variabel

NPF -0.2947 -0.0011 -0.2958

Indirect

effect >

derect effect

=

intervening

CAR sebagai

variabel

intervening

2 Variabel

BOPO -0.0521 -0.0117 -0.0638

Indiirect

effect >

derect effect

=

intervening

CAR sebagai

variabel

intervening

Sumber : data sekunder yang diolah,2018

Berdasarkan uraian tabel diatas, maka pengaruh tidak langsung

variabel NPF (X1) terhadap ROA (Y) melalui CAR (Z) sebesar -

0.0011 > pengaruh langsung variabel NPF terhadap ROA sebesar -

0.2947. Dengan demikian H6 diterima. Pengaruh tidak langsung

variabel BOPO (X2) terhadap ROA (Y) melalui CAR (Z) sebesar -

0.0117 > pengaruh langsung variabel BOPO terhadap ROA sebesar -

0.0521. Dengan demikian H7 diterima.

85

Dari hasil tersebut dapat diketahui bahwa pengaruh NPF dan

BOPO terhadap ROA berpengaruh dengan melalui CAR. Jadi dapat

disimpulkan bahwa CAR dapat memediasi hubungan antara NPF dan

BOPO terhadap ROA.

C. Pembahasan

1. Pengaruh NPF terhadap ROA

Berdasarkan hasil uji signifikansi parameter individual (uji statistik

t) diperoleh nilai koefisien -0.294637 dengan nilai prob* 0.0007 < 0.05.

Karena nilai prob* lebih kecil dari nilai signifikansi maka keputusannya

H1 diterima . Artinya variabel NPF memiliki pengaruh negative signifikan

terhadap ROA.

Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya oleh

Septiani dan Putu (2016), Africano (2016) dan Rizal (2016) yang

menyatakan bahwa NPF adalah rasio yang digunakan untuk mengukur

perbandingan antara kredit kurang lancar, diragukan dan macet dengan

total kredit yang diberikan. Pengaruh negative yang ditunjukkan oleh NPF

mengindikasikan bahwa semakin meningkat maka ROA akan semakin

menurun dan sebaliknya jika NPF menurun akan meningkatkan tingkat

pendapatan bank yang tercermin dalam rasio ROA. Hal ini terjadi karena

kredit yang bermasalah tidak akan memberikan hasil. Pengaruh NPF

negative signifikan terhadap ROA menunjukkan bahwa nilai NPF yang

tinggi memiliki dampak yang serius pada penurunan ROA. Kondisi ini

86

disebabkan oleh nilai PPAP (Penyisihan Penghapusan Aktiva Produktif)

yang belum dapat menutupi kredit bermasalah.

Berbeda dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Simatupang

dan Franzlay (2016) yang menyatakan bahwa NPF tidak memiliki

pengaruh terhadap ROA yang mengindinkasikan bahwa NPF yang

meningkat tidak mempengaruhi kinerja dan perubahan laba pada suatu

bank.

Standar yang digunakan oleh Bank Indonesia untuk rasio NPF

adalah sebesar 5 %. Menurut Surat Edaran Bank Indonesia Nomor

9/29/DPbs tanggal 7 Desember 2007 peringkat NPF digambarkan jika

NPF > 16 % maka tingkat pengembalian aset sangatlah rendah. Rata –rata

NPF Bank Umum Syariah pada periode 2014 – 2017 adalah sebesar 6.21

%. Artinya rasio NPF berada pada peringkat pertama dimana NPF < 7%.

Rasio NPF yang dimiliki oleh BUS saat ini mengindikasikan bahwa BUS

memiliki kualitas pengembalian aktiva yang sangat tinggi. Hal ini sangat

berpengaruh tehadap laba sebelum pajak dengan pengembalian aset yang

diproksikan dengan ROA. Sehingga dapat disimpulkan jika NPF menurun

sebesar 1 % maka akan meningkatkan tingkat ROA sebesar 29.4637 %.

87

2. Pengaruh BOPO terhadap ROA

Variabel BOPO mempunyai nilai koefisien pada signifikansi 0.05

adalah sebesar -0.052066 dengan nilai prob* 0.0034 < 0.05 sehingga dapat

disimpulkan bahwa variabel BOPO secara parsial memiliki pengaruh

negative signifikan terhadap ROA dan keputusan hipotesis H2 diterima.

Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang

dilakukan oleh Mismiwati (2016), Harianto (2017) dan Yuhanah (2016)

menyatakan bahwa BOPO memiliki pengaruh signifikan negative

terhadap ROA. Pengaruh negative yang dimiliki BOPO mengindikasikan

bahwa setiap kenaikan BOPO akan menurunkan ROA dan setiap

penurunan BOPO akan meningkatkan ROA. Hal ini disebabkan karena

tingkat efisiensi bank dalam menjalankan operasionalnya berpengaruh

terhadap tingkat pendapatan yang dihasilkan oleh bank.

Penelitian ini juga bertolak belakang dengan penelitian dari

Nikmah, Z (2018), Sarwindah, B (2014) yang menyatakan bahwa BOPO

tidak memiliki pengaruh terhadap ROA. Hal ini mengindikasikan bahwa

naik turunnya biaya operasional tidak mempengaruhi perubahan laba yang

diukur melalui ROA pada suatu bank. Ini disebabkan karena biaya

operasional yang dikeluarkan bank dapat ditutup dengan pendapatan

operasional bank.

Standar rasio yang digunakan Bank Indonesia untuk mengukur

BOPO adalah 83 – 90 %. Rata- rata BOPO pada BUS periode 2014 –

88

2016 adalah 101.21 %. Rasio ini berada pada tingkat 5 yang memiliki arti

bahwa semakin tinggi tingkat BOPO maka kinerja manajemen bank

tersebut kurang efisien dalam menggunakan sumber daya yang ada di

bank yang akan berakibat pada berkurangnya laba sebelum pajak yang

pada akhirnya akan menurunkan ROA. Dalam penelitian ini jika rasio

BOPO menurun sebesar 1 % maka akan meningkatkan ROA sebesar

5.2066 %.

3. Pengaruh CAR terhadap ROA

Variabel CAR menunjukkan nilai koefisien sebesar 0.012915

dengan nilai prob* 0.4074 > 0.05. Maka dapat diartikan bahwa CAR tidak

memiliki pengaruh secara parsial terhadap ROA.

Penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan

oleh Yogianta, Catur Wahyu (2013), Harianto (2017), Ummah dan

Suprapto (2015) dan Hakiim dan Rafsanjani (2016) menyatakan bahwa

CAR tidak memiliki pengaruh terhadap ROA. CAR merupakan rasio

permodalan yang menunjukkan kemampuan bank dalam menyediakan

dana untuk keperluan pengembangan usaha dan menampung resiko

kerugian dana yang diakibatkan oleh kegiatan operasi bank. Tidak

berpengaruhnya CAR terhadap ROA mengindikasikan bahwa peningkatan

atau penurunan CAR selama periode penelitian tidak mempengaruhi

kenaikan atau penurunan ROA. Hal ini berarti bahwa kinerja bank yang

mempunyai permodalan relative kecil, tidak mempengaruhi ROA. Secara

89

teoritis peningkatan modal sendiri yang dimiliki oleh bank akan

menurunkan dana sehingga perubahan laba bank akan rendah. Jika tidak

diikuti dengan peningkatan ekspansi manajemen bank maka hal ini tidak

membawa perubahan laba pada bank.

Berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh Anggraeni dan

Suardhika (2014), Simatupang dan Franzlay (2016), Fitriana (2016) yang

menyatakan bahwa CAR memiliki pengaruh yang positif signifikan

terhadap ROA. Hal ini mengindikasikan bahwa peningkatan CAR akan

meningkatkan kinerja bank yang diukur melalui ROA. Secara teoritis bank

yang memiliki CAR diatas 8% sangat baik karena bank mampu

menanggung resiko yang timbul.

Standar yang digunakan oleh Bank Indonesia untuk mengukur CAR

adalah 8 %. Semakin tinggi rasio kecukupan modal yang dimiliki oleh

bank maka akan semakin baik bank dalam menanggung resiko seperti

pembiayaan bermasalah yang akan berujung pada kenaikan ROA. Rata –

rata rasio CAR pada BUS periode 2014 – 2016 adalah 22.25 % sehingga

dikatakan bahwa BUS memiliki kecukupan modal yang cukup baik.

Namun dalam hasil penelitian ini didapati bahwa CAR tidak berpengaruh

terhadap ROA sehingga dapat disimpulkan bahwa naik turunnya tingkat

CAR atau besarnya kecukupan modal tidak mempengaruhi kinerja dan

operasi bank yang akan berpengaruh terhadap perubahan laba atau ROA.

90

4. Pengaruh NPF terhadap CAR

Nilai koefisien variabel NPF sebesar -0.083746 dengan nilai prob*

0.6080 yang berarti > 0.05 sehingga dapat disimpulkan bahwa NPF

memiliki pengaruh negatif tidak signifikan terhadap CAR. Dengan

demikian hipotesis H4 ditolak.

Penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh

Lestari dan Chatarine (2016), Sarwindah, B (2014) yang menyatakan

bahwa NPF memiliki pengaruh negative tidak signifikan terhadap CAR.

Hal ini mengindikasikan bahwa jika NPF meningkat maka tidak akan

mempengaruhi modal dalam suatu bank secara signifikan. Pengaruh

negatif yang diberikan oleh NPF adalah mengindikasikan bahwa ketika

pembiayaan mengalami masalah atau macet atau diragukan maka secara

teoritis akan menurunkan modal dalam suatu bank karena modal tersebut

digunakan untuk menutupi resiko yang timbul termasuk dengan

pembiayaan bermasalah.

Penelitian ini didukung dengan penelitian yang dilakukan oleh

Choiruddin dkk (2016), Bukian dan Sudhiarta (2016), Natasia (2015) yang

menyatakan bahwa NPF memiliki pengaruh yang positif signifikan

terhadap CAR. Hal ini berarti bahwa ketika NPF mengalami kenaikan

dengan adanya agunan yang diambil oleh bank dari debitur maka akan

menambah modal bagi bank untuk peningkatan kegiatan operasionalnya.

91

NPF memiliki pengaruh negatif tidak signifikan terhadap CAR

yang diartikan bahwa jika pembiayaan bermasalah meningkat maka modal

belum tentu menurun. Hal ini dikarenakan modal dalam suatu bank dapat

menutupi pembiayaan yang bermasalah.

5. Pengaruh BOPO terhadap CAR

Nilai koefisien variabel BOPO sebesar -0.091495 dengan nilai

prob* 0.0346 yang berarti < 0.05 sehingga dapat disimpulkan bahwa

BOPO memiliki pengaruh yang negtaif signifikan terhadap CAR.

Penelitian yang dilakukan oleh Lestari, Chaterine (2016) yang

mengemukakan bahwa BOPO memiliki pengaruh negative signifikan

terhadap CAR. Biaya operasional yang di keluarkan oleh bank lebih besar

dari pendapatan operasional yang di terima bank sehingga modal bank

akan menjadi turun, karena bank harus menutupi biaya operasional yang

dikeluarkan. Secara teoritis permodalan suatu bank akan menurun jika

pendapatan operasional suatu bank tidak mampu menutupi biaya

operasionalnya.

Penelitian ini berbeda dengan Sarwindah (2014), Putri, Fani

Awaliya (2016) yang menyatakan bahwa BOPO tidak memiliki pengaruh

terhadap CAR. Rasio BOPO yang tinggi dapat mengurangi modal yang

dimiliki oleh bank karena bank harus menutupi biaya- biaya operasional

bank yang berlebih. Hal ini bisa saja karena bank tidak mampu

mengendalikan biaya operasionalnya sehingga akan memakan pendapatan

92

operasional dan keuntungan yang dimiliki. Sebelum menyentuh modal,

bank akan menjual aset asetnya. Ketika terdapat kelebihan dari penjualan

aset yang merupakan pendapatan non- operasional ini, kelebihan akan

dimasukkan dalam modal agar bisa digunakan kembali untuk membeli

aset bank.

BOPO memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap CAR

sehingga dapat diartikan jika rasio BOPO meningkat akan menurunkan

rasio CAR dalam suatu bank dan sebaliknya jika biaya operasional

menurun dan pendapatan operasionalnya mampu menutupi maka CAR

dalam suatu bank akan tetap terjaga. Jika rasio BOPO menurun sebesar 1

% maka akan meningkatkan ROA sebesar 9.1495 %.

6. Pengaruh NPF terhadap ROA dengan CAR sebagai Variabel

Intervening

CAR dalam model penelitian ini mampu memediasi hubungan

antara pengaruh NPF terhadap ROA pada BUS periode 2014-2017. Hal

ini disebabkan karena nilai koefisien pengaruh tidak langsung > pengaruh

langsung. Selain itu, hal ini disebabkan ketika Kewajiban Penyediaan

Modal Minimum berada pada taraf 8 % atau lebih, modal suatu bank

mampu mempengaruhi pembiayaan yang bermasalah dalam bank.

Pembiayaan yang bermasalah dapat ditutupi oleh modal bank ketika

berada pada nilai 8% atau lebih sehingga pendapatan yang didapatkan dari

pembiayaan dapat tertutup oleh modal bank yang tersedia sehingga kinerja

93

operasional bank dapat terjaga dan perolehan laba dapat meningkat.

Semakin kecil ROA maka pembiayaan yang disalurkan akan semakin

kecil atau rendah, sehingga modal bank dalam menjadi faktor penentu

agar pembiayaan bermasalah dapat tertutupi.

Penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh

Africano (2016), Septiani dan Putu (2016), CAR dapat memediasi

pengaruh NPF terhadap ROA. Namun berbeda dengan Choerudin, dkk

(2016) yang menyatakan bahwa CAR belum mampu memediasi pengaruh

antara NPF terhadap ROA.

7. Pengaruh BOPO terhadap ROA dengan CAR sebagai Variabel

Intervening

Modal dalam suatu bank dapat dijadikan cadangan ketika biaya

operasional yang dikeluarkan oleh bank tidak dapat tertutupi oleh

pendapatan operasional bank. Semakin tinggi rasio BOPO maka akan

mempengaruhi rasio ROA yang semakin menurun. Ketika ROA menurun

maka, kinerja bank dalam memperoleh laba tidak cukup baik dan itu akan

mengakibatkan pendapatan operasional suatu bank menurun sehingga

tidak menutupi biaya operasional yang dikeluarkan oleh bank. Dalam

penelitian ini CAR dapat menjadi mediasi antara pengaruh BOPO

terhadap ROA dikarenakan nilai pengaruh tidak langsung > pengaruh

langsung. Selain itu, ketika KPMM suatu bank berada pada batas yang

disesuaikan oleh BI sebesar 8%, tidak mempengaruhi adanya perolehan

94

laba pada suatu bank. Tetapi ketika rasio BOPO meningkat, modal bank

dapat menutupi biaya operasional sehingga laba suatu bank dapat terjaga.

Penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh

Sarwindah, Boby (2014) menyatakan bahwa BOPO mempengaruhi ROA

dengan dimediasi oleh CAR. Meskipun BOPO tidak berpengaruh terhadap

CAR namun CAR mampu memediasi pengaruh BOPO terhadap ROA.

Tabel 4.19

Hasil Keputusan Hipotesis

No. Hipotesis Kesimpulan

1. Non Performing Financing memiliki pengaruh negative

signifikan terhadap Return on Asset

Diterima

2. Efficiency Operational memiliki pengaruh negative

signifikan terhadap Return on Asset

Diterima

3. Caiptal Adequacy Ratio memiliki pengaruh positif signifikan

terhadap Return on Asset

Ditolak

4. Non Performing Financing memiliki pengaruh negative

signifikan terhadap Capital Adequacy Ratio

Ditolak

5. Efficiency Operational memiliki pengaruh negative

signifikan terhadap Capital Adequacy Ratio

Diterima

6. Non Performing Financing memiliki pengaruh signifikan terhadap Return on Asset melalui Capital Adequacy Ratio

Diterima

7. Efficiency Operational memiliki pengaruh signifikan

terhadap Return on Asset melalui Capital Adequacy Ratio

Diterima

95

BAB V

PENUTUP

Pada bagian ini,penulis akan memberikan kesimpulan yang sesuai

dengan pembahasan sebelumnya serta saran untuk menjadikan masukan bagi

penelitian sebelumnya.

A. Kesimpulan

Berdasarkan penelitian yang dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa:

1. Variabel Non Performing Financing (NPF) berpengaruh negatif signifikan

terhadap Return On Asset (ROA). Hal ini berarti bahwa semakin menurun

tingkat rasio Non Performing Financing (NPF) maka akan meningkatkan

Return On Asset (ROA) namun sebaliknya jika rasio Non Performing

Financing (NPF) semakin meningkat maka akan menurunkan Return On

Asset (ROA).

2. Variabel Efficiency Operatonal (BOPO) memiliki pengaruh yang negatif

signifikan terhadap Return On Asset (ROA). Hal ini mengindikasikan

bahwa pengaruh BOPO yang semakin meningkat akan menurunkan ROA

namun sebaliknya jika rasio BOPO semakin rendah atau menurun akan

meningkatkan ROA.

3. Variabel Capital Adequacy Ratio (CAR) memiliki pengaruh positif tidak

signifikan terhadap Return On Asset (ROA). Hal ini mempunyai arti jika

96

rasio CAR lebih besar tidak secara langsung akan mempengaruhi Retun

On Asset (ROA) dengan kata lain bahwa besar kecilnya modal dalam bank

tidak mempengaruhi penurunan atau peningkatan dalam ROA.

4. Variabel Non Performing Financing (NPF) berpengaruh negatif tidak

signifikan terhadap Capital Adequacy Ratio (CAR). Hal ini berarti bahwa

semakin rendah atau semakin tinggi rasio NPF tidak mempengaruhi nilai

modal yang dimiliki bank.

5. Variabel Efficiency Ratio (BOPO) memiliki pengaruh negatif signifikan

terhadap Capital Adequacy Ratio (CAR). Hal ini berarti bahwa semakin

besar rasio BOPO maka akan menurunkan CAR dan sebaliknya jika rasio

BOPO meningkat maka akan menurunkan CAR.

6. Pengaruh variabel Non Performing Financing (NPF) terhadap Return On

Asset (ROA) dengan Capital Adequacy Ratio (CAR) sebagai variabel

intervening dalam meningkatkan ROA dipilih jalur tidak langsung dimana

melalui intervening yaitu CAR.

7. Pengaruh variabel BOPO terhadap ROA dengan CAR sebagai variabel

intervening dalam meningkatkan ROA dipilih jalur tidak langsung yaitu

melalui CAR.

97

B. Keterbatasan

Peneliti menyadari bahwa penelitian yang dilakukan masih memiliki

beberapa keterbatasan. Adapun keterbatasan dalam penelitian ini meliputi :

1. Adanya keterbatasan pada periode sampel,yaitu hanya 4 tahun saja.

2. Pada penelitian ini hanya menggunakan kebijakan ekonomi mikro, yang

terdiri dari rasio keuangan dalam bank itu sendiri.

3. Terdapat variabel yang memiliki tidak memiliki pengaruh yang signifikan

terhadap profitabilitas yang di proksikan oleh ROA.

C. Saran

Dengan telah dilakukannya pengujian pada pengaruh NPF dan BOPO

terhadap ROA dengan CAR sebagai variabel intervening (Studi Kasus Bank

Umum Syariah Periode 2014-2017) peneliti memberikan saran :

1. Pada penelitian selanjutnya dapat menambah variabel variabel yang lebih

dominan dalam meningkatkan ROA Bank Umum Syariah seperti DPK,

FDR dll.

2. Diharapkan dapat menambah populasi dalam penelitian agar hasil yang

diharapkan lebih baik dan lebih akurat seperti menambah populasi dengan

adanya Bank Perkreditan Rakyat Syariah dan Unit-Unit Syariah.

3. Diharapkan dalam penelitian selanjutnya untuk menambah periode waktu

agar data semakin banyak dan memiliki hasil lebih baik dari penelitian ini.

98

4. Pada penelitian ini hanya menggunakan kebijakan ekonomi mikro, maka

diharapkan dalam penelitian selanjutnya dapat ditambahkan variabel

makro dalam variabel independennya seperti Inflasi, Suku Bunga dll.

5. Untuk perbankan syariah dalam meningkatkan ROA atau profitabilitas

dapat melakukan penanganan dalam mengatasi rasio keuangan dalam

bank, seperti menjaga nilai modal supaya dalam posisi aman, menjaga

KAP atau Kualitas Aktiva Produktif dengan lebih cermat dan hati - hati

dalam melakukan pemberian pembiayaan.

6. Hasil dari penelitian ini memerlukan penelitian lanjutan untuk

memperkuat hasil kebenaran teorinya.

99

DAFTAR PUSTAKA

Africano, Fernando. 2016. Pengaruh NPF Terhadap CAR Serta Dampaknya

Terhadap Profitabilitas Bank Umum Syariah di Indonesia. Jurnal Ilmiah

STIE MDP, Vol.6, No.1, halaman: 61-70.

Almunawwaroh, Medina, Rina Marliana. 2017. Pengaruh CAR, NPF, FDR

Terhadap Profitabilitas Bank Syariah di Indonesia. Amwaluna, Vol.2, No. 1,

halaman: 1-1.

Andhika, Yeana Dwi. 2017. Faktor- faktor yang Mempengaruhi Capital Adequacy

Ratio (CAR) Bank Umum Syariah di Indonesia. Jurnal Ekonomi Syariah

dan Terapan, Vo.4, No.4, halaman: 312-323.

Andini, Fathiyah, Irni Yunita. 2015. Analysis of the Influence of Return on Asset,

Return on Equity, Non Performing Loan, and Loan to Deposit Ratio to

Capital Adequacy Ratio at Banking Companies in Indonesia (Studi at

Commercial Bank that listed on Indonesia Stock Exchange Period2009-

2013). E- Proceeding of Management, Vol. 2, No.2, halaman: 1384-1391.

Anggraini, Made Ria, I Made Sadha Suardhika. 2014. Pengaruh Dana Pihak

Ketiga, Kecukupan Modal, Risiko Kredit dan Suku Bunga Kredit pada

Profitabilitas. E- Jurnal Akuntansi Universitas Udayana, Vol.9, No.1,

halaman: 27-38.

Azhar, Ian, Arim Nasim. 2016. Pengaruh Pembiayaan Jual Beli, Pembiayaan Bagi

Hasil dan Non Performing Financing Terhadap Profitabilitas (Studi Kasus

Bank Umum Syarriah di Indonesia Periode 2012- 2014). Jurnal ASET

(Akuntansi Riset), Vol 8, No.1, halaman: 51-68.

Bukian, Ni Made Winda Parascintya, Gede Merta Sudiartha. Pengaruh Kualitas

Aset, Likuiditas, Rentabilitas, dan Efisiensi Operasional Terhadap Rasio

Kecukupan Modal. E-Jurnal Manajemen Unud, Vol.5, No.2, halaman:1189-

1221.

Chatarine, Alvita, Putu Vivi Lestari. 2014. Pengaruh Kualitas Aktiva Produktif,

BOPO Terhadap ROA dan CAR pada BPR Kabupaten Badung. E-Jurnal

Manajemen Universitas Udayana. Vol. 3, No. 3, halaman: 561-577.

Choerudin, Achmad, Eny Yuniatun, Bambang Kusdiasmo. 2016. Pengaruh Non

Performing Financing dan Loan to Deposit Ratio terhadap Return on Asset

100

dengan Capital Adequacy Ratio sebagai Variabel Intervening. Jurnal

Ekonomi dan Perbankan, Vol.2, No,2, halaman: 28-47.

Dendawijaya, Lukman. 2009. Manajemen Perbankan. Jakarta: Ghalia Indonesia.

Eng, Tan Sau. 2013. Pengaruh NIM, BOPO, LDR , NPL & CAR Terhadap ROA

Bank Internasional dan Bank Nasional Go Publik Periode 2007-2011.

Jurnal Dinamika dan Manajemen, Vol. 1, No. 3, halaman: 153-167.

Fatah, Sofa Sofiana, Dadan Rahadian. 2018. The Impact of Capital Adequacy

Ratio, Non Performing Financing, Financing to Deposit Ratio and

Operational Efficiency on Bank Probability. E- Proceeding of Management,

Vol.5, No.1, halaman: 268-275.

Fitriana, Endang, Hening Widi Oetomo. 2016. Pengaruh NPF, CAR, dan EVA

Terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah di BEI. Jurnal Ilmu dan Riset

Manajemen, Vol.5, No.4, halaman: 1-16.

Ghozali, Imam. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 21.

Semarang: Universitas Diponegoro.

Gudono. 2016. Analisis Data Multivariat. Yogyakarta: BPFE.

Hakiim, Ningsukma, Haqiqi Rafsanjani. 2016. Pengaruh Internal Capital

Adequacy Ratio, Financing to Deposit Ratio dan Biaya Operasional Per

Pendapatan Operasional dalam Peningkatan Profitabilitas Industri Bank

Syariah di Indonesia. Jurnal Perbankan Syariah, Vol.1, No.1, halaman: 60-

74.

Harahap, Sofyan Syafri. 2013. Analisis Kritis Atas Laporan Keuangan. Jakarta:

Rajawali Pers.

Harianto, Syawal. 2017. Rasio Keuangan dan Pengaruhnya Terhadap

Profitabilitas Bank Pembiayaan Rakyat Syariah di Indonesia. Jurnal Bisnis

dan Manajemen, Vol.7, No.1, halaman: 41-48.

Harun, Usman. 2016. Pengaruh Ratio-Ratio Keuangan CAR, LDR, NIM, BOPO,

NPL Terhadap ROA. Jurnal Riset dan Manajemen, Vol.4, No.1, halaman :

67-82.

101

Ikatan Bankir Indonesia (IBI). 2016. Manajemen Kesehatan Bank Berbasis

Risiko. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.

Jensen, Michael C, William H. Meckling. 1976. The Theory of the Firm:

Manajerial Behaviour, Agency Cost, and Ownership Structure, Jurnal of

Financial Economics, Vol.3, No.4, halaman:305-360.

Kasmir, 2010. Pengantar Manajemen Keuangan. Jakarta: Kencana.

2014. Analisis Laporan Keuangan. Jakarta: Rajawali Persada.

Kodifikasi Peraturan Bank Indonesia tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank.

2012. Bank Indonesia: PRES.

Mawaddah, Nur. 2015. Faktor- factor yang Mempengaruhi Profitabilitas Bank

Syariah. Jurnal Etikonomi, Vol.16, No.2, halaman: 241-256.

Mismiwati. 2016. Pengaruh CAR, NIM, BOPO, LDR, dan NPL Terhadap ROA

(Studi Pasa PT. BPD Sumsel Babel). I- Finance, Vol.2, No.1, halaman : 55-

74.

Mokoagow, Sri Windarti, Misbach Fuady. 2015. Faktor- faktor yang

Mempengaruhi Profitabilitas Bank Umum Syariah di Indonesia. Jurnal

EBBANK, Vol.6, No.1, halaman: 33-62.

Muliawati, Sri, Moh. Khoiruddin. Faktor-Faktor Penentu Profitabilitas Bank

Syariah di Indonesia. Management Analysis Journal, Vol.4, No.1, halaman:

39-49.

Mulyaningsih, Sri, Iwan Fakhruddin. 2016. Pengaruh Non Performing Financing

Pembiayaan Mudharabah dan Non Performing Financing Pembiayaan

Musyarakah Terhadap Profitabilitas Bank Umum Syariah di Indonesia.

Jurnal Manajemen dan Bisnis Media Ekonomi, Vol.16, No.1, halaman: 196-

206.

Najmudin. (2011). Manajemen Keuangan dan Aktualisasi Syariah Modern.

Yogyakarta:Andi.

Natasia, Rizky. 2015. Pengaruh Risiko Kredit, Profitabilitas, Likuiditas, dan

Efisiensi Usaha Terhadap Kecukupan Modal pada Bank yang Terdaftar di

102

Bursa Efek Indonesia Periode 2010-2014. Jurnal Akuntansi UNESA, Vol. 2,

No.2, halaman : 1-24.

Nikmah, Zuhrotun. 2018. Analisis Pengaruh Dana Syirkah Temporer, FDR, dan

BOPO Terhadap Resiko Pembiayaan Serta Implikasinya Pada Profitabilitas

BPRS di Indonesia (2012-2017). Skripsi. Jakarta: FEB UIN Syarif

Hidayatullah.

Niode, Ninda Nurjanah, Chabachib. 2016. Pengaruh CAR, Pembiayaan, NPF, dan

BOPO Terhadap ROA Bank Umum Syariah di Indonesia Periode 2010-

2015. Diponegoro Journal of Management, Vol. 5, No. 3, haaman: 1-13.

Nurhasanah. 2014. Pengaruh Assets Growth dan Dana Pihak Ketiga Terhadap

Profitabilitas Perbankan yang Listing di BursaEfek Indonesia (BEI) dengan

Kecukupan Modal Sebagai Pemoderasi. Jurnal Magister Akuntansi, Vol.3,

No.3, halaman: 13-23.

Otoritas Jasa Keuangan (2017). Statistik Perbankan Syariah Desember 2017.

Putri, Fani Awaliana. 2016. Pengaruh LDR, APB, NPL, PDN, BOPO, ROA, NIM

Terhadap CAR pada Bank Pemerintah. Artikel Ilmiah. Surabaya: STIE

Perbanas.

Rahmawati, Duwi. 2018. Pengaruh Pembiayaan Mudharabah, Capital Adequacy

Ratio, Non Performing Financing dan Biaya Operasional per Pendapatan

Operasional, dan Financing to Deposit Ratio Terhadap Pofitabilitas Pada

Bank Umum Syariah di Indonesia Periode 2013-2015. Skripsi. Surakarta:

Fakultas Ekonomi dan Bisnis UMS.

Reed, Edward W, Edward K. Gill. 1995. Bank Umum. Jakarta: Bumi Aksara.

Rizal, Fitra. 2016. Pengaruh Capital Adequacy Ratio, Non Performing Financing

dan Operational Efficiency Ratio Terhadap Profitabilitas Bank Pembiayaan

Rakyat Syariah. Muslim Heritage, Vol.1, No.1, halaman: 179- 196.

Sarwindah, Bobby. 2014. Analsis Pengaruh NPL, LDR, dan BOPO Terhadap

Perubahan Laba dengan CAR Sebagai Variabel Intervening. Artikel Ilmiah.

Surabaya: STIE Perbanas.

Sarwono, Jonathan. 2007. Analisis Jalur untuk Riset Bisnis dengan SPSS.

Yogyakarta: Andyoffset.

103

Septiani, Rita, Putu Vivi Lestari. 2016. Pengaruh NPL dan LDR Terhadap

Profitabilitas dengan CAR Sebagai Variabel Mediasi pada PT BPR

Pasarraya Kuta. E-Jurnal Manajemen Unud, Vol. 5, No.1, halaman : 293 –

324.

Setiawan, Ulin Nuha Aji, Astiwi Indriani. 2016. Pengaruh Dana Pihak Ketiga,

Capital Adequacy Ratio, dan Non Performing Financing Terhadap

Profitabilitas Bank Syariah dengan Pembiayaan sebagai Variabel

Intervening. Diponegoro Journal of Management, Vol.5, No.4, halaman: 1-

11.

Simatupang, Apriani, Denis Franzlay. 2016. Capital Adequacy Ratio, Non

Performing Financing, Efisiensi Operasional dan Financing to Deposit

Ratio Terhadap Profitabilitas Bank Umum Syariah di Indonesia. Jurnal

Administrasi Kantor, Vol.4, No.2, halaman 466- 485.

SK DIR BI No:30/21/KEP/DER tanggal 20 April 1997 tentang Tata Cara Tingkat

Kesehatan Bank.

Sriyana, Jaka . 2014. Metode Regresi Data Panel. Yogyakarta: Ekosiana.

Sugiyono. 2009. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung:

Alfabeta.

2016. Metode Penelitian Manajemen. Bandung: Alfabeta.

Sujarweni, V. Wiratna. 2017. Analisis Laporan Keuangan. Yogyakarta: Pustaka

Baru Press.

Trisnawati, Desi. 2013. Pengantar Perbankan. Yogyakarta: Orbittrust Corp.

Ummah, Fatya Khaira, Edy Suprapto. 2015. Faktor- Faktor yang Mempengaruhi

Profitabilitas pada Bank Muamalat Indonesia. Jurnal Ekonomi dan

Perbankan Syariah, Vol. 3, No.2, halaman : 1-24

Warsa, Ni Made Inten Uthami, I Ketut Mustanda. 2016. Pengaruh CAR, LDR dan

NPL Terhadap ROA pada Sektor Perbankan di Bursa Efek Indonesia. E-

Jurnal Manajemen Unud, Vol.5, No.5, halaman: 2842-2870.

104

Wibowo, Edhi Satriyo, Muhammad Syaichu. 2013. Analisis Pengaruh Suku

Bunga, Inflasi, CAR, BOPO, NPF Terhadap Profitabilitas Bank Syariah.

Diponegoro Journal of Management, Vo.2, No.2, halaman: 1-10.

Winarno, Wing Wahyu. 2007 Analisis Ekonometrika dan Statistik dengan Eviews.

Yogyakarta: UPP STIM YKPN.

Wityasari, Meryta, Irene Rini Demi Pangestuti. 2014. Analisis Pengaruh CAR,

DPK, NPL dan LDR Terhadap Prrofitabilitas Perbankan dengan LDR

Sebagai Variabel Intervening. Diponegoro Journal of Management, Vol.1,

No.1, halaman: 1-14.

www.bi.go.id

www.ojk.go.id

Yogianta, Catur Wahyu. 2013. Analisis Pengaruh CAR, NIM, LDR, NPL, dan

BOPO Terhadap Profitabilitas Studi Bank Umum yang Go Publik di Bursa

Efek Indonesia Periode 2002-20120. Jurnal Bisnis Strategi, Vol 22, No. 2,

halaman:94-111.

Yuhanah, Siti. 2016. Pengaruh Struktur Pasar Terhadap Profitabilitas Perbankan

Syariah di Indonesia. Jurnal Bisnis dan Manajemen, Vol.6, No.1, halaman:

125-138.

http://www.bi.go.id/

http://www.ojk.go.id/

LAMPIRAN

LAMPIRAN I DATA UTAMA BUS PERIODE 2014-2017

No. Nama Bank Tahun NPF BOPO CAR ROA

1 BMI 2014 6,55 64,81 13,91 0,17

2015 7,11 97,41 12,36 0,20

2016 3,83 97,76 12,74 0,22

2017 4,43 97,68 13,62 0,11

2 BMS 2014 3,89 97,61 18,82 0,29

2015 4,26 99,51 18,74 0,30

2016 3,30 88,16 23,53 2,63

2017 2,95 89,16 22,19 1,56

3 BPS 2014 0,53 82,58 25,69 1,12

2015 2,63 89,29 20,30 1,99

2016 2,26 96,17 18,17 0,37

2017 12,52 217,40 11,51 -10,77

4 BNIS 2014 1,86 89,80 18,43 1,27

2015 2,53 89,63 15,48 1,43

2016 2,94 86,88 14,92 1,44

2017 2,89 87,62 20,14 1,31

5 BRIS 2014 4,60 99,77 12,89 0,08

2015 4,86 93,79 13,94 0,76

2016 4,57 91,33 20,63 0,95

2017 6,43 95,24 20,29 0,51

6 BSM 2014 6,84 100,60 14,12 -0,04

2015 6,06 94,78 12,85 0,56

2016 4,92 94,12 14,01 0,59

2017 4,53 94,44 15,89 0,59

7 BCAS 2014 0,12 88,11 29,57 0,76

2015 0,70 94,14 34,30 0,96

2016 0,50 89,18 36,78 1,13

2017 0,32 87,20 29,39 1,17

8 BJBS 2014 5,91 96,94 15,83 0,69

2015 6,93 98,78 22,53 0,25

2016 17,91 122,77 18,25 -8,09

2017 22,04 134,63 16,25 -5,69

9 BSB 2014 4,07 96,77 14,80 0,27

2015 2,99 91,99 16,31 0,79

2016 7,63 109,62 15,15 -1,12

2017 7,85 99,20 19,20 0,02

10 BVS 2014 7,10 143,31 15,27 -1,87

2015 9,80 119,19 16,14 -2,36

2016 7,21 131,34 15,98 -2,19

2017 4,59 96,02 19,29 0,36

11 MSI 2014 5,04 69,62 52,14 3,60

2015 35,15 192,60 38,40 -20,13

2016 43,99 160,28 56,06 -9,51

2017 0,00 83,36 75,83 5,50

12 BTPN 2014 0,87 87,78 32,78 4,23

2015 0,17 85,82 19,96 5,24

2016 0,2 75,14 23,8 8,98

2017 0,05 68,81 28,91 11,19

Keterangan :

BMI = Bank Muamalat Indonesia

BMS = Bank Mega Syariah

BPS = Bank Panin Syariah

BNIS = Bank Nasional Indonesia Syariah

BRIS = Bank Rakyat Indonesia Syariah

BSM = Bank Syariah Mandiri

BCAS = Bank Central Asia Syariah

BJBS = Bank Jabar Banten Syariah

BSB = Bank Syariah Bukopin

BVS = Bank Victoria Syariah

MSI = Maybank Syariah Indonesia

BTPN = Bank Tabungan Negara Syariah

LAMPIRAN UJI ANALISIS DATA


a. Variabel NPF

Panel unit root test: Summary

Series: NPF

Date: 08/21/18 Time: 21:00

Sample: 2014 2017

Exogenous variables: Individual effects

Automatic selection of maximum lags

Automatic lag length selection based on SIC: 0 Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel

Balanced observations for each test

Cross-

Method Statistic Prob.** sections Obs

Null: Unit root (assumes common unit root process)

Levin, Lin & Chu t* -7.57077 0.0000 12 36

Null: Unit root (assumes individual unit root process)

ADF - Fisher Chi-square 22.3436 0.5588 12 36

PP - Fisher Chi-square 29.1175 0.2157 12 36

** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi

-square distribution. All other tests assume asymptotic normality.

b. Variabel BOPO


Series: BOPO

Date: 08/21/18 Time: 20:56

Sample: 2014 2017



Automatic lag length selection based on SIC: 0

Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Balanced observations for each test

Cross-



Levin, Lin & Chu t* -609.055 0.0000 12 36






c. Variabel CAR


Series: CAR

Date: 08/21/18 Time: 20:59

Sample: 2014 2017




Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel


Cross-



Levin, Lin & Chu t* -2.91761 0.0018 12 36






d. Variabel ROA

Panel unit root test: Summary Series: ROA

Date: 08/21/18 Time: 21:00

Sample: 2014 2017




Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel


Cross-



Levin, Lin & Chu t* -567.844 0.0000 12 36







a. Uji Multikolinieritas Auxiliry

1) Regresi Variabel NPF

Dependent Variable: NPF


Date: 08/21/18 Time: 21:42

Sample: 2014 2017

Periods included: 4




Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -17.41550 3.705955 -4.699327 0.0000

BOPO 0.209480 0.027231 7.692690 0.0000

CAR 0.109253 0.080045 1.364902 0.1791


S.D. Rho


Idiosyncratic random 4.712320 0.7331 Weighted Statistics






2) Regresi Variabel BOPO

Dependent Variable: BOPO


Date: 08/21/18 Time: 21:43

Sample: 2014 2017

Periods included: 4





C 95.32089 6.844853 13.92592 0.0000

NPF 2.662897 0.347441 7.664311 0.0000

CAR -0.479314 0.258843 -1.851755 0.0706


S.D. Rho



Weighted Statistics



S.E. of regression 17.71439 Sum squared resid 14120.98 F-statistic 30.03398 Durbin-Watson stat 1.642748


3) Regresi Variabel CAR



Date: 08/21/18 Time: 21:44 Sample: 2014 2017

Periods included: 4





C 32.03288 4.690283 6.829625 0.0000

NPF -0.083746 0.162147 -0.516483 0.6080 BOPO -0.091495 0.042000 -2.178470 0.0346


S.D. Rho



Weighted Statistics






4) Regresi Variabel ROA

Dependent Variable: ROA


Date: 08/21/18 Time: 21:42

Sample: 2014 2017

Periods included: 4




Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 8.877568 1.632894 5.436707 0.0000

NPF -0.246853 0.051030 -4.837423 0.0000

BOPO -0.085653 0.014149 -6.053643 0.0000

CAR 0.061304 0.031722 1.932526 0.0597


S.D. Rho








b. Uji Normalitas

1) Uji Normalitas Pertama

0

4

8

12

16

20

-7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7


Sample 2014 2017

Observations 48

Mean 6.66e-16

Median -0.074681

Maximum 6.446248

Minimum -6.188033

Std. Dev. 1.937221

Skewness 0.380752

Kurtosis 6.574635



2) Uji Normalitas Kedua

0

1

2

3

4

5

6

7

8

-2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0


Sample 2014 2017

Observations 38

Mean -0.016536

Median 0.252888

Maximum 1.067923

Minimum -1.839749

Std. Dev. 0.783589

Skewness -0.720031

Kurtosis 2.559986



c. Uji Autokorelasi




F-statistic 14.09353 Durbin-Watson stat 1.775987 Prob(F-statistic) 0.000004

d. Uji Heteroskedastisitas dengan Metode Glejser

Dependent Variable: RESABS


Date: 08/21/18 Time: 22:47

Sample: 2014 2017





C 2.128064 0.861750 2.469467 0.0187

NPF 0.052947 0.036739 1.441196 0.1587

BOPO -0.016712 0.008917 -1.874064 0.0695

CAR -0.006858 0.006999 -0.979824 0.3341


S.D. Rho



Weighted Statistics









3. Analisis Statistik (Uji Regresi)

a. Estimasi Model Regresi Data Panel

1) Model Regresi Common Effect



Date: 08/21/18 Time: 22:00





C 5.652585 1.686126 3.352410 0.0020

NPF -0.290880 0.068303 -4.258678 0.0002

BOPO -0.057818 0.017662 -3.273544 0.0024

CAR 0.012666 0.013135 0.964263 0.3417 R-squared 0.648708 Mean dependent var -0.258742







2) Model Regresi Fixed Effect



Date: 08/21/18 Time: 22:01

Sample: 2014 2017

Periods included: 4




C 5.187094 1.884007 2.753224 0.0113

NPF -0.321975 0.112093 -2.872376 0.0086

BOPO -0.048306 0.018250 -2.646901 0.0144

CAR -0.000161 0.030446 -0.005278 0.9958










3) Model Regresi Random Effect



Date: 08/21/18 Time: 22:02

Sample: 2014 2017

Periods included: 4





C 5.157633 1.648285 3.129090 0.0036

NPF -0.294637 0.079212 -3.719611 0.0007

BOPO -0.052066 0.016513 -3.153002 0.0034

CAR 0.012915 0.015395 0.838942 0.4074


S.D. Rho











b. Pemilihan Model Regresi

1) Uji Chow

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 2.250593 (11,23) 0.0487

Cross-section Chi-square 27.763617 11 0.0035

Cross-section fixed effects test equation:



Date: 08/21/18 Time: 22:01





C 5.652585 1.686126 3.352410 0.0020

NPF -0.290880 0.068303 -4.258678 0.0002

BOPO -0.057818 0.017662 -3.273544 0.0024

CAR 0.012666 0.013135 0.964263 0.3417 R-squared 0.648708 Mean dependent var -0.258742







2) 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 0.652157 3 0.8844

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

NPF -0.321975 -0.294637 0.006290 0.7303

BOPO -0.048306 -0.052066 0.000060 0.6284

CAR -0.000161 0.012915 0.000690 0.6186

Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: LOGROA


Date: 08/21/18 Time: 22:02

Sample: 2014 2017

Periods included: 4




C 5.187094 1.884007 2.753224 0.0113

NPF -0.321975 0.112093 -2.872376 0.0086

BOPO -0.048306 0.018250 -2.646901 0.0144

CAR -0.000161 0.030446 -0.005278 0.9958




Adjusted R-squared 0.727832 S.D. dependent var 1.319800 S.E. of regression 0.688536 Akaike info criterion 2.378883





3) Uji Lagrange Multiplier

Lagrange Multiplier Tests for Random Effects

Null hypotheses: No effects

Alternative hypotheses: Two-sided (Breusch-Pagan) and one-sided

(all others) alternatives

Test Hypothesis

Cross-section Time Both

Breusch-Pagan 5.006442 0.277325 5.283766

(0.0253) (0.5985) (0.0215)

Honda 2.237508 0.526616 1.954531

(0.0126) (0.2992) (0.0253)

King-Wu 2.237508 0.526616 1.522490

(0.0126) (0.2992) (0.0639)

Standardized Honda 2.826923 0.932512 -0.643188

(0.0023) (0.1755)

--

Standardized King-Wu 2.826923 0.932512 -0.744763

(0.0023) (0.1755) --

Gourierioux, et al.* -- -- 5.283766

(< 0.05)

*Mixed chi-square asymptotic critical values:

1% 7.289

5% 4.321

10% 2.952

c. Analisis Jalur (Path Analysis)

1) Uji Regresi Model Pertama dengan Random Effect



Date: 08/21/18 Time: 22:03

Sample: 2014 2017

Periods included: 4





NPF -0.294637 0.079212 -3.719611 0.0007

BOPO -0.052066 0.016513 -3.153002 0.0034

CAR 0.012915 0.015395 0.838942 0.4074


S.D. Rho



Weighted Statistics






Unweighted Statistics R-squared 0.647338 Mean dependent var -0.258742


2) Uji Regresi Model Kedua dengan Random Effect



Date: 08/21/18 Time: 22:06

Sample: 2014 2017

Periods included: 4





NPF -0.083746 0.162147 -0.516483 0.6080

BOPO -0.091495 0.042000 -2.178470 0.0346


S.D. Rho



Weighted Statistics









ANALISIS PENGARUH NON PERFORMING FINANCING...

Documents

Transcript of ANALISIS PENGARUH NON PERFORMING FINANCING...