Upload
others
View
19
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
PENGARUH CAR, DPK, BOPO, DAN NPF
TERHADAP PROFITABILITAS DENGAN FDR
SEBAGAI VARIABEL INTERVENING PADA
PERBANKAN SYARIAH DI INDONESIA
TAHUN 2013-2017
SKRIPSI
Diajukan untuk Memenuhi Tugas dan Melengkapi Syarat
Guna Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi (S.E)
Disusun Oleh
ANNISA SEKARWATI
NIM 21314055
PROGRAM STUDI S1 PERBANKAN SYARIAH
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS ISLAM
INSTITUT AGAMA ISLAM NEGERI SALATIGA
2018
i
PENGARUH CAR, DPK, BOPO, DAN NPF
TERHADAP PROFITABILITAS DENGAN FDR
SEBAGAI VARIABEL INTERVENING PADA
PERBANKAN SYARIAH DI INDONESIA
TAHUN 2013-2017
SKRIPSI
Diajukan untuk Memenuhi Tugas dan Melengkapi Syarat
Guna Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi (S.E)
Disusun Oleh
ANNISA SEKARWATI
NIM 21314055
PROGRAM STUDI S1 PERBANKAN SYARIAH
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS ISLAM
INSTITUT AGAMA ISLAM NEGERI SALATIGA
2018
ii
PERSETUJUAN PEMBIMBING
iii
PENGESAHAN KELULUSAN
iv
PERNYATAAN KEASLIAN TULISAN
v
PERNYATAAN BEBAS PLAGIAT
vi
MOTTO DAN PERSEMBAHAN
MOTTO
Sesungguhnya sesudah kesulitan itu ada kemudahan (Q.S Al-Insyiroh: 6)
“Alang-alang dudu aling-aling, margining kautaman”
“Man Jadda Wa Jadda”
vii
PERSEMBAHAN
Kedua orang tuaku, Bapak Ngatmin dan Ibu Endang Setyowati
Adikku tersayang Hafiz Bagus Ihsandani
Keluarga besar Mbah Marlan dan Mbah Kartoyo
Guru-guruku
Sahabat-sahabatku
Institut Agama Islam Negeri Salatiga
viii
KATA PENGANTAR
Bismillahirrahmanirrahim.
Segala puji bagi Allah atas segala limpahan rahmat, karunia serta hidayah-
Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan baik. Shalawat serta
salam tidak lupa senantiasa tercurahkan kepada Nabi Muhammad SAW, sang
revolusioner yang diutus oleh Tuhan untuk menuntun jalan hidup umat manusia
kearah yang lebih baik.
Skripsi ini dibuat sebagai salah satu persyaratan untuk memperoleh gelar
Sarjana Ekonomi. Segala proses dalam penulisan skripsi ini tentu tidak terlepas
dari bantuan, arahan, bimbingan, serta doa dari berbagai pihak. Bersama ini
penulis hantarkan ucapan terima kasih, kepada:
1. Bapak Dr. Rahmat Hariyadi, M.Pd selaku Rektor IAIN Salatiga
2. Bapak Dr. Anton Bawono, M.Si selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan
Bisnis Islam Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Salatiga sekaligus
selaku dosen pembimbing yang selalu sabar membimbing dan
memberikan saran dan motivasi agar skripsi ini terselesaikan dengan
baik.
3. Ibu Fetria Eka Yudiana M.Si selaku Ketua Program Studi Perbankan
Syariah S1 Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Salatiga.
ix
4. Bapak dan Ibu Dosen serta seluruh staf karyawan Fakultas Ekonomi dan
Bisnis Islam yang telah memberikan ilmu, ajaran, dan bantuan kepada
penulis.
5. Kedua orang tuaku, dan adikku tersayang yang selalu mendoakanku,
memberikan saran-saran serta dukungan finansial.
6. Sahabat-sahabatku (Windi Lestiyanti, Anis Setiyani, Siti Mahmudah,
Maulida Nurul Baiti) yang telah mendukungku dan memotivasiku selama
proses mengerjakan skripsi ini.
7. Teman-temanku perbankan syariah angkatan 2014 yang telah
memberikan segala hal yang telah kita lalui selama lebih dari 4 tahun ini
semoga kita tetap menjadi sahabat sampai kita tua nanti.
8. Semua pihak yang terlibat dalam penulisan skripsi yang tidak bisa
penulis sebutkan satu per satu. Terima kasih atas segala bentuk dedikasi,
motivasi dan juga inspirasi.
Akhir kata , penulis berharap semoga skripsi ini dapat bermanfaat untuk
semua pihak yang berkepentingan. Terima kasih.
Salatiga, 27 September 2018
Penulis
x
ABSTRAK
Sekarwati, Annisa. 2018. Pengaruh CAR, DPK, BOPO dan NPF terhadap
Profitabilitas dengan FDR sebagai Variabel Intervening pada Perbankan
Syariah di Indonesia Tahun 2013 – 2017. Skripsi, Fakultas Ekonomi dan
Bisnis Islam Program Studi S1 Perbankan Syariah IAIN Salatiga.
Pembimbing: Dr. Anton Bawono, M.Si
Tujuan penelitian ini dilakukan adalah untuk mengetahui pengaruh
kecukupan modal berdasar Capital Adequacy Ratio (CAR), dana pihak ketiga
(DPK), biaya operasional berdasar BOPO, pembiayaan bermasalah berdasarkan
Non Permorming Financing (NPF) terhadap Profitabilitas yang tercermin dari
Return on Assets (ROA) dengan penyaluran pembiayaan berdasarkan Financing
to Deposit Ratio (FDR) sebagai variabel intervening pada Perbankan Syariah di
Indonesia tahun 2013 sampai 2017. Penelitian ini menggunakan jenis penelitian
kuantitatif dengan menggunakan path analysis atau analisis jalur sebagai analisis
data.
Penelitian ini menggunakan data sekunder berbentuk time series data
bulanan Return on Assets (ROA), Capital Adequacy Ratio (CAR), dana pihak
ketiga (DPK), biaya operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO), Non
Permorming Financing (NPF) dan Financing to Deposit Ratio (FDR) pada
Perbankan Syariah di Indonesia periode Januari 2013 sampai Desember 2017.
Data yang telah diperoleh kemudian dianalisis menggunakan alat bantu aplikasi
Eviews versi 9.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Secara parsial variabel CAR,
DPK dan NPF berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Return On Assets
(ROA). Sedangkan BOPO dan FDR tidak berpengaruh signifikan terhadap Return
On Assets (ROA). Secara simultan variabel CAR, DPK, BOPO dan NPF
berpengaruh signifikan terhadap Return On Assets (ROA). Untuk hasil analisis
jalur diperoleh hasil bahwa Variabel Financing to Deposit Ratio (FDR) tidak
memediasi dalam pengaruh CAR, DPK, BOPO, NPF dan FDR satu tahun
sebelumnya terhadap Return On Assets (ROA).
Kata Kunci : Capital Adequacy Ratio (CAR), Dana Pihak Ketiga (DPK), Biaya
Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO), Non Permorming
Financing (NPF), Financing to Deposit Ratio (FDR), Return on Assets (ROA)
xi
DAFTAR ISI
JUDUL ..................................................................................................................... i
PERSETUJUAN PEMBIMBING ........................................................................... ii
PENGESAHAN KELULUSAN ............................................................................ iii
PERNYATAAN KEASLIAN TULISAN ............................................................. iv
PERNYATAAN BEBAS PLAGIAT ..................................................................... v
MOTTO DAN PERSEMBAHAN ......................................................................... vi
KATA PENGANTAR ......................................................................................... viii
ABSTRAK .............................................................................................................. x
DAFTAR ISI .......................................................................................................... xi
DAFTAR TABEL ................................................................................................ xiv
DAFTAR GAMBAR ........................................................................................... xvi
DAFTAR LAMPIRAN ....................................................................................... xvii
BAB I PENDAHULUAN ....................................................................................... 1
A. Latar Belakang Masalah .................................................................. 1
B. Rumusan Masalah ........................................................................... 6
C. Tujuan dan Manfaat Penelitian ........................................................ 7
1. Tujuan .................................................................................... 7
2. Manfaat .................................................................................. 8
D. Sistematika Penulisan ...................................................................... 9
BAB II LANDASAN TEORI ............................................................................... 11
A. Telaah Pustaka ............................................................................... 11
B. Kerangka Teori .............................................................................. 19
1. Bank Syariah ........................................................................ 19
2. Teori Keagenan (Agency Theory) ........................................ 20
3. Profitabilitas ......................................................................... 21
4. CAR (Capital Adequacy Ratio) ........................................... 22
5. DPK (Dana Pihak Ketiga) .................................................... 23
6. BOPO (Biaya Operasional terhadap Pendapatan Opersional)
.............................................................................................. 23
xii
7. NPF (Non Performing Financing) ....................................... 24
8. FDR (Financing to Deposit Ratio) ....................................... 25
C. Kerangka Penelitian....................................................................... 25
D. Hipotesis ........................................................................................ 26
1. CAR terhadap ROA ............................................................. 26
2. DPK terhadap ROA ............................................................. 27
3. BOPO terhadap ROA ........................................................... 28
4. NPF terhadap ROA .............................................................. 29
5. FDR terhadap ROA .............................................................. 30
6. CAR terhadap ROA melalui FDR ....................................... 30
7. DPK terhadap ROA melalui FDR ........................................ 31
8. BOPO terhadap ROA melalui FDR ..................................... 32
9. NPF terhadap ROA melalui FDR ........................................ 33
BAB III METODE PENELITIAN........................................................................ 34
A. Jenis dan Pendekatan Penelitian .................................................... 34
B. Lokasi dan Waktu Penelitian ......................................................... 34
C. Populasi dan Sampel...................................................................... 34
D. Jenis dan Sumber Data .................................................................. 36
E. Teknik Pengumpulan Data ............................................................ 37
F. Definisi Operasional ...................................................................... 37
G. Teknik Analisis Data ..................................................................... 39
1. Uji Stasioneritas ................................................................... 39
2. Analisis Regresi Berganda ................................................... 39
3. Uji Statistik .......................................................................... 40
4. Uji Asumsi Klasik ................................................................ 41
5. Analisis Jalur (Path Analysis) .............................................. 43
H. Alat Analisis .................................................................................. 44
BAB IV ANALISIS DATA .................................................................................. 45
A. Deskripsi Obyek Penelitian ........................................................... 45
1. Variabel Capital Adequacy Ratio (CAR)............................. 45
2. Variabel Dana Pihak Ketiga (DPK) ..................................... 45
xiii
3. Variabel Biaya Operasional Terhadap Pendapatan
Operasional (BOPO) ............................................................ 46
4. Variabel Non Performing Financing (NPF) ........................ 46
5. Variabel Financing to Deposit Ratio (FDR) ........................ 47
6. Variabel Return On Assets (ROA) ....................................... 47
B. Uji Stasioneritas............................................................................. 48
C. Uji Statistik Persamaan I ............................................................... 51
D. Uji Asumsi Klasik Persamaan I ..................................................... 55
E. Uji Statistik Persamaan II .............................................................. 59
F. Uji Asumsi Klasik Persamaan II ................................................... 63
G. Pembahasan Hasil Penelitian ......................................................... 68
1. Pengaruh Langsung CAR, DPK, BOPO, NPF dan FDR
terhadap Return On Assets (ROA) ....................................... 68
2. Analisis Jalur (Path Analysis) Return On Assets (ROA) ..... 76
BAB V PENUTUP ................................................................................................ 83
A. Kesimpulan .................................................................................... 83
B. Saran .............................................................................................. 84
DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................... 87
LAMPIRAN – LAMPIRAN ................................................................................. 92
xiv
DAFTAR TABEL
Tabel 1.1 Jumlah Lembaga Keuangan Syariah di Indonesia ................................. 2
Tabel 2.1 Pengaruh CAR terhadap ROA .............................................................. 11
Tabel 2.2 Pengaruh DPK terhadap ROA .............................................................. 12
Tabel 2.3 Pengaruh BOPO terhadap ROA ............................................................ 13
Tabel 2.4 Pengaruh NPF terhadap ROA ............................................................... 14
Tabel 2.5 Pengaruh FDR terhadap ROA............................................................... 14
Tabel 2.6 Pengaruh CAR terhadap FDR ............................................................... 15
Tabel 2.7 Pengaruh DPK terhadap FDR ............................................................... 16
Tabel 2.8 Pengaruh BOPO terhadap FDR ............................................................ 17
Tabel 2.9 Pengaruh NPF terhadap FDR ................................................................ 18
Tabel 3.1 Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah di Indonesia ................. 35
Tabel 3.2 Tabel Definisi Operasional ................................................................... 37
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Variabel CAR ........................................................ 45
Tabel 4.2 Statistik Deskriptif Variabel DPK......................................................... 45
Tabel 4.3 Statistik Deskriptif Variabel BOPO ...................................................... 46
Tabel 4.4 Statistik Deskriptif Variabel NPF ......................................................... 46
Tabel 4.5 Statistik Deskriptif Variabel FDR ......................................................... 47
Tabel 4.6 Statistik Deskriptif Variabel ROA ........................................................ 47
Tabel 4.7 Uji Stasioneritas Variabel CAR ............................................................ 48
Tabel 4.8 Uji Stasioneritas Variabel DPK ............................................................ 49
Tabel 4.9 Uji Stasioneritas Variabel BOPO .......................................................... 49
Tabel 4.10 Uji Stasioneritas Variabel NPF ........................................................... 50
Tabel 4.11 Uji Stasioneritas Variabel FDR........................................................... 50
Tabel 4.12 Uji Stasioneritas Variabel ROA .......................................................... 51
Tabel 4.13 Uji Statistik ROA ................................................................................ 52
Tabel 4.14 Ringkasan Regresi ROA ..................................................................... 56
Tabel 4.15 Uji Autokorelasi ROA ........................................................................ 57
Tabel 4.16 Uji Autokorelasi ROA Setelah Penyembuhan .................................... 58
Tabel 4.17 Uji Heteroskedastisitas ROA .............................................................. 59
xv
Tabel 4.18 Uji Statistik FDR ................................................................................. 60
Tabel 4.19 Ringkasan Regresi FDR ...................................................................... 63
Tabel 4.20 Uji Autokorelasi FDR ......................................................................... 64
Tabel 4.21 Uji Autokorelasi FDR Setelah Penyembuhan ..................................... 65
Tabel 4.22 Uji Heteroskedastisitas FDR ............................................................... 66
Tabel 4.23 Uji Heteroskedastisitas FDR Setelah Penyembuhan .......................... 67
Tabel 4.24 Analisis Jalur Persamaan ROA ........................................................... 77
xvi
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Kerangka Penelitian .......................................................................... 26
Gambar 4.1 Uji Normalitas ROA.......................................................................... 55
Gambar 4.2 Grafik Uji Autokorelasi ROA ........................................................... 57
Gambar 4.3 Grafik Uji Autokorelasi ROA Setelah Penyembuhan ....................... 58
Gambar 4.4 Uji Normalitas FDR .......................................................................... 63
Gambar 4.5 Grafik Uji Autokorelasi FDR ............................................................ 64
Gambar 4.6 Grafik Uji Autokorelasi FDR Setelah Penyembuhan ....................... 66
Gambar 4.7 Model Analisis Jalur ROA ................................................................ 76
xvii
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1 Data Penelitian
Lampiran 2 Uji Stasioneritas
Lampiran 3 Uji Deskripif Statistik
Lampiran 4 Uji Statistik
Lampiran 5 Uji Asumsi Klasik
Lampiran 6 Lembar Konsultasi
Lampiran 7 Lembar Pernyataan Publikasi
Lampiran 8 Daftar Riwayat Hidup
Lampiran 9 Lembar Declaration
Lampiran 10 Surat Dosen Pembimbing
Lampiran 11 Daftar Nilai SKK
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Masalah
Bank syariah didirikan dengan tujuan untuk mempromosikan dan
mengembangkan penerapan prinsip-prinsip Islam, Syariah dan tradisinya
ke dalam transaksi keuangan dan perbankan serta bisnis lain yang terkait.
Prinsip utama yang diikuti oleh bank Islami itu adalah larangan riba dalam
berbagai bentuk transaksi, melakukan kegiatan usaha dan perdagangan
berdasarkan perolehan keuntungan yang sah dan memberi zakat (Arifin,
2002:3).
Perkembangan lembaga-lembaga keuangan Islam tersebut
tergolong cepat, dan salah satu alasannya ialah karena adanya keyakinan
kuat di kalangan masyarakat Muslim bahwa perbankan konvensional itu
mengandung riba yang dilarang oleh agama Islam (Arifin, 2002:8).
Selama kurang lebih enam tahun beroperasi, kecuali UU No. 7/1992 dan
Peraturan Pemerintah No. 72/1992, praktis tidak ada peraturan perundang-
undangan lainnya yang mendukung beroperasinya perbankan syariah. Hal
ini memaksa perbankan syariah menyesuaikan produk-produknya dengan
hukum positif yang berlaku di Indonesia, yang berbasis
bunga/konvensional. Akibatnya ciri-ciri syariah yang melekat menjadi
2
tersamar dan bank Islam di Indonesia tampil seperti layaknya bank
konvensional (Arifin, 2002:9).
Dengan diundangkannya UU No.10/1998 tentang Perubahan UU
No. 7/1992 tentang Perbankan, maka secara tegas Sistem Perbankan
Syariah ditempatkan sebagai bagian dari Sistem Perbankan Nasional.
Perangkat hukum ini diharapkan telah memberi dasar hukum yang lebih
kokoh dan peluang yang lebih besar dalam pengembangan perbankan
Syariah di Indonesia. Berikut jumlah lembaga keuangan syariah di
Indonesia :
Tabel 1.1 Jumlah Lembaga Keuangan Syariah di Indonesia
Sumber: Sumber : www.ojk.co.id
Untuk semakin meningkatkan eksistensi Bank Syariah serta
kepercayaan masyarakat Indonesia akan jasa Perbankan Syariah maka
perlu peningkatan kinerja pada perbankan syariah tersebut (Fitria, 2017:5).
Indikator dari barometer meningkatnya kinerja keuangan perbankan
syariah dapat diukur pada tingkat profitabilitasnya (Fitria, 2017:6). Dalam
penelitian kali ini profitabilitas diukur oleh Return on Asset (ROA).
Alasan dipilihnya ROA sebagai rasio profitabilitas karena ROA dapat
Nama Jumlah
Bank Umum Syariah 13
Unit Usaha Syariah 21
BPRSyariah 167
3
mengukur kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba dengan
menggunakan kekayaan yang dimiliki perusahaan setelah disesuaikan
dengan biaya-biaya yang dikeluarkan untuk mendanai aset tersebut
(Wityasari, 2014:5). Dan variabel-variabel yang diduga dapat
mempengaruhi profitabilitas (ROA) Perbankan Syariah adalah Capital
Adequacy Ratio (CAR), Non Performing Financing (NPF), Net Interest
Margin (NIM), Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional
(BOPO), Dana Pihak Ketiga (DPK), dan Financing to Deposit Ratio
(FDR) (Ariyanti, 2017:2).
CAR merupakan indikator terhadap kemampuan bank untuk
menutupi penurunan aktivanya sebagai akibat dari kerugian – kerugian
bank yang disebabkanoleh aktiva yang beresiko (Pardede, 2016:3). Hasil
penelitian dari Hasanah (2017:70) dan Nurvarida (2017:87) yang
menyatakan bahwa Capital Adequacy Ratio (CAR) berpengaruh negatif
dan signifikan terhadap Return on Assets (ROA). Berbeda dengan
penelitian Pardede (2016:10), Fitria (2017:188) dan Pangestika (2018:144)
yang menyatakan bahwa Capital Adequacy Ratio (CAR) berpengaruh
positif dan signifikan terhadap Return on Assets (ROA).
Dana pihak ketiga atau dana yang bersumber dari masyarakat
adalah dana yang berasal dari masyarakat, baik perorangan maupun badan
usaha, yang diperoleh bank dengan menggunakan berbagai instrumen
produk simpanan yang dimiliki oleh bank (Wityasari, 2014:38).
Berdasarkan hasil penelitian dari Pangestika (2018:144) dimana penelitian
4
tersebut menyatakan bahwa Dana Pihak Ketiga (DPK) berpengaruh
negatif dan signifikan terhadap Return on Assets (ROA). Berbeda dengan
penelitian Pardede (2016:10) dan Ariyanti (2017:18) yang menyatakan
bahwa Dana Pihak Ketiga (DPK) berpengaruh positif dan tidak signifikan
terhadap Return on Assets (ROA). Hal ini menunjukkan bahwa
peningkatan DPK yang ada tidak bermakna atau signifikan terhadap ROA
bank (Pardede, 2016:10). Berbeda lagi dengan penelitian Sudiyatno
(2010:133) dan Firmansyah (2013:94) yang menyatakan bahwa bahwa
Dana Pihak Ketiga (DPK) berpengaruh positif dan signifikan terhadap
Return on Assets (ROA). Hal ini mengindikasikan bahwa semakin banyak
simpanan nasabah yang dihimpun bank persero maka akan meningkatkan
kegiatan usaha bank untuk memperoleh profitabilitasnya (Firmansyah,
2013:95).
BOPO adalah kelompok rasio yang mengukur efisiensi dan
efektivitas operasional suatu perusahaan dengan jalur membandingkan
satu terhadap lainya yang bertujuan untuk mengukur kemampuan
pendapatan operasional dalam menutup biaya operasional (Nurvarida,
2017:32). Berdasarkan penelitian dari Aziz (2016:8) dan Susanto
(2016:20) yang menyatakan bahwa Biaya Operasional terhadap
Pendapatan Operasional (BOPO) berpengaruh negatif tetapi tidak
signifikan terhadap Return on Assets (ROA). Namun tidak sejalan dengan
penelitian dari Ariyanti (2017:17) dan Harianto (2017:46) yang
menyatakan bahwa Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional
5
(BOPO) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Return on Assets
(ROA). Hasil penelitian menurut Zulfikar (2014:11) bahwa Biaya
Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) berpengaruh
positif dan signifikan terhadap Return on Assets (ROA).
Rasio Non Performing Financing analog dengan Non Performing
Loan pada bank konvensional. Karena pada bank syariah tidak mengenal
adanya pinjaman namun menggunakan istilah pembiayaan. Non
Performing Financing menunjukan kemampuan manajemen bank dalam
mengelola pembiayaan bermasalah yang diberikan oleh bank (Nurvarida,
2017:36). Berdasarkan hasil penelitian Harianto (2017:45) dan Pangestika
(2018:145) yang menyatakan bahwa Non Performing Financing (NPF)
berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Return on Assets (ROA).
Hasil penelitian berbeda ditemukan oleh Harun (2016:78), Ariyanti
(2017:16) dan Fitria (2017:119) yang menyatakan bahwa Non Performing
Financing (NPF) berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap Return
on Assets (ROA).
Financing to Deposit Ratio (FDR) dapat digunakan untuk
mengukur tingkat efektivitas pembiayaan yang disalurkan, sehingga
apabila rasio FDR meningkat maka laba bank juga akan meningkat dengan
asumsi bahwa bank dapat menyalurkan pembiayaan secara efektif
(Nurvarida, 2017:38). Hasil penelitian dari Harianto (2017:47), Ariyanti
(2017:17) dan Pangestika (2018:142) yang menyatakan bahwa Financing
to Deposit Ratio (FDR) tidak berpengaruh signifikan terhadap Return on
6
Assets (ROA). Hasil berbeda ditemukan oleh Suyono (2005:61) dan
Christiano (2014:828) yang menyatakan bahwa Financing to Deposit
Ratio (FDR) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Return on Assets
(ROA).
Berdasarkan penelitian mengenai CAR, DPK, BOPO, dan NPF
diiringi dengan penelitian-penelitian yang menghasilkan FDR berpengaruh
positif dan signifikan terhadap ROA maka Financing to Deposit Ratio
(FDR) digunakan sebagai variabel intervening yang dapat digunakan
untuk mengisi perbedaan hasil tersebut. Sehingga penulis memberi judul
penelitian ini “Pengaruh CAR, DPK, BOPO dan NPF terhadap
Profitabilitas dengan FDR sebagai Variabel Intervening pada Perbankan
Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017”.
B. Rumusan Masalah
1. Apakah CAR berpengaruh terhadap Profitabilitas pada Perbankan
Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017?
2. Apakah DPK berpengaruh terhadap Profitabilitas pada Perbankan
Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017?
3. Apakah BOPO berpengaruh terhadap Profitabilitas pada Perbankan
Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017?
4. Apakah NPF berpengaruh terhadap Profitabilitas pada Perbankan
Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017?
5. Apakah FDR berpengaruh terhadap Profitabilitas pada Perbankan
Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017?
7
6. Apakah FDR terbukti sebagai variabel intervening antara pengaruh
CAR terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia Tahun
2013-2017?
7. Apakah FDR terbukti sebagai variabel intervening antara pengaruh
DPK terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia Tahun
2013-2017?
8. Apakah FDR terbukti sebagai variabel intervening antara pengaruh
BOPO terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia Tahun
2013-2017?
9. Apakah FDR terbukti sebagai variabel intervening antara pengaruh
NPF terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia Tahun
2013-2017?
C. Tujuan dan Manfaat Penelitian
1. Tujuan
a. Untuk menganalisis pengaruh CAR terhadap Profitabilitas pada
Perbankan Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017.
b. Untuk menganalisis pengaruh DPK terhadap Profitabilitas pada
Perbankan Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017.
c. Untuk menganalisis pengaruh BOPO terhadap Profitabilitas pada
Perbankan Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017.
d. Untuk menganalisis pengaruh NPF terhadap Profitabilitas pada
Perbankan Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017.
8
e. Untuk menganalisis pengaruh FDR terhadap Profitabilitas pada
Perbankan Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017.
f. Untuk menganalisis pengaruh CAR terhadap Profitabilitas
melalui FDR sebagai variabel intervening pada Perbankan
Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017.
g. Untuk menganalisis pengaruh DPK terhadap Profitabilitas melalui
FDR sebagai variabel intervening pada Perbankan Syariah di
Indonesia Tahun 2013-2017.
h. Untuk menganalisis pengaruh BOPO terhadap Profitabilitas
melalui FDR sebagai variabel intervening pada Perbankan
Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017.
i. Untuk menganalisis pengaruh NPF terhadap Profitabilitas melalui
FDR sebagai variabel intervening pada Perbankan Syariah di
Indonesia Tahun 2013-2017.
2. Manfaat
a. Bagi Penulis
Penelitian ini merupakan suatu proses pembelajaran dalam
penerapan antara teori yang didapat pada saat perkuliahan dengan
praktik yang terjadi di lapangan.
b. Bagi Pembaca
Penelitian ini diharapkan dapat dijadikan sebagai suatu
bahan informasi mengenai Pengaruh CAR, DPK, BOPO, dan
NPF terhadap Profitabilitas dengan FDR sebagai Variabel
9
Intervening pada Perbankan Syariah di Indonesia Tahun 2013-
2017.
Penelitian ini juga diharapkan berguna bagi penelitian
selanjutnya sebagai rujukan apabila topik penelitian sama.
c. Bagi Bank
Penelitian ini diharapkan dapat dijadikan sebagai koreksi
untuk terus meningkatkan kinerjanya.
D. Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan penelitian ini antara lain sebagai berikut:
1. BAB I merupakan pendahuluan, dalam bab ini berisi penjelasan
mengenai latar belakang masalah, rumusan masalah, tujuan dan
manfaat penelitian, dan sistematika penulisan.
2. BAB II merupakan landasan teori, dalam bab ini terdapat empat
bagian yaitu pertama landasan teori yang berisi uraian telaah
pustaka, referensi, jurnal, artikel, dan lain-lain, yang berkaitan
dengan topik penelitian ini. Referensi ini juga digunakan sebagai
dasar untuk melakukan analisis terhadap masalah. Kedua
penelitian dan pengkajiaan yang telah dilakukan oleh peneliti
terdahulu yang berkaitan dengan masalah yang dibahas dalam
penelitian ini. Ketiga kerangka pemikiran berisi kesimpulan dari
telaah pustaka yang digunakan untuk menyusun asumsi atau
hipotesis. Dan bagian keempat adalah hipotesis yang
dikemukakan.
10
3. BAB III merupakan metode penelitian, dalam bab ini
menguraikan tentang metode pengkajian masalah, data penelitian
yang berisi antara lain variabel penelitian, karakterisktik data,
populasi dan sampel, disertai penjelasan tentang prosedur
pengumpulan data, serta teknik analisis data.
4. BAB IV adalah analisis data, dalam bab ini dibahas secara lebih
mendalam tentang uraian penelitian yang berisi deskripsi objek
penelitian dan analisis data serta pembahasan hasil dan
interprestasi yang diperoleh dari penelitian.
5. BAB V adalah penutup, bab ini merupakan penutup dari
penulisan penelitian dan berisi tentang kesimpulan dari
pembahasan bab-bab yang telah diuraikan sebelumnya dan saran-
saran yang dapat diberikan.
11
BAB II
LANDASAN TEORI
A. Telaah Pustaka
Penelitian ini menggunakan variabel dependen Return on Assets
(ROA), variabel independen Capital Adequacy Ratio (CAR), Dana Pihak
Ketiga (DPK), Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional
(BOPO), Non Performing Financing (NPF) dan variabel intervening
Financing to Deposit Ratio (FDR).
Berikut ini merupakan ringkasan penelitian terdahulu yang
berkaitan dengan penelitian ini:
Tabel 2.12Pengaruh CAR terhadap ROA
No Nama Penulis dan Judul Hasil Penelitian
1. Kartika Wahyu Sukarno, Muhamad Syaichu
(2006)
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi
Kinerja Bank Umum di Indonesia
CAR berpengaruh positif dan
signifikan terhadap ROA.
2. Desi Natalia Pardede, Irene Rini Demi
Pangestuti (2016)
Analisis Pengaruh CAR, Dana Pihak Ketiga
(DPK), NIM, dan LDR terhadap
Profitabilitas Perbankan dengan LDR
sebagai Variabel Intervening
CAR berpengaruh positif dan
signifikan terhadap ROA.
3. Anti Suryani, Suhadak dan Raden Rustam
Hidayat (2016)
Pengaruh Rasio Capital Adequacy Ratio,
Biaya Operasional Per Pendapatan
Operasional, Loan to Deposit Ratio, Net
Interest Margin dan Non Performing Loan
terhadap Return On Assets (Studi pada Bank
Umum yang Terdaftar di Bursa Efek
Indonesia Periode 2012-2014)
CAR pada penelitian ini tidak
berpengaruh signifikan
terhadap ROA .
12
4. Elok Maulidatul Hasanah (2017)
Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR)
dan Non Performing Financing (NPF)
terhadap Profitabilitas (ROA) dengan
Financing to Deposit Ratio (FDR) sebagai
Variabel Intervening pada Bank Umum
Syariah (Periode 2012-2016)
CAR berpengaruh negatif dan
signifikan terhadap ROA
5. Nike Nurvarida (2017)
Analisis Pengaruh BOPO, CAR, NPF, FDR
dan NOM terhadap Profitabilitas (ROA)
pada Bank Umum Syariah Periode 2012-
2016
CAR berpengaruh negatif dan
signifikan terhadap ROA
6.. Leny Nur Fitria (2017)
Analisis Pengaruh Rasio Keuangan dan
Dana Pihak Ketiga terhadap Profitabilitas
melalui Financing to Deposit Ratio sebagai
Variabel Intervening pada Perbankan
Syariah (Studi pada Bank Umum Syariah
Periode 2011-2015)
CAR berpengaruh positif
signifikan terhadap ROA
7. Muhammad Yusuf Wibisono dan Salamah
Wahyuni (2017)
Pengaruh CAR, NPF, BOPO, FDR terhadap
ROA yang dimediasi oleh NOM
CAR berpengaruh negatif
tidak signifikan terhadap
ROA.
8. C. Zelin Winda Ayu Pangestika dan
Musdholifah (2018)
Pengaruh DPK, CAR, dan NPL melalui LDR
sebagai Variabel Intervening terhadap
Profitabilitas Bank (Studi pada Bank
Terbesar di Asia Tenggara Periode 2012-
2016)
CAR berpengaruh positif
signifikan terhadap ROA.
Tabel 2.2 3Pengaruh DPK terhadap ROA
No Nama Penulis dan Judul Hasil Penelitian
1. Bambang Sudiyatno dan Jati Suroso (2010)
Analisis Pengaruh Dana Pihak Ketiga,
BOPO, CAR dan LDR terhadap Kinerja
Keuangan pada Sektor Perbankan yang Go
Public di Bursa Efek Indonesia (BEI)
(Periode 2005-2008).
DPK berpengaruh positif dan
signifikan terhadap ROA.
2. Andreani Caroline Barus dan David Sulistyo
(2011)
Hubungan Efisiensi Operasional dengan
Kinerja Profitabilitas pada Sektor Perbankan
yang Go Public di BEJ
DPK berpengaruh positif dan
signifikan terhadap ROA.
3. Ade Firmansyah (2013) Analisis Pengaruh
Dana Pihak Ketiga, Kecukupan Modal,
Penyaluran Kredit, dan Efisiensi Operasi
terhadap Profitabilitas Bank (Studi Kasus
pada Bank Persero Periode 2009 - 2012)
DPK berpengaruh positif dan
signifikan terhadap ROA.
13
4. Desi Natalia Pardede, Irene Rini Demi
Pangestuti (2016)
Analisis Pengaruh CAR, Dana Pihak Ketiga
(DPK), NIM, dan LDR terhadap
Profitabilitas Perbankan dengan LDR
sebagai Variabel Intervening
DPK tidak
berpengaruh signifikan
terhadap ROA dengah arah
positif.
5. Indah Ariyanti, Patricia Dhiana P, Ari
Pranaditya (2017)
Pengaruh CAR, NPF, NIM, BOPO, dan
DPK terhadap Profitabilitas dengan FDR
sebagai Variabel Intervening (Studi Kasus
Perbankan Umum Syariah Tahun 2011-
2014)
DPK tidak berpengaruh
terhadap ROA.
6. C. Zelin Winda Ayu Pangestika dan
Musdholifah (2018)
Pengaruh DPK, CAR, dan NPL melalui LDR
sebagai Variabel Intervening terhadap
Profitabilitas Bank (Studi pada Bank
Terbesar di Asia Tenggara Periode 2012-
2016)
DPK berpengaruh negatif
signifikan terhadap ROA
Tabel 2.34Pengaruh BOPO terhadap ROA
No Nama Penulis dan Judul Hasil Penelitian
1. Taufik Zulfikar (2014)
Pengaruh CAR, LDR, NPL, BOPO dan NIM
terhadap Kinerja Profitabilitas (ROA) Bank
Perkreditan Rakyat di Indonesia
BOPO berpengaruh positif
dan signifikan terhadap ROA
2. Heri Susanto dan Nur Kholis (2016)
Analisis Rasio Keuangan terhadap
Profitabilitas pada Perbankan Indonesia
BOPO tidak berpengaruh
terhadap ROA
3. Habibul Aziz (2016)
Analisis Pengaruh Capital Adequacy Ratio
(CAR), Non Performing Financing (NPF),
Net Interest Margin (NIM), Financing to
Deposit Ratio (FDR), Biaya Operasional
terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)
terhadap Profitabilitas Pada Bank Syariah di
Indonesia
BOPO tidak berpengaruh
terhadap ROA
4. Indah Ariyanti, Patricia Dhiana P, Ari
Pranaditya (2017)
Pengaruh CAR, NPF, NIM, BOPO, dan
DPK terhadap Profitabilitas dengan FDR
sebagai Variabel Intervening (Studi Kasus
Perbankan Umum Syariah Tahun 2011-
2014)
BOPO berpengaruh negatif
signifikan terhadap ROA.
5. Syawal Harianto (2017)
Rasio Keuangan dan Pengaruhnya terhadap
Profitabilitas pada Bank Pembiayaan Rakyat
Syariah di Indonesia
BOPO berpengaruh negatif
terhadap ROA.
14
6. Muhammad Yusuf Wibisono dan Salamah
Wahyuni (2017)
Pengaruh CAR, NPF, BOPO, FDR terhadap
ROA yang dimediasi oleh NOM
BOPO berpengaruh negatif
signifikan terhadap ROA.
Tabel 2.45Pengaruh NPF terhadap ROA
No Nama Penulis dan Judul Hasil Penelitian
1. Usman Harun (2016)
Pengaruh Ratio-Ratio Keuangan CAR, LDR,
NIM, BOPO, NPL terhadap ROA
NPL tidak berpengaruh
signifikan terhadap ROA
2.. Indah Ariyanti, Patricia Dhiana P, Ari
Pranaditya (2017)
Pengaruh CAR, NPF, NIM, BOPO, dan
DPK terhadap Profitabilitas dengan FDR
sebagai Variabel Intervening (Studi Kasus
Perbankan Umum Syariah Tahun 2011-
2014)
NPF tidak berpengaruh
terhadap ROA.
3. Leny Nur Fitria (2017)
Analisis Pengaruh Rasio Keuangan dan
Dana Pihak Ketiga terhadap Profitabilitas
melalui Financing to Deposit Ratio sebagai
Variabel Intervening pada Perbankan
Syariah (Studi pada Bank Umum Syariah
Periode 2011-2015)
NPF berpengaruh positif tetapi
tidak signifikan terhadap ROA
4. Syawal Harianto (2017)
Rasio Keuangan dan Pengaruhnya terhadap
Profitabilitas pada Bank Pembiayaan Rakyat
Syariah di Indonesia
NPF berpengaruh negatif
signifikan terhadap ROA.
5. Muhammad Yusuf Wibisono dan Salamah
Wahyuni (2017)
Pengaruh CAR, NPF, BOPO, FDR terhadap
ROA yang dimediasi oleh NOM
NPF berpengaruh positif tetapi
tidak signifikan terhadap
ROA.
6. C. Zelin Winda Ayu Pangestika dan
Musdholifah (2018)
Pengaruh DPK, CAR, dan NPL melalui LDR
sebagai Variabel Intervening terhadap
Profitabilitas Bank (Studi pada Bank
Terbesar di Asia Tenggara Periode 2012-
2016)
NPL berpengaruh negatif
signifikan terhadap ROA.
Tabel 2.56Pengaruh FDR terhadap ROA
No Nama Penulis dan Judul Hasil Penelitian
1. Agus Suyono (2005)
Analisis Rasio-Rasio Bank yang
Berpengaruh terhadap Return On Asset
(Studi Empiris: pada Bank Umum di
LDR berpengaruh positif dan
signifikan terhadap ROA
15
Indonesia Periode 2001-2003)
2. Mario Christiano, Parengkuan Tommy, dan
Ivonne Saerang (2014)
Analisis Terhadap Rasio-Rasio Keuangan
untuk Mengukur Profitabilitas pada Bank-
Bank Swasta yang Go Public di Bursa Efek
Indonesia
LDR berpengaruh positif
signifikan terhadap ROA
3. Indah Ariyanti, Patricia Dhiana P, Ari
Pranaditya (2017)
Pengaruh CAR, NPF, NIM, BOPO, dan
DPK terhadap Profitabilitas dengan FDR
sebagai Variabel Intervening (Studi Kasus
Perbankan Umum Syariah Tahun 2011-
2014)
FDR tidak berpengaruh
terhadap ROA.
4. Syawal Harianto (2017)
Rasio Keuangan dan Pengaruhnya terhadap
Profitabilitas pada Bank Pembiayaan Rakyat
Syariah di Indonesia
FDR berpengaruh positif tidak
signifikan terhadap ROA
5. Muhammad Yusuf Wibisono dan Salamah
Wahyuni (2017)
Pengaruh CAR, NPF, BOPO, FDR terhadap
ROA yang dimediasi oleh NOM
FDR berpengaruh negatif
signifikan terhadap ROA.
6. C. Zelin Winda Ayu Pangestika dan
Musdholifah (2018)
Pengaruh DPK, CAR, dan NPL melalui LDR
sebagai Variabel Intervening terhadap
Profitabilitas Bank (Studi Pada Bank
terbesar di Asia Tenggara Periode 2012-
2016)
LDR tidak berpengaruh
terhadap ROA
Tabel 2.67Pengaruh CAR terhadap FDR
No Nama Penulis dan Judul Hasil Penelitian
1. Agustina dan Anthony Wijaya (2013)
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi
Loan Deposit Ratio Bank Swasta Nasional di
Bank Indonesia
CAR tidak berpengaruh
signifikan terhadap LDR.
2. Desi Natalia Pardede, Irene Rini Demi
Pangestuti (2016)
Analisis Pengaruh CAR, Dana Pihak Ketiga
(DPK), NIM, dan LDR terhadap
Profitabilitas Perbankan dengan LDR
sebagai Variabel Intervening
CAR tidak berpengaruh
signifikan terhadap LDR.
3. Ervina dan Anindya Ardiansari (2016)
Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Non
Performing Financial, Capital Adequacy
Ratio, dan Return on Asset terhadap Tingkat
Likuiditas
CAR berpengaruh postif dan
signifikan terhadap FDR
16
4. Indah Ariyanti, Patricia Dhiana P, Ari
Pranaditya (2017)
Pengaruh CAR, NPF, NIM, BOPO, dan
DPK terhadap Profitabilitas dengan FDR
sebagai Variabel Intervening (Studi Kasus
Perbankan Umum Syariah Tahun 2011-
2014)
CAR berpengaruh positif dan
signifikan terhadap FDR.
5. Leny Nur Fitria (2017)
Analisis Pengaruh Rasio Keuangan dan
Dana Pihak Ketiga terhadap Profitabilitas
melalui Financing to Deposit Ratio sebagai
Variabel Intervening pada Perbankan
Syariah (Studi pada Bank Umum Syariah
Periode 2011-2015)
CAR berpengaruh positif
tetapi tidak signifikan
terhadap FDR
6. Elok Maulidatul Hasanah (2017)
Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR)
dan Non Performing Financing (NPF)
terhadap Profitabilitas (ROA) dengan
Financing to Deposit Ratio (FDR) sebagai
Variabel Intervening pada Bank Umum
Syariah (Periode 2012-2016)
CAR berpengaruh positif dan
signifikan terhadap FDR
7. C. Zelin Winda Ayu Pangestika dan
Musdholifah (2018)
Pengaruh DPK, CAR, dan NPL melalui LDR
sebagai Variabel Intervening terhadap
Profitabilitas Bank (Studi Pada Bank
terbesar di Asia Tenggara Periode 2012-
2016)
CAR berpengaruh positif
tetapi tidak signifikan
terhadap FDR
Tabel 2.78Pengaruh DPK terhadap FDR
No Nama Penulis dan Judul Hasil Penelitian
1. Desi Natalia Pardede, Irene Rini Demi
Pangestuti (2016)
Analisis Pengaruh CAR, Dana Pihak Ketiga
(DPK), NIM, dan LDR terhadap
Profitabilitas Perbankan dengan LDR
sebagai Variabel Intervening
DPK berpengaruh signifikan
terhadap LDR.
2. Ervina dan Anindya Ardiansari (2016)
Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Non
Performing Financial, Capital Adequacy
Ratio, dan Return on Asset terhadap Tingkat
Likuiditas
DPK berpengaruh signifikan
terhadap FDR
3. Fitri Astuti (2016)
Pengaruh Efisiensi Usaha, Risiko Keuangan
dan Kepercayaan Masyarakat terhadap
Kemampuan Penyaluran Pembiayaan pada
Bank Umum Syariah di indonesia Tahun
2011-2014
DPK berpengaruh negatif dan
signifikan terhadap FDR.
17
4. Indah Ariyanti, Patricia Dhiana P, Ari
Pranaditya (2017)
Pengaruh CAR, NPF, NIM, BOPO, dan
DPK terhadap Profitabilitas dengan FDR
sebagai Variabel Intervening (Studi Kasus
Perbankan Umum Syariah Tahun 2011-
2014)
DPK berpengaruh positif dan
signifikan terhadap FDR.
5. Leny Nur Fitria (2017)
Analisis Pengaruh Rasio Keuangan dan
Dana Pihak Ketiga terhadap Profitabilitas
Melalui Financing to Deposit Ratio sebagai
Variabel Intervening pada Perbankan
Syariah (Studi pada Bank Umum Syariah
Periode 2011-2015)
DPK berpengaruh positif
tetapi tidak signifikan
terhadap FDR.
6. C. Zelin Winda Ayu Pangestika dan
Musdholifah (2018)
Pengaruh DPK, CAR, dan NPL melalui LDR
sebagai Variabel Intervening terhadap
Profitabilitas Bank (Studi pada Bank
Terbesar di Asia Tenggara Periode 2012-
2016)
DPK berpengaruh positif
signifikan terhadap LDR.
Tabel 2.89Pengaruh BOPO terhadap FDR
No Nama Penulis dan Judul Hasil Penelitian
1. Dias Satria dan Rangga Bagus Subegti
(2010)
Determinasi Penyaluran Kredit Bank Umum
di Indonesia Periode 2006-2009.
BOPO berpengaruh positif
tetapi tidak signifikan
terhadap LDR.
2. Mita Puji Utari (2011)
Analisis Pengaruh CAR, NPL, ROA dan
BOPO terhadap LDR (Studi Kasus pada
Bank Umum Swasta Nasional Devisa di
Indonesia Periode 2005-2008)
BOPO berpengaruh positif
signifikan terhadap LDR
3. Arditya Prayudi (2011)
Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR),
Non Performing Loan (NPL), BOPO, Return
On Asset (ROA) dan Net Interest Margin
(NIM) terhadap Loan to Deposit Ratio
(LDR)
BOPO tidak berpengaruh
terhadap
LDR
4. Agustina dan Anthony Wijaya (2013)
Analisis yang Mempengaruhi Loan to
Deposit Ratio Bank Swasta Nasional di Bank
Indonesia
BOPO berpengaruh positif
dan signifikan terhadap LDR.
5. Romadhoni Eka Nugraha (2014)
Analisis Pengaruh Capital Adequacy Ratio
(CAR), Non Performing
Loan (NPL), Biaya Operasional Pendapatan
Operasional (BOPO), Return On Asset
(ROA) dan Net Interest Margin (NIM)
BOPO tidak berpengaruh
terhadap LDR bank syariah
18
terhadap Loan to Deposit Ratio (LDR) (Studi
Empiris pada Perbankan Syariah di
Indonesia Periode 2010-2012)
6. Fitri Astuti (2016)
Pengaruh Efisiensi Usaha, Risiko Keuangan
dan Kepercayaan Masyarakat terhadap
Kemampuan Penyaluran Pembiayaan pada
Bank Umum Syariah di indonesia Tahun
2011-2014
BOPO berpengaruh positif
dan signifikan terhadap FDR.
7. Indah Ariyanti, Patricia Dhiana P, Ari
Pranaditya (2017)
Pengaruh CAR, NPF, NIM, BOPO, dan
DPK terhadap Profitabilitas
dengan FDR sebagai Variabel Intervening
(Studi Kasus Perbankan Umum Syariah
Tahun 2011-2014)
BOPO terhadap FDR adalah
tidak berpengaruh.
Tabel 2.910Pengaruh NPF terhadap FDR
No Nama Penulis dan Judul Hasil Penelitian
1. Romadhoni Eka Nugraha (2014)
Analisis Pengaruh Capital Adequacy Ratio
(CAR), Non Performing Loan (NPL), Biaya
Operasional Pendapatan Operasional
(BOPO), Return On Asset (ROA) dan Net
Interest Margin (NIM) terhadap Loan to
Deposit Ratio (LDR) (Studi Empiris pada
Perbankan Syariah di Indonesia Periode
2010-2012)
NPL berpengaruh positif dan
signifikan terhadap LDR.
2. Dewi Fadila dan Yuliani (2015)
Peran ROA sebagai Pemediasi CAR, NPL
dan LDR Bank Pembangunan Daerah di
Indonesia
NPL tidak berpengaruh
signifikan terhadap LDR.
3. Fitri Astuti (2016)
Pengaruh Efisiensi Usaha, Risiko Keuangan
dan Kepercayaan Masyarakat terhadap
Kemampuan Penyaluran Pembiayaan pada
Bank Umum Syariah di Indonesia Tahun
2011-2014
NPF berpengaruh positif dan
signifikan terhadap FDR.
4. Ervina dan Anindya Ardiansari (2016)
Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Non
Performing Financial, Capital Adequacy
Ratio, dan Return on Asset terhadap Tingkat
Likuiditas
NPF berpengaruh negatif dan
tidak signifikan terhadap
FDR.
5. Indah Ariyanti, Patricia Dhiana P, Ari
Pranaditya (2017)
Pengaruh CAR, NPF, NIM, BOPO, dan
DPK terhadap Profitabilitas dengan FDR
sebagai Variabel Intervening (Studi Kasus
Perbankan Umum Syariah Tahun 2011-
NPF tidak berpengaruh
terhadap FDR.
19
2014)
6. Leny Nur Fitria (2017)
Analisis Pengaruh Rasio Keuangan dan
Dana Pihak Ketiga terhadap Profitabilitas
melalui Financing to Deposit Ratio sebagai
Variabel Intervening pada Perbankan
Syariah (Studi pada Bank Umum Syariah
Periode 2011-2015)
NPF berpengaruh positif tetapi
tidak signifikan terhadap
FDR.
7. Elok Maulidatul Hasanah (2017)
Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR) an
Non Performing Financing (NPF) terhadap
Profitabilitas (ROA) dengan Financing to
Deposit Ratio (FDR) sebagai Variabel
Intervening Pada Bank Umum Syariah
(Periode 2012-2016)
NPF tidak berpengaruh
signifikan terhadap FDR.
8. C. Zelin Winda Ayu Pangestika dan
Musdholifah (2018)
Pengaruh DPK, CAR, dan NPL Melalui
LDR Sebagai Variabel Intervening Terhadap
Profitabilitas Bank (Studi Pada Bank
Terbesar di Asia Tenggara Periode 2012-
2016)
NPL berpengaruh positif
signifikan terhadap LDR.
Berdasarkan paparan di atas terdapat beberapa penelitian yang
dilakukan untuk menguji pengaruh CAR, DPK, BOPO, NPF dan FDR
terhadap Return on Assets (ROA). Perbedaan penelitian ini dengan
penelitian-penelitian sebelumnya adalah penelitian ini lebih difokuskan
pada profitabilitas perusahaan agar terus meningkat sehingga perusahaan
dapat lebih berkembang. Dimana Financing to Deposit Ratio (FDR)
digunakan sebagai variabel intervening yang dapat digunakan untuk
mengisi perbedaan hasil tersebut.
B. Kerangka Teori
1. Bank Syariah
Bank syariah didirikan dengan tujuan untuk mempromosikan dan
mengembangkan penerapan prinsip-prinsip Islam, Syariah dan
20
tradisinya ke dalam transaksi keuangan dan perbankan serta bisnis lain
yang terkait (Arifin, 2002:3). Aktivitas keuangan dan perbankan dalam
ajaran al-Qur’an ada dua yaitu: (Arifin, 2002:11-12)
a. Prinsip at-Ta’awun, yaitu saling membantu dan saling
bekerja sama di antara anggota masyarakat untuk kebaikan.
b. Prinsip menghindari al-Iktinaz, yaitu menahan uang (dana),
dan membiarkannya menganggur (idle) dan tidak berputar
dalam transaksi yang bermanfaat bagi masyarakat umum.
Menurut Arifin (2002:3) prinsip utama yang diikuti oleh bank
Islami itu adalah:
a. Larangan riba dalam berbagai bentuk transaksi.
b. Melakukan kegiatan usaha dan perdagangan berdasarkan
perolehan keuntungan yang sah.
c. Memberi zakat.
2. Teori Keagenan (Agency Theory)
Teori Keagenan (Agency Theory) memberikan fokus terhadap
fakta yang berkembang bahwa dalam setiap organisasi individu
(disebut dengan the agent) akan bertindak sebagai pihak yang
dipercaya oleh individu atau sekelompok individu lainnya (disebut the
principal). Hubungan antara keduanya (disebut juga dengan the
principal-agent relationship) akan terjadi dalam organisasi perusahaan
antara pemegang saham (stockholders) sebagai principal dengan
21
pengelola (managers) sebagai agent dalam hubungan tersebut
(Lukviarman, 2016:38).
Teori Keagenan (Agency Theory) menyatakan bahwa hubungan
antara manajemen sebagai pengelola perusahaan akan lebih banyak
mengetahui informasi internal dan prospek perusahaan dibandingkan
pemegang saham. Sehingga terjadi asimetri informasi antara manajer
dan pemegang saham yang menimbulkan konflik kepentingan
(Boroastuti, 2015:4-5).
Pemegang saham diasumsikan hanya tertarik kepada
meningkatnya hasil keuangan dalam perusahaan, sedangkan para
manajemen diasumsikan menerima kepuasan berupa kompensasi
keuangan dan syarat-syarat yang menyertai dalam hubungan tersebut.
Untuk itu manajemen diberi kekuasaan untuk membuat keputusan bagi
kepentingan terbaik pemegang saham. Sebagai wujud
pertanggungjawaban manajemen sebagai pengelola perusahaan akan
berusaha memenuhi keinginan pemegang saham dengan mengungkap
informasi pertanggungjawaban sosial perusahaan (Lestari, 2015:4).
3. Profitabilitas
Rasio profitabilitas dalam penelitian ini merupakan rasio yang
digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam
menghasilkan laba dari aktivitas normal bisnisnya (Hery, 2016:104).
Rasio profitabilitas dalam penelitian ini diproksikan dengan ROA
22
(Return on Asset). ROA adalah rasio yang digunakan untuk mengukur
seberapa besar jumlah laba bersih yang akan dihasilkan dari setiap
rupiah dana yang tertanam dalam total aset. Semakin tinggi hasil
pengembalian atas aset berarti semakin tinggi pula jumlah laba bersih
yang dihasilkan dari setiap rupiah dana yang tertanam dalam total
aset. Sebaliknya, semakin rendah hasil pengembalian atas aset berarti
semakin rendah pula jumlah laba bersih yang dihasilkan dari setiap
rupiah dana yang tertanam dalam total aset (Hery, 2016:106). Jika
nilai ROA semakin mendekati 1 berarti semakin baik profitabilitas
bank tersebut, karena tiap aktiva akan menghasilkan laba (Ariyanti,
2017:9).
Berikut adalah rumus yang digunakan untuk menghitung
Return On Asset:
ROA = 𝑙𝑎𝑏𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑑𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑗𝑎𝑘
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎 x 100%
4. CAR (Capital Adequacy Ratio)
Capital Adequacy Ratio (CAR) merupakan rasio kecukupan
modal yang menunjukan kemampuan bank dalam mempertahankan
modal yang mencukupi dan kemampuan manajemen bank dalam
mengidentifikasi, mengukur, mengawasi, dan mengontrol risiko-risiko
yang timbul yang dapat berpengaruh terhadap besarnya modal bank
(Sukarno, 2006:48). Capital Adequacy Ratio menunjukkan sejauh
mana modal pemilik saham dapat menutupi aktiva beresiko (Harahap,
2002: 307). Pemenuhan kebutuhan Rasio Modal Minimal Bank
23
ditentukan oleh BSI (Bank for International Setlement) sebesar 8%
(Ariyanti, 2017:7).
Secara sistematis, CAR dapat dihitung dengan rumus sebagai
berikut:
CAR = 𝑀𝑜𝑑𝑎𝑙 𝐵𝑎𝑛𝑘
𝐴𝑇𝑀𝑅 X 100%
5. DPK (Dana Pihak Ketiga)
Dana Pihak Ketiga (DPK) atau simpanan adalah dana yang
dipercayakan oleh masyarakat kepada bank berdasarkan perjanjian
penyimpanan dana dalam bentuk giro, deposito, tabungan dan atau
bentuk lainnya yang dipersamakan dengan itu (UU Nomor 10 Tahun
1998 dalam Ervina, 2016:10). Penghimpunan Dana Pihak Ketiga yang
diterapkan oleh Bank Syariah secara umum meliputi 2 metode yaitu
wadiah dan mudhorobah (Ariyanti, 2017:8)
Perhitungan dana pihak ketiga didapatkan dari total jumlah
dana pihak ketiga yang terdiri dari: giro, tabungan, dan deposito.
Dirumuskan sebagai berikut :
DPK = Giro + Tabungan + Deposito
6. BOPO (Biaya Operasional terhadap Pendapatan Opersional)
BOPO (Biaya Operasional/Pendapatan Operasional) adalah
rasio yang digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi dan
kemampuan bank dalam melakukan kegiatan operasinya (Wibisono,
2017:48). Semakin tinggi biaya pendapatan bank berarti kegiatan
operasionalnya semakin tidak efisien, semakin kecil BOPO
24
menunjukkan semakin efisien bank dalam menjalankan aktivitas
usahanya (Wibisono, 2017:57). Menurut ketentuan Bank Indonesia
efisiensi operasi diukur dengan BOPO (Biaya Operasional Pendapatan
Operasional) dengan batas maksimum BOPO (Biaya Operasional
Pendapatan Operasional) yaitu 96% (Nurvarida, 2017:33).
Rasio Biaya Operasional Pendapatan Operasional (BOPO)
dihitung dengan rumus sebagai berikut (Kasmir, 2003:268):
BOPO = 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙
𝑃𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 x 100%
7. NPF (Non Performing Financing)
Non Performing Financing (NPF) analog dengan Non
Performing Loan (NPL). Non Performing Financing (NPF) adalah
rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank
dalam mengelola pinjaman bermasalah yang diberikan oleh bank
(Wibisono, 2017: 54). Non Performing Loan adalah ratio ini
menunjukkan bahwa kemampuan manajemen bank dalam mengelola
kredit bermasalah yang diberikan oleh bank, sehingga semakin tinggi
ratio ini maka akan semakin buruk kualitas kredit bank menyebabkan
jumlah kredit bermasalah semakin besar maka kemungkinan suatu
bank dalam kondisi bermasalah semakin besar (Harun, 2016:72-73).
Adapun besaran yang diperbolehkan oleh Bank Indonesia mengenai
ratio Non Performing Loan adalah maksimal 5 % jika melebihi 5%,
maka akan mempengaruhi tingkat kesehatan bank yang bersangkutan
(Harun, 2016:73).
25
Rasio NPF dapat dihitung dengan rumus berikut:
NPF =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎𝑎𝑛 𝐵𝑒𝑟𝑚𝑎𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎𝑎𝑛 x 100%
8. FDR (Financing to Deposit Ratio)
Financing to Deposit Ratio (FDR) analog dengan Loan to
Deposit Ratio (LDR) merupakan rasio yang digunakan untuk
mengukur komposisi jumlah kredit yang diberikan dibandingkan
dengan jumlah dana masyarakat dan modal sendiri yang digunakan
(Kasmir, 2014: 225). Financing to Deposit Ratio (FDR) digunakan
untuk mengukur seberapa jauh pemberian pinjaman kepada nasabah,
pinjaman dapat mengimbangi kewajiban bank untuk segera memenuhi
permintaan deposan yang ingin menarik kembali uangnya yang telah
digunakan oleh bank untuk memberikan pinjaman (Wibisono,
2017:48). Standar yang digunakan Bank Indonesia untuk rasio
Financing to Deposit Ratio (FDR) adalah 80% hingga 110% (Hasanah,
2017:33).
Rasio FDR dapat dihitung dengan rumus berikut:
FDR = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐿𝑜𝑎𝑛
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡+𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦 x 100%
C. Kerangka Penelitian
Berdasarkan uraian penelitian terdahulu dan landasan teori diatas, maka
kerangka penelitian dapat digambarkan sebagai berikut:
26
Sumber: Data sekunder diolah, 2018
Gambar 2.1 Kerangka Penelitian
D. Hipotesis
Berdasarkan rumusan masalah, tujuan, penelitian terdahulu, teori, dan
kerangka pemikiran maka hipotesis dalam penelitian ini adalah:
1. CAR terhadap ROA
Kondisi CAR yang lebih besar dalam satu periode memberikan
keuntungan yang lebih besar dari bank. Alasan mendasar adalah
berkaitan dengan upaya bank untuk tetap memperkokoh kecukupan
modalnya, kecukupan modal yang tinggi menunjukkan kemampuan
bank untuk dapat memberikan kredit yang semakin besar, yang
CAR
DPK
FDR
NPF
ROA
BOPO
27
akhirnya dapat meningkatkan ROA (Pardede, 2016:10). Semakin
tinggi kecukupan modalnya untuk menanggung risiko pinjaman
macetnya, sehingga kinerja bank semakin baik, dan dapat
meningkatkan kepercayaan masyarakat terhadap bank syariah yang
bersangkutan (Wibisono, 2017:54).
Berdasarkan penelitian dari Pardede (2016:10), Fitria
(2017:188) dan Pangestika (2018:144) memperoleh hasil bahwa CAR
berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA. Sedangkan
penelitian dari Hasanah (2017:70) dan Nurvarida (2017:87) CAR
berpengaruh negatif dan signifikan terhadap ROA. Dari uraian
tersebut, maka dapat dirumuskan hipotesis penelitian sebagai berikut:
H1 : CAR berpengaruh positif dan signifikan terhadap
ROA Perbankan Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017.
2. DPK terhadap ROA
Dengan semakin banyak dana yang dapat dihimpun melalui
dana pihak ketiga maka bank dapat menambah kredit atau kegiatan
usaha lainnya yang dapat mendatangkan profitabilitas yang lebih besar
bagi bank. Oleh karena itu bank dituntut kreatif untuk
mengembangkan produk – produk yang menarik dan sesuai dengan
kebutuhan nasabah guna menambah dana pihak ketiga yang dihimpun
oleh bank (Firmansyah, 2013:95).
Berdasarkan penelitian dari Sudiyatno (2010:133) dan
Firmansyah (2013:94) memperoleh hasil bahwa DPK berpengaruh
28
positif dan signifikan terhadap ROA. Sedangkan penelitian dari
Pardede (2016:10) dan Ariyanti (2017:18) DPK tidak berpengaruh
signifikan terhadap ROA. Dan penelitian dari Pangestika (2018:144)
DPK berpengaruh negatif dan signifikan terhadap ROA. Dari uraian
tersebut, maka dapat dirumuskan hipotesis penelitian sebagai berikut:
H2 : DPK berpengaruh positif dan signifikan terhadap
ROA Perbankan Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017.
3. BOPO terhadap ROA
Semakin kecil BOPO menunjukkan semakin efisien bank
dalam mengelola kegiatannya sehingga ROA/Retun On Assets akan
menigkat (Harun, 2016:76). Jika BOPO semakin meningkat berarti
biaya operasi semakin besar, sehingga pada akhirnya Return on Assets
akan menurun (Mawardi, 2005:92).
Berdasarkan hasil penelitian dari Ariyanti (2017:17) dan
Harianto (2017:46) diperoleh hasil bahwa BOPO berpengaruh negatif
dan signifikan terhadap Return on Assets. Sedangkan penelitian dari
Susanto (2016:20) dan Aziz (2016:8) BOPO tidak berpengaruh
signifikan terhadap ROA. Dan penelitian dari Zulfikar (2014:11)
menyatakan bahwa BOPO berpengaruh positif dan signifikan terhadap
ROA. Dari uraian tersebut, maka dapat dirumuskan hipotesis
penelitian sebagai berikut:
H3 : BOPO berpengaruh negatif dan signifikan terhadap
ROA Perbankan Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017.
29
4. NPF terhadap ROA
Rasio Non Performing Financing (NPF) analog dengan Non
Performing Loan (NPL) pada bank konvensional. Karena pada bank
syariah tidak mengenal adanya pinjaman namun menggunakan istilah
pembiayaan. NPL mencerminkan risiko kredit, semakin kecil NPL
semakin kecil pula risiko kredit yang ditanggung pihak bank
(Nusantara, 2009 dalam Harianto, 2017:46). Semakin tinggi Non
Performing Loans/NPL mengakibatkan semakin tinggi tunggakan
bunga kredit yang berpotensi menurunkan pendapatan bunga serta
menurunkan perubahan laba. Demikian sebaliknya semakin rendah
Non Performing Loans/NPL akan semakin tinggi perubahan laba
(Harun, 2016:76).
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Harianto
(2017:45) dan Pangestika (2018:145) diperoleh hasil bahwa NPF
berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Return on Assets.
Sedangkan penelitian dari Harun (2016:78), Ariyanti (2017:16) dan
Fitria (2017:119) NPF tidak berpengaruh signifikan terhadap ROA.
Dari uraian tersebut, maka dapat dirumuskan hipotesis penelitian
sebagai berikut:
H4 : NPF berpengaruh negatif dan signifikan terhadap
ROA Perbankan Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017.
30
5. FDR terhadap ROA
Financing to Deposit Ratio (FDR) analog dengan Loan to
Deposit Ratio (LDR) pada bank konvensional. Kondisi LDR yang
lebih besar dalam satu periode pasti akan meningkatkan ROA bank.
Rasio LDR yang semakin tinggi mengindikasikan semakin banyak
jumlah dana pihak ketiga yang disalurkan dalam bentuk kredit. Hal ini
akan memberikan pendapatan bunga yang semakin besar yang akan
meningkatkan profitabilitas (Sudirman, 2000:193 dalam Harianto,
2017:47).
Berdasarkan hasil penelitian dari Suyono (2005:61) dan
Christiano (2014:828) bahwa FDR berpengaruh positif dan signifikan
terhadap Return on Assets. Sedangkan penelitian dari Harianto
(2017:47), Ariyanti (2017:17) dan Pangestika (2018:142) FDR tidak
berpengaruh signifikan terhadap ROA. Dari uraian tersebut, maka
dapat dirumuskan hipotesis penelitian sebagai berikut:
H5 : FDR berpengaruh positif dan signifikan terhadap
ROA Perbankan Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017.
6. CAR terhadap ROA melalui FDR
Semakin tinggi CAR maka semakin kuat kemampuan bank
tersebut untuk menanggung risiko dari setiap pinjaman atau aktiva
produktif yang berisiko (Wibisono, 2017:44). Bank dengan CAR yang
tinggi maka akan berpengaruh dengan adanya aktivitas
pembiayaannya dan tingkat likuiditas (Financing to Deposit Ratio)
31
(Ervina, 2016:15). Semakin tinggi FDR maka laba perusahaan
semakin meningkat (dengan asumsi bank tersebut mampu
menyalurkan pinjaman dengan efektif, sehingga jumlah pinjaman
macetnya akan kecil) (Wibisono, 2017:45).
Penelitian yang dilakukan oleh Ervina (2016:15), Ariyanti
(2017:15) dan Hasanah (2017:73) memperoleh hasil bahwa CAR
berpengaruh positif dan signifikan terhadap FDR. Diiringi dengan
penelitian yang dilakukan oleh Suyono (2005:61) dan Christiano
(2014:828) bahwa FDR berpengaruh positif dan signifikan terhadap
Return on Assets. Dari uraian tersebut, maka dapat dirumuskan
hipotesis penelitian sebagai berikut:
H6 : CAR berpengaruh positif dan signifikan terhadap
ROA melalui FDR sebagai variabel intervening pada Perbankan
Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017.
7. DPK terhadap ROA melalui FDR
Dana pihak ketiga adalah dana berupa simpanan dari
masyarakat. Bank dengan dana yang besar maka dapat menyalurkan
pembiayaan lebih banyak. Peningkatan dana pihak ketiga akan
mengakibatkan pertumbuhan tingkat likuiditas (FDR) (Pardede,
2016:3). Sehingga akan menghasilkan pendapatan bagi bank yang
akan meningkatkan Return on Assets.
Penelitian yang dilakukan oleh Pardede (2016:10), Ariyanti
(2017:16) dan Pangestika (2018:142) memperoleh hasil bahwa DPK
32
berpengaruh positif dan signifikan terhadap FDR. Diiringi dengan
penelitian yang dilakukan oleh Suyono (2005) dan Christiano (2014)
bahwa FDR berpengaruh positif dan signifikan terhadap Return on
Assets. Dari uraian tersebut, maka dapat dirumuskan hipotesis
penelitian sebagai berikut:
H7 : DPK berpengaruh positif dan signifikan terhadap
ROA melalui FDR sebagai variabel intervening pada Perbankan
Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017.
8. BOPO terhadap ROA melalui FDR
Kenaikan BOPO pada bank mendorong bank harus
memperkuat dananya untuk menutupi segala biaya-biaya tersebut.
Salah satu caranya adalah dengan meningkatkan penyaluran
kredit/pembiayaan (LDR) untuk memperoleh pendapatan operasional
yang lebih banyak (Agustina, 2013:108). Dalam kegiatan operasional,
bank dapat mengalami kelebihan atau kekurangan likuiditas. Apabila
terjadi kelebihan, maka hal itu dianggap sebagai keuntungan bank
(Wibisono, 2017:57).
Berdasarkan penelitian dari Utari (2011:19), Agustina
(2013:108) dan Astuti (2016:16) diperoleh hasil bahwa BOPO
berpengaruh positif dan signifikan terhadap FDR. Diiringi dengan
penelitian yang dilakukan oleh Suyono (2005) dan Christiano (2014)
bahwa FDR berpengaruh positif dan signifikan terhadap Return on
33
Assets. Dari uraian tersebut, maka dapat dirumuskan hipotesis
penelitian sebagai berikut:
H8 : BOPO berpengaruh positif dan signifikan terhadap
ROA melalui FDR sebagai variabel intervening pada Perbankan
Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017.
9. NPF terhadap ROA melalui FDR
Apabila NPL/NPF pada perbankan syariah tinggi maka akan
menurunkan likuiditas (FDR) dan juga tingkat Return on Assets.
Karena dengan banyaknya kredit macet yang disebabkan oleh para
nasabah, maka bank akan mengalami kesulitan dalam membayar
kewajibannya kepada deposan (Nugraha, 2014:5).
Penelitian yang dilakukan oleh Sariasih (2013:1279), Nugraha
(2014:12) dan Astuti (2016:17) diperoleh hasil NPF berpengaruh
positif dan signifikan terhadap FDR. Diiringi dengan penelitian yang
dilakukan oleh Suyono (2005) dan Christiano (2014) bahwa FDR
berpengaruh positif dan signifikan terhadap Return on Assets. Dari
uraian tersebut, maka dapat dirumuskan hipotesis penelitian sebagai
berikut:
H9 : NPF berpengaruh positif dan signifikan terhadap
ROA melalui FDR sebagai variabel intervening pada Perbankan
Syariah di Indonesia Tahun 2013-2017.
34
BAB III
METODE PENELITIAN
A. Jenis dan Pendekatan Penelitian
Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan
menggunakan data sekunder baik variabel Capital Adequacy Ratio (CAR),
Dana Pihak Ketiga (DPK), Biaya Operasional Terhadap Pendapatan
Operasional (BOPO), Non Performing Financing (NPF), Financing To
Deposit Ratio (FDR) maupun Return on Asset (ROA) Perbankan Syariah
di Indonesia. Data ini terdapat pada laporan Statistik Perbankan Syariah
periode tahun 2013 sampai dengan tahun 2017.
B. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada Perbankan Syariah di Indonesia pada
tahun 2013-2017, melalui akses internet ke situs resmi Otoritas Jasa
Keuangan.
C. Populasi dan Sampel
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas: objek/subjek
yang mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh
peneliti untuk dipelajari yang kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiono,
1999:57 dalam Hikmat, 2011:60). Populasi dalam penelitian ini adalah 13
Bank Umum Syariah di Indonesia, 21 Unit Usaha Syariah dan 167 Bank
Pembiayaan Rakyat Syariah.
35
Sampel adalah sebagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki
oleh populasi (Sugiono, 1999:57 dalam Hikmat, 2011:61). Pemilihan
sampel dilakukan dengan menggunakan teknik random, yaitu cara
pengambilan sampel dari semua anggota populasi yang dilakukan secara
acak tanpa memperhatikan strata yang ada di dalam anggota populasi itu
(Hikmat, 2011:63) . Penelitian ini menggunakan data bulanan yaitu
periode Januari 2013 sampai Desember 2017 yang diperoleh dari Statistik
Perbankan Syariah yang dirilis oleh Otoritas Jasa Keuangan.
Tabel 3.111Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah di Indonesia
No Bank Umum Syariah
1 PT. Bank Aceh Syariah
2 PT. Bank Aceh Syariah
3 PT. Bank Victoria Syariah
4 PT. Bank BRISyariah
5 PT. Bank Jabar Banten Syariah
6 PT. Bank BNI Syariah
7 PT. Bank Syariah Mandiri
8 PT. Bank Mega Syariah
9 PT. Bank Panin Syariah
10 PT. Bank Syariah Bukopin
11 PT. BCA Syariah
12 PT. Maybank Syariah Indonesia
13 PT. Bank Tabungan Pensiunan Nasional Syariah
No Unit Usaha Syariah
1 PT Bank Danamon Indonesia, Tbk
2 PT Bank Permata, Tbk
3 PT Bank Internasional Indonesia, Tbk
4 PT Bank CIMB Niaga, Tbk
5 PT Bank OCBC NISP, Tbk
6 PT Bank Sinarmas
36
7 PT Bank Tabungan Negara (Persero), Tbk
8 PT BPD DKI
9 PT BPD Daerah Istimewa Yogyakarta
10 PT BPD Jawa Tengah
11 PT BPD Jawa Timur, Tbk
12 PT BPD Sumatera Utara
13 PT BPD Jambi
14 PT BPD Sumatera Barat
15 PT BPD Riau dan Kepulauan Riau
16 PT BPD Sumatera Selatan dan Bangka Belitung
17 PT BPD Kalimantan Selatan
18 PT BPD Kalimantan Barat
19 PD BPD Kalimantan Timur
20 PT BPD Sulawesi Selatan dan Sulawesi Barat
21 PT BPD Nusa Tenggara Barat
Sumber : www.ojk.co.id
D. Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data
sekunder. Data sekunder adalah data yang didapat dari catatan, buku
dan majalah berupa laporan keuangan publikasi perusahaan, laporan
pemerintah, artikel, buku-buku sebagai teori, majalah dan lain
sebagainya. Data yang diperoleh dari data sekunder ini tidak perlu
diolah lagi. Sumber yang tidak langsung memberikan data pada
pengumpulan data (Sujarweni, 2015:89). Data sekunder dalam
penelitian ini terdiri dari CAR, DPK, BOPO, NPF dan FDR dan
Return on Asset (ROA) pada periode Januari 2013 sampai Desember
2017.
Data diperoleh dari situs resmi Otoritas Jasa Keuangan yang
dijadikan obyek dalam penelitian ini.
37
E. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah metode
pengumpulan data dari basis data sebab penulis mengambil data sekunder.
Metode ini dilakukan melalui pengumpulan dan pencatatan data laporan
Statistik Perbankan Syariah yang menjadi sampel penelitian selama
periode Januari 2013 sampai Desember 2017. Data dalam penelitian ini
diperoleh dari internet dengan cara mendownload laporan Statistik
Perbankan Syariah yang terdapat pada situs resmi Otoritas Jasa Keuangan.
F. Definisi Operasional
Agar penelitian ini dapat dilaksanakan sesuai dengan yang
diharapkan, maka perlu dipahami unsur-unsur yang menjadi dasar dari
suatu penelitian ilmiah yang termuat dalam definisi operasional variabel
penelitian. Secara lebih rinci, definisi operasional variabel penelitian
adalah sebagai berikut:
Tabel 3.212Tabel Definisi Operasional
Variabel Konsep Indikator Skala
Pengukuran
CAR (X1) Capital Adequacy Ratio
(CAR) merupakan rasio
kecukupan modal yang
menunjukan kemampuan
bank dalam
mempertahankan modal
yang mencukupi dan
kemampuan manajemen
bank dalam
mengidentifikasi, mengukur,
mengawasi, dan mengontrol
risiko-risiko yang timbul
yang dapat berpengaruh
terhadap besarnya modal
CAR = 𝑀𝑜𝑑𝑎𝑙 𝑆𝑒𝑛𝑑𝑖𝑟𝑖
𝐴𝑇𝑀𝑅 X
100%
Rasio
38
bank (Sukarno, 2006:48).
DPK (X2) Dana Pihak Ketiga (DPK)
atau Simpanan adalah dana
yang dipercayakan oleh
masyarakat kepada bank
berdasarkan perjanjian
penyimpanan dana dalam
bentuk giro, deposito,
tabungan dan atau bentuk
lainnya yang dipersamakan
dengan itu (UU Nomor 10
Tahun 1998 dalam Ervina,
2016:10).
DPK = Giro +
Tabungan + Deposito
Nominal
BOPO (X3) BOPO adalah rasio yang
digunakan untuk mengukur
tingkat efisiensi dan
kemampuan bank dalam
melakukan kegiatan
operasinya (Wibisono,
2017:48).
BOPO = 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙
𝑃𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 x
100%
Rasio
NPF (X4) Non Performing Financing
(NPF) adalah rasio yang
digunakan untuk mengukur
kemampuan manajemen
bank dalam mengelola
pinjaman bermasalah yang
diberikan oleh bank
(Wibisono, 2017: 54).
NPF = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎𝑎𝑛
𝐵𝑒𝑟𝑚𝑎𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎𝑎𝑛 x
100%
Rasio
ROA (Y) ROA adalah rasio yang
digunakan untuk mengukur
seberapa besar jumlah laba
bersih yang akan dihasilkan
dari setiap rupiah dana yang
tertanam dalam total aset
(Hery, 2016:106).
ROA = laba bersih setelah pajak
total aktiva x
100%
Rasio
FDR
(Variabel
Intervening)
FDR merupakan rasio yang
digunakan untuk mengukur
komposisi jumlah kredit
yang diberikan dibandingkan
dengan jumlah dana
masyarakat dan modal
sendiri yang digunakan
(Kasmir, 2014: 225).
FDR = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑘 𝐾𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡
𝐷𝑎𝑛𝑎 𝑃𝑖ℎ𝑎𝑘 𝐾𝑒𝑡𝑖𝑔𝑎
x 100%
Rasio
Sumber: Sukarno (2006), Kasmir (2014), Hery (2016), Ervina (2016), Wibisono
(2017)
39
G. Teknik Analisis Data
1. Uji Stasioneritas
Uji stasioneritas yaitu menganalisis data time series untuk
melihat ada tidaknya unit root yang terkandung diantara variabel
sehingga hubungan antar variabel dalam persamaan menjadi valid
(Arifin, 2016:45).
Pada uji stasioneritas ini menggunakan uji Unit Root dengan
uji Augmented-Dickey-Fuller. Menurut Supriyanto (2017:43), dimana
data dianggap stasioner, jika hasil output menunjukkan nilai t-statistic
lebih besar dari t-statistic MacKinnon pada tingkat kepercayaan 1%,
5% dan 10% serta nilai probabilitasnya sebesar kurang dari 0,05 atau
dapat dituliskan < 0,05.
2. Analisis Regresi Berganda
Sesuai kerangka pemikiran, maka hipotesis akan diuji dengan
dua persamaan regresi yang berbeda, yaitu: (Sujarweni, 2015:160)
ROA = β0 + β1.CAR + β2.DPK + β3.BOPO + β4.NPF + β5.FDR
+ e1 …… (1)
FDR = β0 + β1.CAR + β2.DPK + β3.BOPO + β4.NPF + e2 .....(2)
Keterangan:
ROA : Kinerja Keuangan
CAR : Capital Adequacy Ratio
DPK : Dana Pihak Ketiga
40
BOPO : Biaya Operasional terhadap Pendapatan Opersional
NPF : Non Performing Financing
FDR : Financing to Deposit Ratio
β0 : Konstanta
β1- β5 : Koefisien regresi
e : Error
3. Uji Statistik
a. Uji T
Menurut Sujarweni (2015:161), uji T adalah pengujian
koefisien regresi parsial individual yang digunakan untuk
mengetahui apakah variabel independen (Xi) secara individual
mempengaruhi variabel dependen (Y). Apabila nilai probabilitas
signifikansinya lebih kecil dari 0,05 (5%) maka suatu variabel
independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Hipotesis diterima jika taraf signifikan (a) < 0,05 dan hipotesis
ditolak jika taraf signifikan (a) > 0,05 (Sujarweni, 2015:229).
b. Uji F
Menurut Sujarweni (2015:162), uji F adalah pengujian
signifikansi persamaan yang digunakan untuk mengetahui seberapa
besar pengaruh variabel bebas (X1, X2, X3) secara bersama-sama
terhadap variabel tidak bebas (Y). Kriteria (Sujarweni, 2015:228) :
Jika p < 0,05, maka Ho ditolak dan Ha diterima. Jika p > 0,05,
maka Ho diterima dan Ha ditolak.
41
c. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi yang dinotasikan dengan R2
merupakan suatu ukuran yang penting dalam regresi. Determinasi
(R2) mencerminkan kemampuan variabel dependen. Tujuan
analisis ini adalah untuk menghitung besarnya pengaruh variaabel
independen terhadap variabel dependen. Nilai R2 menunjukkan
seberapa besar proporsi dari total variasi variabel tidak bebas
yang dapat dijelaskan oleh variabel penjelasnya. Semakin tinggi
nilai R2 maka semakin besar proporsi dari total variasi variabel
dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen
(Ghozali, 2005 dalam Sujarweni, 2015:228).
4. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji normalitas data dilakukan dengan uji Jarque-Bera.
Jarque-Bera adalah uji statistik untuk mengetahui apakah data
berdistribusi normal. Pengambilan kesimpulan untuk menentukan
apakah suatu data mengikuti distribusi normal atau tidak adalah
dengan melihat dari gambar histogram. Apabila probabilitasnya
lebih besar dari 0,05 maka data berdistribusi normal (Winarno,
2015: 5.43).
b. Uji Multikolineritas
Multikolinearitas berarti ada hubungan linier yang
sempurna atau pasti diantara beberapa atau semua variabel yang
42
independen dari model yang ada. Uji multikolinearitas bertujuan
untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan kolerasi
antar variabel bebas. Pada model regresi yang baik seharusnya
tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas (Ghozali, 2005
dalam Sujarweni, 2015:226-227).
Metode untuk menguji adanya multikolinearitas ini dapat
dilakukan dengan regresi auxiliary. Regresi jenis ini dapat
digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua (atau lebih)
variabel independen yang secara bersama-sama mempengaruhi
satu variabel independen yang lain (Winarno, 2015: 5.2). Jika
hasil nilai Fhitung > Fkritis pada α dan derajat kebebasan tertentu
maka model kita mengandung unsur multikolinieritas (Winarno,
2015: 5.2).
c. Uji Autokorelasi
Menguji autokorelasi dalam suatu model bertujuan untuk
mengetahui ada tidaknya korelasi antara variabel pengganggu
pada periode tertentu dengan variabel sebelumnya. Untuk data
time series autokorelasi sering terjadi. Mendeteksi autokorelasi
dengan menggunakan nilai Durbin-Watson dengan kriteria :
(Nachrowi dan Usman, 2002 dalam Sujarweni 2015:226)
1) Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi
positif.
43
2) Angka D-W di antara -2 dan +2 berarti tidak ada
autokorelasi.
3) Angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas adalah suatu keadaan di mana
variansi dan kesalahan pengganggu tidak konstan untuk semua
variabel bebas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi
heteroskedastisitas. Uji heteroskedastisitas dapat dilakukan
dengan menggunakan uji White dengan melihat nilai
probabilitasnya. Apabila nilai probabilitasnya lebih kecil dari
α=5% maka dapat disimpulkan bahwa tersebut bersifat
heteroskedastisitas, sebaliknya apabila nilai probabilitasnya lebih
besar dari α=5% maka dapat disimpulkan bahwa tersebut tidak
terjadi heteroskedastisitas (Winarno, 2015: 5.17).
5. Analisis Jalur (Path Analysis)
Untuk menguji apakah Financing To Deposit Ratio (FDR)
berperan sebagai variabel intervening dalam pengaruh Capital
Adequacy Ratio (CAR), Dana Pihak Ketiga (DPK), Biaya Operasional
Terhadap Pendapatan Operasional (BOPO), Non Performing
Financing (NPF) terhadap Return on Asset (ROA), maka digunakan
metode Path Analysis. Path analysis dapat dikatakan sebagai
kepanjangan dari analisis regresi berganda, meski didasarkan sejarah
terdapat perbedaan dasar anatara path analysis yang bersifat
44
independen terhadap prosedur statistik dalam menentukan hubungan
sebab akibat: sedang regresi linier memang merupakan prosedur
statistik yang digunakan unuk menganalisis hubungan sebab akibat
antar variabel yang dikaji (Sarwono, 2011:287).
FDR= ɑ + p2CAR + p2DPK + p2BOPO + p2NPF + e1
ROA= ɑ + p1CAR + p1DPK+ p1BOPO + p1NPF + p3FDR + e2
Nilai koefisien untuk variabel independen terhadap variabel
dependen intervening akan memberikan nilai p1. Nilai koefisien untuk
variabel independen terhadap variabel intervening akan memberikan nilai
p2 dan nilai koefisien untuk variabel intervening terhadap variabel akan
memberikan nilai p3 (Ghozali, 2013:250).
Pengambilan keputusan untuk menjelaskan pengaruh langsung atau
tidak langsung serta pengaruh total yaitu dengan kriteria: (Ghozali,
2013:250).
a. Dengan melihat nilai p1 yaitu pengaruh langsung
b. Pengaruh tidak langsung = p2 x p3
c. Total pengaruh memediasi yang di tunjukan dengan rumus =
Pengaruh langsung + pengaruh tidak langsung = p1 + (p2 x p3)
H. Alat Analisis
Software yang digunakan untuk mengolah data dalam penelitian ini
menggunakan aplikasi Eviews versi 9. Eviews adalah program komputer
yang digunakan untuk mengolah data statistik dan data ekonometrika
(Winarno, 2015:11).
45
BAB IV
ANALISIS DATA
A. Deskripsi Obyek Penelitian
1. Variabel Capital Adequacy Ratio (CAR)
Tabel 4.13 Statistik Deskriptif Variabel CAR
CAR
Mean 15,40217
Median 15,26
Maximum 17,91
Minimum 12,23
Observations 60
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Dari tabel tersebut diketahui bahwa nilai rata-rata Capital
Adequacy Ratio (CAR) pada periode Januari 2013 sampai Desember
2017 sebesar 15,40217 atau 15,40%. Nilai CAR tertinggi 17,91 pada
bulan Desember 2017, sedangkan nilai terendah CAR 12,23 pada
bulan Desember 2013. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat di Lampiran
1 Data Penelitian.
2. Variabel Dana Pihak Ketiga (DPK)
Tabel 4.214Statistik Deskriptif Variabel DPK
DPK
Mean 225358.7
Median 216219.5
Maximum 334719.0
Minimum 148731.0
Observations 60
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
46
Dari tabel tersebut diketahui bahwa nilai rata-rata Dana Pihak
Ketiga (DPK) pada periode Januari 2013 sampai Desember 2017
sebesar Rp. 225.358,7 Miliar. Nilai DPK tertinggi Rp. 334.719,0
Miliar pada bulan Desember 2017, sedangkan nilai terendah DPK Rp.
148.731,0 M pada bulan Januari 2013. Untuk lebih jelasnya dapat
dilihat di Lampiran 1 Data Penelitian.
3. Variabel Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional
(BOPO)
Tabel 4.315Statistik Deskriptif Variabel BOPO
BOPO
Mean 87,98283
Median 90,94
Maximum 99,04
Minimum 70,82
Observations 60
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Dari tabel tersebut diketahui bahwa nilai rata-rata Biaya
Operasional Terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) pada periode
Januari 2013 sampai Desember 2017 sebesar 87,98283 atau 87,98%.
Nilai BOPO tertinggi 99,04 pada bulan Mei 2016, sedangkan nilai
terendah BOPO 70,82 pada bulan Juni 2014. Untuk lebih jelasnya
dapat dilihat di Lampiran 1 Data Penelitian.
4. Variabel Non Performing Financing (NPF)
Tabel 4.416Statistik Deskriptif Variabel NPF
NPF
Mean 4,031333
Median 4,16
Maximum 6,17
Minimum 2,49
Observations 60
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
47
Dari tabel tersebut diketahui bahwa nilai rata-rata Non
Performing Financing (NPF) pada periode Januari 2013 sampai
Desember 2017 sebesar 4,031333 atau 4,03%. Nilai NPF
tertinggi 99.04 pada bulan Mei 2016, sedangkan nilai terendah
NPF 70.82 pada bulan Juni 2014. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat
di Lampiran 1 Data Penelitian.
5. Variabel Financing to Deposit Ratio (FDR)
Tabel 4.517Statistik Deskriptif Variabel FDR
FDR
Mean 95,90950
Median 99,57
Maximum 111,72
Minimum 79,65
Observations 60
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Dari tabel tersebut diketahui bahwa nilai rata-rata Financing to
Deposit Ratio (FDR) pada periode Januari 2013 sampai Desember
2017 sebesar 95,90950 atau 95,90%. Nilai FDR tertinggi 111,72
pada bulan Maret 2015, sedangkan nilai terendah FDR 79,65 pada
bulan Desember 2017. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat di Lampiran
1 Data Penelitian.
6. Variabel Return On Assets (ROA)
Tabel 4.618Statistik Deskriptif Variabel ROA
ROA
Mean 1,239833
Median 1,06
Maximum 2,42
Minimum 0,16
Observations 60
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
48
Dari tabel tersebut diketahui bahwa nilai rata-rata Return On
Assets (ROA) pada periode Januari 2013 sampai Desember 2017
sebesar 1,239833 atau 1,23%. Nilai ROA tertinggi 2,42 pada bulan
April 2015, sedangkan nilai terendah ROA 0,16 pada bulan Mei
2016. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat di Lampiran 1 Data
Penelitian.
B. Uji Stasioneritas
1. Uji Stasioneritas Variabel Capital Adequacy Ratio (CAR)
Tabel 4.719Uji Stasioneritas Variabel CAR
Null Hypothesis: D(CAR) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -9.723061 0.0000
Test critical values: 1% level -3.548208
5% level -2.912631
10% level -2.594027
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Dari tabel Augmented Dickey-Fuller Unit Root Test menunjukkan
bahwa pada level dapat menolak null hypothesis dari sebuah level unit
root. Tetapi, first difference tidak dapat menolak null hypothesis dan
dituliskan dengan D(CAR). Untuk lebih jelasnya dapat dilihat di
Lampiran 2 Uji Stasioneritas.
49
2. Uji Stasioneritas Variabel Dana Pihak Ketiga (DPK)
Tabel 4.820Uji Stasioneritas Variabel DPK
Null Hypothesis: D(DPK) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.920392 0.0000
Test critical values: 1% level -3.548208
5% level -2.912631
10% level -2.594027
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Dari tabel Augmented Dickey-Fuller Unit Root Test menunjukkan
bahwa pada level dapat menolak null hypothesis dari sebuah level unit
root. Tetapi, first difference tidak dapat menolak null hypothesis dan
dituliskan dengan D(DPK). Untuk lebih jelasnya dapat dilihat di
Lampiran 2 Uji Stasioneritas.
3. Uji Stasioneritas Variabel Biaya Operasional Terhadap Pendapatan
Operasional (BOPO)
Tabel 4.921Uji Stasioneritas Variabel BOPO
S
u
m
b
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Dari tabel Augmented Dickey-Fuller Unit Root Test menunjukkan
bahwa pada level dapat menolak null hypothesis dari sebuah level unit
root. Tetapi, first difference tidak dapat menolak null hypothesis dan
Null Hypothesis: D(BOPO) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.289352 0.0000
Test critical values: 1% level -3.548208
5% level -2.912631
10% level -2.594027
50
dituliskan dengan D(BOPO). Untuk lebih jelasnya dapat dilihat di
Lampiran 2 Uji Stasioneritas.
4. Uji Stasioneritas Variabel Non Performing Financing (NPF)
Tabel 4.1022Uji Stasioneritas Variabel NPF
Null Hypothesis: D(NPF) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.114461 0.0000
Test critical values: 1% level -3.548208
5% level -2.912631
10% level -2.594027
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Dari tabel Augmented Dickey-Fuller Unit Root Test menunjukkan
bahwa pada level dapat menolak null hypothesis dari sebuah level unit
root. Tetapi, first difference tidak dapat menolak null hypothesis dan
dituliskan dengan D(NPF). Untuk lebih jelasnya dapat dilihat di
Lampiran 2 Uji Stasioneritas.
5. Uji Stasioneritas Variabel Financing to Deposit Ratio (FDR)
Tabel23.11 Uji Stasioneritas Variabel FDR
Null Hypothesis: D(FDR) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.788751 0.0000
Test critical values: 1% level -3.548208
5% level -2.912631
10% level -2.594027
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
51
Dari tabel Augmented Dickey-Fuller Unit Root Test menunjukkan
bahwa pada level dapat menolak null hypothesis dari sebuah level unit
root. Tetapi, first difference tidak dapat menolak null hypothesis dan
dituliskan dengan D(FDR). Untuk lebih jelasnya dapat dilihat di
Lampiran 2 Uji Stasioneritas.
6. Uji Stasioneritas Variabel Return On Assets (ROA)
Tabel 4.1224Uji Stasioneritas Variabel ROA
Null Hypothesis: D(ROA) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.867298 0.0000
Test critical values: 1% level -3.548208
5% level -2.912631
10% level -2.594027
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Dari tabel Augmented Dickey-Fuller Unit Root Test menunjukkan
bahwa pada level dapat menolak null hypothesis dari sebuah level unit
root. Tetapi, first difference tidak dapat menolak null hypothesis dan
dituliskan dengan D(ROA). Untuk lebih jelasnya dapat dilihat di
lampiran Uji Stasioneritas.
C. Uji Statistik Persamaan I
Model regresi persamaan I dapat dituliskan sebagai berikut:
D(ROA) = β0 + β1.CAR + β2.DPK + β3.BOPO + β4.NPF + β5.FDR
52
Tabel 4.1325Uji Statistik ROA Dependent Variable: D(ROA)
Method: Least Squares
Date: 08/22/18 Time: 19:38
Sample (adjusted): 2013M02 2017M12
Included observations: 59 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.060804 0.033300 1.825924 0.0735
D(CAR) -0.065483 0.030092 -2.176113 0.0340
D(DPK) -1.99E-05 7.25E-06 -2.742925 0.0083
D(BOPO) -0.008006 0.006104 -1.311690 0.1953
D(NPF) -0.384650 0.080786 -4.761365 0.0000
D(FDR) 0.009707 0.009998 0.970913 0.3360
R-squared 0.659190 Mean dependent var -0.025593
Adjusted R-squared 0.627038 S.D. dependent var 0.304457
S.E. of regression 0.185934 Akaike info criterion -0.430709
Sum squared resid 1.832281 Schwarz criterion -0.219434
Log likelihood 18.70591 Hannan-Quinn criter. -0.348236
F-statistic 20.50238 Durbin-Watson stat 2.454617
Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Model regresi yang diperoleh dari hasil pengujian dapat ditulis
sebagai berikut :
D(ROA) = 0.060804 – 0.065483D(CAR) – 1.99E-05D(DPK) –
0.008006D(BOPO) – 0.384650D(NPF) + 0.009707D(FDR)
Persamaan model regresi tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Konstanta diperoleh sebesar 0.060804 yang berarti bahwa jika
variabel independen sama dengan nol (0), maka ROA sebesar
0.060804.
2. Koefisien regresi variabel CAR diperoleh sebesar -0.065483 dengan
arah koefisien negatif. Hal ini berarti bahwa jika variabel CAR
meningkat sebesar 1 satuan maka ROA Perbankan Syariah akan turun
sebesar 0.065483 dengan asumsi variabel lain konstan.
53
3. Koefisien regresi variabel DPK diperoleh sebesar -1.99E-05 dengan
arah koefisien negatif. Hal ini berarti bahwa jika variabel DPK
meningkat sebesar 1 satuan maka ROA Perbankan Syariah akan turun
sebesar 1.99E-05 dengan asumsi variabel lain konstan.
4. Koefisien regresi variabel BOPO diperoleh sebesar -0.008006 dengan
arah koefisien negatif. Hal ini berarti bahwa jika variabel BOPO
meningkat sebesar 1 satuan maka ROA Perbankan Syariah akan turun
sebesar 0.008006 dengan asumsi variabel lain konstan.
5. Koefisien regresi variabel NPF diperoleh sebesar -0.384650 dengan
arah koefisien negatif. Hal ini berarti bahwa jika variabel BOPO
meningkat sebesar 1 satuan maka ROA Perbankan Syariah akan turun
sebesar 0.384650 dengan asumsi variabel lain konstan.
6. Koefisien regresi variabel FDR diperoleh sebesar 0.009707 dengan
arah koefisien positif. Hal ini berarti bahwa jika variabel FDR
meningkat sebesar 1 satuan maka ROA Perbankan Syariah akan naik
sebesar 0.009707 dengan asumsi variabel lain konstan.
Selanjutnya pengujian statistik dilakukan baik secara parsial maupun
secara simultan.
1. Uji Ttest (uji secara individu)
a. Variabel Capital Adequacy Ratio (CAR)
Dari hasil pengujian diperoleh nilai probabilitas 0,0340.
Karena nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05 (α), maka CAR
54
secara parsial berpengaruh secara signifikan terhadap ROA
Perbankan Syariah.
b. Variabel Dana Pihak Ketiga (DPK)
Dari hasil pengujian diperoleh nilai probabilitas 0,0083.
Karena nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05 (α), maka DPK
secara parsial berpengaruh secara signifikan terhadap ROA
Perbankan Syariah.
c. Variabel Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional
(BOPO)
Dari hasil pengujian diperoleh nilai probabilitas 0,1953.
Karena nilai probabilitas lebih besar dari 0,05 (α), maka BOPO
secara parsial tidak berpengaruh terhadap ROA Perbankan
Syariah.
d. Variabel Non Performing Financing (NPF)
Dari hasil pengujian diperoleh nilai probabilitas 0.0000.
Karena nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05 (α), maka NPF
secara parsial berpengaruh secara signifikan terhadap ROA
Perbankan Syariah.
e. Variabel Financing to Deposit Ratio (FDR)
Dari hasil pengujian diperoleh nilai probabilitas 0.3360 .
Karena nilai probabilitas lebih besar dari 0,05 (α), maka FDR
secara parsial tidak berpengaruh terhadap ROA Perbankan
Syariah.
55
2. Uji Ftest (uji secara simultan)
Dari hasil pengujian diperoleh prob F-test 0.000000. Karena
nilai prob F-test lebih kecil dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa
CAR, DPK, BOPO, NPF dan FDR secara bersama-sama berpengaruh
secara signifikan terhadap ROA Perbankan Syariah.
3. Uji Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi menilai kemampuan variasi variabel-
variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen. Dari hasil
pengujian dapat dilihat R-squared sebesar 0.659190. Ini berarti 65,9%
ROA Perbankan Syariah dapat dijelaskan variasinya oleh variasi
variabel CAR, DPK, BOPO, NPF dan FDR sedangkan 34,1% lainnya
dijelaskan oleh variasi variabel lain yang tidak diteliti dalam
penelitian ini.
D. Uji Asumsi Klasik Persamaan I
1. Uji Normalitas ROA
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
Series: ResidualsSample 2013M02 2017M12Observations 59
Mean -4.09e-18Median -0.008501Maximum 0.473464Minimum -0.364259Std. Dev. 0.177739Skewness 0.395902Kurtosis 2.952088
Jarque-Bera 1.546901Probability 0.461418
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Gambar 4.12Uji Normalitas ROA
56
Dari tabel diketahui bahwa nilai probability persamaan ROA
0,461418. Nilai menunjukan lebih besar dari 0,05, maka data
berdistribusi normal.
2. Uji Multikolinieritas ROA
Tabel 4.1426Ringkasan Regresi ROA
No Variabel
Dependen r2 Pembahasan Kesimpulan
1
CAR = f(DPK,
BOPO, NPF,
FDR)
0,064129 R2 > r2
Tidak ada
multikolinieritas
2 DPK = f(BOPO,
NPF, FDR, CAR) 0,366710 R2 > r2
Tidak ada
multikolinieritas
3
BOPO = f(NPF,
FDR, CAR,
DPK)
0,315421 R2 > r2
Tidak ada
multikolinieritas
4
NPF = f(FDR,
CAR, DPK,
BOPO)
0,608713 R2 > r2
Tidak ada
multikolinieritas
5
FDR = f(CAR,
DPK, BOPO,
NPF)
0,576894 R2 > r2
Tidak ada
multikolinieritas
Regresi Utama (R2) 0,659190
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Berdasarkan tabel di atas menunjukan nilai R2 regresi ROA lebih
besar dari nilai R2 regresi lainnya. Maka dapat disimpulkan data tidak
mengandung multikolinieritas. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat di
Lampiran 5 Uji Asumsi Klasik bagian B Uji Multikolinieritas.
57
3. Uji Autokorelasi ROA
Tabel 4.1527Uji Autokorelasi ROA
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Gambar 34.2 Grafik Uji Autokorelasi ROA
Nilai d pada tabel 4.15 menunjukan angka 2.454617 yang tidak
berada diantara nilai du dan 4-du yang menunjukan angka 1,76711
dan 2,23289. Maka, dapat disimpulkan data mengandung autokorelasi.
Untuk mengatasi masalah autokorelasi dibutuhkan penambahan
variabel berupa Return On Assets periode satu tahun sebelumnya.
Hasil yang diperoleh sebagai berikut :
R-squared 0.659190 Mean dependent var -0.025593
Adjusted R-squared 0.627038 S.D. dependent var 0.304457
S.E. of regression 0.185934 Akaike info criterion -0.430709
Sum squared resid 1.832281 Schwarz criterion -0.219434
Log likelihood 18.70591 Hannan-Quinn criter. -0.348236
F-statistic 20.50238 Durbin-Watson stat 2.454617
Prob(F-statistic) 0.000000
58
Tabel 4.1628Uji Autokorelasi ROA Setelah Penyembuhan
Dependent Variable: D(ROA)
Method: ARMA Maximum Likelihood (OPG - BHHH)
Date: 09/02/18 Time: 06:26
Sample: 2013M02 2017M12
Included observations: 59
Convergence achieved after 11 iterations
Coefficient covariance computed using outer product of gradients
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.061793 0.029875 2.068377 0.0437
D(CAR) -0.059426 0.025742 -2.308507 0.0251
D(DPK) -1.99E-05 7.53E-06 -2.642091 0.0109
D(BOPO) -0.009694 0.005201 -1.863868 0.0681
D(NPF) -0.397965 0.063720 -6.245527 0.0000
D(FDR) 0.008464 0.008551 0.989752 0.3270
AR(1) -0.249991 0.153948 -1.623869 0.1106
SIGMASQ 0.029191 0.006088 4.794566 0.0000
R-squared 0.679656 Mean dependent var -0.025593
Adjusted R-squared 0.635687 S.D. dependent var 0.304457
S.E. of regression 0.183765 Akaike info criterion -0.423749
Sum squared resid 1.722250 Schwarz criterion -0.142049
Log likelihood 20.50059 Hannan-Quinn criter. -0.313784
F-statistic 15.45771 Durbin-Watson stat 1.971384
Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots -.25
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Gambar 44.3 Grafik Uji Autokorelasi ROA Setelah
Penyembuhan
59
Nilai d pada tabel 4.16 setelah penambahan variabel menunjukan
angka 1.971384 yang berada diantara nilai du dan 4-du. Maka, dapat
disimpulkan data sudah tidak mengandung autokorelasi. Untuk lebih
jelasnya dapat dilihat di Lampiran 5 Uji Asumsi Klasik bagian C Uji
Autokorelasi.
4. Uji Heterokedastisitas ROA
Tabel 4.1729Uji Heteroskedastisitas ROA
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 1.70E+24 Prob. F(44,14) 0.0000
Obs*R-squared 59.00000 Prob. Chi-Square(44) 0.0648
Scaled explained SS 44.59349 Prob. Chi-Square(44) 0.4467
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Dari tabel di atas menunjukan nilai probabilitas 0,0648. Nilai
tersebut lebih besar dari 0,05. Maka dapat disimpulkan data terbebas
dari heterokedaktisitas. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat di Lampiran
5 Uji Asumsi Klasik bagian D Uji Heterokedaktisitas.
E. Uji Statistik Persamaan II
Model regresi persamaan II dapat dituliskan sebagai berikut:
D(FDR) = β0 + β1.CAR + β2.DPK + β3.BOPO + β4.NPF
60
Tabel 4.1830Uji Statistik FDR
Dependent Variable: D(FDR)
Method: Least Squares
Date: 08/23/18 Time: 09:00
Sample (adjusted): 2013M02 2017M12
Included observations: 59 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.038541 0.430671 2.411450 0.0193
D(CAR) -0.490104 0.404126 -1.212753 0.2305
D(DPK) -0.000363 8.54E-05 -4.247623 0.0001
D(BOPO) -0.117813 0.081517 -1.445258 0.1542
D(NPF) -4.963321 0.867726 -5.719919 0.0000
R-squared 0.576894 Mean dependent var -0.355593
Adjusted R-squared 0.545552 S.D. dependent var 3.754226
S.E. of regression 2.530826 Akaike info criterion 4.775907
Sum squared resid 345.8743 Schwarz criterion 4.951969
Log likelihood -135.8892 Hannan-Quinn criter. 4.844634
F-statistic 18.40687 Durbin-Watson stat 2.275801
Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Model regresi yang diperoleh dari hasil pengujian dapat ditulis
sebagai berikut :
D(FDR) = 1.038541 – 0.490104D(CAR) – 0.000363D(DPK) –
0.117813D(BOPO) – 0.117813D(NPF)
Persamaan model regresi tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Konstanta diperoleh sebesar 1.038541 yang berarti bahwa jika
variabel independen sama dengan nol (0), maka FDR sebesar
1.038541.
2. Koefisien regresi variabel CAR diperoleh sebesar -0.490104 dengan
arah koefisien negatif. Hal ini berarti bahwa jika variabel CAR
meningkat sebesar 1 satuan maka FDR Perbankan Syariah akan turun
sebesar 0.490104 dengan asumsi variabel lain konstan.
61
3. Koefisien regresi variabel DPK diperoleh sebesar -0.000363 dengan
arah koefisien negatif. Hal ini berarti bahwa jika variabel DPK
meningkat sebesar 1 satuan maka FDR Perbankan Syariah akan turun
sebesar 0.000363 dengan asumsi variabel lain konstan.
4. Koefisien regresi variabel BOPO diperoleh sebesar -0.117813 dengan
arah koefisien negatif. Hal ini berarti bahwa jika variabel BOPO
meningkat sebesar 1 satuan maka FDR Perbankan Syariah akan turun
sebesar 0.117813 dengan asumsi variabel lain konstan.
5. Koefisien regresi variabel NPF diperoleh sebesar -0.117813 dengan
arah koefisien negatif. Hal ini berarti bahwa jika variabel BOPO
meningkat sebesar 1 satuan maka FDR Perbankan Syariah akan turun
sebesar 0.117813 dengan asumsi variabel lain konstan.
Selanjutnya pengujian statistik dilakukan baik secara parsial maupun
secara simultan.
1. Uji Ttest (uji secara individu)
a. Variabel Capital Adequacy Ratio (CAR)
Dari hasil pengujian diperoleh nilai probabilitas 0.2305.
Karena nilai probabilitas lebih besar dari 0,05 (α), maka CAR
secara parsial tidak berpengaruh terhadap FDR Perbankan
Syariah.
b. Variabel Dana Pihak Ketiga (DPK)
Dari hasil pengujian diperoleh nilai probabilitas 0.0001.
Karena nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05 (α), maka DPK
62
secara parsial berpengaruh secara signifikan terhadap FDR
Perbankan Syariah.
c. Variabel Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional
(BOPO)
Dari hasil pengujian diperoleh nilai probabilitas 0.1542.
Karena nilai probabilitas lebih besar dari 0,05 (α), maka BOPO
secara parsial tidak berpengaruh terhadap FDR Perbankan
Syariah.
d. Variabel Non Performing Financing (NPF)
Dari hasil pengujian diperoleh nilai probabilitas 0.0000.
Karena nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05 (α), maka NPF
secara parsial berpengaruh secara signifikan terhadap FDR
Perbankan Syariah.
2. Uji Ftest (uji secara simultan)
Dari hasil pengujian diperoleh prob F-test 0.000000. Karena
nilai prob F-test lebih kecil dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa
CAR, DPK, BOPO, NPF dan FDR secara bersama-sama berpengaruh
secara signifikan terhadap FDR Perbankan Syariah.
3. Uji Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi menilai kemampuan variasi variabel-
variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen. Dari hasil
pengujian dapat dilihat R-squared sebesar 0.576894. Ini berarti 57,6%
FDR Perbankan Syariah dapat dijelaskan variasinya oleh variasi
63
variabel CAR, DPK, BOPO, NPF dan FDR sedangkan 42,4% lainnya
dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
F. Uji Asumsi Klasik Persamaan II
1. Uji Normalitas FDR
0
2
4
6
8
10
-4 -2 0 2 4 6
Series: Residuals
Sample 2013M02 2017M12
Observations 59
Mean 7.53e-17
Median 0.104274
Maximum 6.625619
Minimum -5.309602
Std. Dev. 2.441997
Skewness 0.209128
Kurtosis 3.439882
Jarque-Bera 0.905734
Probability 0.635803
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Gambar 4.45Uji Normalitas FDR
Dari tabel diketahui bahwa nilai probability persamaan ROA
0,635803. Nilai menunjukan lebih besar dari 0,05, maka data
berdistribusi normal.
2. Uji Multikolinieritas FDR
Tabel 4.1931Ringkasan Regresi FDR
No Variabel Dependen r2 Pembahasan Kesimpulan
1 CAR = f(DPK,
BOPO, NPF) 0,038639 R2 > r2
Tidak ada
multikolinieritas
2 DPK = f(BOPO,
NPF, CAR) 0,155117 R2 > r2
Tidak ada
multikolinieritas
3 BOPO = f(NPF,
CAR, DPK) 0,288941 R2 > r2
Tidak ada
multikolinieritas
64
4 NPF= f(CAR,
DPK, BOPO) 0,371640 R2 > r2
Tidak ada
multikolinieritas
Regresi Utama (R2) 0,576894
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Berdasarkan tabel di atas menunjukan nilai R2 regresi FDR lebih
besar dari nilai R2 regresi lainnya. Maka dapat disimpulkan data tidak
mengandung multikolinieritas. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat di
Lampiran 5 Uji Asumsi Klasik bagian B Uji Multikolinieritas.
3. Uji Autokorelasi FDR
Tabel 4.2032Uji Autokorelasi FDR
S
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Gambar64.5 Grafik Uji Autokorelasi FDR
R-squared 0.576894 Mean dependent var -0.355593
Adjusted R-squared 0.545552 S.D. dependent var 3.754226
S.E. of regression 2.530826 Akaike info criterion 4.775907
Sum squared resid 345.8743 Schwarz criterion 4.951969
Log likelihood -135.8892 Hannan-Quinn criter. 4.844634
F-statistic 18.40687 Durbin-Watson stat 2.275801
Prob(F-statistic) 0.000000
65
Nilai d pada tabel 4.20 menunjukan angka 2.275801 yang tidak
berada diantara nilai du dan 4-du yang menunjukan angka 1,72735
dan 2,27265. Maka, dapat disimpulkan data mengandung autokorelasi.
Untuk mengatasi masalah autokorelasi dibutuhkan penambahan
variabel berupa Financing to Deposit Ratio periode satu tahun
sebelumnya. Hasil yang diperoleh sebagai berikut :
Tabel 4.2133Uji Autokorelasi FDR Setelah Penyembuhan
Dependent Variable: D(FDR)
Method: Least Squares
Date: 08/31/18 Time: 12:31
Sample (adjusted): 2013M03 2017M12
Included observations: 58 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.981396 0.435180 2.255150 0.0284
D(CAR) -0.489892 0.406239 -1.205921 0.2333
D(DPK) -0.000366 8.59E-05 -4.256061 0.0001
D(BOPO) -0.107315 0.082528 -1.300348 0.1992
D(NPF) -5.091593 0.878420 -5.796305 0.0000
D(FDR(-1)) -0.073244 0.089822 -0.815443 0.4185
R-squared 0.587376 Mean dependent var -0.388276
Adjusted R-squared 0.547700 S.D. dependent var 3.778538
S.E. of regression 2.541189 Akaike info criterion 4.800838
Sum squared resid 335.7972 Schwarz criterion 5.013987
Log likelihood -133.2243 Hannan-Quinn criter. 4.883864
F-statistic 14.80454 Durbin-Watson stat 2.161558
Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
66
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Gambar 74.6 Grafik Uji Autokorelasi FDR Setelah Penyembuhan
Nilai d pada tabel 4.21 setelah penambahan variabel menunjukan
angka 2.161558 yang berada diantara nilai du dan 4-du. Maka, dapat
disimpulkan data sudah tidak mengandung autokorelasi. Untuk lebih
jelasnya dapat dilihat di Lampiran 5 Uji Asumsi Klasik bagian C Uji
Autokorelasi.
4. Uji Heteroskedastisitas FDR
Tabel 4.2234Uji Heteroskedastisitas FDR
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 7.187455 Prob. F(20,37) 0.0000
Obs*R-squared 46.12719 Prob. Chi-Square(20) 0.0008
Scaled explained SS 44.20352 Prob. Chi-Square(20) 0.0014
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Dari tabel di atas menunjukan nilai probabilitas 0,0008. Nilai
tersebut lebih kecil dari 0,05. Maka dapat disimpulkan data
mengandung heterokedaktisitas. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat di
Lampiran 5 Uji Asumsi Klasik bagian D Uji Heterokedastisitas.
67
Tabel 4.2335Uji Heteroskedastisitas FDR Setelah Penyembuhan
Dependent Variable: D(FDR)
Method: Least Squares
Date: 08/31/18 Time: 17:11
Sample (adjusted): 2013M03 2017M12
Included observations: 58 after adjustments
White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.981396 0.485712 2.020533 0.0485
D(CAR) -0.489892 0.440371 -1.112454 0.2711
D(DPK) -0.000366 0.000113 -3.231189 0.0021
D(BOPO) -0.107315 0.129013 -0.831817 0.4093
D(NPF) -5.091593 1.666735 -3.054831 0.0035
D(FDR(-1)) -0.073244 0.064865 -1.129181 0.2640
R-squared 0.587376 Mean dependent var -0.388276
Adjusted R-squared 0.547700 S.D. dependent var 3.778538
S.E. of regression 2.541189 Akaike info criterion 4.800838
Sum squared resid 335.7972 Schwarz criterion 5.013987
Log likelihood -133.2243 Hannan-Quinn criter. 4.883864
F-statistic 14.80454 Durbin-Watson stat 2.161558
Prob(F-statistic) 0.000000 Wald F-statistic 4.093976
Prob(Wald F-statistic) 0.003292
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Tabel diatas menunjukan hasil setelah dilakukan uji Metode
White. Nilai probabilitas CAR 0.2711 lebih besar dari 0,05
yang berarti CAR berpengaruh secara tidak signifikan terhadap
FDR. Nilai probabillitas DPK 0.0021 lebih kecil dari 0,05 yang
berarti DPK berpengaruh secara signifikan terhadap FDR.
Nilai probabilitas BOPO 0.4093 lebih besar dari 0,05 yang
berarti BOPO berpengaruh secara tidak signifikan terhadap
FDR. Nilai probabilitas NPF 0.0035 yang berarti NPF
berpengaruh secara signifikan terhadap FDR. Dan nilai
probabilitas FDR satu tahun sebelumnya 0.2640 lebih besar
dari 0,05 berarti FDR satu tahun sebelumnya berpengaruh
68
secara tidak signifikan terhadap FDR. Nilai prob F-test sebesar
0.000000 setelah dilakukan uji Metode White. Karena nilai
prob F-test lebih kecil dari 0,05 maka CAR, DPK, BOPO, NPF
dan FDR satu tahun sebelumnya secara bersama-sama
berpengaruh secara signifikan terhadap FDR Perbankan
Syariah. Nilai koefisien determinasi setelah dilakukan uji
Metode White dapat dilihat R-squared sebesar 0.587376. Ini
berarti 58,7% FDR Perbankan Syariah dapat dijelaskan
variasinya oleh variasi variabel CAR, DPK, BOPO, NPF, dan
FDR satu tahun sebelumnya sedangkan 41,3% lainnya
dijelaskan oleh variasi variabel lain yang tidak diteliti dalam
penelitian ini.
G. Pembahasan Hasil Penelitian
1. Pengaruh Langsung CAR, DPK, BOPO, NPF dan FDR terhadap
Return On Assets (ROA)
a. Pengaruh CAR terhadap Return On Assets (ROA)
Nilai koefisien variabel CAR diperoleh sebesar -0.065483
dengan arah koefisien negatif dan nilai probabilitas 0,0340.
Karena nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05 (α), maka CAR
berpengaruh secara signifikan terhadap ROA Perbankan Syariah.
Sehingga H1 ditolak.
Kondisi permodalan Perbankan Syariah pada periode lima
tahun pengamatan (periode 2013-2017) sangat baik, dimana rata-
rata CAR 15,40217 jauh di atas standar minimal CAR bank yaitu
69
8%. Nilai CAR yang tinggi mengakibatkan banyak aktiva
menjadi tidak produktif, kesempatan untuk menyalurkan dana
dalam bentuk pembiayaan menurun, dan berdampak terhadap
keuntungan sehingga kinerja bank umum mengalami penurunan
dalam menghasilkan keuntungan (Nurvarida, 2017:88).
Pemenuhan CAR minimal 8% hanya dimaksudkan oleh
Bank Indonesia untuk menyesuaikan kondisi dengan perbankan
internasional sesuai dengan Bank for International Settlement
(BIS). Secara realitas bisnis, bank yang profitable tidak harus
dengan CAR 8% melainkan dengan pemenuhan dasar utama yang
harus dimiliki dalam menjalankan kegiatan perbankan yaitu
kepercayaan dari masyarakat (Mawardi, 2005:91). Sehingga dapat
disimpulkan bahwa kenaikan atau penurunan CAR berpengaruh
terhadap besar kecilnya keuntungan (ROA).
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Hasanah
(2017:70) dan Nurvarida (2017:87) yang menyatakan bahwa
Capital Adequacy Ratio (CAR) berpengaruh negatif dan
signifikan terhadap Return on Assets (ROA). Berbeda dengan
penelitian Pardede (2016:10), Fitria (2017:188) dan Pangestika
(2018:144) yang menyatakan bahwa Capital Adequacy Ratio
(CAR) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Return on
Assets (ROA). Ketika rasio CAR naik maka akan terjadi kenaikan
pula pada ROA. Kecukupan modal yang tinggi menunjukkan
70
kemampuan bank untuk dapat memberikan kredit yang semakin
besar, yang akhirnya dapat meningkatkan ROA (Pardede,
2016:10).
b. Pengaruh DPK terhadap Return On Assets (ROA)
Nilai koefisien variabel DPK diperoleh sebesar -1.99E-05
dengan arah koefisien negatif dan nilai probabilitas 0,0083.
Karena nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05 (α), maka DPK
berpengaruh secara signifikan terhadap ROA Perbankan Syariah.
Sehingga H2 ditolak.
Hali inii menunjukkani bahwai semakin besar DPKi yangi
dimilikii olehi suatui banki belumi tentu mencerminkani labai
yangi besari yangi akani diperolehibank tersebut (Pangestika,
2018:144). Jumlahi DPKi yangi tinggii namuni tidak diimbangii
dengani kegiatani penyalurani krediti makai bank akani
mengalamii penurunani ataui kerugiani profitabilitas karenai
pendapatani bungai dani penyalurani krediti kepada debitur tidak
mencukupii untuki menutupii biayai bungai yang harusi
dibayarkani kepadai debitur (Rizqyana, 2016 dalam Pangestika
2018:144). Sehingga dapat disimpulkan bahwa kenaikan atau
penurunan DPK berpengaruh terhadap besar kecilnya keuntungan
(ROA).
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Pangestika
(2018:144) dimana penelitian tersebut menyatakan bahwa Dana
71
Pihak Ketiga (DPK) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap
Return on Assets (ROA). Berbeda dengan penelitian Pardede
(2016:10) dan Ariyanti (2017:18) yang menyatakan bahwa Dana
Pihak Ketiga (DPK) berpengaruh positif dan tidak signifikan
terhadap Return on Assets (ROA). Hal ini menunjukkan bahwa
peningkatan DPK yang ada tidak bermakna atau signifikan
terhadap ROA bank (Pardede, 2016:10). Berbeda lagi dengan
penelitian Sudiyatno (2010:133) dan Firmansyah (2013:94) yang
menyatakan bahwa bahwa Dana Pihak Ketiga (DPK) berpengaruh
positif dan signifikan terhadap Return on Assets (ROA). Hal ini
mengindikasikan bahwa semakin banyak simpanan nasabah yang
dihimpun bank persero maka akan meningkatkan kegiatan usaha
bank untuk memperoleh profitabilitasnya (Firmansyah, 2013:95).
c. Pengaruh BOPO terhadap Return On Assets (ROA)
Nilai koefisien variabel BOPO diperoleh sebesar -0.008006
dengan arah koefisien negatif dan nilai probabilitas 0,1953.
Karena nilai probabilitas lebih besar dari 0,05 (α), maka BOPO
tidak berpengaruh secara signifikan terhadap ROA Perbankan
Syariah. Sehingga H3 ditolak.
Kondisi permodalan Perbankan Syariah pada periode lima
tahun pengamatan (periode 2013-2017) sangat baik, dimana rata-
rata BOPO 87,98283 dibawah batas maksimal BOPO bank yaitu
96%. Hubungan negatif antara BOPO dan ROA dapat diartikan
72
bahwa semakin tinggi tingkat BOPO maka semakin rendah
tingkat ROA suatu bank. Rendahnya tingkat BOPO menunjukkan
kemampuan manajemen bank yang baik, dalam memenuhi biaya-
biaya operasional dengan menghasilkan laba yang optimal
(Nurvarida, 2017:85). Namun demikian kenaikan BOPO tidak
selalu menurunkan keuntungan (ROA).
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Aziz (2016:8)
dan Susanto (2016:20) yang menyatakan bahwa Biaya
Operasional Terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)
berpengaruh negatif tetapi tidak signifikan terhadap Return on
Assets (ROA). Namun tidak sejalan dengan penelitian dari
Ariyanti (2017:17) dan Harianto (2017:46) yang menyatakan
bahwa Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional
(BOPO) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Return on
Assets (ROA). Tanda koefisien yang bernilai negatif
menunjukkan bahwa semakin tinggi rasio BOPO (semakin kurang
efisien bank pembiayaan rakyat syariah), maka tingkat
profitabilitas akan menurun (Harianto, 2017:46). Hasil penelitian
menurut Zulfikar (2014:11) bahwa Biaya Operasional terhadap
Pendapatan Operasional (BOPO) berpengaruh positif dan
signifikan terhadap Return on Assets (ROA). Hal ini diakibatkan
oleh selama masa penelitian BPR belum memaksimalkan sumber
73
dana yang ada untuk biaya-biaya operasional yang menunjang
dalam penyaluran kredit (Zulfikar, 2014:11).
d. Pengaruh NPF terhadap Return On Assets (ROA)
Nilai koefisien variabel NPF diperoleh sebesar -0.384650
dengan arah koefisien negatif dan nilai probabilitas 0,0000.
Karena nilai probabilitas lebih besar dari 0,05 (α), maka NPF
berpengaruh secara signifikan terhadap ROA Perbankan Syariah.
Sehingga H4 diterima.
Rata-rata NPF Perbankan Syariah periode 2013–2017
sebesar 4,031333% (dibawah 5%) bank syariah dinilai cukup
berhati-hati dalam menjaga kualitas aktiva produktifnya tetap
baik. Pengaruh negatif yang ditunjukkan oleh NPF
mengindikasikan bahwa semakin tinggi pembiayaan macet dalam
pengelolaan pembiayaan bank yang ditunjukkan dalam NPF yang
makin meningkat maka akan menurunkan tingkat pendapatan
bank yang salah satunya tercermin melalui rasio ROA (Nurvarida,
2017:90). Sehingga dapat disimpulkan bahwa kenaikan atau
penurunan NPF berpengaruh terhadap besar kecilnya keuntungan
secara menyeluruh (ROA).
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Harianto
(2017:45) dan Pangestika (2018:145) yang menyatakan bahwa
Non Performing Financing (NPF) berpengaruh negatif dan
signifikan terhadap Return on Assets (ROA). Hasil penelitian
74
berbeda ditemukan oleh Harun (2016:78), Ariyanti (2017:16) dan
Fitria (2017:119) yang menyatakan bahwa Non Performing
Financing (NPF) berpengaruh positif dan tidak signifikan
terhadap Return on Assets (ROA). Sehingga NPF terhadap ROA
adalah tidak berpengaruh.
e. Pengaruh FDR terhadap Return On Assets (ROA)
Nilai koefisien variabel FDR diperoleh sebesar 0.009707
dengan arah koefisien positif dan nilai probabilitas 0,3360.
Karena nilai probabilitas lebih besar dari 0,05 (α), maka FDR
tidak berpengaruh secara signifikan terhadap ROA Perbankan
Syariah. Sehingga H4 ditolak.
Kondisi penyaluran pembiayaan Perbankan Syariah pada
periode lima tahun pengamatan (periode 2013-2017) sudah sesuai
Standar yang digunakan Bank Indonesia yaitu diantara 80%
sampai 110%. Dimana rata-rata FDR 95,90950 atau 95,90%.
Maka dapat disimpulkan bahwa bank tersebut dapat menyalurkan
sebesar 95,90% dari seluruh dana yang berhasil dihimpun. Karena
fungsi utama dari bank adalah sebagai intermediasi (perantara)
antara pihak yang kelebihan dana dengan pihak yang kekurangan
dana, maka dengan rasio Financing to Deposit Ratio (FDR)
95,90% berarti 4,10% dari seluruh dana yang dihimpun tidak
tersalurkan kepada pihak yang membutuhkan, sehingga dapat
dikatakan bahwa bank tersebut sudah menjalankan fungsinya
75
dengan baik. Namun demikian kenaikan FDR tidak selalu
meningkatkan keuntungan (ROA).
Dalami likuiditasi banki terdapati dua risikoi yaitu risikoi
ketikai banki memilikii kelebihani danai dimana apabilai danai
yangi adai tidaki dioptimalkan penggunaannya untuki memenuhii
permintaani krediti masyarakati maka dana yangi dihimpuni akani
tidak berputar dengani baik untuki menghasilkani pendapatani
bungai sehingga laba yang yangi diperolehi banki akani
berkurang. Sebaliknyai apabila bank kekurangani danai
akibatnyai banki tidaki dapat memenuhii kebutuhani kewajibani
jangkai pendeki sehingga akani mendapatkani pinalti dari bank
sentral (Rizqyana, dkk., 2016 dalam Pangestika, 2018:145).
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Harianto
(2017:47), Ariyanti (2017:17) dan Pangestika (2018:142) yang
menyatakan bahwa Financing to Deposit Ratio (FDR) tidak
berpengaruh signifikan terhadap Return on Assets (ROA). Hasil
berbeda ditemukan oleh Suyono (2005:61) dan Christiano
(2014:828) yang menyatakan bahwa Financing to Deposit Ratio
(FDR) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Return on
Assets (ROA). Bahwa semakin tinggi LDR menunjukkan semakin
bagus kondisi likuiditas bank, dikarenakan pengelolaan dana dari
bank umum di Indonesia menunjukkan efektivitas yang baik
dalam menyalurkan kreditnya (Suyono, 2005:61-62).
76
2. Analisis Jalur (Path Analysis) Return On Assets (ROA)
Model analisis jalur dari persamaan ROA dapat
digambarkan sebagai berikut:
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Gambar 84.7 Model Analisis Jalur ROA
p1x4= -0,397965
p2x4= -5,09159
p1x5= -2,49991
p2x6= -0,07324
p1x1= -0,059426
p2x1= -0,48989
p1x2 = -1,99E-05 p2x2= -3,66E-04
p1x3= -0,009694
p2x3= -0,10732
CAR
DPK
FDR
NPF
ROA
BOPO
FDR (-1)
ROA (-1)
p3= 0,053144
e1= 0,642358 e2= 0,565989
77
Tabel 4.2436Analisis Jalur Persamaan ROA
Variabel X ke ROA
(p1)
X ke FDR
(p2)
FDR ke
ROA
(p3)
Sp2 Sp3
Pengaruh
Tidak
Langsung
Pengaruh
Total
CAR -0,059426 -0,48989 0,053144 0,440371 0,008114 -0,02603482 -0,51593
DPK -1,99E-05 -3,66E-04 0,053144 1,13E-04 0,008114 -1,94507E-05 -0,00039
BOPO -0,009694 -0,10732 0,053144 0,129013 0,008114 -0,005703148 -0,11302
NPF -0,397965 -5,09159 0,053144 1,666735 0,008114 -0,270587618 -5,36218
ROA (-1) -2,49991 0 0,053144 0 0,008114 0 0
FDR (-1) 0 -0,07324 0,053144 0,64865 0,008114 -0,003892479 -0,07714
Sumber : Data sekunder diolah, 2018
Untuk mengetahui tingkat mediasi FDR dari pengaruh CAR, DPK, BOPO,
NPF dan ROA satu tahun sebelumnya terhadap ROA, maka standar error dari
koefisien indirect effect dapat dinyatakan sebagai berikut :
a. Variabel CAR
Sp2p3 = √𝑝32𝑠𝑝22+𝑝22𝑠𝑝32 + 𝑠𝑝22𝑠𝑝32
√(0,053144)2(0,440371)2+ (−0,48989)2(0,008114)2 + (0,440371)2(0,008114)2
√0,000576 = 0,023403
b. Variabel DPK
Sp2p3 = √𝑝32𝑠𝑝22+𝑝22𝑠𝑝32 + 𝑠𝑝2𝑠𝑝32
√(0,053144)2(−3,66E − 04)2+ (−0,000374)2(0,008114)2 + (1,13E − 04)2(0,008114)2
√4,58𝐸 − 11 = 6,77E-06
c. Variabel BOPO
Sp2p3 = √𝑝32𝑠𝑝22+𝑝22𝑠𝑝32 + 𝑠𝑝2𝑠𝑝32
√(0,053144)2(0,129013)2+ (−0,10732)2(0,008114)2 + (0,129013)2(0,008114)2
√4,89𝐸 − 05 = 0,006992
78
d. Variabel NPF
Sp2p3 = √𝑝32𝑠𝑝22+𝑝22𝑠𝑝32 + 𝑠𝑝2𝑠𝑝32
√(0,053144)2(1,666735)2+ (−5,09159)2(0,008114)2 + (1,666735)2(0,008114)2
√0,00975 = 0,098742
e. Variabel FDR(-1)
Sp2p3 = √𝑝32𝑠𝑝22+𝑝22𝑠𝑝32 + 𝑠𝑝2𝑠𝑝32
√(0,053144)2(0,64865)2+ (−0,07324)2(0,008114)2 + (0,64865)2(0,008114)2
√0,001217 = 0,034885
Berdasarkan hal di atas kita dapat menghitung nilai t statistik pengaruh
mediasi sebagai berikut :
a. Variabel CAR
t1 = 𝑝2𝑝3
𝑆𝑝2𝑝3 =
−0,02603482
0,023403 = -1,11245291
b. Variabel DPK
t2 = 𝑝2𝑝3
𝑆𝑝2𝑝3 =
−1,94507E−05
6,77E−06 = -3,23893805
c. Variabel BOPO
t3 = 𝑝2𝑝3
𝑆𝑝2𝑝3 =
−0,005703148
0,006992 = -0,8318154
d. Variabel NPF
t4 = 𝑝2𝑝3
𝑆𝑝2𝑝3 =
−0,270587618
0,098742 = -3,05483055
e. Variabel FDR(-1)
t5 = 𝑝2𝑝3
𝑆𝑝2𝑝3 =
−0,003892479
0,034885 = -0,1129176
79
Dengan melihat semua pengukuran di atas maka dapat ditarik kesimpulan
sebagai berikut:
a. Nilai t1 hitung sebesar -1,11245291 lebih kecil dari t tabel yaitu 2,00 dengan
tingkat signifikansi 5%, maka dapat disimpulkan bahwa koefisien mediasi
sebesar -1,11245291 tidak signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa variabel
FDR tidak memediasi CAR terhadap profitabilitas. Sehingga H6 ditolak.
Semakin tinggii nilaii Capitali Adequacyi Ratioi (CAR) makaisemakin
tinggii pulai kemampuani permodalani banki untuk menjagai adanyai
kemungkinani timbulnyai ataui munculnya risikoi krediti ataui risikoi
kegiatan-kegiatani usahanya, namuni dalami hali inii belumi tentui secarai
nyatai atau praktiki dapati mempengaruhii peningkatani jumlah penyalurani
kredit dii suatui bank (Pangestika, 2018:145). Hasil penelititian ini sejalan
dengan penelitian Pardede (2016:11), Fitria (2017:121) dan Pangestika
(2018:145) yang menyatakan bahwa FDR tidak terbukti memediasi CAR
terhadap ROA. Berbeda dengan hasil penelitian Hasanah (2017:75) dan
Ariyanti (2017:18) yang menyatakan bahwa variabel CAR dapat melalui
variabel intervening yaitu FDR dalam mempengaruhi ROA.
b. Nilai t2 hitung sebesar -3,23893805 lebih kecil dari t tabel yaitu 2,00 dengan
tingkat signifikansi 5%, maka dapat disimpulkan bahwa koefisien mediasi
sebesar -1,94507E-05 tidak signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa variabel
FDR tidak memediasi DPK terhadap profitabilitas. Sehingga H7 ditolak.
Semakin besar DPK yang dimiliki oleh bank belum tentu mencerminkan
penyaluran kredit yang besar dapat berjalan dengan lancar yang akan
80
mencerminkan laba yang diperoleh bank tersebut, tingginya jumlah DPK
yang diperoleh tersebut tetapi tidak diimbangi dengan penyaluran kredit yang
lancar maka kemungkinan bank akan mengalami penurunan atau kerugian
profitabilitas karena pendapatan bunga dari penyaluran kredit kepada debitur
tidak mencukupi untuk menutupi biaya bunga yang harus dibayarkan kepada
debitur (Pangestika, 2018:145). Hasil penelititian ini sejalan dengan
penelitian Fitria (2017:122) dan Pangestika (2018:145) yang menyatakan
bahwa FDR tidak terbukti memediasi DPK terhadap ROA. Berbeda dengan
hasil penelitian Pardede (2016:11), Ervina (2016:15) dan Ariyanti (2017:18)
yang menyatakan bahwa DPK berpengaruh positif signifikan terhadap FDR.
c. Nilai t3 hitung sebesar -0,8318154 lebih kecil dari t tabel yaitu 2,00 dengan
tingkat signifikansi 5%, maka dapat disimpulkan bahwa koefisien mediasi
sebesar -0,005703148 tidak signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa variabel
FDR tidak memediasi BOPO terhadap profitabilitas. Sehingga H8 ditolak.
Ketika BOPO perbankan syariah tinggi tidak ada pengaruh terhadap
likuiditas. Karena apabila manajemen tidak dapat mengelola biaya
operasional terhadap pendapatan operasionalnya maka akan timbulnya biaya
operasional yang tinggi, bank sudah pasti memiliki pencegahan ketika
mengalami kesulitan dalam menangani masalah kewajiban kepada deposan
(Astuti, 2016:16). Hasil penelititian ini sejalan dengan penelitian Ariyanti
(2017:18) dan Fitria (2017:121) yang menyatakan bahwa FDR tidak terbukti
memediasi BOPO terhadap ROA. Berbeda dengan hasil penelitian Utari
81
(2011), Agustina (2013:108) dan Astuti (2016:18) yang menyatakan bahwa
BOPO berpengaruh positif signifikan terhadap FDR.
d. Nilai t4 hitung sebesar -3,05483055 lebih kecil dari t tabel yaitu 2,00 dengan
tingkat signifikansi 5%, maka dapat disimpulkan bahwa koefisien mediasi
sebesar -0,270587618 tidak signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa variabel
FDR tidak memediasi NPF terhadap profitabilitas. Sehingga H9 ditolak.
Keberadaan kredit macet yang selalu ada dan bahkan meningkat disetiap
tahunnya ini tidak akan mempengaruhi atau mengurangi suatu bank dalam
menyalurkan kredit, hal ini disebabkan pihak perbankan sudah
mengupayakan penyelamatan dari macet sehingga perbankan dapat
mengurangi kerugian (Pangestika, 2018:146). Hasil penelititian ini sejalan
dengan penelitian Wityasari (2014:5), Ariyanti (2017:18), Fitria (2017:121)
dan Pangestika (2018:146) yang menyatakan bahwa FDR tidak terbukti
memediasi NPF terhadap ROA. Berbeda dengan hasil penelitian Hasanah
(2017:75) yang menyatakan bahwa variabel NPF dapat melalui variabel
intervening yaitu FDR dalam mempengaruhi ROA.
e. Nilai t5 hitung sebesar -0,1129176 lebih kecil dari t tabel yaitu 2,00 dengan
tingkat signifikansi 5%, maka dapat disimpulkan bahwa koefisien mediasi
sebesar -0,003892479 tidak signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa variabel
FDR tidak memediasi FDR satu tahun sebelumnya terhadap profitabilitas.
Ketika FDR satu tahun sebelumnya tinggi maka belum tentu berpengaruh
terhadap tinggi atau rendahnya FDR tahun sekarang. Sehingga FDR tidak
berpengaruh juga terhadap tinggi atau rendahnya profitabilitas. Karena pada
82
banki memilikii kelebihani dana dan danai yangi adai tidaki dioptimalkan
penggunaannya untuki memenuhii permintaani krediti masyarakati maka
dana yangi dihimpuni akani tidak berputar dengani baik untuki menghasilkani
pendapatani bungai sehingga laba yang yangi diperolehi banki akani
berkurang (Pangestika, 2018:145). Hasil penelitian ini sejalan dengan
penelitian Harianto (2017:47), Ariyanti (2017:17) dan Pangestika (2018:142)
yang menyatakan bahwa Financing to Deposit Ratio (FDR) tidak
berpengaruh signifikan terhadap Return on Assets (ROA). Hasil berbeda
ditemukan oleh Suyono (2005:61) dan Christiano (2014:828) yang
menyatakan bahwa Financing to Deposit Ratio (FDR) berpengaruh positif
dan signifikan terhadap Return on Assets (ROA).
Hal ini berarti Financing to Deposit Ratio (FDR) tidak dapat menjadi
mediator dalam pengaruh CAR, DPK, BOPO, NPF dan FDR satu tahun
sebelumnya terhadap profitabilitas Perbankan Syariah.
83
BAB V
PENUTUP
A. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil dari hasil analisis dan pembahasan
mengenai pengaruh langsung maupun tidak langsung CAR, DPK, BOPO,
NPF terhadap profitabilitas dengan FDR sebagai variabel intervening
Perbankan Syariah di Indonesia tahun 2013-2017, sebagai berikut :
1. Secara parsial variabel CAR berpengaruh negatif dan signifikan
terhadap profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia tahun 2013-
2017.
2. Secara parsial variabel DPK berpengaruh negatif dan signifikan
terhadap profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia tahun 2013-
2017.
3. Secara parsial variabel BOPO tidak berpengaruh secara signifikan
terhadap profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia tahun 2013-
2017.
4. Secara parsial variabel NPF berpengaruh negatif dan signifikan
terhadap profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia tahun 2013-
2017.
84
5. Secara parsial variabel FDR tidak berpengaruh secara signifikan
terhadap profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia tahun 2013-
2017.
6. Variabel Financing to Deposit Ratio (FDR) tidak terbuki menjadi
mediator dalam pengaruh CAR terhadap profitabilitas Perbankan
Syariah di Indonesia tahun 2013-2017.
7. Variabel Financing to Deposit Ratio (FDR) tidak terbuki menjadi
mediator dalam pengaruh DPK terhadap profitabilitas Perbankan
Syariah di Indonesia tahun 2013-2017.
8. Variabel Financing to Deposit Ratio (FDR) tidak terbuki menjadi
mediator dalam pengaruh BOPO terhadap profitabilitas Perbankan
Syariah di Indonesia tahun 2013-2017.
9. Variabel Financing to Deposit Ratio (FDR) tidak terbuki menjadi
mediator dalam pengaruh NPF terhadap profitabilitas Perbankan
Syariah di Indonesia tahun 2013-2017.
B. Saran
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan serta kesimpulan pada
penelitian ini, saran yang dapat diberikan melalui hasil penelitian ini
sebagai berikut :
1. Bagi Perbankan Syariah
a. Untuk meningkatkan profitabilitas Perbankan Syariah di
Indonesia harus memerlukan perhatian terhadap kepercayaan dari
85
masyarakat, karena bank yang profitable tidak harus dengan CAR
8%.
b. Perhatian terhadap jumlah DPK tentang kegiatani penyalurani
kredit yang seimbang karena jumlahi DPKi yangi tinggii namuni
tidak diimbangii dengani kegiatani penyalurani kredit yang
seimbang makai bank akani mengalamii penurunani ataui
kerugiani profitabilitas karenai pendapatani bungai dani
penyalurani krediti kepada debitur tidak mencukupii untuki
menutupii biayai bungai yang harusi dibayarkani kepadai debitur.
c. Bank juga harus menjaga tingkat BOPO agar tetap rendah karena
BOPO yang rendah menunjukkan kemampuan manajemen bank
yang baik, dalam memenuhi biaya-biaya operasional dengan
menghasilkan laba yang optimal.
d. Dan menjaga tingkat NPF karena rendahnya pembiayaan macet
dalam pengelolaan pembiayaan bank yang ditunjukkan dalam
NPF maka akan meningkatkan pendapatan bank yang salah
satunya tercermin melalui rasio ROA.
e. Serta menjaga FDR agar tetap rendah karena semakin rendah
Financing to Deposit Ratio (FDR) menunjukkan semakin baik
kondisi likuiditas bank, hal ini sebagai akibat jumlah dana yang
diperlukan untuk membiayai kredit menjadi semakin kecil.
86
2. Bagi Peneliti Selanjutnya
Adapun penelitian ini masih banyak kekurangan yang perlu
diperbaiki dan dikembangkan. Dalam penelitian ini, hanya
menggunakan empat variabel independen, padahal banyak variabel
makro yang belum diteliti. Untuk itu, bagi peneliti selanjutnya agar
mengembangkan penelitian ini dengan menggunakan analisis
pengaruh internal dan ekstrnal Perbankan Syariah serta dengan lebih
banyak variabel makro yang belum diteliti.
87
DAFTAR PUSTAKA
Agustina, Anthony Wijaya. 2013. Analisis yang Mempengaruhi Loan to Deposit
Ratio Bank Swasta Nasional di Bank Indonesia. Jurnal Wira Ekonomi
Mikroskil. Vol.3, No.02, Oktober, 2013.
Arifin, Moch. 2016. Analisis Pengaruh CAR, Efisiensi, FDR dan Quick Ratio
Terhadap Return On Asset (ROA) Bank Umum Syariah di Indonesia.
Skripsi. Salatiga: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam IAIN Salatiga.
Arifin, Zainul. 2002. Dasar-dasar Manajemen Bank Syariah. Jakarta: AlvaBet.
Ariyanti, Indah, Patricia Dhiana P, Ari Pranaditya. 2017. Pengaruh CAR, NPF,
NIM, BOPO, dan DPK terhadap Profitabilitas dengan FDR sebagai
Variabel Intervening (Studi Kasus Perbankan Umum Syariah Tahun 2011-
2014). Jurnal Ekonomi–Akuntansi 2017. Universitas Pandanaran–
Semarang.
Astuti, Fitri. 2016. Pengaruh Efisiensi Usaha, Risiko Keuangan dan Kepercayaan
Masyarakat terhadap Kemampuan Penyaluran Pembiayaan pada Bank
Umum Syariah di indonesia Tahun 2011-2014. Jurnal Ekonomi &
Keuangan Islam, Vol. 2 No. 2, Juli 2016: 10-20.
Aziz, Habibul. 2016. Analisis Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR), Non
Performing Financing (NPF), Net Interest Margin (NIM), Financing To
Deposit Ratio (FDR), Biaya Operasional Terhadap Pendapatan
Operasional (BOPO) terhadap Profitabilitas pada Bank Syariah Di
Indonesia. Artikel Ilmiah Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Barus, Andreani Caroline dan David Sulistyo. 2011. Hubungan Efisiensi
Operasional dengan Kinerja Profitabilitas pada Sektor Perbankan yang Go
Public di BEJ. Jurnal Wira Ekonomi Mikroskil. Vol.1, No.2, Oktober 2011.
Bodroastuti, Tri, dkk. 2015. Pengaruh Struktur Corporate Governance terhadap
Kinerja Keuangan ( Studi Empiris Pada Perusahaan Perbankan BUMD
Jawa Tengah). Seminar and call for paper 2015, Madic 2015.
Christiano, Mario, dkk. 2014. Analisis Terhadap Rasio-Rasio Keuangan Untuk
Mengukur Profitabilitas pada Bank-Bank Swasta yang Go Public di Bursa
Efek Indonesia. Jurnal EMBA, Vol. 2 No. 4 Desember 2014, Hal. 817-830.
Ervina, Anindya Ardiansari. 2016. Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Non Performing
Financial, Capital Adequacy Ratio, dan Return on Asset terhadap Tingkat
Likuiditas. Management Analysis Journal 5 (1) (2016).
88
Fadila, Dewi, Yuliani. 2015. Peran ROA sebagai Pemediasi CAR, NPL dan LDR
Bank Pembangunan Daerah Di Indonesia. Jurnal Manajemen dan Bisnis
Sriwijaya Vol.13 No.2 Juni 2015.
Firmansyah, Ade. 2013. Analisis Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Kecukupan
Modal, Penyaluran Kredit, Dan Efisiensi Operasi terhadap Profitabilitas
Bank (Studi Kasus Pada Bank Persero Periode 2009-2012). Skripsi.
Jakarta: Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
Fitria, Leny Nur. 2017. Analisis Pengaruh Rasio Keuangan dan Dana Pihak
Ketiga Terhadap Profitabilitas melalui Financing to Deposit Ratio
sebagai Variabel Intervening pada Perbankan Syariah (Studi pada Bank
Umum Syariah Periode 2011-2015). Skripsi. Malang: Fakultas Ekonomi
UIN Maulana Malik Ibrahim Malang.
Ghozali, Imam. 2013. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS
21 Edisi Tujuh. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Harahap, Sofyan Syafri. 2002. Analisis Kritis Atas Laporan Keuangan. Jakarta:
PT Raja Grafindo Persada.
Harianto, Syawal. 2017. Rasio Keuangan dan Pengaruhnya terhadap Profitabilitas
pada Bank Pembiayaan Rakyat Syariah di Indonesia. Jurnal Bisnis dan
Manajemen Volume 7 (1), April 2017.
Hasanah, Elok Maulidatul. 2017. Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR) Dan
Non Performing Financing (NPF) Terhadap Profitabilitas (ROA) Dengan
Financing To Deposit Ratio (FDR) Sebagai Variabel Intervening Pada
Bank Umum Syariah (Periode 2012-2016). Skripsi. Salatiga: Fakultas
Ekonomi dan Bisnis Islam IAIN Salatiga.
Harun, Usman. 2016. Pengaruh Ratio-Ratio Keuangan CAR, LDR, NIM, BOPO,
NPL terhadap ROA. Jurnal Riset Bisnis dan Manajemen Vol 4 ,No.1,
2016: 67-82.
Hery. 2016. Financial Ratio For Business. Jakarta:PT Gramedia.
Hikmat, Mahi M. 2011. Metode Penelitian Dalam Perspektif Ilmu Komunikasi
dan Sastra. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Huda, G. F. (2014). Pengaruh DPK, CAR, NPL Dan ROA Terhadap Penyaluran
Kredit (Studi pada Bank Umum yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia
Periode 2009-2012). Skripsi. Semarang: Fakultas Ekonomika dan Bisnis
Universitas Diponegoro.
Kasmir. 2014. Analisis Laporan Keuangan. Jakarta: Rajawali Pers.
Lestari, Yuni Tri Dan Nur Fadjrih Asyik. 2015. Pengaruh Corporate Governance
Terhadap Kinerja Keuangan: Corporate Social Responsibility sebagai
Variabel Intervening. Jurnal Ilmu dan Riset Akuntansi Vol. 4, No. 7
(2015).
89
Lukviarman, Niki. 2016. Corporate Governance. Solo:PT Era Adicitra Intermedia.
Mawardi, Wisnu. 2005. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kinerja
Keuangan Bank Umum di Indonesia (Studi Kasus Pada Bank Umum
Dengan Total Assets Kurang Dari 1 Triliun). Jurnal Bisnis Strategi. Vol.
14, No. 1, Juli 2005.
Nasikin, Muhamad Kava. 2018. Analisis Pengaruh Inflasi, Suku Bunga dan Nilai
Tukar terhadap Pembiayaan dengan Dana Pihak Ketiga sebagai Variabel
Intervening Perbankan Syariah di Indonesia 2013 – 2017. Skripsi. Salatiga:
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam IAIN Salatiga.
Nugraha, Romadhoni Eka. 2014. Analisis Pengaruh Capital Adequacy Ratio
(CAR), Non Performing Loan (NPL), Biaya Operasional Pendapatan
Operasional (BOPO), Return On Asset (ROA) dan Net Interest Margin
(NIM) Terhadap Loan To Deposit Ratio (LDR) (Studi Empiris pada
Perbankan Syariah Di Indonesia Periode 2010-2012). Naskah Publikasi
UMS.
Nurvarida, Nike. 2017. Analisis Pengaruh BOPO, CAR, NPF, FDR dan NOM
Terhadap Profitabilitas (ROA) pada Bank Umum Syariah Periode 2012-
2016. Skripsi. Salatiga: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam IAIN Salatiga.
Pangestika, C. Zelin Winda Ayu dan Musdholifah. 2018. Pengaruh DPK, CAR,
dan NPL melalui LDR sebagai Variabel Intervening terhadap Profitabilitas
Bank (Studi pada Bank Terbesar di Asia Tenggara Periode 2012-2016).
Jurnal Ilmu Manajemen Volume 6 Nomor 3 – Jurusan Manajemen
Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Surabaya.
Pardede, Desi Natalia dan Irene Rini Demi Pangestuti. 2016. Analisis Pengaruh
CAR, Dana Pihak Ketiga (DPK), NIM, dan LDR terhadap Profitabilitas
Perbankan dengan LDR sebagai Variabel Intervening. Diponegoro Journal
Of Accounting, Volume 5, Nomor 2, Tahun 2016, Halaman 1-13.
Prayudi, A. (2011). Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR), Non Performing
Loan(NPL), BOPO, Return On Asset (ROA) dan Net Interest
Margin(NIM) terhadap Loan to Deposit Ratio (LDR). Master Degree
Program - Magister Management, 1.
Sariasih, Ni Wayan dan Made Rusmala Dewi. 2013. Pengaruh Dana Pihak Ketiga,
Non Performing Loan dan Inflasi terhadap Kredit yang Disalurkan Oleh
LPD Kabupaten Badung Periode Tahun 2008 – 2012. Jurnal Universitas
Udayana Bali.
Sarwono, Jonathan. 2011. Mengenal Path Analysis: Sejarah, Pengertian dan
Aplikasi. Jurnal Ilmiah Manajemen Bisnis, Vol. 11, No. 2, November
2011: 285-296.
90
Satria, Dias, Rangga Bagus Subegti. 2010. Determinasi Penyaluran Kredit Bank
Umum di Indonesia Periode 2006-2009. Jurnal Keuangan dan Perbankan,
Vol 14, No.3, September 2010.
Sudiyatno, Bambang, Jati Suroso. 2010. Analisis Pengaruh Dana Pihak Ketiga,
BOPO, CAR dan LDR Terhadap Kinerja Keuangan pada Sektor
Perbankan yang Go Public di Bursa Efek Indonesia (BEI) (Periode 2005-
2008). Dinamika Keuangan dan Perbankan. Vol. 2 No. 2, Nopember 2010.
Sujarweni, V Wiratna. 2015. Metodologi Penelitian Bisnis & Ekonomi.
Yogyakarta: Pustaka Baru.
Sukarno, Kartika Wahyu, dkk. 2006. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi
Kinerja Bank Umum di Indonesia. Jurnal Sudi Manajemen dan
Organisasi, Volume 3 Nomor 2 Juli Tahun 2006.
Supriyanto, R.D. 2017. Pengaruh Kesehatan Bank terhadap Pertumbuhan Laba
pada Perbankan Syariah di Indonesia dengan Variabel Moderasi Ukuran
Bank. Skripsi. Salatiga: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam IAIN
Salatiga.
Suryani, Anti, Suhadak, dkk. Pengaruh Rasio Capital Adequacy Ratio, Biaya
Operasional Per Pendapatan Operasional, Loan to Deposit Ratio, Net
Interest Margin dan Non Performing Loan terhadap Return On Assets
(Studi pada Bank Umum yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode
2012-2014). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB), Vol. 33 No. 1 April 2016.
Susanto, Heri dan Nur Kholis. 2016. Analisis Rasio Keuangan terhadap
Profitabilitas pada Perbankan Indonesia. Jurnal EBBANK, Vol.7, No. 1,
Hal.11-22, Juni 2016.
Suyono, Agus. 2005. Analisis Rasio-Rasio Bank yang Berpengaruh Terhadap
Return On Asset (Studi Empiris: pada Bank Umum di Indonesia Periode
2001-2003). Tesis. Semarang: Magister Manajemen Universitas
Diponegoro Semarang.
Utari, Mita Puji. 2011. Analisis Pengaruh CAR, NPL, ROA dan BOPO terhadap
LDR (Studi Kasus pada Bank Umum Swasta Nasional Devisa di Indonesia
Periode 2005-2008). Skripsi. Semarang: Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Universitas Diponegoro Semarang.
Wibisono, Muhammad Yusuf. 2017. Pengaruh CAR, NPF, BOPO, FDR terhadap
ROA yang Dimediasi oleh NOM. Jurnal Bisnis & Manajemen Vol. 17, No.
1, 2017 : 41 – 62.
91
Winarno, Wing Wahyu. 2015. Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan
Eviews. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Wityasari, Meryta. 2014. Analisis Pengaruh CAR, Dana Pihak Ketiga (DPK),
NPL, dan LDR terhadap Profitabilitas Perbankan dengan LDR sebagai
Variabel Intervening (Studi pada Bank Umum Konvensional Go Public di
Indonesia Periode 2009-2013). Skripsi. Semarang: Fakultas Ekonomi dan
Bisnis Universitas Diponegoro Semarang.
Zulfikar, Taufik. 2014. Pengaruh CAR, LDR, NPL, BOPO dan NIM Terhadap
Kinerja Profitabilitas (ROA) Bank Perkreditan Rakyat di Indonesia. Jurnal
Universitas Katolik Parahyangan.
www.ojk.co.id
92
LAMPIRAN – LAMPIRAN
LAMPIRAN 1 DATA PENELITIAN
Periode CAR DPK BOPO NPF ROA FDR
01 Januari 2013 15,29 148731,00 76,60 2,49 2,14 100,63
01 Februari 2013 15,20 150795,00 76,86 2,72 1,92 102,17
01 Maret 2013 14,30 156964,00 81,64 2,75 1,95 102,62
01 April 2013 14,72 158519,00 76,32 2,85 1,94 103,08
01 Mei 2013 14,28 163858,00 81,50 2,92 1,58 102,08
01 Juni 2013 14,30 163966,00 79,86 2,62 1,65 104,43
01 Juli 2013 15,28 166453,00 75,68 2,75 1,57 104,83
01 Agustus 2013 14,71 170222,00 83,30 3,01 1,54 102,53
01 September 2013 14,19 171701,00 81,52 2,80 1,43 103,27
01 Oktober 2013 14,19 174018,00 84,11 2,96 1,48 103,03
01 November 2013 14,23 176292,00 83,88 3,08 1,43 102,58
01 Desember 2013 12,23 183534,00 82,16 2,62 1,58 100,32
01 Januari 2014 16,76 177930,00 89,25 3,07 1,01 100,07
01 Februari 2014 16,71 178154,00 89,22 3,53 1,00 102,03
01 Maret 2014 16,20 180945,00 90,91 3,21 1,30 102,22
01 April 2014 16,68 185508,00 84,50 3,48 1,09 95,50
01 Mei 2014 16,85 190783,00 76,49 4,02 0,82 99,43
01 Juni 2014 16,21 191470,00 70,82 3,90 0,76 100,80
01 Juli 2014 15,62 194299,00 94,56 4,30 0,69 99,89
01 Agustus 2014 14,73 195959,00 95,80 4,58 0,55 98,99
01 September 2014 14,54 197141,00 95,74 4,67 0,53 99,71
01 Oktober 2014 15,25 207121,00 97,37 4,75 0,56 98,99
01 November 2014 15,66 209644,00 96,34 4,86 0,49 94,62
01 Desember 2014 16,10 217858,00 96,97 4,33 0,41 91,50
01 Januari 2015 14,16 210761,00 82,51 2,90 1,93 110,40
01 Februari 2015 14,38 210297,00 82,28 3,05 1,94 109,73
01 Maret 2015 14,43 212988,00 78,76 2,93 2,39 111,72
01 April 2015 14,50 213972,00 79,97 3,04 2,42 109,50
01 Mei 2015 14,37 215339,00 79,79 2,95 2,40 109,63
01 Juni 2015 14,09 213478,00 82,06 3,76 2,00 109,25
01 Juli 2015 14,62 216082,00 81,43 3,78 2,05 110,02
01 Agustus 2015 15,05 216357,00 80,37 3,70 2,14 109,25
01 September 2015 15,15 219314,00 80,06 3,68 2,15 107,71
01 Oktober 2015 14,96 219478,00 79,96 3,66 2,22 107,01
01 November 2015 15,31 220635,00 79,99 3,46 2,15 108,92
01 Desember 2015 15,02 231174,00 83,41 3,03 1,81 104,88
01 Januari 2016 15,11 229095,00 95,28 5,46 1,01 87,86
01 Februari 2016 15,44 231820,00 94,49 5,59 0,81 87,30
01 Maret 2016 14,90 232657,00 94,40 5,35 0,88 87,52
01 April 2016 15,43 233807,00 94,71 5,48 0,80 88,11
01 Mei 2016 14,78 238367,00 99,04 6,17 0,16 89,31
01 Juni 2016 14,72 241336,00 95,61 5,68 0,73 89,32
01 Juli 2016 14,86 243184,00 96,15 5,32 0,63 87,58
01 Agustus 2016 14,87 244843,00 96,96 5,55 0,48 87,53
01 September 2016 15,43 263521,00 96,27 4,67 0,59 86,43
01 Oktober 2016 15,27 264679,00 97,21 4,80 0,46 86,88
01 November 2016 15,78 267549,00 95,91 4,68 0,67 86,27
01 Desember 2016 15,95 279335,00 96,23 4,42 0,63 85,99
01 Januari 2017 16,99 277714,00 95,09 4,72 1,01 84,74
01 Februari 2017 17,04 281084,00 93,35 4,78 1,00 83,78
01 Maret 2017 16,98 286178,00 92,34 4,61 1,12 83,53
01 April 2017 16,91 286178,00 92,31 4,82 1,10 81,36
01 Mei 2017 16,88 295606,00 92,26 4,75 1,11 81,96
01 Juni 2017 16,42 302013,00 90,98 4,47 1,10 82,69
01 Juli 2017 17,01 307228,00 91,56 4,50 1,04 80,51
01 Agustus 2017 16,42 309006,00 92,03 4,49 0,98 81,78
01 September 2017 16,16 318574,00 91,68 4,41 1,00 80,12
01 Oktober 2017 16,14 318574,00 94,16 4,91 0,70 80,94
01 November 2017 16,46 322715,00 94,05 5,27 0,73 80,07
01 Desember 2017 17,91 334719,00 94,91 4,77 0,63 79,65
LAMPIRAN 2 UJI STASIONERITAS
A. Uji Stasioneritas CAR
Null Hypothesis: D(CAR) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -9.723061 0.0000
Test critical values: 1% level -3.548208
5% level -2.912631
10% level -2.594027 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(CAR,2)
Method: Least Squares
Date: 08/20/18 Time: 12:49
Sample (adjusted): 2013M03 2017M12
Included observations: 58 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(CAR(-1)) -1.281169 0.131766 -9.723061 0.0000
C 0.052396 0.107784 0.486121 0.6288 R-squared 0.628001 Mean dependent var 0.026552
Adjusted R-squared 0.621358 S.D. dependent var 1.333587
S.E. of regression 0.820608 Akaike info criterion 2.476332
Sum squared resid 37.71028 Schwarz criterion 2.547382
Log likelihood -69.81364 Hannan-Quinn criter. 2.504008
F-statistic 94.53791 Durbin-Watson stat 2.011300
Prob(F-statistic) 0.000000
B. Uji Stasioneritas DPK
Null Hypothesis: D(DPK) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.920392 0.0000
Test critical values: 1% level -3.548208
5% level -2.912631
10% level -2.594027 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(DPK,2)
Method: Least Squares
Date: 08/20/18 Time: 12:49
Sample (adjusted): 2013M03 2017M12
Included observations: 58 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(DPK(-1)) -1.213477 0.136034 -8.920392 0.0000
C 3811.475 687.3457 5.545208 0.0000 R-squared 0.586940 Mean dependent var 171.3793
Adjusted R-squared 0.579564 S.D. dependent var 6496.404
S.E. of regression 4212.338 Akaike info criterion 19.56330
Sum squared resid 9.94E+08 Schwarz criterion 19.63435
Log likelihood -565.3356 Hannan-Quinn criter. 19.59097
F-statistic 79.57339 Durbin-Watson stat 1.914350
Prob(F-statistic) 0.000000
C. Uji Stasioneritas BOPO
Null Hypothesis: D(BOPO) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.289352 0.0000
Test critical values: 1% level -3.548208
5% level -2.912631
10% level -2.594027 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(BOPO,2)
Method: Least Squares
Date: 08/20/18 Time: 12:48
Sample (adjusted): 2013M03 2017M12
Included observations: 58 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(BOPO(-1)) -1.102053 0.132948 -8.289352 0.0000
C 0.341911 0.643900 0.531000 0.5975 R-squared 0.550970 Mean dependent var 0.010345
Adjusted R-squared 0.542952 S.D. dependent var 7.239559
S.E. of regression 4.894328 Akaike info criterion 6.047905
Sum squared resid 1341.449 Schwarz criterion 6.118955
Log likelihood -173.3893 Hannan-Quinn criter. 6.075581
F-statistic 68.71336 Durbin-Watson stat 1.998616
Prob(F-statistic) 0.000000
D. Uji Stasioneritas NPF
Null Hypothesis: D(NPF) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.114461 0.0000
Test critical values: 1% level -3.548208
5% level -2.912631
10% level -2.594027 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(NPF,2)
Method: Least Squares
Date: 08/20/18 Time: 12:50
Sample (adjusted): 2013M03 2017M12
Included observations: 58 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(NPF(-1)) -1.090446 0.134383 -8.114461 0.0000
C 0.039680 0.064535 0.614863 0.5411 R-squared 0.540398 Mean dependent var -0.012586
Adjusted R-squared 0.532191 S.D. dependent var 0.714989
S.E. of regression 0.489028 Akaike info criterion 1.441080
Sum squared resid 13.39231 Schwarz criterion 1.512130
Log likelihood -39.79133 Hannan-Quinn criter. 1.468756
F-statistic 65.84448 Durbin-Watson stat 2.011035
Prob(F-statistic) 0.000000
E. Uji Stasioneritas FDR
Null Hypothesis: D(FDR) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.788751 0.0000
Test critical values: 1% level -3.548208
5% level -2.912631
10% level -2.594027 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(FDR,2)
Method: Least Squares
Date: 08/20/18 Time: 12:49
Sample (adjusted): 2013M03 2017M12
Included observations: 58 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(FDR(-1)) -1.037745 0.133236 -7.788751 0.0000
C -0.401656 0.502423 -0.799438 0.4274 R-squared 0.519992 Mean dependent var -0.033793
Adjusted R-squared 0.511420 S.D. dependent var 5.449899
S.E. of regression 3.809397 Akaike info criterion 5.546693
Sum squared resid 812.6444 Schwarz criterion 5.617743
Log likelihood -158.8541 Hannan-Quinn criter. 5.574368
F-statistic 60.66464 Durbin-Watson stat 2.013656
Prob(F-statistic) 0.000000
F. Uji Stasioneritas ROA
Null Hypothesis: D(ROA) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.867298 0.0000
Test critical values: 1% level -3.548208
5% level -2.912631
10% level -2.594027 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(ROA,2)
Method: Least Squares
Date: 08/20/18 Time: 12:50
Sample (adjusted): 2013M03 2017M12
Included observations: 58 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(ROA(-1)) -1.046933 0.133074 -7.867298 0.0000
C -0.023382 0.040623 -0.575592 0.5672 R-squared 0.524999 Mean dependent var 0.002069
Adjusted R-squared 0.516516 S.D. dependent var 0.443522
S.E. of regression 0.308394 Akaike info criterion 0.518996
Sum squared resid 5.325979 Schwarz criterion 0.590046
Log likelihood -13.05089 Hannan-Quinn criter. 0.546671
F-statistic 61.89437 Durbin-Watson stat 1.986738
Prob(F-statistic) 0.000000
LAMPIRAN 3 UJI STATISTIK DESKRIPTIF
CAR DPK BOPO NPF FDR ROA
Mean 15.40217 225358.7 87.98283 4.031333 95.90950 1.239833
Median 15.26000 216219.5 90.94500 4.160000 99.57000 1.065000
Maximum 17.91000 334719.0 99.04000 6.170000 111.7200 2.420000
Minimum 12.23000 148731.0 70.82000 2.490000 79.65000 0.160000
Std. Dev. 1.052175 49536.96 7.595043 0.987710 10.20507 0.617284
Skewness 0.029771 0.502206 -0.295833 0.118280 -0.154396 0.386089
Kurtosis 3.064622 2.291759 1.674375 1.815288 1.589228 1.898675
Jarque-Bera 0.019303 3.776117 5.268372 3.648759 5.214077 4.522937
Probability 0.990395 0.151365 0.071777 0.161318 0.073753 0.104197
Sum 924.1300 13521522 5278.970 241.8800 5754.570 74.39000
Sum Sq. Dev. 65.31722 1.45E+11 3403.396 57.55869 6144.466 22.48130
Observations 60 60 60 60 60 60
LAMPIRAN 4 UJI STATISTIK
A. Persamaan Regresi ROA
Dependent Variable: D(ROA)
Method: Least Squares
Date: 08/20/18 Time: 19:32
Sample (adjusted): 2013M02 2017M12
Included observations: 59 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.060804 0.033300 1.825924 0.0735
D(CAR) -0.065483 0.030092 -2.176113 0.0340
D(DPK) -1.99E-05 7.25E-06 -2.742925 0.0083
D(BOPO) -0.008006 0.006104 -1.311690 0.1953
D(NPF) -0.384650 0.080786 -4.761365 0.0000
D(FDR) 0.009707 0.009998 0.970913 0.3360 R-squared 0.659190 Mean dependent var -0.025593
Adjusted R-squared 0.627038 S.D. dependent var 0.304457
S.E. of regression 0.185934 Akaike info criterion -0.430709
Sum squared resid 1.832281 Schwarz criterion -0.219434
Log likelihood 18.70591 Hannan-Quinn criter. -0.348236
F-statistic 20.50238 Durbin-Watson stat 2.454617
Prob(F-statistic) 0.000000
B. Persamaan Regresi FDR
Dependent Variable: D(FDR)
Method: Least Squares
Date: 08/20/18 Time: 19:34
Sample (adjusted): 2013M02 2017M12
Included observations: 59 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.038541 0.430671 2.411450 0.0193
D(CAR) -0.490104 0.404126 -1.212753 0.2305
D(DPK) -0.000363 8.54E-05 -4.247623 0.0001
D(BOPO) -0.117813 0.081517 -1.445258 0.1542
D(NPF) -4.963321 0.867726 -5.719919 0.0000 R-squared 0.576894 Mean dependent var -0.355593
Adjusted R-squared 0.545552 S.D. dependent var 3.754226
S.E. of regression 2.530826 Akaike info criterion 4.775907
Sum squared resid 345.8743 Schwarz criterion 4.951969
Log likelihood -135.8892 Hannan-Quinn criter. 4.844634
F-statistic 18.40687 Durbin-Watson stat 2.275801
Prob(F-statistic) 0.000000
LAMPIRAN 5 UJI ASUMSI KLASIK
A. Uji Normalitas
1. Uji Normalitas Persamaan Regresi ROA
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
Series: ResidualsSample 2013M02 2017M12Observations 59
Mean -4.09e-18Median -0.008501Maximum 0.473464Minimum -0.364259Std. Dev. 0.177739Skewness 0.395902Kurtosis 2.952088
Jarque-Bera 1.546901Probability 0.461418
2. Uji Normalitas Persamaan Regresi FDR
0
2
4
6
8
10
-4 -2 0 2 4 6
Series: Residuals
Sample 2013M02 2017M12
Observations 59
Mean 7.53e-17
Median 0.104274
Maximum 6.625619
Minimum -5.309602
Std. Dev. 2.441997
Skewness 0.209128
Kurtosis 3.439882
Jarque-Bera 0.905734
Probability 0.635803
B. Uji Multikolinieritas
1. Uji Multikolinieritas Persamaan Regresi ROA
Auxiliary 1
Dependent Variable: D(CAR)
Method: Least Squares
Date: 08/20/18 Time: 17:24
Sample (adjusted): 2013M02 2017M12
Included observations: 59 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.073659 0.150259 0.490213 0.6260
D(DPK) -1.57E-05 3.27E-05 -0.480733 0.6326
D(BOPO) -0.003822 0.027597 -0.138499 0.8904
D(NPF) 0.058911 0.365246 0.161291 0.8725
D(FDR) -0.054099 0.044609 -1.212753 0.2305 R-squared 0.064129 Mean dependent var 0.044407
Adjusted R-squared -0.005195 S.D. dependent var 0.838665
S.E. of regression 0.840841 Akaike info criterion 2.572110
Sum squared resid 38.17873 Schwarz criterion 2.748172
Log likelihood -70.87724 Hannan-Quinn criter. 2.640837
F-statistic 0.925062 Durbin-Watson stat 2.457503
Prob(F-statistic) 0.456281
Auxiliary 2
Dependent Variable: D(DPK)
Method: Least Squares
Date: 08/20/18 Time: 17:25
Sample (adjusted): 2013M02 2017M12
Included observations: 59 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3134.711 456.8480 6.861605 0.0000
D(BOPO) 99.24294 113.7649 0.872351 0.3869
D(NPF) -6379.553 1243.221 -5.131470 0.0000
D(FDR) -690.0953 162.4663 -4.247623 0.0001
D(CAR) -270.9473 563.6132 -0.480733 0.6326 R-squared 0.366710 Mean dependent var 3152.339
Adjusted R-squared 0.319799 S.D. dependent var 4231.561
S.E. of regression 3489.950 Akaike info criterion 19.23410
Sum squared resid 6.58E+08 Schwarz criterion 19.41016
Log likelihood -562.4060 Hannan-Quinn criter. 19.30283
F-statistic 7.817232 Durbin-Watson stat 2.134181
Prob(F-statistic) 0.000048
Auxiliary 3
Dependent Variable: D(BOPO)
Method: Least Squares
Date: 08/20/18 Time: 17:25
Sample (adjusted): 2013M02 2017M12
Included observations: 59 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.387275 0.740577 -0.522937 0.6032
D(NPF) 3.827894 1.724188 2.220114 0.0306
D(FDR) -0.316097 0.218713 -1.445258 0.1542
D(CAR) -0.092904 0.670791 -0.138499 0.8904
D(DPK) 0.000140 0.000161 0.872351 0.3869 R-squared 0.315421 Mean dependent var 0.310339
Adjusted R-squared 0.264711 S.D. dependent var 4.834443
S.E. of regression 4.145484 Akaike info criterion 5.762855
Sum squared resid 927.9922 Schwarz criterion 5.938917
Log likelihood -165.0042 Hannan-Quinn criter. 5.831582
F-statistic 6.220150 Durbin-Watson stat 2.211619
Prob(F-statistic) 0.000343
Auxiliary 4
Dependent Variable: D(NPF)
Method: Least Squares
Date: 08/20/18 Time: 17:26
Sample (adjusted): 2013M02 2017M12
Included observations: 59 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.166441 0.051318 3.243310 0.0020
D(FDR) -0.076015 0.013290 -5.719919 0.0000
D(CAR) 0.008174 0.050677 0.161291 0.8725
D(DPK) -5.14E-05 1.00E-05 -5.131470 0.0000
D(BOPO) 0.021851 0.009842 2.220114 0.0306 R-squared 0.608713 Mean dependent var 0.038644
Adjusted R-squared 0.579728 S.D. dependent var 0.483127
S.E. of regression 0.313203 Akaike info criterion 0.597011
Sum squared resid 5.297205 Schwarz criterion 0.773073
Log likelihood -12.61181 Hannan-Quinn criter. 0.665738
F-statistic 21.00150 Durbin-Watson stat 2.097841
Prob(F-statistic) 0.000000
Auxiliary 5
Dependent Variable: D(FDR)
Method: Least Squares
Date: 08/23/18 Time: 21:39
Sample (adjusted): 2013M02 2017M12
Included observations: 59 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.038541 0.430671 2.411450 0.0193
D(CAR) -0.490104 0.404126 -1.212753 0.2305
D(DPK) -0.000363 8.54E-05 -4.247623 0.0001
D(BOPO) -0.117813 0.081517 -1.445258 0.1542
D(NPF) -4.963321 0.867726 -5.719919 0.0000 R-squared 0.576894 Mean dependent var -0.355593
Adjusted R-squared 0.545552 S.D. dependent var 3.754226
S.E. of regression 2.530826 Akaike info criterion 4.775907
Sum squared resid 345.8743 Schwarz criterion 4.951969
Log likelihood -135.8892 Hannan-Quinn criter. 4.844634
F-statistic 18.40687 Durbin-Watson stat 2.275801
Prob(F-statistic) 0.000000
2. Multikolinieritas Persamaan Regresi FDR
Auxiliary 1
Dependent Variable: D(CAR)
Method: Least Squares
Date: 08/27/18 Time: 16:52
Sample (adjusted): 2013M02 2017M12
Included observations: 59 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.017951 0.143677 0.124938 0.9010
D(DPK) 4.01E-06 2.85E-05 0.140740 0.8886
D(BOPO) 0.002621 0.027197 0.096370 0.9236
D(NPF) 0.336341 0.285950 1.176223 0.2446 R-squared 0.038639 Mean dependent var 0.044407
Adjusted R-squared -0.013799 S.D. dependent var 0.838665
S.E. of regression 0.844432 Akaike info criterion 2.565084
Sum squared resid 39.21858 Schwarz criterion 2.705934
Log likelihood -71.66996 Hannan-Quinn criter. 2.620066
F-statistic 0.736852 Durbin-Watson stat 2.456408
Prob(F-statistic) 0.534557
Auxiliary 2
Dependent Variable: D(DPK)
Method: Least Squares
Date: 08/27/18 Time: 16:42
Sample (adjusted): 2013M02 2017M12
Included observations: 59 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3225.918 522.2806 6.176599 0.0000
D(BOPO) 240.8686 124.4854 1.934914 0.0582
D(NPF) -3941.499 1262.133 -3.122887 0.0029
D(CAR) 89.74789 637.6869 0.140740 0.8886 R-squared 0.155117 Mean dependent var 3152.339
Adjusted R-squared 0.109032 S.D. dependent var 4231.561
S.E. of regression 3994.217 Akaike info criterion 19.48847
Sum squared resid 8.77E+08 Schwarz criterion 19.62932
Log likelihood -570.9099 Hannan-Quinn criter. 19.54345
F-statistic 3.365914 Durbin-Watson stat 2.098111
Prob(F-statistic) 0.024947
Auxiliary 3
Dependent Variable: D(BOPO)
Method: Least Squares
Date: 08/27/18 Time: 16:43
Sample (adjusted): 2013M02 2017M12
Included observations: 59 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.743233 0.705301 -1.053782 0.2966
D(NPF) 5.605537 1.220191 4.593985 0.0000
D(CAR) 0.064416 0.668420 0.096370 0.9236
D(DPK) 0.000265 0.000137 1.934914 0.0582 R-squared 0.288941 Mean dependent var 0.310339
Adjusted R-squared 0.250156 S.D. dependent var 4.834443
S.E. of regression 4.186315 Akaike info criterion 5.766908
Sum squared resid 963.8878 Schwarz criterion 5.907758
Log likelihood -166.1238 Hannan-Quinn criter. 5.821890
F-statistic 7.449802 Durbin-Watson stat 2.168661
Prob(F-statistic) 0.000284
Auxiliary 4
Dependent Variable: D(NPF)
Method: Least Squares
Date: 08/27/18 Time: 16:43
Sample (adjusted): 2013M02 2017M12
Included observations: 59 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.140508 0.064186 2.189062 0.0329
D(CAR) 0.072954 0.062024 1.176223 0.2446
D(DPK) -3.82E-05 1.22E-05 -3.122887 0.0029
D(BOPO) 0.049471 0.010769 4.593985 0.0000 R-squared 0.371640 Mean dependent var 0.038644
Adjusted R-squared 0.337366 S.D. dependent var 0.483127
S.E. of regression 0.393277 Akaike info criterion 1.036784
Sum squared resid 8.506672 Schwarz criterion 1.177634
Log likelihood -26.58512 Hannan-Quinn criter. 1.091766
F-statistic 10.84314 Durbin-Watson stat 2.025551
Prob(F-statistic) 0.000011
C. Uji Autokorelasi
1. Uji Autokorelasi Persamaan Regresi ROA
Dependent Variable: D(ROA)
Method: Least Squares
Date: 08/20/18 Time: 19:32
Sample (adjusted): 2013M02 2017M12
Included observations: 59 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.060804 0.033300 1.825924 0.0735
D(CAR) -0.065483 0.030092 -2.176113 0.0340
D(DPK) -1.99E-05 7.25E-06 -2.742925 0.0083
D(BOPO) -0.008006 0.006104 -1.311690 0.1953
D(NPF) -0.384650 0.080786 -4.761365 0.0000
D(FDR) 0.009707 0.009998 0.970913 0.3360 R-squared 0.659190 Mean dependent var -0.025593
Adjusted R-squared 0.627038 S.D. dependent var 0.304457
S.E. of regression 0.185934 Akaike info criterion -0.430709
Sum squared resid 1.832281 Schwarz criterion -0.219434
Log likelihood 18.70591 Hannan-Quinn criter. -0.348236
F-statistic 20.50238 Durbin-Watson stat 2.454617
Prob(F-statistic) 0.000000
2. Grafik Uji Autokorelasi Persamaan Regresi ROA
3. Uji Autokorelasi Persamaan Regresi ROA Setelah Penyembuhan
Dependent Variable: D(ROA)
Method: ARMA Maximum Likelihood (OPG - BHHH)
Date: 08/21/18 Time: 05:41
Sample: 2013M02 2017M12
Included observations: 59
Convergence achieved after 11 iterations
Coefficient covariance computed using outer product of gradients Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.061793 0.029875 2.068377 0.0437
D(CAR) -0.059426 0.025742 -2.308507 0.0251
D(DPK) -1.99E-05 7.53E-06 -2.642091 0.0109
D(BOPO) -0.009694 0.005201 -1.863868 0.0681
D(NPF) -0.397965 0.063720 -6.245527 0.0000
D(FDR) 0.008464 0.008551 0.989752 0.3270
AR(1) -0.249991 0.153948 -1.623869 0.1106
SIGMASQ 0.029191 0.006088 4.794566 0.0000 R-squared 0.679656 Mean dependent var -0.025593
Adjusted R-squared 0.635687 S.D. dependent var 0.304457
S.E. of regression 0.183765 Akaike info criterion -0.423749
Sum squared resid 1.722250 Schwarz criterion -0.142049
Log likelihood 20.50059 Hannan-Quinn criter. -0.313784
F-statistic 15.45771 Durbin-Watson stat 1.971384
Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots -.25
4. Grafik Uji Autokorelasi Persamaan Regresi ROA Setelah
Penyembuhan
5. Uji Autokorelasi Persamaan Regresi FDR
Dependent Variable: D(FDR)
Method: Least Squares
Date: 08/20/18 Time: 19:34
Sample (adjusted): 2013M02 2017M12
Included observations: 59 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.038541 0.430671 2.411450 0.0193
D(CAR) -0.490104 0.404126 -1.212753 0.2305
D(DPK) -0.000363 8.54E-05 -4.247623 0.0001
D(BOPO) -0.117813 0.081517 -1.445258 0.1542
D(NPF) -4.963321 0.867726 -5.719919 0.0000 R-squared 0.576894 Mean dependent var -0.355593
Adjusted R-squared 0.545552 S.D. dependent var 3.754226
S.E. of regression 2.530826 Akaike info criterion 4.775907
Sum squared resid 345.8743 Schwarz criterion 4.951969
Log likelihood -135.8892 Hannan-Quinn criter. 4.844634
F-statistic 18.40687 Durbin-Watson stat 2.275801
Prob(F-statistic) 0.000000
6. Grafik Uji Autokorelasi Persamaan Regresi FDR
7. Uji Autokorelasi Persamaan Regresi FDR Setelah Penyembuhan
Dependent Variable: D(FDR)
Method: Least Squares
Date: 08/31/18 Time: 12:31
Sample (adjusted): 2013M03 2017M12
Included observations: 58 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.981396 0.435180 2.255150 0.0284
D(CAR) -0.489892 0.406239 -1.205921 0.2333
D(DPK) -0.000366 8.59E-05 -4.256061 0.0001
D(BOPO) -0.107315 0.082528 -1.300348 0.1992
D(NPF) -5.091593 0.878420 -5.796305 0.0000
D(FDR(-1)) -0.073244 0.089822 -0.815443 0.4185 R-squared 0.587376 Mean dependent var -0.388276
Adjusted R-squared 0.547700 S.D. dependent var 3.778538
S.E. of regression 2.541189 Akaike info criterion 4.800838
Sum squared resid 335.7972 Schwarz criterion 5.013987
Log likelihood -133.2243 Hannan-Quinn criter. 4.883864
F-statistic 14.80454 Durbin-Watson stat 2.161558
Prob(F-statistic) 0.000000
8. Grafik Uji Autokorelasi Persamaan Regresi FDR Setelah
Penyembuhan
D. Uji Heteroskedastisitas
1. Uji Heteroskedastisitas Persamaan ROA
Heteroskedasticity Test: White F-statistic 1.70E+24 Prob. F(44,14) 0.0000
Obs*R-squared 59.00000 Prob. Chi-Square(44) 0.0648
Scaled explained SS 44.59349 Prob. Chi-Square(44) 0.4467
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 09/02/18 Time: 10:01
Sample: 2013M02 2017M12
Included observations: 59 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.029191 3.24E-13 9.02E+10 0.0000
GRADF_01^2 -9.53E-15 6.50E-15 -1.466843 0.1645
GRADF_01*GRADF_02 2.48E-15 3.57E-15 0.695753 0.4980
GRADF_01*GRADF_03 5.58E-19 1.20E-18 0.464516 0.6494
GRADF_01*GRADF_04 4.54E-16 1.43E-15 0.317601 0.7555
GRADF_01*GRADF_05 1.52E-16 5.73E-15 0.026601 0.9792
GRADF_01*GRADF_06 6.08E-16 1.52E-15 0.400194 0.6951
GRADF_01*GRADF_07 9.28E-15 8.50E-15 1.091406 0.2935
GRADF_01*GRADF_08 -6.04E-17 1.06E-15 -0.057168 0.9552
GRADF_01 -6.33E-15 1.96E-14 -0.323036 0.7514
GRADF_02^2 -3.81E-16 4.54E-15 -0.083762 0.9344
GRADF_02*GRADF_03 -2.98E-19 1.23E-18 -0.241496 0.8127
GRADF_02*GRADF_04 2.04E-17 1.75E-15 0.011652 0.9909
GRADF_02*GRADF_05 -6.52E-15 2.07E-14 -0.314342 0.7579
GRADF_02*GRADF_06 -6.16E-16 2.55E-15 -0.241332 0.8128
GRADF_02*GRADF_07 9.11E-16 2.33E-14 0.039124 0.9693
GRADF_02*GRADF_08 4.04E-16 1.54E-15 0.261755 0.7973
GRADF_02 7.77E-15 2.20E-14 0.353078 0.7293
GRADF_03^2 -4.82E-23 1.73E-22 -0.278714 0.7845
GRADF_03*GRADF_04 -1.66E-19 4.51E-19 -0.368401 0.7181
GRADF_03*GRADF_05 3.05E-19 2.37E-18 0.128616 0.8995
GRADF_03*GRADF_06 -9.92E-20 4.11E-19 -0.241552 0.8126
GRADF_03*GRADF_07 -2.22E-18 2.96E-18 -0.752427 0.4643
GRADF_03*GRADF_08 -2.98E-20 4.03E-19 -0.073813 0.9422
GRADF_03 1.30E-18 7.42E-18 0.174791 0.8637
GRADF_04^2 3.34E-17 1.72E-16 0.193750 0.8492
GRADF_04*GRADF_05 7.85E-16 2.45E-15 0.320881 0.7530
GRADF_04*GRADF_06 4.94E-17 3.46E-16 0.142544 0.8887
GRADF_04*GRADF_07 3.89E-15 5.43E-15 0.716071 0.4857
GRADF_04*GRADF_08 3.20E-17 5.39E-16 0.059395 0.9535
GRADF_04 5.59E-16 7.17E-15 0.078031 0.9389
GRADF_05^2 6.72E-15 1.32E-14 0.509970 0.6180
GRADF_05*GRADF_06 -1.73E-15 4.16E-15 -0.416695 0.6832
GRADF_05*GRADF_07 1.01E-14 1.64E-14 0.612888 0.5498
GRADF_05*GRADF_08 8.70E-16 1.65E-15 0.528550 0.6054
GRADF_05 3.53E-14 2.14E-14 1.650593 0.1211
GRADF_06^2 -2.57E-16 4.19E-16 -0.613971 0.5491
GRADF_06*GRADF_07 5.20E-16 6.89E-15 0.075361 0.9410
GRADF_06*GRADF_08 2.79E-16 7.19E-16 0.387367 0.7043
GRADF_06 7.01E-15 1.14E-14 0.612611 0.5500
GRADF_07^2 -8.54E-15 3.05E-14 -0.279730 0.7838
GRADF_07*GRADF_08 -8.32E-16 3.80E-15 -0.219252 0.8296
GRADF_07 4.18E-14 4.77E-14 0.875234 0.3962
GRADF_08^2 -1.94E-17 1.47E-16 -0.132037 0.8968
GRADF_08 0.001704 1.96E-14 8.68E+10 0.0000 R-squared 1.000000 Mean dependent var 0.029191
Adjusted R-squared 1.000000 S.D. dependent var 0.041876
S.E. of regression 3.69E-14 Sum squared resid 1.91E-26
F-statistic 1.70E+24 Durbin-Watson stat 2.028090
Prob(F-statistic) 0.000000
2. Uji Heteroskedastisitas Persamaan FDR
Heteroskedasticity Test: White F-statistic 7.187455 Prob. F(20,37) 0.0000
Obs*R-squared 46.12719 Prob. Chi-Square(20) 0.0008
Scaled explained SS 44.20352 Prob. Chi-Square(20) 0.0014
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 09/02/18 Time: 10:02
Sample: 2013M03 2017M12
Included observations: 58 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.719777 1.422724 0.505915 0.6159
D(CAR)^2 0.810963 1.104657 0.734131 0.4675
D(CAR)*D(DPK) -0.000597 0.000467 -1.277854 0.2093
D(CAR)*D(BOPO) 0.019088 0.676738 0.028206 0.9776
D(CAR)*D(NPF) -6.926603 6.994823 -0.990247 0.3285
D(CAR)*D(FDR(-1)) -0.428052 1.157358 -0.369852 0.7136
D(CAR) -1.110159 2.041918 -0.543684 0.5899
D(DPK)^2 6.49E-08 6.91E-08 0.938695 0.3540
D(DPK)*D(BOPO) -9.03E-05 0.000127 -0.710580 0.4818
D(DPK)*D(NPF) 0.003494 0.001169 2.989651 0.0049
D(DPK)*D(FDR(-1)) 2.59E-06 0.000161 0.016101 0.9872
D(DPK) 0.000157 0.000686 0.228302 0.8207
D(BOPO)^2 0.088526 0.036139 2.449599 0.0192
D(BOPO)*D(NPF) -4.878150 1.464953 -3.329901 0.0020
D(BOPO)*D(FDR(-1)) 0.033379 0.164894 0.202429 0.8407
D(BOPO) -0.055440 0.568951 -0.097442 0.9229
D(NPF)^2 38.19461 7.459707 5.120121 0.0000
D(NPF)*D(FDR(-1)) 3.595846 1.480588 2.428660 0.0201
D(NPF) -6.086634 5.523337 -1.101985 0.2776
D(FDR(-1))^2 -0.006702 0.019895 -0.336892 0.7381
D(FDR(-1)) -0.289471 0.485835 -0.595820 0.5549 R-squared 0.795296 Mean dependent var 5.789607
Adjusted R-squared 0.684646 S.D. dependent var 9.018104
S.E. of regression 5.064244 Akaike info criterion 6.356900
Sum squared resid 948.9229 Schwarz criterion 7.102922
Log likelihood -163.3501 Hannan-Quinn criter. 6.647490
F-statistic 7.187455 Durbin-Watson stat 1.735989
Prob(F-statistic) 0.000000
3. Uji Heteroskedastisitas Persamaan FDR Setelah Penyembuhan
Dependent Variable: D(FDR)
Method: Least Squares
Date: 09/02/18 Time: 10:03
Sample (adjusted): 2013M03 2017M12
Included observations: 58 after adjustments
White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.981396 0.485712 2.020533 0.0485
D(CAR) -0.489892 0.440371 -1.112454 0.2711
D(DPK) -0.000366 0.000113 -3.231189 0.0021
D(BOPO) -0.107315 0.129013 -0.831817 0.4093
D(NPF) -5.091593 1.666735 -3.054831 0.0035
D(FDR(-1)) -0.073244 0.064865 -1.129181 0.2640 R-squared 0.587376 Mean dependent var -0.388276
Adjusted R-squared 0.547700 S.D. dependent var 3.778538
S.E. of regression 2.541189 Akaike info criterion 4.800838
Sum squared resid 335.7972 Schwarz criterion 5.013987
Log likelihood -133.2243 Hannan-Quinn criter. 4.883864
F-statistic 14.80454 Durbin-Watson stat 2.161558
Prob(F-statistic) 0.000000 Wald F-statistic 4.093976
Prob(Wald F-statistic) 0.003292
LAMPIRAN 6
LAMPIRAN 7
LAMPIRAN 8
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
Nama : Annisa Sekarwati
Tempat, Tanggal Lahir : Wonogiri, 13 Agustus 1996
Fakultas/ Prodi : FEBI/ S1 Perbankan Syariah
NIM : 21314055
Alamat : Jl. Sawo RT 05 RW IV Tegalrejo II, Kelurahan
Tegalrejo, Kecamatan Argomulyo, Kota Salatiga
Agama : Islam
Warga Negara : Indonesia
Orang Tua :
Ayah : Ngatmin
Ibu : Endang Setyowati
Email : [email protected]
Riwayat Pendidikan :
1. 2005 – 2010 SD Negeri Tegalrejo 01 Salatiga
2. 2010 – 2012 SMP Negeri 6 Salatiga
3. 2012 – 2014 SMK Negeri 1 Salatiga
4. 2014 – 2018 IAIN Salatiga
Pengalaman Organisasi :
1. PMR SMK Negeri 1 Salatiga 2013 – 2014
2. LDK IAIN Salatiga Periode 2014 – 2105
3. KSEI IAIN Salatiga Periode 2015 – 2017
4. Remaja Masjid Shuufi Tegalrejo 2011 – sekarang
5. Karang Taruna RT 05 RW IV 2017 – sekarang
Salatiga, 27 September 2018
Penulis,
Annisa Sekarwati
LAMPIRAN 9
LAMPIRAN 10
LAMPIRAN 11