Upload
lenhan
View
235
Download
1
Embed Size (px)
Citation preview
PENGARUH INFLASI, BI RATE, DANA PIHAK KETIGA (DPK), NON
PERFORMING LOAN (NPL) DAN CAPITAL ADEQUACY RATIO (CAR)
TERHADAP PENYALURAN KREDIT
(Studi Kasus pada 10 Bank Terbesar di Indonesia Berdasarkan Kredit)
SKRIPSI
Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Untuk Memenuhi Syarat- Syarat Guna Meraih Gelar Sarjana Ekonomi
Disusun oleh:
Ati AstutiNIM: 109081000027
JURUSAN MANAJEMEN
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
1434 H/ 2013 M
v
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
I. IDENTITAS PRIBADI
1. Nama : Ati Astuti
2. Tempat tanggal lahir : Jakarta, 11 April 1991
3. Alamat : Jalan Madrasah I RT 007 RW 009 No. 27
Sukabumi Utara, Kebon Jeruk Jakarta-
Barat 11540
4. Telepon : 087788841532
5. E-mail : [email protected]
II. PENDIDIKAN
1. SDI Al-Falah II Pagi Tahun 1997-2003
2. MTS. Al-Falah Tahun 2003-2006
3. SMAN 32 Jakarta Tahun 2006-2009
4. S1 Ekonomi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Tahun 2009-2013
III. LATAR BELAKANG KELUARGA
1. Ayah : Asmuni
2. Ibu : Herti
3. Alamat : Jalan Madrasah I RT 007 RW 009 No. 27
Sukabumi Utara, Kebon Jeruk Jakarta-
Barat 11540
IV. PENGALAMAN ORGANISASI
2012 : Forum Komunikasi Mahasiswa Betawi
vi
ABSTRACT
The purpose of the research is to analyze the influence Inflation, BI Rate,Volume of Deposits, Non Performing Loan, and Capital Adequacy Ratio to BankLending. Research object counted 10 Biggest Banks in Indonesia by volume loanwith research period during 6 years start from 2006 untill 2011. Methode analyzein this research is data panel regression with the random effect model.
Empiris result of this research indicated value of Adjusted R Square96.39% with the used independent variables that an effect simultan or parsial,where Inflation and Volume of Deposits have an effect positive to Bank Lendingwith probability of 0.0101 and 0.0000. BI Rate, Non Performing Loan, andCapital Adequacy Ratio have an effect negative to Bank Lending with probabilityof 0.000, 0.0494 and 0.0281.
Keywords: Inflation, BI Rate, Volume of Deposits, Non Performing Loan, CapitalAdequacy Ratio, Lending, and Panel Data Regression.
vii
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Inflasi, BI Rate,Dana Pihak Ketiga, Non Performing Loan, dan Capital Adequacy Ratio terhadappenyaluran kredit. Sampel penelitian dilakukan pada 10 bank terbesar di Indonesiaberdasarkan jumlah kredit yang disalurkan dengan periode penelitian selama 6tahun mulai tahun 2006-2011. Metode penelitian ini menggunakan regresi datapanel dengan model random effect.
Hasil penelitian ini menghasilkan nilai Adjusted R Square sebesar 96,39%dengan variabel independen yang digunakan berpengaruh signifikan secara parsialmaupun simultan terhadap penyaluran kredit, dimana Inflasi dan Dana PihakKetiga berpengaruh positif terhadap penyaluran kredit dengan masing-masingprobabilitas sebesar 0.0101 dan 0.0000 sedangkan BI Rate, Non Performing Loan,dan Capital Adequacy Ratio berpengaruh negatif terhadap penyaluran kreditdengan masing-masing probabilitas sebesar 0.000, 0.0494 dan 0.0281.
Kata kunci: Inflasi, BI Rate, Dana Pihak Ketiga, Non Performing Loan, CapitalAdequacy Ratio, Penyaluran Kredit, dan Regresi Data Panel.
viii
KATA PENGANTAR
Assalamu’alaikum wr. wb
Alhamdulillahirabbil’alamiin, penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas
segala limpahan rahmat, taufik serta hidayah-Nya. Shalawat serta salam
tercurahkan kepada junjungan Nabi besar kita, nabi Muhammad SAW sehingga
penulis berhasil menyelesaikan skripsi ini yang berjudul “Pengaruh Inflasi, BI
Rate, Dana Pihak Ketiga, Non Performing Loan, dan Capital Adequacy Ratio
Terhadap Penyaluran Kredit” (Studi Kasus pada 10 Bank Terbesar di Indonesia
Berdasarkan Kredit) sebagai salah satu syarat dalam mencapai gelar Sarjana
Ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif
Hidayatullah Jakarta.
Skripsi ini dibuat dengan ruang lingkup Bank Umum Go Publik di
Indonesia periode 2006-2011. Pada kesempatan ini, penulis ingin mengucapkan
terima kasih kepada semua pihak yang ikut berpartisipasi demi terwujudnya
skripsi ini:
1. Ibu dan Bapak ku tercinta, terima kasih banyak atas segala doa dan
dukungannya sehingga aku dapat menyelesaikan tugas akhir kuliah
ini. Semoga Allah SWT selalu melindungi kalian.
2. Bapak Prof. Dr. Ahmad Rodoni selaku Dosen Pembimbing I yang
telah sabar membimbing penulis. Meluangkan waktunya untuk
memberikan arahan kepada penulis.
3. Bapak Dr. Arief Mufriyani, Lc. M.Si selaku Dosen Pembimbing II
& dosen mata kuliah seminar perbankan yang telah memberikan
arahan dan pengetahuan mengenai tata cara penulisan skripsi ini.
4. Bapak Prof. Dr. Abdul Hamid selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan
Bisnis, Ibu Leis Suzanawaty, SE. M.Si selaku Pudek I, Ibu Yulianti
selaku Pudek II dan Bapak Herni Ali HT, SE., MM selaku
Pembimbing Akademik dan Pudek III.
ix
5. Bapak Dr. Ahmad Dumyathi Bashori, MA selaku Ketua Jurusan
Manajemen dan Ibu Titi Dewi M.Si selaku Sekretaris Jurusan
Manajemen.
6. Bapak Dr. Lukman, M.Si, Bapak Ade Suherlan, SE., MM. MBA
dan Ibu Amalia, SE., M.SM selaku dosen penguji komprehensif.
7. Seluruh Dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis, terima kasih banyak
atas ilmu yang telah kalian berikan kepada penulis. Semoga
bermanfaat sampai kapanpun.
8. Seluruh staf Fakultas Ekonomi dan Bisnis, terima kasih untuk
segalanya.
9. Keluarga besar penulis yang senantiasa memberikan dukungan
moral, fasilitas dan doa kepada penulis.
10. Sahabat-sahabatku. Selfi Stefani, Yesika Al Istiqomah, Raissa
Andrawina, Imas Atik Aisyah, Rizanty Amanda, Tria Raina, Suci
Ramida, dan Tsurumi Bunga. Terima kasih atas kebersamaannya
selama ini.
11. Tryas Ardyansyah. Terima kasih untuk segala dukungan dan
doanya.
12. Teman-temanku. Nurfitriana, Alvia, Fitria, Rizky Chairani,
Fauziah, dan Ardillah terima kasih atas segala dukungan dan doa
nya. Semoga kita semua sama-sama sukses kedepannya. Aamiin.
13. Teman-teman seperjuangan saat ujian komprehensif: Tria Raina,
Marina, Alinda, Ridhwan, dan Rizky. Terima kasih untuk
keceriannya saat belajar maupun saat hari ujian berlangsung.
14. Nur’aini, Yesika, Nurlailiyah, Wulan Fauzyni dan Egi terima kasih
atas semangat dan bantuannya serta kakak kelas yang telah berbagi
pengalaman.
15. Teman-teman Manajemen A dan Manajemen Perbankan. Terima
kasih untuk kebersamaannya selama ini.
16. Teman-teman Manajemen dan Akuntansi 2009 lainnya.
x
Penulis menyadari bahwa skripsi ini terdapat beberapa kekurangan atau
kesalahan baik dari segi tata cara penulisan maupun penyusunan. Oleh karena itu,
segala saran dan masukan dari semua pihak selalu diharapkan untuk perbaikan
dan penyempurnaannya.
Semoga penelitian ini dapat memberikan manfaat kepada semua pihak dan
dapat menambah wawasan bagi yang membacanya, dan untuk semua orang yang
telah berperan dalam penyusunan skripsi ini, semoga selalu dalam perlindungan
Allah SWT. Atas segala kontribusi, kebaikan dan peran kalian semua saya
ucapkan terima kasih.
Jakarta, 28 Agustus 2013
Penulis
Ati Astuti
xi
DAFTAR ISI
COVER
LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI .............................................................................. i
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF .................................................. ii
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI .................................................................. iii
LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH .......................................... iv
DAFTAR RIWAYAT HIDUP.......................................................................................... v
ABSTRACT...................................................................................................................... vi
ABSTRAK ........................................................................................................................ vii
KATA PENGANTAR ......................................................................................................viii
DAFTAR ISI..................................................................................................................... xi
DAFTAR TABEL.............................................................................................................xiv
DAFTAR GAMBAR ........................................................................................................ xv
DAFTAR LAMPIRAN.....................................................................................................xvi
BAB I PENDAHULUAN
A. Latar Belakang ...................................................................................................... 1
B. Perumusan Masalah ............................................................................................. 8
C. Tujuan Penelitian dan Manfaat Penelitian. ........................................................... 9
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
A. Landasan Teori...................................................................................................... 11
1. Bank .......................................................................................................... 11
2. Manajemen Kredit..................................................................................... 11
a. Definisi Kredit............................................................................... 12
b. Unsur-unsur Kredit........................................................................ 13
c. Fungsi Kredit................................................................................. 14
d. Jenis-jenis Kredit........................................................................... 16
e. Persyaratan Umum Untuk Mengajukan Kredit............................. 18
f. Prinsip Dasar Pemberian Kredit.................................................... 19
3. Inflasi......................................................................................................... 20
xii
4. BI Rate. ..................................................................................................... 23
5. Dana Pihak Ketiga..................................................................................... 24
6. Non Performing Loan ............................................................................... 26
a. Faktor Penyebab Terjadinya Kredit Bermasalah .......................... 28
b. Penyelamatan Kredit Bermasalah. ................................................ 29
7. Capital Adequacy Ratio ............................................................................ 29
8. Hubungan Antar Variabel ......................................................................... 31
B. Penelitian Terdahulu ............................................................................................. 35
C. Kerangka Berpikir ................................................................................................. 39
D. Hipotesis ............................................................................................................... 41
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian..................................................................................... 42
B. Metode Penentuan Sampel.................................................................................... 42
C. Metode Pengumpulan Data .................................................................................. 44
D. Metode Analisis Data............................................................................................ 44
1. Analisis Data Panel ................................................................................... 44
2. Model Data Panel ...................................................................................... 46
3. Pemilihan Model Data Panel..................................................................... 47
4. Uji Asumsi Klasik ..................................................................................... 48
5. Uji Hipotesis ............................................................................................. 52
E. Operasional Variabel Penelitian............................................................................ 54
1. Variabel Independen ................................................................................. 54
2. Variabel Dependen.................................................................................... 57
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitian.......................................................... 58
B. Analisis dan Pembahasan ...................................................................................... 68
1. Analisis Deskriptif Variabel...................................................................... 68
2. Estimasi Model Data Panel ....................................................................... 74
3. Uji Asumsi Klasik ..................................................................................... 81
4. Uji Hipotesis.............................................................................................. 86
xiii
5. Analisis Regresi Data Panel ...................................................................... 93
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan ...........................................................................................................100
B. Saran......................................................................................................................101
DAFTAR PUSTAKA ......................................................................................................103
LAMPIRAN.................................................................................................................. . 107
xiv
DAFTAR TABEL
No. Keterangan Halaman
2.1 Penelitian Terdahulu 353.1 Sampel Bank 434.1 Jumlah Kredit (Jutaan Rupiah) 684.2 Tingkat Inflasi (%) 694.3 Tingkat BI Rate (%) 704.4 Jumlah DPK (Jutaan Rupiah) 714.5 Tingkat NPL (%) 724.6 Tingkat CAR (%) 734.7 Hasil Uji Model Common Effect 744.8 Hasil Uji Model Fixed Effect 764.9 Hasil Uji Model Random Effect 794.10 Hasil Uji Hausman 804.11 Korelasi Antar Variabel Bebas 824.12 Hasil Uji Park 844.13 Hasil Uji Autokorelasi 854.14 Hasil Uji F (Simultan) 864.15 Hasil Uji t (Parsial) 894.16 Hasil Nilai Adjusted R2 924.17 Interpretasi 93
xv
DAFTAR GAMBAR
No. Keterangan Halaman
1.1 Grafik Perkembangan Kredit yang disalurkan 22.1 Kerangka Pemikiran 403.1 Karakteristik Sampel 434.1 Uji Normalitas 81
xvi
DAFTAR LAMPIRAN
No. Keterangan Halaman
1. Data Variabel Penelitian 1072. Model Regresi Data Panel 1113. Uji Asumsi Klasik 1144. Uji Hipotesis 1165. Daftar Tabel 118
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Industri perbankan merupakan bagian penting dalam perekonomian
mengingat perannya sebagai perantara keuangan yang mempertemukan pihak
yang membutuhkan dana dengan pihak yang kelebihan dana. Selain itu berperan
pula dalam memperlancar lalu lintas pembayaran. Bank menghimpun dana dari
masyarakat dalam bentuk simpanan dan disalurkan kembali dalam bentuk kredit
kepada perusahaan maupun perorangan.
Dari sudut pandang pemerintah, perbankan merupakan agent of
development. Posisi perbankan sebagai lembaga perantara memungkinkan ia
mampu membagi alokasi finansial yang dimiliki sesuai dengan pihak-pihak yang
membutuhkan. Maka diharapkan suatu perbankan dapat menyalurkan kredit
kepada kelompok yang dianggap layak dan mampu memanfaatkan dana tersebut
pada sektor bisnis yang produktif (Fahmi dan Lavianti, 2010:38).
Pentingnya kredit perbankan dalam pembiayaan perekonomian nasional
dan penggerak pertumbuhan ekonomi, menjadikan penyaluran kredit sebagai
fokus utama perbankan dalam menjalankan perannya. Ketersediaan kredit
memungkinkan rumah tangga untuk melakukan konsumsi yang lebih baik dan
memungkinkan perusahaan untuk melakukan investasi yang tidak bisa dilakukan
dengan dana sendiri (Utari, 2012).
2
Berikut ini akan ditampilkan mengenai data perkembangan jumlah kredit
yang disalurkan oleh Bank Umum Desember 2006-Desember 2011 (Miliar
Rupiah).
Gambar 1.1Grafik Perkembangan Kredit yang disalurkan Tahun 2006-2011
Sumber: Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia 2006- 2011, data diolah
Dari grafik di atas dapat disimpulkan bahwa kredit yang disalurkan bank
umum meningkat setiap tahunnya. Hal tersebut menunjukkan bahwa kebutuhan
masyarakat tidak terbatas, yang menjadikan akan selalu membutuhkan uang untuk
memenuhi kebutuhannya. Mengajukan kredit adalah salah satu cara masyarakat
untuk memenuhi kebutuhan mereka dan sudah menjadi tugas bank umum untuk
melayani masyarakat tersebut.
Berkaitan dengan kredit yang disalurkan, sektor perbankan di Indonesia
menunjukkan ekspansi kredit yang semakin agresif. Hal ini dapat dilihat sejak
tahun 1995 dimana perbankan nasional telah tercatat menyalurkan kredit sebesar
3
Rp. 234,6 triliun dan berkembang menjadi Rp. 487,4 triliun pada akhir tahun
1998. Pada tahun 1995 bank swasta nasional merupakan kelompok bank dengan
pangsa kredit yang paling besar, yaitu sebesar 48% dari total kredit perbankan.
Rekor ini berturut-turut diikuti oleh kelompok bank pemerintah dengan pangsa
pasar sebesar 39,84%, bank asing dan campuran sebesar 10,33%, dan BPD
sebesar 2,23% (Kuncoro dan Suhardjono, 2011:26).
Terjadinya krisis moneter pada tahun 1997, telah menyeret perbankan
dalam kondisi diambang batas kehancuran yang menjadikan permodalan bank
menurun cukup besar (Siamat, 2005:249). Hal sedemikian rupa disebabkan oleh
penyaluran kredit yang dilakukan secara tidak efektif sehingga meningkatnya
kredit macet pada dunia perbankan menjadikan pendapatan menurun dan
melemahkan kemampuan likuiditas bank bersangkutan.
Dengan semakin parahnya krisis yang terjadi, kegiatan intermediasi di
sektor keuangan terutama perbankan menjadi tersendat. Hal tersebut
mengakibatkan kegiatan ekonomi mengalami kontraksi yang tajam sehingga
secara keseluruhan PDB pada tahun 1998 merosot tajam hingga -13,68%
dibanding tahun 1997 yang mencapai 4,65%. Kerapuhan tersebut terkait dengan
kondisi ekonomi makro yang tidak stabil terutama gejolak nilai tukar rupiah dan
tingginya tingkat suku bunga (Siamat, 2005:103).
Hal serupa dialami pula saat terjadinya krisis global pada tahun 2008 yang
menyebabkan indikator ekonomi makro seperti meningkatnya Inflasi diikuti pula
oleh BI Rate sehingga berdampak pada peningkatan atau penurunan penyaluran
kredit. Dalam kebijakan moneter, bank memiliki posisi yang sangat penting dalam
4
perekonomian Indonesia karena mendominasi keseluruhan sektor keuangan baik
dari segi kepemilikan aset, pengumpulan dana maupun penyaluran dana (Pohan,
2008:85).
Perekonomian yang memiliki sektor perbankan menguntungkan akan lebih
mampu menahan guncangan negatif dan memberikan kontribusi positif pada
stabilitas sistem keuangan (Athanasoglou et. al, 2005). Namun dalam praktiknya,
perbankan diklasifikasikan sebagai suatu bisnis yang memiliki tingkat risiko yang
tinggi karena sifat bisnisnya berdasarkan pinjaman, membutuhkan pengelolaan
serta pengawasan lebih mendalam atas berbagai aktivitas yang dilakukan dalam
menunjang keberhasilan kinerjanya. Bank merupakan institusi dengan leverage
tinggi dan peningkatan tingkat kegagalan peminjam akan berdampak pada
penurunan modal secara cepat (Hardanto, 2006:106).
Dalam ekonomi makro, Inflasi dan BI Rate turut mempengaruhi
peningkatan atau penurunan simpanan masyarakat dan kredit yang disalurkan.
Apabila laju inflasi tinggi dan tidak dapat dikendalikan, upaya perbankan dalam
menghimpun dana masyarakat terganggu sehingga kegiatan penyaluran kredit
menjadi tersendat.
Penyaluran kredit yang tersendat menjadikan pendapatan bank menurun.
Sebab sumber utama pendapatan bank sebagian besar berasal dari kredit yang
disalurkan. Dengan inflasi yang tinggi, pemerintah mengatasi beredarnya uang
yang meningkat tersebut dengan menaikkan suku bunga acuan (BI Rate) yang
berdampak pada kenaikan suku bunga simpanan dan diikuti oleh suku bunga
pinjaman (Waljianah, 2012:2).
5
Tingginya bunga simpanan yang ditawarkan tentu akan menarik hasrat
masyarakat untuk menyimpan dananya di bank, dengan begitu akan banyak kredit
yang dapat disalurkan. Sedangkan tingginya bunga pinjaman yang ditetapkan
selain berdampak pada keuntungan yang didapat berdampak pula pada penurunan
penyaluran kredit. Sebab keputusan tersebut akan menimbulkan peningkatkan
kredit bermasalah sehingga bank enggan dalam menyalurkan kreditnya.
Selain variabel ekonomi makro yaitu Inflasi dan BI Rate sebagai faktor
eksternal. Maka Dana Pihak Ketiga, Non Performing Loan dan Capital Adequacy
Ratio turut mempengaruhi bank dalam menyalurkan kredit. Dalam usahanya,
bank menetapkan strategi untuk menarik masyarakat agar menyimpan uangnya di
bank. Antara lain dengan suku bunga simpanan yang ditawarkan, pelayanan yang
memuaskan, promosi yang menarik dan lain sebagainya. Sebab, kegiatan
penghimpunan dana yang dilakukan bank sebagian besar bersumber dari
simpanan nasabah dalam bentuk giro, tabungan, dan deposito berjangka.
Pentingnya simpanan nasabah dengan kata lain dana pihak ketiga
mengindikasikan bahwa aktivitas yang dilakukan bank membutuhkan dana
masyarakat (Kuncoro dan Suhardjono, 2011:68) salah satunya adalah
menyalurkan kredit yang menjadi sumber utama pendapatan bank umum. Dengan
meningkatnya dana pihak ketiga yang berhasil dihimpun akan semakin banyak
kredit yang dapat disalurkan.
Dengan kredit yang disalurkan, bank telah meningkatkan taraf hidup
masyarakat karena kredit tersebut dapat digunakan untuk melakukan investasi
serta keperluan konsumsi. Meskipun penyaluran kredit memegang peranan
6
penting dalam perekonomian suatu negara, pihak manajemen bank tidak mungkin
berkehendak sendiri untuk memperbesar volume perkreditan karena ada hal lain
yang harus dipenuhi yang menjadi kewajibannya (Latumaerissa, 1999:46), yaitu
tetap menjaga likuiditas bank bersangkutan.
Mengenai unsur penyaluran kredit yang sehat, pihak bank selalu sadar
bahwa sebagian dana yang mereka salurkan berasal dari dana masyarakat yang
dipercayakan untuk dikelola. Oleh karena itu, manajemen bank harus menerapkan
prinsip kehati-hatian dalam setiap aktivitas yang salah satunya adalah
menyalurkan kredit. Sebab lalai sedikit dalam melakukan perannya, akan
menurunkan keuntungan bahkan dapat merusak kelangsungan hidup bank itu
sendiri. Contohnya adalah terjadinya salah satu risiko yang keberadaannya selalu
diantisipasi karena dapat menjadi ancaman bagi kelangsungan usaha bank, yaitu
risiko kredit. Risiko ini dicerminkan dengan rasio Non Performing Loan.
Bank yang mengalami kondisi kredit bermasalah menyebabkan citra
kesehatan operasi bank tersebut menurun di mata masyarakat, dunia perbankan
dan bank sentral (Sutojo, 2000:185). Upaya yang dilakukan sebagian besar bank
umum untuk memperkecil risiko kredit tersebut adalah dengan mengalokasikan
sejumlah persentase tertentu dari saldo aktiva produktifnya untuk dijadikan
cadangan penghapusan kredit (Sutojo, 2008:213). Apabila cadangan kerugian
kredit sudah tidak mencukupi, maka akan dibebankan kepada modal bank.
Modal merupakan salah satu faktor penting dalam pengembangan usaha.
Semakin tinggi rasio kecukupan modal, semakin kuat bank tersebut untuk
menanggung resiko dari setiap aktiva produktif yang berisiko (Kuncoro dan
7
Suhardjono, 2011:529). Berkaitan dengan yang sudah dipaparkan sebelumnya,
dapat disimpulkan baik faktor internal maupun faktor eksternal berperan penting
dalam peningkatan atau penurunan penyaluran kredit.
Dengan merujuk pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Sri
Haryati (2009) mengenai “Pertumbuhan Kredit Perbankan di Indonesia:
Intermediasi dan Pengaruh Variabel Makro Ekonomi”, penelitian ini mencoba
melengkapi dengan menganalisis pengaruh Inflasi, BI Rate, Dana Pihak Ketiga,
Non Performing Loan dan Capital Adequacy Ratio terhadap Penyaluran Kredit
dengan menggunakan metode regresi data panel.
Objek penelitian ini dilakukan pada 10 Bank besar di Indonesia
berdasarkan jumlah kredit, dengan tujuan untuk mengetahui kinerja Bank Persero
dan BUSN Devisa dalam melaksanakan perannya sebagai lembaga intermediasi
yang ditinjau pula oleh kondisi ekonomi dengan kata lain kondisi diluar
perusahaan yang turut serta mempengaruhi peningkatan atau penurunan
penyaluran kredit bank tersebut.
Berkaitan dengan terjadinya krisis global pada periode 2008 dengan masa
pemulihan setelahnya menyebabkan perkembangan kinerja bank berfluktuasi
seiring terjadinya krisis tersebut. Hal tersebut ditandai dengan meningkatnya
inflasi pada tahun 2008 dan mulai menurun pertengahan periode 2009 diikuti
dengan periode berikutnya.
Meskipun demikian, pihak manajemen bank yakin masih ada harapan
untuk memperbaiki kondisi ekonomi melalui kredit yang disalurkan apabila
diiringi dengan berbagai upaya penanggulangan yang dilakukan para pihak
8
manajemen bank tersebut. Oleh karena itu perlu diteliti faktor apa saja yang
menyebabkan hal tersebut dapat terjadi. Sebab keberhasilan perekonomian
nasional tidak akan terlepas dari meningkatnya pembangunan disegala sektor.
Semakin baik perbankan berperan sebagai lembaga intermediasi,
perkembangan perekonomian suatu negara akan tumbuh lebih cepat. Apabila
kegiatan penyaluran kredit ini berhasil dengan baik maka pendapatan yang berasal
dari pendapatan bunga dan provisi kredit merupakan pendapatan terbesar
operasional bank yang akan meningkatkan profitabilitas (Kuncoro dan
Suhardjono, 2011:206).
Melihat kondisi tersebut, penulis merasa tertarik untuk menganalisa faktor
apa saja yang mempengaruhi penyaluran kredit bank umum sesuai dengan
perannya sebagai lembaga intermediasi. Sehingga penulis membuat judul
penelitian ini “Pengaruh Inflasi, BI Rate, Dana Pihak Ketiga (DPK), Non
Performing Loan (NPL) dan Capital Adequacy Ratio (CAR) Terhadap Penyaluran
Kredit (Studi Kasus pada 10 Bank Terbesar di Indonesia Berdasarkan Kredit)”.
B. Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang penelitian tersebut, maka permasalahan yang
dirumuskan adalah:
a. Bagaimana pengaruh Inflasi, BI Rate, Dana Pihak Ketiga, Non Performing
Loan dan Capital Adequacy Ratio terhadap penyaluran kredit?
b. Variabel Independen mana diantara Inflasi, BI Rate, Dana Pihak Ketiga,
Non Performing Loan dan Capital Adequacy Ratio yang paling dominan
mempengaruhi bank dalam menyalurkan kredit?
9
C. Tujuan dan Manfaat Penelitian
1. Tujuan Penelitian
Berdasarkan perumusan pada permasalahan diatas, maka tujuan
penelitian adalah sebagai berikut:
a. Untuk menganalisis pengaruh Inflasi, BI Rate, Dana Pihak Ketiga, Non
Performing Loan dan Capital Adequacy Ratio terhadap penyaluran kredit.
b. Untuk menganalisis variabel independen diantara Inflasi, BI Rate, Dana
Pihak Ketiga, Non Performing Loan, dan Capital Adequacy Ratio yang
paling dominan mempengaruhi bank dalam menyalurkan kredit.
2. Manfaat Penelitian
Berdasarkan tujuan penelitian di atas, maka penelitian ini
diharapkan dapat bermanfaat bagi :
a. Perusahaan perbankan
Manfaat penelitian ini diharapkan dapat dipergunakan pihak
perbankan sebagai bahan evaluasi serta pertimbangan dalam pengambilan
keputusan yang berkenaan dengan perannya sebagai lembaga intermediasi
dengan menjalankannya secara efektif dan efisisen demi memajukan
profitabilitas perbankan itu sendiri.
b. Investor
Bagi pihak investor sendiri, diharapkan nantinya hasil dari
penelitian tersebut bisa digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk
seberapa besar menginvestasikan dananya pada bank yang dikehendaki,
agar mendapat return sesuai dengan yang diharapkan.
10
c. Peneliti
Penelitian ini dapat digunakan oleh penulis sebagai media untuk
mengaplikasikan teori yang didapat di bangku perkuliahan terhadap
kenyataan sebenarnya yang terjadi di industri perbankan dan menguji
seberapa besar pengaruh Inflasi, BI Rate, Dana Pihak Ketiga, Non
Performing Loan dan Capital Adequacy Ratio terhadap penyaluran kredit
yang dilakukan oleh 10 bank terbesar di Indonesia berdasarkan jumlah
kredit.
d. Serta pihak lain
Melalui penelitian ini diharapkan dapat memberikan sumbangan
ilmu pengetahuan kepada pihak lain atau masyarakat mengenai
perekonomian terutama menyangkut lembaga keuangan perbankan.
11
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
A. Landasan Teori
1. Bank
Menurut UU No. 10 Tahun 1998 mengenai perbankan, bank
merupakan “badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam
bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam bentuk
kredit dan bentuk-bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup
rakyat banyak.”
Definisi bank di atas memberikan tekanan bahwa usaha utama bank
adalah menghimpun dana dalam bentuk simpanan yang merupakan sumber
dana bank. Demikian pula dari segi penyaluran dananya, hendaknya bank
tidak semata-mata memperoleh keuntungan yang sebesar-besarnya bagi
pemilik tetapi kegiatannya itu harus diarahkan pula pada peningkatan taraf
hidup masyarakat (Siamat, 2005:276).
Ismail (2010:4) menyatakan bahwa bank merupakan lembaga
keuangan yang fungsi utamanya adalah menghimpun dana dari masyarakat
dan menyalurkan kembali dana tersebut kepada masyarakat serta memberikan
pelayanan dalam bentuk jasa perbankan.
2. Manajemen Kredit
Manajemen kredit adalah ilmu yang mempelajari tentang bagaimana
suatu lembaga atau institusi dengan mempergunakan sumber daya yang
dimilikinya untuk merencanakan, mengorganisasi, mengendalikan, dan
12
memimpin sehubungan dengan ruang lingkup dan berbagai kebijakan yang
berhubungan dengan kredit beserta aturannya (Fahmi dan Lavianti, 2010:3).
Diterapkannya manajemen kredit, bertujuan agar segala kegiatan
dibidang perkreditan dapat dikelola secara baik sesuai dengan visi misi yang
telah ditetapkan oleh bank bersangkutan. Walaupun bank telah merencanakan
untuk menjalankan kebijaksanaan perkreditan secara sehat, tidak berarti bank
terlepas dari suatu risiko. Risiko pasti ada dalam setiap kegiatan perbankan
yang nantinya dapat menimbulkan kerugian jika tidak dikelola sebagaimana
mestinya.
a. Definisi Kredit
Dalam bahasa latin, kredit disebut “credere” yang artinya
percaya. Maksudnya kreditur percaya kepada debitur bahwa kredit yang
disalurkan pasti akan dikembalikan sesuai perjanjian. Sedangkan bagi
debitur berarti menerima kepercayaan, sehingga mempunyai kewajiban
untuk membayar kembali pinjaman tersebut sesuai dengan jangka
waktunya (Kasmir, 2003:72).
Berdasarkan UU No. 10 tahun 1988 tentang perubahan atas UU
No. 7 tahun 1992 tentang Perbankan, yang dimaksud dengan kredit
adalah “penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan
itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam-meminjam antara
bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam untuk
melunasi hutangnya setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian
bunga,” (Siamat, 2005:349).
13
Menyalurkan kredit merupakan salah satu kegiatan bank umum
yang bersumber dari dana masyarakat yang berhasil dihimpun dalam
rangka menjalankan tugasnya sebagai lembaga intermediasi. Sebelum
kredit disalurkan kepada pihak yang membutuhkan, bank terlebih dahulu
harus menilai kelayakan usaha para debiturnya untuk menghindari hal-
hal yang tidak diinginkan semacam munculnya risiko kredit (kredit
bermasalah) yang dapat merugikan kelangsungan hidup bank itu sendiri.
b. Unsur-Unsur Kredit
Dari pengertian di atas, menurut Ismail (2010:94) maka unsur-
unsur kredit adalah sebagai berikut:
1) Kreditur
Kreditur merupakan pihak yang memberikan kredit kepada
pihak lain yang mendapat pinjaman. Pihak tersebut bisa perorangan
atau badan usaha.
2) Debitur
Debitur merupakan pihak yang membutuhkan dana, atau pihak
yang mendapat pinjaman dari bank.
3) Kepercayaan
Kreditur memberikan kepercayaan kepada debitur, bahwa
debitur akan memenuhi kewajibannya untuk membayar pinjamannya
sesuai dengan jangka waktu yang telah disepakati.
14
4) Perjanjian
Perjanjian merupakan suatu kesepakatan yang dilakukan antara
kreditur (pihak pemberi pinjaman) dengan debitur (pihak yang
mendapat pinjaman).
5) Risiko
Setiap dana yang disalurkan oleh bank selalu mengandung
adanya risiko tidak kembalinya dana. Risiko adalah kemungkinan
kerugian yang timbul atas penyaluran kredit bank.
6) Jangka waktu
Jangka waktu merupakan lamanya waktu yang diperlukan oleh
debitur untuk membayar pinjamannya kepada kreditur.
7) Balas Jasa
Sebagai imbalan atas dana yang disalurkan oleh kreditur, maka
debitur akan membayar sejumlah uang tertentu sesuai dengan
perjanjian. Imbalan ini dikenal dengan sebutan bunga bank bagi bank
konvensional, dan bagi hasil untuk bank syariah.
c. Fungsi Kredit
Irham dan Lavianti (2010:50) menyatakan fungsi kredit perbankan
dalam aktivitas perekonomian suatu negara adalah sebagai berikut:
1) Fungsi kredit berusaha memposisikan uang sebagai alat pertukaran
yang efektif
Industri perbankan merupakan lembaga intermediasi, dimana
bank mengefektifkan dana yang selama ini tersimpan secara
15
menganggur dengan menyalurkan dana tersebut kepada pihak yang
membutuhkan dan yang mampu mengelolanya, yaitu mengelola uang
tersebut untuk membeli barang dan jasa sesuai kebutuhan.
2) Fungsi kredit sebagai penyalur dana dan pembina bagi dunia usaha
Dunia usaha adalah pihak yang paling dominan dalam
menghasilkan barang dan jasa sesuai dengan kebutuhan masyarakat.
Sehingga dengan bantuan kredit yang disalurkan perbankan,
diharapkan akan mampu mengatasi kekurangan dana yang selama ini
tidak tercukupi untuk membeli kebutuhan yang sudah direncanakan.
3) Fungsi kredit untuk menciptakan pemerataan pendapatan
Para pebisnis yang berencana memperluas usahanya, akan
membuat pengangguran sedikit berkurang karena akan ada tenaga
kerja baru yang diharapkan mengelola bisnis tersebut. Sehingga
dengan tertampungnya tenaga kerja baru diharapkan pendapatan
pemerataan akan tercipta.
4) Fungsi kredit sebagai salah satu alat dalam menggairahkan bisnis
internasional
Setiap pelaku bisnis yang terlibat dalam perdagangan
internasional yang juga melakukan tindakan ekspor dan impor, maka
kebutuhan akan kredit dalam bentuk mata uang asing akan meningkat.
Dimana pada saat proyek yang dikerjakan membutuhkan mata uang
asing, maka perbankan perlu mempunyai simpanan dan menyalurkan
dananya dalam bentuk mata uang asing. Dari hal tersebutlah
16
kegairahan pebisnis untuk masuk ke pasar tradisional akan lebih
mudah.
5) Fungsi kredit untuk meningkatkan aktivitas penggunaan barang dan
jasa
Dana yang diperoleh pebisnis dari perbankan akan membuat
mereka dapat membeli bahan baku dan melakukan prosesnya hingga
menjadi barang jadi. Tindakan ini diharapkan akan meningkatkan nilai
barang tersebut, begitupun dari segi jasa.
6) Fungsi kredit sebagai pendorong dan pencipta stabilitas ekonomi
Pada saat suatu negara mengalami masalah perekonomian,
diharapkan kredit ini dapat mengembalikan stabilitas perekonomian
tersebut dengan cara mengendalikan inflasi, menciptakan pembukaan
lapangan pekerjaan, memenuhi kebutuhan pokok rakyat dan
mendukung dunia usaha khususnya bidang ekspor dan impor.
d. Jenis-Jenis Kredit
1) Dilihat dari segi kegunaannya, sebagai berikut:
a) Kredit modal kerja
Merupakan kredit yang digunakan untuk keperluan
meningkatkan produksi dalam operasionalnya. Contoh: kredit
modal kerja diberikan untuk membeli bahan baku, membayar gaji
pegawai atau biaya lainnya yang berkaitan dengan proses produksi
perusahaan.
17
b) Kredit investasi
Yaitu kredit yang diberikan oleh bank kepada perusahaan
untuk keperluan membangun suatu proyek baru dengan masa
pemakaiannya untuk suatu periode yang relatif lebih panjang dan
dibutuhkan modal yang besar pula. Misalnya untuk membangun
pabrik atau membeli mesin-mesin.
2) Sedangkan dilihat dari segi tujuan kredit, adalah sebagai berikut:
a) Kredit produktif
Merupakan kredit yang digunakan untuk peningkatan usaha
yang akan menghasilkan barang dan jasa. Kredit ini pada umumnya
diajukan oleh mereka yang bergerak dalam dunia usaha, dimana
mereka membutuhkan dana untuk berekspansi bisnis atau bertujuan
untuk meningkatkan hasil grafik yang telah diperoleh saat ini untuk
menjadi lebih baik lagi (Fahmi dan Lavianti,2010:8).
b) Kredit konsumtif
Merupakan kredit yang digunakan dalam rangka pengadaan
barang atau jasa untuk tujuan konsumsi, dan bukan sebagai barang
modal dalam kegiatan usaha nasabah. Jadi kredit konsumtif ini
lebih dipergunakan untuk kebutuhan pribadi seperti membeli
sepeda motor, mobil, rumah, peralatan rumah tangga dan
sebagainya.
18
c) Kredit perdagangan
Merupakan kredit yang digunakan untuk kegiatan
perdagangan dan kredit ini sering diberikan kepada supplier yang
akan membeli barang dalam jumlah tertentu.
e. Persyaratan Umum Untuk Mengajukan Kredit
Untuk mengajukan pinjaman kredit ke suatu lembaga perbankan.
Ada beberapa persyaratan yang harus dipenuhi oleh calon debitur sebagai
syarat administrasi, yaitu:
1) Fotocopy KTP (Kartu Identitas Pemohon). Fotocopy KTP istri jika
pemohon adalah suami, begitu pula sebaliknya.
2) Fotocopy KK (Kartu Keluarga).
3) SK 80% dan 100% (Untuk 80% khusus bagi PNS, namun jika pegawai
swasta juga memilikinya agar turut menyertakannya).
4) NPWP (Nomor Pokok Wajib Pajak).
5) Sertifikat kepemilikan rumah dan tanah sebagai jaminan, atau BPKB
kendaraan.
6) Buku tabungan baik di bank tersebut maupun di bank lain.
7) Surat keterangan tempat bekerja (bagi pegawai kontrak).
8) Slip gaji 3 atau 4 bulan terakhir.
9) Mengisi formulir pengajuan kredit sesuai permintaan. Contohnya
mengisi formulir pengajuan kredit KPR bila ingin mengambil
pinjaman untuk memiliki rumah.
19
10) Surat keterangan sanggup membayar cicilan kredit dengan baik jika
masa pensiun kerja semakin dekat.
f. Prinsip Dasar Pemberian Kredit
Jaminan kredit yang diberikan nasabah kepada bank hanya
merupakan tambahan terutama untuk melindungi kredit macet yang
disebabkan suatu hal. Oleh karena itu, bank harus menerapkan prinsip
kehati-hatian dalam pemberian kreditnya. Ismail (2010:112) menyatakan
prinsip pemberian kredit tersebut dapat dianalisis dengan 5C yaitu sebagai
berikut:
1) Character
Character menggambarkan watak dan kepribadian calon
debitur. Bank perlu melakukan analisis terhadap karakter calon
debitur tersebut yang tujuannya untuk mengetahui bahwa calon
debitur mempunyai keinginan untuk memenuhi kewajiban membayar
pinjamannya sampai dengan lunas.
2) Capacity
Bank perlu mengetahui dengan pasti kemampuan calon debitur
tersebut. Semakin baik kemampuan keuangan calon debitur, maka
akan semakin baik pula kemungkinan kualitas kreditnya dimana dapat
dipastikan kredit tersebut dapat dibayar secara tepat waktu.
3) Capital
Capital atau modal perlu di analisis lebih mendalam. Sebab
semakin besar modal yang dimiliki oleh calon debitur akan semakin
20
meyakinkan bank akan keseriusan calon debitur dalam mengajukan
kredit.
4) Collateral
Collateral merupakan jaminan yang diberikan oleh calon
debitur atas kredit yang diajukan. Jaminan merupakan sumber
pembiayaan kedua kalau debitur tidak dapat membayar angsurannya.
Hendaknya jaminan tersebut melebihi jumlah kredit yang diberikan.
5) Condition of Economic
Bank perlu mempertimbangkan sektor usaha calon debitur
dikaitkan dengan kondisi ekonomi, apakah kondisi ekonomi tersebut
akan berpengaruh pada usaha calon debitur di masa yang akan datang.
3. Inflasi
Inflasi menurut Pohan (2008:158) adalah suatu keadaan dimana harga
meningkat secara terus menerus yang terjadi pada seluruh kelompok barang
dan jasa. Dengan mempertimbangkan faktor lain dalam perekonomian, pada
saat inflasi meningkat Bank Indonesia meminimalisir dengan meningkatkan
BI Rate. Begitupun sebaliknya.
Peningkatan BI rate direspon bank umum dengan menaikkan suku
bunga pinjaman lebih tinggi daripada suku bunga simpanan, sehingga
menghasilkan NIM yang positif. Ketika inflasi meningkat sangat tinggi,
kenaikan suku bunga simpanan akan diikuti oleh kenaikan suku bunga
pinjaman.
21
Dalam kondisi seperti itu, masyarakat lebih memilih menempatkan
dananya di bank daripada melakukan peminjaman, sebab mereka
mengharapkan bunga simpanan atas dana yang dihimpun. Namun hal tersebut
membuat bank mempunyai biaya operasional yang lebih besar. Dengan
meningkatnya suku bunga simpanan, suku bunga pinjaman pun ikut
meningkat. Dengan penetapan suku bunga pinjaman yang tinggi
menyebabkan para debitur kesulitan dalam melunasi pinjamannya.
Febrina (2009) mengatakan bahwa inflasi yang tinggi menyebabkan
ketidakstabilan makro yang mengakibatkan meningkatnya risiko bank dan
selanjutnya berdampak pada pendapatan bank. Kenaikan inflasi yang terjadi
terus menerus telah menimbulkan beberapa dampak buruk kepada
masyarakat, para nasabah, kreditur/debitur, ataupun kegiatan perekonomian
secara keseluruhan. Dampak inflasi terhadap individu dan masyarakat
menurut Rahardja dan Manurung (2004:169), antara lain sebagai berikut:
a. Menurunnya tingkat kesejahteraan masyarakat
Inflasi menyebabkan daya beli masyarakat menjadi berkurang,
apalagi bagi orang-orang yang berpendapatan tetap. Kenaikan upah tidak
secepat kenaikan harga-harga, maka inflasi akan menurunkan upah riil
setiap individu yang berpendapatan tetap.
b. Memperburuk distribusi pendapatan
Bagi masyarakat yang berpendapatan tetap akan menghadapi
kemerosotan nilai riil dari pendapatannya dan pemilik kekayaan dalam
bentuk uang akan mengalami penurunan juga. Lain halnya dengan
22
pemilik kekayaan tetap seperti tanah atau bangunan, mereka dapat
mempertahankan atau justru menambah nilai riil kekayaannya.
Menurut Rahardja dan Manurung (2004) suatu perekonomian
dikatakan telah mengalami inflasi jika terjadi kenaikan harga yang
bersifat umum dan berlangsung terus-menerus. Ada beberapa indikator
yang dapat digunakan untuk mengetahui apakah suatu perekonomian
sedang dilanda inflasi atau tidak. Indikator tersebut diantaranya:
a. Indeks Harga Konsumen (IHK)
Indeks Harga Konsumen adalah indeks harga yang paling
umum dipakai sebagai indikator inflasi. Indeks Harga Konsumen
mempresentasikan harga barang dan jasa yang dikonsumsi oleh
masyarakat dalam suatu periode tertentu.
b. Indeks Harga Perdagangan Besar (IHPB)
Indeks Harga Perdagangan Besar merupakan indikator yang
menggambarkan pergerakan harga dari komoditi-komoditi yang
diperdagangkan pada tingkat produsen di suatu daerah pada periode
tertentu. Pada Indeks Harga Perdagangan Besar yang diamati adalah
barang-barang mentah dan barang setengah jadi yang merupakan input
bagi produsen.
c. GDP Deflator
GDP Deflator merupakan perbandingan antara tingkat
pertumbuhan ekonomi nominal dengan pertumbuhan riil.
23
4. BI Rate
Bunga dapat diartikan sebagai harga yang harus dibayar oleh bank dan
nasabah sebagai balas jasa atas transaksi antara mereka (Ismail, 2010:131).
Suku bunga juga dapat diartikan sebagai pendapatan yang diterima kreditur
atas kredit yang telah disalurkan yang disebut bunga pinjaman serta
kewajiban bank dalam memberikan imbalan kepada masyarakat atas dana
yang telah mereka himpun yang disebut dengan bunga simpanan.
Berdasarkan www.bi.go.id, BI Rate merupakan suku bunga kebijakan
yang mencerminkan sikap kebijakan moneter yang ditetapkan oleh bank
Indonesia dan diumumkan kepada publik. BI Rate diumumkan oleh Dewan
Gubernur Bank Indonesia setiap Rapat Dewan Gubernur bulanan dan
diimplementasikan pada operasi moneter yang dilakukan Bank Indonesia
melalui pengelolaan likuiditas di pasar uang untuk mencapai sasaran
operasional kebijakan moneter.
Sasaran operasional kebijakan moneter dicerminkan pada
perkembangan suku bunga Pasar Uang Antar Bank Overnight. Dengan
mempertimbangkan faktor-faktor lain dalam perekonomian, Bank Indonesia
pada umumnya akan menaikkan BI Rate apabila inflasi ke depan diperkirakan
melampaui sasaran yang telah ditetapkan, sebaliknya Bank Indonesia akan
menurunkan BI Rate apabila inflasi ke depan diperkirakan berada di bawah
sasaran yang telah ditetapkan (www.bi.go.id).
Respon kebijakan moneter dinyatakan dalam perubahan BI Rate
secara konsisten dan bertahap dalam kelipatan 25 basis poin (bps). Dalam
24
kondisi untuk menunjukkan intensi Bank Indonesia yang lebih besar terhadap
pencapaian sasaran inflasi, maka perubahan BI Rate dapat dilakukan lebih
dari 25 bps dalam kelipatan 25 bps (www.bi.go.id).
5. Dana Pihak Ketiga
Dalam rangka mendukung aktivitas operasional bank yang kaitannya
dengan penyaluran dana, bank perlu memperoleh sumber dana yang cukup
untuk mendukung kegiatan tersebut. Salah satunya adalah dana masyarakat
yang merupakan mayoritas dari seluruh dana yang dihimpun oleh bank dalam
kegiatan usaha sehari-hari (Kuncoro dan Suhardjono, 2011:68). Dengan kata
lain, dana pihak ketiga berperan sebagai input dalam menyalurkan kredit.
Dana Pihak Ketiga merupakan dana simpanan masyarakat dalam
bentuk giro, tabungan dan deposito. Dengan sumber dana ini, bank
memanfaatkannya sebagai ladang yang dapat menghasilkan pendapatan bagi
bank yang salah satunya adalah menyalurkan kredit. Ismail (2010:43)
mengatakan sumber dana yang berasal dari pihak ketiga ini antara lain:
a. Giro
Giro merupakan simpanan yang berasal dari dana pihak ketiga
yang penarikannya dapat dilakukan sewaktu-waktu dengan menggunakan
sarana penarikan berupa cek, bilyet giro, dan sarana penarikan lainnya.
Giro sangat bermanfaat bagi masyarakat dalam melakukan transaksi
bisnisnya, karena memberikan kemudahan tersendiri. Memiliki rekening
giro, sama dengan memiliki uang tunai. Karena sifat rekening giro dapat
dicairkan setiap saat.
25
b. Tabungan
Menurut Undang-Undang No. 10 Tahun 1998 mengenai
perbankan, bahwa tabungan adalah simpanan yang penarikannya hanya
dapat dilakukan menurut syarat tertentu yang telah disepakati, tetapi tidak
dapat ditarik dengan cek, bilyet giro atau alat lainnya yang dapat
dipersamakan dengan itu.
c. Deposito
Deposito merupakan jenis simpanan yang penarikannya hanya
dapat dilakukan sesuai dengan jangka waktu yang telah diperjanjikan
antara bank dan nasabah. Deposito dibedakan menjadi tiga jenis, yaitu:
deposito berjangka, sertifikat deposito, dan deposito on call.
Deposito berjangka merupakan simpanan berjangka yang dapat
dicairkan sesuai dengan jangka waktu yang disepakati. Pemegang deposito
berjangka akan mendapat bilyet deposito sebagai bukti hak
kepemilikannya. Sertifikat Deposito adalah simpanan dalam bentuk
deposito yang sertifikat bukti penyimpanannya dapat dipindahtangankan
atau diperjualbelikan.
Sedangkan Deposit on Call adalah jenis simpanan berjangka yang
penarikannya perlu memberitahukan terlebih dahulu kepada bank penerbit
deposit on call. Deposit on Call diterbitkan atas nama, dan tidak dapat
diperjualbelikan. Bunga dibayar pada saat pencairan.
26
6. Non Performing Loan (NPL)
Non Performing Loan/kredit bermasalah merupakan suatu kedaan
dimana nasabah sudah tidak sanggup membayar sebagian atau seluruh
kewajibannya kepada bank seperti yang telah diperjanjikannya. Kredit
bermasalah menurut Bank Indonesia merupakan kredit yang digolongkan ke
dalam kolektibilitas Kurang Lancar, Diragukan, dan Macet (Kuncoro dan
Suhardjono, 2011:420).
Kredit bermasalah merupakan rasio dari risiko kredit, dimana NPL
ini adalah sebuah kondisi yang sangat ditakuti oleh setiap pegawai bank.
Karena dengan kredit bermasalah tersebut akan menyebabkan menurunnya
pendapatan bank yang selanjutnya memungkinkan terjadinya penurunan
laba (Kuncoro dan Suhardjono, 2011:427).
Bank dalam memberikan kredit harus melakukan analisis terlebih
dahulu terhadap kemampuan debitur untuk membayar kembali
kewajibannya. Setelah kredit diberikan, bank wajib melakukan pengawasan
dan pembinaan atas tahap-tahap pemberian kredit yang dilakukannya
(Kuncoro dan Suhardjono, 2011:243).
Sutojo (2008:13) mengatakan, Bank Indonesia menggolongkan
kredit bermasalah di Indonesia ke dalam tiga kelompok antara lain sebagai
berikut:
1) Kredit Kurang Lancar. Dalam paket Peraturan Pemerintah bulan
Mei 1993, kredit kurang lancar dibagi menjadi empat kelompok
yaitu kredit dengan angsuran diluar KPR, kredit dengan angsuran
27
untuk KPR, kredit tanpa angsuran dan kredit yang diselamatkan.
Dimana terdapat tunggakan pembayaran pokok dan bunga
melampaui 90 hari-180 hari.
2) Kredit yang diragukan adalah kredit tersebut tidak dapat
diselamatkan, tetapi nilai jaminan kreditnya tidak kurang dari
100% nilai kredit dan bunga yang tertunggak. Dimana terdapat
tunggakan pembayaran pokok dan bunga melampaui 180 hari-270
hari (PBI No.7/2/PBI/2005, 27 November 2005).
3) Kredit Macet adalah kredit yang tidak memenuhi kriteria kredit
lancar, kurang lancar dan kredit diragukan. Dapat memenuhi
kriteria kredit diragukan, tetapi setelah jangka waktu 21 bulan
semenjak masa penggolongan kredit diragukan belum terjadi
pelunasan pinjaman atau usaha penyelamatan kredit.
Batas rasio NPL yang diperbolehkan Bank Indonesia maksimal
5%, jika melebihi 5% akan mempengaruhi penilaian tingkat kesehatan
bank bersangkutan. Tingkat NPL yang semakin besar menunjukkan bank
tersebut tidak profesional dalam mengelola kredit (Riyadi, 2006:161).
Apabila rasio NPL menurun, menandakan telah dilaksanakan
perbaikan kualitas kredit yang diikuti dengan tingginya penyaluran kredit
perbankan. Perbaikan kualitas kredit perbankan tidak terlepas dari upaya
restrukturisasi maupun hapus buku yang dilakukan bank. Untuk
mengantisipasi peningkatan risiko kredit, bank dapat melakukan
pemupukan cadangan kerugian penghapusan kredit sehingga secara
28
keseluruhan risikonya menurun (Prayudi, 2011:14). Perhitungan NPL
dapat dirumuskan sebagai berikut:
a. Faktor Penyebab Terjadinya Kredit Bermasalah
Arthesa dan Edia (2006:182) memberikan penjelasan
mengenai penyebab terjadinya kredit bermasalah, antara lain sebagai
berikut:
1) Pihak Debitur
a) Manajemen usaha yang menunjukkan perubahan, misalnya
terjadi penggantian pengurus, perselisihan, ketidakmampuan
menangani ekspansi usaha dan lainnya.
b) Operasional usaha yang semakin memburuk, seperti
kehilangan pelanggan, berkurangnya bahan pasokan, rusaknya
mesin-mesin, dan lain-lain.
c) Iktikad yang kurang baik dari pihak debitur, misalnya mereka
sudah berniat untuk melakukan tindakan moral hazard.
2) Pihak Bank
a) Keterbatasan kemampuan sumber daya manusia, misalnya
pejabat bank kurang memiliki pengetahuan dan keterampilan
dalam mengelola perkreditan.
b) Kelemahan bank dalam melakukan pengawasan, misalnya
pejabat bank belum menyadari pentingnya monitoring atas
kredit yang telah diberikan kepada debitur.
29
c) Iktikad yang kurang baik dari pejabat bank, misalnya terjadi
kolusi dengan pihak debitur demi kepentingan pribadi.
3) Pihak Lainnya
a) Terjadinya faktor eksternal diluar kemampuan debitur, seperti
bencana alam, kebakaran, perampokan dan lain-lain.
b) Kondisi perekonomian yang tidak stabil dalam perkembangan
iklim usaha, Misalnya terjadi krisis moneter.
b. Penyelamatan Kredit Bermasalah
Siamat (2005:363) mengatakan upaya menangani kredit
bermasalah dapat dilakukan dengan cara sebagai berikut:
1) Rescheduling (Penjadwalan Ulang)
2) Reconditioning (Persyaratan Ulang)
3) Restructuring (Penataan Ulang)
4) Serta Eksekusi Barang Jaminan
7. Capital Adequacy Ratio (CAR)
Dalam perusahaan perbankan, segala proses produksi dapat
berlangsung apabila memiliki sejumlah modal yang memadai. Penggunaan
modal bank dimaksudkan untuk memenuhi segala kebutuhan guna
menunjang kegiatan operasi bank. Namun dalam praktiknya, menetapkan
berapa besarnya batas wajar kebutuhan modal suatu bank merupakan tugas
yang cukup kompleks. Bank Indonesia sebagai otoritas moneter menetapkan
ketentuan mengenai kewajiban penyediaan modal minimum yang harus selalu
30
dipertahankan oleh setiap bank, yang mana ketentuan pemenuhan permodalan
minimum bank disebut dengan Capital Adequacy Ratio (Siamat, 2005:287).
Rasio kecukupan modal merupakan ukuran modal bank. Dimana rasio
ini berperan untuk mengamankan para deposan, mendukung kestabilan,
konsistensi serta efisiensi bank (Siddiqui, 2008). Untuk saat ini, minimal
CAR sebesar 8% dari Aktiva Tertimbang Menurut Risiko (ATMR), atau
ditambah dengan risiko pasar dan risiko operasional, tergantung kondisi bank
bersangkutan. CAR yang ditetapkan oleh Bank Indonesia, mengacu pada
standar internasional yang dikeluarkan oleh Banking For International
Settlement (Riyadi, 2006:161). Perhitungan CAR dapat dituliskan sebagai
berikut:
Tersedianya modal bank yang melebihi kecukupan yang telah
ditentukan akan menjaga tingkat profitabilitas bank. Karena modal ini juga
berfungsi sebagai penutup kerugian usaha akibat salah satu atau kombinasi
usaha perbankan. Hal ini sesuai dengan pendapat Hassan dan Bashir (2003)
yang menyatakan CAR berfungsi mengurangi biaya dari segi pendanaan dan
risiko.
Berdasarkan sudut pandang deposan, modal bank memegang peranan
penting tersendiri dimana para penitip uang pada umumnya menuntut agar
bank mempunyai modal yang cukup untuk menutupi risiko usaha yang
mungkin terjadi. Sebagaimana kegiatan usaha lainnya, kegiatan usaha
perbankan juga dapat mengalami kebangkrutan karena usaha perkreditan
31
tidak selalu berjalan mulus, dengan kata lain tidak semua pinjaman yang
diberikan dapat ditagih kembali.
8. Hubungan Antar Variabel
a. Pengaruh Inflasi terhadap penyaluran kredit
Inflasi menurut Pohan (2008:158) adalah suatu keadaan dimana
harga meningkat secara terus menerus yang terjadi pada seluruh kelompok
barang dan jasa. Inflasi merupakan variabel ekonomi makro yang dapat
dikatakan mempunyai pengaruh atas kredit yang disalurkan bank. Sebab
dengan meningkatnya inflasi, pemerintah mengambil kebijakan dengan
menaikkan BI Rate yang berdampak pada kenaikan suku bunga simpanan
maupun suku bunga kredit bank umum.
Kenaikan suku bunga simpanan tersebut akan memacu keinginan
masyarakat untuk menyimpan dananya di bank, dengan begitu akan
banyak dana pihak ketiga yang dihimpun kemudian diputar kembali
dengan menyalurkan dananya kepada pihak yang membutuhkan. Disisi
lain, peningkatan suku bunga pinjaman akan menghambat bank dalam
menyalurkan kreditnya. Hasil penelitian terdahulu yang dilakukan oleh
Sujati (2007) menunjukkan bahwa inflasi berpengaruh negatif terhadap
penyaluran kredit.
b. Pengaruh BI Rate terhadap penyaluran kredit
BI Rate merupakan suku bunga kebijakan yang mencerminkan
sikap kebijakan moneter yang ditetapkan oleh Bank Indonesia dan
diumumkan kepada publik. BI Rate ini timbul ketika inflasi mengalami
32
peningkatan. Dengan ditetapkannya BI Rate sebagai solusi masalah atas
meningkatnya inflasi, maka suku bunga simpanan meningkat dan diikuti
dengan suku bunga pinjaman agar tidak terjadi negative spread.
Dengan meningkatnya suku bunga pinjaman, tentu masyarakat
tidak mau melakukan peminjaman dan menyebabkan bank tersendat dalam
menyalurkan dananya. Pada tahun 1997-1998 suku bunga kredit yang
tidak pernah diperkirakan akan melampaui 20% setahun, ternyata naik
menjadi di atas 60% atau lebih yang mengakibatkan banyaknya kredit dari
berbagai sektor menjadi bermasalah (Kuncoro dan Suhardjono, 2011:419).
Hal tersebut dapat mengurangi kemampuan bank dalam menyalurkan
kreditnya. Model teoritis ini juga didukung oleh hasil penelitian terdahulu
yang dilakukan Haryati (2009) yang menunjukkan bahwa BI Rate
berpengaruh negatif terhadap penyaluran kredit.
c. Pengaruh Dana Pihak Ketiga terhadap penyaluran kredit
Dalam melakukan kegiatan usahanya sehari-hari, bank harus
mempunyai dana agar dapat memberikan kredit kepada masyarakat. Salah
satunya adalah dana masyarakat yang merupakan mayoritas dari seluruh
dana yang dihimpun oleh bank dalam kegiatan usaha sehari-hari (Kuncoro
dan Suhardjono, 2011:68). Dana pihak ketiga merupakan sumber dana
masyarakat yang dihimpun bank yang terdiri dari giro, tabungan dan
deposito.
Dana pihak ketiga merupakan input dalam menyalurkan kredit.
Semakin banyak dana pihak ketiga yang dihimpun, semakin mudah bank
33
dalam menyalurkan kredit kepada pihak yang membutuhkan. Hasil
penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Haryati (2009), Hasanudin
(2010), dan Pratama (2010) menyatakan bahwa dana pihak ketiga ini
berpengaruh positif terhadap penyaluran kredit.
d. Pengaruh Non Performing Loan terhadap penyaluran kredit
Non Performing Loan/kredit bermasalah merupakan rasio dari
risiko kredit, dimana Non Performing Loan ini adalah sebuah kondisi yang
sangat ditakuti oleh setiap pegawai bank. Karena dengan kredit
bermasalah tersebut akan menyebabkan menurunnya pendapatan bank
yang selanjutnya memungkinkan terjadinya penurunan laba (Kuncoro dan
Suhardjono, 2011:427).
Bank yang dalam kegiatan menyalurkan kreditnya tidak
memperhatikan prinsip kehati-hatian bank, kemungkinan akan berpotensi
terjadinya Non Performing Loan (kredit bermasalah). Terjadinya Non
Performing Loan ini akan memperburuk kondisi kesehatan bank sekaligus
menyebabkan ketidakmampuan bank dalam menyalurkan kreditnya. Hasil
penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Pratama (2010) menyatakan
bahwa NPL berpengaruh negatif terhadap penyaluran kredit.
e. Pengaruh Capital Adequacy Ratio terhadap penyaluran kredit
Capital Adequacy Ratio merupakan rasio dari kecukupan modal.
Dengan modal yang dimiliki, bank dapat menggunakannya untuk kegiatan
operasional. Salah satunya adalah menyalurkan kredit. Ketika persediaan
dana untuk menyalurkan kredit mengalami kekurangan, maka dapat
34
dibantu dengan modal. Begitupun ketika terjadi risiko kredit (Non
Performing Loan), dapat diatasi dengan modal tersebut. Hasil penelitian
terdahulu yang dilakukan Pratama (2010), Satria dan bagus (2010)
menyatakan bahwa rasio kecukupan modal (CAR) berpengaruh positif
terhadap penyaluran kredit.
35
B. Penelitian Terdahulu
Sebagai landasan dalam penelitian ini, digunakan beberapa penelitian yang
dahulu pernah dilakukan oleh peneliti lain, diantaranya sebagai berikut:
Tabel 2.1Penelitian Terdahulu
No Peneliti Judul Variabel Metode Penemuan
1Sri Haryati
(2009)
PertumbuhanKredit
Perbankan diIndonesia:
Intermediasidan Pengaruh
Variabel MakroEkonomi
VariabelIndependen:DPK, BI Rate,
Inflasi, danNilai TukarVariabel
Dependen:Kredit
AnalisisRegresi
Berganda
Hasil penelitianmenunjukkanbahwa DPKberpengaruh
positifsignifikan
terhadap kredit,BI Rate danNilai Tukar
negatifsignifikansedangkan
Inflasi positifsignifikan
terhadap kredit
2Billy Arma
Pratama(2010)
Analisis Faktor-Faktor yang
MempengaruhiKebijakanPenyaluran
KreditPerbankan
VariabelIndependen:DPK, CAR,
NPL, dan SBIVariabel
Dependen:Kredit
AnalisisRegresi
Berganda
Hasil penelitianmenunjukkanbahwa DPK,
dan CARberpengaruh
positifsignifikan
terhadap kredit.NPL
berpengaruhnegatif
signifikanSedangkan SBI
tidakberpengaruhsignifikan
terhadap kredit
36
No Peneliti Judul Variabel Metode Penemuan
3
Dias Satriadan Rangga
BagusSubegti(2010)
DeterminasiPenyaluranKredit Bank
Umum diIndonesia
Periode 2006-2009
VariabelIndependen:NPL, BOPO,CAR, DPK,ROA, dan
PenempatanDana pada SBI
VariabelDependen:Penyaluran
Kredit
AnalisisRegresi Data
Panel
Hasilmenunjukkanbahwa CAR
dan ROAberpengaruhpositif. SBIberpengaruh
negatifsignifikan.Sedangkan
NPL, BOPO,dan DPK
tidakberpengaruhsignifikanterhadap
penyalurankredit Bank
Umum
4Faizal
Musaddad(2010)
AnalisisPengaruh DanaPihak Ketiga,
CapitalAdequacy Ratio,
Suku BungaSBI, dan Inflasi
TerhadapPenyaluranKredit SertaImplikasinya
TerhadapProfitabilitasBank Umum
VariabelIndependen:DPK, CAR,
SBI, danInflasi
VariabelDependen:
Kredit
MetodeAnalisis
Jalur
Hasilpengujian padasubstruktur I,menunjukkan
DPK danInflasi positif
signifikan.Sedangkan
CAR dan SBInegatif
signifikanterhadapkredit.
Sedangkansubstruktur IImenunjukkanbahwa CARdan kredit
berpengaruhpositif, DPK
dan SBInegatif
signifikanterhadap ROA
37
No Peneliti Judul Variabel Metode Penemuan
5Jane Bogoev
(2010)
Banks RiskPreferences andTheir Impact onthe Loan Supply
Function:Empirical
Investigation forthe Case of the
RepublicMacedonia
VariabelIndependen:Suku Bunga,
GDP,Inflasi,dan
NPLVariabel
Dependen:Kredit
DinamikData Panel
Berdasarkanhasil
penelitian,NPL
sebagaispesifik bankyang palingberpengaruh
terhadappenyaluran
kredit. Inflasiberpengaruh
positifsignifikan, dan
GDPberpengaruh
negatifsignifikan
terhadap kredit
6
MohammadHasanudin
danPrihatiningsih
(2010)
AnalisisPengaruh DanaPihak Ketiga,Tingkat SukuBunga Kredit,
NPL danTingkat Inflasi
TerhadapPenyaluran
Kredit BPR diJawa Tengah
VariabelIndependen:DPK, Suku
Bunga Kredit,NPL, dan
InflasiVariabel
Dependen:Penyaluran
Kredit
AnalisisRegresi
Berganda
Hasilpenelitian
menujukkanbahwa DPKberpengaruh
positifsignifikanterhadap
kredit. SukuBunga Kreditnegatif tidaksignifikan,NPL dan
Inflasiberpengaruhpositif tidaksignifikan
terhadap Kredit
38
No Peneliti Judul Variabel Metode Penemuan
7
AhmadWirmanChauzi(2011)
AnalisisFaktor–Faktor
yangMempengaruhi
KebijakanPenyaluran
KreditPerbankan
VariabelIndependen:CAR, ROA,
LDR, M2, SBI,NPL, dan DPK
VariabelDependen:
Kredit
AnalisisRegresi
Berganda
Hasilpenelitian
menunjukkanbahwa CAR,
LDR, M2,NPL dan
DPKberpengaruh
positifsignifikan.SedangkanROA dan
SBIberpengaruhpositif tidaksignifikan.terhadap
penyalurankredit Bank
Umum
8
FeliciaOmowunmi
Olokoyo(2011)
Determinant ofCommercial
Bank’s LendingBehavior in
Nigeria
VariabelIndependen:
JumlahSimpanan,Investasi
Portofolio, SukuBunga, Rasio
Likuiditas, danPDB
VariabelDependen:
Kredit
OLS danECM
Hasil penelitianmenunjukkan
bahwaSimpanan,GDP, danLikuiditas
berpengaruhpositif
signifikanterhadap kredit.
Jumlahsimpanan
memiliki nilaikoefisien
tertinggi, halini
menunjukkanbahwa DPK
memilikipengaruh
tertinggi. Bankharus
mengelolanyasecara efisien
39
No Peneliti Judul Variabel Metode Penemuan
9Imam
Mukhlis(2011)
PenyaluranKredit Bankditinjau dariJumlah DanaPihak Ketigadan Tingkat
NonPerformingLoans pada
BRI 2000-2009
VariabelIndependen:DPK dan NPL
VariabelDependen:
Kredit
ECM
Hasilpenelitian
menunjukkanbahwa hanya
NPL yangberpengaruhpada jangka
pendek, namundalam jangka
panjang bahwaNPL tidak
mampumenjelaskan
perkembangandalam
penyalurankredit bank
BRI
Sumber: Jurnal dan skripsi
C. Kerangka Berpikir
Kerangka berpikir merupakan suatu proses berawal dari peneliti
memperoleh data kemudian mengolah data tersebut dan menginterpretasikan hasil
data yang telah diolah. Berikut ini adalah gambaran mengenai kerangka berfikir
yang penulis bentuk secara sederhana untuk menjelaskan proses dari penelitian
yang akan dilakukan.
40
Gambar 2.1Kerangka Berpikir
10 Bank Umum di Indonesia periode 2006-2011
Uji Model Regresi Data
Panel
Uji Chow
Variabel Independen:Inflasi
BI RateDPKNPLCAR
Uji asumsi klasik:Normalitas
MultikolinearitasHeteroskedastisitas
Autokorelasi
Interpretasi
Common Effect Random Effect
Uji tUji F
Fixed Effect
Variabel Dependen:
Kredit
Uji Hausman
Regresi Panel Random Effect
Adjusted R2
41
D. Hipotesis
Hipotesis merupakan suatu penjelasan sementara mengenai perilaku,
fenomena, atau suatu keadaan tertentu yang telah terjadi atau akan terjadi yang
merupakan pernyataan penelitian tentang hubungan antara variabel dalam
penelitian serta merupakan pernyataan paling spesifik. Dengan kata lain, hipotesis
merupakan dugaan awal yang masih bersifat sementara yang disusun oleh peneliti
yang akan dibuktikan kebenaranya setelah data empiris diperoleh.
Berdasarkan kerangka pemikiran mengenai “Pengaruh Inflasi, BI Rate,
Dana Pihak Ketiga, Non Performing Loan dan Capital Adequacy Ratio Terhadap
Penyaluran Kredit pada 10 bank terbesar di Indonesia berdasarkan kredit”, maka
hipotesis yang diajukan adalah sebagai berikut:
1. Ha1: Inflasi berpengaruh negatif terhadap penyaluran kredit
2. Ha2: BI Rate berpengaruh negatif terhadap penyaluran kredit
3. Ha3: Dana Pihak Ketiga berpengaruh positif terhadap penyaluran
kredit
4. Ha4: Non Performing Loan berpengaruh negatif terhadap
penyaluran kredit
5. Ha5: Capital Adequacy Ratio berpengaruh positif terhadap
penyaluran kredit
42
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian
Ruang lingkup penelitian ini menganalisis pengaruh Inflasi, BI Rate, Dana
Pihak Ketiga, Non Performing Loan (NPL) dan Capital Adequacy Ratio (CAR)
terhadap penyaluran kredit yang dilakukan pada 10 Bank terbesar di Indonesia
berdasarkan jumlah kredit yang disalurkan pada tahun 2011 dengan menggunakan
data laporan keuangan yang diperoleh dari Bank Indonesia.
Penelitian ini dilakukan selama 6 tahun terhitung mulai tahun 2006-2011.
Perhitungan dan pengelolaan data dalam penelitian ini menggunakan metode
analisis regresi data panel melalui software Eviews 6.
B. Metode Penentuan Sampel
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Bank Umum
Konvensional yang mempublikasikan laporan keuangannya kepada Bank
Indonesia. Untuk penarikan sampel digunakan pendekatan “Non Probability
Random Sampling” dengan teknik “Purvosive Sampling” yaitu teknik penentuan
sampel dengan menggunakan beberapa pertimbangan tertentu (Sugiyono,
2003:122). Adapun karakteristik yang ditetapkan penulis untuk dijadikan sampel
penelitian adalah sebagai berikut:
43
Gambar 3.1Karakteristik Sampel
Setelah ditetapkannya karakteristik tersebut, didapatkan 10 Bank terbesar
di Indonesia yang dijadikan sampel dalam penelitian ini, antara lain sebagai
berikut:
Tabel 3.1Sampel Bank
No Bank Jumlah Kredit (Jutaan Rupiah)1 Bank Rakyat Indonesia Rp. 283.586.4972 Mandiri Rp. 273.962.1013 Bank Central Asia Rp. 202.268.6084 Bank Negara Indonesia Rp. 158.164.7435 Bank Niaga Rp. 120.219.8826 Bank Danamon Rp. 86.699.8357 Panin Bank Rp. 70.793.8128 Permata Bank Rp. 65.859.1079 Bank Internasional Indonesia Rp. 62.574.12310 Bank Tabungan Negara Rp. 59.337.756
Sumber: Bank Indonesia dan www.idx.co.id, data diolah
Bank Umum
Konvensional
Bank yang Telah Menjadikan Dirinya Go
Publik
Termasuk 10 Bank Terbesar di Indonesia
Berdasarkan Jumlah Kredit tahun 2011
Telah Mempublikasikan Laporan Keuangannya kepada Bank
Indonesia, periode 2006-2011
44
C. Metode Pengumpulan Data
Pada saat melakukan sebuah penelitian, dibutuhkan data dan informasi
yang relevan untuk dianalisis. Data yang diperoleh dalam penelitian ini
merupakan data sekunder dengan cara mengumpulkan dokumen atau laporan
terkait dengan penelitian yang dilakukan. Data sekunder ini diambil dari data
keuangan yang dipublikasikan Bank Indonesia dengan mengunjungi situs
www.bi.go.id, www.idx.co.id disertai dengan riset kepustakaan pada Bank
Indonesia.
Riset kepustakaan merupakan teknik pengumpulan data dalam penelitian
yang dilakukan dengan tujuan untuk memperoleh data sekunder yang akan
digunakan sebagai landasan teoritis yang berkaitan dengan masalah yang diteliti
dengan cara mempelajari buku-buku, jurnal serta sumber lain yang relevan dengan
masalah yang dibahas dalam penelitian. Adapun website jurnal yang digunakan
dalam penelitian ini adalah www.google.com dan www.proquest.com.
D. Metode Analisis data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Analisis Data Panel
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji regresi data
panel yang merupakan gabungan antara time series (periode penelitian)
dengan cross section (perusahaan). Gujarati (2003) menjelaskan beberapa
keuntungan penelitian dengan menggunakan regresi data panel.
a) Dengan menggabungkan antara observasi time series dan cross
section membuat data panel memberi lebih banyak informasi, lebih
45
banyak variasi, sedikit kolinearitas antar variabel, lebih banyak degree
of freedom dan lebih efisien.
b) Dengan mempelajari observasi cross section yang berulang-ulang,
data panel paling cocok untuk mempelajari dinamika perubahan.
c) Data panel paling baik digunakan untuk mendeteksi dan mengukur
dampak yang secara sederhana tidak bisa dilihat pada data cross
section murni atau time series murni.
d) Data panel memudahkan untuk mempelajari model perilaku yang
rumit.
Rumus regresi data panel:
Yit = b0 + b1X1it + b2X2it + b3X3it + b4X4it + b5X5it + εit
Model regresinya dalam bentuk log log, adalah sebagai berikut:
lnYit = b0 + b1lnX1it + b2lnX2it + b3lnX3it + b4lnX4it + b5lnX5it + εit
Keterangan:
Y: Variabel Dependen: Kredit
b0: Konstanta
X1 : Inflasi
X2 : BI Rate
X3 : Dana Pihak Ketiga
X4 : Non Performing Loan (NPL)
X5 : Capital Adequacy Ratio (CAR)
b (1,2,3,4,5) : Koefisien regresi masing-masing variabel independen
t : waktu
46
i : perusahaan
ε : error term
2. Model Data Panel
Nachrowi dan Usman, (2006:311) mengatakan ada beberapa
metode yang biasa digunakan untuk mengestimasi model regresi dengan
menggunakan data panel yaitu dengan model Ordinary Least Square,
model Fixed Effects, dan model Random Effects.
Ordinary Least Square merupakan metode paling sederhana dalam
melakukan pengolahan data panel. Pendekatan ini biasa digunakan untuk
mengolah data berbentuk pool. Kelemahan yang dimiliki Ordinary Least
Square ini adalah tidak memperlihatkan perbedaan, baik antar individu
mapupun antar waktu. Diestimasikan bahwa perilaku antara perusahaan,
sama dalam beberapa kurun waktu.
Fixed Effect merupakan teknik mengestimasi data panel dengan
menggunakan variabel dummy untuk menangkap adanya perbedaan
intersep. Sedangkan Random Effect ini dapat digunakan untuk mengatasi
kelemahan model efek tetap yang menggunakan variabel semu sehingga
model mengalami ketidakpastian. Tanpa menggunakan variabel dummy,
model Random Effect menggunakan residual yang diduga memiliki
hubungan antar waktu dan antar objek. Namun salah satu syarat untuk
menggunakan model Random Effect ini adalah objek data silang >
koefisiennya (Winarno, 2007:242).
47
3. Pemilihan Model Data Panel
Pemilihan jenis model dalam data panel, adalah sebagai berikut:
a. Uji Chow
Uji Chow digunakan untuk membandingkan apakah model
Fixed Effect atau Common Effect yang lebih sesuai untuk digunakan
dalam penelitian ini. Berikut ini rumus uji Chow yang mengacu
kepada Widarjono (2009:238).
Dimana:
RSSı : Residual sum of squares Common Effect
RSS₂ : Residual sum of squares Fixed Effect
m : df untuk numerator
n : Jumlah observasi
k: Jumlah parameter dalam model Fixed Effect
Hipotesis yang digunakan adalah:
Ho : Common Effect model
H1 : Fixed Effect model
Berdasarkan hipotesis yang telah dibuat, apabila F-hitung < F-
tabel, maka Ho diterima sehingga dalam penelitian ini menggunakan
Common Effect (OLS) dan tidak perlu melakukan Hausman test.
Namun sebaliknya, apabila F-hitung > F-tabel maka model yang tepat
digunakan adalah Fixed Effect dan perlu dilakukan uji Hausman.
48
b. Uji Hausman
Uji Hausman ini digunakan untuk menguji apakah dalam
penelitian ini lebih baik menggunakan model Fixed Effect atau
Random Effect. Berikut ini hipotesis yang digunakan:
H0: Random Effect model
H1: Fixed Effect model
Statistik uji hausman ini mengikuti distribusi statistik chi-
square dengan df sebanyak k, dimana k adalah jumlah variabel
independen. Jika nilai chi-square statistik hausman > chi-square tabel,
maka H0 ditolak dan model yang lebih tepat adalah model Fixed
Effect, begitupun sebaliknya. Bila nilai chi-square statistik hausman <
chi-square tabel, maka model yang lebih tepat adalah model Random
Effect (Widarjono, 2009:241).
4. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam
model regresi data panel, variabelnya berdistribusi normal atau
tidak. Model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi data
normal. Uji normalitas ini dapat diketahui dengan melihat kepada
Jarque Bera dengan degree of freedom sebanyak k dimana k adalah
jumlah variabel independen. Jika nilai Jarque Bera ≤ nilai chi
square X2 tabel, maka nilai residual terstandarisasi dinyatakan
berdistribusi normal (Suliyanto, 2011:75).
49
b. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah suatu kondisi adanya hubungan
linear antar variabel independen. Melibatkan beberapa variabel
independen, menjadikan multikolinearitas tidak akan terjadi pada
persamaan regresi sederhana (satu variabel dependen dan satu
variabel independen).
Dalam model regresi data panel jika terjadi korelasi antara
masing-masing variabel independen, maka dikatakan terjadinya
gejala multikolinearitas. Model regresi yang baik adalah yang tidak
terjadi korelasi antar variabel independennya. Pengujian ada
tidaknya gejala multikolinearitas dapat dilakukan dengan
menghitung koefisien korelasi antar variabel independen (Winarno,
2007:108).
Suatu model regresi yang bebas multikolinearitas adalah
tingkat korelasinya kurang dari 0,85. Jika mempunyai korelasi
melebihi 0,85 maka ada kemungkinan mengandung unsur
multikolinearitas (Widarjono, 2010:77). Dimana nilai R2 tinggi
namun banyak variabel independen yang tidak signifikan terhadap
variabel dependen, maka hal ini merupakan gejala terdapatnya
multikolinearitas dalam model regresi.
c. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Suliyanto (2011:95) uji Heteroskedastisitas
bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi
50
ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan
ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika
berbeda disebut Heteroskedastisitas. Data yang baik adalah data
yang bersifat homoskedastisitas. Homoskedastisitas terjadi jika
varian variabel pada model regresi memiliki nilai yang konstan.
Model regresi yang baik akan meninggalkan residu (error)
yang diasumsikan terdistribusi normal, yang tidak saling
berkorelasi atau tidak menunjukkan pola tertentu. Untuk menguji
apakah model mengandung heteroskedastis atau tidak dapat
menggunakan salah satunya adalah uji Park. Uji Park merupakan
cara untuk menguji masalah heteroskedastisitas data. Uji Park ini
dikembangkan oleh Park tahun 1966 (Winarno, 2009:118).
Langkahnya sebagai berikut:
ln (residual²) = b0+ b1X1it + ε
Ln merupakan ln dari variabel residual²
b0 = Konstanta
X1 = Variabel independen
Lalu lihat hasil regresi dan lihat koefisien parameter untuk
masing-masing variabel. Apabila masing-masing variabel
independen memiliki tingkat signifikansi > 0,05 maka dinyatakan
model regresi bebas heteroskedastisitas. Model regresi ini
51
dinyatakan selesai sampai di uji Park dan tidak perlu dilakukan uji
Glejser.
d. Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah hubungan antara residual satu
observasi dengan residual observasi lainnya. Autokorelasi lebih
mudah terjadi pada data time series. Karena berdasarkan sifatnya,
data masa sekarang dipengaruhi oleh data pada masa sebelumnya.
Meskipun demikian tetap dimungkinkan autokorelasi timbul pada
data cross section (Winarno, 2007:130).
Pengujian autokorelasi ini dilakukan untuk menguji apakah
dalam model regresi panel terdapat korelasi antara data residu
(error) periode tertentu dengan data residu periode sebelumnya.
Jika terjadi gejala korelasi maka terjadi masalah autokorelasi.
Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari
autokorelasi.
Singgih Santoso (2012:243) mengatakan bahwa untuk
mendeteksi autokorelasi bisa dilihat pada tabel Durbin Watson
yang secara umum dapat diambil kesimpulan ada atau tidak adanya
autokorelasi. Berikut ini penjelasannya:
1) Jika nilai Durbin Watson berada dibawah -2, maka terjadi
autokorelasi positif.
2) Jika nilai Durbin Watson berada diantara -2 sampai +2, maka tidak
terjadi autokorelasi.
52
3) Jika nilai Durbin Watson berada diatas +2, maka terjadi
autokorelasi negatif.
5. Uji Hipotesis
a. Uji statistik F (Simultan)
Uji F dilakukan dengan tujuan menguji apakah semua
variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai
pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Uji F
dapat dilakukan dengan membandingkan nilai F-hitung dengan F-
tabel dengan tingkat signifikan 0,05 yang mana perhitungan ini
mengacu kepada Widarjono (2010:23) adalah sebagai berikut:
df = (k-1)(n-k)
Kemudian dapat disimpulkan dengan ketentuan sebagai
berikut: (Widarjono, 2009:68).
1) Jika F-hitung > F-tabel, maka H0 ditolak dan Ha diterima yang
menunjukkan variabel independen berpengaruh signifikan terhadap
variabel dependen secara simultan.
2) Jika F-hitung < F-tabel, maka H0 diterima dan Ha ditolak yang
menunjukan tidak berpengaruh signifikan variabel independen
terhadap variabel dependen secara simultan.
b. Uji statistik t (Parsial)
Uji t digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh
masing-masing variabel independen secara parsial (individual)
53
terhadap variabel dependen yang diuji pada tingkat signifikasi 0,05.
Apabila tingkat signifikansi setiap variabel berada dibawah 0,05
maka variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel
dependen (Widarjono, 2009:46).
Uji t juga dapat dilakukan dengan membandingkan t-hitung
terhadap t-tabel, dengan tingkat signifikan 0,05 yang mana
perhitungan ini mengacu kepada Widarjono (2009:65) adalah
sebagai berikut:
t-tabel = ⍺ ; df = (n-k)
Kemudian dapat disimpulkan dengan kriteria sebagai
berikut: (Widarjono, 2009:43).
1) Jika t-hitung > t-tabel, maka H0 ditolak dan Ha diterima yang
menunjukkan terdapat pengaruh signifikan variabel independen
terhadap variabel dependen secara parsial.
2) Jika t-hitung < t-tabel, maka H0 diterima dan Ha ditolak yang
menunjukkan tidak terdapat pengaruh signifikan variabel
independen terhadap variabel dependen secara parsial.
c. Nilai koefisien determinasi yang dinotasikan dengan R2 ataupun
Adjusted R2
Nilai koefisien determinasi mencerminkan seberapa besar
variasi dari variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel
independen. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan Adjusted
R2 untuk mengukur koefisien determinasi dikarenakan nilainya
54
lebih tepat (Nachrowi dan Usman, 2006). Semakin tingginya nilai
Adjusted R2 menunjukkan bahwa model regresi yang digunakan
semakin baik menjelaskan keadaan yang sebenarnya, begitupun
sebaliknya.
E. Operasional Variabel Penelitian
Variabel operasional merupakan sebuah konsep yang mempunyai variasi
nilai yang diterapkan dalam suatu bentuk penelitian. Variabel operasional yang
akan diteliti adalah sebagai berikut:
1. Variabel Independen (Variabel Bebas)
Variabel Independen merupakan suatu variabel yang
mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya
variabel terikat (Sugiyono, 2003:33). Variabel independen dalam
penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Inflasi
Inflasi merupakan suatu keadaan perekonomian dimana tingkat
harga dan biaya-biaya umum naik misalnya naiknya harga beras,
harga bahan bakar, harga mobil, upah tenaga kerja, harga tanah, dan
sewa barang-barang modal (Zakaria, 2009:61). Meningkatnya inflasi
diikuti dengan peningkatan BI Rate sebagai suku bunga acuan
sehingga bank-bank umum merespon dengan menaikkan suku bunga
simpanan yang kemudian diikuti dengan kenaikan suku bunga
pinjaman.
55
b. BI Rate
BI Rate merupakan suku bunga kebijakan yang mencerminkan
sikap kebijakan moneter yang ditetapkan Bank Indonesia dan
diumumkan kepada publik (www.bi.go.id). Besar kecilnya BI Rate
tergantung pada terjadinya tingkat inflasi. Ditetapkannya BI Rate
sebagai suku bunga acuan bagi pihak perbankan dalam menentukan
bunga simpanan dan bunga pinjaman. Diharapkan pihak perbankan
dapat secara seksama untuk mengambil keputusan secara tepat agar
tercipta hasil yang efektif dan efisien.
c. Dana Pihak Ketiga
Dana Pihak Ketiga Merupakan dana simpanan masyarakat
dalam bentuk giro, tabungan dan deposito (Kuncoro dan Suhardjono,
2011:68). Dana pihak ketiga inilah yang menjadi sumber operasional
perbankan dalam menjalankan perannya, terutama dalam menyalurkan
kredit. Maka dari itu diperlukan berbagai strategi yang dilakukan
pihak bank agar dapat menarik masyarakat untuk menyimpan dananya
di bank.
d. Non Performing Loan (NPL)
Non Performing Loan/kredit bermasalah merupakan suatu
kedaan dimana nasabah sudah tidak sanggup membayar sebagian atau
seluruh kewajibannya kepada bank seperti yang telah
diperjanjikannya. Kredit bermasalah menurut Bank Indonesia
56
merupakan kredit yang digolongkan ke dalam kolektibilitas Kurang
Lancar, Diragukan, dan Macet (Kuncoro dan Suhardjono, 2011:420).
Kredit bermasalah merupakan rasio dari risiko kredit, dimana
NPL ini adalah sebuah kondisi yang sangat ditakuti oleh setiap
pegawai bank. Karena dengan kredit bermasalah tersebut akan
menyebabkan menurunnya pendapatan bank yang selanjutnya
memungkinkan terjadinya penurunan laba (Kuncoro dan Suhardjono,
2011:427). Berikut ini perhitungan mengenai Non Performing Loan.
e. Capital Adequacy Ratio (CAR)
Capital Adequacy merupakan kecukupan modal yang
menunjukkan 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 (Kuncoro dan
Suhardjono, 2011:519). Penggunaan modal bank dimaksudkan untuk
memenuhi segala kebutuhan guna menunjang kegiatan operasi bank.
Bank Indonesia menetapkan ketentuan kewajiban penyediaan modal
minimum yang harus selalu dipertahankan oleh setiap bank (Siamat,
2005:287). Berikut ini rumus untuk menghitung CAR.
57
2. Variabel Dependen (Variabel Terikat)
Variabel dependen merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang
menjadi akibat karena adanya variabel bebas (Sugiyono, 2003:33).
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Kredit
Dalam bahasa latin, kredit disebut “credere” yang artinya
percaya. Maksudnya kreditur percaya kepada debitur bahwa kredit
yang disalurkannya pasti akan dikembalikan sesuai perjanjian.
Sedangkan bagi debitur berarti menerima kepercayaan, sehingga
mempunyai kewajiban untuk membayar kembali pinjaman tersebut
sesuai dengan jangka waktunya (Kasmir, 2003:72).
Berdasarkan UU No 10 tahun 1998, kredit merupakan
“penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu,
berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam-meminjam antara
bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam untuk
melunasi hutangnya setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian
bunga,” (Siamat, 2005:349). Menyalurkan kredit merupakan salah
satu kegiatan bank umum yang bersumber dari dana masyarakat
yang berhasil dihimpun. Sebelum kredit disalurkan kepada pihak
yang membutuhkan, bank terlebih dahulu menilai kelayakan usaha
para debiturnya untuk menghindari hal-hal yang tidak diinginkan
semacam munculnya risiko kredit yang dapat merugikan
kelangsungan usaha bank itu sendiri.
58
BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitian
Industri Perbankan merupakan salah satu industri yang berperan penting
dalam perkembangan perekonomian. Berikut ini adalah profil 10 Bank terbesar di
Indonesia berdasarkan jumlah kredit yang dijadikan sampel dalam penelitian ini,
sumber: www.idx.co.id.
1. PT. Bank Mandiri (Persero), Tbk
Bank Mandiri berdiri pada tanggal 2 Oktober 1998 sebagai bagian
dari program restrukturisasi perbankan yang dilaksanakan oleh Pemerintah
Indonesia. Pada bulan Juli 1999, empat bank milik Pemerintah yaitu Bank
Bumi Daya, Bank Dagang Negara, Bank Ekspor Impor Indonesia dan
Bank Pembangunan Indonesia digabungkan ke dalam Bank Mandiri.
Keempat Bank tersebut turut membentuk riwayat perkembangan
perbankan di Indonesia dimana sejarahnya berawal pada lebih dari 140
tahun yang lalu.
Setelah selesai proses merger, Bank Mandiri kemudian memulai
proses konsolidasi termasuk pengurangan cabang dan pegawai.
Selanjutnya diikuti dengan peluncuran single brand di seluruh jaringan
melalui iklan dan promosi. Salah satu pencapaian penting adalah
penggantian secara menyeluruh platform teknologi.
Bank Mandiri mewarisi sembilan sistem perbankan dari keempat
legacy banks. Setelah investasi awal untuk konsolidasi sistem yang
59
berbeda tersebut, Bank Mandiri mulai melaksanakan program penggantian
platform yang berlangsung selama tiga tahun, dimana program pengganti
tersebut difokuskan untuk meningkatkan kemampuan penetrasi di segmen
retail banking. Pada saat ini, infrastruktur teknologi informasi Bank
Mandiri sudah mampu melakukan pengembangan e-channel & produk
retail dengan Time to Market yang lebih baik.
Mengenai perkembangan kredit, dapat dikatakan bahwa realisasi
kredit turun secara signifikan. Pada tahun 2008, kredit masih tumbuh
sebesar 30.5% YoY sedangkan pada tahun 2009 hanya tumbuh sebesar
10.7%. Rendahnya pertumbuhan kredit ini disebabkan berbagai faktor baik
dari sisi permintaan maupun penawaran. Sebagai respon krisis, perbankan
melakukan pengetatan terhadap standar kredit dan memilih untuk menaruh
dana pada instrumen likuid seperti Sertifikat Bank Indonesia (SBI) dan
Surat Utang Negara (SUN).
2. PT. Bank Rakyat Indonesia (Persero), Tbk
Pada 22 Februari 1946, Pemerintah Indonesia mengubah lembaga
ini menjadi Bank Rakyat Indonesia dengan Peraturan Pemerintah No. 1
tahun 1946, dan BRI menjadi bank pertama yang dimiliki Pemerintah
Republik Indonesia. Sebagai bank pemerintah, BRI banyak berperan
sebagai ujung tombak Pemerintah dalam pembangunan perekonomian
nasional. Kemudian nama BRI diubah menjadi Bank Koperasi Tani dan
Nelayan (BKTN) pada 1960. Berdasarkan Undang-Undang No. 21 tahun
1968, Pemerintah menetapkan kembali nama Bank Rakyat Indonesia
60
sebagai bank umum, kemudian berdasarkan Undang-Undang Perbankan
No. 7 tahun 1992, BRI berubah nama dan status badan hukumnya menjadi
PT Bank Rakyat Indonesia (Persero).
Perseroan hingga kini tetap fokus pada bisnis disegmen Usaha
Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dan memberi inspirasi berbagai
pihak untuk mendayagunakan sektor UMKM sebagai tulang punggung
perekonomian nasional. BRI menjadi Perseroan Terbuka pada 10
November 2003 dan mencatatkan 30% sahamnya di Bursa Efek Indonesia
(BEI). Saat ini saham Perseroan tergabung dalam indeks saham LQ 45 dan
termasuk salah satu saham blue chip di BEI.
BRI tumbuh pesat baik dari segi aset, jumlah kredit yang
disalurkan, dana pihak ketiga yang berhasil dihimpun, laba yang
dihasilkan, dan kualitas aset yang terjaga. Sampai dengan 31 Desember
2009, BRI memiliki lebih dari 32 juta rekening yang terdiri dari nasabah
perorangan, pelaku usaha mikro dan kecil, perusahaan menengah dan
besar, baik lembaga swasta maupun pemerintahan. Pertumbuhan kredit
mencapai 27,62% pada tahun 2009, sedangkan pertumbuhan DPK
mencapai 26,12%.
Hingga akhir tahun 2009, BRI memiliki lebih dari 6.300 unit kerja
yang terdiri dari Kantor Wilayah, Kantor Cabang, Kantor Cabang
Pembantu, Kantor Kas, BRI Unit maupun Teras BRI. Selain memiliki
jaringan kerja yang luas BRI juga memberikan layanan BRI Prioritas bagi
nasabah pilihan di beberapa Kantor Cabang.
61
3. PT. Bank Central Asia
BCA berdiri pada tanggal 21 Februari 1957. Banyak hal telah
dilalui sejak saat berdirinya dan barang kali yang paling signifikan
adalah saat krisis moneter yang terjadi pada tahun 1997. Kemudian
pada tahun 2000, BCA mengambil langkah besar dengan menjadi
perusahaan publik dimana penawaran Saham Perdana berlangsung
dengan menjual saham sebesar 22,55% yang berasal dari divestasi
BPPN. Setelah Penawaran Saham Perdana itu, BPPN masih menguasai
70,30% dari seluruh saham BCA. Penawaran saham kedua
dilaksanakan di bulan Juni dan Juli 2001, dengan BPPN
mendivestasikan 10% lagi dari saham miliknya di BCA.
Pada tahun 2007 BCA meningkatkan kompetensi dibidang
penyaluran kredit, dimana BCA menjadi pelopor dalam menawarkan
produk kredit kepemilikan rumah dengan suku bunga tetap yang dapat
meraih respon positif dari pasar. Dengan mempermudah hubungan
dengan nasabah baik dari segi pendanaan maupun penyaluran kredit,
BCA akan terus berupaya mempertahankan likuiditas dan struktur
permodalan yang kuat serta aktiva yang dimilikinya.
4. PT. Bank Negara Indonesia (Persero), Tbk
Didirikan pada tahun 1946, PT Bank Negara Indonesia (Persero)
Tbk adalah bank pertama yang dimiliki sepenuhnya oleh Pemerintah
Indonesia. Pada awalnya BNI berfungsi sebagai bank sentral Republik
Indonesia yang baru merdeka sebelum menjadi bank komersial di tahun
62
1955. Pada tahun 1996, BNI menjadi bank BUMN pertama yang
melaksanakan Penawaran Umum Saham Perdana dengan mencatatkan
25% sahamnya di BEI. Menyusul proses rekapitalisasi oleh Pemerintah
pada tahun 2000, dilanjutkan dengan rights issue pada tahun 2007.
Pada 31 Desember 2009, saham BNI yang dimiliki publik
mencapai 23,64%. Dengan total aktiva senilai Rp 227,5 triliun, BNI
adalah bank terbesar ke-4 di Indonesia berdasarkan jumlah aktiva. BNI
melayani basis nasabah korporasi, komersial dan individu melalui
jaringan pelayanan yang luas mencakup 1.071 cabang domestik dan 5
cabang luar negeri, 4.003 unit ATM, serta layanan perbankan Internet
dan SMS.
Selain itu selama tahun 2009 Perseroan juga mampu menambah
cadangan kerugian sebesar Rp 2.588 miliar sehingga cadangan kerugian
pada akhir tahun 2009 tercatat mencapai Rp 4.051 miliar, dengan
demikian diharapkan struktur keuangan akan menjadi semakin baik.
Adapun target bisnis yang tidak dapat dicapai antara lain pemberian
kredit yang ditargetkan dengan pertumbuhan sebesar 18,8% dari posisi
akhir 2008, hanya tercapai sebesar 7,9%. Demikian pula target
penghimpunan dana tabungan yang ditargetkan sebesar Rp 61,6 triliun
hanya terealisasi sebesar Rp 58,8 atau 95,4% dari target.
Mengingat pendapatan bunga ke depan masih tetap menjadi
sumber utama pendapatan Perseroan, maka pertumbuhan kredit sangat
perlu diupayakan. Namun demikian upaya untuk meningkatkan
63
pertumbuhan pendapatan non bunga perlu terus diintensifkan. Selain itu
efisiensi biaya operasional masih perlu dilanjutkan dengan didukung
penurunan biaya dana. Dengan upaya-upaya tersebut diharapkan
Perseroan akan lebih mampu bersaing di dalam menetapkan suku bunga
pinjaman.
5. PT. Bank Niaga, Tbk
CIMB Niaga berdiri pada 26 September 1955 dengan nama PT.
Bank Niaga, dan dalam dekade awal pendiriannya berfokus pada
pembangunan nilai-nilai utama dan profesionalisme di bidang
perbankan. Sebagai hasilnya, CIMB Niaga dikenal luas sebagai
penyedia produk dan layanan berkualitas yang terpercaya. Di tahun
1987, CIMB Niaga menjadi bank lokal pertama yang menawarkan
layanan perbankan melalui mesin ATM di Indonesia. Pencapaian ini
dikenal luas sebagai masuknya Indonesia ke dalam dunia perbankan.
Kepemimpinan dan inovasi CIMB Niaga dalam penerapan
teknologi terkini semakin dikenal di tahun 1991 dengan menjadi yang
pertama memberikan nasabahnya layanan perbankan online. CIMB
Niaga memperoleh izin usaha sebagai bank umum, bank devisa dan
bank yang melakukan kegiatan berdasarkan prinsip Syariah masing-
masing pada 11 November 1955, 22 November 1974, dan 16 November
2004. Pada 29 November 1989, CIMB Niaga menjadi perusahaan
publik dengan dicatatkannya saham pada Bursa Efek Indonesia.
Langkah ini menjadi katalis bagi pengembangan jaringan CIMB Niaga
64
di seluruh pelosok negeri. Saat ini pun CIMB Niaga adalah bank
penyedia kredit pemilikan rumah terbesar ketiga di Indonesia.
6. PT. Bank Danamon
Danamon didirikan pada tahun 1956 sebagai Bank Kopra
Indonesia. Di tahun 1976, nama tersebut diubah menjadi PT Bank
Danamon Indonesia. Di tahun 1988, Danamon menjadi bank devisa dan
setahun kemudian mencatatkan diri sebagai perusahaan publik di Bursa
Efek Indonesia. Kini, Danamon merupakan salah satu institusi finansial
terbesar di Indonesia. Sebagai bank universal, Danamon telah
mengembangkan beragam bisnis perbankan, dari perbankan mikro
melalui Danamon Simpan Pinjam, perbankan ritel hingga perbankan
UKM & komersial dan perbankan korporasi, serta layanan pembiayaan
otomotif, asuransi umum dan pembiayaan barang konsumtif melalui
Adira Finance, Adira Insurance dan Adira Kredit.
Didukung lebih dari 50 tahun pengalaman, Danamon terus
berupaya menjadi bank yang dapat mewujudkan setiap keinginan
nasabah sesuai dengan janji perusahaan. Per Desember 2010 Danamon
merupakan bank ke-6 terbesar di Indonesia dalam hal jumlah aset dan
jumlah kapitalisasi pasar serta memiliki jaringan cabang kedua terbesar,
yaitu lebih dari 2.300 kantor cabang dan pusat pelayanan di Indonesia.
Sejak tahun 2010, berlanjutnya peningkatan fundamental
ekonomi Indonesia telah berjasa dalam mendorong ekspansi agresif
sektor perbankan. Di akhir 2010, kredit komersial perbankan tumbuh
65
23% menjadi Rp 1.766 triliun, naik signifikan dibanding pertumbuhan
10% di tahun sebelumnya. Pertumbuhan kredit yang meningkat lebih
tinggi dari pertumbuhan pendanaan, mengakibatkan terjadi kenaikan
LDR.
Di akhir 2010, tingkat LDR mencapai 75,2%, di atas angka
tahun sebelumnya sebesar 72,9%, tetapi masih lebih rendah dari kisaran
angka ideal 78%-100% yang diharapkan BI. Sepanjang 2010, dana
pihak ketiga tumbuh sebesar 18,5% menjadi Rp 2.339 triliun. Deposito
berjangka tetap menjadi kontributor utama, menyumbang sebesar 46%
dari total pendanaan, sedangkan giro dan tabungan masing-masing
menyumbang sebesar 23% dan 31%.
7. PT. Bank Panin
Jumlah kredit yang diberikan oleh Bank Panin pada akhir
Desember 2010 sebesar Rp. 56 triliun atau meningkat 39%
dibandingkan tahun 2009. Fokus Perbankan Ritel di 2010 tetap pada
peningkatan layanan berkesinambungan yang didukung oleh beragam
produk lengkap. Kredit konsumen yang mewakili 28% dari keseluruhan
portofolio kredit bank naik 37% menjadi Rp. 16 triliun. Komposisi
kredit konsumen relatif stabil, dengan pertumbuhan kredit perumahan
yang cukup tinggi sebesar 40%. Hubungan Panin yang luas dengan
agen properti, pialang, dan pengembang perumahan terkemuka serta
semakin tingginya minat mengikuti pameran property memungkinkan
sektor ini untuk terus tumbuh secara signifikan.
66
Kredit Pemilikan Mobil juga tumbuh signifikan pada tahun
2010 yaitu naik 31%. Pada tahun itu pula, Bank menjalankan lebih
banyak program kerjasama dengan dealer kendaraan bermotor lokal
untuk mendorong pertumbuhan. Kredit Express Panin adalah produk
kredit perorangan tanpa agunan yang ditawarkan kepada nasabah yang
membutuhkan dana. KEP mulai diluncurkan pada kwartal ke-3 tahun
2009. KEP dapat diakses diseluruh cabang Bank Panin dengan
penawaran bunga yang kompetitif. Untuk meningkatkan portfolio KEP,
Panin Bank juga bekerjasama dengan nasabah dari Divisi Corporate
untuk memberikan kredit berupa staff loan kepada karyawannya.
8. PT. Permata
PT. Bank Bali didirikan pada tanggal 19 Februari 1957,
kemudian berganti nama menjadi PT. Bank Permata pada tanggal 18
Oktober 2002 yang merupakan merger dari PT. Bank Universal Tbk,
Bank Artamedia, PT. Bank Patriot, Bank Prima Express. Pada 10
Januari 1990, Bank Permata ini telah mencatatkan sahamnya pada BEI.
Saat ini Permata Bank telah berkembang menjadi sebuah bank swasta
utama yang menawarkan produk, jasa inovatif serta komprehensif
terutama disisi delivery channel-nya termasuk Internet Banking dan
Mobile Banking.
Bank Permata memiliki aspirasi untuk menjadi penyedia jasa
keuangan terkemuka di Indonesia, dengan fokus di segmen Konsumer
dan Komersial. Melayani sekitar 2 juta nasabah di 57 kota di Indonesia,
67
Bank Permata memiliki 289 cabang (termaksuk 12 cabang Syariah) dan
776 ATM dengan akses tambahan di lebih dari 40.000 ATM (Visa Plus,
Visa Electron, MC, Alto, ATM Bersama dan ATM Prima).
9. PT. Bank Internasional Indonesia
PT. Bank Internasional Indonesia Tbk didirikan pada 15 Mei
1959. Pada tahun 1980 BII bergabung dengan PT. Bank Pembangunan
Untuk Umum pada tahun 1859. Setelah mendapatkan izin sebagai bank
devisa pada 1988, BII mencatatkan sahamnya di Bursa Efek Indonesia
pada 1989. Sejak menjadi perusahaan publik, BII tumbuh menjadi salah
satu bank swasta terdepan di Indonesia.
BII menyediakan beragam produk dan jasa untuk perusahaan
berskala menengah dan komersial serta menyediakan kepada individu
berupa produk kartu kredit, KPR, Deposito, pinjaman dan layanan
perbankan prioritas. Sedangkan layanan untuk nasabah korporasi adalah
trade finance, cash management, pinjaman, kustodian, dan foreign
exchange.
10. PT. Bank Tabungan Negara (Persero), Tbk
Bank Tabungan Negara ini didirikan pada tahun 1897 dengan
nama awal “POSTSPAARBANK” yang selanjutnya terus mengalami
perubahan nama dan pada akhirnya diresmikan menjadi BANK
TABUNGAN NEGARA pada tahun 1963 sesuai dengan Undang-
Undang No. 4 tahun 1963 dan Undang- undang No. 2 tahun 1964. BTN
ini mulai menyandang status hukum Persero pada tahun 1992.
68
Bank BTN mulai mendaftarkan dirinya sebagai perusahaan
publik dengan mencatatkan saham perdana di Bursa Efek Indonesia
pada tahun 2009. Seiring dengan langkah tersebut, BTN tetap fokus
pada tujuan utama sejak tahun 1976 sebagai penyedia kredit perumahan
dan menjadi market leader dalam pembiayaan perumahan hingga saat
ini. Usaha demi usaha telah dilakukan sehingga kinerja BTN terus
berlanjut bahkan pada tahun 2009, BTN berhasil masuk dalam jajaran
10 bank terbesar di Indonesia dari sisi jumlah aset dan kredit yang
disalurkan.
B. Analisis dan Pembahasan
1. Analisis Deskriptif Variabel
a. Analisis Deskriptif Jumlah Kredit
Tabel 4.1Jumlah Kredit (Jutaan Rupiah)
BANK 2006 2007 2008 2009 2010 2011
BBRI 90.282.752 113.853.335 161.061.059 205.522.394 246.968.128 283.586.497
BMRI 109.379.723 126.826.445 159.007.051 179.687.845 219.032.483 273.962.101
BBCA 61.595.395 82.566.624 112.846.634 123.596.037 153.965.023 202.268.608
BBNI 65.507.448 86.875.192 108.896.144 117.644.695 132.852.979 158.164.743
BNGA 33.194.708 41.792.408 73.918.341 82.970.368 102.108.984 120.219.882
BDMN 40.878.420 50.926.572 64.233.906 59.832.098 75.090.482 86.699.835
PNBN 19.137.017 29.549.177 36.868.879 43.196.490 57.525.466 70.793.812
BNLI 23.804.500 26.454.502 34.850.805 41.201.583 50.589.480 65.859.107
BNII 21.295.476 28.392.496 35.057.139 37.047.434 49.695.623 62.574.123
BBTN 18.086.350 22.342.906 32.025.231 40.732.954 48.702.920 59.337.756
Sumber: Bank Indonesia, data diolah
Pada tabel 4.1 di atas, tingkat kredit yang disalurkan tertinggi
dimiliki oleh PT. BRI Tbk dan PT. Mandiri Tbk. Bank BRI menjadi bank
69
pertama yang dimiliki Pemerintah Republik Indonesia serta dikenal
sebagai Bank no 1 dibanding bank BUMN lainnya dalam menyalurkan
kredit, khususnya sektor UMKM.
Komitmen BRI kepada sektor UMKM dibuktikan dengan
tingginya penyaluran kredit kepada sektor ini. Selama tahun 2009, BRI
menyalurkan kredit ke sektor UMKM sebesar Rp. 39,52 triliun atau
84,06% dari seluruh penyaluran kredit BRI sehingga meningkatkan
outstanding kredit BRI ke sektor UMKM menjadi Rp. 169,83 triliun atau
mencapai 81,60% dari portofolio kredit BRI. Selama tahun 2011, BRI
telah menyalurkan kredit mikro komersial sebesar Rp. 78,99 triliun,
meningkat Rp. 9,29 triliun atau 13,34 % dari posisi tahun 2010.
b. Analisis Deskriptif Variabel Inflasi
Tabel 4.2Tingkat Inflasi
Tahun Tingkat Inflasi (%)2006 6,6 %2007 6,59%2008 11,06%2009 2,78%2010 6,96%2011 3,79%
Sumber: Bank Indonesia, data diolah
Pada tabel 4.2 di atas, tingkat inflasi tertinggi terjadi pada
tahun 2008, dimana pada saat itu telah terjadi krisis global yang
akan berdampak pula pada perekonomian nasional. Terjadinya
kenaikan harga BBM di tahun 2005 dan 2008 menyebabkan
adanya lonjakan inflasi. Untuk mengatasinya, pemerintah
70
mengupayakan untuk menaikkan BI Rate, sehingga berdampak
pada kenaikan suku bunga simpanan yang kemudian diikuti oleh
suku bunga pinjaman.
c. Analisis Deskriptif Variabel BI Rate
Tabel 4.3Tingkat BI Rate
Sumber: Bank Indonesia, data diolah
Pada tabel 4.3 di atas, tingkat BI Rate tertinggi terjadi pada
tahun 2006. Pada periode selanjutnya tingkat suku bunga BI
mengalami penurunan seiring dengan membaiknya kondisi
ekonomi. Hal ini ditandai dengan meningkatnya pertumbuhan
ekonomi. Kajian Statistik Indonesia mencatat sampai dengan
tahun 2007 pertumbuhan ekonomi terus mengalami peningkatan
hingga mencapai angka 6,1%.
Pada tahun 2008, tingkat BI Rate kembali mengalami
kenaikan sebesar 9,25% dari tahun sebelumnya sebagai dampak
dari adanya krisis keuangan global. Ditahun 2009 kondisi
perekonomian jauh lebih baik dari tahun-tahun sebelumnya.
Ekonomi tumbuh 6,5% sementara inflasi cukup rendah dengan
Tahun BI Rate2006 9,75%2007 8 %2008 9,25%2009 6,5%2010 6,5%2011 6 %
71
volatilitas nilai tukar rupiah yang cukup terkendali. Sehingga
ditahun 2009 BI Rate relatif lebih rendah dari tahun-tahun
sebelumnya (Musaddad, 2010:79).
d. Analisis Deskriptif Variabel DPK
Tabel 4.4Jumlah DPK (Jutaan Rupiah)
BANK 2006 2007 2008 2009 2010 2011
BBRI 124.466.447 167.086.725 204.923.465 255.739.540 328.555.801 372.148.122
BMRI 197.438.261 239.920.497 279.342.151 309.457.617 332.727.856 380.236.178
BBCA 152.737.016 189.177.865 209.534.858 244.666.005 277.533.692 323.457.283
BBNI 136.140.948 150.228.182 160.283.417 193.928.796 189.378.393 224.755.289
BNGA 39.153.386 45.166.492 84.051.174 86.248.005 115.830.983 127.677.474
BDMN 54.378.258 57.372.164 74.069.938 67.258.594 79.541.163 87.993.957
PNBN 23.774.433 31.368.961 47.618.342 56.307.224 75.054.982 85.536.601
BNLI 28.660.303 30.092.189 42.803.015 45.751.144 57.791.510 79.258.385
BNII 36.893.446 36.772.754 43.448.673 47.182.372 59.507.744 70.075.044
BBTN 21.594.665 24.187.088 31.448.744 40.214.954 45.332.091 58.645.450
Sumber: Bank Indonesia, data diolah
Pada tabel 4.4 di atas, menunjukkan perkembangan dana pihak
ketiga yang berhasil dihimpun 10 bank terbesar di Indonesia setiap
tahunnya. DPK tertinggi dimiliki oleh PT. Mandiri Tbk, dapat terlihat dari
meningkatnya simpanan masyarakat setiap tahunnya. Hal ini
mengindikasikan bahwa Bank Mandiri sebagai bank terpercaya dapat
membuktikan kepada khayalak ramai bahwa kinerja Bank Mandiri sudah
mendapatkan positioning tersendiri di mata masyarakat, dilengkapi dengan
berbagai fasilitas yang sudah disediakan untuk memanjakan para nasabah.
Sehingga tidak ragu lagi masyarakat tersebut untuk menyimpan dananya di
Bank tersebut.
72
e. Analisis Deskriptif Variabel NPL
Tabel 4.5Tingkat NPL (%)
BANK 2006 2007 2008 2009 2010 2011
BBRI 4,81 3,44 2,8 3,52 2,78 2,3BMRI 7,08 6,33 4,69 2,62 2,21 2,18
BBCA 1,3 0,81 0,6 0,73 0,64 0,49
BBNI 10,47 8,18 4,96 4,68 4,28 3,61BNGA 3,47 3,79 2,5 3,06 2,53 2,68
BDMN 3,31 2,27 2,34 4,64 3,25 2,71PNBN 5,95 3,06 4,34 3,15 4,36 3,56
BNLI 6,4 4,6 3,5 4 2,65 2,34BNII 5,43 3,12 2,75 2,39 3,15 2,07
BBTN 3,91 4,05 3,2 3,36 3,26 2,75
Sumber: Bank Indonesia, data diolah
Pada tabel 4.5 di atas, tingkat NPL tertinggi terjadi pada salah satu
Bank BUMN yaitu Bank BNI pada tahun 2006 dengan persentase
sebesar 10,47% diikuti juga dengan tahun 2007 dimana bank termasuk
termasuk golongan bank tidak sehat sebab tingkat NPL yang terjadi
sudah melebihi batas NPL yang ditetapkan oleh Bank Indonesia.
Hal ini kemungkinan disebabkan karena PT. BNI tbk tidak
menerapkan prinsip kehati-hatian dalam menyalurkan dananya.
Sedangkan tingkat NPL terendah dimiliki oleh PT. BCA tbk mulai tahun
2006 sampai 2011. Hal ini mendeskripsikan bahwa Bank BCA sudah
menerapkan prinsip kehati-hatian dalam menyalurkan kreditnya.
73
f. Analisis Deskriptif Variabel CAR
Tabel 4.6Tingkat CAR (%)
BANK 2006 2007 2008 2009 2010 2011
BBRI 19,97 16,66 13,67 13,3 13,76 14,96
BMRI 25,3 21,11 15,72 15,55 13,36 15,13
BBCA 22,21 18,79 15,56 15,34 13,5 12,75
BBNI 15,95 17,65 14,38 13,91 18,63 17,63
BNGA 17,45 15,91 16,33 13,63 13,24 13,09
BDMN 22,37 20,57 13,99 17,72 13,25 16,62
PNBN 31,71 23,34 20,65 21,93 16,58 17,45
BNLI 14,4 14 11,1 12,2 14,13 14,17
BNII 24,08 21,35 19,79 14,83 12,65 12,03
BBTN 18,23 21,86 16,44 21,99 16,74 15,03
Sumber: Bank Indonesia, data diolah
Pada tabel 4.6 di atas, tingkat CAR tertinggi dimiliki oleh Bank
Panin dibanding bank lainnya mulai tahun 2006-2011. CAR bank yang
mencapai 17,45% tersebut pada tahun 2011 menunjukkan posisi
permodalan yang sehat dan kuat. Modal berlebih yang dimiliki oleh Bank
Panin harus digunakan sesuai fungsinya.
Modal merupakan salah satu faktor penting dalam pengembangan
usaha dan menutupi segala risiko yang terjadi. Semakin tinggi rasio
kecukupan modal, semakin kuat bank tersebut untuk menanggung resiko
dari setiap kredit/aktiva produktif yang berisiko (Kuncoro dan Suhardjono,
2011:529). Tetapi apabila modal yang dimiliki terlalu melambung tinggi
dan tidak berfungsi mengatasi masalah yang ada, dapat dikatakan bahwa
modal yang tersedia merupakan dana yang menganggur.
74
2. Estimasi Model Data Panel
a. Model Common Effect
Model Common Effect merupakan teknik yang paling
sederhana dalam mengasumsikan bahwa data gabungan yang ada,
menunjukkan kondisi yang sesungguhnya. Hasil analisis regresi
dianggap berlaku pada semua objek pada semua waktu. Kelemahan
dari asumsi ini adalah ketidaksesuaian model dengan keadaan yang
sesungguhnya. Kondisi tiap objek berbeda, bahkan satu objek pada
suatu waktu akan sangat berbeda dengan kondisi objek tersebut
pada waktu yang lain (Winarno, 2007:240).
Tabel 4.7Hasil Uji Model Common Effect
Sumber: Data diolah
Dependent Variable: LN_Kredit?Method: Pooled Least SquaresDate: 07/04/13 Time: 10:58Sample: 2006 2011Included observations: 6Cross-sections included: 10Total pool (balanced) observations: 60
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 5.453431 0.597222 9.131335 0.0000Ln_INFLASI? 0.121168 0.060524 2.001968 0.0503Ln_BI_RATE? -0.728144 0.168231 -4.328231 0.0001
Ln_DPK? 0.783506 0.023853 32.84666 0.0000Ln_NPL? 0.031165 0.048603 0.641215 0.5241Ln_CAR? -0.193655 0.100810 -1.920998 0.0600
R-squared 0.964927 Mean dependent var 18.06119Adjusted R-squared 0.961680 S.D. dependent var 0.715602S.E. of regression 0.140083 Akaike info criterion -0.998531Sum squared resid 1.059648 Schwarz criterion -0.789096Log likelihood 35.95592 Hannan-Quinn criter. -0.916609F-statistic 297.1334 Durbin-Watson stat 0.637908Prob(F-statistic) 0.000000
75
b. Model Fixed Effect
Model yang mengasumsikan adanya perbedaan intersep
(konstanta) antar perusahaan sedangkan slopenya (koefisen regresi)
tetap sama antar perusahaan dikenal dengan model regresi Fixed
Effect. Salah satu kelebihan model Fixed Effect ini adalah asumsi
tersebut. Maksudnya adalah bahwa satu objek, memiliki konstan
yang sama besarnya untuk berbagai periode waktu. Demikian juga
dengan koefisien regresinya, tetap besarnya dari waktu ke waktu
(Winarno, 2007:240).
Teknik model Fixed Effect adalah teknik mengestimasi data
panel dengan menggunakan variabel dummy untuk menangkap
adanya perbedaan intersep. Pengertian Fixed Effect ini didasarkan
adanya perbedaan intersep antara perusahaan namun intersepnya
sama antar waktu. Disamping itu, model ini juga mengasumsikan
bahwa koefisien regresi (slope) tetap antar perusahaan dan antar
waktu (Widarjono, 2009:232).
76
Tabel 4.8Hasil Uji Model Fixed Effect
Dependent Variable: LN_Kredit?Method: Pooled Least SquaresDate: 07/04/13 Time: 11:02Sample: 2006 2011Included observations: 6Cross-sections included: 10Total pool (balanced) observations: 60
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 4.580909 1.393612 3.287075 0.0020Ln_INFLASI? 0.087422 0.036749 2.378880 0.0217Ln_BI_RATE? -0.539770 0.136694 -3.948743 0.0003
Ln_DPK? 0.816161 0.062726 13.01154 0.0000Ln_NPL? -0.099290 0.044216 -2.245564 0.0297Ln_CAR? -0.155702 0.076578 -2.033244 0.0480
Fixed Effects (Cross)_BMRI—C -0.005103_BBRI—C 0.144969_BBCA—C -0.312048_BBNI—C -0.029312_BNGA—C 0.120707_BDMN—C 0.103305_PNBN—C 0.014652_BNLI—C -0.030702_BNII—C -0.104371
_BBTN—C 0.097904
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.991318 Mean dependent var 18.06119Adjusted R-squared 0.988617 S.D. dependent var 0.715602S.E. of regression 0.076349 Akaike info criterion -2.094690Sum squared resid 0.262312 Schwarz criterion -1.571104Log likelihood 77.84070 Hannan-Quinn criter. -1.889887F-statistic 367.0074 Durbin-Watson stat 1.867324Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: Data diolah
77
1) Uji Chow
Uji Chow digunakan dalam rangka memilih model
mana yang terbaik antara Common Effect dengan Fixed Effect
yang lebih sesuai digunakan dalam penelitian ini, maka rumus
berikut mengacu kepada Widarjono (2009:238) untuk
mengetahui hasilnya.
Dimana:
RSSı : Residual sum of squares Common Effect
RSS₂ : Residual sum of squares Fixed Effect
m : df untuk numerator (n-1)
n : Jumlah observasi
k: Jumlah parameter dalam model Fixed Effect
Berdasarkan hasil uji Chow mengenai pemilihan model
antara model Common Effect dan Fixed Effect, adalah sebagai
berikut:
78
Hasil F-hitung sebesar 15.19823706 menunjukkan
nilainya > F-tabel sebesar 2.10 yang menunjukkan bahwa
model regresi terbaik yang digunakan antara Common Effect
model dengan Fixed Effect model adalah Fixed Effect model.
Oleh karena itu perlu dilanjutkan dengan uji Hausman untuk
memilih model yang tepat antara Fixed Effect dengan Random
Effect model untuk digunakan dalam penelitian ini.
c. Model Random Effect
Dimasukkannya variabel dummy didalam model Fixed
Effect bertujuan untuk mewakili ketidaktahuan tentang model yang
sebenarnya. Namun hal ini juga membawa konsekuensi
berkurangnya derajat kebebasan (degree of freedom) yang pada
akhirnya mengurangi efisensi parameter. Masalah ini dapat diatasi
dengan menggunakan residual (variabel gangguan) yang memiliki
hubungan antar waktu dan antar objek. Metode ini dikenal sebagai
model Random Effect (Widarjono, 2009:235).
Jika diasumsikan terjadi korelasi antara eit dan variabel
independen X maka model Random Effect lebih tepat untuk
digunakan. Jika sampel yang kita ambil hanyalah bagian kecil dari
populasi, maka kita akan mendapatkan error terms eit yang bersifat
random (Widarjono, 2009:240). Namun salah satu syarat untuk
menggunakan model efek random ini adalah objek data silang >
koefisiennya (Winarno, 2007:242).
79
Tabel 4.9Hasil Uji Model Random Effect
Dependent Variable: LN_Kredit?Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)Date: 07/04/13 Time: 11:04Sample: 2006 2011Included observations: 6Cross-sections included: 10Total pool (balanced) observations: 60Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 5.038700 0.968393 5.203158 0.0000Ln_INFLASI? 0.094773 0.035554 2.665573 0.0101Ln_BI_RATE? -0.586345 0.119500 -4.906668 0.0000
Ln_DPK? 0.796190 0.043178 18.43966 0.0000Ln_NPL? -0.084809 0.042193 -2.010026 0.0494Ln_CAR? -0.165453 0.073333 -2.256192 0.0281
Random Effects (Cross)_BMRI—C 0.014986_BBRI—C 0.154326_BBCA—C -0.270019_BBNI—C -0.023535_BNGA—C 0.111264_BDMN—C 0.094161_PNBN—C 0.001356_BNLI—C -0.046853_BNII—C -0.110495
_BBTN—C 0.074810
Effects SpecificationS.D. Rho
Cross-section random 0.136691 0.7622Idiosyncratic random 0.076349 0.2378
Weighted Statistics
R-squared 0.966952 Mean dependent var 4.015373Adjusted R-squared 0.963892 S.D. dependent var 0.398302S.E. of regression 0.075686 Sum squared resid 0.309332F-statistic 315.9951 Durbin-Watson stat 1.658227Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: Data diolah
80
2) Uji Hausman
Uji Hausman merupakan pengujian statistik untuk
memilih apakah model Fixed Effect atau Random Effect yang
lebih tepat untuk digunakan dalam penelitian ini. Berdasarkan
uji Hausman yang telah dilakukan antara model Fixed Effect
dengan Random Effect, maka digunakanlah hipotesis berikut
untuk mengetahui hasil uji Hausman, antara lain sebagai
berikut:
H0: Random Effect model
H1: Fixed Effect model
Tabel 4.10Uji Hausman (Antara Fixed Effect dengan Random Effect)
Sumber: Data diolah
Statistik uji hausman ini mengikuti distribusi statistik chi-square
dengan df = k, dimana k adalah jumlah variabel independen. Jika nilai chi-
square statistik hausman > chi-square tabel, maka H0 ditolak dan model
yang lebih tepat adalah model Fixed Effect, begitupun sebaliknya. Bila
nilai chi-square statistik hausman < chi-squares tabel, maka model yang
lebih tepat adalah model Random Effect (Widarjono, 2009:241). Untuk
melakukan uji Hausman dapat digunakan software eviews.
Correlated Random Effects - Hausman TestPool: KYDTest cross-section random effects
Test SummaryChi-Sq.Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 2.066473 5 0.8399
81
Pada uji Hausman, hasil perhitungan chi-square statistik hausman
adalah sebesar 2.066473, sedangkan nilai chi-square tabel dengan df = 5
pada 0,05 adalah sebesar 11,07 yang menunjukkan bahwa chi-square
statistik hausman < dari nilai chi-square tabel. Dengan demikian dapat
disimpulkan bahwa H0 diterima dan H1 ditolak yang berarti model yang
lebih tepat digunakan dalam penelitian ini adalah model random effect.
3. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah semua
variabel yang di uji mempunyai data yang normal. Sebab penelitian
yang baik adalah yang memiliki data terdistribusi normal. Pada
penelitian ini untuk menguji data normalitas, penulis menggunakan
Jarque Bera. Berikut ini hasil uji normalitas.
Grafik 4.1Hasil Uji Normalitas
Sumber: Data diolah
0
2
4
6
8
10
12
-0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2
Series: RESIDSample 2006 2011Observations 60
Mean 2.56e-15Median 0.020797Maximum 0.224171Minimum -0.414522Std. Dev. 0.141729Skewness -0.871732Kurtosis 3.753823
Jarque-Bera 9.019793Probability 0.011000
82
Berdasarkan grafik di atas, dapat diketahui bahwa nilai
Jarque Bera sebesar 9,02 dengan probabilitas sebesar 0,01. Maka
dalam penelitian ini nilai Jarque Bera akan dibandingkan dengan
nilai chi square (X2) tabel dengan df = k (5), dimana nilai Jarque
Bera sebesar 9,02 < chi square (X2) tabel sebesar 11,07. Maka hal
ini dinyatakan residual terstandarisasi data berdistribusi normal
(Suliyanto, 2011:75).
b. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas menunjukkan hubungan ada tidaknya
korelasi antara variabel independen. Apabila antara variabel
bebasnya saling berkorelasi melebihi 85% maka dapat dikatakan
terjadi multikolinearitas. Model regresi yang baik adalah yang
terhindar dari multikolinearitas. Sebab apabila terjadi
multikolinearitas, kemungkinan akan terjadi regresi lancung
dimana R2 menjadi terlampau tinggi dengan sedikit variabel yang
signifikan. Berikut ini tabel korelasi antar variabel independen.
Tabel 4.11Korelasi Antar Variabel Independen
Ln_INFLASI Ln_BI_RATE Ln_DPK Ln_NPL Ln_CAR
Ln_INFLASI 1.000000 0.704023 -0.140185 0.124521 0.114049
Ln_BI_RATE 0.704023 1.000000 -0.309846 0.364289 0.439841
Ln_DPK -0.140185 -0.309846 1.000000 -0.254693 -0.304674
Ln_NPL 0.124521 0.364289 -0.254693 1.000000 0.303437
Ln_CAR 0.114049 0.439841 -0.304674 0.303437 1.000000
Sumber: Data diolah
83
Berdasarkan tabel korelasi antar variabel independen di atas
dapat dikatakan bahwa penelitian ini tidak terjadi multikolinearitas,
sebab semua korelasi antar variabel bebas berada dibawah 0,85
(Widarjono, 2010:77).
c. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Suliyanto (2011:95) uji Heteroskedastisitas
bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi
ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan
ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika
berbeda disebut Heteroskedastisitas. Data yang baik adalah data
yang bersifat homoskedastisitas. Homoskedastisitas terjadi jika
varian variabel pada model regresi memiliki nilai yang konstan.
Heteroskedastisitas berarti varian variabel gangguan yang
tidak konstan. Dalam kenyataannya masalah heteroskedastisitas
lebih sering muncul pada data yang bersifat cross section dibanding
data time series. Jika varian dari residual suatu pengamatan ke
pengamatan lainnya tetap, maka disebut heteroskedastisitas.
Untuk menguji apakah model mengandung heteroskedastis
atau tidak, dapat menggunakan salah satunya adalah uji Park. Uji
Park dikembangkan oleh Park tahun 1996 (Winarno, 2009:118).
Langkahnya adalah sebagai berikut:
84
Ln (residual²) = b0+ b1X1it + b2X2it + ε
Ln merupakan ln dari variabel residual²
b0 = Konstanta
X1 = Variabel independen
X2 = Variabel independen
Tabel 4.12Hasil Uji park
Dependent Variable: LOG(RES2)Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)Date: 08/27/13 Time: 22:52Sample: 2006 2011Periods included: 6Cross-sections included: 10Total panel (balanced) observations: 60Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -6.464849 1.537494 -4.204795 0.0001INFLASI 0.151686 0.122937 1.233853 0.2226BI_RATE 0.096049 0.275620 0.348485 0.7288
DPK -4.10E-09 2.89E-09 -1.418905 0.1617NPL 0.262801 0.157467 1.668924 0.1009CAR 0.041497 0.072506 0.572322 0.5695
Effects SpecificationS.D. Rho
Cross-section random 0.637058 0.1418Idiosyncratic random 1.566939 0.8582
Weighted Statistics
R-squared 0.282868 Mean dependent var -2.606420Adjusted R-squared 0.216467 S.D. dependent var 1.769675S.E. of regression 1.566470 Sum squared resid 132.5068F-statistic 4.259983 Durbin-Watson stat 1.766497Prob(F-statistic) 0.002448
Sumber: Data diolah
Berdasarkan tabel uji park di atas, dapat disimpulkan
bahwa nilai probabilitas setiap variabel independen > 0,05. Hal
85
tersebut menyatakan model regresi ini telah bebas
heteroskedastisitas (Winarno, 2009:118).
d. Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah hubungan antara residual satu
observasi dengan residual observasi lainnya. Autokorelasi lebih
mudah timbul pada data yang bersifat time series, sebab data
sekarang dipengaruhi pula oleh data sebelumnya. Meskipun
demikian, tidak dapat dipungkiri bahwa autokorelasi dapat juga
terjadi pada data yang bersifat cross section (Winarno, 2007:130).
Tabel 4.13Hasil Uji Autokorelasi
Weighted Statistics
R-squared 0.966952 Mean dependent var 4.015373Adjusted R-squared 0.963892 S.D. dependent var 0.398302S.E. of regression 0.075686 Sum squared resid 0.309332F-statistic 315.9951 Durbin-Watson stat 1.658227Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: Data diolah
Berdasarkan data yang telah diolah, model random effects
ini mempunyai nilai Durbin Watson sebesar 1.658227 yang berarti
menyatakan bebas autokorelasi. Sebab menurut Singgih Santoso
(2012:243) apabila angka D-W berada di antara -2 sampai +2,
maka tidak terjadi autokorelasi.
86
4. Uji Hipotesis
a. Uji F (Simultan)
Uji F digunakan untuk melihat pengaruh variabel
independen terhadap variabel dependen secara keseluruhan.
Apabila tingkat signifikansi variabel X terhadap variabel Y secara
keseluruhan berada dibawah 0,05 maka dikatakan bahwa variabel
tersebut berpengaruh signifikan. Uji F juga dapat dilakukan dengan
membandingkan antara F-hitung dengan F-tabel. Berikut ini adalah
hasil uji F (Simultan).
Tabel 4.14Hasil Uji F
Dependent Variable: LN_Kredit?Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)Date: 07/04/13 Time: 11:04Sample: 2006 2011Included observations: 6Cross-sections included: 10Total pool (balanced) observations: 60Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 5.038700 0.968393 5.203158 0.0000Ln_INFLASI? 0.094773 0.035554 2.665573 0.0101Ln_BI_RATE? -0.586345 0.119500 -4.906668 0.0000
Ln_DPK? 0.796190 0.043178 18.43966 0.0000Ln_NPL? -0.084809 0.042193 -2.010026 0.0494Ln_CAR? -0.165453 0.073333 -2.256192 0.0281
Effects SpecificationS.D. Rho
Cross-section random 0.136691 0.7622Idiosyncratic random 0.076349 0.2378
Weighted Statistics
R-squared 0.966952 Mean dependent var 4.015373Adjusted R-squared 0.963892 S.D. dependent var 0.398302S.E. of regression 0.075686 Sum squared resid 0.309332F-statistic 315.9951 Durbin-Watson stat 1.658227Prob(F-statistic) 0.000000Sumber: Data diolah
87
Dari tabel diatas, diperoleh nilai F-hitung sebesar 315.9951
dengan tingkat probabilitas dibawah 0,05. Selain ketetapan uji F
berdasarkan tingkat probabilitas, berikut ini uji F akan
dibandingkan antara nilai F-hitung dengan F-tabel. Perhitungan F-
tabel mengacu kepada Widarjono (2010:23) adalah sebagai berikut:
df = (k-1) = (6-1) = 5(n-k) (60-6) 54
Jika nilai F hitung (315.9951) > nilai F tabel (2.39), maka
disimpulkan bahwa variabel independen berpengaruh terhadap
variabel dependen secara simultan.
b. Uji t (Parsial)
Nachrowi & Usman (2006:12) mengatakan setelah
melakukan uji koefisien regresi secara keseluruhan, maka langkah
selanjutnya adalah menghitung koefisien regresi secara parsial
yang biasa disebut dengan uji t. Uji t digunakan untuk mengetahui
pengaruh masing- masing variabel X terhadap variabel Y. Berikut
ini hipotesis yang digunakan untuk menganalisis uji t.
Nilai t-hitung > nilai t-tabel maka H0 ditolak atau menerima Ha
Nilai t-hitung < nilai t-tabel maka H0 diterima atau menolak Ha
Jika menolak H0 atau menerima Ha berarti secara statistik
variabel independen signifikan mempengaruhi variabel dependen
dan jika menerima H0 atau menolak Ha berarti secara statistik,
variabel independen tidak signifikan mempengaruhi variabel
88
dependen (Widarjono, 2009:43). Uji t dilakukan dengan
menggunakan uji satu sisi (one tail test), dengan ⍺ = 5%, maka
diperoleh t-tabel sebagai berikut: (Widarjono, 2009:65).
t-tabel = ⍺ ; df = (n-k)
= 5% ; df = (60-6)
= 0,05 ; = 54
= 1.67356
89
Berikut ini merupakan tabel hasil uji t dengan Random Effect model
Tabel 4.15Hasil Uji t
Dependent Variable: LN_Kredit?Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)Date: 07/04/13 Time: 11:04Sample: 2006 2011Included observations: 6Cross-sections included: 10Total pool (balanced) observations: 60Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 5.038700 0.968393 5.203158 0.0000Ln_INFLASI? 0.094773 0.035554 2.665573 0.0101Ln_BI_RATE? -0.586345 0.119500 -4.906668 0.0000
Ln_DPK? 0.796190 0.043178 18.43966 0.0000Ln_NPL? -0.084809 0.042193 -2.010026 0.0494Ln_CAR? -0.165453 0.073333 -2.256192 0.0281
Random Effects (Cross)_BMRI—C 0.014986_BBRI—C 0.154326_BBCA—C -0.270019_BBNI—C -0.023535_BNGA—C 0.111264_BDMN—C 0.094161_PNBN—C 0.001356_BNLI—C -0.046853_BNII—C -0.110495
_BBTN—C 0.074810
Effects SpecificationS.D. Rho
Cross-section random 0.136691 0.7622Idiosyncratic random 0.076349 0.2378
Weighted Statistics
R-squared 0.966952 Mean dependent var 4.015373Adjusted R-squared 0.963892 S.D. dependent var 0.398302S.E. of regression 0.075686 Sum squared resid 0.309332F-statistic 315.9951 Durbin-Watson stat 1.658227Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: Data diolah
90
Berdasarkan hasil uji t diatas maka dapat diperoleh
beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1) Inflasi memiliki nilai t hitung sebesar 2.665573 dengan tingkat
probabilitas sebesar 0.0101 yang berada dibawah tingkat α sebesar
0,05. Karena nilai signifikansi < dari 0,05 dan nilai t hitung sebesar
2.665573 > dari nilai t tabel sebesar 1.67356, maka dinyatakan
bahwa inflasi berpengaruh positif terhadap penyaluran kredit. Hasil
ini berbeda dengan hipotesis yang dinyatakan sebelumnya dimana
inflasi berpengaruh negatif terhadap penyaluran kredit, akan tetapi
hasil penelitian ini didukung dengan penelitian terdahulu yang
dilakukan Haryati (2009).
2) BI Rate memiliki nilai t hitung sebesar -4.906668 dengan tingkat
probabilitas sebesar 0.0000 yang berada dibawah tingkat α sebesar
0,05. Karena nilai signifikansi < dari 0,05 dan nilai t hitung
sebesar -4.906668 < nilai -t tabel sebesar -1.67356, maka Ha2 dapat
diterima yang berarti bahwa BI Rate berpengaruh negatif terhadap
penyaluran kredit. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian
terdahulu yang dilakukan Haryati (2009).
3) DPK memiliki nilai t hitung sebesar 18.43966 dengan tingkat
probabilitas sebesar 0.0000 yang berada dibawah tingkat α sebesar
0,05. Karena nilai signifikansi < dari 0,05 dan nilai t hitung sebesar
18.43966 > nilai t tabel sebesar 1.67356, maka Ha3 dapat diterima
yang berarti bahwa variabel DPK berpengaruh positif terhadap
91
penyaluran kredit. Hasil ini sesuai dengan penelitian terdahulu
yang dilakukan Haryati (2009) dan Pratama (2010).
4) NPL memiliki nilai t hitung sebesar -2.010026 dengan tingkat
probabilitas sebesar 0.0494 yang berada dibawah tingkat α sebesar
0,05. Karena nilai signifikansi < dari 0,05 dan nilai t hitung
sebesar -2.010026 < nilai -t tabel sebesar -1.67356, maka Ha4 dapat
diterima yang berarti bahwa NPL berpengaruh negatif terhadap
penyaluran kredit. Hasil ini sesuai dengan penelitian terdahulu
yang dilakukan Pratama (2010).
5) CAR memiliki nilai t hitung sebesar -2.256192 dengan tingkat
probabilitas sebesar 0.0281 yang berada dibawah tingkat α sebesar
0,05. Karena nilai signifikansi < dari 0,05 dan nilai t hitung
sebesar -2.256192 < nilai -t tabel sebesar -1.67356, maka
dinyatakan bahwa CAR berpengaruh negatif terhadap penyaluran
kredit. Hal ini berbeda dengan hipotesis yang dinyatakan
sebelumnya, dimana CAR berpengaruh positif terhadap penyaluran
kredit. Akan tetapi hasil penelitian ini didukung dengan penelitian
terdahulu yang dilakukan oleh Musaddad (2010).
c. Nilai Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi merupakan bagian dari uji hipotesis
yang memperlihatkan seberapa besar pengaruh variabel independen
terhadap variabel dependen. Apabila R2 mendekati 1, maka dapat
dikatakan bahwa variabel independen yang digunakan dapat
92
menjelaskan variabel dependen secara keseluruhan, begitupun
sebaliknya. Nachrowi & Usman (2006:127) mengatakan bahwa
dalam model regresi lebih tepat menggunakan Adjusted R Square,
sebab nilainya lebih tepat. Berikut ini merupakan hasil Adjusted R
Square.
Tabel 4.16Nilai Adjusted R Square
Weighted Statistics
R-squared 0.966952 Mean dependent var 4.015373Adjusted R-squared 0.963892 S.D. dependent var 0.398302S.E. of regression 0.075686 Sum squared resid 0.309332F-statistic 315.9951 Durbin-Watson stat 1.658227Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: Data diolah
Dari tabel di atas, dapat disimpulkan bahwa besarnya angka
Adjusted R Square sebesar 96,39%. Hal ini menunjukkan bahwa
Inflasi, BI Rate, Dana Pihak Ketiga, Non Performing Loan dan
Capital Adequacy Ratio dapat menjelaskam penyaluran kredit
sebesar 96,39% dan sisanya dipengaruhi oleh variabel independen
lain yang tidak digunakan dalam penelitian ini.
93
5. Analisis Regresi Data Panel
Tabel. 4.17Interpretasi dengan Random Effect Model
Dependent Variable: LN_Kredit?Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)Date: 07/04/13 Time: 11:04Sample: 2006 2011Included observations: 6Cross-sections included: 10Total pool (balanced) observations: 60Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 5.038700 0.968393 5.203158 0.0000Ln_INFLASI? 0.094773 0.035554 2.665573 0.0101Ln_BI_RATE? -0.586345 0.119500 -4.906668 0.0000
Ln_DPK? 0.796190 0.043178 18.43966 0.0000Ln_NPL? -0.084809 0.042193 -2.010026 0.0494Ln_CAR? -0.165453 0.073333 -2.256192 0.0281
Random Effects (Cross)_BMRI—C 0.014986_BBRI—C 0.154326_BBCA—C -0.270019_BBNI—C -0.023535_BNGA—C 0.111264_BDMN—C 0.094161_PNBN—C 0.001356_BNLI—C -0.046853_BNII—C -0.110495
_BBTN—C 0.074810
Effects SpecificationS.D. Rho
Cross-section random 0.136691 0.7622Idiosyncratic random 0.076349 0.2378
Weighted Statistics
R-squared 0.966952 Mean dependent var 4.015373Adjusted R-squared 0.963892 S.D. dependent var 0.398302S.E. of regression 0.075686 Sum squared resid 0.309332F-statistic 315.9951 Durbin-Watson stat 1.658227Prob (F-statistic) 0.000000
Sumber: Data diolah
94
Dari hasil regresi data panel dengan menggunakan Random Effect model,
maka dapat dibentuk persamaan sebagai berikut:
Ln_Kredit = 5.038700 + 0.094773 Ln_Inflasi – 0.586345 Ln_BI_Rate
+ 0.796190 Ln_DPK – 0.084809 Ln_NPL – 0.165453 Ln_CAR + e
Berikut ini hasil regresi data panel dengan model random effect hasil
menjelaskan:
a. Masing-masing pengaruh variabel independen terhadap variabel
dependen
1) Pengaruh Inflasi terhadap penyaluran kredit
Hasil uji hipotesis menunjukkan nilai t hitung Inflasi
sebesar 2.665573 > dari nilai t tabel sebesar 1.67356 dengan
nilai signifikansi < 0,05 sehingga dinyatakan bahwa inflasi
berpengaruh positif signifikan terhadap penyaluran kredit.
Nilai koefisien dari inflasi memiliki arah positif yaitu
sebesar 0,094773. Nilai ini menunjukkan bahwa setiap
peningkatan 1% pada inflasi akan meningkatkan kredit
perbankan sebesar 0,094773 dengan asumsi bahwa variabel
lain bernilai konstan.
Hasil penelitian ini berbeda dengan hipotesis yang
dinyatakan sebelumnya dimana inflasi berpengaruh negatif
signifikan terhadap penyaluran kredit, akan tetapi hasil
penelitian ini didukung dengan penelitian terdahulu yang
dilakukan oleh Haryati (2009) yang menyatakan inflasi
95
berpengaruh positif signifikan terhadap kredit.
Meningkatnya inflasi, pemerintah mensiasati dengan
menaikkan BI Rate. BI Rate yang meningkat berdampak
pada peningkatan suku bunga simpanan. Tingkat Suku
bunga simpanan yang relatif tinggi akan menimbulkan
hasrat masyarakat untuk menyimpan dananya di bank.
Dengan begitu akan ada pemasukan untuk menyalurkan
kredit kepada pihak yang membutuhkan.
2) Pengaruh BI Rate terhadap penyaluran kredit
Hasil uji hipotesis menunjukkan nilai t hitung BI
Rate sebesar -4.906668 < nilai -t tabel sebesar -1.67356
dengan nilai signifikansi < 0,05 maka dinyatakan Ha2 dapat
diterima. Hal ini dinyatakan bahwa BI Rate berpengaruh
negatif signifikan terhadap penyaluran kredit. Nilai
koefisien dari BI Rate memiliki arah negatif yaitu sebesar -
0,586345. Nilai ini menunjukkan bahwa setiap peningkatan
1% pada BI Rate akan menurunkan kredit perbankan
sebesar 0,586345 dengan asumsi bahwa variabel lain
bernilai konstan.
Meningkatnya inflasi tentu akan meningkatkan BI
Rate, sebab dengan peningkatan BI Rate akan menaikkan
suku bunga simpanan yang diikuti dengan suku bunga
pinjaman. Meningkatnya suku bunga pinjaman akan
96
membuat masyarakat segan untuk mengajukan kredit.
Dengan begitu kredit yang disalurkan pihak bank pun akan
ikut terhambat. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian
terdahulu yang dilakukan oleh Haryati (2009) yang
menyatakan BI Rate berpengaruh negatif signifikan
terhadap kredit.
3) Pengaruh Dana Pihak Ketiga terhadap penyaluran kredit
Hasil uji hipotesis menunjukkan nilai t hitung DPK
sebesar 18.43966 > nilai t tabel sebesar 1.67356 dengan
nilai signifikansi < 0,05 maka dinyatakan Ha3 dapat
diterima. Nilai koefisien dari Dana Pihak Ketiga memiliki
arah positif yaitu sebesar 0,796190. Nilai ini menunjukkan
bahwa setiap kenaikan 1 rupiah pada DPK akan
meningkatkan kredit perbankan sebesar 0,796190 dengan
asumsi bahwa variabel lain bernilai konstan.
Dalam melakukan kegiatan usahanya sehari-hari,
bank harus mempunyai dana agar dapat memberikan kredit
kepada masyarakat. Salah satunya adalah dana masyarakat
yang merupakan mayoritas dari seluruh dana yang
dihimpun oleh bank dalam kegiatan usaha sehari-hari
(Kuncoro dan Suhardjono, 2011:68). Meningkatnya jumlah
DPK yang berhasil dihimpun ternyata masih mendominasi
peningkatan jumlah kredit yang dapat disalurkan, oleh
97
karena itu, salah satu strategi bank dalam menarik minat
masyarakat adalah menetapkan biaya operasional sebagai
imbalan yang sesuai dengan tetap memperhatikan
keuntungan yang didapat. Hasil penelitian ini sesuai dengan
model teoritis serta penelitian terdahulu yang dilakukan
Haryati (2009), Hasanudin (2010) dan Pratama (2010) yang
menyatakan DPK berpengaruh positif signifikan terhadap
penyaluran kredit.
4) Pengaruh Non Performing Loan terhadap penyaluran kredit
Hasil uji hipotesis menunjukkan nilai t hitung NPL
sebesar -2.010026 < nilai -t tabel sebesar -1.67356 dengan
nilai signifikansi < 0,05, maka Ha4 dapat diterima. Hal ini
dinyatakan bahwa NPL berpengaruh negatif signifikan
terhadap penyaluran kredit. Nilai koefisien dari Non
Performing Loan (NPL) memiliki arah negatif yaitu sebesar
-0,084809. Nilai ini menunjukkan bahwa setiap peningkatan
1% pada Non Performing Loan (NPL) akan menurunkan
kredit perbankan sebesar 0,084809 dengan asumsi bahwa
variabel lain bernilai konstan.
Non Performing Loan merupakan rasio dari risiko
kredit, dimana NPL ini adalah sebuah kondisi yang sangat
ditakuti oleh setiap pegawai bank. Karena dengan kredit
bermasalah tersebut akan menyebabkan menurunnya
98
pendapatan bank yang selanjutnya memungkinkan
terjadinya penurunan laba (Kuncoro dan Suhardjono,
2011:427). Oleh karena itu, NPL memang sangat
mempengaruhi peningkatan atau penurunan bank dalam
menyalurkan kreditnya.
Tingkat NPL yang tinggi menyebabkan bank enggan
dalam menyalurkan kreditnya, sebab bank tidak akan dapat
mendapatkan pendapatan bunga serta tidak dapat memenuhi
kebutuhan likuiditas apabila diperlukan. Hasil penelitian ini
sesuai dengan model teoritis serta penelitian terdahulu yang
dilakukan oleh Pratama (2010) yang menyatakan NPL
berpengaruh negatif signifikan terhadap penyaluran kredit.
5) Pengaruh Capital Adequacy Ratio terhadap penyaluran
kredit
Hasil uji hipotesis menunjukkan nilai t hitung CAR
sebesar -2.256192 < nilai -t tabel sebesar -1.67356 dengan
nilai signifikansi < 0,05 sehingga dapat dikatakan bahwa
CAR berpengaruh negatif signifikan terhadap penyaluran
kredit. Nilai koefisien dari CAR memiliki arah negatif yaitu
sebesar -0,165453. Nilai ini menunjukkan bahwa setiap
peningkatan 1% pada CAR akan menurunkan kredit
perbankan sebesar 0,165453 dengan asumsi bahwa variabel
lain bernilai konstan.
99
Hasil penelitian ini berbeda dengan hipotesis yang
dinyatakan sebelumnya, dimana CAR berpengaruh positif
signifikan terhadap penyaluran kredit. Akan tetapi hasil
penelitian ini didukung dengan penelitian terdahulu yang
dilakukan oleh Musaddad (2010) yang menyatakan CAR
berpengaruh negatif signifikan terhadap penyaluran kredit.
Dimana tingginya CAR yang dimiliki akan mengurangi
kredit yang disalurkan, sebab CAR dapat mengatasi risiko
yang terjadi (risiko kredit). Dengan demikian cadangan
yang digunakan untuk melakukan ekspansi kredit berkurang
sehingga akan mengurangi pula keinginan untuk melakukan
kegiatan tersebut.
b. Variabel independen yang paling dominan mempengaruhi variabel
dependen
Di antara variabel independen yang terdiri dari Inflasi, BI
Rate, DPK, NPL dan CAR yang paling dominan mempengaruhi
kemampuan bank dalam menyalurkan kredit adalah dana pihak
ketiga. Dapat dilihat dari nilai tertinggi pada kolam koefisien.
Koefisien dari Dana Pihak Ketiga mempunyai nilai sebesar
0.796190. Hal ini menunjukkan bahwa dana masyarakat memang
berperan penting terhadap kemampuan bank menyalurkan
kreditnya dalam rangka membantu kebutuhan atau usaha
masyarakat.
100
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
A. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan dengan menggunakan
regresi data panel, dapat diperoleh kesimpulan bahwa:
1. Variabel independen yang terdiri dari Inflasi dan Dana Pihak Ketiga
berpengaruh positif signifikan terhadap penyaluran kredit. Sedangkan
BI Rate, Non Performing Loan dan Capital Adequacy Ratio
berpengaruh negatif signifikan terhadap penyaluran kredit.
Hal ini menunjukkan bahwa positif dan signifikannya inflasi
akan menyebabkan suku bunga simpanan bank meningkat dan hal itu
akan mendongkrak DPK ikut berpengaruh positif terhadap
penyaluran kredit. Semakin banyak dana yang dihimpun akan
semakin meningkatkan kemampuan bank dalam menyalurkan kredit.
Berpengaruh negatif dan signifikannya BI Rate, Non
Performing Loan dan Capital Adequacy Ratio terhadap penyaluran
kredit merupakan kondisi eksternal dan internal bank itu sendiri. BI
Rate yang meningkat akan menjadikan suku bunga kredit meningkat
dan menyebabkan terjadinya risiko kredit. Risiko kredit yang terjadi
tentu membutuhkan persediaan modal yang cukup untuk
mengatasinya. Hal tersebut menjadikan modal berkurang dan akan
mengurangi pula kemampuan bank dalam menyalurkan kredit.
101
2. Di antara variabel independen yang terdiri dari Inflasi, BI Rate, DPK,
NPL dan CAR yang paling dominan mempengaruhi kemampuan
bank dalam menyalurkan kredit adalah dana pihak ketiga. Dapat
dilihat dari nilai tertinggi pada kolam koefisien. Koefisien dari
variabel DPK mempunyai nilai sebesar 0.796190. Hal ini
menunjukkan bahwa dana masyarakat memang berperan penting
terhadap kemampuan bank menyalurkan kreditnya dalam rangka
membantu kebutuhan atau usaha masyarakat. Hasil ini sesuai dengan
model teoritis yang dipaparkan oleh Kuncoro (2011:68) dan
penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Felicia Omowunmi
Olokoyo (2011).
B. SARAN
Sebagai peneliti, saya menyadari bahwa penelitian ini masih perlu
dibenahi dan terus dilakukan mengingat perekonomian terus berjalan dengan
penyaluran kredit sebagai salah satu indikator dalam mencapai keberhasilan
ekonomi nasional. Oleh karena itu, peneliti memaparkan beberapa saran untuk
peneliti lain dimasa mendatang yang akan melakukan penelitian sejenis terkait
dengan penelitian ini. Beberapa hal tersebut adalah sebagai berikut:
1. Diharapkan dapat menambah variabel independen lainnya untuk
memperkaya kajian ini yang disesuaikan dengan keadaan perekonomian
saat ini.
2. Periode penelitian ini dimulai pada tahun 2006-2011. Diharapkan peneliti
lain menggunakan periode data yang lebih akurat yang disesuaikan dengan
102
keadaan ekonomi saat ini dengan jumlah data yang lebih banyak dan
rentang waktu yang lebih panjang. Penggunaan data yang lebih akurat dan
rentang waktu yang lebih panjang memungkinkan hasil penelitian menjadi
lebih baik.
3. Untuk menambah sampel, diharapkan dapat menggunakan kriteria lain
agar mendapat hasil yang lebih baik.
4. Peneliti lain diharapkan dapat menggunakan metode lain yang lebih
lengkap dan akurat sehingga dapat diperoleh kesimpulan yang lebih valid.
5. Bagi pihak perbankan, diharapkan hasil penelitian ini dapat dijadikan
sebagai bahan rujukan dan evaluasi dalam mengelola bank menjadi lebih
baik lagi terutama dalam menghimpun dana dan menyalurkannya kembali
kepada masyarakat yang membutuhkan yang tentunya disesuaikan dengan
asas perkreditan untuk meminimalisir terjadinya hal yang tidak diinginkan.
6. Bagi masyarakat, diharapkan hasil penelitian ini berguna bagi para calon
nasabah dalam mengetahui kinerja bank yang berkaitan dengan perannya
sebagai lembaga intermediasi serta dapat dijadikan sebagai bahan
pengambilan keputusan para calon nasabah dalam memilih bank mana
yang akan dijadikan sebagai tempat menyimpan uangnya dengan aman.
103
DAFTAR PUSTAKA
Arthesa, Ade dan Handiman, Edia. “Bank dan Lembaga Keuangan Bukan Bank”,
PT. Indeks, 2006.
Athanasoglou, P.P, Brissimis, S N. dan Delis, M. D. “Bank-specific, Industry
Specific and Macroeconomic Determinants of Bank Profitability”, MPRA
Paper, No.153, 2005.
Bogoev, Jane. “Bank’s Risk Preferences and Their Impact on the Loan Supply
Function: Empirical Investigation for the Case of the Republic of
Macedonia”, Macedonia and Staffordshire University, 2010.
Chauzi, Ahmad Wirman. “Analisis Faktor – Faktor yang Mempengaruhi
Kebijakan Penyaluran Kredit Perbankan”, Skripsi S1 Fakultas Ekonomi
dan Bisnis Universitas Syarif Hidayatullah, Jakarta, 2011.
Diah, G.A Utari. “Pertumbuhan Kredit Optimal”, Buletin Ekonomi Moneter dan
Perbankan, Oktober 2012.
Dwijayanthi, Febrina dan Prima Naomi. “Analisis Pengaruh Inflasi, BI Rate, dan
Nilai Tukar Mata Uang Terhadap Profitabilitas Bank Periode 2003-
2007”, Jurnal vol 3, 2009.
Fahmi, Irham dan Hadi, Yovi Lavianti. “Pengantar Manajemen Perkreditan”,
Alfabeta, Bandung, 2010.
Gujarati, Damodar N. Dawn. C. Porter. “Basic Econometrics Fourth Edition”,
The Mc. Growth Hill Companies Inc, New York, 2003.
Hamid, Abdul. “Panduan Penulisan Skripsi”, Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN
Syarif Hidayatullah Jakarta, 2010.
Han, Xiaoxiao and Seo Ji-Yong. “Influential Factors in Lending and Profitability
in Commercial Chinese Banks”, African Journal of Business
Management Vol. 6 (36), 12 September, 2012.
104
Hardanto, Sulad Sri. “Manajemen Risiko Bagi Bank Umum”, PT Elex Media
Komputindo, Jakarta, 2006.
Haryati, Sri. “Pertumbuhan Kredit Perbankan di Indonesia: Intermediasi dan
Pengaruh Variabel Makro Ekonomi”, Jurnal Keuangan dan Perbankan,
Vol 13 No 2 Surabaya, 2009.
Hasanudin Mohamad & Prihatiningsih. “Analisis Pengaruh Dana Pihak Ketiga,
Tingkat Suku Bunga Kredit, NPL dan Tingkat Inflasi Terhadap
Penyaluran Kredit BPR di Jawa Tengah”, Teknis Vol 5 No. 1 Semarang,
April 2010.
Hassan, M.K. & Bashir, A. “Determinants of Islamic Banking Profitability. Paper
Preseted at the Proceedings of the Economic Research Forum 10th
Annual Conference”, Marakesh-Morocco, 2003.
Ismail. “Manajemen Perbankan: Dari Teori Menuju Aplikasi”, Kencana, Jakarta,
2010.
Kasmir. “Manajemen Perbankan”, PT Raja Grafindo Persada, Jakarta, 2003.
Kuncoro, Mudrajad dan Suhardjono. “Manajemen Perbankan Teori dan
Aplikasi”, BPFE, Yogyakarta, 2011.
Latumeriessa, Julius R. “Mengenal Aspek Operasi Bank Umum”, Bumi Aksara,
1999.
Manurung Mandala, Prathama Rahardja. “Uang, Perbankan, dan Ekonomi
Moneter”, FE-UI, Jakarta. 2004.
Mukhlis, Imam. “Penyaluran Kredit Bank ditinjau dari Jumlah Dana Pihak
Ketiga dan Tingkat Non Performing Loans pada BRI 2000-2009”, Jurnal
Keuangan dan Perbankan, vol 15 no 1 Januari, 2011.
Musaddad, Faizal. “Analisis Pengaruh DPK, CAR, Suku Bunga SBI, dan Inflasi
terhadap Penyaluran Kredit serta Implikasinya terhadap Profitabilitas
105
pada Bank Umum”, Skripsi S1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas
Syarif Hidayatullah, Jakarta, 2010.
Nachrowi dan Hardius Usman. “Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan
Keuangan”, Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta, 2006.
Olokoyo, Felicia Omowunmi. “Determinant of Commercial Bank’s Lending
Behavior in Nigeria”, International Journal of Financial Research, vol 2 no
2 July, 2011.
Pohan, Aulia. “Kerangka Kebijakan Moneter dan Implementasinya Di
Indonesia”, PT. Grafindo Persada, Jakarta, 2008.
Pratama, Billy Arma. “Analisis Faktor- faktor yang Mempengaruhi Kebijakan
Penyaluran Kredit Perbankan”, Tesis Universitas Diponegoro, 2010.
Prayudi, Arditya. “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)”, JurnalEkonomi, 2011.
Riyadi, Slamet. “Banking Assets and Liability Management”, LP-FEUI, Jakarta,
2006.
Santoso, Singgih. “Aplikasi SPSS pada Statistik Parametrik”, PT. Elex Media
Komputindo, Jakarta, 2012.
Satria, Dias dan Rangga Bagus Subegti. “Determinasi Penyaluran Kredit Bank
Umum di Indonesia periode 2006-2009”, Jurnal Keuangan dan Perbankan,
vol 14 no 3 September, 2010.
Siamat, Dahlan. “Manajemen Lembaga Keuangan; kebijakan moneter dan
perbankan (edisi kelima)”, Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi
Universitas Indonesia, Jakarta, 2005.
Siddiqui, A. "Financial contracts, risk and performance of Islamic banking".
Managerial Finance”, 34 (10), 680-694, 2008.
106
Sugiyono. “Metode Penelitian Bisnis”. CV. Alfabeta, Bandung, 2003.
Suliyanto. “Ekonometrika Terapan, Teori dan Aplikasi dengan SPSS”, CV. Andi
Offset, Yogyakarta, 2011.
Sutojo, Siswanto. “Strategi Manajemen Kredit Bank Umum”, PT. Damar Mulia
Pustaka, Jakarta, 2000.
“Menangani Kredit Bermasalah”, PT. Damar Mulia Pustaka,
Jakarta, 2008.
Wahyu, Condro Sujati,”Analisis fakor-faktor yang mempengruhi volume alokasi
kredit usaha kecil (KUK)”, Skripsi S1 Fakultas Ekonomi Universitas Islam
Indonesia Yogyakarta, 2007.
Widarjono, Agus. “Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya”, Ekonisia FE UII,
Yogyakarta, 2009.
“Analisis Statistika Multivariat Terapan”, Sekolah Tinggi Ilmu
Manajemen YKPN, Yogyakarta, 2010.
Winarno, Wing Wahyu. “Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews”,
Unit Penerbit dan Percetakan Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen,
Yogyakarta, 2009.
Zakaria, Junaiddin. “Pengantar Teori Ekonomi Makro”, Gaung Persada Pers,
Jakarta, 2009.
Website:
www.bi.go.id
www.google.com
www.idx.co.id
www.proquest.com
107
LAMPIRAN
Lampiran 1: Data Variabel Penelitian
Sebelum Transformasi
KODE PERIODE KREDIT INFLASI BI_RATE DPK NPL CAR
_BMRI 2006 109.379.723 6,6 9,75 197.438.261 7,08 25,3
_BMRI 2007 126.826.445 6,59 8 239.920.497 6,33 21,11
_BMRI 2008 159.007.051 11,06 9,25 279.342.151 4,69 15,72
_BMRI 2009 179.687.845 2,78 6,5 309.457.617 2,62 15,55
_BMRI 2010 219.032.483 6,96 6,5 332.727.856 2,21 13,36
_BMRI 2011 273.962.101 3,79 6 380.236.178 2,18 15,13
_BBRI 2006 90.282.752 6,6 9,75 124.466.447 4,81 19,97
_BBRI 2007 113.853.335 6,59 8 167.086.725 3,44 16,66
_BBRI 2008 161.061.059 11,06 9,25 204.923.465 2,8 13,67
_BBRI 2009 205.522.394 2,78 6,5 255.739.540 3,52 13,3
_BBRI 2010 246.968.128 6,96 6,5 328.555.801 2,78 13,76
_BBRI 2011 283.586.497 3,79 6 372.148.122 2,3 14,96
_BBCA 2006 61.595.395 6,6 9,75 152.737.016 1,3 22,21
_BBCA 2007 82.566.624 6,59 8 189.177.865 0,81 18,79
_BBCA 2008 112.846.634 11,06 9,25 209.534.858 0,6 15,56
_BBCA 2009 123.596.037 2,78 6,5 244.666.005 0,73 15,34
_BBCA 2010 153.965.023 6,96 6,5 277.533.692 0,64 13,5
_BBCA 2011 202.268.608 3,79 6 323.457.283 0,49 12,75
_BBNI 2006 65.507.448 6,6 9,75 136.140.948 10,47 15,95
_BBNI 2007 86.875.192 6,59 8 150.228.182 8,18 17,65
_BBNI 2008 108.896.144 11,06 9,25 160.283.417 4,96 14,38
_BBNI 2009 117.644.695 2,78 6,5 193.928.796 4,68 13,91
_BBNI 2010 132.852.979 6,96 6,5 189.378.393 4,28 18,63
_BBNI 2011 158.164.743 3,79 6 224.755.289 3,61 17,63
_BNGA 2006 33.194.708 6,6 9,75 39.153.386 3,47 17,45
_BNGA 2007 41.792.408 6,59 8 45.166.492 3,79 15,91
_BNGA 2008 73.918.341 11,06 9,25 84.051.174 2,5 16,33
_BNGA 2009 82.970.368 2,78 6,5 86.248.005 3,06 13,63
_BNGA 2010 102.108.984 6,96 6,5 115.830.983 2,53 13,24
_BNGA 2011 120.219.882 3,79 6 127.677.474 2,68 13,09
_BDMN 2006 40.878.420 6,6 9,75 54.378.258 3,31 22,37
_BDMN 2007 50.926.572 6,59 8 57.372.164 2,27 20,57
_BDMN 2008 64.233.906 11,06 9,25 74.069.938 2,34 13,99
_BDMN 2009 59.832.098 2,78 6,5 67.258.594 4,64 17,72
108
_BDMN 2010 75.090.482 6,96 6,5 79.541.163 3,25 13,25
_BDMN 2011 86.699.835 3,79 6 87.993.957 2,71 16,62
_PNBN 2006 19.137.017 6,6 9,75 23.774.433 5,95 31,71
_PNBN 2007 29.549.177 6,59 8 31.368.961 3,06 23,34
_PNBN 2008 36.868.879 11,06 9,25 47.618.342 4,34 20,65
_PNBN 2009 43.196.490 2,78 6,5 56.307.224 3,15 21,93
_PNBN 2010 57.525.466 6,96 6,5 75.054.982 4,36 16,58
_PNBN 2011 70.793.812 3,79 6 85.536.601 3,56 17,45_BNLI 2006 23.804.500 6,6 9,75 28.660.303 6,4 14,4_BNLI 2007 26.454.502 6,59 8 30.092.189 4,6 14_BNLI 2008 34.850.805 11,06 9,25 42.803.015 3,5 11,1_BNLI 2009 41.201.583 2,78 6,5 45.751.144 4 12,2_BNLI 2010 50.589.480 6,96 6,5 57.791.510 2,65 14,13_BNLI 2011 65.859.107 3,79 6 79.258.385 2,34 14,17_BNII 2006 21.295.476 6,6 9,75 36.893.446 5,43 24,08_BNII 2007 28.392.496 6,59 8 36.772.754 3,12 21,35_BNII 2008 35.057.139 11,06 9,25 43.448.673 2,75 19,79_BNII 2009 37.047.434 2,78 6,5 47.182.372 2,39 14,83_BNII 2010 49.695.623 6,96 6,5 59.507.744 3,15 12,65_BNII 2011 62.574.123 3,79 6 70.075.044 2,07 12,03_BBTN 2006 18.086.350 6,6 9,75 21.594.665 3,91 18,23_BBTN 2007 22.342.906 6,59 8 24.187.088 4,05 21,86_BBTN 2008 32.025.231 11,06 9,25 31.448.744 3,2 16,44_BBTN 2009 40.732.954 2,78 6,5 40.214.954 3,36 21,99_BBTN 2010 48.702.920 6,96 6,5 45.332.091 3,26 16,74_BBTN 2011 59.337.756 3,79 6 58.645.450 2,75 15,03
109
Setelah Transformasi
KODE PERIODE Ln_KREDIT Ln_INFLASI Ln_BI_RATE Ln_DPK Ln_NPL Ln_CAR
_BMRI 2006 18,51034 1,88707 2,277267 19,10094 1,957274 3,230804
_BMRI 2007 18,65833 1,885553 2,079442 19,29582 1,8453 3,049747
_BMRI 2008 18,88446 2,403335 2,224624 19,44795 1,545433 2,754934
_BMRI 2009 19,00673 1,022451 1,871802 19,55033 0,963174 2,744061
_BMRI 2010 19,20473 1,940179 1,871802 19,62284 0,792993 2,592265
_BMRI 2011 19,4285 1,332366 1,791759 19,7563 0,779325 2,71668
_BBRI 2006 18,31846 1,88707 2,277267 18,63955 1,570697 2,994231
_BBRI 2007 18,55042 1,885553 2,079442 18,93402 1,235471 2,813011
_BBRI 2008 18,89729 2,403335 2,224624 19,13815 1,029619 2,615204
_BBRI 2009 19,14107 1,022451 1,871802 19,35967 1,258461 2,587764
_BBRI 2010 19,32477 1,940179 1,871802 19,61022 1,022451 2,621766
_BBRI 2011 19,46303 1,332366 1,791759 19,7348 0,832909 2,70538
_BBCA 2006 17,9361 1,88707 2,277267 18,84423 0,262364 3,100543
_BBCA 2007 18,22912 1,885553 2,079442 19,0582 0,593327 2,933325
_BBCA 2008 18,54154 2,403335 2,224624 19,1604 0,470004 2,744704
_BBCA 2009 18,63253 1,022451 1,871802 19,3154 0,548121 2,730464
_BBCA 2010 18,85224 1,940179 1,871802 19,44145 0,494696 2,60269
_BBCA 2011 19,12511 1,332366 1,791759 19,59458 0,398776 2,545531
_BBNI 2006 17,99767 1,88707 2,277267 18,7292 2,348514 2,769459
_BBNI 2007 18,27998 1,885553 2,079442 18,82767 2,101692 2,870736
_BBNI 2008 18,50591 2,403335 2,224624 18,89245 1,601406 2,665838
_BBNI 2009 18,58318 1,022451 1,871802 19,083 1,543298 2,632608
_BBNI 2010 18,70475 1,940179 1,871802 19,05926 1,453953 2,924773
_BBNI 2011 18,87915 1,332366 1,791759 19,23052 1,283708 2,869602
_BNGA 2006 17,3179 1,88707 2,277267 17,483 1,244155 2,85934
_BNGA 2007 17,54823 1,885553 2,079442 17,62587 1,332366 2,766948
_BNGA 2008 18,11847 2,403335 2,224624 18,24694 0,916291 2,793004
_BNGA 2009 18,23399 1,022451 1,871802 18,27274 1,118415 2,612273
_BNGA 2010 18,44155 1,940179 1,871802 18,56764 0,928219 2,583243
_BNGA 2011 18,60483 1,332366 1,791759 18,66502 0,985817 2,571849
_BDMN 2006 17,52611 1,88707 2,277267 17,81147 1,196948 3,107721
_BDMN 2007 17,7459 1,885553 2,079442 17,86507 0,81978 3,023834
_BDMN 2008 17,97804 2,403335 2,224624 18,12052 0,850151 2,638343
_BDMN 2009 17,90705 1,022451 1,871802 18,02406 1,534714 2,874694
_BDMN 2010 18,1342 1,940179 1,871802 18,19179 1,178655 2,583998
_BDMN 2011 18,27796 1,332366 1,791759 18,29278 0,996949 2,810607
_PNBN 2006 16,76714 1,88707 2,277267 16,98412 1,783391 3,456632
_PNBN 2007 17,20157 1,885553 2,079442 17,26133 1,118415 3,150169
110
_PNBN 2008 17,42288 2,403335 2,224624 17,67873 1,467874 3,027715
_PNBN 2009 17,58127 1,022451 1,871802 17,84633 1,147402 3,087856
_PNBN 2010 17,86774 1,940179 1,871802 18,13373 1,472472 2,808197
_PNBN 2011 18,07528 1,332366 1,791759 18,26445 1,269761 2,85934_BNLI 2006 16,98539 1,88707 2,277267 17,17102 1,856298 2,667228_BNLI 2007 17,09094 1,885553 2,079442 17,21978 1,526056 2,639057_BNLI 2008 17,36659 2,403335 2,224624 17,57212 1,252763 2,406945_BNLI 2009 17,53399 1,022451 1,871802 17,63873 1,386294 2,501436_BNLI 2010 17,73925 1,940179 1,871802 17,87235 0,97456 2,6483_BNLI 2011 18,00303 1,332366 1,791759 18,18822 0,850151 2,651127_BNII 2006 16,87401 1,88707 2,277267 17,42354 1,691939 3,181382_BNII 2007 17,16164 1,885553 2,079442 17,42027 1,137833 3,061052_BNII 2008 17,37249 2,403335 2,224624 17,58709 1,011601 2,985177_BNII 2009 17,42771 1,022451 1,871802 17,66953 0,871293 2,696652_BNII 2010 17,72143 1,940179 1,871802 17,90162 1,147402 2,537657_BNII 2011 17,95186 1,332366 1,791759 18,06508 0,727549 2,487404_BBTN 2006 16,71067 1,88707 2,277267 16,88796 1,363537 2,903069_BBTN 2007 16,92202 1,885553 2,079442 17,00133 1,398717 3,084658_BBTN 2008 17,28203 2,403335 2,224624 17,26387 1,163151 2,799717_BBTN 2009 17,52255 1,022451 1,871802 17,50975 1,211941 3,090588_BBTN 2010 17,70125 1,940179 1,871802 17,62953 1,181727 2,817801_BBTN 2011 17,89876 1,332366 1,791759 17,88702 1,011601 2,710048
111
Lampiran 2: Model Regresi Data Panel
Common Effect Model
Dependent Variable: LN_Kredit?Method: Pooled Least SquaresDate: 07/04/13 Time: 10:58Sample: 2006 2011Included observations: 6Cross-sections included: 10Total pool (balanced) observations: 60
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 5.453431 0.597222 9.131335 0.0000Ln_INFLASI? 0.121168 0.060524 2.001968 0.0503Ln_BI_RATE? -0.728144 0.168231 -4.328231 0.0001
Ln_DPK? 0.783506 0.023853 32.84666 0.0000Ln_NPL? 0.031165 0.048603 0.641215 0.5241Ln_CAR? -0.193655 0.100810 -1.920998 0.0600
R-squared 0.964927 Mean dependent var 18.06119Adjusted R-squared 0.961680 S.D. dependent var 0.715602S.E. of regression 0.140083 Akaike info criterion -0.998531Sum squared resid 1.059648 Schwarz criterion -0.789096Log likelihood 35.95592 Hannan-Quinn criter. -0.916609F-statistic 297.1334 Durbin-Watson stat 0.637908Prob (F-statistic) 0.000000
112
Fixed Effect Model
Dependent Variable: LN_Kredit?Method: Pooled Least SquaresDate: 07/04/13 Time: 11:02Sample: 2006 2011Included observations: 6Cross-sections included: 10Total pool (balanced) observations: 60
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 4.580909 1.393612 3.287075 0.0020Ln_INFLASI? 0.087422 0.036749 2.378880 0.0217Ln_BI_RATE? -0.539770 0.136694 -3.948743 0.0003
Ln_DPK? 0.816161 0.062726 13.01154 0.0000Ln_NPL? -0.099290 0.044216 -2.245564 0.0297Ln_CAR? -0.155702 0.076578 -2.033244 0.0480
Fixed Effects (Cross)_BMRI—C -0.005103_BBRI—C 0.144969_BBCA—C -0.312048_BBNI—C -0.029312_BNGA—C 0.120707_BDMN—C 0.103305_PNBN—C 0.014652_BNLI—C -0.030702_BNII—C -0.104371
_BBTN—C 0.097904
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.991318 Mean dependent var 18.06119Adjusted R-squared 0.988617 S.D. dependent var 0.715602S.E. of regression 0.076349 Akaike info criterion -2.094690Sum squared resid 0.262312 Schwarz criterion -1.571104Log likelihood 77.84070 Hannan-Quinn criter. -1.889887F-statistic 367.0074 Durbin-Watson stat 1.867324Prob (F-statistic) 0.000000
113
Random Effect Model
Dependent Variable: LN_Kredit?Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)Date: 07/04/13 Time: 11:04Sample: 2006 2011Included observations: 6Cross-sections included: 10Total pool (balanced) observations: 60Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 5.038700 0.968393 5.203158 0.0000Ln_INFLASI? 0.094773 0.035554 2.665573 0.0101Ln_BI_RATE? -0.586345 0.119500 -4.906668 0.0000
Ln_DPK? 0.796190 0.043178 18.43966 0.0000Ln_NPL? -0.084809 0.042193 -2.010026 0.0494Ln_CAR? -0.165453 0.073333 -2.256192 0.0281
Random Effects (Cross)_BMRI—C 0.014986_BBRI—C 0.154326_BBCA—C -0.270019_BBNI—C -0.023535_BNGA—C 0.111264_BDMN—C 0.094161_PNBN—C 0.001356_BNLI—C -0.046853_BNII—C -0.110495
_BBTN—C 0.074810
Effects SpecificationS.D. Rho
Cross-section random 0.136691 0.7622Idiosyncratic random 0.076349 0.2378
Weighted Statistics
R-squared 0.966952 Mean dependent var 4.015373Adjusted R-squared 0.963892 S.D. dependent var 0.398302S.E. of regression 0.075686 Sum squared resid 0.309332F-statistic 315.9951 Durbin-Watson stat 1.658227Prob (F-statistic) 0.000000
114
Lampiran 3: Uji Asumsi Klasik
Uji Normalitas
Uji Multikolinearitas
Korelasi Antar Variabel Bebas
Ln_INFLASI Ln_BI_RATE Ln_DPK Ln_NPL Ln_CAR
Ln_INFLASI 1.000000 0.704023 -0.140185 0.124521 0.114049
Ln_BI_RATE 0.704023 1.000000 -0.309846 0.364289 0.439841
Ln_DPK -0.140185 -0.309846 1.000000 -0.254693 -0.304674
Ln_NPL 0.124521 0.364289 -0.254693 1.000000 0.303437
Ln_CAR 0.114049 0.439841 -0.304674 0.303437 1.000000
0
2
4
6
8
10
12
-0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2
Series: RESIDSample 2006 2011Observations 60
Mean 2.56e-15Median 0.020797Maximum 0.224171Minimum -0.414522Std. Dev. 0.141729Skewness -0.871732Kurtosis 3.753823
Jarque-Bera 9.019793Probability 0.011000
115
Uji Heteroskedastisitas dengan Uji Park
Dependent Variable: LOG(RES2)Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)Date: 08/27/13 Time: 22:52Sample: 2006 2011Periods included: 6Cross-sections included: 10Total panel (balanced) observations: 60Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -6.464849 1.537494 -4.204795 0.0001INFLASI 0.151686 0.122937 1.233853 0.2226BI_RATE 0.096049 0.275620 0.348485 0.7288
DPK -4.10E-09 2.89E-09 -1.418905 0.1617NPL 0.262801 0.157467 1.668924 0.1009CAR 0.041497 0.072506 0.572322 0.5695
Effects SpecificationS.D. Rho
Cross-section random 0.637058 0.1418Idiosyncratic random 1.566939 0.8582
Weighted Statistics
R-squared 0.282868 Mean dependent var -2.606420Adjusted R-squared 0.216467 S.D. dependent var 1.769675S.E. of regression 1.566470 Sum squared resid 132.5068F-statistic 4.259983 Durbin-Watson stat 1.766497Prob (F-statistic) 0.002448
Uji Autokorelasi dengan Durbin Watson
Weighted Statistics
R-squared 0.966952 Mean dependent var 4.015373
Adjusted R-squared 0.963892 S.D. dependent var 0.398302
S.E. of regression 0.075686 Sum squared resid 0.309332
F-statistic 315.9951 Durbin-Watson stat 1.658227
Prob (F-statistic) 0.000000
116
Lampiran 4: Uji Hipotesis
Uji F (Simultan)
Dependent Variable: LN_Kredit?Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)Date: 07/04/13 Time: 11:04Sample: 2006 2011Included observations: 6Cross-sections included: 10Total pool (balanced) observations: 60Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 5.038700 0.968393 5.203158 0.0000Ln_INFLASI? 0.094773 0.035554 2.665573 0.0101Ln_BI_RATE? -0.586345 0.119500 -4.906668 0.0000
Ln_DPK? 0.796190 0.043178 18.43966 0.0000Ln_NPL? -0.084809 0.042193 -2.010026 0.0494Ln_CAR? -0.165453 0.073333 -2.256192 0.0281
Random Effects (Cross)_BMRI—C 0.014986_BBRI—C 0.154326_BBCA—C -0.270019_BBNI—C -0.023535_BNGA—C 0.111264_BDMN—C 0.094161_PNBN—C 0.001356_BNLI—C -0.046853_BNII—C -0.110495
_BBTN—C 0.074810
Effects SpecificationS.D. Rho
Cross-section random 0.136691 0.7622Idiosyncratic random 0.076349 0.2378
Weighted Statistics
R-squared 0.966952 Mean dependent var 4.015373Adjusted R-squared 0.963892 S.D. dependent var 0.398302S.E. of regression 0.075686 Sum squared resid 0.309332F-statistic 315.9951 Durbin-Watson stat 1.658227Prob (F-statistic) 0.000000
117
Uji t (Parsial)
Dependent Variable: LN_Kredit?Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)Date: 07/04/13 Time: 11:04Sample: 2006 2011Included observations: 6Cross-sections included: 10Total pool (balanced) observations: 60Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 5.038700 0.968393 5.203158 0.0000Ln_INFLASI? 0.094773 0.035554 2.665573 0.0101Ln_BI_RATE? -0.586345 0.119500 -4.906668 0.0000
Ln_DPK? 0.796190 0.043178 18.43966 0.0000Ln_NPL? -0.084809 0.042193 -2.010026 0.0494Ln_CAR? -0.165453 0.073333 -2.256192 0.0281
Random Effects (Cross)_BMRI—C 0.014986_BBRI—C 0.154326_BBCA—C -0.270019_BBNI—C -0.023535_BNGA—C 0.111264_BDMN—C 0.094161_PNBN—C 0.001356_BNLI—C -0.046853_BNII—C -0.110495
_BBTN—C 0.074810
Effects SpecificationS.D. Rho
Cross-section random 0.136691 0.7622Idiosyncratic random 0.076349 0.2378
Weighted Statistics
R-squared 0.966952 Mean dependent var 4.015373Adjusted R-squared 0.963892 S.D. dependent var 0.398302S.E. of regression 0.075686 Sum squared resid 0.309332F-statistic 315.9951 Durbin-Watson stat 1.658227Prob (F-statistic) 0.000000
Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com). 2010 Page 1
Titik Persentase Distribusi F untuk Probabilita = 0,05
df untuk penyebut
(N2)
df untuk pembilang (N1)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 161 199 216 225 230 234 237 239 241 242 243 244 245 245 246
2 18.51 19.00 19.16 19.25 19.30 19.33 19.35 19.37 19.38 19.40 19.40 19.41 19.42 19.42 19.43
3 10.13 9.55 9.28 9.12 9.01 8.94 8.89 8.85 8.81 8.79 8.76 8.74 8.73 8.71 8.70
4 7.71 6.94 6.59 6.39 6.26 6.16 6.09 6.04 6.00 5.96 5.94 5.91 5.89 5.87 5.86
5 6.61 5.79 5.41 5.19 5.05 4.95 4.88 4.82 4.77 4.74 4.70 4.68 4.66 4.64 4.62
6 5.99 5.14 4.76 4.53 4.39 4.28 4.21 4.15 4.10 4.06 4.03 4.00 3.98 3.96 3.94
7 5.59 4.74 4.35 4.12 3.97 3.87 3.79 3.73 3.68 3.64 3.60 3.57 3.55 3.53 3.51
8 5.32 4.46 4.07 3.84 3.69 3.58 3.50 3.44 3.39 3.35 3.31 3.28 3.26 3.24 3.22
9 5.12 4.26 3.86 3.63 3.48 3.37 3.29 3.23 3.18 3.14 3.10 3.07 3.05 3.03 3.01
10 4.96 4.10 3.71 3.48 3.33 3.22 3.14 3.07 3.02 2.98 2.94 2.91 2.89 2.86 2.85
11 4.84 3.98 3.59 3.36 3.20 3.09 3.01 2.95 2.90 2.85 2.82 2.79 2.76 2.74 2.72
12 4.75 3.89 3.49 3.26 3.11 3.00 2.91 2.85 2.80 2.75 2.72 2.69 2.66 2.64 2.62
13 4.67 3.81 3.41 3.18 3.03 2.92 2.83 2.77 2.71 2.67 2.63 2.60 2.58 2.55 2.53
14 4.60 3.74 3.34 3.11 2.96 2.85 2.76 2.70 2.65 2.60 2.57 2.53 2.51 2.48 2.46
15 4.54 3.68 3.29 3.06 2.90 2.79 2.71 2.64 2.59 2.54 2.51 2.48 2.45 2.42 2.40
16 4.49 3.63 3.24 3.01 2.85 2.74 2.66 2.59 2.54 2.49 2.46 2.42 2.40 2.37 2.35
17 4.45 3.59 3.20 2.96 2.81 2.70 2.61 2.55 2.49 2.45 2.41 2.38 2.35 2.33 2.31
18 4.41 3.55 3.16 2.93 2.77 2.66 2.58 2.51 2.46 2.41 2.37 2.34 2.31 2.29 2.27
19 4.38 3.52 3.13 2.90 2.74 2.63 2.54 2.48 2.42 2.38 2.34 2.31 2.28 2.26 2.23
20 4.35 3.49 3.10 2.87 2.71 2.60 2.51 2.45 2.39 2.35 2.31 2.28 2.25 2.22 2.20
21 4.32 3.47 3.07 2.84 2.68 2.57 2.49 2.42 2.37 2.32 2.28 2.25 2.22 2.20 2.18
22 4.30 3.44 3.05 2.82 2.66 2.55 2.46 2.40 2.34 2.30 2.26 2.23 2.20 2.17 2.15
23 4.28 3.42 3.03 2.80 2.64 2.53 2.44 2.37 2.32 2.27 2.24 2.20 2.18 2.15 2.13
24 4.26 3.40 3.01 2.78 2.62 2.51 2.42 2.36 2.30 2.25 2.22 2.18 2.15 2.13 2.11
25 4.24 3.39 2.99 2.76 2.60 2.49 2.40 2.34 2.28 2.24 2.20 2.16 2.14 2.11 2.09
26 4.23 3.37 2.98 2.74 2.59 2.47 2.39 2.32 2.27 2.22 2.18 2.15 2.12 2.09 2.07
27 4.21 3.35 2.96 2.73 2.57 2.46 2.37 2.31 2.25 2.20 2.17 2.13 2.10 2.08 2.06
28 4.20 3.34 2.95 2.71 2.56 2.45 2.36 2.29 2.24 2.19 2.15 2.12 2.09 2.06 2.04
29 4.18 3.33 2.93 2.70 2.55 2.43 2.35 2.28 2.22 2.18 2.14 2.10 2.08 2.05 2.03
30 4.17 3.32 2.92 2.69 2.53 2.42 2.33 2.27 2.21 2.16 2.13 2.09 2.06 2.04 2.01
31 4.16 3.30 2.91 2.68 2.52 2.41 2.32 2.25 2.20 2.15 2.11 2.08 2.05 2.03 2.00
32 4.15 3.29 2.90 2.67 2.51 2.40 2.31 2.24 2.19 2.14 2.10 2.07 2.04 2.01 1.99
33 4.14 3.28 2.89 2.66 2.50 2.39 2.30 2.23 2.18 2.13 2.09 2.06 2.03 2.00 1.98
34 4.13 3.28 2.88 2.65 2.49 2.38 2.29 2.23 2.17 2.12 2.08 2.05 2.02 1.99 1.97
35 4.12 3.27 2.87 2.64 2.49 2.37 2.29 2.22 2.16 2.11 2.07 2.04 2.01 1.99 1.96
36 4.11 3.26 2.87 2.63 2.48 2.36 2.28 2.21 2.15 2.11 2.07 2.03 2.00 1.98 1.95
37 4.11 3.25 2.86 2.63 2.47 2.36 2.27 2.20 2.14 2.10 2.06 2.02 2.00 1.97 1.95
38 4.10 3.24 2.85 2.62 2.46 2.35 2.26 2.19 2.14 2.09 2.05 2.02 1.99 1.96 1.94
39 4.09 3.24 2.85 2.61 2.46 2.34 2.26 2.19 2.13 2.08 2.04 2.01 1.98 1.95 1.93
40 4.08 3.23 2.84 2.61 2.45 2.34 2.25 2.18 2.12 2.08 2.04 2.00 1.97 1.95 1.92
41 4.08 3.23 2.83 2.60 2.44 2.33 2.24 2.17 2.12 2.07 2.03 2.00 1.97 1.94 1.92
42 4.07 3.22 2.83 2.59 2.44 2.32 2.24 2.17 2.11 2.06 2.03 1.99 1.96 1.94 1.91
43 4.07 3.21 2.82 2.59 2.43 2.32 2.23 2.16 2.11 2.06 2.02 1.99 1.96 1.93 1.91
44 4.06 3.21 2.82 2.58 2.43 2.31 2.23 2.16 2.10 2.05 2.01 1.98 1.95 1.92 1.90
45 4.06 3.20 2.81 2.58 2.42 2.31 2.22 2.15 2.10 2.05 2.01 1.97 1.94 1.92 1.89
Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com). 2010 Page 2
Titik Persentase Distribusi F untuk Probabilita = 0,05
df untuk penyebut
(N2)
df untuk pembilang (N1)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
46 4.05 3.20 2.81 2.57 2.42 2.30 2.22 2.15 2.09 2.04 2.00 1.97 1.94 1.91 1.89
47 4.05 3.20 2.80 2.57 2.41 2.30 2.21 2.14 2.09 2.04 2.00 1.96 1.93 1.91 1.88
48 4.04 3.19 2.80 2.57 2.41 2.29 2.21 2.14 2.08 2.03 1.99 1.96 1.93 1.90 1.88
49 4.04 3.19 2.79 2.56 2.40 2.29 2.20 2.13 2.08 2.03 1.99 1.96 1.93 1.90 1.88
50 4.03 3.18 2.79 2.56 2.40 2.29 2.20 2.13 2.07 2.03 1.99 1.95 1.92 1.89 1.87
51 4.03 3.18 2.79 2.55 2.40 2.28 2.20 2.13 2.07 2.02 1.98 1.95 1.92 1.89 1.87
52 4.03 3.18 2.78 2.55 2.39 2.28 2.19 2.12 2.07 2.02 1.98 1.94 1.91 1.89 1.86
53 4.02 3.17 2.78 2.55 2.39 2.28 2.19 2.12 2.06 2.01 1.97 1.94 1.91 1.88 1.86
54 4.02 3.17 2.78 2.54 2.39 2.27 2.18 2.12 2.06 2.01 1.97 1.94 1.91 1.88 1.86
55 4.02 3.16 2.77 2.54 2.38 2.27 2.18 2.11 2.06 2.01 1.97 1.93 1.90 1.88 1.85
56 4.01 3.16 2.77 2.54 2.38 2.27 2.18 2.11 2.05 2.00 1.96 1.93 1.90 1.87 1.85
57 4.01 3.16 2.77 2.53 2.38 2.26 2.18 2.11 2.05 2.00 1.96 1.93 1.90 1.87 1.85
58 4.01 3.16 2.76 2.53 2.37 2.26 2.17 2.10 2.05 2.00 1.96 1.92 1.89 1.87 1.84
59 4.00 3.15 2.76 2.53 2.37 2.26 2.17 2.10 2.04 2.00 1.96 1.92 1.89 1.86 1.84
60 4.00 3.15 2.76 2.53 2.37 2.25 2.17 2.10 2.04 1.99 1.95 1.92 1.89 1.86 1.84
61 4.00 3.15 2.76 2.52 2.37 2.25 2.16 2.09 2.04 1.99 1.95 1.91 1.88 1.86 1.83
62 4.00 3.15 2.75 2.52 2.36 2.25 2.16 2.09 2.03 1.99 1.95 1.91 1.88 1.85 1.83
63 3.99 3.14 2.75 2.52 2.36 2.25 2.16 2.09 2.03 1.98 1.94 1.91 1.88 1.85 1.83
64 3.99 3.14 2.75 2.52 2.36 2.24 2.16 2.09 2.03 1.98 1.94 1.91 1.88 1.85 1.83
65 3.99 3.14 2.75 2.51 2.36 2.24 2.15 2.08 2.03 1.98 1.94 1.90 1.87 1.85 1.82
66 3.99 3.14 2.74 2.51 2.35 2.24 2.15 2.08 2.03 1.98 1.94 1.90 1.87 1.84 1.82
67 3.98 3.13 2.74 2.51 2.35 2.24 2.15 2.08 2.02 1.98 1.93 1.90 1.87 1.84 1.82
68 3.98 3.13 2.74 2.51 2.35 2.24 2.15 2.08 2.02 1.97 1.93 1.90 1.87 1.84 1.82
69 3.98 3.13 2.74 2.50 2.35 2.23 2.15 2.08 2.02 1.97 1.93 1.90 1.86 1.84 1.81
70 3.98 3.13 2.74 2.50 2.35 2.23 2.14 2.07 2.02 1.97 1.93 1.89 1.86 1.84 1.81
71 3.98 3.13 2.73 2.50 2.34 2.23 2.14 2.07 2.01 1.97 1.93 1.89 1.86 1.83 1.81
72 3.97 3.12 2.73 2.50 2.34 2.23 2.14 2.07 2.01 1.96 1.92 1.89 1.86 1.83 1.81
73 3.97 3.12 2.73 2.50 2.34 2.23 2.14 2.07 2.01 1.96 1.92 1.89 1.86 1.83 1.81
74 3.97 3.12 2.73 2.50 2.34 2.22 2.14 2.07 2.01 1.96 1.92 1.89 1.85 1.83 1.80
75 3.97 3.12 2.73 2.49 2.34 2.22 2.13 2.06 2.01 1.96 1.92 1.88 1.85 1.83 1.80
76 3.97 3.12 2.72 2.49 2.33 2.22 2.13 2.06 2.01 1.96 1.92 1.88 1.85 1.82 1.80
77 3.97 3.12 2.72 2.49 2.33 2.22 2.13 2.06 2.00 1.96 1.92 1.88 1.85 1.82 1.80
78 3.96 3.11 2.72 2.49 2.33 2.22 2.13 2.06 2.00 1.95 1.91 1.88 1.85 1.82 1.80
79 3.96 3.11 2.72 2.49 2.33 2.22 2.13 2.06 2.00 1.95 1.91 1.88 1.85 1.82 1.79
80 3.96 3.11 2.72 2.49 2.33 2.21 2.13 2.06 2.00 1.95 1.91 1.88 1.84 1.82 1.79
81 3.96 3.11 2.72 2.48 2.33 2.21 2.12 2.05 2.00 1.95 1.91 1.87 1.84 1.82 1.79
82 3.96 3.11 2.72 2.48 2.33 2.21 2.12 2.05 2.00 1.95 1.91 1.87 1.84 1.81 1.79
83 3.96 3.11 2.71 2.48 2.32 2.21 2.12 2.05 1.99 1.95 1.91 1.87 1.84 1.81 1.79
84 3.95 3.11 2.71 2.48 2.32 2.21 2.12 2.05 1.99 1.95 1.90 1.87 1.84 1.81 1.79
85 3.95 3.10 2.71 2.48 2.32 2.21 2.12 2.05 1.99 1.94 1.90 1.87 1.84 1.81 1.79
86 3.95 3.10 2.71 2.48 2.32 2.21 2.12 2.05 1.99 1.94 1.90 1.87 1.84 1.81 1.78
87 3.95 3.10 2.71 2.48 2.32 2.20 2.12 2.05 1.99 1.94 1.90 1.87 1.83 1.81 1.78
88 3.95 3.10 2.71 2.48 2.32 2.20 2.12 2.05 1.99 1.94 1.90 1.86 1.83 1.81 1.78
89 3.95 3.10 2.71 2.47 2.32 2.20 2.11 2.04 1.99 1.94 1.90 1.86 1.83 1.80 1.78
90 3.95 3.10 2.71 2.47 2.32 2.20 2.11 2.04 1.99 1.94 1.90 1.86 1.83 1.80 1.78
Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com). 2010 Page 3
Titik Persentase Distribusi F untuk Probabilita = 0,05
df untuk penyebut
(N2)
df untuk pembilang (N1)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
91 3.95 3.10 2.70 2.47 2.31 2.20 2.11 2.04 1.98 1.94 1.90 1.86 1.83 1.80 1.78
92 3.94 3.10 2.70 2.47 2.31 2.20 2.11 2.04 1.98 1.94 1.89 1.86 1.83 1.80 1.78
93 3.94 3.09 2.70 2.47 2.31 2.20 2.11 2.04 1.98 1.93 1.89 1.86 1.83 1.80 1.78
94 3.94 3.09 2.70 2.47 2.31 2.20 2.11 2.04 1.98 1.93 1.89 1.86 1.83 1.80 1.77
95 3.94 3.09 2.70 2.47 2.31 2.20 2.11 2.04 1.98 1.93 1.89 1.86 1.82 1.80 1.77
96 3.94 3.09 2.70 2.47 2.31 2.19 2.11 2.04 1.98 1.93 1.89 1.85 1.82 1.80 1.77
97 3.94 3.09 2.70 2.47 2.31 2.19 2.11 2.04 1.98 1.93 1.89 1.85 1.82 1.80 1.77
98 3.94 3.09 2.70 2.46 2.31 2.19 2.10 2.03 1.98 1.93 1.89 1.85 1.82 1.79 1.77
99 3.94 3.09 2.70 2.46 2.31 2.19 2.10 2.03 1.98 1.93 1.89 1.85 1.82 1.79 1.77
100 3.94 3.09 2.70 2.46 2.31 2.19 2.10 2.03 1.97 1.93 1.89 1.85 1.82 1.79 1.77
101 3.94 3.09 2.69 2.46 2.30 2.19 2.10 2.03 1.97 1.93 1.88 1.85 1.82 1.79 1.77
102 3.93 3.09 2.69 2.46 2.30 2.19 2.10 2.03 1.97 1.92 1.88 1.85 1.82 1.79 1.77
103 3.93 3.08 2.69 2.46 2.30 2.19 2.10 2.03 1.97 1.92 1.88 1.85 1.82 1.79 1.76
104 3.93 3.08 2.69 2.46 2.30 2.19 2.10 2.03 1.97 1.92 1.88 1.85 1.82 1.79 1.76
105 3.93 3.08 2.69 2.46 2.30 2.19 2.10 2.03 1.97 1.92 1.88 1.85 1.81 1.79 1.76
106 3.93 3.08 2.69 2.46 2.30 2.19 2.10 2.03 1.97 1.92 1.88 1.84 1.81 1.79 1.76
107 3.93 3.08 2.69 2.46 2.30 2.18 2.10 2.03 1.97 1.92 1.88 1.84 1.81 1.79 1.76
108 3.93 3.08 2.69 2.46 2.30 2.18 2.10 2.03 1.97 1.92 1.88 1.84 1.81 1.78 1.76
109 3.93 3.08 2.69 2.45 2.30 2.18 2.09 2.02 1.97 1.92 1.88 1.84 1.81 1.78 1.76
110 3.93 3.08 2.69 2.45 2.30 2.18 2.09 2.02 1.97 1.92 1.88 1.84 1.81 1.78 1.76
111 3.93 3.08 2.69 2.45 2.30 2.18 2.09 2.02 1.97 1.92 1.88 1.84 1.81 1.78 1.76
112 3.93 3.08 2.69 2.45 2.30 2.18 2.09 2.02 1.96 1.92 1.88 1.84 1.81 1.78 1.76
113 3.93 3.08 2.68 2.45 2.29 2.18 2.09 2.02 1.96 1.92 1.87 1.84 1.81 1.78 1.76
114 3.92 3.08 2.68 2.45 2.29 2.18 2.09 2.02 1.96 1.91 1.87 1.84 1.81 1.78 1.75
115 3.92 3.08 2.68 2.45 2.29 2.18 2.09 2.02 1.96 1.91 1.87 1.84 1.81 1.78 1.75
116 3.92 3.07 2.68 2.45 2.29 2.18 2.09 2.02 1.96 1.91 1.87 1.84 1.81 1.78 1.75
117 3.92 3.07 2.68 2.45 2.29 2.18 2.09 2.02 1.96 1.91 1.87 1.84 1.80 1.78 1.75
118 3.92 3.07 2.68 2.45 2.29 2.18 2.09 2.02 1.96 1.91 1.87 1.84 1.80 1.78 1.75
119 3.92 3.07 2.68 2.45 2.29 2.18 2.09 2.02 1.96 1.91 1.87 1.83 1.80 1.78 1.75
120 3.92 3.07 2.68 2.45 2.29 2.18 2.09 2.02 1.96 1.91 1.87 1.83 1.80 1.78 1.75
121 3.92 3.07 2.68 2.45 2.29 2.17 2.09 2.02 1.96 1.91 1.87 1.83 1.80 1.77 1.75
122 3.92 3.07 2.68 2.45 2.29 2.17 2.09 2.02 1.96 1.91 1.87 1.83 1.80 1.77 1.75
123 3.92 3.07 2.68 2.45 2.29 2.17 2.08 2.01 1.96 1.91 1.87 1.83 1.80 1.77 1.75
124 3.92 3.07 2.68 2.44 2.29 2.17 2.08 2.01 1.96 1.91 1.87 1.83 1.80 1.77 1.75
125 3.92 3.07 2.68 2.44 2.29 2.17 2.08 2.01 1.96 1.91 1.87 1.83 1.80 1.77 1.75
126 3.92 3.07 2.68 2.44 2.29 2.17 2.08 2.01 1.95 1.91 1.87 1.83 1.80 1.77 1.75
127 3.92 3.07 2.68 2.44 2.29 2.17 2.08 2.01 1.95 1.91 1.86 1.83 1.80 1.77 1.75
128 3.92 3.07 2.68 2.44 2.29 2.17 2.08 2.01 1.95 1.91 1.86 1.83 1.80 1.77 1.75
129 3.91 3.07 2.67 2.44 2.28 2.17 2.08 2.01 1.95 1.90 1.86 1.83 1.80 1.77 1.74
130 3.91 3.07 2.67 2.44 2.28 2.17 2.08 2.01 1.95 1.90 1.86 1.83 1.80 1.77 1.74
131 3.91 3.07 2.67 2.44 2.28 2.17 2.08 2.01 1.95 1.90 1.86 1.83 1.80 1.77 1.74
132 3.91 3.06 2.67 2.44 2.28 2.17 2.08 2.01 1.95 1.90 1.86 1.83 1.79 1.77 1.74
133 3.91 3.06 2.67 2.44 2.28 2.17 2.08 2.01 1.95 1.90 1.86 1.83 1.79 1.77 1.74
134 3.91 3.06 2.67 2.44 2.28 2.17 2.08 2.01 1.95 1.90 1.86 1.83 1.79 1.77 1.74
135 3.91 3.06 2.67 2.44 2.28 2.17 2.08 2.01 1.95 1.90 1.86 1.82 1.79 1.77 1.74
Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com). 2010 Page 4
Titik Persentase Distribusi F untuk Probabilita = 0,05
df untuk penyebut
(N2)
df untuk pembilang (N1)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
136 3.91 3.06 2.67 2.44 2.28 2.17 2.08 2.01 1.95 1.90 1.86 1.82 1.79 1.77 1.74
137 3.91 3.06 2.67 2.44 2.28 2.17 2.08 2.01 1.95 1.90 1.86 1.82 1.79 1.76 1.74
138 3.91 3.06 2.67 2.44 2.28 2.16 2.08 2.01 1.95 1.90 1.86 1.82 1.79 1.76 1.74
139 3.91 3.06 2.67 2.44 2.28 2.16 2.08 2.01 1.95 1.90 1.86 1.82 1.79 1.76 1.74
140 3.91 3.06 2.67 2.44 2.28 2.16 2.08 2.01 1.95 1.90 1.86 1.82 1.79 1.76 1.74
141 3.91 3.06 2.67 2.44 2.28 2.16 2.08 2.00 1.95 1.90 1.86 1.82 1.79 1.76 1.74
142 3.91 3.06 2.67 2.44 2.28 2.16 2.07 2.00 1.95 1.90 1.86 1.82 1.79 1.76 1.74
143 3.91 3.06 2.67 2.43 2.28 2.16 2.07 2.00 1.95 1.90 1.86 1.82 1.79 1.76 1.74
144 3.91 3.06 2.67 2.43 2.28 2.16 2.07 2.00 1.95 1.90 1.86 1.82 1.79 1.76 1.74
145 3.91 3.06 2.67 2.43 2.28 2.16 2.07 2.00 1.94 1.90 1.86 1.82 1.79 1.76 1.74
146 3.91 3.06 2.67 2.43 2.28 2.16 2.07 2.00 1.94 1.90 1.85 1.82 1.79 1.76 1.74
147 3.91 3.06 2.67 2.43 2.28 2.16 2.07 2.00 1.94 1.90 1.85 1.82 1.79 1.76 1.73
148 3.91 3.06 2.67 2.43 2.28 2.16 2.07 2.00 1.94 1.90 1.85 1.82 1.79 1.76 1.73
149 3.90 3.06 2.67 2.43 2.27 2.16 2.07 2.00 1.94 1.89 1.85 1.82 1.79 1.76 1.73
150 3.90 3.06 2.66 2.43 2.27 2.16 2.07 2.00 1.94 1.89 1.85 1.82 1.79 1.76 1.73
151 3.90 3.06 2.66 2.43 2.27 2.16 2.07 2.00 1.94 1.89 1.85 1.82 1.79 1.76 1.73
152 3.90 3.06 2.66 2.43 2.27 2.16 2.07 2.00 1.94 1.89 1.85 1.82 1.79 1.76 1.73
153 3.90 3.06 2.66 2.43 2.27 2.16 2.07 2.00 1.94 1.89 1.85 1.82 1.78 1.76 1.73
154 3.90 3.05 2.66 2.43 2.27 2.16 2.07 2.00 1.94 1.89 1.85 1.82 1.78 1.76 1.73
155 3.90 3.05 2.66 2.43 2.27 2.16 2.07 2.00 1.94 1.89 1.85 1.82 1.78 1.76 1.73
156 3.90 3.05 2.66 2.43 2.27 2.16 2.07 2.00 1.94 1.89 1.85 1.81 1.78 1.76 1.73
157 3.90 3.05 2.66 2.43 2.27 2.16 2.07 2.00 1.94 1.89 1.85 1.81 1.78 1.76 1.73
158 3.90 3.05 2.66 2.43 2.27 2.16 2.07 2.00 1.94 1.89 1.85 1.81 1.78 1.75 1.73
159 3.90 3.05 2.66 2.43 2.27 2.16 2.07 2.00 1.94 1.89 1.85 1.81 1.78 1.75 1.73
160 3.90 3.05 2.66 2.43 2.27 2.16 2.07 2.00 1.94 1.89 1.85 1.81 1.78 1.75 1.73
161 3.90 3.05 2.66 2.43 2.27 2.16 2.07 2.00 1.94 1.89 1.85 1.81 1.78 1.75 1.73
162 3.90 3.05 2.66 2.43 2.27 2.15 2.07 2.00 1.94 1.89 1.85 1.81 1.78 1.75 1.73
163 3.90 3.05 2.66 2.43 2.27 2.15 2.07 2.00 1.94 1.89 1.85 1.81 1.78 1.75 1.73
164 3.90 3.05 2.66 2.43 2.27 2.15 2.07 2.00 1.94 1.89 1.85 1.81 1.78 1.75 1.73
165 3.90 3.05 2.66 2.43 2.27 2.15 2.07 1.99 1.94 1.89 1.85 1.81 1.78 1.75 1.73
166 3.90 3.05 2.66 2.43 2.27 2.15 2.07 1.99 1.94 1.89 1.85 1.81 1.78 1.75 1.73
167 3.90 3.05 2.66 2.43 2.27 2.15 2.06 1.99 1.94 1.89 1.85 1.81 1.78 1.75 1.73
168 3.90 3.05 2.66 2.43 2.27 2.15 2.06 1.99 1.94 1.89 1.85 1.81 1.78 1.75 1.73
169 3.90 3.05 2.66 2.43 2.27 2.15 2.06 1.99 1.94 1.89 1.85 1.81 1.78 1.75 1.73
170 3.90 3.05 2.66 2.42 2.27 2.15 2.06 1.99 1.94 1.89 1.85 1.81 1.78 1.75 1.73
171 3.90 3.05 2.66 2.42 2.27 2.15 2.06 1.99 1.93 1.89 1.85 1.81 1.78 1.75 1.73
172 3.90 3.05 2.66 2.42 2.27 2.15 2.06 1.99 1.93 1.89 1.84 1.81 1.78 1.75 1.72
173 3.90 3.05 2.66 2.42 2.27 2.15 2.06 1.99 1.93 1.89 1.84 1.81 1.78 1.75 1.72
174 3.90 3.05 2.66 2.42 2.27 2.15 2.06 1.99 1.93 1.89 1.84 1.81 1.78 1.75 1.72
175 3.90 3.05 2.66 2.42 2.27 2.15 2.06 1.99 1.93 1.89 1.84 1.81 1.78 1.75 1.72
176 3.89 3.05 2.66 2.42 2.27 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.81 1.78 1.75 1.72
177 3.89 3.05 2.66 2.42 2.27 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.81 1.78 1.75 1.72
178 3.89 3.05 2.66 2.42 2.26 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.81 1.78 1.75 1.72
179 3.89 3.05 2.66 2.42 2.26 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.81 1.78 1.75 1.72
180 3.89 3.05 2.65 2.42 2.26 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.81 1.77 1.75 1.72
Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com). 2010 Page 5
Titik Persentase Distribusi F untuk Probabilita = 0,05
df untuk penyebut
(N2)
df untuk pembilang (N1)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
181 3.89 3.05 2.65 2.42 2.26 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.81 1.77 1.75 1.72
182 3.89 3.05 2.65 2.42 2.26 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.81 1.77 1.75 1.72
183 3.89 3.05 2.65 2.42 2.26 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.81 1.77 1.75 1.72
184 3.89 3.05 2.65 2.42 2.26 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.81 1.77 1.75 1.72
185 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.75 1.72
186 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.75 1.72
187 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
188 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
189 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
190 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
191 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
192 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
193 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
194 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
195 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
196 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.15 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
197 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.14 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
198 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.14 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
199 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.14 2.06 1.99 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
200 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.14 2.06 1.98 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
201 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.14 2.06 1.98 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
202 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.14 2.06 1.98 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
203 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.14 2.05 1.98 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
204 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.14 2.05 1.98 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
205 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.14 2.05 1.98 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
206 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.14 2.05 1.98 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.72
207 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.14 2.05 1.98 1.93 1.88 1.84 1.80 1.77 1.74 1.71
208 3.89 3.04 2.65 2.42 2.26 2.14 2.05 1.98 1.93 1.88 1.83 1.80 1.77 1.74 1.71
209 3.89 3.04 2.65 2.41 2.26 2.14 2.05 1.98 1.92 1.88 1.83 1.80 1.77 1.74 1.71
210 3.89 3.04 2.65 2.41 2.26 2.14 2.05 1.98 1.92 1.88 1.83 1.80 1.77 1.74 1.71
211 3.89 3.04 2.65 2.41 2.26 2.14 2.05 1.98 1.92 1.88 1.83 1.80 1.77 1.74 1.71
212 3.89 3.04 2.65 2.41 2.26 2.14 2.05 1.98 1.92 1.88 1.83 1.80 1.77 1.74 1.71
213 3.89 3.04 2.65 2.41 2.26 2.14 2.05 1.98 1.92 1.88 1.83 1.80 1.77 1.74 1.71
214 3.89 3.04 2.65 2.41 2.26 2.14 2.05 1.98 1.92 1.88 1.83 1.80 1.77 1.74 1.71
215 3.89 3.04 2.65 2.41 2.26 2.14 2.05 1.98 1.92 1.87 1.83 1.80 1.77 1.74 1.71
216 3.88 3.04 2.65 2.41 2.26 2.14 2.05 1.98 1.92 1.87 1.83 1.80 1.77 1.74 1.71
217 3.88 3.04 2.65 2.41 2.26 2.14 2.05 1.98 1.92 1.87 1.83 1.80 1.77 1.74 1.71
218 3.88 3.04 2.65 2.41 2.26 2.14 2.05 1.98 1.92 1.87 1.83 1.80 1.77 1.74 1.71
219 3.88 3.04 2.65 2.41 2.26 2.14 2.05 1.98 1.92 1.87 1.83 1.80 1.77 1.74 1.71
220 3.88 3.04 2.65 2.41 2.26 2.14 2.05 1.98 1.92 1.87 1.83 1.80 1.76 1.74 1.71
221 3.88 3.04 2.65 2.41 2.25 2.14 2.05 1.98 1.92 1.87 1.83 1.80 1.76 1.74 1.71
222 3.88 3.04 2.65 2.41 2.25 2.14 2.05 1.98 1.92 1.87 1.83 1.80 1.76 1.74 1.71
223 3.88 3.04 2.65 2.41 2.25 2.14 2.05 1.98 1.92 1.87 1.83 1.80 1.76 1.74 1.71
224 3.88 3.04 2.64 2.41 2.25 2.14 2.05 1.98 1.92 1.87 1.83 1.80 1.76 1.74 1.71
225 3.88 3.04 2.64 2.41 2.25 2.14 2.05 1.98 1.92 1.87 1.83 1.80 1.76 1.74 1.71
Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com), 2010 Page 1
Titik Persentase Distribusi t (df = 1 – 40)
Pr 0.25 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 0.001
df 0.50 0.20 0.10 0.050 0.02 0.010 0.002
1 1.00000 3.07768 6.31375 12.70620 31.82052 63.65674 318.30884
2 0.81650 1.88562 2.91999 4.30265 6.96456 9.92484 22.32712
3 0.76489 1.63774 2.35336 3.18245 4.54070 5.84091 10.21453
4 0.74070 1.53321 2.13185 2.77645 3.74695 4.60409 7.17318
5 0.72669 1.47588 2.01505 2.57058 3.36493 4.03214 5.89343
6 0.71756 1.43976 1.94318 2.44691 3.14267 3.70743 5.20763
7 0.71114 1.41492 1.89458 2.36462 2.99795 3.49948 4.78529
8 0.70639 1.39682 1.85955 2.30600 2.89646 3.35539 4.50079
9 0.70272 1.38303 1.83311 2.26216 2.82144 3.24984 4.29681
10 0.69981 1.37218 1.81246 2.22814 2.76377 3.16927 4.14370
11 0.69745 1.36343 1.79588 2.20099 2.71808 3.10581 4.02470
12 0.69548 1.35622 1.78229 2.17881 2.68100 3.05454 3.92963
13 0.69383 1.35017 1.77093 2.16037 2.65031 3.01228 3.85198
14 0.69242 1.34503 1.76131 2.14479 2.62449 2.97684 3.78739
15 0.69120 1.34061 1.75305 2.13145 2.60248 2.94671 3.73283
16 0.69013 1.33676 1.74588 2.11991 2.58349 2.92078 3.68615
17 0.68920 1.33338 1.73961 2.10982 2.56693 2.89823 3.64577
18 0.68836 1.33039 1.73406 2.10092 2.55238 2.87844 3.61048
19 0.68762 1.32773 1.72913 2.09302 2.53948 2.86093 3.57940
20 0.68695 1.32534 1.72472 2.08596 2.52798 2.84534 3.55181
21 0.68635 1.32319 1.72074 2.07961 2.51765 2.83136 3.52715
22 0.68581 1.32124 1.71714 2.07387 2.50832 2.81876 3.50499
23 0.68531 1.31946 1.71387 2.06866 2.49987 2.80734 3.48496
24 0.68485 1.31784 1.71088 2.06390 2.49216 2.79694 3.46678
25 0.68443 1.31635 1.70814 2.05954 2.48511 2.78744 3.45019
26 0.68404 1.31497 1.70562 2.05553 2.47863 2.77871 3.43500
27 0.68368 1.31370 1.70329 2.05183 2.47266 2.77068 3.42103
28 0.68335 1.31253 1.70113 2.04841 2.46714 2.76326 3.40816
29 0.68304 1.31143 1.69913 2.04523 2.46202 2.75639 3.39624
30 0.68276 1.31042 1.69726 2.04227 2.45726 2.75000 3.38518
31 0.68249 1.30946 1.69552 2.03951 2.45282 2.74404 3.37490
32 0.68223 1.30857 1.69389 2.03693 2.44868 2.73848 3.36531
33 0.68200 1.30774 1.69236 2.03452 2.44479 2.73328 3.35634
34 0.68177 1.30695 1.69092 2.03224 2.44115 2.72839 3.34793
35 0.68156 1.30621 1.68957 2.03011 2.43772 2.72381 3.34005
36 0.68137 1.30551 1.68830 2.02809 2.43449 2.71948 3.33262
37 0.68118 1.30485 1.68709 2.02619 2.43145 2.71541 3.32563
38 0.68100 1.30423 1.68595 2.02439 2.42857 2.71156 3.31903
39 0.68083 1.30364 1.68488 2.02269 2.42584 2.70791 3.31279
40 0.68067 1.30308 1.68385 2.02108 2.42326 2.70446 3.30688
Catatan: Probabilita yang lebih kecil yang ditunjukkan pada judul tiap kolom adalah luas daerah
dalam satu ujung, sedangkan probabilitas yang lebih besar adalah luas daerah dalam
kedua ujung
Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com), 2010 Page 2
Titik Persentase Distribusi t (df = 41 – 80)
Pr 0.25 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 0.001
df 0.50 0.20 0.10 0.050 0.02 0.010 0.002
41 0.68052 1.30254 1.68288 2.01954 2.42080 2.70118 3.30127
42 0.68038 1.30204 1.68195 2.01808 2.41847 2.69807 3.29595
43 0.68024 1.30155 1.68107 2.01669 2.41625 2.69510 3.29089
44 0.68011 1.30109 1.68023 2.01537 2.41413 2.69228 3.28607
45 0.67998 1.30065 1.67943 2.01410 2.41212 2.68959 3.28148
46 0.67986 1.30023 1.67866 2.01290 2.41019 2.68701 3.27710
47 0.67975 1.29982 1.67793 2.01174 2.40835 2.68456 3.27291
48 0.67964 1.29944 1.67722 2.01063 2.40658 2.68220 3.26891
49 0.67953 1.29907 1.67655 2.00958 2.40489 2.67995 3.26508
50 0.67943 1.29871 1.67591 2.00856 2.40327 2.67779 3.26141
51 0.67933 1.29837 1.67528 2.00758 2.40172 2.67572 3.25789
52 0.67924 1.29805 1.67469 2.00665 2.40022 2.67373 3.25451
53 0.67915 1.29773 1.67412 2.00575 2.39879 2.67182 3.25127
54 0.67906 1.29743 1.67356 2.00488 2.39741 2.66998 3.24815
55 0.67898 1.29713 1.67303 2.00404 2.39608 2.66822 3.24515
56 0.67890 1.29685 1.67252 2.00324 2.39480 2.66651 3.24226
57 0.67882 1.29658 1.67203 2.00247 2.39357 2.66487 3.23948
58 0.67874 1.29632 1.67155 2.00172 2.39238 2.66329 3.23680
59 0.67867 1.29607 1.67109 2.00100 2.39123 2.66176 3.23421
60 0.67860 1.29582 1.67065 2.00030 2.39012 2.66028 3.23171
61 0.67853 1.29558 1.67022 1.99962 2.38905 2.65886 3.22930
62 0.67847 1.29536 1.66980 1.99897 2.38801 2.65748 3.22696
63 0.67840 1.29513 1.66940 1.99834 2.38701 2.65615 3.22471
64 0.67834 1.29492 1.66901 1.99773 2.38604 2.65485 3.22253
65 0.67828 1.29471 1.66864 1.99714 2.38510 2.65360 3.22041
66 0.67823 1.29451 1.66827 1.99656 2.38419 2.65239 3.21837
67 0.67817 1.29432 1.66792 1.99601 2.38330 2.65122 3.21639
68 0.67811 1.29413 1.66757 1.99547 2.38245 2.65008 3.21446
69 0.67806 1.29394 1.66724 1.99495 2.38161 2.64898 3.21260
70 0.67801 1.29376 1.66691 1.99444 2.38081 2.64790 3.21079
71 0.67796 1.29359 1.66660 1.99394 2.38002 2.64686 3.20903
72 0.67791 1.29342 1.66629 1.99346 2.37926 2.64585 3.20733
73 0.67787 1.29326 1.66600 1.99300 2.37852 2.64487 3.20567
74 0.67782 1.29310 1.66571 1.99254 2.37780 2.64391 3.20406
75 0.67778 1.29294 1.66543 1.99210 2.37710 2.64298 3.20249
76 0.67773 1.29279 1.66515 1.99167 2.37642 2.64208 3.20096
77 0.67769 1.29264 1.66488 1.99125 2.37576 2.64120 3.19948
78 0.67765 1.29250 1.66462 1.99085 2.37511 2.64034 3.19804
79 0.67761 1.29236 1.66437 1.99045 2.37448 2.63950 3.19663
80 0.67757 1.29222 1.66412 1.99006 2.37387 2.63869 3.19526
Catatan: Probabilita yang lebih kecil yang ditunjukkan pada judul tiap kolom adalah luas daerah
dalam satu ujung, sedangkan probabilitas yang lebih besar adalah luas daerah dalam
kedua ujung
Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com), 2010 Page 3
Titik Persentase Distribusi t (df = 81 –120)
Pr 0.25 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 0.001
df 0.50 0.20 0.10 0.050 0.02 0.010 0.002
81 0.67753 1.29209 1.66388 1.98969 2.37327 2.63790 3.19392
82 0.67749 1.29196 1.66365 1.98932 2.37269 2.63712 3.19262
83 0.67746 1.29183 1.66342 1.98896 2.37212 2.63637 3.19135
84 0.67742 1.29171 1.66320 1.98861 2.37156 2.63563 3.19011
85 0.67739 1.29159 1.66298 1.98827 2.37102 2.63491 3.18890
86 0.67735 1.29147 1.66277 1.98793 2.37049 2.63421 3.18772
87 0.67732 1.29136 1.66256 1.98761 2.36998 2.63353 3.18657
88 0.67729 1.29125 1.66235 1.98729 2.36947 2.63286 3.18544
89 0.67726 1.29114 1.66216 1.98698 2.36898 2.63220 3.18434
90 0.67723 1.29103 1.66196 1.98667 2.36850 2.63157 3.18327
91 0.67720 1.29092 1.66177 1.98638 2.36803 2.63094 3.18222
92 0.67717 1.29082 1.66159 1.98609 2.36757 2.63033 3.18119
93 0.67714 1.29072 1.66140 1.98580 2.36712 2.62973 3.18019
94 0.67711 1.29062 1.66123 1.98552 2.36667 2.62915 3.17921
95 0.67708 1.29053 1.66105 1.98525 2.36624 2.62858 3.17825
96 0.67705 1.29043 1.66088 1.98498 2.36582 2.62802 3.17731
97 0.67703 1.29034 1.66071 1.98472 2.36541 2.62747 3.17639
98 0.67700 1.29025 1.66055 1.98447 2.36500 2.62693 3.17549
99 0.67698 1.29016 1.66039 1.98422 2.36461 2.62641 3.17460
100 0.67695 1.29007 1.66023 1.98397 2.36422 2.62589 3.17374
101 0.67693 1.28999 1.66008 1.98373 2.36384 2.62539 3.17289
102 0.67690 1.28991 1.65993 1.98350 2.36346 2.62489 3.17206
103 0.67688 1.28982 1.65978 1.98326 2.36310 2.62441 3.17125
104 0.67686 1.28974 1.65964 1.98304 2.36274 2.62393 3.17045
105 0.67683 1.28967 1.65950 1.98282 2.36239 2.62347 3.16967
106 0.67681 1.28959 1.65936 1.98260 2.36204 2.62301 3.16890
107 0.67679 1.28951 1.65922 1.98238 2.36170 2.62256 3.16815
108 0.67677 1.28944 1.65909 1.98217 2.36137 2.62212 3.16741
109 0.67675 1.28937 1.65895 1.98197 2.36105 2.62169 3.16669
110 0.67673 1.28930 1.65882 1.98177 2.36073 2.62126 3.16598
111 0.67671 1.28922 1.65870 1.98157 2.36041 2.62085 3.16528
112 0.67669 1.28916 1.65857 1.98137 2.36010 2.62044 3.16460
113 0.67667 1.28909 1.65845 1.98118 2.35980 2.62004 3.16392
114 0.67665 1.28902 1.65833 1.98099 2.35950 2.61964 3.16326
115 0.67663 1.28896 1.65821 1.98081 2.35921 2.61926 3.16262
116 0.67661 1.28889 1.65810 1.98063 2.35892 2.61888 3.16198
117 0.67659 1.28883 1.65798 1.98045 2.35864 2.61850 3.16135
118 0.67657 1.28877 1.65787 1.98027 2.35837 2.61814 3.16074
119 0.67656 1.28871 1.65776 1.98010 2.35809 2.61778 3.16013
120 0.67654 1.28865 1.65765 1.97993 2.35782 2.61742 3.15954
Catatan: Probabilita yang lebih kecil yang ditunjukkan pada judul tiap kolom adalah luas daerah
dalam satu ujung, sedangkan probabilitas yang lebih besar adalah luas daerah dalam
kedua ujung
Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com), 2010 Page 4
Titik Persentase Distribusi t (df = 121 –160)
Pr 0.25 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 0.001
df 0.50 0.20 0.10 0.050 0.02 0.010 0.002
121 0.67652 1.28859 1.65754 1.97976 2.35756 2.61707 3.15895
122 0.67651 1.28853 1.65744 1.97960 2.35730 2.61673 3.15838
123 0.67649 1.28847 1.65734 1.97944 2.35705 2.61639 3.15781
124 0.67647 1.28842 1.65723 1.97928 2.35680 2.61606 3.15726
125 0.67646 1.28836 1.65714 1.97912 2.35655 2.61573 3.15671
126 0.67644 1.28831 1.65704 1.97897 2.35631 2.61541 3.15617
127 0.67643 1.28825 1.65694 1.97882 2.35607 2.61510 3.15565
128 0.67641 1.28820 1.65685 1.97867 2.35583 2.61478 3.15512
129 0.67640 1.28815 1.65675 1.97852 2.35560 2.61448 3.15461
130 0.67638 1.28810 1.65666 1.97838 2.35537 2.61418 3.15411
131 0.67637 1.28805 1.65657 1.97824 2.35515 2.61388 3.15361
132 0.67635 1.28800 1.65648 1.97810 2.35493 2.61359 3.15312
133 0.67634 1.28795 1.65639 1.97796 2.35471 2.61330 3.15264
134 0.67633 1.28790 1.65630 1.97783 2.35450 2.61302 3.15217
135 0.67631 1.28785 1.65622 1.97769 2.35429 2.61274 3.15170
136 0.67630 1.28781 1.65613 1.97756 2.35408 2.61246 3.15124
137 0.67628 1.28776 1.65605 1.97743 2.35387 2.61219 3.15079
138 0.67627 1.28772 1.65597 1.97730 2.35367 2.61193 3.15034
139 0.67626 1.28767 1.65589 1.97718 2.35347 2.61166 3.14990
140 0.67625 1.28763 1.65581 1.97705 2.35328 2.61140 3.14947
141 0.67623 1.28758 1.65573 1.97693 2.35309 2.61115 3.14904
142 0.67622 1.28754 1.65566 1.97681 2.35289 2.61090 3.14862
143 0.67621 1.28750 1.65558 1.97669 2.35271 2.61065 3.14820
144 0.67620 1.28746 1.65550 1.97658 2.35252 2.61040 3.14779
145 0.67619 1.28742 1.65543 1.97646 2.35234 2.61016 3.14739
146 0.67617 1.28738 1.65536 1.97635 2.35216 2.60992 3.14699
147 0.67616 1.28734 1.65529 1.97623 2.35198 2.60969 3.14660
148 0.67615 1.28730 1.65521 1.97612 2.35181 2.60946 3.14621
149 0.67614 1.28726 1.65514 1.97601 2.35163 2.60923 3.14583
150 0.67613 1.28722 1.65508 1.97591 2.35146 2.60900 3.14545
151 0.67612 1.28718 1.65501 1.97580 2.35130 2.60878 3.14508
152 0.67611 1.28715 1.65494 1.97569 2.35113 2.60856 3.14471
153 0.67610 1.28711 1.65487 1.97559 2.35097 2.60834 3.14435
154 0.67609 1.28707 1.65481 1.97549 2.35081 2.60813 3.14400
155 0.67608 1.28704 1.65474 1.97539 2.35065 2.60792 3.14364
156 0.67607 1.28700 1.65468 1.97529 2.35049 2.60771 3.14330
157 0.67606 1.28697 1.65462 1.97519 2.35033 2.60751 3.14295
158 0.67605 1.28693 1.65455 1.97509 2.35018 2.60730 3.14261
159 0.67604 1.28690 1.65449 1.97500 2.35003 2.60710 3.14228
160 0.67603 1.28687 1.65443 1.97490 2.34988 2.60691 3.14195
Catatan: Probabilita yang lebih kecil yang ditunjukkan pada judul tiap kolom adalah luas daerah
dalam satu ujung, sedangkan probabilitas yang lebih besar adalah luas daerah dalam
kedua ujung
Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com), 2010 Page 5
Titik Persentase Distribusi t (df = 161 –200)
Pr 0.25 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 0.001
df 0.50 0.20 0.10 0.050 0.02 0.010 0.002
161 0.67602 1.28683 1.65437 1.97481 2.34973 2.60671 3.14162
162 0.67601 1.28680 1.65431 1.97472 2.34959 2.60652 3.14130
163 0.67600 1.28677 1.65426 1.97462 2.34944 2.60633 3.14098
164 0.67599 1.28673 1.65420 1.97453 2.34930 2.60614 3.14067
165 0.67598 1.28670 1.65414 1.97445 2.34916 2.60595 3.14036
166 0.67597 1.28667 1.65408 1.97436 2.34902 2.60577 3.14005
167 0.67596 1.28664 1.65403 1.97427 2.34888 2.60559 3.13975
168 0.67595 1.28661 1.65397 1.97419 2.34875 2.60541 3.13945
169 0.67594 1.28658 1.65392 1.97410 2.34862 2.60523 3.13915
170 0.67594 1.28655 1.65387 1.97402 2.34848 2.60506 3.13886
171 0.67593 1.28652 1.65381 1.97393 2.34835 2.60489 3.13857
172 0.67592 1.28649 1.65376 1.97385 2.34822 2.60471 3.13829
173 0.67591 1.28646 1.65371 1.97377 2.34810 2.60455 3.13801
174 0.67590 1.28644 1.65366 1.97369 2.34797 2.60438 3.13773
175 0.67589 1.28641 1.65361 1.97361 2.34784 2.60421 3.13745
176 0.67589 1.28638 1.65356 1.97353 2.34772 2.60405 3.13718
177 0.67588 1.28635 1.65351 1.97346 2.34760 2.60389 3.13691
178 0.67587 1.28633 1.65346 1.97338 2.34748 2.60373 3.13665
179 0.67586 1.28630 1.65341 1.97331 2.34736 2.60357 3.13638
180 0.67586 1.28627 1.65336 1.97323 2.34724 2.60342 3.13612
181 0.67585 1.28625 1.65332 1.97316 2.34713 2.60326 3.13587
182 0.67584 1.28622 1.65327 1.97308 2.34701 2.60311 3.13561
183 0.67583 1.28619 1.65322 1.97301 2.34690 2.60296 3.13536
184 0.67583 1.28617 1.65318 1.97294 2.34678 2.60281 3.13511
185 0.67582 1.28614 1.65313 1.97287 2.34667 2.60267 3.13487
186 0.67581 1.28612 1.65309 1.97280 2.34656 2.60252 3.13463
187 0.67580 1.28610 1.65304 1.97273 2.34645 2.60238 3.13438
188 0.67580 1.28607 1.65300 1.97266 2.34635 2.60223 3.13415
189 0.67579 1.28605 1.65296 1.97260 2.34624 2.60209 3.13391
190 0.67578 1.28602 1.65291 1.97253 2.34613 2.60195 3.13368
191 0.67578 1.28600 1.65287 1.97246 2.34603 2.60181 3.13345
192 0.67577 1.28598 1.65283 1.97240 2.34593 2.60168 3.13322
193 0.67576 1.28595 1.65279 1.97233 2.34582 2.60154 3.13299
194 0.67576 1.28593 1.65275 1.97227 2.34572 2.60141 3.13277
195 0.67575 1.28591 1.65271 1.97220 2.34562 2.60128 3.13255
196 0.67574 1.28589 1.65267 1.97214 2.34552 2.60115 3.13233
197 0.67574 1.28586 1.65263 1.97208 2.34543 2.60102 3.13212
198 0.67573 1.28584 1.65259 1.97202 2.34533 2.60089 3.13190
199 0.67572 1.28582 1.65255 1.97196 2.34523 2.60076 3.13169
200 0.67572 1.28580 1.65251 1.97190 2.34514 2.60063 3.13148
Catatan: Probabilita yang lebih kecil yang ditunjukkan pada judul tiap kolom adalah luas daerah
dalam satu ujung, sedangkan probabilitas yang lebih besar adalah luas daerah dalam
kedua ujung
Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com) Page 1
Diproduksi oleh:
Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com)
Titik Persentase atas Distribusi Chi-Square
( χ2 )
Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com) Page 2
Titik Persentase Distribusi Chi-Square untuk d.f. = 1 - 50
Pr 0.25 0.10 0.05 0.010 0.005 0.001
df
1 1.32330 2.70554 3.84146 6.63490 7.87944 10.82757
2 2.77259 4.60517 5.99146 9.21034 10.59663 13.81551
3 4.10834 6.25139 7.81473 11.34487 12.83816 16.26624
4 5.38527 7.77944 9.48773 13.27670 14.86026 18.46683
5 6.62568 9.23636 11.07050 15.08627 16.74960 20.51501
6 7.84080 10.64464 12.59159 16.81189 18.54758 22.45774
7 9.03715 12.01704 14.06714 18.47531 20.27774 24.32189
8 10.21885 13.36157 15.50731 20.09024 21.95495 26.12448
9 11.38875 14.68366 16.91898 21.66599 23.58935 27.87716
10 12.54886 15.98718 18.30704 23.20925 25.18818 29.58830
11 13.70069 17.27501 19.67514 24.72497 26.75685 31.26413
12 14.84540 18.54935 21.02607 26.21697 28.29952 32.90949
13 15.98391 19.81193 22.36203 27.68825 29.81947 34.52818
14 17.11693 21.06414 23.68479 29.14124 31.31935 36.12327
15 18.24509 22.30713 24.99579 30.57791 32.80132 37.69730
16 19.36886 23.54183 26.29623 31.99993 34.26719 39.25235
17 20.48868 24.76904 27.58711 33.40866 35.71847 40.79022
18 21.60489 25.98942 28.86930 34.80531 37.15645 42.31240
19 22.71781 27.20357 30.14353 36.19087 38.58226 43.82020
20 23.82769 28.41198 31.41043 37.56623 39.99685 45.31475
21 24.93478 29.61509 32.67057 38.93217 41.40106 46.79704
22 26.03927 30.81328 33.92444 40.28936 42.79565 48.26794
23 27.14134 32.00690 35.17246 41.63840 44.18128 49.72823
24 28.24115 33.19624 36.41503 42.97982 45.55851 51.17860
25 29.33885 34.38159 37.65248 44.31410 46.92789 52.61966
26 30.43457 35.56317 38.88514 45.64168 48.28988 54.05196
27 31.52841 36.74122 40.11327 46.96294 49.64492 55.47602
28 32.62049 37.91592 41.33714 48.27824 50.99338 56.89229
29 33.71091 39.08747 42.55697 49.58788 52.33562 58.30117
30 34.79974 40.25602 43.77297 50.89218 53.67196 59.70306
31 35.88708 41.42174 44.98534 52.19139 55.00270 61.09831
32 36.97298 42.58475 46.19426 53.48577 56.32811 62.48722
33 38.05753 43.74518 47.39988 54.77554 57.64845 63.87010
34 39.14078 44.90316 48.60237 56.06091 58.96393 65.24722
35 40.22279 46.05879 49.80185 57.34207 60.27477 66.61883
36 41.30362 47.21217 50.99846 58.61921 61.58118 67.98517
37 42.38331 48.36341 52.19232 59.89250 62.88334 69.34645
38 43.46191 49.51258 53.38354 61.16209 64.18141 70.70289
39 44.53946 50.65977 54.57223 62.42812 65.47557 72.05466
40 45.61601 51.80506 55.75848 63.69074 66.76596 73.40196
41 46.69160 52.94851 56.94239 64.95007 68.05273 74.74494
42 47.76625 54.09020 58.12404 66.20624 69.33600 76.08376
43 48.84001 55.23019 59.30351 67.45935 70.61590 77.41858
44 49.91290 56.36854 60.48089 68.70951 71.89255 78.74952
45 50.98495 57.50530 61.65623 69.95683 73.16606 80.07673
46 52.05619 58.64054 62.82962 71.20140 74.43654 81.40033
47 53.12666 59.77429 64.00111 72.44331 75.70407 82.72042
48 54.19636 60.90661 65.17077 73.68264 76.96877 84.03713
49 55.26534 62.03754 66.33865 74.91947 78.23071 85.35056
50 56.33360 63.16712 67.50481 76.15389 79.48998 86.66082
Diproduksi oleh: Junaidi (http://junaidichaniago.wordpress.com) Page 3
Titik Persentase Distribusi Chi-Square untuk d.f. = 51 - 100
Pr 0.25 0.10 0.05 0.010 0.005 0.001
df
51 57.40118 64.29540 68.66929 77.38596 80.74666 87.96798
52 58.46809 65.42241 69.83216 78.61576 82.00083 89.27215
53 59.53435 66.54820 70.99345 79.84334 83.25255 90.57341
54 60.59998 67.67279 72.15322 81.06877 84.50190 91.87185
55 61.66500 68.79621 73.31149 82.29212 85.74895 93.16753
56 62.72942 69.91851 74.46832 83.51343 86.99376 94.46054
57 63.79326 71.03971 75.62375 84.73277 88.23638 95.75095
58 64.85654 72.15984 76.77780 85.95018 89.47687 97.03883
59 65.91927 73.27893 77.93052 87.16571 90.71529 98.32423
60 66.98146 74.39701 79.08194 88.37942 91.95170 99.60723
61 68.04313 75.51409 80.23210 89.59134 93.18614 100.88789
62 69.10429 76.63021 81.38102 90.80153 94.41865 102.16625
63 70.16496 77.74538 82.52873 92.01002 95.64930 103.44238
64 71.22514 78.85964 83.67526 93.21686 96.87811 104.71633
65 72.28485 79.97300 84.82065 94.42208 98.10514 105.98814
66 73.34409 81.08549 85.96491 95.62572 99.33043 107.25788
67 74.40289 82.19711 87.10807 96.82782 100.55401 108.52558
68 75.46124 83.30790 88.25016 98.02840 101.77592 109.79130
69 76.51916 84.41787 89.39121 99.22752 102.99621 111.05507
70 77.57666 85.52704 90.53123 100.42518 104.21490 112.31693
71 78.63374 86.63543 91.67024 101.62144 105.43203 113.57694
72 79.69042 87.74305 92.80827 102.81631 106.64763 114.83512
73 80.74670 88.84992 93.94534 104.00983 107.86174 116.09151
74 81.80260 89.95605 95.08147 105.20203 109.07438 117.34616
75 82.85812 91.06146 96.21667 106.39292 110.28558 118.59909
76 83.91326 92.16617 97.35097 107.58254 111.49538 119.85035
77 84.96804 93.27018 98.48438 108.77092 112.70380 121.09996
78 86.02246 94.37352 99.61693 109.95807 113.91087 122.34795
79 87.07653 95.47619 100.74862 111.14402 115.11661 123.59437
80 88.13026 96.57820 101.87947 112.32879 116.32106 124.83922
81 89.18365 97.67958 103.00951 113.51241 117.52422 126.08256
82 90.23670 98.78033 104.13874 114.69489 118.72613 127.32440
83 91.28944 99.88046 105.26718 115.87627 119.92682 128.56477
84 92.34185 100.97999 106.39484 117.05654 121.12629 129.80369
85 93.39395 102.07892 107.52174 118.23575 122.32458 131.04120
86 94.44574 103.17726 108.64789 119.41390 123.52170 132.27732
87 95.49723 104.27504 109.77331 120.59101 124.71768 133.51207
88 96.54842 105.37225 110.89800 121.76711 125.91254 134.74548
89 97.59932 106.46890 112.02199 122.94221 127.10628 135.97757
90 98.64993 107.56501 113.14527 124.11632 128.29894 137.20835
91 99.70026 108.66058 114.26787 125.28946 129.49053 138.43786
92 100.75031 109.75563 115.38979 126.46166 130.68107 139.66612
93 101.80009 110.85015 116.51105 127.63291 131.87058 140.89313
94 102.84960 111.94417 117.63165 128.80325 133.05906 142.11894
95 103.89884 113.03769 118.75161 129.97268 134.24655 143.34354
96 104.94783 114.13071 119.87094 131.14122 135.43305 144.56697
97 105.99656 115.22324 120.98964 132.30888 136.61858 145.78923
98 107.04503 116.31530 122.10773 133.47567 137.80315 147.01036
99 108.09326 117.40688 123.22522 134.64162 138.98678 148.23036
100 109.14124 118.49800 124.34211 135.80672 140.16949 149.44925