Embed Size (px)
Citation preview
PENGARUH STRUKTUR PASAR TERHADAP KINERJA
INDUSTRI PERBANKAN SYARIAH DI INDONESIA
PERIODE TAHUN 2012-2016
Skripsi
Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Untuk Memenuhi Syarat-syarat Guna Meraih
Gelar Sarjana Ekonomi (S.E.)
Oleh:
Tara Bilqis Awwaliyah
NIM : 1113046000098
PROGRAM STUDI EKONOMI SYARIAH
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2018 M/1439 H
iv
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
I. DATA PRIBADI
1. Nama Lengkap : Tara Bilqis Awwaliyah
2. Tempat, Tanggal, Lahir : Lamongan, 01 Juli 1995
3. Jenis Kelamin : Perempuan
4. Agama : Islam
5. Kewarganegaraan : Indonesia
6. Alamat : Jalan Masjid Darussalam RT 03/14 No. 57,
Kelurahan Kedaung, Kecamatan Pamulang,
Kota Tangerang Selatan, Banten 15415
7. Email : [email protected]
II. PENDIDIKAN FORMAL
1. TK Aria Putra Tahun 2000-2001
2. SD Negeri Ciputat II Tahun 2001-2007
3. SMP Negeri 86 Jakarta Tahun 2007-2010
4. SMA Negeri 87 Jakarta Tahun 2010-2013
5. UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Tahun 2013-2018
v
ABSTRAK
Tara Bilqis Awwaliyah, 1113046000098, Pengaruh Struktur Pasar terhadap
Kinerja Industri Perbankan Syariah di Indonesia. Program Studi Ekonomi
Syariah, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Islam Negeri Syarif
Hidayatullah Jakarta, 1438H/ 2018M.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh struktur pasar terhadap
kinerja industri perbankan syariah di Indonesia. Peneliti menggunakan data panel
dengan 10 data cross section dan data time series dari tahun 2012 kuartal pertama
sampai dengan 2016 kuartal keempat. Penelitian ini merupakan penelitian dengan
menggunakan analisis data panel dan model yang terpilih adalah Random Effect
Model (REM).
Variabel terikat dalam penelitian ini adalah Return On Aseets (ROA) sebagai
proksi dari kinerja. Untuk variabel bebas digunakan variabel market share asset
(MS) dan concentration rasio asset (CR4) sebagai proksi dari struktur pasar,
variabel MSCR4 (variabel interaksi hasil perkalian antara market share dan
concentration ratio) sebagai pembuktian ada atau tidak adanya perilaku kolusi
dalam industri, dan variabel kontrol yang mempengaruhi kinerja, yaitu Financing
to Deposit Ratio (FDR), Non Performing Financing (NPF) dan Biaya Operasional
terhadap Pendapatan Operasional (BOPO).
Hasil penelitian menunjukkan struktur pasar yang diproksikan dengan pangsa
pasar (MS) dan konsentrasi pasar (CR4) tidak terbukti mempengaruhi kinerja
industri perbankan syariah di Indonesia. Artinya, kinerja industri perbankan syariah
di Indonesia tidak didukung oleh hipotesis tradisional (traditional hypothesis)
tentang perilaku kolusi akibat adanya kekuatan pasar, dan tidak juga didukung oleh
hipotesis efisiensi struktur (efficient structure hypothesis). Namun, dari penelitian
ini dapat diketahui tidak ditemukan perilaku kolusi pada industri perbankan syariah
di Indonesia. Sedangkan, untuk variabel kontrol FDR, NPF, BOPO berpengaruh
negatif signifikan terhadap kinerja industri perbankan syariah di Indonesia.
Kata Kunci : Market Share, Concentration Ratio, MSCR4 (variabel interaksi hasil
perkalian antara market share dan concentration ratio), FDR, NPF, BOPO, ROA,
Structure-Conduct-Performance, dan Data Panel.
Pembimbing: Dr. M. Nur Rianto Al-Arif, S.E., M.Si.
Daftar Pustaka: 1997-2017
vi
ABSTRACT
Tara Bilqis Awwaliyah, 1113046000098, The Influence of Market Structure on
Performance of Sharia Banking Industry in Indonesia. Sharia Economic Studies
Program, Faculty Economic and Business. State Islamic University of Syarif
Hidayatullah Jakarta, 1438H/ 2018M.
This study aims to analyze the influence of market structure on the
performance of sharia banking industry in Indonesia. In this study, used a panel
data analysis with 10 cross section and time series data from 2012 first quarter to
the fourth quarter 2016. This research used Random Effect Panel Data Model.
The dependent variable in this study is Return on Assets (ROA) as a proxy
of performance. For independent variables, market share asset (MS) and
concentration ratio (CR4) are used as proxies of market structure, MSCR4
(interaction variable of market share and concentration ratio) as evidence of
presence or absence of collusive behavior in the industry, and control variables
that affect performance are Financing to Deposit Ratio (FDR), Non Performing
Financing (NPF) and Operational Cost to Operating Income (BOPO).
The result show that market structure proxies by market structure (MS) and
concentration ratio (CR4) is not proven to affect the performance of sharia banking
industry in Indonesia. Which mean, performance of sharia banking industry in
Indonesia is not supported by the traditional hypothesis of collusive behavior due
the market power, and not supported by the efficient structures hypothesis.
However, from this research can be seen not found collusive behavior in sharia
banking industry in Indonesia. Menawhile, for control variables, FDR, NPF, and
BOPO have a significant negaitive effect on the performance of Sharia Banking
industry in Indonesia.
Keywords: Market Structure, Concentration Ratio, MSCR4 (interaction variable
of market share and concentration ratio), FDR, NPF, BOPO, ROA, Structure-
Conduct-Performance, and Data Panel.
Advisor: Dr. M. Nur Rianto Al-Arif, S.E., M.Si.
Reference: 1997-2017
vii
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah
melimpahkan rahmat dan hidayah-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan
skripsi ini. Tak lupa shalawat dan salam, penulis tujukan kepada Nabi besar hingga
akhir zaman Rasulullah Muhammad SAW yang telah berjuang membawa umat
manusia dari jaman kegelapan sampai jaman yang terang-benderang seperti saat ini
dengan segala ilmu pengetahuan.
Atas kehendak dan rahmat Allah SWT, penulis dapat menyelesaikan skripsi
yang berjudul “Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri Perbankan
Syariah di Indonesia Periode Tahun 2012-2016”, skripsi ini disusun sebagai salah
satu syarat dalam menyelesaikan studi strata 1 (S-1) dan memperoleh gelar Sarjana
Ekonomi (S.E.), Jurusan Ekonomi Syariah, Fakultas Ekonomi dan Bisnis,
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Dalam kesempatan ini, penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada
pihak-pihak yang telah berkenan memberikan bantuan dan motivasi dalam
penyelesaian skripsi, ungkapan terima kasih ini penulis tujukan kepada:
1. Bapak Dr. M. Arief Mufraini, Lc., M.Si., selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan
Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta yang saya hormati.
2. Bapak Dr. Asep Saepudin Jahar, M.A., selaku Dekan Fakultas Syariah dan
Hukum Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta yang saya
hormati.
3. Bapak Yoghi Citra Pratama, M.Si., selaku Ketua Program Studi Ekonomi
Syariah dan Ir. RR. Tini Anggraeni, S.T., M.Si., selaku Sekertaris Program
Studi Ekonomi Syariah Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri
Syarif Hidayatullah Jakarta yang telah banyak membantu mahasiwa/i passing
out.
4. Bapak A.M. Hasan Ali, M.A., selaku Ketua Program Studi Muamalat dan
Bapak H. Abdurrauf, Lc., M.A., selaku Sekertaris Program Studi Muamalat
Fakultas Syariah dan Hukum Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah
viii
Jakarta yang selalu memberikan arahan dan bimbingan kepada seluruh
mahasiswa/i program studi Muamalat.
5. Bapak Dr. M. Nur Rianto Al-Arif, S.E., M.Si., selaku dosen pembimbing saya
yang telah bersedia meluangkan waktu di sela-sela kesibukannya untuk
memberikan arahan dan bimbingan selama proses penyelesaian skripsi ini.
6. Ibu Nurul Handayani, M.Pd., selaku dosen penasihat akademik saya yang telah
membimbing saya selama masa perkuliahan.
7. Untuk kedua orang tuaku, Bapak Suyoto dan Ibu Sulufia Bachmida yang terus
memberikan doa, kasih sayang, perhatian, dan perjuangan mereka untuk terus
mendukung saya sampai skripsi ini selesai.
8. Adik tercinta, Irene Aleyda Nizma yang selalu sedia berkorban mendengar
keluh kesah dan mendukung saya.
9. Keluarga besar penulis, Mbahbu, Ibun Nadya, Bapak Adzka, Ayah Jim, Mami
Tati, Om Ale, dan Ate Umi yang terus memberikan doa dan semangat dalam
menyelesaikan skripsi ini.
10. Seluruh dosen yang selalu mengajarkan ilmunya dengan ikhlas, karyawan dan
staf akademik Fakultas Syariah dan Hukum Universitas Islam Negeri Syarif
Hidayatullah Jakarta.
11. Sahabat-sahabat penulis, Viya, Cipa, Sufi, Lita, Sifa, dan Ina, yang selalu
memberi dukungan dan menjadi tempat berbagi suka maupun duka selama
masa perkuliahan.
12. Teman-teman kelas Muamalat C, terima kasih atas waktu dan kebersamaannya
yang telah kita mulai sejak awal masuk kuliah dan semoga terus sampai nanti.
Penulis menyadari bahwa dalam penulisan skripsi ini masih ada kekurangan
karena keterbatasan ilmu yang dimiliki. Besar harapan bagi penulis, semoga skripsi
ini dapat berguna dan bermanfaat bagi kita semua.
Jakarta, 01 Oktober 2017
Penulis
ix
DAFTAR ISI
LEMBAR PERSETUJUAN DOSEN PEMBIMBING ...................................... i
LEMBAR PENGESAHAN PANITIA UJIAN ................................................... ii
LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH .......................... iii
DAFTAR RIWAYAT HIDUP ............................................................................ iv
ABSTRAK .............................................................................................................. v
ABSTRACT .......................................................................................................... vi
KATA PENGANTAR ......................................................................................... vii
DAFTAR ISI ......................................................................................................... ix
DAFTAR TABEL ............................................................................................... xii
DAFTAR GAMBAR .......................................................................................... xiv
BAB I PENDAHULUAN ....................................................................................... 1
A. Latar Belakang Masalah ............................................................................... 1
B. Identifikasi Masalah ................................................................................... 10
C. Pembatasan dan Rumusan Masalah ........................................................... 10
D. Tujuan dan Manfaat Penelitian .................................................................. 11
E. Sistematika Penulisan ................................................................................ 12
BAB II TINJAUAN PUSTAKA .......................................................................... 13
A. Ekonomi Industri ..................................................................................... 13
B. Teori Structure-Conduct-Performance (SCP) ......................................... 14
C. Structure-Conduct-Performance (SCP) pada Industri Perbankan .......... 16
D. Kerangka Chicago School ....................................................................... 19
E. Struktur Pasar ........................................................................................... 20
F. Konsentrasi .............................................................................................. 25
G. Market Share (Pangsa Pasar) ................................................................... 29
H. Kinerja...................................................................................................... 29
x
I. Analisis Rasio Keuangan yang Mempengaruhi Kinerja .......................... 31
1. Financing to Deposit Ratio (FDR) ................................................... 31
2. Non Performing Financing (NPF) .................................................... 32
3. Biaya Operasional terhadap Pendaptan Operasional (BOPO) ......... 32
J. Hubungan Struktur Pasar dengan Kinerja................................................ 33
K. Hubungan Rasio Keuangan dengan Kinerja ............................................ 34
L. Review Studi Terdahulu ........................................................................... 36
M. Kerangka Pemikiran................................................................................. 40
BAB III METODE PENELITIAN ..................................................................... 42
A. Ruang Lingkup Penelitian ..................................................................... 42
B. Populasi dan Sampel Penelitian ............................................................. 43
C. Metode Pengumpulan Data ................................................................... 44
D. Operasional Variabel Penelitian ............................................................ 44
1. Variabel Dependen ......................................................................... 45
2. Variabel Independen ...................................................................... 45
E. Metode Analisis Data ............................................................................ 49
1. Keuntungan Menggunakan Data Panel .......................................... 49
2. Model Analisis................................................................................ 50
3. Penentuan Model Estimasi ............................................................. 56
4. Tahap Analisis Data ....................................................................... 58
5. Uji Hipotesis ................................................................................... 60
F. Kerangka Penelitian ............................................................................... 63
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN ....................................................... 64
A. Analisis Deksriptif Statistik ................................................................... 64
B. Pemilihan Model Regresi Data Panel .................................................... 75
C. Hasil Uji Signifikansi ............................................................................ 82
1. Uji Signifikansi Simultan (Uji-F) ................................................... 82
2. Uji Signifikansi Parsial (Uji-t)........................................................ 84
3. Uji Koefisien Determinasi .............................................................. 87
xi
D. Hasil Estimasi Model ............................................................................ 88
E. Pembahasan Hasil Penelitian ................................................................. 93
F. Analisis Pengaruh Variabel Struktur Pasar Market Share (MS) dan
Concentration Ratio (CR4) terhadap Kinerja (ROA) Industri Perbankan
Syariah di Indonesia .............................................................................. 98
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ............................................................. 103
A. Kesimpulan .......................................................................................... 103
B. Saran .................................................................................................... 104
DAFTAR PUSTAKA ......................................................................................... 106
LAMPIRAN
xii
DAFTAR TABEL
Tabel 1.1 Indikator Kinerja Perbankan Syariah di Indonesia Tahun 2010-2016 ..... 1
Tabel 1.2 Perkembangan Jumlah Bank Syariah di Indonesia Tahun 2010-2016 .... 2
Tabel 1.3 Total Aset Bank Syariah, Bank Umum, Industri Perbankan Nasional serta
Pangsa Pasar Bank Syariah dan Bank Umum di Indonesia Tahun 2007-2016........ 3
Tabel 1.4 Rasio Keuangan Perbankan Syariah Indonesia Tahun 2010-2016 .......... 4
Tabel 1.5 Pangsa Pasar Bank Umum Syariah dan Konsentrasi Pasar Industri
Perbankan Syariah Tahun 2014-2016 ...................................................................... 6
Tabel 2.1 Pengklasifikasikan CR4 ......................................................................... 27
Tabel 2.2 Pengklasifikasikan IHH ......................................................................... 28
Tabel 3.1 Daftar Bank Umum Syariah yang Menjadi Sampel Penelitian.............. 43
Tabel 3.2 Operasional Variabel Dependen dan Independen Penelitian ................. 46
Tabel 4.1 Data Pangsa Pasar Aset 10 Bank Umum Syariah Periode Tahun 2012-
2016 (dalam persen) ............................................................................................... 65
Tabel 4.2 Data Konsentrasi Pasar 4 Bank Umum Syariah Terbesar dalam Industri
Perbankan Syariah di Indonesia Periode Tahun 2012-2016 (dalam persen) ......... 66
Tabel 4.3 Data Rasio ROA 10 Bank Umum Syariah Periode Tahun 2012-2016
(dalam persen) ........................................................................................................ 68
Tabel 4.4 Data Rasio FDR 10 Bank Umum Syariah Periode Tahun 2012-2016
(dalam persen) ........................................................................................................ 70
Tabel 4.5 Data Rasio NPF 10 Bank Umum Syariah Periode Tahun 2012-2016
(dalam persen) ........................................................................................................ 72
Tabel 4.6 Data Rasio BOPO 10 Bank Umum Syariah Periode Tahun 2012-2016
(dalam persen) ........................................................................................................ 74
Tabel 4.7 Hasil Regresi Data Panel Common Effect Model (CEM) ...................... 76
xiii
Tabel 4.8 Hasil Regresi Data Panel Fixed Effect Model (FEM) ............................ 77
Tabel 4.9 Hasil Uji Chow ....................................................................................... 79
Tabel 4.10 Hasil Regresi Data Panel Random Effect Model (REM) ..................... 80
Tabel 4.11 Hasil Uji Hausman ............................................................................... 82
Tabel 4.12 Model Regresi Tiap Bank .................................................................... 89
Tabel 4.13 Ikhtisar Hasil Regresi Hubungan Variabel Independen terhadap
Variabel Dependen ................................................................................................. 93
xiv
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Hubungan Struktur-Perilaku-Kinerja ................................................. 14
Gambar 2.2 Kerangka SCP pada Industri Perbankan ........................................... 18
Gambar 2.3 Kerangka Chicago School .................................................................. 19
Gambar 2.4 Kerangka Pemikiran ........................................................................... 41
Gambar 3.1 Kerangka Penelitian ........................................................................... 63
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Masalah
Hingga tahun 2016, industri perbankan syariah mengalami kemajuan yang
cukup pesat dari awal berdiri pada tahun 1992. Ada beberapa indikator untuk
mengetahui kinerja perbankan di Indonesia. Antara lain dapat dilihat dari segi aset,
DPK, dan pembiayaan yang mengalami peningkatan cukup signifikan.
Tabel 1.1 Indikator Kinerja Perbankan Syariah di Indonesia
Tahun 2010-2016
Indikator 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Aset*) 97519 145467 195018 242276 272343 296262 356504
DPK*) 76036 115415 147512 183534 217858 231175 279335
Pembiayaan*) 68181 102655 147505 184122 199330 212996 248007
*) dalam miliar rupiah
Sumber: Otoritas Jasa Keuangan, Statistik Perbankan Syariah
Terlihat dari tabel 1.1 menunjukkan, selama periode rentang waktu 7 tahun
terakhir yaitu dari tahun 2010 sampai dengan 2016, perkembangan aset bank
syariah meningkat sebesar 266 persen. Peningkatan untuk jumlah dana pihak ketiga
(DPK) yang dipercayakan masyarakat kepada perbankan syatiah juga mengalami
peningkatan sebesar 267 persen. Selain itu, dalam periode tersebut pembiayaan juga
mengalami peningkatan sebesar 264 persen.
Untuk regulasi, dengan diundangkannya UU No 10 tahun 1998 tentang
Perubahan UU No 7 tahun 1992 tentang Perbankan, maka secara tegas Sistem
Perbankan Syariah ditempatkan sebagai bagian dari Sistem Perbankan Nasional.
Hal yang sangat penting dari peraturan baru itu adalah bahwa bank-bank umum dan
bank-bank perkreditan rakyat konvensional dapat menjalankan transaksi perbankan
syariah melalui pembukaan kantor-kantor cabang syariah, atau mengkonversikan
kantor cabang konvensional menjadi kantor cabang syariah. Perangkat hukum itu,
2
diharapkan telah memberi dasar hukum yang lebih kokoh dan peluang yang lebih
besar dalam pengembangan perbankan syariah di Indonesia.1
Lebih lanjut, mulai tahun 2008 terdapat pengaturan khusus setelah
diundangkannya UU No. 21 tahun 2008 tentang Perbankan Syariah. Disusunnya
UU Perbankan Syariah dilatarbelakangi oleh pemikiran bahwa perbankan syariah
sebagai salah satu sistem perbankan nasional memerlukan berbagai sarana
pendukung agar dapat memberikan kontribusi yang maksimal bagi perekonomian
nasional.2
Tabel 1.2 Perkembangan Jumlah Bank Syariah di Indonesia
Tahun 2010-2016
Kelompok Bank 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
BUS (Unit) 11 11 11 11 12 12 13
UUS (Unit) 23 24 24 23 22 22 21
BPRS (Unit) 150 155 158 163 163 163 166
Sumber: Otoritas Jasa Keuangan, Statistik Perbankan Syariah
Perkembangan industri perbankan syariah di Indonesia juga memiliki tren
yang sejalan dengan perkembangan jumlah bank syariah itu sendiri. Hal tersebut
dapat dilihat dari tabel 1.2, pada tahun 2010 Bank Umum Syariah (BUS) dan Unit
Usaha Syariah (UUS) memiliki jumlah bank sebanyak 34 bank, meskipun pada
tahun-tahun selanjutnya mengalami sedikit fluktuasi, tapi tetap mampu
mempertahankan jumlah bank sebanyak 34 bank hingga Desember 2016. Jumlah
Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS) juga terlihat semakin bertambah dari
tahun ke tahun.
Meskipun perkembangan jumlah bank syariah menunjukkan pertumbuhan
yang cukup baik, namun masih terdapat masalah yang menghambat tercapainya
potensi terbaik industri perbankan syariah di Indonesia, diantaranya adalah dari aset
yang dimiliki industri perbankan syariah di Indonesia ternyata masih relatif kecil
dibanding dengan aset industri bank konvensional di Indonesia. Hal tersebut
terbukti dengan data yang disajikan dalam tabel 1.3.
1 Zainul Arifin, Dasar-dasar Manajemen Bank Syariah, (Jakarta: Azkia Publisher, 2009), h.10. 2 Yoyo Sudaryo dan Aditya Yudanegara, Investasi Bank dan Lembaga Keuangan, (Yogyakarta:
Penerbit Andi, 2017), h. 48.
3
Tabel 1.3 Total Aset Bank Syariah, Bank Umum, Industri Perbankan
Nasional serta Pangsa Pasar (MS) Bank Syariah dan Bank Umum di
Indonesia Tahun 2007-2016
Tahun
Bank
Syariah
Bank
Umum
Industri
Perbankan
Nasional
MS Bank
Syariah
MS
Bank
Umum
(dalam
jutaan
rupiah)
(dalam
jutaan
rupiah)
(dalam
jutaan
rupiah) (%) (%)
2007 36538000 1986501000 2023039000 1.81 98.19
2008 49555000 2310557000 2360112000 2.10 97.90
2009 66090000 2534106000 2600196000 2.54 97.46
2010 97519000 3008853000 3106372000 3.14 96.86
2011 145467000 3652832000 3798299000 3.83 96.17
2012 195018000 4262587000 4457605000 4.37 95.63
2013 242276000 4954467000 5196743000 4.66 95.34
2014 272343000 5615150000 5887493000 4.63 95.37
2015 296262000 6132583000 6428845000 4.61 95.39
2016 356504000 6729799000 7086303000 5.03 94.97
Keterangan: MS = Market Share/Pangsa Pasar
Sumber: Otoritas Jasa Keuangan, Statistik Perbankan Syariah dan Indonesia,
diolah
Tabel 1.3 menunjukkan secara nominal, aset perbankan syariah masih kecil
jika dibandingkan dengan aset bank konvensional. Hal tersebut sejalan dengan
pangsa pasar yang dimiliki perbankan syariah terhadap industri perbankan nasional
yang masih bernilai 5.03% pada tahun 2016. Berdasarkan data diatas, hal ini
menunjukkan bahwa, dukungan dari pemerintah melalui penetapan landasan
hukum dan regulasi belum mampu meningkatkan pertumbuhan perbankan syariah
di Indonesia. Selain itu kecilnya pangsa pasar perbankan syariah dalam industri
perbankan di Indonesia mengindikasikan bahwa bank syariah belum mempunyai
daya saing yang baik jika dihadapkan dengan bank konvensional.
Meskipun aset perbankan syariah masih kalah dengan aset yang dimiliki
oleh bank umum, aset perbankan syariah pasca penetapan UU No.21 Tahun 2008
terus mengalami peningkatan, hingga Desember tahun 2016 peningkatan aset
mencapai 356.5 triliun rupiah. Jika ditelisik lebih jauh, perkembangan aset yang
4
semakin meningkat tidak terlepas dari kinerja perbankan. Perkembangan kinerja
perbankan syariah terlihat pada tabel 1.4 mengenai rasio keuangan perbankan
syariah dibawah ini.
Tabel 1.4 Rasio Keuangan Perbankan Syariah Indonesia Tahun 2010-2016
Tahun ROA FDR NPF BOPO
(%) (%) (%) (%)
2010 1.67 80.54 3.02 80.54
2011 1.79 88.94 2.52 78.41
2012 2.14 100.00 2.22 74.97
2013 2.00 100.32 2.62 78.21
2014 0.79 91.50 4.33 94.16
2015 0.84 92.14 4.40 83.40
2016 0.94 88.78 4.16 82.85
Sumber: Otoritas Jasa Keuangan, Statistik Perbankan Syariah, diolah
Menurut Gwin, kinerja diukur dari sejauh mana industri atau perusahaan
dalam industri mampu mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Kinerja tercermin
dari profitabilitas maupun sejumlah variabel lain.3 Dendawijaya menyatakan,
ukuran profitabilitas salah satunya dapat dilihat melalui tingkat Return on Assets
(ROA), dalam penentuan tingkat kesehatan suatu bank, Bank Indonesia sebagai
pembina dan pengawas perbankan lebih mengutamakan nilai profitabililtas suatu
bank yang diukur dengan aset yang dananya sebagian besar berasal dari dana
simpanan masyarakat.4 Terlihat dari tabel 1.4, ROA yang dimiliki bank syariah
mengalami keadaan yang fluktuatif, pada tahun 2013 hingga 2015, bank syariah
mengalami penurunan sebesar 1,16 persen. Penurunan ROA disebabkan oleh tidak
tumbuhnya pendapatan operasional yang sudah ditargetkan dan naiknya biaya
pencadangan.5
3 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri Pendekatan Struktur, Perilaku,
dan Kinerja, (Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2014), h. 63. 4 Lukman Dendawijaya, Manajemen Perbankan Edisi Kedua, (Bogor: Ghalia Indonesia, 2005), h.
118-119. 5 Beritasatu.com , Profitabilitas Perbankan Syariah Masih Menurun, (Minggu, 15 November 2015),
Berita ini diakses pada 19 Juni 2017 dari http://www.beritasatu.com/ekonomi/322241-profitabilitas-
perbankan-syariah-masih-menurun.html.
5
Lebih lanjut, perbankan syariah dinilai menjalankan fungsi intermediasi
dengan baik, berdasarkan rasio FDR (Financing to Deposit Ratio) yang mencapai
angka 88,78 persen pada tahun 2016. Artinya, dana yang dapat disalurkan oleh bank
syariah mencapai angkat 88,78 persen dari total dana yang dihimpun, sedangkan
sisanya belum atau tidak tersalurkan. Terdapat masalah dalam penyaluran dana
pada perbankan syariah, yaitu peningkatan risiko kredit atau pembiayaan macet
yang meningkat. Hal ini terlihat dari nilai NPF dari tahun 2012 hingga 2015 yang
terus meningkat, dan mulai turun ditahun 2016. Variabel Non Performing
Financing (NPF), selalu digunakan pada saat mempublikasikan kondisi kinerja
bank sebagai variabel yang mengukur tingkat permasalahan pembiayaan yang
dihadapi oleh bank syariah. Bank dengan NPF tinggi, berpotensi terhadap kerugian
bank.6 Yang artinya, jika pada pembiayaan bermasalah yang di dapat bank syariah
tinggi, maka selanjutnya dapat memberikan kontribusi terhadap kerugian yang
berpengaruh terhadap rendahnya profitabilitas yang didapat oleh bank.
Rasio BOPO (biaya operasional terhadap pendapatan operasional), sering
disebut dengan rasio efisiensi ini digunakan untuk mengukur kemampuan
manajemen bank dalam mengendalikan biaya operasional terhadap pendapatan
operasional.7 Menurut Naylah, inefisiensi di industri perbankan tercermin dari
tingginya rasio perbandingan antara biaya operasional dengan pendapatan
operasional (BOPO).8 Tabel 1.4 terlihat, dari tahun 2014 hingga 2016, rasio BOPO
industri perbankan syariah semakin menurun, namun nilainya masih cukup tinggi
yaitu lebih dari 70 persen.
Menurut Dina, tak hanya pertumbuhan kinerja dan profit, persaingan pasar
merupakan poin penting untuk menilai derajat kesehatan sebuah industri. Indikasi
untuk menilai tingkat persaingan yang paling sering digunakan adalah konsentrasi
6 Dwi Nur’aini Ihsan, Analisis Laporan Keuangan Perbankan Syariah, (Banten: UIN Jakarta Press,
2013), h. 96. 7 Ismi Hariyani, Restrukturisasi & Penghapusan Kredit Macet, (Jakarta: PT Gramedia, 2010), h. 54. 8 Maal Naylah, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri Perbankan Indonesia, (Tesis
Magister Ilmu Ekonomi Studi Pembangunan, Universitas Diponegoro, 2010), h.24.
6
pasar.9 Chruch dan Ware, 2000, menyatakan hipotesa bahwa tingkat konsentrasi
pasar memiliki hubungan yang positif dengan kinerja pasar. Hal ini didasarkan pada
argumen bahwa, ketika tingkat konsentrasi industri meningkat, kemampuan
perusahaan-perusahaan yang ada di dalam pasar untuk menekan kompetisi dan
mengkoordiansikan kebijakan harga di antara perusahaan-perusahaan tersebut
cenderung semakin tinggi. Hal ini mendorong, aktivitas kolusi antar perusahaan
tersebut dan meningkatkan peluang mereka untuk menentukan harga yang tinggi
dan kuantitas yang memaksimalkan keuntungan mereka.10
Tabel 1.5 Pangsa Pasar Bank Umum Syariah dan Konsentrasi Pasar Industri
Perbankan Syariah Tahun 2014-2016
Keterangan: CR= Concentration Ratio /Konsentrasi Rasio
Sumber: Otoritas Jasa Keuangan, Statistik Perbankan Syariah. Laporan Keuangan Masing-masing
BUS, diolah
9 Ilma Dina, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri pada Perbankan Syariah
Indonesia, (Tesis Magister Sains Ekonomi, Universitas Indonesia, 2013), h. 8. 10 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri, h. 99.
Bank Umum Pangsa Pasar Aset Pangsa Pasar DPK
Pangsa Pasar
Pembiayaan
Syariah 2014 2015 2016 2014 2015 2016 2014 2015 2016
Syariah Mandiri 0.2459 0.2375 0.2211 0.2746 0.2687 0.2504 0.2455 0.2389 0.2233
Muamalat 0.2293 0.1929 0.1565 0.2350 0.1950 0.1501 0.2162 0.1913 0.1615
BRI Syariah 0.0747 0.0818 0.0777 0.0778 0.0871 0.0788 0.0847 0.0782 0.0727
BNI Syariah 0.0716 0.0777 0.0794 0.0746 0.0836 0.0868 0.0755 0.0834 0.0826
Panin Syariah 0.0228 0.0241 0.0246 0.0233 0.0256 0.0247 0.0241 0.0268 0.0256
Mega Syariah 0.0259 0.0188 0.0172 0.0267 0.0185 0.0176 0.0274 0.0198 0.0190
BJB Syariah 0.0224 0.0217 0.0209 0.0212 0.0203 0.0195 0.0221 0.0234 0.0218
Syariah Bukopin 0.0190 0.0197 0.0197 0.0183 0.0206 0.0195 0.0188 0.0204 0.0194
BCA Syariah 0.0110 0.0147 0.0140 0.0107 0.0141 0.0138 0.0107 0.0140 0.0140
Maybank Syariah 0.0090 0.0059 0.0038 0.0048 0.0041 0.0026 0.0083 0.0073 0.0039
CR2 0.4751 0.4304 0.3776 0.5096 0.4637 0.4005 0.4617 0.4302 0.3848
CR4 0.6214 0.5899 0.5347 0.6620 0.6343 0.5661 0.6218 0.5918 0.5402
7
Pada tabel 1.5, terlihat bahwa hingga tahun 2016, nilai konsentrasi rasio
untuk 4 bank syariah umum di Indonesia (CR4) baik untuk pangsa aset, DPK, dan
pembiayaan terhadap industri perbankan syariah di Indonesia masing-masing
sebesar 53 persen, 57 persen, dan 54 persen. Hal ini mengindikasikan, menurut
kriteria Joe S Bain, 11 struktur pasar perbankan syariah di Indonesia pada periode
tahun 2014 hingga tahun 2016 masuk ke dalam kategori pasar yang berstruktur
oligopoli tipe III atau tingkat konsentrasi moderat tinggi, dimana empat perusahaan
terbesar menguasai pasar sekitar 50-65 persen.
Lebih lanjut, pada tabel 1.5, tahun 2014 hingga tahun 2016 terlihat
ketimpangan struktural perbankan syariah di Indonesia dimana empat bank
menguasai lebih dari 50 persen dari total aset, total DPK, dan total pembiayaan
perbankan syariah keseluruhan. Dengan demikian, pangsa pasar perbankan syariah
di Indonesia terhadap industri perbankan secara keseluruhan ditentukan oleh kinerja
bank umum syariah yang cenderung didominasi oleh Bank Syariah Mandiri, Bank
Muamalat Indonesia, Bank BRI Syariah, dan Bank BNI Syariah. Sementara itu,
terlihat pada tahun 2016, bahwa pangsa pasar DPK Bank Syariah Mandiri sebesar
25 persen dan Bank Muamalat Indonesia sebesar 15 persen dari total DPK industri
perbankan syariah di Imdonesia, artinya dapat dikatakan 2 Bank Umum Syariah
tersebut, menguasai 40 persen dana yang dipercayakan masyarakat kepada industri
perbankan syariah.
Dengan melihat perkembangan industri perbankan syariah di Indonesia
dalam beberapa tahun belakang, diikuti dengan tingginya konsentrasi pada industri
tersebut yang sudah dijelaskan dalam data pada tabel 1.5, muncul dugaan terdapat
perilaku kolusi yang mempengaruhi kinerja industri dalam menghasilkan profit,
dan mengarah kepada persaingan yang tidak sehat.
Menurut Lipczynski, dkk menyatakan bahwa secara spesifik, mengacu pada
pendekatan SCP tradisional (konvensional), struktur pasar cenderung
mempengaruhi perilaku (conduct) dan, pada gilirannya, perilaku cenderung akan
11 Maal Naylah, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri Perbankan Indonesia, h.49
8
mempengaruhi kinerja (performance) dari perusahaan-perusahaan yang ada di
dalam indstri tersebut.12 Hubungan struktur, perilaku, dan kinerja berbeda-beda
setiap industri. Dalam hal ini, berbeda dengan industri lainnya, industri manufaktur
membuktikan bahwa konsentrasi secara signifikan mempengaruhi profitabilitas,
sedangkan pada industri perbankan tidak terbukti bahwa profit secara signifikan
dipengaruhi oleh konsentrasi industri.13 Selain itu, perbedaan industri bukan hanya
satu-satunya yang menjadikan pembedaan pola hubungan SCP.
Dalam industri perbankan sendiri, perbedaan hubungan struktur, perilaku,
dan kinerja dapat berasal dari karakteristik setiap masing-masing wilayah. Hasil
penelitian yang dilakukan menurut Neuberger,14 dalam industri perbankan di
Amerika, konsentrasi tidak mempengaruhi profit, tetapi terdapat hubungan positif
antara pangsa pasar dan profitabilitas. Sedangkan di Eropa, analisis SCP
menunjukan tidak adanya hubungan antara pangsa pasar dengan profitabilitas,
melainkan terdapat hubungan yang positif antara konsentrasi dengan profitabilitas.
Penelitian yang dilakukan Ahamed,15 penelitian ini mendukung hipotesis
SCP tradisional, yang menunjukkan bahwa profitabilitas di pasar perbankan
Bangladesh periode 2002-2011 ditentukan oleh konsentrasi, bukan oleh pangsa
pasar bank. Hal ini menyiratkan bahwa konsentrasi pasar menurunkan biaya kolusi
antar bank dan menghasilkan keuntungan yang lebih tinggi. Hasil penelitian
tersebut, sejalan dengan analisis yang dilakukan oleh Ali Bhatti,16 pada sampel bank
komersial di Pakistan selama periode 1996 sampai 2004, terdapat hubungan negatif
antara pangsa pasar dengan profitabilitas, yang memungkinkan untuk menolak
hipotesis struktur efisiensi (efficient structure hypothesis) dan menunjukkan bahwa
12 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri, h.63. 13 Fitri Amalia, dan Mustafa Edwin Nasution, Perbandiangan Profitabilitas Perbankan Syariah dan
Industri Perbankan Konvensional Menggunakan Metode Struktur Kinerja dan Perilaku, (Jurnal
Ekonomi dan Pembangunan Indonesia, Vol. VII, No. 02, 2007), h. 32. 14 Doris Neuberger, Structure, Conduct, and Performance in Banking Markets, Working Paper
University of Rostock, Institute of Theory, No.12, (1997), h.17 15 Mostak Ahamed, Market Structure and Performance of Bangladesh Banking Industry: A Panel
Data Analysis, (Bangladesh Development Studies, Vol. XXXV, No. 3, September 2012), h. 15. 16 Ghulam Ali Bhatti, Evidence on Structure Conduct Performance Hypothesis in Pakistani
Commercial Banks, (International Journal of Business and Management, Vol. 5, No.9, September
2010), h. 183-184.
9
menerima hipotesis SCP tradisional. Artinya pasar perbankan Pakistan masih
terkonsentrasi, bahwa konsentrasi pasar menentukan profitabilitas bank komersial
di Pakistan.
Hasil penelitian yang dilakukan oleh Amalia dan Nasution,17 industri
perbankan syariah di Indonesia mendukung pola SCP efficient structure hypothesis,
hipotesis ini menganggap bahwa pangsa pasar dan konsentrasi bukan merupakan
proksi dari kekuasaan pasar tetapi merupakan proksi dari efisiensi perusahaan,
sehingga konsentrasi tinggi tidak identik dengan kolusi. Sedangkan industri
perbankan konvensional di Indonesia mendukung pola SCP differentiation
hypothesis, dalam hipotesis ini menganggap bahwa pangsa pasar merupakan proksi
hasil dari diferensiasi produk dimana perusahaan yang melakukan diferensiasi
produk dapat meningkatkan pangsa pasarnya.
Oleh karenanya, pengaruh struktur pasar terhadap kinerja industri
perbankan syariah di Indonesia, penting untuk diteliti lebih lanjut karena tiga
alasan. Pertama, perlunya mengetahui karakter struktur pasar pada industri ini
untuk mencegah persaingan yang tidak sehat. Kedua, mengidentifikasi faktor yang
membuat kinerja menunjukkan performa baik dapat membantu mengenal industri
lebih baik sehingga dapat menambah informasi untuk semakin meningkatkan
profitabilitas pasar secara keseluruhan. Ketiga, setelah lebih dari 40 tahun
hubungan antara struktur pasar terhadap kinerja dalam ranah ilmu ekonomi industri
masih menjadi perdebatan para ahli. Hasil-hasil studi yang dilakukan di berbagai
negara masih menampakkan kesimpulan yang berbeda dan menyisakan ruang yang
cukup, guna menghadirkan studi lanjutan dalam rangka memperkaya pemahaman
terhadap paradigma Strucure-Conduct-Performance tersebut.18
Berdasarkan pemaparan diatas, maka penulis ingin membuat penelitian
lebih jauh mengenai pengaruh pangsa pasar dan konsentrasi pasar industri
perbankan syariah di Indonesia yang merupakan proksi struktur pasar terhadap
17 Fitri Amalia, dan Mustafa Edwin Nasution, Perbandiangan Profitabilitas Perbankan Syariah dan
Industri Perbankan Konvensional Menggunakan Metode Struktur Kinerja dan Perilaku, h. 49. 18 Ilma Dina, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri pada Perbankan Syariah
Indonesia , h. 10.
10
profitabilitas industri perbankan syariah di Indonesia yang merupakan proksi
kinerja, yang dituangkan dalam sebuah skripsi dengan judul: “Pengaruh Struktur
Pasar Terhadap Kinerja Industri Perbankan Syariah di Indonesia Periode
Tahun 2012-2016”.
B. Identifikasi Masalah
Berdasarkan uraian pada latar belakang masalah diatas, maka dapat
diidentifikasi beberapa masalah yaitu sebagai berikut:
1. Secara nominal aset perbankan syariah masih kecil jika dibandingkan dengan
aset bank konvensional, selain itu kecilnya pangsa pasar perbankan syariah
dalam industri perbankan di Indonesia mengindikasikan bahwa bank syariah
belum mempunyai daya saing yang baik jika dihadapkan dengan bank
konvensional.
2. Profitabilitas cenderung meningkat, namun struktur pasar industri perbankan
syariah di Indonesia memiliki konsentrasi yang tinggi, diduga ketika tingkat
konsentrasi industri meningkat, hal ini mendorong aktivitas kolusi antar
perusahaan tersebut dan meningkatkan peluang mereka untuk menentukan
harga yang tinggi dan kuantitas yang memaksimalkan keuntungan mereka.
3. Terjadi ketimpangan struktural atau dominasi pada beberapa perusahaan
perbankan syariah terhadap industri perbankan syariah di Indonesia secara
keseluruhan.
C. Pembatasan dan Rumusan Masalah
1. Pembatasan Masalah
Untuk menghindari pemahaman yang keliru terhadap masalah-
masalah yang akan dibahas dalam penelitian ini, maka untuk
memfokuskan masalah-masalah yang akan diteliti dan untuk mendapat
hasil yang optimal, diperlukan perumusan dan pembatasan masalah.
Penulis hanya akan meneliti masalah struktur pasar serta pengaruhnya
11
terhadap profitabilitas industri perbankan syariah di Indonesia yang
merupakan proksi kinerja.
2. Rumusan Masalah
Dengan pembatasan masalah yang sudah disebutkan, berikut
perumusan masalah yang akan dikaji adalah:
Apakah struktur pasar berpengaruh terhadap kinerja industri perbankan
syariah di Indonesia?
D. Tujuan dan Manfaat Penelitian
1. Tujuan
Berdasarkan perumusan masalah yang sudah dirumuskan, maka
tujuan penelitian adalah sebagai berikut:
Menganalisis pengaruh struktur pasar terhadap kinerja industri
perbankan syariah di Indonesia.
2. Manfaat
Hasil penelitian ini, diharapkan dapat memberikan manfaat dan
kegunaan sebagai berikut:
a. Penelitian ini dapat dijadikan sumber ilmu pengetahuan khususnya
di bidang industri perbankan syariah bagi peneliti pribadi maupun
pembaca.
b. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi gambaran kondisi keadaan
pangsa pasar industri perbankan syariah di Indonesia.
c. Penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai gambaran
bagaimana kondisi struktur pasar industri perbankan syariah, serta
variabel kontrol setiap bank yang dapat mempengaruhi kinerja
dalam industri perbankan syariah di Indonesia.
d. Penelitian ini dapat dijadikan sumber referensi bagi peneliti yang
ingin mengadakan penelitian selanjutnya yang sejenis.
12
E. Sistematika Penulisan
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisi tentang: latar belakang, identifikasi masalah, pembatasan
dan perumusan masalah, tujuan dan manfaat penelitian, dan sistematika
penulisan.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
Bab ini berisi tentang: ekonomi industri, teori structure-conduct-
performance, teori structure-conduct-performance pada industri perbankan,
kerangka Chicago school, struktur pasar industri, profitabilitas, kinerja bank,
review studi terdahulu, dan kerangka pemikiran.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini berisi tentang: jenis penelitian, objek penelitian, jenis dan
sumber data, variabel penelitian, metode analisis data, dan kerangka penelitian.
BAB IV HASIL PENELITIAN
Bab ini berisi tentang: analisis deskriptif statistik, pemilihan model
regresi data panel, analisis hasil regresi, hasil pengujian hipotesis, dan
interpretasi hasil
BAB V PENUTUP
Bab ini berisi tentang: kesimpulan yang didapat dari hasil penelitian dan
juga saran.
13
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
A. Ekonomi Industri
Mengacu pada Lipczynski, dkk., 2005, istilah industri mengacu pada sejumlah
perusahaan yang memproduksi dan menjual sejumlah produk yang serupa,
memanfaatkan teknologi yang serupa dan mungkin juga mengakses faktor
produksi (input) dari pasar faktor produksi yang sama.19
Ekonomika industri didefinisikan sebagai sebuah cabang ilmu ekonomi yang
membahas permasalahan dan hubungan antara aspek struktur pasar, perilaku, dan
kinerja industri serta kebijakan publik terkait industri. Pada intinya, analisis
ekonomika industri membahas tentang derajat kompetisi dan monopoli dalam
industri, faktor penentu kompetisi dan monopoli dalam industri, perilaku industri,
kinerja industri, serta hubungan antara struktur pasar, perilaku, dan kinerja. Topik
kajian dalam ekonomika industri mencakup teori perusahaan, struktur persaingan,
perilaku pasar, analisis kinerja, analisis lokasi industri, kebijakan pemerintah
terkait industri dan kebijakan perusahaan, proses industrialisasi dan pembangunan
serta keunggulan komparatif industri.20
19 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri, h. 4 20 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri, h.19.
14
Hubungan linier sederhana antara struktur-perilaku-kinerja digambarkan
sebagai berikut:21
Gambar 2.1 Hubungan Struktur-Perilaku-Kinerja
Sumber: Martin
Studi ilmu ekonomi industri memperlihatkan, antara strukur, perilaku, dan
kinerja memiliki hubungan keterkaitan yang sangat erat. Pada satu sisi, struktur
pasar menentukan perilaku perusahan industri, dan perilaku perusahaan industri
menentukan keadaan kinerja pasar.22 Hal tersebut, menandakan bahwa terdapat
hubungan yang linier atau satu arah antara struktur-perilaku-kinerja. Selanjutnya,
menurut Martin, pada sisi lainnya terjadi hubungan timbal balik di antara ketiga
dimensi tersebut, yaitu perilaku pasar dapat menenetukan keadaan struktur pasar,
dan kemudian struktur menentukan kinerja pasar. Misalnya pada kinerja pasar,
seperti dynamic efficiency, yaitu tingkat kemajuan teknologi menentukan struktur
pasar.23
B. Teori Structure-Conduct-Performance (SCP)
Paradigma SCP dianggap sebagai pendekatan klasik ekonomika industri
sekaligus titik tolak (starting points) dan benchmark bagi pembangunan berbagai
pendekatan dalam analisis ekonomika industri. Pembangunan paradigma SCP
dimotori oleh E.S. Mason pada tahun 1930 hingga 1940-an, lalu dilanjutkan oleh
muridnya Joe S. Bain pada tahun 1950 hingga 1960-an.24 Kerangka analisis SCP
mengemukakan hubungan keterkaitan antara struktur pasar dalam suatu industri
21 Ilma Dina, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri pada Perbankan Syariah
Indonesia, h. 14. 22 Muhammad Teguh, Ekonomi Industri, (Jakarta: PT Rajawali Pers, 2010), h. 22. 23 Muhammad Teguh, Ekonomi Industri, h. 22-23. 24 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri h.19.
Struktur Kinerja Perilaku
15
(structure) dengan perilaku (conduct) dan kinerja (performance) perusahaan-
perusahaan dalam industri. Secara spesifik, mengacu pada pendekatan SCP
tradisional (konvensional), struktur pasar cenderung mempengaruhi perilaku
(conduct) dan, pada gilirannya, perilaku cenderung akan mempengaruhi kinerja
(performance) dari perusahaan-perusahaan yang ada di dalam industri tersebut. 25
Struktur terkait dengan seberapa tinggi derajat konsentrasi penjual (jumlah
penjual dan distribusi penjualan), derajat konsentrasi pembeli (jumlah pembeli dan
distribusi pembelian), derajat diferensiasi produk (seberapa tinggi tingkat variasi
produk), dan hambatan untuk terjadinya kompetisi (seberapa tinggi tingkat
kesulitan yang ditemui oleh pesaing atau new entrants untuk masuk ke dalam
industri). Elemen perilaku mencakup penentuan harga, jenis, kuantitas produk
yang diproduksi, penentuan standar proses dan kualitas produk, strategi periklanan,
penelitian dan pengembangan serta berbagai bentuk praktik persaingan maupun
kerjasama (kolusi) yang ada dalam industri. Kinerja tercermin dari tingkat
profitabilitas, efisiensi, dan pertumbuhan perusahaan dalam industri.26
Paradigma SCP didasarkan pada beberapa hipotesis, yaitu:27
1. Struktur mempengaruhi perilaku. Semakin rendah konsentrasi pasar maka akan
semakin tinggi tingkat persaingan di pasar.
2. Perilaku mempengaruhi kinerja. Semakin tinggi tingkat persaingan atau
kompetisi maka akan semakin rendah market power atau semakin rendah
keuntungan perusahaan yang diperoleh.
3. Struktur mempengaruhi kinerja. Semakin rendah konsentrasi pasar maka akan
semakin rendah tingkat kolusi yang terjadi, atau semakin tinggi tingkat
persaingan atau kompetisi maka akan semakin rendah market power nya
Ormanidhi dan Stringa, 2008, menyatakan bahwa, dalam praktiknya penerapan
analisis SCP lebih banyak dimanfaatkan untuk mengkaji hubungan antara struktur
25 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri h. 62-63. 26 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri, h. 63. 27 Ilma Dina, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri pada Perbankan Syariah
Indonesia, h. 14.
16
pasar dan kinerja perusahaan. Analisis mengenai hubungan antara perilaku
perusahaan terhadap kinerja tidak terlalu banyak dilakukan karena kesulitan untuk
mencari proksi (indikator) perilaku perusahaan yang mudah dikuantitatifkan.28
Ukuran kinerja dalam sebagian besar analisis industri direpresentasikan dengan
ukuran profitabilitas. Dalam hal ini, profitabilitas cenderung dikaitkan secara
positif dengan kekuatan pasar (market power) yang dimiliki oleh perusahaan.
Derajat kekuatan pasar perusahaan yang semakin tinggi diikuti dengan
kemampuan perusahaan untuk menerapkan harga di atas biaya marjinal yang
semakin tinggi, dan selanjutnya, cenderung diikuti dengan tingkat profitabilitas
perusahaan-perusahaan di dalam pasar yang juga semakin tinggi.29
C. Structure-Conduct-Performance (SCP) pada Industri Perbankan
Seperti yang sudah dikatakan sebelumnya, awalnya paradigma SCP
merupakan teori struktur organisasi industri yang dikembangkan oleh Joe S. Bain
sekitar tahun 1950-an dan hanya digunakan dalam industri manufaktur di Amerika.
Setelah itu teori SCP mulai digunakan dalam industri perbankan dengan tujuan
untuk melihat hubungan antara struktur pasar dengan kinerja bank.30
Menurut Swank, 1996, Thakor, 1995, dan Neuberger, 1994, teori tentang
informasi yang tidak lengkap (incomplete information) dan principal agent
problem sebagai cabang penting dari ilmu ekonomi industri yang baru memiliki
relevansi khusus dengan pasar perbankan, yang menjadi dasar teori mikroekonomi
intermediasi keuangan. Oleh karena itu, kerangka SCP yang biasa (SCP
tradisional) harus dilengkapi dengan aspek informasi yang tidak lengkap agar
bermanfaat bagi analisis pasar perbankan, seperti yang dipaparkan oleh Neuberger
dalam review jurnalnya seperti terlihat pada gambar 2.3.31
28 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri, h. 70. 29 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri,, h. 70-71. 30 Maal Naylah, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri Perbankan Indonesia, h. 38. 31 Doris Neuberger, Structure, Conduct and Performance in Banking Markets, h. 4-5.
17
Kerangka SCP pada gambar 2.3, menjelaskan bahwa dalam industri perbankan
seluruh variabel bersifat endogen, karena adanya saling keterkaitan atau
ketergantungan antara variabel-variabel struktur-perilaku-kinerja dan efek umpan
balik (feedback) terhadap kondisi dasar dan kebijakan publik. Untuk menggunakan
paradigma SCP ini pada industri perbankan, dalam kondisi dasar juga
mempertimbangkan ketidaksempurnaan pasar dalam industri perbankan seperti
ketidakpastian, infromasi yang tidak simetris (asymmetric information), dan biaya
transaksi. 32
Terutama, pembentukan informasi yang asimetris antara peminjam dan
pemberi pinjaman dan biaya pengumpulan informasi berdampak pada kegiatan
bank, struktur dan kinerja bank. Variabel penting dari kondisi dasar adalah
mengenai risiko, sikap terhadap risiko, dan hubungan atasan-pegawai. Ketiganya
memiliki efek khusus pada struktur pasar (misalnya diversifikasi), perilaku
(misalnya pengumpulan informasi, pengambilan risiko), dan kinerja (misalnya
alokasi risiko dan informasi). Kebijakan publik khusus yang diberikan terhadap
bank, yaitu meliputi peraturan perlindungan (protective regulation), peraturan
kehati-hatian (prudential regulation), dan kebijakan persaingan (competitive
regulation), dapat menjelaskan reaksi atas adanya kegagalan pasar di sektor
perbankan.33
32 Doris Neuberger, Structure, Conduct and Performance in Banking Markets, h. 4. 33 Doris Neuberger, Structure, Conduct, h. 4.
18
Gambar 2.2 Kerangka SCP pada Industri Perbankan
.
Sumber: Neuberger
Kondisi Dasar
Ketidakpastian
Asymmetric Information
Biaya Transaksi
Penawaran: Permintaan:
Jasa Elastisitas Harga
Input/Teknologi Switching Cost
Hubungan Loyalitas
Principal-agent
Eksternalitas Produksi Barang Substitusi
Sikap terhadap
Risiko
Eksternalitas
Jaringan
Struktur
Segmentasi Pasar
Diferensiasi Produk
Luasan Pasar
Diverisifikasi
Struktur Biaya
Hambatan Masuk dan Keluar
Perilaku
Persaingan Harga
Jaringan dan Mutu
Iklan
Diskriminasi Harga
Kolusi
Merger
Pengumpulan Info
Perilaku Preferensi Biaya dan Pencegahan
Risiko
Inovasi
Kinerja
Efisiensi Produksi dan Alokatif
Pertumbuhan Aset
Full Employment
Kebijakan Publik
Regulasi Protektif
Regulasi Prudensial
Kebijakan Persaingan
19
D. Kerangka Chicago School
Aliran ini berpandangan bahwa keberhasilan suatu perusahaan untuk
beroperasi secara efisien merupakan kunci utama keberhasilan perusahaan di
dalam pasar, termasuk di pasar oligopoli. Pemikiran ini bertentangan dengan
paradigma SCP yang menyatakan bahwa kinerja suatu perusahaan di dalam pasar
ditentukan oleh konsentrasi pasar dan kemampuan pelaku pasar untuk
mengendalikan harga. 34
Aliran chicago menolak tentang pemusatan pasar yang menyebabkan hadirnya
market power yang menguntungkan perusahaan-perusahaan besar saja. Aliran ini
menyatakan bahwa kekuatan pasar bersifat sementara dan menolak adanya
perilaku stratejik oleh perusahaan dalam industri, baik terhadap sesama pesaing
dalam industri ataupun pendatang baru, yang bersifat menguntungkan bagi
perusahaan. Kerangka pemikiran Chicago melibatkan teknologi dan kebebasan
masuk perusahaan baru ke dalam industri sebagai penentu dari struktur pasar,
dengan kebebasan masuk sebagai faktor penentu bagi perilaku dan kinerja yang
optimal. 35
Gambar 2.3 Kerangka Chicago School36
Teknologi (Technology)
Structure
Conduct
Kebebasan Masuk (Freedom of entry)
Performance
Sumber: Martin
Hipotesis efisiensi muncul untuk memberikan alternatif penjelasan terhadap
hipotesis tradisional yang sudah ada sebelumnya. Dimana paradigma SCP
34 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri, h. 18. 35 Ilma Dina, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri pada Perbankan Syariah
Indonesia, h. 15. 36 Ilma Dina, Pengaruh Struktur, h. 15.
20
hipotesis tradisional menyatakan bahwa tingkat konsentrasi pasar berpengaruh
secara langsung terhadap persaingan dalam industri perbankan, sehingga dapat
meningkatkan tingkat keuntungannya sebagai ukuran kinerjanya. Sebaliknya,
kerangka Chicago yang kemudian melahirkan hipotesis efisiensi struktur
menyatakan bahwa kinerja bank yang baik tercermin dengan tingkat keuntungan
yang tinggi diperoleh karena perilaku efisiensi sebuah bank seperti temuan
Demsetz, 1973.37
E. Struktur Pasar
Menurut Gwin, mendefinisikan struktur sebagai struktur pasar dalam industri
yang mengindikasikan derajat persaingan dalam industri. Lipcyznski, dkk,
menyatakan bahwa struktur pasar dalam industri cenderung berubah secara
perlahan-lahan, bahkan dapat dianggap tetap atau relatif permanen dalam jangka
pendek.38 Struktur pasar menunjukkan karakteristik pasar, seperti elemen jumlah
pembeli dan penjual, keadaan produk, keadaan pengetahuan penjual dan pembeli,
serta keadaan rintangan pasar. Perbedaan pada elemen-elemen itu akan
membedakan cara masing-masing pelaku pasar dalam industri berperilaku, yang
pada gilirannya akan menentukan perbedaan kinerja pasar yang terjadi.39
Secara umum keadaan struktur pasar suatu industri dapat dikelompokkan ke
dalam dua bagian besar, yaitu struktur pasar persaingan sempurna dan struktur
pasar persaingan tidak sempurna. Struktur pasar persaingan sempurna sering juga
disebut persaingan murni. Selanjutnya, struktur pasar persaingan tidak sempurna
dapat terdiri dari struktur pasar persaingan monopolistik, oligopoli, dan
monopoli.40 Berikut adalah uraian keadaan struktur pasar industri yang dicirikan
oleh suasana persaingan sempurna dan suasana persaingan tidak sempurna.
37 Ilma Dina, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri pada Perbankan Syariah
Indonesia, h. 16. 38 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri, h. 98. 39 Muhammad Teguh, Ekonomi Industri, h. 15-16. 40 Muhammad Teguh, Ekonomi Industri, h. 29.
21
1. Pasar Persaingan Sempurna
Dalam pasar yang dikarakterisasikan oleh persaingan sempurna, ada banyak
perusahaan, masing-masing relatif kecil terhadap keseluruhan pasar. Perusahan
memiliki akses terhadap teknologi yang sama dan menghasilkan produk yang
serupa sehingga tidak ada perusahaan yang memiliki keunggulan nyata dari
perusahaan lain dalam industri. Perusahaan dalam pasar persaingan sempurna
tidak memiliki kekuatan pasar, yakni tidak ada perusahaan tunggal yang
memiliki dampak yang tampak pada harga pasar, kuantitas, ataupun kualitas
produk yang diproduksi di pasar. Dalam persaingan sempurna, rasio
konsentrasi cenderung mendekati nol. 41
Setiap perusahaan sejenis dapat secara bebas untuk keluar atau memasuki
pasar. Mobilitas perusahaan untuk keluar atau memasuki pasar tidak
memerlukan ongkos sehingga sumber-sumber ekonomi dapat berpindah-
pindah tanpa ada rintangan. Disamping itu, pada struktur pasar persaingan
sempurna, produsen hanya memperoleh keuntungan normal, yaitu harga jual
(P) adalah sama dengan biaya produksi rata-rata.42
2. Pasar Persaingan Monopolistik
Dalam pasar yang dikarakterisasikan oleh persaingan monopolistik, ada
banyak perusahaan dan konsumen, seperti persaingan sempurna. Oleh karena
itu, ukuran konsentrasi mendekati nol. Namun, tidak seperti dalam persaingan
sempurna, setiap perusahaan memproduksi produk yang sedikit berbeda dari
produk yang dihasilkan perusahaan lain. Mereka yang mengelola restoran
dalam suatu kota yang terdiri atas sejumlah toko makanan beroperasi dalam
industri persaingan monopolistik.43
Suatu perusahaan dalam pasar persaingan monopolistik memiliki kendali
tertentu atas harga yang dibebankan terhadap produk itu. Dengan menaikkan
41 Michael R. Baye dan Jeffrey T. Prince, Ekonomi Manajerial dan Strategi Bisnis. Managerial
Economics and Business Strategy, Terj. Febriela Sirait, Edisi 8, (Jakarta: Salemba Empat, 2016), h.
250. 42 Muhammad Teguh, Ekonomi Industri, h. 32. 43 Michael R. Baye dan Jeffrey T. Prince, Ekonomi Manajerial, h. 250.
22
harga, beberapa konsumen akan tetap setia terhadap perusahaan karena
preferensi pada karakteristik tertentu produknya. Akan tetapi, beberapa
konsumen akan beralih ke merk lain. Atas alasan ini, perusahaan dalam pasar
persaingan monopolistik menghabiskan cukup banyak dana untuk iklan dalam
usaha meyakinkan konsumen bahwa mereknya lebih baik daripada merek lain.
Ini mengurangi jumlah konsumen yang beralih ke merek lain karena naiknya
harga.44
Ada perbedaan yang nyata pada perilaku dan kinerja pasar antara industri
yang berstruktur pasar persaingan monopolistik dengan industri yang
berstruktur pasar persaingan sempurna, yaitu diperkenalkannya diferensiasi
produk yang dijual oleh setiap perusahaan industri persaingan monopolistik di
dalam pasar ternyata telah memberikan kekuatan ekstra monopoli kepada
produsen yang bersangkutan. Selanjutnya, keuntungan total perusahaan
bertambah sejalan dengan meningkatnya kemampuan produsen untuk
memperluas bagian pasarnya melalui keunggulan produk yang dimilikinya.45
3. Pasar Oligopoli
Dalam pasar persaingan oligopoli, sedikit perusahaan besar cenderung
mendominasi pasar. Perusahaan dalam industri yang terkonsentrasi tinggi,
seperti industri penerbangan, mobil, dan kedirgantaraan beroperasi dalam pasar
oligopoli.46 Industri oligopoli, secara umum memiliki ciri sebagai berikut:47
a. Di dalam pasar terdapat sejumlah kecil perusahaan yang menguasai pasar.
b. Produk yang dihasilkan adalah homogen atau diferensiasi produk.
c. Produsen adalah sebagai penentu harga (price maker atau price setter).
d. Adanya rintangan bagi perusahaan untuk keluar atau memasuki pasar.
e. Produsen memaksimumkan keuntungan.
44 Michael R. Baye dan Jeffrey T. Prince, Ekonomi Manajerial, h. 250. 45 Muhammad Teguh, Ekonomi Industri, h. 41. 46 Michael R. Baye dan Jeffrey T. Prince, Ekonomi Manajerial, h. 250. 47 Muhammad Teguh, Ekonomi Industri, h. 48.
23
Ketika satu perusahaan dalam pasar oligopoli mengubah harga atau strategi
pemasarannya, tidak hanya labanya tetapi laba perusahaan lain dalam industri
juga terpengaruh. Akibatnya, ketika satu perusahaan dalam oligopoli
mengubah perilaku, perusahaan-perusahaan lain dalam industri memiliki
insentif untuk bereaksi terhadap perubahan dan mengubah perilakunya sendiri.
Jadi, fitur pembeda dari pasar oligopoli adalah saling ketergantungan mutual
antara perusahaan-perusahaan dalam industri.48 Joe S. Bain membuat batasan
jumlah perusahaan yang menguasai beberapa bagian pasar dan
menggolongkannya menjadi beberapa tipe oligopoli :49
a. Tipe I
Tipe ini adalah tipe oligopoli penuh atau tingkat konsentrasi sangat tinggi.
Pada tipe I ini, 3 perusahaan terbesar menguasai sekitar 87% dari total
penawaran output ke suatu pasar, atau 8 perusahaan terbesar menguasai 99%
total penawaran output.
b. Tipe II
Tipe ini merupakan tipe oligopoli dengan tingkat konsentrasi tinggi. Pada
tipe II ini, 4 perusahaan terbesar menguasai 65%-75% penawaran output, 8
perusahaan terbesar menguasai 85%-90% penawaran output, atau 20
perusahaan terbesar menguasai 95% penawaran output.
c. Tipe III
Tipe ini merupakan tipe oligopoli dengan tingkat konsentrasi moderat
tinggi. Pada tipe ini, 4 perusahaan terbesar menguasai sekitar 50%-65%
penawaran output, atau 20 perusahaan terbesar menguasai 95% penawaran
output.
d. Tipe IV
Tipe ini merupakan tipe oligopoli dengan tingkat konsentrasi moderat
rendah. Pada tipe ini, 4 perusahaan terbesar menguasai sekitar 38%-50%
48 Michael R. Baye dan Jeffrey T. Prince, Ekonomi Manajerial, h. 250-252. 49 Maal Naylah, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri Perbankan Indonesia , h. 48-
49.
24
penawaran output, 8 perusahaan terbesar menguasai sekitar 65%, atau 20
perusahaan terbesar menguasai sekitar 70% penawaran output.
4. Pasar Monopoli
Pemonopoli adalah perusahaan yang merupakan produsen tunggal dan
barang atau jasa pada pasar yang relevan. Misalnya, kebanyakan perusahaan
fasilitas umum merupakan penyedia tunggal listrik dan gas alam di suatu kota.
Beberapa kota memiliki pom bensin tunggal atau bioskop yang melayani
seluruh pasar lokal. Semuanya termasuk monopoli.50
Ketika ada penyedia tunggal barang dan jasa di suatu pasar, ada
kecenderungan penjual untuk mengapitalisasi posisi monopoli dengan
membatasi produksi dan membebankan harga di atas biaya marginal. Karena
tidak ada perusahaan lain di pasar, konsumen tidak dapat beralih ke produsen
lain, apabila harga lebih tinggi. Akibatnya, konsumen hanya dapat membeli
sebagian dari produk itu pada harga yang lebih tinggi atau tidak membelinya.
Dalam pasar monopoli, ada konsentrasi ekstrem, adalah satu.51
Ada banyak cara yang dapat ditempuh pemerintah dalam pengaturan
monopoli. Misalnya, dengan membuat undang-undang anti monopoli (anti-
trust law), yang membatasi dan mengatur kemampuan perusahaan untuk
memiliki daya monopoli yang besar. Kadang-kadang, karena alasan ideologis,
monopoli tidak terhindarkan. Untuk itu, perusahaan-perusahaan yang diberi
hak monopoli harus berada di bawah kontrol pemerintah, dengan cara
menempatkan saham pemerintah sebagai bagian terbesar dari saham
perusahaan. Di Indonesia hal tersebut dilakukan lewat penyertaan saham
pemerintah untuk beberapa industri strategis dan menyangkut hajat hidup
orang banyak (pasal 33 Undang-undang Dasar 1945) Pertamina, PT. Telkom,
PLN, Perusahaan Air Minum dan Perusahaan Transportasi Kereta Api, adalah
50 Michael R. Baye dan Jeffrey T. Prince, Ekonomi Manajerial, h. 250. 51 Michael R. Baye dan Jeffrey T. Prince, Ekonomi Manajerial, h. 250
25
contoh dari beratus-ratus badan usaha milik pemerintah (pusat dan daerah)
yang memiliki daya monopoli karena legalitas (legal monopolies).52
F. Konsentrasi
Konsentrasi industri merefleksikan seberapa penting peran sejumlah
perusahaan terbesar (umumnya sekitar 4 hingga 8 perusahaan) dalam suatu pasar
atau industri. Konsentrasi industri merupakan kriteria yang utama dan umum
digunakan untuk menganalisis struktur pasar di suatu industri. Menurut Church
dan Ware, 2000 dan Lipczynski, dkk., 2005, konsentrasi industri mengacu pada
jumlah dan distribusi ukuran perusahaan. Dalam hal ini, semakin sedikit jumlah
perusahaan yang ada di dalam pasar dan semakin besar ukuran perusahaan-
perusahaan tersebut relatif terhadap ukuran seluruh perusahaan dalam industri
(biasanya ditunjukkan dengan share penjualan yang semakin tinggi), maka tingkat
konsentrasi industri cenderung menjadi semakin tinggi. 53
Apabila tingkat konsentrasi dalam suatu industri tinggi, maka tingkat
persaingan antar perusahaan dalam indutri tersebut rendah, dengan demikian
struktur pasarnya mengarah ke bentuk monopoli. Sebaliknya, apabila tingkat
konsentrasinya rendah maka struktur pasarnya mengarah ke bentuk oligopoli
karena tingkat persaingan antar perusahaan dalam industrinya semakin tampak.54
Indikator yang umum digunakan untuk mengukur konsentrasi pasar, antara
lain:
1. Rasio Konsentrasi55
Rasio konsentrasi adalah share pencapaian N perusahaan terbesar dalam
suatu industri terhadap total pencapaian industri. Pencapaian industri dalam
definsi tersebut merefleksikan ukuran dari perusahaan yang bisa diwakili
52 Pratama Rahardja dan Mandala Manurung, Teori Ekonomi Suatu Pengantar Edisi Ketiga,
(Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, 2006), h. 199. 53 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri, h. 98-99. 54 Maal Naylah, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri Perbankan Indonesia, h. 50-
51. 55 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri, h. 108.
26
dengan indikator nilai penjualan, aset, atau tenaga kerja. Rasio konsentrasi
untuk N perusahaan terbesar dapat dihitung secara sederhana dengan
menjumlahkan pangsa pasar N perusahaan tersebut. Jika CRN adalah rasio
konsentrasi untuk N perusahaan terbesar, sementara Si adalah pangsa pasar
perusahaan i (share pencapaian perusahaan i per pencapaian total industri),
dimana i = 1,2,..., N dengan S1 ≥ S2 ≥ S3 ≥ ... ≥ SN, maka CRN dapat dirumuskan
sebagai berikut:
CRN = S1 + S2 + S3 + ... + SN
Nilai CRN dapat memberikan gambaran tentang peran N-perusahaan
terbesar yang ada dalam industri. Rasio konsentrasi berkisar antara nol hingga
satu dan bisa dinyatakan dalam persentase. Nilai konsentrasi yang semakin
mendekati 0 mengindikasikan pangsa pasar dan peran sejumlah N perusahaan
terbesar yang semakin kecil dalam industrinya. Sebaliknya, angka rasio
konsentrasi yang semakin mendekati 1 mengindikasikan pangsa pasar dan
peran sejumlah N perusahaan terbesar yang semakin besar dalam industrinya.
Menurut Gwin, 2000, rasio konsentrasi 4 perusahaan terbesar dalam suatu
industri (CR4) merupakan rasio konsentrasi yang paling sering dipakai dalam
pengukuran. Gwin, memaparkan klasifikasi umum pencapaian CR4 yang
mengaitkan CR4 dengan karakteristik struktur pasar. Industri dengan rasio
konsentrasi minimum (nol) digolongkan ke dalam industri dengan karakteristik
struktural pasar persaingan sempurna. Sementara itu, industri dengan rasio
konsentrasi maksimum (satu) digolongkan dalam industri dengan karakteristik
struktural monopoli. Rasio konsentrasi (CRN) merupakan alat pengukur
konsentrasi industri yang paling sederhana karena hanya memerlukan data
sejumlah N perusahaan terbesar saja dalam pengukurannya.
27
Tabel 2.1 Pengklasifikasikan CR456
Nilai CR4 (%) Kategori Interpretasi terkait struktur pasar
CR4 = 0 Minimum Persaingan sempurna
0 < CR4 < 40 Rendah Persaingan efektif atau persaingan
monopolistik
40 ≤ CR4 < 60 ( ) Menengah ke
bawah
Persaingan monopolistik atau
oligopoli longgar
60 ≤ CR4 < 90 Menengah ke
atas
Oligopoli ketat atau perusahaan
dominan dengan competitive fringe
CR4 ≥ 90 Tinggi Perusahaan dominan dengan
competitive fringe atau monopoli
efektif (near monopoly)
CR4 = 1 Maksimum Monopoli sempurna
Sumber: Gwin, 2000
2. Indeks Herfindahl-Hirschman57
Indeks ini dirumuskan secara terpisah oleh Hirschman dan Herfindahl. IHH
merupakan penjumlahan hasil kuadrat market share dari setiap perusahaan
yang ada dalam industri. Jika Si adalah pangsa pasar perusahaan i (share
pencapaian perusahaan i per pencapaian total industri), dimana i = 1, 2, ..., N
dan N adalah banyaknya perusahaan dalam pasar (industri), maka IHH dapat
dirumuskan:
IHH = ∑𝑖=1𝑁 𝑆𝑖
2
Untuk industri dengan N-perusahaan, nilai maksimum IHH adalah 1.
Kondisi ini tercapai ketika hanya terdapat 1 perusahaan dalam pasar, dimana
perusahaan tersebut menjadi monopolis. Sementara itu, nilai minimum IHH
yang mungkin adalah 1/N. Kondisi ini terjadi ketika industri terdiri dari N
perusahaan dengan ukuran yang sama. Nilai IHH yang semakin mendekati 1
56 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri, h. 109. 57 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri, h. 112.
28
mengindikasikan bahwa hanya terdapat sedikit perusahaan yang menguasai
pasar. Pada kondisi ini, distribusi pangsa pasar dalam suatu industri sangat
tidak merata. Sebaliknya, nilai IHH yang semakin kecil mengindikasikan
bahwa distribusi pangsa pasar dalam suatu industri cenderung semakin merata.
Tabel 2.2 Pengklasifikasikan IHH58
Nilai IHH ( 0/0000) Kategori Interpretasi terkait
struktur pasar
IHH < 1500 Tidak terkonsentrasi Persaingan efektif atau
persaingan monopoli.
1500 < IHH < 2500 Terkonsentrasi secara
moderat
Persaingan monopolistik
atau oligopoli.
IHH > 1500 Sangat terkonsentrasi Oligopoli, perusahaan
dominan competitive
fringe, atau monopoli.
Sumber: Gwin, Divisi Antirust Department of Justice Amerika Serikat dan
Federal Trade Commission
Dalam penelitian ini, peneliti memilih menggunakan indikator pengukuran
konsentrasi pasar rasio konsentrasi empat perusahaan (CR4) dibandingkan
indeks Herfindahl-Hirschman (HHI), dengan alasan, rasio konsentrasi empat
perusahaan hanya berdasarkan pada pangsa pasar empat perusahaan terbesar
dalam industri, sedangkan indeks Herfindahl-Hirschman berdasarkan pangsa
pasar semua perusahaan dalam industri. Dengan kata lain, rasio konsentrasi
empat perusahaan tidak memperhitungkan perusahaan terbesar kelima,
sedangkan indeks Herfindahl-Hirschman memperhitungkan semuanya. Jika
misalkan pengukuran dilakukan menggunakan HHI, hanyalah
menggambarkan pendekatannya saja,59 karena konsentrasi pasar dihitung
hanya menggunakan data 10 bank umum syariah dalam industri, bukan seluruh
perusahaan dalam industri.
58 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri, h. 113. 59Michael R. Baye dan Jeffrey T. Prince, Ekonomi Manajerial, h. 250.
29
G. Market Share (Pangsa Pasar)
Menurut Jaya, setiap perusahaan memiliki pangsa pasarnya sendiri dan
besarnya berkisar antar 0 hingga 100% dari total penjualan seluruh pasar. Pangsa
pasar sendiri merupakan perbandingan hasil penjualan dalam industri dengan total
penjualan di dalam industri yang bersangkutan. Menurut literatur Neo-Klasik
landasan posisi pasar perusahaan adalah pangsa pasar yang diraihnya. Perusahaan
dengan pangsa pasar yang lebih baik akan menikmati keuntungan dari penjualan
produk dan kenaikan harga sahamnya. Secara umum terdapat hubungan yang
positif antara pangsa pasar dan keuntungan.60
Keuntungan yang diperoleh dari pangsa pasar mencerminkan kekuatan pasar
(karena perusahaan menggarap permintaan pasar) atau efisiensi yang lebih baik
(karena mencapai skala ekonomi). Kedua faktor itu berdiri sendiri-sendiri,
mungkin saja tercipta kekuatan pasar yang lebih tinggi dan skala ekonomi yang
lebih luas. Atau skala disekonomi yang terjadi, tetapi diimbangi dengan hasil-hasil
dari monopoli. Secara tradisional, logika pangsa pasar telah menjadi pusat
perhatian perusahaan dalam menilai kekuatan pasar. Pangsa pasar yang besar
biasanya menandakan kekuatan pasar yang besar. Sebaliknya pangsa pasar yang
kecil berarti perusahaan tidak mampu bersaing dalam tekanan persaingan.61
H. Kinerja
Baye, 2010, mendefinisikan kinerja sebagai keuntungan dan kesejahteraan
sosial yang dihasilkan dari operasi suatu industri. Keuntungan industri, yang
merupakan agregasi selisih antara pendapatan total dan biaya total perusahaan-
perusahaan dalam industri, adalah kriteria yang umum digunakan dalam analisis
kinerja bisnis. Sementara itu, kesejahteraan sosial (social welfare), yang terkait
dengan besarnya surplus konsumen dan surplus produsen dalam suatu pasar
60 Marizka Lutfiah, Analisis Dampak Implementasi Arsitektur Perbankan Indonesia (API) terhadap
Struktur, Perilaku, dan Kinerja Industri Perbankan Indonesia, (Skripsi Fakultas Ekonomi dan
Manajemen, Institut Pertanian Bogor, 2008), h. 16. 61 Maal Naylah, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri Perbankan Indonesia, h. 56.
30
dimana industri terlibat, merupakan kriteria yang sulit diukur sehingga tidak umum
digunakan dalam menganalisis kinerja bisnis. Menurut Richard, dkk., 2009, kinerja
perusahaan harus mencakup tiga area spesifik dari outcome perusahaan, yaitu
kinerja finansial (seperti profitabilitas), kinerja pasar produk (seperti pangsa pasar),
dan keuntungan yang dipegang pemegang saham (seperti laba yang dibagikan
kepada pemegang saham).62
Pada prinsipnya, analisis profitabilitas merepresentasikan kinerja perusahaan
secara keseluruhan. Analisis profitabilitas merupakan analisis hasil akhir dari
interaksi kebijakan operasional dan pembiayaan perusahaan (pengelolaan
likuiditas, manajemen aset, dan pembiayaan) berikut pelaksanaannya. Beberapa
kecukupan utang perusahaan adalah profit margin on sales, return on total assets
(ROA), dan return on common equity (ROE).63 Dalam penelitian ini, digunakan
rasio Return On Assets (ROA) sebagai tolak ukur profitabilitas.
Return On Assets (ROA), rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan
manajemen bank dalam memperoleh keuntungan (laba) secara keseluruhan.
Semakin besar ROA suatu bank, semakin besar pula tingkat keuntungan yang
dicapai bank tersebut dan semakin baik pula posisi bank tersebut dari segi
penggunaan aset.64 Berdasarkan ketentuan Bank Indonesia, standar rasio ROA
yang cukup baik minimal adalah 1,5%.65
Perhitungan ROA menggunakan rumus berikut (sesuai dengan Surat Edaran
Bank Indonesia Nomor 13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011) dengan satuan
persen (%).66
ROA = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝑆𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑃𝑎𝑗𝑎𝑘
𝑅𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑒𝑡 x 100%
62 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri, h. 196. 63 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri, h. 203 64 Lukman Dendawijaya, Manajemen Perbankan, h. 118 65 Bank Indonesia, Lampiran 1a SE-BI No. 9/24/DPbs Tahun 2007, data diakses pada 1 Juli 2017
dari www.bi.go.id, h. 22 66 Bank Indonesia, Lampiran I SE-BI No. 13/24/DPNP Tahun 2011, data diakses pada 1 Juli 2007
dari www.bi.go.id, h.25
31
I. Analisis Rasio Keuangan yang Mempengaruhi Kinerja
Dalam penelitian-penelitian sebelumnya, diduga terdapat beberapa rasio
pengukuran yang secara signifikan mempengaruhi profitabilitas yang
diproksikan dengan Return On Assets (ROA). Rasio tersebut antara lain:
1. Financing to Deposit Ratio (FDR)
Financing to Deposit Ratio (FDR) atau dalam perbankan konvensional
disebut dengan Loan to Deposit Ratio (LDR) merupakan salah satu rasio
likuiditas. Dalam perbankan syariah, tidak dikenal istilah kredit (loan) namun
pembiayaan atau financing.67 FDR merupakan rasio yang digunakan untuk
mengukur likuiditas suatu bank dalam membayar kembali penarikan dana yang
dilakukan deposan dengan mengandalkan pembiayaan yang diberikan sebagai
sumber likuiditasnya, yaitu dengan cara membagi jumlah pembiayaan yang
diberikan bank terhadap Dana Pihak Ketiga (DPK). Standar yang digunakan
Bank Indonesia untuk rasio FDR adalah 80% hingga 110%.68
Semakin besar nilai rasio FDR, maka semakin baik pula bank tersebut dapat
menjalankan fungsi intermediasinya, akan tetapi semakin tinggi rasio tersebut
memberikan indikasi semakin rendahnya kemampuan likuiditas bank yang
bersangkutan. Hal ini disebabkan karena jumlah dana yang diperlukan untuk
membiayai kredit (pembiayaan) menjadi semakin besar.69
Jika rasio Financing to Deposits Ratio (FDR) bank berada pada standar
yang ditetapkan oleh Bank Indonesia, maka profitabilitas yang diperoleh bank
tersebut akan meningkat (dengan asumsi bank tersebut mampu menyalurkan
67 M. Syafi’i Antonio, Bank Syariah dari Teori ke Praktik, (Jakarta: Gema Insani Press dan Tazkia
Cendekia, 2001), h. 70. 68 Suryani, Analisis Pengaruh Financing to Deposit Ratio (FDR) terhadap Profitabilitas Perbankan
Syariah di Indonesia, (Walisongo, Vol. 19, No. 1, Mei 2011), h. 59-60. 69 Lukman Dendawijaya, Manajemen Perbankan, h. 116.
32
pembiayannya dengan efektif). Perhitungan FDR menggunakan rumus
berikut.70
FDR = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑛𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑏𝑒𝑟𝑖𝑘𝑎𝑛
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑛𝑎 𝑃𝑖ℎ𝑎𝑘 𝐾𝑒𝑡𝑖𝑔𝑎 x 100%
2. Non Performing Financing (NPF)
Pada bank syariah, disebut dengan istilah Non Performing Financing (NPF)
karena dalam syariah menggunakan prinsip pembiayaan. Non Performing
Financing (NPF) pada bank syariah selalu digunakan oleh bank pada saat
mempublikasikan kondisi kinerja bank. NPF adalah mengukur tingkat
permasalahan pembiayaan yang dihadapi oleh bank syariah. Semakin tinggi
rasio ini, menunjukkan kualitas pembiayaan bank syariah semakin buruk. Bank
dengan NPF yang tinggi akan memperbesar biaya, baik pencadangan aktiva
produktif maupun biaya lainnya, sehingga berpotensi terhadap kerugian bank.
Perhitungan NPF menggunakan rumus berikut.71
NPF = 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎𝑎𝑛 (𝐾𝐿,𝐷,𝑀)
𝑃𝑒𝑚𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎𝑎𝑛
x 100%
3. Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)
Rasio BOPO adalah perbandingan antara biaya operasional dan pendapatan
operasional. Rasio BOPO digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi dan
kemampuan bank dalam melakukan kegiatan operasinya.
Semakin kecil rasio ini berarti semakin efisien biaya operasional yang
dikeluarkan bank yang bersangkutan sehingga kemungkinan suatu bank dalam
kondisi bermasalah semakin kecil.72 Apabila biaya yang dikeluarkan semakin
70 Suryani, Analisis Pengaruh Financing to Deposit Ratio (FDR) terhadap Profitabilitas Perbankan
Syariah di Indonesia, h. 59-60 71 Dwi Nur’aini Ihsan, Analisis Laporan Keuangan Perbankan Syariah, h. 96-98 72 Ismi Hariyani, Restrukturisasi & Penghapusan Kredit Macet, h. 54.
33
efisien, maka profitabilitas yang dihasilkan oleh bank semakin tinggi.
Perhitungan BOPO menggunakan rumus berikut.73
BOPO = 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑏𝑒𝑏𝑎𝑛) 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙
𝑃𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 x 100%
J. Hubungan Struktur Pasar dengan Kinerja
Banyak penelitian mengenai hubungan antara struktur pasar sebuah industri
dan kinerja. Pengujian hipotesis hubungan diantara pangsa pasar, konsentrasi
pasar, dan kinerja pertama kali dilakukan oleh Bain pada tahun 1950-an dan
menemukan hubungan positif antara konsentrasi dan tingkat keuntungan. Hasil ini
kemudian memulai kontroversi terkait hubungan struktur pasar dengan kinerja dan
menghasilkan dua hipotesis yang paling sering digunakan sebagai landasan
pengujian untuk menjelaskan variasi tingkat keuntungan.74
1. Hipotesis Tradisional - Kekuatan Pasar - Bain, 1951
Hipotesis tradisional ini menganggap bahwa konsentrasi merupakan proksi
dari kekuasaan pasar (market power) dimana konsentrasi pasar yang semakin
besar menyebabkan biaya untuk melakukan kolusi menjadi rendah sehingga
perusahaan dalam industri tersebut akan mendapatkan laba supernormal. Oleh
karena itu, konsentrasi pasar akan berpengaruh secara positif dengan
profitabilitas sebagai proksi dari kinerja.
2. Hipotesis Efisiensi Stuktur – Demsetz, 1973
Pemikiran ini memunculkan bahwa pangsa pasar dan konsentrasi bukan
merupakan proksi dari kekuasaan pasar, melainkan merupakan proksi dari
efisiensi perusahaan, sehingga konsentrasi tinggi tidak identik dengan kolusi.
Gagasan ini didasarkan pada ide bahwa perusahaan yang lebih efisien akan bisa
mendapatkan pangsa pasar yang besar, sehingga industri tersebut juga akan
cenderung lebih terkonsentrasi. Berdasarkan pemikiran ini maka hubungan
73 Lukman Dendawijaya, Manajemen Perbankan, h. 119. 74 Ilma Dina, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri pada Perbankan Syariah
Indonesia, h. 20-22.
34
konsentrasi dengan profitabilitas merupakan hubungan yang tidak langsung.
mengingat konsentrasi hanya merupakan agregat pangsa pasar yang dihasilkan
dari perilaku efisiensi, dan perusahaan yang lebih efisien akan dapat
memperoleh profititabilitas lebih besar.
Penelitian terkait induatri perbankan syariah di Indonesia pernah dilakukan
oleh Amalia dan Nasution,75 pada industri perbankan syariah di Indonesia pada
periode Januari 2002 hingga November 2005, mendukung pola SCP efficient
structure hypothesis, hipotesis ini menganggap bahwa pangsa pasar dan konsentrasi
bukan merupakan proksi dari kekuasaan pasar tetapi merupakan proksi dari
efisiensi perusahaan, sehingga konsentrasi tinggi tidak identik dengan kolusi.
Penelitian yang dilakukan Ahamed,76 mendukung hipotesis SCP tradisional,
yang menunjukkan bahwa profitabilitas di pasar perbankan Bangladesh ditentukan
oleh konsentrasi, bukan oleh pangsa pasar bank. Hal ini menyiratkan bahwa
konsentrasi pasar menurunkan biaya kolusi antar bank dan menghasilkan
keuntungan yang lebih tinggi.
K. Hubungan Rasio Keuangan dengan Kinerja
1. Financing to Deposit Ratio (FDR)
Financing to Deposit Ratio (FDR) berpengaruh positif dan signifikan
terhadap Return On Assets (ROA) yang merupakan proksi dari profitabilitas
(kinerja), karena apabila rasio FDR meningkat, maka akan semakin banyak
dana yang disalurkan dalam bentuk pembiayaan (dengan asumsi bank
menyalurkan dananya untuk pembiayaan yang efektif), sehingga akan
meningkatkan profitabilitas bank. Menurut Dina,77 dalam penelitiannya
menemukan bahwa FDR memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap
75 Fitri Amalia, dan Mustafa Edwin Nasution, Perbandiangan Profitabilitas Perbankan Syariah dan
Industri Perbankan Konvensional Menggunakan Metode Struktur Kinerja dan Perilaku, h. 49. 76 Mostak Ahamed, Market Structure and Performance of Bangladesh Banking Industry: A Panel
Data Analysis, h. 15. 77 Ilma Dina, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri pada Perbankan Syariah
Indonesia, h. 42.
35
ROA bank syariah di Indonesia. Namun, berbeda dengan penelitian yang
dilakukan oleh Wahyuni,78 yang menunjukkan bahwa FDR tidak berpengaruh
signifikan terhadap ROA bank syariah di Indonesia.
2. Non Performing Financing (NPF)
Non Performing Financing (NPF) berpengaruh negatif dan signifikan
terhadap Return On Assets (ROA) yang merupakan proksi dari profitabilitas
(kinerja), karena apabila rasio NPF semakin meningkat maka kualitas
pembiayaan yang dimiliki bank semakin buruk, yang menyebabkan jumlah
pembiayaan bermasalah semakin besar. Bank dengan NPF yang tinggi akan
memperbesar biaya, baik pencadangan aktiva produktif maupun biaya lainnya,
sehingga berpotensi terhadap kerugian bank. Karena bank mengalami
kerugian, maka profitabilitas yang dimiliki bank akan turun. Yuhanah,79 dalam
penelitiannya menunjukkan bahwa NPF berpengaruh negatif dan signifikan
terhadap ROA industri perbankan syariah di Indonesia. Namun, berbeda
dengan penelitian yang dilakukan oleh Wahyuni,80 yang menunjukkan bahwa
NPF tidak berpengaruh terhadap ROA bank umum syariah di Indonesia.
3. Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)
Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) berpengaruh
negatif dan signifikan terhadap Return On Assets (ROA) yang merupakan
proksi dari profitabilitas (kinerja), karena apabila rasio BOPO menunjukkan
nilai yang semakin rendah, semakin efisien bank tersebut dalam menjalankan
kegiatan operasionalnya, dan biaya operasional yang dikeluarkan bank yang
bersangkutan semakin rendah, sehingga kemungkinan suatu bank dalam
kondisi bermasalah semakin kecil. Apabila biaya operasional yang dilakukan
semakin rendah, maka profitabilitas yang dihasilkan oleh bank semakin tinggi.
78 Sri Wahyuni, Pengaruh CAR, NPF, FDR, dan BOPO terhadap Profitabilitas Bank Umum
Syariah, (Skripsi Fakultas Syariah dan Hukum, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2016), h. 117. 79 Siti Yuhanah, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia,
(Skripsi Fakultas Syariah dan Hukum, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta), h. 94. 80 Sri Wahyuni, Pengaruh CAR, h. 117.
36
Menurut penelitian Yuhanah,81 dalam penelitiannya menunjukkan bahwa
BOPO berpengaruh negatif dan signifikan terhadap ROA industri perbankan
syariah di Indonesia.
L. Review Studi Terdahulu
NO Nama dan Judul
Penelitian
Isi Penelitian Perbedaan
1 Peneliti: Fitri Amalia
dan Mustafa Edwin
Nasution (Jurnal
Ekonomi
Pembangunan
Indonesia, Universitas
Indonesia, 2007)
Judul:
Perbandingan
Profitabilitas Industri
Perbankan Syariah dan
Industri Perbankan
Konvensional
Menggunakan Metode
Struktur Kinerja dan
Perilaku
Metode Penelitian:
Menggunakan data panel
dan menggunakan model
Smirlock yang disesuaikan,
dengan fix effect model.
ROA = a0 + a1MS + a2CR +
a3MSCR + a4FDR +
a5ASET + a6TOTALEXP +
a7 GROWTHDPK
Hasil:
Industri perbankan syariah
mendukung hipotesis
efisiensi, dengan hasil
pangsa pasar (MS) dan
konsentrasi (CR) tidak
berpengaruh signifikan
terhadap profitabilitas,
namun bernilai positif, yang
artinya kenaikan
profitabilitas akibat perilaku
Peneliti mencoba
membandingkan
profitabilitas
antara dua industri
perbankan yang
ada di Indonesia,
yaitu industri
perbankan syariah
dan industri
perbankan
konvensional.
81 Siti Yuhanah, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia,
h. 94.
37
efisien perbankan syariah.
Sedangkan untuk industri
perbankan konvensional
mendukung hipotesis
diferensiasi dengan pangsa
pasar (MS) berpengaruh
positif signifikan terhadap
profitabilitas, yang artinya
akibat perilaku diferensiasi
produk yang dilakukan,
bukan perilaku kolusif
sehingga menolak hipotesis
tradisional.
2 Peneliti: Maal Naylah
(Tesis, Universitas
Diponegoro, 2010)
Judul:
Pengaruh Struktur
Pasar Terhadap
Kinerja Industri
Perbankan Indonesia
Model Penelitian:
Menggunakan panel data
dan menggunakan model
Smirlock yang disesuaikan,
dengan fix effect model.
ROA = a0 + a1MS + + a2CR4
+ a3MSCR + a4LDR +
a5ASET + a6CAR +
a7GROWTHDPK
Hasil:
Menolak hipotesis efisiensi
dan hipotesis diferensiasi.
Hasil penelitian
menunjukkan bahwa
konsentrasi pasar
mempengaruhi profitabilitas
pada industri perbankan
Peneliti
melakukan
analisis struktur
pasar terhadap
kinerja untuk
industri
perbankan dalam
periode 2004
hingga 2008.
38
Indonesia, dan mendukung
hipotesis tradisional.
3 Peneliti: Ilma Dina
(Tesis, Universitas
Indonesia, 2013)
Judul: Pengaruh
Struktur Pasar
terhadap Kinerja
Industri pada
Perbankan Syariah di
Indonesia.
Model Penelitian:
Menggunakan panel data
dengan fix effect model.
ROD = a0 + a1CR + + a2MS +
a3FDR + a4ASSETUTIL
Hasil: Struktur pasar yang
diproksikan dengan
konsentrasi pasar dan pangsa
pasar, tidak terbukti cukup
untuk menyatakan industri
perbankan syariah didukung
oleh hipotesis tradisional
SCP ataupun efisiensi
struktur. Dengan kata lain,
paradigma SCP linier
melalui kedua hipotesis
tidak cukup untuk
menjelaskan hubungan
antara konsentrasi pasar dan
kinerja.
Peneliti
melakukan
analisis struktur
pasar terhadap
kinerja untuk
industri
perbankan syariah
dalam periode Juli
2010 hingga
November 2011.
4 Peneliti: Rebeka
Belangkahe, Daisy
Engka, dan Dennij
Mandeij (Jurnal
Berkala Ilmiah
Efisiensi, Universitas
Sam Ratulangi, 2014)
Model Penelitian:
Menggunakan data panel
dan menggunakan model
Smirlock yang disesuaikan,
dengan fix effect model.
Π = a0 + a1MS + a2CR4 +
a3MSCR4 +
Peneliti
melakukan
analisis struktur
pasar terhadap
kinerja untuk
industri
perbankan yang
39
Judul:
Analisis Struktur
Pasar, Perilaku, dan
Kinerja Industri
Perbankan Indonesia
(Studi Pada Bank
Yang Terdaftar di BEI
Periode 2008-2012)
a4GROWTHASSET +
a5CAR + a6LDR
Hasil:
Industri perbankan
Indonesia mendukung
hipotesis efisiensi, dan profit
yang dihasilkan adalah hasil
dari efisiensi perbankan.
terdaftar dalam
Bursa Efek
Indonesia dalam
periode 2008
hingga 2012.
5 Peneliti: Siti Yuhanah
(Skripsi, UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta,
2016)
Judul:
Pengaruh Struktur
Pasar Terhadap
Profitabilitas Industri
Perbankan Syariah di
Indonesia Periode
September 2010-
September 2015.
Model Penelitian:
Π = a0 + a1MS + a2BOPO +
a3CAR + a4NPF +
a5GROWTHPDB
Hasil:
Market Share, BOPO, CAR,
NPF, dan pertumbuhan
ekonomi berpengaruh secara
simultan terhadap ROA. Uji
parsial menyatakan bahwa
market share, CAR, dan
pertumbuhan ekonomi tidak
berpengaruh terhadap ROA.
Sementara BOPO dan NPF
berpengaruh negatif
terhadap ROA. Peneliti juga
mendukung hipotesis
efisiensi dalam industri
perbankan syariah, karena
hasil uji t menyatakan
Penelitian ingin
mengetahui
apakah terdapat
pengaruh struktur
pasar terhadap
profitabilitas
industri
perbankan syariah
pada periode
September 2010 –
September 2015
dan variabel
struktur pasar
yang digunakan
hanya
menggunakan
variabel market
share. Serta
variabel kontrol
apa saja yang
dapat
40
pangsa pasar tidak
berpengaruh terhadap
profitabiliats.
mempengaruhi
profitabilitas.
M. Kerangka Pemikiran
Studi ilmu ekonomi industri memperlihatkan, mengacu pada teori Structure-
Conduct-Performance antara struktur pasar (market structure), perilaku pasar
(market conduct), dan kinerja pasar (market performance) memiliki hubungan
keterkaitan yang sangat erat. Menurut teori Structure-Conduct-Performance,
tingkat konsentrasi meruapakan indikator dari struktur pasar. Apabila tingkat
konsentrasi dalam industri tinggi, maka tingkat persaingan antar perusahaan dalam
industri menjadi rendah, yang mana nantinya akan menunjukkan adanya kekuatan
dalam menentukan harga di pasar. Selain tingkat konsentrasi, terdapat indikator lain
dari struktur pasar yaitu pangsa pasar.
Hubungan pangsa pasar, konsentrasi pasar, dan kinerja yang dilihat melalui
proksi profitabilitas, yang merupakan inti dari analisa SCP dalam penelitian ini.
Analisa tersebut akan dilengkapi dengan analisa variabel yang diwakilkan oleh
pangsa pasar dan konsentrasi pasar yang merupakan proksi dari struktur pasar. Ada
dua landasan pemikiran hipotesis tentang hal tersebut, yaitu:
1. Traditional Hypothesis (Hipotesis tradisional)
Hipotesis tradisional, yang merupakan pemikiran dari paradigma SCP.
Pemikiran pertama menganggap bahwa konsentrasi pasar akan berpengaruh
secara positif dengan profitabilitas, dimana peningkatan konsentrasi akan
meningkatkan profitabilitas.
2. Efficient Structure Hypothesis (Hipotesis Efisiensi)
Berawal dari kerangka Chicago yang kemudian melahirkan hipotesis
efisiensi struktur. Berdasarkan pemikiran ini, hubungan konsentrasi dengan
profitabilitas merupakan hubungan yang tidak benar-benar terjadi, mengingat
konsentrasi hanya merupakan agregat pangsa pasar yang dihasilkan dari
41
efisiensi. Dan tentu saja perusahaan yang lebih efisien akan dapat memperoleh
profit lebih besar.
Pada prinsipnya, analisis profitabilitas merepresentasikan kinerja perusahaan
secara keseluruhan. Analisis profitabilitas merupakan analisis hasil akhir dari
interaksi kebijakan operasional dan pembiayaan perusahaan (pengelolaan
likuiditas, manajemen aset, dan pembiayaan) berikut pelaksanaannya. Dendawijaya
menyatakan, ukuran profitabilitas salah satunya dapat dilihat melalui tingkat Return
on Assets (ROA), bahwa dalam penentuan tingkat kesehatan suatu bank, Bank
Indonesia sebagai pembina dan pengawas perbankan lebih mengutamakan nilai
profitabililtas suatu bank yang diukur dengan aset yang dananya sebagian besar
berasal dari dana simpanan masyarakat.82
Gambar 2.4 Kerangka Pemikiran
82 Lukman Dendawijaya, Manajemen Perbankan, h. 118-119.
Variabel Struktur Pasar
Pangsa Pasar
Aset/ Market
Share (MS)
Konsentrasi
Pasar (CR4)
MSCR4
Variabel kontrol yang
mempengaruhi
profitabilitas
FDR
NPF
BOPO
Variabel Kinerja
Profitabilitas
(ROA)
42
BAB III
METODE PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian yang dilakukan adalah penelitian analitis, hal ini dikarenakan
penelitian bertujuan untuk mengetahui hubungan sebab antara dua variabel secara
observasional, dimana bentuk hubungan dalam penelitian merupakan pengaruh
struktur pasar terhadap kinerja industri perbankan syariah di Indonesia pada
periode tahun 2012-2016. Dengan pendekatan penelitian kuantitatif, disebut
penelitian kuantitatif karena cenderung bersifat deduktif dengan mengukur
fenomena dengan ketepatan variabel dan melakukan pengujian hipotesis.83
Data dalam penelitian ini berupa data panel atau disebut data longitudinal yaitu
sekelompok data individual yang mencakup 10 Bank Umum Syariah (BUS). Objek
penelitian adalah laporan keuangan per triwulan BUS pada triwulan pertama 2012
sampai triwulan keempat 2016. Alasan penggunaan data tersebut dikarenakan
keterbatasan data, selain itu dinilai 10 BUS tersebut memiliki pangsa pasar aset,
DPK, maupun pembiayaan di atas 60 persen, yang dianggap dapat mewakili
gambaran industri perbankan syariah di Indonesia dengan baik, dan juga dinilai
pada periode tahun 2012-2016, 10 BUS tersebut tetap beroperasi.
Data diperoleh dari laporan keuangan triwulan masing-masing Bank Syariah
Umum yang dipublikasikan melalui situs (website) masing-masing bank yang
bersangkutan, laporan statistik tahunan OJK, serta data lain yang dianggap relevan
dengan masalah yang akan diteliti pada triwulan pertama 2012 hingga triwulan
keempat 2016.
83 Tony Wijaya, Metodologi Penelitian Ekonomi dan Bisnis Teori dan Praktik, Edisi Pertama,
(Yogyakarta: Graha Ilmu, 2013), h. 33.
43
B. Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi adalah keseluruhan obyek penelitian baik terdiri dari benda yang
nyata, abstrak, peristiwa ataupun gejala yang merupakan sumber data dan memiliki
karakter tertentu dan sama.84 Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh Bank
Umum Syariah (BUS), Unit Usaha Syariah (UUS), dan Badan Perkreditan Rakyat
Syariah (BPRS) yang beroperasi di Indonesia.
Sampel adalah bagian dari populasi yang memiliki sifat-sifat yang sama dari
objek yang merupakan sumber data.85 Untuk kriteria pemilihan sampel yang
dijadikan sampel dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan teknik
purposive sampling yang cocok digunakan dalam penelitian ini, yaitu bank syariah
yang telah menjadi bank syariah umum sejak tahun 2012 hingga tahun 2016 dan
merupakan 10 bank syariah terbesar di Indonesia. Bank-bank yang dijadikan objek
penelitian dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 3.1 Daftar Bank Umum Syariah yang Menjadi Sampel Penelitian
No. Nama Bank Umum Syariah No. Nama Bank Umum Syariah
1. PT. Bank Syariah Mandiri 6. PT. Bank Mega Syariah
2. PT. Bank Muamalat Indonesia 7. PT. Bank Jabar Banten Syariah
3. PT. Bank BRI Syariah 8. PT. Bank Syariah Bukopin
4. PT. Bank BNI Syariah 9. PT. BCA Syariah
5. PT. Bank Panin Syariah 10. PT. Maybank Syariah Indonesia
Sumber : Otoritas Jasa Keuangan, Statistik Perbankan Syariah Desember 2016
84 Sukandarrumidi, Metedologi Penelitian Petunjuk Praktis Untuk Peneliti Pemula, (Yogyakarta:
Gadjah Mada University Press, 2004), h. 47. 85 Sukandarrumidi, Metedologi Penelitian , h. 50.
44
C. Metode Pengumpulan Data
Jenis data dalam penelitian ini menggunakan data sekunder. Data sekunder
merupakan sumber data penelitian yang diperoleh secara tidak langsung melalui
media perantara yang dicatat oleh pihak lain. Data sekunder yaitu data yang
diperoleh dari sumber yang menerbitkan dan bersikap siap pakai. Data sekunder
mampu memberikan informasi dalam pengembalian keputusan meskipun dapat
diolah lebih lanjut.86
Data sekunder yang digunakan peneliti diperoleh dari laporan keuangan
triwulan 10 BUS yang disajikan dalam tabel 3.1 dari periode triwulan pertama
tahun 2012 sampai triwulan keempat tahun 2016, data dapat diunduh melalui
laporan publikasi situs (website) masing-masing bank dan laporan publikasi yang
dikeluarkan oleh OJK. Peneliti juga melakukan penelitian pustaka (library
research) untuk memperoleh data yang berkaitan dengan masalah yang akan
diteliti melalui buku, jurnal, skripsi, tesis, internet, artikel, dan pustaka lainnya
yang berkaitan dengan penelitian.
Teknik yang digunakan dalam pengumpulan data pada penelitian ini adalah
teknik dokumentasi, dengan cara mengumpulkan data-data yang bersumber dari
laporan statistik perbankan syariah, laporan masing-masing keuangan bank yang
diteliti, terdiri dari neraca dan laporan rasio keuangan. Selanjutnya, terdapat
beberapa variabel penelitian yang tidak tersedia dalam laporan keuangan, sehingga
penulis mengumpulkan data dan menghitung angka yang tertera pada laporan
keuangan bank syariah sesuai dengan rumus yang ada.
D. Operasional Variabel Penelitian
Dalam penelitian ini, terdapat dua variabel yang akan diteliti, yaitu variabel
dependen dan variabel independen.
86 Tony Wijaya, Metodologi Penelitian, h. 19.
45
1. Variabel Dependen
Variabel dependen (tergantung) adalah variabel yang dijelaskan atau yang
dipengaruhi oleh variabel independen. 87 Variabel dependen akan mengamati
dan mengukur seberapa besar pengaruh yang disebabkan oleh variabel
independen (bebas). Berdasarkan uraian pada tinjauan pustaka dan hasil
penelitian terdahulu yang berkaitan dengan analisa struktur pasar dan kinerja
dengan alat ukur profitabilitas pada industri perbankan syariah, data yang
digunakan sebagai variabel dependen pada penelitian ini adalah ROA (Return
On Assets).
2. Variabel Independen
Variabel independen (bebas) adalah variabel yang menjelaskan atau
mempengaruhi variabel yang lain.88 Berdasarkan uraian pada tinjauan pustaka
dan hasil penelitian terdahulu yang berkaitan dengan analisa struktur pasar dan
kinerja dengan alat ukur profitabilitas pada industri perbankan syariah, data
yang digunakan sebagai variabel independen pada penelitian ini adalah pangsa
pasar aset atau market share (MS), rasio konsentrasi atau concentration ratio
(CR4), dan MSCR4 (variabel interaksi hasil perkalian antara market share dan
concentration ratio).
Agar faktor luar yang diteliti semakin kecil pengaruhnya terhadap variabel
dependen, maka diperlukan variabel kontrol yang mengondisikan ruang
lingkup model ekonomi. Variabel kontrol yang digunakan dalam penelitian ini,
diduga dalam penelitian-penelitian sebelumnya, secara signifikan
mempengaruhi profitabilitas, yaitu variabel financing to deposit ratio (FDR),
non performing financing (NPF), dan biaya operasional terhadap pendapatan
operasional (BOPO).
87 Husen Umar, Metode Riset Bisnis: Panduan Mahasiswa untuk Melaksanakan Riset Dilengkapi
Contoh Proposal dan Hasil Riset Bidang Manajemen dan Akuntansi, (Jakarta: Gramedia Pusaka
Utama, 2002), h. 62. 88 Husen Umar, Metode Riset, h. 62.
46
Tabel 3.2 Operasional Variabel Dependen dan Independen Penelitian
Variabel Definisi Variabel Indikator Skala
Return On
Assets (ROA)
ROA merupakan
salah satu rasio
profitabilitas yang
digunakan untuk
mengukur
efektivitas
perusahaan
didalam
menghasilkan
keuntungan
dengan
memanfaatkan
aktiva atau aset
yang dimilikinya
ROA =
𝑙𝑎𝑏𝑎 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑝𝑎𝑗𝑎𝑘
𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑒𝑡
x 100% Rasio
Market Share
(MS)
Market Share atau
pangsa pasar
dihitung dengan
memperhitungkan
total aset yang
dimiliki oleh
sebuah bank
umum syariah
terhadap total aset
industri
perbankan syariah
secara
MS = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑒𝑡
𝐵𝑈𝑆 𝑖𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑒𝑡 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ
𝑖𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑖 𝑝𝑒𝑟𝑏𝑎𝑛𝑘𝑎𝑛 𝑠𝑦𝑎𝑟𝑖𝑎ℎ
x 100%
Rasio
47
keseluruhan
dengan satuan
persen (%).
Concentration
Ratio (CR4)
Concentration
Ratio (CR4) yaitu
rasio konsentrasi
4 bank umum
syariah terbesar
untuk mengukur
tingkat
konsentrasi pada
industri
perbankan
syariah, variabel
yang dijadikan
ukuran
konsentrasi adalah
menjumlahkan
pangsa pasar aset
dari keempat bank
umum syariah
terbesar.
CR4 =
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑛𝑔𝑠𝑎 𝑝𝑎𝑠𝑎𝑟 𝑎𝑠𝑒𝑡
𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑘𝑒𝑒𝑚𝑝𝑎𝑡 𝐵𝑈𝑆 𝑡𝑒𝑟𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟
atau
CR4 = 𝑀𝑆1 + 𝑀𝑆2 + 𝑀𝑆3 +
𝑀𝑆4
Rasio
MSCR4 (hasil
perkalian
antara market
share dan
concentration
ratio)
MSCR4 yaitu
variabel interaksi
antara market
share dan
concentration
ratio yang
digunakan untuk
MSCR4 = 𝑚𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝑠ℎ𝑎𝑟𝑒 ×
𝑐𝑜𝑛𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜
Rasio
48
membuktikan
secara lebih lanjut
apakah profit
merupakan hasil
dari kolusi.
Financing to
Deposit Ratio
(FDR)
FDR merupakan
rasio likuiditas,
atau rasio antara
jumlah
pembiayaan yang
diberikan bank
dengan dana yang
diterima oleh
bank.
FDR =
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑛𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑏𝑒𝑟𝑖𝑘𝑎𝑛
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑛𝑎 𝑝𝑖ℎ𝑎𝑘 𝑘𝑒𝑡𝑖𝑔𝑎
x 100%
Rasio
Non
Performing
Financing
(NPF)
NPF merupakan
tingkat risiko
yang dihadapi
bank, atau juga
didefinisikan
sebagai jumlah
kredit yang
bermasalah dan
kemungkinan
yang tidak dapat
ditagih.
NPF =
𝑝𝑒𝑚𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎𝑎𝑛 (𝐾𝐿,𝐷,𝑀)
𝑝𝑒𝑚𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎𝑎𝑛 x 100%
Rasio
Biaya
Operasional
terhadap
Pendapatan
BOPO atau sering
disebut rasio
efisiensi
digunakan untuk
BOPO =
𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑏𝑒𝑏𝑎𝑛) 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙
x 100% Rasio
49
Operasional
(BOPO)
mengukur
kemampuan
manajemen bank
dalam
mengendalikan
biaya operasional
terhadap
pendapatan
operasional.
E. Metode Analisis Data
Data yang digunakan dalam penelitian merupakan gabungan dari data time
series dan data cross section. Data time series merupakan data dimana setiap
observasi diidentifikasi dengan menggunakan waktu atau tanggal. Sedang data
silang (cross section) merupakan data dimana setiap observasi diidentifikasi
dengan menggunakan ID unik, misalnya provinsi atau negara, atau perusahaan.
Data panel merupakan data gabungan dari data runtun waktu (time series data) dan
data silang (cross section data). Dengan bahasa populer data panel atau disebut
juga “pooled data” mempunyai dimensi waktu dan ruang.89 Teknik analisis yang
digunakan dalam penelitian adalah dengan analisis regresi data panel, data tersebut
diolah menggunakan bantuan Eviews 9.
1. Keuntungan Menggunakan Data Panel
Menurut Bultagi dan Gujarati, beberapa keuntungan menggunakan data
panel diantaranya ialah: 90
a. Data panel berkaitan dengan perseorangan, misalnya perusahaan, kota,
atau negara di kurun waktu tertentu, dengan demikian terdapat
89 Jonathan Sarwono, Prosedur-prosedur Analisis Populer Aplikasi Riset Skripsi dan Tesis dengan
Eviews, (Yogyakarta: Penerbit Gava Media, 2016), h. 1. 90 Jonathan Sarwono, Prosedur-prosedur, h. 3.
50
kemungkinan heteroginitas dalam unit-unit tersebut. Teknik-teknik
estimasi dengan menggunakan data panel mempertimbangkan
heteroginitas tersebut secara eksplisit dengan cara mengijinkan adanya
variabel-variabel dengan subjek yang spesifik. Istilah subjek mengacu
pada unit-unit mikro seperti perseorangan, kota, dan negara.
b. Dengan mengombinasikan data runtun waktu dan data silang, maka data
panel memberikan data yang lebih informatif, lebih variasi, kecil
kemungkinannya terjadi kolinieritas antar variabel-variabel yang diteliti,
mempunyai derajat kebebasan (degree of freedom) yang lebih dan lebih
efisien.
c. Saat menggunakan data runtun waktu dan data silang dalam riset, maka
data panel menjadi sangat cocok untuk mengkaji dinamika perubahan.
d. Data panel dapat mendeteksi dengan lebih baik dan mengukur dampak
yang secara terpisah diobservasi dengan menggunakan data runtun waktu
ataupun data silang.
e. Data panel memungkinkan untuk melakukan kajian model-model perilaku
yang kompleks. Sebagai contoh gejala yang menyangkut ekonomi-
ekonomi skala dan perubahan teknologi.
f. Dengan menyediakan data untuk beberapa unit ribuan, maka data panel
dapat meminimalisasi bias yang mungkin dihasilkan saat mengumpulkan
data individual atau perusahaan dalam kumpulan yang luas.
2. Model Analisis
Penelitian ini menggunakan model regresi data panel, model ini
menggabungkan antara data deret waktu (time series data) dengan data seksi
silang (cross section data). Uji regresi data panel ini digunakan untuk
mengetahui hubungan antara variabel independen yang terdiri dari pangsa
pasar aset atau market share (MS), rasio konsentrasi atau concentration ratio
(CR4), MSCR4 (variabel interaksi hasil perkalian antara market share dan
concentration ratio), financing to deposit ratio (FDR), non performing
financing (NPF), dan biaya operasional terhadap pendapatan operasional
51
(BOPO) terhadap variabel dependen yaitu return on assets (ROA) perusahaan-
perusahaan dalam industri perbankan syariah. Yang mana, dalam menguji
regresi data panel ini, peneliti menggunakan software Eviews 9 dan software
Microsoft Excel 2013 yang digunakan untuk mempermudah pengolahan data
seperti untuk pembuatan tabel, grafik, dan lain-lainnya.
Secara umum, model yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
πit = a0it + a1MSit + a2CR4t + a3MSitCR4t + ∑aitZit + ɛit ................................................. (1)
Dimana :
π = Profitabilitas (Return On Asset/ROA)
MS = Market Share Asset/Pangsa Pasar Aset
CR4 = Concentration Ratio/Konsentrasi Pasar 4 Bank Syariah Umum
terbesar
MSCR4 = Variabel interaksi, hasil perkalian antara MS dan CR4
Z = Vektor dari variabel kontrol tambahan yang dalam penelitian
sebelumnya diduga mempengaruhi profit.
Dalam persamaan (1), peneliti akan menguji pengaruh struktur pasar
terhadap kinerja industri perbankan syariah di Indonesia. Dalam jurnal Amalia
dan Nasution, menyatakan bahwa model weiss adalah model yang benar untuk
menganalisis persaingan dalam sebuah industri, dimana model
menggabungkan variabel pangsa pasar dan konsentrasi dalam satu model.
Dengan demikian, maka dapat dikatakan pangsa pasar dan konsentrasi pasar
adalah variabel yang menjadi proksi dari variabel struktur pasar. 91
91 Fitri Amalia, dan Mustafa Edwin Nasution, Perbandiangan Profitabilitas Perbankan Syariah dan
Industri Perbankan Konvensional Menggunakan Metode Struktur Kinerja dan Perilaku, h.33-34.
52
Dengan berlandaskan paradigma Structure-Conduct-Performance (SCP),
terdapat dugaan kinerja pada industri perbankan syariah di Indonesia
disebabkan oleh perilaku kolusif yang terjadi akibat konsentrasi pasar yang
masih tinggi. Kemungkinan MS tidak signifikan, CR4 signifikan, atau apabila
a1 = 0, a2 > 0 menandakan bahwa profit yang dihasilkan dalam industri tersebut
merupakan hasil dari kolusi yang dilakukan perusahaan dalam industri,
sehingga profit hanya akan berhubungan positif dengan konsentrasi pasar.
Industri yang demikian, mendukung hipotesis tradisional. Penggunaan variabel
MSCR4 digunakan untuk mendukung dan membuktikan secara lebih lanjut
apakah benar profit merupakan hasil dari kolusi. Apabila profit merupakan
hasil dari kolusi, maka a3 > 0, yang berarti bahwa pembagian profit akan
meningkat sesuai dengan proporsi pangsa pasar terhadap konsentrasi industri.
Dan apabila kolusi tidak terjadi dalam sebuah industri, maka a3 < 0.
Jika hal tersebut tidak terbukti, kemungkinan MS signifikan, CR4 tidak
signifikan, atau apabila a1 > 0, a2 = 0 mengindikasikan perusahaan yang
mendapatkan pangsa pasar atau market share (MS) yang besar, cenderung akan
terkonsentrasi dengan sendirinya dan hal tersebut merupakan hasil dari
keberhasilan perusahaan tersebut beroperasi secara efisien. Jadi, industri
perbankan syariah dapat meningkatkan profitabilitasnya hanya dengan cara
meningkatkan efisiensi.
Apabila kemungkinan MS signifikan dan CR4 signifikan, atau apabila a1
> 0, a2 > 0 menandakan semua perusahaan dalam industri yang terkonsentrasi
menikmati profit akibat perilaku kolusi yang tersebar secara tidak merata. Atau
dengan arti lain perusahaan yang relatif lebih besar yang dapat menikmati
profit kolusi yang lebih tinggi.
Penelitian ini juga tidak terlapas dari kemungkinan munculnya a1 = 0 dan
a2 = 0. Hasil ini dapat menjelaskan bahwa dengan tidak adanya pengaruh pada
variabel MS dan CR4, maka struktur pasar yang diproksikan dengan pangsa
pasar dan konsentrasi pasar tidak mempengaruhi kinerja industri. Atau dapat
53
disimpulkan, kerangka SCP belum mampu menjelaskan tingkat profitabilitas
yang terjadi pada industri perbankan syariah di Indonesia.
Selanjutnya, akan dijelaskan mengenai definisi variabel operasional yang
ada dalam persamaan (1).
a. Return On Assets (ROA)
Return On Assets (ROA) merupakan salah satu rasio profitabilitas yang
dapat digunakan sebagai ukuran kinerja keuangan dari suatu perusahaan.
Perhitungan ROA menggunakan rumus berikut (sesuai dengan Surat
Edaran Bank Indonesia Nomor 13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011)
dengan satuan persen (%).
ROA = 𝑙𝑎𝑏𝑎 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑝𝑎𝑗𝑎𝑘
𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑒𝑡 x 100% ......................................................... (2)
b. Market Share (MS)
Variabel market share merupakan variabel yang mewakili struktur
pasar melalui pendekatan pangsa pasar. Makna MSit adalah pangsa pasar
perbankan syariah individu ke-i pada periode t. Pangsa pasar dihitung
dengan memperhitungkan total aset yang dimiliki oleh sebuah bank umum
syariah terhadap total aset industri perbankan syariah secara keseluruhan
dengan satuan persen (%). Perhitungan MS menggunakan rumus berikut.
MS = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑒𝑡 𝐵𝑈𝑆 𝑖
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑒𝑡 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑖𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑖 𝑝𝑒𝑟𝑏𝑎𝑛𝑘𝑎𝑛 𝑠𝑦𝑎𝑟𝑖𝑎ℎ
x 100% ................................................. (3)
c. Concentration Ratio (CR4)
Variabel konsentrasi pasar merupakan variabel yang juga dapat melihat
struktur pasar dengan cara mengukur tingkat konsentrasi dari indusitri
tersebut. Dalam penelitian ini, akan digunakan variabel CR4 yaitu rasio
konsentrasi 4 bank umum syariah terbesar untuk mengukur tingkat
konsentrasi pada industri perbankan syariah. Makna CR4t adalah rasio
konsentrasi 4 bank umum syariah terbesar pada periode t. Variabel yang
54
dijadikan ukuran konsentrasi adalah menjumlahkan pangsa pasar aset dari
keempat bank umum syariah terbesar. Perhitungan CR4 menggunakan
rumus berikut.
CR4 = 𝑀𝑆1 + 𝑀𝑆2 + 𝑀𝑆3 + 𝑀𝑆4 .......................................................... (4)
d. MSCR4 (variabel interaksi hasil perkalian antara market share dan
concentration ratio)
MSCR4 yaitu variabel interaksi antara market share dan concentration
ratio yang digunakan untuk membuktikan secara lebih lanjut apakah profit
yang dihasilkan bank umum syariah merupakan hasil dari kolusi. Diduga
pembagian profit akan meningkat sesuai dengan proporsi pangsa pasar
terhadap konsentrasi industri. Makna MSitCR4t adalah pangsa pasar
perbankan syariah individu ke-i pada periode t dikalikan dengan rasio
konsentrasi 4 bank umum syariah terbesar pada periode t. Perhitungan
MSCR4 menggunakan rumus berikut.
MSCR4 = 𝑚𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝑠ℎ𝑎𝑟𝑒 × 𝑐𝑜𝑛𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 .............................. (5)
Vektor Z pada persamaan (1) merupakan variabel tambahan yang dalam
penelitian sebelumnya ditemukan secara signifikan mempengaruhi profit.
Variabel dalam vektor Z yang disesuaikan dalam penelitian ini adalah sebagai
berikut:
Z = a4 FDRit + a5NPFit + a6 BOPOit .............................................................. (6)
Dimana :
FDR = Financing to Deposit Ratio
NPF = Non Performing Financing
BOPO = Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional
Definisi variabel operasional yang ada dalam persamaan (6) adalah
sebagai berikut.
55
a. Financing to Deposit Ratio (FDR)
Variabel financing to Deposit Ratio (FDR) merupakan rasio yang
digunakan untuk mengukur likuiditas suatu bank dalam membayar
kembali penarikan dana yang dilakukan deposan dengan mengandalkan
pembiayaan yang diberikan sebagai sumber likuiditasnya oleh bank
syariah individu ke-i pada periode t . 92
Semakin besar nilai rasio FDR, maka semakin baik pula bank tersebut
dapat menjalankan fungsi intermediasinya, akan tetapi semakin tinggi
rasio tersebut memberikan indikasi semakin rendahnya kemampuan
likuiditas bank yang bersangkutan. Hal ini disebabkan karena jumlah dana
yang diperlukan untuk membiayai kredit (pembiayaan) menjadi semakin
besar.93
Perhitungan FDR menggunakan rumus berikut. .94
FDR = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑛𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑏𝑒𝑟𝑖𝑘𝑎𝑛
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑛𝑎 𝑃𝑖ℎ𝑎𝑘 𝐾𝑒𝑡𝑖𝑔𝑎 x 100% ............................................ (7)
b. Non Performing Financing (NPF)
Pada bank syariah, disebut dengan istilah Non Performing Financing
(NPF) karena dalam syariah menggunakan prinsip pembiayaan. NPF
mengukur tingkat permasalahan pembiayaan yang dihadapi oleh bank
syariah individu ke-i pada periode t. Semakin tinggi rasio ini,
menunjukkan kualitas pembiayaan bank syariah semakin buruk. 95
Perhitungan NPF menggunakan rumus berikut.
NPF = 𝑝𝑒𝑚𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎𝑎𝑛 (𝐾𝐿,𝐷,𝑀)
𝑝𝑒𝑚𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎𝑎𝑛
x 100% ........................................................ (8)
92 Suryani, Analisis Pengaruh Financing to Deposit Ratio (FDR) terhadap Profitabilitas Perbankan
Syariah di Indonesia, h. 59. 93 Lukman Dendawijaya, Manajemen Perbankan, h. 116. 94 Suryani, Analisis Pengaruh, h. 60. 95 Dwi Nur’aini Ihsan, Analisis Laporan Keuangan Perbankan Syariah, h. 96.
56
c. Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)
Rasio BOPO adalah perbandingan antara biaya operasional dan
pendapatan operasional. Rasio BOPO digunakan untuk mengukur tingkat
efisiensi dan kemampuan bank dalam melakukan kegiatan operasinya oleh
bank syariah individu ke-i pada periode t.96 Semakin kecil rasio ini berarti
semakin efisien biaya operasional yang dikeluarkan bank yang
bersangkutan sehingga kemungkinan suatu bank dalam kondisi
bermasalah semakin kecil.97
Perhitungan BOPO menggunakan rumus berikut.
BOPO = 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑏𝑒𝑏𝑎𝑛) 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙
𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 x 100 ................................................. (9)
Sehingga secara umum, model yang digunakan dalam penelitian ini
adalah:
πit = a0it + a1MSit + a2CR4t + a3MSitCR4t + a4 FDRit + a5NPFit + a6 BOPOit +
ɛit ....................................................................................................................................................................... (10)
3. Penentuan Model Estimasi
Dalam estimasi model regresi dengan menggunakan data panel, dapat
dilakukan melalui tiga pendekatan, yaitu:
a. Common Effect Model (CEM) atau Pooled Least Square (PLS)
Common Effect Model (CEM) adalah metode estimasi model regresi
data panel yang paling sederhana yaitu dengan mengkombinasikan data time
series dan data cross section. Teknik yang paling sederhana mengasumsikan
bahwa data gabungan yang ada, menunjukkan kondisi yang sesungguhnya.
Hasil analisis regresi dianggap berlaku pada semua objek pada semua
96 Lukman Dendawijaya, Manajemen Perbankan, h. 119-120. 97 Ismi Hariyani, Restrukturisasi & Penghapusan Kredit Macet, h. 54.
57
waktu.98 Estimasi untuk model ini dapat dilakukan dengan metode OLS
(Ordinary Least Square) biasa. 99
b. Fixed Effect Model (FEM)
Disebut Fixed Effect Model (FEM), karena setiap entitas pada intersep
tidak bervariasi (sama) di sepanjang waktu, meskipun intersep tersebut
mungkin berbeda di setiap subjek yang diteliti, misalnya data berasal dari
beberapa perusahaan yang berbeda. Dengan bahasa sederhana, FEM lebih
kepada pendekatan intersep.100 Fixed effect atau efek tetap di sini
maksudnya adalah bahwa satu objek, memiliki konstanta yang tetap
besarnya untuk berbagai periode waktu. Demikian juga dengan koefisien
regresinya, tetap besarnya dari waktu ke waktu (time invariant). Untuk
membedakan satu objek dengan objek lainnya, digunakan variabel semu
(dummy). Oleh karena itu, model ini sering juga disebut dengan Least
Squres Dummy Variable dan disingkat LSDV.101
c. Random Effect Model (REM)
Disebut Random Effect Model (REM), karena komponen error-nya
lebih dari satu. Dengan bahasa sederhana, REM lebih kepada pendekatan
error term.102 Pada model REM, perbedaan intersep diakomodasi oleh error
term masing-masing perusahaan. Metode Random Effect Model (REM)
sering disebut dengan teknik Error Component Model (ECM) atau
Generalized Least Square (GLS).
Metode ini digunakan untuk megatasi kelemahan fixed effect model
atau metode efek tetap yang menggunakan variabel semu, sehingga model
mengalami ketidakpastian. Tanpa menggunakan variabel semu, metode
random effect atau efek random menggunakan residual, yang diduga
98 Wing Wahyu Winarno, Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan EViews, Edisi ke-3,
(Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2011), h. 9.14. 99 Dedi Rosadi, Ekonometrika & Analisis Runtun Waktu Terapan dengan Eviews, (Yogyakarta:
ANDI, 2012), h. 272. 100 Jonathan Sarwono, Prosedur-prosedur Analisis Populer Aplikasi Riset Skripsi dan Tesis dengan
Eviews, h. 4. 101 Wing Wahyu Winarno, Analisis Ekonometrika, h. 9.15. 102 Jonathan Sarwono, Prosedur-prosedur, h. 4.
58
memiliki hubungan antar waktu dan antar objek. Namun untuk menganalisis
dengan metode efek random ini ada satu syarat, yaitu objek data silang harus
lebih besar daripada banyaknya koefisien.103
4. Tahap Analisis Data
Dalam menentukan model yang paling tepat umtuk regresi data panel, dapat
dilakukan dengan beberapa uji berikut ini:
a. Uji Chow (CEM vs FEM)
Uji Chow adalah uji statistik yang dilakukan untuk memilih apakah
model common effect model ataukah fixed effect model yang lebih tepat
untuk digunakan dalam estimasi data panel. Pengujian hipotesis dilakukan
dengan hipotesis:
H0 = Common Effect Model
H1 = Fixed Effect Model
Yang menjadi dasar penolakan hipotesis dilakukan dengan
membandingkan perhitungan antara F statistik dan F tabel. Jika F hitung >
F tabel, maka H0 ditolak, yang berarti model yang tepat digunakan adalah
Fixed Effect Model, dan sebaliknya jika F hitung < F tabel, maka H1 ditolak,
yang berarti model yang tepat digunakan adalah Common Effect Model.
Pada tabel uji chow, dapat juga dilihat pada nilai probabilitas untuk
cross section F. Jika nilai probabilitas < 0.05 maka model yang terpilih
adalah Fixed Effect Model, tetapi jika nilai probabilitas > 0.05 maka model
yang tepilih adalah Common Effect Model.
103 Wing Wahyu Winarno, Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan EViews, h. 9.17.
59
b. Uji Hausman (FEM vs REM)
Uji Hausman yaitu uji statistik yang dilakukan untuk memilih apakah
model fixed effect model ataukah random effect model yang lebih sesuai
untuk digunakan dalam estimasi data panel.
Menurut Gudjarati, terdapat beberapa pertimbangan kapan sebaiknya
kita menggunakan FEM atau REM, pertimbangannya adalah sebagai
berikut: 104
(1) Pergunakan FEM jika T (jumlah data runtun waktu atau time series data)
besar dan N (jumlah unit silang) kecil.
(2) Pergunakan REM jika N besar dan T kecil (misalnya data panel pendek)
(3) Pergunakan FEM jika komponen error individual ɛ1 berkorelasi dengan
satu atau lebih variabel bebas.
(4) Penggunaan REM akan menjadi lebih efisien daripada FEM saat asumsi
yang mendasari REM atau ECM terpenuhi, meski jumlah N besar dan T
kecil.
Namun, keputusan penggunaan FEM dan REM dapat pula ditentukan
dengan spesifikasi yang dikembangkan dengan Hausman. Uji hasuman ini
didasarkan pada ide bahwa LSDV di dalam metode fixed effect dan GLS
adalah efisien, sedangkan metode OLS tidak efisien, dilain pihak
alternatifnya metode OLS efisien dan GLS tidak efisien. Karena itu uji
hipotesis nulnya adalah hasil estimasi keduanya tidak berbeda sehingga uji
hasuman bisa dilakukan berdasarkan perbedaan estimasi tersebut.
Pengujian hipotesis dilakukan dengan hipotesis:
H0 = Random Effect Model
H1 = Fixed Effect Model
Statistik uji hausman ini mengikuti distribusi statistik chi-squares
dengan degree of freedom sebanyak k, dimana k adalah jumlah variabel
independen. Jika nilai hausman > nilai kritis chi-square berarti H0 ditolak,
104 Jonathan Sarwono, Prosedur-prosedur Analisis Populer Aplikasi Riset Skripsi dan Tesis dengan
Eviews, h. 4.
60
artinya model yang digunakan adalah Fixed Effect Model, dan sebaliknya
jika nilai hausman < nilai kritis chi-square berarti H1 ditolak, artinya model
yang digunakan adalah Random Effect Model.
Selain dilihat dari nilai chi-square, juga dapat dilihat dari nilai
probabilitasnya, jika nilai probabilitasnya > 0,05 maka model yang terpilih
adalah Random Effect Model, sedangkan jika nilai probabilitasnya < 0,05
maka model yang terpilih adalah Fixed Effect Model.
5. Uji Hipotesis
Uji hipotesis dilakukan secara statistik dengan tujuan unutk melihat
pengaruh nyata atau tidaknya suatu variabel yang akan diteliti. Uji hipotesis
yang akan dilakukan adalah:
a. Uji-F
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel
independen secara bersama-sama (simultan) dapat berpengaruh terhadap
variabel dependen. Pengujian ini dilakukan dengan cara membandingkan
antara nilai F-hitung (Fo) dengan F-tabel (F nilai kritis) dengan
menggunakan ketentuan, yaitu:
(1) Jika nilai F hitung > F tabel dengan tingkat signifikan (α) tertentu,
misalnya sebesar 0,05 maka H0 ditolak dan H1 diterima.
(2) Jika nilai F hitung < F tabel dengan tingkat signifikan (α) tertentu,
misalnya sebesar 0,05 maka H0 diterima dan H1 ditolak.
Selain itu, dapat juga dengan melihat nilai probabilitasnya. Nilai ini
digunakan sebagai alternatif pengujian hipotesis simultan dengan ketentuan
sebagai berikut:
(1) Jika nilai probabilitas hasil perhitungan < nilai alpha (α), misalnya 0,05;
maka H0 ditolak dan H1 diterima
61
(2) Jika nilai probabilitas hasil perhitungan > nilai alpha (α), misalnya 0,05;
maka H0 diterima dan H1 ditolak.105
b. Uji-t
Pengujian dilakukan untuk mengetahui pengaruh masing-masing
variabel independen secara parsial atau sendiri-sendiri terhadap variabel
dependen. Pengujian ini dilakukan dengan cara membandingkan antara t-
hitung (to) dengan t-tabel (t nilai kritis) dengan menggunakan ketentuan,
yaitu:
(1) Jika nilai t hitung > t tabel dengan tingkat signifikan (α) tertentu,
misalnya sebesar 0,05 maka H0 ditolak dan H1 diterima.
(2) Jika nilai t hitung < t tabel dengan tingkat signifikan (α) tertentu,
misalnya sebesar 0,05 maka H0 diterima dan H1 ditolak.
Selain itu, dapat juga dengan melihat nilai probabilitasnya. Nilai ini
digunakan sebagai alternatif pengujian hipotesis parsial dengan ketentuan
sebagai berikut:
(1) Jika nilai probabilitas hasil perhitungan < nilai alpha (α), misalnya 0,05;
maka H0 ditolak dan H1 diterima
(2) Jika nilai probabilitas hasil perhitungan > nilai alpha (α), misalnya 0,05;
maka H0 diterima dan H1 ditolak.106
c. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi (R2) merupakan pengukuran proporsi varian
variabel tergantung tentang rata-ratanya yang dapat dijelaskan oleh variabel
bebas atau prediktornya. Jika nilai koefisien determinasi semakin besar
(mendekati 1), maka prediksi yang dibuat semakin akurat. Rentang nilai R
105 Jonathan Sarwono, Prosedur-prosedur Analisis Populer Aplikasi Riset Skripsi dan Tesis dengan
Eviews, h. 32-33. 106 Jonathan Sarwono, Prosedur-prosedur, h. 33-34.
62
square (R2) ialah antara 1-0. Nilai ini selalu positif. Nilai R square (R2)
mendekati 1 mempunyai makna kecocokan model regresi semakin benar,
sebaliknya jika nilainya mendekati 0, maka model regresi semakin tidak
layak.
Terdapat juga yang disebut dengan adjusted R square (2), yang
merupakan nilai R2 yang disesuaikan dengan mempertimbangkan jumlah
variabel bebas atau prediktor yang dimasukkan dalam persamaan regresi
dan ukuran sampel. Asumsinya, jika variabel bebas ditambahkan, nilai ini
cenderung naik. Nilai ini sering digunakan sebagai nilai kecocokan model
(goodness of fit) dimana jika nilainya semakin tinggi (mendekati 1), model
semakin benar atau akurat. Nilai ini umumnya lebih kecil dari nilai R square
(R2) meski kadang dapat juga sama (2 ≤ R2)
Jika dibandingkan antara nilai R square (R2) dan nilai Adjusted Rsquare
(2) , untuk pengukuran kecocokan model, maka nilai Adjusted R Square (2)
akan lebih baik, karena nilai Adjusted R Square (2) dapat naik atau turun
dengan adannya penambahan variabel baru, tergantung dari korelasi antara
variabel bebas tambahan tersebut dengan variabel terikatnya.107
107 Jonathan Sarwono, Prosedur-prosedur Analisis Populer Aplikasi Riset Skripsi dan Tesis dengan
Eviews, h. 29-30.
63
F. Kerangka Penelitian
Gambar 3.1 Kerangka Penelitian
G.
H.
Bank Umum Syariah
Variabel Kinerja
Profitabilitas
(ROA)
Variabel Struktur Pasar
Pangsa Pasar
Aset/ Market
Share (MS)
Konsentrasi
Pasar (CR4)
MSCR4
Variabel kontrol yang
mempengaruhi
profitabilitas
FDR
NPF
BOPO
Metode Estimasi Data Panel
Common Effect Model Fixed Effect Model Random Effect Model
Uji Chow Uji Hausman
Interpretasi
Uji Signifikansi
Uji-F Uji-t Koefisien Determinasi (R2)
Pemilihan Model Regresi Panel
64
BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Dalam bab ini, akan diuraikan hal-hal mengenai data-data yang sudah
dikumpulkan, hasil olahan data tersebut, beserta pembahasan.
A. Analisis Deksriptif Statistik
Data yang digunakan dalam penelitian akan dianalisis di dalam bab ini. Data
yang digunakan adalah variabel-variabel return on assets (ROA), pangsa pasar aset
atau market share (MS), rasio konsentrasi atau concentration ratio (CR4), MSCR4
(variabel interaksi hasil perkalian antara market share dan concentration ratio),
financing to deposit ratio (FDR), non performing financing (NPF), dan biaya
operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO). Objek penelitian yang
digunakan adalah bank syariah yang telah menjadi bank umum syariah sejak tahun
2012 hingga tahun 2016, dan memenuhi kriteria yang diperlakukan dengan tujuan
penerapan operasional variabel dengan teknik purposive sampling yang tepat
digunakan dalam penelitian ini. Bank-bank yang dijadikan objek penelitian
sebanyak 10 Bank Umum Syariah yang daftarnya dapat dilihat pada tabel 3.1. Data
diperoleh dari laporan keuangan triwulan masing-masing bank umum syariah yang
dipublikasikan melalui situs (website) masing-masing bank yang bersangkutan dan
laporan publikasi yang dilakukan Otroitas Jasa Keuangan.
65
1. Analisis Deskriptif Pangsa Pasar Aset dan Rasio Konsentrasi Bank Umum
Syariah, Periode Tahun 2012-2016
Struktur pasar suatu industri tidak hanya dilihat dari berapa jumlah pemain atau
perusahaan yang bersaing di dalamnya, namun juga berapa besar penguasaan
perusahaan tertentu terhadap total pangsa di industri tersebut atau yang dikenal
dengan pangsa pasar. Pada industri perbankan terdapat tiga pangsa pasar yang
dinilai relevan, yaitu pangsa aset , pangsa kredit, dan pangsa dana pihak ketiga.108
Tabel 4.1 Data Pangsa Pasar Aset 10 Bank Umum Syariah
Periode Tahun 2012-2016 (dalam persen)
Periode Bank Umum Syariah
BSM BMI BRIS BNIS BPANS BMEGAS BJBS BBUKS BCAS MAYBS
2012-1 32.67232 20.30551 6.929115 6.073643 0.680243 3.868576 1.76522 1.768147 0.839003 1.278159
2012-2 31.98203 21.03397 7.387488 5.70404 0.818569 3.852831 1.880037 2.033768 0.803545 1.271853
2012-3 30.3591 21.16733 7.232949 5.558284 1.023582 4.331341 1.899584 2.06853 0.753801 1.176967
2012-4 27.80738 23.00014 7.224417 5.458631 1.097582 4.186753 2.173876 1.854243 0.821555 1.057621
2013-1 26.46864 22.17109 7.205869 5.977384 1.08963 3.987042 2.14881 1.740308 0.733484 0.982672
2013-2 26.75785 21.94255 7.510978 5.948442 1.192505 3.939667 2.082689 1.789511 0.739404 0.957648
2013-3 27.14418 22.28893 7.365897 6.173509 1.40913 3.800054 2.016553 1.811324 0.769381 0.922393
2013-4 26.40186 22.1747 7.182269 6.07097 1.672683 3.764952 1.937909 1.792612 0.842601 0.949319
2014-1 26.1542 22.74287 7.296889 6.480064 1.785915 3.518033 2.126567 1.878702 0.841112 0.857282
2014-2 24.92431 23.21814 7.271221 6.887712 1.862585 3.354959 2.004735 1.844081 0.883023 0.823978
2014-3 25.38387 23.03972 7.205081 7.177528 2.042822 3.144269 2.006905 1.860117 0.983285 0.814707
2014-4 24.58505 22.92777 7.469716 7.157192 2.278929 2.585888 2.237431 1.894859 1.099514 0.899432
2015-1 25.0232 20.89089 7.664518 7.640979 2.400585 2.286724 2.234248 1.901376 1.133712 0.794594
2015-2 24.48086 20.42446 7.907791 7.62505 2.453807 1.968113 2.29148 1.9071 1.239814 0.635682
2015-3 23.78792 20.02463 8.085715 8.064233 2.504033 1.790038 2.163865 1.883166 1.307823 0.598579
2015-4 23.75253 19.28719 8.178655 7.769362 2.408083 1.876656 2.17374 1.966892 1.468153 0.588479
2016-1 24.0281 18.03816 8.150096 8.287223 2.357991 1.867784 2.265362 2.063391 1.479841 0.530871
2016-2 23.51959 17.20817 8.148891 8.384775 2.537662 1.789044 2.293638 2.118703 1.418387 0.538536
2016-3 22.37799 16.30849 7.706852 8.084891 2.45925 1.737249 2.090273 2.012022 1.397896 0.427329
2016-4 22.11244 15.64818 7.766305 7.942176 2.456624 1.720946 2.087397 1.96901 1.401277 0.377196
108 Maal Naylah, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri Perbankan Indonesia, h.87.
66
Pangsa pasar yang digunakan dalam penelitian ini adalah pangsa pasar aset atau
penguasaan pasar aset oleh 10 Bank Umum Syariah yang masih bertahan dari tahun
2012 hingga tahun 2016, terlihat pada tabel 4.1, tidak terjadi kenaikan atau
penurunan yang signifikan pangsa pasar aset dari tahun ke tahun pada masing-
masing bank umum syariah, namun pada tahun 2012 baik pada kuartal I, II, III atau
IV jika pangsa pasar setiap kuartal tahun dirata-ratakan, merupakan pencapaian
tertinggi selama 5 tahun periode penelitian. Dari tahun 2012 hingga 2016 10 Bank
Umum Syariah berhasil menguasai hampir lebih dari 60% dari total pangsa pangsa
pasar aset seluruh industri perbankan syariah.
Tabel 4.2 Data Konsentrasi Pasar 4 Bank Umum Syariah Terbesar dalam
Industri Perbankan Syariah di Indonesia Periode Tahun 2012-2016 (dalam
persen)
Periode Kuartal I Kuartal II Kuartal III Kuartal IV
2012 65.98059 66.10753 64.31766 63.49057
2013 61.82298 62.15982 62.97252 61.82980
2014 62.67402 62.30138 62.80619 62.13974
2015 61.21959 60.43817 59.96250 58.98773
2016 58.50358 57.26143 54.47823 53.46910
Dari tabel 4.1 dapat dilihat, jika pada akhir periode penelitian yaitu tahun 2016,
total pangsa pasar aset yang dikuasai oleh 10 bank umum syariah dijumlahkan,
nilainya mencapai 63 % , yang artinya hal ini menunjukkan bahwa 37 % sisanya,
pangsa pasar aset dikuasai oleh bank umum syariah selain sampel penelitian, UUS
dan BPRS. Lebih lanjut, tabel 4.2 menunjukkan bahwa sangat terlihat industri
perbankan syariah nasional masih berstruktur persaingan tidak sempurna karena
penguasaan pasar tidak sama antar bank yang bersaing di dalamnya. Penguasaan
pangsa pasar aset masih di dominasi 53.47 % oleh 4 bank syariah terbesar yaitu
Bank Syariah Mandiri sebesar 22.11 %, Bank Muamalat sebesar 15.65 %, Bank
BRI Syariah sebesar 7.77 %, dan Bank BNI Syariah sebesar 7.94 %. Hal ini juga
menandakan, bahwa industri perbankan syariah nasional masuk ke dalam kategori
pasar yang berstruktur oligopoli.
67
Struktur pasar oligopoli adalah struktur pasar dimana terjadi konsentrasi yang
tinggi dan distribusi besaran perusahaan yang sebagian besar pangsa pasarnya
dikuasai oleh beberapa perusahaan besar saja.109 Ketika suatu perusahaan dalam
pasar oligopoli mengubah harga atau strategi pemasarannya, tidak hanya labanya
tetapi laba perusahaan lain dalam industri juga terpengaruh. Akibatnya, ketika satu
perusahaan dalam oligopoli mengubah perilaku, perusahaan-perusahaan lain dalam
industri memiliki insentif bereaksi terhadap perubahan dengan mengubah
perilakunya sendiri. Jadi, fitur pembeda dari pasar oligopoli adalah “saling
ketergantungan mutual” antara perusahaan-perusahaan dalam industri.110
2. Analisis Deskriptif Rasio Return On Assets (ROA), Periode Tahun 2012-
2016
Rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam
memperoleh keuntungan (laba) secara keseluruhan. Semakin besar ROA suatu
bank, semakin besar pula tingkat keuntungan yang dicapai bank tersebut dan
semakin baik pula posisi bank tersebut dari segi penggunaan aset.111 Berdasarkan
ketentuan Bank Indonesia, standar rasio ROA yang cukup baik minimal adalah
1,5%.112
109 Maal Naylah, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri Perbankan Indonesia, h.88. 110 Michael R. Baye dan Jeffrey T. Prince, Ekonomi Manajerial, h. 250-252. 111 Lukman Dendawijaya, Manajemen Perbankan, h. 118. 112 Bank Indonesia, Lampiran 1a SE-BI No. 9/24/DPbs Tahun 2007, data diakses pada 1 Juli 2017
dari www.bi.go.id, h. 22.
68
Tabel 4.3 Data Rasio ROA 10 Bank Umum Syariah
Periode Tahun 2012-2016 (dalam persen)
Periode Bank Umum Syariah
BSM BMI BRIS BNIS BPANS BMEGAS BJBS BBUKS BCAS MAYBS
2012-1 2.17 1.51 0.17 0.63 2.35 3.52 0.94 0.54 0.39 3.12
2012-2 2.25 1.61 1.21 0.65 3.03 4.13 0.11 0.52 0.74 4.35
2012-3 2.22 1.62 1.34 1.31 2.9 4.11 0.68 0.61 0.69 4
2012-4 2.25 1.54 1.19 1.48 3.48 3.81 -0.59 0.55 0.84 2.88
2013-1 2.56 1.72 1.71 1.62 2.72 3.57 1.92 1.08 0.92 5.21
2013-2 1.79 1.69 1.41 1.24 2.34 2.94 0.93 1.04 0.97 2.32
2013-3 1.51 1.68 1.36 1.22 2.18 2.57 0.91 0.79 0.99 2.84
2013-4 1.53 0.5 1.15 1.37 1.03 2.33 0.91 0.69 1.01 2.87
2014-1 1.77 1.44 0.46 1.22 1.45 1.18 0.15 0.22 0.86 5.61
2014-2 0.66 1.03 0.05 1.11 1.64 0.99 0.07 0.27 0.67 2.36
2014-3 0.8 0.1 0.3 1.11 1.82 0.24 -0.49 0.23 0.67 3.75
2014-4 -0.04 0.17 0.08 1.27 1.99 0.29 0.69 0.27 0.8 3.6
2015-1 0.44 0.63 0.53 1.2 1.56 -1.21 0.25 0.35 0.71 -2.63
2015-2 0.55 0.51 0.78 1.3 1.22 -0.73 0.07 0.49 0.78 -16.4
2015-3 0.42 0.36 0.8 1.32 1.13 -0.34 -0.95 0.66 0.9 -10.59
2015-4 0.56 0.2 0.77 1.43 1.12 0.3 0.25 0.79 0.96 -20.13
2016-1 0.56 0.25 0.99 1.65 0.2 4.86 0.9 1.13 0.76 -2.9
2016-2 0.62 0.15 1.03 1.59 0.36 3.21 -1.94 1 0.9 -11.02
2016-3 0.6 0.13 0.98 1.53 0.42 2.63 -6.15 0.99 1 -10.38
2016-4 0.59 0.22 0.95 1.44 0.37 2.63 -8.09 0.76 1.13 -9.51
69
Pada tabel 4.3, menghasilkan bahwa angka mean pada variabel Return On
Assets (ROA) adalah sebesar 0.688750, artinya bahwa rata-rata tingkat ROA 10
bank umum syariah periode 2012-2016 adalah sebesar 0.688750%. Angka rasio
ROA terkecil dialami oleh Maybank Syariah pada kuartal IV tahun 2015, yaitu
sebesar -20.13%. Terlihat rasio roa yang menunjukkan nilai negatif, yang artinya
aset yang dipergunakan tidak memberikan keuntungan ataupun kerugian pada bank
atau kemampuan modal yang diinvestasikan secara keseluruhan aktiva belum
mampu menghasilkan keuntungan. Sedangkan, angka Rasio ROA terbesar juga
pernah dimiliki oleh Maybank Syariah pada kuartal I tahun 2014 sebesar 5.61%.
3. Analisis Deskriptif Rasio Financing to Deposit Ratio (FDR), Periode
Tahun 2012-2016
FDR merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur likuiditas suatu bank
dalam membayar kembali penarikan dana yang dilakukan deposan dengan
mengandalkan pembiayaan yang diberikan sebagai sumber likuiditasnya, yaitu
dengan cara membagi jumlah pembiayaan yang diberikan bank terhadap Dana
Pihak Ketiga (DPK). Standar yag digunakan Bank Indonesia untuk rasio FDR
adalah 80% hingga 110%.113
113 Suryani, Analisis Pengaruh Financing to Deposit Ratio (FDR) terhadap Profitabilitas Perbankan
Syariah di Indonesia, h. 59-60.
70
Tabel 4.4 Data Rasio FDR 10 Bank Umum Syariah
Periode Tahun 2012-2016 (dalam persen)
Periode Bank Umum Syariah
BSM BMI BRIS BNIS BPANS BMEGAS BJBS BBUKS BCAS MAYBS
2012-1 87.25 97.08 101.76 78.78 140.35 84.9 90.92 90.34 74.14 240.17
2012-2 92.21 99.85 102.77 80.94 127.88 92.09 91.55 93.56 77.41 285.79
2012-3 93.9 99.96 99.99 85.36 149.82 88.03 103.48 99.33 91.67 345.06
2012-4 94.4 94.15 103.07 84.99 105.66 88.88 87.99 92.29 79.91 197.7
2013-1 95.61 102.02 100.9 80.11 120.91 98.37 85.69 87.8 86.35 153.01
2013-2 94.22 106.5 103.67 92.13 123.6 104.19 96.82 92.43 85.86 148.52
2013-3 91.29 103.4 105.61 96.37 112.46 102.89 104.28 95.15 88.98 257.08
2013-4 89.37 99.99 102.7 97.86 90.4 93.37 97.4 100.29 83.48 152.87
2014-1 90.34 105.4 102.13 96.67 112.84 95.53 87.55 97.14 89.53 182.42
2014-2 89.91 96.78 95.14 98.98 140.97 95.68 94.84 102.84 91.17 177.64
2014-3 85.68 98.81 94.85 94.32 111.93 90.5 135.08 103.66 93.02 180.31
2014-4 81.92 84.14 93.9 92.6 94.04 93.61 93.69 92.89 91.2 157.77
2015-1 81.45 94.63 88.24 90.1 96.43 95.21 104.75 95.12 100.11 161.88
2015-2 85.01 99.05 92.05 96.65 96.43 94.92 95.7 93.82 94.13 202.45
2015-3 84.49 96.09 86.61 89.65 96.1 98.86 103.48 91.82 102.1 227.11
2015-4 81.99 90.3 84.16 91.94 96.43 98.49 104.75 90.56 91.41 110.54
2016-1 80.16 97.3 82.73 86.26 94.03 95.85 92.53 92.14 92.76 143.99
2016-2 82.31 99.11 87.92 86.92 89.6 95.97 93.67 92.25 99.6 146.43
2016-3 80.4 96.47 83.98 85.79 89.14 98.13 107.42 87.95 97.6 157.15
2016-4 79.19 95.13 81.42 84.57 91.99 95.24 98.73 88.18 90.12 134.73
71
Pada tabel 4.4, menghasilkan bahwa angka mean pada variabel Financing to
Deposit Ratio (FDR), adalah sebesar 104.3831, artinya bahwa rata-rata tingkat FDR
10 bank umum syariah periode 2012-2016 adalah sebesar 104.3831%. Angka rasio
FDR terkecil dialami oleh BCA Syariah pada kuartal I tahun 2012, yaitu sebesar
74.14%. Hal tersebut sekaligus menunjukkan bahwa jumlah pembiayaan yang
disalurkan BCA Syariah adalah sebesar 74.14% dari jumlah dana pihak ketiga yang
berhasil disimpan. Sedangkan, angka Rasio FDR terbesar dimiliki oleh Maybank
Syariah pada kuartal III tahun 2012 mencapai 345.06%. Hal ini menunjukkan
bahwa Maybank Syariah menyalurkan jumlah pembiayaan lebih besar
dibandingkan jumlah dana pihak ketiga yang berhasil dihimpun, karena angkanya
melebihi 100%.
4. Analisis Deskriptif Rasio Non Performing Financing (NPF), Periode
Tahun 2012-2016
Rasio Non Performing Financing (NPF), selalu digunakan pada saat
mempublikasikan kondisi kinerja bank sebagai variabel yang mengukur tingkat
permasalahan pembiayaan yang dihadapi oleh bank syariah. Bank dengan NPF
tinggi, berpotensi terhadap kerugian bank.114
114 Dwi Nur’aini Ihsan, Analisis Laporan Keuangan Perbankan Syariah, h. 96.
72
Tabel 4.5 Data Rasio NPF 10 Bank Umum Syariah
Periode Tahun 2012-2016 (dalam persen)
Periode Bank Umum Syariah
BSM BMI BRIS BNIS BPANS BMEGAS BJBS BBUKS BCAS MAYBS
2012-1 2.52 2.83 3.31 4.27 0.74 2.96 1.43 3.12 0.15 0
2012-2 3.04 2.73 2.88 2.45 0.29 2.88 5.68 2.68 0.14 0
2012-3 3.1 2.21 2.87 2.33 0.19 2.86 4.8 4.74 0.12 2.06
2012-4 2.82 2.09 3 2.02 0.2 2.67 4.46 4.57 0.1 2.49
2013-1 3.44 2.02 3.04 2.13 0.62 2.83 4.35 4.62 0.09 2.78
2013-2 2.9 2.28 2.89 2.11 0.57 3.67 3.92 4.32 0.01 2.79
2013-3 3.4 1.84 2.98 2.06 1.05 3.3 3.97 4.45 0.07 2.88
2013-4 4.32 1.35 4.06 1.86 1.02 2.98 1.86 4.27 0.1 2.69
2014-1 4.88 2.11 4.04 1.96 1.03 3.22 2.95 4.61 0.15 2.87
2014-2 6.46 3.3 4.38 2 0.76 3.48 2.84 4.31 0.14 5.53
2014-3 6.76 5.96 4.79 1.99 0.81 3.77 6.9 4.27 0.14 0.43
2014-4 6.84 6.55 4.6 1.86 0.53 3.89 5.91 4.07 0.1 5.04
2015-1 6.77 6.37 4.96 2.22 0.88 4.33 6.93 4.52 0.92 5.06
2015-2 6.67 4.93 5.31 2.42 0.91 4.86 6.91 3.03 0.6 15.15
2015-3 6.89 4.64 4.9 2.54 1.76 4.78 6.91 3.01 0.6 18.07
2015-4 6.06 7.11 4.86 2.53 2.63 4.26 6.93 2.99 0.7 35.15
2016-1 6.42 6.07 4.84 2.77 2.7 4.18 6.93 2.89 0.59 21.88
2016-2 5.58 7.23 4.87 2.8 2.7 4.16 17.09 2.88 0.55 29.31
2016-3 5.43 4.43 5.22 3.03 2.87 3.74 12.5 2.59 1.1 30.3
2016-4 4.92 3.83 4.57 2.94 2.26 3.3 17.91 3.17 0.5 43.99
73
Pada tabel 4.5, menghasilkan bahwa angka mean pada variabel Non
Performing Financing (NPF) adalah sebesar 4.240150 artinya bahwa rata-rata
tingkat NPF 10 bank umum syariah periode 2012-2016 adalah sebesar 4.240150%.
Angka rasio NPF terkecil dialami oleh Maybank Syariah pada kuartal I dan II tahun
2012, yaitu sebesar 0%, artinya 100% dari jumlah pembiayaan yang disalurkan oleh
Maybank Syariah pada periode tersebut tidak tergolong kepada pembiayaan yang
bermasalah. Sedangkan, angka Rasio ROA terbesar dimiliki juga oleh Maybank
Syariah pada kuartal IV tahun 2016 sebesar 43.99%, angka tersebut menunjukkan
nilai yang cukup besar untuk nilai rasio NPF, karena artinya hanya 56.01%
pembiayaan yang disalurkan Maybank Syariah yang terbebas dari golongan
pembiayaan bermasalah.
5. Analisis Deskriptif Rasio Biaya Operasional terhadap Pendapatan
Operasional (BOPO) Periode Tahun 2012-2016
Rasio BOPO adalah perbandingan antara biaya operasional dan pendapatan
operasional. Rasio BOPO digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi dan
kemampuan bank dalam melakukan kegiatan operasinya.115 Semakin kecil rasio ini
berarti semakin efisien biaya operasional yang dikeluarkan bank yang bersangkutan
sehingga kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah semakin kecil.116
115 Lukman Dendawijaya, Manajemen Perbankan,, h. 119-120. 116 Ismi Hariyani, Restrukturisasi & Penghapusan Kredit Macet, h. 54.
74
Tabel 4.6 Data Rasio BOPO 10 Bank Umum Syariah
Periode Tahun 2012-2016 (dalam persen)
Periode Bank Umum Syariah
BSM BMI BRIS BNIS BPANS BMEGAS BJBS BBUKS BCAS MAYBS
2012-1 70.47 85.66 99.15 91.2 69.59 80.03 90.28 94.45 95.63 70.19
2012-2 70.11 84.56 91.16 92.81 60.62 77.3 98.78 94.05 92.24 57.3
2012-3 71.14 84 89.95 86.46 59.74 76.89 90.46 93.34 92.61 61.71
2012-4 73 84.48 86.63 85.39 47.6 77.28 110.34 91.59 90.87 53.77
2013-1 69.24 82.07 85.54 82.95 59.42 77.48 71.47 88.67 88.76 67.63
2013-2 81.63 82.37 87.55 84.44 64.34 81.41 84.52 88.82 88.36 74
2013-3 87.53 82.67 80.8 84.06 64.17 84.21 85.04 91.5 87.46 69.28
2013-4 84.03 93.86 83.23 83.94 81.31 86.09 85.76 92.29 86.91 67.79
2014-1 81.99 85.55 92.43 89.41 80.67 89.82 97.42 97.33 85.37 53.53
2014-2 93.03 89.11 99.84 90.36 75.58 91.9 98.82 96.83 94.94 80.21
2014-3 93.02 98.32 97.35 90.54 72.9 97.96 102.31 97.08 89.15 67.86
2014-4 100.6 64.81 99.77 89.8 82.58 97.61 96.94 96.77 88.1 69.62
2015-1 95.92 96.71 96.13 89.87 85.61 110.53 98.78 96.1 90.62 124.36
2015-2 96.16 94.84 93.84 90.39 88.8 104.8 99.47 94.78 93.33 212.62
2015-3 97.41 96.26 93.97 91.6 89.57 102.33 104.25 93.14 94.6 145.5
2015-4 94.78 97.36 93.79 89.63 89.33 99.51 98.78 91.99 92.48 192.6
2016-1 94.44 97.32 90.7 85.37 98.14 84.92 95.12 88.95 94.07 114.67
2016-2 93.76 99.9 90.41 85.88 96.51 89.07 106.12 89.88 92.87 182.28
2016-3 93.93 98.89 90.99 86.28 95.91 89.5 118.66 89.74 92.9 171.24
2016-4 94.12 97.76 91.33 87.67 96.17 88.16 122.77 91.76 92.18 160.28
75
Pada tabel 4.6, menghasilkan bahwa angka mean pada variabel Rasio Biaya
Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) adalah sebesar 91.02910,
artinya bahwa rata-rata tingkat ROA 10 bank umum syariah periode 2012-2016
adalah sebesar 91.02910%. Angka rasio BOPO terkecil dialami oleh Bank Panin
Syariah pada kuartal IV tahun 2012, yaitu sebesar 47.60.%. Sedangkan, angka
Rasio BOPO terbesar dimiliki oleh Maybank Syariah pada kuartal II tahun 2015
sebesar 212.62%, angka tersebut menunjukkan nilai yang cukup besar untuk nilai
rasio BOPO artinya Maybank syariah mengalami penurunan tingkat efisiensi.
B. Pemilihan Model Regresi Data Panel
Kombinasi dari data bertipe cross section dan data time series (yakni sejumlah
variabel diobservasi atas sejumlah kategori dan dikumpulkan dalam suatu jangka
waktu tertentu). Data demikian disebut sebagai data panel atau pooling, dan model
yang digunakan unyuk menganalisis data jenis ini disebut sebagai model data
panel. Secara umum terdapat 3 model panel yang sering digunakan: 1) Common
Effect Model (CEM), 2) Fixed Effect Model (FEM), 3) Random Effect Model
(REM).117
Pemilihan model yang sesuai dari ketiga model tersebut, tergantung pada
asumsi yang digunakan peneliti serta memenuhi persyaratan pengolahan data
statistik yang benar, dan dapat dipertanggungjawabkan secara statistik.
Selanjutnya, untuk memilih model yang tepat dari ketiga model yang ada,
dilakukan pengumpulan data panel yang diperlukan dalam penelitian dan diolah
menggunakan common effect model dan fixed effect model. Hal tersebut dapat
dilihat pada tabel berikut.
117 Dedi Rosadi, Ekonometrika & Analisis Runtun Waktu Terapan dengan Eviews, h. 271-273.
76
Tabel 4.7 Hasil Regresi Data Panel Common Effect Model (CEM)
Dependent Variable: ROA?
Method: Pooled Least Squares
Date: 01/14/18 Time: 17:49
Sample: 2012Q1 2016Q4
Included observations: 20
Cross-sections included: 10
Total pool (balanced) observations: 200
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
MSASET? 0.874662 0.146997 5.950199 0.0000
CR4? 0.180845 0.010184 17.75806 0.0000
MSCR4? -0.014104 0.002385 -5.912771 0.0000
FDR? -0.005309 0.002459 -2.159046 0.0321
NPF? -0.108613 0.024018 -4.522219 0.0000
BOPO? -0.103741 0.006142 -16.89042 0.0000
R-squared 0.864141 Mean dependent var 0.688750
Adjusted R-squared 0.860640 S.D. dependent var 2.897896
S.E. of regression 1.081813 Akaike info criterion 3.024694
Sum squared resid 227.0419 Schwarz criterion 3.123644
Log likelihood -296.4694 Hannan-Quinn criter. 3.064738
Durbin-Watson stat 0.830014
Sumber: Data Diolah
77
Tabel 4.8 Hasil Regresi Data Panel Fixed Effect Model (FEM)
Dependent Variable: ROA?
Method: Pooled Least Squares
Date: 01/14/18 Time: 17:48
Sample: 2012Q1 2016Q4
Included observations: 20
Cross-sections included: 10
Total pool (balanced) observations: 200
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 16.61010 2.249699 7.383252 0.0000
MSASET? -0.150076 0.273164 -0.549397 0.5834
CR4? -0.052832 0.030367 -1.739821 0.0836
MSCR4? 0.000935 0.003500 0.267128 0.7897
FDR? -0.008028 0.003499 -2.294429 0.0229
NPF? -0.147105 0.023281 -6.318594 0.0000
BOPO? -0.116039 0.005423 -21.39699 0.0000
Fixed Effects (Cross)
BCASY--C -1.094213
BJBSY--C -0.551411
BNISY--C -0.175326
BRISY--C 0.195091
MAYBANKSY—C 0.017999
MUAMALAT--C 1.186245
PANINSY--C -1.444393
SYBUKOPIN--C -0.460103
SYMANDIRI--C 1.720426
SYMEGA--C 0.605686
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.917912 Mean dependent var 0.688750
Adjusted R-squared 0.911220 S.D. dependent var 2.897896
S.E. of regression 0.863456 Akaike info criterion 2.620871
Sum squared resid 137.1823 Schwarz criterion 2.884736
Log likelihood -246.0871 Hannan-Quinn criter. 2.727653
F-statistic 137.1666 Durbin-Watson stat 1.250183
Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: Data Diolah
78
Hasil regresi data panel dengan menggunakan model common effect dan model
fixed effect telah didapat, langkah selanjutnya adalah melakukan uji untuk
menentukan model estimasi penelitian yang lebih tepat antara model common effect
dan model fixed effect. Untuk menentukan model regresi data panel diantara kedua
model tersebut, digunakan uji Chow. Uji Chow adalah pengujian yang dilakukan
untuk menentukan diantara model common effect dan model fixed effect, mana yang
lebih tepat untuk digunakan dalam estimasi data panel. Hipotesis dalam uji Chow
dalam penelitian ini adalah:
H0 = Common Effect Model
H1 = Fixed Effect Model
Dasar penolakan hipotesis adalah dengan membandingkan nilai F hitung dan F
tabel atau membandingkan nilai probabilitas dengan α = 5%. Jika F hitung > F tabel
atau nilai probabilitas < 0.05, maka H0 ditolak, yang berarti model yang tepat
digunakan adalah model fixed effect, dan sebaliknya jika F hitung < F tabel tabel
atau nilai probabilitas > 0.05, maka H1 ditolak, yang berarti model yang tepat
digunakan adalah model common effect.
79
Langkah pertama yang dilakukan sebelum melakukan uji Chow adalah
melakukan regresi untuk mendapatkan model common effect dan model fixed effect.
Setelah mendapatkan hasil regresi model common effect dan model fixed effect,
dilakukan uji Chow dengan melakukan uji Likelihood Ratio menggunakan Eviews
pada hasil regresi model fixed effect. Hasil uji likelihood ratio atau uji Chow dapat
dilihat dari tabel 4.9.
Tabel 4.9 Hasil Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests
Pool: BANK
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 6.668283 (9,184) 0.0000
Cross-section Chi-square 56.458415 9 0.0000
Sumber: Data Diolah
Berdasarkan tabel 4.9, diperoleh F statistik adalah 6.668283, pada tingkat
keyakinan α = 5%, k=7, n= 200, sehingga nilai F-tabel diperoleh 2.145801 dengan
df1 (k-1) dan df2 (n-k) sebesar 6 dan 193, yang berarti bahwa nilai F statistik > F
tabel (6.668283 > 2.145801), dan nilai probabilitas F statistik sebesar 0.0000, yang
berarti bahwa nilai probabilitas F statistik berada di bawah nilai 0,05 (0.0000 <
0.05). Maka H0 ditolak, sehingga model panel yang lebih tepat digunakan adalah
Fixed Effect Model (FEM).
80
Tabel 4.10 Hasil Regresi Data Panel Random Effect Model (REM)
Dependent Variable: ROA?
Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)
Date: 01/14/18 Time: 17:48
Sample: 2012Q1 2016Q4
Included observations: 20
Cross-sections included: 10
Total pool (balanced) observations: 200
Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 14.75420 1.847316 7.986833 0.0000
MSASET? 0.124367 0.160822 0.773319 0.4403
CR4? -0.036493 0.028053 -1.300829 0.1949
MSCR4? -0.002115 0.002512 -0.841859 0.4009
FDR? -0.006489 0.002990 -2.170485 0.0312
NPF? -0.135566 0.021889 -6.193266 0.0000
BOPO? -0.115832 0.005363 -21.59900 0.0000
Random Effects (Cross)
BCASY—C -0.431996
BJBSY—C -0.111371
BNISY—C -0.104283
BRISY—C 0.151920
MAYBANKSY--C 0.316690
MUAMALAT--C 0.022444
PANINSY--C -0.833177
SYBUKOPIN--C 0.018548
SYMANDIRI--C 0.093022
SYMEGA--C 0.878203 Effects Specification
S.D. Rho Cross-section random 0.512877 0.2608
Idiosyncratic random 0.863456 0.7392 Weighted Statistics R-squared 0.900952 Mean dependent var 0.242658
Adjusted R-squared 0.897873 S.D. dependent var 2.705462
S.E. of regression 0.864593 Sum squared resid 144.2716
F-statistic 292.5922 Durbin-Watson stat 1.188595
Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.888963 Mean dependent var 0.688750
Sum squared resid 185.5607 Durbin-Watson stat 0.924122
Sumber: Data Diolah
81
Hasil regresi data panel dengan menggunakan model common effect dan model
fixed effect telah didapat, langkah selanjutnya adalah melakukan uji untuk
menentukan model estimasi penelitian yang lebih tepat antara model fixed effect
dan model random effect. Untuk menentukan model regresi data panel diantara
kedua model tersebut, digunakan uji Hausman. Uji Hausman adalah pengujian
yang dilakukan untuk menentukan diantara model fixed effect dan random fixed
effect, mana yang lebih tepat untuk digunakan dalam estimasi data panel. Hipotesis
dalam uji Hausman dalam penelitian ini adalah:
H0 = Random Effect Model
H1 = Fixed Effect Model
Dasar penolakan hipotesis adalah dengan membandingkan mengikuti distribusi
statistik chi-squares dengan degree of freedom sebanyak k, dimana k adalah jumlah
variabel independen atau membandingkan nilai probabilitas dengan α = 5%. Jika
nilai hausman > nilai kritis chi-square atau nilai probabilitas < 0.05, maka H0
ditolak, yang berarti model yang tepat digunakan adalah model fixed effect, dan
sebaliknya jika nilai hausman < nilai kritis chi-square atau nilai probabilitas > 0.05,
maka H1 ditolak, yang berarti model yang tepat digunakan adalah model random
effect.
Langkah pertama yang dilakukan sebelum melakukan uji Hausman adalah
melakukan regresi untuk mendapatkan model random effect. Setelah itu dilakukan
uji Hausman dengan melakukan uji Hausman Test pada hasil regresi model random
effect menggunakan Eviews. Hasil uji Hausman Test atau uji Hausman dapat dilihat
dari tabel 4.11.
82
Tabel 4.11 Hasil Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test
Pool: BANK
Test cross-section random effects
Test Summary
Chi-Sq.
Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 5.508749 6 0.4804
Sumber: Data Diolah
Berdasarkan hasil uji Hausman pada tabel 4.11, didapatkan nilai Chi Square
Statistic sebesar 5.508749, dengan nilai kritis Chi Square sebesar 12.59159, pada
tingkat keyakinan α = 5%, k=7, dengan df1 (k-1) sebesar 6, yang berarti bahwa
nilai Chi Square Statistic < nilai kritis Chi Square (5.508749 < 12.59159), dan nilai
probabilitas Chi Square Statisctic sebesar 0.4804, yang berarti bahwa nilai
probabilitas Chi Square lebih besar dari nilai 0.05 (0.4804 > 0.05). Maka H1 ditolak,
sehingga model panel yang lebih tepat digunakan adalah Random Effect Model
(REM).
Setelah melakukan dua uji pemilihan model, yaitu uji Chow dan uji Hausman.
Dapat disimpulkan, bahwa model random effect lebih baik untuk digunakan dalam
penelitian daripada model common effect dan fixed effect.
C. Hasil Uji Signifikansi
1. Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
Untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen (bebas) yang
digunakan dalam penelitian berpengaruh secara simultan (bersama-sama)
terhadap variabel dependennya, maka digunakan uji-F, pengujian
dilakukan dengan membandingkan nilai F-hitung dengan F-tabel atau
membandingkan nilai probabilitas dengan α = 5%. Adapun hipotesisnya
adalah sebagai berikut:
83
H0 = Tidak terdapat pengaruh secara simultan (bersama-sama) antara
pangsa pasar aset (MSAset), konsentrasi pasar (CR4), MSCR4,
financing to deposit ratio (FDR), non performing financing (NPF),
dan biaya operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO)
terhadap return on assets (ROA) industri perbankan syariah di
Indonesia periode tahun 2012-2016.
H1 = Terdapat pengaruh secara simultan (bersama-sama) antara
pangsa pasar aset (MSAset), konsentrasi pasar (CR4), MSCR4,
financing to deposit ratio (FDR), non performing financing (NPF),
dan biaya operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO)
terhadap return on assets (ROA) industri perbankan syariah di
Indonesia periode tahun 2012-2016.
Dasar penolakan hipotesis adalah jika nilai F-hitung > F-tabel atau
nilai probabilitas < 0.05, maka H0 ditolak, dan sebaliknya, jika nilai F-
hitung < F-tabel atau nilai probabilitas > 0.05, maka H1 ditolak. Nilai F-
hitung diperoleh dari hasil nilai F-statistic yang diperoleh dari model hasil
regresi data panel yang terpilih.
Berdasarkan tabel 4.10, hasil F-statistic yang diperoleh dari model,
diperoleh nilai F-hitung sebesar 292.5922 dengan probabilitas sebesar
0.000000, pada tingkat keyakinan α = 5%, k=7, n= 200, sehingga nilai F-
tabel diperoleh 2,145801 dengan df1 (k-1) dan df2 (n-k) sebesar 6 dan 193.
Maka terlihat bahwa F-hitung > F-tabel (292.5922 > 2.145801) atau nilai
probabilitas F-hitung lebih kecil dari tingkat signifikansi α = 5% (0.000000
< 0.05), dengan hasil tersebut berarti H0 ditolak dan H1 diterima. Jadi dapat
disimpulkan, bahwa variabel independen MSAset, CR4, MSCR4, FDR,
NPF, dan BOPO berpengaruh secara simultan terhadap profitabilitas
(ROA) industri perbankan syariah di Indonesia periode tahun 2012-2016.
84
2. Uji Signifikansi Parsial (Uji t)
Pengujian dilakukan untuk menguji apakah variabel independen
(pangsa pasar aset (MSAset), konsentrasi pasar (CR4), MSCR4, financing
to deposit ratio (FDR), non performing financing (NPF), dan biaya
operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO)) berpengaruh secara
parsial terhadap variabel dependennya return on assets (ROA) industri
perbankan syariah di Indonesia periode tahun 2012-2016), yaitu dengan
membandingkan masing-masing nilai t-hitung dengan t-tabel atau
membandingkan nilai probabilitas variabel independennya dengan α = 5%.
Adapun hipotesisnya adalah sebagai berikut:
H0 = Variabel Xi tidak berpengaruh terhadap variabel dependennya.
H1 = Variabel Xi berpengaruh terhadap variabel dependennya.
Dasar penolakan hipotesis adalah jika nilai t-hitung > t-tabel atau nilai
probabilitas < 0.05, maka H0 ditolak, dan sebaliknya, jika nilai t-hitung <
t-tabel atau nilai probabilitas > 0.05, maka H1 ditolak. Nilai t-hitung
diperoleh dari hasil nilai t-statistic yang diperoleh dari model hasil regresi
data panel yang terpilih. Uji t yang dilakukan menggunakan uji satu sisi
(one tail test), dengan k=7, n=200 dan dengan α = 5%, maka diperoleh t-
tabel sebesar 1.972332.
Dengan membandingkan nilai t-hitung dengan t-tabel sebesar
1.972332 dan melihat probabilitas masing-masing variabel independen,
maka dapat dipaparkan hasil uji-t masing-masing variabel independen
sesuai dengan hasil regresi pada tabel 4.10 sebagai berikut:
a. Uji t terhadap Variabel Market Share (MS)
Hasil pengujian analisis regresi data panel menunjukkan, variabel
market share memiliki hasil uji t-hitung sebesar 0.773319, sementara
nilai t-tabel sebesar 1.972332, yang artinya diperoleh bahwa nilai t-
hitung lebih kecil dari nilai t-tabel (0.773319 < 1.972332), atau nilai
probabilitas dari variabel market share sebesar 0.4403 yang artinya
lebih besar dari nilai signifikansi yang digunakan 0.05 (0.4403 >
85
0.05). Berdasarkan hasil tersebut maka H1 ditolak dan H0 diterima
sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel market share tidak
berpengaruh terhadap profitabilitas industri perbankan syariah di
Indonesia.
b. Uji t terhadap Variabel Concentration Ratio (CR4)
Hasil pengujian analisis regresi data panel menunjukkan, variabel
concentration ratio memiliki hasil uji t-hitung sebesar -1.300829,
sementara nilai t-tabel sebesar 1.972332, yang artinya diperoleh
bahwa nilai t-hitung lebih kecil dari nilai t-tabel (1.300829 <
1.972332), atau nilai probabilitas dari variabel concentration ratio
sebesar 0.1949 yang artinya lebih besar dari nilai signifikansi yang
digunakan 0.05 (0.1949 > 0.05). Berdasarkan hasil tersebut maka H1
ditolak dan H0 diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel
concentration ratio tidak berpengaruh terhadap profitabilitas industri
perbankan syariah di Indonesia.
c. Uji t terhadap Variabel MSCR4 (hasil perkalian antara market
share dan concentration ratio)
Hasil pengujian analisis regresi data panel menunjukkan, variabel
MSCR4 memiliki hasil uji t-hitung sebesar -0.841859, sementara nilai
t-tabel sebesar 1.972332, yang artinya diperoleh bahwa nilai t-hitung
lebih kecil dari nilai t-tabel (0.841859 < 1.972332), atau nilai
probabilitas dari variabel MSCR4 sebesar 0.4009 yang artinya lebih
besar dari nilai signifikansi yang digunakan 0.05 (0.4009 > 0.05).
Berdasarkan hasil tersebut maka H1 ditolak dan H0 diterima sehingga
dapat disimpulkan bahwa variabel MSCR4 tidak berpengaruh
terhadap profitabilitas industri perbankan syariah di Indonesia.
d. Uji t terhadap Variabel Financing to Deposit Ratio (FDR)
Hasil pengujian analisis regresi data panel menunjukkan, variabel
financing to deposit ratio memiliki hasil uji t-hitung sebesar -
2.170485, sementara nilai t-tabel sebesar 1.972332, yang artinya
diperoleh bahwa nilai t-hitung lebih besar dari nilai t-tabel (2.170485
86
> 1.972332), atau nilai probabilitas dari variabel financing to deposit
ratio sebesar 0.0312 yang artinya lebih kecil dari nilai signifikansi
yang digunakan 0.05 (0.0312 < 0.05). Berdasarkan hasil tersebut maka
H0 ditolak dan H1 diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa
variabel financing to deposit ratio (FDR) berpengaruh negatif
signifikan terhadap profitabilitas industri perbankan syariah di
Indonesia.
e. Uji t terhadap Variabel Non Performing Financing (NPF)
Hasil pengujian analisis regresi data panel menunjukkan, variabel
non performing financing memiliki hasil uji t-hitung sebesar -
6.193266, sementara nilai t-tabel sebesar 1.972332, yang artinya
diperoleh bahwa nilai t-hitung lebih besar dari nilai t-tabel (6.193266
> 1.972332), atau nilai probabilitas dari variabel non performing
financing sebesar 0.0000 yang artinya lebih kecil dari nilai
signifikansi yang digunakan 0.05 (0.0000 < 0.05). Berdasarkan hasil
tersebut maka H0 ditolak dan H1 diterima sehingga dapat disimpulkan
bahwa variabel non performing financing (NPF) berpengaruh negatif
signifikan terhadap profitabilitas industri perbankan syariah di
Indonesia.
f. Uji t terhadap Variabel Biaya Operasional terhadap Pendapatan
Operasional (BOPO)
Hasil pengujian analisis regresi data panel menunjukkan, variabel
biaya operasional terhadap pendapatan operasional memiliki hasil uji
t-hitung sebesar -21.59900, sementara nilai t-tabel sebesar 1.972332,
yang artinya diperoleh bahwa nilai t-hitung lebih besar dari nilai t-
tabel (21.59900 > 1.972332), atau nilai probabilitas dari variabel biaya
operasional terhadap pendapatan operasional sebesar 0.0000 yang
artinya lebih kecil dari nilai signifikansi yang digunakan 0.05 (0.0000
< 0.05). Berdasarkan hasil tersebut maka H0 ditolak dan H1 diterima
sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel biaya operasional
terhadap pendapatan operasional (BOPO) berpengaruh negatif
87
signifikan terhadap profitabilitas industri perbankan syariah di
Indonesia.
3. Uji Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi (R2) merupakan pengukuran proporsi varian
variabel tergantung tentang rata-ratanya yang dapat dijelaskan oleh
variabel bebas atau prediktornya. Jika nilai koefisien determinasi semakin
besar (mendekati 1), maka prediksi yang dibuat semakin akurat.
Terdapat juga yang disebut dengan adjusted R square (2), yang
merupakan nilai R2 yang disesuaikan dengan mempertimbangkan jumlah
variabel bebas atau prediktor yang dimasukkan dalam persamaan regresi
dan ukuran sampel. Asumsinya, jika variabel bebas ditambahkan, nilai ini
cenderung naik. Nilai ini sering digunakan sebagai nilai kecocokan model
(goodness of fit) dimana jika nilainya semakin tinggi (mendekati 1), model
semakin benar atau akurat.
Berdasarkan hasil regresi data panel menggunakan Random Effect
Model pada tabel 4.10, didapatkan koefisien determinasi sebesar 0.900952
atau 90.10%. Hal ini menunjukkan bahwa 90.10% kinerja pada
profitabilitas industri perbankan syariah yang diproksikan dengan variabel
dependen ROA (Return On Assets) dapat dijelaskan oleh variabel
independen (pangsa pasar aset (MSAset), konsentrasi pasar (CR4),
MSCR4, financing to deposit ratio (FDR), non performing financing
(NPF), dan biaya operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO)).
Sedangkan sisanya 9.90% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti
dalam penelitian ini.
Jika dibandingkan antara nilai R square (R2) dan nilai Adjusted
Rsquare (2) , untuk pengukuran kecocokan model, maka nilai Adjusted R
Square (2) akan lebih baik, karena nilai Adjusted R Square (2) dapat naik
atau turun dengan adannya penambahan variabel baru, tergantung dari
korelasi antara variabel bebas tambahan tersebut dengan variabel
terikatnya.
88
Berdasarkan hasil regresi data panel menggunakan Random Effect
Model didapatkan nilai Adjusted Rsquared sebesar 0.897873 atau 89.79%.
Hal in menunjukkan bahwa 89.79% kinerja pada profitabilitas industri
perbankan syariah yang diproksikan dengan variabel dependen ROA
(Return On Assets) dapat dijelaskan oleh variabel independen (pangsa
pasar aset (MSAset), konsentrasi pasar (CR4), MSCR4, financing to
deposit ratio (FDR), non performing financing (NPF), dan biaya
operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO)). Sedangkan
sisanya 10.21% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam
penelitian ini.
D. Hasil Estimasi Model
Berdasarkan uji Hausman yang dilakukan, hasil dari estimasi yang
menggunakan Random Effect Model dapat disimpulkan, bahwa hasil regresi yang
dilakukan cukup baik untuk menjelaskan pengaruh pangsa pasar aset (MSAset),
konsentrasi pasar (CR4), MSCR4, financing to deposit ratio (FDR), non
performing financing (NPF) terhadap kinerja pada profitabilitas industri perbankan
syariah yang diproksikan dengan Return On Assets (ROA).
Dari model estimasi yang terpilih, diperoleh persamaan model regresi data
panel dengan menggunakan software Eviews 9 adalah sebagai berikut:
ROAit = 14.75420 + 0.124367MSit - 0.036493CR4t - 0.002115 MSitCR4t -
0.006489FDRit - 0.135566NPFit - 0.115832BOPOit + ɛit
Berdasarkan persamaan di atas, dapat disimpulkan bahwa intersep adalah
14.75420, yang artinya ketika variabel-variabel independen pada observasi ke i dan
periode t, maka ROA adalah sebesar 14.75420. Lebih lanjut, jika masing-masing
variabel independen meningkat sebesar 1%, maka:
1. Nilai koefisien pada variabel market share pada observasi ke i dan periode ke
t akan meningkatkan kinerja (profitabilitas) perbankan syariah pada observasi
89
ke i dan pada periode t sebesar 0.124367 apabila nilai variabel independen
lainnya dianggap konstan.
2. Nilai koefisien pada variabel concentration ratio pada periode ke t akan
menurunkan kinerja (profitabilitas) perbankan syariah pada periode t sebesar
0.036493 apabila nilai variabel independen lainnya dianggap konstan.
3. Nilai koefisien pada variabel MSCR4 pada observasi ke i dan periode ke t akan
menurunkan kinerja (profitabilitas) perbankan syariah pada observasi ke i dan
pada periode t sebesar 0.002115 apabila nilai variabel independen lainnya
dianggap konstan.
4. Nilai koefisien pada variabel FDR pada observasi ke i dan periode ke t akan
menurunkan kinerja (profitabilitas) perbankan syariah pada observasi ke i dan
pada periode t sebesar 0.006489 apabila nilai variabel independen lainnya
dianggap konstan.
5. Nilai koefisien pada variabel NPF pada observasi ke i dan periode ke t akan
menurunkan kinerja (profitabilitas) perbankan syariah pada observasi ke i dan
pada periode t sebesar 0.135566 apabila nilai variabel independen lainnya
dianggap konstan.
6. Nilai koefisien pada variabel BOPO pada observasi ke i dan periode ke t akan
menurunkan kinerja (profitabilitas) perbankan syariah pada observasi ke i dan
pada periode t sebesar 0.115832 apabila nilai variabel independen lainnya
dianggap konstan.
Tabel 4.12 Model Regresi Tiap Bank
Random Effects (Cross)
BCASY—C -0.431996
BJBSY—C -0.111371
BNISY—C -0.104283
BRISY—C 0.151920
MAYBANKSY--C 0.316690
MUAMALAT--C 0.022444
PANINSY--C -0.833177
SYBUKOPIN--C 0.018548
SYMANDIRI--C 0.093022
SYMEGA--C 0.878203
Sumber: Data Diolah
90
Berdasarkan hasil regresi data panel dengan menggunakan software Eviews 9
pada tabel 4.10, dibuatlah tabel 4.12 yang menyajikan persamaan model regresi tiap
bank umum syariah. Lebih lanjut, dapat diartikan bahwa:
1. Persamaan model regresi BCA Syariah
Return On Assets (ROA) BCA Syariahit = -0.431996 + 0.124367MSit -
0.036493CR4t - 0.002115 MSitCR4t - 0.006489FDRit - 0.135566NPFit -
0.115832BOPOit + ɛit
Konstanta sebesar -0.431996 menunjukkan jika variabel independen
(MSAset, CR4, MSCR4, FDR, NPF, BOPO) pada observasi ke i dan periode
ke t adalah konstan, maka nilai Return On Assets (ROA) pada BCA Syariah
adalah sebesar -0.431996.
2. Persamaan model regresi Bank Jabar Banten Syariah (BJB Syariah)
Return On Assets (ROA) BJB Syariahit = -0.111371 + 0.124367MSit -
0.036493CR4t - 0.002115 MSitCR4t - 0.006489FDRit - 0.135566NPFit -
0.115832BOPOit + ɛit
Konstanta sebesar -0.111371 menunjukkan jika variabel independen
(MSAset, CR4, MSCR4, FDR, NPF, BOPO) pada observasi ke i dan periode
ke t adalah konstan, maka nilai Return On Assets (ROA) pada BJB Syariah
adalah sebesar -0.111371.
3. Persamaan model regresi BNI Syariah
Return On Assets (ROA) BNI Syariahit = -0.104283 + 0.124367MSit -
0.036493CR4t - 0.002115 MSitCR4t - 0.006489FDRit - 0.135566NPFit -
0.115832BOPOit + ɛit
Konstanta sebesar -0.104283 menunjukkan jika variabel independen
(MSAset, CR4, MSCR4, FDR, NPF, BOPO) pada observasi ke i dan periode
ke t adalah konstan, maka nilai Return On Assets (ROA) pada BNI Syariah
adalah sebesar -0.104283.
91
4. Persamaan model regresi BRI Syariah
Return On Assets (ROA) BRI Syariahit = 0.151920 + 0.124367MSit -
0.036493CR4t - 0.002115 MSitCR4t - 0.006489FDRit - 0.135566NPFit -
0.115832BOPOit + ɛit
Konstanta sebesar 0.151920 menunjukkan jika variabel independen
(MSAset, CR4, MSCR4, FDR, NPF, BOPO) pada observasi ke i dan periode
ke t adalah konstan, maka nilai Return On Assets (ROA) pada BRI Syariah
adalah sebesar 0.151920.
5. Persamaan model regresi Maybank Syariah
Return On Assets (ROA) Maybank Syariahit = 0.316690 + 0.124367MSit -
0.036493CR4t - 0.002115 MSitCR4t - 0.006489FDRit - 0.135566NPFit -
0.115832BOPOit + ɛit
Konstanta sebesar 0.316690 menunjukkan jika variabel independen
(MSAset, CR4, MSCR4, FDR, NPF, BOPO) pada observasi ke i dan periode
ke t adalah konstan, maka nilai Return On Assets (ROA) pada Maybank
Syariah adalah sebesar 0.316690.
6. Persamaan model regresi Bank Muamalat Indonesia (BMI)
Return On Assets (ROA) BMIit = 0.022444 + 0.124367MSit - 0.036493CR4t -
0.002115 MSitCR4t - 0.006489FDRit - 0.135566NPFit - 0.115832BOPOit + ɛit
Konstanta sebesar 0.022444 menunjukkan jika variabel independen
(MSAset, CR4, MSCR4, FDR, NPF, BOPO) pada observasi ke i dan periode
ke t adalah konstan, maka nilai Return On Assets (ROA) pada BMI adalah
sebesar 0.022444.
7. Persamaan model regresi Bank Panin Syariah
Return On Assets (ROA) Bank Panin Syariahit = -0.833177 + 0.124367MSit -
0.036493CR4t - 0.002115 MSitCR4t - 0.006489FDRit - 0.135566NPFit -
0.115832BOPOit + ɛit
92
Konstanta sebesar -0.833177 menunjukkan jika variabel independen
(MSAset, CR4, MSCR4, FDR, NPF, BOPO) pada observasi ke i dan periode
ke t adalah konstan, maka nilai Return On Assets (ROA) pada Bank Panin
Syariah adalah sebesar -0.833177.
8. Persamaan model regresi Bank Syariah Bukopin
Return On Assets (ROA) Bank Syariah Bukopinit = 0.018548 + 0.124367MSit
- 0.036493CR4t - 0.002115 MSitCR4t - 0.006489FDRit - 0.135566NPFit -
0.115832BOPOit + ɛit
Konstanta sebesar 0.018548 menunjukkan jika variabel independen
(MSAset, CR4, MSCR4, FDR, NPF, BOPO) pada observasi ke i dan periode
ke t adalah konstan, maka nilai Return On Assets (ROA) pada Bank Syariah
Bukopin adalah sebesar 0.018548.
9. Persamaan model regresi Bank Syariah Mandiri (BSM)
Return On Assets (ROA) BSMit = 0.093022 + 0.124367MSit - 0.036493CR4t -
0.002115 MSitCR4t - 0.006489FDRit - 0.135566NPFit - 0.115832BOPOit + ɛit
Konstanta sebesar 0.093022 menunjukkan jika variabel independen
(MSAset, CR4, MSCR4, FDR, NPF, BOPO) pada observasi ke i dan periode
ke t adalah konstan, maka nilai Return On Assets (ROA) pada BSM adalah
sebesar 0.093022.
10. Persamaan model regresi Bank Mega Syariah
Return On Assets (ROA) Bank Mega Syariahit = 0.878203 + 0.124367MSit -
0.036493CR4t - 0.002115 MSitCR4t - 0.006489FDRit - 0.135566NPFit -
0.115832BOPOit + ɛit
Konstanta sebesar 0.878203 menunjukkan jika variabel independen
(MSAset, CR4, MSCR4, FDR, NPF, BOPO) pada observasi ke i dan periode
ke t adalah konstan, maka nilai Return On Assets (ROA) pada Bank Mega
Syariah adalah sebesar 0.878203.
93
E. Pembahasan Hasil Penelitian
Penelitian dengan menggunakan regresi data panel dilakukan dengan tujuan
untuk menganalisis pengaruh struktur pasar terhadap kinerja industri perbankan
syariah di Indonesia. Variabel struktur pasar sebagai variabel independen pada
penelitian diproksikan dengan variabel market share asset (MS) dan concentration
rasio asset (CR4), dan untuk pembuktian ada atau tidak adanya perilaku kolusi
diproksikan dengan variabel MSCR4 (variabel interaksi hasil perkalian antara
market share dan concentration ratio), kemudian untuk memperkecil pengaruh
faktor luar terhadap profitabilitas perbankan syariah pada variabel independen
ditambahkan variabel kontrol, yaitu variabel financing to deposit ratio (FDR), non
performing financing (NPF), dan biaya operasional terhadap pendapatan
operasional (BOPO).
Dari pengujian terakhir yang dilakukan yaitu uji Hausman yang bertujuan
untuk menentukan model yang tepat digunakan dalam penelitian, diketahui bahwa
model yang terbaik yang terpilih adalah model random effect atau random effect
model (REM).
Tabel 4.13 Ikhtisar Hasil Regresi Hubungan Variabel Independen
terhadap Variabel Dependen
Variabel Independen Pengaruh Signifikansi
Market Share (MS) Tidak ada -
Concentration Rasio (CR4) Tidak ada -
MSCR4 (hasil perkalian antara market share
dan concentration ratio)
Tidak ada
-
Financing to Deposit Ratio (FDR) Ada Negatif
Non Performing Financing (NPF) Ada Negatif
Biaya Operasional terhadap Pendaptan
Operasional (BOPO)
Ada Negatif
Sumber: Output Hasil Regresi, diolah
94
Berdasarkan hasil regresi hubungan antara variabel dependen dengan variabel
independen yang disajikan dalam tabel 4.13, berikut merupakan pembahasan setiap
variabelnya:
1. Market Share (MS)
Hasil regresi panel yang telah dilakukan menunjukkan bahwa market share
tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Return On Assets (ROA) pada
industri perbankan syariah di Indonesia. Dilihat dari hasil uji-t, variabel market
share memilliki nilai t-hitung < t-tabel. Hal ini berarti, struktur pasar yang
diproksikan dengan market share atau pangsa pasar tidak memiliki pengaruh dalam
menjelaskan profitabilitas industri perbankan syariah di Indonesia.
Hal ini menghasilkan temuan yang serupa dengan penelitian yang dilakukan
oleh Amalia dan Nasution (2007) 118, Dina (2013)119,dan Yuhanah (2016)120, ketiga
hasil penelitian menyatakan bahwa pangsa pasar tidak memiliki pengaruh terhadap
profitabilitas pada industri perbankan syariah di Indonesia.
2. Concentration Ratio (CR4)
Berdasarkan hasil regresi panel, diperoleh bahwa variabel concentration ratio
tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Return On Assets (ROA) pada
industri perbankan syariah di Indonesia. Dilihat dari hasil uji-t, variabel konsentrasi
pasar memilliki nilai t-hitung < t-tabel. Hal ini berarti, struktur pasar yang
diproksikan dengan concentration ratio atau rasio konsentrasi tidak memiliki
pengaruh dalam menjelaskan profitabilitas industri perbankan syariah di Indonesia.
118 Fitri Amalia, dan Mustafa Edwin Nasution, Perbandiangan Profitabilitas Perbankan Syariah
dan Industri Perbankan Konvensional Menggunakan Metode Struktur Kinerja dan Perilaku, h. 37. 119 Ilma Dina, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri pada Perbankan Syariah
Indonesia, h. 42. 120 Siti Yuhanah, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia,
h. 94
95
Hasil penelitian ini sama dengan penelitian yang dilakukan Dina (2013)121,
hasil penelitian menyatakan bahwa konsentrasi pasar tidak memiliki pengaruh
terhadap profitabilitas pada industri perbankan syariah di Indonesia.
3. Variabel MSCR4 (hasil perkalian antara market share dan concentration
ratio)
Berdasarkan hasil regresi panel, diperoleh bahwa variabel MSCR4 tidak
berpengaruh terhadap Return On Assets (ROA) pada industri perbankan syariah di
Indonesia. Dilihat dari hasil uji-t, variabel konsentrasi pasar memilliki nilai t-hitung
< t-tabel. Variabel interaksi yaitu MSCR4, disertakan dalam model sebagai indikasi
pembuktian ada atau tidaknya kolusi dalam industri perbanakan syariah. Karena
variabel MSCR4 tidak berpengaruh terhadap ROA, hal ini berarti, perilaku kolusi
tidak terjadi dalam industri perbankan syariah.
Hasil penelitian ini sama dengan penelitian yang dilakukan Amalia dan
Nasution (2007)122, hasil penelitian menyatakan bahwa MSCR4 tidak memiliki
pengaruh terhadap profitabilitas pada industri perbankan syariah di Indonesia dan
peneletian yang dilakukan Belangkaehe, dkk (2014)123, pada Industri Perbankan
Indonesia (Studi Pada Bank Yang Terdaftar di BEI) juga menghasilkan kesimpulan
yang serupa.
4. Financing to Deposit Ratio (FDR)
Financing to Deposit Ratio (FDR) merupakan rasio yang digunakan untuk
mengukur likuiditas suatu bank dalam membayar kembali penarikan dana yang
dilakukan deposan dengan mengandalkan pembiayaan yang diberikan sebagai
121 Ilma Dina, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri pada Perbankan Syariah
Indonesia, h. 42. 122 Fitri Amalia, dan Mustafa Edwin Nasution, Perbandiangan Profitabilitas Perbankan Syariah
dan Industri Perbankan Konvensional Menggunakan Metode Struktur Kinerja dan Perilaku, h. 37. 123 Rebeka Belangkaehe, dkk, Analisis Struktur Pasar, Perilaku, dan Kinerja Industri Perbankan
Indonesia (Studi Pada Bank Yang Terdaftar di BEI Periode 2008-2012, (Jurnal Berkala Ilmiah
Efisiensi, Vol. 14, No. 3, Oktober 2014), h. 51.
96
sumber likuiditasnya.124 Semakin besar nilai rasio FDR, maka semakin baik pula
bank tersebut dapat menjalankan fungsi intermediasinya. Berdasarkan hasil regresi
panel, diperoleh bahwa variabel Financing to Deposit Ratio (FDR) berpengaruh
negatif signifikan terhadap Return On Asset (ROA) pada industri perbankan
syariah di Indonesia, dilihat dari hasil uji-t, variabel FDR memilliki nilai t-hitung
> t-tabel. Artinya, apabila nilai rasio FDR naik, maka nilai rasio ROA menurun.
Hal ini kemungkinan disebabkan karena pembiayaan yang sudah disalurkan
ternyata tidak memberikan keuntungan yang besar bagi bank, dikarenakan NPF
atau pembiayaan bermasalah semakin meningkat, sehingga menyebabkan
menurunnya mutu pembiayaan. Dalam tabel 1.4 rasio NPF memperlihatkan
persentase pembiayaan kurang lancar terus meningkat sejak tahun 2012 hingga
tahun 2015, dan baru pada tahun 2016 pembiayaan kurang lancar menurun, meski
hanya sekitar 0.24%. Hal ini konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh oleh
Al Parisi (2017)125 yang menyatakan bahwa Financing to Deposit Ratio (FDR)
berpengaruh negatif signifikan terhadap Return On Assets (ROA).
5. Non Performing Financing (NPF)
Rasio Non Performing Financing (NPF), selalu digunakan pada saat
mempublikasikan kondisi kinerja bank sebagai variabel yang mengukur tingkat
permasalahan pembiayaan yang dihadapi oleh bank syariah.126 Berdasarkan hasil
regresi panel, diperoleh bahwa variabel Non Performing Financing (NPF)
berpengaruh negatif signifikan terhadap Return On Asset (ROA) pada industri
perbankan syariah di Indonesia, dilihat dari hasil uji-t, variabel NPF memilliki nilai
t-hitung > t-tabel. Rasio NPF yang berpengaruh negatif signifikan dapat
diinterpretasikan bahwa apabila nilai rasio NPF naik, maka nilai rasio ROA
menurun.
124 Suryani, Analisis Pengaruh Financing to Deposit Ratio (FDR) terhadap Profitabilitas Perbankan
Syariah di Indonesia, h. 59. 125 Salman Al Parisi, Determinan Kinerja Keuangan Bank Umum Syariah di Indonesia,
(Ekonomika, Vol. 2, No. 1, 2017), h. 48. 126 Dwi Nur’aini Ihsan, Analisis Laporan Keuangan Perbankan Syariah, h. 96.
97
Salah satu risiko usaha bank menurut Peraturan Bank Indonesia adalah risiko
kredit yang didefinisikan sebagai risiko yang timbul akibat kegagalan counterparty
memenuhi kewajiban. Tidak terpenuhinya kewajiban nasabah kepada bank
menyebabkan bank menderita kerugian dengan tidak diterimanya penerimaan yang
sudah diperkirakan. NPF mencerminkan risiko pembiayaan (kredit), semakin kecil
NPF maka semakin kecil pula risiko pembiayaan (kredit) yang ditanggung oleh
bank, dan sebaliknya. 127 Bank dengan NPF yang tinggi akan memperbesar biaya,
baik pencadangan aktiva produktif maupun biaya lainnya, sehingga berpotensi
terhadap kerugian bank128, atau berdampak pada menurunnya profitabilitas bank.
Hasil ini serupa dengan penelitian yang dilakukan oleh Yuhanah (2016), yang
menyatakan bahwa Non Performing Financing (NPF) berpengaruh negatif
signifikan terhadap Return On Assets (ROA).
6. Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)
Rasio BOPO digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi dan kemampuan
bank dalam melakukan kegiatan operasinya.129 Berdasarkan hasil regresi panel,
diperoleh bahwa variabel BOPO berpengaruh negatif signifikan terhadap Return
On Asset (ROA) pada industri perbankan syariah di Indonesia, dilihat dari hasil
uji-t, variabel NPF memilliki nilai t-hitung > t-tabel. Rasio BOPO yang
berpengaruh negatif signifikan dapat diinterpretasikan bahwa setiap kenaikan rasio
BOPO dapat menurunkan nilai rasio ROA.
Semakin tinggi rasio BOPO berarti semakin inefisien biaya operasional yang
dikeluarkan bank yang bersangkutan sehingga kemungkinan suatu bank dalam
kondisi bermasalah semakin besar, yang kemungkinan akan mengurangi
profitabilitas bank. Hasil ini serupa dengan penelitian yang dilakukan oleh
Wahyuni (2016)130, Yuhanah (2016), dan Al Parisi (2017)131 yang menyatakan
127 Salman Al Parisi, Determinan Kinerja Keuangan Bank Umum Syariah di Indonesia, h. 48. 128 Dwi Nur’aini Ihsan, Analisis Laporan Keuangan Perbankan Syariah, h. 96. 129 Lukman Dendawijaya, Manajemen Perbankan,, h. 119-120. 130 Sri Wahyuni, Pengaruh CAR, NPF, FDR, dan BOPO terhadap Profitabilitas Bank Umum
Syariah, h. 117. 131 Salman Al Parisi, Determinan Kinerja, h. 48.
98
bahwa Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) berpengaruh
negatif signifikan terhadap Return On Assets (ROA).
F. Analisis Pengaruh Variabel Struktur Pasar Market Share (MS) dan
Concentration Ratio (CR4) terhadap Kinerja (ROA) Industri Perbanakn
Syariah di Indonesia
Secara umum terdapat hubungan yang positif antara pangsa pasar dan
keuntungan.132 Keuntungan yang diperoleh dari pangsa pasar mencerminkan
kekuatan pasar (karena perusahaan menggarap permintaan pasar) atau efisiensi
yang lebih baik (karena mencapai skala ekonomi).133 Setelah dilakukan regresi,
diperoleh hasil estimasi pada variabel Pangsa Pasar/Market Share (MS) tidak
memiliki hubungan terhadap ROA. Hal ini mengindikasikan struktur pasar yang
diproksikan dengan market share tidak memiliki pengaruh dalam menjelaskan
profitbilitas yang diproksikan dengan variabel ROA pada industri perbankan
syariah di Indonesia. Hal ini juga menunjukkan, bahwa kinerja baik pada industri
perbankan syariah bukan disebabkan oleh hipotesis efisiensi.
Hal ini didukung dengan permasalahan yang masih dialami industri perbankan
syariah di Indonesia pada periode penelitian, yaitu tahun 2012 hingga tahun 2016.
yang menunjukkan bahwa industri perbankan di Indonesia masih belum efisien.
Menurut data yang tersaji pada tabel 1.4, nilai rasio BOPO perbankan syariah
berada dikisaran 70%, dengan masih tingginya nilai BOPO mencerminkan
inefisiensi di industri perbankan syariah di Indonesia. Kemungkinan masih
tingginya nilai BOPO yang berimbas pada inefisiensi industri perbankan syariah
adalah dari segi biaya-biaya operasional yang harus dikeluarkan oleh bank syariah,
seperti tingginya biaya pencadangan yang harus dilakukan bank syariah akibat
132 Marizka Lutfiah, Analisis Dampak Implementasi Arsitektur Perbankan Indonesia (API) terhadap
Struktur, Perilaku, dan Kinerja Industri Perbankan Indonesia, h. 16. 133 Maal Naylah, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri Perbankan Indonesia, h. 56.
99
masih tingginya pembiyaan bermasalah yang dialami oleh bank syariah, seperti
pada tabel 1.4 yang menunjukkan rasio NPF yang masih tinggi setiap tahunnya.
Menurut peneltian yang dilakukan oleh Dina, masalah lain yang terkait
tingginya rasio BOPO adalah skala ekonomi. Skala ekonomi adalah keunggulan
biaya yang berhubungan dengan ukuran yang besar. Semakin besar skala usaha,
maka diharapkan akan meningkatkan keunggulan biaya. Hal ini tidak mudah
dilakukan oleh industri perbankan syariah karena skala ekonomi bank syariah
secara umum lebih kecil dibandingkan perbankan konvensional, sehingga
pendapatan yang diterima bank syariah juga belum terlalu besar jika dibandingkan
dengan biaya tetap yang cukup tinggi (biaya teknologi dan pengembangan sumber
daya manusia). Skala ekonomi yang masih relatif kecil tak hanya berdampak pada
tingkat biaya tetap yang tinggi, tapi juga pada tingkat persaingan pasar.134
Kondisi rendahnya persaingan pada industri perbankan syariah saat ini,
memberi dampak pada tingkat inefisiensi. Relatif kecilnya mayoritas bank-bank
syariah saat ini, membuat persaingan dalam menarik nasabah dengan bank-bank
besar menjadi tantangan tersendiri. Untuk mencapai pangsa pasar yang luas,
industri perbankan syariah bukan bersaing dengan antar sesama bank syariah saja
namun masih harus bersaing dengan perbankan konvensioal. Nyatanya, pangsa
pasar yang dimiliki bank syariah masih sangat kecil dibandingkan dengan bank
konvensional, berdasarkan tabel 1.3, pangsa pasar dari segi aset yang dimiliki oleh
bank syariah hanya mencapai 5% pada Desember 2016. Kondisi ini mengakibatkan
rendahnya persaingan pada industri perbankan syariah jika dihadapkan dengan
bank konvensional, yang juga turut menyumbangkan dampak pada tingkat
inefisiensi industri.
Konsentrasi industri merupakan kriteria yang utama dan umum digunakan
untuk menganalisis struktur pasar di suatu industri. 135Apabila tingkat konsentrasi
dalam suatu industri tinggi, maka tingkat persaingan antar perusahaan dalam
134 Ilma Dina, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri pada Perbankan Syariah
Indonesia, h. 48. 135 Lincolin Arsyad, dan Stephanus Eri Kusuma, Ekonomi Industri, h. 98.
100
industri tersebut rendah.136 Indikator yang umum digunakan untuk mengukur
konsentrasi pasar adalah Rasio Konsentrasi/Concentration Ratio (CR), dalam
penelitian ini digunakan rasio konsentrasi aset untuk 4 bank umum syariah tebesar
(CR4). Setelah dilakukan regresi, diperoleh hasil estimasi pada variabel tingkat
konsentrasi (CR4), tidak memiliki hubungan terhadap ROA. Hal ini
mengindikasikan struktur pasar yang diproksikan dengan concentration ratio tidak
memiliki pengaruh dalam menjelaskan profitbilitas yang diproksikan dengan
variabel ROA pada industri perbankan syariah di Indonesia. Hal ini juga
menunjukkan, bahwa kinerja baik pada industri perbankan syariah bukan
disebabkan oleh hipotesis tradisional.
Dugaan terjadinya perilaku kolusi dalam industri perbankan syariah di
Indonesia juga tidak terbukti dalam penelitian kali ini, hal ini diperkuat oleh
variabel interaksi pangsa pasar dan konsentrasi pasar (MSCR4) yang bernilai
negatif dan tidak signifikan. Artinya, perilaku kolusi sebagai akibat dari struktur
pasar yang memberikan market power pada industri tidak terbukti pada industri
perbankan syariah di Indonesia, hal tersebut juga sejalan dengan karakteristik bank
syariah dalam menentukan tingkat bagi hasil antara masing-masing bank syariah
dengan nasabah berbeda, tergantung kepada pendapatan yang diperoleh nasabah
pembiayaan berdasarkan hasil dari pembiayaan atas usaha yang berjalan sesuai
dengan kebijakan masing-masing bank.
Industri perbankan syariah di Indonesia masih memiliki struktur pasar
oligopoli yang terkonsentrasi tinggi, walaupun dengan penguasaan yang semakin
menurun tiap tahunnya. Terlepas dari kecenderungan nilai CR4 yang semakin
menurun, konsentrasi tinggi masih dialami oleh industri perbankan syariah dimana
CR4 pada Desember 2016 bernilai 53%, hal ini diduga terjadi karena keunggulan
dari segi ukuran bank atau usia bank yang membentuk kurva pembelajaran dari
bank umum syariah yang telah lebih dahulu berdiri, seperti dalam hal penerapan
prinsip-prinsip syariah, sumber daya manusia yang dimiliki terlebih dahulu serta
faktor pendukung lainnya. Pangsa pasar perbankan syariah terus dikuasai secara
136 Maal Naylah, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri Perbankan Indonesia, h. 50.
101
dominan oleh dua bank besar, yaitu Bank Syariah Mandiri dan Bank Muamalat
Indonesia. Setelah kedua bank tersebut, bank terbesar lainnya hanya menguasai
kurang dari 8% pangsa pasar, seperti yang dapat dilihat pada tabel 1.5.
Ukuran bank juga merupakan salah satu keunggulan dalam mengambil pangsa
pasar. Bank Syariah Mandiri (BSM) merupakan bank umum syariah yang memiliki
aset dan dana pihak ketiga (DPK) terbesar serta penyaluran pembiayaan yang
cukup besar pula dibanding bank syariah lainnya. BSM merupakan anak
perusahaan dari Bank Mandiri, dimana BSM rutin mendapat tambahan modal
berupa suntikan dana dari sang induk, hal itu yang membuat BSM memiliki pangsa
pasar aset tertinggi serta memberikan ruang yang cukup bagi BSM untuk
memperkuat fungsi intermediasi. Dari segi usia bank, sebagai contoh, Bank
Muamalat Indonesia (BMI) yang merupakan bank syariah pertama yang ada di
Indonesia sejak tahun 1992, BMI memiliki waktu yang cukup lama dalam
membentuk ketepatan sistem operasionalnya dan menciptakan kesan sebagai bank
syariah yang berpengalaman dan terpercaya dalam menggaet target pasarnya.
Dari hasil regresi yang dilakukan, dapat diketahui struktur pasar yang
diproksikan melalui market share (pangsa pasar) dan concentration ratio
(konsentrasi pasar) tidak terbukti mempengaruhi kinerja industri perbankan
syariah di Indonesia. Hasil penelitian ini sejalan dengan yang dilakukan oleh Dina,
137 yang menemukan bahwa kinerja industri perbankan syariah Indonesia tidak
didukung oleh hipotesis tradisional tentang perilaku kolusif akibat adanya
kekuatan pasar, dan tidak pula didukung oleh hipotesis efisiensi struktur.
Temuan ini memang berbeda dengan beberapa penelitian lainnya, yang
menerima salah satu di antara dua hipotesis yang diujikan (hipotesis tradisional
dan hipotesis efisiensi). Seperti penelitian yang dilakukan oleh Naylah (2010)138,
yang menyatakan bahwa industri perbankan di Indonesia mendukung hipotesis
tradisional atau traditional hypothesis, dimana tingkat profitabilitas yang
137 Ilma Dina, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri pada Perbankan Syariah
Indonesia, h. 52. 138 Maal Naylah, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri Perbankan Indonesia, h. 126-
127.
102
meningkat dipengaruhi oleh meningkatnya konsentrasi pasar. Peningkatan
konsentrasi juga didukung oleh adanya kebijakan penguatan struktur modal sesuai
arah kebijakan API dengan merger. Dengan merger, selain memperbaiki struktur
modal, bank-bank juga akan menurunkan competition level sehingga bank akan
lebih leluasa dalam meningkatkan profitabilitasnya, yang antara lain dapat
dilakukan dengan tindakan kolusif antar bank dengan melakukan strategi
penyeragaman tingkat suku bunga. Serta penelitian yang dilakukan oleh Amalia
dan Nasution (2007)139 dan Yuhanah (2016)140, yang menghasilkan kesimpulan
bahwa industri perbankan syariah di Indonesia mendukung hipotesis efisiensi atau
Efficient Structure Hypothesis, sebaiknya pemerintah tidak membatasi pangsa
pasar dan konsentrasi dalam industri , karena pencapaian industri atas pangsa pasar
dan konsentrasi berdasarkan efisiensi yang dilakukan. Maka, perilaku merger tidak
dianjurkan, karena hanya akan membuang sumber daya.
Terlepas dari perbedaan tidak diterimanya salah satu dari hipotesis yang
diujikan, lebih lanjut, dari hasil penelitian yang dilakukan, struktur pasar diduga
tidak berpengaruh terhadap tingkat profitabilitas, karena memang secara normatif
bank syariah tidak dibenarkan menggunakan kekuatan pasar yang dimillikinya
untuk mengeksploitasi pasar dalam rangka meningkatkan profitabilitasnya.
Struktur pasar monopoli atau persaingan tidak sempurna lainnya menjadi tidak
relevan dengan prinsip syariah yang melarang menggunakan market power.
139 Fitri Amalia, dan Mustafa Edwin Nasution, Perbandiangan Profitabilitas Perbankan Syariah
dan Industri Perbankan Konvensional Menggunakan Metode Struktur Kinerja dan Perilaku, h. 49. 140 Siti Yuhanah, Pengaruh Struktur Pasar terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia,
h. 94-95.
103
BAB V
PENUTUP
A. Kesimpulan
Penelitian ini dilakukan karena dari data yang ada, tingginya tingkat
konsentrasi pada industri perbankan syariah di Indonesia pada saat yang
bersamaan diikuti dengan performa kinerja yang cukup baik. Hal ini
memunculkan dugaan adanya hubungan diantara keduanya, apakah terjadi
market power pada industri yang mengarah pada perilaku kolusif atau hal lain
yang dapat menjelaskan hubungan tersebut. Penelitian ini mencoba mengetahui
pengaruh struktur pasar terhadap kinerja industri perbankan syariah di
Indonesia. Dengan menggunakan data 10 bank umum syariah pada periode
2012 hingga 2016.
Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah return on
assets (ROA) sebagai proksi dari kinerja. Untuk memfokuskan penelitian yang
dilakukan, variabel dependen diregresikan dengan dua variabel independen
sebagai proksi dari struktur pasar, yaitu pangsa pasar (MS) dan konsentrasi
pasar (CR4). Beberapa variabel lain yang dijadikan variabel independen adalah
MSCR4 (variabel interkasi, hasil perkalian antara MS dan CR4) sebagai
pembuktian apakah terdapat perilaku kolusif dalam industri, variabel kontrol
yag terdiri dari financing to deposit ratio (FDR), non performing financing
(NPF) dan biaya operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO).
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang telah dipaparkan
sebelumnya, penulis memperoleh kesimpulan yang dapat diambil untuk
menjawab tujuan penelitian tentang pengaruh struktur pasar terhadap kinerja
industri perbankan syariah di Indonesia periode tahun 2012 sampai dengan
2016 adalah sebagai berikut:
104
Dalam penelitian ini, peneliti menemukan bahwa kinerja industri perbankan
syariah di Indonesia tidak didukung oleh hipotesis tradisional (traditional
hypothesis) tentang perilaku kolusif akibat adanya kekuatan pasar, dan tidak
juga didukung oleh hipotesis efisiensi struktur (efficient structure hypothesis).
Struktur pasar yang diproksikan dengan pangsa pasar dan konsentrasi pasar
tidak terbukti mempengaruhi kinerja industri perbankan syariah di Indonesia.
Dugaan terjadinya perilaku kolusi dalam industri perbankan syariah di
Indonesia juga tidak terbukti dalam penelitian kali ini, hal ini diperkuat oleh
variabel interaksi pangsa pasar dan konsentrasi pasar (MSCR4) yang bernilai
negatif dan tidak signifikan.
Sedangkan, financing to deposit ratio (FDR), non performing financing
(NPF) dan biaya operasional terhadap pendapatan operasional (BOPO)
berpengaruh negatif signifikan terhadap kinerja industri perbankan syariah di
Indonesia. Yang berarti bahwa, setiap kenaikan rasio FDR, NPF, dan BOPO
secara parsial akan menurunkan kinerja industri perbankan syariah di Indonesia.
B. Saran
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan diatas, maka penulis
menyarankan beberapa hal, yaitu sebagai berikut:
1. Dalam industri perbankan syariah di Indonesia, sebaiknya pemerintah
tidak membatasi pangsa pasar dan konsentrasi. Karena stuktur pasar
industri perbankan syariah di Indonesia tidak berpengaruh terhadap kinerja
meskipun konsentrasi dalam industri cukup tinggi.
2. Karena paradigma SCP tidak dapat menjelaskan kinerja yang terjadi pada
industri perbankan syariah di Indonesia, untuk penelitian selanjutnya dapat
menggunakan paradigma lain yang terkait dengan ekonomi industri untuk
mendapatkan hasil analisis yang lebih akurat.
3. Bagi peneliti selanjutnya dapat juga menambahkan atau menggunakan
variabel struktural dan variabel kontrol lain yang mempengaruhi industri
105
perbankan syariah di Indonesia, maupun menambahkan periode rentang
waktu yang digunakan, menambah jumlah sampel dengan menyertakan
Unit Usaha Syariah (UUS), atau melakukan komparasi perbandingan
pengaruh struktur pasar terhadap kinerja antara industri perbankan syariah
dan industri perbankan konvensional.
106
DAFTAR PUSTAKA
Ahmed, Mostak. Market Structure and Performance of Bangladesh Banking
Industry: A Panel Data Analysis. Bangladesh Development Studies, Vol.
XXXV, No. 3, September 2012.
Al Parisi, Salman. Determinan Kinerja Keuangan Bank Umum Syariah di
Indonesia. Ekonomika, Vol. 2, No. 1, 2017.
Amalia, Fitri dan Mustafa Edwin Nasution. Perbandiangan Profitabilitas
Perbankan Syariah dan Industri Perbankan Konvensional Menggunakan
Metode Struktur Kinerja dan Perilaku. Jurnal Ekonomi dan Pembangunan
Indonesia, Vol. VII, No. 02, 2007.
Antonio, M. Syafi’i. Bank Syariah dari Teori ke Praktik. Jakarta: Gema Insani Press
dan Tazkia Cendekia, 2001.
Arifin, Zainul. Dasar-dasar Manajemen Bank Syariah. Jakarta: Azkia Publisher,
2009.
Arsyad, Lincolin dan Stephanus Eri Kusuma. Ekonomi Industri Pendekatan
Struktur, Perilaku, dan Kinerja. Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2014.
Bank Indonesia. Lampiran 1a SE-BI No. 9/24/DPbs Tahun 2007, data diakses pada
1 Juli 2017 dari www.bi.go.id.
Bank Indonesia. Lampiran I SE-BI No. 13/24/DPNP Tahun 2011, data diakses pada
1 Juli 2007 dari www.bi.go.id.
Baye, Michael R. dan Jeffrey T. Prince. Ekonomi Manajerial dan Strategi Bisnis.
Managerial Economics and Business Strategy. Terj. Febriela Sirait. Edisi 8.
Jakarta: Salemba Empat, 2016.
Belangkaehe, Rebeka. Dkk. Analisis Struktur Pasar, Perilaku, dan Kinerja Industri
Perbankan Indonesia (Studi Pada Bank Yang Terdaftar di BEI Periode 2008-
2012. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, Vol. 14, No. 3, Oktober 2014.
107
Beritasatu.com. Profitabilitas Perbankan Syariah Masih Menurun. Minggu, 15
November 2015. Berita ini diakses pada 19 Juni 2017 dari
http://www.beritasatu.com/ekonomi/322241-profitabilitas-perbankan-
syariah-masih-menurun.html.
Bhatti, Ghulam Ali. Evidence on Structure Conduct Performance Hypothesis in
Pakistani Commercial Banks. International Journal of Business and
Management, Vol. 5, No.9, September 2010.
Dendawijaya, Lukman. Manajemen Perbankan Edisi Kedua. Bogor: Ghalia
Indonesia, 2005.
Dina, Ilma. Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri pada Perbankan
Syariah Indonesia. Tesis Magister Sains Ekonomi, Universitas Indonesia,
2013.
Hariyani, Ismi. Restrukturisasi & Penghapusan Kredit Macet. Jakarta: PT
Gramedia, 2010.
Lutfiah, Marizka. Analisis Dampak Implementasi Arsitektur Perbankan Indonesia
(API) terhadap Struktur, Perilaku, dan Kinerja Industri Perbankan
Indonesia. Skripsi Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian
Bogor, 2008.
Naylah, Maal. Pengaruh Struktur Pasar terhadap Kinerja Industri Perbankan
Indonesia. Tesis Magister Ilmu Ekonomi Studi Pembangunan, Universitas
Diponegoro, 2010.
Neuberger, Doris. Structure, Conduct, and Performance in Banking Markets,
Working Paper University of Rostock, Institute of Theory, No.12, 1997.
Nur’aini Ihsan, Dwi. Analisis Laporan Keuangan Perbankan Syariah. Banten: UIN
Jakarta Press, 2013.
108
Rahardja, Pratama dan Mandala Manurung. Teori Ekonomi Suatu Pengantar Edisi
Ketiga. Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia,
2006.
Rosadi, Dedi. Ekonometrika & Analisis Runtun Waktu Terapan dengan Eviews.
Yogyakarta: ANDI, 2012.
Sarwono, Jonathan. Prosedur-prosedur Analisis Populer Aplikasi Riset Skripsi dan
Tesis dengan Eviews. Yogyakarta: Penerbit Gava Media, 2016.
Sudaryo, Yoyo dan Aditya Yudanegara. Investasi Bank dan Lembaga Keuangan.
Yogyakarta: Penerbit Andi, 2017.
Sukandarrumidi. Metedologi Penelitian Petunjuk Praktis Untuk Peneliti Pemula.
Yogyakarta: Gadjah Mada University Press, 2004.
Suryani. Analisis Pengaruh Financing to Deposit Ratio (FDR) terhadap
Profitabilitas Perbankan Syariah di Indonesia. Walisongo, Vol. 19, No. 1,
Mei 2011.
Teguh, Muhammad. Ekonomi Industri. Jakarta: PT Rajawali Pers, 2010.
Umar, Husen. Metode Riset Bisnis: Panduan Mahasiswa untuk Melaksanakan Riset
Dilengkapi Contoh Proposal dan Hasil Riset Bidang Manajemen dan
Akuntansi. Jakarta: Gramedia Pusaka Utama, 2002
Wahyuni, Sri. Pengaruh CAR, NPF, FDR, dan BOPO terhadap Profitabilitas Bank
Umum Syariah. Skripsi Fakultas Syariah dan Hukum, UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta, 2016.
Wijaya, Tony. Metodologi Penelitian Ekonomi dan Bisnis Teori dan Praktik. Edisi
Pertama. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2013.
Winarno, Wing Wahyu. Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews. Edisi
ke-3. Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2011.
109
Yuhanah, Siti. Pengaruh Struktur Pasar terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah
di Indonesia. Skripsi Fakultas Syariah dan Hukum, UIN Syarif Hidayatullah
Jakarta, 2016.
www.bi.go.id
www.ojk.go.id
LAMPIRAN
LAMPIRAN I
(aset dalam jutaan rupiah)
No.
PT. Bank Syariah Mandiri
Periode ROA MSAset CR4 MSCR4 FDR NPF BOPO ASET
1 2012-1 2.17 32.67232 65.98059 2155.739 87.25 2.52 70.47 49,616,835
2 2012-2 2.25 31.98203 66.10753 2114.253 92.21 3.04 70.11 49,703,905
3 2012-3 2.22 30.3591 64.31766 1952.626 93.9 3.1 71.14 51,203,659
4 2012-4 2.25 27.80738 63.49057 1765.506 94.4 2.82 73 54,229,396
5 2013-1 2.56 26.46864 61.82298 1636.37 95.61 3.44 69.24 55,479,062
6 2013-2 1.79 26.75785 62.15982 1663.263 94.22 2.9 81.63 58,483,564
7 2013-3 1.51 27.14418 62.97252 1709.338 91.29 3.4 87.53 61,810,295
8 2013-4 1.53 26.40186 61.8298 1632.421 89.37 4.32 84.03 63,965,361
9 2014-1 1.77 26.1542 62.67402 1639.189 90.34 4.88 81.99 63,009,396
10 2014-2 0.66 24.92431 62.30138 1552.819 89.91 6.46 93.03 62,786,572
11 2014-3 0.8 25.38387 62.80619 1594.264 85.68 6.76 93.02 65,368,281
12 2014-4 -0.04 24.58505 62.13974 1527.709 81.92 6.84 100.6 66,955,671
13 2015-1 0.44 25.0232 61.21959 1531.91 81.45 6.77 95.92 67,151,521
14 2015-2 0.55 24.48086 60.43817 1479.578 85.01 6.67 96.16 66,953,689
15 2015-3 0.42 23.78792 59.9625 1426.383 84.49 6.89 97.41 67,120,476
16 2015-4 0.56 23.75253 58.98773 1401.108 81.99 6.06 94.78 70,369,709
17 2016-1 0.56 24.0281 58.50358 1405.73 80.16 6.42 94.44 71,548,944
18 2016-2 0.62 23.51959 57.26143 1346.765 82.31 5.58 93.76 72,022,855
19 2016-3 0.6 22.37799 54.47823 1219.113 80.4 5.43 93.93 74,241,902
20 2016-4 0.59 22.11244 53.4691 1182.332 79.19 4.92 94.12 78,831,722
No.
PT. Bank Muamalat Indonesia
Periode ROA MSAset CR4 MSCR4 FDR NPF BOPO ASET
1 2012-1 1.51 20.30551 65.98059 1339.769 97.08 2.83 85.66 30,836,353
2 2012-2 1.61 21.03397 66.10753 1390.504 99.85 2.73 84.56 32,689,318
3 2012-3 1.62 21.16733 64.31766 1361.433 99.96 2.21 84 35,700,818
4 2012-4 1.54 23.00014 63.49057 1460.292 94.15 2.09 84.48 44,854,413
5 2013-1 1.72 22.17109 61.82298 1370.683 102.02 2.02 82.07 46,471,264
6 2013-2 1.69 21.94255 62.15982 1363.945 106.5 2.28 82.37 47,958,958
7 2013-3 1.68 22.28893 62.97252 1403.59 103.4 1.84 82.67 50,754,347
8 2013-4 0.5 22.1747 61.8298 1371.057 99.99 1.35 93.86 53,723,979
9 2014-1 1.44 22.74287 62.67402 1425.387 105.4 2.11 85.55 54,790,981
10 2014-2 1.03 23.21814 62.30138 1446.523 96.78 3.3 89.11 58,488,595
11 2014-3 0.1 23.03972 62.80619 1447.037 98.81 5.96 98.32 59,331,645
12 2014-4 0.17 22.92777 62.13974 1424.726 84.14 6.55 64.81 62,442,190
13 2015-1 0.63 20.89089 61.21959 1278.932 94.63 6.37 96.71 56,062,164
14 2015-2 0.51 20.42446 60.43817 1234.417 99.05 4.93 94.84 55,859,682
15 2015-3 0.36 20.02463 59.9625 1200.727 96.09 4.64 96.26 56,501,886
16 2015-4 0.2 19.28719 58.98773 1137.708 90.3 7.11 97.36 57,140,617
17 2016-1 0.25 18.03816 58.50358 1055.297 97.3 6.07 97.32 53,712,592
18 2016-2 0.15 17.20817 57.26143 985.3646 99.11 7.23 99.9 52,695,732
19 2016-3 0.13 16.30849 54.47823 888.4578 96.47 4.43 98.89 54,105,544
20 2016-4 0.22 15.64818 53.4691 836.6943 95.13 3.83 97.76 55,786,398
No.
PT. Bank BRI Syariah
Periode ROA MSAset CR4 MSCR4 FDR NPF BOPO ASET
1 2012-1 0.17 6.929115 65.98059 457.1871 101.76 3.31 99.15 10,522,693
2 2012-2 1.21 7.387488 66.10753 488.3686 102.77 2.88 91.16 11,481,043
3 2012-3 1.34 7.232949 64.31766 465.2064 99.99 2.87 89.95 12,199,092
4 2012-4 1.19 7.224417 63.49057 458.6824 103.07 3 86.63 14,088,914
5 2013-1 1.71 7.205869 61.82298 445.4883 100.9 3.04 85.54 15,103,717
6 2013-2 1.41 7.510978 62.15982 466.8811 103.67 2.89 87.55 16,416,445
7 2013-3 1.36 7.365897 62.97252 463.8491 105.61 2.98 80.8 16,772,958
8 2013-4 1.15 7.182269 61.8298 444.0782 102.7 4.06 83.23 17,400,914
9 2014-1 0.46 7.296889 62.67402 457.3254 102.13 4.04 92.43 17,579,299
10 2014-2 0.05 7.271221 62.30138 453.0071 95.14 4.38 99.84 18,316,859
11 2014-3 0.3 7.205081 62.80619 452.5237 94.85 4.79 97.35 18,554,452
12 2014-4 0.08 7.469716 62.13974 464.1662 93.9 4.6 99.77 20,343,249
13 2015-1 0.53 7.664518 61.21959 469.2186 88.24 4.96 96.13 20,568,270
14 2015-2 0.78 7.907791 60.43817 477.9324 92.05 5.31 93.84 21,627,334
15 2015-3 0.8 8.085715 59.9625 484.8397 86.61 4.9 93.97 22,814,816
16 2015-4 0.77 8.178655 58.98773 482.4403 84.16 4.86 93.79 24,230,247
17 2016-1 0.99 8.150096 58.50358 476.8098 82.73 4.84 90.7 24,268,704
18 2016-2 1.03 8.148891 57.26143 466.6171 87.92 4.87 90.41 24,953,941
19 2016-3 0.98 7.706852 54.47823 419.8557 83.98 5.22 90.99 25,568,485
20 2016-4 0.95 7.766305 53.4691 415.2573 81.42 4.57 91.33 27,687,188
No.
PT. Bank BNI Syariah
Periode ROA MSAset CR4 MSCR4 FDR NPF BOPO ASET
1 2012-1 0.63 6.073643 65.98059 400.7425 78.78 4.27 91.2 9,223,555
2 2012-2 0.65 5.70404 66.10753 377.0799 80.94 2.45 92.81 8,864,762
3 2012-3 1.31 5.558284 64.31766 357.4958 85.36 2.33 86.46 9,374,602
4 2012-4 1.48 5.458631 63.49057 346.5716 84.99 2.02 85.39 10,645,313
5 2013-1 1.62 5.977384 61.82298 369.5397 80.11 2.13 82.95 12,528,777
6 2013-2 1.24 5.948442 62.15982 369.7541 92.13 2.11 84.44 13,001,272
7 2013-3 1.22 6.173509 62.97252 388.7615 96.37 2.06 84.06 14,057,760
8 2013-4 1.37 6.07097 61.8298 375.3669 97.86 1.86 83.94 14,708,504
9 2014-1 1.22 6.480064 62.67402 406.1317 96.67 1.96 89.41 15,611,446
10 2014-2 1.11 6.887712 62.30138 429.114 98.98 2 90.36 17,350,767
11 2014-3 1.11 7.177528 62.80619 450.7932 94.32 1.99 90.54 18,483,498
12 2014-4 1.27 7.157192 62.13974 444.746 92.6 1.86 89.8 19,492,112
13 2015-1 1.2 7.640979 61.21959 467.7776 90.1 2.22 89.87 20,505,103
14 2015-2 1.3 7.62505 60.43817 460.844 96.65 2.42 90.39 20,854,054
15 2015-3 1.32 8.064233 59.9625 483.5515 89.65 2.54 91.6 22,754,200
16 2015-4 1.43 7.769362 58.98773 458.2971 91.94 2.53 89.63 23,017,667
17 2016-1 1.65 8.287223 58.50358 484.8322 86.26 2.77 85.37 24,677,029
18 2016-2 1.59 8.384775 57.26143 480.1242 86.92 2.8 85.88 25,676,278
19 2016-3 1.53 8.084891 54.47823 440.4506 85.79 3.03 86.28 26,822,678
20 2016-4 1.44 7.942176 53.4691 424.661 84.57 2.94 87.67 28,314,175
No.
PT. Bank Panin Syariah
Periode ROA MSAset CR4 MSCR4 FDR NPF BOPO ASET
1 2012-1 2.35 0.680243 65.98059 44.8828 140.35 0.74 69.59 1,033,030
2 2012-2 3.03 0.818569 66.10753 54.11355 127.88 0.29 60.62 1,272,154
3 2012-3 2.9 1.023582 64.31766 65.83443 149.82 0.19 59.74 1,726,374
4 2012-4 3.48 1.097582 63.49057 69.68609 105.66 0.2 47.6 2,140,482
5 2013-1 2.72 1.08963 61.82298 67.3642 120.91 0.62 59.42 2,283,898
6 2013-2 2.34 1.192505 62.15982 74.12589 123.6 0.57 64.34 2,606,410
7 2013-3 2.18 1.40913 62.97252 88.73647 112.46 1.05 64.17 3,208,744
8 2013-4 1.03 1.672683 61.8298 103.4217 90.4 1.02 81.31 4,052,510
9 2014-1 1.45 1.785915 62.67402 111.9305 112.84 1.03 80.67 4,302,538
10 2014-2 1.64 1.862585 62.30138 116.0416 140.97 0.76 75.58 4,692,020
11 2014-3 1.82 2.042822 62.80619 128.3019 111.93 0.81 72.9 5,260,655
12 2014-4 1.99 2.278929 62.13974 141.6121 94.04 0.53 82.58 6,206,504
13 2015-1 1.56 2.400585 61.21959 146.9628 96.43 0.88 85.61 6,442,137
14 2015-2 1.22 2.453807 60.43817 148.3036 96.43 0.91 88.8 6,711,016
15 2015-3 1.13 2.504033 59.9625 150.1481 96.1 1.76 89.57 7,065,431
16 2015-4 1.12 2.408083 58.98773 142.0474 96.43 2.63 89.33 7,134,235
17 2016-1 0.2 2.357991 58.50358 137.9509 94.03 2.7 98.14 7,021,436
18 2016-2 0.36 2.537662 57.26143 145.3101 89.6 2.7 96.51 7,770,955
19 2016-3 0.42 2.45925 54.47823 133.9756 89.14 2.87 95.91 8,158,882
20 2016-4 0.37 2.456624 53.4691 131.3535 91.99 2.26 96.17 8,757,964
No.
PT. Bank Mega Syariah
Periode ROA MSAset CR4 MSCR4 FDR NPF BOPO ASET
1 2012-1 3.52 3.868576 65.98059 255.2509 84.9 2.96 80.03 5,874,897
2 2012-2 4.13 3.852831 66.10753 254.7011 92.09 2.88 77.3 5,987,762
3 2012-3 4.11 4.331341 64.31766 278.5817 88.03 2.86 76.89 7,305,239
4 2012-4 3.81 4.186753 63.49057 265.8193 88.88 2.67 77.28 8,164,921
5 2013-1 3.57 3.987042 61.82298 246.4908 98.37 2.83 77.48 8,356,960
6 2013-2 2.94 3.939667 62.15982 244.889 104.19 3.67 81.41 8,610,773
7 2013-3 2.57 3.800054 62.97252 239.299 102.89 3.3 84.21 8,653,141
8 2013-4 2.33 3.764952 61.8298 232.7862 93.37 2.98 86.09 9,121,575
9 2014-1 1.18 3.518033 62.67402 220.4893 95.53 3.22 89.82 8,475,470
10 2014-2 0.99 3.354959 62.30138 209.0186 95.68 3.48 91.9 8,451,443
11 2014-3 0.24 3.144269 62.80619 197.4796 90.5 3.77 97.96 8,097,090
12 2014-4 0.29 2.585888 62.13974 160.6864 93.61 3.89 97.61 7,042,486
13 2015-1 -1.21 2.286724 61.21959 139.9923 95.21 4.33 110.53 6,136,584
14 2015-2 -0.73 1.968113 60.43817 118.9491 94.92 4.86 104.8 5,382,671
15 2015-3 -0.34 1.790038 59.9625 107.3352 98.86 4.78 102.33 5,050,808
16 2015-4 0.3 1.876656 58.98773 110.6997 98.49 4.26 99.51 5,559,820
17 2016-1 4.86 1.867784 58.50358 109.272 95.85 4.18 84.92 5,561,738
18 2016-2 3.21 1.789044 57.26143 102.4432 95.97 4.16 89.07 5,478,501
19 2016-3 2.63 1.737249 54.47823 94.64223 98.13 3.74 89.5 5,763,548
20 2016-4 2.63 1.720946 53.4691 92.01743 95.24 3.3 88.16 6,135,241
No.
PT. Bank Jabar Banten Syariah
Periode ROA MSAset CR4 MSCR4 FDR NPF BOPO ASET
1 2012-1 0.94 1.76522 65.98059 116.4703 90.92 1.43 90.28 2,680,699
2 2012-2 0.11 1.880037 66.10753 124.2846 91.55 5.68 98.78 2,921,803
3 2012-3 0.68 1.899584 64.31766 122.1768 103.48 4.8 90.46 3,203,838
4 2012-4 -0.59 2.173876 63.49057 138.0206 87.99 4.46 110.34 4,239,449
5 2013-1 1.92 2.14881 61.82298 132.8458 85.69 4.35 71.47 4,503,970
6 2013-2 0.93 2.082689 62.15982 129.4596 96.82 3.92 84.52 4,552,049
7 2013-3 0.91 2.016553 62.97252 126.9875 104.28 3.97 85.04 4,591,914
8 2013-4 0.91 1.937909 61.8298 119.8205 97.4 1.86 85.76 4,695,088
9 2014-1 0.15 2.126567 62.67402 133.2805 87.55 2.95 97.42 5,123,218
10 2014-2 0.07 2.004735 62.30138 124.8978 94.84 2.84 98.82 5,050,108
11 2014-3 -0.49 2.006905 62.80619 126.0461 135.08 6.9 102.31 5,168,162
12 2014-4 0.69 2.237431 62.13974 139.0334 93.69 5.91 96.94 6,093,488
13 2015-1 0.25 2.234248 61.21959 136.7798 104.75 6.93 98.78 5,995,761
14 2015-2 0.07 2.29148 60.43817 138.4928 95.7 6.91 99.47 6,267,060
15 2015-3 -0.95 2.163865 59.9625 129.7508 103.48 6.91 104.25 6,105,606
16 2015-4 0.25 2.17374 58.98773 128.224 104.75 6.93 98.78 6,439,966
17 2016-1 0.9 2.265362 58.50358 132.5318 92.53 6.93 95.12 6,745,613
18 2016-2 -1.94 2.293638 57.26143 131.337 93.67 17.09 106.12 7,023,692
19 2016-3 -6.15 2.090273 54.47823 113.8743 107.42 12.5 118.66 6,934,751
20 2016-4 -8.09 2.087397 53.4691 111.6112 98.73 17.91 122.77 7,441,653
No.
PT. Bank Syariah Bukopin
Periode ROA MSAset CR4 MSCR4 FDR NPF BOPO ASET
1 2012-1 0.54 1.768147 65.98059 116.6634 90.34 3.12 94.45 2,685,143
2 2012-2 0.52 2.033768 66.10753 134.4473 93.56 2.68 94.05 3,160,719
3 2012-3 0.61 2.06853 64.31766 133.043 99.33 4.74 93.34 3,488,783
4 2012-4 0.55 1.854243 63.49057 117.727 92.29 4.57 91.59 3,616,108
5 2013-1 1.08 1.740308 61.82298 107.591 87.8 4.62 88.67 3,647,737
6 2013-2 1.04 1.789511 62.15982 111.2357 92.43 4.32 88.82 3,911,263
7 2013-3 0.79 1.811324 62.97252 114.0636 95.15 4.45 91.5 4,124,584
8 2013-4 0.69 1.792612 61.8298 110.8368 100.29 4.27 92.29 4,343,069
9 2014-1 0.22 1.878702 62.67402 117.7458 97.14 4.61 97.33 4,526,076
10 2014-2 0.27 1.844081 62.30138 114.8888 102.84 4.31 96.83 4,645,407
11 2014-3 0.23 1.860117 62.80619 116.8269 103.66 4.27 97.08 4,790,155
12 2014-4 0.27 1.894859 62.13974 117.7461 92.89 4.07 96.77 5,160,517
13 2015-1 0.35 1.901376 61.21959 116.4014 95.12 4.52 96.1 5,102,475
14 2015-2 0.49 1.9071 60.43817 115.2616 93.82 3.03 94.78 5,215,803
15 2015-3 0.66 1.883166 59.9625 112.9194 91.82 3.01 93.14 5,313,580
16 2015-4 0.79 1.966892 58.98773 116.0225 90.56 2.99 91.99 5,827,154
17 2016-1 1.13 2.063391 58.50358 120.7158 92.14 2.89 88.95 6,144,201
18 2016-2 1 2.118703 57.26143 121.32 92.25 2.88 89.88 6,487,998
19 2016-3 0.99 2.012022 54.47823 109.6114 87.95 2.59 89.74 6,675,144
20 2016-4 0.76 1.96901 53.4691 105.2812 88.18 3.17 91.76 7,019,599
No.
PT. BCA Syariah
Periode ROA MSAset CR4 MSCR4 FDR NPF BOPO ASET
1 2012-1 0.39 0.839003 65.98059 55.35792 74.14 0.15 95.63 1,274,127
2 2012-2 0.74 0.803545 66.10753 53.1204 77.41 0.14 92.24 1,248,806
3 2012-3 0.69 0.753801 64.31766 48.48273 91.67 0.12 92.61 1,271,361
4 2012-4 0.84 0.821555 63.49057 52.16102 79.91 0.1 90.87 1,602,181
5 2013-1 0.92 0.733484 61.82298 45.34615 86.35 0.09 88.76 1,537,404
6 2013-2 0.97 0.739404 62.15982 45.9612 85.86 0.01 88.36 1,616,085
7 2013-3 0.99 0.769381 62.97252 48.44989 88.98 0.07 87.46 1,751,966
8 2013-4 1.01 0.842601 61.8298 52.09782 83.48 0.1 86.91 2,041,419
9 2014-1 0.86 0.841112 62.67402 52.71587 89.53 0.15 85.37 2,026,365
10 2014-2 0.67 0.883023 62.30138 55.01357 91.17 0.14 94.94 2,224,415
11 2014-3 0.67 0.983285 62.80619 61.75639 93.02 0.14 89.15 2,532,146
12 2014-4 0.8 1.099514 62.13974 68.3235 91.2 0.1 88.1 2,994,449
13 2015-1 0.71 1.133712 61.21959 69.40537 100.11 0.92 90.62 3,042,395
14 2015-2 0.78 1.239814 60.43817 74.93211 94.13 0.6 93.33 3,390,818
15 2015-3 0.9 1.307823 59.9625 78.42034 102.1 0.6 94.6 3,690,180
16 2015-4 0.96 1.468153 58.98773 86.60303 91.41 0.7 92.48 4,349,580
17 2016-1 0.76 1.479841 58.50358 86.57599 92.76 0.59 94.07 4,406,552
18 2016-2 0.9 1.418387 57.26143 81.21887 99.6 0.55 92.87 4,343,456
19 2016-3 1 1.397896 54.47823 76.15492 97.6 1.1 92.9 4,637,703
20 2016-4 1.13 1.401277 53.4691 74.925 90.12 0.5 92.18 4,995,607
No.
PT. Maybank Syariah Indonesia
Periode ROA MSAset CR4 MSCR4 FDR NPF BOPO ASET
1 2012-1 3.12 1.278159 65.98059 84.33369 240.17 0 70.19 1,941,038
2 2012-2 4.35 1.271853 66.10753 84.07905 285.79 0 57.3 1,976,612
3 2012-3 4 1.176967 64.31766 75.69978 345.06 2.06 61.71 1,985,073
4 2012-4 2.88 1.057621 63.49057 67.14898 197.7 2.49 53.77 2,062,552
5 2013-1 5.21 0.982672 61.82298 60.75174 153.01 2.78 67.63 2,059,711
6 2013-2 2.32 0.957648 62.15982 59.52726 148.52 2.79 74 2,093,094
7 2013-3 2.84 0.922393 62.97252 58.0854 257.08 2.88 69.28 2,100,390
8 2013-4 2.87 0.949319 61.8298 58.69617 152.87 2.69 67.79 2,299,971
9 2014-1 5.61 0.857282 62.67402 53.72929 182.42 2.87 53.53 2,065,320
10 2014-2 2.36 0.823978 62.30138 51.33495 177.64 5.53 80.21 2,075,674
11 2014-3 3.75 0.814707 62.80619 51.16866 180.31 0.43 67.86 2,098,026
12 2014-4 3.6 0.899432 62.13974 55.89049 157.77 5.04 69.62 2,449,541
13 2015-1 -2.63 0.794594 61.21959 48.64473 161.88 5.06 124.36 2,132,349
14 2015-2 -16.4 0.635682 60.43817 38.41947 202.45 15.15 212.62 1,738,553
15 2015-3 -10.59 0.598579 59.9625 35.89228 227.11 18.07 145.5 1,688,962
16 2015-4 -20.13 0.588479 58.98773 34.71303 110.54 35.15 192.6 1,743,439
17 2016-1 -2.9 0.530871 58.50358 31.05783 143.99 21.88 114.67 1,580,784
18 2016-2 -11.02 0.538536 57.26143 30.83732 146.43 29.31 182.28 1,649,131
19 2016-3 -10.38 0.427329 54.47823 23.28014 157.15 30.3 171.24 1,417,720
20 2016-4 -9.51 0.377196 53.4691 20.16835 134.73 43.99 160.28 1,344,720
LAMPIRAN II
(aset dalam jutaan rupiah)
No. Periode Aset Total Industri Perbankan
Syariah Indonesia
1 2012-1 151,862,000
2 2012-2 155,412,000
3 2012-3 168,660,000
4 2012-4 195,018,000
5 2013-1 209,603,000
6 2013-2 218,566,000
7 2013-3 227,711,000
8 2013-4 242,276,000
9 2014-1 240,915,000
10 2014-2 251,909,000
11 2014-3 257,519,000
12 2014-4 272,343,000
13 2015-1 268,357,000
14 2015-2 273,494,000
15 2015-3 282,162,000
16 2015-4 296,262,000
17 2016-1 297,772,000
18 2016-2 306,225,000
19 2016-3 331,763,000
20 2016-4 356,504,000
LAMPIRAN III
Hasil Uji Ekonometrik dengan Eviews
1. Uji Common Effect Model
Dependent Variable: ROA?
Method: Pooled Least Squares
Date: 01/14/18 Time: 17:49
Sample: 2012Q1 2016Q4
Included observations: 20
Cross-sections included: 10
Total pool (balanced) observations: 200 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. MSASET? 0.874662 0.146997 5.950199 0.0000
CR4? 0.180845 0.010184 17.75806 0.0000
MSCR4? -0.014104 0.002385 -5.912771 0.0000
FDR? -0.005309 0.002459 -2.159046 0.0321
NPF? -0.108613 0.024018 -4.522219 0.0000
BOPO? -0.103741 0.006142 -16.89042 0.0000 R-squared 0.864141 Mean dependent var 0.688750
Adjusted R-squared 0.860640 S.D. dependent var 2.897896
S.E. of regression 1.081813 Akaike info criterion 3.024694
Sum squared resid 227.0419 Schwarz criterion 3.123644
Log likelihood -296.4694 Hannan-Quinn criter. 3.064738
Durbin-Watson stat 0.830014
2. Uji Fixed Effect Model
Dependent Variable: ROA?
Method: Pooled Least Squares
Date: 01/14/18 Time: 17:48
Sample: 2012Q1 2016Q4
Included observations: 20
Cross-sections included: 10
Total pool (balanced) observations: 200 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 16.61010 2.249699 7.383252 0.0000
MSASET? -0.150076 0.273164 -0.549397 0.5834
CR4? -0.052832 0.030367 -1.739821 0.0836
MSCR4? 0.000935 0.003500 0.267128 0.7897
FDR? -0.008028 0.003499 -2.294429 0.0229
NPF? -0.147105 0.023281 -6.318594 0.0000
BOPO? -0.116039 0.005423 -21.39699 0.0000
Fixed Effects (Cross)
BCASY--C -1.094213
BJBSY--C -0.551411
BNISY--C -0.175326
BRISY--C 0.195091
MAYBANKSY--C 0.017999
MUAMALAT--C 1.186245
PANINSY--C -1.444393
SYBUKOPIN--C -0.460103
SYMANDIRI--C 1.720426
SYMEGA--C 0.605686 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.917912 Mean dependent var 0.688750
Adjusted R-squared 0.911220 S.D. dependent var 2.897896
S.E. of regression 0.863456 Akaike info criterion 2.620871
Sum squared resid 137.1823 Schwarz criterion 2.884736
Log likelihood -246.0871 Hannan-Quinn criter. 2.727653
F-statistic 137.1666 Durbin-Watson stat 1.250183
Prob(F-statistic) 0.000000
3. Uji Random Effect Model
Dependent Variable: ROA?
Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)
Date: 01/14/18 Time: 17:48
Sample: 2012Q1 2016Q4
Included observations: 20
Cross-sections included: 10
Total pool (balanced) observations: 200
Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 14.75420 1.847316 7.986833 0.0000
MSASET? 0.124367 0.160822 0.773319 0.4403
CR4? -0.036493 0.028053 -1.300829 0.1949
MSCR4? -0.002115 0.002512 -0.841859 0.4009
FDR? -0.006489 0.002990 -2.170485 0.0312
NPF? -0.135566 0.021889 -6.193266 0.0000
BOPO? -0.115832 0.005363 -21.59900 0.0000
Random Effects (Cross)
BCASY--C -0.431996
BJBSY--C -0.111371
BNISY--C -0.104283
BRISY--C 0.151920
MAYBANKSY--C 0.316690
MUAMALAT--C 0.022444
PANINSY--C -0.833177
SYBUKOPIN--C 0.018548
SYMANDIRI--C 0.093022
SYMEGA--C 0.878203 Effects Specification
S.D. Rho Cross-section random 0.512877 0.2608
Idiosyncratic random 0.863456 0.7392 Weighted Statistics R-squared 0.900952 Mean dependent var 0.242658
Adjusted R-squared 0.897873 S.D. dependent var 2.705462
S.E. of regression 0.864593 Sum squared resid 144.2716
F-statistic 292.5922 Durbin-Watson stat 1.188595
Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.888963 Mean dependent var 0.688750
Sum squared resid 185.5607 Durbin-Watson stat 0.924122
4. Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests
Pool: BANK
Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 6.668283 (9,184) 0.0000
Cross-section Chi-square 56.458415 9 0.0000
Cross-section fixed effects test equation:
Dependent Variable: ROA?
Method: Panel Least Squares
Date: 01/14/18 Time: 18:09
Sample: 2012Q1 2016Q4
Included observations: 20
Cross-sections included: 10
Total pool (balanced) observations: 200 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 13.75023 1.987546 6.918195 0.0000
MSASET? 0.154042 0.168089 0.916432 0.3606
CR4? -0.024635 0.031076 -0.792730 0.4289
MSCR4? -0.002481 0.002721 -0.911873 0.3630
FDR? -0.005065 0.002207 -2.294625 0.0228
NPF? -0.113624 0.021567 -5.268401 0.0000
BOPO? -0.115991 0.005790 -20.03421 0.0000 R-squared 0.891138 Mean dependent var 0.688750
Adjusted R-squared 0.887753 S.D. dependent var 2.897896
S.E. of regression 0.970889 Akaike info criterion 2.813163
Sum squared resid 181.9266 Schwarz criterion 2.928604
Log likelihood -274.3163 Hannan-Quinn criter. 2.859880
F-statistic 263.3138 Durbin-Watson stat 0.952954
Prob(F-statistic) 0.000000
5. Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test
Pool: BANK
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 5.508749 6 0.4804
Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. MSASET? -0.150076 0.124367 0.048755 0.2139
CR4? -0.052832 -0.036493 0.000135 0.1598
MSCR4? 0.000935 -0.002115 0.000006 0.2109
FDR? -0.008028 -0.006489 0.000003 0.3972
NPF? -0.147105 -0.135566 0.000063 0.1456
BOPO? -0.116039 -0.115832 0.000001 0.7971
Cross-section random effects test equation:
Dependent Variable: ROA?
Method: Panel Least Squares
Date: 01/14/18 Time: 18:10
Sample: 2012Q1 2016Q4
Included observations: 20
Cross-sections included: 10
Total pool (balanced) observations: 200 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 16.61010 2.249699 7.383252 0.0000
MSASET? -0.150076 0.273164 -0.549397 0.5834
CR4? -0.052832 0.030367 -1.739821 0.0836
MSCR4? 0.000935 0.003500 0.267128 0.7897
FDR? -0.008028 0.003499 -2.294429 0.0229
NPF? -0.147105 0.023281 -6.318594 0.0000
BOPO? -0.116039 0.005423 -21.39699 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.917912 Mean dependent var 0.688750
Adjusted R-squared 0.911220 S.D. dependent var 2.897896
S.E. of regression 0.863456 Akaike info criterion 2.620871
Sum squared resid 137.1823 Schwarz criterion 2.884736
Log likelihood -246.0871 Hannan-Quinn criter. 2.727653
F-statistic 137.1666 Durbin-Watson stat 1.250183
Prob(F-statistic) 0.000000
