bab iii metode penelitian 3.1 jenis penelitian 3 fileadu dua cara untuk mendeteksi apakah residual...
TRANSCRIPT
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini adalah kuantitatif yaitu penelitian yang
menekankan pada penguji teori-teori melalui pengukuran variabel penelitian
dengan angka yang bertujuan menguji hipotesis.
3.2 Objek Penelitian
Objek yang diteliti dalam penelitian ini adalah perbankan syariah yang
terdaftar di Bank Indonesia.
3.3 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder
yaitu laporan keuangan triwulan Bank Umum Syaraih selama periode 2006-
2009 yang terdaftar di Direktorat Bank Indonesia dengan situs resmi
www.bi.go.id dan Sumber data yang diperoleh dari semua situs resmi bank
umum syariah.
3.4 Populasi dan Sampel
Populasi penelitian ini adalah Bank Umum Syariah yang terdaftar di
direktorat Bank Indonesia yaitu sebanyak 11 bank. Teknik pengambilan
sampel dengan teknik purposive sampling yaitu metode pengambilan sampel
non probabilitias dimana pengambilan sampel dilakukan sesuai dengan
kriteria yang telah diterapkan. Kriteria bank yang akan menjadi sampel
dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Perusahaan perbankan syariah yang tergolong dalam Bank Umum Syariah
yang mempublikasikan laporan keuangan triwulanan dengan periode
2006-2009.
2. Bank Umum Syariah yang menyajikan laporan keuangan dan memiliki
kelengkapan data selama periode pengamatan berdasarkan variabel yang
diteliti.
3.5 Definisi Operasional Variabel dan Pengukuran
3.5.1 Profitabilitas
Dalam penelitian ini menggunakan ROA (Return on Assets).
Rasio ini digunakan untuk mengukur keberhasilan manajemen dalam
menghasilkan laba. Semakin kecil rasio ini mengindikasikan kurangnya
kemampuan manajemen bank dalam hal mengelola aktiva untuk
meningkatkan pendapatan dan atau menekan biaya. Rasio ini
dirumuskan sebagai berikut (SE BI No. 9/24/DPbS tanggal 30 Oktober
2007 Lampiran 1c):
3.5.2 CAR (Capital Adequancy Ratio)
Untuk Mengukur kecukupan modal bank dalam menyerap
kerugian dan pemenuhan ketentuan Kewajiban Penyediaan Modal
Minimum (KPMM) yang berlaku Adapun cara menghitung dari CAR
(Capital Adequancy Ratio) yaitu (SE BI No. 9/24/DPbS tanggal 30
Oktober 2007 Lampiran 1a):
Dimana:
Mtier1 : Modal Inti
Mtier2 : Modal Pelengkap
Mtier3 : Modal Pelengkap Tambahan
ATMR : Aktiva Tertimbang Menurut Risiko kredit dan Risiko Pasar
3.5.3 NPF (Non PerformingFinancing)
Mengukur Mengukur tingkat permasalahan Pembiayaan yang
dihadapi oleh bank. Semakin tinggi rasio ini, menunjukkan kualitas
Pembiayaan bank syariah semakin buruk. Adapun cara menghitung dari
NPF (Non Performing financing) yiatu (SE BI No. 9/24/DPbS tanggal
30 Oktober 2007 Lampiran 1b):
Dimana :
Pembiayaan (KL) : Pembiayaan Kurang Lancar Pembiayaan (D) : Pembiayaan Diragukan Pembiayaan (M) : Pembiayaan Macet Total pembiayaan : jumlah pembiayaan, Piutang dan Ijarah
3.5.4 FDR (Financing Deposit Ratio)
Untuk mengukur rasio dana yang disalurkan bank dalam bentuk
pembiayaan terhadap total dana pihak ketiga. yang berhasil dihimpun.
semakin kecil rasio ini berarti perusahaan semakin liquid Adapun cara
menghitung dari LDR/FDR (Financing to Deposit Rasio) yiatu ( Faisol
A, 2007)
3.5.5 Operating Efficiency Ratio (BOPO)
BOPO (Beban Operasional terhadap Beban Operasional)
diperoleh dengan membandingkan antara Beban Operasional dengan
pendapatan operasional. Pendapatan operasional adalah penjumlahan
dari total pendapatan bagi hasil dan total pendapatan operasional
lainnya. Semakin kecil rasio ini berarti semakin efisien dalam
operasionalnya. Sehingga perusahaan semakin dapat meningkatkan
profitabilitas. Rasio ini dirumuskan sebagai berikut (SE BI No.
9/24/DPbS tanggal 30 Oktober 2007 Lampiran 1c):
3.6 Metode Analisis Data
3.6.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi, variabel penggangu atau residual memiliki distribusi normal.
Seperti diketahui uji t dan uji F mengamsumsikan bahwa nilai residual
mengikuti distribusi normal. Adu dua cara untuk mendeteksi apakah
residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis statistik
non parametik kolmogorov-Smirnov dan analisis grafik. Distribusi
dikatakan normal jika nilai asymptotic siginificance lebih besar dari
0,05(Ghozali,2006).
3.6.2 Uji Multikolineritas
Uji asumsi klasik ini diterapkan untuk analisis regresi berganda
yang terdiri atas dua atau lebih variabel bebas. Dalam menentukan ada
tidaknya multikolinieritas di dalam regresi, maka dapat digunakan
dengan menganalisa dan melihat Variance Inflation Factor (VIF) dan
nilai tolerance dari variabel terikatnya (Ghozali,2006)
Kriteria pengujian:
Nilai VIF >10 : terdapat multikolinearitas Nilai VIF < 10 : tidak terdapat multikolinearitas
3.6.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas merupakan uji ketidaksamaan varian
dari residual dari pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari
residual dari pengamatan satu kepangamatan lain tetap maka disebut
homokedastisitas, sedangkan kalau variannya berbeda maka akan
terjadi heteroskedastisitas. Konsekuensi adanya heteroskedasitas dalam
model regrsi adalah penaksi (estimator) yang diperoleh tidak efisien,
baik dalam sampel besar. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya
heteroskedastisitas dapat digunakan uji Gletser atau dengan melihat
Grafik Plot dengan cara (Ghozali,2006):
a. Mendapatkan nilai residual atau kesalahan penggangu dari
persamaan regresi, kemudian nilai residual tersebut diabsolutkan.
b. Melakukan regresi antara nilai absolute residual dengan tiap-tiap
variabel independen. Apabila terdapat hubungan yang signifikan dari
regresi tau jika thitungttabel maka disimpulakan telah terjadi
heteroskedasitas.
3.6.4 Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi digunakan untuk menguji apakah dalam
sebuah model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu
pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi maka terjadi
problem autokorelasi. Deteksi adanya autokorelasi dengan melakukan
pengujian, salah satunya dengan uji D-W (Durbin- Watson). ). Uji D-W
secara umum dapat diambil patokan berikut (Ghozali, 2006):
Tabel 3.6.4 Dasar Pengambilan Keputusan Uji Autokorelasi
Hipotesis nol Keputusan Jika Tidak ada Autokorelasi positif Tidak ada Autokorelasi positif Tidak ada korelasi negatif Tidak ada korelasi negatif Tidak ada Autokorelasi positif/ negatif
Tolak No decision
Tolak No decision
Tidak ditolak
0 < d < dl dl ≤ d ≤ du
4 - dl < d < 4 4 – du ≤d ≤ 4 -dl du < d < 4- du
Sumber: Ghozali, 2006
3.7 Analisis Regresi Linier Berganda
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode regresi
liner berganda. Analisis regresi adalah suatu analisis yang mengukur
pengaruh variabel terhadap varieabel terikat. Jika pengukuran pengaruh ini
melibatkan satu variabel bebas (X) dan variabel terikat (Y) dinamakan regresi
berganda dikatakan linear karena setiap estimsi atas nilai diharapkan
mengalami peningkatan atau penurunan mengikuti garis lurus dengan
menggunakan alat bantu SPSS. Karena penelitian ini dirancang untuk
mengetahui pengaruh Variabel bebas (independen) terhadap variabel tidak
bebas (dependen). Variabel independen yang digunakan adala CAR, NPF,
FDR dan BOPO sedangkan variabel dependen yang diteliti adalah
Profitabilitas (ROA) pada Bank Syariah. Rumus yang digunakan sebagai
berikut:
Keterangan : Y = Profitabilitas (ROA) (%) a = Konstanta persamaan regresi b1,b2,b3,b4 = Koefiensi regresi X1 = Capital Adequacy Ratio (CAR)(%) X2 = Non Performing Financing (NPF) (%) X3 = Financing Deposit Ratio (FDR) (%) X4 = Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional
BOPO(%) = Variabel random yan berdistribusi normal dengan nilai
rata-rata nol
Besarnya konstanta dicerminkan oleh “α” dan besarnya koefisien
regresi dari masing-masing variabel independen ditunjukkan dengan β1, β2,
β3, β4. Pada model persamaan di atas, dapat diketahui tanda positif atau
negatif dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen.
Nilai koefisien regresi dalam penelitian ini sangat menentukan sebagai
dasar analisis. Hal ini berarti jika koefisien β bernilai positif maka dapat
dikatakan terjadi pengaruh searah antara variabel bebas dengan variabel
terikat (dependen), setiap kenaikan nilai variabel bebas akan mengakibatkan
kenaikan variabel terikat (dependen), demikian pula sebaliknya, bila koefisien
nilai β bernilai negatif hal ini menunjukkan adanya pengaruh negatif dimana
kenaikan nilai variabel bebas akan mengakibatkan penurunan nilai variabel
terikat (dependen).
3.8 Goodness of Fit Test
Goodness of Fit test yaitu persamaan regresi yang digunakan dalam
proses perhitungan tidak selalu baik untuk mengestiasi variabel dependen
terhadap variabel independen, oleh karena itu perlu diadalan pengujian
Goodness of Fit Test dengan menggunakan alat bantu SPSS yaitu sebagai
berikut :
3.8.1 Uji R2
Koefisien R2 digunakan untuk mengetahui kemampuan untuk
menjelaskan variabel independen terhadap variabel dependen.
Persentase pengaruh semua variabel independen terhadap variabel
dependen ditunjukan oleh besarnya koefisien yang rumus R2 sebagai
berikut (Algifari,2000):
Keterangan : R2 = Besarnya koefisien determinasi SSR = Sum of Squares Regression SST = Sum of Squares Total a = Titik potong kurva terhadap sumbu Y b = Slove garis taksirna yang paling baik (best fiting) n = Banyaknya data X = Nilai variabel independen Y = Nilai variabel dependen
3..9 Pengujian Hipotesis
3.9.1 Pengujian Hipotesis Pertama
Untuk menguji pengaruh rasio CAR, NPF, FDR, dan BOPO
secara simultan terhadap profitabilitas yang diproksikan dengan ROA
digunakan dengan uji F.
Hipotesis dirumuskan sebagai berikut yaitu:
Ho : b1=b2=b3=b4= 0
Artinya CAR, NPF, FDR dan BOPO secara simultan tidak memiliki
pengaruh signifikan secara simultan terhadap profitabilitas.
Ha : b1≠b2≠b3≠b4 ≠ 0
Artinya CAR, NPF, FDR dan BOPO secara simultan memiliki
pengaruh signifikan secara simultan terhadap profitabilitas.
Untuk menunjukan nilai Fhitung, tingkat signifikan yang digunakan
sebesar 5% atau 0.05 dengan derajat kebebasan (degree of freedom)
df=(n-k) dan (n-1).
Nilai F hitung dapat menggunkan rumus (Ghozali,2006):
Keterangan: k = Variabel bebas n = Jumlah responden R = Koefesien regresi Kriteria pengujian:
Jika Fhitung<Ftabel maka H0 diterima yaitu variabel-variabel independen
secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel
dependen.
Jika Fhitung>Ftabel maka H0 ditolak yaitu variabel-variabel independen
secara simultan berpengaruh terhadap variabel
dependen.
3.9.2 Pengujian Hipotesis Kedua
Untuk menguji pengaruh secara parsial rasio CAR terhadap
profitabilitas yang diproksikan dengan ROA digunakan dengan uji t.
Hipotesis dirumuskan sebagai berikut yaitu:
Ho : bi ≤ 0 : Artinya variabel CAR tidak mempunyai pengaruh
signifikan terhadap Profitabilitas (ROA)
Ha : bi > 0 : Artinya variabel CAR mempunyai berpengaruh positif
signifikan terhadap profitabilitas (ROA)
Nilai t statistik hitung dapat dirumuskan menggunakan rumus
(Algifari,2000):
Nilai t hitung dapat dicari dengan melakukan pengujian
menggunakan SPSS. Melalui alat statistik regresi berganda (multiple
regression). Dengan kepercayaan ditentukan 5% atau 0.05 dengan
derajat kebebasan df(n-k-1).
Dimana :
n : Jumlah Observasi K : Jumlah Variabel Kriteria pengujian: Ho ditolak jika thitung ttabel Ho diterima jika thitung ≤ ttabel
3.9.3 Pengujian Hipotesis Ketiga
Untuk menguji pengaruh secara parsial rasio NPF terhadap
profitabilitas yang diproksikan dengan ROA digunakan dengan uji t.
Hipotesis dirumuskan sebagai berikut yaitu:
Ho : bi ≥ 0 : Artinya variabel NPF tidak mempunyai pengaruh
signifikan terhadap Profitabilitas (ROA)
Ha : bi < 0 : Artinya variabel NPF mempunyai pengaruh negatif
signifikan terhadap Profitabilitas (ROA)
Nilai t statistik hitung dapat dirumuskan menggunakan rumus
(Algifari,2000):
Nilai t hitung dapat dicari dengan melakukan pengujian
menggunakan SPSS. Melalui alat statistik regresi berganda (multiple
regression). Dengan kepercayaan ditentukan 5% atau 0.05 dengan
derajat kebebasan df(n-k-1).
Dimana : n : Jumlah Observasi K : Jumlah Variabel
Kriteria pengujian: Ho ditolak jika thitung ttabel Ho diterima jika thitung ≥ttabel
3.9.4 Pengujian Hipotesis Keempat
Untuk menguji pengaruh secara parsial rasio FDR terhadap
profitabilitas yang diproksikan dengan ROA digunakan dengan uji t.
Hipotesis dirumuskan sebagai berikut yaitu:
Ho : bi ≤ 0 : Artinya variabel FDR tidak mempunyai pengaruh
signifikan terhadap Profitabilitas (ROA)
Ha : bi > 0 : Artinya variabel FDR mempunyai berpengaruh
positif signifikan terhadap profitabilitas (ROA)
Nilai t statistik hitung dapat dirumuskan menggunakan rumus
(Algifari,2000):
Nilai t hitung dapat dicari dengan melakukan pengujian
menggunakan SPSS. Melalui alat statistik regresi berganda (multiple
regression). Dengan kepercayaan ditentukan 5% atau 0.05 dengan
derajat kebebasan df(n-k-1).
Dimana : n : Jumlah Observasi K : Jumlah Variabel
Kriteria pengujian: Ho ditolak jika thitung ttabel Ho diterima jika thitung ≤ ttabel
3.9.5 Pengujian Hipotesis Kelima
Untuk menguji pengaruh secara parsial rasio BOPO terhadap
profitabilitas yang diproksikan dengan ROA digunakan dengan uji t.
Hipotesis dirumuskan sebagai berikut yaitu:
Ho : bi ≥ 0 : Artinya variabel BOPO tidak mempunyai pengaruh
signifikan terhadap Profitabilitas (ROA)
Ha : bi < 0 : Artinya variabel BOPO mempunyai pengaruh negatif
signifikan terhadap Profitabilitas (ROA)
Nilai t statistik hitung dapat dirumuskan menggunakan rumus
(Algifari,2000):
Nilai t hitung dapat dicari dengan melakukan pengujian
menggunakan SPSS. Melalui alat statistik regresi berganda (multiple
regression). Dengan kepercayaan ditentukan 5% atau 0.05 dengan
derajat kebebasan df(n-k-1).
Dimana : n : Jumlah Observasi K : Jumlah Variabel
Kriteria pengujian: Ho ditolak jika thitung ttabel Ho ditolak jika thitung ≥ ttabel