bab iii metode penelitian 3.1 jenis penelitian yang ...repository.unpas.ac.id/43027/5/5. bab...
TRANSCRIPT
39
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian yang Digunakan
Jenis Penelitian ini menggunakan penelitian kuantitatif yang menggunakan
data numerik atau angka-angka. Metode yang digunakan dalam penelitian ini
adalah metode komparatif dan verifikatif. Metode komparatif adalah penelitian
yang bersifat membandingkan. Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan
persamaan dan perbedaan dua atau lebih fakta-fakta dan sifat-sifat objek yang di
teliti berdasarkan kerangka pemikiran tertentu. Pada penelitian ini variabelnya
masih mandiri tetapi untuk sampel yang lebih dari satu atau dalam waktu yang
berbeda. Sedangkan metode verifikatif digunakan untuk mengetahui hubungan
(sebab akibat) antara dua variabel atau lebih (Sugiyono, 2016:11).
Metode komparatif tersebut digunakan untuk mengetahui perbedaan antara
kinerja keuangan Bank Umum Milik Negara (BUMN) dan Bank Milik Swasta
Nasional Devisa (BUSN).
Sedangkan metode verifikatif digunakan untuk mengetahui hubungan antar
dua variabel atau lebih yaitu untuk menjelaskan atau menganalisis bagaimana
pengaruh CAR, NPL, LDR, dan BOPO terhadap profitabilitas pada Bank Umum
Milik Pemerintah ( BUMN ) dan Bank Umum Milik Swasta Nasional Devisa
yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2010-2018.
40
3.2 Desain Penelitian
Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh CAR, NPL, LDR, dan
BOPO terhadap Profitabilitas Bank BUMN dan Bank BUSN Devisa. Adapun di
bawah ini merupakan skema tentang langkah – langkah yang dilakukan sebelum
melakukan penelitian, adalah sebagai berikut:
Gambar 3.1
Desain Penelitian
Studi Pendahuluan
Terdapat perbedaan nilai rasio-rasio
keuangan anatara Bank BUMN dan
Bank BUSN Devisa
Identifikasi Masalah
Adanya perubahan nilai CAR,
NPL, LDR, dan BOPO pada
tahun 2013-2018 antara Bank
BUMN dan Bank BUSN Devisa
Rumusan Masalah
1. Apakah terdapat perbedaan
Profitabilitas, CAR, NPL,
LDR, dan BOPO Bank
BUMN dibandingkan dengan
ROA, CAR, NPL, LDR, dan
BOPO Bank BUSN Devisa?
2. Apakah terdapat pengaruh
CAR, NPL, LDR, dan BOPO
terhadap Profitabilitas Bank
BUMN?
3. Apakah terdapat pengaruh
CAR, NPL, LDR, dan BOPO
terhadap Profitabilitas Bank
BUSN Devisa?
Tujuan Penelitian
1. Untuk mengetahui
perbedaan Profitabilitas,
CAR, NPL, LDR, dan
BOPO Bank BUMN dan
Bank BUSN Devisa
2. Untuk mengetahui pengaruh
CAR, NPL, LDR, dan
BOPO terhadap
Profitabilitas Bank BUMN
3. Untuk mengetahui pengaruh
CAR, NPL, LDR, dan
BOPO terhadap
Profitabilitas Bank BUSN
Devisa
Metode Penelitian
- Jenis Penelitian
menggunakan metode
Kuantitatif data sekunder
- Sumber data : Bank Indonesia
dan OJK
- Metode pengolahan data
model data panel
Pengujian Hipotesis
Kesimpulan
41
3.3 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Variabel
3.3.1 Variabel Penelitian
3.3.1.1 Variabel Dependen (Y)
Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah Profitabilitas (
Return On Assets ) .
3.3.1.2 Variabel Independen (X)
Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah variabel
risiko perbankan yang berbasis manajemen keuangan (risiko keuangan perbankan)
yang diwakili oleh rasio-rasio keuangan : 𝑋1 adalah Capital Adequacy Ratio
(CAR) mewakili permodalan, 𝑋2 adalah Non Performing Loan (NPL) mewakili
risiko kredit, 𝑋3 adalah Loan to Deposit Ratio (LDR) mewakili risiko liquiditas,
dan 𝑋4 adalah Biaya Operasional Pendapatan Operasional (BOPO) mewakili
Efisiensi Operasional.
3.3.2 Definisi Operasional Variabel
Penelitian ini terdiri dari 5 variabel yang akan diteliti, yaitu CAR (X1), NPL
(X2), LDR (X3), dan BOPO (X4) sebagai variable bebas, serta ROA (Y) sebagai
variabel terikat. Berikut ini disajikan tabel mengenai konsep, indikator dan
pengukuran variabel penelitian yang dicantumkan pada tabel 3.1:
42
Tabel 3.1
Definisi Operasional Variabel
No Variabel Konsep Indikator Pengukuran 1. Profitabilitas Rasio yang
menilai
kemampuan
perusahaan
dalam mencari
keuntungan
1. ROA 2. ROE 3. EPS
ROA = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑆𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑎𝑗𝑎𝑘
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡× 100%
ROE = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑆𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑎𝑗𝑎𝑘
𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦× 100%
EPS = (𝐿𝑏𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑆𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑎𝑗𝑎𝑘−𝐷𝑖𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛)
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝐵𝑒𝑟𝑒𝑑𝑎𝑟
Satuan : Persen (%) ROA dan ROE Rupiah
(Rp) EPS
Skala : Rasio
2. Capital
Adequacy
Ratio (CAR)
(𝑋1)
Rasio perbandingan
antara modal bank
dengan aktiva
tertimbang menurut
risiko.
1. Modal Sendiri
2. Aktiva
Tertimbang
Menurut
Risiko
(ATMR)
𝐶𝐴𝑅 = 𝑀𝑜𝑑𝑎𝑙 𝑠𝑒𝑛𝑑𝑖𝑟𝑖
𝐴𝑇𝑀𝑅 × 100%
Satuan : Persen (%)
Skala : Rasio
3. Non
Performing
Loan (NPL)
(𝑋2)
Rasio perbandingan
antara kredit
bermasalah dengan
total kredit yang
diberikan.
1. Kredit
Bermasalah
2. Total Kredit
𝑁𝑃𝐿 = 𝐾𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡 𝑏𝑒𝑟𝑚𝑎𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡× 100%
Satuan : Persen (%)
Skala : Rasio
4 Loan to
deposit ratio
(LDR)
(𝑋3)
Rasio perbandingan
antara kredit yang
diberikan dengan
total dana pihak
ketiga.
1. Jumlah Kredit
dari Pihak
Ketiga
2. Dana Pihak
Ketiga
𝐿𝐷𝑅 = 𝐾𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡
𝐷𝑎𝑛𝑎 𝑝𝑖ℎ𝑎𝑘 𝑘𝑒𝑡𝑖𝑔𝑎× 100%
Satuan : Persen (%)
Skala : Rasio
5 Biaya
Operasional
Pendapatan
Operasional
(BOPO)
(𝑋4)
Rasio efisiensi
digunakan untuk
mengukur
kemampuan
manajemen bank
dalam
mengendalikan
biaya operasional
terhadap
pendapatan
operasional.
1. Biaya
Operasional - Total
Beban
Bunga
- Total
Beban
Operasional
Lainnya
2. Pendapatan
Operasional - Total
Pendapatan
Bunga
- Total
Pendapatan
Operasional
Lainnya
𝐵𝑂𝑃𝑂 = 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙
𝑃𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙
× 100%
𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑒𝑏𝑎𝑛 𝐵𝑢𝑛𝑔𝑎+ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑒𝑏𝑎𝑛 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 𝐿𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎
𝑃𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙= 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝐵𝑢𝑛𝑔𝑎 + 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 𝐿𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎
Satuan : Persen (%)
Skala : Rasio
43
3.4 Populasi dan Sampel
3.4.1 Populasi
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas: obyek/subyek yang
mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk
dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2017:80). Populasi
dalam penelitian ini adalah perusahaan perbankan konvensional yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia periode 2010-2018.
3.4.2 Sampel
Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh
populasi tersebut (Sugiyono, 2017:81). Pengambilan sampel dalam penelitian ini
akan menggunakan teknik purposive sampling yaitu teknik penentuan sampel
dengan pertimbangan tertentu (Sugiyono, 2017:85). Dan Rasio Konsentrasi CR4
yang mewakili empat perusahaan dengan pangsa pasar paling besar, adalah rasio
konsentrasi yang banyak dipergunakan.
Kriteria sampel penelitian :
1. 4 Bank Umum Milik Pemerintah dan 4 Bank Umum Swasta Nasional yang
memiliki data laporan keuangan tahunan secara lengkap, dengan periode
laporan yang berakhir pada 31 Desember tahun 2010 sampai dengan 2018.
2. 4 Bank Umum Milik Pemerintah dan 4 Bank Umum Swasta Nasional yang
menyajikan data perhitungan rasio keuangan secara lengkap sesuai variabel
yang akan diteliti selama periode pengamatan (tahun 2010-2018).
3. 4 Bank Umum Milik Pemerintah dan 4 Bank Umum Swasta Nasional yang
masih beroperasi selama periode pengamatan (tahun 2010-2018).
44
Berdasarkan kriteria tersebut diatas, dari sejumlah bank yang beroperasi di
Indonesia pada tahun 2010-2018, bank yang memenuhi persyaratan sebagai
sampel penelitian yaitu Bank Umum Milik Pemerintah (4 bank) dan Bank Umum
Swasta Nasional (4 bank).
Tabel 3.2
Daftar Sampel Bank Umum Milik Pemerintah ( BUMN ) yang Terdaftar di
Bursa Efek Indonesia
Sumber: Bursa Efek Indonesia
Tabel 3.3
Daftar Sampel 4 Bank Umum Milik Swasta Nasional ( BUSN ) Devisa
Menurut Aset yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia
No Nama Bank
1 Bank Central Asia Tbk
2 Bank CIMB Niaga Tbk
3 Bank OCBC NISP Tbk
4 Bank Danamon Indonesia Tbk
Sumber: Bursa Efek Indonesia
Jumlah data yang akan diolah dalam penelitian ini adalah hasil perkalian
antara jumlah bank dengan jumlah periode pengamatan (tahunan), yaitu selama 9
periode (tahun 2010-2018). Jadi jumlah pengamatan dalam penelitian ini untuk
kelompok Bank Umum Milik Pemerintah meliputi : Bank Mandiri, Bank Negara
No Nama Bank
1 Bank Negara Indonesia ( Persero ) Tbk
2 Bank Rakyat Indonesia ( Persero ) Tbk
3 Bank Tabungan Negara ( Persero ) Tbk
4 Bank Mandiri ( Persero ) Tbk
45
26
6 31
2 37
8 48
6 57
8
48
7
61
0
73
0 80
5
16
.1
15
.1
16
.7
15
.1
16
.2
19
.5
19
.4
18
.5
18
.5
4.3
3.6
2.8
2.2
2.0 2.7
3.0
2.3
1.97
0.0
70
.0
77
.5
85
.3
87
.8
87
.8
90
.4
85
.6
88
.8
76
.0
72
.6
71
.0
67
.1
69
.8
75
.5
73
.6
71
.0
70
.2
2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8
EPS CAR NPL LDR BOPO
Indonesia, Bank Rakyat Indonesia, Bank Tabungan Negara. Dan Bank Umum
Swasta Nasional meliputi : Bank Central Asia, Bank CIMB Niaga, Bank OCBC
NISP, Bank Danamon Indonesia.
3.5 Jenis dan Sumber Data
3.5.1 Jenis Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, untuk
seluruh variabel penelitian yaitu Return on Assets (ROA), Return On Equity
(ROE), Earning Per Share (EPS), Capital Adequacy Ratio (CAR), Non
Performing Loan (NPL), Loan to Deposit Ratio (LDR), dan Biaya Operasional
Pendapatan Operasional (BOPO). Data sekunder merupakan data penelitian yang
diperoleh secara tidak langsung melalui media perantara (diperoleh dan dicatat
oleh pihak lain), umumnya berupa bukti, catatan atau laporan historis yang telah
tersusun dalam arsip (Indriantoro dan Supomo, 1999). Sumber data yang
diperoleh dalam penelitian ini diantaranya yaitu:
1. BNI
Gambar 3.2 Perkembangan Rasio Keuangan BNI Tahun 2010-2018
Sumber: data di olah
46
Bisa dilihat dari gambar 3.2 bahwa Rasio keuangan Bank Negara Indonesia
mengalami perubahan dari tahun ke tahun, hal ini ditunjukan oleh rasio EPS yang
mengalami peningkatan setiap tahunnya dari tahun 2010-2018, namun terjadi
penurunan sebesar 0.9% pada tahun 2015. Kemudian CAR yang hampir setiap
tahunnya mengalami peningkatan dari tahun 2010-2018 meskipun pernah
mengalami penurunan yang tidak cukup drastis pada tahun 2011 dan 2013. NPL
yang setiap tahunnya mengalami penurunan dari tahun 2010-2018 namun pada
tahun 2016 NPL sempat meningkat kembali hingga akhirnya mengalami
penurunan lagi di tahun 2017 dan 2018. LDR yang setiap tahunnya mengalami
peningkatan dari tahun 2010-2018 namun pada tahun 2017 dan 2018 mengalami
penurunan yang tidak cukup drastis. BOPO pada tahun 2010-2018 mengalami
fluktuasi dimana pada tahun 2014-2015 mengalami peningkatan namun ditahun
selajutnya terjadi penurunan kembali.
2. BRI
Gambar 3.3 Perkembangan Rasio Keuangan BRI Tahun 2010-2018
Sumber: data di olah
47
8
62
9
75
7
86
5
98
3 10
30
10
62
23
5
12
1
13
.8
15 17
17 19
.1
22
.1
23
.7
29
.6
28
.3
2.8
2.3
1.8
1.6
1.7
2 2 2.1
2.1
75
.2
76
.2
79
.9
88
.5
81
.7
86
.9
87
.8
88
.1
89
.6
70
.9
66
.7
59
.9
60
.6
65
.4
68 68
.7
69
.1
68
.5
2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8
EPS CAR NPL LDR BOPO
47
Bisa dilihat dari gambar 3.3 bahwa Rasio keuangan Bank Rakyat Indonesia
mengalami perubahan dari tahun ke tahun, hal ini ditunjukan oleh rasio EPS yang
mengalami peningkatan setiap tahunnya dari tahun 2010-2018, namun terjadi
penurunan yang cukup drastis pada tahun 2017-2018. Kemudian CAR yang setiap
tahunnya mengalami peningkatan dari tahun 2010-2018. NPL yang setiap
tahunnya mengalami fluktuasi dari tahun 2010-2018 namun pada tahun 2013 NPL
mengalami penurunan yang tidak cukup drastis. LDR yang setiap tahunnya
mengalami peningkatan dari tahun 2010-2018 namun pada tahun 2014 mengalami
penurunan yang tidak cukup drastis. BOPO pada tahun 2010-2018 mengalami
fluktuasi namun pada tahun 2010 nilai BOPO mencapai 70%.
3. BTN
Gambar 3.4 Perkembangan Rasio Keuangan BTN Tahun 2010-2018
Sumber: data di olah
Bisa dilihat dari gambar 3.4 bahwa Rasio keuangan Bank Tabungan Negara
mengalami perubahan dari tahun ke tahun, hal ini ditunjukan oleh rasio EPS yang
91
6 11
19 13
64
15
62
11
46
18
51
26
19 3
02
7
36
17
16
.7
15
17
.7
15
.6
14
.6
17
20
.3
18
.9
18
.2
3.3
2.8
4.1
4.1 4 3.4
2.8
2.7
2.81
08
.4
10
2.6
10
0.9
10
4.4
10
8.9
10
8.8
10
2.7
10
3.1
10
3.3
82
.4
81
.8
80
.7
82
.2
89
.2
84
.8
82
.5
82
.1
85
.6
2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8
EPS CAR NPL LDR BOPO
48
mengalami peningkatan setiap tahunnya dari tahun 2010-2018, namun terjadi
penurunan yang tidak cukup drastis pada tahun 2014. Kemudian CAR yang setiap
tahunnya mengalami fluktuasi dari tahun 2010-2018 namun pada tahun 2016 rasio
CAR mencapai 20%. NPL yang setiap tahunnya mengalami fluktuasi dari tahun
2010-2018 namun rasio NPL mencapai 4% pada tahun 2012-2014. LDR yang
setiap tahunnya mengalami fluktuasi dari tahun 2010-2018 namun pada tahun
2012 mengalami penurunan yang tidak cukup drastis. BOPO pada tahun 2010-
2018 mengalami fluktuasi namun pada tahun 2014 nilai BOPO mencapai 89%.
4. MANDIRI
Gambar 3.5 Perkembangan Rasio Keuangan MANDIRI Tahun 2010-2018
Sumber: data di olah
Bisa dilihat dari gambar 3.5 bahwa Rasio keuangan Bank Mandiri mengalami
perubahan dari tahun ke tahun, hal ini ditunjukan oleh rasio EPS yang mengalami
fluktuasi setiap tahunnya dari tahun 2010-2018, namun terjadi penurunan yang
tidak cukup drastis pada tahun 2016-2018. Kemudian CAR yang setiap tahunnya
43
9
52
9
64
4
78
0 85
2
87
2
59
2
44
2
38
8
13
.4
15
.3
15
.5
14
.9
16
.6
18
.6
21
.4
21
.6
21
2.2
2.2
1.7
1.6
1.7 2.3 4 3.5
2.8
65
.4
71
.7
77
.7
83
82 87
.1
85
.9
88
.1
96
.7
66
.4
67
.2
63
.9
62
.4
66
.4
69
.7
80
.9
71
.2
66
.5
2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8
EPS CAR NPL LDR BOPO
49
mengalami fluktuasi dari tahun 2010-2018 namun pada tahun 2013 mengalami
penurunan yang tidak cukup drastis. NPL yang setiap tahunnya mengalami
fluktuasi dari tahun 2010-2018 namun rasio NPL mencapai 4% pada tahun 2016.
LDR yang setiap tahunnya mengalami peningkatan dari tahun 2010-2018 namun
pada tahun 2016 mengalami penurunan yang tidak cukup drastis. BOPO pada
tahun 2010-2018 mengalami fluktuasi namun pada tahun 2016 nilai BOPO
mencapai 69%.
5. BCA
Gambar 3.6 Perkembangan Rasio Keuangan BCA Tahun 2010-2018
Sumber: data di olah
Bisa dilihat dari gambar 3.6 bahwa Rasio keuangan Bank Central Asia
mengalami perubahan dari tahun ke tahun, hal ini ditunjukan oleh rasio EPS yang
mengalami peningkatan setiap tahunnya dari tahun 2010-2018. Kemudian CAR
yang setiap tahunnya mengalami peningkatan dari tahun 2010-2018 namun pada
tahun 2011 mengalami penurunan yang tidak cukup drastis. NPL yang setiap
34
8 44
4 48
0 57
9
69
9
73
1
83
6
94
5
10
49
13
.5
12
.7
14
.2
15
.7
16
.9
18
.7
21
.9
23
.1
23
.4
0.6
0.5
0.4
0.4
0.6
0.7 1.3
1.5
1.45
5.2
61
.7
68
.6
75
.4
76
.8
81
.1
77
.1
78
.2
81
.6
65
.1
60
.9
62
.4
61
.5
62
.4
63
.2
60
.4
58
.6
58
.2
2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8
EPS CAR NPL LDR BOPO
50
tahunnya mengalami peningkatan dari tahun 2010-2018 namun rasio NPL
mengalami penurunan pada tahun 2011-2013 yang tidak cukup drastis. LDR yang
setiap tahunnya mengalami fluktuasi dari tahun 2010-2018 namun pada tahun
2016 mengalami penurunan yang tidak cukup drastis. BOPO pada tahun 2010-
2018 mengalami fluktuasi namun pada tahun 2018 nilai BOPO mencapai 58%.
6. DANAMON
Gambar 3.7 Perkembangan Rasio Keuangan DANAMON Tahun 2010-2018
Sumber: data di olah
Bisa dilihat dari gambar 3.7 bahwa Rasio keuangan Bank Danamon
mengalami perubahan dari tahun ke tahun, hal ini ditunjukan oleh rasio EPS yang
mengalami fluktuasi setiap tahunnya dari tahun 2010-2018. Kemudian CAR yang
setiap tahunnya mengalami peningkatan dari tahun 2010-2018 namun pada tahun
2013 mengalami penurunan yang tidak cukup drastis. NPL yang setiap tahunnya
34
2.9 3
74
41
8.6
42
1.7
27
1.7
24
9.7
12
3 14
7
18
5
16 17
.6
18
.9
17
.5
18
.2
20
.9
22
.3
23
.2
22
.8
3.3
2.7
2.6
2 2.5 3.3 3.5
2.9
2.9
93
.8
96
.3
10
0.6
95
.1
92
.6
87
.5
91 93
.3
95
81
.1
79
.3
75 82
.9
76
.6
85
.6
77
.3
72
.1
70
.9
2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8
EPS CAR NPL LDR BOPO
51
mengalami fluktuasi dari tahun 2010-2018 namun rasio NPL mengalami
penurunan pada tahun 2013 yang tidak cukup drastis. LDR yang setiap tahunnya
mengalami fluktuasi dari tahun 2010-2018 namun pada tahun 2016 mengalami
penurunan yang tidak cukup drastis. BOPO pada tahun 2010-2018 mengalami
fluktuasi namun pada tahun 2018 nilai BOPO mengalami penurunan yang tidak
cukup drastis.
7. CIMB NIAGA
Gambar 3.8 Perkembangan Rasio Keuangan CIMB NIAGA Tahun 2010-
2018
Sumber: data di olah
Bisa dilihat dari gambar 3.8 bahwa Rasio keuangan Bank CIMB NIAGA
mengalami perubahan dari tahun ke tahun, hal ini ditunjukan oleh rasio EPS yang
pada tahun 2010-2013 mengalami peningkatan namun pada tahun 2014-2018 nilai
EPS mengalami fluktuasi pada tahun 2015 mengalami penurunan yang cukup
drastis. Kemudian CAR yang setiap tahunnya mengalami peningkatan dari tahun
10
6.5
12
6.8
16
8.4
17
0.4
83
.7
34
.1
76
.6
11
8.5
13
9.7
13
.2
13
.2
15
.2
15
.4
15
.4
16
.2
17
.7
19
.2
18
.2
2.5 2.6
2.3
2.3 4 3.8 3.9
3.8
3.1
88 9
4.4
95
90
.3 95
.6
94
.9
95
.4
94
.7
96
.1
76
.8
76
.1
71
.7
73
.8 87
.9 97
.4
81 83
.5
81
2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8
EPS CAR NPL LDR BOPO
52
2010-2018. NPL yang setiap tahunnya mengalami fluktuasi dari tahun 2010-2018
namun rasio NPL mengalami peningkatan pada tahun 2014 mencapai 4%. LDR
yang setiap tahunnya mengalami fluktuasi dari tahun 2010-2018. BOPO pada
tahun 2010-2018 mengalami fluktuasi.
8. OCBC NISP
Gambar 3.9 Perkembangan Rasio Keuangan OCBC NISP Tahun 2010-2018
Sumber: data di olah
Bisa dilihat dari gambar 3.9 bahwa Rasio keuangan Bank OCBC NISP
mengalami perubahan dari tahun ke tahun, hal ini ditunjukan oleh rasio EPS yang
pada tahun 2010-2013 mengalami peningkatan namun pada tahun 2014-2018 nilai
EPS mengalami fluktuasi pada tahun 2014 mengalami penurunan yang cukup
drastis. Kemudian CAR yang setiap tahunnya mengalami peningkatan dari tahun
2010-2018 namun pada tahun 2011 mengalami penurunan yang tidak cukup
59
.4
10
6.7 11
6.4 1
28
.9
58
.1 65
.4
78
94
.8
11
5
17
.6
13
.8
15
.2 19
.3
18
.7
17
.3
18
.3
17
.5
17
.6
2 1.3 2.3
0.4 1.3
1.3 1.9
1.8
1.7
80 8
7
95
92
.5
93
.6 98
.1
89
.9
93
.4
93
.5
82
.7
79
.9
71
.7 78 79
.5
80
.1
79
.8
77
.1
74
.4
2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8
EPS CAR NPL LDR BOPO
53
drastis. NPL yang setiap tahunnya mengalami fluktuasi dari tahun 2010-2018
namun pada tahun 2013 NPL menurun hingga 0.4%. LDR yang setiap tahunnya
mengalami fluktuasi dari tahun 2010-2018. BOPO pada tahun 2010-2018
mengalami fluktuasi.
3.6 Metode Analisis Data
Pada penelitian ini meggunakan data Panel, adapun tahapan atau langkah-
langkahnya adalah dengan melakukan analisis kuantitatif terdiri dari :
3.6.1 Analisis Regresi Data Panel
Penelitian ini menggunakan analisis data panel dimana data panel merupakan
kombinasi antar data time series dan data cross section. Data cross section adalah
data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu terhadap banyak individu, sedangkan
time series data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu terhadap suatu individu.
Analisis regresi data panel adalah alat analisis regresi dimana data dikumpulkan
secara individu (cross section) dan diikuti pada waktu tertentu (time series). Data
penel merupakan gabungan dari data cross section dan data time series, maka
persamaan regresinya menggunakan alat eviews 9 sebagai berikut : (Mahulete,
2016).
Persamaan 1: Pengaruh CAR, NPL, LDR, dan BOPO terhadap Profitabilitas
(BUMN)
𝒀𝒊𝒕 = α + 𝜷𝟏𝑿𝟏𝒊𝒕 + 𝜷𝟐𝑿𝟐𝒊𝒕 + 𝜷𝟑𝑿𝟑𝒊𝒕 + 𝜷𝟒𝑿𝟒𝒊𝒕 + 𝜺𝒊𝒕……….(𝟏)
Persamaan 2: Pengaruh CAR, NPL, LDR, dan BOPO terhadap Profitabilitas
(BUSN Devisa)
54
𝒀𝒊𝒕 = α + 𝜷𝟏𝑿𝟏𝒊𝒕 + 𝜷𝟐𝑿𝟐𝒊𝒕 + 𝜷𝟑𝑿𝟑𝒊𝒕 + 𝜷𝟒𝑿𝟒𝒊𝒕 + 𝜺𝒊𝒕……….(𝟐)
Dimana :
𝑌𝑖𝑡 = Variabel Return On Asset ( ROA )
α = Konstanta
β = Koefisien regresi masing-masing variabel independen
𝑋1 = Capital Adequency Ratio ( CAR )
𝑋2 = Non Performing Loan ( NPL )
𝑋3 = Loan to Deposit Ratio ( LDR )
𝑋4= Biaya Operasional Pendapatan Operasional ( BOPO )
ε = Error term
t = Waktu
i = Perusahaan
3.6.1.1 Metode Pemilihan Model
Untuk mengestimasi parameter model dengan data panel, terdapat tiga teknik
(model) pendekatan yang terdiri dari Common Efect, pendekatan efek tetap (
Fixed Effect ), dan pendekatan efek acak ( Random Effect ). Ketiga model
pendekatan dalam analisis data panel tersebut, dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Model Efek Tetap (Fixed Effect Model)
Model Fixed effects mengasumsikan bahwa terdapat efek yang berbeda antar
individu. Perbedaan itu dapat diakomodasi melalui perbedaan pada intersepnya.
55
Oleh karena itu, dalam model fixed effects, setiap individu merupakan parameter
yang tidak diketahui dan akan diestimasi dengan menggunakan teknik variabel
dummy.
Salah satu cara memperhatikan unit cross-section pada model regresi panel
adalah dengan mengijinkan nilai intersep berbeda-beda untuk setiap unit cross-
section tetapi masih mengasumsikan slope koefisien tetap. Model FEM
dinyatakan sebagai berikut
Yit = αi + ß Xit + uit ; i = 1,2,....,N; t = 1,2,….., T
Teknik seperti diatas dinamakan Least Square Dummy Variabel (LSDV).
Selain diterapkan untuk efek tiap individu, LSDV ini juga dapat mengakomodasi
efek waktu yang bersifat sistemik. Hal ini dapat dilakukan melalui penambahan
variabel dummy waktu di dalam model.
b. Pendekatan Efek Acak (Random Effect Model).
Berbeda dengan fixed effects model, efek spesifik dari masingmasing individu
diperlakukan sebagai bagian dari komponen error yang bersifat acak dan tidak
berkorelasi dengan variabel penjelas yang teramati, model seperti ini dinamakan
random effects model (REM).
Model ini sering disebut juga dengan error component model (ECM). Pada
model REM, diasumsikan αi merupakan variabel random dengan mean α0,
sehingga intersep dapat dinyatakan sebagai αi=α0+εi dengan εi merupakan
error random mempunyai mean 0 dan varians σ2εi, εi tidak secara langsung
56
diobservasi atau disebut juga variabel laten. Persamaan model REM adalah
sebagai berikut
Yit = α0 + ß Xit + wit ; i = 1,2,....,N; t = 1,2,….., T
Dengan wit = εi + uit, suku error gabungan wit memuat dua komponen error
yaitu εi komponen error cross section dan uit yang merupakan kombinasi
komponen error cross section dan time series. Karena itu, metode OLS tidak bisa
digunakan untuk mendapatkan estimator yang efisien bagi model random effects.
Metode yang tepat untuk mengestimasi model random effects adalah Generalized
Least Squares (GLS) dengan asumsi homoskedastik dan tidak ada crosssectional
correlation. Untuk menentukan model estimasi yang akan digunakan, maka
dilakukan Uji Chow-Test dan Uji Hausman-Test.
Dari ketiga model yang telah diestimasi akan dipilih model mana yang paling
tepat/sesuai dengan tujuan penelitian. Langkah yang dilakukan adalah melakukan
analisis Uji Hausman,
1. Uji Hausman
Uji Hausman Test dilakukan untuk membandingkan/memilih model mana
yang terbaik antara FE dan RE yang akan digunakan untuk melakukan regresi
data panel. Langkah-langkah yang dilakukan dalam Hausman-Test adalah sebagai
berikut
1) Estimasi dengan Random Effect
2) Uji dengan menggunakan Hausman-test
57
3) Melihat nilai probability F dan Chi-square dengan asumsi :
a) Bila nilai probability F dan Chi-square > α = 5%, maka uji
regresi panel data menggunakan model Random Effect.
b) Bila nilai probability F dan Chi-square < α = 5%, maka uji
regresi panel data menggunakan model Fixed Effect
Atau dengan hipotesis sebagai berikut :
H0: Random Effect Model
H1: Fixed Effect Model
Ho ditolak jika P-value lebih kecil dari nilai α.
Ho diterima jika P-value lebih besar dari nilai α.
Nilai α yang digunakan adalah 5%.
Uji Hausman dilihat menggunakan nilai probabilitas dari cross section
random effect model. Jika nilai probabilitas dalam uji Hausman lebih kecil dari
5% maka Ho ditolak yang berarti bahwa model yang cocok digunakan dalam
persamaan analisis regresi tersebut adalah model fixed effect. Dan sebaliknya jika
nilai probabilitas dalam uji Hausman lebih besar dari 5% maka Ho diterima yang
berarti bahwa model yang cocok digunakan dalam persamaan analisis regresi
tersebut adalah model random effect.
58
3.6.2 Uji Beda
3.6.2.1 Uji t-Test:Two-Sample Assumsing Equal Variance
Uji t-Test:Two-Sample Assumsing Equal Variance yaitu t-test yang
digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata (mean) 2 variabel dari sampel yang
berbeda dengan meng-asumsi-kan kedua sampel tersebut memiliki variance yang
sama.
Dasar pengambilan keputusan untuk menerima atau menolak Ho pada uji ini
adalah sebagai berikut:
1. Jika t hitung > t tabel dan probabilitas (Asymp.Sig) < 0,05, maka Ho
ditolak dan Ha diterima.
2. Jika t hitung < t tabel dan probabilitas (Asymp.Sig) > 0,05, maka Ho
diterima dan Ha ditolak
Prosedur uji paired sample t-test (Siregar, 2013):
a. Menentukan hipotesis; yaitu sebagai berikut:
- Ho: tidak terdapat perbedaan kinerja keuangan antara Bank milik
Pemerintah dengan Bank Milik Swasta Nasional.
- H1 : Diduga terdapat perbedaan kinerja keuangan antara Bank milik
Pemerintah dengan Bank Milik Swasta Nasional.
b. Menentukan level of significant sebesar 5% atau 0,05
c. Menentukan kriteria pengujian
59
- Ho ditolak jika nilai probabilitas < 0,05, berarti terdapat perbedaan
kinerja keuangan antara Bank milik Pemerintah dengan Bank Milik
Swasta Nasional.
- Ho diterima jika nilai probabilitas > 0,05, berarti tidak terdapat
perbedaan kinerja keuangan antara Bank milik Pemerintah dengan Bank
Milik Swasta Nasional.
d. Penarikan kesimpulan berdasarkan pengujian hipotesis
3.7 Uji Statistik
Untuk membuktikan hipotesis ada atau tidaknya pengaruh yang signifikan
dari variabel – variabel bebas terhadap variabel terikatnya.
3.7.1 Uji Koefisien Determinasi (R2)
Uji koefisien determinasi (R2) bertujuan untuk mengetahui seberapa besar
persentase variasi variabel bebas mempengaruhi variasi variabel tidak bebas.
Menurut (Ghozali, 2013) Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur
sebarapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi dari variabel
dependen Nilai koefisien determinasi (R2) adalah antara 0 dan 1 (0 < R2 < 1)
dengan ketentuan:
- Jika R2 mendekati angka 1, maka variasi dari variabel – variabel terikat dapat
dijelaskan oleh variasi dari variabel bebasnya.
- Jika R2 semakin menjauhi angka 1, maka variasi dari variabel – variabel
terikatnya semakin tidak dapat dijelaskan oleh variasi dari variabel bebasnya.
60
3.8 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik merupakan prasyarat analisis regresi data panel. Sebelum
melakukan pengujian hipotesis yang diajukan dalam penelitian perlu dilakukan
pengujian asumsi klasik yang meliputi Uji Multikolinieritas, Uji
Heteroskedastisitas dan Uji Autokorelasi. Namun demikian, tidak semua uji
asumsi klasik harus dilakukan pada setiap model regresi dengan metode Ordinary
Least Square/OLS (Basuki dan Prawoto, 2017:297).
3.8.1 Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinearitas yang bertujuan untuk menguji apakah model regresi
ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variable independen (Ghozali,
2013:110). Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel ini tidak
orthogonal. Untuk mengetahui ada tidaknya Multikoliniertitas perlu dikemukakan
hipotesis dalam bentuk sebagai berikut :
𝐻𝑜 : Tidak terjadi adanya multikolinieritas diantara data pengamatan
𝐻1 : Terjadi adanya multikolinieritas dianta data pemgamatan
Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas di dalam regresi adalah
dengan cara sebagai berikut :
a. Jika nilai koefisien kolerasi (R2) > 0,80, maka data tersebut terjadi
multikolinearitas.
b. Jika nilai koefisien kolerasi (R2) < 0,80, maka data tersebut tidak terjadi
multikolinearitas.
61
3.8.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi
ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Jika varians dari suatu pengamatan ke pengamatan yang lain sama maka disebut
homokedastisitas. Dan jika varians berbeda maka disebut heteroskedastisitas.
Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi
heterokedastisitas (Ghozali, 2013:111). Untuk mendeteksi ada tidaknya
heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan Uji Glejser yakni meregresikan nilai
mutlaknya. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut :
𝐻𝑜 : β1 = 0 {tidak ada masalah heteroskedastisitas}
𝐻1 : β1 ≠ 0 {ada masalah heteroskedastisitas}
Pedoman yang akan digunakan dalam pengambilan kesimpulan uji Glejser
adalah sebagai berikut :
a. Jika nilai probability > 0,05 maka H0 ditolak, artinya ada masalah
heteroskedastisitas.
b. Jika nilai probability < 0,05 maka H0 diterima, artinya tidak ada
masalah heteroskedastisitas.
3.8.3 Uji Autokolerasi
Uji autokorelasi dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antara
faktor penganggu yang satu dengan lainnya (non autokorelation). Untuk menguji
ada tidaknya autokorelasi dapat digunakan tes Durbin Watson. Dalam penelitian
ini tidak dilakukan uji autokorelasi dikarenakan uji ini dilakukan hanya untuk data
62
yang bersifat time series dan Autokorelasi hanya terjadi pada data time series.
Pengujian autokorelasi pada data yang tidak bersifat time series (cross section
atau panel) akan sia-sia semata atau tidaklah berarti (Iqbal, 2015:20).
Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi dalam penelitian ini digunakan
uji Durbin- Watson (DW Test). Menurut Ghozali (2013:110), pengambilan
keputusan ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat melalui table berikut:
1. Nilai D-W di bawah -2 berarti diindikasikan ada autokorelasi positif.
2. Nilai D-W di antara -2 sampai 2 berarti diindikasikan tidak ada
autokorelasi.
3. Nilai D-W di atas 2 berarti diindikasikan ada autokorelasi negative
Metode pengujian yang sering digunakan adalah dengan Uji Durbin-Watson (
Uji DW) dengan ketentuan hipotesis sebagai berikut :
𝐻𝑜 : Tidak terjadi Autokorelasi
𝐻1 : Terjadi Autokorelasi