Embed Size (px)
Citation preview
PENGARUH DANA PIHAK KETIGA, INFLASI, SUKU BUNGA
BI, NILAI TUKAR RUPIAH DAN NON PERFORMING
FINANCING TERHADAP JUMLAH PEMBIAYAAN
BANK UMUM SYARIAH
SKRIPSI
Diajukan Kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Untuk Memenuhi Persyaratan Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi (S.E.)
Oleh :
Aulia Dwi Kumala
NIM. 11140850000086
JURUSAN PERBANKAN SYARIAH
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
1439 H / 2018
ii
iii
iv
v
LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH
Yang bertanda tangan di bawah ini:
Nama : Aulia Dwi Kumala
NIM : 11140850000086
Fakultas : Ekonomi dan Bisnis
Jurusan : Perbankan Syariah
Dengan ini menyatakan bahwa dalam penulisan skripsi ini, saya:
1. Tidak menggunakan ide orang lain tanpa mampu mengembangkan
dan mempertanggungjawabkan
2. Tidak melakukan plagiat terhadap naskah karya orang lain
3. Tidak menggunakan karya orang lain tanpa menyebutkan sumber
asli atau tanpa izin pemilik karya
4. Tidak melakukan manipulasi dan pemalsuan data
5. Mengerjakan sendiri karya ini dan mampu bertanggungjawab atas
karya ini
Jika dikemudian hari ada tuntutan dari pihak lain atas karya saya, dan telah
melalui pembuktian yang dapat dipertanggungjawabkan, ternyata memang
ditemukan bukti bahwa saya telah melanggar pernyataan di atas, maka saya siap
dikenai sanksi berdasarkan aturan yang berlaku di Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Demikian pernyataan ini saya buat dengan sesungguhnya.
Jakarta, 21 Agustus 2018
Aulia Dwi Kumala
NIM. 1140850000086
vi
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
(Curriculum Vitae)
I. Data Pribadi
Nama : Aulia Dwi Kumala
Tempat & Tanggal Lahir : Jakarta, 28 Februari 1996
Kewarganegaraan : Indonesia
Jenis Kelamin : Perempuan
Agama : Islam
Alamat : Pondok Bambu Kuning Blok B1 No 03
RT 10/ RW14, Bojong Gede, Bogor
16320
Telepon : 085695124566
Email : [email protected]
II. Pendidikan Formal
2001-2002 : TKI Cerdas Ummat
2002-2008 : SDIT Daarul Fataa
2008-2011 : MTs Pondok Pesantren Modern Sahid
2011-2014 : SMA Negeri 2 Cibinong
2014-2018 : Strata 1 UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
III. Pengalaman Organisasi
OSIS Koord. Bidang Olahraga Ponpes Modern SAHID 2010-2011
vii
ABSTRACT
This research analyze the influence of the Third Party Funds, inflation,
Bank Indonesia rate, exchange rate and Non Performing Financing toward the
total of Fund at Sharia Commercial Bank in Indonesia. The data for assessing this
research are acquired quarterly data from March 2013 to September 2017. This
research used 6 samples of Sharia Commercial Bank, with purposive sampling as
the technical sampling used. Data analysis methods used in research is an
analysis of Panel Data Regression by using Microsoft Excel 2010 and Eviews
version 10 with hypothesis test as t test, F test and Adjusted R Square. The result
shows that indepent variable (Third Party Funds, inflation, Bank Indonesia rate,
exchange rate and NPF) simultaneously have significant influence to fund. In
Partially, inflation, exchange rate and NPF have no a significant influence to
fund, while Third Party Funds and Bank Indonesia rate are significant to fund.
Keyword: The Total of Fund, The Third Party Funds, Inflation, Bank
Indonesia Rate, Exchange Rate and Non Performing Financing (NPF)
viii
ABSTRAK
Penelitian ini menganalisis pengaruh dari Dana Pihak Ketiga, inflasi, suku
bunga Bank Indonesia, nilai tukar rupiah dan Non Performing Financing terhadap
jumlah pembiayaan pada Bank Umum Syariah di Indonesia. Data yang digunakan
dalam penelitian ini adalah data triwulan dari Maret 2013 sampai September
2017. Penelitian ini menggunakan 6 (enam) sampel Bank Umum Syariah, dengan
purposive sampling sebagai teknik sampling yang digunakan. Metode analisis
data yang digunakan dalam penelitian adalah Analisis Regresi Data Panel
menggunakan program Microsoft Excel 2010 dan Eviews versi 10 dengan uji
hipotesis Uji t, Uji F dan Adjusted R Square. Hasil penelitian menunjukkan bahwa
variabel independen (Dana Pihak Ketiga, inflasi, suku bunga Bank Indonesia, nilai
tukar dan NPF) secara simultan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap
pembiayaan. Secara parsial, inflasi, nilai tukar, dan NPF tidak berpengaruh
signifikan terhadap pembiayaan, sementara Dana Pihak Ketiga dan suku bunga
Bank Indonesia berpengaruh signifikan terhadap pembiayaan.
Kata Kunci: Pembiayaan, Dana Pihak Ketiga (DPK), Inflasi, Suku Bunga
Bank Indonesia, Nilai Tukar Rupiah (Kurs) dan Non Performing Financing
(NPF)
ix
KATA PENGANTAR
Segala puji dan syukur kehadirat Allah Subhanahu wa Ta’ala yang telah
melimpahkan rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan
skripsi yang berjudul “Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Inflasi, Suku Bunga BI,
Nilai Tukar Rupiah dan Non Performing Financing terhadap Jumlah
Pembiayaan Bank Umum Syariah”. shalawat serta salam tidak lupa
tercurahkan kepada Nabi Besar Muhammad Shalallahu Aalaihi wa Sallam
beserta keluarga dan para sahabatnya.
Dalam penyusunan skripsi ini, penulis menyadari bahwa keberhasilan yang
diperoleh bukanlah semata-mata hasil penulis sendiri, melainkan berkat bantuan
dorongan, bimbingan dan pengarahan dari pihak lain. Oleh karena itu, penulis
dalam kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada:
1. Allah Subhanahu wa Ta’ala yang telah memberikan kemudahan dan
kelancaran dalam menyelesaikan skripsi ini.
2. Kedua orang tua penulis Bapak Muhammad dan Ibu Lita Kusdarwati,
yang tidak pernah lelah memberikan semangat, dorongan, nasihat, do’a
yang tidak pernah putus, dan kasih sayang yang tak terhingga. Terima
kasih atas jasa yang tidak akan mungkin terbayar sampai kapanpun.
3. Bapak Dr. Arief Mufraini, Lc., M.Si selaku Dekan Fakultas Ekonomi
dan Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta yang
telah memberikan kesempatan kepada penulis dalam menyelesaikan
skripsi ini sebagai syarat untuk meraih gelar Sarjana Ekonomi.
4. Ibu Cut Erika Fatimah, S.E., M.B.A, selaku Ketua Program Studi
Perbankan Syariah dan Ibu Fitri Damayanti, S.E., M.Si selaku Sekretaris
Program Studi Perbankan Syariah Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta yang telah
membantu pemenuhan berkas-berkas administrasi penulis.
5. Bapak Drs. Suhenda Wiranata, M.E selaku Dosen Pembimbing
Akademik yang telah membimbing penulis selama masa studi.
x
6. Ibu Umiyati, SE.I., M.Si selaku Dosen Pembimbing Skripsi yang telah
meluangkan waktu, tenaga, dan ilmu untuk membimbing penulis selama
proses pengerjaan skripsi dari awal hingga selesai.
7. Bapak/Ibu dosen dan sifitas akademik Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta yang telah
mendidik, membimbing dan mengajarkan lmu serta akhlak yang tidak
ternilai. Semoga selalu diberikan rahmat dan karunia dari Allah
Subhanahu wa Ta’ala.
8. Untuk keluargaku tersayang Kakak Andi, Nadhifah, dan Arkan serta
seluruh keluarga besar Dinasti Kusman dan Marjuki, yang turut
memberikan do’a, nasihat dan semangat.
9. Untuk teman-teman seperjuangan Angkatan 2014 Perbankan Syariah,
terkhusus Syania, Mahdyah dan Marsela. Terima kasih sudah bersedia
untuk direpotkan, tanpa kalian ini tidak berarti apa-apa.
10. Untuk teman-teman dan sahabatku Rifani, Sukma, Dania, Ristyalini,
(Alm. Zati Hanani), Mufi dan masih banyak lagi yang tidak bisa
disebutkan satu-persatu. Terima kasih karena selalu ada disaat sedih dan
bahagia, untuk seluruh nasihat, do’a dan semangat yang kalian berikan.
11. Untuk teman-teman KKN SAMASTA 146 Tria, Ning, Hadai, Iin,
Deanissa, Lusy, Yonah, Indira, Umar, Baim, Arcci, Endik, Faris, Alfi
dan Faizul yang telah menjadi teman hidup yang baik selama 30 hari.
12. Semua pihak yang terlibat sehingga penulis mampu menyelesaikan
skripsi ini dengan baik dan benar.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kata sempurna. Dengan
segala kerendahan hati penulis mengharapkan saran, masukan, arahan, maupun
kritik yang membangun untuk menjadikan skripsi ini lebih baik. Semoga skripsi
ini dapat bermanfaat bagi banyak pihak.
Jakarta, 21 Agustus 2018
Aulia Dwi Kumala
xi
DAFTAR ISI
LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING ................................................................. ii
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF ............................................... iii
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI .............................................................. iv
LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH..........................................v
DAFTAR RIWAYAT HIDUP ..................................................................................... vi
ABSTRACT ................................................................................................................. vii
ABSTRAK ................................................................................................................ viii
KATA PENGANTAR ................................................................................................. ix
DAFTAR ISI ............................................................................................................... xi
DAFTAR TABEL........................................................................................................ xv
DAFTAR GRAFIK ................................................................................................... xvii
DAFTAR GAMBAR ............................................................................................... xviii
DAFTAR LAMPIRAN ...............................................................................................xix
BAB I PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Penelitian .................................................................................. 1
B. Identifikasi Masalah ........................................................................................ 13
C. Pembatasan Masalah........................................................................................ 14
D. Rumusan Masalah ........................................................................................... 14
E. Tujuan Penelitian ............................................................................................. 15
F. Manfaat Penelitian ........................................................................................... 15
G. Tinjauan Penelitian Terdahulu ......................................................................... 16
H. Sistematika Penelitian ...................................................................................... 21
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
xii
A. Tinjauan Teori ................................................................................................. 23
Grand Theory .................................................................................................. 23
Bank ................................................................................................................ 24
Bank Syariah ................................................................................................... 25
Pembiayaan ..................................................................................................... 29
Dana Pihak Ketiga ........................................................................................... 33
Inflasi .............................................................................................................. 37
Suku Bunga Bank Indonesia ............................................................................ 42
Nilai Tukar ...................................................................................................... 44
Non Performing Financing .............................................................................. 48
B. Kerangka Pemikiran ........................................................................................ 51
C. Keterkaitan Antar Variabel dan Pengembangan Hipotesis................................ 53
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian ............................................................................... 58
B. Populasi dan Sampel Penelitian ....................................................................... 58
C. Metode Pengumpulan Data .............................................................................. 61
D. Metode Analisis Data ...................................................................................... 62
1. Uji Asumsi Klasik ....................................................................................... 62
a. Uji Normalitas ........................................................................................ 63
b. Uji Heteroskedastisitas ........................................................................... 63
c. Uji Multikolinearitas .............................................................................. 64
d. Uji Autokorelasi ..................................................................................... 65
2. Uji Stasioneritas .......................................................................................... 67
3. Analisis Regresi Data Panel ........................................................................ 68
xiii
a. Model Common Effect ........................................................................... 69
b. Model Fixed Effect ................................................................................. 69
c. Model Random Effect ............................................................................ 70
d. Uji Chow ................................................................................................ 70
e. Uji Hausman .......................................................................................... 71
4. Pengujian Statistik ...................................................................................... 72
a. Uji t ........................................................................................................ 72
b. Uji F ....................................................................................................... 73
c. Koefisien Determinasi (Adjusted R2) ..................................................... 74
5. Model Regresi Data Panel ........................................................................... 75
E. Definisi Operasional Variabel Penelitian ......................................................... 75
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Objek Penelitian ................................................................. 82
B. Analisis Statistik Deskriptif ............................................................................. 86
C. Hasil Uji Instrumen Penelitian ......................................................................... 97
1. Uji Asumsi Klasik ....................................................................................... 97
a. Uji Normalitas ........................................................................................ 98
b. Uji Heteroskedastisitas ........................................................................... 98
c. Uji Multikolinearitas .............................................................................. 99
d. Uji Autokorelasi ....................................................................................100
2. Uji Stasioneritas .........................................................................................102
3. Estimasi Model Regresi Data Panel ............................................................104
a. Model Common Effect ..........................................................................104
b. Model Fixed Effect ................................................................................105
xiv
c. Uji Chow ...............................................................................................106
d. Model Random Effect ...........................................................................107
e. Uji Hausman .........................................................................................108
4. Pengujian Hipotesis ...................................................................................109
a. Uji t .......................................................................................................109
b. Uji F ......................................................................................................112
c. Koefisien Determinasi (Adjusted R2) .....................................................113
5. Model Regresi Data Panel ..........................................................................114
6. Persamaan Model Regresi Tiap Bank .........................................................115
D. Interpretasi Hasil Penelitian ............................................................................118
BAB V PENUTUP
A. Kesimpulan ....................................................................................................124
B. Saran ..............................................................................................................125
DAFTAR PUSTAKA ................................................................................................ 128
LAMPIRAN .............................................................................................................. 136
xv
DAFTAR TABEL
Tabel 1.1 Perkembangan Perbankan Syariah 2013 - 2017............................................. 3
Tabel 1.2 Penelitian Terdahulu ..................................................................................... 16
Tabel 2.1 Kriteria Penilaian Non Performing Financing ..............................................50
Tabel 3.1 Populasi Penelitian ......................................................................................59
Tabel 3.2 Proses Pengambilan Sampel ........................................................................60
Tabel 3.3 Sampel Penelitian ........................................................................................60
Tabel 3.4 Durbin Watsond test : Pengambilan Keputusan............................................66
Tabel 3.5 Pedoman Interpretasi Koefisien Determinasi ...............................................74
Tabel 3.6 Ringkasan Operasional Variabel Penelitian..................................................80
Tabel 4.1 Pembiayaan BUS Periode Maret 2013 – September 2017 ............................87
Tabel 4.2 Dana Pihak Ketiga Bank BUS Maret 2013 - September 2017 ....................89
Tabel 4.3 Non Performing Financing BUS Maret 2013 - September 2017.................95
Tabel 4.4 Hasil Uji Heteroskedastisitas .......................................................................99
Tabel 4.5 Hasil Uji Multikolinearitas ..........................................................................100
Tabel 4.6 Durbin Watsond test : Pengambilan Keputusan............................................100
Tabel 4.7 Hasil Uji Autokorelasi Durbin Watson ........................................................101
Tabel 4.8 Hasil Uji Perbaikan Autokorelasi Cochrane-Orcutt .....................................102
Tabel 4.9 Uji Stationeritas Augmented Dickey-Fuller Tingkat Level ...........................103
Tabel 4.10 Uji Stationeritas Augmented Dickey-Fuller Tingkat First Difference ...........103
Tabel 4.11 Hasil Regresi Data Panel Menggunakan Common Effect ..............................105
xvi
Tabel 4.12 Hasil Regresi Data Panel Menggunakan Fixed Effect ...................................105
Tabel 4.13 Hasil Uji Chow ............................................................................................106
Tabel 4.14 Hasil Regresi Data Panel Menggunakan Random Effect ...............................107
Tabel 4.15 Hasil Uji Hausman ......................................................................................108
Tabel 4.16 Hasil Uji t ....................................................................................................109
Tabel 4.17 Hasil Uji F ...................................................................................................112
Tabel 4.18 Hasil Uji Adjusted R2 ..................................................................................113
Tabel 4.19 Hasil Regresi Data Panel ............................................................................114
Tabel 4.20 Model Regresi Tiap Bank ...........................................................................115
xvii
DAFTAR GRAFIK
Grafik 1.1 Perkembangan Pembiayaan BUS 2013 - 2017 .............................................4
Grafik 1.2 Perkembangan Non Performing Financing BUS 2013 - 2017 ......................5
Grafik 1.3 Perkembangan Dana Pihak Ketiga BUS 2013 - 2017 ...................................7
Grafik 1.4 Perkembangan Inflasi ..................................................................................8
Grafik 1.5 Perkembangan Suku Bunga BI ....................................................................10
Grafik 1.6 Perkembangan Kurs .....................................................................................11
Grafik 4.1 Pembiayaan BUS Periode Maret 2013 – September 2017 .............................88
Grafik 4.2 Dana Pihak Ketiga Bank BUS Maret 2013 - September 2017 ....................90
Grafik 4.3 Perkembangan Inflasi di Indonesia Maret 2013 - September 2017 .............92
Grafik 4.4 Perkembangan Suku Bunga BI Maret 2013 - September 2017 ...................93
Grafik 4.5 Perkembangan Nilai Tukar Rupiah Maret 2013 - September 2017 .............94
Grafik 4.6 Perkembangan NPF BUS Maret 2013 - September 2017 ............................96
xviii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Kerangka Pemikiran .................................................................................52
Gambar 4.1 Hasil Uji Normalitas .................................................................................98
xix
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1. Data Variabel Penelitian (Log Natural).....................................................136
Lampiran 2. Uji Stasioneritas Data ...............................................................................139
Lampiran 3. Uji Heteroskedastisitas .............................................................................151
Lampiran 4. Estimasi Data Panel ..................................................................................152
Lampiran 5. Tabel Durbin Watson ...............................................................................155
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Penelitian
Kehadiran bank dalam sistem modern saat ini sangat sulit untuk
dihindari, karena keberadaannya telah menyentuh pada semua kebutuhan
masyarakat. Bank sebagai lembaga kepercayaan tidak hanya dibutuhkan bagi
individu dan masyarakat secara keseluruhan, tetapi juga berperan dalam
pertumbuhan dan perekonomian suatu negara (Rivai, 2007:108). Berdasarkan
Undang-Undang Nomor 21 Tahun 2008 tentang Perbankan Syariah, Bank
adalah badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk
simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam bentuk kredit
dan/atau bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat.
Dimana fungsi utamanya menurut Bank Indonesia, yaitu sebagai penghimpun
dan penyalur dana masyarakat, serta bertujuan untuk menunjang pelaksanaan
pembangunan nasional dalam rangka meningkatkan pemerataan
pembangunan dan hasil-hasilnya, pertumbuhan ekonomi dan stabilitas
nasional, kearah peningkatan taraf hidup rakyat banyak (www.bi.go.id, 2017)
Rivai (2007:108) menambahkan bahwa peranan penting bank dalam
perekonomian diantaranya menjadi lembaga intermediary, memberikan jasa
dalam lalu lintas pembayaran serta sebagai sarana dalam pelaksanaan
kebijakan moneter.
Di Indonesia, dikenal dengan adanya sistem perbankan ganda (dual
banking system) yang terdiri atas perbankan konvensional dengan prinsip
bunga, dan perbankan syariah dengan prinsip bagi hasil. Karakteristik sistem
perbankan syariah yang beroperasi berdasarkan prinsip bagi hasil
memberikan alternatif sistem perbankan yang saling menguntungkan bagi
masyarakat dan bank. Dengan mengedepankan aspek keadilan dalam
bertransaksi, investasi yang beretika, mengedepankan nilai-nilai
kebersamaan, menghindari kegiatan spekulatif, menyediakan beragam produk
dan layanan, serta jasa perbankan yang beragam dengan skema keuangan
yang lebih bervariatif, menjadikan perbankan syariah sebagai alternatif sistem
2
yang kredibel, yang dapat dinikmati oleh seluruh golongan masyarakat
(Latumaerissa, 2012:331).
Dalam perekonomian suatu negara, tujuan dan fungsi perbankan syariah
adalah untuk mencapai kemakmuran ekonomi, tingkat kerja penuh dan
tingkat pertumbuhan ekonomi yang optimum, keadilan sosial-ekonomi dan
distribusi pendapatan, serta kekayaan yang merata. Sementara dalam konteks
pengelolaan perekonomian makro, meluasnya penggunaan berbagai produk
dan instrumen keuangan syariah akan dapat merekatkan hubungan antara
sektor keuangan dengan sektor riil, serta menciptakan harmonisasi di antara
kedua sektor tersebut (Latumaerissa, 2012:331).
Dalam publikasi Islamic Financial Services Industry Stability Report
2016 sebagaimana tertera dalam Laporan Perkembangan Keuangan Syariah
(LPKS) pada tahun yang sama, disebutkan bahwa perbankan syariah
Indonesia menjadi salah satu kontributor perkembangan perbankan syariah
global yang diestimasi memiliki total aset sebesar US$ 1,9 triliun di akhir
tahun 2016, dengan kontribusi sebesar 2,5% dari total aset keuangan syariah
global. Sementara, berdasarkan laporan Asian Development Bank tahun 2016,
disebutkan bahwa perbankan syariah Indonesia turut berkontribusi sebesar
13,4% dari seluruh aset perbankan syariah di Asia yang mencapai US$ 209,3
miliar.
Menurut Otoritas Jasa Keuangan, perkembangan perbankan syariah yang
terdiri dari BUS, UUS dan BPRS pada tahun 2016 menandai pertumbuhan
yang positif setelah 3 tahun sebelumnya terus mengalami perlambatan.
Peningkatan aset perbankan syariah didominasi oleh kontribusi Bank Umum
Syariah (BUS) sebesar Rp. 40,7 triliun, dari total peningkatan sebesar Rp.
61,6 triliun.
Berdasarkan Laporan Perkembangan Keuangan Syariah 2016, Bank
Umum Syariah secara keseluruhan mendominasi komposisi besaran aset
perbankan syariah nasional yaitu sebesar 69,52%. Sedangkan sisanya,
dimiliki oleh UUS sebesar 27,98% dan BPRS sebesar 2,5%. Selain dari sisi
aset, BUS juga mendominasi jumlah Dana Pihak Ketiga serta pembiayaan
perbankan syariah nasional. Pada tahun 2017, aset BUS per Desember 2017
3
menyentuh angka Rp. 288 triliun. Berdasarkan hal tersebut, maka penulis
tertarik untuk menjadikan Bank Umum Syariah (BUS) sebagai objek dalam
penelitian ini.
Tabel 1.1
Perkembangan Perbankan Syariah (2013-2017)
(dalam triliun rupiah)
Tahun Aset Tumbuh
(%) DPK
Tumbuh
(%) PYD
Tumbuh
(%)
Market
Share
2013 248,11 24,24 187,19 24,43 188,55 24,82 4,89%
2014 278,90 12,41 221,89 18,53 204,31 8,35 4,85%
2015 304,00 9 236,02 6,37 218,72 7,06 4,88%
2016 365,60 20,28 285,2 20,84 254,70 16,41 5,55%
2017 424,18 18,95 341,70 19,81 293,46 15,21 5,78%
Sumber: Statistik Perbankan Syariah, Snapshot Perbankan Syariah OJK.
Meski cukup memiliki kontribusi dalam ranah global khususnya di
wilayah Asia, perkembangan yang dialami bank syariah di Indonesia sendiri
masih belum optimal. Hal ini tercermin dari masih rendahnya market share
perbankan syariah dalam perbankan nasional yang hanya sebesar 5,78% di
tahun 2017.
Pada tahun 2013, tercatat pertumbuhan aset perbankan syariah sebesar
24,24%, atau mengalami perlambatan bila dibandingkan tahun 2012 yang
mampu mencapai 34,04%. Perlambatan kembali terjadi pada tahun 2014,
dimana pertumbuhan aset perbankan syariah hanya sebesar 12,41%, dengan
pertumbuhan DPK sebesar 18,53% dan pembiayaan sebesar 8,35%.
Perkembangan perbankan syariah pada tahun 2015 memasuki masa yang
kurang baik, dimana bank syariah mengalami perlambatan pertumbuhan
terparah dalam kurun 5 tahun terakhir. Aset, pembiayaan dan DPK masing-
masing hanya tumbuh sebesar 9%, 7,06% dan 6,37%.
Memasuki tahun 2016, perbankan syariah mulai menandai adanya
perkembangan yang positif dengan meningkatnya pertumbuhan aset,
pembiayaan dan DPK masing-masing sebesar 20,28%, 16,41% dan 20,84%.
Hal tersebut juga menandakan adanya pertumbuhan yang baik dari Bank
4
Umum Syariah di tahun 2017, dimana jumlah asetnya per Desember 2017
telah mencapai Rp. 288 triliun, dari Rp. 254 triliun pada tahun sebelumnya.
Menurut Warjiyo (2006:430), salah satu indikator stabilnya sistem
perbankan adalah berjalannya fungsi intermediasi perbankan dalam
memobilisasi simpanan masyarakat untuk disalurkan dalam bentuk
pembiayaan. Pembiayaan merupakan penyaluran dana yang paling banyak
disalurkan oleh bank kepada masyarakat dan merupakan fungsi utama dari
perbankan syariah sebagai lembaga intermediasi, sehingga perlu mendapat
perhatian khusus (Umiyati dan Ana, 2017:41). Terlebih, pembiayaan yang
diberikan oleh bank merupakan salah satu sumber pembiayaan bagi dunia
usaha, baik berupa investasi maupun produksi, dalam rangka mendorong
pertumbuhan ekonomi (Rivai, 2007: 109).
Dengan melakukan pembiayaan, bank sendiri akan memperoleh selisih
(spread) pendapatan dari bunga/margin/bagi hasil. Oleh karena itu, bank
harus dapat mengatur penyaluran pembiayaannya dengan baik agar fungsinya
sebagai lembaga intermediary dapat terealisasi sebagaimana mestinya, di
samping memperoleh sumber pendapatan utama yang menjadi penunjang
kelangsungan usaha bank.
Grafik 1.1
Perkembangan Pembiayaan BUS (2013-2017)
Sumber: Roadmap Pengembangan Keuangan Syariah, data diolah
Pada Grafik 1.1 di atas, terlihat perkembangan pembiayaan Bank Umum
Syariah periode 2013 sampai 2017 mengalami trend meningkat. Meksi
demikian, laju pertumbuhannya melambat. Penyaluran pembiayaan terbesar
terjadi pada tahun 2017 sebesar Rp. 189,78 triliun dan terendah pada tahun
2013 sebesar Rp. 137,26 triliun.
137.26 147.94 153.968177.48 189.78
22.131.99 3.56
16.41 6.93
2013 2014 2015 2016 2017
PYD TUMBUH
5
Dari segi pertumbuhan, terlihat adanya perlambatan di tahun 2014,
dimana pertumbuhan pembiayaan hanya sebesar 1,99%, dari 22,13% ditahun
sebelumnya. Perlambatan berlanjut hingga tahun 2015 sebesar 3,56%.
Memasuki tahun 2016, pertumbuhan pembiayaan mulai menandai
perkembangan yang positif karena menyentuh angka 16,41%, namun kembali
mengalami perlambatan di tahun 2017 sebesar 6,93%.
Kemampuan Bank Umum Syariah dalam menyalurkan pembiayaan tentu
dihadapkan oleh berbagai macam faktor pendukung dan penghambat, baik
dari eksternal maupun internal bank sendiri. Salah satu faktor eksternal yang
perlu diperhatikan adalah kondisi makroekonomi. Berada di dalam sistem
ekonomi yang saling berkaitan erat satu sama lain, membuat Bank Umum
Syariah tidak terlepas dari dampak kebijakan pemerintah serta kondisi
makroekonomi yang fluktuatif. Indikator makroekonomi yang dimaksud
adalah inflasi, suku bunga Bank Indonesia, dan nilai tukar/kurs terhadap
Dollar AS. Sementara, dari internal bank yang perlu diperhatikan seperti
tingkat pembiayaan bermasalah atau Non Performing Financing serta
tersedianya jumlah dana yang dihimpun oleh bank (Dana Pihak Ketiga).
Pembiayaan bermasalah merupakan salah satu faktor yang perlu
mendapat perhatian, karena semakin tinggi NPF menandakan bahwa kualitas
pembiayaan bank semakin buruk (Mahfudz, 2016:3)
Grafik 1.2
Perkembangan Non Performing Financing BUS (2013 - 2017)
Sumber: Roadmap Pengembangan Keuangan Syariah, data diolah
Grafik 1.2 di atas menunjukkan pergerakan pembiayaan bermasalah pada
Bank Umum Syariah yang mengalami fluktuasi setiap periodenya. Rasio NPF
2013 2014 2015 2016 2017
2.62
4.95 4.844.42 4.77
NPF
6
tertinggi sebesar 4,95% pada tahun 2014. Sementara, rasio NPF terendah
berada tahun 2013 sebesar 2,62%.
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan Liliani dan Khairunnisa
(2015) serta Umiyati dan Ana (2017), menyimpulkan bahwa NPF tidak
berpengaruh signifikan terhadap jumlah pembiayaan yang disalurkan.
Berbeda dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Mahfudz (2016) serta
Naufal, dkk (2017), yang menyimpulkan bahwa NPF berpengaruh signifikan
terhadap jumlah pembiayaan yang disalurkan.
Pembiayaan bermasalah pada BUS dinilai masih cukup tinggi karena
mendekati batas wajar yang ditentukan oleh Bank Indonesia sebesar 5%,
dimana rata-rata NPF BUS di tahun 2017 mencapai 4,77%. Menurut
Pengamat Ekonomi Syariah SEBI School of Islamic Economic Aziz
Setiawan, ada beberapa faktor yang membuat NPF bank syariah tetap tinggi
salah satunya yaitu karena bank syariah tidak berani berekspansi dan terfokus
mengelola portofolio yang ada (www.republika.co.id, 2018).
Menurut Soedradjad (2001:47), Dana Pihak Ketiga merupakan sumber
dana terpenting bagi kegiatan operasi bank dan merupakan ukuran
keberhasilan bank jika mampu membiayai operasinya dari sumber dana ini.
Kasmir (2015:53) menjelaskan bahwa untuk memperoleh dana dari
masyarakat luas (Dana Pihak Ketiga), bank dapat menggunakan tiga macam
jenis simpanan (rekening), diantaranya simpanan giro, tabungan dan deposito.
Dana Pihak Ketiga merupakan sumber dana terbesar yang diandalkan oleh
bank, mencapai 80% - 90% dari seluruh dana yang dikelola oleh bank
(Dendawijaya, 2005:49).
Dana pihak ketiga yang dihimpun dapat menjadi sarana untuk
memperoleh pendapatan bagi bank. Semakin banyak dana yang dihimpun
oleh bank, maka akan semakin banyak pula dana yang harus disalurkan
kembali dalam bentuk pembiayaan. Hal ini dilakukan untuk menghindari
adanya dana menganggur, serta meningkatkan kinerja bank dalam rangka
memperoleh pendapatan. Saat ketersediaan Dana Pihak Ketiga berkurang,
bank juga harus mengatur kembali pemberian pembiayaannya agar tidak
mengganggu likuiditas. Keberhasilan manajemen bank syariah sangat
7
ditentukan oleh bagaimana bank dapat merebut hati masyarakat, sehingga
peran bank sebagai financial intermediary dapat berjalan dengan baik
(Muhammad, 2005:411).
Penghimpunan Dana Pihak Ketiga mengalami trend meningkat dalam
beberapa tahun terakhir. Meski demikian, pertumbuhan DPK BUS secara
keseluruhan mengalami perlambatan, terutama pada tahun 2015 yang hanya
mencapai 2,44%. Hal ini dirasa penting mengingat besarnya volume dana
pihak ketiga dapat dijadikan sebagai alat ukur akan kepercayaan masyarakat
terhadap bank.
Grafik 1.3
Perkembangan Dana Pihak Ketiga BUS (2013-2017)
Sumber: Roadmap Pengembangan Keuangan Syariah, data diolah
Pada Grafik 1.3 di atas, terlihat perkembangan volume dana pihak ketiga
Bank Umum Syariah periode 2013 sampai 2017 terus meningkat. Meksi
demikian, laju pertumbuhannya melambat. Penghimpunan dana terbesar
terjadi pada tahun 2017 sebesar Rp. 238,225 triliun dan terendah pada tahun
2013 sebesar Rp. 143,17 triliun. Dari segi pertumbuhan, terlihat adanya
perlambatan di tahun 2014 sebesar 19,24% dari tahun sebelumnya sebesar
21,52% dan terus berlanjut hingga tahun 2015 sebesar 2,44%. Memasuki
tahun 2016, pertumbuhan dana pihak ketiga mulai menandai perkembangan
yang positif sebesar 18,02%, dan kembali mengalami perlambatan di tahun
2017 sebesar 15,41%.
Berdasarkan hasil penelitian Umiyati dan Ana (2017), Naufal, dkk
(2017), serta Mahfudz (2016), menyimpulkan bahwa dana pihak ketiga
berpengaruh terhadap pembiayaan. Berbeda dengan hasil penelitian yang
143.17170.72 174.89
206.407238.225
21.52 19.24 2.44 18.02 15.41
2013 2014 2015 2016 2017
DPK TUMBUH
8
dilakukan oleh Darma dan Rita (2011) yang menyimpulkan bahwa dana
pihak ketiga tidak berpengaruh terhadap jumlah pembiayaan yang disalurkan.
Selain Dana Pihak Ketiga dan pembiayaan bermasalah, kondisi
makroekonomi yang fluktuatif juga perlu mendapat perhatian. Indikator
makroekonomi yang pertama adalah inflasi. Sukirno (2011:14)
mendefinisikan inflasi sebagai suatu proses kenaikan harga-harga yang
berlaku dalam suatu perekonomian. Inflasi adalah proses dari suatu peristiwa,
bukan tinggi-rendahnya tingkat harga. Inflasi menyebabkan permasalahan
serius bagi perekonomian suatu negara. Bank Indonesia menyatakan bahwa
inflasi yang tinggi akan menyebabkan pendapatan riil masyarakat akan terus
turun, sehingga standar hidup dari masyarakat turun dan akhirnya menjadikan
semua orang, terutama orang miskin, bertambah miskin.
Menurut Dornbus dan Fischer (dalam Nandadipa, 2010:6), dampak dari
inflasi diantaranya menimbulkan gangguan terhadap fungsi uang,
meningkatkan kecenderungan untuk berbelanja, melemahkan semangat untuk
menabung, pengerukkan tabungan dan penumpukan uang, permainan harga
diatas standar kemampuan, penumpukan kekayaan dan investasi non
produktif, serta distribusi barang relatif tidak stabil dan terkonsentrasi.
Grafik 1.4
Perkembangan Inflasi (Maret 2013 - September 2017)
Sumber: Bank Indonesia, data diolah
Grafik 1.4 di atas menunjukkan inflasi yang terjadi di Indonesia periode
Maret 2013 – September 2017 yang mengalami fluktuasi. Inflasi terendah
5.265.65
8.608.367.76
7.09
4.35
6.476.547.077.09
4.834.343.463.023.303.64
4.293.81
0.00
2.00
4.00
6.00
8.00
10.00
2013
-1
2013
-2
2013
-3
2013
-4
2014
-1
2014
-2
2014
-3
2014
-4
2015
-1
2015
-2
2015
-3
2015
-4
2016
-1
2016
-2
2016
-3
2016
-4
2017
-1
2017
-2
2017
-3
INFLASI
9
terjadi pada triwulan ke-3 tahun 2016 sebesar 3,02%, sementara inflasi
tertinggi terjadi pada triwulan ke-3 tahun 2013 sebesar 8,60%.
Berdasarkan hasil penelitian Dwijayanty (2017) dan Rifai, dkk (2017),
menyimpulkan bahwa inflasi berpengaruh terhadap pembiayaan. Berbeda
dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Mahfudz (2016), Umiyati dan
Ana (2017), serta Darma dan Rita (2011) yang menyimpulkan bahwa inflasi
tidak berpengaruh terhadap jumlah pembiayaan yang disalurkan bank syariah.
Indikator makroekonomi yang kedua adalah suku bunga Bank Indonesia.
Siamat (2005:140) mendefinisikan suku bunga BI sebagai suku bunga dengan
tenor satu bulan yang diumumkan oleh Bank Indonesia secara periodik untuk
jangka waktu tertentu yang berfungsi sebagai sinyal kebijakan moneter.
Sasaran operasional kebijakan moneter dicerminkan melalui perkembangan
suku bunga Pasar Uang Antar Bank Overnight atau PUAB O/N. Pergerakan
suku bunga PUAB ini diharapkan akan diikuti oleh perkembangan suku
bunga deposito, dan pada gilirannya suku bunga kredit perbankan
(www.bi.go.id, 2017).
Meskipun bank syariah tidak menggunakan sistem bunga dalam kegiatan
operasionalnya, namun secara tidak langsung suku bunga dijadikan
benchmark oleh bank syariah dalam menentukan ekuivalen tingkat bagi hasil
maupun margin pada akad jual beli (Rustika, 2016:6). Sukirno (2006:84)
menjelaskan bahwa suku bunga sangat mempengaruhi permintaan uang.
Apabila suku bunga dan tingkat pengembalian modal rendah, masyarakat
lebih suka memegang uang daripada menginvestasikannya. Hal ini akan
berdampak pada ketersediaan dana pihak ketiga yang dihimpun oleh bank,
terutama bank konvensional akibat rendahnya tingkat suku bunga yang dapat
mengurungkan niat berinvestasi dan menabung masyarakat.
Bank syariah yang menjadikan suku bunga sebagai benchmark juga tidak
terlepas dari dampak penurunan suku bunga ini. Penurunan suku bunga akan
membuat bank syariah turut menurunkan ekuivalen tingkat bagi hasil maupun
margin pada akad jual belinya. Sehingga, persaingan antara bank syariah
dengan bank konvensional semakin ketat dalam menyalurkan pembiayaan.
Suku bunga yang rendah dapat membuat masyarakat melakukan pembiayaan
10
pada bank konvensional (Karim, 2010:273), karena menganggap biaya
(angsuran) yang harus dibayarkan atas kredit rendah.
Disisi lain, meningkatnya suku bunga akan membuat investasi dan
menyimpan uang menjadi lebih menguntungkan dinegara tersebut, serta akan
menggalakkan aliran masuk modal (Sukirno, 2006:287). Sehingga saat suku
bunga meningkat, maka ketersediaan Dana Pihak Ketiga yang dapat
dihimpun oleh bank turut meningkat, dan memperketat persaingan antara
bank syariah dengan bank konvensional dalam menghimpun dana. Meski
demikian, return dari bank konvensional yang cukup tinggi akibat naiknya
suku bunga dapat menarik minat para nasabah untuk menempatkan maupun
memindahkan dananya ke bank konvensional.
Grafik 1.5
Perkembangan Suku Bunga BI (Maret 2013 - September 2017)
Sumber: Bank Indonesia, data diolah
Grafik 1.5 di atas menunjukkan fluktuasi suku bunga Bank Indonesia
periode Maret 2013 – September 2017. Kenaikan dan penurunan suku bunga
Bank Indonesia dilakukan dengan mempertimbangkan faktor-faktor lain
dalam perekonomian. Suku bunga BI terendah terjadi pada triwulan ke-3
tahun 2017 sebesar 4.50%, sedangkan suku bunga BI tertinggi terjadi pada
triwulan ke-4 tahun 2014 sebesar 7.67%.
Berdasarkan hasil penelitian Dwijayanty (2017) dan Mahfudz (2016),
menyimpulkan bahwa suku bunga BI berpengaruh terhadap pembiayaan.
Berbeda dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Naufal, dkk (2017) yang
5.75 5.836.92
7.42 7.50 7.50 7.50 7.67 7.58 7.50 7.50 7.507.00 6.67
5.584.75 4.75 4.75 4.50
0.00
2.00
4.00
6.00
8.00
10.00
2013
-1
2013
-2
2013
-3
2013
-4
2014
-1
2014
-2
2014
-3
2014
-4
2015
-1
2015
-2
2015
-3
2015
-4
2016
-1
2016
-2
2016
-3
2016
-4
2017
-1
2017
-2
2017
-3
BI RATE
11
menyimpulkan bahwa suku bunga BI tidak berpengaruh terhadap jumlah
pembiayaan yang disalurkan.
Indikator makroekonomi yang ketiga adalah nilai tukar atau kurs
terhadap Dollar AS. Rivai (2007:85) mendefinisikan nilai tukar atau kurs
sebagai harga relatif suatu mata uang terhadap mata uang lainnya. Kurs
merupakan faktor yang sangat penting dalam menentukan apakah barang-
barang di negara lain lebih murah atau lebih mahal dari barang-barang yang
diproduksi dalam negeri (Sukirno, 2006:397).
Melemahnya nilai tukar rupiah akan membuat harga barang dalam negeri
relatif lebih mahal, terutama bila bahan produksinya diperoleh dari hasil
impor. Meningkatnya harga barang dipasaran berdampak pada penurunan
permintaan akan barang tersebut. Hal ini sesuai dengan teori permintaan yang
menyatakan bahwa jumlah barang dan tingkat harga memiliki hubungan yang
berbanding terbalik. Apabila harga naik, jumlah barang dan jasa yang diminta
akan turun. Apabila harga turun, jumlah barang dan jasa yang diminta akan
naik (Sari, 2013:9).
Dampak dari kenaikan harga dan menurunnya permintaan membuat
produsen ikut menurunkan produksinya. Menurunnya kegiatan produksi ini
membuat kebutuhan akan modal ikut menurun, sehingga permintaan akan
pembiayaan dapat menurun pula (Cahyono, 2009:26).
Grafik 1.6
Perkembangan Kurs (Maret 2013 – September 2017)
Sumber: Bank Indonesia, data diolah
0.00
5000.00
10000.00
15000.00
201
3-1
201
3-2
201
3-3
201
3-4
2014
-1
201
4-2
201
4-3
2014
-4
201
5-1
201
5-2
201
5-3
201
5-4
201
6-1
201
6-2
2016
-3
201
6-4
201
7-1
201
7-2
201
7-3
KURS
12
Grafik 1.6 di atas menunjukkan nilai tukar/kurs rupiah terhadap dollar
AS yang fluktuatif periode Maret 2013 - September 2017. Kurs terendah
berada pada triwulan ke-1 2013 yakni sebesar Rp. 9.695,17 dan kurs tertiggi
berada pada triwulan ke-3 2015 sebesar Rp. 14.055,50.
Berdasarkan hasil penelitian Dwijayanty (2017) serta Darma dan Rita
(2011), menyimpulkan bahwa kurs berpengaruh terhadap pembiayaan.
Berbeda dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Pratiwi (2014) dan
Rifai, dkk (2017) yang menyimpulkan bahwa kurs tidak berpengaruh
terhadap jumlah pembiayaan yang disalurkan.
Dalam hal ini, penulis mengambil data yang berkaitan dengan faktor
internal bank yaitu Dana Pihak Ketiga dan Non Performing Financing, serta
faktor eksternal makroekonomi diantaranya inflasi, suku bunga Bank
Indonesia, dan nilai tukar dengan dilandasi oleh beberapa penelitian terdahulu
yang terkait dengan pembiayaan pada bank syariah.
Penelitian pada bank syariah terkait dengan pembiayaan umumnya telah
banyak dilakukan antara lain oleh Dwijayanty (2017) yang menyimpulkan
bahwa inflasi, nilai tukar dan BI Rate berpengaruh signifikan terhadap
pembiayaan bank syariah. Sementara, penelitian yang dilakukan oleh Naufal,
dkk (2017) menyimpulkan bahwa inflasi dan BI Rate tidak berpengaruh
terhadap volume pembiayaan pada BUS. Umiyati dan Ana (2017) dalam
penelitiannya menyimpulkan bahwa NPF dan inflasi tidak berpengaruh
signifikan terhadap total pembiayaan pada BUS Devisa. Sementara, variabel
Dana Pihak Ketiga berpengaruh signifikan.
Pada penelitian terdahulu, terbatas pada pembahasan terkait pengaruh
faktor internal dan eksternal terhadap volume pembiayaan bank syariah. Pada
penelitian ini, selain menganalisis pengaruh dari variabel-variabel independen
terhadap variabel dependen, juga melihat variabel mana yang lebih dominan
pengaruhnya. Disamping itu, penelitian ini melihat bagaimana fenomena
makroekonomi terbaru, sehingga dapat diketahui perkembangan pembiayaan
pada Bank Umum Syariah dengan data terupdate. Pada penelitian terdahulu,
metode penelitian yang digunakan adalah analisis regresi linier berganda,
sementara penelitian ini menggunakan metode analisis regresi data panel.
13
Berdasarkan uraian diatas, penulis termotivasi untuk meneliti lebih lanjut
mengenai pengaruh Dana Pihak Ketiga, inflasi, suku bunga Bank Indonesia,
nilai tukar rupiah dan Non Performing Financing terhadap pembiayaan yang
disalurkan oleh Bank Umum Syariah. Penulis tertarik untuk mencoba
memberikan pemaparan lebih lanjut mengenai seberapa besar pengaruh dari
faktor internal serta gejolak makrekonomi yang fluktuatif terhadap
pembiayaan yang disalurkan Bank Umum Syariah dan menuangkannya
dalam judul “Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Inflasi, Suku Bunga BI, Nilai
Tukar Rupiah dan Non Performing Financing terhadap Jumlah
Pembiayaan Bank Umum Syariah”.
B. Identifikasi Masalah
Penulis mengidentifikasi masalah yang ada dalam penelitian adalah sebagai
berikut:
1. Jumlah pembiayaan mengalami perlambatan pertumbuhan dengan
rentang yang cukup lebar terutama di tahun 2014 dan 2015.
2. Jumlah dana pihak ketiga yang meningkat tetapi tidak diikuti oleh
peningkatan pemberian pembiayaan yang signifikan kepada masyarakat
dapat menimbulkan dana menganggur, serta dana yang dihimpun bank
menjadi tidak produktif.
3. Peningkatan inflasi terutama di tahun 2013, 2014 dan 2015 membuat
bank sentral merespon dengan meningkatkan suku bunga BI yang
kemudian berdampak pada kenaikan suku bunga bank-bank umum.
Meningkatnya inflasi juga membuat harga barang-barang dipasaran ikut
meningkat.
4. Rata-rata suku bunga BI cenderung mengalami peningkatan dan mulai
menurun pada tahun 2016. Hal ini memperketat persaingan antara bank
syariah dengan bank konvensional.
5. Nilai tukar Rupiah terhadap Dollar AS terus mengalami depresiasi imbas
dari pergerakan ekonomi global. Depresiasi yang terjadi dapat
berdampak terhadap harga barang dan bahan baku produksi terutama
pada komoditi ekspor impor.
14
6. Terjadi peningkatan rata-rata NPF pada bank umum syariah di Indonesia
dibandingkan tahun sebelumnya, dimana NPF mencapai 4,77% pada
tahun 2017. Hal ini disebabkan adanya faktor eksternal seperti
melemahnya ekonomi dunia.
C. Pembatasan Masalah
Penulis menyampaikan batasan pada skripsi ini yaitu sebagai berikut:
1. Data yang digunakan adalah Laporan Keuangan Triwulan Bank Umum
Syariah serta laporan perkembangan inflasi IHK, suku bunga BI dan nilai
tukar terhadap US Dollar periode Maret 2013 - September 2017.
2. Hal yang menjadi fokus dalam penelitian ini meliputi tingkat pembiayaan
bermasalah (NPF), dana pihak ketiga dan jumlah pembiayaan pada Bank
Umum Syariah. Selain itu, indikator makroekonomi yang juga menjadi
fokus dalam penelitian diantaranya inflasi, suku bunga Bank Indonesia
dan nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar.
3. Penelitian ini menggunakan variabel pembiayaan yang disalurkan
sebagai variabel dependent. Sedangkan dana pihak ketiga, rasio
pembiayaan bermasalah (NPF), inflasi, suku bunga Bank Indonesia dan
nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar merupakan variabel independent.
D. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang diatas, adapun perumusan masalah dalam
penelitian ini adalah:
1. Apakah Dana Pihak Ketiga (DPK), inflasi, suku bunga Bank Indonesia,
nilai tukar dan Non Performing Financing (NPF) berpengaruh secara
parsial terhadap jumlah pembiayaan Bank Umum Syariah di Indonesia
periode 2013 – 2017?
2. Apakah Dana Pihak Ketiga (DPK), inflasi, suku bunga Bank Indonesia,
nilai tukar dan Non Performing Financing (NPF) berpengaruh secara
simultan terhadap jumlah pembiayaan Bank Umum Syariah di Indonesia
periode 2013 – 2017?
3. Variabel manakah yang paling dominan mempengaruhi jumlah
pembiayaan pada Bank Umum Syariah di Indonesia periode 2013 –
2017?
15
E. Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah:
1. Untuk mengetahui apakah Dana Pihak Ketiga (DPK), inflasi, suku bunga
Bank Indonesia, nilai tukar dan Non Performing Financing (NPF)
mempengaruhi jumlah pembiayaan secara parsial pada Bank Umum
Syariah di Indonesia periode 2013 – 2017.
2. Untuk mengetahui apakah Dana Pihak Ketiga (DPK), inflasi, suku bunga
Bank Indonesia, nilai tukar dan Non Performing Financing (NPF)
mempengaruhi jumlah pembiayaan secara simultan pada Bank Umum
Syariah di Indonesia periode 2013 – 2017.
3. Untuk mengetahui variabel yang paling dominan mempengaruhi jumlah
pembiayaan pada Bank Umum Syariah di Indonesia periode 2013 –
2017.
F. Manfaat Penelitian
Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat memberikan manfaat bagi semua
pihak, diantaranya:
1. Bagi Penulis
Penelitian ini dijadikan sebagai penambah wawasan dan pengetahuan di
bidang perbankan serta makroekonomi, serta sebagai sarana untuk
merealisasikan ilmu pembelajaran yang telah didapat selama duduk di
bangku perkuliahan.
2. Bagi Perbankan
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi terkait pengaruh
dari faktor internal bank serta kondisi indikator makroekonomi yang
tidak menentu terhadap penyaluran pembiayaan Bank Umum Syariah,
sehingga dapat dijadikan bahan pertimbangan dalam pengambilan
keputusan dan kebijakan perusahaan.
3. Bagi Akademisi
Penelitian ini diharapkan dapat menambah wawasan dibidang perbankan
syariah, serta dapat berguna sebagai bahan perbandingan untuk penelitian
lebih lanjut.
16
G. Tinjauan Kajian Terdahulu
Penelitian ini menggunakan beberapa literatur terdahulu sebagai sumber
referensi penelitian, diantaranya sebagai berikut:
Tabel 1.2
Penelitian Terdahulu
No Nama Judul
Penelitian
Metode Penelitian
Kesimpulan Persamaan Perbedaan
1 Tanesia
Naufal,
Sri Fadilah
dan
Helliana
(Jurnal,
2017)
Pengaruh
Dana Pihak
Ketiga, Rasio
Keuangan,
Inflasi, BI
Rate terhadap
Volume
Pembiayaan
(Studi pada
Bank Umum
Syariah yang
Terdaftar di
Bank
Indonesia
Periode 2012
– 2016)
Variabel:
Dana Pihak
Ketiga,
NPF,
Inflasi, BI
Rate,
Volume
Pembiayaan
Teknik
penentuan
sampel
dengan
purposive
sampling
Variabel:
CAR, FDR,
ROA, Kurs.
Metode
Analisis
dalam
penelitian
ini adalah
Analisis
Regresi
Linier
Berganda,
sedangkan
penulis
menggunak-
an Analisis
Regresi
Data Panel
Jumlah
sampel
penelitian
ini
sebanyak 8
BUS,
sementara
penulis
sebanyak 6
BUS
Penelitian ini
menemukan
bahwa secara
parsial variabel
DPK, CAR,
FDR, ROA dan
NPF
berpengaruh
signifikan
terhadap volume
pembiayaan
BUS.
Sementara,
inflasi dan BI
Rate tidak
berpengaruh
signifikan
terhadap volume
pembiayaan
pada BUS
2 Emile Satia
Darma
dan Rita
(Jurnal,
2011)
Faktor-Faktor
yang
Berpengaruh
terhadap
Tingkat
Variabel:
Kurs,
Inflasi,
Dana Pihak
Ketiga,
Variabel:
SWBI, BI
Rate, NPF.
Penelitian ini
menemukan
bahwa secara
parsial variabel
kurs dan SWBI
17
No Nama Judul
Penelitian
Metode Penelitian
Kesimpulan Persamaan Perbedaan
Pengguliran
Dana Bank
Syariah
Pembiayaan
Teknik
penentuan
sampel
dengan
purposive
sampling
Metode
Analisis
dalam
penelitian
ini adalah
Analisis
Regresi
Linier
Berganda,
sedangkan
penulis
menggunak-
an Analisis
Regresi
Data Panel
berpengaruh
secara signifikan
terhadap
pengguliran
dana pada bank
syariah,
sementara
variabel inflasi,
DPK dan
pendapatan bank
tidak
berpengaruh
signifikan
terhadap
pengguliran
dana pada bank
syariah
3 Syukuri
Ahmad
Rifai, Helmi
Susanti
dan Aisyah
Setyaningru
-m (Jurnal,
2017)
Analisis
Pengaruh Kurs
Rupiah, Laju
Inflasi, Jumlah
Uang Beredar
dan
Pertumbuhan
Ekspor
terhadap Total
Pembiayaan
Perbankan
Syariah
dengan Dana
Pihak Ketiga
sebagai
Variabel
Moderating
Variabel:
Inflasi,
Kurs, Dana
Pihak
Ketiga,
Pembiayaan
Variabel:
Uang
Beredar,
Ekspor,
NPF, BI
Rate.
Metode
Analisis
penelitian
ini adalah
Analisis
Regresi
Linier
Berganda,
sedangkan
penulis
menggunak-
an Analisis
Regresi
Data Panel
Sampel
penelitian
adalah
seluruh
BUS dan
Penelitian ini
menemukan
bahwa secara
parsial variabel
inflasi dan
jumlah uang
beredar
berpengaruh
signifikan
terhadap total
pembiayaan
perbankan
syariah.
Sementara, kurs
dan
pertumbuhan
ekspor tidak
berpengaruh
signifikan
terhadap total
pembiayaan
perbankan
syariah.
Pengujian
variabel
moderating
menunjukan
18
No Nama Judul
Penelitian
Metode Penelitian
Kesimpulan Persamaan Perbedaan
UUS,
sementara
penulis
sebanyak 6
BUS
Teknik
penentuan
sampel
dengan
sampel
jenuh
(seluruh
populasi
dijadikan
sampel)
bahwa DPK
memoderasi
pengaruh kurs,
inflasi, dan
pertumbuhan
ekspor terhadap
total
pembiayaan
perbankan
syariah di
Indonesia,
sedangkan
jumlah uang
beredar tidak
dapat
dimoderasi
4 Rima
Dwijayanty
(Jurnal,
2017)
Dampak
Variabel
Makro
Ekonomi
terhadap
Permintaan
Pembiayaan
Murabahah
Perbankan
Syriah
Variabel:
Inflasi,
Kurs, BI
Rate,
Pembiayaan
Teknik
penentuan
sampel
dengan
purposive
sampling
Variabel:
Dana Pihak
Ketiga,
NPF.
Metode
Analisis
penelitian
ini adalah
Analisis
Regresi
Linier
Berganda,
sedangkan
penulis
menggunak-
an Analisis
Regresi
Data Panel
Sampel
penelitian
sebanyak 12
BUS dan 22
UUS,
sementara
penulis
sebanyak 6
BUS
Hasil dari
penelitian ini
menemukan
bahwa secara
parsial variabel
inflasi, nilai
tukar
berpengaruh
positif
signifikan dan
BI Rate
berpengaruh
negatif
signifikan
dengan
koefisien
determinasi
sebesar 77,08%.
19
No Nama Judul
Penelitian
Metode Penelitian
Kesimpulan Persamaan Perbedaan
5 Isnu
Nurrochma-
n Mahfudz
(Jurnal,
2016)
Analisis
Faktor-Faktor
yang
Mempengaruhi
Pembiayaan
pada Bank
Umum Syariah
(Studi pada
Bank Umum
Syariah Tahun
2012 – 2015)
Variabel:
Dana Pihak
Ketiga,
Inflasi,
BI Rate,
NPF,
Pembiayaan
Teknik
penentuan
sampel
dengan
purposive
sampling
Variabel:
FDR, ROA,
Kurs.
Metode
Analisis
dalam
penelitian
ini adalah
Analisis
Regresi
Linier
Berganda,
sedangkan
penulis
menggunak-
an Analisis
Regresi
Data Panel
Sampel
penelitian
ini
sebanyak 9
BUS,
sementara
penulis
sebanyak 6
BUS
Hasil dari
penelitian ini
menemukan
bahwa secara
parsial variabel
dana pihak
ketiga, FDR,
ROA, NPF, dan
BI Rate
berpengaruh
signifikan
terhadap
pembiayaan
pada BUS.
Sementara,
inflasi tidak
berpengaruh
signifikan
terhadap
pembiayaan
pada BUS
6 Liliani dan
Khairunnisa
(Jurnal,
2015)
Pengaruh Dana
Pihak Ketiga,
Non
Performing
Financing,
Return On
Asset dan
Capital
Adequacy
Ratio terhadap
Pembiayaan
Bagi Hasil
pada Bank
Umum Syariah
Variabel:
Dana Pihak
Ketiga,
NPF,
Pembiayaan
,
Metode
Analisis
Regresi
Data Panel
Variabel:
Inflasi,
BI Rate,
Kurs, ROA
CAR
Sampel
penelitian
ini
sebanyak 9
BUS,
sementara
penulis
sebanyak 6
Hasil dari
penelitian ini
menemukan
bahwa secara
parsial variabel
DPK
berpengaruh
signifikan
terhadap
pembiayaan
bagi hasil pada
BUS.
Sementara,
NPF, ROA dan
20
No Nama Judul
Penelitian
Metode Penelitian
Kesimpulan Persamaan Perbedaan
di Indonesia
Periode 2010 –
2013
Teknik
penentuan
sampel
dengan
purposive
sampling
BUS
CAR tidak
berpengaruh
signifikan
terhadap
pembiayaan
bagi hasil pada
BUS
7 Ririh Dian
Pratiwi
(Jurnal,
2014)
Faktor-Faktor
yang
Mempengaruhi
Tingkat
Pengguliran
Dana Bank
Umum Non
Devisa Syariah
Tahun 2010-
2012
Variabel:
Kurs,
Inflasi,
Dana Pihak
Ketiga,
Pembiayaan
Teknik
penentuan
sampel
dengan
purposive
sampling
Variabel:
SWBI,
BI Rate.
Metode
Analisis
dalam
penelitian
ini adalah
Analisis
Regresi
Linier
Berganda,
sedangkan
penulis
menggunak-
an Analisis
Regresi
Data Panel
Sampel
penelitian
ini
sebanyak 5
BUS,
sementara
penulis
sebanyak 6
BUS
Penelitian ini
menemukan
bahwa secara
parsial inflasi,
DPK dan SWBI
berpengaruh
signifikan
terhadap tingkat
pengguliran
dana pada BUS
Non Devisa.
Sementara, nilai
tukar tidak
berpengaruh
signifikan
terhadap tingkat
pengguliran
dana pada BUS
Non Devisa
8 Umiyati dan
Leni Tantri
Ana
(Jurnal,
2017)
Faktor-Faktor
yang
Mempengaruhi
Pembiayaan
pada Bank
Umum Syariah
Devisa di
Indonesia
Variabel:
Dana Pihak
Ketiga,
NPF,
Inflasi,
Pembiayaan
Teknik
Variabel:
FDR, ROA,
BI Rate,
Kurs.
Metode
Analisis
dalam
Penelitian ini
menemukan
bahwa secara
parsial variabel
ROA, NPF dan
inflasi tidak
berpengaruh
signifikan
21
No Nama Judul
Penelitian
Metode Penelitian
Kesimpulan Persamaan Perbedaan
penentuan
sampel
dengan
purposive
sampling
penelitian
ini adalah
Analisis
Regresi
Linier
Berganda,
sedangkan
penulis
menggunak-
an Analisis
Regresi
Data Panel
Sampel
penelitian
ini
sebanyak 3
BUS,
sementara
penulis
sebanyak 6
BUS
terhadap total
pembiayaan
pada BUS
Devisa.
Sementara,
variabel FDR
dan DPK
berpengaruh
signifikan
terhadap total
pembiayaan
pada BUS
Devisa
H. Sistematika Penulisan
Penulis menyusun sistematika penulisan yang berisi informasi mengenai
materi dan hal-hal yang dibahas pada tiap-tiap bab untuk memudahkan
pemahaman serta memberi gambaran secara jelas kepada pembaca tentang
penelitian. Penelitian ini dibagi ke dalam lima bab, meliputi:
BAB I : PENDAHULUAN
Bab ini menjabarkan pendahuluan, latar belakang masalah yang
mendasari diadakannya penelitian, batasan masalah, rumusan
masalah, tujuan dan manfaat penelitian, serta sistematika penulisan.
BAB II : TINJAUAN TEORI
Berisi tinjauan pustaka yang menjelaskan tentang landasan teori
yang relevan, yang menjadi dasar dan bahan acuan dalam penelitian
ini, penelitian terdahulu, kerangka pemikiran, serta hipotesis.
BAB III : METODE PENELITIAN
22
Bab ini menguraikan metode penelitian yang digunakan, variabel
penelitian, populasi dan sampel, jenis dan sumber data, metode
pengumpulan data, metode analisis data, serta definisi operasional
variabel.
BAB IV : HASIL DAN ANALISIS
Bab empat berisi hasil dan pembahasan penelitian yang terdiri dari
gambaran umum objek penelitian, analisis data dan interpretasi hasil.
BAB V : PENUTUP
Bab lima berisi penutup yang meliputi kesimpulan dari hasil analisis
variabel Dana Pihak Ketiga (DPK), inflasi, suku bunga Bank
Indonesia, nilai tukar dan Non Performing Financing (NPF) terhadap
jumlah pembiayaan pada Bank Umum Syariah di Indonesia periode
Maret 2013 – September 2017, keterbatasan penelitian, serta saran-
saran.
23
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
A. Tinjauan Teori
1. Grand Theory
a. Commercial Loan Theory
Teori ini menyatakan secara spesifik bahwa bank-bank hanya akan
memberikan kredit jangka pendek yang sangat mudah dicairkan atau
liquid melalui pembayaran kembali (angsuran) atas kredit tersebut
sebagai sumber likuiditas (Siamat, 2004:159).
Esensi commercial loan theory sebagai landasan dalam penelitian
ini adalah bank memberikan pembiayaan kepada masyarakat dengan
perjanjian yang telah disepakati. Hal ini sesuai dengan fungsi dari
perbankan syariah sebagai lembaga intermediasi, yaitu mengerahkan
dana dari masyarakat dan menyalurkan kembali dana tersebut kepada
masyarakat yang membutuhkannya dalam bentuk fasilitas pembiayaan
atau financing yang memang adalah salah satu kegiatan utama dari bank
tersebut untuk mendapatkan laba (Naufal, dkk, 2017:393).
b. Anticipated Income Theory
The Anticipated Income Theory atau Teori Antisipasi Pendapatan
merupakan teori yang dilatarbelakangi oleh rendahnya permohonan
kredit kepada bank yang menyebabkan terjadinya kelebihan likuiditas
dan rendahnya keuntungan yang diperoleh bank, khususnya pada saat
terjadi depresi ekonomi. Teori ini mendorong bank-bank untuk lebih
agresif dalam memberikan kredit jangka panjang (Siamat, 2004:159).
Teori ini menyatakan bahwa bank-bank seharusnya dapat
memberikan kredit jangka panjang, yang mana pelunasannya, dapat
diharapkan dan dijawalkan pembayarannya sesuai dengan jangka waktu
yang telah ditetapkan. Jadwal pembayaran kembali nasabah
(pembayaran angsuran) akan memberikan cash flow secara teratur yang
dapat digunakan untuk memenuhi kebutuhan likuiditas bank tersebut
(Ichsan, 2013:90).
24
Esensi dari teori Anticipated Income Theory sebagai landasan
dalam penelitian tidak berbeda dengan commercial loan theory, yaitu
bank memberikan pembiayaan kepada masyarakat dengan perjanjian
yang telah disepakati dan menjalankan fungsinya sebagai lembaga
intermediary dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat.
2. Bank
a. Pengertian Bank
Berdasarkan Undang-Undang No. 21 Tahun 2008, Bank adalah
badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk
simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam bentuk kredit
dan/atau bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat.
Menurut Kasmir (2015:12), Bank secara sederhana dapat diartikan
sebagai lembaga keuangan yang kegiatan utamanya adalah
menghimpun dana dari masyarakat dan menyalurkannya kembali dana
tersebut ke masyarakat serta memberikan jasa bank lainnya. Sementara,
menurut Dictionary of Banking and Financial Service by Jerry
Rosenberg, yang dimaksud dengan Bank adalah lembaga yang
menerima simpanan giro, deposito, dan membayar atas dasar dokumen
yang ditarik pada orang atau lembaga tertentu, mendiskonto surat
berharga, memberikan pinjaman dan menanamkan dananya dalam surat
berharga (Taswan, 2010:6).
Kasmir (2015:13) menyebutkan bahwa usaha perbankan pada
dasarnya meliputi tiga kegiatan utama, antara lain:
1. Menghimpun dana;
2. Menyalurkan dana; dan
3. Memberikan jasa bank lainnya.
Kegiatan menghimpun dan menyalurkan dana merupakan kegiatan
pokok perbankan yang juga merupakan fungsi bank sebagai lembaga
intermediary. Sementara, kegiatan memberikan jasa-jasa bank lainnya
hanyalah pendukung dari kedua kegiatan di atas. Kegiatan
mengumpulkan dana berupa menghimpun dana dari masyarakat dalam
bentuk simpanan giro, tabungan, dan deposito.
25
3. Bank Syariah
a. Pengertian Bank Syariah
Menurut UU. No 21 Tahun 2008, Perbankan Syariah adalah segala
sesuatu yang menyangkut tentang Bank Syariah dan Unit Usaha
Syariah, mencakup kelembagaan, kegiatan usaha, serta cara dan proses
dalam melaksanakan kegiatan usahanya. Adapun secara sederhana,
Bank Syariah memiliki pengertian yaitu merupakan bank yang dalam
aktivitasnya, baik penghimpun dana maupun dalam rangka penyaluran
dananya memberikan dan mengenakan imbalan atas dasar prinsip
syariah (Rodoni, 2005:31).
Berdasarkan Undang-Undang, struktur perbankan syariah di
Indonesia terdiri dari Bank Umum Syariah (BUS) dan Bank Perkreditan
Rakyat Syariah (BPRS). Perbedaan utama Bank Umum Syariah (BUS)
dan Bank Perkreditan Rakyat Syariah (BPRS) adalah dalam hal
kegiatan operasionalnya. Bank Umum Syariah adalah Bank Syariah
yang dalam kegiatannya memberikan jasa dalam lalu lintas
pembayaran, sementara Bank Pembiayaan Rakyat Syariah adalah Bank
Syariah yang dalam kegiatannya tidak memberikan jasa dalam lalu
lintas pembayaran. Kemudian, terdapat Unit Usaha Syariah, yang
selanjutnya disebut UUS, yang merupakan unit kerja dari kantor pusat
Bank Umum Konvensional yang berfungsi sebagai kantor induk dari
kantor atau unit yang melaksanakan kegiatan usaha berdasarkan prinsip
syariah, atau unit kerja di kantor cabang dari suatu Bank yang
berkedudukan di luar negeri yang melaksanakan kegiatan usaha secara
konvensional yang berfungsi sebagai kantor induk dari kantor cabang
pembantu syariah dan/atau unit syariah.
Bank Islam atau di Indonesia disebut bank syariah merupakan
lembaga keuangan yang berfungsi memperlancar mekanisme ekonomi
di sektor riil melalui aktifitas kegiatan usaha (investasi, jual beli, atau
lainnya) berdasarkan prinsip syariah, yaitu aturan perjanjian
berdasarkan hukum islam antara bank dan pihak lain untuk
penyimpanan dana dan atau kegiatan pembiayaan usaha, atau kegiatan
26
lainnya yang dinyatakan sesuai dengan nilai-nilai syariah yang bersifat
makro dan mikro (Ascarya, 2011:30).
Menurut Ascarya (2011:31), bank syariah dalam kacamata makro
adalah institusi keuangan yang memposisikan dirinya sebagai pemain
aktif dalam mendukung dan memainkan kegiatan investasi di
masyarakat sekitarnya. Pada sisi pasiva atau liability, bank syariah
merupakan lembaga keuangan yang mendorong dan mengajak
masyarakat untuk ikut aktif berinvestasi, dan mengajak masyarakat
untuk ikut serta berinvestasi melalui produknya, sedangkan disisi lain
(aktiva) bank syariah aktif untuk melakukan investasi di masyarakat.
Adapun bank syariah dalam kacamata mikro adalah institusi keuangan
yang menjamin seluruh aktivitas investasi yang menyertainya telah
sesuai dengan syariah
Menurut Ascarya dan Yumanita (2005:4), bank syariah merupakan
lembaga intermediasi dan penyedia jasa keuangan yang bekerja
berdasarkan etika dan sistem nilai Islam, khususnya yang bebas dari
bunga (riba), bebas dari kegiatan yang spekulatif yang non produktif
seperti perjudian (maysir), bebas dari hal-hal yang tidak jelas atau
meragukan (gharar), berprinsip keadilan, dan hanya membiayai
kegiatan usaha yang halal.
b. Fungsi Bank Syariah
Berdasarkan UU No. 21 Tahun 2008 tentang Perbankan Syariah
dalam Pasal 4 (empat), disebutkan bahwa Bank Syariah dan UUS wajib
menjalankan fungsi menghimpun dan menyalurkan dana masyarakat.
Menurut Siamat (2004:88), bank melaksanakan beberapa funsi
pokok. Fungsi pokok bank umum diantaranya yaitu:
1. Menyediakan mekanisme dan alat pembayaran yang lebih efisien
dalam kegiatan ekonomi;
2. Menciptakan uang;
3. Menghimpun dana dan menyalurkannya kepada masyarakat; dan
4. Menawarkan jasa-jasa keuangan lainnya.
27
Selain fungsi pokok bank umum sebagai lembaga intermediary,
Latumaerissa (2012:135) menyebutkan bahwa terdapat beberapa fungsi
lain dari bank umum diantaranya:
1. Agent of Trust
Fungsi ini menunjukkan bahwa aktivitas intermediasi yang
dilakukan oleh dunia perbankan dilakukan berdasarkan asas
kepercayaan.
2. Agent of Development
Fungsi ini sangat berkaitan dengan tanggung jawab bank dalam
menunjang kelancaran transaksi ekonomi yang dilakukan oleh
setiap pelaku ekonomi.
3. Agent of Service
Industri perbankan adalah lembaga yang bergerak dibidang jasa
keuangan maupun jasa nonkeuangan. Disamping memberikan
pelayanan jasa keuangan, bank juga turut serta dalam memberikan
jasa pelayanan seperti jasa transfer, jasa kotak pengaman (safety
box), jasa penagihan, dan sejenisnya.
c. Prinsip-Prinsip Operasional Perbankan Syariah
Di dalam Undang-Undang Nomor 21 Tahun 2008, kegiatan usaha
Bank Umum Syariah (BUS) meliputi :
1. Menghimpun dana dalam bentuk Simpanan berupa Giro,
Tabungan, atau bentuk lainnya yang dipersamakan dengan itu
berdasarkan Akad wadi’ah atau akad lain yang tidak bertentangan
dengan prinsip syariah.
2. Menghimpun dana dalam bentuk Investasi berupa Deposito,
Tabungan, atau bentuk lainnya yang dipersamakan dengan itu
berdasarkan Akad mudharabah atau akad lain yang tidak
bertentangan dengan prinsip syariah.
3. Menyalurkan Pembiayaan bagi hasil berdasarkan akad
mudharabah, akad musyarakah, atau akad lain yang tidak
bertentangan dengan prinsip syariah.
28
4. Menyalurkan Pembiayaan berdasarkan akad murabahah, akad
salam, akad istishna’, atau akad lain yang tidak bertentangan
dengan prinsip syariah.
5. Menyalurkan Pembiayaan berdasarkan akad qardh atau akad lain
yang tidak bertentangan dengan prinsip syariah.
6. Menyalurkan Pembiayaan penyewaan barang bergerak atau tidak
bergerak kepada Nasabah berdasarkan akad ijarah dan/atau sewa
beli dalam bentuk ijarah muntahiya bittamlik atau akad lain yang
tidak bertentangan dengan prinsip syariah.
7. Melakukan pengambilalihan utang berdasarkan akad hawalah atau
akad lain yang tidak bertentangan dengan prinsip syariah.
8. Melakukan usaha kartu debit dan/atau kartu pembiayaan
berdasarkan prinsip syariah.
9. Membeli, menjual, atau menjamin atas risiko sendiri surat berharga
pihak ketiga yang diterbitkan atas dasar transaksi nyata berdasarkan
prinsip syariah, antara lain, seperti akad ijarah, musyarakah,
mudharabah, murabahah, kafalah, atau hawalah.
10. Membeli surat berharga berdasarkan prinsip syariah yang
diterbitkan oleh pemerintah dan/atau Bank Indonesia.
11. Menerima pembayaran dari tagihan atas surat berharga dan
melakukan perhitungan dengan pihak ketiga atau antarpihak ketiga
berdasarkan prinsip syariah.
12. Melakukan Penitipan untuk kepentingan pihak lain berdasarkan
suatu akad yang berdasarkan prinsip syariah.
13. Menyediakan tempat untuk menyimpan barang dan surat berharga
berdasarkan prinsip syariah.
14. Memindahkan uang, baik untuk kepentingan sendiri maupun untuk
kepentingan Nasabah berdasarkan prinsip syariah.
15. Melakukan fungsi sebagai Wali Amanat berdasarkan akad
wakalah.
16. Memberikan fasilitas letter of credit atau bank garansi berdasarkan
prinsip syariah; dan
29
17. Melakukan kegiatan lain yang lazim dilakukan di bidang perbankan
dan di bidang sosial sepanjang tidak bertentangan dengan prinsip
syariah dan sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-
undangan.
4. Pembiayaan
a. Pengertian Pembiayaan
Pembiayaan adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat
dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan
antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak yang dibiayai
untuk mengembalikan uang atau tagihan tersebut setelah jangka waktu
tertentu dengan imbalan atau bagi hasil. (Karim, 2010:463).
Pembiayaan yang diberikan oleh bank syariah dapat diformulasikan
sebagai berikut:
Total Pembiayaan = Pembiayaan Jual Beli + Pembiayaan Bagi Hasil +
Pembiayaan Sewa
b. Jenis-Jenis Pembiayaan
Menurut Kasmir (2015:85), secara umum jenis-jenis kredit/pembiayaan
dapat dilihat dari beberapa segi diantaranya:
1. Dilihat dari segi kegunaan:
a. Pembiayaan Investasi
Merupakan pembiayaan jangka panjang yang biasanya digunakan
untuk keperluan perluasan usaha
b. Pembiayaan Modal Kerja
Merupakan pembiayaan yang digunakan untuk keperluan
meningkatkan produksi dalam operasionalnya.
2. Dilihat dari segi tujuan pembiayaan:
a. Pembiayaan Produktif
Pembiayaan yang digunakan untuk peningkatan usaha atau
produksi atau investasi. Pembiayaan ini diberikan untuk
menghasilkan barang atau jasa.
b. Pembiayaan Konsumtif
Pembiayaan yang digunakan untuk dikonsumsi secara pribadi.
30
c. Pembiayaan Perdagangan
Merupakan pembiayaan yang diberikan kepada perdagangan,
biasanya untuk membeli barang dagangan yang pembayarannya
diharapkan dari hasil penjualan barang dagangan tersebut.
3. Dilihat dari segi jangka waktu:
a. Pembiayaan Jangka Pendek
Merupakan pembiayaan yang memiliki jangka waktu kurang dari
1 tahun atau paling lama 1 tahun.
b. Pembiayaan Jangka Menengah
Jangka waktu pembiayaannya berkisar antara 1 tahun sampai
dengan 3 tahun dan biasanya pembiayaan ini digunakan untuk
melakukan investasi.
c. Pembiayaan Jangka Panjang
Merupakan pembiayaan yang masa pengembaliannya paling
panjang. Pembiayaan jangka panjang waktu pengembaliannya di
atas 3 tahun atau 5 tahun.
4. Dilihat dari segi jaminan:
a. Pembiayaan Dengan Jaminan
Merupakan pembiayaan yang diberikan dengan suatu jaminan.
jaminan tersebut dapat berbentuk barang berwujud atau tidak
berwujud atau jaminan orang. artinya setiap pembiayaan yang
dikeluarkan akan dilindungi minimal senilai jaminan atau untuk
pembiayaan tertentu jaminan harus melebihi jumlah pembiayaan
yang diajukan calon debitur.
b. Pembiayaan Tanpa Jaminan
Merupakan pembiayaan yang diberikan tanpa jaminan barang
atau orang tertentu. pembiayaan jenis ini diberikan dengan
melihat prospek usaha, karakter serta loyalitas atau nama baik
calon debitur selama berhubungan dengan bank atau pihak lain.
c. Prinsip-Prinsip Pemberian Pembiayaan
Sebelum fasilitan pembiayaan diberikan, bank harus merasa yakin
bahwa pembiayaan yang diberikan benar-benar akan kembali.
31
Keyakinan tersebut diperoleh dari hasil penilaian pembiayaan sebelum
pembiayaan tersebut disalurkan. Kasmir (2015:101) menjelaskan bahwa
terdapat beberapa prinsip penilaian kredit/pembiayaan yang dilakukan
bank sebelum memberikan pembiayaannya, yaitu dengan analisis 5C
dan 7P. Adapun penjelasan untuk analisis penilaian pembiayaan dengan
5C sebagai berikut:
1. Character
Sifat atau watak seseorang dalam hal ini calon debitur. Tujuannya
adalah memberikan keyakinan kepada bank bahwa sifat atau watak
dari orang-orang yang akan diberikan pembiayaan benar-benar dapat
dipercaya.
2. Capacity (Capability)
Untuk melihat kemampuan calon nasabah dalam membayar
pembiayaan yang dihubungkan dengan kemampuannya mengelola
bisnis serta kemampuannya mencari laba.
3. Capital
Biasanya bank tidak akan bersedia membiayai suatu usaha 100%,
artinya setiap nasabah yang mengajukan permohonan pembiayaan
harus pula menyediakan dana dari sumber lainnya atau modal sendiri
dengan kata lain, capital adalah untuk mengetahui sumber-sumber
pembiayaan yang dimiliki nasabah terhadap usaha yang akan
dibiayai oleh bank.
4. Colleteral
Merupakan jaminan yang diberikan oleh calon nasabah baik yang
bersifat fisik maupun non-fisik. Jaminan hendaknya melebihi jumlah
pembiayaan yang diberikan. Jaminan juga harus diteliti
keabsahannya, sehingga jika terjadi suatu masalah, jaminan yang
dititipkan akan dapat dipergunakan secepat mungkin. Fungsi dari
jaminan adalah sebagai pelindung bank dari risiko kerugian.
5. Condition
32
Dalam menilai pembiayaan hendaknya juga dinilai kondisi ekonomi
sekarang dan untuk di masa yang akan datang sesuai sektor masing-
masing.
Sementara, prinsip penilaian kredit/pembiayaan dengan 7P adalah
sebagai berikut:
a. Personality (Kepribadian)
Penilaian terhadap nasabah dari segi kepribadiannya atau tingkah
lakunya sehari-hari maupun masa lalunya. Personality juga
mencakup sikap, emosi, tingkah laku, dan tindakan nasabah dalam
menghadapi masalah.
b. Party
Mengklasifikasikan nasabah ke dalam klasifikasi tertentu
berdasarkan modal, loyalitas serta karakternya. Hal ini dilakukan
untuk membedakan fasilitas-fasilitas yang akan diperoleh.
c. Purpose
Mengetahui tujuan nasabah dalam mengambil pembiayaan, termasuk
jenis pembiayaan yang diinginkan nasabah. Tujuan pengambilan
pembiayaan bermacam-macam, misalnya pembiayaan modal kerja
konsumtif dan lain sebagainya.
d. Prospect
Untuk penilaian usaha nasabah di masa yang akan datang
menguntungkan atau tidak atau dengan kata lain mempunyai prospek
atau sebaliknya.
e. Payment
Merupakan ukuran bagaimana cara nasabah mengembalikan
pembiayaan yang telah diambil atau dari sumber mana saja dana
untuk pengembalian pembiayaan yang diperolehnya.
f. Profitability
Untuk menganalisis bagaimana kemampuan nasabah dalam mencari
laba. Profitability di ukur dari periode ke periode apakah akan tetap
sama atau akan semakin meningkat apalagi dengan tambahan
pembiayaan yang akan diperolehnya.
33
g. Protection
Tujuannya adalah bagaimana menjaga agar usaha dan jaminan
mendapat perlindungan. Perlindungan tersebut dapat berupa jaminan
barang atau jaminan asuransi.
5. Dana Pihak Ketiga
a. Pengertian Dana Pihak Ketiga
Menurut Sugiarto (dalam Sa’ad, 2015:25), Dana Pihak Ketiga
merupakan simpanan-simpanan yang dilakukan nasabah pada bank
berupa giro, tabungan, deposito dan bentuk lain yang dipersamakan
dengan itu.
Menurut Rivai (2007:413), Dana pihak ketiga adalah dana yang
diperoleh dari masyarakat, dalam arti masyarakat sebagai individu,
perusahaan, pemerintah, rumah tangga, koperasi, yayasan, dan lain-lain
baik dalam mata uang rupiah maupun dalam mata uang asing. Pada
sebagian besar atau setiap bank, dana masyarakat ini umumnya
merupakan dana terbesar yang dimiliki. Hal ini sesuai dengan fungsi
bank sebagai penghimpun dana dari masyarakat.
Sumber Dana Pihak Ketiga merupakan sumber dana terpenting
bagi kegiatan operasi bank dan merupakan ukuran keberhasilan bank
jika mampu membiayai operasinya dari sumber dana ini. Pencarian
dana dari sumber ini relatif paling mudah jika dibandingkan dengan
sumber lainnya (Kasmir, 2015:53). Menurut Dendawijaya (2005:49),
Dana Pihak Ketiga merupakan sumber dana terbesar yang diandalkan
oleh bank, mencapai 80% - 90% dari seluruh dana yang dikelola oleh
bank.
Pada dasarnya, penghimpunan dana yang dilakukan oleh bank
terdiri dari dua unsur yaitu simpanan dan investasi. Simpanan
merupakan dana yang dipercayakan oleh nasabah kepada bank syariah
dan/atau UUS berdasarkan akad wadi’ah atau akad lain yang tidak
bertentangan dengan prinsip syariah dalam bentuk giro, tabungan, atau
bentuk lainnya yang dipersamakan dengan itu. Investasi merupakan
dana yang dipercayakan oleh nasabah kepada bank syariah dan/atau
34
UUS berdasarkan akad mudharabah atau akad lain yang tidak
bertentangan dengan prinsip syariah dalam bentuk deposito, tabungan,
atau bentuk lainnya yang dipersamakan dengan itu (Soemitra, 2009:74).
Berdasarkan beberapa pengertian diatas, dapat disimpulkan bahwa
Dana Pihak Ketiga merupakan dana yang dihimpun oleh bank syariah
yang berasal dari masyarakat (nasabah), baik dalam mata uang rupiah
atau mata uang asing yang terdiri dari simpanan giro (wadi’ah),
simpanan tabungan (wadi’ah dan mudharabah), dan simpanan deposito
(mudharabah).
Berikut adalah produk-produk bank syariah yang digunakan dalam
menghimpun dana pihak ketiga, antara lain:
a. Giro
Giro adalah simpanan yang penarikannya dapat dilakukan
dengan mengunakan cek bilyet giro, sarana perintah pembayaran
lainnya, atau dengan pemindahbukuan (Latumaerissa, 2012: 335).
Menurut fatwa DSN MUI No.01/DSN-MUI/IV/2000, ada dua
jenis giro yang dibenarkan secara syari’ah, yaitu Giro Wadi’ah dan
Giro Mudharabah. Pada produk perbankan akad yang biasa
digunakan adalah wadi’ah.
Akad wadi’ah dibedakan ke dalam dua bentuk yaitu wadi’ah
yad dhamanah dan wadi’ah amanah. Wadi’ah yad dhamanah adalah
akad wadi’ah dimana pihak yang dititipi (bank) bertanggung jawab
atas keutuhan harta titipan sehingga ia boleh memanfaatkan harta
titipan tersebut. Sedangkan wadi’ah amanah adalah akad wadi’ah
dimana harta yang dititipkan tidak boleh dimanfaatkan oleh yang
dititipi (bank). (Karim, 2010:107-108).
Dalam perbankan syariah bentuk akad untuk jenis produk giro, yaitu:
a. Wadi’ah
Transaksi penitipan dana atau barang dari pemilik kepada
penyimpan dana atau barang dengan kewajiban bagi pihak yang
menyimpan untuk mengembalikan dana atau barang titipan
35
sewaktu-waktu. Dimana mekanisme Giro atas dasar akad wadi’ah
adalah:
1) Bank bertindak sebagai penerima dana titipan dan nasabah
bertindak sebagai penitip dana.
2) Bank tidak diperkenankan menjanjikan pemberian imbalan
atau bonus kepada nasabah.
3) Bank dapat membebankan kepada nasabah biaya administrasi
berupa biaya-biaya yang terkait langsung dengan biaya
pengelolaan rekening antara lain biaya cek bilyet giro, biaya
materai, cetak laporan transaksi dan saldo rekening, serta
pembukaan dan penutupan rekening.
4) Bank menjamin pengembalian dana nasabah, dan
5) Dana titipan dapat diambil setiap saat oleh nasabah.
b. Tabungan
Tabungan adalah simpanan yang penarikannya hanya dapat
dilakukan menurut syarat tertentu yang disepakati, tetapi tidak dapat
ditarik dengan bilyet giro, dan/atau alat lainnya yang dipersamakan
dengan itu (Latumaerissa, 2012:336).
Dalam perbankan syariah terdapat dua bentuk akad untuk jenis
produk tabungan, yaitu:
a. Wadi’ah
Dalam produk simpanan tabungan dengan akad wadi’ah, Bank
bertindak sebagai penerima dana titipan dan nasabah bertindak
sebagai penitip dana. Bank wajib menjelaskan kepada nasabah
karakteristik produk serta hak dan kewajiban nasabah
sebagaimana telah diatur dalam ketentuan Bank Indonesia. Bank
dapat membebankan kepada nasabah berupa biaya-biaya yang
terkait langsung dengan biaya pengelolaan rekening antara lain
biaya kartu ATM, buku tabungan, biaya materai, cetak laporan
transaksi dan saldo rekening, serta pembukaan dan penutupan
rekening. Dana titipan yang dititipkan kepada Bank dapat diambil
setiap saat oleh nasabah.
36
b. Mudharabah
Dalam produk simpanan tabungan dengan akad mudharabah,
Bank bertindak sebagai pengelola dana (mudharib) dan nasabah
bertindak sebagai pemilik dana (shahibul maal). Pembagian
keuntungan haruslah berdasarkan nisbah yang di sepakati, dan
Bank diperbolehkan membebankan biaya kepada nasabah berupa
biaya-biaya yang terkait langsung dengan biaya pengelolaan
rekening antara lain biaya kartu ATM, buku tabungan, biaya
materai, cetak laporan transaksi dan saldo rekening, serta
pembukaan dan penutupan rekening. Dana titipan yang dititipkan
kepada Bank dapat diambil setiap saat oleh nasabah.
c. Deposito
Deposito adalah simpanan yang penarikannya hanya dapat
dilakukan pada waktu tertentu berdasarkan perjanjian antara nasabah
dengan bank (Latumaerissa, 2012:337). Tujuan dan manfaat deposito
syariah ini dari aspek bank antara lain, sebagai sumber pendanaan
bank baik dalam rupiah maupun dalam valuta asing dengan jangka
waktu tertentu yang lebih lama dan fluktuasi dana yang relatif
rendah. Sedangkan untuk nasabah manfaat yang diterima adalah
alternatif investasi yang memberikan keuntungan dalam bentuk bagi
hasil.
Dalam perbankan syariah akad untuk jenis produk deposito
adalah mudharabah, yaitu transaksi penanaman dana dari pemilik
dana (shahibul maal) kepada pengelola dana (mudharib) untuk
melakukan kegiatan usaha tertentu yang sesuai syariah, dengan
pembagian hasil usaha antara kedua belah pihak berdasarkan nisbah
yang telah disepakati sebelumnya.
Seperti halnya Giro dan Tabungan, maka Deposito syariah juga
memiliki beberapa mekanisme diantaranya:
1) Bank bertindak sebagai pengelola dana (mudharib) dan nasabah
bertindak sebagai pemilik dana (shahibul maal).
37
2) Pengelolaan dana oleh bank dapat dilukan sesuai batasan-batasan
yang ditetapkan pemilik dana (mudharabah muqayyadah) atau
dilakukan dengan tanpa batasan-batasan (mudharabah mutlaqah).
3) Dalam akad mudharabah muqayyadah harus dinyatakan secara
jelas syarat-syarat dan batasan tertentu yang ditentukan oleh
nasabah.
4) Pembagian keuntungan haruslah berdasarkan nisbah yang di
sepakati.
5) Penarikan dana oleh nasabah hanya dapat dilakukan sesuai waktu
yang disepakati.
6) Bank diperbolehkan membebankan biaya kepada nasabah berupa
biaya-biaya yang terkait langsung dengan biaya pengelolaan
rekening antara lain biaya materai, cetak laporan transaksi dan
saldo rekening, serta pembukaan dan penutupan rekening; dan
7) Bank tidak diperkenankan mengurangi nisbah keuntungan
nasabah tanpa persetujuan nasabah yang bersangkutan.
Perhitungan dana pihak ketiga yang dihimpun oleh bank dapat
diformulasikan sebagai berikut:
Dana Pihak Ketiga = Tabungan + Deposito + Giro
6. Inflasi
a. Pengertian Inflasi
Sukirno (2011:14) mendefinisikan inflasi sebagai suatu proses
kenaikan harga-harga yang berlaku dalam suatu perekonomian dari
suatu periode ke periode lainnya. Pohan (2008:35) mendefinisikan
inflasi sebagai kenaikan harga secara terus-menerus dan kenaikan harga
yang terjadi pada seluruh kelompok barang atau jasa. Sementara,
tingkat inflasi adalah persentasi pertambahan kenaikan harga dari satu
periode ke periode lainnya, dan berbeda pula dari satu negara ke negara
lain. Kenaikan harga-harga yang berlaku dari satu waktu ke waktu
lainnya tidak berlaku secara seragam. Kenaikan tersebut biasanya
berlaku atas kebanyakan barang, tetapi tingkat kenaikannya berbeda.
38
Ada yang tinggi persentasinya dan ada yang rendah, disamping itu
sebagian barang tidak mengalami kenaikan. Berlakunya tingkat
perubahan harga tersebut menyebabkan indeks harga perlu dibentuk
untuk mengambarkan tingkat perubahan harga-harga yang berlaku
dalam sebuah negara (Sukirno, 2011:19).
b. Jenis-Jenis Inflasi
1. Berdasarkan pada Asal Terjadinya
a. Domestic Inflation, yaitu inflasi yang berasal dari dalam negeri
dan timbul misalnya dikarenakan defisit anggaran belanja yang
dibiayai dengan pencetakan uang baru, panen yang gagal dan
sebagainya.
b. Imported Inflation, yaitu inflasi yang berasal dari luar negeri
yang timbul karena kenaikan harga-harga (inflasi) diluar negeri
atau negara-negara.
2. Berdasarkan Awal Terjadinya
Menurut Latumaerissa (2011:23), berdasarkan kepada sumber atau
sebab-sebab terjadinya inflasi adalah sebagai berikut:
a. Demant Inflation, yaitu inflasi yang timbul karena permintaan
masyarakat akan berbagai barang terlalu kuat.
b. Cost Inflation, yaitu inflasi yang timbul karena kenaikan ongkos
produksi.
3. Berdasarkan Tingkat Keparahannya
Menurut Latumaerissa (2011:23), berdasarkan derajatnya “parah”
tidaknya inflasi dibedakan menjadi beberapa jenis yaitu:
a. Inflasi ringan (di bawah 10% setahun)
b. Inflasi sedang (antara 10%-30% setahun)
c. Inflasi berat (antara 30%-100% setahun)
d. Hiperinflasi (diatas 100% setahun)
c. Indikator Inflasi
Menurut Manurung dan Rahardja (dalam Sa’ad, 2015:32), terdapat
beberapa indeks yang sering digunakan untuk mengukur tingkat inflasi
yang terjadi, yaitu:
39
1. Indek Harga Konsumen (IHK)
IHK merupakan angka indeks menunjukkan pergerakan tingkat
harga dari sejumlah paket barang dan jasa yang dikonsumsi
masyarakat dalam periode tertentu. Masing-masing harga barang dan
jasa tersebut diberikan bobot berdasarkan tingkat keutamaannya.
Barang dan jasa yang dianggap paling penting diberi bobot yang
paling besar. Perhitungan IHK dilakukan dengan memperhitungkan
sekitar ratusan komoditas pokok dengan melihat perkembangan
secara regional, dengan mempertimbangkan tingkat inflasi kota-
kota besar, terutama ibu kota propinsi di Indonesia untuk
mencerminkan keadaan yang sebenarnya.
Untuk mendapatkan inflasi berdasarkan IHK dapat digunakan
formula sebagai berikut:
Inflasi = (IHKt − IHKt−1)
IHKt−1 × 100%
Dimana,
IHKt = Indeks Harga Konsumen pada tahun t (periode ini)
IHKt-1 = Indeks Harga Konsumen pada tahun t-1 (periode lalu)
2. Indek Harga Perdagangan Besar (Wholesale Price Index)
Indeks ini melihat inflasi dari sisi produsen. Oleh kerana itu
IHPB sering disebut sebagai indeks harga produsen. IHPB
menunjukkan tingkat harga yang diterima produsen berbagai
tingkat produksi. Prinsip yang digunakan unruk menghitung inflasi
berdasarkan data IHPB adalah sama dengan IHK:
Inflasi = (IHPB−IHPD−1)
IHPD−1 × 100%
3. Indek Harga Implisit (GDP Deflator)
Sama halnya dengan IHK dan IHPB, perhitungan inflasi dengan
IHI dilakukan dengan menghitung perubahan indeks:
Inflasi = (IHI−IHI−1)
IHI−1 × 100%
40
Dari beberapa indikator harga yang ada, yang paling sering
digunakan dalam menghitung inflasi adalah Indeks Harga Konsumen
(IHK). IHK adalah ukuran biaya keseluruhan barang dan jasa yang
dibeli konsumen. Bank Indonesia menetapkan IHK sebagai
targetnya, seperti yang diterapkan disemua negara yang menganut
sistem target inflasi secara eksplisit. Terdapat beberapa alasan
ditetapkannya IHK, diantaranya karena IHK merupakan alat ukur
yang paling tepat dalam mengukur tingkat kesejahteraan masyarakat,
serta IHK mengukur indeks biaya hidup konsumen (Latumaerissa,
2012:82).
Menurut Pohan (2008:159), terdapat beberapa alasan mengapa
IHK lebih banyak digunakan dibandingkan indikator harga lainnya,
yaitu:
a. IHK dipublikasi secara periodik dengan jangka waktu yang paling
pendek (bulanan).
b. IHK mengukur kenaikan biaya hidup (cost of living) karena
mencakup barang dan jasa yang paling banyak dibeli dan
dikonsumsi masyarakat.
c. IHK telah dikenal dan lama digunakan sebagai dasar pengukuran
inflasi.
d. Efek Buruk Inflasi
Menurut Sukirno (20011:338), efek buruk yang ditimbulkan oleh
inflasi adalah sebagi berikut:
1. Inflasi dan Perkembangan Ekonomi.
Inflasi yang tinggi tingkatanya akan menghambat perkembangan
ekonomi. Biaya yang terus naik menyebabkan kegiatan produktif
sangat tidak menguntungkan yang membuat pemilik modal lebih
suka menggunakan uangnya untuk tujuan spekulatif, investasi
untuk sektor produktif akan berkurang dan tingkat kegiatan
ekonomi akan menurun yang berakibat pada meningkatnya
pengangguran.
41
2. Inflasi dan Kemakmuran Masyarakat.
Disamping menimbulkan efek buruk ke atas kegiatan ekonomi
Negara inflasi juga akan menimbulkan efek-efek terhadap individu
dan masyarakat.
3. Inflasi akan menurunkan pendapatan riil orang-orang
berpendapatan tetap.
Pada umumnya kenaikan upah tidaklah secepat kenaikan harga-
harga. Maka inflasi akan menurunkan upah riil individu-individu
yang berpendapatan tetap. Sehingga daya beli masyarakat juga
akan menurun.
4. Inflasi akan mengurangi kekayaan yang berbentuk uang.
Sebagian kekayaan yang dimiliki oleh masyarakat yang berbentuk
uang tunai yang disimpan akan menurun nilai riil nya bila terjadi
inflasi.
5. Memperburuk pembagian kekayaan.
Seperti halnya di atas, inflasi menyebabkan pembagian pendapatan
diantara golongan berpendapatan tetap dengan pemilik harga tetap
dan penjual akan semakin tidak merata.
Sementara, menurut Dornbus dan Fischer (dalam Nandadipa, 2010:6),
dampak dari insflasi, diantaranya:
1. Meningkatkan kecenderungan untuk berbelanja
2. Menimbulkan gangguan terhadap fungsi uang
3. Melemahkan semangat untuk menabung, pengerukkan tabungan
serta menimbulkan penumpukan uang.
4. Permainan harga diatas standar kemampuan
5. Penumpukan kekayaan dan investasi non produktif
6. Distribusi barang relatif tidak stabil dan terkonsentrasi.
e. Kebijakan untuk Mengatasi Inflasi
Menurut Sukirno (2011:34), kebijakan untuk mengatasi inflasi
yang dilakukan oleh pemerintah adalah:
1. Kebijakan Fiskal, yaitu dengan menambahkan pajak dan
mengurangi pengeluaran pemerintah.
42
2. Kebijakan Moneter, yaitu dengan menambahkan suku bunga dan
membatasi kredit.
3. Dari segi penawaran, yaitu dengan melakukan langkah yang dapat
mengurangi biaya produksi dan menstabilkan harga seperti
mengurangi pajak impor atas bahan mentah, penetapan harga,
menggalakan pertambahan produksi dan perkembangan
teknologi.
7. Suku Bunga Bank Indonesia
a. Suku Bunga
Menurut Kasmir (2002:121), bunga dapat diartikan sebagai harga
yang harus dibayarkan kepada nasabah (yang memiliki simpanan)
dengan yang harus dibayarkan oleh nasabah kepada bank (nasabah yang
memperoleh pinjaman). Menurut Karl dan Fair (2001:635) suku bunga
adalah pembayaran bunga tahunan dari suatu pinjaman, dalam bentuk
persentase dari pinjaman yang diperoleh dari jumlah bunga yang
diterima tiap tahun dibagi dengan jumlah pinjaman.
Menurut Mankiw (2006:207) suku bunga dapat dibedakan menjadi
dua, yaitu:
1. Suku Bunga Nominal
Suku bunga nominal menyatakan seberapa cepat jumlah uang dalam
rekening seseorang akan naik sepanjang waktu. Suku bunga nominal
merupakan penjumlahan suku bunga riil dan laju inflasi.
2. Suku Bunga Riil
Suku bunga riil menyesuaikan suku bunga nominal terhadap dampak
inflasi dengan tujuan agar diketahui seberapa cepat daya beli
rekening seseorang akan naik sepanjang waktu. Suku bunga riil
merupakan suku bunga nominal dikurangi laju inflasi.
Cara perhitungan suku bunga yang menjelaskan hubungan dengan
inflasi diformulasikan oleh Irving Fisher di tahun 1896 dan digunakan
sampai sekarang, yaitu:
ì = r + π
Dimana,
43
i : Suku bunga nominal
r : Suku bunga riil
π : Inflasi yang diperkirakan atau diharapkan (expected inflation)
Dalam kegiatan perbankan sehari-hari, terdapat dua macam bunga
yang digunakan untuk diberikan kepada nasabahnya (Rahim, 2015:5)
antara lain:
1. Bunga simpanan
Bunga yang diberikan oleh bank sebagai rangsangan atau balas jasa
bagi nasabah yang telah menyimpan dananya di bank. bunga
simpanan merupakan sebuah harga yang harus dibayar bank kepada
nasabahnya. Contoh bunga simpanan yaitu: bunga giro, bunga
tabungan dan bunga deposito.
2. Bunga pinjaman
Bunga yang diberikan kepada para peminjam atau harga yang harus
dibayar oleh nasabah kepada bank pemberi pinjaman. Sebagai
contoh yaitu bunga kredit.
Suku bunga dipandang sebagai pendapatan yang diperoleh dari
melakukan tabungan. Rumah tangga (masyarakat) umumnya akan
membuat lebih banyak tabungan apabila suku bunga yang berlaku
tinggi, karena akan lebih banyak pendapatan yang diperoleh dari
menabung. Sementara, saat suku bunga rendah orang tidak begitu suka
membuat tabungan karena mereka merasa lebih baik melakukan
pengeluaran konsumsi daripada menabung. Dengan demikian pada
tingkat bunga yang rendah masyarakat cenderung menambah
pengeluaran konsumsinya (Sukirno, 2006:120).
Pohan (2008:7) menambahkan bahwa tingkat bunga mempengaruhi
masyarakat dalam memilih bentuk kekayaan yang ingin dimilikinya,
baik dalam bentuk uang, financial assets, atau benda rill seperti rumah
dan tanah, mesin, barang dagangan dan lain sebagainya, dimana yang
memberikan tingkat bunga lebih tinggi akan diminati.
44
b. Suku Bunga Bank Indonesia
Menurut Bank Indonesia BI Rate adalah suku bunga kebijakan
yang mencerminkan sikap atau stance kebijakan moneter yang
ditetapkan oleh bank Indonesia dan diumumkan kepada publik. BI Rate
diumumkan oleh Dewan Gubernur Bank Indonesia setiap Rapat Dewan
Gubernur bulanan dan diimplementasikan pada operasi moneter yang
dilakukan Bank Indonesia melalui pengelolaan likuiditas (liquidity
management) di pasar uang untuk mencapai sasaran operasional
kebijakan moneter. Sasaran operasional kebijakan moneter dicerminkan
pada perkembangan suku bunga Pasar Uang Antar
Bank Overnight (PUAB O/N). (www.bi.go.id, 2017).
Pergerakan di suku bunga PUAB diharapkan akan diikuti oleh
perkembangan di suku bunga deposito, dan pada gilirannya suku bunga
kredit perbankan. Dengan mempertimbangkan pula faktor-faktor lain
dalam perekonomian, Bank Indonesia pada umumnya akan menaikkan
BI Rate apabila inflasi ke depan diperkirakan melampaui sasaran yang
telah ditetapkan, sebaliknya Bank Indonesia akan menurunkan BI Rate
apabila inflasi ke depan diperkirakan berada di bawah sasaran yang
telah ditetapkan. (www.bi.go.id, 2017).
8. Nilai Tukar
a. Pengertian Kurs
Rivai (2007:85) mendefinisikan nilai tukar sebagai harga relatif
suatu mata uang terhadap mata uang lainnya. Nahar dan Sarker
(2016:22) mendefinisikan nilai tukar sebagai nilai relatif mata uang
suatu negara terhadap nilai mata uang mitra dagangnya.
Suatu kenaikan nilai tukar disebut depresiasi atau pengurangan
nilai mata uang dalam negeri dalam hubungannya dengan mata uang
asing, sedangkan penurunan kurs tukar disebut apresiasi atau kenaikan
nilai mata uang dalam negeri dalam hubungannya dengan mata uang
asing.
Nilai tukar atau yang biasanya dikenal dengan kurs dalam
makroekonomi memiliki pengaruh terhadap tingkat harga yang berlaku.
45
Mankiw (2007:195) menyatakan bahwa jika kurs riil tinggi, barang-
barang dari luar negeri relatif lebih murah dan barang-barang domestik
relatif lebih mahal. Jika kurs riil rendah, barang-barang dari luar negeri
relatif lebih mahal dan barang-barang domestik relatif lebih murah.
Nilai tukar dapat dijadikan alat pengukur bagi kondisi
perekonomian suatu negara, apabila perekonomian suatu negara dalam
kondisi baik mata uang negara tersebut cenderung menguat terhadap
mata uang negara lainnya. Begitupun sebaliknya, apabila kondisi
perekonomian suatu negara menurun, maka mata uang negara tersebut
cenderung melemah terhadap mata uang negara lainnya.
Sukirno (2011:397) menyebutkan bahwa pada dasarnya terdapat
dua cara di dalam menentukan kurs valuta asing, yaitu penentuan kurs
dalam pasar bebas yang berhubungan dengan permintaan dan
penawaran mata uang asing, serta penentuan kurs oleh pemeritah.
Penjelasan terkait sebagai berikut:
1. Berdasarkan permintaan akan mata uang asing, misalnya Dollar AS.
Semakin tiggi harga Dollar AS, semakin sedikit permintaan atas
mata uang tersebut. Begitupun sebaliknya, semakin rendah harga
Dollar AS, semakin banyak permintaan atas mata uang tersebut.
2. Berdasarkan penawaran akan mata uang asing, misalnya Dollar AS.
Semakin tinggi harga mata uang Dollar AS, semakin banyak
penawaran mata uang tersebut. Sebaliknya, semakin rendah harga
mata uang Dollar AS maka semakin sedikit penawaran mata uang
tersebut.
3. Penentuan kurs pertukaran oleh pemerintah. Tujuannya adalah untuk
memastikan bahwa kurs tidak akan menimbulkan efek yang buruk
terhadap perekonomian. Kurs yang ditetapkan pemerintah berbeda
dengan kurs yang yang ditentukan oleh pasar bebas. Sejauh mana
perbedaan tersebut, apakah ia lebih tinggi atau lebih rendah dari
yang ditetapkan oleh pasar bebas adalah bergantung pada kebijakan
dan keputusan pemerintah mengenai kurs yang paling sesuai untuk
46
tujuan-tujuan pemerintah dalam menstabilkan dan mengembangkan
perekonomian (Sukirno, 2004:399).
b. Jenis-Jenis Nilai Tukar
Jenis nilai tukar menurut Mankiw (2006: 242) dibagi kedalam dua
jenis, yaitu:
1. Nilai Tukar Nominal
Merupakan nilai yang digunakan seseorang saat menukarkan mata
uang suatu negara dengan mata uang negara lain.
2. Nilai Tukar Riil
Merupakan nilai yang digunakan seseorang saat menukarkan barang
dan jasa suatu negara dengan barang dan jasa negara lain. Nilai tukar
ini mengukur harga relatif barang dan jasa yang tersedia di dalam
negeri terhadap barang dan jasa yang tersedia di luar negeri
(Mankiw, 2006: 244).
c. Faktor –Faktor Yang Mempengaruhi Nilai Tukar
Menurut Sukirno (2004:402), perubahan dalam permintaan dan
penawaran suatu valuta yang kemudian menyebabkan perubahan dalam
kurs valuta, disebabkan oleh banyak faktor antara lain:
1. Perubahan dalam Citarasa Masyarakat
Citarasa masyarakat mempengaruhi citarasa konsumsi mereka. Maka
perubahan citarasa akan mengubah corak konsumsi mereka terhadap
barang-barang yang diproduksikan di dalam negeri maupun yang
diimpor. Perubahan ini akan mempengaruhi permintaan dan
penawaran valuta asing.
2. Perubahan Harga Barang Ekspor dan Impor
Harga suatu barang merupakan salah satu faktor penting yang
menentukan apakah suatu barang akan diimpor atau diekspor.
Barang-barang dalam negeri yang dapat dijual dengan harga murah
relatif akan menaikkan ekspor dan apabila harganya naik maka
ekspornya berkurang. Pengurangan harga impor akan menambah
jumlah impor, dan sebaliknya, kenaikan harga barang impor akan
menurunkan jumlah impor. Dengan demikian, perubahan harga
47
barang-barang ekspor dan impor akan mempengaruhi permintaan
dan penawaran akan mata uang suatu negara.
3. Kenaikan Harga Umum (Inflasi)
Inflasi yang berlaku pada umumnya cenderung untuk menurunkan
nilai suatu valuta asing. kecenderungan ini disebabkan oleh efek
inflasi berikut: (i) inflasi menyebabkan harga-harga di dalam negeri
lebih mahal dari harga-harga di luar negeri dan oleh sebab itu inflasi
berkecenderungan menambah impor, (ii) inflasi menyebabkan harga
barang ekspor menjadi mahal, oleh karena itu inflasi
berkecenderungan mengurangi ekspor. Keadaan (i) menyebabkan
permintaan ke atas valuta asing bertambah, dan keadaan (ii)
menyebabkan penawaran ke valuta asing berkurang, maka harga
valuta asing akan bertambah (berarti harga mata uang negara yang
mengalami inflasi merosot).
4. Perubahan Suku Bunga dan Tingkat Pengembalian Investasi
Suku bunga dan tingkat pengembalian investasi sangat penting
peranannya dalam mempengaruhi aliran modal. Suku bunga dan
tingkat pengembalian investasi yang rendah cenderung akan
menyebabkan modal dalam negeri mengalir ke luar negeri.
Sedangkan suku bunga dan tingkat pengembalian investasi yang
tinggi akan menyebabkan modal luar negeri masuk ke negara itu.
Apabila lebih banyak modal mengalir ke suatu negara, maka
permintaan atas mata uang negara tersebut bertambah, sehingga nilai
mata uang tersebut ikut bertambah. Nilai mata uang suatu negara
akan merosot apabila lebih banyak modal negara dialirkan ke luar
negeri karena suku bunga dan tingkat pengembalian investasi yang
lebih tinggi di negara-negara lain.
5. Pertumbuhan Ekonomi
Efek yang diakibatkan oleh suatu kemajuan ekonomi terhadap nilai
mata uangnya tergantung kepada corak pertumbuhan ekonomi yang
berlaku. Apabila kemajuan itu, terutama diakibatkan oleh
perkembangan eskpor, maka permintaan terhadap mata uang negara
48
itu bertambah lebih cepat dari penawarannya dan oleh karenanya
nilai mata uang negara itu naik. Namun, apabila kemajuan tersebut
menyebabkan impor berkembang lebih cepat dari ekspor, penawaran
mata uang negara itu lebih cepat bertambah dari permintaannya dan
oleh karenanya nilai mata uang negara tersebut akan merosot.
d. Jenis-Jenis Transaksi Valuta Asing
1. Selling Rate (kurs jual), yaitu kurs yang ditentukan oleh suatu bank
untuk penjualan valuta asing tertentu pada saat tertentu.
2. Middle Rate (kurs tengah), yaitu kurs tengah antara kurs jual dan
kurs beli valuta asing terhadap mata uang nasional, yang ditetapkan
oleh Bank Sentral pada waktu tertentu.
Kurs tengah BI didapat dengan cara menghitung rata-rata atas kurs
jual dan kurs beli BI
Kurs Tengah BI = Kurs Jual BI+Kurs Beli BI
2
3. Buying Rate (kurs beli), yaitu kurs yang ditentukan oleh suatu bank
untuk pembelian valuta asing tertentu pada saat tertentu.
4. Flat Rate (kurs flat), yaitu kurs yang berlaku dalam transaksi jual-
beli bank notes dan travel cheque, dimana dalam kurs tersebut telah
diperhitungkan biaya promosi dan biaya lain-lain
9. Non Performing Financing
a. Pengertian Non Performing Financing
Menurut Bank Indonesia, Non Performing Financing (NPF) adalah
suatu rasio yang membandingkan tingkat pembiayaan bermasalah
(pembiayaan yang dikualifikasikan) terhadap total pembiayaan yang
diberikan. Menurut Ismail (2010:123), Non Performing Financing
(NPF) merupakan pembiayaan bermasalah yang telah disalurkan oleh
bank, dan nasabah tidak dapat melakukan pembayaran atau angsuran
sesuai dengan perjanjian yang telah ditandatangani oleh bank dan
nasabah.
Menurut Siamat (2005:174), pembiayaan bermasalah adalah
pinjaman yang mengalami kesulitan pelunasan akibat adanya faktor
49
kesengajaan dan atau karena faktor eksternal di luar kemampuan atau
kendali nasabah peminjam. Pembiayaan bermasalah banyak disebabkan
karena analisis pembiayaan yang keliru dan buruknya karakter nasabah
(Rustam, 2013:58). Pembiayaan yang dimaksud adalah pembiayaan
yang diberikan bank kepada pihak ketiga (nasabah), dan bukan
termasuk pembiayaan yang diberikan kepada bank lain (pinjaman
antarbank).
Muhammad (2005:265) menjelaskan bahwa semakin tinggi rasio
NPF yang dimiliki oleh suatu bank, menandakan semakin buruk
kualitas pembiayaan bank yang menyebabkan jumlah kredit/pembiayan
bermasalah semakin besar, dimana kemungkinan suatu bank dalam
kondisi bermasalah semakin besar pula.
Menurut Rustam (2013:58), dari sisi nasabah, moral hazard biasa
terjadi pada pembiayaan bagi hasil karena ketidaksempurnaan informasi
petugas melihat level usaha nasabah dan terbatasnya informasi
produktivitas usaha. Sementara itu, pada pembiayaan murabahah
tingginya NPF terjadi karena kesalahan bank melalukan assessment
debitur dan kurangnya monitoring (pengawasan/pemantauan) nasabah.
Berdasarkan kriteria yang ditetapkan oleh Bank Indonesia, kategori
pembiayaan yang termasuk ke dalam perhitungan NPF adalah
pembiayaan kurang lancar, pembiayaan diragukan dan pembiayaan
macet. Tingkat pembiayaan bermasalah atau rasio NPF dapat dihitung
dengan formula berikut:
Rasio NPF = Pembiayaan (KL, D, M) x 100%
Total Pembiayaan
Sebagaimana kebijakan Bank indonesia yang menetapkan tingkat
Non Performing Financing yang wajar adalah kurang dari atau sama
dengan (≤) 5%, apabila suatu bank memiliki rasio NPF yang melebihi
5% maka akan mempengaruhi penilaian tingkat kesehatan dari bank
yang bersangkutan.
50
b. Kriteria Non Performing Financing
Berdasarkan Peraturan Bank Indonesia Nomor 15/2/PBI/2013 bank
dinilai memiliki kesulitan yang membahayakan kelangsungan usaha
bank apabila memiliki rasio Non Performing Financing lebih dari 5%
dari total pembiayaan yang disalurkan. Berikut adalah kriteria peringkat
pembiayaan bermasalah, semakin atas peringkatnya maka semakin
sedikit risiko pembiayaan bermasalah yang dihadapi bank (Rustam,
2013:320).
Tabel 2.1
Kriteria Penilaian Non Performing Financing
Peringkat Nilai NPF Keterangan
Peringkat 1 < 2% Sangat Sehat
Peringkat 2 2% ≤ NPF < 5% Sehat
Peringkat 3 5% ≤ NPF < 8% Cukup Sehat
Peringkat 4 8% ≤ NPF < 12% Kurang Sehat
Peringkat 5 ≥ 12% Tidak Sehat
Sumber: Muhammad, 2005.
Secara umum, kolektabilitas pembiayaan dikategorikan ke dalam
lima macam, yaitu:
1. Lancar atau kolektabilitas 1
2. Kurang lancar atau kolektabilitas 2
3. Diragukan atau kolektabilitas 3
4. Perhatian khusus atau kolektabilitas 4
5. Macet atau kolektabilitas 5
Antonio (2001) dan Arifin (2002) menguraikan penyebab utama
terjadinya risiko kredit atau risiko pembiayaan bermasalah adalah
terlalu mudahnya bank memberikan pinjaman atau melakukan investasi
karena terlalu dituntut untuk memanfaatkan likuiditas. Akibatnya,
penilaian pembiayaan kurang cermat dalam mengantisipasi berbagai
kemungkinan risiko usaha yang dibiayainya (Rustam, 2013:59).
51
B. Kerangka Pemikiran
Menurut Rodoni (2010:15), kerangka berpikir merupakan sintesa dari
serangkaian teori yang tertuang dalam tinjauan pustaka, yang pada dasarnya
merupakan gambaran sistematis dari kinerja teori dalam memberikan solusi
atau alternatif solusi dari serangkaian masalah yag ditetapkan.
Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh dari variabel independent
dana pihak ketiga, inflasi, suku bunga BI, kurs dan NPF terhadap variabel
dependent jumlah pembiayaan Bank Umum Syariah.
Dalam menguji variabel tersebut, terdapat beberapa tahapan yang harus
dilakukan. Tahapan pertama yaitu melakukan uji asumsi klasik yang terdiri
dari uji normalitas, uji heteroskedastisitas, uji multikolinearitas dan uji
autokorelasi. Apabila data sudah lulus dalam pengujian asumsi klasik, maka
pengujian dapat dilanjutkan ketahap berikutnya,
Tahapan kedua adalah melakukan uji stasioneritas baik pada tingkat level
maupun first difference, bahkan jika data penelitian belum juga stasioner
maka akan dilanjutkan pada tingkat second difference.
Tahapan ketiga adalah melakukan uji model regresi untuk memilih model
terbaik, untuk menguji model regresi data panel pertama dilakukan uji
Common Effect dan uji Fixed Effect, kemudian dilanjutkan dengan uji Chow
untuk mengetahui mana model yang terbaik diantara keduanya.
Kemudian, untuk menguji model regresi data panel kedua dilakukan uji
Fixed Effect dan uji Random Effect, lalu dilanjutkan dengan uji Hausman
untuk mengetahui mana model yang terbaik diantara keduanya.
Tahapan keempat dilakukan uji signifikansi yang terbagi menjadi tiga
yaitu uji parsial (uji t), uji simultan (uji F) dan koefisien determinasi
(Adjusted R2), serta melihat variabel mana yang paling dominan melalui
besaran koefisien regresinya dan nilai probabilitas yang diperoleh. Tahapan
terakhir, dilakukan interpretasi atas hasil yang diperoleh serta diberi
kesimpulan.
52
Gambar 2.1 Kerangka Pemikiran
Pertumbuhan volume pembiayaan BUS cenderung mengalami perlambatan terutama di
tahun 2014 yang hanya mencapai 1,99% dan tahun 2015 sebesar 3,56%, padahal pembiayaan
merupakan sarana bagi bank untuk memperoleh pendapatan dan laba. Terlebih, pembiayaan
yang diberikan bank merupakan salah satu sumber pembiayaan bagi dunia usaha berupa
investasi maupun produksi dalam rangka mendorong pertumbuhan ekonomi, dan merupakan
salah satu fungsi bank sebagai lembaga intermediary dalam rangka meningkatkan taraf hidup
rakyat.
NPF
(X5)
Pemilihan Model Estimasi Data Panel
Uji F Uji Adj R2 Uji t
Hasil dan Interpretasi
Kesimpulan
PYD
(Y)
Uji Stationeritas
Uji Asumsi Klasik
Uji Normalitas
Uji Heteroskedastisitas
Uji Multikolinearitas
Uji Autokorelasi
Uji Chow Uji Hausman
Common Effect Fixed Effect Random effect
Uji Signifikansi
Estimasi Model Terpilih
DPK
(X1)
INFLASI
(X2)
KURS
(X4) BI RATE
(X3)
Grand Theory: Commercial Loan Theory, Anticipated Income Theory
53
C. Keterkaitan Antar Variabel dan Pengembangan Hipotesis
1. Pengaruh Dana Pihak Ketiga terhadap Jumlah Pembiayaan
Menurut Rivai (2007:413), Dana pihak ketiga adalah dana yang
diperoleh dari masyarakat, dalam arti masyarakat sebagai individu,
perusahaan, pemerintah, rumah tangga, koperasi, yayasan, dan lain-lain
baik dalam mata uang rupiah maupun dalam mata uang asing. Kemudian
bank menyalurkan kembali dana tersebut kepada masyarakat yang
membutuhkannya dalam bentuk pembiayan. Bagi bank, pengelolaan
sumber dana dari masyarakat luas sangatlah penting (Soedradjad,
2001:46). Menurut Mahudz (2016:2), semakin besar sumber
penghimpunan dana (DPK), maka pembiayaan yang dilakukan Bank
Syariah juga akan semakin besar.
Dalam penelitian yang dilakukan Naufal, dkk (2017) variabel jumlah
dana pihak ketiga berpengaruh signifikan positif terhadap jumlah
pembiayaan pada Bank Umum Syariah di Indonesia, sehingga
mengandung arti bahwa semakin besar dana pihak ketiga yang tersedia
maka semakin besar pula bank akan menyalurkan dana tersebut dalam
bentuk pembiayaan. Hal ini dilakukan karena bank ingin memperoleh
pendapatan dan tidak ingin menyia-nyiakan dananya begitu saja. Semakin
besar pendapatan yang dihasilkan oleh bank, berarti semakin besar pula
kesempatan bank dalam menghasilkan keuntungan sehingga bank akan
semakin tertarik untuk meningkatkan jumlah penyaluran dana (Darma dan
Rita, 2011:73).
Berdasarkan penelitian terdahulu, maka hipotesis yang diajukan
dalam penelitian adalah sebagai berikut:
H01 : Dana Pihak Ketiga tidak berpengaruh signifikan terhadap jumlah
pembiayaan pada Bank Umum Syariah di Indonesia.
Ha1 : Dana Pihak Ketiga berpengaruh signifikan terhadap jumlah
pembiayaan pada Bank Umum Syariah di Indonesia.
2. Pengaruh Inflasi terhadap Jumlah Pembiayaan
Menurut Taswan (2010:165), inflasi adalah kenaikan harga barang-
barang yang bersifat umum dan terus-menerus dalam kurun watu tertentu.
54
Inflasi adalah proses dari suatu peristiwa, bukan tinggi-rendahnya tingkat
harga (Sukirno, 2011:14). Bank Indonesia menyatakan bahwa inflasi yang
tinggi akan menyebabkan pendapatan riil masyarakat akan terus turun,
sehingga standar hidup dari masyarakat turun dan akhirnya menjadikan
semua orang, terutama orang miskin, bertambah miskin.
Menurut Dornbus dan Fischer (dalam Nandadipa, 2010:6), dampak
dari inflasi diantaraya menimbulkan gangguan terhadap fungsi uang,
meningkatkan kecenderungan untuk berbelanja, melemahkan semangat
untuk menabung, pengerukkan tabungan dan penumpukan uang,
permainan harga diatas standar kemampuan, penumpukan kekayaan dan
investasi non produktif, serta distribusi barang relatif tidak stabil dan
terkonsentrasi.
Inflasi mencerminkan kenaikan harga yang berlaku pada suatu
perekonomian, dimana kenaikan harga barang-barang dan jasa di pasaran
akan mempengaruhi pola konsumsi dan saving masyarakat.
Inflasi memberikan tekanan bagi bank syariah dalam hal
penghimpunan dana dari masyarakat, sehingga hal tersebut akan
mempengaruhi pembiayaan bank syariah (Firaldi, 2013:50). Sebagaimana
Pohan (2008:52) menuturkan bahwa tingkat inflasi yang tinggi
menyebabkan tingkat suku bunga riil menjadi menurun, dan berdampak
pada menurunnya hasrat masyarakat untuk menabung sehingga
pertumbuhan dana perbankan yang bersumber dari masyarakat akan
menurun.
Berdasarkan penelitian terdahulu, maka hipotesis yang diajukan dalam
penelitian adalah sebagai berikut:
H02 : Inflasi tidak berpengaruh signifikan terhadap jumlah pembiayaan
pada Bank Umum Syariah di Indonesia.
Ha2 : Inflasi berpengaruh signifikan terhadap jumlah pembiayaan pada
Bank Umum Syariah di Indonesia.
3. Pengaruh Suku Bunga Bank Indonesia terhadap Jumlah Pembiayaan
Menurut Siamat (2005:139), suku bunga Bank Indonesia atau BI Rate
adalah suku bunga dengan tenor satu bulan yang diumumkan oleh Bank
55
Indonesia secara periodik untuk jangka waktu tertentu yang berfungsi
sebagai sinyal (stance) kebijakan moneter. Kenaikan tingkat suku bunga
BI kemudian akan direspon oleh kenaikan suku bunga pasar, dan
kemudian berdampak pada suku bunga simpanan dan pada gilirannya oleh
suku bunga kredit bank konvensional.
Dalam perbankan syariah, meskipun tidak menggunakan sistem bunga
dalam kegiatan operasionalnya, namun secara tidak langsung suku bunga
dijadikan benchmark bagi bank syariah dalam menentukan ekuivalen
tingkat bagi hasil maupun margin pada akad jual beli (Rustika, 2016:6).
Suku bunga juga kerap dijadikan sebagai perbandingan biaya yang
lebih murah antara nisbah ataupun margin bank syariah terhadap suku
bunga bank konvensional. Penurunan suku bunga akan membuat bank
syariah turut menurunkan ekuivalen tingkat bagi hasil maupun margin
pada akad jual belinya. Sehingga, persaingan antara bank syariah dengan
bank konvensional semakin ketat dalam menyalurkan pembiayaan.
Menurut Mahfudz (2016:5), menurunnya suku bunga kredit pada
Bank Konvensional membuat masyarakat akan menganggap biaya bunga
pinjaman pada Bank Konvensional murah. Sehingga, suku bunga BI Rate
yang rendah akan membuat pembiayaan yang dilakukan Bank Syariah
semakin rendah (menurun) karena masyarakat lebih memilih Bank
Konvensional yang dianggap lebih murah.
Berdasarkan penelitian terdahulu, maka hipotesis yang diajukan dalam
penelitian adalah sebagai berikut:
H03 : Suku Bunga Bank Indonesia tidak berpengaruh signifikan terhadap
jumlah pembiayaan pada Bank Umum Syariah di Indonesia.
Ha3 : Suku Bunga Bank Indonesia berpengaruh signifikan terhadap jumlah
pembiayaan pada Bank Umum Syariah di Indonesia.
4. Pengaruh Nilai Tukar Rupiah terhadap Jumlah Pembiayaan
Rivai (2007:85) mendefinisikan nilai tukar atau kurs sebagai harga
relatif suatu mata uang terhadap mata uang lainnya. Menurut Cahyono
(2009:26), semakin lemah nilai tukar rupiah terhadap dollar AS
(depresiasi) akan membuat harga barang dalam negeri menjadi lebih
56
mahal, sehingga membuat permintaan akan barang dan jasa menurun. Para
debitur ataupun perusahaan yang bergerak dalam bidang importir akan
terkena dampak dari depresiasi ini. Permintaan yang menurun disikapi
dengan pengurangan pasokan dan kegiatan produksi sehingga ekonomi
mengalami perlambatan dan bank kesulitan untuk menyalurkan
pembiayaan.
Berdasarkan penelitian terdahulu, maka hipotesis yang diajukan dalam
penelitian adalah sebagai berikut:
H04 : Nilai Tukar Rupiah tidak berpengaruh signifikan terhadap jumlah
pembiayaan pada Bank Umum Syariah di Indonesia.
Ha4 : Nilai Tukar Rupiah berpengaruh signifikan terhadap jumlah
pembiayaasn pada Bank Umum Syariah di Indonesia.
5. Pengaruh Non Performing Financing terhadap Jumlah Pembiayaan
Pembiayaan bermasalah atau Non Performing Financing dalam
perbankan syariah yaitu suatu pinjaman yang mengalami kesulitan
pelunasan akibat adanya faktor kesenjangan atau faktor eksternal diluar
kemampuan debitur (Siamat, 2005:174).
Non Performing Financing yang rendah menunjukkan tingkat
pembiayaan bermasalah pada bank syariah rendah. Sebaliknya, semakin
tinggi rasio NPF menunjukkan bahwa semakin banyak pembiayaan yang
bermasalah.
Peningkatan NPF dari aspek operasional akan mengakibatkan
merosotnya pendapatan bank, sementara dari aspek kinerja keuangan NPF
yang meningkat akan berakibat pada menurunnya tingkat kesehatan bank
yang bersangkutan (Ningrum, 2017:32). Hal tersebut berarti semakin
tinggi rasio NPF yang dimiliki oleh suatu bank, menandakan semakin
buruk kualitas pembiayaan bank (Muhammad, 2005:265). Saat NPF
tinggi, bank cenderung lebih berhati-hati dalam melakukan penyaluran
pembiayaannya.
Berdasarkan penelitian terdahulu, maka hipotesis yang diajukan dalam
penelitian adalah sebagai berikut:
57
H05 : Non Performing Financing tidak berpengaruh signifikan terhadap
jumlah pembiayaan pada Bank Umum Syariah di Indonesia.
Ha5 : Non Performing Financing berpengaruh signifikan terhadap jumlah
pembiayaan pada Bank Umum Syariah di Indonesia.
58
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian ini menggunakan pendekatan asosiatif dengan bentuk
hubungan kausal. Penelitian asosiatif kausal adalah penelitian yang
dimaksudkan untuk mengungkapkan permasalahan yang bersifat hubungan
sebab akibat antara dua variabel atau lebih (Sugiyono, 2008:37). Berdasarkan
jenisnya, penelitian ini termasuk penelitian kuantitatif. Sugiyono (2016:135)
mendefinisikan penelitian kuantitatif sebagai metode penelitian yang
berlandaskan pada filsafat positivisme, digunakan untuk meneliti populasi
atau sampel tertentu, pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian,
analisis data bersifat kuantitatif/statistik dengan tujuan untuk menguji
hipotesis yang telah ditetapkan. Penelitian ini menggunakan analisis data
kuantitatif, yaitu data yang digunakan dalam penelitian berupa angka.
Tujuan dari penelitian yaitu untuk mencari pengaruh antara variabel
bebas atau variabel yang mempengaruhi (X) terhadap variabel terikat atau
variabel yang dipengaruhi (Y). Variabel bebas (independent) dalam penelitian
ini meliputi dana pihak ketiga, inflasi, suku bunga BI, kurs dan Non
Performing Financing. Sementara, variabel terikatnya (dependent) adalah
jumlah pembiayaan pada Bank Umum Syariah, dengan periode penelitian
dari Maret 2013 sampai dengan September 2017. Variabel-variabel dalam
penelitian ini kemudian diregresikan dengan metode analisis regresi data
panel dengan bantuan software Eviews 10 dan Microsoft Excel 2010.
B. Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek yang
mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti
untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2005:55).
Berdasarkan pengertian tersebut, maka obyek/subyek yang akan dijadikan
populasi dalam penelitian ini yaitu Bank Umum Syariah yang terdaftar di
Bank Indonesia dan Otoritas Jasa Keuangan (OJK) selama periode
59
pengamatan Maret 2013 sampai dengan September 2017. Berikut adalah
gambaran populasi dalam penelitian:
Tabel 3.1
Populasi Penelitian
No. Bank Umum Syariah di Indonesia Kode
1 Bank Aceh Syariah BAS
2 Bank Muamalat Indonesia BMI
3 Bank Victoria Syariah BVS
4 Bank BRI Syariah BRIS
5 Bank Jabar Banten Syariah BJBS
6 Bank BNI Syariah BNIS
7 Bank Syariah Mandiri BSM
8 Bank Mega Syariah BMS
9 Bank Panin Syariah BPS
10 Bank Syariah Bukopin BKPS
11 BCA Syariah BCAS
12 Maybank Syariah Indonesia MBS
13 Bank Tabungan Pensiunan Nasional Syariah BTPNS
Sumber: Daftar BUS di Otoritas Jasa Keuangan
Sampel adalah sebagian dari jumlah dan karakterstik yang dimiliki oleh
populasi tersebut, atau sebagian kecil dari anggota populasi yang diambil
menurut prosedur tertentu sehingga dapat mewakili populasinya (Sugiyono,
2005:56). Metode penentuan sampel dalam penelitian ini menggunakan
teknik purposive sampling, yaitu teknik penentuan sampel dengan
pertimbangan tertentu (Sugiyono, 2005:61). Sampel yang digunakan dalam
penelitian ini memiliki kriteria, diantaranya:
1. Merupakan Bank Umum Syariah yang terdaftar di Bank Indonesia atau
Otoritas Jasa Keuangan (OJK).
2. Merupakan Bank Syariah yang telah berdiri sebagai Bank Umum Syariah
sejak Maret 2013 sampai September 2017.
3. Bank Umum Syariah yang menyajikan laporan keuangan triwulan selama
lima tahun berturut-turut periode Maret 2013 sampai September 2017 dan
telah dipublikasikan dalam laman resmi Bank Umum Syariah yang
bersangkutan.
60
4. Laporan keuangan Bank Umum Syariah yang dijadikan sampel telah
diaudit, sehingga data yang diambil kemungkinan tidak akan mengalami
perubahan.
5. Laporan keuangan triwulan Bank Umum Syariah memiliki data-data yang
mendukung dan dibutuhkan dalam penelitian.
Tabel 3.2 Proses Pengambilan Sampel
No. Keterangan Jumlah
1. Bank Umum Syariah yang terdaftar di
Bank Indonesia atau OJK 13 BUS
2.
Bank Syariah yang telah berdiri sebagai
Bank Umum Syariah terhitung sejak
Maret 2013 sampai September 2017
12 BUS
3.
Bank Umum Syariah yang menyajikan
laporan keuangan triwulan selama lima
tahun berturut-turut periode Maret 2013
sampai September 2017 dan telah
dipublikasikan pada laman resmi Bank
Umum Syariah yang bersangkutan.
10 BUS
4. Laporan keuangan Bank Umum Syariah
yang dijadikan sampel telah diaudit 7 BUS
5.
Laporan keuangan triwulan Bank Umum
Syariah memiliki data-data yang
mendukung dan dibutuhkan dalam
penelitian
6 BUS
Jumlah data sampel yang diobservasi 114 data
Sumber: Data diolah
Berdasarkan kriteria tersebut maka diperoleh 6 (enam) BUS diantaranya:
Bank Syariah Mandiri, Bank Muamalat Indonesia, Bank BRI Syariah, Bank
BNI Syariah, Bank BCA Syariah dan Bank Syariah Bukopin. Total data
dalam penelitian ini berjumlah 4, 3 4⁄ tahun x 4 bulan x 6 bank = 114 data.
Tabel 3.3
Sampel Penelitian
No. Bank Umum Syariah di Indonesia Kode
1 Bank Muamalat Indonesia BMI
2 Bank BRI Syariah BRIS
3 Bank BNI Syariah BNIS
4 Bank Syariah Mandiri BSM
5 Bank Syariah Bukopin BKPS
6 BCA Syariah BCAS
Sumber: Data diolah
61
C. Metode Pengumpulan Data
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder.
Menurut Sugiyono (2011:225), data sekunder adalah data yang tidak
langsung memberikan data kepada peneliti, dimana untuk mendapatkan data
penelitian tersebut harus melalui orang lain atau mencarinya melalui
dokumen
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data panel. Data
panel adalah data yang terdiri dari data cross section dan data time series,
dimana data time series merupakan data yang pengamatannya dilakukan dari
waktu ke waktu (satu objek dengan banyak waktu), sementara data cross
section adalah data yang pengamatannya dilakukan pada satu waktu dengan
banyak objek. (Winarno, 2015:2.2-2.5). Menurut Ghozali (195:2017), secara
sederhana data panel dapat didefinisikan sebagai sebuah kumpulan data
(dataset) di mana perilaku unit cross-sectional diamati sepanjang waktu.
Metode pengumpulan data untuk penelitian ini menggunakan teknik
dokumentasi, dimana teknik tersebut digunakan untuk memperoleh informasi
dan data yang akurat terkait variabel-variabel penelitian melalui catatan-
catatan, studi pustaka, jurnal-jurnal ilmiah yang terakreditasi, dokumen-
dokumen maupun situs resmi yang mempublikasikan data terkait. Metode
yang digunakan dalam pengumpulan data untuk penelitian ini adalah sebagai
berikut:
a. Field Research
Peneliti menggunakan data sekunder dengan skala triwulan yang diambil
dari Laporan Inflasi IHK, Laporan Suku Bunga Bank Indonesia, Laporan
Kurs Tengah Bank Indonesia yang dipublish di website resmi Bank
Indonesia. Laporan Keuangan Bank Umum Syariah yang diperoleh dari
Laporan Keuangan Triwulan BUS yang bersangkutan, yang dipublish di
website resmi masing-masing Bank Umum Syariah dengan rentang waktu
dari Maret 2013 sampai September 2017.
b. Library Research
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data yang diperoleh
dari hasil membaca studi literatur, jurnal, buku, artikel, serta dokumen-
62
dokumen yang berkaitan dengan penelitian. Keterbatasan serta adanya
kekurangan data dari literatur yang digunakan, membuat penulis
memanfaatkan sumber dari internet.
D. Metode Analisis Data
Penelitian ini menggunakan analisis data kuantitatif, yaitu data yang
digunakan dalam penelitian berupa angka. Metode analisis yang digunakan
dalam penelitian ini adalah analisis regresi data panel.
Berdasarkan strukturnya, data dibagi ke dalam dua jenis, yaitu data seksi
silang (cross-section) dan data runtut waktu (time series). Data seksi silang
terdiri atas beberapa atau banyak objek (misalnya perusahaan) dengan
beberapa jenis data (misalnya laba, biaya iklan, laba ditahan). Data runtut
waktu biasanya meliputi satu objek (misalnya harga saham, kurs mata uang,
atau tingkat inflasi), tetapi meliputi beberapa periode (harian, bulanan,
kuartalan, tahunan). Gabungan antara data seksi silang dan data runtut waktu
disebut dengan data panel. Dengan kata lain, data panel merupakan data seksi
silang dan sekaligus terdiri atas beberapa waktu. (Winarno, 2015:9.1).
Penulis menggunakan software Eviews 10 dan Microsoft Excel 2010
sebagai alat bantu dalam meregresikan serta menganalisis data. Perbedaan
satuan dari masing-masing variabel dalam penelitian ini seperti data dalam
bentuk rasio (%) dan nominal (Rp) akan menyebabkan selisih angka yang
lebar. Oleh sebab itu, dilakukan penyesuaian atau penyederhanaan dengan
mentransformasikan data-data ke dalam bentuk log natural (Ln). Berikut
adalah metode-metode yang digunakan dalam penelitian, diantaranya:
1. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik adalah pengujian guna mengetahui apakah model
regresi yang digunakan benar-benar menunjukkan hubungan yang
signifikan dan representatif. Menurut Ghozali (2017:54), apabila pengujian
asumsi klasik terpenuhi, maka berdasarkan teorema Gauss-Morkov,
metode estimasi ordinary least square akan menghasilkan unbiased linear
estimator (estimator linier tidak bias) dan memiliki varian minimum atau
sering disebut dengan BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). Hal
63
tersebut menandakan bahwa model regresi tidak mengandung masalah.
Adapun uji asumsi klasik yang dilakukan dalam penelitian sebagai berikut:
a. Uji Normalitas
Uji normalitas dimaksudkan untuk menguji apakah nilai residual
yang telah distandarisasi pada model regresi berdistribusi normal atau
tidak (Suliyanto, 2011:69). Pelanggaran atas asumsi normalitas pada
model regresi akan menimbulkan konsekuensi. Konsekuensi jika
asumsi normalitas tidak terpenuhi pada sebuah model regresi adalah
nilai prediksi yang diperoleh akan bias dan tidak konsisten (Suliyanto,
2011:78). Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi normal
atau mendekati normal. Cara untuk mendeteksi apakah residual
memiliki distribusi normal atau tidak dapat dilakukan dengan beberapa
cara, salah satunya dengan uji Jarque-Bera atau Histogram Test
(Winarno, 2015:5.41).
Dasar pengambilan keputusan dalam uji normalitas adalah sebagai
berikut:
Hipotesis:
Bila probabilitas Jarque-Bera > 0.05 → Terdistribusi normal
Bila probabilitas Jarque-Bera < 0.05 → Tidak terdistribusi normal
b. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas berarti ada varian variabel pada model regresi
yang tidak sama (konstan). Adapun yang diharapkan pada model regresi
adalah homokedastisitas yaitu varian variabel pada model regresi
memiliki nilai yang sama (konstan) (Suliyanto, 2011:95). Masalah
heteroskedastisitas umumnya terjadi pada data silang (cross-section)
daripada data runtun waktu (time series). Heteroskedastisitas tidak
menyebabkan estimator (koefisien variabel independen) menjadi bias
karena residual bukan komponen menghitungnya Namun,
menyebabkan estimator jadi tidak efisien dan BLUE lagi serta standard
error dari model regresi menjadi bias sehingga menyebabkan nilai
statistik dan F hitung bias (misleading). Dampak akhirnya adalah
64
pengambilan kesimpulan statistik untuk pengujian hipotesis menjadi
tidak valid (Ghozali, 2013:94-95).
Ada dua cara untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas,
yaitu metode grafik dan metode uji statistik (uji formal). Metode grafik
relatif lebih mudah dilakukan namun memiliki kelemahan yang cukup
signifikan karena jumlah pengamatan mempengaruhi tampilannya.
Semakin sedikit jumlah pengamatan semakin sulit menginterpretasikan
hasil grafik plots. Oleh sebab itu diperlukan uji statistik formal yang
lebih dapat menjamin keakuratan hasil (Ghozali, 2013:95).
Ada beberapa uji statistik yang dapat digunakan untuk mendeteksi
ada tidaknya heteroskedastisitas antara lain: (1) Glejser, (2) White, (3)
Breusch-Pegan-Godfrey, (4) Harvey, (5) Park. Diantara beberapa
pengujian yang ada, peneliti menggunakan uji White untuk
pendeteksian heteroskedastisitas. Pada dasarnya uji White mirip dengan
uji Glejser. Menurut White, uji ini dapat dilakukan dengan meregres
residual kuadrat (U2i) dengan variabel independen, variabel independen
kuadrat dan perkalian (interaksi) antarvariabel independen (Ghozali,
2017:91).
Dasar pengambilan keputusan dalam uji heteroskedastisitas adalah
sebagai berikut:
Hipotesis:
Probabilitas Obs*R-square > 0.05 → Tidak terdapat heteroskedastisitas
Probabilitas Obs*R-square < 0.05 → Terdapat heteroskedastisitas
c. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi yang terbentuk ada korelasi yang tinggi atau sempurna diantara
variabel bebas atau tidak (Suliyanto, 2011:81). Jika antar variabel
independen X’s terjadi multikolinearitas sempurna, maka koefisien
regresi variabel X tidak dapat ditentukan dan nilai standar error
menjadi tak terhingga. Jika multikolinearitas antar variabel X’s tidak
sempurna tetapi tinggi, maka koefisien regresi X dapat ditentukan,
tetapi memiliki nilai standar error tinggi yang berarti nilai koefisien
65
regresi tidak dapat diestimasi dengan tepat. Jadi dapat disimpulkan
meskipun terjadi multikolinearitas tinggi antarvariabel independen,
OLS estimator tetap BLUE (Ghozali, 2013:77).
Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi
ada tidaknya masalah multikolinearitas. Diantaranya dengan melihat
nilai R2 ataupun dengan melihat besaran matrik korelasi (correlation
matrix).
1) Pendeteksian multikolinearitas dengan R2
Jika nilai R2 tinggi, tetapi hanya sedikit (bahkan) tidak ada variabel
independen yang signifikan. Jika nilai R2 tinggi di atas 0.80, maka
uji F pada sebagian besar kasus akan menolak hipotesis yang
menyatakan bahwa koefisien slope parsial secara simultan sama
dengan nol, tetapi uji t individual menunjukkan sangat sedikit
koefisien slope parsial yang secara statistis berbeda dengan nol.
2) Pendeteksian multikolinearitas dengan matrik korelasi
Korelasi antar dua variabel independen yang melebihi 0,80 dapat
menjadi pertanda bahwa multikolinearitas merupakan masalah yang
serius (Ghozali, 2013:79).
d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu
model regresi linear ada korelasi antarkesalahan pengganggu (residual)
pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1
(sebelumnya). Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada masalah
autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan
sepanjang waktu berkaitan sama lainnya. Masalah ini timbul karena
residual (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke
observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtun waktu atau
time series karena “gangguan” pada individu/kelompok cenderung
mempengaruhi “gangguan” pada individu/kelompok yang sama pada
periode berikutnya. (Ghozali, 2017:121).
Pada data cross-section (silang waktu), masalah autokorelasi relatif
jarang terjadi karena “gangguan” pada observasi yang berbeda berasal
66
dari individu/kelompok yang berbeda. Model regresi yang baik adalah
regresi yang bebas dari autokorelasi. (Ghozali, 2017:121).
Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi
ada atau tidaknya masalah autokorelasi. Diantaranya dengan metode
Durbin Watson ataupun dengan metode Langrange Multiplier (LM)
yang juga dikenal dengan uji Breusch-Godfrey.
1) Uji Durbin Watson
Uji Durbin-Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu
(first order autocorelation) dan mensyaratkan adanya intercept
(konstanta) dalam model regresi dan tidak ada variabel lag di antara
variabel bebas. Hipotesis yang akan diuji adalah:
H0 : Terdapat autokorelasi (ρ ≠ 0)
Ha : Tidak terdapat autokorelasi (ρ = 0)
Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi:
Tabel 3.4
Durbin Watsond test : Pengambilan Keputusan
Hipotesis Nol Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi
positif Tolak 0 < d < dL
Tidak ada autokorelasi
positif No decision dL ≤ d ≤ du
Tidak ada autokorelasi
negative Tolak 4- dL < d < 4
Tidak ada autokorelasi
negatif No decision
4-du ≤ d ≤ 4-
dL
Tidak ada autokorelasi
positif atau negatif Tidak ditolak du < d < 4- du
Sumber: Imam Ghozali (2017:122)
a) Bila nilai DW terletak diantara batas atas atau upper bound (du)
dan (4–du) maka koefisien autokorelasi = 0, berari tidak ada
autokorelasi.
b) Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower
bound (dl) maka koefisien autokorelasi > 0, berarti ada
autokorelasi positif.
c) Bila nilai DW lebih besar dari (4-dl) maka koefisien autokorelasi
< 0, berarti ada autokorelasi negatif.
67
d) Bila nilai DW terletak antara du dan dl atau DW terletak
antara (4-du) dan (4-dl), maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
2) Uji Lagrange Multipler (LM Test)
Uji autokorelasi dengan LM Test, terutama digunakan untuk amatan
di atas 100 observasi. Uji ini memang lebih tepat digunakan
dibanding uji DW terutama bila sampel yang digunakan relatif besar
dan derajat autokorelasi lebih dari satu. Uji LM akan menghasilkan
statistik Breusch-Godfrey sehingga uji LM juga kadang disebut uji
Breusch-Godfrey. Pengujian Breusch-Godfrey (BG Test) dilakukan
dengan meregres variabel pengganggu (residual) Ut menggunakan
autogressive model dengan orde p:
Ut = ρ 1Ut-1 + ρ 2 Ut-2 + … + ρ p Ut-p + ɛ t
Dengan hipotesis nol H0 = ρ 1 = ρ 2 = … = ρ p = 0, dimana koefisien
autoregressive secara simultan sama dengan nol, menunjukkan
bahwa tidak terdapat autokorelasi pada setiap orde. Secara manual,
jika (n-p)* R2 atau X2 hitung lebih besar dari X2 tabel, kita dapat
menolak hipotesis nol yang menyatakan bahwa tidak ada
autokorelasi dalam model (Ghozali, 2013:142).
2. Uji Stasioneritas
Menurut Ghozali (2017:346), jika data runtut waktu stasioner, maka
nilai mean, variance dan autovariance (pada berbagai lags) tetap sama,
tidak peduli pada titik mana mengukurnya. Dalam hal ini, tidak terpengaruh
oleh waktu (time invariant). Jika data time series tidak stasioner, maka
peneliti mempunyai mean yang dipengaruhi waktu (time varying variance).
Data dikatakan stasioner bila memenuhi syarat yaitu rata-rata dan variannya
konstan sepanjang waktu, serta kovarian antara dua data runtut waktu (time
series) tergantung pada kelambanan antara dua periode tersebut. (Winarno,
2015:11.5).
Stasioneritas dalam runtut waktu penting, karena jika time series tidak
stasioner, peneliti hanya dapat mempelajari perilakunya hanya pada periode
waktu pengamatan. Sebagai akibatnya, tidak mungkin membuat generalisasi
68
untuk periode waktu yang lain. Jika hal ini terjadi maka tujuan peramalan
dengan data runtut waktu yang tidak stasioner menjadi tidak bernilai.
Regresi yang menggunakan data yang tidak stasioner biasanya
mengarah kepada regresi lancung (spurious regression). Adanya tren akan
menghasilkan nilai R2 yang tinggi, namun keterkaitan antarvariabel akan
rendah (Ghozali, 2017:346).
Uji stasioner dapat dilakukan dengan beberapa cara salah satunya
dengan Uji Akar Unit (Unit Root Test) menggunakan uji ADF (Augmented
Dickey Fuller). Ketentuan yang harus dipenuhi adalah nilai statistik ADF
harus lebih besar dari t-statistik pada tingkat level, First Difference, ataupun
pada tingkat Second Difference. Selain itu, cara yang cukup cepat adalah
dengan melihat nilai probabilitasnya, apabila nilai probabilitasnya lebih
kecil dari 0,05 (untuk tingkat keyakinan 5%) maka data telah stasioner
(Winarno, 2015:11.6).
3. Analisis Regresi Data Panel
Data panel atau pooling merupakan gabungan antara data seksi silang
(cross-section) dan data runtut waktu (time series). Oleh karenanya, data
panel memiliki gabungan karakteristik yaitu terdiri atas beberapa objek dan
meliputi beberapa periode waktu (Winarno, 2015:2.5). Hsiao (dalam
Ghozali, 2017:196), menyatakan bahwa penggunaan data panel memiliki
beberapa keuntungan utama dibandingkan data jenis cross-section maupun
time series, antara lain:
1. Data panel dapat memberikan peneliti jumlah pengamatan yang
besar, meningkatkan degree of freedom (derajat kebebasan), data
memiliki variabilitas yang besar dan mengurangi kolinearitas
antarvariabel independen sehingga dapat menghasilkan estimasi
ekonometri yang efisien.
2. Data panel dapat memberikan informasi lebih banyak yang tidak
dapat diberikan hanya oleh data cross-section atau time series saja.
3. Data panel dapat memberikan penyelesaian yang lebih baik dalam
inferensi perubahan dinamis dibandingkan data cross-section.
Umumnya, terdapat 3 macam metode estimasi regresi data panel yaitu
69
sebagai berikut:
a. Model Common Effect
Model seperti ini diakatakan sebagai model paling sederhana,
dimana pendekatannya mengabaikan dimensi waktu dan ruang yang
dimiliki oleh data panel. Estimasi untuk model ini biasa dikenal juga
dengan sebutan metode OLS (Ordinary Least Square). Adapun secara
umum, bentuk model linier yang digunakan adalah sebagai berikut
(Suliyanto, 2011:231):
Yit= β0 + β1X1it + β2X2it + εit
Keterangan:
Yit : observasi dari unit ke-i dan diamati pada periode waktu ke-t
Xit : vektor k-variabel independen dari unit ke-i & diamati di waktu ke-t
εit : komponen eror yang diasumsikan harga mean 0 & variasi homogen
b. Model Fixed Effect
Pendekatan ini merupakan cara memasukkan “individualitas”
setiap perusahaan atau setiap unit cross-sectional adalah dengan
membuat intersep bervarisi untuk setiap perusahaan tetapi masih tetap
berasumsi bahwa koefisien slope konstan untuk setiap perusahaan. Istilah
Fixed Effect menunjukkan walaupun intersep mungkin berbeda untuk
setiap individu tetapi intersep setiap individu tersebut tidak bervariasi
terhadap waktu (time invariant). Dalam model ini juga disumsikan
bahwa koefisien slope tidak bervariasi baik terhadap individu maupun
waktu (konstan). Pemikiran inilah yang menjadi dasar pemikiran
pembentukan model tersebut (Suliyanto, 2011:234).
Estimasi pada metode Fixed Effect dapat dilakukan dengan
pembobot (cross section weight) atau General Least Square (GLS) atau
tanpa pembobot (no weighted) atau Least Square Dummy Variabel
(LSDV). Tujuan dilakukannya pembobotan adalah untuk mengurangi
heterogenitas antar unit cross section (Gujarati, 2003:80). Pada umumnya
persamaan model regresi FEM sebagai berikut:
Yit = β0 + β1X1it + β2X2it + β3D1i + β5D2i +…..+ Ɛit
Keterangan:
70
Yit : observasi dari unit ke-i dan diamati pada periode waktu ke-t
Xit : vektor k-variabel independen dari unit ke-i & diamati di waktu ke-t
Di : variabel dummy (semu) untuk unit ke-i
εit : komponen eror yang diasumsikan harga mean 0 & variasi
homogennya
c. Model Random Effect
Bila pada Model Efek Tetap, perbedaan antar-individu dan atau
waktu dicerminkan lewat intersep, maka pada Model Efek Random,
perbedaan tersebut diakomodasi lewat error. Teknik ini juga
memperhitungkan bahwa error mungkin berkorelasi sepanjang time
series dan cross section (Suliyanto, 2011:243).
Metode efek random digunakan untuk mengatasi kelemahan
metode tetap yang menggunakan variabel semu, metode efek random
menggunakan residual, yang diduga memiliki hubungan antarwaktu dan
antarobjek. Namun, untuk menganalisis dengan metode efek random ada
satu syarat, yaitu objek data silang harus lebih besar daripada banyaknya
koefisien (Winarno, 2015:9.17). Adapun model persamaan regresinya
sebagai berikut:
Yit = α + α1DX1 it + α2DX2 it + α3DX3 it + α4DX4 it + α5DX5 it + ß1X1 it
ß2X2 it + γ1 (X1) + γ2 (X2) + γ3 (X3) + γ4 (X4) + γ5 + µit
keterangan:
Yit : observasi dari unit ke-i dan diamati pada periode waktu ke-t
Xit : vektor k-variabel independen dari unit ke-i & diamati di waktu ke-t
Di : variabel dummy (semu) untuk unit ke-i
εit : komponen eror yang diasumsikan harga mean 0 & variasi
homogennya
Setelah dilakukan metode estimasi ketiga model regresi panel data di atas,
maka untuk pemilihan model regresi yang terbaik, digunakan Uji Chow
dan Uji Hausman sebagai berikut:
a. Uji Chow
Uji Chow bertujuan untuk memilih model terbaik antara model
Common Effect dengan Fixed Effect Model. Nilai yang harus
71
diperhatikan pada uji chow adalah nilai probabilitas dari F-Statistik.
Hipotesis yang digunakan dalam uji chow adalah sebagai berikut:
H0 : Common Effect Model (CEM)
Ha : Fixed Effect Model (FEM)
Jika nilai probabilitas F-statistik lebih kecil dari tingkat signifikasi
(5%), maka tolak H0 yang berarti model fixed effect lebih baik
dibandingkan model common effect. Begitu pula sebaliknya jika nilai
probabilitas F- statistik lebih besar dari tingkat signifikasi (5%), maka
menerima H0 yang berarti model common effect lebih baik
dibandingkan model fixed effect. Dasar penolakan terhadap hipotesis
nol adalah dengan menggunakan F- statistik seperti yang dirumuskan
sebagai berikut:
C = 𝑅𝑅𝑆𝑆−𝑈𝑅𝑆𝑆/(𝑁−1)
𝑈𝑅𝑆𝑆/(𝑁𝑇−𝑁−𝐾)
Keterangan:
RRSS : Restricted Residual Sum Square (diperoleh dari estimasi data
panel dengan metode pooled least square).
URSS : Unrestricted Residual Sum Square (diperoleh dari estimasi
data panel dengan metode fixed effect).
N : Jumlah data cross section
T : Jumlah data time series
K : Jumlah variabel bebas
b. Uji Hausman
Uji Hausman bertujuan untuk memilih antara Fixed Effect Model
(FEM) atau Random Effect Model (REM). Nilai yang harus
diperhatikan pada uji hausman adalah nilai probabilitas dari Cross-
section Random. Hipotesis yang digunakan dalam uji hausman adalah
sebagai berikut:
H0 : Random Effect Model (REM)
Ha : Fixed Effect Model (FEM)
Jika nilai probabilitas F-statistik lebih kecil dari tingkat signifikasi
0.05 (5%), maka menolak H0 yang berarti model fixed effect lebih baik
dibandingkan model random effect. Begitu pula sebaliknya jika nilai
72
probabilitas F-statistik lebih besar dari tingkat signifikasi (5%), maka
menerima H0 yang berarti model random effect lebih baik
dibandingkan model fixed effect. Adapun persamaan uji hausman
dapat ditulis sebagai berikut:
H=(βRE - βFE)1 (ΣFE – ΣRE)-1 (βRE – βFE)
Keterangan:
βRE : Random Effect Estimator
βFE : Fixed Effect Estimator
ΣFE : Matriks Kovarians Fixed Effect
ΣRE : Matriks Kovarians Random Effect
4. Pengujian Statistik
Pengujian statistik dilakukan untuk mengetahui pengaruh masing-
masing variabel independen terhadap variabel dependen baik secara
bersama-sama maupun secara individu, serta berapa besar kemampuan
variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen dalam model.
Pengujian yang dimaksud meliputi Uji t, Uji F dan Uji Koefisien
Determinasi.
a. Uji t
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh
satu variabel independen terhadap variabel dependen dengan
menganggap variabel independen lainnya konstan (Ghozali, 2017:57).
Suatu variabel akan memiliki pengaruh yang berarti jika nilai t hitung
variabel tersebut lebih besar dibanding t tabel (Suliyanto, 2011:45).
Keputusan menolak atau menerima H0 adalah sebagai berikut
(Widarjono, 2010:26) :
Hipotesis penelitian:
H0 : ß = 0, Tidak terdapat pengaruh signifikan secara parsial antara
variabel independen terhadap variabel dependen.
Ha : ß ≠ 0, Terdapat pengaruh signifikan secara parsial antara variabel
73
independen terhadap variabel dependen.
Dasar pengambilan keputusan adalah:
Jika t hitung > nilai t kritis (t tabel) maka H0 ditolak
Jika t hitung < nilai t kritis maka H0 diterimas
Selain melalui nilai t hitung, pengambilan keputusan juga dapat
dilakukan berdasarkan nilai probabilitas masing-masing variabel. Apabila
nilai probabilitas lebih kecil daripada 0,05 (untuk tingkat signifikansi
5%), maka variabel independen secara parsial berpengaruh terhadap
variabel dependen, sedangkan jika nilai probabilitas lebih besar dari pada
0,05 maka variabel independen secara parsial tidak berpengaruh terhadap
variabel dependen. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:
H0 : ß = 0, Tidak terdapat pengaruh signifikan secara parsial antara
variabel independen terhadap variabel dependen.
Ha : ß ≠ 0, Terdapat pengaruh signifikan secara parsial antara variabel
independen terhadap variabel dependen.
Dasar pengambilan keputusan adalah:
Jika Probabilitas < 0.05 maka H0 ditolak
Jika Probabilitas > 0.05 maka H0 diterima
b. Uji F
Uji F pada dasarnya digunakan untuk membuktikan apakah
variabel independen (X) yang dimasukkan dalam model mempunyai
pengaruh secara bersama-sama atau simultan terhadap variabel dependen
(Y) (Ghozali, 2017:56). Nilai F hitung digunakan untuk menguji
ketepatan model atau goodness of fit, apakah model yang masuk dalam
kriteria cocok (fit) atau tidak (Suliyanto, 2011:44). Jika nilai probabilitas
lebih kecil daripada 0,05 (untuk tingkat signifikansi 5%), maka variabel
independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel
dependen. Sedangkan jika nilai probabilitas lebih besar daripada 0,05
maka variabel independen secara serentak tidak berpengaruh terhadap
variabel dependen. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:
H0 : ß = 0, Tidak terdapat pengaruh signifikan secara simultan antara
variabel independen terhadap variabel dependen.
74
Ha : ß ≠ 0, Terdapat pengaruh signifikan secara simultan antara varibel
independen terhadap variabel dependen.
Dasar pengambilan keputusan adalah :
Jika Probabilitas < 0.05 maka H0 ditolak
Jika Probabilitas > 0.05 maka H0 diterima
c. Koefisien Determinasi (Adjusted R²)
Menurut Ghozali (2017:55), uji koefisien determinasi bertujuan
untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan
variasi variabel dependen. Dengan kata lain, untuk melihat seberapa
besar kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan variabel terikat
yang dilihat melalui R². Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan
satu. Koefisien determinasi (R²) memiliki kelemahan, yaitu bias terhadap
variabel bebas yang dimasukkan dalam model regresi, dimana setiap
penambahan satu variabel bebas dan pengamatan dalam model akan
meningkatkan R² meskipun variabel yang dimasukkan itu tidak memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap variabel tergantungnya.
Untuk mengurangi kelemahan tersebut, maka digunakan koefisien
determinasi yang disesuaikan yang dikenal dengan Adjusted R²
(Suliyanto, 2011:43). Semakin besar angka Adjusted R² maka semakin
baik model yang digunakan untuk menjelaskan pengaruh variabel bebas
terhadap variabel terikatnya. Jika Adjusted R² semakin kecil berarti
semakin lemah model tersebut untuk menjelaskan variabilitas dari
variabel terikatnya. (Ghozali, 2009:177).
Menurut Sugiyono (2011:231), pengaruh tinggi rendahnya koefisien
determinasi dapat dikategorikan sebagai berikut:
Tabel 3.5 Pedoman Interpretasi Koefisien Determinasi
Interval Nilai Kekuatan Hubungan
0,00% - 0,199% Sangat Lemah
0,20% - 0,399% Lemah
0,40% - 0,599% Sedang
0,60% - 0,799% Kuat
0,80% - 1,000% Sangat Kuat
Sumber: Sugiyono (2011:231)
75
Meski demikian, perlu diingat adanya masalah regresi lancung.
Insukindro (1998) menekankan bahwa koefisien determinasi hanyalah
salah satu dan bukan satu-satunya kriteria memilih model yang baik.
Alasannya, bila suatu estimasi regresi linear menghasilkan koefisien
determinasi yang tinggi, tetapi tidak konsisten dengan teori ekonomika
yang dipilih oleh peneliti, atau tidak lolos dari uji asumsi klasik, maka
model tersebut bukanlah model penaksir yang baik (Ghozali, 2017:55).
5. Model Regresi Data Panel
Model regresi data panel yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
Yit = β0i + β1X1it + β2X2it + β3X3it + β4X4it + β5X5it + μit
Dimana:
β0i : Konstanta model regresi pada unit observasi ke i
β1 – β4 : Koefisien regresi
μit : Standar error pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t
Yit : Observasi jumlah pembiayaan dari unit ke-i dan diamati pada
periode waktu ke-t
X1it : Dana pihak ketiga pada unit observasi ke-i dan wkatu ke-t
X2it : Inflasi pada unit observasi ke-i dan wkatu ke-t
X3it : Suku bunga BI pada unit observasi ke-i dan wkatu ke-t
X4it : Nilai tukar pada unit observasi ke-i dan wkatu ke-t
X5it : NPF pada unit observasi ke-i dan wkatu ke-t
E. Definisi Operasional Variabel Penelitian
Menurut Sugiyono (2011:64), variabel penelitian adalah suatu atribut atau
sifat atau nilai dari orang, atau kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang
ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan ditarik kesimpulannya.
Perbedaan satuan dari masing-masing variabel dalam penelitian ini seperti
inflasi (%), suku bunga Bank Indonesia (%) dan Non Performing Financing
(%) dalam bentuk rasio, serta nilai tukar (Rp), dana pihak ketiga (Rp) dan
pembiayaan (Rp) dalam bentuk nominal akan menyebabkan selisih angka yang
lebar. Oleh sebab itu, dilakukan penyesuaian atau penyederhanaan dengan
mentransformasikan data-data ke dalam bentuk log natural (Ln). Berikut
variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian:
76
1. Variabel Dependen (Y)
Variabel dependen adalah variabel yang dipengaruhi oleh variabel
independen. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah jumlah
pembiayaan pada Bank Umum Syariah. Menurut Karim (2010:463),
pembiayaan adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan
dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan antara bank dengan
pihak lain yang mewajibkan pihak yang dibiayai untuk mengembalikan
uang atau tagihan tersebut setelah jangka waktu tertentu dengan imbalan
atau bagi hasil. Pembiayaan yang diberikan oleh bank merupakan salah satu
sumber pembiayaan bagi dunia usaha baik berupa investasi maupun
produksi, dalam rangka mendorong pertumbuhan ekonomi (Rivai, 2007:
109).
Data pembiayaan yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari
Laporan Keuangan Triwulan Bank Umum Syariah yang terdapat di website
resmi masing-masing BUS yang bersangkutan periode Maret 2013 sampai
dengan September 2017, dan dinyatakan dalam bentuk nominal Rupiah.
Pembiayaan yang diberikan oleh bank syariah dapat diformulasikan
sebagai berikut:
Total Pembiayaan = Pembiayaan Jual Beli + Pembiayaan Bagi Hasil +
Pembiayaan Sewa
2. Variabel Independen (X)
Variabel independen adalah varaiabel yang mempengaruhi variabel
dependen. Variabel independen dalam penelitian ini meliputi Dana Pihak
Ketiga, inflasi, suku bunga BI, nilai tukar dan NPF.
a. Dana Pihak Ketiga (X1)
Dana pihak ketiga adalah dana yang diperoleh dari masyarakat,
dalam arti masyarakat sebagai individu, perusahaan, pemerintah, rumah
tangga, koperasi, yayasan, dan lain-lain baik dalam mata uang rupiah
maupun dalam mata uang asing (Rivai, 2007:413).
Menurut Kasmir (2005:37), Dana Pihak Ketiga adalah dana yang
dihimpun oleh bank yang berasal dari masyarakat, yang terdiri dari
simpanan giro, simpanan tabungan dan simpanan deposito. Dana Pihak
77
Ketiga merupakan sumber dana terbesar yang diandalkan oleh bank,
mencapai 80% - 90% dari seluruh dana yang dikelola oleh bank
(Dendawijaya, 2005:49).
Akad-akad yang digunakan dalam kegiatan penghimpunan dana
bank antara lain simpanan giro (wadi’ah), simpanan tabungan (wadi’ah
dan mudharabah), dan simpanan deposito (mudharabah).
Data Dana Pihak Ketiga yang digunakan dalam penelitian ini
diperoleh dari Laporan Keuangan Triwulan Bank Umum Syariah yang
terdapat di website resmi masing-masing BUS yang bersangkutan, dan
dinyatakan dalam bentuk nominal Rupiah. Formula untuk mengetahui
Dana Pihak Ketiga adalah:
Dana Pihak Ketiga = Deposito + Giro + Tabungan
b. Inflasi (X2)
Sukirno (2011:14) mendefinisikan inflasi sebagai suatu proses
kenaikan harga-harga yang berlaku dalam suatu perekonomian dari suatu
periode ke periode lainnya. Pohan (2008:35) mendefinisikan inflasi
sebagai kenaikan harga secara terus-menerus dan kenaikan harga yang
terjadi pada seluruh kelompok barang atau jasa. Indikator harga yang
biasa digunakan untuk menghitung inflasi di Indonesia adalah indikator
berdasarkan harga konsumen atau indeks harga konsumen (IHK).
IHK merupakan angka indeks menunjukkan pergerakan tingkat
harga dari sejumlah paket barang dan jasa yang dikonsumsi masyarakat
dalam periode tertentu. Data tingkat inflasi IHK yang digunakan dalam
penelitian ini diperoleh melalui Laporan Inflasi yang terdapat di website
resmi Bank Indonesia (www.bi.go.id) yang dinyatakan dalam bentuk
persentase. Menurut Sukirno (2011:14) formula untuk mengetahui inflasi
IHK adalah:
Inflasi IHK= (IHKt − IHKt−1)
IHKt−1 × 100%
Dimana,
IHKt = Indeks Harga Konsumen pada tahun t (periode ini)
IHKt-1 = Indeks Harga Konsumen pada tahun t-1 (periode lalu)
78
c. Suku Bunga Bank Indonesia (X3)
Menurut Kasmir (2002:121), bunga dapat diartikan sebagai harga
yang harus dibayarkan kepada nasabah (yang memiliki simpanan)
dengan yang harus dibayarkan oleh nasabah kepada bank (nasabah yang
memperoleh pinjaman).
Menurut Bank Indonesia BI Rate adalah suku bunga kebijakan yang
mencerminkan sikap atau stance kebijakan moneter yang ditetapkan oleh
bank Indonesia dan diumumkan kepada publik. dan diimplementasikan
pada operasi moneter yang dilakukan Bank Indonesia melalui
pengelolaan likuiditas (liquidity management) di pasar uang untuk
mencapai sasaran operasional kebijakan moneter. Sasaran operasional
kebijakan moneter dicerminkan pada perkembangan suku bunga Pasar
Uang Antar Bank Overnight (PUAB O/N). (www.bi.go.id, 2017)
Pergerakan di suku bunga PUAB diharapkan akan diikuti oleh
perkembangan di suku bunga deposito, dan pada gilirannya suku bunga
kredit perbankan. Bank Indonesia pada umumnya akan menaikkan BI
Rate apabila inflasi ke depan diperkirakan melampaui sasaran yang telah
ditetapkan, sebaliknya Bank Indonesia akan menurunkan BI Rate apabila
inflasi ke depan diperkirakan berada di bawah sasaran yang telah
ditetapkan. (www.bi.go.id, 2017).
Data tingkat suku bunga BI yang digunakan dalam penelitian ini
diperoleh melalui Laporan Suku Bunga Bank Indonesia yang terdapat di
website resmi Bank Indonesia (www.bi.go.id) yang dinyatakan dalam
bentuk persentase.
d. Nilai Tukar Rupiah (X4)
Rivai (2007:85) mendefinisikan nilai tukar sebagai harga relatif
suatu mata uang terhadap mata uang lainnya. Nilai tukar didasari dua
konsep, pertama, konsep nominal, merupakan konsep untuk mengukur
perbedaan harga mata uang yang menyatakan berapa jumlah mata uang
suatu negara yang diperlukan guna memperoleh sejumlah mata uang dari
negara lain. Kedua, konsep riil yang dipergunakan untuk mengukur daya
saing komoditi ekspor suatu negara di pasaran internasional (Halwani,
79
2005:157). Nilai tukar atau yang biasanya dikenal dengan kurs dalam
makroekonomi memiliki pengaruh terhadap tingkat harga yang berlaku.
Data nilai tukar Rupiah terhadap Dollar AS yang digunakan dalam
penelitian ini merupakan kurs tengah Bank Indonesia. Data diperoleh
melalui Laporan Kurs Bank Indonesia yang terdapat di website resmi
Bank Indonesia (www.bi.go.id) dan dinyatakan dalam bentuk nominal
Rupiah. Perhitungan kurs tengah atas kurs jual dan kurs beli Bank
Indonesia, dapat diformulasikan dengan:
Kurs Tengah Bank Indonesia = (Kurs Jual + Kurs Beli)
2
e. Non Performing Financing (X5)
Menurut Ismail (2010:123), Non Performing Financing (NPF)
merupakan pembiayaan bermasalah yang telah disalurkan oleh bank, dan
nasabah tidak dapat melakukan pembayaran atau angsuran sesuai dengan
perjanjian yang telah ditandatangani oleh bank dan nasabah. Pembiayaan
bermasalah banyak disebabkan karena analisis pembiayaan yang keliru
dan buruknya karakter nasabah (Rustam, 2013:58).
Semakin tinggi rasio NPF yang dimiliki oleh suatu bank,
menandakan semakin buruk kualitas pembiayaan bank yang
menyebabkan jumlah kredit/pembiayan bermasalah semakin besar,
dimana kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah semakin
besar pula (Muhammad, 2005:265). Sebagaimana kebijakan Bank
indonesia yang menetapkan tingkat Non Performing Financing yang
wajar adalah kurang dari atau sama dengan (≤) 5%, apabila suatu bank
memiliki rasio NPF yang melebihi 5% maka akan mempengaruhi
penilaian tingkat kesehatan dari bank yang bersangkutan.
Data Non Performing Financing yang digunakan dalam penelitian
ini diperoleh melalui Laporan Triwulan Bank Umum Syariah yang
terdapat di website resmi masing-masing BUS yang bersangkutan, dan
dinyatakan dalam bentuk persentase. Menurut Rustam (2013:320)
formula untuk mengetahui Non Performing Financing adalah:
80
Rasio NPF = Pembiayaan (KL, D, M) x 100%
Total Pembiayaan
Untuk mempermudah dalam memahami operasional variabel
penelitian, berikut disajikan ringkasannya:
Tabel 3.6
Ringkasan Operasional Variabel Penelitian
No Variabel
Penelitian Deskripsi Rumus Sumber
1. Inflasi Inflasi merupakan
suatu proses kenaikan
harga-harga secara
umum yang berlaku
dalam suatu
perekonomian dari
suatu periode ke
periode lainnya.
(IHKt − IHKt−1)
IHKt−1 × 100
Sadono
Sukirno
(2011)
2. Suku Bunga
Bank
Indonesia
Suku bunga kebijakan
yang mencerminkan
sikap atau stance
kebijakan moneter
yang ditetapkan oleh
bank Indonesia dan
diumumkan kepada
publik.
Kebijakan BI Rate
ditetapkan Dewan
Gubernur BI setiap
rapat Dewan
Gubernur bulanan,
dinyatakan dalam
presentase (%)
www.bi.go.
id
3. Nilai Tukar Harga relatif suatu
mata uang terhadap
mata uang lainnya.
(Kurs Jual + Kurs Beli)
2
Veithzal
Rivai
(2007)
4. Non
Performing
Financing
Rasio pengukur
tingkat permasalahan
pembiayaan yang
dihadapi oleh bank.
Pembiayaan (KL, D, M)
Total Pembiayaan
B. Rianto
Rustam
(2013)
5. Dana Pihak
Ketiga
Simpanan-simpanan
nasabah pada bank
berupa giro, tabungan,
deposito dan bentuk
lain yang
dipersamakan dengan
itu.
DPK = Tabungan +
Deposito +
Giro
Veithzal
Rivai
(2007)
6. Pembiayaan Penyediaan uang atau
tagihan yang dapat
dipersamakan dengan
itu, berdasarkan
persetujuan atau
Pembiayaan Jual
Beli +
Pembiayaan
Bagi Hasil +
Pembiayaan Sewa
Adiwarman
Karim
(2010)
81
No Variabel
Penelitian Deskripsi Rumus Sumber
kesepakatan antara
bank dengan pihak
lain yang mewajibkan
pihak yang dibiayai
untuk mengembalikan
uang atau tagihan
tersebut setelah jangka
waktu tertentu dengan
imbalan atau bagi
hasil.
82
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum dan Objek Penelitian
1. Profil Bank Umum Syariah
Perkembangan Bank Umum Syariah yang menjadi objek dalam penelitian
ini adalah sebagai berikut.
a. Bank Syariah Mandiri
Salah satu bank konvensional, PT Bank Susila Bakti (BSB) yang
dimiliki oleh Yayasan Kesejahteraan Pegawai (YKP) PT Bank Dagang
Negara dan PT Mahkota Prestasi juga terkena dampak krisis. BSB
berusaha keluar dari situasi tersebut dengan melakukan upaya merger
dengan beberapa bank lain serta mengundang investor asing. Pada saat
bersamaan, pemerintah melakukan penggabungan (merger) empat bank
(Bank Dagang Negara, Bank Bumi Daya, Bank Exim, dan Bapindo)
menjadi satu bank baru bernama PT Bank Mandiri (Persero) pada
tanggal 31 Juli 1999. Kebijakan penggabungan tersebut juga
menempatkan dan menetapkan PT Bank Mandiri (Persero) Tbk. sebagai
pemilik mayoritas baru BSB. (www.syariahmandiri.co.id)
Sebagai tindak lanjut dari keputusan merger, Bank Mandiri
melakukan konsolidasi serta membentuk Tim Pengembangan
Perbankan Syariah. Pembentukan tim ini bertujuan untuk
mengembangkan layanan perbankan syariah di kelompok perusahaan
Bank Mandiri, sebagai respon atas diberlakukannya UU No. 10 tahun
1998, yang memberi peluang bank umum untuk melayani transaksi
syariah (dual banking system). (www.syariahmandiri.co.id)
Tim Pengembangan Perbankan Syariah memandang bahwa
pemberlakuan UU tersebut merupakan momentum yang tepat untuk
melakukan konversi PT Bank Susila Bakti dari bank konvensional
menjadi bank syariah. Oleh karenanya, Tim Pengembangan Perbankan
Syariah segera mempersiapkan sistem dan infrastrukturnya, sehingga
kegiatan usaha BSB berubah dari bank konvensional menjadi bank
83
yang beroperasi berdasarkan prinsip syariah dengan nama PT Bank
Syariah Mandiri sebagaimana tercantum dalam Akta Notaris: Sutjipto,
SH, No. 23 tanggal 8 September 1999. Pengukuhan dan pengakuan
legal PT Bank Syariah Mandiri secara resmi mulai beroperasi sejak
Senin tanggal 25 Rajab 1420 H atau tanggal 1 November 1999.
(www.syariahmandiri.co.id)
b. Bank Muamalat Indonesia
PT Bank Muamalat Indonesia Tbk didirikan pada 24 Rabius Tsani
1412 H atau 1 Nopember 1991, diprakarsai oleh Majelis Ulama
Indonesia (MUI) dan Pemerintah Indonesia, dan memulai kegiatan
operasinya pada 27 Syawwal 1412 H atau 1 Mei 1992.
Dengan dukungan nyata dari eksponen Ikatan Cendekiawan
Muslim se-Indonesia (ICMI) dan beberapa pengusaha Muslim,
pendirian Bank Muamalat juga menerima dukungan masyarakat,
terbukti dari komitmen pembelian saham Perseroan senilai Rp 84 miliar
pada saat penandatanganan akta pendirian Perseroan. Selanjutnya, pada
acara silaturahmi peringatan pendirian tersebut di Istana Bogor,
diperoleh tambahan komitmen dari masyarakat Jawa Barat yang turut
menanam modal senilai Rp 106 miliar.
Pada tanggal 27 Oktober 1994, hanya dua tahun setelah didirikan,
Bank Muamalat berhasil menyandang predikat sebagai Bank Devisa.
Pengakuan ini semakin memperkokoh posisi Perseroan sebagai bank
syariah pertama dan terkemuka di Indonesia dengan beragam jasa
maupun produk yang terus dikembangkan. Dalam upaya memperkuat
permodalannya, Bank Muamalat mencari pemodal yang potensial, dan
ditanggapi secara positif oleh Islamic Development Bank (IDB) yang
berkedudukan di Jeddah, Arab Saudi. Pada RUPS tanggal 21 Juni 1999
IDB secara resmi menjadi salah satu pemegang saham Bank Muamalat.
Saat ini Bank Mumalat memberikan layanan bagi lebih dari 4,3
juta nasabah melalui 457 gerai yang tersebar di 33 provinsi di
Indonesia. Jaringan BMI didukung pula oleh aliansi melalui lebih dar i
4000 Kantor Pos Online/SOPP di seluruh Indonesia, 1996 ATM, serta
84
95.000 merchant debet. BMI saat ini juga merupakan satu-satunya bank
syariah yang telah membuka cabang luar negeri, yaitu di Kuala
Lumpur, Malaysia. (www.bankmuamalat.co.id).
c. Bank BNI Syariah
Dengan berlandaskan pada Undang-undang No.10 Tahun 1998,
pada tanggal tanggal 29 April 2000 didirikan Unit Usaha Syariah
(UUS) BNI dengan 5 kantor cabang di Yogyakarta, Malang,
Pekalongan, Jepara dan Banjarmasin. Selanjutnya UUS BNI terus
berkembang menjadi 28 Kantor Cabang dan 31 Kantor Cabang
Pembantu (www.bankmuamalat.co.id).
Berdasarkan Keputusan Gubernur Bank Indonesia Nomor
12/41/KEP.GBI/2010 tanggal 21 Mei 2010 mengenai pemberian izin
usaha kepada PT Bank BNI Syariah, dan di dalam Corporate Plan UUS
BNI tahun 2003 ditetapkan bahwa status UUS bersifat temporer dan
akan dilakukan spin off tahun 2009. Rencana tersebut terlaksana pada
tanggal 19 Juni 2010 dengan beroperasinya BNI Syariah sebagai Bank
Umum Syariah (www.bnisyariah.co.id).
d. BRI Syariah
Berawal dari akuisisi PT. Bank Rakyat Indonesia (Persero), Tbk.,
terhadap Bank Jasa Arta pada 19 Desember 2007 dan setelah
mendapatkan izin dari Bank Indonesia pada 16 Oktober 2008 melalui
suratnya o.10/67/KEP.GBI/DpG/2008, maka pada tanggal 17
November 2008 PT. Bank BRISyariah secara resmi beroperasi.
Kemudian PT. Bank BRISyariah merubah kegiatan usaha yang semula
beroperasional secara konvensional, kemudian diubah menjadi kegiatan
perbankan berdasarkan prinsip syariah Islam (www.brisyariah.co.id).
Aktivitas PT. Bank BRISyariah semakin kokoh setelah pada 19
Desember 2008 ditandatangani akta pemisahan Unit Usaha Syariah PT.
Bank Rakyat Indonesia (Persero), Tbk., untuk melebur ke dalam PT.
Bank BRISyariah (proses spin off) yang berlaku efektif pada tanggal 1
Januari 2009. Penandatanganan dilakukan oleh Bapak Sofyan Basir
selaku Direktur Utama PT. Bank Rakyat Indonesia (Persero), Tbk., dan
85
Bapak Ventje Rahardjo selaku Direktur Utama PT. Bank BRISyariah.
Saat ini PT. Bank BRISyariah menjadi bank syariah ketiga terbesar
berdasarkan aset (www.brisyariah.co.id).
e. Bank Syariah Bukopin
PT Bank Syariah Bukopin (selanjutnya disebut Perseroan) sebagai
bank yang beroperasi dengan prinsip syariah yang bermula masuknya
konsorsium PT Bank Bukopin, Tbk diakuisisinya PT Bank
Persyarikatan Indonesia (sebuah bank konvensional) oleh PT Bank
Bukopin, Tbk., proses akuisisi tersebut berlangsung secara bertahap
sejak 2005 hingga 2008 (www.syariahbukopin.co.id).
PT Bank Persyarikatan Indonesia yang sebelumnya bernama PT
Bank Swansarindo Internasional didirikan di Samarinda, Kalimantan
Timur berdasarkan Akta Nomor 102 tanggal 29 Juli 1990 merupakan
bank umum yang memperolah Surat Keputusan Menteri Keuangan
nomor 1.659/ KMK.013/1990 tanggal 31 Desember 1990 tentang
Pemberian Izin Peleburan Usaha 2 (dua) Bank Pasar dan Peningkatan
Status Menjadi Bank Umum dengan nama PT Bank Swansarindo
Internasional yang memperoleh kegiatan operasi berdasarkan surat
Bank Indonesia (BI) nomor 24/1/UPBD/PBD2/Smr tanggal 1 Mei 1991
tentang Pemberian Izin Usaha Bank Umum dan Pemindahan Kantor
Bank (www.syariahbukopin.co.id).
Pada tahun 2001 sampai akhir 2002 proses akuisisi oleh Organisasi
Muhammadiyah dan sekaligus perubahan nama PT Bank Swansarindo
Internasional menjadi PT Bank Persyarikatan Indonesia yang
memperoleh persetujuan dari (BI) nomor 5/4/KEP. DGS/2003 tanggal
24 Januari 2003 yang dituangkan ke dalam akta nomor 109 Tanggal 31
Januari 2003. Dalam perkembangannya kemudian PT Bank
Persyarikatan Indonesia melalui tambahan modal dan asistensi oleh PT
Bank Bukopin, Tbk., maka pada tahun 2008 setelah memperolah izin
kegiatan usaha bank umum yang beroperasi berdasarkan prinsip syariah
melalui Surat Keputusan Gubernur Bank Indonesia nomor
10/69/KEP.GBI/DpG/2008 tanggal 27 Oktober 2008 tentang Pemberian
86
Izin Perubahan Kegiatan Usaha Bank Konvensional Menjadi Bank
Syariah, dan Perubahan Nama PT Bank Persyarikatan Indonesia
Menjadi PT Bank Syariah Bukopin dimana secara resmi mulai efektif
beroperasi tanggal 9 Desember 2008 (www.syariahbukopin.co.id).
f. Bank BCA Syariah
Berdasarkan akta Akuisisi No. 72 tanggal 12 Juni 2009 yang dibuat
dihadapan Notaris Dr. Irawan Soerodjo, S.H., Msi, .PT.Bank Central
Asia, Tbk (BCA) mengakuisisi PT Bank Utama Internasional Bank
(Bank UIB) yang nantinya menjadi PT. Bank BCA Syariah.
Selanjutnya berdasarkan Akta Pernyataan Keputusan di Luar Rapat
Perseroan Terbatas PT Bank UIB No. 49 yang dibuat dihadapan Notaris
Pudji Rezeki Irawati, S.H., tanggal 16 Desember 2009, tentang
perubahan kegiatan usaha dan perubahan nama dari PT Bank UIB
menjadi PT Bank BCA Syariah. Akta perubahan tersebut telah disahkan
oleh Menteri Kehakiman Republik Indonesia dalam Surat
Keputusannya No. AHU-01929. AH.01.02 tanggal 14 Januari 2010.
Pada tanggal yang sama telah dilakukan penjualan 1 lembar saham ke
BCA Finance, sehingga kepemilikan saham sebesar 99,9997% dimiliki
oleh PT Bank Central Asia Tbk, dan 0,0003% dimiliki oleh PT BCA
Finance. (www.bcasyariah.co.id).
Perubahan kegiatan usaha Bank dari bank konvensional menjadi
bank umum syariah dikukuhkan oleh Gubernur Bank Indonesia melalui
Keputusan Gubernur BI No. 12/13/KEP.GBI/DpG/2010 tanggal 2
Maret 2010. Dengan memperoleh izin tersebut, pada tanggal 5 April
2010, BCA Syariah resmi beroperasi sebagai bank umum syariah.
(www.bcasyariah.co.id).
B. Analisis Statistik Deskriptif
Berikut adalah deskripsi variabel yang digunakan dalam penelitian,
antara lain:
1. Deskripsi Pembiayaan
Pembiayaan merupakan penyediaan uang atau tagihan berdasarkan
persetujuan atau kesepakatan antara bank dengan pihak lain yang
87
mewajibkan pihak yang dibiayai untuk mengembalikan uang atau
tagihan tersebut setelah jangka waktu tertentu dengan imbalan atau bagi
hasil. (Karim, 2010:463). Pembiayaan perlu mendapat perhatian
khusus, karena kegiatan ini merupakan kegiatan utama bank untuk
memperoleh pendapatan dan laba. Berikut data jumlah pembiayaan
yang telah disalurkan oleh Bank Umum Syariah selama periode
penelitian:
Tabel 4.1 Pembiayaan Bank Umum Syariah
Periode Maret 2013 – September 2017 (dalam Jutaan)
2013 2014 2015 2016 2017
BSM
Triwulan 1 44737441 48067336 47413049 50567308 55214118
Triwulan 2 46795123 48725262 50255939 52520809 57854877
Triwulan 3 48093542 47432859 50405127 53047287 58503373
Triwulan 4 48723715 46066124 50893511 55388246 -
BMI
Triwulan 1 35269600 42386500 40851776 39877001 39650394
Triwulan 2 38089107 44529089 41399859 39696616 40655938
Triwulan 3 39713994 45657811 40919690 39790041 40994153
Triwulan 4 41779112 42938217 40735121 40050420 -
BNIS
Triwulan 1 8366904 13907000 15697752 18044641 21262433
Triwulan 2 9408658 13367876 16741370 18981364 22554704
Triwulan 3 10387077 13871888 16971124 19532253 22527133
Triwulan 4 11051094 14786638 17765096 20493609 -
BRIS
Triwulan 1 11731984 13708715 15172604 16893559 17982662
Triwulan 2 13034791 13997644 16071540 17855563 18524237
Triwulan 3 13454988 14435812 16469500 17740932 18657671
Triwulan 4 13921114 15416277 16660573 18035451 -
BKPS
Triwulan 1 2695038 3330654 3757505 4613652 4907827
Triwulan 2 2939668 3468014 3841601 4801737 5041931
Triwulan 3 3156901 3575538 4012790 4777897 4875805
Triwulan 4 3281598 3743891 4336201 4803895 -
BCAS
Triwulan 1 1036592 1504784 2382340 3050892 3489066
Triwulan 2 1102147 1587895 2554428 3208186 3884742
Triwulan 3 1262306 1754706 2660148 3396928 3935716
Triwulan 4 1421624 2132223 2975474 3462826 -
88
2013 2014 2015 2016 2017
Rata-Rata 18810588 20849698 21706005 22942963 24473154
Minimum 1036592 1504784 2382340 3050892 3489066
Maksimum 48723715 48725262 50893511 55388246 58503373
Sumber: Laporan Keuangan Triwulan BUS, data diolah
Untuk mempermudah dalam melihat perkembangan jumlah pembiayaan
pada masing-masing BUS, maka data disajikan dalam bentuk grafik
sebagai berikut:
Grafik 4.1 Pembiayaan Bank Umum Syariah
Periode Maret 2013 – September 2017 (dalam Jutaan)
Sumber: Laporan Keuangan Triwulan BUS, data diolah
Berdasarkan Grafik 4.1, menunjukkan bahwa dari sisi volume,
penyaluran pembiayaan pada Bank Umum Syariah tergolong cukup
baik, karena secara rata-rata jumlahnya terus mengalami peningkatan.
Peningkatan volume pembiayaan bank syariah ini didorong oleh
meningkatnya permintaan pembiayaan untuk modal usaha dan kegiatan
konsumtif masyarakat.
Secara rata-rata, pembiayaan pada tahun 2017 adalah yang paling
besar diantara tahun-tahun lainnya yaitu Rp. 24,4 triliun. Penyaluran
pembiayaan yang paling rendah didapati oleh Bank BCA Syariah
sebesar Rp. 1,03 triliun pada triwulan ke-1 tahun 2013, sedangkan
0
10000000
20000000
30000000
40000000
50000000
60000000
2013
-1
2013
-3
2014
-1
2014
-3
2015
-1
2015
-3
2016
-1
2016
-3
2017
-1
2017
-3
BSM
BMI
BNIS
BRIS
BCAS
BSKP
89
penyaluran pembiayaan yang paling tinggi didapati oleh Bank Syariah
Mandiri sebesar Rp. 58,50 triliun pada triwulan ke-3 tahun 2017.
Meski demikian, jika dilihat dari sisi pertumbuhan, pembiayaan
yang dilakukan bank syariah masih belum optimal karena mengalami
perlambatan. Menurut data Otoritas Jasa Keuangan, pertumbuhan
pembiayaan bank syariah terutama di tahun 2014 dan 2015 hanya
mencapai 1,99% dan 3,56% yang menandakan bahwa secara
pertumbuhan perkembangan pembiayaan bank syariah kurang baik.
2. Deskripsi Dana Pihak Ketiga
Menurut Rivai (2007:413), Dana pihak ketiga adalah dana yang
diperoleh dari masyarakat, dalam arti masyarakat sebagai individu,
perusahaan, pemerintah, rumah tangga, koperasi, yayasan, dan lain-lain
baik dalam mata uang rupiah maupun dalam mata uang asing. Pada
sebagian besar atau setiap bank, dana masyarakat ini umumnya
merupakan dana terbesar yang dimiliki. Hal ini sesuai dengan fungsi
bank sebagai penghimpun dana dari masyarakat. Berikut data dana
pihak ketiga yang telah dihimpun oleh Bank Umum Syariah selama
periode penelitian:
Tabel 4.2 Dana Pihak Ketiga Bank Umum Syariah
Periode Maret 2013 – September 2017 (dalam Jutaan)
BANK 2013 2014 2015 2016 2017
BSM
Triwulan 1 47619185 54510183 59198066 63160283 71035585
Triwulan 2 50529792 54652683 59164461 63792138 72299691
Triwulan 3 53649161 57071718 59707778 65977531 74750718
Triwulan 4 55767955 59820572 62112879 69949861 -
BMI
Triwulan 1 40056618 44580901 44037649 40984915 43401093
Triwulan 2 40780470 48832261 41770048 39890896 45355335
Triwulan 3 43531102 50268112 42380242 41073752 47314927
Triwulan 4 45022858 53496985 45077653 41919920 -
BNIS
BNIS
Triwulan 1 10683235 12613835 17422874 20918881 25810050
Triwulan 2 10386112 13509005 17321427 21834360 26665896
Triwulan 3 10960565 14932565 18930220 22766399 27633132
Triwulan 4 11488209 16246405 19322756 24233009 -
90
BANK 2013 2014 2015 2016 2017
BRIS
Triwulan 1 13063951 13990979 17562001 20279023 23007023
Triwulan 2 13832170 15116605 17310457 20935807 23963433
Triwulan 3 13924879 15494505 18863643 21193544 25358456
Triwulan 4 14349712 16947388 20123656 22019067 -
BKPS
Triwulan 1 3079920 3428774 3915239 4977566 5354150
Triwulan 2 3204602 3372243 4061048 5199152 5634192
Triwulan 3 3352211 3449246 4337818 5427808 5786437
Triwulan 4 3272262 3994957 4756303 5442608 -
BCAS
Triwulan 1 1200456 1680808 2379674 3289035 4181277
Triwulan 2 1283684 1861348 2713701 3220980 4244930
Triwulan 3 1418684 1886345 2605729 3482054 4437294
Triwulan 4 1703049 2338709 3255154 3730531 -
Rata-Rata 20590035 23504047 24513770 26487463 29790757
Minimum 1200456 1680808 2379674 3220980 4181277
Maksimum 55767955 59820572 62112879 69949861 74750718
Sumber: Laporan Keuangan Triwulan BUS, data diolah
Untuk mempermudah dalam melihat perkembangan dana pihak ketiga
pada masing-masing BUS, disajikan dalam bentuk grafik sebagai
berikut:
Grafik 4.2 Dana Pihak Ketiga Bank Umum Syariah
Periode Maret 2013 – September 2017 (dalam Jutaan)
Sumber: Laporan Keuangan Triwulan BUS 2013-2017
01000000020000000300000004000000050000000600000007000000080000000
2013
-1
201
3-3
201
4-1
201
4-3
201
5-1
201
5-3
201
6-1
201
6-3
201
7-1
201
7-3
BSM
BMI
BNIS
BRIS
BCAS
BSKP
91
Berdasarkan Grafik 4.2, menunjukkan bahwa dari sisi volume,
penghimpunan Dana Pihak Ketiga pada Bank Umum Syariah sudah
cukup baik karena jumlahnya terus mengalami peningkatan. Secara
rata-rata, Dana Pihak Ketiga pada tahun 2017 adalah yang paling besar
diantara tahun-tahun lainnya yaitu sebesar Rp. 29,7 triliun.
Penghimpunan Dana Pihak Ketiga yang paling rendah didapati oleh
Bank BCA Syariah sebesar Rp. 1,2 triliun pada triwulan ke-1 tahun
2013, sedangkan Dana Pihak Ketiga yang paling tinggi didapati oleh
Bank Syariah Mandiri sebesar Rp. 74,75 triliun pada triwulan ke-3
tahun 2017.
Meski demikian, jika dilihat dari sisi pertumbuhan, penghimpunan
Dana Pihak Ketiga yang dilakukan bank syariah masih belum optimal
karena mengalami perlambatan. Menurut data Otoritas Jasa Keuangan,
pertumbuhan DPK bank syariah terus mengalami perlambatan sejak
tahun 2013, terlebih di tahun 2015 pertumbuhannya hanya mencapai
2,44%. Hal tersebut menandakan bahwa dari segi pertumbuhan, DPK
bank syariah belum begitu baik. Besarnya volume dana pihak ketiga
dapat dijadikan alat ukur akan kepercayaan masyarakat terhadap bank.
Semakin banyak dana yang dihimpun oleh bank, maka akan semakin
banyak pula dana yang dapat disalurkan oleh bank dalam bentuk
pembiayaan.
3. Deskripsi Inflasi
Menurut Sukirno (2011:14), inflasi adalah suatu proses kenaikan
harga-harga yang berlaku dalam suatu perekonomian dari suatu periode
ke periode lainnya. Pohan (2008:35) mendefinisikan inflasi sebagai
kenaikan harga secara terus-menerus dan kenaikan harga yang terjadi
pada seluruh kelompok barang atau jasa.
Di Indonesia, indikator harga yang paling sering digunakan dalam
menghitung inflasi adalah Indeks Harga Konsumen (IHK). Tingkat
inflasi setiap tahunnya berbeda-beda baik dari segi periode maupun
92
wilayah. Inflasi yang tinggi akan menurunkan pendapatan riil
masyarakat.
Berikut adalah grafik perkembangan inflasi selama periode
pengamatan:
Grafik 4.3 Perkembangan Inflasi di Indonesia
Periode Maret 2013 - September 2017 (dalam %)
Sumber: Bank Indonesia, data diolah.
Grafik 4.3 menunjukkan fluktuasi inflasi selama periode Maret
2013 sampai September 2017. Inflasi yang terjadi di Indonesia selama
periode pengamatan masih tergolong baik karena berada pada kategori
inflasi rendah (kurang dari 10%), sehingga masih dapat terkendali.
Inflasi terendah terjadi pada triwulan ke-3 (September) 2016 sebesar
3,02%, sementara inflasi tertinggi terjadi pada triwulan ke-3
(September) 2013 sebesar 8,60%.
4. Deskripsi Suku Bunga Bank Indonesia
Bank Indonesia mendefinisikan suku bunga BI sebagai suku bunga
kebijakan yang mencerminkan sikap atau stance kebijakan moneter
yang ditetapkan oleh bank Indonesia dan diumumkan kepada publik.
Menurut Pohan (2008:7), tingkat bunga mempengaruhi masyarakat
dalam memilih bentuk kekayaan yang ingin dimilikinya, baik dalam
bentuk uang, financial assets, atau benda rill seperti rumah dan tanah,
mesin, barang dagangan dan lain sebagainya, dimana yang memberikan
tingkat bunga lebih tinggi akan diminati.
5.265.65
8.608.367.76
7.09
4.35
6.476.547.077.09
4.834.34
3.463.023.303.644.29
3.81
0.00
2.00
4.00
6.00
8.00
10.00
20
13
Q1
20
13
Q2
20
13
Q3
20
13
Q4
20
14
Q1
20
14
Q2
20
14
Q3
20
14
Q4
20
15
Q1
20
15
Q2
20
15
Q3
20
15
Q4
20
16
Q1
20
16
Q2
20
16
Q3
20
16
Q4
20
17
Q1
20
17
Q2
20
17
Q3
INFLASI
INFLASI
93
Berikut adalah grafik perkembangan suku bunga Bank Indonesia
selama periode pengamatan:
Grafik 4.4
Perkembangan Suku Bunga Bank Indonesia
Periode Maret 2013 - September 2017 (dalam %)
Sumber: Bank Indonesia, data diolah.
Grafik 4.4 menunjukkan fluktuasi suku bunga Bank Indonesia
selama periode Maret 2013 – September 2017. Besaran suku bunga
Bank Indonesia disesuaikan dengan mempertimbangkan faktor-faktor
lain dalam perekonomian. Besaran suku bunga BI umumnya akan
dinaikkan oleh Bank Indonesia apabila inflasi ke depan yang
diperkirakan akan melampaui sasaran yang telah ditetapkan. Begitupun
sebaliknya, Bank Indonesia akan menurunkan suku bunga BI apabila
inflasi ke depan diperkirakan berada di bawah sasaran yang telah
ditetapkan.
Suku bunga BI terendah terjadi pada triwulan ke-3 (September)
2017 sebesar 4,50%. Suku bunga BI tertinggi terjadi pada triwulan ke-4
(Desember) 2014 sebesar 7.67%. Penurunan dan peningkatan suku
bunga ini masih tergolong baik, karena selain dengan
mempertimbangkan faktor-faktor dalam perekonomian (seperti jumlah
uang beredar), besaran suku bunga BI ini juga dijadikan langkah untuk
5.755.83
6.757.427.507.507.507.677.587.507.507.50
7.006.67
5.58
4.754.754.754.50
0.001.002.003.004.005.006.007.008.009.00
20
13
Q1
20
13
Q2
20
13
Q3
20
13
Q4
20
14
Q1
20
14
Q2
20
14
Q3
20
14
Q4
20
15
Q1
20
15
Q2
20
15
Q3
20
15
Q4
20
16
Q1
20
16
Q2
20
16
Q3
20
16
Q4
20
17
Q1
20
17
Q2
20
17
Q3
BI RATE
BI RATE
94
mencegah terjadinya gejolak ekonomi serta mencapai sasaran inflasi
yang ditetapkan.
Bagi bank syariah, kegiatan pembiayaan seharusnya diuntungkan
saat suku bunga BI tinggi. Hal tersebut dikarenakan margin bank
syariah dalam produk pembiayaan dapat bersaing dengan suku bunga
kredit bank konvensional.
5. Deskripsi Nilai Tukar Rupiah (Kurs)
Nilai tukar adalah harga relatif suatu mata uang terhadap mata uang
lainnya (Rivai, 2007:85). Nilai Tukar dalam penelitian ini yaitu nilai
tukar/kurs Rupiah terhadap Dollar AS dengan menggunakan kurs
tengah Bank Indonesia. Berikut adalah grafik perkembangan nilai
tukar/kurs Rupiah terhadap Dollar AS selama periode pengamatan:
Grafik 4.5
Perkembangan Nilai Tukar Rupiah (IDR/US$)
Periode Maret 2013- September 2017 (dalam Rupiah)
Sumber: Bank Indonesia, data diolah.
Grafik 4.5 di atas menunjukkan bahwa pergerakan nilai tukar
Rupiah terhadap US Dollar tergolong kurang baik, karena cenderung
mengalami depresiasi (penurunan nilai). Melemahnya kurs Rupiah akan
mempengaruhi harga barang-barang terutama yang berkaitan dengan
kegiatan ekpor dan impor.
0.00
5000.00
10000.00
15000.00
20
13
Q1
20
13
Q2
20
13
Q3
20
13
Q4
20
14
Q1
20
14
Q2
20
14
Q3
20
14
Q4
20
15
Q1
20
15
Q2
20
15
Q3
20
15
Q4
20
16
Q1
20
16
Q2
20
16
Q3
20
16
Q4
20
17
Q1
20
17
Q2
20
17
Q3
KURS
KURS
95
Kurs terendah berada pada triwulan ke-1 (Maret) 2013 yakni
sebesar Rp. 9.695, sedangkan kurs tertiggi berada pada triwulan ke-3
(September) 2015 yakni sebesar Rp. 14.055.
6. Deskripsi Non Performing Financing
Non Performing Financing (NPF) merupakan pembiayaan
bermasalah yang telah disalurkan oleh bank, dan nasabah tidak dapat
melakukan pembayaran atau angsuran sesuai dengan perjanjian yang
telah ditandatangani oleh bank dan nasabah (Ismail, 2010:123).
Pembiayaan bermasalah banyak disebabkan karena analisis pembiayaan
yang keliru dan buruknya karakter nasabah (Rustam, 2013:58).
Semakin tinggi NPF, menandakan semakin buruk kualitas
pembiayaan bank yang menyebabkan jumlah kredit bermasalah
semakin besar, dan memungkinkan suatu bank dalam kondisi
bermasalah semakin besar (Muhammad, 2005:265). Berikut data rasio
Non Performing Financing atau pembiayaan bermasalah pada Bank
Umum Syariah selama periode penelitian:
Tabel 4.3
Non Performing Financing Bank Umum Syariah
Periode Maret 2013 – September 2017 (dalam persentase)
BANK 2013 2014 2015 2016 2017
BSM
Triwulan 1 3,44 4,88 6,81 4,32 3,16
Triwulan 2 2,90 6,46 6,67 3,74 3,23
Triwulan 3 3,40 6,76 6,89 3,63 3,12
Triwulan 4 4,32 6,84 6,06 3,13 -
BMI
Triwulan 1 0,97 1,22 1,20 4,33 2,92
Triwulan 2 1,54 1,11 1,30 4,61 2,92
Triwulan 3 1,49 1,11 1,32 1,93 3,07
Triwulan 4 1,37 1,27 1,43 1,40 -
BNIS
Triwulan 1 2,13 1,96 2,22 1,59 1,63
Triwulan 2 2,11 1,99 2,42 1,50 1,76
Triwulan 3 2,06 1,99 2,54 1,41 1,72
Triwulan 4 1,86 1,86 2,53 1,50 -
BRIS Triwulan 1 3,04 4,04 4,96 3,90 3,33
96
BANK 2013 2014 2015 2016 2017
BRIS
Triwulan 2 2,89 4,38 5,31 3,83 3,50
Triwulan 3 2,98 4,79 4,90 3,89 4,02
Triwulan 4 4,06 4,60 4,86 3,19 -
BKPS
Triwulan 1 4,28 3,97 4,52 2,89 2,22
Triwulan 2 4,03 3,86 3,03 2,88 2,80
Triwulan 3 3,86 3,81 3,01 2,59 2,59
Triwulan 4 3,68 3,34 2,99 3,17 -
BCAS
Triwulan 1 0,09 0,15 0,92 0,40 0,17
Triwulan 2 0,01 0,14 0,60 0,47 0,18
Triwulan 3 0,07 0,14 0,59 0,33 0,20
Triwulan 4 0,10 0,12 0,70 0,21 -
Rata-Rata 2,36 2,95 3,24 2,54 2,36
Minimum 0,01 0,12 0,59 0,21 0,17
Maksimum 4,32 6,84 6,89 4,61 4,02
Sumber: Laporan Keuangan Triwulan BUS, data diolah
Untuk mempermudah dalam melihat perkembangan Non Performing
Financing pada masing-masing BUS, maka disajikan dalam bentuk
grafik sebagai berikut:
Grafik 4.6
Perkembangan Non Performing Financing BUS
Periode Maret 2013 – September 2017
Sumber: Laporan Keuangan BUS, data diolah
0
1
2
3
4
5
6
7
20
13
-1
20
13
-2
20
13
-3
20
13
-4
20
14
-1
20
14
-2
20
14
-3
20
14
-4
20
15
-1
20
15
-2
20
15
-3
20
15
-4
20
16
-1
20
16
-2
20
16
-3
20
16
-4
20
17
-1
20
17
-2
20
17
-3
BSM
BMI
BNIS
BRIS
BCAS
BSKP
97
Grafik 4.6 menunjukkan pergerakan rasio pembiayaan bermasalah
pada Bank Umum Syariah yang mengalami fluktuasi setiap periodenya.
Nilai NPF Bank Umum Syariah di Indonesia tergolong cukup baik
karena berada pada rentang 2% sampai 8%. Jika dilihat dari rata-rata,
NPF BUS yang rendah menandakan bahwa kondisi Bank Umum
Syariah sehat atas risiko pembiayaan bermasalah.
Bank Syariah Mandiri sebagai BUS dengan total aset, jumlah DPK
dan jumlah pembiayaan terbesar memiliki rasio NPF tertinggi sebesar
6,89% pada triwulan ke-4 tahun 2014. Sementara rasio NPF terendah
dimiliki oleh Bank BCA Syariah sebesar 0,01% pada triwulan ke-2
tahun 2013.
C. Hasil Uji Instrumen Penelitian
Seluruh data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data
sekunder dalam bentuk data panel (terdiri dari data time series dan cross
section) periode Maret 2013 sampai dengan September 2017. Variabel
dependen yang digunakan adalah jumlah pembiayaan, sementara variabel
independen meliputi dana pihak ketiga, inflasi, suku bunga Bank
Indonesia, nilai tukar rupiah (IDR/US$) dan Non Performing Financing.
Dikarenakan data-data dalam penelitian memiliki satuan yang
berbeda dimana inflasi, suku bunga Bank Indonesia dan Non Performing
Financing dalam bentuk rasio, sementara nilai tukar, DPK dan
pembiayaan dalam bentuk nominal, maka data tersebut distandarkan
dengan mentransformasikannya ke dalam bentuk Log Natural (Ln).
1. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik adalah pengujian guna mengetahui apakah model
regresi yang digunakan benar-benar menunjukkan hubungan yang
signifikan dan representatif. Menurut Ghozali (2017:54), apabila
pengujian asumsi klasik terpenuhi, maka berdasarkan teorema Gauss-
Morkov, metode estimasi ordinary least square akan menghasilkan
unbiased linear estimator (estimator linier tidak bias) dan memiliki
varian minimum atau sering disebut dengan BLUE (Best Linear
98
Unbiased Estimator). Hal tersebut menandakan bahwa model regresi
tidak mengandung masalah.
a. Uji Normalitas
Uji normalitas dimaksudkan untuk menguji apakah nilai residual
yang telah distandarisasi pada model regresi berdistribusi normal
atau tidak (Suliyanto,2011:69). Pada uji t dan uji F mengasumsikan
nilai residual mengikuti distribusi normal, jika asumsi ini tidak
terpenuhi maka hasil pengujian statistik menjadi tidak valid terutama
apabila ukuran sampel kecil (Ghozali, 2013:65). Uji normalitas dapat
dilakukan dengan melihat nilai probabilitas dari Jarque-Bera.
Dasar pengambilan keputusan dalam uji normalitas adalah
sebagai berikut:
Bila probabilitas Jarque-Bera > 0.05 → Terdistribusi normal
Bila probabilitas Jarque-Bera < 0.05 → Tidak terdistribusi normal
Gambar 4.1
Hasil Uji Normalitas
Sumber: Hasil output Eviews 10, data diolah
Berdasarkan hasil uji normalitas pada Gambar 4.1 menunjukkan
nilai probabilitas Jarque-Bera sebesar 0.976942. Nilai tersebut lebih
besar dari 0,05. Oleh karena itu, dapat ditarik kesimpulan bahwa
secara keseluruhan data dalam penelitian ini berdistribusi normal.
b. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas berarti ada varian variabel pada model
regresi yang tidak sama (konstan). Adapun yang diharapkan pada
model regresi adalah homokedastisitas yaitu varian variabel pada
0
2
4
6
8
10
12
-0.15 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 0.15
Series: Residuals
Sample 1 114
Observations 114
Mean -7.19e-16
Median 0.001464
Maximum 0.176465
Minimum -0.153021
Std. Dev. 0.062533
Skewness 0.049545
Kurtosis 3.001859
Jarque-Bera 0.046655
Probability 0.976942
99
model regresi memiliki nilai yang sama (konstan) (Suliyanto,
2011:95) Model regresi yang baik adalah tidak terjadi
heteroskedastisitas. Cara mendeteksi gejala heteroskedastisitas
dilakukan dengan uji White, yaitu dengan membandingkan nilai
probabilitas Obs *R-square dengan tingkat signifikansi yang
ditentukan (𝛼 = 5% = 0.05).
Dasar pengambilan keputusan dalam uji heteroskedastisitas
adalah sebagai berikut:
Bila probabilitas Obs*R-square lebih besar (>) 0.05 → Tidak
terdapat heteroskedastisitas
Bila probabilitas Obs*R-square lebih kecil (<) 0.05 → Terdapat
heteroskedastisitas
Tabel 4.4
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Hasil output Eviews 10, data diolah
Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas pada Tabel 4.4, terlihat
bahwa nilai probabilitas Obs*R-square sebesar 0.6655, dimana nilai
tersebut lebih besar dari 0,05. Oleh karena itu, dapat disimpulkan
dalam penelitian ini tidak terjadi gejala heteroskedastisitas.
c. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam
model regresi yang terbentuk ada korelasi yang tinggi atau sempurna
diantara variabel bebas atau tidak (Suliyanto, 2011:81). Ada atau
tidaknya gejala multikolinearitas dapat dilihat melalui nilai koefisien
korelasi antar variabel independen. Apabila nilai koefisien korelasi
lebih besar dari 0.80 menandakan bahwa multikolinearitas
merupakan masalah serius (Ghozali, 2017:73). Sebaliknya, nilai
Heteroskedasticity Test: White
Null hypothesis: Homoskedasticity
F-statistic 0.628692 Prob. F(5,108) 0.6782
Obs*R-squared 3.224253 Prob. Chi-Square(5) 0.6655
Scaled explained SS 2.896479 Prob. Chi-Square(5) 0.7159
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 07/01/18 Time: 12:15
Sample: 1 114
Included observations: 114
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 6.14E-05 0.027326 0.002246 0.9982
DPK^2 2.15E-05 1.42E-05 1.510955 0.1337
INFLASI^2 -0.000210 0.000737 -0.284963 0.7762
BIRATE^2 0.000202 0.001085 0.185828 0.8529
KURS^2 -3.01E-05 0.000305 -0.098833 0.9215
NPF^2 0.000301 0.000245 1.230577 0.2212
R-squared 0.028283 Mean dependent var 0.003876
Adjusted R-squared -0.016704 S.D. dependent var 0.005508
S.E. of regression 0.005554 Akaike info criterion -7.497336
Sum squared resid 0.003332 Schwarz criterion -7.353325
Log likelihood 433.3481 Hannan-Quinn criter. -7.438890
F-statistic 0.628692 Durbin-Watson stat 1.476915
Prob(F-statistic) 0.678214
100
koefisien korelasi yang lebih kecil dari 0.80 menandakan bahwa
model terbebas dari multikolinearitas.
Dasar pengambilan keputusan dalam uji multikolinearitas adalah
sebagai berikut:
Bila nilai koefisien korelasi > 0.80 → Terdapat multikolinearitas
Bila nilai koefisien korelasi < 0.80 → Tidak ada multikolinearitas
Tabel 4.5
Hasil Uji Multikolinearitas
Sumber: Hasil output Eviews 10, data diolah
Berdasarkan hasil uji multikolinearitas pada Tabel 4.5,
menunjukkan bahwa semua nilai koefisien korelasi antar variabel
independen lebih kecil dari 0.80. Sehingga dapat ditarik kesimpulan
bahwa model telah terbebas dari masalah multikolinearitas.
d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu
model regresi linear ada korelasi antarkesalahan pengganggu
(residual) pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode
t-1 (sebelumnya) (Ghozali, 2013:137). Ada atau tidaknya gejala
autokorelasi dapat dilihat melalui metode Durbin Watson dengan
memperhatikan nilai dw pada model. Dasar pengambilan keputusan
uji Durbin Watson adalah sebagai berikut:
Tabel 4.6
Durbin Watsond test : Pengambilan Keputusan
Hipotesis Nol Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi
positif Tolak 0 < d < dL
Tidak ada autokorelasi positif
No decision dL ≤ d ≤ du
Tidak ada autokorelasi
negative Tolak 4- dL < d < 4
Tidak ada autokorelasi No decision 4-du ≤ d ≤ 4-dL
DPK INFLASI BIRATE KURS NPF
DPK 1 -0.1249580... -0.0941997... 0.14356083... 0.58402936...
INFLASI -0.1249580... 1 0.68023124... -0.3956920... -0.0027141...
BIRATE -0.0941997... 0.68023124... 1 -0.0853984... 0.08057907...
KURS 0.14356083... -0.3956920... -0.0853984... 1 0.13648125...
NPF 0.58402936... -0.0027141... 0.08057907... 0.13648125... 1
101
Hipotesis Nol Keputusan Jika
negative
Tidak ada autokorelasi positif atau negatif
Tidak ditolak du < d < 4- du
Sumber: Imam Ghozali (2017:122)
Berdasarkan tabel di atas, apabila nilai dw terletak diantara batas
atas atau upper bound (du) dan (4–du) maka model terbebas dari
masalah autokorelasi, demikian sebaliknya. Untuk significant level
sebesar 5% dengan jumlah pengamatan sebanyak 114 (n = 114), dan
jumlah variabel bebas sebanyak 5 variabel (k = 5) diperoleh nilai
tabel DW sebesar dl 1.6042 dan du 1.7869.
Tabel 4.7
Hasil Uji Autokorelasi Durbin Watson
Sumber: Hasil output Eviews 10, data diolah
Berdasarkan Tabel 4.7 diatas, diketahui bahwa nilai durbin
watson yang diperoleh sebesar 0.7502, dimana nilai tersebut tidak
berada di antara du 1.7869 dan 4-du 2.2131. Oleh karena itu, dapat
ditarik kesimpulan bahwa dalam model tedapat masalah
autokorelasi.
Menururt Ghozali (2017:133), untuk koreksi autokorelasi
peneliti dapat menggunakan metode Cochrane-Orcutt. Metode ini
Dependent Variable: PYD
Method: Least Squares
Date: 07/03/18 Time: 11:45
Sample: 1 114
Included observations: 114
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.428281 0.618878 0.692029 0.4904
DPK 0.977200 0.006362 153.5896 0.0000
INFLASI 0.013983 0.028215 0.495594 0.6212
BIRATE 0.130390 0.045334 2.876213 0.0049
KURS -0.045866 0.064919 -0.706516 0.4814
NPF 0.006124 0.006451 0.949405 0.3445
R-squared 0.997101 Mean dependent var 16.36576
Adjusted R-squared 0.996967 S.D. dependent var 1.161505
S.E. of regression 0.063964 Akaike info criterion -2.609791
Sum squared resid 0.441873 Schwarz criterion -2.465780
Log likelihood 154.7581 Hannan-Quinn criter. -2.551345
F-statistic 7430.468 Durbin-Watson stat 0.750272
Prob(F-statistic) 0.000000
102
menggunakan nilai estimasi residual et untuk menghitung 𝜌.
Perhitungan dilakukan dengan cara iterasi sampai diperoleh nilai 𝜌
yang tidak mengandung masalah autokorelasi (Winarno, 2015:5.39).
Tabel 4.8
Hasil Uji Perbaikan Autokorelasi Cochrane-Orcutt
Sumber: Hasil output Eviews 10, data diolah
Berdasarkan Tabel 4.8 hasil perbaikan autokorelasi dengan
metode Cochrane-Orcutt, diperoleh nilai dw sebesar 2.1359, dimana
nilai tersebut berada di antara du 1.7869 dan 4-du 2.2131 (1.7869 <
2.1359 < 2.2131). Oleh karena itu, dapat ditarik kesimpulan bahwa
model telah terbebas dari masalah autokorelasi.
2. Uji Stasioneritas
Sebelum melakukan estimasi pada model penelitian, terlebih
dahulu dilakukan pengujian stasioneritas pada masing-masing variabel
dalam model. Regresi yang menggunakan data yang tidak staisoner
biasanya mengarah kepada regresi lancung (spurious regression),
Dependent Variable: PYD
Method: ARMA Maximum Likelihood (OPG - BHHH)
Date: 07/01/18 Time: 12:18
Sample: 1 114
Included observations: 114
Convergence achieved after 7 iterations
Coefficient covariance computed using outer product of gradients
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.550339 0.542464 1.014518 0.3126
DPK 0.969573 0.012129 79.93910 0.0000
INFLASI 0.001268 0.027570 0.046008 0.9634
BIRATE 0.106990 0.069861 1.531459 0.1286
KURS -0.039382 0.058228 -0.676345 0.5003
NPF 0.017390 0.011763 1.478290 0.1423
AR(1) 0.650138 0.072951 8.911954 0.0000
SIGMASQ 0.002311 0.000289 7.981794 0.0000
R-squared 0.998272 Mean dependent var 16.36576
Adjusted R-squared 0.998158 S.D. dependent var 1.161505
S.E. of regression 0.049849 Akaike info criterion -3.087212
Sum squared resid 0.263405 Schwarz criterion -2.895198
Log likelihood 183.9711 Hannan-Quinn criter. -3.009285
F-statistic 8748.885 Durbin-Watson stat 2.135938
Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .65
103
dimana terjadi nilai R2 yang tinggi, namun keterkaitan antarvariabel
akan rendah (Ghozali, 2017:346)
Uji stasioner dalam penelitian ini dilakukan dengan Uji Akar Unit
(Unit Root Test) menggunakan uji ADF (Augmented Dickey Fuller).
Ketentuan yang harus dipenuhi adalah nilai statistik ADF harus lebih
besar dari nilai kritis t-statistik pada tingkat level, First Difference,
ataupun pada tingkat Second Difference. Selain itu, cara yang cukup
cepat adalah dengan melihat nilai probabilitasnya, apabila nilai
probabilitasnya lebih kecil dari 0,05 (untuk tingkat keyakinan 5%)
maka data telah stasioner. (Winarno, 2015:11.6).
Tabel 4.9
Uji Stationeritas Augmented Dickey-Fuller Tingkat Level
ADF Test Statistic (Level)
No Variabel ADF t-
statistic Probabilitas t-statistic Ket
1 DPK -1.2730 0.8893 -3.4500 Tidak Stationer
2 Inflasi -10.1298 0.0000 -3.4549 Stationer
3 BI Rate -11.0868 0.0000 -3.4549 Stationer
4 Kurs -7.4484 0.0000 -3.4536 Stationer
5 NPF -2.8249 0.1916 -3.4500 Tidak Stationer
6 PYD -1.3138 0.8794 -3.4500 Tidak Stationer
Sumber: Hasil output Eviews 10, data diolah
Berdasarkan Tabel 4.9 hasil uji akar unit Augmented Dickey-Fuller
pada tingkat level, menunjukkan bahwa variabel inflasi, suku bunga BI
dan nilai tukar bersifat stasioner, sementara tiga variabel lain yaitu
variabel NPF, dana pihak ketiga dan pembiayaan belum stasioner. Hal ini
ditunjukkan oleh probabilitas ketiga variabel tersebut yang lebih besar
dari 0,05 (untuk tingkat keyakinan 5%), serta nilai ADF t-statistik yang
lebih kecil dari nilai kritis t-statistik. Oleh karena itu, maka akan
dilakukan pengujian kembali pada tingkat First Difference.
Tabel 4.10
Uji Stationeritas Augmented Dickey-Fuller Tingkat First Difference
ADF Test Statistic (First Difference)
No Variabel ADF t-
statistic Probabilitas t-statistic Ket
1 DPK -10.6205 0.0000 -3.4504 Stationer
104
ADF Test Statistic (First Difference)
No Variabel ADF t-
statistic Probabilitas t-statistic Ket
2 Inflasi -4.6733 0.0013 -3.4519 Stationer
3 BI Rate -12.8360 0.0000 -3.4553 Stationer
4 Kurs -8.8525 0.0000 -3.4508 Stationer
5 NPF -9.0966 0.0000 -3.4508 Stationer
6 PYD -10.6867 0.0000 -3.4504 Stationer
Sumber: Hasil output Eviews 10, data diolah
Berdasarkan Tabel 4.10 hasil uji akar unit Augmented Dickey-Fuller
pada tingkat first difference, menunjukkan bahwa semua variabel sudah
stationer. Hal ini ditunjukkan oleh probabilitas semua variabel yang lebih
kecil dari 0,05, serta nilai ADF t-statistik yang lebih besar dari nilai kritis
t-statistiknya sehingga data dalam penelitian ini terintegrasi pada tingkat
first difference.
3. Estimasi Model Regresi Data Panel
Dalam menganalisis model data panel, dapat dilakukan dengan tiga
pendekatan, yaitu dengan Common Effect Model (CEM), Fixed Effect
Model (FEM) dan Random Effect Model (REM).
a. Model Common Effect
Langkah pertama dalam menganalisis model data panel adalah
dengan melakukan pengolahan data menggunakan pendekatan Common
Effect Model (CEM) dengan menggabungkan (pooled) seluruh data time
series dan cross section.
Pada awalnya, jumlah data yang digunakan dalam penelitian yaitu
sebanyak 114 data. Namun, setelah dilakukan uji stasioneritas
Augmented Dickey-Fuller menggunakan Eviews 10, hasil output
menunjukkan bahwa terdapat enam data yang dihilangkan, sehingga
jumlah data setelah distasioneritaskan menjadi 108 data. Kemudian, 108
data tersebutlah yang digunakan dalam penelitian ini karena telah
memenuhi asumsi stasioneritas (tidak terdapat spurious regression).
Hasil pengolahan regresi data panel menggunakan program Eviews
10 adalah sebagai berikut:
105
Tabel 4.11
Hasil Regresi Data Panel Menggunakan Common Effect
Sumber: Hasil output Eviews 10, data diolah
b. Model Fixed Effect
Langkah kedua dilakukan pengolahan data menggunakan
pendekatan Fixed Effect Model (FEM). Hasil pengolahan menggunakan
program Eviews 10 adalah sebagai berikut:
Tabel 4.12
Hasil Regresi Data Panel Menggunakan Fixed Effect
Dependent Variable: DPYD?
Method: Pooled Least Squares
Date: 07/02/18 Time: 02:07
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.024178 0.006092 3.969084 0.0001
DDPK? 0.341812 0.071496 4.780854 0.0000
DINFLASI? 0.005345 0.019516 0.273889 0.7847
DBIRATE? 0.126684 0.070175 1.805274 0.0740
DKURS? -0.034504 0.160498 -0.214984 0.8302
DNPF? 0.011637 0.009099 1.278965 0.2038
R-squared 0.252753 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.216123 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.039419 Akaike info criterion -3.575204
Sum squared resid 0.158490 Schwarz criterion -3.426196
Log likelihood 199.0610 Hannan-Quinn criter. -3.514787
F-statistic 6.900192 Durbin-Watson stat 1.734080
Prob(F-statistic) 0.000014
Dependent Variable: DPYD?
Method: Pooled Least Squares
Date: 07/02/18 Time: 02:08
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.029900 0.005668 5.275305 0.0000
DDPK? 0.210709 0.070373 2.994180 0.0035
DINFLASI? 0.008574 0.017782 0.482187 0.6308
DBIRATE? 0.142509 0.063977 2.227495 0.0282
DKURS? -0.055635 0.146203 -0.380532 0.7044
DNPF? 0.010618 0.008306 1.278394 0.2042
Fixed Effects (Cross)
_BSM--C -0.017791
_BMI--C -0.020997
_BNIS--C 0.017230
_BRIS--C -0.009114
_BKPS--C -0.001187
_BCAS--C 0.031859
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.410871 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.350136 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.035891 Akaike info criterion -3.720362
Sum squared resid 0.124954 Schwarz criterion -3.447182
Log likelihood 211.8995 Hannan-Quinn criter. -3.609597
F-statistic 6.764975 Durbin-Watson stat 2.061495
Prob(F-statistic) 0.000000
106
Sumber: Hasil output Eviews 10, data diolah
c. Uji Chow
Langkah berikutnya dilakukan pengujian untuk memilih model
data panel yang akan digunakan. Untuk memilih antara model common
effect dan fixed effect dilakukan dengan Uji Chow. Dasar pengambilan
keputusannya yaitu jika probabilitas F statistik > 0,05 maka model yang
terpilih adalah model common effect. Begitupun sebaliknya, jika
probabilitas F statistik < 0,05 maka model yang terpilih adalah fixed
effect. Hipotesis yang digunakan dalam uji Chow sebagai berikut:
H0 : Common Effect Model (CEM)
Ha : Fixed Effect Model (FEM)
Tabel 4.13
Hasil Uji Chow
Sumber: Hasil output Eviews 10, data diolah
Dependent Variable: DPYD?
Method: Pooled Least Squares
Date: 07/02/18 Time: 02:08
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.029900 0.005668 5.275305 0.0000
DDPK? 0.210709 0.070373 2.994180 0.0035
DINFLASI? 0.008574 0.017782 0.482187 0.6308
DBIRATE? 0.142509 0.063977 2.227495 0.0282
DKURS? -0.055635 0.146203 -0.380532 0.7044
DNPF? 0.010618 0.008306 1.278394 0.2042
Fixed Effects (Cross)
_BSM--C -0.017791
_BMI--C -0.020997
_BNIS--C 0.017230
_BRIS--C -0.009114
_BKPS--C -0.001187
_BCAS--C 0.031859
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.410871 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.350136 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.035891 Akaike info criterion -3.720362
Sum squared resid 0.124954 Schwarz criterion -3.447182
Log likelihood 211.8995 Hannan-Quinn criter. -3.609597
F-statistic 6.764975 Durbin-Watson stat 2.061495
Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: DPYD?
Method: Pooled Least Squares
Date: 07/02/18 Time: 02:08
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.029900 0.005668 5.275305 0.0000
DDPK? 0.210709 0.070373 2.994180 0.0035
DINFLASI? 0.008574 0.017782 0.482187 0.6308
DBIRATE? 0.142509 0.063977 2.227495 0.0282
DKURS? -0.055635 0.146203 -0.380532 0.7044
DNPF? 0.010618 0.008306 1.278394 0.2042
Fixed Effects (Cross)
_BSM--C -0.017791
_BMI--C -0.020997
_BNIS--C 0.017230
_BRIS--C -0.009114
_BKPS--C -0.001187
_BCAS--C 0.031859
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.410871 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.350136 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.035891 Akaike info criterion -3.720362
Sum squared resid 0.124954 Schwarz criterion -3.447182
Log likelihood 211.8995 Hannan-Quinn criter. -3.609597
F-statistic 6.764975 Durbin-Watson stat 2.061495
Prob(F-statistic) 0.000000
Redundant Fixed Effects Tests
Pool: POOL011
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 5.206822 (5,97) 0.0003
Cross-section Chi-square 25.677071 5 0.0001
Cross-section fixed effects test equation:
Dependent Variable: DPYD?
Method: Panel Least Squares
Date: 07/02/18 Time: 02:09
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.024178 0.006092 3.969084 0.0001
DDPK? 0.341812 0.071496 4.780854 0.0000
DINFLASI? 0.005345 0.019516 0.273889 0.7847
DBIRATE? 0.126684 0.070175 1.805274 0.0740
DKURS? -0.034504 0.160498 -0.214984 0.8302
DNPF? 0.011637 0.009099 1.278965 0.2038
R-squared 0.252753 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.216123 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.039419 Akaike info criterion -3.575204
Sum squared resid 0.158490 Schwarz criterion -3.426196
Log likelihood 199.0610 Hannan-Quinn criter. -3.514787
F-statistic 6.900192 Durbin-Watson stat 1.734080
Prob(F-statistic) 0.000014
107
Nilai probabilitas F statistic yang didapat adalah 0.0003, sehingga
kesimpulan yang diambil yaitu menolak H0. Dengan demikian, model
data panel yang tepat antara Common Effect Model (CEM) dengan
Fixed Effect Model (FEM) adalah Fixed Effect Model (FEM).
d. Model Random Effect
Setelah dilakukannya uji chow, langkah berikutnya adalah melakukan
pengolahan data dengan pendekatan Random Effect Model. Hasil
pengolahan menggunakan program Eviews 10 adalah sebagai berikut:
Tabel 4.14
Hasil Regresi Data Panel Menggunakan Random Effect
Dependent Variable: DPYD?
Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)
Date: 07/02/18 Time: 02:09
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.024178 0.005546 4.359162 0.0000
DDPK? 0.341812 0.065098 5.250711 0.0000
DINFLASI? 0.005345 0.017770 0.300807 0.7642
DBIRATE? 0.126684 0.063895 1.982695 0.0501
DKURS? -0.034504 0.146136 -0.236113 0.8138
DNPF? 0.011637 0.008284 1.404661 0.1632
Random Effects (Cross)
_BSM--C 0.000000
_BMI--C 0.000000
_BNIS--C 0.000000
_BRIS--C 0.000000
_BKPS--C 0.000000
_BCAS--C 0.000000
Effects Specification
S.D. Rho
Cross-section random 0.000000 0.0000
Idiosyncratic random 0.035891 1.0000
Weighted Statistics
R-squared 0.252753 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.216123 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.039419 Sum squared resid 0.158490
F-statistic 6.900192 Durbin-Watson stat 1.734080
Prob(F-statistic) 0.000014
Unweighted Statistics
R-squared 0.252753 Mean dependent var 0.035093
Sum squared resid 0.158490 Durbin-Watson stat 1.734080
108
Sumber: Hasil output Eviews 10, data diolah
e. Uji Hausman
Langkah berikutnya dilakukan pengujian untuk memilih model data
panel yang akan digunakan. Untuk memilih model terbaik antara fixed
effect dan random effect dilakukan dengan Uji Hausman. Dasar
pengambilan keputusannya adalah:
Bila probabilitas cross-section random > 0,05 → randomn effect
Bila probabilitas cross-section random < 0,05 → fixed effect
Hasil pengolahan menggunakan program Eviews 10 adalah sebagai
berikut:
Tabel 4.15 Hasil Uji Hausman
Sumber: Hasil output Eviews 10, data diolah
Hasil uji Hausman pada Tabel 4.15 menunjukkan nilai probabilitas
cross-section random adalah 1,0000 dimana nilai tersebut lebih besar
dari tingkat signifikansi α = 5% = 0,05. Meski demikian, hasil uji
tersebut menyatakan bahwa uji variansi cross section tidaklah valid
sehingga statistik Hausman otomatis menjadi nol.
Menurut Yazid (2014:383), hasil tersebut menunjukkan bahwa
model tidak efisien untuk perhitungan uji Hausman sehingga tidak ada
pengaruh bukti Random Effect Model (REM) terhadap variabel. Hal
tersebut mengindikasikan terdapat korelasi antara variabel bebas
dengan komponen error.
Jika komponen error individu dan satu atau lebih bebasnya
berkorelasi, maka estimasi dengan Random Effect Model (REM) akan
Dependent Variable: DPYD?
Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)
Date: 07/02/18 Time: 02:09
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.024178 0.005546 4.359162 0.0000
DDPK? 0.341812 0.065098 5.250711 0.0000
DINFLASI? 0.005345 0.017770 0.300807 0.7642
DBIRATE? 0.126684 0.063895 1.982695 0.0501
DKURS? -0.034504 0.146136 -0.236113 0.8138
DNPF? 0.011637 0.008284 1.404661 0.1632
Random Effects (Cross)
_BSM--C 0.000000
_BMI--C 0.000000
_BNIS--C 0.000000
_BRIS--C 0.000000
_BKPS--C 0.000000
_BCAS--C 0.000000
Effects Specification
S.D. Rho
Cross-section random 0.000000 0.0000
Idiosyncratic random 0.035891 1.0000
Weighted Statistics
R-squared 0.252753 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.216123 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.039419 Sum squared resid 0.158490
F-statistic 6.900192 Durbin-Watson stat 1.734080
Prob(F-statistic) 0.000014
Unweighted Statistics
R-squared 0.252753 Mean dependent var 0.035093
Sum squared resid 0.158490 Durbin-Watson stat 1.734080
Correlated Random Effects - Hausman Test
Pool: POOL011
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 0.000000 5 1.0000
* Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero.
** WARNING: estimated cross-section random effects variance is zero.
Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.
DDPK? 0.210709 0.341812 0.000715 0.0000
DINFLASI? 0.008574 0.005345 0.000000 0.0000
DBIRATE? 0.142509 0.126684 0.000010 0.0000
DKURS? -0.055635 -0.034504 0.000020 0.0000
DNPF? 0.010618 0.011637 0.000000 0.0854
Cross-section random effects test equation:
Dependent Variable: DPYD?
Method: Panel Least Squares
Date: 07/02/18 Time: 02:09
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.029900 0.005668 5.275305 0.0000
DDPK? 0.210709 0.070373 2.994180 0.0035
DINFLASI? 0.008574 0.017782 0.482187 0.6308
DBIRATE? 0.142509 0.063977 2.227495 0.0282
DKURS? -0.055635 0.146203 -0.380532 0.7044
DNPF? 0.010618 0.008306 1.278394 0.2042
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.410871 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.350136 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.035891 Akaike info criterion -3.720362
Sum squared resid 0.124954 Schwarz criterion -3.447182
Log likelihood 211.8995 Hannan-Quinn criter. -3.609597
F-statistic 6.764975 Durbin-Watson stat 2.061495
Prob(F-statistic) 0.000000
109
bias, sedangkan yang diperoleh dari Fixed Effect Model (FEM) tidak
bias (Gujarati dan Porter, 2009:606). Dengan demikian, model random
tidak dapat digunakan, sehingga model terbaik yang terpilih dalam
penelitian ini adalah Fixed Effect Model (FEM).
4. Pengujian Hipotesis
Berdasarkan hasil uji estimasi model yang telah dilakukan, model fixed
effect terpilih sebagai model yang akan digunakan dalam pengujian
statistik yang terdiri dari Uji t, Uji F dan koefisien determinasi.
a. Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Inflasi, Suku Bunga Bank Indonesia,
Nilai Tukar Rupiah dan Non Performing Financing terhadap
Jumlah Pembiayaan Bank Umum Syariah Secara Parsial (Uji t)
Uji t atau Uji Parsial dilakukan untuk mengetahui pengaruh dari
variabel independen (dana pihak ketiga, inflasi, suku bunga Bank
Indonesia, nilai tukar dan Non Performing Financing) secara parsial
terhadap variabel dependen jumlah pembiayaan.
Pengaruh secara parsial dapat diketahui dengan melihat dan
membandingkan nilai t hitung dengan t tabel, serta nilai probabilitas
dari masing-masing variabel. Jika probabilitas < 0.05 maka H0 ditolak
dan Ha diterima sehingga disimpulkan bahwa variabel independen
berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Sedangkan, apabila
probabilitas > 0.05 maka H0 diterima dan Ha ditolak, sehingga dapat
disimpulkan bahwa variabel independen tidak berpengaruh signifikan
terhadap variabel dependen. Uji hipotesis secara parsial dapat dilihat
sebagai berikut:
Tabel 4.16
Hasil Uji t
Dependent Variable: DPYD?
Method: Pooled Least Squares
Date: 07/02/18 Time: 02:08
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.029900 0.005668 5.275305 0.0000
DDPK? 0.210709 0.070373 2.994180 0.0035
DINFLASI? 0.008574 0.017782 0.482187 0.6308
DBIRATE? 0.142509 0.063977 2.227495 0.0282
DKURS? -0.055635 0.146203 -0.380532 0.7044
DNPF? 0.010618 0.008306 1.278394 0.2042
Fixed Effects (Cross)
_BSM--C -0.017791
_BMI--C -0.020997
_BNIS--C 0.017230
_BRIS--C -0.009114
_BKPS--C -0.001187
_BCAS--C 0.031859
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.410871 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.350136 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.035891 Akaike info criterion -3.720362
Sum squared resid 0.124954 Schwarz criterion -3.447182
Log likelihood 211.8995 Hannan-Quinn criter. -3.609597
F-statistic 6.764975 Durbin-Watson stat 2.061495
Prob(F-statistic) 0.000000
110
Sumber: Hasil output Eviews 10, data diolah
Hipotesis:
H0 : Variabel Dana Pihak Ketiga, inflasi, suku bunga Bank Indonesia,
nilai tukar rupiah dan Non Performing Financing tidak
berpengaruh secara parsial terhadap jumlah pembiayaan.
Ha : Variabel Dana Pihak Ketiga, inflasi, suku bunga Bank Indonesia,
nilai tukar rupiah dan Non Performing Financing berpengaruh
secara parsial terhadap jumlah pembiayaan.
Berdasarkan Tabel 4.16 di atas maka dapat ditarik kesimpulan sebagai
berikut:
1) Pengaruh Dana Pihak Ketiga terhadap Jumlah Pembiayaan
Hasil pengujian dengan analisis regresi data panel di atas
menunjukkan nilai coefficient Dana Pihak Ketiga sebesar 0.210709
menunjukkan bahwa arah hubungan positif. Probabilitas DPK
sebesar 0.0035 < 0.05 sehingga H0 ditolak dan Ha diterima. Dengan
Dependent Variable: DPYD?
Method: Pooled Least Squares
Date: 07/02/18 Time: 02:08
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.029900 0.005668 5.275305 0.0000
DDPK? 0.210709 0.070373 2.994180 0.0035
DINFLASI? 0.008574 0.017782 0.482187 0.6308
DBIRATE? 0.142509 0.063977 2.227495 0.0282
DKURS? -0.055635 0.146203 -0.380532 0.7044
DNPF? 0.010618 0.008306 1.278394 0.2042
Fixed Effects (Cross)
_BSM--C -0.017791
_BMI--C -0.020997
_BNIS--C 0.017230
_BRIS--C -0.009114
_BKPS--C -0.001187
_BCAS--C 0.031859
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.410871 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.350136 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.035891 Akaike info criterion -3.720362
Sum squared resid 0.124954 Schwarz criterion -3.447182
Log likelihood 211.8995 Hannan-Quinn criter. -3.609597
F-statistic 6.764975 Durbin-Watson stat 2.061495
Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: DPYD?
Method: Pooled Least Squares
Date: 07/02/18 Time: 02:08
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.029900 0.005668 5.275305 0.0000
DDPK? 0.210709 0.070373 2.994180 0.0035
DINFLASI? 0.008574 0.017782 0.482187 0.6308
DBIRATE? 0.142509 0.063977 2.227495 0.0282
DKURS? -0.055635 0.146203 -0.380532 0.7044
DNPF? 0.010618 0.008306 1.278394 0.2042
Fixed Effects (Cross)
_BSM--C -0.017791
_BMI--C -0.020997
_BNIS--C 0.017230
_BRIS--C -0.009114
_BKPS--C -0.001187
_BCAS--C 0.031859
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.410871 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.350136 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.035891 Akaike info criterion -3.720362
Sum squared resid 0.124954 Schwarz criterion -3.447182
Log likelihood 211.8995 Hannan-Quinn criter. -3.609597
F-statistic 6.764975 Durbin-Watson stat 2.061495
Prob(F-statistic) 0.000000
111
demikian, dapat disimpulkan bahwa Dana Pihak Ketiga memiliki
pengaruh signifikan terhadap jumlah pembiayaan.
2) Pengaruh Inflasi terhadap Jumlah Pembiayaan
Hasil pengujian dengan analisis regresi data panel di atas
menunjukkan nilai coefficient inflasi sebesar 0.008574 menunjukkan
bahwa arah hubungan positif. Probabilitas inflasi sebesar 0.6308 >
0.05 sehingga H0 diterima dan Ha ditolak. Dengan demikian, dapat
disimpulkan bahwa inflasi tidak memiliki pengaruh signifikan
terhadap jumlah pembiayaan.
3) Pengaruh Suku Bunga Bank Indonesia terhadap Jumlah Pembiayaan
Hasil pengujian dengan analisis regresi data panel di atas
menunjukkan nilai coefficient suku bunga BI sebesar 0.142509
menunjukkan bahwa arah hubungan positif. Probabilitas suku bunga
BI sebesar 0.0282 < 0.05 sehingga H0 ditolak dan Ha diterima.
Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa suku bunga BI memiliki
pengaruh signifikan terhadap jumlah pembiayaan.
4) Pengaruh Nilai Tukar Rupiah terhadap Jumlah Pembiayaan
Hasil pengujian dengan analisis regresi data panel di atas
menunjukkan nilai coefficient nilai tukar sebesar -0.055635
menunjukkan bahwa arah hubungan negatif. Probabilitas nilai tukar
sebesar 0.7044 > 0.05 sehingga H0 diterima dan Ha ditolak. Dengan
demikian, dapat disimpulkan bahwa nilai tukar tidak memiliki
pengaruh signifikan terhadap jumlah pembiayaan.
5) Pengaruh Non Performing Financing terhadap Jumlah Pembiayaan
Hasil pengujian dengan analisis regresi data panel di atas
menunjukkan nilai coefficient NPF sebesar 0.010618 menunjukkan
bahwa arah hubungan positif. Probabilitas NPF sebesar 0.2042 >
0.05 sehingga H0 diterima dan Ha ditolak. Dengan demikian, dapat
disimpulkan bahwa NPF tidak memiliki pengaruh signifikan
terhadap jumlah pembiayaan.
112
b. Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Inflasi, Suku Bunga Bank Indonesia,
Nilai Tukar Rupiah dan Non Performing Financing terhadap
Jumlah Pembiayaan Bank Umum Syariah Secara Simultan (Uji F)
Uji F atau Uji Simultan dilakukan untuk mengetahui pengaruh dari
variabel independen (dana pihak ketiga, inflasi, suku bunga Bank
Indonesia, nilai tukar dan Non Performing Financing) secara bersama-
sama terhadap variabel dependen jumlah pembiayaan.
Pengaruh secara simultan dapat diketahui dengan melihat nilai
probabilitas F-statistik. Jika probabilitas F-statistik < 0.05 maka H0
ditolak dan Ha diterima, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel
independen secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel
dependen. Begitupun sebaliknya, apabila probabilitas > 0.05 maka H0
diterima dan Ha ditolak, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel
independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen
secara simultan. Uji hipotesis secara simultan dapat dilihat sebagai
berikut:
Tabel 4.17
Hasil Uji F
Sumber: Hasil output Eviews 10, data diolah
Hipotesis:
H0 : Variabel Dana Pihak Ketiga, inflasi, suku bunga Bank Indonesia,
nilai tukar rupiah dan Non Performing Financing tidak
berpengaruh secara simultan terhadap jumlah pembiayaan.
Dependent Variable: DPYD?
Method: Pooled Least Squares
Date: 07/02/18 Time: 02:08
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.029900 0.005668 5.275305 0.0000
DDPK? 0.210709 0.070373 2.994180 0.0035
DINFLASI? 0.008574 0.017782 0.482187 0.6308
DBIRATE? 0.142509 0.063977 2.227495 0.0282
DKURS? -0.055635 0.146203 -0.380532 0.7044
DNPF? 0.010618 0.008306 1.278394 0.2042
Fixed Effects (Cross)
_BSM--C -0.017791
_BMI--C -0.020997
_BNIS--C 0.017230
_BRIS--C -0.009114
_BKPS--C -0.001187
_BCAS--C 0.031859
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.410871 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.350136 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.035891 Akaike info criterion -3.720362
Sum squared resid 0.124954 Schwarz criterion -3.447182
Log likelihood 211.8995 Hannan-Quinn criter. -3.609597
F-statistic 6.764975 Durbin-Watson stat 2.061495
Prob(F-statistic) 0.000000
113
Ha : Variabel Dana Pihak Ketiga, inflasi, suku bunga Bank Indonesia,
nilai tukar rupiah dan Non Performing Financing berpengaruh
secara simultan terhadap jumlah pembiayaan.
Berdasarkan hasil uji F pada tabel 4.17, nilai probabilitas F sebesar
0.0000, dimana nilai tersebut lebih kecil dari taraf signifikansi 0,05
sehingga H0 ditolak dan Ha diterima. Dengan demikian, dapat
disimpulkan bahwa variabel Dana Pihak Ketiga, inflasi, suku bunga
Bank Indonesia, nilai tukar rupiah dan Non Performing Financing
memiliki pengaruh secara simultan terhadap jumlah pembiayaan.
c. Koefisien Determinasi (Adjusted R2)
Uji koefisien determinasi bertujuan untuk melihat seberapa besar
kemampuan variabel bebas menjelaskan variabel terikat. Semakin
tinggi koefisien determinasi maka semakin tinggi kemampuan variabel
bebas dalam menjelaskan variabel terikat (Ghozali, 2017:55).
Tabel 4.18
Hasil Uji Adjusted R2
Sumber: Hasil output Eviews 10, data diolah
Nilai Adjusted R Square yang diperoleh pada model sebesar 0.3501
atau 35,01%. Hal tersebut menandakan bahwa variabel Dana Pihak
Ketiga, inflasi, suku bunga Bank Indonesia, nilai tukar rupiah dan Non
Performing Financing dapat menjelaskan variabel pembiayaan sebesar
35,01%, sedangkan sisanya sebesar 64,99% (100% - 35,01% = 64,99%)
dijelaskan oleh faktor lain diluar model penelitian seperti faktor internal
bank (FDR, BOPO, CAR, ROA, dll) dan faktor eksternal bank (jumlah
uang beredar, produk domestik bruto, dll).
Dependent Variable: DPYD?
Method: Pooled Least Squares
Date: 07/02/18 Time: 02:08
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.029900 0.005668 5.275305 0.0000
DDPK? 0.210709 0.070373 2.994180 0.0035
DINFLASI? 0.008574 0.017782 0.482187 0.6308
DBIRATE? 0.142509 0.063977 2.227495 0.0282
DKURS? -0.055635 0.146203 -0.380532 0.7044
DNPF? 0.010618 0.008306 1.278394 0.2042
Fixed Effects (Cross)
_BSM--C -0.017791
_BMI--C -0.020997
_BNIS--C 0.017230
_BRIS--C -0.009114
_BKPS--C -0.001187
_BCAS--C 0.031859
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.410871 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.350136 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.035891 Akaike info criterion -3.720362
Sum squared resid 0.124954 Schwarz criterion -3.447182
Log likelihood 211.8995 Hannan-Quinn criter. -3.609597
F-statistic 6.764975 Durbin-Watson stat 2.061495
Prob(F-statistic) 0.000000
114
5. Model Regresi Data Panel
Tabel 4.19 Hasil Regresi Data Panel
Sumber: Hasil output Eviews 10, data diolah
Berdasarkan tabel di atas, diperoleh persamaan model regresi antara
variabel dependen (pembiayaan) dan variabel independen yang
berpengaruh secara signifikan (DPK dan suku bunga BI) sebagai
berikut:
Yit = β0 + β1X1it + β3X3it + μit
Berdasarkan persamaan tersebut, maka membentuk persamaan utuh
yang digunakan dalam penelitian sebagai berikut:
Pembiayaan = 0.029900 + 0.210709DPKit + 0.142509BIRateit + e
Dari persamaan diatas dapat dijelaskan bahwa:
a) Konstanta sebesar 0.029900 menunjukkan bahwa apabila variabel
independen (DPK dan suku bunga BI) pada observasi ke i dan
Dependent Variable: DPYD?
Method: Pooled Least Squares
Date: 07/02/18 Time: 02:08
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.029900 0.005668 5.275305 0.0000
DDPK? 0.210709 0.070373 2.994180 0.0035
DINFLASI? 0.008574 0.017782 0.482187 0.6308
DBIRATE? 0.142509 0.063977 2.227495 0.0282
DKURS? -0.055635 0.146203 -0.380532 0.7044
DNPF? 0.010618 0.008306 1.278394 0.2042
Fixed Effects (Cross)
_BSM--C -0.017791
_BMI--C -0.020997
_BNIS--C 0.017230
_BRIS--C -0.009114
_BKPS--C -0.001187
_BCAS--C 0.031859
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.410871 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.350136 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.035891 Akaike info criterion -3.720362
Sum squared resid 0.124954 Schwarz criterion -3.447182
Log likelihood 211.8995 Hannan-Quinn criter. -3.609597
F-statistic 6.764975 Durbin-Watson stat 2.061495
Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: DPYD?
Method: Pooled Least Squares
Date: 07/02/18 Time: 02:08
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.029900 0.005668 5.275305 0.0000
DDPK? 0.210709 0.070373 2.994180 0.0035
DINFLASI? 0.008574 0.017782 0.482187 0.6308
DBIRATE? 0.142509 0.063977 2.227495 0.0282
DKURS? -0.055635 0.146203 -0.380532 0.7044
DNPF? 0.010618 0.008306 1.278394 0.2042
Fixed Effects (Cross)
_BSM--C -0.017791
_BMI--C -0.020997
_BNIS--C 0.017230
_BRIS--C -0.009114
_BKPS--C -0.001187
_BCAS--C 0.031859
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.410871 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.350136 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.035891 Akaike info criterion -3.720362
Sum squared resid 0.124954 Schwarz criterion -3.447182
Log likelihood 211.8995 Hannan-Quinn criter. -3.609597
F-statistic 6.764975 Durbin-Watson stat 2.061495
Prob(F-statistic) 0.000000
Dependent Variable: DPYD?
Method: Pooled Least Squares
Date: 07/02/18 Time: 02:08
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.029900 0.005668 5.275305 0.0000
DDPK? 0.210709 0.070373 2.994180 0.0035
DINFLASI? 0.008574 0.017782 0.482187 0.6308
DBIRATE? 0.142509 0.063977 2.227495 0.0282
DKURS? -0.055635 0.146203 -0.380532 0.7044
DNPF? 0.010618 0.008306 1.278394 0.2042
Fixed Effects (Cross)
_BSM--C -0.017791
_BMI--C -0.020997
_BNIS--C 0.017230
_BRIS--C -0.009114
_BKPS--C -0.001187
_BCAS--C 0.031859
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.410871 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.350136 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.035891 Akaike info criterion -3.720362
Sum squared resid 0.124954 Schwarz criterion -3.447182
Log likelihood 211.8995 Hannan-Quinn criter. -3.609597
F-statistic 6.764975 Durbin-Watson stat 2.061495
Prob(F-statistic) 0.000000
115
periode t adalah konstan, maka nilai pembiayaan adalah 0.029900.
Hal tersebut dapat diartikan bahwa hubungan variabel independen
(DPK dan suku bunga BI) berpengaruh positif terhadap jumlah
pembiayaan.
b) Koefisien sebesar 0.210709 menunjukkan bahwa apabila nilai DPK
pada observasi ke i dan ke periode t naik sebesar 1%, maka akan
meningkatkan nilai pembiayaan pada observasi ke i dan ke periode t
sebesar 0.210709. Hal tersebut dapat diartikan bahwa hubungan
variabel DPK berpengaruh positif terhadap jumlah pembiayaan.
Semakin tinggi jumlah DPK maka akan berpengaruh terhadap
semakin banyaknya jumlah pembiayaan yang akan disalurkan.
c) Koefisien sebesar 0.142509 menunjukkan bahwa apabila nilai suku
bunga BI pada observasi ke i dan ke periode t naik sebesar 1%, maka
akan meningkatkan nilai pembiayaan pada observasi ke i dan ke
periode t sebesar 0.142509. Hal tersebut dapat diartikan bahwa
hubungan variabel suku bunga BI berpengaruh positif terhadap
jumlah pembiayaan.
6. Persamaan Model Regresi Tiap Bank
Berikut akan disajikan model regresi dari masing-masing bank yang
menjadi objek dalam penelitian ini, diantaranya Bank Syariah Mandiri,
Bank Muamalat Indonesia, BNI Syariah, BRI Syariah Bank Syariah
Bukopin dan Bank BCA Syariah.
Tabel 4.20 Model Regresi Tiap Bank
Dependent Variable: DPYD?
Method: Pooled Least Squares
Date: 07/02/18 Time: 02:08
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.029900 0.005668 5.275305 0.0000
DDPK? 0.210709 0.070373 2.994180 0.0035
DINFLASI? 0.008574 0.017782 0.482187 0.6308
DBIRATE? 0.142509 0.063977 2.227495 0.0282
DKURS? -0.055635 0.146203 -0.380532 0.7044
DNPF? 0.010618 0.008306 1.278394 0.2042
Fixed Effects (Cross)
_BSM--C -0.017791
_BMI--C -0.020997
_BNIS--C 0.017230
_BRIS--C -0.009114
_BKPS--C -0.001187
_BCAS--C 0.031859
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.410871 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.350136 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.035891 Akaike info criterion -3.720362
Sum squared resid 0.124954 Schwarz criterion -3.447182
Log likelihood 211.8995 Hannan-Quinn criter. -3.609597
F-statistic 6.764975 Durbin-Watson stat 2.061495
Prob(F-statistic) 0.000000
116
Sumber: Hasil output Eviews 10, data diolah
Berdasarkan tabel 4.20 di atas, persamaan model regresi tiap Bank
Umum Syariah sebagai berikut:
a) Persamaan Model Regresi Bank Syariah Mandiri
Pembiayaan = –0.017791 + 0.210709DPKit + 0.142509BIRateit + e
Konstanta sebesar –0.017791 menunjukkan bahwa apabila variabel
independen (DPK dan suku bunga BI) pada observasi ke i dan ke
periode t adalah konstan, maka jumlah pembiayaan menurun sebesar
–0.017791.
b) Persamaan Model Regresi Bank Muamalat Indoensia
Pembiayaan = –0.020997 + 0.210709DPKit + 0.142509BIRateit + e
Konstanta sebesar –0.020997 menunjukkan bahwa apabila variabel
independen (DPK dan suku bunga BI) pada observasi ke i dan ke
periode t adalah konstan, maka jumlah pembiayaan menurun sebesar
–0.020997.
c) Persamaan Model Regresi BNI Syariah
Pembiayaan = 0.017230 + 0.210709DPKit + 0.142509BIRateit + e
Konstanta sebesar 0.017230 menunjukkan bahwa apabila variabel
independen (DPK dan suku bunga BI) pada observasi ke i dan ke
periode t adalah konstan, maka jumlah pembiayaan meningkat
sebesar 0.017230.
Dependent Variable: DPYD?
Method: Pooled Least Squares
Date: 07/02/18 Time: 02:08
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.029900 0.005668 5.275305 0.0000
DDPK? 0.210709 0.070373 2.994180 0.0035
DINFLASI? 0.008574 0.017782 0.482187 0.6308
DBIRATE? 0.142509 0.063977 2.227495 0.0282
DKURS? -0.055635 0.146203 -0.380532 0.7044
DNPF? 0.010618 0.008306 1.278394 0.2042
Fixed Effects (Cross)
_BSM--C -0.017791
_BMI--C -0.020997
_BNIS--C 0.017230
_BRIS--C -0.009114
_BKPS--C -0.001187
_BCAS--C 0.031859
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.410871 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.350136 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.035891 Akaike info criterion -3.720362
Sum squared resid 0.124954 Schwarz criterion -3.447182
Log likelihood 211.8995 Hannan-Quinn criter. -3.609597
F-statistic 6.764975 Durbin-Watson stat 2.061495
Prob(F-statistic) 0.000000
117
d) Persamaan Model Regresi BRI Syariah
Pembiayaan = -0.009114 + 0.210709DPKit + 0.142509BIRateit + e
Konstanta sebesar -0.009114 menunjukkan bahwa apabila variabel
independen (DPK dan suku bunga BI) pada observasi ke i dan ke
periode t adalah konstan, maka jumlah pembiayaan menurun sebesar
-0.009114.
e) Persamaan Model Regresi Bank Bukopin Syariah
Pembiayaan = -0.001187 + 0.210709DPKit + 0.142509BIRateit + e
Konstanta sebesar -0.001187 menunjukkan bahwa apabila variabel
independen (DPK dan suku bunga BI) pada observasi ke i dan ke
periode t adalah konstan, maka jumlah pembiayaan menurun sebesar
-0.001187.
f) Persamaan Model Regresi Bank BCA Syariah
Pembiayaan = 0.031859 + 0.210709DPKit + 0.142509BIRateit + e
Konstanta sebesar 0.031859 menunjukkan bahwa apabila variabel
independen (DPK dan suku bunga BI) pada observasi ke i dan ke
periode t adalah konstan, maka jumlah pembiayaan meningkat
sebesar 0.031859.
.
118
D. Interpretasi Hasil Penelitian
a. Pengaruh Dana Pihak Ketiga terhadap Jumlah Pembiayaan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel Dana Pihak Ketiga
memiliki pengaruh signifikan terhadap jumlah pembiayaan. Dengan
demikian, penelitian ini menolak H01 dan menerima Ha1 yang menyatakan
bahwa Dana Pihak Ketiga memiliki pengaruh yang signifikan terhadap
jumlah pembiayaan yang disalurkan oleh Bank Umum Syariah. Hal ini
dibuktikan dengan hasil pengujian hipotesis yang menunjukkan nilai
signifikan DPK lebih kecil dari nilai α = 5% = 0,05 (0,0035 < 0,05).
Diantara variabel DPK dan suku bunga BI yang berpengaruh secara
signifikan terhadap pembiayaan, variabel dana pihak ketiga (DPK)
merupakan variabel yang paling dominan dalam mempengaruhi jumlah
pembiayaan pada Bank Umum Syariah. Hal ini dapat dilihat melalui nilai
coefficient variabel DPK yang lebih besar jika dibandingkan dengan
variabel suku bunga BI, yaitu sebesar 0.210709 sementara suku bunga BI
sebesar 0.142509.
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Mahfudz
(2016), Liliani dan Khairunnisa (2015), Umiyati dan Ana (2017), serta
Naufal, dkk (2017) yang menyatakan bahwa Dana Pihak Ketiga memiliki
pengaruh signifikan terhadap jumlah pembiayaan.
Dana Pihak Ketiga merupakan sumber dana terbesar yang diandalkan
oleh bank, dimana jumlahnya mencapai 80% - 90% dari seluruh dana yang
dikelola oleh bank (Dendawijaya, 2005:49). Besaran Dana Pihak Ketiga
dapat dijadikan cerminan tingkat kepercayaan masyarakat terhadap bank.
Menurut Arianti dan Harjum (2011), semakin besar sumber dana yang
terkumpul, bank cenderung meningkatkan penyaluran pembiayaannya
untuk menghindari adanya dana menganggur, disamping memperoleh
profit dari penyaluran dana tersebut.
Dalam menjalankan fungsinya sebagai lembaga intermediary, bank
syariah berupaya mengoptimalkan sumber dana yang diperolehnya dari
masyarakat. Mengingat Dana Pihak Ketiga merupakan sumber dana utama
119
bagi pembiayaan bank, maka jumlah DPK yang diperoleh akan
mempengaruhi besaran pembiayaan yang disalurkan.
Dalam penelitian ini, ditemukan bahwa setiap perubahan yang terjadi
pada Dana Pihak Ketiga akan diikuti oleh perubahan pada pembiayaan
secara signifikan. Hal ini dikarenakan bank tidak ingin menderita kerugian
dan ingin memperoleh laba, disamping bank tetap ingin menjaga
kepercayaan masyarakat terhadapnya.
b. Pengaruh Inflasi terhadap Jumlah Pembiayaan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel inflasi tidak memiliki
pengaruh signifikan terhadap jumlah pembiayaan. Dengan demikian,
penelitian ini menolak Ha2 dan menerima H02 yang menyatakan bahwa
inflasi tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap jumlah
pembiayaan yang disalurkan oleh Bank Umum Syariah. Hal ini dibuktikan
dengan hasil pengujian hipotesis yang menunjukkan nilai signifikan inflasi
lebih besar dari nilai α = 5% = 0,05 (0,6308 > 0,05).
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Dahlan
(2014), Umiyati dan Ana (2017), Darma dan Rita (2011), serta Naufal, dkk
(2017) yang menyatakan bahwa inflasi tidak memiliki pengaruh signifikan
terhadap jumlah pembiayaan.
Inflasi pada dasarnya mencerminkan ketidakseimbangan sektor
perekonomian masyarakat. Semakin tinggi inflasi cenderung memberikan
efek penurunan pada pembiayaan (Umiyati dan Ana, 2017:57).
Dalam penelitian ini, ditemukan bahwa meningkatnya laju inflasi
tidak mempengaruhi kegiatan BUS dalam menyalurkan pembiayaan
kepada masyarakat, hal ini dikarenakan inflasi yang terjadi selama periode
penelitian masih berada pada lingkup yang terkendali dan termasuk ke
dalam kategori inflasi ringan (dibawah 10% per tahun) (Naufal, dkk,
2017:400). Disisi lain, bank syariah memiliki daya tahan yang lebih kuat
dalam menghadapi krisis jika dibandingkan dengan bank konvensional
(Umiyati dan Ana, 2017:57). Dengan demikian, kesimpulannya khusus
dalam penelitian ini, tingkat inflasi belumlah secara pasti mempengaruhi
besaran jumlah pembiayaan pada Bank Umum Syariah di Indonesia.
120
c. Pengaruh Suku Bunga Bank Indonesia terhadap Jumlah Pembiayaan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel suku bunga BI memiliki
pengaruh signifikan terhadap jumlah pembiayaan. Dengan demikian,
penelitian ini menolak H03 dan menerima Ha3 yang menyatakan bahwa
suku bunga BI memiliki pengaruh yang signifikan terhadap jumlah
pembiayaan yang disalurkan oleh Bank Umum Syariah. Hal ini dibuktikan
dengan hasil pengujian hipotesis yang menunjukkan nilai signifikan suku
bunga BI lebih kecil dari nilai α = 5% = 0,05 (0,0282 < 0,05).
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan
Dwijayanty (2017), Mahfudz (2016) serta Widiyanto dan Diyani (2015)
yang menyatakan bahwa suku bunga memiliki pengaruh signifikan
terhadap jumlah pembiayaan.
Meskipun bank syariah tidak menggunakan sistem bunga dalam
kegiatan operasionalnya, namun secara tidak langsung suku bunga
dijadikan benchmark oleh bank syariah dalam menentukan ekuivalen
tingkat bagi hasil maupun margin pada akad jual beli (Rustika, 2016:6).
Menurut Dwijayanty (2017:1355), pembiayaan yang diusung
perbankan syariah dengan sistem bagi hasil dan penentuan biaya ditambah
keuntungan, menjadi suatu alternatif popular dikalangan masyarakat disaat
suku bunga bank konvensional naik.
Dalam penelitian ini, ditemukan bahwa meningkatnya suku bunga
akan mempengaruhi kegiatan BUS dalam menyalurkan pembiayaan
kepada masyarakat. Hal ini dikarenakan ketika suku bunga acuan tinggi,
maka akan diikuti oleh meningkatnya suku bunga kredit pada bank
konvensional, sehingga masyarakat dapat mencari alternatif lain dengan
beralih ke bank syariah yang memiliki sistem pembayaran (angsuran) yang
lebih pasti dan berbiaya lebih rendah.
Dengan demikian, kesimpulannya khusus dalam penelitian ini,
tingkat suku bunga turut mempengaruhi besaran jumlah pembiayaan pada
Bank Umum Syariah di Indonesia.
121
d. Pengaruh Nilai Tukar Rupiah terhadap Jumlah Pembiayaan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel nilai tukar/kurs tidak
memiliki pengaruh signifikan terhadap jumlah pembiayaan. Dengan
demikian, penelitian ini menolak Ha4 dan menerima H04 yang menyatakan
bahwa nilai tukar/kurs tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap
jumlah pembiayaan yang disalurkan oleh Bank Umum Syariah. Hal ini
dibuktikan dengan hasil pengujian hipotesis yang menunjukkan nilai
signifikan nilai tukar/kurs lebih besar dari nilai α = 5% = 0,05 (0,7044 >
0,05).
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Rifai,
dkk (2017) serta Pratiwi (2014) yang menyatakan bahwa nilai tukar tidak
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap jumlah pembiayaan.
Dalam penelitian ini, ditemukan bahwa terjadinya depresiasi nilai
tukar rupiah tidak mempengaruhi kegiatan BUS dalam menyalurkan
pembiayaan kepada masyarakat. Hal ini dikarenakan, permintaan
masyarakat akan pembiayaan baik untuk modal maupun konsumsi pada
kenyataannya tetap tinggi. Masyarakat akan tetap berusaha memenuhi
kebutuhannya meskipun terjadi kenaikan harga.
Menurut Zattira (2016:748) pengusaha dengan perdagangan lintas
negara yang bergantung pada nilai tukar asing maupun nilai tukar negara
tidak terpengaruh dengan adanya depresiasi maupun apresiasi kurs rupiah,
karena jika mereka membutuhkan dana untuk perbaikan dan
pengembangan usaha, maka mereka akan mengajukan pembiayaan ke
bank.
Pada dasarnya, kurs dan inflasi saling berkaitan. Pemerosotan nilai
tukar membuat harga barang-barang menjadi lebih mahal. Namun,
kenaikan harga yang berlaku di pasaran tidak begitu berpengaruh, karena
kenaikan harga yang dicerminkan oleh tingkat inflasi tergolong rendah
(dibawah 10%). Dengan demikian, kesimpulannya khusus dalam
penelitian ini, melemahnya nilai tukar rupiah belumlah secara pasti akan
turut menurunkan jumlah pembiayaan yang disalurkan oleh Bank Umum
Syariah di Indonesia.
122
e. Pengaruh Non Performing Financing terhadap Jumlah Pembiayaan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel NPF tidak memiliki
pengaruh signifikan terhadap jumlah pembiayaan. Dengan demikian,
penelitian ini menolak Ha5 dan menerima H05 yang menyatakan bahwa
NPF tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap jumlah
pembiayaan yang disalurkan oleh Bank Umum Syariah. Hal ini dibuktikan
dengan hasil pengujian hipotesis yang menunjukkan nilai signifikan NPF
lebih besar dari nilai α = 5% = 0,05 (0,2042 > 0,05).
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Umiyati
dan Ana (2017), serta Liliani dan Khairunnisa (2015) yang menyatakan
bahwa NPF tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap jumlah
pembiayaan.
Meskipun hasil NPF tidak signifikan, bukan berarti bank dapat
mengabaikan NPF dalam penyaluran pembiayaan, karena semakin besar
tingkat NPF yang dimiliki oleh bank maka semakin besar pula resiko
kerugian yang akan dihadapi. Hasil yang tidak signifikan ini
dimungkinkan karena data NPF yang digunakan dalam penelitian bukan
merupakan tingkat NPF yang ditargetkan oleh manajemen bank,
melainkan tingkat NPF histori yang sudah terjadi pada periode penelitian
(Ali dan Miftahurrohman, 2016:38).
Disatu sisi, kenaikan DPK membuat dilema bagi bank, karena
mengharuskan bank untuk menyalurkan pembiayaan, yang berisiko
menimbulkan pembiayaan bermasalah (NPF). Meningkatnya jumlah dana
pihak ketiga mengharuskan bank syariah untuk memberikan pembiayaan,
dalam rangka menghindari adanya dana mengganggur, serta demi
kelancaran usaha bank. Dana pihak ketiga yang dihimpun oleh bank pada
dasarnya membebankan imbal hasil atas pemiliknya, sehingga apabila
sumber dana tersebut tidak produktif (tidak dikelola oleh bank), bank akan
menderita kerugian karena harus tetap membayarkan imbal hasil atas
simpanan masyarakat tersebut.
Meskipun bank syariah dapat menaruh sumber dananya pada
instrumen investasi lain seperti SWBI, ataupun fasilitas FASBIS atau
123
investasi lainnya, namun imbal hasil atas pemberian pembiayaan tetap
menjadi sumber penghasilan terbesar yang dimiliki bank.
Sementara, untuk pembiayaan bermasalah (NPF), bank masih dapat
mengusahakan cara lain, salah satuya melalui regulasi bank seperti
reschedulling, yaitu menjadwal kembali jangka waktu angsuran serta
memperkecil kembali jumlah angsuran. Maupun melakukan
reconditioning, memperkecil margin keuntungan atau bagi hasil usaha, dan
pengalihan atau pembiayaan ulang dalam bentuk al-qardhul hasan
(Umiyati dan Ana, 2017).
Apabila kedua cara tersebut tidak berhasil, bank masih dapat
mengeksekusi jaminan atas pembiayaan tersebut. Dengan demikian,
kesimpulannya khusus dalam penelitian ini, meningkatnya rasio NPF
belumlah secara pasti akan turut menurunkan jumlah pembiayaan yang
disalurkan oleh Bank Umum Syariah di Indonesia.
f. Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Inflasi, Suku Bunga Bank Indonesia,
Nilai Tukar Rupiah dan Non Performing Financing terhadap Jumlah
Pembiayaan
Hasil penelitian menunjukkan bahwa H0 ditolak dan Ha diterima, yang
berarti secara simultan DPK, inflasi, suku bunga BI, kurs dan NPF
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap jumlah pembiayaan. Hal ini
dibuktikan dengn uji hipotesis dimana nilai probabilitas F statistik lebih
kecil dari taraf signifikansi 5% (0,0000 < 0,05).
Dari hasil di atas dapat disimpulkan bahwa kelima variabel tersebut
yaitu DPK, inflasi, suku bunga BI, kurs dan NPF secara bersama-sama
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap jumlah pembiayaan pada
Bank Umum Syariah di Indonesia.
124
BAB V
PENUTUP
A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan dari hasil penelitian dengan
melakukan pengujian hipotesis dengan menggunakan analisis regresi data
panel, dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan hasil uji regresi data panel secara parsial (uji t) diketahui
bahwa pengaruh DPK, inflasi, suku bunga Bank Indonesia, nilai tukar
rupiah dan NPF terhadap pembiayaan adalah sebagai berikut:
a. Variabel Dana Pihak Ketiga memiliki nilai probabilitas 0,0035 <
0.05, maka variabel Dana Pihak Ketiga memiliki pengaruh
terhadap pembiayaan pada tingkat signifikansi 5%. Hal tersebut
berarti setiap perubahan yang terjadi pada Dana Pihak Ketiga akan
diikuti oleh besaran penyaluran pembiayaan secara signifikan.
Hasil ini didukung penelitian yang dilakukan oleh Mahfudz (2016),
Liliani dan Khairunnisa (2015), Umiyati dan Ana (2017) serta
Naufal, dkk (2017).
b. Variabel inflasi memiliki nilai probabilitas 0,6308 > 0.05, maka
variabel inflasi tidak memiliki pengaruh terhadap pembiayaan pada
tingkat signifikansi 5%. Hal tersebut berarti setiap perubahan yang
terjadi pada inflasi tidak diikuti oleh besaran penyaluran
pembiayaan secara signifikan. Hasil ini didukung penelitian yang
dilakukan oleh Dahlan (2014), Umiyati dan Ana (2017), Darma
dan Rita (2011) serta Naufal, dkk (2017).
c. Variabel suku bunga BI memiliki nilai probabilitas 0,0282 < 0.05,
maka variabel suku bunga BI memiliki pengaruh terhadap
pembiayaan pada tingkat signifikansi 5%. Hal tersebut berarti
setiap perubahan yang terjadi pada suku bunga BI akan diikuti oleh
besaran penyaluran pembiayaan secara signifikan. Hasil ini
didukung penelitian yang dilakukan oleh Dwijayanty (2017),
Mahfudz (2016) serta Widiyanto dan Diyani (2015).
125
d. Variabel nilai tukar memiliki nilai probabilitas 0.7044 > 0.05,
maka variabel nilai tukar tidak memiliki pengaruh terhadap
pembiayaan pada tingkat signifikansi 5%. Hal tersebut berarti
setiap perubahan yang terjadi pada nilai tukar tidak diikuti oleh
besaran penyaluran pembiayaan secara signifikan. Hasil ini
didukung penelitian yang dilakukan oleh Rifai, dkk (2017) serta
Pratiwi (2014).
e. Variabel NPF memiliki nilai probabilitas 0.2042 > 0.05, maka
variabel NPF tidak memiliki pengaruh terhadap pembiayaan pada
tingkat signifikansi 5%. Hal tersebut berarti setiap perubahan yang
terjadi pada NPF tidak diikuti oleh besaran penyaluran pembiayaan
secara signifikan. Hasil ini didukung penelitian yang dilakukan
oleh Umiyati dan Ana (2017), serta Liliani dan Khairunnisa
(2015).
2. Berdasarkan hasil uji regresi data panel secara simultan (uji F)
diketahui bahwa nilai Probability (F-statistic) 0,0000 < 0.05, maka
terdapat pengaruh secara simultan atau bersama-sama antara variabel
independen (DPK, inflasi, suku bunga Bank Indonesia, nilai tukar
rupiah dan NPF) terhadap besaran penyaluran pembiayaan di Bank
Umum Syariah pada tingkat signifikansi 5%.
3. Dana pihak ketiga merupakan variabel yang paling dominan yang
dilihat berdasarkan variabel yang berpengaruh secara signifikan
terhadap besaran pembiayaan, dengan nilai coefficient DPK sebesar
0.210709, dimana nilai tersebut lebih besar jika dibandingkan dengan
nilai coefficient suku bunga BI sebesar 0.142509.
B. Saran
Berdasarkan penelitian ini, penulis menyadari masih terdapat banyak
kekurangan di dalamnya. Untuk itu, penulis memberikan saran sebagai
bahan pertimbangan dan penyempurna bagi penelitian-penelitian
berikutnya. Penulis menyarankan beberapa hal sebagai berikut:
126
1. Bagi Akademisi
Penelitian ini diharapkan dapat dijadikan salah satu bahan referensi
untuk penelitian selanjutnya terkait jumlah pembiayaan pada Bank
Umum Syariah. Selain itu, bagi peneliti yang ingin meneliti terkait
faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah pembiayaan, penulis
menyarankan untuk memperluas dan menambah faktor-faktor yang
akan diteliti. Menggunakan metode analisis yang berbeda seperti
menambahkan variabel intervening atau mediasi, agar hasil yang
diperoleh dapat lebih akurat dan lebih baik, juga memberikan variasi
dari penelitian-penelitian sebelumnya. Dalam penelitian selanjutnya,
diharapkan objek penelitian tidak hanya terfokus pada Bank Umum
Syariah, tetapi diperluas dengan menambahkan Unit Usaha Syariah
(UUS) dan Bank Perkreditan Rakyat Syariah (BPRS).
2. Bagi Perbankan
Bagi Bank Umum Syariah, diharapkan bank dapat mengelola
sumber dananya dengan baik agar fungsi bank sebagai lembaga
intermediary dapat berjalan sebagaimana mestinya, serta menghindari
adanya dana menganggur yang dapat merugikan bank. Dalam rangka
menyalurkan pembiayaan untuk memperoleh pendapatan, bank harus
lebih memperhatikan faktor internal dan faktor eksternal seperti Dana
Pihak Ketiga dan suku bunga Bank Indonesia. Karena, berdasarkan
penelitian ini, Dana Pihak Ketiga dan suku bunga BI memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap pembiayaan bank syariah.
Peningkatan DPK akan ikut meningkatkan volume pembiayaan
yang disalurkan, sehingga memungkinkan bank untuk memperoleh
pendapatan dan laba yang lebih besar pula. Bank harus dapat menjaga
kepercayaan masyarakat dengan baik, agar Dana Pihak Ketiga yang
dihimpunnya dapat terus meningkat. Selain itu, bank harus terus
mengupayakan agar nisbah bagi hasil maupun margin bank syariah
dapat terus bersaing dengan suku bunga yang dimiliki oleh bank
konvensional. Karena imbal hasil dan margin yang menarik akan
127
membuat masyarakat tertarik untuk menyimpan dana dan melakukan
pembiayaan kepada bank syariah.
Meskipun perekonomian saat ini dalam masa yang stabil, bank
harus tetap berhati-hati dan bersiap apabila dimasa depan terjadi
gejolak. Sehingga, bank dapat mengantisipasi dan meminimalisir
risiko yang dihasilkan dari fluktuasinya kondisi makro ekonomi. NPF
juga harus terus ditekan, karena NPF yang tinggi akan mempengaruhi
penilaian tingkat kesehatan bank serta menandakan buruknya kualitas
pembiayaan yang disalurkan.
3. Bagi Masyarakat
Dengan adanya penelitian ini, masyarakat diharapkan mendapatkan
gambaran informasi terkait dengan pembiayaan Bank Umum Syariah.
Sehingga dapat menjadi bahan pertimbangan masyarakat dalam
mengambil keputusan terkait dengan aktivitas perbankan, seperti
mengajukan permintaan pembiayaan. Jumlah pembiayaan yang
disalurkan bukan menjadi satu-satunya tolak ukur bahwa bank tersebut
menjalankan fungsinya dengan baik dan dalam keadaan yang baik
pula. Masyarakat disarankan untuk lebih memperkaya informasi terkait
permodalan, profitabilitas, kualitas aset dan sebagainya.
128
DAFTAR PUSTAKA
A. Buku
Ascarya. 2011. Akad dan Produk Bank Syariah. Jakarta: Rajawali Pers.
Dendawijaya, Lukman. 2005. Manajemen Perbankan, Edisi Kedua. Bogor Ghalia
Indonesia
Ghozali, Imam. 2009. Aplikasi Analisis Multivariat. Semarang: Badan Penerbit
Universitas Diponegoro.
______. 2013. Analisis Multivariat dan Ekonometrika: Teori, Konsep dan
Aplikasi dengan Eviews 8. Semarang: Badan Penerbit Universitas
Diponegoro.
______. 2017. Analisis Mutivariat dan Ekonometrika: Teori, Konsep dan Aplikasi
dengan EViews 10, Edisi Kedua. Semarang: Badan Penerbit Diponegoro.
Gujarati, Damodar N, Dawn C. Porter. 2009. Basic Econometrics. McGraw Hill:
New York.
Gujarati, Damodar N. 2003. Dasar-Dasar Ekonometrika, Buku Kedua. Jakarta:
Salemba Empat.
______. 2006. Dasar-Dasar Ekonometrika, Jilid II. Jakarta: Erlangga.
Halwani, Hendra. 2005. Ekonomi Internasional dan Globalisasi Ekonomi. Bogor:
Ghalia Indonesia.
Hasan, Nurul Ichsan. 2014. Perbankan Syariah (Sebuah Pengantar). Jakarta:
Referensi (GP Press Group).
Ismail. 2010. Manajemen Perbankan: Dari Teori Menuju Aplikasi. Jakarta:
Kencana.
Karim, Adiwarman A. 2010. Bank Islam Analisis Fiqih dan Keuangan, Edisi
Keempat. Jakarta: PT RajaGrafindo Persada.
Kasmir. 2002. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya, Edisi Enam. Jakarta: PT
RajaGrafindo Persada.
______. 2008. Manajemen Perbankan. Jakarta: PT RajaGrafindo Persada..
______. 2015. Manajemen Perbankan. Jakarta: PT RajaGrafindo Persada.
______. 2015. Dasar-Dasar Perbankan Edisi Revisi. Jakarta: PT RajaGrafindo
Persada.
129
Latumaerissa, Julius R. 2012. Bank dan Lembaga Keuangan Lain. Jakarta:
Salemba Empat.
Mankiw, N. Gregory. 2006. Pengantar Ekonomi Makro, Edisi Tiga. Jakarta:
Salemba Empat.
______. 2001. Principles of Economics, Second Edition. New York: Harcourt
College Publishers.
______. 2006. Makroekonomi. Jakarta: Salemba Empat.
______. 2007. Makroekonomi. Jakarta: Salemba Empat.
Muhammad. 2005. Manajemen Bank Syariah. Yogyakarta: UPP AMP YKPN.
Pohan, Aulia. 2008. Potret Kebijakan Moneter Indonesia. Jakarta: PT
RajaGrafindo Persada.
______. 2008. Kerangka Kebijakan Moneter dan Implementasinya di Indonesia.
Jakarta: PT RajaGrafindo Persada.
Rivai, Veithzal dkk. 2007. Bank and Financial Institution Management
Conventional & Sharia System. Jakarta: PT RajaGrafindo Persada.
Rodoni, Ahmad. 2005. Manajemen Keuangan, Edisi Pertama. Jakarta: Mitra
Wacana Media
______. 2010. Manajemen Keuangan, Edisi Pertama. Cetakan Pertama, Jakarta:
Mitra Wacana Media.
Rustam, Bambang Rianto. 2013. Manajemen Risiko Perbankan Syariah di
Indonesia. Jakarta: Salemba Empat.
Sari, Kartika dkk. 2013. Detik-Detik. Klaten: PT Intan Pariwara.
Siamat, Dahlan. 2001. Manajemen Lembaga Keuangan. Jakarta: Lembaga
Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
______. 2004. Manajemen Lembaga Keuangan. Jakarta: Lembaga Penerbit
Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
______. 2005. Manajemen Lembaga Keuangan. Jakarta: Lembaga Penerbit
Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
______. 2005. Manajemen Lembaga Keuangan: Kebijakan Moneter dan
Perbankan. Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas
Indonesia.
130
Soedradjad, Djiwandono J. 2001. Mengelola Bank Indonesia dalam Masa Krisis.
Jakarta: Pustaka LP3ES Indonesia.
Soemitra, Andri. 2009. Bank dan Lembaga Keuangan Syariah. Jakarta: Kencana
Prenadamedia Group.
Sugiyono. 2005. Statistika Untuk Penelitian. Bandung: CV Alfabeta.
______.2005. Memahami Penelitian Kualitatif. Bandung: CV Alfabeta.
______.2005. Metode Penelitian Bisnis. Bandung: CV Alfabeta.
______.2007. Statistika Untuk Penelitian. Bandung: CV Alfabeta.
______.2008. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: CV
Alfabeta.
______.2011. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: CV
Alfabeta.
______.2011. Metode Penelitian Bisnis. Bandung: CV Alfabeta.
______.2016. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: CV
Alfabeta.
Sukirno, Sadono. 2004. Makro Ekonomi: Teori Pengantar. Jakarta: PT
RajaGrafindo Persada.
______.2006. Makro Ekonomi: Teori Pengantar. Jakarta: PT RajaGrafindo
Persada.
______.2011. Makro Ekonomi: Teori Pengantar. Jakarta: PT RajaGrafindo
Persada.
Suliyanto. 2011. Ekonomerika Terapan-Teori dan Aplikasi dengan SPSS.
Yogyakarta: ANDI.
Taswan, Cand. 2010. Manajemen Perbankan. Yogyakarta: UPP STIM KPN
Yogyakarta.
Widarjono, Agus. 2010. Analisis Statistika Multivariat Terapan. Yogyarakta: UPP
STIM YKPN Yogyarakta.
______.2010. Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya, Edisi Keempat.
Yogyakarta: Ekonisia.
Winarno, Wing Wahyu. 2015. Analisis Ekonometrika dan Statistka dengan
Eviews, Edisi Keempat. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
131
B. Penelitian / Jurnal
Ascarya dan Diana Yumanita. 2005. Bank Syariah: Gambaran Umum. Jakarta:
Pusat Pendidikan dan Studi Kebanksentralan (PPSK) BI. Seri
Kebanksentralan No 14.
Ali, Herni dan Miftahurrohman. 2016. Determinan yang Mempengaruhi
Pembiayaan Murabahah pada Perbankan Syariah di Indonesia. Jurnal
Bisnis dan Manajemen, Vol 6 (1).
Arianti, Wuri dan Muharram Harjum. 2011. Analisis Pengaruh Dana Pihak
Ketiga (DPK), Capital Adequacy Ratio (CAR), Non Performing Financing
(NPF) dan Return On Assets (ROA) Terhadap Pembiayaan Pada
Perbankan Syariah (Studi Kasus Pada Bank Muamalat Indonesia Periode
2001-2011. Jurnal.
Cahyono, Ari. 2009. Pengaruh Indikator dan Makro Ekonomi Terhadap Dana
Pihak Ketiga dan Pembiayaan Bank Syariah Mandiri. Tesis. Pascasarjana
Universitas Indonesia.
Dahlan, Rahmat. 2014. Pengaruh Tingkat Bonus Sertifikat Bank Indonesia
Syariah dan Tingkat Inflasi Terhadap Pembiayaan Bank Syariah di
Indonesia. Jurnal Etikonomi Vol 12 No 2.
Darma, Emile Satia dan Rita. 2011. Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap
Tingkat Pengguliran Dana Bank Syariah. Jurnal Akuntansi dan Investasi
Vol 12 No 1.
Dwijayanty, Rima. 2017. Dampak Variabel Makro Ekonomi Terhadap
Permintaan Pembiayaan Murabahah Perbankan Syariah. Jurnal Riset
Akuntansi dan Keuangan Vol 5 (1).
Firaldi, Mufgi. 2013. Analisis Pengaruh Dari Dana Pihak Ketiga (DPK), Non
Performing Financing (NPF), dan Tingkat Inflasi Terhadap Total
Pembiayaan Yang Diberikan Kepada Masyarakat oleh Bank Pembiayaan
Rakyat Syariah (BPRS) di Indonesia. Skripsi. FEB UIN Syarif
Hidayatullah, Jakarta.
132
Ichsan, Nurul. 2013. Pengelolaan Likuiditas Bank Syariah. Jurnal.
Liliani dan Khairunnisa. 2015. Pengaruh Dana Pihak Ketiga (DPK), Non
Performing Financing (NPF), Return On Assets (ROA) dan Capital
Adequacy Ratio (CAR) Terhadap Pembiayaan Bagi Hasil Pada Bank
Umum Syariah di Indonesia Periode 2010-2013. E-Proceeding of
Management Vol 2 No 3.
Mahfudz, Isnu Nurrochman. 2016. Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi
Pembiayaan pada Bank Umum Syariah (Studi pada Bank Umum Syariah
Tahun 2012-2015). Diponegoro Journal of Management Vol 5 No 3.
Masudah. 2017. Determinan Volume Pembiayaan Bank Umum Syariah Indonesia.
Journal of Islamic Economics and Business Vol 2 No 1.
Maulana, Danil dan Fakhruddin. 2017. Analisis Hubungan Variabel Makro
dengan Penghimpunan Dana Pihak Ketiga di Perbankan Umum. Jurnal
Vol 2 No 1.
Nahar, Shamsum dan Niluthpaul Sarker. 2016. Are Macroeconomics Factor
Substantially Influential For Islamic Bank Financing? Cross-Country
Evidence. IOSR Journal of Business and Management (IOSR-JBM), Vol
18 Issue 6.
Nandadipa, Seandy. 2010. Analisis Pengaruh CAR, NPL, Inflasi, Pertumbuhan
DPK dan Exchange Rate Terhadap LDR (Studi Kasus Pada Bank Umum
di Indonesia Periode 2004-2008). Skripsi. FE Universitas Diponegoro.
Naufal, Tanesia G N, dkk. 2017. Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Rasio Keuangan
Bank, Inflasi dan BI Rate Terhadap Volume Pembiayaan (Studi pada Bank
Umum Syariah yang Terdaftar di Bank Indonesia Periode 2012-2016).
Jurnal Prosiding Akuntansi ISSN: 2460-6561.
Ningrum, Ajeng Kurnia R. 2017. Pengaruh Faktor Eksternal dan Internal yang
Mempengaruhi Pembiayaan Bermasalah pada Bank Umum Syariah di
133
Indonesia Periode 2010-2016. Skripsi. FEB UIN Syarif Hidayatullah
Jakarta.
Pratiwi, Ririh Dian. 2014. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat
Pengguliran Dana Bank Umum Non Devisa Syariah Tahun 2010-2012.
Jurnal.
Rahim, Abdul. 2015. Konsep Bunga dan Prinsip Ekonomi Islam dalam
Perbankan Syariah. Jurnal Human Falah Vol 2 No 2.
Rifai, Syukuri Ahmad, dkk. 2017. Analisis Pengaruh Kurs Rupiah, Laju Inflasi,
Jumlah Uang Beredar dan Pertumbuhan Ekspor Terhadap Total
Pembiayaan Perbankan Syariah dengan Dana Pihak Ketiga sebagai
Variabel Moderating. Jurnal Ekonomi dan Perbankan Syariah, Muqtasid
Vol 8 (1).
Rustika, Frida Dwi. 2016. Pengaruh Inflasi, Suku Bunga Acuan (BI rate), Nilai
Tukar Rupiah dan Gross Domestic Bruto (GDP) Terhadap Non
Performing Financing Perbankan Syariah. Skripsi. FE Universitas Negeri
Yogyakarta.
Sa’ad, Epen. 2015. Analisis Pengaruh Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia dan
Inflasi Terhadap Dana Pihak Ketiga dan Penyaluran Kredit Serta
Dampaknya Kepada Profitabilitas Pada Bank Umum. Skripsi. FEB UIN
Syarif Hidayatullah Jakarta.
Umiyati dan Leni Tantri Ana. 2017. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi
Pembiayaan pada Bank Umum Syariah Devisa di Indonesia. Jurnal
Ekonomi dan Perbankan Syariah Vol 5 No 1.
Warjiyo, Perry. 2006. Stabilitas Sistem Perbankan dan Kebijakan Moneter:
Keterkaitan dan Perkembangannya di Indonesia. Buletin Ekonomi
Moneter dan Perbankan, Bank Indonesia
______.2004. Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter di Indonesia. Jakarta:
Pusat Pendidikan dan Studi Kebanksentralan, Bank Indonesia.
134
Widiyanto, Edo dan Lucia Ari Diyani. 2015. Analisis Pengaruh Tingkat Suku
Bunga BI Terhadap Pembiayaan Mudharabah. Jurnal Bisnis dan
Komunikasi Vol 2 No 1.
Yazid, Mohd. 2014. Basel III Accord: Different Bank Characteristic (Insolvency
Risk) Due to Unobserved Heterogenety Effects. Australian Journal of
Basic and Applied Sciences Vol 8.
Zattira, Reza. 2016. Pengaruh CAR, NPL, Inflasi, Suku Bunga dan Kurs Melalui
Jumlah Penyaluran Kredit Terhadap Profitabilitas Perbankan. Jurnal.
C. Laporan
Laporan Perkembangan Keuangan Syariah Tahun 2016.
Laporan Inflasi IHK Bank Indonesia Periode 2013-2017.
Laporan Suku Bunga Bank Indonesia Periode 2013-2017.
Laporan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar AS Periode 2013-2017.
Roadmap Pengembangan Keuangan Syariah 2017-2019.
Statistika Perbankan Syariah Tahun 2013-2017.
Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 21 Tahun 2008 Tentang Perbankan.
D. Website
www.ojk diakses pada 15 Oktober 2017
www.bi.go.id diakses pada 15 Oktober 2017
www.syariahmandiri.co.id diakses pada 1 April 2018
www.bankmuamalat.co.id diakses pada 1 April 2018
www.bankmuamalat.co.id diakses pada 1 April 2018
www.brisyariah.co.id diakses pada 1 April 2018
www.syariahbukopin.co.id diakses pada 1 April 2018
135
www.bcasyariah.co.id diakses pada 1 April 2018
https://www.republika.co.id/berita/ekonomi/syariah-ekonomi/17/09/11/ow3j5a-
npf-tinggi-bank-syariah-diimbau-cermat-salurkan-pembiayaan diakses pada 20
Mei 2018.
136
LAMPIRAN
Lampiran 1 : Data Variabel Penelitian (Log Natural)
THN BANK PEMBIAYAAN DPK INFLASI BI
RATE KURS NPF
2013-1 BMI 17,38 17,51 1,66 1,75 9,18 -0,03
2013-2 BMI 17,46 17,52 1,73 1,76 9,19 0,43
2013-3 BMI 17,50 17,59 2,15 1,93 9,30 0,40
2013-4 BMI 17,55 17,62 2,12 2,00 9,38 0,31
2014-1 BMI 17,56 17,61 2,05 2,01 9,37 0,20
2014-2 BMI 17,61 17,70 1,96 2,01 9,37 0,10
2014-3 BMI 17,64 17,73 1,47 2,01 9,38 0,10
2014-4 BMI 17,58 17,80 1,87 2,04 9,41 0,24
2015-1 BMI 17,53 17,60 1,88 2,03 9,46 0,18
2015-2 BMI 17,54 17,55 1,96 2,01 9,48 0,26
2015-3 BMI 17,53 17,56 1,96 2,01 9,55 0,28
2015-4 BMI 17,52 17,62 1,57 2,01 9,53 0,36
2016-1 BMI 17,50 17,53 1,47 1,95 9,51 1,47
2016-2 BMI 17,50 17,50 1,24 1,90 9,50 1,53
2016-3 BMI 17,50 17,53 1,11 1,72 9,48 0,66
2016-4 BMI 17,51 17,55 1,19 1,56 9,50 0,34
2017-1 BMI 17,50 17,59 1,29 1,56 9,50 1,07
2017-2 BMI 17,52 17,63 1,46 1,56 9,50 1,07
2017-3 BMI 17,53 17,67 1,34 1,50 9,50 1,12
2013-1 BNIS 15,94 16,18 1,66 1,75 9,18 0,76
2013-2 BNIS 16,06 16,16 1,73 1,76 9,19 0,75
2013-3 BNIS 16,16 16,21 2,15 1,93 9,30 0,72
2013-4 BNIS 16,22 16,26 2,12 2,00 9,38 0,62
2014-1 BNIS 16,45 16,35 2,05 2,01 9,37 0,67
2014-2 BNIS 16,41 16,42 1,96 2,01 9,37 0,69
2014-3 BNIS 16,45 16,52 1,47 2,01 9,38 0,69
2014-4 BNIS 16,51 16,60 1,87 2,04 9,41 0,62
2015-1 BNIS 16,57 16,67 1,88 2,03 9,46 0,80
2015-2 BNIS 16,63 16,67 1,96 2,01 9,48 0,88
2015-3 BNIS 16,65 16,76 1,96 2,01 9,55 0,93
2015-4 BNIS 16,69 16,78 1,57 2,01 9,53 0,93
2016-1 BNIS 16,71 16,86 1,47 1,95 9,51 0,46
2016-2 BNIS 16,76 16,90 1,24 1,90 9,50 0,41
2016-3 BNIS 16,79 16,94 1,11 1,72 9,48 0,34
2016-4 BNIS 16,84 17,00 1,19 1,56 9,50 0,41
2017-1 BNIS 16,87 17,07 1,29 1,56 9,50 0,49
137
THN BANK PEMBIAYAAN DPK INFLASI BI
RATE KURS NPF
2017-2 BNIS 16,93 17,10 1,46 1,56 9,50 0,57
2017-3 BNIS 16,93 17,13 1,34 1,50 9,50 0,54
2013-1 BRIS 16,28 16,39 1,66 1,75 9,18 1,11
2013-2 BRIS 16,38 16,44 1,73 1,76 9,19 1,06
2013-3 BRIS 16,41 16,45 2,15 1,93 9,30 1,09
2013-4 BRIS 16,45 16,48 2,12 2,00 9,38 1,40
2014-1 BRIS 16,43 16,45 2,05 2,01 9,37 1,40
2014-2 BRIS 16,45 16,53 1,96 2,01 9,37 1,48
2014-3 BRIS 16,49 16,56 1,47 2,01 9,38 1,57
2014-4 BRIS 16,55 16,65 1,87 2,04 9,41 1,53
2015-1 BRIS 16,54 16,68 1,88 2,03 9,46 1,60
2015-2 BRIS 16,59 16,67 1,96 2,01 9,48 1,67
2015-3 BRIS 16,62 16,75 1,96 2,01 9,55 1,59
2015-4 BRIS 16,63 16,82 1,57 2,01 9,53 1,58
2016-1 BRIS 16,64 16,83 1,47 1,95 9,51 1,36
2016-2 BRIS 16,70 16,86 1,24 1,90 9,50 1,34
2016-3 BRIS 16,69 16,87 1,11 1,72 9,48 1,36
2016-4 BRIS 16,71 16,91 1,19 1,56 9,50 1,16
2017-1 BRIS 16,70 16,95 1,29 1,56 9,50 1,20
2017-2 BRIS 16,73 16,99 1,46 1,56 9,50 1,25
2017-3 BRIS 16,74 17,05 1,34 1,50 9,50 1,39
2013-1 BKPS 14,81 14,94 1,66 1,75 9,18 1,45
2013-2 BKPS 14,89 14,98 1,73 1,76 9,19 1,39
2013-3 BKPS 14,97 15,03 2,15 1,93 9,30 1,35
2013-4 BKPS 15,00 15,00 2,12 2,00 9,38 1,30
2014-1 BKPS 15,02 15,05 2,05 2,01 9,37 1,38
2014-2 BKPS 15,06 15,03 1,96 2,01 9,37 1,35
2014-3 BKPS 15,09 15,05 1,47 2,01 9,38 1,34
2014-4 BKPS 15,14 15,20 1,87 2,04 9,41 1,21
2015-1 BKPS 15,14 15,18 1,88 2,03 9,46 1,37
2015-2 BKPS 15,16 15,22 1,96 2,01 9,48 0,90
2015-3 BKPS 15,20 15,28 1,96 2,01 9,55 0,90
2015-4 BKPS 15,28 15,37 1,57 2,01 9,53 1,01
2016-1 BKPS 15,34 15,42 1,47 1,95 9,51 0,85
2016-2 BKPS 15,38 15,46 1,24 1,90 9,50 0,86
2016-3 BKPS 15,38 15,51 1,11 1,72 9,48 0,72
2016-4 BKPS 15,38 15,51 1,19 1,56 9,50 1,54
2017-1 BKPS 15,41 15,49 1,29 1,56 9,50 0,52
2017-2 BKPS 15,43 15,54 1,46 1,56 9,50 0,81
138
THN BANK PEMBIAYAAN DPK INFLASI BI
RATE KURS NPF
2017-3 BKPS 15,40 15,57 1,34 1,50 9,50 1,13
2013-1 BCAS 13,85 14,00 1,66 1,75 9,18 -2,41
2013-2 BCAS 13,91 14,07 1,73 1,76 9,19 -4,61
2013-3 BCAS 14,05 14,17 2,15 1,93 9,30 -2,66
2013-4 BCAS 14,17 14,35 2,12 2,00 9,38 -2,30
2014-1 BCAS 14,22 14,33 2,05 2,01 9,37 -1,90
2014-2 BCAS 14,28 14,44 1,96 2,01 9,37 -1,97
2014-3 BCAS 14,38 14,45 1,47 2,01 9,38 -1,97
2014-4 BCAS 14,57 14,67 1,87 2,04 9,41 -2,12
2015-1 BCAS 14,68 14,68 1,88 2,03 9,46 -0,08
2015-2 BCAS 14,75 14,81 1,96 2,01 9,48 -0,51
2015-3 BCAS 14,79 14,77 1,96 2,01 9,55 -0,53
2015-4 BCAS 14,91 15,00 1,57 2,01 9,53 -0,36
2016-1 BCAS 14,93 15,01 1,47 1,95 9,51 -0,92
2016-2 BCAS 14,98 14,99 1,24 1,90 9,50 -0,76
2016-3 BCAS 15,04 15,06 1,11 1,72 9,48 -1,11
2016-4 BCAS 15,06 15,13 1,19 1,56 9,50 -1,56
2017-1 BCAS 15,07 15,25 1,29 1,56 9,50 -1,77
2017-2 BCAS 15,17 15,26 1,46 1,56 9,50 -1,71
2017-3 BCAS 15,19 15,31 1,34 1,50 9,50 -1,61
2013-1 BSM 17,62 17,68 1,66 1,75 9,18 1,24
2013-2 BSM 17,66 17,74 1,73 1,76 9,19 1,06
2013-3 BSM 17,69 17,80 2,15 1,93 9,30 1,22
2013-4 BSM 17,70 17,84 2,12 2,00 9,38 1,46
2014-1 BSM 17,69 17,81 2,05 2,01 9,37 1,59
2014-2 BSM 17,70 17,82 1,96 2,01 9,37 1,87
2014-3 BSM 17,67 17,86 1,47 2,01 9,38 1,91
2014-4 BSM 17,65 17,91 1,87 2,04 9,41 1,92
2015-1 BSM 17,67 17,90 1,88 2,03 9,46 1,92
2015-2 BSM 17,73 17,90 1,96 2,01 9,48 1,90
2015-3 BSM 17,74 17,90 1,96 2,01 9,55 1,93
2015-4 BSM 17,75 17,94 1,57 2,01 9,53 1,80
2016-1 BSM 17,74 17,96 1,47 1,95 9,51 1,46
2016-2 BSM 17,78 17,97 1,24 1,90 9,50 1,32
2016-3 BSM 17,79 18,00 1,11 1,72 9,48 1,29
2016-4 BSM 17,83 18,06 1,19 1,56 9,50 1,14
2017-1 BSM 17,83 18,08 1,29 1,56 9,50 1,15
2017-2 BSM 17,87 18,10 1,46 1,56 9,50 1,17
2017-3 BSM 17,88 18,13 1,34 1,50 9,50 1,14
139
Lampiran 2 : Uji Stasioneritas Data
1. Pembiayaan Tingkat Level
Null Hypothesis: PYD has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.313842 0.8794
Test critical values: 1% level -4.041280
5% level -3.450073
10% level -3.150336
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(PYD)
Method: Least Squares
Date: 07/01/18 Time: 12:26
Sample (adjusted): 2 114
Included observations: 113 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
PYD(-1) -0.040838 0.031083 -1.313842 0.1916
C 0.624610 0.528695 1.181417 0.2400
@TREND("1") 0.000836 0.001098 0.761285 0.4481
R-squared 0.026561 Mean dependent var 0.004478
Adjusted R-squared 0.008863 S.D. dependent var 0.370160
S.E. of regression 0.368516 Akaike info criterion 0.867525
Sum squared resid 14.93845 Schwarz criterion 0.939934
Log likelihood -46.01517 Hannan-Quinn criter. 0.896908
F-statistic 1.500741 Durbin-Watson stat 1.992987
Prob(F-statistic) 0.227494
140
2. Pembiayaan Tingkat First Difference
Null Hypothesis: D(PYD) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -10.68672 0.0000
Test critical values: 1% level -4.042042
5% level -3.450436
10% level -3.150549
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(PYD,2)
Method: Least Squares
Date: 07/01/18 Time: 12:26
Sample (adjusted): 3 114
Included observations: 112 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(PYD(-1)) -1.022782 0.095706 -10.68672 0.0000
C -0.070565 0.072145 -0.978099 0.3302
@TREND("1") 0.001296 0.001096 1.182369 0.2396
R-squared 0.511664 Mean dependent var -0.000587
Adjusted R-squared 0.502704 S.D. dependent var 0.528580
S.E. of regression 0.372751 Akaike info criterion 0.890607
Sum squared resid 15.14480 Schwarz criterion 0.963424
Log likelihood -46.87397 Hannan-Quinn criter. 0.920151
F-statistic 57.10357 Durbin-Watson stat 2.002248
Prob(F-statistic) 0.000000
141
3. DPK Tingkat Level
Null Hypothesis: DPK has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.273064 0.8893
Test critical values: 1% level -4.041280
5% level -3.450073
10% level -3.150336
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(DPK)
Method: Least Squares
Date: 07/01/18 Time: 12:27
Sample (adjusted): 2 114
Included observations: 113 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
DPK(-1) -0.039116 0.030726 -1.273064 0.2057
C 0.595312 0.525036 1.133849 0.2593
@TREND("1") 0.000949 0.001107 0.857464 0.3931
R-squared 0.026664 Mean dependent var 0.005521
Adjusted R-squared 0.008967 S.D. dependent var 0.375457
S.E. of regression 0.373770 Akaike info criterion 0.895837
Sum squared resid 15.36743 Schwarz criterion 0.968245
Log likelihood -47.61479 Hannan-Quinn criter. 0.925220
F-statistic 1.506710 Durbin-Watson stat 1.984118
Prob(F-statistic) 0.226176
142
4. DPK Tingkat First Difference
Null Hypothesis: D(DPK) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -10.62051 0.0000
Test critical values: 1% level -4.042042
5% level -3.450436
10% level -3.150549
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(DPK,2)
Method: Least Squares
Date: 07/01/18 Time: 12:27
Sample (adjusted): 3 114
Included observations: 112 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(DPK(-1)) -1.016941 0.095753 -10.62051 0.0000
C -0.071227 0.073195 -0.973120 0.3326
@TREND("1") 0.001334 0.001112 1.200027 0.2327
R-squared 0.508556 Mean dependent var 0.000138
Adjusted R-squared 0.499539 S.D. dependent var 0.534460
S.E. of regression 0.378094 Akaike info criterion 0.919074
Sum squared resid 15.58213 Schwarz criterion 0.991891
Log likelihood -48.46815 Hannan-Quinn criter. 0.948618
F-statistic 56.39773 Durbin-Watson stat 2.001115
Prob(F-statistic) 0.000000
143
5. Inflasi Tingkat Level
Null Hypothesis: INFLASI has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 12 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -10.12986 0.0000
Test critical values: 1% level -4.051450
5% level -3.454919
10% level -3.153171
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(INFLASI)
Method: Least Squares
Date: 07/01/18 Time: 12:27
Sample (adjusted): 14 114
Included observations: 101 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
INFLASI(-1) -1.899123 0.187478 -10.12986 0.0000
D(INFLASI(-1)) 1.413403 0.153373 9.215479 0.0000
D(INFLASI(-2)) 1.656847 0.153515 10.79274 0.0000
D(INFLASI(-3)) 1.227575 0.155998 7.869174 0.0000
D(INFLASI(-4)) 0.752489 0.147196 5.112164 0.0000
D(INFLASI(-5)) 1.148820 0.119168 9.640325 0.0000
D(INFLASI(-6)) 0.931500 0.130146 7.157350 0.0000
D(INFLASI(-7)) 0.820436 0.123580 6.638896 0.0000
D(INFLASI(-8)) 0.837041 0.128737 6.501961 0.0000
D(INFLASI(-9)) 0.593361 0.093499 6.346156 0.0000
D(INFLASI(-10)) 0.259184 0.087301 2.968853 0.0039
D(INFLASI(-11)) 0.449997 0.087549 5.139935 0.0000
D(INFLASI(-12)) 0.594507 0.088607 6.709517 0.0000
C 3.144626 0.311222 10.10414 0.0000
@TREND("1") -1.30E-06 0.000418 -0.003110 0.9975
R-squared 0.748821 Mean dependent var -0.001291
Adjusted R-squared 0.707931 S.D. dependent var 0.225371
S.E. of regression 0.121798 Akaike info criterion -1.236652
Sum squared resid 1.275786 Schwarz criterion -0.848267
Log likelihood 77.45090 Hannan-Quinn criter. -1.079422
F-statistic 18.31323 Durbin-Watson stat 2.305059
Prob(F-statistic) 0.000000
144
6. Inflasi Tingkat First Difference
Null Hypothesis: D(INFLASI) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 4 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.673315 0.0013
Test critical values: 1% level -4.045236
5% level -3.451959
10% level -3.151440
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(INFLASI,2)
Method: Least Squares
Date: 07/01/18 Time: 12:28
Sample (adjusted): 7 114
Included observations: 108 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(INFLASI(-1)) -0.948926 0.203052 -4.673315 0.0000
D(INFLASI(-1),2) 0.034611 0.158561 0.218282 0.8277
D(INFLASI(-2),2) 0.368600 0.136407 2.702217 0.0081
D(INFLASI(-3),2) 0.139182 0.128477 1.083321 0.2812
D(INFLASI(-4),2) -0.326193 0.093146 -3.501958 0.0007
C -0.002269 0.039038 -0.058115 0.9538
@TREND("1") -6.57E-05 0.000581 -0.113085 0.9102
R-squared 0.698291 Mean dependent var -0.000267
Adjusted R-squared 0.680367 S.D. dependent var 0.332711
S.E. of regression 0.188101 Akaike info criterion -0.441052
Sum squared resid 3.573596 Schwarz criterion -0.267210
Log likelihood 30.81681 Hannan-Quinn criter. -0.370566
F-statistic 38.95990 Durbin-Watson stat 1.963886
Prob(F-statistic) 0.000000
145
7. Suku Bunga BI Tingkat Level
Null Hypothesis: BIRATE has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 12 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -11.08687 0.0000
Test critical values: 1% level -4.051450
5% level -3.454919
10% level -3.153171
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(BIRATE)
Method: Least Squares
Date: 07/01/18 Time: 12:28
Sample (adjusted): 14 114
Included observations: 101 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
BIRATE(-1) -2.844243 0.256542 -11.08687 0.0000
D(BIRATE(-1)) 1.630447 0.174027 9.368919 0.0000
D(BIRATE(-2)) 1.929416 0.146296 13.18844 0.0000
D(BIRATE(-3)) 2.201267 0.179825 12.24114 0.0000
D(BIRATE(-4)) 1.897546 0.207511 9.144302 0.0000
D(BIRATE(-5)) 1.503311 0.183125 8.209213 0.0000
D(BIRATE(-6)) 1.388139 0.149419 9.290273 0.0000
D(BIRATE(-7)) 1.040192 0.139657 7.448165 0.0000
D(BIRATE(-8)) 0.737603 0.102541 7.193284 0.0000
D(BIRATE(-9)) 0.874392 0.078377 11.15618 0.0000
D(BIRATE(-10)) 1.190373 0.102031 11.66674 0.0000
D(BIRATE(-11)) 1.001645 0.132012 7.587538 0.0000
D(BIRATE(-12)) 0.305221 0.104290 2.926650 0.0044
C 5.292926 0.477604 11.08225 0.0000
@TREND("1") -3.63E-05 0.000117 -0.309711 0.7575
R-squared 0.885146 Mean dependent var -0.004375
Adjusted R-squared 0.866449 S.D. dependent var 0.093504
S.E. of regression 0.034171 Akaike info criterion -3.778650
Sum squared resid 0.100416 Schwarz criterion -3.390266
Log likelihood 205.8218 Hannan-Quinn criter. -3.621421
F-statistic 47.34141 Durbin-Watson stat 2.059843
Prob(F-statistic) 0.000000
146
8. Suku Bunga BI Tingkat First Difference
Null Hypothesis: D(BIRATE) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 12 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -12.83602 0.0000
Test critical values: 1% level -4.052411
5% level -3.455376
10% level -3.153438
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(BIRATE,2)
Method: Least Squares
Date: 07/01/18 Time: 12:28
Sample (adjusted): 15 114
Included observations: 100 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(BIRATE(-1)) -3.746833 0.291900 -12.83602 0.0000
D(BIRATE(-1),2) 2.157644 0.228174 9.456126 0.0000
D(BIRATE(-2),2) 2.375108 0.197149 12.04726 0.0000
D(BIRATE(-3),2) 2.793548 0.212652 13.13670 0.0000
D(BIRATE(-4),2) 2.611499 0.232583 11.22824 0.0000
D(BIRATE(-5),2) 2.104761 0.211516 9.950844 0.0000
D(BIRATE(-6),2) 1.822832 0.176435 10.33146 0.0000
D(BIRATE(-7),2) 1.423885 0.155912 9.132635 0.0000
D(BIRATE(-8),2) 1.007122 0.122860 8.197322 0.0000
D(BIRATE(-9),2) 1.092492 0.106448 10.26317 0.0000
D(BIRATE(-10),2) 1.502584 0.119994 12.52214 0.0000
D(BIRATE(-11),2) 1.382016 0.134220 10.29662 0.0000
D(BIRATE(-12),2) 0.552709 0.093687 5.899504 0.0000
C -0.002254 0.010960 -0.205686 0.8375
@TREND("1") 1.71E-05 0.000157 0.108450 0.9139
R-squared 0.857484 Mean dependent var -5.28E-05
Adjusted R-squared 0.834011 S.D. dependent var 0.110688
S.E. of regression 0.045096 Akaike info criterion -3.222550
Sum squared resid 0.172863 Schwarz criterion -2.831774
Log likelihood 176.1275 Hannan-Quinn criter. -3.064396
F-statistic 36.53043 Durbin-Watson stat 2.135017
Prob(F-statistic) 0.000000
147
9. Kurs Tingkat Level
Null Hypothesis: KURS has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 9 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.448472 0.0000
Test critical values: 1% level -4.048682
5% level -3.453601
10% level -3.152400
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(KURS)
Method: Least Squares
Date: 07/01/18 Time: 12:28
Sample (adjusted): 11 114
Included observations: 104 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
KURS(-1) -1.227168 0.164754 -7.448472 0.0000
D(KURS(-1)) 0.797422 0.128847 6.188921 0.0000
D(KURS(-2)) 0.559546 0.130463 4.288917 0.0000
D(KURS(-3)) 0.532730 0.122288 4.356366 0.0000
D(KURS(-4)) 0.567072 0.116216 4.879444 0.0000
D(KURS(-5)) 0.632641 0.115462 5.479215 0.0000
D(KURS(-6)) 0.568622 0.114994 4.944789 0.0000
D(KURS(-7)) 0.513902 0.107546 4.778421 0.0000
D(KURS(-8)) 0.452373 0.097928 4.619429 0.0000
D(KURS(-9)) 0.208985 0.099681 2.096547 0.0388
C 11.56379 1.552790 7.447101 0.0000
@TREND("1") 6.93E-05 0.000200 0.345616 0.7304
R-squared 0.467162 Mean dependent var 0.000123
Adjusted R-squared 0.403454 S.D. dependent var 0.079343
S.E. of regression 0.061282 Akaike info criterion -2.638500
Sum squared resid 0.345503 Schwarz criterion -2.333378
Log likelihood 149.2020 Hannan-Quinn criter. -2.514886
F-statistic 7.332774 Durbin-Watson stat 2.052556
Prob(F-statistic) 0.000000
148
10. Kurs Tingkat First Difference
Null Hypothesis: D(KURS) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.852583 0.0000
Test critical values: 1% level -4.042819
5% level -3.450807
10% level -3.150766
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(KURS,2)
Method: Least Squares
Date: 07/01/18 Time: 12:28
Sample (adjusted): 4 114
Included observations: 111 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(KURS(-1)) -1.118261 0.126320 -8.852583 0.0000
D(KURS(-1),2) 0.223137 0.093449 2.387779 0.0187
C 0.004451 0.014972 0.297279 0.7668
@TREND("1") -3.99E-05 0.000226 -0.176760 0.8600
R-squared 0.488567 Mean dependent var -0.000960
Adjusted R-squared 0.474228 S.D. dependent var 0.104981
S.E. of regression 0.076122 Akaike info criterion -2.277591
Sum squared resid 0.620016 Schwarz criterion -2.179950
Log likelihood 130.4063 Hannan-Quinn criter. -2.237981
F-statistic 34.07199 Durbin-Watson stat 2.084328
Prob(F-statistic) 0.000000
149
11. NPF Tingkat Level
Null Hypothesis: NPF has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.824925 0.1916
Test critical values: 1% level -4.041280
5% level -3.450073
10% level -3.150336
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(NPF)
Method: Least Squares
Date: 07/01/18 Time: 12:29
Sample (adjusted): 2 114
Included observations: 113 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
NPF(-1) -0.134888 0.047749 -2.824925 0.0056
C 0.115788 0.117704 0.983723 0.3274
@TREND("1") -0.000459 0.001710 -0.268455 0.7889
R-squared 0.067644 Mean dependent var 0.010339
Adjusted R-squared 0.050692 S.D. dependent var 0.606245
S.E. of regression 0.590679 Akaike info criterion 1.811103
Sum squared resid 38.37923 Schwarz criterion 1.883512
Log likelihood -99.32733 Hannan-Quinn criter. 1.840486
F-statistic 3.990336 Durbin-Watson stat 1.830656
Prob(F-statistic) 0.021232
150
12. NPF Tingkat First Difference
Null Hypothesis: D(NPF) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -9.096611 0.0000
Test critical values: 1% level -4.042819
5% level -3.450807
10% level -3.150766
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(NPF,2)
Method: Least Squares
Date: 07/01/18 Time: 12:29
Sample (adjusted): 4 114
Included observations: 111 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(NPF(-1)) -1.197500 0.131642 -9.096611 0.0000
D(NPF(-1),2) 0.223849 0.093968 2.382184 0.0190
C -0.000153 0.118315 -0.001289 0.9990
@TREND("1") 0.000155 0.001786 0.087064 0.9308
R-squared 0.514922 Mean dependent var -1.48E-05
Adjusted R-squared 0.501322 S.D. dependent var 0.853529
S.E. of regression 0.602737 Akaike info criterion 1.860700
Sum squared resid 38.87228 Schwarz criterion 1.958341
Log likelihood -99.26887 Hannan-Quinn criter. 1.900310
F-statistic 37.86108 Durbin-Watson stat 1.975746
Prob(F-statistic) 0.000000
151
Lampiran 3 : Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedasticity Test: White
Null hypothesis: Homoskedasticity
F-statistic 0.628692 Prob. F(5,108) 0.6782
Obs*R-squared 3.224253 Prob. Chi-Square(5) 0.6655
Scaled explained SS 2.896479 Prob. Chi-Square(5) 0.7159
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 07/01/18 Time: 12:15
Sample: 1 114
Included observations: 114
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 6.14E-05 0.027326 0.002246 0.9982
DPK^2 2.15E-05 1.42E-05 1.510955 0.1337
INFLASI^2 -0.000210 0.000737 -0.284963 0.7762
BIRATE^2 0.000202 0.001085 0.185828 0.8529
KURS^2 -3.01E-05 0.000305 -0.098833 0.9215
NPF^2 0.000301 0.000245 1.230577 0.2212
R-squared 0.028283 Mean dependent var 0.003876
Adjusted R-squared -0.016704 S.D. dependent var 0.005508
S.E. of regression 0.005554 Akaike info criterion -7.497336
Sum squared resid 0.003332 Schwarz criterion -7.353325
Log likelihood 433.3481 Hannan-Quinn criter. -7.438890
F-statistic 0.628692 Durbin-Watson stat 1.476915
Prob(F-statistic) 0.678214
152
Lampiran 4 : Estimasi Data Panel
1. Model Fixed Effect
Dependent Variable: DPYD?
Method: Pooled Least Squares
Date: 07/02/18 Time: 02:08
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.029900 0.005668 5.275305 0.0000
DDPK? 0.210709 0.070373 2.994180 0.0035
DINFLASI? 0.008574 0.017782 0.482187 0.6308
DBIRATE? 0.142509 0.063977 2.227495 0.0282
DKURS? -0.055635 0.146203 -0.380532 0.7044
DNPF? 0.010618 0.008306 1.278394 0.2042
Fixed Effects (Cross)
_BSM--C -0.017791
_BMI--C -0.020997
_BNIS--C 0.017230
_BRIS--C -0.009114
_BKPS--C -0.001187
_BCAS--C 0.031859
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.410871 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.350136 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.035891 Akaike info criterion -3.720362
Sum squared resid 0.124954 Schwarz criterion -3.447182
Log likelihood 211.8995 Hannan-Quinn criter. -3.609597
F-statistic 6.764975 Durbin-Watson stat 2.061495
Prob(F-statistic) 0.000000
153
2. Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests
Pool: POOL011
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 5.206822 (5,97) 0.0003
Cross-section Chi-square 25.677071 5 0.0001
Cross-section fixed effects test equation:
Dependent Variable: DPYD?
Method: Panel Least Squares
Date: 07/02/18 Time: 02:09
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.024178 0.006092 3.969084 0.0001
DDPK? 0.341812 0.071496 4.780854 0.0000
DINFLASI? 0.005345 0.019516 0.273889 0.7847
DBIRATE? 0.126684 0.070175 1.805274 0.0740
DKURS? -0.034504 0.160498 -0.214984 0.8302
DNPF? 0.011637 0.009099 1.278965 0.2038
R-squared 0.252753 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.216123 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.039419 Akaike info criterion -3.575204
Sum squared resid 0.158490 Schwarz criterion -3.426196
Log likelihood 199.0610 Hannan-Quinn criter. -3.514787
F-statistic 6.900192 Durbin-Watson stat 1.734080
Prob(F-statistic) 0.000014
154
3. Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test
Pool: POOL011
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 0.000000 5 1.0000
* Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero.
** WARNING: estimated cross-section random effects variance is zero.
Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.
DDPK? 0.210709 0.341812 0.000715 0.0000
DINFLASI? 0.008574 0.005345 0.000000 0.0000
DBIRATE? 0.142509 0.126684 0.000010 0.0000
DKURS? -0.055635 -0.034504 0.000020 0.0000
DNPF? 0.010618 0.011637 0.000000 0.0854
Cross-section random effects test equation:
Dependent Variable: DPYD?
Method: Panel Least Squares
Date: 07/02/18 Time: 02:09
Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q3
Included observations: 18 after adjustments
Cross-sections included: 6
Total pool (balanced) observations: 108
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.029900 0.005668 5.275305 0.0000
DDPK? 0.210709 0.070373 2.994180 0.0035
DINFLASI? 0.008574 0.017782 0.482187 0.6308
DBIRATE? 0.142509 0.063977 2.227495 0.0282
DKURS? -0.055635 0.146203 -0.380532 0.7044
DNPF? 0.010618 0.008306 1.278394 0.2042
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.410871 Mean dependent var 0.035093
Adjusted R-squared 0.350136 S.D. dependent var 0.044522
S.E. of regression 0.035891 Akaike info criterion -3.720362
Sum squared resid 0.124954 Schwarz criterion -3.447182
Log likelihood 211.8995 Hannan-Quinn criter. -3.609597
F-statistic 6.764975 Durbin-Watson stat 2.061495
Prob(F-statistic) 0.000000
155
Lampiran 5 : Tabel Durbin Watson
