ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MARKET...

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG

MEMPENGARUHI MARKET SHARE MELALUI

RETURN ON ASSET BANK UMUM SYARIAH DI

INDONESIA

SKRIPSI

Diajukan untuk Memenuhi Tugas dan Melengkapi Syarat

Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi (S.E)

Disusun Oleh:

AFRIDA KHARISATUL MAULA

NIM. 213 14 069

PROGRAM STUDI S1 PERBANKAN SYARIAH

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS ISLAM

INSTITUT AGAMA ISLAM NEGERI

SALATIGA

2018

JJJJ

HALAMAN LOGO

HALAMAN JUDUL

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG

MEMPENGARUHI MARKET SHARE MELALUI

RETURN ON ASSET BANK UMUM SYARIAH DI

INDONESIA

SKRIPSI

Diajukan untuk Memenuhi Tugas dan Melengkapi Syarat

Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi (S.E)

Disusun Oleh:

AFRIDA KHARISATUL MAULA

NIM. 213 14 069

PROGRAM STUDI S1 PERBANKAN SYARIAH

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS ISLAM

INSTITUT AGAMA ISLAM NEGERI

SALATIGA

2018

KEMENTERIAN AGAMA REPUBLIK INDONESIA

INSTITUT AGAMA ISLAM NEGERI (IAIN) SALATIGA

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS ISLAM Jalan Tentara Pelajar No. 02 Salatiga 50721 Telepon (0298) 323706

Faksimili (0298) 323433

Website: www.iainsalatiga.ac.id E-mail: [email protected]

iii

PERSETUJUAN PEMBIMBING

Setelah diadakan pengarahan, bimbingan, koreksi dan perbaikan seperlunya, maka

skripsi Saudara:

Nama : Afrida Kharisatul Maula

NIM : 21314069

Fakultas : Ekonomi dan Bisnis Islam

Program Studi : S1 Perbankan Syariah

Judul : ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI

PERTUMBUHAN MARKET SHARE MELALUI RETURN ON

ASSET BANK UMUM SYARIAH DI INDONESIA

Dapat diajukan dalam sidang munaqosah Skripsi. Demikian surat ini dibuat untuk

dapat dipergunakan sebagaimana mestinya.

Salatiga, 02 Oktober 2018

Pembimbing

Dr. Faqih Nabhan, S.E., M.M.

NIP. 19741230 200212 1 002

http://www.iainsalatiga.ac.id/

mailto:[email protected]

KEMENTERIAN AGAMA REPUBLIK INDONESIA

INSTITUT AGAMA ISLAM NEGERI (IAIN) SALATIGA

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS ISLAM Jalan Tentara Pelajar No. 02 Salatiga 50721 Telepon (0298) 323706

Faksimili (0298) 323433

Website: www.iainsalatiga.ac.id E-mail: [email protected]

iv

PENGESAHAN

http://www.iainsalatiga.ac.id/


v

PERNYATAAN KEASLIAN TULISAN DAN KESEDIAAN PUBLIKASI

Saya yang bertanda tangan dibawah ini:


NIM : 21314069






Dengan ini menyatakan bahwa Skripsi ini benar-benar merupakan hasil karya saya

sendiri. Sepanjang pengetahuan saya tidak terdapat karya atau pendapat yang ditulis

atau diterbitkan orang lain kecuali sebagai acuan atau kutipan dengan mengikuti tata

penulisan karya ilmiah yang telah lazim. Skripsi ini diperkenankan untuk

dipublikasikan pada e-repository IAIN Salatiga.


Penulis,

Afrida Kharisatul Maula

NIM. 213 14 069

vi

PERNYATAAN BEBAS PLAGIAT

Saya yang bertanda tangan dibawah ini:


NIM : 21314069






Demikian surat pernyataan ini saya buat, apabila di kemudian hari terbukti karya saya

bukan karya sendiri maka saya sanggup menanggung semua konsekuensinya.


Penulis,


NIM. 213 14 069

vii

DECLARATION

In the name of Allah the most gracious and merciful.

Here by the writer fully declares that the graduating paper is made by sriter herself, and

it is not contained the materials written or has been published by other people and

others’ people ideas except the information from the references.

The writer is capable to account for this graduating paper if in the future it can be

proved of containing others’ ideas or fact the writer iniates the others’ graduating paper.

Like wise the declaration made by the writer and hope that this declaration can be

understood.


Penulis,


NIM. 213 14 069

viii

MOTTO

“Menyia-nyiakan waktu lebih buruk dari kematian. Karena kematian

memisahkanmu dari dunia sementara menyia-nyiakan waktu memisahkanmu dari

Allah” – Imam bin al Qayim

-The best plan is no plan-

ix

PERSEMBAHAN

Skripsi ini penulis persembahkan untuk orangtua tercinta,

Bapak Mughis dan Ibu Sholikhatun, terima kasih atas doa, semangat serta cinta

kasih yang tak pernah putus. Semoga apa yang bermanfaat dalam skripsi ini dapat

menjadi amal baik untuk Bapak dan Ibu

Kakak Dian Ari Wijayanti dan Suami Much. Maskuri serta Nenek Munaziroh,

terima kasih atas doa dan dukungannya

Para dosen, serta dosen pembimbing Bapak Faqih Nabhan, terima kasih atas

saran dan bimbingannya

Orang-orang terdekat, Zunita, Demi, Maharani, Lilik, Hamdan, Rouf Ali, Layla,

Kumala, Novia, Merida, Dewi, Mela, Ummah, rekan-rekan IDC dan KKI 2014,

KSEI, DEMA I serta Komunitas GEMAR, yang turut memberikan semangat,

terima kasih telah meluangkan waktu

Sahabat-sahabat saya yang selalu memberikan semangat serta rekan-rekan S1

Perbankan Syariah semuanya yang tidak bisa saya sebutkan satu per satu

Terakhir, skripsi ini penulis dedikasikan kepada siapapun yang gemar meneliti

x

KATA PENGANTAR

Tiada kata terindah yang dapat penulis sampaikan, selain ucapan alhamdulillah

hirrobil ‘alamin dengan rasa penuh syukur ke hadirat Allah SWT, karena dengan

rahmat, hidayah serta pertolongan-Nya penulis dapat menyelesaikan penelitian yang

berjudul “ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MARKET

SHARE MELALUI RETURN ON ASSET BANK UMUM SYARIAH DI

INDONESIA” dengan lancar. Shalawat serta salam semoga selalu tercurahkan kepada

Nabi Agung Muhammad SAW, beserta keluarga dan para sahabatnya yang senantiasa

membawa kita dari zaman jahiliah ke zaman terang benderang.

Skripsi ini disusun sebagai salah satu tugas mahasiswa dalam mengamalkan Tri

Dharma Perguruan Tinggi yaitu berupa penelitian. Ucapan terimakasih sebesar-

besarnya penulis ucapkan kepada semua pihak yang telah memberikan pengarahan,

bimbingan dan bantuan dalam berbagai bentuk.

Ucapan terimakasih terutama penulis sampaikan kepada:

1. Bapak Dr. Rahmat Hariyadi, M.Pd. selaku Rektor Institut Agama Islam Negeri

Salatiga.

2. Bapak Dr. Anton Bawono, M.Si. selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Islam IAIN Salatiga.

3. Bapak Dr. Faqih Nabhan, M.M. selaku Wakil Dekan Fakultas Ekonomi dan

Bisnis Islam IAIN Salatiga sekaligus dosen pembimbing dalam penelitian ini.

xi

4. Ibu Fetria Eka Yudiana, M.Si. selaku Ketua Program Studi S1 Perbankan

Syariah.

5. Segenap dosen dan staff Program Staudi Perbankan Syariah S1 yang telah

memberikan bekal berbagai teori, ilmu pengetahuan dan pengalaman yang

sangat bermanfaat bagi penulis.

6. Kedua orang tua tercinta, Bapak Mughis dan Ibu Sholikhatun serta keluarga

terkasih, kakak dan sahabat yang telah memberikan doa, dorongan moril dan

materil, serta yang senantiasa selalu menjadi inspirasi dan motivasi bagi penulis

7. UKM KSEI dan DEMA Institut sebagai tempat menimba ilmu selain dalam

perkuliahan.

8. Teman-teman seperjuangan Program Studi S1 Perbankan Syariah tahun

angkatan 2014/2015 yang peneliti banggakan.

9. Orang-orang terdekat yang banyak memberikan dukungan dan doa kepada

penulis.

Harapan penulis, mudah-mudahan penelitian ini nantinya dapat berguna dan

bermanfaat khususnya bagi penulis, FAKULTAS EKONOMI & BISNIS ISLAM IAIN

SALATIGA dan kalangan pembaca pada umumnya.

Penulis menyadari bahwa penelitian ini masih jauh dari kesempurnaan karena

keterbatasan kemampuan dan pengetahuan yang penulis miliki. Oleh karena itu segala

saran dan kritik yang sifatnya membangun sangat penulis harapkan demi

kesempurnaan penelitian selanjutnya.

xii

Akhir kata penulis berharap semoga penelitian ini dapat bermanfaat bagi

berbagai pihak. Amiin.


Penulis,


NIM. 213 14 069

xiii

ABSTRAK

Maula, Afrida Kharisatul. 2018. Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi

Pertumbuhan Market Share Melalui Return on Asset Bank Umum Syariah di

Indonesia. Skripsi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam Strata Satu Perbankan

Syariah Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Salatiga. Dosen Pembimbing: Dr.

Faqih Nabhan, S.E., M.M.

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh faktor internal perbankan

syaraiah dengan menggunakan Dana Pihak Ketiga (DPK), Capital Adequacy Ratio

(CAR), Non Performing Finance (NPF) dan Financing to Deposit Ratio (FDR)

terhadap pertumbuhan market share (pangsa pasar) melalui Return on Asset (ROA)

Bank Umum Syariah di Indonesia.

Penelitian ini merupakan jenis penelitian kuantitatif data sekunder panel.

Sampel yang digunakan sebanyak 7 bank umum syariah yang terdaftar di Otoritas Jasa

Keuangan (OJK) maupun Bank Indonesia (BI) pada periode Januari 2016 – Desember

2017. Metode pengumpulan data dilakukan dengan mengakses laporan publikasi

bulanan di situs resmi masing-masing BUS. Data yang diperoleh kemudian diolah

dengan alat analisis EViews 9 Version. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini

meliputi uji stasioneritas, uji statistic deskriptif, uji asumsi klasik, uji hipotesis dan path

analysis.

Hasil uji regresi menunjukkan bahwa: 1) Variabel DPK tidak berpengaruh

terhadap ROA; 2) Variabel CAR tidak berpengaruh terhadap ROA; 3) Variabel NPF

berpengaruh negatif dan signikan terhadap ROA; 4) Variabel FDR berpengaruh negatif

dan signifikan terhadap ROA; 5) Variabel DPK berpengaruh positif dan signifikan

terhadap market share; 6) Variabel CAR tidak berpengaruh terhadap market share; 7)

Variabel NPF tidak berpengaruh signifikan terhadap market share; 7) Variabel FDR

berpengaruh negatif dan signfikan terhadap market share dan 8) Variabel ROA

berpengaruh negatif dan signfikan terhadap market share. Sementara melalui uji path

analysis variabel ROA tidak mampu memediasi pengaruh NPF dan FDR terhadap

market share.

Kata Kunci: Dana Pihak Ketiga, Capital Adequacy Ratio, Non Performing Finance,

Financing to Deposit Ratio, Return on Asset, Market Share

xiv

ABSTACT

Maula, Afrida Kharisatul. 2018. The Analysis of the Factors that Affecting the Growth

of Market Share through a Return on Assets on Sharia Commercial Bank in

Indonesia. Thesis, Faculty of Islamic Economics and Business Department

Islamic Banking State Institute for Islamic Studies (IAIN) Salatiga. Supervor:

Dr. Faqih Nabhan, S.E., M.M.

This paper empirically investigates the internal factors influencing the market

share of Islamic banking by using Third-Party Funds (DPK), Capital Adequacy Ratio

(CAR), Non-Performing Financing (NPF) and the Financing to Deposit Ratio (FDR)

against the growth of market share through the Return on Asset (ROA) Sharia

Commercial Bank in Indonesia.

This paper is a type of quantitative research with the panel data. The sample

used as many as 7 Sharia Commercial Banks (BUS) registered in the Financial Services

Authority (OJK) as well as Bank Indonesia (BI) in the period January 2016 – December

2017. Method of collecting data is done by accessing the monthly report which is

published on the official website of each BUS. The data are processed with EViews 9

Version. The analysis used in the study include the stationary test, descriptive statistics,

the classical assumptions of hypothesis and path analysis.

Regression test results showed that: 1) DPK has no effect against ROA; 2) CAR

does not affect ROA; 3) NPF has negative and significant impact on ROA; 4) FDR has

negative and significant impact on ROA; 5) DPK has positive and significant impact

on market share; 6) CAR has no effect against market share; 7) NPF has no significant

effect against market share; 7) FDR has negative and significant impact on market

share and 8) ROA has negative and significant impact on market share. While the path

analysis shows that ROA was not able to mediate the impact of NPF and FDR on

market share.

Keywords: Third-Party Fund, Capital Adequacy Ratio, Non Performing Finance,

Financing to Deposit Ratio, Return on Asset, Market Share

xi

DAFTAR ISI

Contents

HALAMAN LOGO ...................................................................................................... i

HALAMAN JUDUL ................................................................................................... ii

PERSETUJUAN PEMBIMBING ............................................................................ iii

PENGESAHAN .......................................................................................................... iv

PERNYATAAN KEASLIAN TULISAN DAN KESEDIAAN PUBLIKASI ......... v

DECLARATION ........................................................................................................ vii

MOTTO .................................................................................................................... viii

PERSEMBAHAN ....................................................................................................... ix

KATA PENGANTAR ................................................................................................. x

ABSTRAK ................................................................................................................ xiii

ABSTACT .................................................................................................................. xiv

DAFTAR ISI ............................................................................................................... xi

DAFTAR TABEL ..................................................................................................... xv

DAFTAR GAMBAR ................................................................................................ xvi

DAFTAR LAMPIRAN ........................................................................................... xvii

BAB I PENDAHULUAN ............................................................................................ 1

A. Latar Belakang ................................................................................................... 1

B. Rumusan Masalah ............................................................................................ 12

C. Tujuan Penelitian ............................................................................................. 13

D. Kontribusi Penelitian ........................................................................................ 14

E. Sistematika Penelitian ...................................................................................... 14

BAB II LANDASAN TEORI ................................................................................... 16

A. Telaah Pustaka ................................................................................................. 16

B. Kerangka Teori................................................................................................. 23

1. Teori Kekuatan Pasar (Market Power Theory) ............................................ 23

2. Pangsa Pasar (Market Share) ....................................................................... 25

3. Laporan Keuangan Bank .............................................................................. 27

xii

4. Dana Pihak Ketiga ........................................................................................ 28

5. Capital Adequacy Ratio ................................................................................ 29

6. Non Performing Finance .............................................................................. 30

7. Financing to Deposit Ratio .......................................................................... 31

8. Return on Asset ............................................................................................. 32

C. Kerangka Penelitian ......................................................................................... 34

D. Pengembangan Hipotesis ................................................................................. 35

1. Pengaruh Dana Pihak Ketiga Terhadap Return on Asset ............................. 35

2. Pengaruh Capital Adequacy Ratio Terhadap Return on Asset ..................... 36

3. Pengaruh Non Performing Finance Terhadap Return on Asset ................... 37

4. Pengaruh Financing to Deposit Ratio Terhadap Return on Asset ................ 39

5. Pengaruh Dana Pihak Ketiga Terhadap Pertumbuhan Market Share Bank

Umum Syariah di Indonesia ................................................................................ 40

6. Pengaruh Capital Adequacy Ratio Terhadap Pertumbuhan Market Share

Bank Umum Syariah di Indonesia ....................................................................... 42

7. Pengaruh Non Performing Finance Terhadap Pertumbuhan Market Share


8. Pengaruh Financing to Deposit Ratio Terhadap Pertumbuhan Market Share


9. Pengaruh Return on Asset Terhadap Pertumbuhan Market Share Bank Umum

Syariah di Indonesia............................................................................................. 47

BAB III METODOLOGI PENELITIAN ............................................................... 49

A. Jenis Penelitian ................................................................................................. 49

B. Data dan Sumber Data ..................................................................................... 49

C. Populasi dan Sampel ........................................................................................ 49

1. Populasi ........................................................................................................ 49

2. Sampel .......................................................................................................... 50

D. Metode Pengambilan Data ............................................................................... 52

E. Definisi Konsep dan Operasional .................................................................... 52

xiii

1. Variabel Independen ..................................................................................... 52

2. Variabel Mediator atau Intervening ............................................................. 53

3. Variabel Dependen ....................................................................................... 53

F. Metode Analisis Data ....................................................................................... 56

1. Uji Statistik Deskriptif .................................................................................. 56

2. Uji Akar Unit (Unit Root Test) ..................................................................... 56

3. Metode Estimasi Data Panel ......................................................................... 57

4. Uji Asumsi Klasik ........................................................................................ 59

5. Pengujian Hipotesis ...................................................................................... 62

6. Analisis Jalur (Path Analysis) ...................................................................... 65

G. Alat Analisis Data ........................................................................................ 66

BAB IV ANALISIS DATA ....................................................................................... 68

A. Deskripsi Objek Penelitian ............................................................................... 68

1. Deskripsi Data .............................................................................................. 68

2. Statistik Deskriptif ........................................................................................ 69

B. Analisis Data .................................................................................................... 71

1. Uji Akar Unit (Unit Root Test) ..................................................................... 71

2. Metode Estimasi Data Panel ......................................................................... 72

3. Uji Asumsi Klasik ........................................................................................ 74

4. Uji Keseuaian (Test of Goodness of Fit) ...................................................... 80

5. Uji Statistik Model Pertama ......................................................................... 82

6. Uji Statistik Model Kedua ............................................................................ 86

7. Analisis Jalur (Path Analysis) ...................................................................... 89

C. Pembahasan Hasil Penelitian ........................................................................... 95

1. Pengaruh Dana Pihak Ketiga (X1) Terhadap Return on Asset (Z) ............... 95

2. Pengaruh Capital Adequacy Ratio (X2) Terhadap Return on Asset (Z) ....... 96

3. Pengaruh Non Performing Finance (X3) Terhadap Return on Asset (Z) ..... 97

4. Pengaruh Financing to Deposit Ratio (X4) Terhadap Return on Asset (Z) .. 99

5. Pengaruh Dana Pihak Ketiga (X1) Terhadap Market Share (Y) ................ 100

xiv

6. Pengaruh Capital Adequacy Ratio (X2) Terhadap Market Share (Y) ........ 101

7. Pengaruh Non Performing Finance (X3) Terhadap Market Share (Y) ...... 102

8. Pengaruh Financing to Deposit Ratio (X4) Terhadap Market Share (Y) ... 103

9. Pengaruh Return on Asset (Z) Terhadap Market Share (Y) ....................... 104

BAB V PENUTUP ................................................................................................... 107

A. Kesimpulan .................................................................................................... 107

B. Implikasi dan Keterbatasan ............................................................................ 108

C. Saran ............................................................................................................... 108

DAFTAR PUSTAKA .............................................................................................. 110

RIWAYAT HIDUP PENULIS ............................................................................... 100

LAMPIRAN-LAMPIRAN ..................................................................................... 100

xv

DAFTAR TABEL

Tabel 1.1 Perkembangan Perbankan Syariah di Indonesia ........................................... 4

Tabel 1.2 Pertumbuhan Laba Bank Umum Syariah di Indonesia ................................. 5

Tabel 2.1 Research Gap .............................................................................................. 18

Tabel 3.1 Proses Pengambilan Sampel ....................................................................... 51

Tabel 3.2 Sampel Penelitian ........................................................................................ 52

Tabel 3.3 Definisi dan Perhitungan Variabel .............................................................. 53

Tabel 4.1 Hasil Uji Statistik Deskriptif ....................................................................... 69

Tabel 4.2 Hasil Uji Akar Unit ..................................................................................... 72

Tabel 4.3 Hasil Uji Chow (Chow Test) ....................................................................... 73

Tabel 4.4 Hasil Uji Hausman (Hausman Test) ........................................................... 74

Tabel 4.5 Hasil Uji Multikolinearitas Auxiliary Regression Antar Variabel Independen

..................................................................................................................................... 74

Tabel 4.6 Hasil Uji Durbin-Watson ............................................................................ 74

Tabel 4.7 Tabel untuk menentukan ada tidaknya autokorelasi dengan Uji Durbin-

Watson......................................................................................................................... 74

Tabel 4.8 Hasil Uji Heteroskedastisitas dengan Uji Glejser ....................................... 74

Tabel 4.9 Uji Kesesuaian Variabel Market Share (Y) Bank Umum Syariah Tahun 2016-

2017 ............................................................................................................................. 80

Tabel 4.10 Uji Kesesuaian Variabel ROA (Z) Bank Umum Syariah Tahun 2016-2017

..................................................................................................................................... 81

Tabel 4.11 Hasil Uji tTest Model Regresi Pertama ....................................................... 83

Tabel 4.12 Hasil Uji tTest Model Regresi Kedua ......................................................... 87

Tabel 4.13 Ringkasan Hasil Regresi Model Pertama dan Kedua ............................... 90

Tabel 4.14 Analisis Jalur ............................................................................................. 92

Tabel 4.15 Ringkasan Hasil Pembahasan ................................................................. 106

xvi

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Model Penelitian Path Analysis .............................................................. 34

Gambar 4.1 Hasil Uji Normalitas Jarque-Bera Pertama ............................................. 75

Gambar 4.2 Uji Normalitas Jarque-Bera Kedua ......................................................... 76

Gambar 4.3 Model Analisis Jalur................................................................................ 92

xvii

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran I Daftar Riwayat Hidup Penulis

Lampiran II Data Rasio Keuangan Bulanan Bank Umum Syariah Periode Januari

2016 – Desember 2017

Lampiran III Hasil Seluruh Uji dalam Penelitian

1. Uji Stasioneritas DPK

2. Uji Stasioneritas CAR

3. Uji Stasioneritas NPF

4. Uji Stasioneritas FDR

5. Uji Stasioneritas ROA

6. Uji Stasioneritas Market Share

7. Uji Chow Test

8. Uji Hausman Test

9. Uji Normalitas

10. Uji Multikolinearitas – Auxiliary DPK

11. Uji Multikolinearitas – Auxiliary CAR

12. Uji Multikolinearitas – Auxiliary NPF

13. Uji Multikolinearitas – Auxiliary FDR

14. Uji Multikolinearitas – Auxiliary ROA

15. Uji Autokorelasi

16. Uji Heteroskedastisitas

17. Uji Regresi Model Pertama (X ke Y)

18. Uji Regresi Model Kedua (X ke Z)

1

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Industri perbankan merupakan bagian dari perekonomian nasional.

Dalam hal ini bank berperan dalam mendorong pertumbuhan ekonomi suatu

negara. Hampir seluruh sektor usaha, yang meliputi sektor industri,

perdagangan, pertanian, perkebunan, jasa dan perumahan sangat membutuhkan

bank sebagai mitra dalam melakukan transaksi keuangan. Semua sektor usaha

maupun individu saat ini dan masa yang akan datang tidak akan lepas dari

sektor perbankan bahkan menjadi kebutuhan dalam menjalankan aktivitas

keuangan dalam mendukung kelancaran usaha. Peran bank bagi masyarakat

individu, maupun masyarakat bisnis sangat penting bahkan bagi suatu negara,

karena bank sebagai suatu lembaga yang sangat berperan dan berpengaruh

dalam perekonomian suatu negara (Ismail, 2010: 2).

Menurut UU Nomor 21 Tahun 2008 tentang Perbankan Syariah,

perbankan syariah adalah sesuatu yang menyangkut tentang Bank Syariah dan

Unit Usaha Syariah, mencakup kelembagaan, kegiatan usaha, serta cara dan

proses dalam melaksanakan kegiatan usahanya. Sebagian besar aktivitas usaha

yang dilakukan oleh perbankan syariah tidak jauh berbeda dengan perbankan

konvensional.

2

Perbedaan mendasar antara perbankan konvensional dan perbankan

syariah terletak pada prinsip yang dianut dalam kegiatan jasa keuangannya.

Pelaksanaan transaksi dalam perbankan syariah hendaknya tidak bertentangan

dengan prinsip syariah. Prinsip syariah merupakan prinsip yang sesuai dengan

ajaran Islam, yaitu prinsip yang mengedepankan keadilan, ridho sama ridho,

dan tidak menimbulkan kerugian pada salah satu pihak saja. Selain itu

perbedaan yang paling menonjol terletak pada pemberlakukan sistem bunga

pada perbankan konvensional dan sistem bagi hasil pada perbankan syariah.

Pentingnya peranan perbankan syariah bagi perekonomian nasional

perlu adanya perhatian khusus terhadap kinerja perbankan syariah agar tercipta

perbankan dengan prinsip syariah yang sehat, efektif dan efisien. Hal ini senada

dengan tujuan perbankan syariah yaitu menunjang pelaksanaan pembangunan

nasional dalam rangka meningkatkan keadilan, kebersamaan dan pemerataan

kesejahteraan. Di samping itu menurut Muhammad (2005) dalam Pramuka

(2010: 66) menyatakan bahwa bisnis perbankan akan berhadapan dengan

berbagai jenis risiko kredit, diantaranya adalah risiko modal (capital risk, risiko

pembiayaan (financing risk), risiko likuiditas (liquidity risk) dan risiko

operasional (operating risk). Risiko modal yang merefleksikan tingkat leverage

yang dipakai oleh bank. Salah satu fungsi modal adalah melindungi para

penyimpan dana terhadap kerugian yang terjadia pada bank. Risiko pembiayaan

muncul jika bank tidak memperoleh kembali cicilan pokok dan/atau bunga dari

pinjaman yang diberikannya atau investasi yang sedang dilakukannya. Risiko

3

likuiditas muncul manakala bank mengalami ketidakmampuan untuk

memenuhi kebutuhan dana (cash flow) dengan segera, dan dengan biaya yang

sesuai, baik untuk memenuhi kebutuhan transaksi sehari–hari maupun untuk

memenuhi kebutuhan dana yang mendesak.

Kinerja perbankan syariah dapat dilihat melalui besarnya penguasaan

pasar dari bank tersebut. Hal ini dapat ditinjau melalui pertumbuhan aset bank

itu sendiri. Rasio Pangsa Pasar (Market Share Ratio) merupakan cara baru

untuk mengukur seberapa besar pertumbuhan aset perbankan syariah dibanding

perbankan konvensional di Indonesia. Menurut Saputra (2014) semakin besar

market share bank syariah di Indonesia, semakin besar pula peran dan

fungsinya bagi perekonomian nasional. Rofiatun (2016: 14) berdasarkan

beberapa penelitian sebelumnya menemukan bahwa pangsa pasar merupakan

salah satu faktor yang mempengaruhi profitabilitas perbankan. Pangsa pasar

atau dikenal dengan penguasaan pasar telah menjadi pusat perhatian perusahaan

dalam menilai kekuatan pasar. Keuntungan yang diperoleh dari pangsa pasar

mencerminkan keuntungan pasar karena perusahaan memproses keinginan

pasar, atau efisiensi yang lebih baik karena mencapai skala ekonomi.

Berdasarkan Outlook Perbankan Syariah 2017 yang diterbitkan oleh

KARIM Consulting Indonesia menyebutkan bahwa hingga tahun 2017 market

share atau pangsa pasar perbankan syariah mengalami kenaikan menjadi 5.48%

dari total market share perbankan nasional dibanding tahun sebelumnya berada

pada angka 5.38%. Hal ini memberikan optimisme yang tinggi terhadap

4

pertumbuhan industri keuangan syariah terutama perbankan syariah di

Indonesia di masa depan sekaligus menjadi sebuah tantangan dalam

mewujudkan cita-cita kemajuan ekonomi nasional. Diharapkan tingkat market

share perbankan syariah dapat meningkat di tahun 2018 dengan proyeksi 6.33%

pada kuartal IV.

Pertumbuhan industri perbankan syariah di Indonesia melalui Siaran

Pers Market Share Keuangan Syariah yang dirilis oleh Otoritas Jasa Keuangan

pada Oktober 2017 lalu menyebutkan bahwa jumlah lembaga perbankan

syariah di Indonesia berjumlah 201 lembaga yang terdiri dari 13 Bank Umum

Syariah (BUS), 21 Unit Usaha Syariah (UUS) dan 167 Bank Pembiayaan

Rakyat Syariah (BPRS) dengan total aset 389,7 triliun atau 5,44% dari total aset

perbankan nasional sebagaimana disajikan pada Tabel 1.1 berikut:

Tabel 1.1

Perkembangan Perbankan Syariah di Indonesia

Indikator 2013 2014 2015 2016 2017

Bank Umum Syariah

Jumlah Bank 11 12 12 13 13

Jumlah Kantor 1.998 2.163 1.990 1.869 1.825

Unit Usaha Syariah

Jumlah BUK yang Memiliki UUS 23 22 22 21 21

Jumlah Kantor 590 320 311 332 344

Bank Pembiayaan Rakyat Syariah

Jumlah Bank 163 163 163 166 167

Jumlah Kantor 402 439 446 453 441

Total Bank 197 197 197 200 201

Total Kantor 2.990 2.922 2.747 2.654 2.610 Sumber: Statistik Perbankan Syariah Diolah, 2018

5

Langkah strategis pengembangan perbankan syariah yang telah

diupayakan adalah pemberian izin kepada Bank Umum Konvensional untuk

membuka kantor cabang Unit Usaha Syariah atau mengkonversi sebuah bank

konvensional menjadi bank syariah. Otoritas Jasa Keuangan sebagai lembaga

pengatur dan pengawas lembaga jasa keuangan berupaya menidaklanjuti

program pengembangan keuangan syariah dengan menggelar program

“Keuangan Syariah Fair (KSF)” dalam rangka mengkampanyekan Aku Cinta

Keuangan Syariah (ACKS) di Cibinong City Mall di Bogor pada tanggal 27-29

Oktober 2017 (Siaran Pers Market Share Keuangan Syariah Oktober 2017).

Guna mendukung peningkatan market share perbankan syariah

dibutuhkan kinerja masing-masing bank syariah terutama dalam hal ini adalah

kinerja BUS (Bank Umum Syariah). Kinerja BUS sebagaimana layaknya

sebuah perusahaan dapat dilihat dengan menganalisa dari beberapa indikator

yaitu:

Tabel 1.2

Pertumbuhan Laba Bank Umum Syariah di Indonesia

Tahun Laba

(Miliar Rp)

ROA

(%)

NPF

(%)

FDR

(%)

CAR

(%)

DPK

(Miliar Rp)

2014 702 0.41 3.38 86.66 15.74 170.723

2015 635 0.49 3.19 88.03 15.02 174.895

2016 952 0.63 2.17 85.99 16.63 206.407

2017 987 0.63 2.58 79.65 17.91 238.225 Sumber: Statistik Perbankan Syariah Diolah, 2018

Dapat dilihat pada tabel 1.2, perkembangan laba Bank Umum Syariah

di Indonesia terus mengalami kecenderungan meningkat setiap tahunnya. Hal

6

ini menunjukkan indikasi positif. Pertumbuhan laba perbankan syariah ini dapat

dianalisis dari beberapa indikator yang mempengaruhinya, diantaranya Return

on Asset (ROA), Financing to Deposit Ratio (FDR), Non Performing Finance

(NPF), Dana Pihak Ketiga (DPK) dan Capital Adequacy Ratio (CAR).

Berdasarkan penelitian sebelumnya, pangsa pasar total aset perbankan

syariah dipengaruhi oleh beberapa faktor diantaranya: Dana Pihak Ketiga

(Syafrida dan Abror, 2011; Purboastuti, et. al., 2015; Aisy dan Mawardi, 2016),

Capital Adequacy Ratio (Saputra, 2014; Setyawati, et. al., 2015; Rahman,

2016), Non Performing Finance (Syafrida dan Abror, 2011; Saputra, 2014;

Setyawati, et. al., 2015; Rahman, 2016; Aisy dan Mawardi, 2016), Financing

to Deposit Ratio (Syafrida dan Abror, 2011; Saputra, 2014; Purboastuti, et. al.,

2015; Setyawati, et. al., 2015; Aisy dan Mawardi, 2016), Return on Asset

(Saputra, 2014; Purboastuti, et. al., 2015; Setyawati, et. al., 2015; Aisy dan

Mawardi, 2016), BOPO/REO (Saputra, 2014; Rahman, 2016), office

channeling (Syafrida dan Abror, 2011), SBIS (Rahman, 2016), jumlah uang

beredar (Syafrida dan Abror, 2011; Aisy dan Mawardi, 2016), GDP dan Inflasi

(Aisy dan Mawardi, 2016).

Ukuran profitabilitas yang digunakan untuk menilai kinerja keuangan

suatu bank adalah Return on Asset (ROA). Menurut Husnan (1992) dalam

Sahara (2013: 149) ROA memfokuskan kemampuan perusahaan untuk

memperoleh earning dalam operasi perusahaan. Semakin besar ROA

7

menunjukkan kinerja keuangan yang semakin baik, karena tingkat kembalian

(return) semakin besar.

Kualitas Aktiva dalam hal ini diproksikan dengan NPF dijadikan

variabel yang mempengaruhi market share karena mencerminkan risiko

pembiayaan. Semakin tinggi rasio ini, menunjukkan kualitas pembiayaan bank

syariah semakin buruk. Tingkat kesehatan pembiayaan (NPF) ikut

mempengaruhi pencapaian pangsa pasar suatu bank. Nasabah akan merasa

aman dalam menempatkan dananya di suatu bank karena dikelola dengan baik.

Pengelolaan pembiayaan sangat diperlukan oleh bank, karena fungsi

pembiayaan sebagai sumber pendapatan terbesar bagi bank syariah (Saputra,

2014: 125).

Rasio likuiditas yang diproksikan dengan FDR dijadikan variabel yang

mempengaruhi market share. Jika rasio ini meningkat dalam batas tertentu

maka akan semakin banyak dana yang disalurkan dalam bentuk pembiayaan,

sehingga akan meningkatkan market share bank syariah, dengan asumsi bank

menyalurkan dananya untuk pembiayaan yang efektif. Dengan meningkatnya

pembiayaan, masyarakat akan semakin mempercayakan untuk menyimpan

dananya di bank syariah karena mereka sangat mengetahui dengan jelas bahwa

dana yang mereka simpan dikelola dengan baik oleh bank syariah untuk

disalurkan ke nasabah pembiayaan (Saputra, 2014: 124).

Kemudian indikator penentu luasnya pangsa pasar adalah porsi Dana

Pihak Ketiga (DPK). DPK merupakan sumber dana yang berasal dari

8

masyarakat. DPK diduga dapat ditingkatkan dengan dipengaruhi oleh faktor-

faktor diantaranya: semakin banyaknya jaringan kantor yang lebih terjangkau

nasabah dan promosi. Dana masyarakat yang dihimpun di dalam DPK

merupakan simpanan pihak ketiga bukan bank yang terdiri dari Giro,

Tabungan, dan Simpanan Berjangka. Jumlah DPK yang berhasil terhimpun

menentukan besarnya pangsa perbankan syariah terhadap perbankan nasional

(Purboastuti, et.al., 2015: 15).

Menurut Aini (2013: 15) Capital Adequacy Ratio adalah rasio

kecukupan modal yang menunjukkan kemampuan bank dalam

mempertahankan modal yang mencukupi. CAR merupakan perbandingan

antara Modal Sendiri terhadap Aktiva Tertimbang Menurut Risiko (ATMR)

memiliki hubungan positif dengan perubahan laba, artinya apabila CAR

meningkat maka laba yang dihasilkan juga akan mengalami peningkatan

sehingga perubahan laba juga meningkat. Hal ini disebabkan oleh adanya

peningkatan jumlah modal sendiri, sehingga modal sendiri tersebut digunakan

untuk mengelola aktiva yang ada dan perputaran aktiva tersebut dapat

meningkatkan laba perusahan sekaligus mingkatkan kinerja perusahaan.

Penelitian yang dilakukan oleh Purboastuti, et. al. (2015) tentang

pengaruh DPK terhadap pangsa pasar menyatakan bahwa secara parsial

variabel DPK berpengaruh positif signifikan terhadap pangsa pasar perbankan

syariah di Indonesia. Temuan ini tidak sejalan dengan penelitian yang

dilakukan oleh Toba dan Aliludin (2016) yang menyatakan bahwa DPK

9

berpengaruh positif tidak signifikan terhadap pangsa pasar. Hal ini dapat dilihat

dari porsi pangsa pasar yang mengalami pertumbuhan, akan tetapi Bank

Syariah dinilai gagal untuk meningkatkan market share-nya di tahun 2024.

Penelitian yang dilakukan oleh Saputra (2014), Purboastuti, et. al.

(2015) dan Rahman (2016) tentang pengaruh NPF terhadap market share

menyatakan bahwa NPF berpengaruh negatif dan signifikan terhadap market

share. Adanya pembiayaan bermasalah yang besar dapat mengakibatkan

hilangnya kesempatan untuk memperoleh pendapatan dari pembiayaan yang

diberikan sehingga berpengaruh buruk pada market share. Temuan ini tidak

sejalan dengan Syafrida dan Abror (2011) yang menyatakan bahwa

peningkatan NPF akan meningkatkan pertumbuhan aset perbankan syariah di

Indonesia.

Penelitian yang dilakukan oleh Saputra (2014) tentang pengaruh FDR

terhadap pangsa pasar menyatakan bahwa FDR berpengaruh positif signifikan

terhadap pangsa pasar perbankan syariah. Semakin meningkatnya FDR bank

syariah dalam batas tertentu, maka semakin meningkat pula laba bank yang

pada akhirnya menimbulkan peningkatan pembiayaan dan mengakibatkan

tingginya market share bank syariah, dengan asumsi bank menyalurkan

dananya untuk pembiayaan yang efektif. Lain halnya dengan Purboastuti, et. al.

(2015) yang menyatakan bahwa pengaruh positif FDR terhadap pangsa pasar

sangat kecil atau tidak signifikan.

10

Penelitian yang dilakukan oleh Saputra (2014) dan Purboastuti, et. al.

(2015) tentang pengaruh ROA terhadap pangsa pasar menyatakan bahwa ROA

berpengaruh signifikan terhadap pangsa pasar perbankan syariah. Sementara Al

Arif dan Rahmawati mengungkapkan bahwa ROA tidak memiliki pengaruh

terhadap pangsa pasar perbankan syariah.

Salah satu alasan peneliti melakukan penelitian ini adalah karena pangsa

pasar perbankan syariah meningkat setiap tahunnya akan tetapi peningkatan ini

masih sangat kecil dibandingkan dengan pangsa pasar perbankan secara

nasional. Berdasarkan hasil temuan dari beberapa penelitia terdahulu, terdapat

inkonsistensi dan perbedaan hasil penelitian yang diuraikan. Sehingga dalam

penelitian ini akan dikaji ulang mengenai pengaruh DPK, CAR, NPF, FDR dan

ROA terhadap market share dengan harapan hasil penelitian nantinya

mempertegas dan memperkuat teori yang ada.

Perbedaan penelitian yang dilakukan satu peneliti dengan penelitian

yang lain berdasarkan fenomena dan Research Gap dari penelitian terdahulu

adalah sampel, yang mana dalam penelitian ini sampel yang digunakan yaitu

Bank Umum Syariah yang terdaftar di situs resmi Otoritas Jasa Keuangan

periode Januari 2016 – Desember 2017.

Perbedaan kedua penelitian ini dibandingkan dengan penelitian lain

terletak pada variabel yang digunakan yaitu faktor internal Bank Umum

Syariah. Faktor internal tersebut diantaranya meliputi Dana Pihak Ketiga

(DPK), Capital Adequacy Ratio (CAR) yang merupakan rasio tingkat

11

kecukupan modal, Non Performing Finance (NPF) yang merupakan default

rate diukur dari pembiayaan bermasalah, Financing to Deposit Ratio (FDR)

yang merupakan rasio likuiditas diukur dari total pembiayaan yang disalurkan

dan Return on Asset (ROA) yang merupakan rasio profitabilitas.

Perbedaan ketiga, dilihat dari periode penelitian sebelumnya rata-rata

menggunakan periode pelaporan keuangan pada tahun 2006-2015, namun pada

penelitian ini yang dipakai adalah periode 2016-2017 dengan objek penelitian

yang berbeda, sehingga dapat memprediksikan tingkat market share pada

periode selanjutnya ditinjau dari variabel DPK, CAR, NPF, FDR dan ROA.

Adapun perbedaan keempat adalah dalam mengukur kinerja perbankan

syariah beberapa penelitian sebelumnya menggunakan variabel pertumbuhan

aset sebagai variabel yang dipengaruhi, sementara pada penelitian ini kinerja

perbankan syariah diproksikan dengan rasio market share bank syariah. Pada

penelitian ini, peneliti lebih berfokus untuk mengetahui apakah DPK, CAR,

NPF, FDR dan ROA berpengaruh terhadap pertumbuhan market share

perbankan syariah di Indonesia. Perbedaan paling menonjol yaitu terdapat

variabel intervening yang memediasi pengaruh antara variabel independen dan

variabel dependen yang dianalisi menggunakan path analysis (analysis jalur).

Atas dasar uraian latar belakang di atas dan ditemukannya perbedaan

penelitian dari penelitian sebelumnya maka penulis tertarik untuk meneliti

permasalahan tersebut dengan lebih jelas dalam penelitian yang berjudul

“ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI

12

PERTUMBUHAN MARKET SHARE MELALUI RETURN ON ASSET BANK

UMUM SYARIAH DI INDONESIA”.

B. Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang di atas, maka masalah yang dapat peneliti

rumuskan adalah sebagai berikut:

1. Bagaimana pengaruh DPK terhadap ROA Bank Umum Syariah di

Indonesia?

2. Bagaimana pengaruh CAR terhadap ROA Bank Umum Syariah di

Indonesia?

3. Bagaimana pengaruh NPF terhadap ROA Bank Umum Syariah di

Indonesia?

4. Bagaimana pengaruh FDR terhadap ROA Bank Umum Syariah di

Indonesia?

5. Bagaimana pengaruh DPK terhadap pertumbuhan market share Bank

Umum Syariah di Indonesia?

6. Bagaimana pengaruh CAR terhadap pertumbuhan market share Bank


7. Bagaimana pengaruh NPF terhadap pertumbuhan market share Bank


8. Bagaimana pengaruh FDR terhadap pertumbuhan market share Bank


13

9. Bagaimana ROA berpengaruh terhadap pertumbuhan market share Bank


C. Tujuan Penelitian

Berdasarkan rumusan masalah di atas, maka tujuan yang hendak dicapai

dalam penelitian ini adalah:

1. Mengetahui bagaimana pengaruh DPK terhadap ROA Bank Umum

Syariah di Indonesia.

2. Mengetahui bagaimana pengaruh CAR terhadap ROA Bank Umum


3. Mengetahui bagaimana pengaruh NPF terhadap ROA Bank Umum Syariah

di Indonesia.

4. Mengetahui bagaimana pengaruh FDR terhadap ROA Bank Umum


5. Mengetahui bagaimana pengaruh DPK terhadap pertumbuhan market

share Bank Umum Syariah di Indonesia.

6. Mengetahui bagaimana pengaruh CAR terhadap pertumbuhan market


7. Mengetahui bagaimana pengaruh NPF terhadap pertumbuhan market share

Bank Umum Syariah di Indonesia.

8. Mengetahui bagaimana pengaruh FDR terhadap pertumbuhan market


14

9. Mengetahui bagaimana pengaruh ROA terhadap pertumbuhan market


D. Kontribusi Penelitian

Penelitian ini berkontribusi bagi:

1. Bank Umum Syariah, hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan

informasi mengani pengaruh DPK, CAR, NPF, FDR dan ROA terhadap

pertumbuhan market share Bank Umum Syariah, sehingga dapat digunakan

sebagai acuan dalam meningkatkan kinerja keuangan Bank Umum Syariah

di Indonesia.

2. Pembaca dan Peneliti Lain, hasil penelitian ini diharapkan mampu

meningkatkan wawasan mengenai adanya pengaruh DPK, CAR, NPF, FDR

dan ROA terhadap pertumbuhan market share perbankan syariah di

Indonesia sekaligus dapat dijadikan sebagai referensi penelitian.

3. Peneliti, penelitian ini diharapkan bermanfaat untuk mengembangkan,

menerapkan serta melatih berpikir secara ilmiah sehingga dapat

memperluas wawasan peneliti khususnya mengenai faktor-faktor yang

mempengaruhi pertumbuhan market share perbankan syariah di Indonesia.

E. Sistematika Penelitian

Untuk mengetahui gambaran yang jelas tentang isi dan materi yang

dibahas dalam penelitian ini, maka peneliti menyajikan sistematika penelitian

agar mempermudah pembaca dalam memahami sistematika penelitian

penelitian ini, berikut peneliti sampaikan penjelasannya:

15

BAB I LATAR BELAKANG

Dalam bab ini membahas Latar Belakang Masalah, Rumusan

Masalah, Tujuan Penelitian, Manfaat Penelitian, dan Sistematika

Penelitian.

BAB II LANDASAN TEORI

Dalam bab ini membahas Teori, Telaah Penelitian Sebelumnya yang

Relevan, Hipotesis, Kerangka Konsep Penelitian.

BAB III METODE PENELITIAN

Dalam bab ini membahas Populasi, Sampel, Data, Teknik Analisis

Data.

BAB IV ANALISIS DATA

Dalam bab ini membahas mengenai Diskripsi Objek Penelitian,

Analisa Diskriptif, Analisis Data dan Pembahasan Hasil Penelitian.

BAB V SIMPULAN DAN SARAN

Dalam bab ini membahas kesimpulan dan saran. Penelitian ini

dilampiri dengan daftar pustaka dan daftar lampiran yang meliputi

deskripsi sampel penelitian dan hasil output EViews 9

16

BAB II

LANDASAN TEORI

A. Telaah Pustaka

Penelitian-penelitian sebelumnya yang memiliki keterkaitan dengan

judul penelitian penulis telah dilakukan oleh para peneliti sebelumnya.

Diantaranya adalah penelitian yang dilakukan oleh Syafrida dan Abror (2011).

Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya jumlah

kantor bank syariah, NPF, FDR, biaya promosi, jumlah Dana Pihak Ketiga

(DPK) untuk faktor internal serta office channeling dan jumlah uang beredar

(M2) sebagai faktor eksternal dengan variabel dependen pertumbuhan aset.

Dari tujuh variabel yang diteliti, ternyata hanya lima variabel yang memenuhi

persyaratan BLUE, yaitu jumlah kantor bank syariah, rasio NPF, rasio FDR,

biaya promosi dan office channeling dan berdasarkan hasil penelitian diperoleh

faktor yang mempengaruhi pertumbuhan aset perbankan adalah jumlah kantor,

rasio FDR dan biaya promosi.

Saputra (2014) dalam penelitiannya menggunakan variabel dependen

Market Share dan variabel independen ROA, CAR, FDR, NPF dan REO.

Dapat ditarik kesimpulan bahwa secara parsial variabel ROA, CAR dan FDR

memiliki pengaruh signifikan positif terhadap market share. Sementara NPF

dan REO memiliki efek negatif yang signifikan pada market share.

17

Penelitian yang dilakukan oleh Purboastuti, et. al. (2015) menyatakan

bahwa melalui uji F, bisa dikatakan bahwa indikator-indikator seperti ROA,

NPF, FDR dan nisbah secara bersama-sama mempengaruhi pangsa pasar

perbankan Islam di Indonesia. Sedangkan berdasarkan uji t yang sudah

dilakukan, deposit variabel termasuk di dalamnya adalah ROA, NPF dan

nisbah mempunyai efek yang signifikan sedangkan variabel FDR tidak

berpengaruh signifikan terhadap pangsa pasar perbankan Islam di Indonesia.

Kemudian, variabel DPK, ROA, dan FDR mempunyai pengaruh positif

sedangkan NPF dan nisbah berpengaruh negatif terhadap pangsa pasar

perbankan Islam di Indonesia.

Rahman (2016) dalam penelitiannya mengungkap beberapa faktor lain

diantaranya NPF, BOPO, CAR dan SBIS. Diketahui bahwa variabel NPF,

BOPO, CAR dan SBIS berpengaruh terhadap market share bank syariah.

Dalam jangka pendek atau periode awal pengamatan BOPO memiliki

pengaruh yang paling dominan. Sedangkan dalam jangka panjang atau periode

akhir pengamatan NPF memiliki pengaruh yang paling dominan terhadap

Market Share Bank Syariah dibandingkan dengan variabel lain yakni sebesar

29,02%. Variabel SBI memiliki pengaruh terhadap Market Share bank Syariah

sebesar 15,68% dan CAR memiliki pengaruh terhadap Market Share bank

syariah sebesar 2,97% di akhir periode pengamatan. Dengan demikian, dapat

diketahui bahwa variabel yang paling mempengaruhi dalam jangka panjang

adalah variabel NPF.

18

Untuk lebih jelasnya, berikut peneliti sajikan ringkasan penelitian

dahulu yang digunakan dalam penelitian ini:

Tabel 2.1

Research Gap Penelitian

Gap Peneliti Temuan

Isu: Pengaruh Dana Pihak Ketiga (DPK) Terhadap Return on Asset (ROA)

Research Gap: Terdapat perbedaan hasil penelitian pengaruh Dana Pihak Ketiga

(DPK) Terhadap Return on Asset (ROA)

Dana Pihak Ketiga

(DPK) berpengaruh

terhadap Return on

Asset (ROA)

Setiawan, Ulin Nuha dan

Astiwi Indriani (2016)

Hasil analisis menunjukan

bahwa secara parsial variabel

DPK berpengaruh positif

signifikan terhadap

profitabilitas (ROA). Hal

tersebut dapat dilihat dari nilai

t hitung sebesar 4,441 dengan

nilai signifikansi 0,000 yang

lebih kecil dari nilai 0,05.

Dana Pihak Ketiga

(DPK) tidak

berpengaruh terhadap

Return on Asset

(ROA)

Afrizal (2017) Dari hasil penelitian diperoleh

koefisien transformasi regresi

untuk variabel DPK sebesar

0,003 yang berarti

berpengaruh secara positif

terhadap ROA. Selain itu, nilai

signifikasi yang dimiliki

sebesar 0,863 dimana nilai ini

tidak signifikan karena lebih

besar dari 0,05. Karena tingkat

signifikansinya lebih dari

0,05% maka dalam hal ini pengaruh DPK terhadap ROA

tidak signifikan.

Muliawati, Sri dan Moh.

Khoiruddin (2015)

Uji parsial menunjukkan

bahwa variabel DPK tidak

berpengaruh signifikan

terhadap profitabilitas (ROA).

Isu: Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR) Terhadap Return on Asset (ROA)

Research Gap: Terdapat perbedaan hasil penelitian pengaruh Capital Adequacy

Ratio (CAR) terhadap Return on Asset (ROA)

19

Capital Adequacy

Ratio (CAR)


Return on Asset

(ROA)

Yunita, Rima (2014) Hasil uji regresi linier

berganda pada variabel CAR

terhadap ROA menghasilkan

koefisien regresi sebesar 0,026

dengan signifikansi sebesar

0,024; karena tingkat

signifikansi dibawah 0,05;

maka dinyatakan bahwa CAR

berpengaruh positif terhadap

ROA.

Capital Adequacy

Ratio (CAR) tidak


Return on Asset

(ROA)

Eng, Tan Sau (2013) Capital Adequacy Ratio

(CAR) pada penelitian ini

secara statistik ternyata tidak


terhadap Return on Asset

(ROA). Tinggi rendahnya

ROA perbankan pada periode

penelitian bukan dipengaruhi

oleh besarnya CAR, tetapi

lebih dipengaruhi oleh faktor

lain.

Widyaningrum, Linda

dan Dina Fitrisia

Septiarini (2015)

Capital Adequacy Ratio

(CAR) secara parsial tidak


terhadap Return on Asset

(ROA)





CAR tidak berpengaruh

signifikan terhadap

profitabilitas (ROA). Hal

tersebut dapat dilihat dari nilai

t hitung sebesar -1,767 dengan

nilai signifikansi 0,080 yang

lebih besar dari nilai 0,05.

Isu: Pengaruh Non Performing Finance (NPF) Terhadap Return on Asset (ROA)

Research Gap: Terdapat perbedaan hasil penelitian pengaruh Non Performing

Finance (NPF) terhadap Return on Asset (ROA)

Non Performing

Finance (NPF)

berpengaruh positif

Muliawati, Sri dan Moh.

Khoiruddin (2015)

Hasil perhitungan uji t dari

variabel NPF menunjukkan

bahwa secara parsial NPF

20

terhadap Return on

Asset (ROA)

berpengaruh positif tidak

signfikan terhadap ROA yang

ditunjukkan dengan besarnya

koefisien regresi sebesar 0,571

dan tingkat signifikansi yang

lebih dari 0,05 yaitu 0,571.

Non Performing

Finance (NPF)

berpengaruh negatif

terhadap Return on

Asset (ROA)





NPF berpengaruh negatif

signifikan terhadap

profitabilitas. Hal tersebut

dapat dilihat dari nilai t hitung

sebesar -4,647 dengan nilai

signifikansi 0,000 yang lebih

kecil dari nilai 0,05.

Isu: Pengaruh Dana Pihak Ketiga (DPK) Terhadap Market Share (MS)

Research Gap: Terdapat perbedaan hasil penelitian pengaruh Dana Pihak Ketiga

(DPK)) terhadap Market Share (MS)

Dana Pihak Ketiga

(DPK) berpengaruh

terhadap Market Share

(MS)

Purboastuti, Nurani et. al.

(2015)

Hasil penelitiannya

menunjukkkan bahawa secara

parsial, variabel DPK

berpengaruh positif signifikan

terhadap pangsa pasar

perbankan syariah di

Indonesia.

Dana Pihak Ketiga

(DPK) tidak


Market Share (MS)

Toba, Aya Ramadhani

dan Arson Aliludin

(2016)

Dari hasil analisis tersebut,

terlihat bahwa DPK Bank

Syariah meningkat setiap

tahunnya. Akan tetapi dilihat

dari porsi market share,

peningkatan DPK tersebut

lebih dinilai lambat daripada

peningkatan pertumbuhan

bank konvensional. Meskipun

mengalami pertumbuhan,

Bank Syariah dinilai gagal

untuk meningkatkan market

share-nya di tahun 2024.

Isu: Pengaruh Non Performing Finance (NPF) Terhadap Market Share (MS)

Research Gap: Terdapat perbedaan hasil penelitian pengaruh Non Performing

Finance (NPF) terhadap Market Share (MS)

21

Non Performing

Finance (NPF)

memiliki efek yang

negatif signifikan


(MS)

Saputra, Bambang (2014) Tingkat kesehatan pembiayaan

(NPF) ikut mempengaruhi

peningkatan pangsa pasar

bank. Adanya pembiayaan

bermasalah yang besar dapat

mengakibatkan hilangnya

kesempatan untuk

memperoleh pendapatan dari

pembiayaan yang diberikan

sehingga berpengaruh buruk

pada market share. Dengan

demikian semakin besar NPF

akan mengakibatkan

menurunnya market share.


(2015)

Secara ekonomi, perbankan

syariah memiliki NPF yang

cukup tinggi sehingga

menurunkan profitabilitas

perbankan syariah karena

meningkatnya jumlah

pembiayaan yang bermasalah.

Hal ini menyebabkan

penurunan aset yang


penurunan pangsa pasar

perbankan syariah.

Rahman, Aulia (2016) Variabel NPF memiliki

pengaruh negatif signifikan

terhadap market share dari

awal hingga akhir

pengamatan. Dalam jangka

panjang atau periode akhir

pengamatan NPF memiliki

pengaruh paling dominan

terhadap market share.

Non Performing

Finance (NPF)

memiliki efek yang

positif tidak signifikan

terhadap Pertumbuhan

Aset perbankan

syariah

Syafrida, Ida dan Ahmad

Abror (2011)

Peningkatan NPF akan

meningkatkan pula

pertumbuhan aset perbankan

syariah di Indonesia.

Peningkatan NPF ini tidak

memepengaruhi pertumbuhan

aset perbankan syariah secara

22

signifikan. Ini berarti,

peningkatan NPF tidak serta

merta dan tidak selalu

mengakibatkan perubahan

pada pertumbuhan aset


Indonesia.

Isu: Pengaruh Financing to Deposit Ratio (FDR) Terhadap Market Share

Research Gap: Terdapat perbedaan hasil penelitian pengaruh Financing to Deposit

Ratio (FDR) terhadap Market Share (MS)

Financing to Deposit

Ratio (FDR)


Market Share (MS)

Saputra, Bambang (2014) Semakin tinggi FDR maka

akan semakin tinggi MS.

Semakin meningkatnya FDR

bank syariah dalam batas

tertentu, maka semakin

meningkat pula laba bank yang

pada akhirnya menimbulkan

peningkatan pembiayaan dan

mengakibatkan tingginya

market share bank syariah,

dengan asumsi bank

menyalurkan dananya untuk

pembiayaan yang efektif.


Ratio (FDR) tidak


Market Share (MS)


(2015)

Secara parsial, variabel FDR

berpengaruh positif namun

tidak signifikan terhadap

pangsa pasar perbankan

syariah di Indonesia. Hal ini

menunjukkan bahwa tingkat

rasio pembiayaan bank dalam

menjalankan operasinya,

berpengaruh terhadap tingkat

pendapatan yang dihasilkan

oleh bank syariah sehingga

dapat meningkatkan pangsa

pasar. Akan tetapi peningkatan

pendapatan oleh bank syariah

hanya mampu meningkatkan

pangsa pasar perbankan

syariah dalam angka yang

kecil.

23

Al Arif, M. Nur Rianto

dan Yuke Rahmawati

(2018)

Secara parsial variabel FDR

tidak berpengaruh signifikan

terhadap market share

perbankan syariah.

Isu: Pengaruh Return on Asset (ROA) Terhadap Market Share

Research Gap: Terdapat perbedaan hasil penelitian pengaruh Return on Asset (ROA)

terhadap Market Share (MS)

Return on Asset

(ROA) berpengaruh


(MS)

Saputra, Bambang (2014) ROA berpengaruh signifikan

positif terhadap pangsa pasar


Indonesia.

Purboastuti, Nuraini et.

al. (2015)

Secara parsial variabel ROA

berpengaruh positif signifikan

terhadap pangsa pasar


Indonesia.

Return on Asset

(ROA) tidak


Market Share (MS)

Al Arif, M. Nur Rianto

dan Yuke Rahmawati

(2018)

Secara parsial variabel ROA

tidak berpengaruh terhadap

market share perbankan

syariah. Sumber: Ulin Nuha Aji Setiawan dan Astiwi Indriani (2016); Afrizal (2017); Sri Muliawati dan Moh.

Khoiruddin (2015), Rima Yunita (2014); Tan Sau Eng (2013); Linda Widyaningrum dan Dina Fitrisia

Septiarini (2015); Aya Rmaadhani Toba dan Arson Aliludin (2016); Bambang Saputra (2014); Nurani

Purboastuti, et. al. (2015); Ida Syafrida dan Ahmad Abror (2011) dan M. Nur Rianto Al Arif dan Yuke

Rahmawati (2018)

B. Kerangka Teori

1. Teori Kekuatan Pasar (Market Power Theory)

Pasar (market) dalam arti luas adalah sekumpulan pembeli dan

penjual dari sebuah barang atau jasa tertentu (Mankiw, 2003: 82). Di

dalam sebuah pasar pasti terjadi persaingan antar pelaku pasar. Hal ini

bertujuan agar pelaku pasar dapat menguasai pangsa pasar. Persaingan

dapat diwujudkan dalam bentuk persaingan produk yang ditawarkan

maupun persaingan dalam hal kualitas perusahaan itu sendiri. Persaingan

ini muncul sebagai daya tarik bagi para konsumen dalam hal ini nasabah.

24

Di samping sasaran lain ialah kepada para pemangku kepentingan dalam

hal ini investor sebagai salah satu sumber pemilik dana.

Dalam menempatkan dananya investor perlu mengetahui sejauh

mana suatu perusahaan efektif dalam menjalankan operasionalnya. Selain

itu investor juga akan melihat kinerja manajemen suatu perusahaan

tersebut apakah perusahaan telah dikelola dengan efektif dan efisien. Hal

ini dapat dilihat melalui konsentrasi pasar sebuah perusahaan dalam hal

ini bank syariah. Konsentrasi pasar sebuah perusahaan menggambarkan

kekuatan pasar yang dimiliki oleh bank atau perusahaan tersebut.

Tregenna dalam Setyawati, et. al. (2015) mengemukakan teori

kekuatan pasar di industri perbankan menyatakan bahwa kinerja bank

dipengaruhi oleh struktur pasar industri. Ada dua pendekatan teori

kekuatan pasar, yaitu struktur perilaku kinerja (structure conduct

performance) dan kekuatan relatif pasar (relative market power).

Pendekatan struktur perilaku kinerja menyatakan bahwa tingkat

konsentrasi di industri perbankan memiliki potensi untuk membuat

kekuatan pasar bank untuk meningkatkan profitabilitas. Bank-bank yang

memiliki konsentrasi yang tinggi di pasar akan mendapatkan keuntungan

yang abnormal karena kemampuannya dalam menentukan tingkat bunga

yang lebih rendah dan menyediakan tingkat kredit bunga yang tinggi.

Sedangkan pendekatan kekuatan relatif pasar menurut Setyawati, et. al.

menyatakan bahwa kinerja bank dipengaruhi oleh pangsa pasar.

25

2. Pangsa Pasar (Market Share)

Bank merupakan perusahaan yang tergolong besar pada umunya

mempunyai banyak unit usaha yang dapat berupa anak perusahaan dalam

bentuk unit usaha sendiri. Bank secara periodik perlu melakukan evaluasi,

unit usaha mana yang menurut penilaian bank perlu ditingkatkan

pertumbuhannya, menentukan unit usaha mana yang perlu dikurangi

aktivitasnya, dan apabila perlu dijual kepada pihak lain. Pada unit usaha

sendiri juga perlu diputuskan produk mana yang perlu dikembangkan, dan

produk mana yang perlu dihentikan upaya pengembangannya (Ikatan

Bankir Indonesia, 2016: 29).

Strategi generik pada dasarnya bertumpu pada tiga hal, yaitu

keunggulan bersaing, koordinasi dan kontrol. Strategi yang baik bertumpu

pada kekuatan pada setiap sisi dari segitiga strategi, yaitu (Ikatan Bankir

Indonesia, 2016: 30):

a. Sumber daya manusia yang berkualitas;

b. Posisi pangsa pasar yang kuat pada industri yang berkembang baik;

c. Didukung oleh struktur organisasi yang efisien.

Kekuatan bersaing perusahaan akan sangat tergantung dari kesesuaian,

kerja sama, sinergi dan koordinasi dari ketiga unsur tersebut.

Pangsa pasar menurut Farris, et.Al. (2006: 67) adalah persentase

pasar (didefinisikan istilah unit atau pendapatan) yang diperhitungkan

secara khusus. Marketer harus mampu menerjemahkan target penjualan

26

ke pangsa pasar karena ini akan menunjukkan apakah perkiraan akan

dicapai dengan bertumbuhnya pasar atau menangkap pangsa dari pesaing.

Yang terakhir hampir selalu akan lebih sulit untuk dicapai. Pangsa pasar

erat dipantau sebagai tanda-tanda perubahan dalam lanskap kompetitif,

dan perubahan-perubahan tersebut sering mendorong tindakan strategis

atau taktis.

Tingkat pertumbuhan pasar (market growth rate) merupakan

proyeksi tingkat pertumbuhan penjualan untuk pasar yang dilayani oleh

suatu bisnis. Biasanya indikator ini diukur sebagai presentase kenaikan

dalam penjualan atau volume unit selama dua tahun terakhir. Tingkat

pertumbuhan ini berfungsi sebagai indikator daya tarik relatif dari pasar

yang dilayani oleh setiap bisnis dalam portofolio bisnis perusahaan

tersebut. Posisi kompetitif relatif (relative competitive position) biasanya

dinyatakan sebagai pangsa pasar dari pesaing terbesarnya. Dengan

demikian, posisi kompetitif relatif menjadi dasar untuk membandingkan

kekuatan relatif dari bisnis-bisnis tersebut di pasarnya (Pearce II dan

Robinson Jr., 2014: 275).

Pearce II dan Robinson Jr. (2014: 276) menerangkan bahwa

pangsa pasar (market share) merupakan penjualan relatif terhadap

pesaing lain dalam pasar tersebut (nilai pembagi biasanya dipilih dari dua

sampai tiga pesaing terbesar di pasar mana pun yang termasuk dalam

wilayah dengan pangsa pasar yang tinggi).

27

Definisi market share (pangsa pasar) juga dikemukakan oleh

Sumarwan, dkk dalam Rusliani (2017: 92) yaitu presentase pasar yang

ditentukan dalam ukuran unit maupun revenue dan dihitung berdasarkan

specific entity. Market share menjadi salah satu indikator meningkatnya

kinerja pemasaran suatu perusahaan. Market share menjelaskan

penjualan perusahaan sebagai presentase volume total penjualan dalam

industri, market, ataupun produk, pangsa pasar merupakan bagian pasar

yang dapat diraih oleh perusahaan.

Dari beberapa definisi di atas dapat disimpulkan bahwa market

share perbankan syariah merupakan perbandingan antara total asset yang

dimiliki perbankan syariah dengan total asset perbankan secara nasional.

3. Laporan Keuangan Bank

Setiap perusahaan dalam hal ini bank, baik bank konvensional

maupun bank berbasis syariah wajib membuat laporan keuangan

publikasi. Hal ini diatur dalam Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Nomor

32/POJK.03/2016 Tentang Perubahan Atas Peraturan Otoritas Jasa

Keuangan Nomor 6/POJK.03/2015 Tentang Transparansi dan Publikasi

Laporan Bank. Laporan publikasi yang dimaksud terdiri atas: 1) Laporan

Publikasi Bulanan; 2) Laporan Publikasi Triwulanan; 3) Laporan

Publikasi Tahunan; dan 4) Laporan Publikasi Lain. Bank wajib

menyampaikan laporan publikasinya secara online melalui sistem

28

Laporan Kantor Pusat Bank Umum (LKPBU) (POJK Nomor

32/POJK.03/2016).

Diterangkan oleh Taswan (2005: 39) bahwa laporan keuangan

disusun sebagai bentuk pertanggungjawaban manajemen terhadap pihak-

pihak yang berkepentingan dengan kinerja bank yang dicapai selama

periode tertentu. Oleh karena itu laporan keuangan bank harus memenuhi

syarat mutu, dan karakteristik kualitatif. Dengan demikian pihak-pihak

pengguna laporan keuangan dapat menggunakannya tanpa dihinggapi

keraguan, sementara bagi manajemen bank bahwa laporan keuangan yang

telah disusun dapat digunakan sebagai pedoman dalam penyelengggaraan

akuntansi.

4. Dana Pihak Ketiga

Dana Pihak Ketiga biasanya lebih dikenal dengan dana

masyarakat, merupakan dana yang dihimpun oleh bank yang berasal dari

masyarakat dalam arti luas, meliputi masyarakat individu, maupun badan

usaha. Bank menawarkan produk simpanan kepada masyarakat dalam

menghimpun dananya (Ismail, 2010: 43).

Diterangkan oleh Kasmir (2012: 59) dalam Anggreni dan

Suardhika (2014: 26) dana pihak ketiga (DPK) merupakan dana yang

bersumber dari masyarakat luas merupakan sumber penting untuk

aktivitas operasional bank dan merupakan tolak ukur keberhasilan suatu

bank apabila bank dapat menanggung biaya operasinya dari sumber dana

29

ini. Bank diharapkan selalu berada ditengah masyarakat, agar aliran uang

dari masyarakat yang mempunyai kelebihan dana dapat ditampung

kemudian disalurkan kembali kepada masyarakat. Keuntungan utama

bank berasal dari sumber sumber dana dengan bunga yang akan diterima

dari alokasi tertentu. DPK meningkat maka bank mempunyai peluang

serta kesempatan yang lebih besar untuk memperoleh pendapatan yang

lebih tinggi.

Simpanan dana yang berasal dari pihak ketiga menurut Ismail

(2010: 43) anatara lain:

a. Simpanan giro (demand deposit),

b. Tabungan (saving),

c. Deposito (time deposit).

5. Capital Adequacy Ratio

Faktor permodalan (capital) merupakan salah satu faktor yang

dipertimbangkan para pemangku kepentingan terutama stakeholder.

Berkaitan dengan modal bank maka para investor akan memperhatikan

bagaimana permodalan dikelola oleh manajemen. Rasio yang digunakan

untuk menilai tingkat kecukupan poermodalan dan pengelolaan

permodalan adalah Capital Adequacy Ratio.

Modal bank terutama dimaksudkan untuk menutupi potensi

kerugian yang tidak terduga (unexpected loss), dan sebagai cadangan pada

saat terjadi krisis perbankan. Modal bank juga berfungsi agar para deposan

30

yang menyimpan uang di bank merasa tenang bahwa uang yang disimpan

akan terjamin dapat dikembalikan pada waktunya (Ikatan Bankir

Indonesia, 2016: 157).

Menurut Dendawijaya dalam Eng (2013: 158) Capital Adequacy

Ratio (CAR) adalah rasio yang memperlihatkan seberapa jauh seluruh

aktiva bank yang mengandung risiko (kredit, penyertaan, surat berharga,

tagihan pada bank lain) ikut dibiayai dari dana modal sendiri bank, di

samping memperoleh dana-dana dari sumber-sumber di luar bank, seperti

dana masyarakat, pinjaman (utang) dan lain-lain. Dengan kata lain, CAR

adalah rasio kinerja bank untuk mengukur kecukupan modal yang dimiliki

bank untuk menunjang aktiva yang mengandung atau mennghasilkan

risiko, misalnya kredit yang diberikan.

CAR adalah rasio kecukupan modal yang berfungsi menampung

risiko kerugian yang kemungkinan dihadapi oleh bank. Semakin tinggi

CAR maka semakin baik kemampuan bank tersebut untuk menanggung

risiko dari setiap kredit/aktiva produktif yang berisiko (Ikatan Bankir

Indonesia, 2016: 385). Semakin besarnya CAR suatu bank tentunya

menunjukkan bank tersebut semakin solvable dan vice versa (Eng, 2013:

158).

6. Non Performing Finance

Non Performing Finance (NPF) atau disebut juga pembiayaan

bermasalah menurut Ikatan Bankir Indonesia (2016: 84) adalah

31

pembiayaan kepada pihak ketiga bukan bank yang memiliki kualitas

kurang lancar, diragukan dan macet. Total pembiayaan adalah

pembiayaan kepada pihak ketiga buka bank.

NPF menurut Setiawan dalam Purboastuti, et. al. (2015: 15)

merupakan rasio tingkat pengembalian pembiayaan yang diberikan

kepada masyarakat. NPF merupakan jumlah kredit yang bermasalah dan

kemungkinan tidak dapat ditagih. Semakin besar nilai NPF maka semakin

buruk kinerja bank tersebut. Data ini biasanya dalam bentuk persentase.

7. Financing to Deposit Ratio

Bank memiliki fungsi intermediasi, yaitu penghubung antara pihak

yang memiliki kelebihan dana dengan pihak yang membutuhkan dana.

Bank berperan menyalurkan kredit guna memperoleh keuntungan dari

aktivitas tersebut. Loan to Deposit Ratio (LDR) dalam perbankan

konvensional atau Financing to Deposit Ratio (FDR) dalam perbankan

syariah menurut Ikatan Bankir Indonesia (2015: 154) merupakan

perbandingan antara jumlah kredit yang diberikan dengan sumber dana

yang berasal dari dana masyarakat (giro, tabungan dan simpanan

berjangka). Rasio ini digunakan untuk melihat seberapa besar sumber

dana yang berasal dari dana masyarakat (yang umumnya jangka pendek)

digunaka untuk membiayai aset yang tidak likuid (kredit). Nilai LDR yang

semakin besar, berarti semakin kecil tingkat likuiditas bank, atau dengan

kata lain, LDR merupakan salah satu indikator likuiditas bank.

32

Financing to Deposit Ratio (FDR) menurut Setiawan dalam

Purboastuti, et.al. (2015: 15) merupakan indikator likuiditas bank dimana

variabel ini diukur dengan membandingkan total pembiayaan yang

disalurkan dengan total dana dalam membayar kembali penarikan dana

yang dilakukan deposan dengan mengandalkan kredit/pembiayaan yang

diberikan sebagai likuiditasnya. Semakin tinggi rasio maka semakin

rendah kemampuan bank yang bersangkutan. Hal ini disebabkan karena

jumlah dana yang diperlukan untuk pembiayaan menjadi semakin besar.

Data yang digunakan biasanya dalam bentuk persentase.

Dengan demikian, berdasarkan uraian di atas dapat dikatakan

bahwa rasio FDR merupakan rasio yang mewakili pembiayaan. Artinya

rasio ini digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampaun bank

syariah dalam melakukan pembiayaan terhadap dana yang diterima.

8. Return on Asset

Ikatan Bankir Indonesia (2015: 65) mendefinisikan ROA sebagai

rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam

menghasilkan laba. ROA memberikan gambaran bagaimana efisiensi

perusahaan dalam menggunakan aktiva untuk menghasilkan laba. Rasio

ROA dapat salah interpretasi apabila pada neraca terdapat sejumlah aktiva

dengan nilai jauh lebih rendah dari nilai pasar. Selain itu, agar

memberikan angka yang benar, periode waktu neraca dan rugi laba harus

sama, artinya laba harus disetahunkan apabila belum mencapai 12 bulan.

33

Return on Asset (ROA), variabel ini merupakan salah satu rasio

yang biasa digunakan untuk mengukur efisiensi manajemen. Return on

Asset dihitung dengan membagi laba bersih pada tahun tertentu terhadap

total aset yang dimiliki oleh bank tersebut. Return on Asset

menggambarkan kemampuan baik dalam menghasilkan laba bersih

melalui penggunaan sejumlah aktiva bank. Pemilihan ROA adalah untuk

mengetahui efisiensi kinerja bank dalam memutar asetnya. Data ini

biasanya dalam bentuk persentase (Setiawan, 2009 dalam Purboastuti,

et.al., 2015: 15).

Menurut Endraswati, Suhardjanto dan Krismiaji (2014) rasio ROA

menilai kualitas pendapatan atau laba yang diperoleh bank harus

memperhatikan pertama, tingkat laba, seterusnya komposisi operasional

yang menghasilkan laba tersebut, kecenderungan dan tren dibandingkan

periode lalu, serta stabilitas dan kesinambungan dari perolehan laba. Bagi

manajemen bank, kualitas laba menjadi tolok ukur utama dalam menilai

kinerja manajemen dalam mengendalikan bank. Ketika berhasil

memperolah tingkat laba yang baik, bank dapat mempunyai kekuatan

yang lebih besar untuk mendukung pengembangan operasional,

menunjang pertumbuhan aset dan memperbesar kemampuan permodalan.

Dengan demikian, para deposan bank sebagai sumber dana bank

mempunyai rasa aman yang lebih tinggi berhubungan bisnis dengan bank,

dan pemegang saham memperoleh imbal hasil sesuai dengan harapan

34

melalui dividen atau capital gain. Sebaliknya, apabila bank tidak mampu

menghasilkan laba dengan kualitas baik, kemungkinan bank tidak akan

mampu memenuhi kebutan perkreditan masyarakat (Ikatan Bankir

Indonesia, 2016: 143).

C. Kerangka Penelitian

Dari tema yang peneliti angkat dan juga tinjauan pustaka di atas

peneliti simpulkan model penelitian peneliti adalah sebagai berikut:

Gambar 2.1

Model Penelitian Path Analysis

Berdasarkan penelitian Endraswati (2018) variabel kinerja

perusahaan menggunakan ROA. ROA dipilih sebagai variabel intervening

dalam penelitian ini karena menurut Wardhani (2013) prestasi yang

ditunjukkan perusahaan dalam pencapaian tujuan perusahaan khususnya yang

Variabel Independen Variabel Intervening

Capital Adequacy

Ratio (X2)

Variabel Dependen

Non Performing

Finance (X3)

Return on

Asset (Z)

Market Share (Y)


Ratio (X4)

Dana Pihak Ketiga

(X1)

35

tercermin dari kondisi keuangan perusahaan. Informasi utama yang dapat

menggambarkan kinerja keuangan melalui laporan keuagan adalah laba atau

profitabilitas. Apabila perolehan laba dari tahun ke tahun mengalami

kenaikan, maka akan mempengaruhi total aset yang dimiliki perusahaan

tersebut di masa yang akan datang.

D. Pengembangan Hipotesis

Hubungan antara variabel DPK, CAR, NPF, FDR dan ROA terhadap

market share perbankan syariah ialah sebagai berikut:

1. Pengaruh Dana Pihak Ketiga Terhadap Return on Asset

Diterangkan oleh Kasmir (2012: 59) dalam Anggreni dan

Suardhika (2014: 26) dana pihak ketiga (DPK) merupakan dana yang

bersumber dari masyarakat luas merupakan sumber penting untuk

aktivitas operasional bank dan merupakan tolak ukur keberhasilan suatu

bank apabila bank dapat menanggung biaya operasinya dari sumber

dana ini. DPK meningkat maka bank mempunyai peluang serta

kesempatan yang lebih besar untuk memperoleh pendapatan yang lebih

tinggi.

Penelitian yang dilakukan oleh Anggreni dan Suardhika (2014),

Setiawan dan Indriani (2016), Kinanti dan Purwohandoko (2017),

Afrizal (2017) menyatakan bahwa DPK berpengaruh positif terhadap

profitabilitas, apabila DPK meningkat maka porfitabilitas akan

meningkat dengan asumsi penyaluran kredit bank lancar.

36

Namun hasil penelitian yang berbeda dilakukan oleh Muliawati

dan Khoiruddin (2015). Temuan dalam penelitian tersebut menyatakan

bahwa variabel DPK tidak berpengaruh signifikan terhadap

profitabilitas Bank Umum Syariah. Artinya dengan semakin besarnya

DPK maka bank semakin mampu untuk melakukan pembiayaan

terhadap nasabahnya. Dengan kata lain semakin kecil rasio DPK maka

profitabilitas yang terjadi semakin kecil.

Atas dasar analisis di atas, maka hipotesis yang diajukan dalam

penelitian ini adalah:

H1: Semakin besar porsi Dana Pihak Ketiga maka Return on Asset

semakin tinggi

2. Pengaruh Capital Adequacy Ratio Terhadap Return on Asset

Ikatan Bankir Indonesia (2016: 385) mendefinisikan CAR sebagai

rasio kecukupan modal yang berfungsi menampung risiko kerugian

yang kemungkinan dihadapi oleh bank. Semakin tinggi CAR maka

semakin baik kemampuan bank tersebut untuk menanggung risiko dari

setiap kredit/aktiva produktif yang berisiko.

Penelitian yang dilakukan oleh Widati (2012), Rahmi dan

Anggraini (2013), Yunita (2014), Anggreni dan Suardhika (2014),

Kinanti dan Purwohandoko (2017), Yusuf dan Surjaatmadja (2018)

serta Jatmiko, et.al. (2017) membuktikan bahwa CAR memiliki

pengaruh signifikan terhadap ROA. Ini berarti bahwa jika manajer

37

perusahaan perbankan dapat mengelola permodalan dengan baik yaitu

memanfaatkan secara optimal modal sendiri sehingga keuntungan yang

diperoleh akan meningkat karena tidak untuk membiayai modal dari

luar/eksternal. Dengan meningkatnya modal sendiri maka kesehatan

bank yang terkait dengan rasio permodalan/kecukupan modal juga akan

meningkat dan juga akan meningkatkan kepercayaan

masyarakat/nasabah karena laba yang meningkat tersebut. Bank yang

memiliki kecukupan modal yang tinggi, cenderung memiliki tingkat

return yang lebih tinggi dibandingkan dengan bank yang kecukupan

modalnya lebih rendah.

Namun temuan tersebut tidak sejalan dengan penelitian yang

dilakukan oleh Eng (2013), Widyaningrum dan Septiarini (2015),

Hakiim dan Rafsanjani (2016), Harianto (2017) serta Irwan (2017) yang

menyatakan bahwa variabel CAR ternyata tidak berpengaruh signifikan

terhadap ROA.

Atas dasar uraian hasil penelitian di atas, maka hipotesis yang

diajukan adalah:

H2: Semakin tinggi Capital Adequacy Ratio maka Return on Asset akan

semakin meningkat

3. Pengaruh Non Performing Finance Terhadap Return on Asset

Non Performing Finance (NPF) atau disebut juga pembiayaan

bermasalah menurut Ikatan Bankir Indonesia (2016: 84) adalah

38

pembiayaan kepada pihak ketiga bukan bank yang memiliki kualitas

kurang lancar, diragukan dan macet. Total pembiayaan adalah

pembiayaan kepada pihak ketiga buka bank.

Penelitian yang dilakukan oleh Pramuka (2010), Eng (2013),

Harianto (2017) dan Irwan (2017) menyatakan bahwa variabel risiko

pembiayaan (NPF) mempunyai pengaruh negatif dan signifikan

terhadap profitabilitas (ROA) bank umum syariah. Artinya,

peningkatan risiko pembiayaan (NPF) akan menyebabkan penurunan

profitabilitas (ROA) dan juga sebaliknya penurunan risiko pembiayaan

(NPF) akan menyebabkan peningkatan profitabilitas (ROA).

Namun hasil yang berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh

Rahmi dan Anggraini (2013) serta Kinanti dan Purwohandoko (2017)

yang menyatakan bahwa NPF memiliki pengaruh positif dan signifikan

terhadap ROA yang berarti jika NPF mengalami kenaikan, ROA juga

akan meningkat dan begitupun sebaliknya. Hal ini bertentangan dengan

logika operasional bank yang memiliki konsep ketika sebuah bank yang

memiliki pembiayaan yang bermasalah lebih banyak, maka akan

menurunkan pendapatan bank tersebut.

Berdasarkan uraian hasil penelitian di atas, maka hipotesis yang

diajukan adalah:

H3: Semakin rendah tingkat Non Performing Finance maka Return on

Asset akan semakin meningkat

39

4. Pengaruh Financing to Deposit Ratio Terhadap Return on Asset

Loan to Deposit Ratio (LDR) dalam perbankan konvensional atau

Financing to Deposit Ratio (FDR) dalam perbankan syariah menurut

Ikatan Bankir Indonesia (2015: 154) merupakan perbandingan antara

jumlah kredit yang diberikan dengan sumber dana yang berasal dari

dana masyarakat (giro, tabungan dan simpanan berjangka). Rasio ini

digunakan untuk melihat seberapa besar sumber dana yang berasal dari

dana masyarakat (yang umumnya jangka pendek) digunakan untuk

membiayai aset yang tidak likuid (kredit).

Penelitian yang dilakukan oleh Pramuka (2010), Riyadi dan

Yulianto (2014), Yunita (2014), Kinanti dan Purwohandoko (2017) dan

Yusuf dan Surjaatmadja (2018) menyatakan bahwa FDR memiliki

pengaruh yang signifikan terhadap ROA. Hal ini dapat diartikan bahwa

semakin tinggi rasio ini mengindikasikan semakin optimalnya fungsi

intermediasi yang dijalankan bank syariah, sehingga meningkatkan

profitabilitas.

Hasil penelitian tersebut tidak sejalan dengan penelitian yang

dilakukan oleh Suryani (2011), Muliawati dan Khoiruddin (2015),

Widyaningrum dan Septiarini (2015), Hakiim dan Rafsanjani (2016),

Harianto (2017) yang mengemukakan bahwa FDR tidak memiliki

pengaruh yang signifikan terhadap ROA.

40


diajukan adalah:

H4: Semakin tinggi tingkat Financing to Deposit Ratio maka Return on

Asset akan semakin meningkat

5. Pengaruh Dana Pihak Ketiga Terhadap Pertumbuhan Market

Share Bank Umum Syariah di Indonesia

Salah satu cerminan suatu bank dikatakan berhasil dalam kegiatan

usahanya dapat dilihat dari seberapa besar dana masyarakat yang dapat

dihimpuan bank tersebut. Dana masyarakat atau dana pihak ketiga yang

tinggi akan memudahkan bank untuk dapat mengalokasikan dananya ke

dalam beberapa alternatif salah satunya ialah penyaluran pembiayaan

kepada para pihak yang membutuhkan dana. Menurut Rofiatun (2016)

jika dana pihak ketiga tinggi perbankan semakin tinggi, maka

pendapatan perbankan syariah diyakini akan meningkat. Naylah (2010)

dalam Rofiatun (2016) mengungkapkan bahwa keuntungan yang

diperoleh dari pangsa pasar mencerminkan kekuatan pasar (karena

perusahaan menggarap permintaan pasar) atau efisiensi yang lebih baik

(karena mencapai skala ekonomi). Dengan kata lain semakin banyak

dana pihak ketiga yang dihimpun maka semakin banyak pula dana yang

digulirkan bank melalui pembiayaan. Sehingga bank memperoleh

keuntungan dari penyaluran tersebut yang berakibat pada meningkatnya

pangsa pasar bank bersangkutan.

41

Penelitian yang dilakukan oleh Purboastuti, et. al. (2015), Aisy dan

Mawardi (2016) yang menyatakan bahwa variabel DPK berpengaruh

positif signifikan terhadap pangsa pasar perbankan syariah di Indonesia.

Hal ini menunjukkan bahwa penghimpunan dana pihak ketiga

berpengaruh terhadap pertumbuhan aset perbankan syariah sehingga

berpengaruh pula terhadap peningkatan pangsa pasar perbankan syariah.

Secara ekonomi, perbankan syariah memiliki DPK yang cukup tinggi

untuk meningkatkan aset perbankan syariah sehingga berpengaruh

untuk meningkatkan pangsa pasar perbankan syariah.

Temuan berbeda ditemukan dalam penelitian Toba dan Aliludin

(2016). Penelitian ini menggunakan analisis Time Series Forecasting

yang dimaksudkan untuk meramalkan kinerja dan pangsa pasar Bank

Syariah di tahun-tahun mnedatang. Dari hasil analisis tersebut, terlihat

bahwa DPK Bank Syariah meningkat setiap tahunnya. Akan tetapi

dilihat dari porsi market share, peningkatan DPK tersebut lebih lambat

daripada peningkatan pertumbuhan bnak konvensional. Meskipun

mengalami pertumbuhan, Bank Syariah dinilai gagal untuk

meningkatkan market share-nya di tahun 2024. Dengan kata lain dapat

diartikan bahwa dibandingkan dengan bank konvensional, bank syariah

masih sedikit kurang bersaing dengan kinerja bank konvensional dan

perlu perbaikan untuk meningkatkan pertumbuhan laba dan dana pihak

ketiga dalam pangsa pasar.

42


diajukan adalah:

H5: Semakin tinggi tingkat Dana Pihak Ketiga maka akan semakin

meningkat posisi Market Share Bank Umum Syariah di Indonesia

6. Pengaruh Capital Adequacy Ratio Terhadap Pertumbuhan Market


Dendawijaya dalam Rahman (2016) menyatakan bahwa modal

merupakan salah satu faktor penting dalam rangka pengembangan usaha

bisnis dan menampung resiko kerugian, semakin tinggi CAR maka

semakin kuat kemampuan bank tersebut untuk menanggung resiko dari

setiap kredit/aktiva produktif yang beresiko. Jika nilai CAR tinggi

(sesuai ketentuan BI 8%) berarti bank tersebut mampu membiayai

operasi bank, keadaan yang menguntungkan bank tersebut akan

memberikan kontribusi yang cukup besar bagi profitabilitas.

Profitabilitas yang meningkat akan berpengaruh pada meningkatnya

aset suatu bank yang diukur dengan market share.

Penelitian yang dilakukan oleh peneliti terdahulu yaitu Saputra

(2014), Setyawati, et. al. (2015) dan Rahman (2016) yang menyatakan

bahwa CAR memiliki pengaruh positif yang signifikan pada Market

Share. Hal ini berarti bahwa semakin besar CAR maka market share

yang dicapai bank syariah akan semakin besar, karena semakin besar

CAR maka semakin tinggi kemampuan permodalan bank dalam

43

menjaga kemungkinan timbulnya risiko kerugian kegiatan usahanya.

Rendahnya CAR dikarenakan peningkatan ekspansi aset beresiko yang

tidak diimbangi dengan penambahan modal menurunkan kesempatan

bank untuk berinvestasi dan menurunkan kepercayaan masyarakat

sehingga berpengaruh pada penurunan pangsa pasar. Tingginya rasio

modal dapat melindungi deposan, dan memberikan dampak

meningkatnya kepercayaan masyarakat kepada bank, yang pada

akhirnya dapat meningkatkan market share.


diajukan adalah:

H6: Semakin tinggi tingkat Capital Adequacy Ratio maka akan semakin


7. Pengaruh Non Performing Finance Terhadap Pertumbuhan Market


Veithzal (2007) dalam Rahman (2016) mengungkapkan bahwa

pembiayaan bermasalah berarti pembiayaan yang dalam pelaksaannya

belum mencapai atau memenuhi target yang diinginkan pihak bank

seperti: pengembalian pokok atau bagi hasil yang bermasalah,

pembiayaan yang memiliki kemungkinan timbulnya resiko di kemudian

hari bagi bank, pembiayaan yang termasuk golongan perhatian khusus,

diragukan dan macet serta golongan lancar yang berpotensi terjadi

penunggakan dalam pengembalian. Oleh karena itu jika rasio

44

pembiayaan bermasalah dalam hal ini NPF dalam suatu bank tergolong

tinggi maka bank juga akan mengalami penurunan keuntungan yang

diperoleh. Hal ini akan berpengaruh pada menurunnya porsi pangsa

pasar bank bersangkutan.

Penelitian yang dilakukan oleh Saputra (2014), Rahman (2016),

Purboastuti, et. al. (2015) serta Al Arif dan Rahmawati (2018)

menyatakan bahwa variabel NPF berpengaruh negatif signifikan

terhadap market share. Hasil penelitian ini menunujukkan bahwa

semakin banyaknya pembiayaan bermasalah membuat bank syariah

tidak berani meningkatkan penyaluran pembiayaannya apalagi bila dana

pihak ketiga tidak dapat dicapai secara optimal maka dapat mengganggu

likuiditas suatu bank. Pengelolaan pembiayaan sangat diperlukan oleh

bank, mengingat fungsi pembiayaan sebagai penyumbang pendapatan

terbesar bagi bank syariah. Tingkat kesehatan pembiayaan (NPF) ikut

mempengaruhi peningkatan pangsa pasar. Adanya pembiayaan

bermasalah yang besar dapat mengakibatkan hilangnya kesempatan

untuk memperoleh pendapatan dari pembiayaan yang diberikan

sehingga berpengaruh buruk pada market share. Dengan demikian

semakin besar NPF akan mengakibatkan menurunnya market share.

Temuan tersebut tidak sejalan denggan penelitian yang dilakukan

oleh Syafrida dan Abror (2011) yang menyatakan bahwa NPF memiliki

pengaruh yang positif terhadap pertumbuhan aset perbankan syariah.

45

Peningkatan NPF akan meningkatkan pula pertumbuhan aset perbankan

syariah di Indonesia. Peningkatan NPF ini tidak memepengaruhi

pertumbuhan aset perbankan syariah secara signifikan. Ini berarti,

peningkatan NPF tidak serta merta dan tidak selalu mengakibatkan

perubahan pada pertumbuhan aset perbankan syariah di Indonesia.


diajukan adalah:

H7: Semakin rendah tingkat Non Performing Finance maka akan

semakin meningkat posisi Market Share Bank Umum Syariah di

Indonesia

8. Pengaruh Financing to Deposit Ratio Terhadap Pertumbuhan

Market Share Bank Umum Syariah di Indonesia

Dalam lalu lintas pembayaran, bank memiliki fungsi intermediasi.

Fungsi intermediasi ini dalam praktiknya diwujudkan dalam penyaluran

kredit atau pembiayaan dalam bank syariah. Dana yang dihimpun dari

masyarakat disalurkan kepada pihak yang membutuhkan dana oleh bank

syariah. Saputra (2014) mengatakan bahwa jika rasio ini meningkat

dalam batas tertentu maka akan semakin banyak dana yang disalurkan

dalam bentuk pembiayaan, sehingga akan meningkatkan market share

bank syariah, dengan asumsi bank menyalurkan dananya untuk

pembiyaan yang efektif.

46

Penelitian yang dilakukan oleh Syafrida dan Abror (2011) dan

Saputra (2014) menyatakan bahwa FDR pengaruh positif yang

signifikan pada Market Share. Hal tersebut dapat berarti bahwa semakin

tinggi FDR maka akan semakin tinggi tingkat market share. Semakin

meningkatnya FDR bank syariah dalam batas tertentu, maka semakin

meningkat pula laba bank yang pada akhirnya menimbulkan

peningkatan pembiayaan dan mengakibatkan tingginya market share

bank syariah, dengan asumsi bank menyalurkan dananya untuk

pembiayaan yang efektif.

Temuan tersebut tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan

oleh Purboastuti, et. al. (2015) serta Al Arif dan Rahmawati (2018) yang

menyatakan bahwa FDR berpengaruh positif namun tidak signifikan

terhadap pangsa pasar perbankan syariah di Indonesia. Hal ini berarti

bahwa tingkat rasio pembiayaan bank dalam menjalankan operasinya,

berpengaruh terhadap tingkat pendapatan yang dihasilkan oleh bank

syariah sehingga dapat menigkatkan pangsa pasar perbankan syariah

walaupun kecil. Secara ekonomi, perbankan syariah memiliki tingkat

FDR yang tinggi namun tingkat likuiditasnya rendah. Pendapatan yang

diperoleh dari pembiayaan relatif kecil sehingga tidak terlalu

berpengaruh pada peningkatan aset perbankan syariah. Berdasarkan

uraian di atas, maka hipotesis yang diajukan adalah:

47

H8: Semakin tinggi tingkat Financing to Deposit Ratio maka akan

semakin meningkat posisi Market Share Bank Umum Syariah di

Indonesia

9. Pengaruh Return on Asset Terhadap Pertumbuhan Market Share

Bank Umum Syariah di Indonesia

Return on Asset (ROA) digunakan untuk mengukur kemampuan

manajemen bank dalam memperoleh laba secara keseluruhan

(Dendawijaya, 2003: 120). Semakin besar ROA suatu bank, semakin

besar pula tingkat keuntungan yang dicapai bank tersebut dari segi

penggunaan aset (Widyaningrum dan Septiarini, 2015: 974).

Peningkatan keuntungan bank syariah dapat berarti bahwa laba

perusahaan meningkat. Peningkatan laba perusahaan ini dapat

meningkatkan posisi pangsa pasar bank syariah.

Penelitian yang meneliti tentang adanya pengaruh ROA terhadap

pertumbuhan market share dilakukan oleh peneliti terdahulu yaitu

Saputra (2014). Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa ROA

memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap market share.

Apabila profitabilitas suatu bank tersebut memiliki peningkatan yang

signifikan maka masyarakat akan mempercayakan untuk menempatkan

dananya di bank tersbeut karena masyarakat akan memperhitungkan

bagi hasil yang diperoleh akan cukup menguntungkan baginya, oleh

karen itu semakin besar ROA suatu bank, semakin besar pula tingkat

48

keuntungan yang dicapai bank, dan semakin baik kinerja dan posisi

pangsa pasar bank tersebut.

Hasil penelitian tersebut sejalan dengan hasil penelitian yang

dilakukan oleh Purboastuti, et. al. (2015). Uji Regresi Linear Berganda

menunjukkan bahwa secara parsial ROA berpengaruh positif dan

signifikan terhadap pangsa pasar perbankan syariah di Indonesia. Hal

ini menunjukkan bahwa rasio yang digunakan untuk mengukur efisiensi

manajemen yaitu ROA berpengaruh terhadap peningkatan pangsa pasar

perbankan syariah. Secara ekonomi, perbankan syariah memiliki

tingkat ROA yang tinggi sehingga menunjukkan tingkat keuntungan

bank yang relatif tinggi. Dari tingginya tingkat keuntungan bank

sehingga meningkatkan aset perbankan syariah. Meningkatnya aset

perbankan syariah akan meningkatkan pangsa pasar perbankan syariah.

Dari uraian tersebut maka hipotesis yang diajukan adalah:

H9: Semakin tinggi tingkat Return on Asset maka akan semakin


49

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

A. Jenis Penelitian

Penelitian ini termasuk ke dalam jenis penelitian kuantitatif. Penelitian

dengan metode kuantitatif dapat diartikan sebagai metode penelitian yang

berlandasakan pada filsafat positivisme, digunakan untuk meneliti pada

populasi atau sampel tertentu, pengumpulan data menggunakan instrumen

penelitian, analisis data bersifat kuantitatif/statistik, dengan tujuan untuk

menguji hipotesis yang telah ditetapkan (Sugiyono, 2016: 35).

B. Data dan Sumber Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder panel. Data

panel (pool data) merupakan gabungan antara data runtut waktu (time series)

dan seksi silang (cross section) (Winarno, 2015: 2.1). Dalam penelitian ini data

sekunder tersebut meliputi laporan keuangan serta laporan publikasi bulanan

Bank Umum Syariah periode Januari 2016 – Desember 2017 yang tercantum

pada situs resmi Bank Indonesia dan Otoritas Jasa Keuangan serta pada situs

resmi masing-masing Bank Umum Syariah terkait.

C. Populasi dan Sampel

1. Populasi

Diterangkan oleh Sugiyono (2016: 148) populasi adalah wilayah

generalisasi yang terdiri atas: obyek/subyek yang mempunyai kuantitas

50

dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari

dan kemudian ditarik kesimpulannya. Jadi populasi bukan hanya orang,

tetapi juga obyek dan benda-benda alam yang lain. Populasi juga bukan

sekedar jumlah yang ada pada obyek/subyek yang dipelajari, tetapi

meliputi seluruh karakteristik/sifat yang dimiliki oleh subyek atau obyek

itu (Sugiyono, 2016: 148).

Populasi yang dimaksud dalam penelitian ini adalah seluruh Bank

Umum Syariah (BUS) yang terdaftar di Otoritas Jasa Keungan (OJK) atau

Bank Indonesia (BI).

2. Sampel

Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki

oleh populasi tersebut. Bila populasi besar, dan peneliti tidak mungkin

mempelajari semua yang ada pada populasi, misalnya karena keterbatasan

dana, tenaga dan waktu, maka peneliti dapat menggunakan sampel yang

diambil dari populasi itu. Apa yang dipelajari dari sampel itu,

kesimpulannya akan dapat diberlakukan untuk populasi. Untuk itu sampel

yang diambil dari populasi harus betul-betul representatif (mewakili)

(Sugiyono, 2016: 149).

Teknik pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini

adalah Pupossive/Judgmental Sampling. Pupossive/Judgmental Sampling

adalah teknik pengambilan sampling yang hampir sama dengan quota

sampling. Bedanya, jika Purpossive ciri yang ditetapkan adalah

51

berdasarkan kelompok (Adi, 2014: 112). Kriteria penunjukan sampel yang

akan diteliti adalah:

a. Merupakan Bank Umum Syariah (BUS) yang terdaftar pada Otoritas

Jasa Keuangan (OJK) dan Bank Indonesia (BI) periode 2016 – 2017.

b. BUS tersebut menerbitkan laporan keuangan bulanan periode Januari

2016 – Desember 2017 dan telah dipublikasikan baik di situs resmi

masing-masing BUS maupun pada situs Otoritas Jasa Keungan atau

Bank Indonesia (Saputra, 2014).

c. BUS tersebut menampilkan informasi atau data yang dibutuhkan

untuk penelitian selama periode Januari 2016 – Desember 2017.

Berdasarkan kriteria-kriteria di atas, jumlah sampel dari penelitian

ini dapat dijelaskan pada tabel di bawah ini:

Tabel 3.1

Proses Pengambilan Sampel

No. Karakteristik Sampel Ket

1. Bank Umum Syariah yang terdaftar di Otoritas Jasa Keuangan

(OJK) dan Bank Indonesia (BI)

13

2. Bank umum syariah yang tidak memiliki laporan keuangan dan

laporan publikasi bulanan lengkap dari tahun 2016-2017

6

Jumlah Sampel Penelitian 7 Sumber: Situs resmi OJK dan BI serta situs resmi masing-masing BUS

Dari tabel 3.1 di atas dapat diketahui bahwa jumlah sampel yang

sesuai dengan kriteria penunjukan sampel dalam penelitian ini adalah

sebanyak 7 Bank Umum Syariah. Adapun nama-nama perusahaan yang

menjadi sampel dari penelitian ini yaitu sebagai berikut:

52

Tabel 3.2

Sampel Penelitian

No. Nama Bank Umum Syariah

1. PT Bank BCA Syariah

2. PT Bank Mega Syariah

3. PT Bank Negara Indonesia Syariah

4. PT Bank Syariah Bukopin

5. PT Bank Tabungan Pensinan Nasional Syariah

6. PT Bank Victoria Syariah

7. PT Bank Maybank Syariah Indonesia Sumber: Situs resmi masing-masing BUS

D. Metode Pengambilan Data

Metode pengambilan data adalah teknik atau cara yang dilakukan oleh

peneliti untuk mendapatkan data yang akan dianalisis atau diolah untuk

menghasilkan suatu kesimpulan (Bawono, 2006: 29). Data yang digunakan

dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder merupakan data yang

sudah tersedia sehingga kita tinggal mencari dan mengumpulkan (Sugiyono,

2016: 12). Metode pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan melalui

studi kepustakaan dan pencarian secara online atau internet.

E. Definisi Konsep dan Operasional

1. Variabel Independen

Variabel bebas (independent variable) merupakan variabel

stimulus atau variabel yang mempengaruhi variabel lain. Variabel bebas

merupakan variabel yang variabelitasnya diukur, dimanipulasi, atau

dipilih oleh peneliti untuk menentukan hubungannya dengan suatu gejala

yang diobservasi (Sarwono, 2010: 38). Atas dasar penjelasan tersebut,

53

maka variabel bebas dalam penelitian ini diantaranya yaitu Dana Pihak

Ketiga (DPK), Capital Adequacy Ratio (CAR), Non Performing

Financing (NPF) dan Fianncing to Deposit Ratio (FDR).

2. Variabel Mediator atau Intervening

Menurut Baron dan Kenny (1986) suatu variabel disebut mediator

jika variabel tersebut ikut mempengaruhi hubungan antara variabel

prediktor (independen) dan variabel kriterion (dependen) (Ghozali, 2016:

235). Sesuai dengan penjelasan yang sudah dipaparkan sebelumnya, maka

dapat disimpulkan bahwa variabel mediator atau intervening dalam

penelitian ini yaitu variabel kinerja keuangan yang diukur dengan rasio

Return on Asset (ROA).

3. Variabel Dependen

Variabel terikat (dependent variable) adalah variabel yang

memberikan reaksi atau respons jika dihubungkan dengan variabel bebas.

Variabel terikat adalah variabel yang variabelitasnya diamati dan diukur

untuk menentukan pengaruh yang disebabkan oleh variabel bebas

(Sarwono, 2010: 38). Variabel dependen dalam penelitian ini adalah

market share (pangsa pasar).

Untuk memberikan pemahaman yang lebih spesifik terhadap

variabel-variabel penelitian ini, maka variabel tersebut didefinisikan

secara operasional sebagai berikut:

54

Tabel 3.3

Definisi dan Perhitungan Variabel

Variabel Definisi dan Pengukuran

Dana Pihak Ketiga (X1) Ikatan Bankir Indonesia (2016: 83) total dana pihak ketiga

adalah seluruh dana pihak ketiga bukan bank berupa giro,

tabungan dan deposito.

Berikut merupakan formula yang dapat digunakan untuk

mencari nilai total Dana Pihak Ketiga:

𝑫𝑷𝑲 = 𝑮𝒊𝒓𝒐 + 𝑻𝒂𝒃𝒖𝒏𝒈𝒂𝒏 + 𝑫𝒆𝒑𝒐𝒔𝒊𝒕𝒐

Capital Adequacy Ratio

(X2)

Menurut Dendawijaya (2005) dalam Eng (2013: 158)

Capital Adequacy Ratio adalah rasio yang memperlihatkan

seberapa jauh seluruh aktiva bank yang mengandung risiko

(kredit, penyertaan, surat berharga, tagihan pada bank lain)

ikut dibiayai dari dana modal sendiri bank, di samping

memperoleh dana-dana dari sumber-sumber di luar bank,

seperti dana masyarakat, pinjaman (utang) dan lain-lain.

Rasio ini dapat dirumuskan sebagai berikut (Eng, 2013:

158):

𝑪𝑨𝑹 =𝑴𝒐𝒅𝒂𝒍 𝑩𝒂𝒏𝒌

𝑨𝒌𝒕𝒊𝒗𝒂 𝑻𝒆𝒓𝒕𝒊𝒎𝒃𝒂𝒏𝒈 𝑴𝒆𝒏𝒖𝒓𝒖𝒕 𝑹𝒊𝒔𝒊𝒌𝒐× 𝟏𝟎𝟎%

Non Performing

Financing (X3)

Menurut Ikatan Bankir Indonesia (2016: 84) pembiayaan

bermasalah adalah perbandingan antara pembiayaan kepada

pihak ketiga bukan bank yang memiliki kualitas kurang

lancar, diragukan dan macet dengan total pembiayaan yang

diberikan.

Variabel NPF menggunakan cara perhitungan sebagai

berikut (Ikatan Bankir Indonesia, 2016: 84):

𝑵𝑷𝑭 =𝑷𝒆𝒎𝒃𝒊𝒂𝒚𝒂𝒂𝒏 𝑩𝒆𝒓𝒎𝒂𝒔𝒂𝒍𝒂𝒉

𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑷𝒆𝒎𝒃𝒊𝒂𝒚𝒂𝒂𝒏× 𝟏𝟎𝟎%

55


Ratio (X4)

Menurut Ikatan Bankir Indonesia (2015: 154) Loan to

Deposit Ratio (LDR) atau Financing to Deposit Ratio

(FDR) merupakan perbandingan antara jumlah kredit yang

diberikan dengan sumber dana yang berasal dari dana

masyarakat (giro, tabungan dan simpanan berjangka).

Variabel FDR menggunakan cara perhitungan sebagai

berikut:

𝑭𝑫𝑹 =𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑫𝒂𝒏𝒂 𝒚𝒂𝒏𝒈 𝑫𝒊𝒃𝒆𝒓𝒊𝒌𝒂𝒏

𝑫𝒂𝒏𝒂 𝑷𝒊𝒉𝒂𝒌 𝑲𝒆𝒕𝒊𝒈𝒂× 𝟏𝟎𝟎%

Return on Asset (Z) Ikatan Bankir Indonesia (2016: 103) menyebutkan bahwa

ROA membandingkan laba bersih dengan total aset. Rasio

ini mengukur imbal hasil dari perusahaan untuk pemodal

dan para kreditor. Berikut merupakan formula yang dapat

digunakan untuk mencari nilai rasio Return on Asset:

𝑹𝑶𝑨 =𝑳𝒂𝒃𝒂 𝑩𝒆𝒓𝒔𝒊𝒉 𝑺𝒆𝒕𝒆𝒍𝒂𝒉 𝑷𝒂𝒋𝒂𝒌

𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑨𝒌𝒕𝒊𝒗𝒂 𝒂𝒕𝒂𝒖 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑨𝒔𝒔𝒆𝒕× 𝟏𝟎𝟎%

Market Share (Y) Market share (pangsa pasar) juga dikemukakan oleh yaitu

presentase pasar yang ditentukan dalam ukuran unit

maupun revenue dan dihitung berdasarkan specific entity.

Market share menjelaskan penjualan perusahaan sebagai

presentase volume total penjualan dalam industri, market,

ataupun produk, pangsa pasar merupakan bagian pasar yang

dapat diraih oleh perusahaan (Sumarwan, et. al., 2011)

dalam Rusliani, 2017: 92).

Perhitungan Market Share yaitu sebagai berikut

(Purboastuti, et. al., 2015: 15):

𝑴𝑺 =𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑨𝒔𝒆𝒕 𝑷𝒆𝒓 𝑩𝒂𝒏𝒌 𝑼𝒎𝒖𝒎 𝑺𝒚𝒂𝒓𝒊𝒂𝒉

𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑨𝒔𝒆𝒕 𝑷𝒆𝒓𝒃𝒂𝒏𝒌𝒂𝒏 𝑵𝒂𝒔𝒊𝒐𝒏𝒂𝒍× 𝟏𝟎𝟎%

56

F. Metode Analisis Data

Dalam penelitian ini, hipotesis akan diuji dengan menggunakna analisis

jalur (path analysis). Sebelum pengujian model dilakukan, terlebih dahulu

dilakukan Uji Asumsi Klasik.

1. Uji Statistik Deskriptif

Langkah awal penganalisisan data dimulai dari analisis statistik

deskriptif. Ghozali (2013) menjelaskan bahwa analisis statistik deskriptif

akan memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang berkaitan

dengan nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum,

minimum, sum, range, kurtosis, dan skewness (kemencengan distribusi).

2. Uji Akar Unit (Unit Root Test)

Sebelum melakukan analisis, kita harus mengetahui terlebih

dahulu apakah data panel bersifat stasioner atau tidak. Data yang tidak

stasioner bila diregresi akan mudah menyebabkan regresi lancung. Data

dikatakan stasioner bila memenuhi syarat berikut: (1) rata-rata dan

variannya konstan sepanjang waktu, dan (2) kovarian antara dua runtut

waktu tergantung pada kelambanan antara dua periode tersebut. Oleh

karenanya data yang tidak stasioner harus dijadikan stasioner dulu

(Winarno, 2015: 11.5). Uji yang digunakan adalah Uji Akar Unit.

Pengambilan keputusan dalam uji ini menurut Winarno (2015: 75)

apabila nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05 maka, dapat dikatakan

57

bahwa data stasioner. Sebaliknya, jika nilai probabilitas lebih besar dari

0,05 maka data tidak stasioner.

3. Metode Estimasi Data Panel

a. Pendekatan Efek Tetap (Fixed Effect)

Teknik yang paling sederhana mengasumsikan bahwa data

gabungan yang ada, menunjukkan kondisi yang sesungguhnya.

Hasil analisis regresi dianggap berlaku pada semua objek pada

semua waktu. Metode ini sering disebut dengan common effect.

Kelemahan asumsi ini adalah ketidaksesuaian model dengan

keadaaan yang sesungguhnya. Kondisi tiap objek saling berbeda,

bahkan satu objek pada suatu waktu akan sangat berbeda dengan

kondisi objek tersebut pada waktu yang lain. Oleh karena itu

diperlukan suatu model yang dapat menunjukkan perbedaan

konstanta antar objek, meskipun dengan koefisien regresor yang

sama. Model ini dikenal dengan model regresi fixed effect (efek

tetap). Efek tetap di sini maksudnya adalah bahwa satu objek,

memiliki konstanta yang tetap besarnya untuk berbagai periode

waktu. Demikian juga dengan koefisien regresinya, tetap besarnya

dari waktu ke waktu (time invariant) (Winarno, 2015: 9.14).

b. Pendekatan Efek Random (Random Effect)

Selain dengan metode efek tetap, kita juga dapat menganalisis

regresi data dengan efek random. Efek random digunakan untuk

58

mengatasi kelemahan metode efek tetap yang menggunakan

variabel semu, metode efek random menggunakan residual, yang

diduga memiliki hubungan antar waktu dan antar objek (Winarno,

2015: 9.17).

c. Pemilihan Model

Untuk memilih model terbaik dapat digunakan Uji Chow dan

Uji Hausman yaitu sebagai berikut:

1) Uji Chow (Chow Test)

Uji Chow digunakan untuk menentukan apakah model data

panel diregresi dengan metode Common Effect atau dengan

metode Fixed Effect, apabila dari hasil uji tersebut ditentukan

bahwa Common Effect yang digunakan, maka tidak perlu diuji

kembali dengan Uji Hausman, namun apabila dari hasil Uji

Chow tersebut ditentukan bahwa metode Fixed Effect yang

digunakan, maka harus ada uji lanjutan dengan Uji Hausman.

Adapun penilaiannya dengan memperhatikan nilai probabilitas

untuk cross section F. Jika nilainya lebih dari 0.05 maka model

yang terpilih adalah Common Effect, tetapi jika kurang dari 0.05

maka model yang terpilih Fixed Effect.

2) Uji Hausman (Hausman Test)

Hausman test adalah pengujian statistik untuk memilih

apakah model Fixed Effect atau Random Effect yang paling tepat

59

digunakan apabila dari Uji Chow tersebut ditentukan bahwa

motode Fixed Effect yang digunakan, maka harus ada uji

lanjutan dengan Uji Hausman untuk memilih antara metode

Fixed Effect atau metode Random Effect yang akan digunakan

untuk mengestimasi regresi data panel. Adapun penilaiannya

dengan memperhatikan nilai probabilitas untuk cross section F.

Jika nilainya lebih dari 0.05 maka model yang terpilih adalah

Random Effect, tetapi jika kurang dari 0.05 maka model yang

terpilih Fixed Effect (Winarno, 2015: 9.25).

4. Uji Asumsi Klasik

Model regresi yang baik adalah yang memenuhi seluruh uji ausmsi

klasik, yaitu data terdistribusi normal, tidak terjadi multikolinieritas, bebas

dari autokorelasi, dan homokendastisitas (Bawono, 2006: 115).

a. Uji Normalitas

Menurut Ghozali (2016: 154) uji normalitas bertujuan untuk

menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu ataau

residual memiliki distribusi normal. Menurut Winarno (2015:

5.41) data dalam analisis multivariat, para peneliti menggunakan

pedoman kalua tiap variabel terdiri atas 30 data, maka data sudah

berdistribusi normal. Meskipun demikian, untuk menguji dengan

lebih akurat salah satunya dnegan uji Jarque-Bera. Dapat

60

dikatakan berdistribusi normal jika nilai Jarque-Bera kurang dari

2 atau nilai probabilitasnya melebihi taraf signifikansi 5%.

b. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model

regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas

(independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi

korelasi di antara variabel independen (Ghozali, 2016: 103).

Kondisi terjadinya multikolinier ditunjukkan dengan

berbagai informasi. Salah satunya dengan melakukan auxiliary

regression. Menurut (Winarno, 2015: 5.1) regresi jenis ini dapat

digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua (atau lebih)

variabel independen yang secara bersama-sama (misalnya X2 dan

X3) mempengaruhi satu variabel independen yang lain (misalnya

X1). Kita harus menjalankan beberapa regresi, masing-masing

dengan memberlakukan satu variabel independen (misalnya X1)

sebagai variabel dependen dan variabel independent lainnya tetap

diperlakukan sebagai variabel independent. Pengambilan

keputusan pada uji ini adalah jika R2 hasil regresi utama lebih

besar dari pada r2 hasil regresi parsial antar variabel independen

dengan variabel independen lainnya, sehingga dapat dikatakan

tidak ada gejala multikolinearitas (Bawono, 2006: 122).

61

c. Uji Autokorelasi

Autokorelasi atau Otokorelasi (Autocorrelation) menurut

Winarno (2915: 5.29) adalah hubungan antara residual satu

observasi dengan residual observasi lainnya. Otokorelasi lebih

mudah timbul pada data yang bersifat runtut waktu, karena

berdasarkan sifatnya, data masa sekarang dipengaruhi oleh data

pada masa-masa sebelumnya. Meskipun demikian, tetap

dimungkinkan otokorelasi dijumpai pada data yang bersifat

antarobjek (cross section).

Pendeteksian autokorelasi pada penelitian ini

menggunakan Uji Durbin-Watson. Pengambilan keputusan dalam

uji ini didasarkan pada kondisi apabila nilai koefisien Durbin-

Watson berada di antara dU dan 4-dU.

d. Uji Heteroskedastisitas

Uji Heteroskedasatisitas bertujuan menguji apakah dalam

model regresi terjadi kesamaan variance dari residual satu

pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual

satu pengamatan lain tetap, maka disebut Homokedastisitas dan

jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik

adalah yang Homokedastisitas atau tidak terjadi

Heteroskedastisitas (Ghozali, 2016: 134).

62

Pendeteksian terhadap ada tidaknya heteroskedastisitas

dalam penelitian ini dilakukan dengan melakukan Uji Glejser.

Gujarat dalam Ghozali (2016: 137) menyatakan bahwa seperti

halnya Uji Park, Glejser mengusulkan untuk meregres nilai

absolut residual terhadap variabel independen dengan persamaan

regresi: | Ut| = α + βXt + vt. Model regresi dikatakan bebas dari

gejala heteroskedastisitas jika nilai probabilitasnya lebih besar

dari taraf signifikansi 5%.

5. Pengujian Hipotesis

a. Uji Signifikansi Infdividual (Uji t Statistik)

Uji t merupakan metode yang paling sering digunakan untuk

menilai perbedaan rata-rata antara dua kelompok. Secara teori, rumus

ini hanya dapat digunakan dengan sampel yang kecil, misalnya 10

dengan catatan data yang digunakan bersifat homogeny dan

berdistribusi normal dalam kelompok masing-masing yang

dibandingkan (Sarwono, 2010: 57). Uji signifikansi parameter

individual ini dapat dilakukan terhadap variabel independen dengan

hipotesis sebagai berikut:

1) Ho: β1 = 0, artinya variabel independen tidak berpengaruh secara

langsung terhadap variabel dependen

2) Ha: β1 ≠ 0, artinya variabel independent berpengaruh secara

langsung terhadap variabel dependen.

63

Guna menentukan apakah Ho diterima atau sebaliknya maka

diperlukan ketentuan pengambilan keputusan sebagai berikut

(Bawono, 2006: 90):

1) Jika t hitung < t tabel, maka Ho diterima. Artinya tidak ada

pengaruh yang signifikan antara variabel independen dengan

variabel dependen.

2) Jika t hitung > t tabel, maka Ho ditolak. Artinya ada pengaruh

yang signifikan antara variabel independen dengan variabel

dependen.

Di samping membandingkan t-hitung dnegan t-tabel agar bisa

menentukan Ho diterima atau tidak, dapat pula dengan melihat nilai

signifikansinya apakah lebih atau kurang dari 5 % (Bawono, 2006:

91).

b. Uji Signifikansi Simultan (Uji F Statistik)

Analisis variansi atau uji F, digunakan untuk menentukan

apakah ada perbedaan signifikan antara kelompok-kelompok yang

telah diukur baik pada skala interval maupun skala rasio. Analisis

variansi bisa digunakan dengan desain kelompok independen

maupun desain pengukur berulang (Cozby, 2009, 540). Berikut

hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini:

1) Ho: β1 = 0, artinya variabel independen secara bersama-sama

tidak berpengaruh secara langsung terhadap variabel dependen.

64

2) Ha: β1 ≠ 0, artinya variabel independen secara bersama-sama

berpengaruh secara langsung terhadap variabel dependen.

Dasar pengambilan keputusan uji F menurut Bawono (2006:

92) adalah jika t hitung < F tabel, maka Ho diterima artinya tidak

ada pengaruh yang signifikan antara variabel independen secara

bersama-sama (X123…) terhadap variabel dependen (Y). jika F

hitung > F tabel, maka Ho ditolak artinya ada pengaruh yang

signifikan antara variabel independen secara bersama-sama

(X123…) terhadap variabel dependen (Y).

Disamping dengan membandingkan F-hitung dengan F-tabel

untuk menentukan Ho diterima atau tidak dapat dengan melihat

nilai signifikansinya apakah lebih atau kurang dari 5 % (Bawono,

2006: 92).

c. Uji R2 (Koefisien Determinasi)

Menurut Bawono (2006: 92) koefisien determinasi (R2)

menunjukkan sejauh mana tingkat hubungan antara variabel

dependen (Y) dengan variabel independen (X123…), atau sejauh

mana kontribusi variabel independen (X123…) mempengaruhi

variabel dependen (Y).

R2 merupakan rasio variabilitas nilai-nilai yang dibuat model

dengan variabilitas nilai data asli. Secara umum, R2 digunakan

sebagai informasi mengenai kecocokan suatu model. Dalam regresi,

65

R2 dijadikan sebagi pengukur seberapa baik garis regresi mendekati

nilai data asli yang dibuat model. Jika R2 sama dengan 1 maka angka

tersebut menunjukkan garis regresi cocok dengan data secara

sempurna (Sarwono, 2010: 123).

6. Analisis Jalur (Path Analysis)

Menurut Ghozali (2016: 237) analisis jalur merupakan perluasan

dari regresi linear berganda, atau analisis jalur adalah penggunaan analisis

regresi untuk menaksir hubungan kausalitas antar variabel (model causal)

yang telah ditetapkan sebelumnya berdasarkan teori. Analisis jalur sendiri

tidak dapat menentukan hubungan sebab-akibat dan juga tidak dapat

digunakan sebagai subtitusi bagi peneliti untuk melihat hubungan

kausalitas antar variabel. Hubungan kausalitas antar variabel telah

dibentuk dengan model berdasarkan landasar teoritis. Apa yang dapat

dilakukan oleh analisis jalur adalah menentukan pola hubungan antara tiga

atau lebih variabel dan tidak dapat digunakan untuk mengkonfirmasi atau

menolak hipotesis kausalitas imajiner.

Dalam penelitian ini analisis jalur digunakan untuk menguji

hubungan antara variabel Dana Pihak Ketiga (DPK), Capital Adequacy

Ratio (CAR), Non Performing Financing (NPF), Financing to Deposit

Ratio (FDR) dan Return on Asset (ROA) terhadap Market Share (MS) dan

apakah hubungan DPK, CAR, NPF, FDR ke MS dimediasi oleh variabel

ROA.

66

Guna melihat pengaruh mediasi yang ditunjukkan oleh kedua

persamaan di atas, selanjutnya dapa diuji menggunakan Sobel test dengan

cara menghitung standar eror dari koefisien rumus sebagai berikut:

Sp2p3 = √𝑝32𝑠𝑝22+𝑝22𝑠𝑝32 + 𝑠𝑝22𝑠𝑝32

Berdasarkan hasil Sp2p3 tersebut selanjutnya dapat dihitung nilai t statistik

pengaruh mediasi dengan rumus sebagai berikut:

t = 𝑝2𝑝3

𝑆𝑝2𝑝3

Apabila diperoleh nilai t hitung lebih besar dari t tabel maka dapat

disimpulkan bahwa koefisien mediasi signifikan yang berarti ada

pengaruh mediasi.

G. Alat Analisis Data

Alat analisis data dalam penelitian ini menggunakan software EViews 9,

adalah progam komputer yang digunakan untuk mengolah data statistik dan

data ekonometrika. Program EViews dibuat oleh QMS (Quantitative Micro

Software) yang berkedudukan di Irvine, Calivornia Amerika Serikat (Winarno,

2015: 1.1). Terdapat dua model persamaan regresi dalam penelitian ini yang

dapat ditulis secara matematik sebagai berikut:

MS = α0 + b1DPK + CAR + b3NPF + b4FDR + b5ROA + e …………… (1)

ROA = α0 + b1DPK + b2CAR + b3NPF + b4FDR + e ……………………(2)

Keterangan:

MS = Market Share

67

ROA = Return on Asset

α0 = Konstanta (constant)

b1−5 = Koefisien Regresi

DPK = Dana Pihak Ketiga

CAR = Capital Adequacy Ratio

NPF = Non Performing Finance

FDR = Financing to Deposit Ratio

e = Kesalahan (error)

68

BAB IV

ANALISIS DATA

A. Deskripsi Objek Penelitian

1. Deskripsi Data

Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari variabel

independen yang meliputi Dana Pihak Ketiga, Capital Adequacy Ratio,

Non Performing Finance dan Financing to Deposit Ratio, variabel

intervening adalah Return on Asset dan variabel dependen yaitu market

share. Data masing-masing variabel diperoleh dari statistik publikasi

Otoritas Jasa Keuangan (OJK) dan serta laporan bulanan pada periode

2016 hingga 2017 pada situs resmi masing-masing Bank Umum Syariah

yang dapat dilihat pada Tabel 3.2.

Perhitungan variabel dependen (Y) yaitu market share

menggunakan total aktiva masing-masing BUS dibagi dengan total aktiva

perbankan nasional dan untuk variabel intervening (Z) yaitu profitabilitas

menggunakan Return on Asset yang diperoleh dari laba bersih setelah

pajak dibagi dengan total aktiva. Sementara untuk perhitungan variabel

independen (X1) yaitu Dana Pihak Ketiga menggunakan penjumlahan

antara seluruh komponen dana pihak ketiga yang terdiri dari giro,

tabungan dan deposito, variabel Capital Adequacy Ratio (X2)

menggunakan modal bank dibagi oleh aktiva tertimbang menurut risiko,

69

variabel Non Performing Finance (X3) menggunakan pembiayaan

bermasalah dibagi dengan total pembiayaan yang dikeluarkan dan untuk

variabel Financing to Deposit Ratio (X4) menggunakan total pembiayaan

dibagi dengan total dana pihak ketiga.

2. Statistik Deskriptif

Berdasarkan hasil analisis deskriptif statistik, pada tabel 4.1

berikut dijelaskan tentang jumlah sampel (n), nilai mean, median, standar

deviasi, minimum serta nilai maximum untuk masing-masing variabel:

Tabel 4.1

Hasil Uji Statistik Deskriptif

MS ROA DPK CAR NPF FDR

Mean 0.000515 0.006111 6.45E+12 0.441285 0.047300 1.098955

Median 0.000380 0.005030 4.50E+12 0.343745 0.015970 0.934710

Maximum 0.001910 0.117720 2.94E+13 1.619284 0.591140 9.986840

Minimum 7.00E-05 -0.104710 4.79E+11 0.121790 0.000170 0.684630

Std. Dev. 0.000558 0.028032 7.64E+12 0.298580 0.088820 0.743641

Observations 168 168 168 168 168 168 Sumber: Data Sekunder Diolah, 2018

Berdasarkan tabel 4.1 tersebut diketahui bahwa jumlah data yang

digunakan dalam penelitian ini sebanyak 168 sampel yang diambil dari

laporan publikasi bulanan 7 Bank Umum Syariah dan publikasi statistik

yang diterbitkan Otoritas Jasa Keuangan (OJK) pada periode Januari

2016 – Desember 2017.

Berdasarkan tabel 4.1 dapat dijelaskan bahwa variabel Market

Share (MS) memiliki nilai rata-rata 0.000515 atau sebesar 0.0515%. Nilai

70

maksimal MS pada data tersebut adalah 0.001910 yang ditempati oleh

Bank Negara Indonesia Syariah (BNIS) pada periode Oktober 2016.

Sementara nilai minimal MS sebesar 7.00E-05 atau dapat ditulis 0.00007

yang ditempati oleh Maybank Syariah pada periode Maret, April,

Agustus, September dan November 2017.

Variabel Return on Asset (ROA) menghasilkan nilai rata-rata

sebesar 0.006111 atau 0.6111%. Nilai maksimal ROA pada data tersebut

adalah 0.117720 yang ditempati oleh Maybank Syariah pada periode

Desember 2017. Sementara nilai minimal ROA sebesar -0.104710 atau

dapat ditulis -10.471% yang ditempati oleh Maybank Syariah pada

periode Desember 2016.

Variabel Dana Pihak Ketiga (DPK) menghasilkan nilai rata-rata

sebesar 6.45E+12 atau dapat ditulis Rp 6.452.843.523.810,00. Nilai

maksimal DPK pada data tersebut adalah 2.94E+13 atau dapat ditulis Rp

29.379.290.000.000,00 yang ditempati oleh Bank Negara Indonesia

Syariah pada periode Desember 2017. Sementara nilai minimal DPK

sebesar 4.79E+11 atau dapat ditulis Rp 478.597.000.000,00 yang

ditempati oleh Maybank Syariah pada periode April 2017.

Variabel Capital Adequacy Ratio (CAR) menghasilkan nilai rata-

rata sebesar 0.441285 atau 44,1285%. Nilai maksimal CAR pada data

tersebut adalah 1.619284 atau 161.9284% yang ditempati oleh Maybank

Syariah pada periode November 2017. Sementara nilai minimal CAR

71

sebesar 0.121790 atau dapat ditulis 12.179% yang ditempati oleh Bank

Victoria Syariah pada periode Mei 2016.

Variabel Non Performing Finance (NPF) menghasilkan nilai rata-

rata sebesar 0.047300 atau 4.7300%. Nilai maksimal NPF pada data

tersebut adalah 0.591140 atau 59.114% yang ditempatioleh Maybank

Syariah pada periode November 2017. Sementara nilai minimal NPF

sebesar 0.000170 atau dapat ditulis 0.0170% yang ditempati oleh Bank

Syariah Bukopin pada periode Januari 2016.

Variabel Financing to Deposit Ratio (FDR) menghasilkan nilai

rata-rata sebesar 1.098955 atau 109.8955%. Nilai maksimal FDR pada

data tersebut adalah 9.986840 atau 998.6840% yang diduduki oleh

Maybank Syariah pada periode Desember 2017. Sementara nilai minimal

FDR sebesar 0.684630 atau dapat ditulis 68.4630% yang ditempati oleh

Bank Victoria Syariah pada periode November 2017.

B. Analisis Data

Sebelum melakukan analisis data, terlebih dahulu peneliti harus

mengetahui apakah data runtut waktu yang digunakan sudah memenuhi asumsi

stasioner atau belum. Guna menguji stasioneritas suatu data maka peneliti

menggunakan Uji Akar Unit (Unit Root Test).

1. Uji Akar Unit (Unit Root Test)

Uji Akar Unit (Unit Root Test) merupakan salah satu konsep yang

dikembangkan oleh Dickey-Fuller guna mengetahui apakah suatu data

72

yang akan diteliti telah memenuhi asumsi stasioneritas. Suatu data dapat

dikatakan stasioner jika nilai probabilitasnya lebih kecil dari 0.05 (5%)

(Winarno, 2015: 7.10). Berikut merupakan hasil Uji Akar Unit dengan

ADF – Fisher Chi-Square yang diperoleh dalam penelitian ini adalah

sebagai berikut:

Tabel 4.2

Hasil Uji Akar Unit

Variabel Probability

Unit Root Test Keterangan

Y - MS 0.0000 Data Stasioner

Z - ROA 0.0000 Data Stasioner

X1 - DPK 0.0000 Data Stasioner

X2 - CAR 0.0000 Data Stasioner

X3 - NPF 0.0000 Data Stasioner

X4 - FDR 0.0035 Data Stasioner Sumber: Data Sekunder Diolah, 2018

Berdasarkan tabel 4.2 data yang diolah menunjukkan output

dengan nilai taraf signifikan lebih kecil dari 0.05. dengan demikian dapat

disimpulkan bahwa seluruh variabel baik variabel independen, variabel

dependen maupun variabel intervening memenuhi asumsi stasioneritas

dan layak untuk dianalaisis lebih lanjut.

2. Metode Estimasi Data Panel

a. Uji Chow (Chow Test)

Dilakukan untuk membandingkan atau memilih model

mana yang terbaik antara Common Effect dan Fixed Effect. Dengan

memperhatikan nilai probabilitas (Prob.) untuk Cross-section Chi-

73

square. Jika nilainya lebih dari taraf signifikan 0.05 maka model

yang terpilih adalah CE, tetapi jika kurang dari 0.05 maka model

yang tepilih adalah FE.

Tabel 4.3

Hasil Uji Chow (Cow Test)

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: FEM_REG

Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 78.145616 (6,149) 0.0000

Cross-section Chi-square 228.996378 6 0.0000 Sumber: Data Sekunder Diolah, 2018

Dapat dilihat pada tabel 4.3 baris Cross-section Chi-square

kolom Prob. menunjukkan nilai 0.0000 atau kurang dari 0.05 maka

dapat disimpulkan bahwa model fixed effect lebih tepat

dibandingkan dengan model common effect.

b. Uji Hausman (Hausman Test)

Dilakukan untuk membandingkan atau memilih model

mana yang terbaik antara Fixed Effect dan Random Effect. Uji ini

berdasarkan nilai probabilitas (Prob.) Cross-section random. Jika

nilainya lebih dari 0.05 maka model yang terpilih adalah RE, tetapi

jika kurang dari 0.05 maka model yang terpilih adalah FE.

74

Tabel 4.4

Hasil Uji Hausman (Hausman Test)

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: REM_REG

Test cross-section random effects

Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 165.211179 5 0.0000

Sumber: Data Sekunder

Diolah, 2018 Sumber:

Data

Sekunder

Diolah, 2018

Sumber: Data

Sekunder

Diolah, 2018

Sumber: Data Sekunder Diolah, 2018

Pada tabel 4.4 terlihat bahwa nilai Prob. Cross-section

random sebesar 0.0000 atau kurang dari 0.05 maka dapat

disimpulkan bahwa model fixed effect lebih tepat dibandingkan

dengan model random effect.

3. Uji Asumsi Klasik

Data yang telah diperoleh kemudian dianalisis dengan regresi

berganda. Sebelum dilakukan regresi, model tersebut harus memenuhi

beberapa syarat asumsi klasik, yaitu data harus berdistribusi normal, tidak

terjadi gejala multikolinearitas, autokorelasi dan heteroskedastisitas.

a. Uji Normalitas

Untuk mengetahui data terdistribusi normal maka perlu

dilakukan uji normalitas, salah satunya dengan uji Jarque-Bera.

Data dikatakan berdistribusi normal jika nilai probabilitas lebih

besar dari 0.05 (Winarno, 2015: 5.43).

75

0

10

20

30

40

50

-0.00010 -5.0e-05 5.0e-11 5.0e-05

Series: Standardized Residuals

Sample 2016M02 2017M12

Observations 161

Mean -3.68e-22

Median 1.42e-06

Maximum 5.31e-05

Minimum -0.000133

Std. Dev. 1.63e-05

Skewness -3.634260

Kurtosis 30.94374

Jarque-Bera 5592.631

Probability 0.000000

Gambar 4.1

Hasil Uji Normalitas Jarque-Bera Pertama

Dari gambar 4.1 di atas dapat diketahui bahwa nilai

probabililas Jarque-Bera sebesar 0.000000 lebih kecil dari taraf

signifikansi 5%. Oleh sebab itu dapat disimpulkan bahwa model

regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Untuk mengatasi

data tidak terdistribusi secara normal, maka peneliti

mentransformasi variabel dependen yaitu market share dan

variabel independen yaitu dana pihak ketiga dnegan

menggunakan teknik transformasi logaritma sehingga diperoleh

hasil uji normalitas kedua sebagai berikut:

76

0

4

8

12

16

20

24

-0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2


Sample 2016M02 2017M12

Observations 161

Mean -3.45e-18

Median -0.001459

Maximum 0.235152

Minimum -0.257073

Std. Dev. 0.082918

Skewness 0.033203

Kurtosis 3.673692



Gambar 4.2

Hasil Uji Normalitas Jarque-Bera Kedua


Dari gambar 4.2 terlihat bahwa nilai probabilitas

menunjukkan angka 0.215000 atau lebih besar dari 5% setelah

dilakukan transformasi logaritma. Oleh karena itu dapat

disimpulkan bahwa model regresi yang digunakan dalam

penelitian ini berdistribusi normal.

b. Uji Multikolinearitas

Diterangkan oleh Winarno (2015: 5.1) bahwa

multikolinearitas adalah kondisi adanya hubungan linier

antarvariabel independen. Karena melibatkan beberapa variabel

independen, maka multikolinearitas tidak akan terjadi pada

persamaan regresi sederhana (yang terdiri atas satu variabel

dependen dan satu variabel independen). Berikut merupakan tabel

77

hasil Uji Multikolinearitas menggunakan uji auxiliary regression

antar variabel independen:

Tabel 4.5

Hasil Uji Multikolinearitas Auxiliary Regression Antar Variabel Independen

Regresi Persamaan R2

MS = c + DPK + CAR + NPF + FDR + ROA

(regresi utama) 0.992530

ROA = c + DPK + CAR + NPF + FDR 0.110362

DPK = c + CAR + NPF + FDR + ROA 0.987661

CAR = c + DPK + NPF + FDR + ROA 0.122176

NPF = c + DPK + CAR + FDR + ROA 0.435401

FDR = c + DPK + CAR + NPF + ROA 0.543527 Sumber: Data Sekunder Diolah, 2018

Berdasarkan tabel 4.5 hasil uji multikolinearitas dengan

auxiliary regression dapat diketahui bahwa nilai R2 hasil regresi

utama lebih besar daripada r2 hasil regresi parsial antar variabel

independen. Dengan demikian dapat dikatakan tidak ada gejala

multikolinearitas.

c. Uji Autokorelasi

Pengambilan keputusan pada Uji Durbin-Watson ialah

apabila nilai d (yang menggambarkan koefisien DW) lebih besar

dari batas atas (dU) dan kurang dari 4 – dU, maka dapat dinyatakan

bahwa data tidak mengandung autokorelasi (Ghozali, 2016: 109).

Berikut merupakan tabel penentuan ada atau tidaknya gejala

autokorelasi:

78

Tabel 4.6

Hasil Uji Durbin-Watson

R-squared 0.998212 Mean dependent var -8.039705

Adjusted R-squared 0.998037 S.D. dependent var 0.963997

S.E. of regression 0.042707 Akaike info criterion -3.378517

Sum squared resid 0.242577 Schwarz criterion -3.093714

Log likelihood 262.3210 Hannan-Quinn criter. -3.262799

F-statistic 5711.984 Durbin-Watson stat 2.130910

Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots .92 -.20


Dari tabel 4.6 dapat diketahui bahwa nilai Durbin-Watson

adalah 2.130910. Berdasarkan tabel DW dengan nilai signifikansi

0.05 atau 5 % yang mana nilai k = 5 (k = jumlah variabel

independen) dan n = 147 (n = sampel) didapatkan nilai dL sebesar

1.6608 dan nilai dU sebesar 1.8012. Untuk mengetahui letak nilai

DW test dalam penelitian ini maka peneliti akan

menggambarkannya melalui tabel penentuan ada atau tidaknya

gejala autokorelasi berikut ini:

Tabel 4.7

Tabel untuk menentukan ada tidaknya autokorelasi dengan Uji Durbin-Watson

Tolak H0, berarti

ada autokorelasi

positif

Tidak dapat

diputuskan

Tidak menolak

H0, berarti tidak

ada autokorelasi

Tidak dapat

diputuskan

Tolak H0, berarti

ada autokorelasi

negatif


0 dL

1.6608 dU

1.8012 4-dU

2.1998

4-dL

2.3392 4

d

2.130910

79

Dapat dilihat pada tabel 4.7 karena nilai DW test berada

diantara dU dan 4 – dU, maka dapat disimpulkan bahwa tidak

terdapat gejala autokorelasi pada model regresi.

d. Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas terjadi apabila varian dari variabel

pengganggu tidak sama untuk semua observasi, akibat yang timbul

apabila terjadi heteroskedastisitas adalah penaksir tidak bias tetapi

tidak efisien lagi baik dalam sampel besar maupun sampel kecil,

serta uji t-test dan F-test akan menyebabkan kesimpulan yang salah

(Bawono, 2006: 133).

Teknik pendeteksian ada atau tidaknya gelaja

heteroskedastisitas pada penelitian ini adalah dengan menggunakan

Uji Glejser. Pengambilan keputusan dalam uji ini adalah jika

probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5%, maka

dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak mengandung gejala

heteroskedastisitas.

80

Tabel 4.8

Hasil Uji Heteroskedastisitas dengan Uji Glejser


Tabel 4.8 di atas menunjukkan bahwa seluruh variabel

memiliki nilai probabilitas signifikansi lebih dari 0.05. Ini berarti

bahwa model regresi terbebas dari gejala heteroskedastisitas.

4. Uji Keseuaian (Test of Goodness of Fit)

a. Uji Kesesuaian Variabel Market Share (Y)

Tabel 4.9

Uji Kesesuaian Variabel Market Share (Y)

Bank Umum Syariah Tahun 2016-2017

Dependent Variable: LOGMS

Periods included: 23

Cross-sections included: 7

Total panel (balanced) observations: 161 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOGDPK 0.229481 0.056118 4.089251 0.0001

D(CAR) -0.095721 0.084531 -1.132377 0.2593

D(NPF) -0.236993 0.124914 -1.897252 0.0597

FDR -0.033066 0.013334 -2.479889 0.0143

D(ROA) -2.071366 0.549011 -3.772906 0.0002

Dependent Variable: RESABS



Total panel (balanced) observations: 161 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOGMS 0.004912 0.009135 0.537667 0.5916

LOGDPK -0.002662 0.006600 -0.403405 0.6872

D(CAR) 0.001712 0.009467 0.180804 0.8568

D(NPF) -0.025544 0.014096 -1.812102 0.0720

FDR -0.002792 0.001517 -1.839995 0.0678

D(ROA) 0.150165 0.064078 2.343469 0.0506

C 0.124780 0.225275 0.553901 0.5805

81

C -14.63374 1.626046 -8.999587 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.992530 Mean dependent var -8.036238






Prob(F-statistic) 0.000000


b. Uji Kesesuaian Variabel ROA (Z)

Tabel 4.10

Uji Kesesuaian Variabel ROA (Z)

Bank Umum Syariah Tahun 2016-2017

Dependent Variable: D(ROA)



Total panel (balanced) observations: 161 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOGDPK -0.009832 0.008307 -1.183522 0.2385

D(CAR) 0.001904 0.012571 0.151440 0.8798

D(NPF) -0.066977 0.017754 -3.772457 0.0002

FDR -0.005596 0.001930 -2.900238 0.0043

C 0.291765 0.240651 1.212398 0.2273 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.110362 Mean dependent var 0.001283








82

5. Uji Statistik Model Pertama

a. Uji R2 (Koefisien Determinasi)

Koefisien determinasi menilai kemampuan variabel-variabel

independen dalam menjelaskan variabel dependen. Dari hasil uji

regresi pertama pada tabel 4.9 dapat dilihat R-squared sebesar

0.992530. Ini berarti 99.25% market share Bank Umum Syariah

dapat dijelaskan oleh variabel DPK, CAR, NPF, FDR dan ROA

sedangkan 0.75% lainnya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak

diteliti dalam penelitian ini.

b. Uji FTest (Uji Secara Simultan)

Uji F-statistik model regresi pertama pada tabel 4.9

dilakukan untuk mengetahui apakah variabel DPK, CAR, NPF,

FDR dan ROA secara bersama-sama mampu memberikan pengaruh


Dari hasil pengujian diperoleh prob. F-test 0.000000.

Karena nilai prob F-test lebih kecil dari 0,05 maka dapat

disimpulkan bahwa DPK, CAR, NPF, FDR dan ROA secara

bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap market share Bank

Umum Syariah.

c. Uji tTest (Uji Secara Individual)

Uji t ini digunakan untuk melakukan pengujian hipotesis

untuk melihat signifikan nilai koefisien regresi yang mencerminkan

83

besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel

dependen. Hasil dari uji t ini dapat dilakukan dengan

membandingkan t hitung dan t tabel. Di samping membandingkan

t hitung dan t tabel agar dapat menentukan H0 diterima atau tidak,

dapat pula dengan melihat nilai signifikansinya apakah lebih atau

kurang dari 5% (Bawono, 2006: 91). Adapun penjelasan mengenai

uji t pada model pertama disajikan pada tabel 4.11 berikut:

Tabel 4.11

Hasil Uji tTest Model Regresi Pertama

Dependent Variable: LOGMS Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOGDPK 0.229481 0.056118 4.089251 0.0001

D(CAR) -0.095721 0.084531 -1.132377 0.2593

D(NPF) -0.236993 0.124914 -1.897252 0.0597

FDR -0.033066 0.013334 -2.479889 0.0143

D(ROA) -2.071366 0.549011 -3.772906 0.0002

C -14.63374 1.626046 -8.999587 0.0000 Sumber: Data Sekunder Diolah, 2018

Kriteria untuk pengujian ini adalah jika t hitung > t tabel

maka variabel independent berpengaruh secara signifikan terhadap

variabel dependen. Jika t hitung < t tabel maka variabel independen

tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen.

Berdasarkan hasil regresi nilai t tabel dapat diperoleh dengan

ketentuan nilai alpha sebesar 0.05 dan nilai Degree of Freedom

sebesar n-1-k atau 161-7 = 154, maka diperoleh nilai t tabel sebesar

84

1.97549. Sedangkan nilai t hitung untuk variabel X1, X2, X3, X4 dan

Z terhadap Y pada tabel 4.11 yaitu sebagai berikut:

1) Variabel Dana Pihak Ketiga (DPK)

Variabel DPK menunjukkan nilai koefisien pada signifikansi

5% adalah sebesar 0.229481 dengan nilai probabbilitas 0.0001

kurang dari 0.05, dan besarnya t hitung lebih besar dari t tabel

(4.089251 > 1.97549), maka H5 diterima. Dengan demikian

dapat disimpulkan bahwa DPK memiliki pengaruh yang positif

signifikan terhadap market share Bank Umum Syariah di

Indonesia.

2) Variabel Capital Adequacy Ratio (CAR)

Variabel CAR menunjukkan nilai koefisien pada signifikansi

5% adalah sebesar -0.095721 dengan nilai probabbilitas 0.2593

lebih dari 0.05, dan besarnya t hitung lebih kecil dari t tabel (-

1.132377 < 1.97549), maka H6 ditolak. Dengan demikian dapat

disimpulkan bahwa CAR memiliki tidak berpengaruh

signifikan terhadap market share Bank Umum Syariah di

Indonesia.

3) Variabel Non Performing Finance (NPF)

Variabel NPF menunjukkan nilai koefisien pada signifikansi


lebih besar dari 0.05, dan besarnya t hitung lebih kecil dari t

85

tabel (1.897252 < 1.97549), maka H7 ditolak. Dengan demikian

dapat disimpulkan bahwa NPF tidak berpengaruh signifikan

terhadap market share Bank Umum Syariah di Indonesia.

4) Variabel Financing to Deposit Ratio (FDR)

Variabel FDR menunjukkan nilai koefisien pada signifikansi


lebih kecil dari 0.05 dan besarnya t hitung lebih besar dari t

tabel (2.479889 > 1.97549), dengan kata lain FDR berpengaruh

signifikan terhadap market share. Hasil uji t menunjukkan

FDR memiliki koefisien negatif sehingga dapat dikatakan

bahwa H8 ditolak. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa

FDR memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap market


5) Variabel Return on Asset (ROA)

Variabel ROA menunjukkan nilai koefisien pada signifikansi


lebih kecil dari 0.05 dan besarnya t hitung lebih besar dari t

tabel (3.772906 > 1.97549), dengan kata lain ROA

berpengaruh signifikan terhadap market share. Hasil uji t

menunjukkan ROA memiliki koefisien negatif sehingga dapat

dikatakan bahwa H9 ditolak. Dengan demikian dapat

86

disimpulkan bahwa ROA memiliki pengaruh negatif signifikan

terhadap market share Bank Umum Syariah di Indonesia.

6. Uji Statistik Model Kedua

a. Uji R2 (Koefisien Determinasi)

Dari hasil regresi kedua pada tabel 4.10 diperoleh nilai

koefisien determinasi R-squared sebesar 0.110362. Ini berarti

11.04% Return on Asset (ROA) Bank Umum Syariah dapat

dijelaskan oleh variabel DPK, CAR, NPF dan FDR sedangkan

88.96% lainnya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti

dalam penelitian ini.

b. Uji FTest (Uji Secara Simultan)

Uji F-statistik kedua pada tabel 4.10 dilakukan untuk

mengetahui apakah variabel DPK, CAR, NPF dan FDR secara

bersama-sama mampu memberikan pengaruh terhadap Return on

Asset (ROA). Dari hasil pengujian diperoleh prob F-test 0.054942.

Karena nilai prob F-test lebih besar dari 0,05 maka dapat

disimpulkan bahwa DPK, CAR, NPF dan FDR secara bersama-

sama tidak berpengaruh signifikan terhadap Return on Asset (ROA)

Bank Umum Syariah.

c. Uji tTest (Uji Secara Individual)

Berdasarkan hasil regresi model kedua pada tabel 4.10 nilai

t tabel dapat diperoleh dengan ketentuan nilai alpha sebesar 0.05

87

dan nilai Degree of Freedom sebesar n-1-k atau 161-6 = 155, maka

diperoleh nilai t tabel sebesar 1.97539. Sedangkan nilai t hitung

untuk variabel X1, X2, X3 dan X4 terhadap Z pada tabel 4.12 yaitu

sebagai berikut:

Tabel 4.12

Hasil Uji tTest Model Regresi Kedua

Dependent Variable: D(ROA) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOGDPK -0.009832 0.008307 -1.183522 0.2385

D(CAR) 0.001904 0.012571 0.151440 0.8798

D(NPF) -0.066977 0.017754 -3.772457 0.0002

FDR -0.005596 0.001930 -2.900238 0.0043

C 0.291765 0.240651 1.212398 0.2273 Sumber: Data Sekunder Diolah, 2018

1) Variabel Dana Pihak Ketiga (DPK)

Variabel DPK menunjukkan nilai koefisien pada signifikansi




dapat disimpulkan bahwa DPK tidak berpengaruh signifikan

terhadap Return on Asset (ROA) Bank Umum Syariah di

Indonesia.

2) Variabel Capital Adequacy Ratio (CAR)

Variabel CAR menunjukkan nilai koefisien pada signifikansi

5% adalah sebesar 0.001904 dengan nilai probabbilitas 0.8798

88



dapat disimpulkan bahwa CAR tidak berpengaruh signifikan

terhadap Return on Asset (ROA) Bank Umum Syariah di

Indonesia.

3) Variabel Non Performing Finance (NPF)

Variabel NPF menunjukkan nilai koefisien pada signifikansi

5% adalah sebesar -0.0066977 dengan nilai probabilitas 0.0002

lebih kecil dari 0.05, dan besarnya t hitung lebih besar dari t

tabel (3.772457 > 1.97539), maka H3 diterima. Dengan

demikian dapat disimpulkan bahwa NPF memiliki pengaruh

negatif signifikan terhadap Return on Asset (ROA) Bank

Umum Syariah di Indonesia.

4) Variabel Financing to Deposit Ratio (FDR)

Variabel FDR menunjukkan nilai koefisien pada signifikansi


lebih kecil dari 0.05, dan besarnya t hitung lebih besar dari t

tabel (2.900238 > 1.97539), dengan kata lain FDR berpengaruh

signifikan terhadap ROA. Hasil uji t menunjukkan FDR

memiliki koefisien negatif sehingga dapat dikatakan bahwa H4

ditolak. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa FDR

89

memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap Return on Asset

(ROA) Bank Umum Syariah di Indonesia.

7. Analisis Jalur (Path Analysis)

Dalam analisis jalur, analisis regresi dilakukan sebanyak dua kali.

Analisis regresi pertama digunakan untuk mengetahui kekuatan hubungan

dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Smeentara regresi model

kedua digunakan untuk mengetahui kekuatan hubungan antara variabel

bebas terhadap variabel mediasi atau intervening.

Berdasarkan pengolahan data dengan menggunakan program

komputer EViews 9.0 yaitu pada Tabel 4.9 dan 4.10 adapun ringkasan dari

hasil tersebut yaitu sebagai berikut:

a. Dirrect Effect (Pengaruh Langsung)

Berdasarkan hasil uji t atau uji parsial pada regresi model

pertama dan kedua maka diperoleh nilai koefisien masing-masing

variabel sebagai berikut:

90

Tabel 4.13

Ringkasan Hasil Regresi Model Pertama dan Kedua

Nama Variabel Koefisien Probability Keterangan

Regresi I (X ke Y)

DPK (X1) 0.229481 0.0001 Signifikan

CAR (X2) -0.095721 0.2593 Tidak Signifikan

NPF (X3) -0.236993 0.0597 Tidak Signifikan

FDR (X4) -0.033066 0.0143 Signifikan

ROA (Z) -2.071366 0.0002 Signifikan

Regresi II (X ke Z)

DPK (X1) -0.009832 0.2385 Tidak Signifikan

CAR (X2) 0.001904 0.8798 Tidak Signifikan

NPF (X3) -0.066977 0.0002 Signifikan

FDR (X4) -0.005596 0.0043 Signifikan Sumber: Data Sekunder Diolah, 2018

Hasil uji t pada tabel 4.13 dapat diuraikan bahwa pada

model regresi pertama diperoleh nilai koefisien variabel DPK

sebesar 0.229481. Nilai koefisien 0.229481 merupakan nilai path

atau jalur P1. Nilai koefisien variabel CAR sebesar -0.095721

merupakan nilai path atau jalur P2. Nilai koefisiean variabel NPF -

0.236993 merupakan nilai path atau jalur P3. Nilai koefisien

variabel FDR -0.033066 merupakan nilai path atau jalur P4 dan

nilai koefisien variabel ROA sebesar -2.071366 merupakan nilai

path atau jalur P5.

Berdasarkan hasil uji t pada regresi kedua diperoleh nilai

koefisien DPK sebesar -0.009832. nilai tersebut merupakan nilai

path atau jalur P6. Nilai koefisien variabel CAR sebesar 0.001904

merupakan nilai path atau jalur P7. Nilai koefisiean variabel NPF -

91

0.066977 merupakan nilai path atau jalur P8 dan nilai koefisien

variabel FDR sebesar -0.005596 merupakan nilai path atau jalur P9.

Uji R2 yang tampak pada tabel 4.9 diperoleh nilai e1 =√(1-

R2) = √(1-0.992530) = √0.00747 = 0.08642916. Pengaruh kausal

empiris antara variabel DPK, CAR, NPF, FDR dan ROA terhadap

MS dapat digambarkan melalui persamaan struktural satu, yaitu:

MS = b1DPK + b2CAR + b3NPF + b4FDR + b5ROA + 0.08642916

e1

MS = 0.229481DPK + (-0.095721)CAR + (-0.236993)NPF + (-

0.033066)FDR + (-2.071366)ROA + 0.08642916 e1

Berdasarkan uji R2 yang tampak pada tabel 4.10 diperoleh

nilai e2 =√(1-R2) = √(1-0.110362) = √0.889638 = 0.94320623.

Pengaruh kausal empiris antara variabel DPK, CAR, NPF dan FDR

terhadap ROA dapat digambarkan melalui persamaan struktural

dua, yaitu:

ROA = b1DPK + b2CAR + b3NPF + b4FDR + 0.94320623 e2

ROA = -0.009832DPK + 0.001904CAR + (-0.066977)NPF + (-

0.005596)FDR + 0.94320623 e2

92

Gambar 4.3

Analisis Dua Jalur

b. Analisis Jalur Market Share (MS)

Dengan melihat signifikansi pengaruh variabel independen

terhadap variabel intervening pada model regresi kedua, maka

dalam model Uji Sobel akan diuji variabel yang diintervening oleh

ROA yaitu NPF dan FDR terhadap market share.

Tabel 4.14

Analisis Jalur

Variabel X ke MS

(p1)

X ke

ROA

(p2)

ROA ke

MS

(p3)

Sp2 Sp3

Pengaruh

Tidak

Langsung

Pengaruh

Total

NPF -0.236993 -0.066977 -2.071366 0.017754 0.549011 0.138733881 -0.375727

FDR -0.033066 -0.005596 -2.071366 0.001930 0.549011 0.011591364 -0.021475


Capital Adequacy

Ratio (X2)

Non Performing

Finance (X3)

Return on

Asset (Z)

Market Share

(Y)


Ratio (X4)

Dana Pihak Ketiga

(X1) P1 = 0.229481

P5 = -2.071366

P6 = -0.009832

P2 = -0.095721

P8 = -0.066977

P4 = -0.033066

P3 = -0.236993

P7 = 0.001904

P9 = -0.005596

e2 = 0.94320623 e1 = 0.08642916

93

Untuk mengetahui tingkat mediasi ROA dari pengaruh NPF dan

FDR, melalui Uji Sobel maka standar eror dari koefisien indirect

effect (Sp2p3) yang dinyatakan sebagai berikut:

Sp2p3 = √𝑝32𝑠𝑝22+𝑝22𝑠𝑝32 + 𝑠𝑝22𝑠𝑝32

= √(−2.071366)2(0.017754)2+ (−0.066977)2(0.549011)2 + (0.017754)2(0.549011)2

= √0.002799524 = 0.052910531

Sp2p3 = √𝑝32𝑠𝑝22+𝑝22𝑠𝑝32 + 𝑠𝑝22𝑠𝑝32

= √(−2.071366)2(0.001930)2+ (−0.005596)2(0.549011)2 + (0.001930)2(0.549011)2

= √2.65434𝐸 − 05 = 0.005152033

Berdasarkan hasil Sp2p3 di atas, selanjutnya kita dapat

menghitung nilai t statistik pengaruh mediasi sebagai berikut:

a. tNPF = 𝑝2𝑝3

𝑆𝑝2𝑝3 =

0.138733881

−0.036775032 = -3.772501971

b. tFDR = 𝑝2𝑝3

𝑆𝑝2𝑝3 =

0,011591364

−0.003997736 = -2.899481865

Dengan melihat perhitungan di atas, maka dapat ditarik

kesimpulan sebagai berikut:

1) Nilai tNPF hitung sebesar -3.772501971 lebih kecil dari t tabel

yaitu 1.97519 dengan tingkat signifikansi 5%, maka dapat

disimpulkan bahwa koefisien mediasi sebesar -0.138733881

tidak signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa variabel ROA

tidak memediasi NPF terhadap market share.

Keberadaani krediti maceti yangi selalu adai dani bahkani

meningkati di setiapi tahunnyai inii “tidak selalui

94

mempengaruhii pertumbuhan laba bank syariah, hali inii

“disebabkani pihak perbankani sudahi

mengupayakanipenyelamatani dari macet sehinggai perbankani

dapati “mengurangii kerugian.

Temuan dalam penelitian ini didukung dengan penelitian yang

dilakukan oleh Sukarno dan Syaichu (2006), Eng (2013), Yunita

(2014), Muliawati dan Khoiruddin (2015) serta Widyaningrum

dan Septiarini (2015) yang menyatakan bahwa NPF tidak

berpengaruh signifikan terhadap ROA.

Hasil yang berbeda ditemukan oleh Pramuka (2010), Irwan

(2017) dan Harianto (2017) yang menyatakan bahwa NPF

memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap ROA.

2) Nilai tFDR hitung sebesar -2.899481865 lebih kecil dari t tabel

yaitu 1.97519 dengan tingkat signifikansi 5%, maka dapat

disimpulkan bahwa koefisien mediasi sebesar -0.011591364

tidak signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa variabel ROA

tidak memediasi FDR terhadap market share.

Tinggi rendahnya FDR belum tentu berpengaruh terhadap tinggi

atapun rendahnya profitabilitas. Hal ini dapat disebabkan ketika

bank memiliki kelebihan dana dan dana tidak disalurkan secara

optimal untuk memenuhi permintaan kredit masyarakat maka

dana yang dihimpun tidak akan mengalami perputaran yang baik

95

untuk menghasilkan pendapatan. Sehingga laba yang diperoleh

tidak maksimal atau sesuai target yang ditetapkan.

Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian yang dilakukan

oleh Sukarno dan Syaichu (2006), Pramuka (2010), Widiati

(2012) dan Yunita (2014) yang menyatakan bahwa FDR

memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap ROA.

Berbeda dengan Yudha, et. al. (2017) yang menayatakan bahwa

FDR berpengaruh signifikan terhadap ROA.

C. Pembahasan Hasil Penelitian

1. Pengaruh Dana Pihak Ketiga (X1) Terhadap Return on Asset (Z)

Hasil analisis regresi menunjukkan nilai koefisien Dana Pihak

Ketiga sebesar -0.009832 dengan arah negatif serta probabilitas

signifikansi sebesar 0.2385 lebih besar dari 0.05. Hal tersebut berarti

bahwa DPK tidak berpengaruh signifikan terhadap ROA Bank Umum

Syariah di Indonesia tahun 2016-2017. Dengan kata lain hipotesis

pertama (H1) yang menyatakan bahwa DPK memiliki pengaruh positif

dan signifikan terhadap ROA adalah ditolak.

Temuan tersebut berarti bahwa banyaknya dana yang dihimpun

tidak pasti mememberikan pendapatan yang besar pula. Hasil penelitian

ini konsisten dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan Muliawati

dan Khooiruddin (2015). Pengaruh negatif pada DPK mencerminkan

bahwa jika DPK tinggi maka akan menurutnkan ROA. Hal ini

96

mencerminkan bahwa jumlah DPK yang tinggi tidak diimbangi dengan

penyaluran pembiayaan yang optimal maka profitabilitas bank akan

mengalami penurunan. Hal ini disebabkan oleh pendapatan dari

pembiayaan kepada debitur tidak mencukupi untuk menutupi biaya yang

harus dibayarkan kepada debitur.

Temuan ini juga tidak sesuai dengan teori yang diungkapkan oleh

Kasmir (2012: 59) dalam Anggreni dan Suardhika (2014: 26) bahwa DPK

yang tinggi akan meningkatkan pendapatan suatu bank. Kinanti dan

Purwohandoko (2017) menyatakan hal yang sama yaitu DPK memiliki

pengaruh yang positif dan signifikan terhadap ROA.

2. Pengaruh Capital Adequacy Ratio (X2) Terhadap Return on Asset (Z)

Dari hasil analisis regresi menunjukkan bahwa nilai koefisien

Capital Adequacy Ratio sebesar 0.001904 dengan arah positif serta

probabilitas signifikansi sebesar 0.8798 lebih besar dari 0.05. Hal tersebut

berarti bahwa CAR tidak berpengaruh signifikan terhadap ROA Bank

Umum Syariah di Indonesia tahun 2016-2017. Dengan kata lain hipotesis

kedua (H2) YANG menyatakan bahwa CAR memiliki pengaruh positif

dan signifikan terhadap ROA adalah ditolak.

Temuan ini menguatkan hasil penelitian sebelumnya yang

dilakukan oleh Eng (2013), Widyaningrum dan Septiarini (2015), Hakiim

dan Rafsanjani (2016), Irwan (2017) dan Harianto (2017). Tinggi

97

rendahnya ROA pada penelitian ini bukan dipengaruhi oleh besarnya

CAR.

Berbeda dengan Sukarno dan Syaichu (2006), Widati (2012),

Rahmi dan Anggraini (013), Yunita (2014) yang menyatakan bahwa CAR

memiliki tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA.

Kondisi permodalan pada periode penelitian 2016-2017 adalah

44% jauh di atas standar minimal CAR suatu bank yaitu 8%. Sehingga

dapat dikatakan bahwa BUS memiliki kecukupan modal yang cukup baik

untuk menutupi risiko-risiko yang timbul. Tingginya nilai CAR

menyebabkan banyak aktiva menjadi tidak produktif, kesempatan untuk

menyalurkan dana dalam bentuk pembiayaan menurun. Sehingga kinerja

BUS mengalami penurunan dalam menghasilkan keuntungan.

3. Pengaruh Non Performing Finance (X3) Terhadap Return on Asset

(Z)

Dari hasil analisis regresi menunjukkan bahwa nilai koefisien Non

Performing Finance sebesar -0.066977 dengan arah negatif serta

probabilitas signifikansi sebesar 0.0002 lebih kecil dari 0.05. Hal tersebut

berarti bahwa NPF berpengaruh negatif signifikan terhadap ROA Bank


ketiga (H3) diterima.

Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian sebelumnya yang

dilakukan oleh Pramuka (2010), Irwan (2017) dan Harianto (2017) bahwa

98

NPF memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap ROA. Pengaruh

negatif yang ditunjukkan oleh NPF mengindikasikan bahwa peningkatan

risiko pembiayaan (NPF) akan menyebabkan penurunan profitabilitas

(ROA) dan juga sebaliknya penurunan risiko pembiayaan (NPF) akan

menyebabkan peningkatan profitabilitas (ROA).

Temuan dalam penelitian ini berbeda dengan penelitian yang

dilakukan oleh Sukarno dan Syaichu (2006), Eng (2013), Yunita (2014),

Muliawati dan Khoiruddin (2015) serta Widyaningrum dan Septiarini

(2015) yang menyatakan bahwa NPF tidak berpengaruh signifikan

terhadap ROA.

Rata-rata NPF pada periode penelitian adalah 0.047 atau (di bawah

5%). Berdasarkan Surat Edaran BI No. 9/24/DPbS tanggal 30 Oktober

2007 menyatakan bahwa rasio NPF mengukur tingkat permasalahan

pembiayaan yang dihadapi oleh bank. Semakin tinggi rasio ini,

menunjukkan kualitas pembiayaan bank syariah semakin buruk. Standar

NPF paling buruk ialah jika ≥ 12%. Sementara rata-rata NPF pada periode

pengamatan (2016-2017) berada pada peringkat kedua. Bank syariah

dinilai cukup berhati-hati dalam menjaga kualitas aktiva produktifnya

tetap dalam kondisi yang baik. Pengaruh negatif pada NPF

mengindikasikan bahwa semakin tinggi pembiayaan macet yang

ditunjukkan oleh NPF maka akan menurunkan tingkat pendapatan BUS

yang tercermin melalui rasio ROA. Sehingga dapat disimpulkan bahwa

99

kenaikan atau penurunan NPF berpengaruh terhadap besar kecilnya

keuntungan yang diperoleh BUS.

4. Pengaruh Financing to Deposit Ratio (X4) Terhadap Return on Asset

(Z)

Dari hasil analisis regresi menunjukkan bahwa nilai koefisien

Financing to Deposit Ratio sebesar -0.005596 dengan arah negatif serta

probabilitas signifikansi sebesar 0.0002 lebih kecil dari 0.05. Hal tersebut

berarti bahwa FDR berpengaruh negatif signifikan terhadap ROA Bank


keempat (H4) yang menyatakan bahwa FDR berpengaruh positif

signifikan terhadap ROA adalah ditolak.

Temuan ini konsisten dengan penelitian sebelumnya yang

dilakukan oleh Yudha, et. al. (2017). Hasil penelitian menunjukkan

bahwa peningkatan FDR justru akan menurunkan tingkat ROA. Hasil

penelitian ini bertentangan dengan teori bank intermedias. Teori ini

menyebutkan untuk mendapatkan keuntungan yang lebih, sebagai bagian

dari fungsi intermediary seharusnya melakukan penyaluran pembiayaan.

Sehingga bank akan mendapatkan pendapatan melalui penyaluran

pembiayaan tersebut. Pengaruh negatif ini dapat dimungkinkan karena

banyaknya pembiayaan yang tidak dapat tertagih.

Hasil penelitian ini bertentangan dnegan penelitian yang dilakukan

oleh Sukarno dan Syaichu (2006), Pramuka (2010), Widiati (2012) dan

100

Yunita (2014) yang menyatakan bahwa FDR memiliki pengaruh positif

dan signifikan terhadap ROA.

Likuditas bank yang tercermin dari rasio FDR pada periode

penelitian adalah 1.099 atau 110%. Dari rata-rata tersebut

memperlihatkan bahwa bank telah menjalankan fungsi penyalurannya

dengan baik. Pengaruh negatif dapat disebabkan oleh kurangnya

kemampuan manajemen bank dalam hal menekan biaya yang dikeluarkan

seiring dengan pembiayaan yang telah disalurkan. Sehingga hal ini

menyebabkan laba mengalami penurunan yang berakibat pada

menurunnya ROA.

5. Pengaruh Dana Pihak Ketiga (X1) Terhadap Market Share (Y)

Nilai koefisien variabel DPK diperoleh sebesar 0.229481 dengan

arah koefisien positif dan nilai probabilitas 0.0001. Karena nilai

probabilitas lebih kecil dari 0.05 (α), maka DPK berpengaruh signifikan

terhadap Market Share (MS) Bank Umum Syariah. Sehingga H5 diterima.

Semakin banyak dana pihak ketiga (DPK) maka semakin banyak

pula peluang untuk menyalurkan dana kepada nasabah. Di sisi lain hal ini

menunjukkan bahwa penghimpunan dana pihak ketiga berpengaruh

terhadap pertumbuhan aset perbankan syariah sehingga berpengaruh pula

terhadap peningkatan pangsa pasar Bank Umum Syariah di Indonesia.

Hasil penelitian ini sejalan dengan temuan Purboastuti, et. al.

(2015) yang mengungkapkan bahwa dana pihak ketiga berpengaruh

101

positif signifikan terhadap pangsa pasar. Namun temuan ini berbeda

dengan penelitian Toba dan Aliludin (2016) yang mengungkapkan bahwa

DPK Bank Syariah meningkat tetapi tidak signifikan. Peningkatan DPK

tersebut lebih lambat daripada peningkatan pertumbuhan baNk

konvensional. Meskipun mengalami pertumbuhan, Bank Syariah dinilai

gagal untuk meningkatkan market share-nya.

6. Pengaruh Capital Adequacy Ratio (X2) Terhadap Market Share (Y)

Nilai koefisien variabel CAR diperoleh sebesar -0.095721 dengan

arah koefisien negatif dan nilai probabilitas 0.2593. Karena nilai

probabilitas lebih besar dari 0.05 (α), maka secara parsial CAR tidak

berpengaruh terhadap Market Share (MS) Bank Umum Syariah.

Sehingga dapat disimpulkan bahwa H6 ditolak.

Temuan ini menunjukan bahwa apabila terjadi peningkatan rasio

CAR maka akan berakibat pada menurunnya ROA. Temuan dalam

penelitian ini konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Toba dan

Aliludin (2016) yang menyatakan bahwa CAR tidak berpengaruh

signfikan terhadap market share bank syariah. CAR yang tinggi pada

periode penelitian menyebabkan bank memiliki tingkat likuiditas yang

tinggi. Senada dengan hal tersebut, dalam Outlook Perbankan Syariah

2018 yang diterbitkan oleh KARIM Consulting disebutkan bahwa terjadi

suatu kondisi yang menarik dimana Liquid Asset Ratios (LAR) pada

seluruh kategori bank termasuk bank syariah mengalami peningkatan.

102

Liquid Asset yang berlebih pada bank disebabkan masih tingginya credit

risk dan bank lebih fokus dalam penyelesaian kredit bermasalah. Liquid

Asset yang tinggi ini tidak diimbangi dengan permintaan kredit yang

tinggi pula. Sehingga banyak dana LAR bank yang tidak digunakan

secara optimal. Hal ini berakibat pada penurunan pendapatan bank yang

akhirnya berimbas pada porsi pangsa pasar perbankan syariah.

Hasil berbeda diungkapkan oleh Saputra (2014) dan Rahman

(2016) yang menyatakn bahwa CAR memiliki pengaruh positif dan

signifikan terhadap market share.

7. Pengaruh Non Performing Finance (X3) Terhadap Market Share (Y)

Nilai koefisien variabel NPF diperoleh sebesar -0.236993 dengan

arah koefisien negatif dan nilai probabilitas 0.0597. Karena nilai

probabilitas lebih besar dari 0.05 (α), maka secara parsial NPF tidak

berpengaruh terhadap Market Share (MS) Bank Umum Syariah.

Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa H7 ditolak.

Temuan ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Syafrida

dan Abror (2011) yang mneyatakan bahwa NPF tidak berpengaruh

signifikan terhadap pangsa pasar total aset bank syariah. Pengaruh negatif

pada hasil penelitian menunjukkan bahwa jika NPF mengalami

penurunan maka market share akan meningkat, begitu juga sebaliknya.

Namun pengaruh tersebut tidak selalu berakibat pada perubahan tingkat

market share Bank Umum Syariah. Hal ini dapat disebabkan bahwa rata-

103

rata nilai NPF pada periode penelitian masih berada pada kondisi baik,

yaitu di bawah standar maksimum yang ditetapkan BI Lampiran SE BI

No. 9/24DPbS yaitu berada di bawah 5%.

Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan

oleh Saputra (2014), Purboastuti (2015) dan Rahman (2016) yang

menyatakan bahwa NPF memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan


8. Pengaruh Financing to Deposit Ratio (X4) Terhadap Market Share (Y)

Nilai koefisien variabel FDR diperoleh sebesar -0.033066 dengan

arah koefisien positif dan nilai probabilitas 0.0143. Karena nilai

probabilitas lebih kecil dari 0,05 (α), maka secara parsial FDR memiliki

pengaruh negatif dan signifikan terhadap Market Share (MS) Bank

Umum Syariah. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa H8 ditolak.

Temuan ini konsisten dengan penelitian Aisy dan Mawardi (2016)

yang menemukan bahwa FDR memiliki pengaruh negatif signifikan

terhadap pertumbuhan total aset bank syariah. Hasil penelitian

menunjukkan bahwa semakin tinggi rasio FDR, maka akan semakin

menurunkan tingkat market share Bank Umum Syariah. Hal tersebut

senada dengan Setiawan dalam Purboastuti, et.al. (2015: 15) yang

menyatakan bahwa semakin tinggi rasio FDR maka semakin rendah

kemampuan bank yang bersangkutan. Apabila tingkat pengembalian

pembiayaan yang telah disalurkan tidak lancar maka akan mengakibatkan

104

menurunnya kemampuan bank dalam membayar kembali kewajiban

kepada nasabah yang telah menanamkan dananya dengan pembiayaan

yang disalurkan kepada para debiturnya, sehingga kepercayaan

masyarakat untuk menanamkan dananya pada bank syariah akan

menurun. Maka sebaiknya dalam menyalurkan pembiayaannya, bank

syariah dapat mengupayakan tidak terjadinya pembiayaan bermasalah

atau meningkatkan pengembalian pembiayaan tidak lancar secara aktif

sehingga akan meningkatkan pendapatan bank syariah sehingga

keuntungan akan meningkat. Keuntungan yang meningkat ini berujung

pada peningkatan pangsa pasar aset bank syariah.

Berbeda dengan Saputra (2014) yang menyatakan bahwa FDR

berpengaruh positif signifikan terhadap market share Bank Umum

Syariah. Semakin meningkatknya FDR bank syariah dalam batas tertentu,

maka semakin meningkat pula laba bank yang pada akhirnya

menimbulkan peningkatan pembiayaan dan mengakibatkan tingginya

market share bank syariah, dengan asumsi bank menyalurkan dananya

untuk pembiayaan yang efektif.

9. Pengaruh Return on Asset (Z) Terhadap Market Share (Y)

Hasil dari analisis regresi diperoleh bahwa ROA berpengaruh

terhadap market share pada Bank Umum Syariah di Indonesia Tahun

2016-2017. Nilai koefisien variabel ROA diperoleh sebesar -2.071366

dengan arah koefisien positif dan nilai probabilitas 0.0002. Karena nilai

105

probabilitas lebih kecil dari 0,05 (α), maka secara parsial ROA

berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Market Share (MS) Bank

Umum Syariah. Sehingga dapat disimpulkan bahwa hipotesis ke sembilan

H9 ditolak.

Peningkatan pendapatan yang dicerminkan oleh ROA justru akan

menurunkan luasnya pangsa pasar Bank Umum Syariah. Temuan ini

sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Al Arif dan Rahmawati

(2018) yang menyatakan bahwa ROA memiliki pengaruh negatif pada

market share. Rasio ROA yang berhasil dicapai bank syariah di Indonesia

pada periode penelitian tidak selalui meningkatkan porsi pangsa pasar

bank syariah. Hal ini dapat disebabkan salah satunya oleh faktor keadaan

ekonomi di Indonesia. Asosiasi Ekonomi Politik Indonesia (AEPI)

mencatat keadaan ekonomi di Indonesia pada tahun 2017 memburuk. Hal

tersebut disampaikan Peneliti Asosiasi Ekonomi Politik Indonesia (AEPI)

Salamuddin Daeng. Sektor perbankan Indonesia memburuk ditandai

dengan meningkatnya Non Performing Loan (NPL) yang sudah berada di

atas batas atas yang ditetapkan dalam Basel III threshold

(ekbis.sindonews.com). Tingginya credit risk mengakibatkan bank lebih

fokus terhadap penyelesaian pembiayaan bermasalah. Sehingga

peningkatan pendapatan bank difungsikan untuk menutupi risiko yang

timbul akibat pembiayaan bermasalah. Hal ini menyebabkan peningkatan

106

pendapatan justru menurunkan porsi pangsa pasar perbankan syariah

akibat tingginya tingkat pembiayaan bermasalah.

Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Saputra (2014)

dan Purboastuti, et. al. (2015) yang menyatakan bahwa ROA berpengaruh

positif dan signifikan terhadap market share perbankan syariah.

Tabel 4.15

Ringkasan Hasil Pembahasan

No. Hipotesis Uraian Hipotesis Hasil

1. Hipotesis 1 Dana Pihak Ketiga berpengaruh positif dan

signifikan terhadap Return on Asset

Ditolak

2. Hipotesis 2 Capital Adequacy Ratio berpengaruh

positif dan signifikan terhadap Return on

Asset

Ditolak

3. Hipotesis 3 Non Performing Finance berpengaruh

negatif dan signifikan terhadap Return on

Asset

Diterima

4. Hipotesis 4 Financing to Deposit Ratio berpengaruh

positif dan signifikan terhadap Return on

Asset

Ditolak

5. Hipotesis 5 Dana Pihak Ketiga berpengaruh positif dan

signifikan terhadap Market Share

Diterima

6. Hipotesis 6 Capital Adequacy Ratio berpengaruh

positif dan signifikan terhadap Market

Share

Ditolak

7. Hipotesis 7 Non Performing Finance berpengaruh

negatif dan signifikan terhadap Market

Share

Ditolak

8. Hipotesis 8 Financing to Deposit Ratio berpengaruh

positif dan signifikan terhadap Market

Share

Ditolak

9. Hipotesis 9 Return on Asset berpengaruh positif dan

signifikan terhadap Market Share

Ditolak

107

BAB V

PENUTUP

A. Kesimpulan

Berdasarkan rumusan masalah yang telah disusun pada bab

sebelumnya, maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:

1. Dana Pihak Ketiga berpengaruh negatif tidak signifikan terhadap Return on

Asset Bank Umum Syariah.

2. Capital Adequacy Ratio berpengaruh positif tidak signifikan terhadap Return

on Asset Bank Umum Syariah.

3. Non Performing Finance berpengaruh negatif signifikan terhadap Return on

Asset Bank Umum Syariah.

4. Financing to Deposit Ratio berpengaruh negatif signifikan terhadap Return

on Asset Bank Umum Syariah.

5. Dana Pihak Ketiga berpengaruh positif signifikan terhadap Market Share

Bank Umum Syariah.

6. Capital Adequacy Ratio berpengaruh negatif tidak signifikan terhadap

Market Share Bank Umum Syariah.

7. Non Performing Finance berpengaruh negatif tidak signifikan terhadap

Market Share Bank Umum Syariah.

8. Financing to Deposit Ratio berpengaruh negatif signifikan terhadap Market

Share Bank Umum Syariah.

108

9. Return on Asset berpengaruh negatif signifikan terhadap Market Share Bank

Umum Syariah.

10. ROA tidak mampu memediasi variabel DPK, CAR, NPF dan FDR terhadap

Market Share.

B. Implikasi dan Keterbatasan

Ada bebeberapa implikasi penting yang bisa diambil dari penelitian ini.

Hasil penelitian i ni akan memberikan beberapa kontribusi potensial.

Pwnwlitian selanjutnya diharapkan dapat meneliti faktor-faktor lain yang

mempengaruhi pangsa pasar (market share) perbankan syariah. Mengingat

penelitian kali ini hanya menggunakan lima variabel penjelas serta lebih

dominan pada faktor internal perbankan. Di samping itu penelitian selanjutnya

juga dapat memperpanjang periode pengamatan, sehingga hasil yang akan

didapatkan memiliki keakuratan yang tinggi.

Keterbatas lain dalam penelitian ini adalah hanya dua hipotesis yang

dinyatakan terbukti dari sembilan hipotesis dalam penelitian ini, sehingga

penelitian ini dirasa belum dapat memberikan gambaran yang lebih tepat

mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi market share pada bank umum

syariah di Indonesia.

C. Saran

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan maka penelitia dapat

memberikan beberapa saran yaitu dalam penelitian selanjutkan diharapkan

109

dapat memaksimalkan variabel-variabel yang belum diteliti. Pengembangan

jangka waktu periode tidak hanya sekedar 2 tahun.

110

DAFTAR PUSTAKA

Buku:

Adi, Riyanto. 2004. Metode Penelitian Sosial dan Hukum. Jakarta: Granit.

Bawono, Anton. 2006. Multivariate Analysisi dengan SPSS. Salatiga: STAIN Salatiga

Press.

Cozby, Paul C. 2009. Methods In Behavioral Research. Yogyakarta: Pustaka Pelajar.

Farris, Paul W., Neil T. Bendle, Phillip E. Pfeifer, and David J. Reibstein. 2006.

Marketing Metrics the Definitive Guide to Measuring Marketing Performance.

2nd. Upper Saddle River, New Jersey 07458: FT Press.

Ghozali, Imam. 2013. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 21.

Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

—. 2016. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 21. Semarang:

Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

Ikatan Bankir Indonesia. 2016. Manajemen Kesehatan Bank Berbasis Risiko. 1st.

Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama.

—. 2015. Manajemen Risiko 2 Modul Sertifikasi Manajemen Risiko Tingkat II. 1st.

Jakarta Pusat: PT Gramedia Pustaka Utama.

—. 2016. Strategi Manajemen Risiko Bank. 1st. Jakarta Pusat: PT Gramedia Pustaka

Utama.

Indroes, Ferry N. 2011. Manajemen Risiko Perbankan: Pemahaman Pendekatan 3

Pilar Kesepakatan Basel II Terkait Aplikasi Regulasi dan Pelaksanaannya di

Indonesia. Jakarta: Rajawali Pers.

Ismail. 2010. Manajemen Perbankan: Dari Teori Menuju Aplikasi. 1st. Jakarta:

Kencana.

111

Mankiw, Gregory N. 2003. Pengantar Ekonomi. Jakarta: Erlangga.

Pearce II, John A., and Richard B. Robinson Jr. 2014. Manajemen Strategis:

Formulasi, Implementasi dan Pengendalian. Jakarta: Salemba Empat.

Rusliani. 2017. "Analisis Model Promosi Bank Muamalat Indonesia Terhadap Market

Share Kota Bandar Lampung." Jurnal Ekonomi Islam VIII (1).

Sarwono, Jonathan. 2010. PASW Statistics 18 - Belajar Statistik Menjadi Mudah dan

Cepat . Yogyakarta: CV Andi Offset.

Sugiyono. 2016. Metode Penelitian Manajemen. Bandung: Alfabeta.

Taswan. 2005. Akuntansi Perbankan Transaksi Dalam Valuta Rupiah. 2nd.

Yogyakarta: UPP AMP YKPN.

Winarno, Wing Wahyu. 2015. Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan EViews.

4th. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.

Jurnal

Afrizal. 2017. "Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Quick Ratio, Current Asset dan Non

Performing Finance Terhadap Profitabilitas PT Bank Syariah Mandiri

Indoensia." Jurnal Valuta III (1).

Aini, Nur. 2013. "Pengaruh CAR, NIM, LDR, NPL, BOPO dan Kualitas Aktiva

Produktif Terhadap Pertumbuhan Laba (Studi Empiris Pada Perusahaan

Perbankan yang terdaftar di BEI)." Jurnal Dinamika Akuntansi, Kuangan dan

Perbankan II (1): 14-25.

Aisy, Diamantin Rohadatul, and Imron Mawardi. 2016. "Faktor-Faktor yang

Mempengaruhi Pertumbuhan Aset Bank Syariah di Indonesia Tahun 2006-

2015." Jurnal Ekonomi Syariah Teori dan Terapan III (3): 249-265.

112

Al Arif, M. Nur Rianto, and Yuke Rahmawati. 2018. "Determinant Factors of Market

Share: Evidence from the Indonesian Islamic Banking Industry." Problems and

Perspectives in Management (LLC “Consulting Publishing Company

“Business Perspectives”) XVI (1).

doi:http://dx.doi.org/10.21511/ppm.16(1).2018.37.

Anggreni, Made Ria, and I Made Sadha Suardhika. 2014. "Pengaruh DPK, Kecukupan

Modal, Risiko Kredit dan Suku Bunga Kredit Pada Profitabilitas." E-Jurnal

Akuntansi Universitas Udayana IX (1): 27-38.

Endraswati, Hikmah. 2018. "Gender Diversity in Board of Directors and Firm

Performance: A Study in Indonesia Sharia Banks." Review of Integrative

Business and Economics Research VII: 299-311.

Endraswati, Hikmah, Djoko Suhardjanto, and Krismiaji. 2014. "Board of Director and

Remuneration in Indonesia Banking." GSTF Journal on Business Review III

(3): 40-45.

Eng, Tan Sau. 2013. "Pengaruh NIM, BOPO, LDR, NPL & CAR Terhadap ROA Bank

Internasional dan Bank Nasional Go Public Periode 2007 - 2011." Jurnal

Dinamika Manajemen I (3): 158.

Hakiim, Ningsukma, and Haqiqi Rafsanjani. 2016. "Pengaruh Internal Capital

Adequacy Ratio (CAR), Financing to Deposit Ratio (FDR), dan Biaya

Operasional Per Pendapatan Operasional (BOPO) Dalam Peningkatan

Profitabilitas Industri Bank Syariah di Indonesia." Jurnal Perbankan Syariah I

(1).

Harianto, Syawal. 2017. "Rasio Keuangan dan Pengaruhnya Terhadap Profitabilitas

Pada Bank Pmebiayaan Rakyat Syariah." Jurnal Bisnis dan Manajemen VII

(1): 41-48.

113

Irwan. 2017. "The Effect of Financial Ratios on Islamic Rural Bank Performance in

Indonesia." International Journal of Scientific & Technology Research VI (8).

Muliawati, Sri, and Moh. Khoiruddin. 2015. "Faktor-Fkator Penentu Profitabilitas

Bank Syariah di Indonesia." Management Analysis Journal IV (1).

Pramuka, Bambang Agus. 2010. "Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap Tingkat

Profitabilitas Bank Umum Syariah." Jurnal Akuntansi, Manajemen Bisnis dan

Sektor Publik (JAMBSP) VII (1): 63-79.

Purboastuti, Nurani, Nurul Anwar, and Irma Suryahani. 2015. "Pengaruh Indikator

Utama Perbankan Terhadap Pangsa Pasar Perbankan Syariah." Journal of

Economics and Policy VIII (1): 13-22.

Rahman, Aulia. 2016. "Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Market Share

Bank Syariah." Analytica Islamica V (2): 291-314.

Rahmi, Nurul, and Ratna Anggraini. 2013. "Pengaruh CAR, BOPO, NPF dan CSR

Disclosure Terhadap Profitabilitas Perbankan Syariah." Jurnal Ilmiah Wahana

Akuntansi VIII (2).

Rofiatun, Nurul Fatimah. 2016. "Pengaruh Pangsa Pasar dan Indikator Perbankan

Terhadap Profitabilitas Bank Umum Syariah di Indonesia." Journal of Islamic

Economics Lariba II (1): 13-24. doi:DOI: 10.20885.

Sahara, Ayu Yanita. 2013. "Analisis Pengaruh Inflasi, Suku Bunga BI, dan Produk

Domestik Bruto Terhadap Return on Asset (ROA) Bank Syariah di Indonesia."

Jurnal Ilmu Manajemen I (1): 149.

Saputra, Bambang. 2014. "Faktor-Faktor Keuangan Yang Mempengaruhi Market

Share Perbankan Syariah di Indonesia." Akuntabilitas VII (2).

Setiawan, Ulin Nuha Aji, and Astiwi Indriani. 2016. "Pengaruh Dana Pihak Ketiga

(DPK), Capital Adequacy Ratio (CAR), dan Non Performing Financing (NPF)

terhadap Profitabilitas Bank Syariah dengan Pembiayaan sebagai Variabel

114

Intervening." Diponegoro Journal of Management V (4): 1-11. http://ejournal-

s1.undip.ac.id/index.php/management.

Suhartatik, Nur, and Rohmawati Kusumaningtyas. n.d. "Determinan Financing to

Deposit Ratio (FDR) Perbankan Syariah di Indonesia (2008-2012)." Jurnal

Ilmu Manajemen I (4).

Syafrida, Ida, and Ahmad Abror. 2011. "Faktor-Faktor Internal dan Eksternal yang

Mempengaruhi Pertumbuhan Aset Perbankan Syariah di Indonesia." Jurnal

Ekonomi dan Bisnis X (1): 19-24.

Toba, Aya Ramadhani, and Arson Aliludin. 2016. "Analysis of Islamic Banking

Growth in Indonesia." Australasian Journal of Islamic Finance and Business II

(1). www.acrd.net.au/ajifb, www.ajifb.net.au.

Wardani, Dewi Kusuma, and Sri Hermuningsih. 2011. "Pengaruh Struktur

Kepemilikan Terhadap Nilai Perusahaan dengan Kinerja Keuangan dan

Kebijakan Hutang Sebagai Variabel Intervening." Jurnal Siasat Bisnis XV (1):

27-36.

Wardhani, Rulyanhi Susi. 2013`. "Pegaruh CSR Disclosure Terhadap Nilai Perusahaan

Dengan Kinerja Keuangan Sebagai Variabel Intervening (Studi Kasus

Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di BEI)." JEAM XII (1).

Widati, Listyorini Wahyu. 2012. "Analisis Pengaruh CAMEL Terhadap Kinerja

Perusahaan Perbankan yang Go Publik." Jurnal Dinamika Akuntansi,

Keuangan dan Perbankan I (2): 105-119.

Widyaningrum, Linda, and Dina Fitrisia Septiarini. 2015. "Pengaruh CAR, NPF, FDR

dan OER Terhadap ROA Pada Bank Pembiayaan Rakyat Syariah di Indonesia

Periode Januari 2009 Hingga Mei 2014." JESTT II (12).

Yudha, Aji, Mochammad Chabachib, and Irene Rini Demi Pangestuti. 2017. "Analysis

of the Effect of NPL, NIM, Non Interest Income, and LDR toward ROA with

115

Size as Control Variables (Differences Study on Domestic and Foreign Banks

Listed on BEI Period 2010-2015)." Jurnal Bisnis Strategi XXVI (2): 100-113.

Yunita, Rima. 2014. "Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Profitabilitas

Perbankan Syariah di Indonesia (Studi Kasus pada Bank Umum Syariah di

Indonesia Tahun 2009-2012)." Jurnal Akuntansi Indonesia III (2): 143-160.

Yusuf, Muhammad, and Surachman Surjaatmadja. 2018. "Analysis of Financial

Performance on Profitability with Non Performance Financing as Variable

Moderation (Study at Sharia Commercial Bank in Indonesia Period 2012-

2016)." International Journal of Economics and Financial Issues VIII (4): 126-

132.

Zoe Ventoura, Neokosmidi. 2005. "Advertising, Market Share and Profitability in the

Greek Consumer Industry." Journal of Business & Economics Research III (9):

69.

Internet

http://dosen.perbanas.id/wp-content/uploads/2015/01/Operasionalisasi-Regresi Data-

Panel.pdf.

https://ekbis.sindonews.com/read/1216932/33/aepi-keadaan-ekonomi-indonesia-

2017-memburuk-1498726099

http://karimconsulting.com/outlook-perbankan-syariah-2018/

http://wihandaru.staff.umy.ac.id/category/analisis-regresi-linier

https://www.statistikian.com/2013/01/transformasi-data.html

www.bankvictoriasyariah.co.id

www.bcasyariah.co.id

www.bi.go.id

www.bnisyariah.co.id

www.btpnsyariah.com

www.maybanksyariah.co.id

www.megasyariah.co.id

www.ojk.go.id

www.syariahbukopin.co.id

http://dosen.perbanas.id/wp-content/uploads/2015/01/Operasionalisasi-Regresi%20Data-Panel.pdf

http://dosen.perbanas.id/wp-content/uploads/2015/01/Operasionalisasi-Regresi%20Data-Panel.pdf

http://wihandaru.staff.umy.ac.id/category/analisis-regresi-linier

https://www.statistikian.com/2013/01/transformasi-data.html

http://www.bankvictoriasyariah.co.id/

http://www.bcasyariah.co.id/

http://www.bi.go.id/

http://www.bnisyariah.co.id/

http://www.btpnsyariah.com/

http://www.maybanksyariah.co.id/

http://www.megasyariah.co.id/

http://www.ojk.go.id/

http://www.syariahbukopin.co.id/

RIWAYAT HIDUP PENULIS

LAMPIRAN I:

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

Curriculum Vitae

DATA PRIBADI

Nama Lengkap Afrida Kharisatul Maula

Tempat dan Tanggal Lahir Salatiga, 12 Desember 1995

Warga Negara Indonesia

Alamat Jl. Argotunggal No. 18 RT 003/ RW 007, Ledok

Salatiga 50732, Salatiga – Jawa Tengah

Nomor Handphone +6285727270833

Email [email protected]

RIWAYAT PENDIDIKAN

2014 – 2018 Program Strata 1 Perbankan Syariah di Institut Agama Islam

Negeri (IAIN) Salatiga

2011 – 2014 Teknik Komputer dan Jaringan di SMK Negeri 2 Salatiga

2008 – 2011 SMP Negeri 2 Salatiga

PENGALAMAN KERJA/MAGANG

28 Agustus 2018 – Sekarang Staf Program di LAZ al Ihsan Jawa Tengah

06 Maret – 03 April 2018 Praktikum Pengembangan Profesi Fakultas Ekonomi dan

Bisnis Islam (FEBI) IAIN Salatiga di Otoritas Jasa Keuangan Kantor

Regional 3 Jawa Tengah dan Daerah Istimewa Yogyakarta, Bagian

Pengawasan Perbankan Syariah dan Bagian Pengawasan Industri

Keuangan Non-Bank Syariah

03 Semptember 2016 – Sekarang Pramusaji di Sinar Mulya Abadi Catering

04 – 18 Januari 2016 Magang Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) Kelompok

Studi Ekonomi Islam (KSEI) IAIN Salatiga di BMT Ramadana

2015 – Sekarang Scorer BKK SMK N 2 Salatiga

01 Februari – 30 April 2013 Praktik Kerja Industri (Prakerin) Sekolah Menengah

Kejuruan Negeri (SMKN) 2 Salatiga di Fakultas Teknik Elektro dan

Komputer (FTEK) Universitas Kristen Satya Wacana (UKSW)

PENGALAMAN ORGANISASI

Januari 2018 – Sekarang Divisi Pengembangan Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM)

Dewan Mahasiswa (DEMA) di Institut Agama Islam


Periode 2017 – 2019 Divisi Pengembangan Sumber Daya Manusia Remaja

Masjid Al – Huda (REMASDA) Ledok, Salatiga


01 November 2017 – Sekarang Pendiri SMARTAMA BimBel

06 November 2017 Divisi Logistik (Konsumsi) dalam kegiatan Sharia

Economics and Intelctual Moslem of IAIN (SEIMAN)

Salatiga

26 September 2017 – Sekarang Anggota Paguyuban Duta Mahasiswa (Pandama) IAIN

Salatiga

Periode 2017 Sekretaris I Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) Kelompok

Studi Ekonomi Islam (KSEI) IAIN Salatiga

Periode 2016 Divisi Kaderisasi Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM)

Kelompok Studi Ekonomi Islam (KSEI) IAIN Salatiga

Periode 2016 Divisi Bakat dan Minat Himpunan Mahasiswa Jurusan

(HMJ) Perbankan Syariah S1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam (FEBI)

IAIN Salatiga

24 Oktober 2016 Sekretaris Panitia Seminar Internasional dalam kegiatan

Sharia Economics and Intelectual Moslem of IAIN Salatiga (SEIMAN)

09 Oktober 2016 – Sekarang Anggota PC Fatayat NU Kota Salatiga

Periode 2015 – 2017 Sekretaris I Remaja Masjid Al – Huda (REMASDA)

Ledok, Salatiga

Periode 2012 – 2013 Kerani (Sekretaris) Bantara Pramuka Ambalan Bima –

Arimbi SMK Negeri 2 Salatiga

PENGHARGAAN

2017 Finalis Mas dan Mbak Duta Mahasiswa Institut Agama Islam


2017 Penerima Beasiswa Penelitian Unggulan Mahasiswa Fakultas

Ekonomi dan Bisnis Islam (FEBI) IAIN Salatiga

2016 Penerima Beasiswa Penelitian Unggulan Mahasiswa Fakultas

Ekonomi dan Bisnis Islam (FEBI) IAIN Salatiga

PENELITIAN

⁻ Maula, Afrida Kharisatul dan Fahidatul Zunita Umayasaroh. 2017. Analisis Faktor-Faktor yang

Mempengaruhi Minat Mahasiswa Bekerja Sebagai Tenaga Profesional di Perbankan Syariah.

Penelitian Unggulan Mahasiswa FEBI IAIN Salatiga.

⁻ Maula, Afrida Kharisatul, et. al. 2016. Analisis Komparasi Kerjasama IAIN Salatiga Dengan Bank

Syariah Mandiri Dan Bank Rakyat Indonesia Syariah Dilihat Dari Perspektif Persepsi, Preferensi,

Kualitas Layanan Dan Keputusan Mahasiswa IAIN Salatiga. Penelitian Unggulan Mahasiswa FEBI

IAIN Salatiga.

LAMPIRAN-LAMPIRAN

LAMPIRAN II:

Data Rasio Keuangan Bulanan

Bank Umum Syariah

Periode Januari 2016 – Desember 2017

Kode Bank Periode DPK

(dalam rupiah) CAR NPF FDR ROA MS

BCAS Jan-16 3197290000000 0,36644 0,00238 0,96253 0,00043 0,00033

BCAS Feb-16 3108392000000 0,37518 0,00698 0,94664 0,00092 0,00032

BCAS Mar-16 3289035000000 0,35881 0,01039 0,92759 0,00138 0,00033

BCAS Apr-16 3142707000000 0,37902 0,01444 0,94801 0,00197 0,00032

BCAS Mei-16 3153809000000 0,38312 0,01769 1,00385 0,00266 0,00032

BCAS Jun-16 3220980000000 0,38384 0,02038 0,99603 0,00331 0,00032

BCAS Jul-16 3435232000000 0,35562 0,02433 0,91016 0,00384 0,00033

BCAS Agu-16 3311782000000 0,38254 0,03789 0,94666 0,00465 0,00032

BCAS Sep-16 3482054000000 0,36992 0,04192 0,97555 0,00520 0,00033

BCAS Okt-16 3179564000000 0,40109 0,05426 1,01491 0,00743 0,00030

BCAS Nov-16 3370988000000 0,38894 0,05969 0,95070 0,00711 0,00031

BCAS Des-16 3842272000000 0,33585 0,06369 0,90124 0,00737 0,00033

BCAS Jan-17 3873200000000 0,32511 0,00477 0,89215 0,00059 0,00031

BCAS Feb-17 3911528000000 0,34359 0,00942 0,90397 0,00119 0,00031

BCAS Mar-17 4181277000000 0,31652 0,01823 0,83445 0,00176 0,00032

BCAS Apr-17 4065570000000 0,33622 0,02766 0,89361 0,01916 0,00031

BCAS Mei-17 3955561000000 0,34390 0,03306 0,93632 0,00321 0,00030

BCAS Jun-17 4244930000000 0,30668 0,03537 0,91515 0,00371 0,00032

BCAS Jul-17 4118127000000 0,32193 0,00474 0,91130 0,00453 0,00031

BCAS Agu-17 4013874000000 0,33089 0,00550 0,91565 0,00544 0,00030

BCAS Sep-17 4437294000000 0,28791 0,00540 0,88696 0,00582 0,00032

BCAS Okt-17 4285889000000 0,30438 0,00568 0,92947 0,00679 0,00031

BCAS Nov-17 4476002000000 0,27575 0,00637 0,92066 0,00737 0,00031

BCAS Des-17 4736403000000 0,27494 0,00000 0,87003 0,00619 0,00032

BNIS Jan-16 20135016000000 0,21810 0,00164 0,88085 0,00093 0,00182

BNIS Feb-16 20418093000000 0,21153 0,00300 0,86391 0,00192 0,00184

BNIS Mar-16 20918881000000 0,20762 0,00421 0,86260 0,00305 0,00186

BNIS Apr-16 21242875000000 0,20501 0,00471 0,85737 0,00390 0,00187

BNIS Mei-16 21122175000000 0,21123 0,00644 0,87774 0,00486 0,00185

BNIS Jun-16 21834360000000 0,20635 0,00642 0,86920 0,00567 0,00189

BNIS Jul-16 22026702000000 0,20252 0,00705 0,85870 0,00649 0,00187

BNIS Agu-16 22517866000000 0,19683 0,01076 0,84143 0,00719 0,00188

BNIS Sep-16 22766399000000 0,20804 0,00603 1,67062 0,00802 0,00189

BNIS Okt-16 23181344000000 0,20088 0,01252 0,85201 0,00844 0,00191

BNIS Nov-16 23540340000000 0,20032 0,01512 0,86095 0,00896 0,00190

BNIS Des-16 24233010000000 0,19960 0,01834 0,84569 0,00980 0,00189

BNIS Jan-17 24552233000000 0,19720 0,00381 0,82382 0,00084 0,00175

BNIS Feb-17 25225441000000 0,19657 0,00625 0,82052 0,00175 0,00176

BNIS Mar-17 25810050000000 0,19365 0,00379 1,69196 0,00260 0,00179

BNIS Apr-17 25736760000000 0,19405 0,00499 1,63491 0,00359 0,00177

BNIS Mei-17 25899616000000 0,19675 0,01335 0,84353 0,00417 0,00177

BNIS Jun-17 26665896000000 0,19423 0,00908 1,27816 0,00537 0,00179

BNIS Jul-17 27161871000000 0,18798 0,01603 0,83239 0,00594 0,00185

BNIS Agu-17 27143182000000 0,19234 0,01837 0,83139 0,00699 0,00179

BNIS Sep-17 27633132000000 0,18853 0,01025 1,57890 0,00770 0,00179

BNIS Okt-17 27944062000000 0,18818 0,02253 0,81108 0,00820 0,00179

BNIS Nov-17 28796456000000 0,17995 0,03009 0,78956 0,00839 0,00182

BNIS Des-17 29379290000000 0,22013 0,02968 0,80239 0,00879 0,00185

BVS Jan-16 1094330000000 0,17192 0,00025 0,88442 -0,00257 0,00010

BVS Feb-16 1049531000000 0,15636 0,01125 0,86755 -0,01086 0,00009

BVS Mar-16 971403000000 0,16438 0,00730 0,95073 -0,00842 0,00009

BVS Apr-16 928830000000 0,15075 0,01594 0,99536 -0,01470 0,00009

BVS Mei-16 998895000000 0,12179 0,04407 0,92556 -0,03737 0,00009

BVS Jun-16 930522000000 0,16941 0,04564 0,95926 -0,03793 0,00009

BVS Jul-16 997861000000 0,16322 0,04418 0,92403 -0,03657 0,00009

BVS Agu-16 1020422000000 0,15347 0,05634 0,90453 -0,04643 0,00009

BVS Sep-16 955417000000 0,15372 0,45929 0,70745 -0,04606 0,00009

BVS Okt-16 951853000000 0,15317 0,05437 1,00484 -0,04603 0,00009

BVS Nov-16 880278000000 0,14804 0,05359 1,08185 -0,04529 0,00009

BVS Des-16 1204681000000 0,13827 0,03060 1,00671 -0,01458 0,00011

BVS Jan-17 1236125000000 0,15037 0,00675 0,89837 0,00015 0,00009

BVS Feb-17 1287130000000 0,15339 0,01385 0,85730 0,00048 0,00009

BVS Mar-17 1237984000000 0,19087 0,01550 0,86192 0,00054 0,00009

BVS Apr-17 1287541000000 0,18820 0,01501 0,85575 0,00069 0,00009

BVS Mei-17 1371528000000 0,17791 0,01647 0,79370 0,00103 0,00010

BVS Jun-17 1238823000000 0,19690 0,01889 0,92122 0,00134 0,00009

BVS Jul-17 1450369000000 0,17455 0,02065 0,78580 0,00166 0,00010

BVS Agu-17 1413845000000 0,18294 0,01984 0,84529 0,00207 0,00010

BVS Sep-17 1539092000000 0,16066 0,02062 0,79598 0,00221 0,00011

BVS Okt-17 1583509000000 0,16371 0,02106 0,75743 0,00244 0,00010

BVS Nov-17 1473994000000 0,17258 0,02572 0,68463 0,00317 0,00010

BVS Des-17 1511159000000 0,18170 0,02304 0,83573 0,00326 0,00011

BMS Jan-16 4341739000000 0,62809 0,01346 0,97028 0,00931 0,00041

BMS Feb-16 4304974000000 0,57828 0,02660 1,15693 0,01060 0,00041

BMS Mar-16 4349202000000 0,53485 0,04714 0,96050 0,01193 0,00042

BMS Apr-16 4145059000000 0,55797 0,06166 1,01384 0,01388 0,00041

BMS Mei-16 4484675000000 0,53203 0,08112 0,92126 0,01461 0,00041

BMS Jun-16 4279175000000 0,54990 0,08416 0,96255 0,01603 0,00040

BMS Jul-16 4384665000000 0,56875 0,08633 0,94453 0,01678 0,00040

BMS Agu-16 4279392000000 0,60767 0,08514 0,99866 0,01748 0,00040

BMS Sep-16 4548087000000 0,59644 0,07478 1,11679 0,01884 0,00041

BMS Okt-16 4455939000000 0,61123 0,08517 1,03046 0,02085 0,00041

BMS Nov-16 4762404000000 0,59912 0,08643 0,97685 0,02255 0,00041

BMS Des-16 4920733000000 0,57159 0,08750 0,95815 0,02447 0,00041

BMS Jan-17 4794711000000 0,61763 0,00230 0,98655 0,00131 0,00037

BMS Feb-17 4853374000000 0,59641 0,00485 0,97864 0,00164 0,00037

BMS Mar-17 4720489000000 0,57634 0,00777 0,98223 0,00448 0,00036

BMS Apr-17 4541550000000 0,53314 0,01061 1,02404 0,00430 0,00037

BMS Mei-17 5159942000000 0,48862 0,01274 0,90671 0,00524 0,00038

BMS Jun-17 4848595000000 0,46252 0,01441 0,99114 0,00583 0,00038

BMS Jul-17 4972181000000 0,47946 0,01836 0,93302 0,00691 0,00037

BMS Agu-17 5064521000000 0,47651 0,02243 0,89735 0,00734 0,00036

BMS Sep-17 4857251000000 0,47423 0,02574 0,92196 0,00860 0,00035

BMS Okt-17 4771073000000 0,43607 0,02822 0,97346 0,00910 0,00036

BMS Nov-17 4819100000000 0,44074 0,03163 0,96034 0,01010 0,00035

BMS Des-17 5055436000000 0,36750 0,03461 0,91813 0,01389 0,00037

BSB Jan-16 4529039000000 0,19010 0,00017 0,97905 0,00095 0,00043

BSB Feb-16 4886191000000 0,17638 0,00024 0,91351 0,00160 0,00046

BSB Mar-16 4977566000000 0,16654 0,00061 0,92689 0,00234 0,00046

BSB Apr-16 4938091000000 0,18171 0,00073 0,93639 0,00300 0,00045

BSB Mei-16 5111031000000 0,16901 0,00106 0,91281 0,00353 0,00046

BSB Jun-16 5199152000000 0,15655 0,00133 0,92356 0,00396 0,00048

BSB Jul-16 5153918000000 0,16692 0,00164 0,92298 0,00479 0,00045

BSB Agu-16 5249606000000 0,15922 0,00189 0,91782 0,00534 0,00046

BSB Sep-16 5427808000000 0,15077 0,00197 0,88026 0,00579 0,00047

BSB Okt-16 5214189000000 0,17360 0,00246 0,91115 0,00702 0,00043

BSB Nov-16 4980369000000 0,17367 0,00273 0,95990 0,00774 0,00042

BSB Des-16 5442608000000 0,17296 0,00326 0,88265 0,00756 0,00047

BSB Jan-17 5494164000000 0,19439 0,00049 0,88097 0,00047 0,00040

BSB Feb-17 5448025000000 0,19886 0,00157 0,89810 0,00081 0,00039

BSB Mar-17 5354150000000 0,19051 0,00193 0,91664 0,00093 0,00038

BSB Apr-17 5414282000000 0,18820 0,00277 0,91149 0,00107 0,00038

BSB Mei-17 5566265000000 0,18334 0,00319 0,89721 0,00110 0,00039

BSB Jun-17 5634192000000 0,16250 0,00355 0,89488 0,00107 0,00041

BSB Jul-17 5573275000000 0,17245 0,00415 0,89465 0,00111 0,00039

BSB Agu-17 5491938000000 0,17536 0,00449 0,91728 0,00116 0,00038

BSB Sep-17 5786437000000 0,16714 0,00473 0,84263 0,00091 0,00042

BSB Okt-17 5457803000000 0,18179 0,00617 0,89561 0,00077 0,00040

BSB Nov-17 5249845000000 0,20618 0,00653 0,94418 0,00082 0,00038

BSB Des-17 5498424000000 0,18523 0,00793 0,82462 0,00061 0,00039

MBS Jan-16 712055000000 0,87406 0,17489 2,14644 0,00334 0,00012

MBS Feb-16 669233000000 0,88807 0,00019 2,23002 0,00631 0,00011

MBS Mar-16 791182000000 0,91270 0,05719 1,45840 -0,00698 0,00012

MBS Apr-16 653728000000 0,89406 0,05067 1,74981 -0,01081 0,00012

MBS Mei-16 679103000000 0,82982 0,10134 1,67293 -0,04746 0,00011

MBS Jun-16 750956000000 0,66584 0,13423 1,48194 -0,05191 0,00012

MBS Jul-16 686445000000 0,65959 0,16365 1,62119 -0,04826 0,00012

MBS Agu-16 807239000000 0,60606 0,18195 1,36393 -0,05806 0,00011

MBS Sep-16 675261000000 0,75487 0,21614 1,58901 -0,08554 0,00010

MBS Okt-16 615237000000 0,80946 0,22270 1,71775 -0,08082 0,00010

MBS Nov-16 724760000000 0,68162 0,22532 1,45592 -0,06701 0,00010

MBS Des-16 714716000000 0,64125 0,31366 1,34313 -0,10471 0,00009

MBS Jan-17 707951000000 0,63721 0,00450 1,33514 0,00239 0,00008

MBS Feb-17 665597000000 0,66806 0,00933 1,40666 0,00520 0,00008

MBS Mar-17 520980000000 0,71089 0,11080 1,78697 0,00936 0,00007

MBS Apr-17 478597000000 0,79475 0,17908 1,71982 0,01044 0,00007

MBS Mei-17 589542000000 0,69324 0,23853 1,27544 0,00855 0,00008

MBS Jun-17 669852000000 0,81725 0,23191 0,92467 0,03783 0,00008

MBS Jul-17 707328000000 0,78793 0,21970 0,88174 0,03843 0,00008

MBS Agu-17 510770000000 1,10701 0,28168 1,17177 0,02709 0,00007

MBS Sep-17 584943000000 0,95389 0,33178 1,01542 0,02471 0,00007

MBS Okt-17 680316000000 0,84732 0,49281 0,86365 0,09099 0,00008

MBS Nov-17 500550000000 1,61928 0,59114 0,97676 0,11235 0,00007

MBS Des-17 561510000000 1,31928 0,05427 9,98684 0,11772 0,00008

BTPNS Jan-16 3851004000000 0,68343 0,00252 1,46575 0,00467 0,00041

BTPNS Feb-16 3808273000000 0,71474 0,00464 1,48219 0,00815 0,00040

BTPNS Mar-16 4031873000000 0,68010 0,00657 1,45764 0,01243 0,00042

BTPNS Apr-16 4182587000000 0,69711 0,00926 1,48348 0,01654 0,00043

BTPNS Mei-16 4514185000000 0,63453 0,01243 1,21896 0,02060 0,00046

BTPNS Jun-16 5012268000000 0,58668 0,01148 1,39820 0,02416 0,00049

BTPNS Jul-16 4612626000000 0,74833 0,01337 1,46679 0,03262 0,00044

BTPNS Agu-16 4648339000000 0,70240 0,01523 1,42063 0,03818 0,00044

BTPNS Sep-16 4617951000000 0,73192 0,01634 1,44489 0,04402 0,00044

BTPNS Okt-16 4828660000000 0,69751 0,01717 1,41960 0,04870 0,00046

BTPNS Nov-16 5114087000000 0,69161 0,01751 1,42605 0,05208 0,00047

BTPNS Des-16 5387563000000 0,64732 0,01586 1,38764 0,05625 0,00048

BTPNS Jan-17 5231819000000 0,74054 0,00194 1,41559 0,00682 0,00044

BTPNS Feb-17 5151785000000 0,82163 0,00629 0,97340 0,01183 0,00043

BTPNS Mar-17 5635334000000 0,76143 0,00917 0,90824 0,01781 0,00046

BTPNS Apr-17 5428014000000 1,03166 0,01212 0,97806 0,02468 0,00045

BTPNS Mei-17 5713613000000 1,17905 0,01600 0,96570 0,03066 0,00046

BTPNS Jun-17 5959322000000 1,10988 0,01896 0,96823 0,03614 0,00047

BTPNS Jul-17 6055118000000 1,13540 0,02337 0,94232 0,04238 0,00048

BTPNS Agu-17 5886726000000 1,02835 0,02784 0,96056 0,05011 0,00046

BTPNS Sep-17 6165526000000 0,92152 0,03038 0,93310 0,05491 0,00048

BTPNS Okt-17 6152131000000 0,95476 0,03286 0,94762 0,06217 0,00048

BTPNS Nov-17 6558611000000 1,00778 0,03477 0,91136 0,06599 0,00050

BTPNS Des-17 6545879000000 0,94213 0,03564 0,92475 0,07319 0,00049

Keterangan:

Kode Bank

BCAS : PT Bank BCA Syariah

BNIS : PT Bank Negara Indonesia Syariah

BVS : PT Bank Victoria Syariah

BMS : PT Bank Mega Syariah

BSB : PT Bank Syariah Bukopin

MBS : PT Bank Maybank Syariah Indonesia

BTPNS : PT Bank Tabungan Pensinan Nasional Syariah

LAMPIRAN III: HASIL SELURUH UJI YANG DILAKUKAN DALAM PENELITIAN INI

1. Uji Stasioneritas DPK

Panel unit root test: Summary

Series: D(DPK)

Date: 09/20/18 Time: 22:15

Sample: 2016M01 2017M12

Exogenous variables: Individual effects

User-specified lags: 1

Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel

Balanced observations for each test Cross-

Method Statistic Prob.** sections Obs

Null: Unit root (assumes common unit root process)

Levin, Lin & Chu t* -8.64411 0.0000 7 147

Null: Unit root (assumes individual unit root process)

Im, Pesaran and Shin W-stat -9.12138 0.0000 7 147

ADF - Fisher Chi-square 95.3478 0.0000 7 147

PP - Fisher Chi-square 260.036 0.0000 7 154 ** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi

-square distribution. All other tests assume asymptotic normality.

2. Uji Stasioneritas CAR


Series: D(CAR)

Date: 09/20/18 Time: 22:14

Sample: 2016M01 2017M12







Levin, Lin & Chu t* -3.36071 0.0004 7 147






3. Uji Stasioneritas NPF


Series: D(NPF)

Date: 09/20/18 Time: 22:16

Sample: 2016M01 2017M12







Levin, Lin & Chu t* -3.70063 0.0001 7 147






4. Uji Stasioneritas FDR


Series: FDR

Date: 09/20/18 Time: 22:15

Sample: 2016M01 2017M12







Levin, Lin & Chu t* -1.27185 0.1017 7 154






5. Uji Stasioneritas ROA


Series: D(ROA)

Date: 09/20/18 Time: 22:16

Sample: 2016M01 2017M12







Levin, Lin & Chu t* -6.27484 0.0000 7 147






6. Uji Stasioneritas Market Share


Series: D(MS)

Date: 09/20/18 Time: 22:15

Sample: 2016M01 2017M12







Levin, Lin & Chu t* -8.01314 0.0000 7 147






7. Uji Chow Test

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: FEM_REG

Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 78.145616 (6,149) 0.0000

Cross-section Chi-square 228.996378 6 0.0000

Cross-section fixed effects test equation:


Method: Panel Least Squares

Date: 09/22/18 Time: 19:45

Sample (adjusted): 2016M02 2017M12




D(CAR) 0.032297 0.164892 0.195865 0.8450

D(NPF) 0.484705 0.239346 2.025122 0.0446

FDR 0.098922 0.023369 4.233074 0.0000

D(ROA) 0.244186 1.071754 0.227837 0.8201

C -33.59898 0.385153 -87.23539 0.0000 R-squared 0.969024 Mean dependent var -8.036238







8. Uji Hausman Test

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: REM_REG

Test cross-section random effects

Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 165.211179 5 0.0000

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. LOGDPK 0.229481 0.810345 0.002835 0.0000

D(CAR) -0.095721 -0.164313 0.000123 0.0000

D(NPF) -0.236993 -0.030731 0.000283 0.0000

FDR -0.033066 0.005469 0.000010 0.0000

D(ROA) -2.071366 -1.348487 0.003417 0.0000

Cross-section random effects test equation:



Date: 09/20/18 Time: 22:26




Total panel (balanced) observations: 161 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -14.63374 1.626046 -8.999587 0.0000

LOGDPK 0.229481 0.056118 4.089251 0.0001

D(CAR) -0.095721 0.084531 -1.132377 0.2593

D(NPF) -0.236993 0.124914 -1.897252 0.0597

FDR -0.033066 0.013334 -2.479889 0.0143

D(ROA) -2.071366 0.549011 -3.772906 0.0002 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.992530 Mean dependent var -8.036238







9. Uji Normalitas

0

4

8

12

16

20

24

-0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2


Sample 2016M02 2017M12

Observations 161

Mean -3.45e-18

Median -0.001459

Maximum 0.235152

Minimum -0.257073

Std. Dev. 0.082918

Skewness 0.033203

Kurtosis 3.673692



10. Uji Multikolinearitas – Auxiliary DPK

Dependent Variable: LOGDPK


Date: 09/20/18 Time: 22:19




Total panel (balanced) observations: 161 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(CAR) 0.159048 0.122302 1.300458 0.1954

D(NPF) -0.253634 0.180561 -1.404698 0.1622

FDR -0.048236 0.018996 -2.539297 0.0121

D(ROA) -0.941002 0.795086 -1.183522 0.2385








11. Uji Multikolinearitas – Auxiliary CAR

Dependent Variable: D(CAR)


Date: 09/20/18 Time: 22:19





D(NPF) 0.079929 0.120480 0.663424 0.5081

FDR -0.031084 0.012627 -2.461767 0.0150

D(ROA) 0.080302 0.530258 0.151440 0.8798

C -1.991096 1.562186 -1.274558 0.2044 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.122176 Mean dependent var 0.002228







12. Uji Multikolinearitas – Auxiliary NPF

Dependent Variable: D(NPF)


Date: 09/20/18 Time: 22:21





D(CAR) 0.036603 0.055172 0.663424 0.5081

FDR -0.065748 0.006866 -9.576003 0.0000

D(ROA) -1.293796 0.342959 -3.772457 0.0002








13. Uji Multikolinearitas – Auxiliary FDR

Dependent Variable: FDR


Date: 09/20/18 Time: 22:22





D(CAR) -1.249308 0.507484 -2.461767 0.0150

D(NPF) -5.770464 0.602596 -9.576003 0.0000

D(ROA) -9.488006 3.271457 -2.900238 0.0043



S.E. of regression 0.526164 Akaike info criterion 1.619469

Sum squared resid 41.52727 Schwarz criterion 1.830000

Log likelihood -119.3673 Hannan-Quinn criter. 1.704953



14. Uji Multikolinearitas – Auxiliary ROA



Date: 09/20/18 Time: 22:20





D(CAR) 0.001904 0.012571 0.151440 0.8798

D(NPF) -0.066977 0.017754 -3.772457 0.0002

FDR -0.005596 0.001930 -2.900238 0.0043

C 0.291765 0.240651 1.212398 0.2273 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.110362 Mean dependent var 0.001283







15. Uji Autokorelasi



Date: 09/20/18 Time: 22:23




Total panel (balanced) observations: 147

Convergence achieved after 11 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOGDPK 0.405855 0.058069 6.989219 0.0000

D(CAR) 0.036649 0.039035 0.938895 0.3495

D(NPF) -0.063060 0.046477 -1.356795 0.1771

FDR -0.001299 0.006748 -0.192584 0.8476

D(ROA) -0.279943 0.220361 -1.270384 0.2062

C -19.86423 1.683954 -11.79618 0.0000

AR(1) 0.714828 0.086950 8.221178 0.0000

AR(2) 0.185037 0.085524 2.163562 0.0323 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.998212 Mean dependent var -8.039705






Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots .92 -.20

16. Uji Heteroskedastisitas

Dependent Variable: RESABS


Date: 09/20/18 Time: 23:00




Total panel (balanced) observations: 161

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOGMS 0.004912 0.009135 0.537667 0.5916

LOGDPK -0.002662 0.006600 -0.403405 0.6872

D(CAR) 0.001712 0.009467 0.180804 0.8568

D(NPF) -0.025544 0.014096 -1.812102 0.0720

FDR -0.002792 0.001517 -1.839995 0.0678

D(ROA) 0.150165 0.064078 2.343469 0.0504








17. Uji Regresi X ke Y



Date: 09/23/18 Time: 11:22





D(CAR) -0.095721 0.084531 -1.132377 0.2593

D(NPF) -0.236993 0.124914 -1.897252 0.0597

FDR 0.033066 0.013334 2.479889 0.0143

D(ROA) 2.071366 0.549011 3.772906 0.0002

C -14.63374 1.626046 -8.999587 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.992530 Mean dependent var -8.036238







18. Uji Regresi Z ke Y



Date: 09/23/18 Time: 11:22





D(CAR) 0.001904 0.012571 0.151440 0.8798

D(NPF) -0.066977 0.017754 -3.772457 0.0002

FDR -0.005596 0.001930 -2.900238 0.0043








ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MARKET...

Documents

Transcript of ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MARKET...