BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Jenis Penelitian

Jenis penelitian ini adalah kuantitatif yaitu penelitian yang

menekankan pada penguji teori-teori melalui pengukuran variabel penelitian

dengan angka yang bertujuan menguji hipotesis.

3.2 Objek Penelitian

Objek yang diteliti dalam penelitian ini adalah perbankan syariah yang

terdaftar di Bank Indonesia.

3.3 Jenis dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder

yaitu laporan keuangan triwulan Bank Umum Syaraih selama periode 2006-

2009 yang terdaftar di Direktorat Bank Indonesia dengan situs resmi

www.bi.go.id dan Sumber data yang diperoleh dari semua situs resmi bank

umum syariah.

3.4 Populasi dan Sampel

Populasi penelitian ini adalah Bank Umum Syariah yang terdaftar di

direktorat Bank Indonesia yaitu sebanyak 11 bank. Teknik pengambilan

sampel dengan teknik purposive sampling yaitu metode pengambilan sampel

non probabilitias dimana pengambilan sampel dilakukan sesuai dengan

kriteria yang telah diterapkan. Kriteria bank yang akan menjadi sampel

dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Perusahaan perbankan syariah yang tergolong dalam Bank Umum Syariah

yang mempublikasikan laporan keuangan triwulanan dengan periode

2006-2009.

2. Bank Umum Syariah yang menyajikan laporan keuangan dan memiliki

kelengkapan data selama periode pengamatan berdasarkan variabel yang

diteliti.

3.5 Definisi Operasional Variabel dan Pengukuran

3.5.1 Profitabilitas

Dalam penelitian ini menggunakan ROA (Return on Assets).

Rasio ini digunakan untuk mengukur keberhasilan manajemen dalam

menghasilkan laba. Semakin kecil rasio ini mengindikasikan kurangnya

kemampuan manajemen bank dalam hal mengelola aktiva untuk

meningkatkan pendapatan dan atau menekan biaya. Rasio ini

dirumuskan sebagai berikut (SE BI No. 9/24/DPbS tanggal 30 Oktober

2007 Lampiran 1c):

3.5.2 CAR (Capital Adequancy Ratio)

Untuk Mengukur kecukupan modal bank dalam menyerap

kerugian dan pemenuhan ketentuan Kewajiban Penyediaan Modal

Minimum (KPMM) yang berlaku Adapun cara menghitung dari CAR

(Capital Adequancy Ratio) yaitu (SE BI No. 9/24/DPbS tanggal 30

Oktober 2007 Lampiran 1a):

Dimana:

Mtier1 : Modal Inti

Mtier2 : Modal Pelengkap

Mtier3 : Modal Pelengkap Tambahan

ATMR : Aktiva Tertimbang Menurut Risiko kredit dan Risiko Pasar

3.5.3 NPF (Non PerformingFinancing)

Mengukur Mengukur tingkat permasalahan Pembiayaan yang

dihadapi oleh bank. Semakin tinggi rasio ini, menunjukkan kualitas

Pembiayaan bank syariah semakin buruk. Adapun cara menghitung dari

NPF (Non Performing financing) yiatu (SE BI No. 9/24/DPbS tanggal

30 Oktober 2007 Lampiran 1b):

Dimana :

Pembiayaan (KL) : Pembiayaan Kurang Lancar Pembiayaan (D) : Pembiayaan Diragukan Pembiayaan (M) : Pembiayaan Macet Total pembiayaan : jumlah pembiayaan, Piutang dan Ijarah

3.5.4 FDR (Financing Deposit Ratio)

Untuk mengukur rasio dana yang disalurkan bank dalam bentuk

pembiayaan terhadap total dana pihak ketiga. yang berhasil dihimpun.

semakin kecil rasio ini berarti perusahaan semakin liquid Adapun cara

menghitung dari LDR/FDR (Financing to Deposit Rasio) yiatu ( Faisol

A, 2007)

3.5.5 Operating Efficiency Ratio (BOPO)

BOPO (Beban Operasional terhadap Beban Operasional)

diperoleh dengan membandingkan antara Beban Operasional dengan

pendapatan operasional. Pendapatan operasional adalah penjumlahan

dari total pendapatan bagi hasil dan total pendapatan operasional

lainnya. Semakin kecil rasio ini berarti semakin efisien dalam

operasionalnya. Sehingga perusahaan semakin dapat meningkatkan

profitabilitas. Rasio ini dirumuskan sebagai berikut (SE BI No.

9/24/DPbS tanggal 30 Oktober 2007 Lampiran 1c):

3.6 Metode Analisis Data

3.6.1 Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model

regresi, variabel penggangu atau residual memiliki distribusi normal.

Seperti diketahui uji t dan uji F mengamsumsikan bahwa nilai residual

mengikuti distribusi normal. Adu dua cara untuk mendeteksi apakah

residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis statistik

non parametik kolmogorov-Smirnov dan analisis grafik. Distribusi

dikatakan normal jika nilai asymptotic siginificance lebih besar dari

0,05(Ghozali,2006).

3.6.2 Uji Multikolineritas

Uji asumsi klasik ini diterapkan untuk analisis regresi berganda

yang terdiri atas dua atau lebih variabel bebas. Dalam menentukan ada

tidaknya multikolinieritas di dalam regresi, maka dapat digunakan

dengan menganalisa dan melihat Variance Inflation Factor (VIF) dan

nilai tolerance dari variabel terikatnya (Ghozali,2006)

Kriteria pengujian:

Nilai VIF >10 : terdapat multikolinearitas Nilai VIF < 10 : tidak terdapat multikolinearitas

3.6.3 Uji Heteroskedastisitas

Uji Heteroskedastisitas merupakan uji ketidaksamaan varian

dari residual dari pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari

residual dari pengamatan satu kepangamatan lain tetap maka disebut

homokedastisitas, sedangkan kalau variannya berbeda maka akan

terjadi heteroskedastisitas. Konsekuensi adanya heteroskedasitas dalam

model regrsi adalah penaksi (estimator) yang diperoleh tidak efisien,

baik dalam sampel besar. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya

heteroskedastisitas dapat digunakan uji Gletser atau dengan melihat

Grafik Plot dengan cara (Ghozali,2006):

a. Mendapatkan nilai residual atau kesalahan penggangu dari

persamaan regresi, kemudian nilai residual tersebut diabsolutkan.

b. Melakukan regresi antara nilai absolute residual dengan tiap-tiap

variabel independen. Apabila terdapat hubungan yang signifikan dari

regresi tau jika thitungttabel maka disimpulakan telah terjadi

heteroskedasitas.

3.6.4 Uji Autokorelasi

Uji Autokorelasi digunakan untuk menguji apakah dalam

sebuah model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu

pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi maka terjadi

problem autokorelasi. Deteksi adanya autokorelasi dengan melakukan

pengujian, salah satunya dengan uji D-W (Durbin- Watson). ). Uji D-W

secara umum dapat diambil patokan berikut (Ghozali, 2006):

Tabel 3.6.4 Dasar Pengambilan Keputusan Uji Autokorelasi

Hipotesis nol Keputusan Jika Tidak ada Autokorelasi positif Tidak ada Autokorelasi positif Tidak ada korelasi negatif Tidak ada korelasi negatif Tidak ada Autokorelasi positif/ negatif

Tolak No decision

Tolak No decision

Tidak ditolak

0 < d < dl dl ≤ d ≤ du

4 - dl < d < 4 4 – du ≤d ≤ 4 -dl du < d < 4- du

Sumber: Ghozali, 2006

3.7 Analisis Regresi Linier Berganda

Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode regresi

liner berganda. Analisis regresi adalah suatu analisis yang mengukur

pengaruh variabel terhadap varieabel terikat. Jika pengukuran pengaruh ini

melibatkan satu variabel bebas (X) dan variabel terikat (Y) dinamakan regresi

berganda dikatakan linear karena setiap estimsi atas nilai diharapkan

mengalami peningkatan atau penurunan mengikuti garis lurus dengan

menggunakan alat bantu SPSS. Karena penelitian ini dirancang untuk

mengetahui pengaruh Variabel bebas (independen) terhadap variabel tidak

bebas (dependen). Variabel independen yang digunakan adala CAR, NPF,

FDR dan BOPO sedangkan variabel dependen yang diteliti adalah

Profitabilitas (ROA) pada Bank Syariah. Rumus yang digunakan sebagai

berikut:

Keterangan : Y = Profitabilitas (ROA) (%) a = Konstanta persamaan regresi b1,b2,b3,b4 = Koefiensi regresi X1 = Capital Adequacy Ratio (CAR)(%) X2 = Non Performing Financing (NPF) (%) X3 = Financing Deposit Ratio (FDR) (%) X4 = Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional

BOPO(%) = Variabel random yan berdistribusi normal dengan nilai

rata-rata nol

Besarnya konstanta dicerminkan oleh “α” dan besarnya koefisien

regresi dari masing-masing variabel independen ditunjukkan dengan β1, β2,

β3, β4. Pada model persamaan di atas, dapat diketahui tanda positif atau

negatif dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen.

Nilai koefisien regresi dalam penelitian ini sangat menentukan sebagai

dasar analisis. Hal ini berarti jika koefisien β bernilai positif maka dapat

dikatakan terjadi pengaruh searah antara variabel bebas dengan variabel

terikat (dependen), setiap kenaikan nilai variabel bebas akan mengakibatkan

kenaikan variabel terikat (dependen), demikian pula sebaliknya, bila koefisien

nilai β bernilai negatif hal ini menunjukkan adanya pengaruh negatif dimana

kenaikan nilai variabel bebas akan mengakibatkan penurunan nilai variabel

terikat (dependen).

3.8 Goodness of Fit Test

Goodness of Fit test yaitu persamaan regresi yang digunakan dalam

proses perhitungan tidak selalu baik untuk mengestiasi variabel dependen

terhadap variabel independen, oleh karena itu perlu diadalan pengujian

Goodness of Fit Test dengan menggunakan alat bantu SPSS yaitu sebagai

berikut :

3.8.1 Uji R2

Koefisien R2 digunakan untuk mengetahui kemampuan untuk

menjelaskan variabel independen terhadap variabel dependen.

Persentase pengaruh semua variabel independen terhadap variabel

dependen ditunjukan oleh besarnya koefisien yang rumus R2 sebagai

berikut (Algifari,2000):

Keterangan : R2 = Besarnya koefisien determinasi SSR = Sum of Squares Regression SST = Sum of Squares Total a = Titik potong kurva terhadap sumbu Y b = Slove garis taksirna yang paling baik (best fiting) n = Banyaknya data X = Nilai variabel independen Y = Nilai variabel dependen

3..9 Pengujian Hipotesis

3.9.1 Pengujian Hipotesis Pertama

Untuk menguji pengaruh rasio CAR, NPF, FDR, dan BOPO

secara simultan terhadap profitabilitas yang diproksikan dengan ROA

digunakan dengan uji F.

Hipotesis dirumuskan sebagai berikut yaitu:

Ho : b1=b2=b3=b4= 0

Artinya CAR, NPF, FDR dan BOPO secara simultan tidak memiliki

pengaruh signifikan secara simultan terhadap profitabilitas.

Ha : b1≠b2≠b3≠b4 ≠ 0

Artinya CAR, NPF, FDR dan BOPO secara simultan memiliki

pengaruh signifikan secara simultan terhadap profitabilitas.

Untuk menunjukan nilai Fhitung, tingkat signifikan yang digunakan

sebesar 5% atau 0.05 dengan derajat kebebasan (degree of freedom)

df=(n-k) dan (n-1).

Nilai F hitung dapat menggunkan rumus (Ghozali,2006):

Keterangan: k = Variabel bebas n = Jumlah responden R = Koefesien regresi Kriteria pengujian:

Jika Fhitung<Ftabel maka H0 diterima yaitu variabel-variabel independen

secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel

dependen.

Jika Fhitung>Ftabel maka H0 ditolak yaitu variabel-variabel independen

secara simultan berpengaruh terhadap variabel

dependen.

3.9.2 Pengujian Hipotesis Kedua

Untuk menguji pengaruh secara parsial rasio CAR terhadap

profitabilitas yang diproksikan dengan ROA digunakan dengan uji t.

Hipotesis dirumuskan sebagai berikut yaitu:

Ho : bi ≤ 0 : Artinya variabel CAR tidak mempunyai pengaruh

signifikan terhadap Profitabilitas (ROA)

Ha : bi > 0 : Artinya variabel CAR mempunyai berpengaruh positif

signifikan terhadap profitabilitas (ROA)

Nilai t statistik hitung dapat dirumuskan menggunakan rumus

(Algifari,2000):

Nilai t hitung dapat dicari dengan melakukan pengujian

menggunakan SPSS. Melalui alat statistik regresi berganda (multiple

regression). Dengan kepercayaan ditentukan 5% atau 0.05 dengan

derajat kebebasan df(n-k-1).

Dimana :

n : Jumlah Observasi K : Jumlah Variabel Kriteria pengujian: Ho ditolak jika thitung ttabel Ho diterima jika thitung ≤ ttabel

3.9.3 Pengujian Hipotesis Ketiga

Untuk menguji pengaruh secara parsial rasio NPF terhadap

profitabilitas yang diproksikan dengan ROA digunakan dengan uji t.

Hipotesis dirumuskan sebagai berikut yaitu:

Ho : bi ≥ 0 : Artinya variabel NPF tidak mempunyai pengaruh

signifikan terhadap Profitabilitas (ROA)

Ha : bi < 0 : Artinya variabel NPF mempunyai pengaruh negatif

signifikan terhadap Profitabilitas (ROA)

Nilai t statistik hitung dapat dirumuskan menggunakan rumus

(Algifari,2000):

Nilai t hitung dapat dicari dengan melakukan pengujian

menggunakan SPSS. Melalui alat statistik regresi berganda (multiple

regression). Dengan kepercayaan ditentukan 5% atau 0.05 dengan

derajat kebebasan df(n-k-1).

Dimana : n : Jumlah Observasi K : Jumlah Variabel

Kriteria pengujian: Ho ditolak jika thitung ttabel Ho diterima jika thitung ≥ttabel

3.9.4 Pengujian Hipotesis Keempat

Untuk menguji pengaruh secara parsial rasio FDR terhadap

profitabilitas yang diproksikan dengan ROA digunakan dengan uji t.

Hipotesis dirumuskan sebagai berikut yaitu:

Ho : bi ≤ 0 : Artinya variabel FDR tidak mempunyai pengaruh

signifikan terhadap Profitabilitas (ROA)

Ha : bi > 0 : Artinya variabel FDR mempunyai berpengaruh

positif signifikan terhadap profitabilitas (ROA)

Nilai t statistik hitung dapat dirumuskan menggunakan rumus

(Algifari,2000):

Nilai t hitung dapat dicari dengan melakukan pengujian

menggunakan SPSS. Melalui alat statistik regresi berganda (multiple

regression). Dengan kepercayaan ditentukan 5% atau 0.05 dengan

derajat kebebasan df(n-k-1).

Dimana : n : Jumlah Observasi K : Jumlah Variabel

Kriteria pengujian: Ho ditolak jika thitung ttabel Ho diterima jika thitung ≤ ttabel

3.9.5 Pengujian Hipotesis Kelima

Untuk menguji pengaruh secara parsial rasio BOPO terhadap

profitabilitas yang diproksikan dengan ROA digunakan dengan uji t.

Hipotesis dirumuskan sebagai berikut yaitu:

Ho : bi ≥ 0 : Artinya variabel BOPO tidak mempunyai pengaruh

signifikan terhadap Profitabilitas (ROA)

Ha : bi < 0 : Artinya variabel BOPO mempunyai pengaruh negatif

signifikan terhadap Profitabilitas (ROA)

Nilai t statistik hitung dapat dirumuskan menggunakan rumus

(Algifari,2000):

Nilai t hitung dapat dicari dengan melakukan pengujian

menggunakan SPSS. Melalui alat statistik regresi berganda (multiple

regression). Dengan kepercayaan ditentukan 5% atau 0.05 dengan

derajat kebebasan df(n-k-1).

Dimana : n : Jumlah Observasi K : Jumlah Variabel

Kriteria pengujian: Ho ditolak jika thitung ttabel Ho ditolak jika thitung ≥ ttabel