76
Pada tahun 2005 Bank Muamalat memiliki nilai ROA tertinggi yaitu sebesar 2,53 dan diikuti oleh Bank Syariah Mandiri sebesar 1,83
serta ROA terendah dimiliki Bank Mega Syariah dengan Rasio ROA 0,69. ROA tertinggi tahun 2006 dimiliki oleh Bank Mega Syariah
sebesar 3,98 diikuti oleh Bank Muamalat sebesar 2,1 sedangkan terendah dimiliki oleh Bank Syariah Mandiri yaitu sebesar 1,1. Tahun
2007, ROA tertinggi dimiliki oleh Bank Mega Syariah sebesar 5,36 dengan tertinggi kemudian diikuti Bank Muamalat sebesar 2,27
sedangkan ROA terendah dimiliki oleh Bank Syariah Mandiri yaitu sebesar 1,53. Bank Muamalat di tahun 2008 memiliki ROA tertinggi
sebesar 2,6 jika dibandingkan Bank Syariah Mandiri dengan ROA sebesar 1,83 dan terendah pada Bank Mega Syariah sebesar 0,98.
4.3. Analisis dan Pengujian Hipotesis
4.3.1. Uji Normalitas
Uji normalitas ini digunakan untuk mengetahui pola distribusi dari data 3 bank umum syariah sampel dari tahun 2005 – 2008, apakah variabel
terikat dan bebas keduanya mengikuti pola distribusi normal atau lainnya. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal.
Dari pengolahan data dengan SPSS 17.00 dengan kolmogrov smirnov dalam tabel berikut ini :
77
Tabel 4.6 : Test Normalitas
Variabel Probabilitas Keterangan
Capital Adequancy Ratio X
1
0,971 Normal
Aktiva Produktif Yang Diklasifikasikan X
2
0,924 Normal Net Operating Margin X
3
0,484 Normal
Loan Deposit Ratio X
4
0,232 Normal
Return On Asset Y 0,585
Normal Sumber : Lampiran 4
Berdasarkan hasil pengolahan data dengan pengujian Kolmogrov Smirnov seperti terlihat dalam tabel diatas, dapat diketahui bahwa semua
variabel bebas X
1
, X
2
, X
3
, dan X
4
dan variabel terikat Y mempunyai nilai probabilitas yang lebih besar dari 0,05 yang berarti untuk variabel-
variabel tersebut mengikuti distribusi normal. Menurut Ghozali 2006 : 149, pada prinsipnya normalitas juga
dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik normalitas. Dasar pengambilan keputusan :
a. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas,
b. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal danatau tidak mengikuti
arah garis diagonal maka tidak menunjukkan pola distribusi normal, model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
78
Gambar 1.1 : Grafik Normalitas
Sumber : Lampiran 3 Dari grafik normalitas diatas, data menyebar di sekitar garis
diagonal dan mengikuti arah garis diagonal menunjukkan bahwa pola distribusi penelitian ini adalah normal, maka model regresi linier berganda
ini memenuhi asumsi normalitas.
4.3.2. Uji Asumsi Klasik Regresi
1. Autokorelasi
Tujuan uji autokorelasi ini adalah untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi pengganggu pada tahun ini dengan
periode tahun sebelumnya untuk mengetahui apakah terjadi autokorelasi atau tidak, dapat dilihat dari tabel Durbin Watson.
79
Tabel Durbin Watson menunjukkan hasil dibawah ini : Tabel 4.7 : Uji Regresi Durbin Watson
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .964
a
.930 .890
.43655 1.850
a. Predictors: Constant, LDR, CAR, NOM, APYD b. Dependent Variable: ROA
Sumber : Lampiran 3 Menurut Santoso 2000:219 apabila nilai DW diantara -2
sampai +2 yang berarti tidak ada autokorelasi. Dilihat dari tabel Durbin Watson dengan jumlah variabel bebas 4 k = 4 dan jumlah data adalah
12 n = 12, diketahui sedangkan nilai Uji Durbin Watson diatas adalah 1,850 maka berada diantara -2 sampai +2 sehingga dapat disimpulkan
bahwa data penelitian ini tidak ada gejala Autokorelasi. 2.
Multikolinieritas Tujuan uji multikolinieritas adalah menguji apakah model
regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas, Karena dalam model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara
variabel bebas. Oleh sebab itu perlu diadakan pembuktian atau identifikasi secara statistik ada atau tidaknya gejala multikolinieritas
yang dapat dilakukan dengan cara menghitung Variance Inflation Factor VIF.
80
VIF yang menyatakan terjadi multikolonieritas pada persamaan regresi dimana VIF sebesar sekitar angka 1 dan tolerance mendekati
nilai 1. Hasil dari pengujian dengan analisis regresi didapat hasil sebagai berikut:
Tabel 4.8 : Tabel Pengujian Multikolinier
Variabel VIF
Tolerance Keterangan
Capital Adequancy Ratio X
1
1,214 0,824 Non
Multikolinier Aktiva Produktif Yang
Diklasifikasikan X
2
1,776 0,563 Non
Multikolinier Net Operating Margin X
3
1,712 0,584 Non
Multikolinier Loan Deposit Ratio X
4
1,986 0,504
Non Multikolinier
Sumber : Lampiran 3 Berdasarkan tabel diatas setelah dilakukan pengujian analisis
regresi linier berganda diketahui nilai VIF dari keempat variabel bebas masih sekitar nilai 1, dengan diperoleh hasil untuk X
1
sebesar 1,214, X
2
sebesar 1,776, X
3
sebesar 1,712, dan X
4
sebesar 1,986 serta tolerance dari semua variabel bebas mendekati nilai 1 yaitu X
1
sebesar 0,824, X
2
sebesar 0,563, X
3
sebesar 0,584, dan X
4
sebesar 0,504 artinya variabel-variabel tersebut tidak terjadi multikolinieritas.
3. Heterokedasitas
Suatu model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Pendeteksian heterokedastisitas dalam
penelitian adalah dengan menggunakan pengujian Rank Spearman atau Spearman Rho antara residual dengan seluruh variabel bebas. Adapun
hasil perhitungan dengan SPSS adalah sebagai berikut :
81
Tabel 4.9 : Korelasi antara variabel bebas dengan Residual
Variabel Probabilitas Keterangan
Capital Adequancy Ratio X
1
0,404 Non Heteroskedastisitas
Aktiva Produktif Yang Diklasifikasikan X
2
0,966 Non Heteroskedastisitas
Net Operating Margin X
3
0,729 Non Heteroskedastisitas
Loan Deposit Ratio X
4
0,746 Non Heteroskedastisitas
Return On Asset Y 0,365
Non Heteroskedastisitas Sumber : Lampiran 5
Kriteria pengujian hipotesis : 1.
Probabilitas 0,05, jika terjadi heteroskedastisitas
2. Probabilitas
0,05, jika terjadi homokedastisitas non heterokedastisitas
Berdasarkan tabel diatas, dapat disimpulkan bahwa regresi bebas dari heterokedastisitas, yang berarti variance dari variabel
pengganggunya adalah tetap atau sama.
4.3.3. Analisis Regresi Linear Berganda
Berdasarkan data yang telah dikumpulkan sesuai dengan variabel yang digunakan dalam membahas pengaruh Capital, Asset quality,
Earning, dan Liquidity terhadap Kinerja Profitabilitas ROA pada Bank Umum Syariah di Indonesia periode 2005 – 2008 maka digunakan model
analisis regresi linier berganda.
82
Analisis ini berguna untuk mengetahui terdapat atau tidaknya pengaruh diantara variabel bebas dan variabel terikat. Pengolahan data
dalam penelitian ini menggunakan alat bantu komputer dengan menggunakan program SPSS Statistical Program for Social Science 17.
Dari hasil perhitungan tersebut diatas, diperoleh persamaan regresi linier berganda sebagai berikut :
Y = 1,396 – 0,112 X
1
– 0,152 X
2
+ 0,937 X
3
+ 0,008 X
4
Dari persamaan regresi linier berganda diatas, dapat dijelaskan sebagai berikut :
a : Konstanta = 1,396 Menunjukkan bahwa apabila variabel bebas CAR X
1
, APYDX
2
, NOM X
3
, dan LDR X
4
konstan maka variabel kinerja profitabilitas ROA Y akan mempunyai nilai sebesar 1,396 satuan.
1
: Koefisien regresi untuk X
1
= - 0,112 Menunjukkan bahwa apabila besarnya pengaruh variabel CAR
terhadap ROA mengalami perubahan peningkatan sebesar 1 kali, maka akan menyebabkan variabel ROA menurun 0,112 kali dengan
asumsi variabel X
2,
X
3,
X
4
adalah konstan.
2
: Koefisien regresi untuk X
2
= - 0,152 Menunjukkan bahwa apabila besarnya pengaruh variabel APYD
terhadap ROA mengalami perubahan peningkatan sebesar 1 kali, maka akan menyebabkan variabel ROA menurun 0,152 kali dengan
asumsi variabel X
1,
X
3,
X
4
adalah konstan.
83
3
: Koefisien regresi untuk X
3
= 0,937 Menunjukkan bahwa apabila besarnya pengaruh variabel NOM
terhadap ROA mengalami perubahan peningkatan sebesar 1 kali, maka akan menyebabkan variabel ROA meningkat 0,937 kali
dengan asumsi variabel X
1,
X
2,
X
4
adalah konstan.
4
: Koefisien regresi untuk X
4
= 0,008 Menunjukkan bahwa apabila besarnya pengaruh variabel LDR
terhadap ROA mengalami perubahan peningkatan sebesar 1 kali, maka akan menyebabkan variabel ROA meningkat 0,008 kali
dengan asumsi variabel X
1,
X
2,
X
3
adalah konstan.
4.3.4. Koefisien Determinasi R
2
Besarnya pengaruh Capital Adequancy Ratio X
1
, Aktiva Produktif Yang Diklasifikasikan X
2
, Net Operating Margin X
3
, dan Loan to Deposit Ratio X
4
terhadap Return On Asset Y pada Bank Umum Syariah di Indonesia periode 2005 – 2008 dapat dilihat dari nilai
koefisien determinasi R
2
yang dihasilkan. Berikut adalah nilai R-square R
2
yang diperoleh dari hasil analisis :
84
Tabel 4.10 : Pengaruh Regresi Antar Variabel Bebas Terhadap Variabel Terikat
S S
Sumber : Lampiran 3
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .964
a
.930 .890
.43655 1.850
a. Predictors: Constant, LDR, CAR, NOM, APYD b. Dependent Variable: ROA
Dari tabel diatas diketahui nilai R-square R
2
sebesar 0,930, hal ini berarti bahwa kinerja profitabilitas yang dihitung dengan menggunakan
Return On Asset pada Bank Umum Syariah di Indonesia periode 2004 – 2008 dapat dijelaskan oleh Capital Adequancy Ratio, Aktiva Produktif
Yang Diklasifikasikan, Net Operating Margin, dan Loan to Deposit Ratio sebesar 93, sedangkan sisanya sebesar 7 dijelaskan oleh faktor-faktor
lain.
4.3.5. Uji Hipotesis
4.3.5.1.Uji Hipotesis dengan Uji F
Uji F dapat digunakan untuk mengetahui apakah model yang digunakan adalah cocok atau sesuai untuk mengetahui pengaruh variabel-
variabel bebas terhadap variabel terikatnya. Dengan uji F ini maka diduga variabel Capital Adequancy Ratio X
1
, Aktiva Produktif Yang Diklasifikasikan X
2
, Net Operating Margin X
3
, dan Loan to deposit
85
ratio X
4
berpengaruh secara simultan atau bersama-sama terhadap kinerja profitabilitas return on asset Y.
Dengan menggunakan tingkat signifikan 0,05, maka kriteria pengujiannya: -
Jika nilai signifikan nilai probabilitasnya lebih kecil dari 5 maka H
ditolak dan H
a
diterima. -
Jika nilai signifikan nilai probabilitasnya lebih besar dari 5 maka H
diterima dan H
a
ditolak. Tabel 4.11 : Hasil Uji F
Jumlah Kuadrat
df Kuadrat
Tengah F
hitung
Sig R
2
Regresi 17,792
4 4,448
23,339 0,000
0,930 Residual
1,334 7
0,191 Total
19,126 11
Sumber : Lampiran 3 Berdasarkan perhitungan secara simultan diatas maka diperoleh
nilai F
hitung
sebesar 23,339 dan tingkat signifikan sebesar 0,000 kurang dari 5 sig 0,05 yang artinya model regresi linier berganda yang digunakan
adalah cocok atau sesuai untuk mengetahui pengaruh secara simultan atau bersama-sama variabel Capital Adequancy Ratio, Aktiva Produktif Yang
Diklasifikasikan, Net Operating Margin, dan Loan to Deposit Ratio berpengaruh terhadap Kinerja Pofitabilitas Return On Asset. Maka H
ditolak dan H
a
di terima yang berarti secara simultan bahwa Capital Adequancy Ratio, Aktiva Produktif Yang Diklasifikasikan, Net Operating
Margin, dan Loan to Deposit Ratio berpengaruh terhadap Kinerja
86
Pofitabilitas Return On Asset sebagai variabel terikat pada Bank Umum Syariah di Indonesia periode 2005 – 2008.
Besarnya pengaruh variabel Capital Adequancy Ratio X
1
, Aktiva Produktif Yang Diklasifikasikan X
1
, Net Operating Margin X
3
, dan Loan to Deposit Ratio X
4
berpengaruh terhadap Kinerja Pofitabilitas Return On Asset Y dapat dilihat dari nilai koefisien determinasi R
square
atau R
2
. Nilai koefisien determinasi R
square
atau R
2
yang dihasilkan sebesar 0,930, hal ini menunjukkan bahwa variabel Capital Adequancy
Ratio X
1
, Aktiva Produktif Yang Diklasifikasikan X
1
, Net Operating Margin X
3
, dan Loan to Deposit Ratio X
4
berpengaruh terhadap Kinerja Pofitabilitas Return On Asset Y sebesar 93 sedangkan sisanya
sebesar 7 dijelaskan oleh variabel lain.
4.3.5.2.Uji Hipotesis dengan Uji t
Untuk mengetahui adanya pengaruh secara sendiri-sendiri parsial antar variabel bebas capital adequancy ratio, aktiva produktif yang
diklasifikasikan, net operating margin, dan loan deposit ratio terhadap variabel terikat return on asset maka digunakanlah uji hipotesis dengan
uji t. Nilai tingkat signifikan dalam penelitian ini 0,05 5. Berikut ini hasil uji t masing-masing variabel bebas :
87
Tabel 4.12 : Hasil Uji t Variabel Bebas
t
hitung
Sig Capital Adequancy Ratio CAR
-1,575 0,159
Aktiva Produktif Yang Diklasifikasikan APYD
-1,562 0,162 Net Operating Margin NOM
6,560 0,000
Loan Deposit Ratio LDR 0,844
0,427 Sumber : Lampiran 3
Berdasarkan tabel di atas dapat menunjukkan bahwa : 1.
Nilai t
hitung
pada variabel Capital Adequancy Ratio X
1
sebesar - 1,575 dan tingkat Signifikan sebesar 0,159 diatas 0,05 sig 5,
maka H diterima dan H
a
ditolak yang berarti variabel Capital Adequancy Ratio X
1
secara parsial tidak berpengaruh terhadap kinerja profitabilitas Return On Asset Y.
2. Nilai t
hitung
pada variabel Aktiva Produktif Yang Diklasifikasikan X
2
sebesar -1,562 dan tingkat Signifikan sebesar 0,162 diatas 0,05 sig 5, maka H
diterima dan H
a
ditolak yang berarti variabel Aktiva Produktif Yang Diklasifikasikan X
2
secara parsial tidak berpengaruh terhadap kinerja profitabilitas Return On Asset Y.
3. Nilai t
hitung
pada variabel Net Operating Margin X
3
sebesar 6,560 dengan tingkat Signifikan sebesar 0,000 dibawah 0,05 sig 5,
maka H ditolak dan H
a
diterima yang berarti variabel Net Operating Margin X
3
secara parsial berpengaruh terhadap kinerja profitabilitas Return On Asset Y.
88
4. Nilai t
hitung
pada variabel Loan to Deposit Ratio X
4
sebesar 0,844 dengan tingkat Signifikan sebesar 0,427 diatas 0,05 sig 5, maka
H diterima dan H
a
ditolak yang berarti variabel Loan to Deposit Ratio X
4
secara parsial tidak berpengaruh terhadap kinerja profitabilitas Return On Asset Y.
Berdasarkan dari uji t diatas menyimpulkan bahwa variabel Capital Adequancy Ratio X
1
, Aktiva Produktif Yang Diklasifikasikan X
2
, dan Loan to Deposit Ratio X
4
secara parsial tidak berpengaruh terhadap variabel kinerja profitabilitas Return On Asset Y. Sedangkan, hasil uji t
untuk variabel Net Operating Margin X
3
secara parsial berpengaruh terhadap kinerja profitabilitas Return On Asset Y.
4.4. Pembahasan Hasil Penelitian
