Metode Pengumpulan Data Teknik Analis Data

a. Uji akar-akar unit unit Root test Data time series dikatakan stasioner jika rata-rata varians dan kovariansnya konstan sepanjang periode waktu. Metode yang akhir-akhir ini banyak digunakan oleh ahli ekonometrika untuk menguji stasioneritas data adalah uji akar-akar unit unit root test. Uji akar-akar unit ini pertama kali dikembangkan oleh Dickey- Fuller. 31 Uji akar-akar unit dapat dipandang sebagai uji stasionaritas, karena pada intinya uji tersebut untuk mengamati apakah koefisien tertentu dari model otoregresif mempunyai nilai satu atau tidak. Pengujian dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan model pengujian Philip peronPP yang diperkenalkan oleh Philips Peron1988 dan Augmented Dicky FullerADF yang diperkenalkan oleh Dickey Fuller1979. Adapun model ADF tes adalah Gujarat: ∆Y t = δβ1+ β2t + βt-1 + et Adapun β1 dan β2t adalah parameter, t adalah waktu dan tren variabel, δ menunjukkan drift et adalah murni noise error term. Jika hipotesis nolHo δ=0 makan terdapat unit root, berarti data time series tidak stasioner, atau jika nilai statistic ADF secara absolute lebih besar daripada nilai kritis MacKinnon maka hipotesis Ho ditolak, artinya time series stasioner. 31 Wing Wahyu Winarno, Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews, UPP STIM YKPN, Edisi ketiga, 2011,h. 7.5 Adapun PP tes berbeda dengan ADF tes, PP focus pada serial korelasi dan hetoroskedasticity pada error term. Model PP adalah: ∆Zt = ? + θt + ʎ t-1+μt Hipotesis nol H0 adalah ʎ = 0, artinya Z tidak stasioner, sedangkan hipotesis Ha adalah jika nilai PP lebih besar dari nilai kritis, artinya data stasioner. Apabila nilai hitung mutlak ADF dan PP masing-masing variabel dengan derajat keyakinan 5 masih belum stasioner pada tingkat ordo nol maka perlu dilanjutkan uji derajat intergrasi pertama. b. Uji Derajat Integrasi Degree on Integration Apabila data yang diamati pada uji akar unit ternyata tidak stasioner, maka langkah selanjutnya adalah melakukan uji derajat integrasi. Uji dilakukan untuk mengetahui pada derajat integrasi berapakah data yang diamati stasioner. Uji intergarsi ini mirip dengan uji akar-akar unit. Seperti akar-akar unit sebelumnya, keputusan pada derajat keberapa suatu data akan stasioner dapat dilihat dengan membandingkan antara nilai statistik ADF dan PP dengan nilai kritis distribusi statistik. Jika nilai absolute dari statistik ADF dan PP lebih besar dari nilai kritisnya pada diferensi pertama, maka data dapat dikatakan stasioner pada derajat satu. Akan tetapi, jika nilainya lebih kecil maka uji derajat integrasi perlu dilanjutkan pada diferensi yang lebih tinggi sehingga diperoleh data yang stasioner. 32 2. Uji Kointegrasi Cointegration Test Setelah melalui uji integrasi, maka dapatlah diketahui pada derajat keberapakah data tersebut stasioner. Uji kointegrasi merupakan kelanjutan dari akar-akar unit dan derajat integrasi. Uji kointegrasi dapat dipandang sebagai uji keberadaan hubungan jangka panjang, seperti yang dikehendaki oleh teori ekonomi. Tujuan utama ujikointegrasi ini adalah untuk mengetahui apakah variabel-variabel yang ada berkointegrasi. Variabel yang terkointegrasi menunjukkan adanya hubungan antar variabel atau kestabilan dalam jangka panjang dan sebaliknya. Alternatife uji kointegrasi yang sekarang banyak digunakan adalah uji kointegrasi yang dikembangkan oleh Johansen. 33 Uji yang dikembangkan Johansen ini dapat digunakan untuk menentukan kointegrasi sejumlah variabel Vektor. Adapun rumus Kointegrasi adalah sebagai berikut: Yt = θ1Yt-1 + θ Yt-2 +…..+θYt-1 = βXt nt, t=….,T Dimana: Yt = vector variabel endogen Θt = parameter matriks 32 Shocrul R. ajija,dkk, Cara Cerdas Manguasai Eview, Jakarta: Salembah Empat, 2011 h. 147 33 Agus Widarjono, Ekonometrika, Pengantar dan Aplikasinya, YogYakarta: Ekonosia Fakultas Ekonomi UII Yogyakarta,2009 h. 328 βXt = d-vektor dari deterministic variabel nt = vector innovation Uji kointegrasi dalam penelitian ini akan dilakukan uji test kointegrasi johansen pada derajat kepercayaan sebesar 5 dengan cara membandingkan nilai max eigen statictic dengan Critical value dengan ketentuan, apabila max eigen statistic lebih besar dari critical value maka terjadi kointegrasi dan sebaliknya. Jika terdapat hubungan jangka panjang atau semua variabel terkontegrasi maka uji dapat diuji ECM, namun jika variabel tidak terdapat hubungan integrasi maka digunakan model unrestricted VAR. 3. Error Corection Model ECM Analisis data dalam penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan ECM Error Eorrection Model. ECM juga sering disebut model koreksi kesalahan. Model ECM pertamakali dikembangkan oleh Prof. dennis Sargan1978 dengan konsep the general to specific approach dan akhirnya dipopulerkan oleh Engle-Granger. 34 ECM digunakan karena mekanisme ECM memiliki keunggulan salah satunya yaitu menghindari regresi lancung 35 Atau regresi semu yang menghasilkan kesimpulan menyesatkan. 34 Agus widorjono, pengantar dan Aplikasinya, yogjakarta, ekonomsia Faku;tas Ekonomi UII Yogyakarta,2009, h.330 35 Ibid, h. 315 Adanya kointegrasi antara variabel nantinya akan menunjukkan adanya hubungan ataupun keseimbabgan antara variabel-variabel tersebut. Dalam jangka pendek mungkin saja ada ketidakseimbangan disequilibirium. Ketidakseimbangan inilah yang sering ditemui dalam perilaku ekonomi artinya, bahwa apa yang diinginkan perilaku ekonomi belum tentu sama dengan apa yang terjadi sebenarnya. Adanya perbedaan apa yang diinginkan pelaku ekonomi dan apa yang terjadi maka diperlukan adanya penyesuaian adjustment. Model yang memasukkan penyesuaian untuk melakukan koreksi bagi ketidakseimbangan disebut model koreksi kesalahanerror correction model . Perumusan regresi pada penelitian ini adalah sebagai berikut: LnPBS=β0+β1LnCARt+β2LnROAt+β3LnNPFt+β4LnFDRt+β5LnBOPOt+β6 LnInf1+β7 LnBIrt+ β8Ln Kurst+et Dimana: LnPBS=Pembiayaan Bank Syariah Β0= Intercept Β1….8= slope LnCAR= Capital Adequacy Ratio LnROA= Return On Aset LnNPF= Non Performing Finance LnFDR= Financing Deposit Ratio LnBOPO= Beban Operasional danPendapatan Operasional Ln inf= Inflasi Ln Bir= BI rate Ln Kurs= Kurs et= error term Persamaan Error Corection Model ΔLnPBS=β0+β1ΔLnCARt+β2ΔLnROAt-1+β3ΔLnNPFt-1+β4ΔLnFDRt- 1+β5ΔLnBOPOt-1+β6ΔLnInft-1+β7Δ LnBIrt-1+ β8Δ LnKurst-1+ECT Dimana: ΔLnPBS= Perubahan Pembiayaan Bank Syariahlogaritma natural Β0= Intercept Β1….8= slope ΔLnCAR= Perubahan Capital Adequacy Ratio logaritma natural ΔLnROA= Perubahan Return On Aset ΔLnNPF= Perubahan Non Performing Finance ΔLnFDR= Perubahan Financing Deposit Ratio ΔLnBOPO= Perubahan Beban Operasional danPendapatan Operasional ΔLnInf= Perubahan Inflasi ΔLnBir= Perubahan BI rate ΔLnKurs= Perubahan Kurs ECT= Error Corection Term Angka yang menunjukkan besarnya Koreksi kesalahan

F. Definisi operasional Variabel

1. Pembiayaan Variabel Dependen

Menurut Undang-Undang No 21 Tahun 2008 tentang perbankan syariah yang dimaksud dengan pembiayaan adalah penyediaan dana atau tagihan yang dipersamakan dengan itu berupa: a. Transaksi Bagi hasil dalam bentuk mudharabah dan musyarakah b. Taransaksi sewa menyewa dalam bentuk ijarah atau sewa beli dalam bentuk ijarah muntahiyah bittamlik c. Transaksi jual beli dalam bentuk piutang murabahah, salam, istishnaTransaksi pinjam meminjam dalam bentuk qardh d. Transaksi sewa menyewa jasa dalam bentuk ijarah untuk transaksi multijasa. Data pembiayaan yang digunakan dalam peelitian ini adalah total pembiayaan Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah periode bulan januari 2009- September 2013. Data tersebut diperoleh dari Statistik Perbankan Syariah pada situs www.bi.go.id .

2. Inflasi Variabel X1

Inflasi menurut Rahardja dan Mandala Manurung mengatakan bahwa inflasi adalah gejala kenaikan harga barang-barang yang bersifat umum dan berlangsung secara terus menerus. 36 Sementara menurut Sukirno inflasi yaitu kenaikan dalam harga barang dan jasa yang terjadi karena permintaan pasar bertambah besar dibandingkan dengan penawaran barang dipasar. 37 Data inflasi yang digunakan dalam peelitian ini adalah data periode bulan januari 2009- September 2013. Data tersebut diperoleh dari Laporan Kebijakan Moneter Indonesi pada situs www.bi.go.id .

3. BI Rate Variabel X2

BI Rate merupakan indikasi suku bunga jangka pendek yang di inginkan Bank Indonesia dalam upaya mencapai target inflasi. BI rate digunakan sebagi acuan dalam operasi moneter untuk mengarahkan agar suku bunga SBI 1 bulan hasil operasi pasar terbuka berada disekitar BI rate. Selanjutnya suku bunga BI diharapkan mempengaruhi PUAB, suku bunga simpanan, dan suku bunga lainya dalam jangka panjang. Perubahan BI rate dilaksanakan secara konsisten dan bertahap dengan kelipatan 25 basis points. 38 Data BI Rateyang digunakan dalam peelitian ini adalah data periode bulan januari 2009- September 2013. Data tersebut diperoleh dari Laporan Kebijakan Moneter Indonesi pada situs www.bi.go.id . 36 Prathama Raharja dan Mandala Manurung, Pengantar Makro ekonomi, Jakarta: LPPE-UI, 2004, h. 155 3737 Sadono Sukirno, Makro Ekonomi Suatu Pengantar, Jakarta: Rajawali Pers, 2002, h. 333 38 Aulia Pohan, Kerangka Kebijakan Moneter dan Implementasinya di Indonesia, Rajawali Press, Jakarta. 2008, h.225

4. Kurs Variabel X3

Menurut kuncoro, kurs rupiah adalah nilai tukar sejumlah rupiah yang diperlukan untuk membeli satu US US Dollar. Nilai tukar tersebut ditentukan oleh kekuatan penawaran dan permintaan pasar atau istilah lainya mekanisme pasar. 39 Data Kurs yang digunakan dalam peelitian ini adalah data periode bulan januari 2009- September 2013. Data tersebut diperoleh dari Laporan Kebijakan Moneter Indonesi pada situs www.bi.go.id

5. Capital Adequacy Ratio Variabel X4

Capital Adequacy Ratio CAR adalah rasio yang memperlihatkan seberapa jauh seluruhaktiva bank yang mengandung risiko kredit, penyertaan, surat berharga, tagihan pada banklain ikut dibiayai dari dana modal sendiri bank disamping memperoleh dana-dana darisumber-sumber diluar bank, seperti dana masyarakat, pinjaman utang, dan lain-lainDendawijaya, 2003 Data CAR yang digunakan dalam peelitian ini adalah data CAR Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah periode bulan januari 2009- September 2013. Data tersebut diperoleh dari Statistik Perbankan Syariah pada situs www.bi.go.id .

6. Return On Asset variabel X5

39 Mundrajat Kuncoro, Ekonomi makro, Yogyakarta: BPFE UGM, 2008 h.