Analisis Jalur Pengaruh Variabel Modal, Non Performing

94 oleh Maharani Ika Lestari 2007 bahwa inflasi tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap rasio likuiditas bank yaitu Return on Assets ROA. 3 Pengaruh Variabel Non Performing Financing NPF Terhadap Return on Assets ROA Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,000 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak Ho dan menerima Ha. Artinya, ada hubungan linier antara variabel NPF terhadap ROA. Besarnya pengaruh NPF terhadap ROA sebesar -0,272 atau -27,2. NPF memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan pada ROA. Artinya, apabila terjadi kenaikan NPF, maka ROA akan mengalami penurunan, begitu juga sebaliknya. Hal tersebut sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Anisyah Harahap 2006 bahwa non performing loan NPL memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap ROA. Sebuah bank yang memiliki NPL sangat kecil tidak serta merta berarti hampir seluruh kredit bank tersebut adalah kredit lancar, yang menunjukkan betapa sehatnya bank tersebut. Karena NPL yang sangat kecil dapat saja dicapai oleh suatu bank yang hanya sedikit menyalurkan kreditnya. Sebuah bank yang dirongrong oleh kredit bermasalah dalam jumlah besar cenderung menurun profitabilitasnya. Return on assets ROA yaitu salah satu tolok ukur profitabilitas mereka akan 95 menurun, dengan akibat nilai kesehatan operasi mereka di masyarakat dan di dunia perbankan khususnya akan ikut menurun. Sutojo, 2008:25. 4 Pengaruh Antara Variabel Pembiayaan Terhadap Return on Assets ROA Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,003 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak Ho dan menerima Ha. Artinya, ada hubungan linier antara variabel pembiayaan terhadap ROA. Besarnya pengaruh pembiayaan terhadap ROA sebesar 0,496 atau 49,6. Pembiayaan memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap return on assets ROA. Artinya, apabila terjadi kenaikan pembiayaan, maka return on assets ROA juga akan mengalami kenaikan. Hasil di atas sejalan dengan penelitian yang dilakukan Anisyah Harahap 2006 bahwa kreditpembiayaan memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap ROA. Tujuan utama penyaluran kredit atau pembiayaan adalah memperoleh pendapatan keuntungan. Selain itu pembiayaan juga untuk memperluas jaringan kerja sehingga pengguna jasa tersebut semakin lama semakin banyak dan berkualitas. Oleh karena itu penguasaan pangsa kreditpembiayaan dapat memberikan pengaruh yang positif dan signifikan terhadap profitabilitas bank, hal ini 96 disebabkan karena peningkatan ekspansi kredit juga disertai dengan perbaikan kualitas pembiayaan. Hal ini sesuai dengan teori yang dinyatakan oleh Zainul Arifin 2006:53, bahwa tingkat penghasilan dari pembiayaan yield on financing merupakan tingkat penghasilan tertinggi bagi bank. Alokasi dana pembiayaan dapat Mencapai tingkat profitabilitas yang cukup dan tingkat resiko yang rendah. Muhammad, 2005:55. Rangkuman seluruh pengujian pengaruh antar variabel eksogen dan endogen dapat dilihat pada tabel sebagai berikut. Tabel 4.9 Pengujian Pengaruh antar Variabel Eksogen dengan Endogen Pengaruh antar variabel Estimasi Probabilitas Kesimpulan LNModal - - LNPembiayaan 0,939 0,000 Signifikan LNNPF - - LNPembiayaan 0,036 0,349 Tidak Signifikan LNInflasi - - LNPembiayaan -0,087 0,014 Signifikan LNModal - - LNROA 0,457 0,006 Signifikan LNInflasi - - LNROA 0,067 0,246 Tidak Signifikan LNNPF - - LNROA -0,272 0.000 Signifikan LNPembiayaan - - LNROA 0,496 0.003 Signifikan Sumber : data diolah

d. Uji Kesesuaian Model Goodness of Fit

Untuk mengetahui apakah model tersebut sudah sesuai atau belum, maka dilakukan uji kesesuaian model Goodness of Fit sebagai berikut. 97 Tabel 4.10 Hasil Uji Goodness of Fit Pengaruh Modal, NPF, dan Inflasi Terhadap Pembiayaan Serta Implikasinya Terhadap ROA Laporan Statistik Nilai yang Direkomendasikan Imam Ghozali, 2008 Hasil Keterangan Absolut Fit Prob. 2  Tidak signifikan p 0.05 - Model tidak cocok 2  df  5 2 - - RMSEA 0.1 0.05 0.01 0.05   x 0.08 - - GFI  0.9 1 Perfect Fit Incremental Fit AGFI  0.9 - - TLI  0.9 - - NFI  0.9 1 Perfect Fit Parsimonious Fit PNFI 0-1.0 Poor Fit PGFI 0-1.0 Poor Fit Sumber : data diolah Hasil uji Goodness of Fit tersebut masih banyak yang tidak terdefinisi maka pengujian tersebut dianggap kurang fit. Hal ini disebabkan dalam model tersebut masih ada pengaruh antar variabel yang tidak signifikan. Selanjutnya peneliti akan melakukan analisis jalur model trimming. Analisis jalur model trimming adalah model yang digunakan untuk memperbaiki suatu model struktur bila koefisien betanya eksogen tidak signifikan. Dalam hal ini peneliti menghilangkan jalur panah yang memiliki koefisien betanya tidak signifikan dan yang memiliki probabilitas terbesar. Rangkuman hasil trimming model dapat dilihat pada tabel berikut. 98 Tabel 4.11 Hasil Uji Goodness of Fit Setelah Modifikasi Sumber : data diolah Pada trimming, jalur panah NPF terhadap pembiayaan dihilangkan karena memiliki probabilitas 0,349 0,05 tidak signifikan. Dari hasil modifikasi I model analisis jalur dengan menghilangkan jalur panah NPF terhadap pembiayaan. Akan tetapi masih terdapat probabilitas yang lebih dari 0,05, yaitu inflasi terhadap ROA sebesar 0,246. Maka dari itu penelitian harus diulang kembali dengan menghilangkan jalur yang memiliki probabilitas terbesar yaitu inflasi terhadap ROA. Pada trimming kedua, jalur panah inflasi terhadap ROA dihilangkan karena memiliki probabilitas sebesar 0,246 0,05 tidak signifikan. Dari hasil trimming II model analisis jalur dengan menghilangkan jalur panah inflasi terhadap Indeks Goodness of Fit Cut-Off Value Hasil Uji Sebelum Trimming Trimming I Trimming II Absolut Fit Prob. 2  Tidak signifikan p 0.05 - 0,350 0,331 Df 1 2 2  df  5 2 - 0,872 1,104 RMSEA 0.1 0.05 0.01 0.05   x 0.08 - 0,000 0,034 GFI  0.9 1 0,996 0,990 Incremental Fit AGFI  0.9 - 0,942 0,927 TLI  0.9 - 1,004 0,997 NFI  0.9 1 1 0,994 Parsimonious Fit PNFI 0-1.0 0,1 0,199 PGFI 0-1.0 0,066 0,132 99 ROA, diperoleh indeks kesesuaian model yang cukup baik dan sudah tidak menunjukkan probabilitas yang lebih dari 0,05. Dikarenakan terjadi beberapa trimming bagi jalur yang tidak signifikan, maka dari itu penelitian selanjutnya bertujuan sebagai berikut: 1. Untuk menganalisis pengaruh modal dan inflasi terhadap pembiayaan. 2. Untuk menganalisis pengaruh modal, NPF, dan Pembiayaan terhadap ROA.

3. Analisis Jalur Setelah Trimming

Pengujian analisis jalur setelah trimming terdiri dari 2 dua sub struktur. Pertama adalah pengaruh antara modal dan inflasi terhadap pembiayaan yang disalurkan baik secara simultan maupun parsial. Kedua menganalisis pengaruh modal, NPF, dan pembiayaan yang disalurkan terhadap return on assets ROA baik secara simultan maupun parsial. Dari hasil perhitungan setelah trimming dengan menggunakan AMOS 16, maka dapat digambarkan diagram jalur setelah trimming sebagai berikut. 100 Gambar 4.9 Hasil Perhitungan Diagram Jalur Setelah Trimming Sumber : data diolah Tabel 4.12 Hasil Korelasi Antara Modal, NPF, dan Inflasi Setelah Trimming Korelasi Antar Variabel Estimasi Probabilitas LNMODAL -- LNNPF 0,392 0,000 LNNPF -- LNINFLASI -0,333 0,003 LNMODAL -- LNINFLASI 0,082 0,439 Sumber : data diolah Korelasi antara modal, NPF, dan inflasi bank Muamalat Indonesia tidak berbeda dengan analisis korelasi sebelum trimming.

a. Analisis Jalur Pengaruh Modal, Non Performing Financing NPF,

dan Inflasi Terhadap Pembiayaan Secara Simultan dan Parsial Adapun gambar hasil analisis diagram jalur sub struktur pertama adalah sebagai berikut : LNMODAL LNNPF LNINFLASI .90 LNPembiayaan .76 LNROA .39 -.33 .08 .95 -.10 .52 .45 -.30 e1 e2