38
2. Variabel BebasIndependen X
Variabel bebas merupakan variable yang mempengaruhi atau menjadi sebab perubahan atau timbulnya variable dependen atau
terikat
31
. Dalam penelitian ini yang menjadi variable bebas adalah serbagai berikut:
a. Pendapatan Kontribusi
Pendapatan kontribusi X
1
adalah sejumlah dana yang diterima perusahaan dari kontribusi yang dibayarkan nasabah
setelah dikurangi ujrah feedan biaya pengelolaan lainnya. Pendapatan kontribusi pada penelitian ini adalah pendapatan
kontribusi netto yang terdapat pada data sekunder laporan surplus deficit underwriting
dana tabarru’ pada perusahaan asuransi umum syarioah.
b. Klaim
Klaim X
2
adalah pengajuan hak yang dilakukan oleh tertanggung kepada penanggung untuk mendapatkan haknya
berupa pertanggungan atas kerugian berdasarkan perjanjian atau akad yang telah dibuat. Posisi klaim pada perusahaan
asuransi merupakan bebanbiaya yang harus ditanggung perusahaan. Dikarnakan klaim adalah sebuah bebanbiaya,
maka jika terjadi klaim akan mengurangi surplus underwriting yang dihasilkan. Dalam penelitian ini besaran klaim setiap
periode dapat dilihat langsung dari data sekunder laporan surplus deficit underwriting
dana tabarru’ pada perusahaan asuransi umum syariah.
31
Ibid, h.59.
39
c. Hasil Investasi
Hasil Investasi X
3
adalah keuntungan yang diterima perusahaan dalam mengelola dana tabarru’ setelah dikurangi
dengan beban pengelolaan portofolio investasi. Dalam penelitian ini besaran hasil investasi setiap periode dapat dilihat
langsung dari data sekunder laporan surplus deficit underwriting
dana tabarru’ pada perusahaan asuransi umum syariah.
E. Jenis dan Teknik Pengumpulan Data
Data yang digunakan adalah data sekunder yang berupa laporan keuangan tahunan periode 2011-1015 pada perusahaan asuransi umum
syariah di Indonesia yang terdasftar di Otoritas Jasa Keuangan OJK. Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah
metode dokumentasi, yaitu dengan membaca, mengamati, mencatat, serta mempelajari uraian buku, jurnal, dan penelitian sebelumnya serta
mengunduh data dan informasi dari situs-situs internet yang relevan.
F. Teknik Analisis Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder untuk keseluruhan variable, yaitu Pendapatan Kontribusi, Klaim, Hasil Investasi, dan Surplus
Underwriting. Berikut ini adalah analisis data:
1. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Multikolineritas
Uji Multikolineritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variable bebas Independen
32
. Jika ada korelasi yang tinggi antar variabel independen tersebut, maka
hubungan antara variable dependen dan independent menjadi terganggu.
32
Ghozali imam, Aplikasi Analisis Multivariat dengan Progam IBM SPSS 19, Semarang :Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011, h. 105.
40 Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi Multikolineritas.
Multikolineritas dapat dilihat dari nilai tolerance dan VIF Variance Inflation Factor. Untuk terbebas dari masalah Multikolineritas, nilai
tolerance harus ≤ 10
33
.
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan lain
34
. Pengujian dilakukan dengan uji Glatjer yaitu dengan meregresi variable independen terhadap absoplute residual.
Jika variable independen signifikan secara statistik mempengaruhi variable dependen, maka ada indikasi terjadi heterokedastisitas.
Kriteria yang biasa digunakan untuk menyatakan apakah terjadi heteroskedastisitas atau tidak diantara data pengamatan dapat dijelaskan
dengan menggunakan koefisien signifikansi. Koefisiensi signifikansi harus dibandingkan dengan tingkat signifikansi yang ditetapkan sebelumnya α =
5. Apabila koefisien signifikansi nilai probabilitas lebih besar dari tingkat signifikansi yang telah ditetapkan, maka dapat disaimpulkan tidak
terjadi heteroskadastisitas.
c. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variable pengganggu atau residual terdistribusi normal
35
. Untuk menguji normalitas penelitian ini menggunakan uji Kolmogrov-Spirnov.
Kriteria penilaian uji ini adalah, jika signifikansi hasil perhitungan data Sig 5, maka data berdistribusi normal dan jika signifikansi hasil
perhitungan data Sig 5, maka data tidak terdistribusi normal.
33
Ghozali Imam, Aplikasi Analisis Multivariat dengan Progam IBM SPSS 19, Semarang :Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011, h. 105-106.
34
Ibid
35
Ibid
Kategori