1. Analisis Diskriminan
Analisis diskriminan merupakan salah satu teknik statistik yang dapat digunakan untuk mendapatkan klasifikasi tertentu dari beberapa kategori,
variabel, atau data.
3
Analisis diskriminan bertujuan untuk mengidentifikasi, mengelompokkan, dan membedakan.
4
Dalam penelitian ini, risiko keuangan bank dihitung dengan menggunakan model diskriminan, tujuannya untuk membuat persamaan
diskriminan yang dapat digunakan untuk mengestimasi besaran risiko finansial. Kriteria yang digunakan untuk melakukan penilaian terhadap risiko
finansial adalah:
5
2.60 = Tidak bangkrut
Sangat sehat 1.1 – 2.60
= Daerah kelabu Sehat
1.1 = Bangkrut
Tidak kurang sehat Persamaan diskriminan yang digunakan dalam penelitian ini untuk
memperoleh nilai Z Z-Score adalah:
Z atau Y = β
1
P
1
+ β
2
P
2
+ β
3
P
3
+ β
4
P
4
+ β
5
P
5
3
J. Fred Weston dan Thomas E. Copeland, Manajemen Keuangan, edisi kedelapan, alih bahasa oleh: Jaka Wasana dan Kirbrandoko, Jakarta: Penerbit Erlangga, 1992, h.254.
4
Bhuono Agung Nugroho, Strategi Jitu Memilih Metode Statistik Penelitian Dengan SPSS, Yogyakarta: Penerbit Andi, h.77.
5
Toto Prihadi, Investigasi Laporan Keuangan dan Analisis Rasio Keuangan, cet.I, Jakarta: Penerbit PPM Pengembangan Eksekutif, 2009, h.84.
Dimana:
P
1 =
Capital Adequacy Ratio CAR
P
2 =
Financing to Deposit ratio FDR
P
3 =
Biaya dan Pendapatan Operasional BOPO
P
4 =
Non Performing Financing NPF
P
5 =
Debt to Equity Ratio DER
2. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel terikat dan bebas keduanya terdistribusi normal atau tidak.
Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal.
6
Untuk mengetahui apakah data normal atau tidak maka dapat dideteksi dengan menggunakan beberapa metode, yaitu
a. Nilai skewness
Nilai skewness digunakan untuk mengetahui distribusi normal data dalam variabel dengan melihat kemiringan kurva. Nilai skewness
yang baik adalah mendekati angka nol,
7
atau berada di antara – 2 sampai dengan + 2.
8
6
Bhuono Agung, Strategi Jitu Memilih Metode Statistik Penelitian Dengan SPSS, h.18.
7
Ibid., h.18.
8
Agus Eko Sujianto, Aplikasi Statistik dengan SPSS 16.0., cet.I Jakarta: Prestasi Pustaka Publisher, 2009, h.30.
b. Kurva Normal P-Plot normality probability plot
Melalui kurva P-Plot, distribusi variabel dikatakan normal apabila data titik menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti
arah garis diagonal,
9
jika itu terpenuhi maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Tetapi jika data titik menyebar jauh dari garis
diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
c. Kolmogorov-Smirnov K-S
Untuk mengetahui distribusi data normal, maka dapat dilihat melalui nilai probabilitas atau Asym. Sig. 2-Tailed. Nilai ini
dibandingkan dengan 0,05. Untuk pengambilan keputusan menggunakan pedoman:
10
¾ Nilai Sig. Atau signifikansi atau nilai probabilitas 0.05, distribusi data dikatakan tidak normal.
¾ Nilai Sig. Atau signifikansi atau nilai probabilitas 0.05, distribusi data dikatakan normal.
3. Uji Korelasi
Analisis signifikansi hubungan uji korelasi ini bertujuan untuk menguji hubungan antara dua variabel yang tidak menunjukkan hubungan
fungsional berhubungan bukan berarti disebabkan.
9
Bhuono Agung, Strategi Jitu Memilih Metode Statistik Penelitian Dengan SPSS, h.24.
10
Agus Eko Sujianto, Aplikasi Statistik dengan SPSS 16.0.,h.80.
Sedangkan sifat korelasi akan menentukan arah dari korelasi. Nilai korelasi dapat dikelompokkan sebagai berikut:
11
¾ 0,00 – 0,20 = korelasi keeratan sangat lemah
¾ 0,21 – 0,40 = korelasi keeratan lemah
¾ 0,41 – 0,70 = korelasi keeratan kuat
¾ 0,71 – 0,90 = korelasi keeratan sangat kuat
¾ 0,91 – 0,99 = korelasi keeratan sangat kuat sekali
¾ 1 = korelasi keeratan sempurna
4. Regresi Linier Sederhana
Regresi linear sederhana adalah metode statistik yang digunakan untuk menguji pengaruh variabel independent bebas terhadap variabel dependent
terikat. Rumus regresi linear sederhana:
12
Y= a + bX
Dimana: Y
= Risiko finansial bank angka Z score dari fungsi diskriminannya. a
= konstanta b
= angka koefisien dari resiko keuangan bank X
= nilai earning per share
11
Ibid., h.40.
12
Josep Supranto, Statistik, Teori dan Aplikasi, edisi keenam, jilid 2. cet.I. Jakarta: Penerbit Erlangga, 2001, h.178.
5. Uji Hipotesis t-statistik
Uji t-statistik digunakan untuk mengetahui hubungan variabel independent terhadap variabel dependent. Untuk mengetahui ada atau
tidaknya pengaruh variabel independent terhadap variabel dependent dengan
N = Jumlah Populasi
= 11 dk
= derajat kebebasan degree of freedom = 9 α alpha = Tingkat kesalahan margin of error
= 0.025
Ketentuan yang digunakan adalah: Ho :
β = 0 = Tidak ditolak jika –t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel, artinya tidak terdapat pengaruh rasio EPS secara signifikan terhadap risiko
finansial bank. Ha :
β ≠ 0 = Ditolak jika –t hitung t tabel atau t hitung -t tabel, artinya terdapat pengaruh rasio EPS secara signifikan terhadap risiko
finansial bank.
Daerah penerimaan dan penolakan Ho dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar 3.2
Daerah Penerimaan dan Penolakan Ho
6. Uji R-Square Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi R-Square pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel independen.
Nilai R-Square dikatakan baik apabila berada di atas 0.05 karena nilai koefisien determinasi berkisar antara 0 dan 1.
13
Nilai R-Square yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independent dalam menjelaskan variasi dependent sangat terbatas. Nilai yang
mendekati 1 berarti variabel-variabel independent memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependent.
13
Bhuono Agung, Strategi Jitu Memilih Metode Statistik Penelitian Dengan SPSS, h.51.
t tabel Daerah penolakan Ho
daerah penerimaan Ha Daerah penolakan Ho
daerah penerimaan Ha
Daerah penerimaan Ho
-t tabel
Secara umum koefisien determinasi untuk data silang crossection relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masing-masing
pengamatan sedangkan untuk data runtun waktu time series biasanya mempunyai nilai koefisien determinasi yang lebih tinggi.
Uji koefisien determinasi R-Square digunakan untuk mengetahui besarnya konstribusi atau pengaruh variabel independent terhadap variabel
dependent yaitu dengan mengkuadratkan koefisien korelasi.
14
14
Agus Eko Sujianto, Aplikasi Statistik dengan SPSS 16.0.,h.64.
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
A. Perhitungan Risiko Finansial Bank
Pada bagian pertama ini, risiko finansial bank akan dihitung dengan melalui tahapan analisis sebagai berikut:
1. Deskriptif Variabel
a. Return on Assets ROA
Perkembangan nilai rasio pengembalian atas aset ROA Bank Muamalat dari tahun 1998 sampai dengan tahun 2008 dapat dilihat pada
diagram berikut:
Gambar 4.3
Perkembangan Nilai ROA
-23.94 0.58
0.96 4.01
2.00 1.33
1.80 2.53
2.10 2.27
2.60
-30.00 -25.00
-20.00 -15.00
-10.00 -5.00
0.00 5.00
10.00
1996 1998
2000 2002
2004 2006
2008 2010
Tahun N
ilai R O
A
Sumber data diolah.
57
Dari gambar 4.3 di atas, dapat dilihat bahwa nilai rasio ROA Bank Muamalat untuk periode tahun 1998 sampai dengan tahun 2008
mengalami kejatuhan pada tahun 1998 hingga menembus angka -23.94. Hal ini disebabkan pada tahun tersebut sedang terjadi gejolak politik yang
memanas, sehingga berdampak pada industri keuangan termasuk perbankan.
Tetapi karena bank Muamalat didukung oleh para pemegang saham yang handal dan kuat, sehingga Bank Muamalat bisa dikatakan
dapat terhindar dari dampak krisis tersebut. Pada tahun berikutnya, Bank Muamalat berhasil mencatat
perbaikan terhadap rasio ROA pada tahun 2001 menjadi 4.01 dan kembali mengalami fluktuasi hingga pada tahun 2008 menjadi 2.60.
b. Capital Adequacy Ratio CAR
Perkembangan nilai rasio kecukupan modal CAR Bank Muamalat dari tahun 1998 sampai dengan tahun 2008 dapat dilihat pada
diagram berikut:
