pada bulan April 2010 dan nilai tertinggi sebesar 12,75 persen yaitu pada bulan Desember 2005 hingga April 2006, dengan nilai rata-rata 8,30 persen dan standar
deviasi 1,96. Hal ini menunjukan bahwa selama periode penelitian, suku bunga mempunyai sebaran yang kecil karena memiliki nilai standar deviasi yang kecil
dibanding nilai rata-ratanya. Jumlah uang beredar memiliki nilai terendah 12,25 miliar yaitu pada bulan
Februari 2004 dan nilai tertinggi sebesar 13,49 miliar yaitu pada bulan Desember 2011, dengan nilai rata-rata 12,86 miliar dan standar deviasi 0,34. Hal ini
menunjukan bahwa selama periode penelitian, jumlah uang beredar mempunyai sebaran yang kecil karena memiliki nilai standar deviasi yang kecil dibanding
nilai rata-ratanya. Kurs memiliki nilai terendah Rp8.447, yaitu pada bulan Februari 2004 dan nilai tertinggi sebesar Rp12.151, yaitu pada bulan November
2008, dengan nilai rata-rata 9.384 rupiah dan standar deviasi 704. Hal ini menunjukan bahwa selama periode penelitian, suku bunga mempunyai sebaran
yang kecil karena memiliki nilai standar deviasi yang kecil dibanding nilai rata- ratanya.
4.2. Hasil Penelitian
4.2.1. Uji Chow
..................................................................4.1
=
, ,
,
1, 1
F tabel = F
αN-1, NT-N-K
F
0,015,554
= 3,02
;
F
0,055,554
= 2,21
;
F
0,105,554
= 1,87 Dari hasil perhitungan di atas terbukti bahwa F hitung memiliki nilai yang
lebih besar dari F tabel. Hal ini berarti tolak H atau model yang terbaik adalah
model Fixed. Pada penelitian ini tidak digunakan uji Hausman karena data yang digunakan merupakan data populasi.
4.2.2. Pemilihan Struktur Model Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang
mempengaruhi sustainabilitas keuangan pada perbankan di Indonesia baik dari sisi mikroekonomi maupun dari sisi makroekonomi. Model dasar dari penelitian
ini adalah FSR=fmikroekonomi, makroekonomi, dimana faktor mikroekonomi yang digunakan merupakan rasio-rasio keuangan bank dan faktor makroekonomi
yang digunakan merupakan kondisi-kondisi makroekonomi seperti nilai tukar, inflasi, suku bunga, jumlah uang beredar, maka dibangun model FSR berdasarkan
variabel-variabel yang ada. Dalam penelitian ini terdapat 4 model FSR dengan spesifikasi sebagai berikut:
1. FSR =
α +
α
i
+ α
1
BOPO
it
+ α
2
CAR
it
+ α
3
LDR
it
+ α
4
NPL
it
+ α
5
ROA
it
+ α
6
INF
it
+ α
7
lnM1
it
+ α
8
lnKURS
it
+ α
9
R
it
+ ε
it
.............................................4.2 2.
FSR = α
+ α
i
+ α
1
BOPO
it
+ α
2
CAR
it
+ α
3
LDR
it
+ α
4
NPL
it
+ α
5
ROA
it
+ α
6
INF
it
+ α
7
lnM1
it
+ α
8
lnKURS
it
+ α
9
R
it
+ α
10
DUMMY
it
+ ε
it
....................4.3 3.
FSR = α
+ α
i
+ α
1
BOPO
it
+ α
2
CAR
it
+ α
3
LDR
it
+ α
4
NPL
it
+ α
5
ROA
it
+ α
6
INF
it
+ α
7
lnM1
it
+ α
8
lnKURS
it
+ α
9
R
it
+ α
10
FSR
t-1it
+ ε
it
........................4.4
4. FSR =
α +
α
i
+ α
1
BOPO
it
+ α
2
CAR
it
+ α
3
LDR
it
+ α
4
NPL
it
+ α
5
ROA
it
+ α
6
INF
it
+ α
7
lnM1
it
+ α
8
lnKURS
it
+ α
9
R
it
+ α
10
FSR
t-1it
+ α
11
DUMMYit +
ε
it
..................................................................................................................4.5 Keempat model tersebut diolah secara berurutan dengan bantuan perangkat lunak
E-Views sehingga diperoleh hasil sebagaimana pada Tabel 4.4.
Tabel 4.4. Hasil Estimasi dari Beberapa Model FSR
Model FSR FSR1
FSR2 FSR3
FSR4 BOPO: - koefisien
- t stat -0,205655
-6,218799 -0,206191
-6,109129 -0,026027
-4,639499 -0,122652
-4,745189 CAR: - koefisien
- t stat 0,110006
2,120886 0,112731
1,984542 0,047894
1,241169 0,052166
1,309851 LDR: - koefisien
- t stat 0,119104
0,0000 0,118748
5,736793 0,060528
3,241839 0,061112
3,283732 NPL: - koefisien
- t stat -0,137952
5,767969 -0,142709
-1,329155 -0,016717
-0,203205 -0,016362
-0,198796 ROA: - koefisien
- t stat 3,979600
13,76618 3,983284
13,80084 2,358950
6,589740 2,360159
6,589137 INFLASI: - koefisien
- t stat 0,148595
4,449196 0,151980
4,280288 0,055958
2,049012 0,059213
2,094714 lnM1: - koefisien
- t stat -10,62837
-12,83323 -10,82847
-10,20995 -4,919410
-6,430066 -5,180941
-5,859421 lnKURS: - koefisien
- t stat 0,600926
0,291961 0,975399
0,388543 1,074265
0,839549 1,600753
-0,962270 R: - koefisien
- t stat -1,014204
-10,65491 -1,000206
-10,37611 -0,494554
-5,647269 -0,478196
-5,501024 FSR
t-1
: - koefisien - t stat
- - 0,493251 9,900922
0,493411 9,911395
DUMMY: - koefisien - t stat
- 0,187170 0,322162
- 0,258244
0,651348 R
2
0,901805 0,901622
0,929783 0,929825
F-stat 364,0708 338,4886
489,0522 457,9531
DW 0,872554 0,876420
1,901603 1,902865
Autokorelasi Ada
Ada
Tidak ada
Tidak ada Heteroskedastisitas
Tidak ada Tidak ada
Tidak ada
Tidak ada Multikolinearitas
Tidak ada Tidak ada
Tidak ada
Tidak ada Keterangan: Autokorelasi ditentukan berdasarkan uji Durbin-Watson, heterokskedastisitas
ditentukan berdasarkan grafik standardized residual, dan multikolinearitas ditentukan berdasarkan metode correlation matrix.
Model 1 merupakan model FSR dengan menggunakan variabel-variabel independen berupa rasio-rasio keuangan bank, yang terdiri dari BOPO, CAR,
LDR, NPL, ROA, dan kondisi-kondisi makroekonomi seperti nilai tukar, inflasi, suku bunga, jumlah uang beredar. Dalam model 1 ditemukan adanya masalah
autokorelasi, hal ini teridentifikasi dari nilai statistik uji Durbin Watson yang kecil, mendekati nol 0,87. Kemudian untuk mengatasi masalah autokorelasi
tersebut, dilakukan penambahan variabel independen berupa variabel DUMMY yang membedakan periode estimasi sebelum dan sesudah krisis ekonomi yang
terjadi pada September 2008 sehingga didapat model 2. Pada model 2 ini masih terdapat masalah autokorelasi, namun terjadi penambahan nilai R
2
. Selanjutnya untuk mengatasi masalah autokorelasi, pada model 3 ditambahkan variabel lag 1
dari variabel dependen sebagai variabel independen sehingga masalah autokorelasi menjadi teratasi, dengan nilai statistik uji Durbin Watson yang
mendekati 2 1,90. Pada model 4, selain ditambahkan variabel lag 1 dari variabel dependen
sebagai variabel independen, juga ditambahkan variabel dummy sebagai variabel independen namun variabel dummy tersebut tidak berpengaruh signifikan secara
parsial. Sehingga model 3 dipilih sebagai model yang terbaik diantara ketiga model lainnya dengan nilai R
2
yang tinggi 0,93. Model 3 sudah memenuhi seluruh asumsi dasar dan Goodness of fit.
4.2.3. Goodness of Fit, Uji t, Uji F Hasil estimasi koefisien regresi dari model 3 yang dilakukan dengan
metode Fixed Effect Model dapat dilihat pada Tabel 4.5. di bawah ini.
Tabel 4.5. Hasil Estimasi Data Panel
Fixed Effect Model pada Model FSR 3
Variable Coefficient
Std. Error t-Statistic
Prob. BOPO -0.120752
0.026027 -4.639499
0.0000 CAR 0.047894
0.038588 1.241169
0.2151 LDR 0.060528
0.018671 3.241839
0.0013 NPL -0.016717
0.082269 -0.203205
0.8390 ROA 2.358950
0.357973 6.589740
0.0000 INF 0.055958
0.027310 2.049012
0.0409 LNM1 -4.919410
0.765064 -6.430066
0.0000 LNKURS 1.074265
1.279574 0.839549
0.4015 R -0.494554
0.087574 -5.647269
0.0000 FSR_1 0.493251
0.049819 9.900922
0.0000 C 136.5762
18.15796 7.521561
0.0000 Effects
Specification Cross-section fixed dummy variables
Weighted Statistics
R-squared 0.929783 Mean dependent var
150.5509 Adjusted R-squared
0.927881 S.D. dependent var 52.16908
S.E. of regression 3.222094 Sum squared resid
5751.568 F-statistic
489.0522 Durbin-Watson stat 1.901603
ProbF-statistic 0.000000 Unweighted
Statistics R-squared
0.873452 Mean dependent var 121.8763
Sum squared resid 6128.529 Durbin-Watson stat
1.915140
Dari hasil estimasi didapat nilai koefisien determinasi R
2
sebesar 0,98 yang menunjukan bahwa model ini dapat menjelaskan variasi dalam FSR
sebesar 92,98 persen atau dengan kata lain variasi dalam FSR dapat dijelaskan oleh variabel-variabel independen dalam model ini sebesar 92,98
persen, sedangkan sisanya sebesar 7,02 persen dijelaskan atau dipengaruhi oleh faktor lain di luar model.
Uji t merupakan pengujian untuk masing-masing koefisien regresi secara parsial. Dengan tingkat signifikansi
α 1 persen, 5 persen, dan 10 persen maka nilai uji t untuk masing-masing variabel independen dapat
dilihat pada Tabel 4.6. berikut ini.
Tabel 4.6. Signifikansi Uji t Variabel Independen pada Model FSR 3
Variabel independen
Koefisien t-stat
t-tabel Signifikansi
BOPO -0,120752
-4,639,499
df = 559 α 1 = 2,326
α 5 = 1,645 α 10 = 1,282
Signifikan CAR
0,047894 1,241,169
Tidak signifikan LDR
0,060528 3,241,839
Signifikan NPL
-0,016717 -0,203205
Tidak signifikan ROA
2,358950 6,589,740
Signifikan INFLASI
0,055958 2,049,012
Signifikan LnM1
-4,919410 -6,430,066
Signifikan LnKURS
1,074265 0,839549
Tidak signifikan R
-0,494554 -5,647,269
Signifikan FSR
t-1
0,493251 9,900,922
Signifikan Keterangan: Signifikan= Signifikan pada taraf nyata 1persen; Signifikan= Signifikan pada
taraf nyata 5persen; Signifikan= Signifikan pada taraf nyata 10persen.
Uji model FEM secara keseluruhan valid dalam taraf signifikan 5 persen yang ditunjukan dengan nilai statistik uji F 489,05 dan p-value
sebesar 0,0000. Artinya model dalam persamaan tersebut dapat digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi FSR atau secara
bersama-sama variabel independen dalam model mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
4.2.4. Uji Asumsi Klasik a
Uji Multikolinearitas Karena antar variabel independen biasanya ada korelasi,
multikolinearitas merupakan masalah tingginya korelasi antar variabel independen. Sejumlah prosedur digunakan untuk mengidentifikasi
masalah tingginya korelasi antar variabel independen. 1
Indikasi R
2
, F statistik, dan t statistik Dari hasil output tampak bahwa nilai R
2
cukup tinggi, yaitu 0,929783 dan nilai F statistik juga signifikan terlihat dari
probabilitas F statistik 0,0000 yang lebih kecil dari taraf nyata 1persen, 5persen, 10persen. Sedangkan t statistik untuk sebagian
besar variabel independen signifikan baik pada taraf nyata 1persen, 5persen, maupun 10persen. Jadi dengan prosedur ini
tampak bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas. 2
Metode Correlation Matrix Dilihat dari koefisien korelasi antar variabel independen
tersebut tidak terdapat korelasi antar variabel independen yang bernilai lebih dari 0,9 sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak
terjadi multikolinearitas dalam model.
Tabel 4.7. Matriks Koefisien Korelasi Model FSR 3
FSR
t-1
BOPO CAR LDR NPL ROA LNKURS INF
SBI LNJUB FSR
t-1
1.0000 -0.5032 0.2057 -0.1428 -0.0669 0.6254 0.0681 0.0294 -0.0804 -0.2482 BOPO -0.5032 1.0000 -0.0752 0.1010 0.4728 -0.5590 -0.0447 -0.0830 0.0636 0.0693
CAR 0.2057 -0.0752 1.0000 0.3986 0.1440 0.1639 0.0128 -0.0764 0.0911 -0.1330
LDR -0.1428 0.1010 0.3986 1.0000 -0.2674 -0.1647 -0.0092 -0.0782 -0.1234
0.5503 NPL
-0.0669 0.4728 0.1440 -0.2674 1.0000 -0.1823 0.0286 0.0566 0.2214 -0.3957 ROA 0.6254 -0.5590 0.1639 -0.1647 -0.1823 1.0000 0.0887 -0.0979 -0.0557 -0.0668
LNKURS 0.0681 -0.0447 0.0128 -0.0092 0.0286 0.0887 1.0000 -0.2812 -0.2750 0.0393 INF
0.0294 -0.0830 -0.0764 -0.0782 0.0566 -0.0979 -0.2812 1.0000 0.4599 -0.2050 SBI
-0.0804 0.0636 0.0911 -0.1234 0.2214 -0.0557 -0.2750 0.4599 1.0000 -0.4586 LNJUB -0.2482 0.0693 -0.1330 0.5503 -0.3957 -0.0668 0.0393 -0.2050 -0.4586 1.0000
b Uji Heteroskedastisitas
-6 -4
-2 2
4 6
100 200
300 400
500 Standardized Residuals
Gambar 4.1. Standardized Residual untuk Melihat Homoskedastisitas pada Model FSR 3
Pada Gambar 4.1. plot residual tidak menggambarkan terbentuknya suatu pola. Hal ini berarti bahwa tidak terjadi
heteroskedastisitas pada model FSR 3.
c Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi menggunakan Uji Durbin Watson menghasilkan nilai DW statistik sebesar 1,904558. Identifikasi nilai
dari dL dan dU berdasarkan tabel dengan n=570, k=10, dan taraf signifikansi 5 persen didapatkan nilai dL=1,571 dan dU=1,779. Jika
dilihat dari tabel Selang Nilai Statistik Durbin Watson, maka disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi pada model FSR 3
karena nilai DW berada pada daerah d
U
DW 4-d
U
, yaitu 1,779 1,904 2,221.
4.3. Pembahasan Hasil Penelitian
