Pengaruh LDR (Loan to Deposit Ratio), NPL (Non Performing Loan) ROA (Return On Asset) dan BOPO (Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional) Terhadap Kecukupan Modal Perbankan Pada Bank Yang Terdaftar Di BEI

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA FAKULTAS EKONOMI

PROGRAM S-1 REGULER MEDAN

SKRIPSI

PENGARUH LDR (LOAN TO DEPOSIT RATIO), NPL (NON PERFORMING LOAN), ROA (RETURN ON ASSETS) DAN BOPO (BIAYA OPERASIONAL

PENDAPATAN OPERASIONAL) TERHADAP KECUKUPAN MODAL PERBANKAN PADA BANK YANG TERDAFTAR DI BEI

OLEH:

NAMA : NETTY I SIREGAR

NIM : 060503184

DEPARTEMEN : AKUNTANSI

Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi

PERNYATAAN

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi yang berjudul “Pengaruh LDR (Loan to Deposit Ratio), NPL (Non Performing Loan) ROA (Return On Asset) dan BOPO (Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional) Terhadap Kecukupan Modal Perbankan Pada Bank Yang Terdaftar Di BEI” adalah benar hasil karya saya sendiri dan judul ini belum pernah dimuat, dipublikasikan, atau diteliti oleh mahasiswa lain dalam konteks penulisan skripsi untuk program S1 Departemen Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Utara. Semua sumber data dan informasi yang diperoleh telah dinyatakan dengan jelas, benar, apa adanya dan apabila dikemudian hari pernyataan ini tidak benar, saya bersedia menerima sanksi yang ditetapkan oleh Universitas Sumatera Utara.

Medan, 5 Juni 2010

Yang Membuat Pernyataan,

Netty I. Siregar NIM : 060503184

KATA PENGANTAR

Segala puji syukur dan hormat kepada Tuhan yang Maha Kuasa karena atas berkat dan kuasa-Nya peneliti mampu menyelesaikan penulisan skripsi. Skripsi ini berjudul “Pengaruh LDR (Loan to Deposit Ratio), NPL (Non Performing Loan) ROA (Return On Asset) dan BOPO (Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional) Terhadap Kecukupan Modal Perbankan Pada Bank Yang Terdaftar Di BEI”, disusun dalam rangka memenuhi salah satu syarat untuk memperoleh gelar kesarjanaan pada Fakultas Ekonomi Departemen Akuntansi Universitas Sumatera Utara.

Selama proses penyusunan skripsi ini, peneliti banyak memperoleh bimbingan, dorongan semangat, nasehat, dan bantuan lain baik secara moril maupun materiil dari berbagai pihak. Pada kesempatan ini peneliti ingin menyampaikan ucapan terima kasih kepada:

1. Bapak Drs. Jhon Tafbu Ritonga, M.Ec, selaku Dekan Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Utara.

2. Bapak Drs. Hasan Sakti Siregar, M.Si, Ak, dan Ibu Dra. Mutia Ismail, MM, Ak, selaku Ketua Departemen dan Sekretaris Departemen Akuntansi Universitas Sumatera Utara.

3. Bapak Drs. M. Zainul Bahri Torong, M.Si, Ak, selaku Dosen Pembimbing. Terima kasih yang tulus saya ucapkan kepada Beliau tidak hanya untuk waktu, bimbingan dan arahan yang sudah diberikan, tetapi juga untuk perhatian dan

kerjasama secara ikhlas yang diberikan selama proses penyusunan dan penyelesaian skripsi ini.

4. Bapak Drs. Abikusno Dharsuky, MM. Ak, selaku Dosen Penguji I dan Bapak Dra. Naleni Indra, MM. Ak, selaku Dosen Penguji II atas segala masukan dan saran yang telah diberikan.

5. Kedua orangtua, Bapak O. Siregar dan Mama J. E Pandiangan serta abang, Roy, Christoper, dan adik, Novita, Sarah terima kasih yang tulus atas segala doa, dukungan serta kasih sayang yang telah diberikan selama penyusunan skripsi ini.

6. Seluruh teman-teman yang saya kasihi, terima kasih untuk doa, semangat dan motivasinya.

Akhir kata, peneliti menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna. Oleh karena itu, peneliti mengharapkan kritik dan saran yang membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Peneliti berharap skripsi ini bisa bermanfaat bagi semua pihak.

Medan, 5 Juni 2010 Peneliti,

(Netty I. Siregar) NIM 060503184

ABSTRAK

Perubahan situasi kompetitif dan kondisi di bidang perbankan, memiliki tantangan tersendiri bagi perbankan Indonesia terutama dalam mengelola bank untuk tetap eksis atau bahkan perkembangan yang maksimal. Rasio keuangan sebagai indikator keuangan dapat digunakan sebagai Sistem Peringatan Dini untuk mengurangi kondisi buruk keuangan perusahaan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui secara parsial dan simultan pengaruh LDR (Loan to Deposit Ratio), NPL (Non Performing Loan), ROA (Return On Asset), BOPO (Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional) terhadap CAR (Capital Adequacy Ratio) pada perusahaan perbankan di Indonesia.

Desain penelitian ini adalah kausal dan direplikasi berdasarkan penelitian sebelumnya. Populasi penelitian adalah semua perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama tahun 2005-2008. Pemilihan sampel menggunakan metode purposive sampling dan hasilnya adalah 19 bank sebagai sampel. Hipotesis tersebut diuji dengan menggunakan analisis regresi berganda termasuk F-test dan t-test pada tingkat 5% dari signifikan (alpha = 0,05).

Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial ROA berpengaruh signifikan terhadap CAR dan LDR, NPL, BOPO tidak signifikan mempengaruhi CAR. Secara simultan LDR, NPL, ROA dan BOPO berpengaruh secara signifikan terhadap CAR. Ini ditunjukkan dengan 0.27 dari nilai r square, yang berarti 27% variasi dari perubahan kecukupan modal (CAR) yang dapat dijelaskan oleh empat variabel independen. Sementara itu, sisanya 73% dijelaskan oleh variasi lain atau faktor yang tidak termasuk dalam model regresi.

Kata Kunci : Pengaruh, LDR, NPL, ROA, BOPO, Kecukupan Modal, Perusahaan Perbankan, Bursa Efek Indonesia

ABSTRACT

The changing of competitive situation and condition in banking corporate, have a hard challenge for Indonesian banking especially in managing their banks to be exist or even maximal improvement. Financial indicators as financial ratios can be used as an Early Warning System to decrease of corporate financial condition. The objective of this research is to know the LDR (Loan to Deposit Ratio), NPL (Non Performing Loan), ROA (Return On Asset), BOPO (Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional) either partially or simultanneously to CAR (Capital AdequacyRatio)at go public banking company in Indonesia.

The design of this research is causal and replicated based on the previous research. This research population is all banking companies which were listed in Indonesia Stock Exchange (ISX) during the year 2005 – 2008. The sample selection is using purposive sampling method and the result are nineteen bank as sample. The hypothesis is tested by using multiple regression analysis including F-test and t-test on 5% level of significant (alpha = 0,05).

The result indicate that partially ROA significantly influence the CAR and LDR, NPL, BOPO unsignificantly influence the CAR. LDR, NPL, ROA, BOPO influence the CAR simultaneosly. These are showed by 0,27 of the r square value, that means 27% variation from the CAR change which can be explained by the four independent variabel. Meanwhile, the remainder 73% exlaplained by other variation or factor which not include in regression model.

Key Word : Influence,LDR, NPL, ROA, BOPO, Capital Adequacy, Banking Company, Indonesia Stock Exchange

DAFTAR ISI

PERNYATAAN ... i

KATA PENGANTAR ... ii

ABSTRAK ... iv

ABSTRACT ... v

DAFTAR ISI ... vi

DAFTAR TABEL ... ix

DAFTAR GAMBAR ... x

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah ... 1

B. Perumusan Masalah ... 7

C. Tujuan Penelitian ... 8

D. Manfaat Penelitian ... 8

BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Tinjauan Teoritis... 9

1. Bank ... 9

2. Loan to Deposit Ratio (LDR) ... 9

3. Non Performing Loan (NPL)... 10

4. Return On Asset (ROA) ... 12

5. Biaya Operasional Pendapatan Operasional (BOPO) ... 12

a. Modal Bank ... 13

b. ATMR ... 17

B. Tinjauan Penelitian Terdahulu ... 20

C. Kerangka Konseptual dan Hipotesis ... 21

1. Kerangka Konseptual ... 21

2. Hipotesis ... 23

BAB III METODE PENELITIAN A. Desain Penelitian ... 24

B. Populasi dan Sampel Penelitian... 24

C. Jenis dan Sumber Data ... 25

D. Teknik Pengumpulan Data ... 26

E. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel ... 26

F. Metode Analisis Data ... 29

1. Pengujian Asumsi Klasik ... 30

2.Pengujian Hipotesis ... 36

G. Jadwal Penelitian ... 39

BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN A. Hasil Penelitian ... 40

1. Data Penelitian ... 40

2. Statistik Deskriptif ... 40

a. Normalitas ... 44

b. Multikolinearitas... 49

c. Heterokedastisitas ... 50

d. Autokorelasi ... 51

4. Pengujian Hipotesis ... 53

a. Koefisien Determinasi... 53

b. Uji Statistik “F” ... 54

c. Uji Statistik “t” ... 55

B. Analisis Hasil Penelitian ... 58

1. Loan to Deposit Ratio (LDR) ... 58

2. Non Performing Loan (NPL)... 59

3. Return On Asset (ROA) ... 61

4. Biaya Operasional Pendapatan Operasional (BOPO) ... 62

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan ... 65

B. Keterbatasan Penelitian ... 67

C. Saran ... 68

DAFTAR PUSTAKA ... 69

DAFTAR TABEL

Nama Halaman

Tabel 2.1 Review Penelitian Terdahulu ... 20

Tabel 3.1 Defenisi Operasional dan Pengukuran Variabel ... 28

Tabel 4.1 Statistik Deskriptif ... 39

Tabel 4.2 Hasil Uji NormalitasOne-Sample K-S Test ... 45

Tabel 4.3 Hasil Uji NormalitasOne-Sample K-S Test (LN) ... 47

Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinearitas... 48

Tabel 4.5 Hasil Uji Autokorelasi ... 50

Tabel 4.6 Hasil Uji Autokorelasi (LAG) ... 51

Tabel 4.7 Hasil Koefisien Determinasi ... 52

Tabel 4.8 Hasil Uji F (ANOVA) ... 53

DAFTAR GAMBAR

Nama Halaman

Gambar 2.1 Kerangka Konseptual ... 21

Gambar 4.1 Grafik Histogram ... 44

Gambar 4.2 Grafik Normal P-Plot ... 44

Gambar 4.3 Grafik Histogram (LN) ... 46

Gambar 4.4 Grafik Normal P-Plot (LN) ... 46

ABSTRAK

Perubahan situasi kompetitif dan kondisi di bidang perbankan, memiliki tantangan tersendiri bagi perbankan Indonesia terutama dalam mengelola bank untuk tetap eksis atau bahkan perkembangan yang maksimal. Rasio keuangan sebagai indikator keuangan dapat digunakan sebagai Sistem Peringatan Dini untuk mengurangi kondisi buruk keuangan perusahaan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui secara parsial dan simultan pengaruh LDR (Loan to Deposit Ratio), NPL (Non Performing Loan), ROA (Return On Asset), BOPO (Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional) terhadap CAR (Capital Adequacy Ratio) pada perusahaan perbankan di Indonesia.

Desain penelitian ini adalah kausal dan direplikasi berdasarkan penelitian sebelumnya. Populasi penelitian adalah semua perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama tahun 2005-2008. Pemilihan sampel menggunakan metode purposive sampling dan hasilnya adalah 19 bank sebagai sampel. Hipotesis tersebut diuji dengan menggunakan analisis regresi berganda termasuk F-test dan t-test pada tingkat 5% dari signifikan (alpha = 0,05).

Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial ROA berpengaruh signifikan terhadap CAR dan LDR, NPL, BOPO tidak signifikan mempengaruhi CAR. Secara simultan LDR, NPL, ROA dan BOPO berpengaruh secara signifikan terhadap CAR. Ini ditunjukkan dengan 0.27 dari nilai r square, yang berarti 27% variasi dari perubahan kecukupan modal (CAR) yang dapat dijelaskan oleh empat variabel independen. Sementara itu, sisanya 73% dijelaskan oleh variasi lain atau faktor yang tidak termasuk dalam model regresi.

Kata Kunci : Pengaruh, LDR, NPL, ROA, BOPO, Kecukupan Modal, Perusahaan Perbankan, Bursa Efek Indonesia

ABSTRACT

The changing of competitive situation and condition in banking corporate, have a hard challenge for Indonesian banking especially in managing their banks to be exist or even maximal improvement. Financial indicators as financial ratios can be used as an Early Warning System to decrease of corporate financial condition. The objective of this research is to know the LDR (Loan to Deposit Ratio), NPL (Non Performing Loan), ROA (Return On Asset), BOPO (Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional) either partially or simultanneously to CAR (Capital AdequacyRatio)at go public banking company in Indonesia.

The design of this research is causal and replicated based on the previous research. This research population is all banking companies which were listed in Indonesia Stock Exchange (ISX) during the year 2005 – 2008. The sample selection is using purposive sampling method and the result are nineteen bank as sample. The hypothesis is tested by using multiple regression analysis including F-test and t-test on 5% level of significant (alpha = 0,05).

The result indicate that partially ROA significantly influence the CAR and LDR, NPL, BOPO unsignificantly influence the CAR. LDR, NPL, ROA, BOPO influence the CAR simultaneosly. These are showed by 0,27 of the r square value, that means 27% variation from the CAR change which can be explained by the four independent variabel. Meanwhile, the remainder 73% exlaplained by other variation or factor which not include in regression model.

Key Word : Influence,LDR, NPL, ROA, BOPO, Capital Adequacy, Banking Company, Indonesia Stock Exchange

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah

Lembaga perbankan merupakan salah satu tulang punggung perekonomian suatu negara, karena memiliki fungsi intermediasi atau sebagai perantara antara pemilik modal (fund supplier) dengan pengguna dana (fund user). Bank dengan kinerja keuangan yang sehat menjadi tujuan penting, agar fungsi intermediasi dapat berjalan lancar. Krisis moneter yang terjadi sejak pertengahan tahun 1997, telah mengakibatkan krisis perbankan yang parah di Indonesia. Kondisi ini mendorong dilakukannya restrukturisasi perbankan. Salah satu tumpuan program ini adalah adanya aturan tentang Rasio Kecukupan Modal, yakni Capital Adequacy Ratio (CAR) dengan tujuan agar bank dapat mengembangkan aktivanya secara aman sehingga dapat mendorong pemberdayaan bank.

Tingkat kesehatan bank dapat dinilai dari beberapa indikator, yakni permodalan, kualitas aset, manajemen, rentabilitas, likuiditas, sensitivitas terhadap resiko. CAR merupakan salah satu indikator kesehatan permodalan bank. Penelitian aspek permodalan suatu bank lebih dimaksudkan untuk mengetahui bagaimana atau apakah modal bank tersebut telah memadai untuk menunjang kebutuhan. Adapun kriteria yang dikeluarkan Bank Indonesia dalam Arsitektur Perbankan Indonesia (2004) untuk sebuah bank bisa menjadi bank jangkar (anchor bank) adalah :

1. rasio kecukupan modal (CAR) minimum 12% dari Aktiva Tertimbang Menurut Resiko (ATMR) dengan rasio modal inti minimum 6%,

2. rasio Return On Asset (ROA) minimal 1,5%,

3. pertumbuhan kredit riil sedikitnya 22% dengan Loan to Deposit Ratio (LDR) sedikitnya 50% dan rasio kredit bermasalah (Non Performing Loan) dibawah 5%,

4. merupakan perusahaan publik atau berencana dalam waktu dekat menjadi perusahaan publik dan memiliki kemampuan menjadi konsolidator.

Dalam perhitungan kecukupan permodalan bank, bobot kategori risiko (ATMR) berperan dalam menentukan jumlah minimum permodalan yang harus dimiliki oleh bank. Semakin kecil ATMR yang dikenakan pada satu debitur / kelompok debitur maka jumlah modal minimum yang harus disediakan bank akan semakin kecil. Singkatnya, dengan jumlah modal yang ada, penurunan ATMR akan memberikan keleluasaan bagi bank untuk melakukan ekspansi pembiayaan /

financing kepada debitur. Jadi kalau ATMR bank semakin besar maka bank juga harus meningkatkan modalnya kalau tidak presentase CAR nya akan menurun.

Perbandingan sederhana antara porsi modal terhadap kekayaan bank bisa dilihat dari rata-rata CAR pada bulan Maret 2006 sebesar 21,84%. Nilai tersebut jauh diatas CAR minimal 8%. Nilai CAR tersebut lebih disebabkan nilai ATMR yang masih rendah. Perhitungan bobot ATMR yang diturunkan, menyebabkan nilai CAR akan semakin kurang sensitif terhadap pertumbuhan pinjaman tersebut. Jadi ada kecenderungan nilai CAR tersebut disebabkan bank mencari penyaluran dana yang aman-aman saja. Hal ini dilakukan dengan mengalokasikasikan penyaluran dananya ke alternatif aktiva yang beresiko rendah, misalnya penempatan pada Sertifikat Bank Indonesia (SBI) / Obligasi pemerintah, atau

dengan kata lain bank bisa saja mengurangi penyaluran kredit agar bisa menjaga nilai CAR-nya tetap tinggi.

Berdasarkan laporan keuangan perbankan di Indonesia, laba perbankan pada tahun 2005 mengalami penurunan sebesar 23.56% dan NPL (kredit macet) mengalami peningkatan menjadi 7,56% pada tahun 2005. Pertumbuhan kredit yang tinggi menjadi hal yang menonjol pada tahun 2008. Gejala pertumbuhan kredit yang pesat sebenarnya sudah mulai terlihat sejak tahun 2007. Waktu itu pertumbuhan kredit mencapai 25% atau lebih tinggi dari target sebesar 22%. Pada tahun 2008, sesuai Rencana Bisnis, perbankan menargetkan pertumbuhan kredit sekitar 24%. Sebelum tahun 2008 berakhir, target kredit tersebut sudah terlampaui hingga mencapai puncaknya pada bulan Oktober 2008 dengan pertumbuhan 37%. Sejalan dengan meningkatnya tekanan karena memburuknya perekonomian, sejak bulan November 2008 pertumbuhan kredit mulai melambat sehingga mencapai 29,5% pada akhir tahun.

Penyaluran kredit tidak hanya berpotensi meningkatkan laba, tapi juga sering disertai peningkatan kredit macet (NPL). Peningkatan NPL juga akan mempengaruhi bank dalam penyaluran kredit pada periode berikutnya. Sepandai apapun analis kredit dalam menganalisis setiap permohonan kredit, kemungkinan kredit tesebut macet pasti ada (Kasmir, 2003:115). NPL merupakan variabel yang sensitif karena sebagian besar memperlihatkan keburukan kinerja manajer dalam mengelola kredit bermasalah (Nasser, 2003). Selama semester II 2008, kenaikan nominal NPL cenderung meningkat sejalan dengan meningkatnya tekanan perlambatan perekonomian. Kenaikan nominal NPL perlu diwaspadai apalagi

kondisi ekonomi tengah kurang menggembirakan. Dilihat dari sisi rasio NPL, dibandingkan dengan posisi akhir semester I 2008, rasio NPL gross menurun menjadi 3,76%. Rendahnya rasio NPL dipengaruhi oleh tingginya peningkatan kredit yang jauh melebihi peningkatan nominal NPL.

Perbankan mengalami peningkatan laba pada tahun 2006 (Rp 28,82 triliun) setelah sempat mengalami penurunan pada tahun 2005 (Rp 22,65 triliun). Besarnya laba ini bukan merupakan hal yang sepenuhnya baik, diakibatkan :

1) masih tingginya laba yang diciptakan melalui penempatan dana dalam Sertifikat Bank Indonesia (SBI) dan obligasi pemerintah. Ini merupakan bagian dari laba perbankan yang diambil dari kantong masyarakat dan bukan karena aktivitas bisnis perbankan seperti intermediasi antara kelompok masyarakat penabung dan kelompok dunia,

2) menyangkut semunya data bahwa non performing loan (NPL) senantiasa mengalami penurunan pada tahun-tahun terakhir ini. Tentu saja dana yang tidak dipinjamkan perbankan kepada masyarakat dan malahan ditempatkan dalam bentuk SBI dan obligasi pemerintah hampir tidak mungkin tergelincir menjadi berstatus kredit macet. Dimana aset dalam SBI, bobot resikonya dinilai sebesar nol (nol perseratus). Selama manfaat yang diperoleh perbankan dari penempatan dana di SBI dan obligasi pemerintah masih relatif tinggi, kesulitan penyaluran kredit pada dunia usaha akan senantiasa menghadang.

Peningkatan laba yang masih sangat mengandalkan SBI, jika dikaitkan dengan tujuan diluncurkannya API yakni menciptakan perbankan yang membantu pertumbuhan ekonomi nasional, maka terlihat jelas bahwa peningkatan laba

dengan cara membeli SBI tidak sejalan dengan ide diluncurkannya API. Bunga yang diperoleh dari SBI amat jauh berbeda karakternya dibandingkan dengan bunga yang diperoleh dari peminjaman oleh masyarakat.

Selama semester II 2008, pendapatan bunga bersih perbankan lebih tinggi dibandingkan semester I 2008 sebagai akibat dari penyaluran kredit yang masih tinggi, namun ke depan hal ini berpotensi mengurangi profitabilitas. Profitabilitas yang dihasilkan dari pendapatan bunga tersebut tidak seluruhnya dapat langsung menjadi laba bersih bank. Hal tersebut karena perbankan mengantisipasi memburuknya kualitas kredit terkait melambatnya pertumbuhan ekonomi ke depan dengan meningkatkan beban Penyisihan Penghapusan Aktiva Produktif (PPAP). Akibatnya, terjadi penurunan laba operasional sekitar 30,6%, yaitu dari Rp17,6 triliun (Juni2008) menjadi Rp12,2 triliun (Desember 2008).

Perolehan laba selama semester II 2008 turun 33,9% setelah memperhitungkan pajak, yaitu dari Rp18,4 triliun menjadi Rp12,2 triliun. Penting dicatat bahwa penurunan laba yang terjadi pada paruh kedua tahun 2008 ini, merupakan kecenderungan tahunan yang juga terjadi pada tahun 2007 yang lalu. Hanya saja, meningkatnya tekanan terhadap kondisi perbankan pada tahun 2008, menyebabkan perolehan laba berjalan menjadi lebih menurun, yaitu dari sebesar Rp35,0 triliun pada akhir 2007 menjadi Rp30,6 triliun pada akhir 2008. Pada periode yang sama total aset perbankan juga mengalami peningkatan. Hal ini kemudian menyebabkan ROA perbankan juga menjadi menurun. Penurunan laba operasional sepanjang tahun 2008 tampaknya juga dipicu oleh tingkat efisiensi

yang ikut berkurang. Penurunan efisiensi ini tercermin pada rasio Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) yang meningkat.

Beberapa penelitian mengenai kecukupan modal telah dilakukan, seperti yang dilakukan oleh Harry Sukamto (2009) melakukan penelitian mengenai pengaruh tingkat penyaluran kredit dan pemamfaatan aktiva terhadap kecukupan modal perusahaan perbankan yang go public. Secara parsial, LDR kurang berpengaruh terhadap tingkat CAR dan ROA berpengaruh terhadap CAR. Secara simultan, LDR dan ROA berpengaruh terhadap CAR perbankan.

Fatma Zuleira Sinaga (2008) melakukan penelitian pengaruh profitabilitas dan likuiditas terhadap kecukupan modal pada bank umum nasional. Hasilnya, secara parsial, ROE, IML, NPM berpengaruh signifikan terhadap CAR. LDR dan QR berpengaruh, tetapi tidak signifikan. Secara simultan, profitabilitas dan likuiditas berpengaruh signifikan terhadap CAR.

Pane (2007) melakukan penelitian untuk menguji hubungan profitabilitas dan likuiditas dengan CAR pada bank BRI. Hasil penelitian menunjukan rasio profitabilitas seperti ROE, IML dan rasio likuiditas LDR punya hubungan positif dan tidak signifikan terhadap CAR. Rasio likuiditas yang lain seperti QR punya hubungan negatif dan tidak signifikan terhadap CAR.

Sitanggang (2006) melakukan penelitian untuk menguji pengaruh timbal balik antara profitabilitas dan likuiditas dengan permodalan. Profitabilitas diwakili oleh ROE dan IML. Likuiditas diwakili oleh LDR dan QR. Permodalan diwakili oleh CAR. Hasil penelitian menunjukan bahwa secara parsial rasio IML berpengaruh signifikan terhadap CAR, sedangkan rasio ROE dan QR berpengaruh

tetapi tidak signifikan terhadap CAR. Secara simultan, rasio profitabilitas dan likuiditas berpengaruh secara signifikan terhadap CAR. Analisis yang dilakukan Ayu (2003) tentang pengaruh kecukupan modal terhadap profitabilitas dan likuiditas pada bank umum yang go public di BES. Penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa ada pengaruh positif antara kecukupan modal terhadap profitabilitas dan pengaruh negatif antara kecukupan modal terhadap likuiditas.

Melihat fenomena yang terjadi pada industri perbankan, khususnya di tahun 2005 – 2008, dan masih beragamnya hasil – hasil penelitian terdahulu mengenai pengaruh rasio keuangan tertentu terhadap kecukupan modal, mendorong peneliti untuk mereplikasi penelitian Harry Sukamto (2009), dengan menambah 2 variabel independen, yaitu NPL dan BOPO. Berdasarkan pertimbangan tersebut, peneliti tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul “Pengaruh LDR (Loan to Deposit Ratio), NPL (Non Performing Loan) ROA (Return On Asset) dan BOPO (Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional) Terhadap Kecukupan Modal Perbankan Pada Bank Yang Terdaftar Di BEI”.

B. Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang penelitian yang telah diuraikan sebelumnya, maka yang menjadi rumusan masalah dalam penelitian ini adalah “ ApakahLDR (Loan to Deposit Ratio), NPL (Non Performing Loan) ROA (Return On Asset) dan BOPO (Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional) berpengaruh secara parsial dan simultan terhadap Kecukupan Modal Perbankan Pada Bank Yang Terdaftar Di BEI tahun 2005 – 2008 ?”

C. Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji ”Pengaruh LDR (Loan to Deposit Ratio), NPL (Non Performing Loan) ROA (Return On Asset) dan BOPO (Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional) secara parsial dan simultan terhadap Kecukupan Modal Perbankan Pada Bank Yang Terdaftar Di BEI tahun 2005 – 2008 ”.

D. Manfaat Penelitian

1. Bagi peneliti, untuk menambah pengetahuan peneliti mengenai pengaruh

Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL), Return On Asset (ROA) dan Biaya Operasional Pendapatan Operasional (BOPO) secara parsial dan simultan terhadap Kecukupan Modal Perbankan.

2. Bagi manajemen bank, sebagai bahan masukan dan sumbangan pemikiran dalam mengambil kebijakan perbankan khususnya mengenai kecukupan modal.

3. Bagi calon peneliti, sebagai bahan masukan dan sumber informasi untuk melakukan penelitian selanjutnya.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA A. Tinjauan Teoritis

1. Bank

Bank adalah lembaga keuangan yang usaha pokoknya menghimpun dana dan menyalurkan kembali dana tersebut ke masyarakat dalam bentuk kredit serta memberikan jasa-jasa dalam lalu lintas peredaran uang. Pengertian bank yang terdapat dalam PSAK Nomor 31 dalam Standar Akuntansi Keuangan (2008:1), yaitu : bank adalah lembaga yang berperan sebagai perantara keuangan (financial intermediary) antara pihak yang memiliki dana dan pihak yang memerlukan dana, serta sebagai lembaga yang berfungsi memperlancar lalu lintas pembayaran. Ada tiga kegiatan pokok yang dilakukan oleh bank, yaitu:

a. penghimpun dana (giro, deposito, tabungan) dengan sasaran meminimumkan biaya perolehan dana,

b. alokasi dana (kredit dan investasi) dengan sasaran memaksimumkan pendapatan bank,

c. pelayanan jasa keuangan (transfer, Letter Of Credit, cek perjalanan,

money changer, bank garansi dan lain – lain) dan jasa nonkeuangan (pelatihan pegawai pergudangan, kotak pengamanan dan jasa – jasa komputer) dengan sasaran memaksimumkan kemampuan nasabah (Irmayanto, 2004 : 65).

2. Loan to Deposit Ratio (LDR)

LDR merupakan salah satu indikator kesehatan likuiditas bank. Penilaian likuiditas merupakan penilaian terhadap kemampuan bank untuk memelihara tingkat likuiditas yang memadai dan kecukupan manajemen risiko likuiditas. LDR paling sering digunakan oleh analis keuangan dalam

menilai suatu kinerja bank terutama dari seluruh jumlah kredit yang diberikan oleh bank dengan dana yang diterima oleh bank.

Menurut Simorangkir (2004:147), Loan to Deposit Ratio (LDR) adalah perbandingan antara kredit yang diberikan dan dana pihak ketiga, termasuk pinjaman yang diterima, tidak termasuk pinjaman subordinasi. Rasio ini menggambarkan kemampuan bank membayar kembali penarikan yang dilakukan nasabah deposan dengan mengandalkan kredit yang diberikan sebagai sumber likuiditasnya. Batas aman LDR suatu bank secara umum sekitar 90% - 100%, sedangkan menurut ketentuan bank sentral batas aman LDR suatu bank 110%. Alasan memilih variabel ini adalah dengan pertimbangan bahwa semakin besar jumlah kredit yang diberikan oleh bank maka akan semakin rendah tingkat likuiditas bank yang bersangkutan, namun dilain pihak semakin besar jumlah kredit yang diberikan diharapkan bank akan mendapatkan return yang tinggi pula. Hal tersebut akan mempengaruhi penilaian investor dalam mengambil keputusan investasinya.

3. Non Performing Loan (NPL)

Berbicara mengenai kredit bermasalah (problem loan), banyak yang menyamakannnya dengan kredit macet (Non Performing Loan). Hal tersebut memang ada benarnya karena kredit macet adalah bagian dari kredit bermasalah, namun tidak boleh menyatakan bahwa semua kredit bermasalah adalah kredit macet. Jelasnya, kredit bermasalah dapat diartikan sebagai kredit yang pembayaran kembali utang pokok dan kewajiban bunganya tidak

sesuai dengan persyaratan atau ketentuan yang ditetapkan oleh bank, serta mempunyai resiko penerimaan pendapatan dan bahkan punya potensi untuk rugi.

Non Performing Loan merupakan salah satu indikator kesehatan kualitas aset bank. Rasio non – performing loan menunjukkan kemampuan manajemen bank dalam mengelola kredit bermasalah yang diberikan oleh bank, sehingga semakin tinggi rasio ini maka akan semakin semakin buruk kualitas kredit bank yang menyebabkan jumlah kredit bermasalah semakin besar; maka kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah semakin besar dan memungkinkan pencapaian laba semakin rendah (Nasser,2003). Kredit dalam hal ini adalah kredit yang diberikan kepada pihak ketiga tidak termasuk kredit kepada bank lain.

Meningkatnya jumlah penyaluran kredit akan menyebabkan meningkatnya NPL yang juga disertai meningkatnya beban, hal ini tentu saja akan mempengaruhi pertumbuhan modal. Selain besarnya beban operasional dan meningkatnya NPL yang mempengaruhi perkembangan modal. Menurut Peraturan Bank Indonesia Nomor 6/10/PBI/2004 tanggal 12 April 2004 tentang Sistem Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum, semakin tinggi nilai NPL (diatas 5%) maka bank tersebut tidak sehat. NPL yang tinggi menyebabkan menurunnya laba yang akan diterima oleh bank.

4. Return On Asset (ROA)

ROA merupakan salah satu rasio yang digunakan untuk mengukur tingkat profitabilitas suatu perusahaan. Rasio ini digunakan untuk mengukur seberapa besar laba besih yang dapat diperoleh dari seluruh aktiva yang dimiliki perusahaan. Dendawijaya (2000:120) menjelaskan bahwa, “rasio ROA digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam memperoleh keuntungan (laba) secara keseluruhan, semakin besar ROA semakin besar pula tingkat keuntungan yang dicapai bank tersebut dan semakin baik pula posisi bank dari segi penggunaan aktiva”. Dalam Arsitektur Perbankan Indonesia (2004), kriteria yang dikeluarkan Bank Indonesia untuk sebuah bank bisa menjadi bank jangkar (anchor bank) memiliki rasio Return On Asset (ROA) minimal 1,5%.

ROA dipengaruhi oleh profit margin dan perputaran total aktiva. Untuk menaikkan ROA, suatu perusahaan bisa memilih dengan menaikkan profit margin dan mempertahankan perputaran total aktiva. Profit margin yang tinggi menandakan kemampuan perusahaan menghasilkan laba yang tinggi pada tingkat penjualan tertentu.

5. Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)

“Rasio Biaya Operasional Pendapatan Operasional (BOPO) adalah kelompok rasio yang mengukur efisiensi dan efektivitas operasional suatu perusahaan dengan jalur membandingkan satu terhadap lainnya.” (Dendawijaya, 2005:119). Rasio BOPO adalah perbandingan antara biaya

operasional dengan pendapatan operasional. Artinya, semakin rendah BOPO, berarti semakin efisien kinerja bank tersebut dalam mengendalikan biaya operasionalnya, dengan adanya efisiensi biaya maka keuntungan yang diperoleh bank akan semakin besar. Menurut Riyadi (2004:141), besarnya rasio BOPO yang dapat ditolerir oleh perbankan di Indonesia adalah sebesar 93,52%, hal ini sejalan dengan ketentuan yang dikeluarkan oleh BI.

6. Capital Adequacy Ratio (CAR) a. Modal Bank

Salah satu aspek terpenting dalam melihat kesehatan perbankan nasional adalah dengan melihat permodalan dari perbankan itu sendiri. Hal ini salah satunya dapat dilihat dengan menggunakan rasio CAR (Capital Adequacy Ratio) atau kecukupan modal minimum. Modal adalah faktor utama pada sebuah perusahaan, karena melalui modal inilah perusahaan memiliki kemampuan untuk mengembangkan kegiatan bisnisnya. Menurut Muljono (2002:236), secara populer modal dapat didefenisikan sebagai : sejumlah dana yang ditanamkan ke dalam suatu perusahaan oleh para pemilikinya untuk pembentukan suatu badan usaha dan dalam perkembangannya modal tersebut dapat susut karena kerugian ataupun berkembang karena keuntungan – keuntungan yang diperolehnya.

Sedangkan fungsi modal menurut Muljono (2002:236) adalah:

a. sebagai ukuran kemampuan bank tersebut untuk menyerap kerugian yang tidak dapat dihindarkan,

b. sebagai sumber dana yang diperlukan untuk membiayai kegiatan usahanya sampai batas – batas tertentu, karena sumber – sumber dana dapat juga berasal dari utang penjualan aset yang tidak dipakai, dll,

c. sebagai alat pengukur besar kecilnya kekayaan yan dimiliki oleh para pemegang saham,

d. dengan modal yang mencukupi, memungkinkan bagi manajemen bank yang bersangkutan untuk bekerja dengan efisiensi yang tinggi, seperti yang dikehendaki oleh para pemilik modal pada bank tersebut.

Modal terbagi atas:

1) modal inti : modal disetor, cadangan, laba ditahan, agio saham, dll, 2) modal pelengkap : berasal dari cadangan revaluasi aktiva tetap

(selisih penilaian kembali aktiva tetap dengan persetujuan dirjen pajak), cadangan penghapusan aktiva yang diklasifikasikan (cadangan yang dibentuk dengan cara membebani lap. R/L tahun berjalan), modal kuasi / capital instrument (warkat yang memiliki sifat seperti modal), pinjaman subordinasi (pinjaman antar bank dengan persetujuan BI dengan jangka waktu min. 5 tahun dan bila pelunasan sebelum jatuh tempo harus persetujuan BI).

Pokok-pokok pengaturan dalam PBI nomor 10/15/PBI/2008 tentang Kewajiban Penyediaan Modal Minimum bank meliputi antara lain:

I. kewajiban penyediaan modal minimum.

1.Bank wajib menyediakan modal minimum sebesar 8% dari Aktiva Tertimbang Menurut Risiko (ATMR). Kewajiban tersebut berlaku bagi Bank secara individu maupun Bank secara konsolidasi dengan Perusahaan Anak.

2.Untuk mengantisipasi potensi kerugian sesuai profil risiko Bank, Bank Indonesia dapat mewajibkan Bank untuk menyediakan modal minimum lebih besar dari 8%.

3.Komponen modal bagi Bank yang berkantor pusat di Indonesia terdiri dari modal inti dan modal pelengkap, serta modal pelengkap tambahan (yang dialokasikan hanya untuk

menghitung risiko pasar) setelah memperhitungkan faktor-faktor tertentu yang menjadi pengurang modal.

II. Modal Inti (tier 1)

1.Bank wajib menyediakan tier 1 paling kurang 5 persen dari ATMR baik bagi Bank secara individu maupun bagi Bank secara konsolidasi dengan Perusahaan Anak.

2.Tier 1 selain mencakup modal disetor dan cadangan tambahan modal (antara lain cadangan modal, laba tahun lalu dan tahun berjalan) juga termasuk modal inovatif.

3.Modal inovatif adalah instrumen utang yang memiliki karakteristik modal (instrumen hybrid). Contoh modal inovatif: perpetual non cummulative subordinated debt dan instrumen hybrid lainnya yang bersifat perpetual dan non cumulative.

4.Modal inovatif harus ≤ 10% dari tier 1. III. Modal Pelengkap (tier 2)

1.Tier 2 terdiri dari modal pelengkap level atas (upper tier 2) dan modal pelengkap level bawah (lower tier 2).

2.Tier 2 ≤100% tier 1, dan lower tier 2 ≤50% dari tier 1.

3.Upper tier 2 mencakup instrumen modal dalam bentuk saham atau instrumen modal lainnya yang memenuhi persyaratan tertentu, revaluasi aset tetap, cadangan umum aset produktif, dan pendapatan komprehensif lainnya.

4.Persyaratan tertentu upper tier 2 yang berbentuk saham atau instrumen modal lainnya antara lain dapat bersifat

cummulative dan dapat berupa instrumen dengan call option

yang hanya dapat dieksekusi paling kurang 10 tahun setelah instrumen diterbitkan dan setelah mendapat persetujuan BI. Untuk instrumen yang mempunyai fitur step-up diatur persyaratan lain seperti besarnya fitur step-up yang dibatasi maksimal 100 basis point (bp) atau 50% dari marjin (credit spread) awal.

5.Lower tier 2 mencakup saham preferen yang dapat ditarik kembali setelah jangka waktu tertentu (redeemable preference shares) dan/atau pinjaman atau obligasi subordinasi yang memenuhi persyaratan tertentu.

6.Persyaratan tertentu lower tier 2 antara lain instrumen berjangka waktu minimal 5 tahun termasuk untuk instrumen yang mempunyai fitur call option yang hanya dapat dieksekusi paling kurang 5 tahun setelah instrumen diterbitkan dengan mendapat persetujuan BI. Untuk instrumen yang mempunyai fitur step-up persyaratannya sama dengan fitur step up untuk instrumen upper tier 2.

IV. Modal Pelengkap Tambahan (Tier 3)

1.Tier 3 hanya dapat digunakan untuk menghitung Risiko Pasar.

2.Limit tier 3 ≤ 250% dari bagian tier 1 yang dialokasikan untuk menghitung Risiko Pasar dan tier 2 + tier 3 ≤ tier 1. 3.Komponen tier 3 mencakup pinjaman subordinasi jangka

pendek, bagian dari pinjaman subordinasi dalam tier 2 yang melebihi batas maksimum 50% dari tier 2, dan tier 2 yang tidak digunakan dengan memenuhi persyaratan tertentu. 4.Persyaratan tertentu pinjaman subordinasi jangka pendek

yang menjadi komponen tier 3 antara lain minimal berjangka waktu 2 tahun.

V. Aktiva Tertimbang Menurut Risiko (ATMR) ATMR diperhitungkan sebagai berikut:

1.bagi semua bank mencakup ATMR untuk Risiko Kredit dan ATMR untuk Risiko Operasional

2.bagi bank yang memenuhi kriteria tertentu ditambah ATMR untuk Risiko Pasar.

Besar kecilnya kecukupan modal suatu bank menurut Abdullah (2005 : 67) dipengaruhi oleh:

a. tingkat kualitas manajemen bank, b. tingkat likuiditas yang dimilikinya, c. tingkat kualitas dari aset,

d. struktur deposito,

e. tingkat kualitas dari sistem dan prosedurnya, f. tingkat kualitas dan karakter para pemilik saham,

g. kapasitas untuk memenuhi kebutuhan keuangan jangka pendek maupun jangka panjang,

h. riwayat pemupukan modal dan peraturan pembagian laba yang diperolehnya.

CAR merupakan salah satu indikator kesehatan permodalan bank untuk mengukur kecukupan modal yang dimiliki bank untuk menunjang aktiva yang mengandung atau menghasilkan resiko misalnya kredit yang diberikan. Penilaian permodalan merupakan penilaian terhadap kecukupan modal bank untuk mengcover eksposur risiko saat ini dan mengantisipasi eksposur risiko dimasa mendatang. CAR menunjukkan seberapa besar modal bank telah memadai kebutuhannya dan sebagai

dasar untuk menilai prospek kelanjutan usaha bank bersangkutan. Semakin besar CAR maka akan semakin besar daya tahan bank yang bersangkutan dalam menghadapi penyusutan nilai harta bank yang timbul karena adanya harta bermasalah. Sesuai dengan Peraturan Bank Indonesia Nomor 6/10/PBI/2004 tanggal 12 April 2004 tentang Sistem Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum, semakin tinggi nilai CAR menunjukkan semakin sehat bank tersebut.

b. Aktiva Tertimbang Menurut Resiko (ATMR)

Menurut Ali (2004:450) ”perhitungan besaran ATMR dilakukan dengan menghitung jumlah nilai aktiva tertimbang dimana sebagai faktor penimbang digunakan perkiraan besarnya resiko yang melekat pada masing – masing unsur aktiva bank tersebut.”

Menurut Siamat (2005:253), ATMR terdiri atas:

1) aktiva neraca yang diberikan bobot sesuai kadar resiko kredit yang melekat pada setiap pos aktiva,

2) beberapa pos dalam daftar kewajiban komitmen dan kontijensi (off balance sheet account) yang diberikan bobot dan sesuai dengan kadar resiko kredit yang melekat pada setiap pos, setelah terlebih dahulu diperhitungkan dengan bobot faktor konversi.

Aktiva tertimbang menurut resiko adalah ukuran jumlah dari aset bank, disesuaikan dengan risiko. Aktiva tertimbang menurut resiko mencakup baik aktiva yang tercantum dalam neraca maupun aktiva yang bersifat administratif sebagaimana tercermin dalam kewajiban yang masih

bersifat kontingen dan atau komitmen yang disediakan oleh bank bagi pihak ketiga (Abdullah, 2005 : 60).

Sifat dari bisnis bank biasanya hampir semua aset bank akan terdiri dari kredit kepada nasabah. Membandingkan jumlah modal bank dengan jumlah aset memberikan ukuran bagaimana bank dapat menyerap kerugian. Jika modal adalah 10% dari aset, maka bisa kehilangan 10% dari aktivanya tanpa menjadi bangkrut. Menyesuaikan jumlah perkiraan resiko pada setiap pinjaman dapat mengubah persentase ini menjadi ukuran kasar stabilitas keuangan bank. Ini bukan ukuran yang akurat, terutama karena kesulitan dalam memperkirakan risiko ini. Beberapa aset, yakni surat hutang, yang memiliki risiko yang lebih tinggi daripada yang lain, seperti uang tunai atau pemerintah efek / obligasi.

Dalam Surat Keputusan Direksi Bank Indonesia Nomor 31/146/KEP/DIR tanggal 12 November 1998 tentang Perubahan Surat Keputusan Direksi Bank Indonesia Nomor 26/20/KEP/DIR tanggal 29 Mei 1993 tentang Kewajiban Penyediaan Modal Minimum, terdapat perubahan pengaturan mengenai komponen modal pelengkap yang bersumber dari Penyisihan Penghapusan Aktiva Produktif (PPAP). Perubahan dalam ketentuan tersebut menyatakan bahwa komponen modal pelengkap yang berasal dari PPAP hanya cadangan umum PPAP. Sedangkan cadangan khusus PPAP dikeluarkan dari komponen modal pelengkap. Selain itu, berdasarkan standar internasional sebagaimana ditetapkan oleh Bank for International Settlements (BIS), cadangan khusus PPAP yang dikeluarkan dari komponen modal pelengkap akan diperhitungkan sebagai faktor

pengurang pada nilai aktiva produktif yang bersangkutan dalam penghitungan Aktiva Tertimbang Menurut Risiko (ATMR).

Dalam perhitungan kecukupan permodalan bank, bobot kategori risiko (ATMR) berperan dalam menentukan jumlah minimum permodalan yg harus dimiliki oleh bank (Capital Adequacy Ratio) yaitu sebesar 8% dari total ATMR. Perhitungan ATMR berdasarkan Surat Edaran Nomor 2/12/DPNP:

1. aktiva produktif dengan kualitas Dalam Perhatian Khusus, Kurang Lancar, Diragukan atau Macet dalam penghitungan ATMR dinilai sebesar nilai buku. Nilai buku adalah nilai Aktiva Produktif setelah dikurangi dengan cadangan khusus PPAP yang dibentuk. Khusus terhadap kredit yang direstrukturisasi, penghitungan nilai buku tersebut dilakukan setelah memperhitungkan cadangan restrukturisasi kredit,

2. ketentuan mengenai Aktiva Produktif dan PPAP didasarkan pada Surat Keputusan Direksi Bank Indonesia Nomor 31/147/KEP/DIR tanggal 12 November 1998 tentang Kualitas Aktiva Produktif dan Surat Keputusan Direksi Bank Indonesia Nomor 31/148/KEP/DIR tanggal 12 November 1998 tentang Pembentukan Penyisihan Penghapusan Aktiva Produktif,

3. dalam penghitungan ATMR, bobot risiko Aktiva Produktif bank yang memperoleh jaminan dari Badan Penyehatan Perbankan Nasional (BPPN) disetarakan dengan bobot risiko Aktiva Produktif yang dijamin oleh Pemerintah Pusat, yaitu dengan bobot risiko sebesar 0% (nol perseratus) sebesar bagian yang dijamin oleh BPPN,

4. agar dapat disetarakan dengan jaminan dari Pemerintah Pusat maka jaminan dari BPPN sebagaimana dimaksud dalam butir 3, wajib memenuhi persyaratan :

a. bersifat irrevocable yaitu jaminan dengan kondisi tidak dapat diubah dan atau ditarik kembali atau dibatalkan tanpa persetujuan Bank dan BPPN;

b. harus dapat dicairkan selambat-lambatnya 7 (tujuh) hari sejak diajukannya klaim; dan

c. jangka waktu jaminan sekurang-kurangnya sama dengan jangka waktu aktiva produktif.

B. Tinjauan Penelitian Terdahulu

No Peneliti Judul Penelitian Variabel Penelitian

Hasil Penelitian 1 Harry

Sukamto (2009)

Pengaruh tingkat penyaluran kredit dan pemamfaatan aktiva terhadap kecukupan modal perusahaan perbankan yang go public

LDR, ROA, CAR

Secara parsial, LDR kurang berpengaruh terhadap tingkat CAR dan

ROA berpengaruh terhadap CAR.

Secara simultan, LDR dan ROA berpengaruh terhadap CAR perbankan 2 Fatma

Zuleira Sinaga (2008)

Pengaruh Profitabilitas dan Likuiditas terhadap Kecukupan Modal Pada Bank Umum Nasional ROE, IML, NPM, LDR, QR,

Secara parsial, ROE, IML, NPM berpengaruh signifikan terhadap CAR. Namun LDR, QR berpengaruh, tetapi tidak signifikan.

Secara simultan,

profitabilitas dan likuiditas berpengaruh

signifikan terhadap CAR. 3 Tangi C.

I. Pane (2007)

Hubungan Profitabilitas dan Likuiditas dengan CAR pada PT. BRI

ROE, IML, LDR, QR, CAR.

ROE, IML, LDR, punya hubungan positif dan tidak signifikan terhadap CAR. Sedangkan QR punya hubungan negative dan tidak signifikan. 4 Ranita

Sitangga ng (2006)

Pengaruh profitabilitas dan likuiditas terhadap CAR pada bank yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta ROE, IML, LDR, Quick Ratio (QR), CAR

Secara parsial IML berpengaruh signifikan terhadap CAR, ROE dan QR berpengaruh tetapi tidak signifikan terhadap CAR.

Secara simultan, profitabilitas dan likuiditas berpengaruh signifikan terhadap CAR. 5 Melanie

C. Ayu (2003)

Analisis Pengaruh Kecukupan Modal terhadap Profitabilitas dan Likuiditas pada Bank Umum yang go public di BES

CAR, ROA, LDR

Ada pengaruh positif antara kecukupan modal terhadap profitabilitas dan pengaruh negative antara

kecukupan modal terhadap likuiditas

C. Kerangka Konseptual dan Hipotesis 1. Kerangka Konseptual

Variabel Independen Variabel Dependen

Gambar 2.1

Skema Kerangka Konseptual

Modal merupakan faktor yang sangat penting dalam rangka pengembangan usaha dan untuk menampung risiko kerugiannya. Modal juga berfungsi untuk membiayai operasi, sebagai instrument untuk mengantisipasi rasio, dan sebagai alat untuk ekspansi usaha. Kredit menjadi komponen yang perlu mendapatkan perhatian khusus dalam penilaian tingkat kesehatan suatu bank. Pembiayaan memiliki risiko kredit tertentu. Risiko ini dapat timbul akibat ketidakmampuan nasabah mengembalikan

Loan to Deposit Ratio

(LDR) (X1)

Non Performing Loan

(NPL) (X2)

Return On Assets

(ROA) (X3)

Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)

(X4)

Capital Adequacy Ratio (CAR)

jumlah pembiayaan sesuai dengan jangka waktu yang telah ditentukan. Risiko ini lebih dikenal dengan nama kredit bermasalah.

Melalui tingkat penyaluran kredit yang tinggi, bank juga akan memperoleh tingkat pengembalian yang tinggi melalui pendapatan bunga dari penyaluran kredit. Akan tetapi, jika tidak diikuti dengan perolehan pendapatan yang sama, justru menimbulkan tingkat beban yang tinggi, termasuk untuk membiayai beban kredit bemasalah tersebut, sehingga modal menurun. Lambatnya laju pertumbuhan kredit yang terjadi juga dapat mempengaruhi pendapatan, sehingga berkurangnya pendapatan, yang menyebabkan kredit bemasalah membengkak, menurunnya interest margin sehingga modal dan laba mengalami penurunan.

Tingkat kecukupan modal (CAR) mempengaruhi kebutuhan dana bank, dan mempengaruhi keputusan manajemen dalam pencapaian laba / timbulnya resiko. Modal yang terlalu besar dapat mempengaruhi jumlah perolehan laba bank. Sebaliknya, modal yang terlalu kecil membatasi kemampuan ekspansi bank, mempengaruhi penilaian khusus para deposan / debitur / pemegang saham. Semakin banyak kredit yang disalurkan maka akan semakin tidak likuid dan semakin besar pula resiko yang akan diterima oleh bank. Dari segi pemamfatan aset dalam memperoleh laba, jika bank tidak mampu mempunyai earning aset yang memadai apalagi merugi maka akan ada kemungkinan pula modalnya akan terkikis sedikit demi sedikit dan kecukupan modal akan menurun.

2. Hipotesis

Berdasarkan tinjauan pustaka dan kerangka konseptual yang telah diuraikan sebelumnya, maka peneliti menetapkan hipotesis atas permasalahan yang akan diteliti adalah “LDR (Loan to Deposit Ratio), NPL (Non Performing Loan) ROA (Return On Asset) dan BOPO (Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional) berpengaruh secara parsial dan simultan terhadap Kecukupan Modal Perbankan Pada Bank Yang Terdaftar Di BEI tahun 2005 – 2008 “ .

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN A. Desain Penelitian

Penelitian yang dilakukan menggunakan penelitian asosiatif, yakni penelitian yang bertujuan untuk mengetahui hubungan antara 2 (dua) variabel atau lebih (Sugiyono, 2006 : 11). Menurut Umar (2003) ”penelitian asosiatif kausal merupakan penelitian yang bertujuan untuk menganalisis hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya atau bagaimana suatu variabel mempengaruhi variabel yang lainnya.”

B. Populasi dan Sampel Penelitian

Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek / subjek yang mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulan (Sugiyono, 2006 : 56). Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) sebanyak 30 perusahaan. Populasi data yang digunakan sesuai tahun pengamatan berjumlah 120 perusahaan.

Sampel adalah sebagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut (Sugiyono, 2006 : 56). Sampel yang digunakan dalam penelitian ini ditentukan dengan menggunakan purposive sampling atau pengambilan sampel bertujuan, atau menurut Jogiyanto (2004 : 79) ”teknik pengambilan sampel yaitu dilakukan dengan mengambil sampel dari populasi berdasarkan suatu kriteria tertentu.” Adapun kriteria yang ditetapkan oleh peneliti,

yaitu perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan yang telah menerbitkan serta mempublikasikan laporan keuangan yang telah diaudit pada periode 2005 – 2008. Berdasarkan kriteria penarikan sampel yang telah dilakukan terdapat 19 perusahaan perbankan yang dapat dijadikan sampel dalam penelitian ini.

C. Jenis dan Sumber Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data yang telah dikumpulkan oleh lembaga pengumpul data dan dipublikasikan kepada masyarakat pengguna data. Menurut Umar (2003:60), ”data sekunder merupakan data primer yang telah diolah lebih lanjut, misalnya dalam bentuk tabel, grafik, diagram dan sebagainyasehingga lebih informatif jika digunakan oleh pihak lain.”

Data sekunder untuk penelitian ini diperoleh dari situs Bursa Efek Indonesia, yaitu ICMD (Indonesian Capital Market Directory). Data tersebut dikumpul secara time series (runtut waktu) yaitu data yang secara kronologis disusun menurut waktu pada suatu variabel tertentu, dan secara cross section (silang tempat) yaitu data yang dikumpulkan pada satu titik tertentu yang disebut dengan pooling data dengan combined model.

D. Teknik Pengumpulan Data

Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan melalui dua teknik. Pertama, studi pustaka yaitu melalui jurnal akuntansi atau buletin akuntansi, buku yang berkaitan dengan masalah yang diteliti, dan dokumentasi hasil penelitian terdahulu sebagai referensi. Kedua, teknik pengumpulan data dari basis data yang diperoleh melalui internet dengan mendownload data yang dibutuhkan melalui websit

E. Defenisi Operasional dan Pengukuran Variabel

Variabel penelitian pada dasarnya adalah sesuatu hal yang berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari sehingga diperoleh informasi tentang hal tersebut, kemudian ditarik kesimpulannya (Jogiyanto,2004:31). Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah :

1. Variabel Independen atau bebas (X), adalah variabel yang menjadi sebab timbulnya atau berubahnya variabel dependen (variabel terikat) (Sugiyono, 2006 : 3). Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah:

a. Loan to Deposit Ratio (LDR)

Rasio ini menunjukan seberapa jauh kemampuan bank dalam membayar kembali penarikan dana yang dilakukan deposan dengan mengandalkan kredit yang diberikan sebagai sumber likuiditasnya (Dendawijaya, 2005 :116). Total loans yang dipakai disini adalah total

loans bersih sedangkan total dana masyarakat (deposits) terdiri dari giro, tabungan, dan deposito berjangka ( Sawir, 2005 : 30).

x 100%

b. Non Performing Loan (NPL)

Rasio ini menunjukan perbandingan antara jumlah kredit yang bermasalah dengan total kredit bank.

x 100%

c. Return On Asset (ROA)

Rasio ini digunakan untuk mengukur seberapa besar laba yang dapat diperoleh dari seluruh kekayaan yang dimiliki perusahaan.

x 100%

d. Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)

Rasio yang sering disebut rasio efisiensi ini digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam mengendalikan biaya opeasional terhadap pendapatan operasional.

x 100%

2. Variabel Dependen atau terikat (Y), adalah variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas. Variabel dependen atau terikat yang digunakan pada penelitian ini adalah kecukupan modal (Capital Adequacy Ratio / CAR) yang merupakan salah satu indikator

kesehatan permodalan bank. CAR menunjukkan seberapa besar modal bank telah memadai untuk menunjang kebutuhannya dan sebagai dasar untuk menilai prospek kelanjutan usaha bank bersangkutan. CAR dipergunakan untuk mengukur kecukupan modal guna menutupi kemungkinan kegagalan dalam pemberian kredit (Abdullah, 2005 : 125).

x 100%

Adapun operasionalisasi variabel terdapat pada tabel berikut: Tabel 3.1

Operasionalisasi Variabel Variabel Defenisi

Operasional

Pengukuran Skala

Independen (LDR) Rasio ini menunjukan seberapa jauh kemampuan bank dalam membayar kembali penarikan dana yang dilakukan deposan dengan mengandalkan

kredit yang diberikan sebagai sumber likuiditasnya

x 100% Rasio

Independen (NPL)

Rasio ini menunjukan

perbandingan antara jumlah kredit yang bermasalah dengan total kredit bank.

x 100% Rasio

Independen (ROA)

Rasio ini digunakan untuk mengukur seberapa besar laba yang dapat diperoleh

dari seluruh kekayaan yang dimiliki perusahaan.

Independen (BOPO)

Rasio yang sering disebut rasio efisiensi ini digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam mengendalikan biaya operasional terhadap pendapatan operasional.

x 100% Rasio

Dependen (CAR) Rasio yang digunakan untuk mengukur kecukupan modal yan dimiliki bank untuk menunjang aktiva yang mengandung atau menghasilkan resiko

x100% Rasio

F. Metode Analisis Data

Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik dengan menggunakan program SPSS. Peneliti terlebih dahulu melakukan uji asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis. Menurut Ghozali (2005 : 123) asumsi klasik yang harus dipenuhi adalah:

a) berdistribusi normal,

b) non-multikolinearitas, artinya antara variabel independen dalam model regresi tidak memiliki korelasi atau hubungan secara sempurna atau mendekati sempurna,

c) non-autokorelasi, artinya kesalahan pengganggu dalam model regresi tidak saling berkorelasi,

d) homoskedastisitas, artinya variance variabel independen dari satu pengamatan ke pengamatan lain adalah konstan atau sama.

1. Pengujian asumsi klasik a. Uji Normalitas Data

Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel pengganggu atau residual mempunyai distribusi normal atau tidak. Pengujian ini diperlukan karena untuk melakukan uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal (Erlina, 2007:103). Menurut Ghozali (2005:110) cara yang digunakan untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak adalah dengan:

1. analisis grafik

Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogramnya yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Metode yang lebih handal adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal dan plotnya data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya

2. analisis statistik

Uji statistik sederhana dapat dilakukan dengan melihat nilai kurtosis dan nilai Z-Skewness. Uji satitik lain yang dapat dilakuka n untuk menguji normalitas resida adalah uji statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S).

Pedoman pengambilan keputusan tentang data tersebut mendekati atau merupakan distribusi normal berdasarkan uji Kolmogorov-Smirnov dapat dilakukan dengan membuat hipotesis:

Ho : data residual berdistribusi normal (nilai Sig. > 0,05)

Distribusi yang melanggar asumsi normalitas dapat dijadikan menjadi bentuk normal dengan beberapa cara sebagai berikut:

1. Transformasi data

Transformasi data dapat dilakukan dengan logaritma natural (ln), log 10, maupun akar kuadrat. Jika ada data yang bernilai negatif, transformasi data dengan logaritma akan menghilangkannyasehingga jumlah sampel (n) akan berkurang.

2. Trimming

Trimming adalah memangkas (membuang) observasi yang bersifat

outlier, yaitu yang nilainya lebih kecil dari µ-2σ atau lebih besar dari µ+2σ. Metode ini juga mengecilkan jumlah sampelnya.

3. Winzorising

Winzorising mengubah nilai – nilai outliers menjadi nilai – nilai minimum atau maksimum yang diizinkan supaya distribusi menjadi normal. Nilai – nilia observasi yang lebih kecil dari µ-2σ akan diubah nilainya menjadi µ-2σ dan nilai – nilai yang lebih besar dari µ+2σ akan diubah nilainya menjadi µ+2σ .

b. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi mempunyai korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Multikolinearitas adalah situasi adanya korelasi variabel – variabel independen antara yang satu dengan yang lainnya. Dalam hal ini disebut

variabel – variabel bebas ini tidak ortogonal. Variabel – variabel bebas yang bersifat ortogonal adalah variabel bebas yang memiliki nilai korelasi diantara sesamanya sama dengan nol.

Jika terjadi korelasi sempurna diantara sesama variabel bebas, maka konsekuensinya adalah:

a. koefisien – koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir,

b. nilai standar error setiap koefisien regresi menjadi tak terhingga. Menurut Ghozali (2005:91), untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi adalah sebagai berikut:

1.nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabel – variabel independennya banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen,

2.menganalisis matrik korelasi variabel – variabel independen. Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya diatas 0.90), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinearitas. Tidak adanya korelasi yang tinggi antar variabel independen tidak berarti bebas dari multikolinearitas. Multikolinearitas dapat disebabkan karena adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel independen,

3.multikolinearitas dapat juga dilhat dari a) nilai tolerance dan lawannya b)variance inflation factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi variabel dependen (terikat) dan diregres terhadap variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF=1/Tolerance). Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance < 0.10 atau sama dengan nilai VIF > 10.

Cara yang dapat dilakukan untuk mengatasi masalah multikolinearitas : 1) mengeluarkan satu atau lebih variabel independen yang

mempunyai korelasi tinggi dari model regresi dan identifikasikan variabel independen lainnya untuk membantu prediksi,

2) menggabungkan data cross section dan time series (pooling data) 3) menambah data penelitian.

c. Uji Heterokedastisitas

Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.Jika residual dari satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas (Erlina, 2007:108). Deteksi ada tidaknya gejala heterokedastisitas adalah dengan melihat ada tidaknya pola tertentu. Jika membentuk pola tertentu maka telah terjadi gejala heterokedastisitas.

Uji ini biasa dilakukan pada penelitian yang menggunakan data cross section. Caranya adalah dengan melihat grafik scatterplot antara variabel dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Dasar analisis: a. jika ada pola tertentu, seperti titik – titik yang ada membentuk pola

tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka diindikasikan telah terjadi heterokedastisitas,

b. jika tidak ada pola yang jelas, serta titik – titik menyebar diatas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas.

Tindakan perbaikan yang dapat dilakukan jika terjadi heterokedastisitas adalah:

1) transformasi dalam bentuk model regresi dengan membagi model regresi dengan salah satu variabel independen yang digunakan dalam model tersebut,

2) transformasi logaritma.

d. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi menurut Ghozali (2005:95) bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t – 1 (sebelumnya). Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaian satu sama lain. Masalah ini timbul karena residual atau kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtut waktu atau

time series karena ”gangguan” pada seorang individu / kelompok cenderung mempengaruhi ”gangguan” pada individu / kelompok yang sama pada periode berikutnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi (Erlina, 2007:109).

Uji autokorelasi dalam penelitian ini dilakukan dengan uji Durbin-Watson (DW). Pedoman untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi menurut Ghozali (2005:96) adalah sebagai berikut:

1. bila nilai Durbin-Watson (DW) berada di antara 0 dan batas bawah / Lower Bound (DL), berarti ada autokorelasi positif,

2. bila nilai DW berada di antara DL dan batas atas / Upper Bound

(DU), tidak dapat diputuskan ada korelasi positif atau tidak, 3. bila nilai DW berada di antara 4-DL dan 4 berarti ada autokrelasi

negatif,

4. bila nilai DW berada di antara 4-DU dan 4-DL, tidak dapat diputuskan ada autokorelasi negatif atau tidak,

5. bila nilai DW berada di antara DU dan 4-DU, berarti tidak ada autokorelasi positif maupun negatif.

Tabel 3.4

Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi

Hipotesis nol Keputusan Jika

Tidak ada autokorelasi positif

Tolak 0 < d < dl

Tidak ada autokorelasi positif

No decision dl ≤ d ≤ du Tidak ada korelasi

negatif

Tolak 4 – dl < d < 4 Tidak ada korelasi

negatif

No decision 4 – du ≤ d ≤ 4 – dl Tidak ada

autokorelasi, positif atau negatif

Tdk ditolak du < d < 4 – du

Jika terjadi autokorelasi, maka dapat diatasi dengan cara: 1) melakukan transformasi data,

2) mengubah model regresi ke dalam bentuk persamaan beda umum (generalized difference equation),

3) memasukkan variabel Lag dari variabel terikatnya menjadi salah satu variabel bebas, sehingga data observasi menjadi berkurang 1,

2. Pengujian Hipotesis

Hipotesis diuji dengan menggunakan analisis regresi linear berganda. Analisis ini digunakan untuk mengetahui apakah semua variabel independen mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen. Pengujian hipotesis secara statistik dilakukan dengan menggunakan:

a. koefisien determinasi (R2 )

Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur proporsi (persentase) sumbangan variabel independen (bebas) yang diteliti terhadap variasi naik turunnya variabel dependen. Koefisien determinan berkisar antara nol sampai satu (0 ≤ R2≤ 1). Nilai R2 = nol menunjukan tidak adanya pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen, bila R2 semakin besar mendekati 1 menunjukan semakin kuatnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dan bila R2 semakin kecil mendekati nol maka dapat dikatakan semakin kecil pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.

b. uji statistik ”F”

Uji statistik ”F” atau uji signifikan simultan; untuk menunjukan apakah semua variabel independen yang dimasukan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama – sama terhadap variabel dependen (Ghozali, 2005 : 84). Uji ini digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen yaitu LDR, NPL, ROA, dan BOPO terhadap variabel dependen yaitu CAR secara simultan (bersama – sama).

Ho : ß1 = ß2 = ß3 = ß4 = 0, artinya LDR, NPL, ROA, dan BOPO secara

simultan tidak berpengaruh terhadap kecukupan modal (CAR).

Ha : ß1 ≠ ß2 ≠ ß3 ≠ ß4 ≠ 0, artinya LDR, NPL, ROA, dan BOPO secara

simultan berpengaruh terhadap kecukupan modal (CAR). Kriteria pengambilan keputusan adalah:

•apabila nilai Sig < 5%, maka Ha diterima dan atau Ho ditolak.

•apabila nilai Sig > 5%, maka Ho diterima dan atau Ha ditolak.

c. uji statistik ”t”

Uji statistik ”t” atau uji signifikan parameter individual atau uji parsial yaitu untuk menunjukan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas/independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali, 2005 : 84). Uji ini digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen yaitu LDR, NPL, ROA, dan BOPO terhadap variabel dependen yaitu CAR secara parsial.

Ho : ß1, ß2 , ß3, ß4 = 0, artinya LDR, NPL, ROA, dan BOPO secara parsial

tidak berpengaruh terhadap kecukupan modal (CAR).

Ha : ß1, ß2 , ß3, ß4 ≠ 0, artinya LDR, NPL, ROA, dan BOPO secara parsial

berpengaruh terhadap kecukupan modal (CAR). Kriteria pengambilan keputusan adalah:

•apabila nilai Sig < 5%, maka Ha diterima dan atau Ho ditolak.

Model regresi untuk menguji hipotesis tersebut adalah sebagai berikut: Y = a + ß1X1 + ß2X2 + ß3X3 + ß4X4 + e,

Dimana:

Y = Capital Adequacy Ratio (CAR), dalam satuan % a = konstanta

ß1, ß2 , ß3, ß4 = koefisien regresi variabel

X1 = Loan to Deposit Ratio (LDR), dalam satuan %

X2 = Non Performing Loan (NPL), dalam satuan %

X3 = Return On Assets (ROA), dalam satuan %

X4 = Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO),

dalam satuan %

G. Jadwal Penelitian

Jadwal penelitian direncanakan dimulai pada bulan November 2009 sampai Juni 2010, dimulai dari pengajuan judul, penyelesaian proposal seminar, pengumpulan data, bimbingan proposal, seminar proposal, bimbingan skripsi, penyelesaian skripsi, hingga sidang (meja hijau).

BAB IV

ANALISIS HASIL PENELITIAN

A. Hasil Penelitian 1. Data Penelitian

Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari situs Bursa Efek Indonesi data laporan keuangan publikasi yang sudah diaudit selama periode 2005 – 2008.

2. Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif ini memberikan gambaran mengenai nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata – rata, variance serta standar deviasi data yang digunakan dalam penelitian. Statistik data penelitian disajikan dalam tabel 4.1 berikut:

Tabel 4.1 Statistik Deskriptif

Sumber: hasil pengolahan data dengan SPSS, 2010 Descriptive Statistics

N Range Minimum Maximum Mean Std. Deviation Variance

Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic Statistic

LDR 76 .9260 .2030 1.1290 .680763 .0220230 .1919916 .037

NPL 76 .1603 .0014 .1617 .035722 .0040601 .0353953 .001

ROA 76 .5704 -.5200 .0504 .006601 .0071672 .0624822 .004

BOPO 76 .9926 .6423 1.6349 .897201 .0177584 .1548138 .024

CAR 76 .5547 -.2220 .3327 .162446 .0081516 .0710636 .005

1. Variabel independen pertama yaitu Loan to Deposit Ratio (LDR), pada sampel penelitian berjumlah 76, mempunyai nilai terendah yaitu 0,2030 dan nilai tertinggi adalah 1,1290, dengan nilai rata – rata adalah 0,680763. Hal ini menunjukkan bahwa bank – bank yang menjadi sampel mempunyai nilai LDR bernilai positif. Artinya, tidak ada satu sampel pun pada penelitian ini, yang nilai LDR-nya bernilai negatif. Nilai maksimum rasio ini sebesar 1,1290 menunjukkan bahwa pada penelitian ini, seluruh sampel yang diamati mempunyai nilai total simpanan (deposit) yang lebih besar daripada nilai pinjaman (kredit yang diberikan) yang dimilikinya. Nilai standar deviasi sebesar 0,1919916 menunjukkan bahwa tidak terdapat sampel yang mempunyai nilai rasio LDR yang bersifat ekstrim, dan tidak terdapat data yang outlier. Rentang nilai (range), senilai 0,9260 menunjukkan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini bersifat heterogen, karena adanya perbedaan nilai antara nilai maksimum dan nilai minimum.

2. Variabel independen kedua yaitu Non Performing Loan (NPL), pada sampel penelitian berjumlah 76, mempunyai nilai terendah yaitu 0,0014 dan nilai tertinggi adalah 0,1617, dengan nilai rata – rata adalah 0,035722. Hal ini menunjukkan bahwa bank – bank yang menjadi sampel mempunyai nilai NPL bernilai positif. Artinya, tidak ada satu sampel pun pada penelitian ini, yang nilai NPL-nya bernilai negatif. Nilai maksimum rasio ini sebesar 0,1617 menunjukkan bahwa pada

penelitian ini, seluruh sampel yang diamati mempunyai nilai total kredit yang lebih besar daripada nilai kredit bermasalah yang dimilikinya. Nilai standar deviasi sebesar 0,0353953 menunjukkan bahwa tidak terdapat sampel yang mempunyai nilai rasio NPL yang bersifat ekstrim, dan tidak terdapat data yang outlier. Rentang nilai (range), senilai 0,1603 menunjukkan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini bersifat heterogen, karena adanya perbedaan nilai antara nilai maksimum dan nilai minimum.

3. Variabel independen ketiga yaitu Return On Assets (ROA), sampel penelitian berjumlah 76, mempunyai nilai terendah yaitu -0,5200 dan nilai tertinggi adalah 0,0504, dengan nilai rata – rata adalah 0,006601. Hal ini menunjukkan bahwa bank – bank yang menjadi sampel mempunyai nilai ROA yang bernilai positif dan negatif. Artinya, ada beberapa sampel pada penelitian ini, yang mempunyai laba bersih negatif pada periode pengamatan. Nilai maksimum rasio ini sebesar 0,0504 menunjukkan bahwa pada penelitian ini, seluruh sampel yang diamati mempunyai nilai total aset yang lebih besar daripada laba bersih yang dihasilkan. Nilai standar deviasi sebesar 0,0624822 menunjukkan bahwa tidak terdapat sampel yang mempunyai nilai rasio ROA yang bersifat ekstrim, dan tidak terdapat data yang outlier. Rentang nilai (range), senilai 0,5704 menunjukkan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini bersifat heterogen, karena adanya perbedaan nilai antara nilai maksimum dan nilai minimum

4. Variabel independen keempat yaitu Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO), pada sampel penelitian berjumlah 76, mempunyai nilai terendah yaitu 0,6423 dan nilai tertinggi adalah 1,6349, dengan nilai rata – rata adalah 0,897201. Hal ini menunjukkan bahwa bank – bank yang menjadi sampel mempunyai nilai BOPO bernilai positif. Artinya, tidak ada satu sampel pun pada penelitian ini, yang nilai BOPO-nya bernilai negatif. Nilai maksimum rasio ini sebesar 1,6349 menunjukkan bahwa pada penelitian ini, seluruh sampel yang diamati mempunyai nilai total pendapatan operasional yang lebih besar daripada biaya operasional yang dimilikinya. Nilai standar deviasi sebesar 0,1548138 menunjukkan bahwa tidak terdapat sampel yang mempunyai nilai rasio BOPO yang bersifat ekstrim, dan tidak terdapat data yang outlier. Rentang nilai (range), senilai 0,9926 menunjukkan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini bersifat heterogen, karena adanya perbedaan nilai antara nilai maksimum dan nilai minimum.

5. Variabel dependen, yaitu Capital Adequacy Ratio (CAR), pada sampel penelitian berjumlah 76, mempunyai nilai terendah yaitu -0,2220 dan nilai tertinggi adalah 0,3327, dengan nilai rata – rata adalah 0,162446. Hal ini menunjukkan bahwa bank – bank yang menjadi sampel mempunyai nilai CAR yang bernilai positif dan negatif. Artinya, ada beberapa sampel pada penelitian ini, yang mempunyai kecukupan modal negatif pada periode pengamatan. Nilai maksimum rasio ini

sebesar 0,3327 menunjukkan bahwa pada penelitian ini, seluruh sampel yang diamati mempunyai nilai Aktiva Tertimbang Menurut Resiko (ATMR) yang lebih besar daripada modal yang dimilikinya. Nilai standar deviasi sebesar 0,0710636 menunjukkan bahwa tidak terdapat sampel yang mempunyai nilai rasio CAR yang bersifat ekstrim, dan tidak terdapat data yang outlier. Rentang nilai (range), senilai 0,5547 menunjukkan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini bersifat heterogen, karena adanya perbedaan nilai antara nilai maksimum dan nilai minimum.

3. Uji Asumsi Klasik a. Normalitas

Dari grafik histogram terlihat bahwa pola distribusi yang menceng dan tidak normal dan pada grafik normal probability plot

menggambarkan titik – titik yang menyebar menjauh dari garis diagonal. Kedua grafik ini menunjukkan bahwa normalitas data tidak terpenuhi. Hasil uji normalitas dengan grafik terkadang bisa menyesatkan karena kelihatannya distribusinya normal, padahal secara statistik bisa sebaliknya. Normalitas data dapat dilihat dari grafik histogram dan

Gambar 4.1 Grafik Histogram (1) Sumber: hasil pengolahan data dengan SPSS, 2010

Gambar 4.2

Normal Probability Plot (1) Sumber: hasil pengolahan data dengan SPSS, 2010

Normalitas data diuji secara statistik dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov yang terdapat pada tabel 4.2 berikut:

Tabel 4.2

Uji Kolmogorov Smirnov

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

LDR NPL ROA BOPO CAR

N 76 76 76 76 76

Normal Parametersa Mean .680763 .035722 .006601 .897201 .162446

Std. Deviation .1919916 .0353953 .0624822 .1548138 .0710636

Most Extreme Differences Absolute .109 .189 .407 .161 .139

Positive .109 .189 .278 .161 .096

Negative -.100 -.166 -.407 -.066 -.139

Kolmogorov-Smirnov Z .949 1.651 3.550 1.404 1.214

Asymp. Sig. (2-tailed) .329 .009 .000 .039 .105

a. Test distribution is Normal.

Sumber: hasil pengolahan data dengan SPSS, 2010

Dari hasil uji Kolmogorov Smirnov, dapat diketahui bahwa nilai sigifikansi dari variabel LDR dan CAR dengan probalilitas signifikansi masing – masing 0,329; 0,105 yang nilainya > 0,05. Hal tersebut menunjukan bahwa variabel LDR dan CAR berdistribusi normal. Sedangkan variabel NPL, ROA dan BOPO dengan probabilitas signifikansi masing – masing 0,009; 0,000; 0,039 yang nilainya < 0,05. Hal ini berarti hipotesis nol ditolak atau variabel NPL, ROA dan BOPO tidak terdistribusi secara normal.

Untuk memperoleh data yang berdistribusi secara normal, dilakukan transformasi data menjadi bentuk LN. Setelah dilakukan transformasi

data, maka hasil uji normalitas dapat dilihat pada grafik histogram,

normal probability plot, dan tabel Kolmogorov Smirnov sebagai berikut:

Gambar 4.3

Grafik Histogram setelah transformasi data (LN) (2) Sumber: hasil pengolahan data dengan SPSS, 2010

Gambar 4.4

Normal Probability Plot setelah transformasi data (LN) (2) Sumber: hasil pengolahan data dengan SPSS, 2010

Grafik histogram setelah transformasi data memperlihatkan pola distribusi yang mendekati normal. Titik – titik yang menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal pada normal probability plot juga menunjukkan bahwa data berdistribusi normal.

Tabel 4.3

Uji Kolmogorov Smirnov setelah transformasi data (LN)

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

LN_LDR LN_NPL LN_ROA LN_BOPO LN_CAR

N 76 76 72 76 75

Normal Parametersa Mean -.4326 -3.7316 -4.5636 -.1215 -1.8387

Std. Deviation .33379 .92782 .98821 .15892 .32482

Most Extreme Differences

Absolute .132 .069 .144 .126 .076

Positive .098 .056 .072 .126 .067

Negative -.132 -.069 -.144 -.072 -.076

Kolmogorov-Smirnov Z 1.149 .598 1.219 1.099 .661

Asymp. Sig. (2-tailed) .143 .867 .102 .179 .774

a. Test distribution is Normal.

Sumber: hasil pengolahan data dengan SPSS, 2010

Dari hasil uji normalitas yang diperoleh melalui grafik histogram,

normal probability plot, dan Kolmogrov Smirnov, variabel LDR, NPL, ROA, BOPO dan CAR telah berdistribusi secara normal. Tindakan perbaikan yang dilakukan dalam penelitian ini agar model regresi memenuhi asumsi normalitas, yakni dengan menggunakan transformasi seluruh variabel penelitian ke dalam fungsi logaritma natural atau LN, menghasilkan nilai signifikansi LN_LDR 0,143; LN_NPL 0,867;, LN_ROA 0,102; LN_BOPO 0,179; dan LN_CAR 0,774. Transformasi

data dalam bentuk LN menyebabkan variabel LN_LDR, LN_NPL, LN_ROA, LN_BOPO dan LN_ CAR memiliki nilai signifikansi > 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa variabel terdistribusi secara normal, dan hasil pengujian statistik Kolmogorov Smirnov ini sejalan dengan hasil pengujian grafik yang menggambarkan data terdistribusi secara normal.

b. Multikolinearitas

Uji multikolinearitas dengan melihat nilai tolerance dan VIF menunjukan hasil seperti pada tabel 4.4 berikut:

Tabel 4.4 Uji Multikolinearitas

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) -.909 .380 -2.394 .019

LN_LDR .031 .111 .034 .283 .778 .776 1.288

LN_NPL .021 .044 .059 .471 .639 .703 1.422

LN_ROA .178 .049 .557 3.607 .001 .458 2.185

LN_BOPO .036 .340 .015 .107 .915 .523 1.912

a. Dependent Variable: LN_CAR

Sumber: hasil pengolahan data dengan SPSS, 2010

Tabel 4.4 di atas memperlihatkan bahwa penelitian ini bebas dari adanya multikolinearitas. Hal ini bisa dilihat dengan membandingkan nilai tolerance dan VIF. Masing – masing variabel bebas yang digunakan dalam penelitian ini memiliki nilai tolerance yang lebih besar dari 0,01

yaitu untuk LN_LDR nilai tolerance 0,776; LN_NPL nilai tolerance

0,703; LN_ROA nilai tolerance 0,458; LN_BOPO nilai tolerance 0,523. Jika dilihat dari VIF-nya, bahwa masing – masing variael bebas lebih kecil dari 10, yaitu untuk VIF LN_LDR sebesar 1,288; VIF LN_NPL sebesar 1422; VIF LN_ROA sebesar 2,185; VIF LN_BOPO sebesar 1,912. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolinearitas dalam variabel bebasnya.

c. Heteroskedastisitas

Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik – titik menyebar secara acak dengan tidak adanya pola yang jelas serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas sehingga model ini layak dipakai untuk mengetahui pengaruh terhadap kecukupan modal perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia berdasarkan masukan variabel independen yaitu Loan to Deposit Ratio (LDR), Non Performing Loan (NPL), Return On Assets (ROA), dan Biaya Operasional Pendapatan Operasional (BOPO). Ada tidaknya heterokedastisitas pada penelitian ini dapat dilihat dari grafik scatterplot pada gambar 4.5 berikut ini:

Gambar 4.5 Grafik Scatterplot

Sumber: hasil pengolahan data dengan SPSS, 2010

d. Autokorelasi

Hasil uji Autokorelasi pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.5 berikut ini:

Tabel 4.5 Uji Autokorelasi

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .518a .268 .224 .27797 2.307

a. Predictors: (Constant), LN_BOPO, LN_LDR, LN_NPL, LN_ROA

b. Dependent Variable: LN_CAR

Dari tabel di atas diketahui bahwa nilai DW sebesar 2,307. Nilai ini akan dibandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan nilai signifikansi 0,05 (5%), jumlah sampel 72 (n) dan jumlah variabel independen 4 (k=4). Dari tabel Durbin Watson didapat nilai batas atas (du) 1,7398 dan nilai batas bawah (dl) 1,5188, dan 4-du = 2,2602. Nilai DW lebih besar dari du dan tidak lebih kecil dari 4 – du (1,7398 < 2,307 > 2,2602), sehingga diduga terjadinya autokorelasi.

Untuk memperoleh data yang bebas dari autokorelasi, dilakukan transformasi data menjadi bentuk LAG. Transformasi data dalam bentuk LAG, yakni menambah variabel LAG sebagai variabel bebas, yang kemudian akan di regresi lagi agar mengurangi nilai DW-nya. Setelah dilakukan transformasi data, maka hasil uji autokorelasi dapat dilihat pada tabel 4.6 sebagai berikut:

Tabel 4.6

Uji Autokorelasi setelah tranformasi (LAG)

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .520a .270 .214 .27897 2.164

a. Predictors: (Constant), LAG_CAR, LN_NPL, LN_LDR, LN_BOPO, LN_ROA

b. Dependent Variable: LN_CAR

Sumber: hasil pengolahan data dengan SPSS, 2010

Dari tabel di atas diketahui bahwa nilai DW setelah di trasformasi dalam bentuk LAG sebesar 2,164. Nilai ini akan dibandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan nilai signifikansi 0,05 (5%), jumlah sampel 71 (n) dan jumlah variabel independen 5 (k=5). Dari tabel

Durbin Watson didapat nilai batas atas (du) 1,7684 dan nilai batas bawah (dl) 1,468, dan 4-du = 2,2316. Nilai DW lebih besar dari du dan lebih kecil dari 4–du (1,7398 < 2,164 < 2,2316), sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel bebas dari autokorelasi.

Dengan demikian, dari hasil seluruh pengujian asumsi klasik dapat disimpulkan bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah memenuhi estimasi yang Best Linear Unbiased Estimator (BLUE) dan layak dilakukan analisis statistik selanjutnya untuk memprediksi kecukupan modal perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia berdasarkan masukan variabel independen LDR, NPL dan ROA.

4. Pengujian Hipotesis a. Koefisien Determinasi

Tabel 4.7

Uji Koefisien Determinasi

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .520a .270 .214 .27897 2.164

a. Predictors: (Constant), LAG_CAR, LN_NPL, LN_LDR, LN_BOPO, LN_ROA

b. Dependent Variable: LN_CAR

Sumber: hasil pengolahan data dengan SPSS, 2010

Tabel di atas menunjukkan bahwa terjadi korelasi atau hubungan yang signifikan antara LDR, NPL , ROA dan BOPO sebagai variabel independen dengan CAR sebagai variabel dependen. Hal ini terlihat dari nilai R sebesar 0,520 atau 52%. Angka ini > 50 % . Angka R Square

Gambar histogram (uji normalitas) sebelum transformasi

Gambar P-P Plot (uji normalitas) sebelum transformasi

Hasil Uji Multikolinearitas

Coefficients

a

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

t

Sig.

Collinearity Statistics

B

Std. Error

Beta

Tolerance

VIF

1

(Constant)

-.909

.380

-2.394

.019

LN_LDR

.031

.111

.034

.283

.778

.776

1.288

LN_NPL

.021

.044

.059

.471

.639

.703

1.422

LN_ROA

.178

.049

.557

3.607

.001

.458

2.185

LN_BOPO

.036

.340

.015

.107

.915

.523

1.912

a. Dependent Variable: LN_CAR

Lampiran xiii

Hasil Uji

Heterokedastisitas

Hasil Uji Autokorelasi

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .518a .268 .224 .27797 2.307

a. Predictors: (Constant), LN_BOPO, LN_LDR, LN_NPL, LN_ROA b. Dependent Variable: LN_CAR

Hasil Uji Autokorelasi setelah tranformasi (LAG)

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .520a .270 .214 .27897 2.164

a. Predictors: (Constant), LAG_CAR, LN_NPL, LN_LDR, LN_BOPO, LN_ROA b. Dependent Variable: LN_CAR

Hasil Uji Koefisien Determinasi

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .520a .270 .214 .27897 2.164

a. Predictors: (Constant), LAG_CAR, LN_NPL, LN_LDR, LN_BOPO, LN_ROA b. Dependent Variable: LN_CAR

Hasil Uji Statistik “F”

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 1.895 4 .474 6.133 .000a

Residual 5.177 67 .077

Total 7.072 71

a. Predictors: (Constant), LN_BOPO, LN_LDR, LN_NPL, LN_ROA b. Dependent Variable: LN_CAR

Hasil Uji Statistik “t”

Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) -.909 .380 -2.394 .019

LN_LDR .031 .111 .034 .283 .778 .776 1.288

LN_NPL .021 .044 .059 .471 .639 .703 1.422

LN_ROA .178 .049 .557 3.607 .001 .458 2.185

LN_BOPO .036 .340 .015 .107 .915 .523 1.912

Jadwal Penelitian

Tahap Penelitian

Nov

2009

Des

2009

Jan

2010

Feb

2010

Maret

2010

April

2010

Mei

2010

Juni

2010

Pengajuan Judul

Penyelesaian

Proposal Seminar

Pengumpulan Data

Bimbingan

Proposal

Seminar Proposal

Bimbingan Skripsi

Penyelesaian

Skripsi

Sidang (Meja

Hijau)