Analisis Jalur Pengaruh Variabel Dana Pihak Ketiga DPK, Non

99 Bank adalah sebagai organisasi Lembaga Keuangan yang berfungsi untuk menghimpun dana dari masyarakat dan menyalurkannya kembali pada masyarakat. Jumlah dana yang dihimpun bank dari masyarakat sudah tentu berupa simpanan tabungan, deposito dan giro. Semakin tinggi besar dana yang dihimpun bank dari masyarakat maka jumlah penghimpunan dana bank pun akan meningkat. Seiring dengan hal itu bank harus menyalurkan dananya kembali ke masyarakat dalam bentuk kredit. Arief Wibowo, 2007:43 2. Pengaruh antara variabel NPL dengan Penyaluran Kredit Untuk melihat apakah ada hubungan linier antara variabel NPL dengan Penyaluran Kredit, dapat melakukan langkah-langkah analisis sebagai berikut: Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,000 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak Ho dan menerima Ha. Artinya, ada hubungan linier antara variabel NPL dengan Penyaluran Kredit. Besarnya pengaruh NPL pada Penyaluran Kredit sebesar -0,145 atau - 14,5. NPL memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap Penyaluran Kredit. Artinya, apabila terjadi kenaikan NPL, maka Penyaluran Kredit akan mengalami penurunan, begitu juga sebaliknya. Hasil ini sesuai dengan penelitian Himaniar Triasdini 2010 yang meneliti tentang pengaruh CAR, NPL, dan ROA terhadap Penayluran 100 Kredit Modal Kerja, menurutnya bahwa variabel NPL memiliki hubungan yang negatif dan signifikan terhadap Penyaluran Kredit Modal Kerja. Nilai NPL yang tinggi akan menyebabkan bank cenderung mengurangi jumlah kredit yang disalurkannya. Karena NPL yang tinggi mengharuskan bank untuk menmbah cadangan penghapusan yang lebih besar dan menyebabkan akan lebih berhati-hati sehingga mengurangi alokasi dana bank dalam bentuk penyaluran kredit. 3. Pengaruh antara variabel CAR dengan Penyaluran Kredit Untuk melihat apakah ada hubungan linier antara variabel CAR dengan Penyaluran Kredit, dapat melakukan langkah-langkah analisis sebagai berikut: Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,000 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak Ho dan menerima Ha. Artinya, ada hubungan linier antara variabel CAR dengan Penyaluran Kredit. Besarnya pengaruh CAR pada Penyaluran Kredit sebesar -0,150 atau - 15. CAR memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap Penyaluran Kredit. Artinya, apabila terjadi kenaikan CAR, maka Penyaluran Kredit akan mengalami penurunan, begitu juga sebaliknya. Hasil ini sesuai dengan penelitian Billy Arma Pratama 2009 yang meneliti tentang pengaruh Analisis Faktro-Faktor Yang Mempengaruhi Kebijakan Penayaluran Kredit Perbankan, menurutnya bahwa variabel 101 CAR memiliki hubungan yang negatif dan signifikan terhadap Penyaluran Kredit Perbankan. Semakin rendah CAR emakin besar jumlah kredit yang akan disalurkan. Capital Adequacy Ratio CAR merupakan rasio permodalan yang menunjukkan kemampuan bank dalam menyediakan dana untuk keperluan pengembangan usaha dan menampung risiko kerugian dana yang diakibatkan oleh kegiatan operasi bank Ali, 2004. Semakin tinggi CAR maka semakin besar pula sumber daya finansial yang dapat digunakan untuk keperluan pengembangan usaha dan mengantisipasi potensi kerugian yang diakibatkan oleh penyaluran kredit. 4. Pengaruh antara variabel LDR dengan Penyaluran Kredit Untuk melihat apakah ada hubungan linier antara variabel LDR dengan Penyaluran Kredit, dapat melakukan langkah-langkah analisis sebagai berikut: Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,000 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak Ho dan menerima Ha. Artinya, ada hubungan linier antara variabel LDR dengan Penyaluran Kredit. Besarnya pengaruh LDR pada Penyaluran Kredit sebesar 0,111 atau 11,1. LDR memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap Penyaluran Kredit. Artinya, apabila terjadi kenaikan LDR, maka Penyaluran Kredit juga akan mengalami kenaikan. Hasil ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Gerry Danistyo 2009 yang 102 meneliti tentang pengaruh Analisis Faktro-Faktor Yang Mempengaruhi Permintaan dan Penawaran Kredit UMKM di Indonesia, menurutnya bahwa variabel LDR memiliki hubungan yang positif dan signifikan terhadap Penawaran Kredit UMKM. Hasil estimasinya menunjukkan bahwa penawaran kredit semakin meningkat seiring dengan meningkatnya LDR. Sehingga dalam hal ini menandakan bahwa fungsi intermediasi perbankan semakin membaik. Menurut Warjiyo 2004, dalam kenyataannya perilaku penawaran kredit perbankan tidak hanya dipengaruhi oleh dana yang tersedia yang bersumber dari DPK Dana Pihak Ketiga, tetapi juga dipengaruhi oleh persepsi bank terhadap prospek usaha debitor dan kondisi perbankan itu sendiri seperti permodalan atau CAR Capital Adequacy Ratio, jumlah kredit macet atau NPLs Non Performing Loans, dan LDR Loan to Deposit Ratio. 5. Pengaruh antara variabel ROA dengan Penyaluran Kredit Untuk melihat apakah ada hubungan linier antara variabel ROA dengan Penyaluran Kredit, dapat melakukan langkah-langkah analisis sebagai berikut: Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,046 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak Ho dan menerima Ha. Artinya, ada hubungan linier antara variabel ROA dengan Penyaluran Kredit. Besarnya pengaruh ROA pada Penyaluran Kredit sebesar -0,038 atau - 3,8. 103 ROA memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap Penyaluran Kredit. Artinya, apabila terjadi kenaikan ROA, maka Penyaluran Kredit akan mengalami penurunan, begitu juga sebaliknya. Hasil ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Yudi Mulyadi 2009 yang meneliti tentang Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Kredit Investasi Yang Dialokasikan Bank Umum Nasional, menurutnya bahwa jumlah ROA baik dalam jangka panjang maupun jangka pendek secara individu berpengaruh positif terhadap jumlah alokasi kredit investasi, namun hanya dalam jangka panjang saja variabel ROA signifikan terhadap jumlah alokasi kredit investasi. Rendahnya pertumbuhan kredit selama semester I 2009 disebabkan antara lain oleh menurunnya kebutuhan kredit pengusaha di sektor riil terkait dengan daya beli masyarakat dan ekspor yang menurun, masih tingginya suku bunga kredit perbankan meskipun BI rate secara konsisten telah diturunkan, dan sikap bank yang cenderung sangat berhati-hati dalam mengucurkan kreditnya. Jadi meskipun ROA cenderung mengalami peningkatan, namun hal tersebut tidak dibarengi dengan meningkatnya penyaluran kredit perbankan. Kajian Stabilitas Keuangan, 2009. Hasil ini tidak sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Francisca dan Siregar 2008 yang menggunakan metode regresi berganda dengan SPSS 15, bahwa ROA memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap volume kredit. Selain itu, hal ini juga 104 tidak sesuai dengan pendapat Muliaman Haddad 2004 yang menyatakan bahwa besarnya ROA menjadi salah satu keputusan bank untuk menyalurkan kredit. Rangkuman seluruh pengujian pengaruh antar variabel eksogen dan endogen tersebut diatas dapat dilihat pada tabel sebagai berikut. Tabel 4.10 Pengujian Pengaruh antar Variabel Eksogen dengan Endogen Pengaruh Variabel Estimasi Probabilitas Kesimpulan DPK  ROA 0.229 0.242 Tidak Signifikan NPL  ROA -0.854 0.000 Signifikan CAR  ROA 0.890 0.000 Signifikan LDR  ROA 0.309 0.085 Tidak Signifikan DPK  Kredit 0.658 0.000 Signifikan NPL  Kredit -0.145 0.000 Signifikan CAR Kredit -0.150 0.000 Signifikan LDR  Kredit 0.111 0.000 Signifikan ROA  Kredit -0.038 0.046 Signifikan Sumber : data diolah

3. Uji Kesesuaian Model Goodness of Fit

Untuk mengetahui apakah model tersebut sudah sesuai atau belum, maka dilakukan uji kesesuaian model Goodness of Fit sebagai berikut. 105 Tabel 4.11 Hasil Uji Goodness of Fit Pengaruh DPK, NPL, CAR, dan LDR Terhadap ROA Serta Implikasinya Terhadap Penyaluran Kredit Laporan Statistik Nilai yang Direkomendasikan Imam Ghozali, 2008 Hasil Keterangan Absolut Fit Prob. 2  Tidak signifikan p 0.05 - Model tidak cocok 2  df  5 2 - - RMSEA 0.1 0.05 0.01 0.05   x 0.08 0.801 Poor Fit GFI  0.9 1 Perfect Fit Incremental Fit AGFI  0.9 - - TLI  0.9 - - NFI  0.9 1 Perfect Fit Parsimonious Fit PNFI 0-1.0 Poor Fit PGFI 0-1.0 Poor Fit Sumber : data diolah Hasil uji Goodness of Fit tersebut masih banyak yang tidak Terdefinisi maka pengujian tersebut dianggap kurang Fit. Hal ini disebabakan dalam model tersebut masih banyak pengaruh antar variabel yang tidak signifikan. Selanjutnya peneliti akan melakukan analisis jalur model trimming. Analisis Jalur Model Trimming adalah model yang digunakan untuk memperbaiki suatu model struktur bila coefisien betanya 106 eksogen tidak signifikan. Dalam hal ini peneliti menghilangkan salah satu jalur panah yang memiliki koefisien betanya tidak signifikan dan yang memiliki probabilitas terbesar. Rangkuman hasil trimming model dapat dilihat pada tabel berikut. Tabel 4.12 Hasil Uji Goodness of Fit Setelah Modifikasi Indeks Goodness of Fit Cut-Off Value Hasil Uji Sebelum Trimming Trimming I Absolut Fit Prob. 2  Tidak signifikan p

0.05 -

0.244 Df 1 2  df  5 2 - 1.356 RMSEA 0.1 0.05 0.01 0.05   x 0.08 0.801 0.074 GFI  0.9 1 0.993 Incremental Fit AGFI  0.9 - 0.856 TLI  0.9 - 0.991 NFI  0.9 1 0.998 PNFI 0-1.0 0.067 PGFI 0-1.0 0.047 Sumber : data diolah 107 Pada trimming pertama, jalur panah DPK terhadap ROA dihilangkan karena memeliki probabilitas 0.242 0.05 tidak signifikan. Dari hasil modifikasi I model analisis jalur dengan menghilangkan jalur panah DPK terhadap ROA, diperoleh indeks kesesuaian model yang cukup baik dan sudah tidak menunjukkan probabilitas yang lebih dari 0,005. Dari modifikasi pertama, maka dapat diperoleh hasil perhitungan dalam tabel sebagai berikut. Tabel 4.13 Hasil Perhitungan Pengaruh antar Variabel Setelah Trimming Pengaruh Variabel Estimasi Probabilitas Kesimpulan NPL - - ROA -0.908 0.000 Signifikan CAR - - ROA 0.793 0.000 Signifikan LDR - - ROA 0.387 0.022 Signifikan DPK - - Kredit 0.658 0.000 Signifikan NPL - - Kredit -0.144 0.014 Signifikan CAR - - Kredit -0.150 0.000 Signifikan LDR - - Kredit 0.111 0.000 Signifikan ROA - - Kredit -0.038 0.044 Signifikan Sumber: data diolah Dikarenakan terjadi trimming yaitu dengan membuang bagian jalur yang tidak signifikan, maka dari itu penelitian selanjutnya bertujuan sebagai berikut: 108 1. Untuk menganalisis pengaruh NPL, CAR, dan LDR terhadap ROA. 2. Untuk menganalisis pengaruh DPK, NPL,CAR, LDR, dan ROA terhadap Penyaluran Kredit.

4. Analisis Jalur Setelah Trimming

Pengujian analisis jalur setelah trimming terdiri dari 2 dua sub struktur. Yang pertama adalah pengaruh antara NPL, CAR, dan LDR terhadap ROA baik secara simultan maupun parsial. Yang kedua manganalisis pengaruh DPK, NPL, CAR, LDR, dan ROA trhadap Penyaluran Kredit baik secara simultan maupun parsial. Dari hasil perhitungan setelah trimming dengan menggunakan AMOS 16, maka dapat digambarkan diagram jalur setelah trimming sebagai berikut. Gambar 4.10 Hasil Perhitungan Diagram Jalur Setelah Trimming Sumber : Output Amos 16 DPK NPL CAR LDR .62 ROA .99 KREDIT e1 e2 -.74 -.87 -.88 .67 .88 -.77 -.14 .79 .39 -.91 -.04 .66 -.15 .11 109 Tabel 4.14 Hasil Korelasi antara DPK, NPL, CAR, dan LDR setelah Trimming Korelasi Antar Variabel Estimasi Probabilitas DPK - - NPL -0.773 0.000 DPK - - CAR -0.875 0.000 DPK - - LDR -0.880 0.000 NPL - - CAR 0.675 0.000 NPL - - LDR -0.742 0.000 CAR - - LDR -0.866 0.000 Sumber : data diolah Korelasi antara DPK, NPL, CAR, dan LDR kelompok Bank persero tidak berbeda dengan analisis korelasi sebelum trimming.

a. Analisis Jalur Pengaruh NPL, CAR, dan LDR Terhadap ROA

Secara Simultan dan Parsial Adapun gambar hasil analisis diagram jalur sub struktur pertama adalah sebagai berikut. Gambar 4.11 Diagram Jalur Sub Struktur I Setelah Trimming Sumber : data diolah NPL CAR LDR .62 ROA -.74 -.87 .67 .79 .39 -.91 e1 110 Agar lebih jelas diagram jalur tersebut disajikan dalam bentuk ringkasan tabel sebagai berikut. Tabel 4.15 Hasil Uji Pengaruh antara CAR, NPL, LDR terhadap ROA Pengaruh antar variable Estimasi Probabilitas R Square NPL - - ROA -0,908 0,000 0,621 CAR - - ROA 0,793 0,000 LDR - - ROA 0,387 0,022 Sumber : data diolah Besarnya pengaruh variabel NPL, CAR, dan LDR terhadap ROA secara simultan adalah 62,1, sedangkan sisanya sebesar 37,9 100-62,1 dipengaruhi oleh faktor lain. Besarnya pengaruh NPL terhadap ROA sebesar -0.908 atau -90,8, pengaruh CAR terhadap ROA sebesar 0.793 atau 79,3 dan pengaruh LDR terhadap ROA sebesar 0,387 atau 38,7. 1 Pengaruh antara variabel NPL terhadap ROA Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,000 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak H dan menerima Ha. Artinya, ada hubungan linier antara variabel Non Performing Loan NPL dengan Return on Assets ROA. Besarnya pengaruh DPK pada ROA yaitu sebesar -0,908 atau -90,8. NPL memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan pada ROA. Artinya, apabila terjadi kenaikan NPL, maka ROA akan mengalami penurunan, begitu juga sebaliknya. Hasil ini sesuai 111 dengan penelitian Diana Puspitasari 2009 yang meneliti tentang Analisis Pengaruh CAR, NPL, PDN, NIM, BOPO, LDR, Dan Suku Bunga SBI Terhadap ROA, menurutnya bahwa Non Performing Loan NPL berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Return On Asset ROA dapat diterima. Peningkatan Non Performing Loan NPL akan mempengaruhi profitabilitas bank, karena semakin tinggi Non Performing Loan NPL maka akan semakin buruk kualitas kredit bank yang menyebabkan jumlah kredit bermasalah semakin besar, dan oleh karena itu bank harus menanggung kerugian dalam kegiatan operasionalnya sehingga berpengaruh terhadap penurunan laba ROA yang diperoleh 90 bank. Non Performing Loan NPL yang rendah mengindikasikan kinerja keuangan bank semakin baik. 2 Pengaruh antara variabel CAR terhadap ROA Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,000 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak H dan menerima Ha. Artinya, ada hubungan linier antara variabel CAR dengan Return on Assets ROA. Besarnya pengaruh CAR pada Return on Assets ROA sebesar 0,793 atau 79,3. CAR memiliki pengaruh yang positif dan signifikan pada Return on Assets ROA. Artinya, apabila terjadi kenaikan CAR, maka Return on Assets ROA juga akan mengalami peningkatan, begitu juga sebaliknya. Kecukupan modal bank mencerminkan 112 modal sendiri perusahaan, semakin besar kecukupan modal bank maka semakin besar ROA, karena dengan modal yang besar, manajemen bank sangat leluasa dalam menempatkan dananya kedalam aktivitas investasi yang menguntungkan. Ahmad Buyung Nusantara, 2009:61 3 Pengaruh antara variabel LDR terhadap ROA Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,022 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak H dan menerima Ha. Artinya, ada hubungan linier antara variabel LDR dengan Return on Assets ROA. Besarnya pengaruh LDR pada Return on Assets ROA sebesar 0,387 atau 38,7. LDR memiliki pengaruh yang positif dan signifikan pada Return on Assets ROA. Artinya, apabila terjadi kenaikan LDR, maka Return on Assets ROA juga akan mengalami peningkatan, begitu juga sebaliknya. Hasil ini sesuai dengan penelitian Astohar 2009 yang meneliti tentang Analisis Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Profitabilitas Perbankan Di Indonesia, menurutnya bahwa Loan to Deposit Ratio LDR perbankan berpengaruh positif dan signifikan terhadap profitabilitas perbankan ROA dan ROE di Indonesia. Dalam penelitian tersebut menunjukkan bahwa bahwa Loan to Deposit Ratio LDR perbankan terbukti berpengaruh positif dan signifikan terhadap profitabilitas perbankan di Indonesia. Hal ini 113 membuktikan bahwa peningkatan LDR semakin meningkat pula profitabilitas perbankan ROA dan ROE.

b. Analisis Jalur Pengaruh DPK, NPL, CAR, LDR, dan ROA

terhadap Penyaluran Kredit Secara Simultan dan Parsial Adapun gambar hasil analisis diagram jalur sub struktur kedua adalah sebagai berikut. Gambar 4.12 Diagram Jalur Sub Struktur II Setelah Trimming Sumber : Output Amos 16 Agar lebih jelas diagram jalur tersebut disajikan dalam bentuk ringkasan tabel sebagai berikut. DPK NPL CAR LDR .62 ROA .99 KREDIT e2 -.74 -.87 -.88 .67 .88 -.77 -.14 -.04 .66 -.15 .11