Analisis Deskriptif Hasil Analisis dan Pembahasan

74 akan mempengaruhi tingkat kepercayaan masyarakat terhadap kinerja bank. Data Capital Adequacy Ratio CAR yang digunakan pada bulan Januari 2010-Desember 2014. Data Capital Adequacy Ratio CAR tersebut diperoleh dari Laporan Publikasi Bank Indonesia. Tabel 4.2 Perkembangan Capital Adequacy Ratio BPR Darmawan Adhiguna Lestari Sumber : Laporan Publikasi Bank Indonesia Berdasarkan tabel 4.2 dapat diketahui bahwa secara umum CAR bergerak secara fluktuatif. CAR tertingi pada bulan bulan Desember 2010 yaitu sebesar 38.17, sementara CAR terendah pada bulan September 2013 yaitu 18.08. Pada tahun 2010 CAR tertinggi bulan Desember 38.17, sedangkan nilai terendah bulan Agustus 25.13. Tahun 2011 CAR tertinggi bulan Januari 35.17, sedangkan nilai terendah bulan Bulan 2010 2011 2012 2013 2014 Januari 29.38 35.17 24.77 22.97 21.83 Februari 30.08 33.93 23.70 17.97 18.31 Maret 30.68 32.69 22.66 19.05 18.48 April 30.13 32.25 22.06 18.20 18.63 Mei 28.50 29.13 21.95 18.48 18.39 Juni 26.75 27.46 21.11 17.80 18.34 Juli 25.67 26.38 19.78 17.01 18.33 Agustus 25.13 25.59 19.92 17.63 18.96 September 25.68 26.43 18.88 18.08 20.79 Oktober 25.69 26.61 18.78 17.55 18.75 November 25.68 27.73 18.57 17.75 19.20 Desember 38.17 26.78 19.31 18.11 19.85 75 Agustus 25.57. Pada tahun 2012 CAR tertinggi bulan Januari 24.77, sedangkan nilai terendah bulan November 18.57. Pada tahun 2013 CAR tertinggi bulan Januari 22.97, sedangkan nilai terendah bulan Juli 17.01, Dan pada tahun 2014 CAR tertinggi bulan Januari 21.83, sedangkan nilai terendah bulan Februari 18.31. c. Analisis deskriptif variabel loan to deposit ratio LDR Kasmir 2008 : 290 menyatakan bahwa “loan to deposit ratio merupakan rasio untuk mengukur komposisi jumlah kredit yang diberikan dibandingkan dengan jumlah dana masyarakat dan modal sendiri yang digunakan”. Berdasarkan ketentuan Bank Indonesia, nilai rasio LDR suatu bank memiliki rentang antara 80 hingga maksimumnya sebesar 110. Apabila nilai rasio LDR suatu bank tinggi maka hal ini akan memengaruhi laba bank tersebut dengan asumsi bahwa bank tersebut dapat menyalurkan kreditnya dengan efektif. Dengan adanya peningkatan laba maka kinerja bank tersebut diharapkan juga mengalami peningkatan. Dengan demikian terlihat bahwa LDR memiliki pengaruh terhadap kinerja suatu bank. Data loan to deposit ratio LDR yang digunakan pada bulan Januari 2010-Desember 2014. Data loan to deposit ratio LDR tersebut diperoleh dari Laporan Publikasi Bank Indonesia. 76 Tabel 4.3 Perkembangan LDR BPR Darmawan Adhiguna Lestari Bulan 2010 2011 2012 2013 2014 Januari 72.97 174.97 149.99 99.85 121.14 Februari 85.79 106.11 114.01 92.01 107.50 Maret 86.10 126.20 102.73 89.98 98.64 April 86.24 123.74 100.03 90.60 96.26 Mei 87.30 107.63 92.94 90.28 94.18 Juni 104.58 99.41 92.04 90.17 92.13 Juli 123.90 97.71 90.39 87.04 93.62 Agustus 100.84 96.97 91.11 86.95 93.62 September 102.01 96.06 92.65 87.36 95.44 Oktober 104.46 99.19 90.97 89.26 92.95 November 104.34 96.44 90.88 89.22 92.42 Desember 95.17 97.05 90.68 89.92 92.35 Sumber : Laporan Publikasi Bank Indonesia Berdasarkan tabel 4.3 dapat diketahui bahwa secara umum LDR bergerak secara fluktuatif. LDR tertingi pada bulan bulan Januari 2011 yaitu sebesar 174.97, sementara LDR terendah pada bulan Januari 2010 yaitu 72.97. Pada tahun 2010 LDR tertinggi bulan Juli 123.90, sedangkan nilai terendah bulan Januari 72.97. Tahun 2011 LDR tertinggi bulan Januari 174.97, sedangkan nilai terendah bulan September 96.06. Pada tahun 2012 LDR tertinggi bulan Januari 149.99, sedangkan nilai terendah bulan Juli 90.39. Pada tahun 2013 LDR tertinggi bulan Januari 99.85, sedangkan nilai terendah bulan Juli 87.04, Dan pada tahun 2014 LDR tertinggi bulan Januari 121.14, sedangkan nilai terendah bulan Juni 92 77 d. Analisis deskriptif variabel non performing loan NPL Non Performing Loan NPL atau yang sering disebut dengan kredit bemasalah dapat diartikan sebagai pinjaman yang mengalami kesulitan pelunasan akibat adanya faktor kesenjangan dan atau karena faktor eksternal di luar kemampuan kendali debitur Setyorini: 2012:181. Data non performing loan NPL yang digunakan pada bulan Januari 2010-Desember 2014. Data non performing loan NPL tersebut diperoleh dari Laporan Publikasi Bank Indonesia. Tabel 4.4 Perkembangan NPL BPR Darmawan Adhiguna Lestari Sumber : Laporan Publikasi Bank Indonesia Berdasarkan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa secara umum NPL bergerak secara fluktuatif. NPL tertingi pada bulan bulan Oktober 2014 yaitu sebesar 174.97, sementara NPL terendah pada bulan Januari 2013 yaitu sebesar 0.16. Bulan 2010 2011 2012 2013 2014 Januari 12.11 5.07 1.99 .16 .30 Februari 14.85 4.97 1.71 .20 .35 Maret 7.10 4.18 1.41 .20 .54 April 8.52 4.91 1.72 .21 1.17 Mei 4.42 4.22 1.72 .64 1.75 Juni 11.66 4.17 1.18 .49 2.69 Juli 11.90 5.59 1.03 2.38 8.65 Agustus 7.20 5.58 1.27 2.35 3.11 September 5.27 4.69 1.34 .87 11.76 Oktober 5.29 4.77 1.16 .98 11.94 November 5.99 3.70 .75 .81 10.09 Desember 5.13 2.17 .33 .30 8.31 78 Pada tahun 2010 NPL tertinggi bulan Februari 14.85, sedangkan nilai terendah bulan Mei 4.42. Tahun 2011 NPL tertinggi bulan Juli 5.59, sedangkan nilai terendah bulan September 2.17. Pada tahun 2012 NPL tertinggi bulan Januari 1.99, sedangkan nilai terendah bulan Desember 0.33. Pada tahun 2013 NPL tertinggi bulan Juli 2.38, sedangkan nilai terendah bulan Juli 0.16, Dan pada tahun 2014 NPL tertinggi bulan Oktober 11.94, sedangkan nilai terendah bulan Juni 0.30. e. Analisis deskriptif variabel biaya operasional pendapatan operasional BOPO Hal lain yang juga mempengaruhi tingkat profitabilitas bank dalam hal ini adalah return on asset ROA yaitu biaya operasional atau pendapatan operasional BOPO. Jika BOPO meningkat yang berarti efisiensi menurun, maka return on asset ROA yang diperoleh bank akan menurun. Hal ini disebabkan karena tingkat efisiensi bank dalam menjalankan operasinya berpengaruh terhadap pendapatan atau earning yang dihasilkan oleh bank tersebut. Jika kegiatan operasional dilakukan dengan efisien dalam hal ini nilai rasio BOPO rendah maka pendapatan yang dihasilkan bank tersebut akan naik. Rasio BOPO menunjukkan efisiensi bank dalam menjalankan usaha pokoknya, terutama kredit, dimana sampai saat ini pendapatan bank-bank di Indonesia masih didominasi oleh pendapatan bunga kredit. Semakin kecil BOPO menunjukkan semakin efisien bank 79 dalam menjalankan aktivitas usahanya. Bank yang sehat rasio BOPO nya kurang dari satu sebaliknya bank yang kurang sehat rasio BOPO nya lebih dari satu Wibowo, 2013:4. Data biaya operasional pendapatan operasional BOPO yang digunakan pada bulan Januari 2010-Desember 2014. Data biaya operasional pendapatan operasional BOPO tersebut diperoleh dari Laporan Publikasi Bank Indonesia. Tabel 4.5 Perkembangan BOPO BPR Bulan 2010 2011 2012 2013 2014 Januari 81.74 85.21 75.60 65.08 64.42 Februari 81.27 83.51 75.62 63.93 6.00 Maret 89.90 85.21 72.48 63.14 64.71 April 88.02 84.15 72.90 63.02 66.36 Mei 88.30 84.05 71.41 62.40 62.70 Juni 92.44 82.98 69.56 61.31 67.14 Juli 91.90 79.91 67.98 72.85 66.99 Agustus 93.16 79.39 68.07 70.68 63.56 September 92.08 77.35 68.61 68.24 70.99 Oktober 89.89 76.05 69.04 72.28 73.99 November 78.76 74.52 69.59 54.53 75.11 Desember 78.18 76.08 66.97 53.58 78.56 Sumber : Laporan Publikasi Bank Indonesia Berdasarkan tabel 4.5 dapat diketahui bahwa secara umum bopobergerak secara fluktuatif. BOPO tertinggi pada bulan bulan Juni 2010 yaitu sebesar 92.44, sementara BOPO terendah pada bulan Februari yaitu sebesar 6.00. 80 Pada tahun 2010 BOPO tertinggi bulan Juni 92.44, sedangkan nilai terendah bulan Desember 78.18. Tahun 2011 BOPO tertinggi bulan Januari 85.21, sedangkan nilai terendah bulan November 74.52. Pada tahun 2012 BOPO tertinggi bulan Januari 75.60, sedangkan nilai terendah bulan Desember 66.97. Pada tahun 2013 BOPO tertinggi bulan Juli 72.85, sedangkan nilai terendah bulan Desember 53.58, Dan pada tahun 2014 BOPO tertinggi bulan 78.56, sedangkan nilai terendah bulan Februari 6.00.

2. Pengujian Asumsi Klasik

a. Uji Normalitas

Uji normalitas dilakukan untuk melihat apakah variabel bebas dan variabel terikat mempunyai distribusi normal. Maksud data distribusi normal adalah data akan mengikuti arah garis diagonal dan menyebar disekitar garis diagonal. Nilai residual dikatakan berdistribusi normal jika residual nilai residual terstandarisasi tersebut sebagian besar mendekati nilai rata-ratanya. 81 Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan uji normalitas dengan analisis grafik dan uji Kolmogorov-Smirnov. Berikut adalah hasil dari uji ini: a. Analisa Grafik Histogram Gambar 4.1 Sumber : Hasil output SPSS Berdasarkan gambar diatas histogram Regression Residual membentuk pola distribusi yang melenceng ke kanan yang artinya adalah data berdistribusi normal. 82 b. Analisa Grafik dengan Normal Probability Plot Normal P-P Plot Gambar 4.2 Grafik P-P Plot Sumber : Hasil output SPSS Berdasarkan grafik diatas, titik-titik mengikuti atau merapat ke garis diagonal maka data dalam penelitian ini berdistribusi normal. Untuk mendukung bahwa data dalam penelitian ini berdistribusi normal maka data juga diuji dengan derajat α 0,05 5 dengan uji kolmogorov-smirnov . 83 c. Uji Kolmogorov-Smirnov Tabel 4.6 Uji Kolmogorov-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Standardized Residual N 60 Normal Parameters a,b Mean 0E-7 Std. Deviation ,96550680 Most Extreme Differences Absolute ,157 Positive ,095 Negative -,157 Kolmogorov-Smirnov Z 1,219 Asymp. Sig. 2-tailed ,102 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber : Hasil output SPSS Berdasarkan uji kolmogorof-sminov di atas, terlihat nilai Asymp.Sig memiliki nilai 0,05. Hal ini menunjukan bahwa data pada penelitian ini berdistribusi secara normal dan model regresi tersebut layak dipakai untuk memprediksi variabel dependen yaitu return on asset ROA. Besarnya nilai kolmogorof-sminov adalah 1,219 dengan nilai signifikansi sebesar 0,102 yang jauh di atas 0,05 Gozali 2011:207. 84

b. Uji Multikolilinieritas

Salah satu asumsi model regresi linier berganda adalah tidak terjadi korelasi yang signifikan antara variabel bebasnya. Peneltian dilakukan pengujian terhadap data bahwa data harus terbebasdari gejala multikoliniearitas. Gejala ini ditunjukkan dengan korelasi antar variabel independen.Pengujian dalam uji multikoliniearitas dengan melihat nilai variance inflation factor VIF harus berada dibawah 10 dan nilai tolerance harus diatas 0,10. Hal ini akan dijelaskan sebagai berikut: Tabel 4.7 Uji Multikolinieritas dengan Nilai Tolerance dan VIF Variance Inflation Factor Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 Constant CAR ,489 2,043 LDR ,788 1,268 NPL ,660 1,515 BOPO ,515 1,943 a. Dependent Variable: ROA Sumber : Hasil Output SPSS Dari tabel 4.7 di atas menunjukkan suatu model regresi dinyatakan bebas dari multikolinearitas adalah jika data mempunyai nilai tolerance lebih besar dari 0,10 dan nilai VIF lebih kecil dari 10. Dari tabel perhitungan di atas diperoleh hasil bahwa semua variabel bebas memiliki nilai tolerance lebih besar dari 0,10 dan nilai VIF lebih kecil dari angka 10. Hasil regresi pada tabel tersebut sesuai