PENGARUH FAKTOR GEOGRAFIS TERHADAP EFISIENSI BANK PEMBIAYAAN RAKYAT SYARIAH (BPRS) DI INDONESIA PERIODE 2013-2015

i

PENGARUH FAKTOR GEOGRAFIS TERHADAP EFISIENSI BANK PEMBIAYAAN RAKYAT SYARIAH (BPRS) DI INDONESIA

PERIODE 2013-2015

SKRIPSI

Oleh: Nura Dwi Julianti NPM: 20130730229

FAKULTAS AGAMA ISLAM PRODI MUAMALAT

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA 2016

SKRIPSI

Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat guna memperoleh gelar Sarjana Ekonomi Islam (S.E.I) Strata Satu

pada Prodi Muamalat Fakultas Agama Islam

Oleh: Nura Dwi Julianti NPM: 20130730229 FAKULTAS AGAMA ISLAM

PRODI MUAMALAT

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKART 2016

MOTTO

Skripsi ini kudedikasikan kepada kedua orang tuaku yang tercinta, Bapak Pamuji dan Ibu Suisdiati, adikku Sulfi serta untuk seorang wanita yang selalu menginspirasi, Kakakku Sari. Apa yang telah mereka berikan

KATA PENGANTAR

Assalamu’alaikum wr.wb.

Alhamdulillah puji syukur kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat dan hidayah-Nya sehingga dalam penyusunan tugas akhir (skripsi) dapat berjalan dengan lancar, meskipun masih terlihat banyak kekurangan dan keterbatasan. Shalawat serta salam selalu tercurahkan kepada suri tauladan kita semua, Rasulullah Muhammad SAW, yang telah berjuang membawa umatnya keluar dari masa kegelapan menuju masa yang terang benderang seperti saat ini.

Suatu kebahagiaan bagi penulis yang akhirnya dapat menyelesaikan skripsi ini tepat pada waktu yang telah ditentukan. Selain motivasi dari dalam diri penulis berupa niat yang tulus, kegigihan, dan keyakinan untuk menyelesaikan tugas akhir dengan baik dan cepat, keberhasilan penyusunan skripsi ini tidak dapat melupakan dukungan dan bantuan dari berbagai pihak.

Dalam kesempatan ini, penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada semua pihak yang telah memberikan sumbangan pemikiran maupun bantuan dalam bentuk lainnya, yaitu:

1. Bapak Prof. Dr. Bambang Cipto sebagai Rektor Universitas Muhammadiyah Yogyakarta yang telah memberikan kesempatan kepada penulis untuk mencari ilmu selama perkuliahan di kampus tercinta

2. Bapak Dr. Mahli Zainuddin sebagai Dekan Fakultas Agama Islam yang telah mengesahkan secara resmi skripsi penulis

selalu memberikan kritik atau masukan yang membangun dan bermanfaat untuk penyelesaian skripsi dengan baik dan benar, terima kasih atas segenap bimbingan yang telah beliau berikan

5. Kedua orang tua, terimaksih atas doa restu, cinta, dukungan moral dan keuangan serta arahan kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini

6. Kepada kedua sahabat terbaikku, Neni Pusparini dan Rizki Yuda Pratama yang telah memberikan dukungan, bantuan, dan motivasi kepada penulis selama menyelesaikan tugas akhir skripsi

7. Keluarga besar Kos Yuppy, seperti Laras, Intan, Vania, Lilis, dan Mbak Ika, terima kasih untuk semua kisah yang telah kita tuliskan bersama, dan untuk semangat dan bantuan yang tidak pernah berhenti kalian berikan kepada penulis sehingga skripsi ini terselesaikan tepat waktu

Penulis menyadari sepenuhnya bahwa dalam penyusunan skripsi ini masih banyak terdapat kekurangan-kekurangan. Oleh sebab itu penulis sangat mengharapkan kritik dan saran yang sifatnya membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Akhir kata, semoga skripsi ini dapat memberikan banyak manfaat. Wassalamu’alaikum wr. wb.

Yogyakarta, 22 November 2016 Penulis

DAFTAR ISI

HALAMAN SAMPUL ... i

HALAMAN JUDUL ... ii

HALAMAN NOTA DINAS ... iii

HALAMAN PENGESAHAN ... iv

HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN ... v

HALAMAN MOTTO ... vi

HALAMAN PERSEMBAHAN ... vii

KATA PENGANTAR ... viii

DAFTAR ISI ... x

DAFTAR TABEL ... xii

DAFTAR GAMBAR ... xiii

ABSTRAK ... xiv

TRANSLITERASI ARAB – INDONESIA ... xvi

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang ... 1

B. Rumusan Masalah... 7

C. Tujuan Penelitian ... 7

D. Kegunaan Penelitian ... 7

E. Sistematika Pembahasan... 9

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN KERANGKA TEORI A. Tinjauan Pustaka ... 12

A. Jenis Penelitian ... 33

B. Populasi dan Sampel ... 34

C. Model Penelitian ... 35

D. Analisis Data ... 39

E. Tahapan Penelitian ... 41

BAB IV PEMBAHASAN A. Analisis Karakteristik BPRS Sampel ... 43

B. Analisis Model Estimasi dan Variabel yang Mempengaruhi Fungsi Profit ... 50

C. Hasil Nilai SFA dan Konsep Efisiensi Keuntungan Alternatif ... 55

BAB V PENUTUP A. Kesimpulan ... 62

B. Saran ... 63

Daftar Pustaka ... 65

DAFTAR TABEL

1. Tabel 1.1 Jumlah BPRS di Indonesia Periode 2013 – 2015 ... 3

2. Tabel 2.1 Daftar Pustaka Acuan dalam Penelitian Terdahulu ... 14

3. Tabel 2.2 Perbedaan BUS dan BPRS ... 18

4. Tabel 3.1 Pengelompokkan BPRS Berdasarkan Daerah Operasional ... 35

5. Tabel 4.1. Matriks Kriteria Peringkat Komponen NPF dan FDR ... 43

6. Tabel 4.2 Perkembangan FDR dan NPF di Indonesia ... 45

7. Tabel 4.3 Perbandingan Nilai FDR dan NPF BPRS ... 46

8. Tabel 4.4 Statistik Deskriptif Data ... 48

9. Tabel 4.5 Hasil Akhir Maximum Likelihood Estimator Pendekatan SFA .... 50

10. Tabel 4.6 Nilai Efisiensi BPRS di Indonesia ... 56

2. Gambar 1.2 Bagan Sistematika Pembahasan ... 9

3. Gambar 2.1 Fungsi Produksi Stochastic Frontier ... 23

4. Gambar 2.2 Fungsi Derivatif Profit dari Fungsi Produksi ... 24

xiv ABSTRAK

Kinerja efisiensi institusi perbankan perlu diukur karena menginterpretasikan pelaksanaan peran dan fungsinya sebagai lembaga intermediasi keuangan. Efisiensi mengukur kinerja perusahaan dalam mengelola input dan menghasilkan output. Variabel input yang digunakan meliputi harga dana dan harga tenaga kerja sedangkan variabel output menggunakan piutang jual beli dan pembiayaan bagi hasil.

Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi nilai efisiensi BPRS di Indonesia dengan menggunakan metode stochastic frontier approach (SFA) dan konsep efisiensi keuntungan alternatif. Penelitian ini mengukur tingkat efisiensi 61 BPRS selama periode 2013-2015. Hasil penelitian menunjukkan nilai efisiensi secara keseluruhan memiliki nilai rata-rata yang kecil. Efisiensi rata-rata yang dihasilkan BPRS dari tahun 2013-2015 adalah 0.4753, dengan nilai tertinggi sebesar 0.9994 dan nilai terendah 0.0002. Faktor lokasi operasional memiliki pengaruh positif signifikan terhadap keuntungan yang dihasilkan BPRS di daerah yang memiliki wilayah terluas.

xv ABSTRACT

Performance by efficiency of banking institutions need to be measured because it interprets the implementation of its role and function as a financial intermediary. Efficiency measures the performance of companies in managing input and produce output. The input variables are the price of the fund and the price of labor, while the output variables are account receivable (murabahah,

slaam, and ishtishna’) and profit loss sharing financing.

This study aimed to identify the efficiency of BPRS in Indonesia by using stochastic frontier approach (SFA) and the concept of alternative profit efficiency. This study measured the level of efficiency of 61 BPRS during the period 2013-2015. The results show the value of overall efficiency has an average value is small. Average efficiency generated BPRS of the year 2013-2015 is 0.4753, with a high of 0.9994 and the lowest value of 0.0002. Geographical operational locationhas a significant positive effect to profit of BPRS in an area that has the largest area.

BAB I PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Pangsa atas aset perbankan syariah sangat rendah apabila dibandingkan dengan aset perbankan konvensional, yaitu bernilai 3.49%, sedangkan perbankan konvensional atau commercial banks memiliki lebih dari 70% dari total pangsa atas aset lembaga keuangan di Indonesia (Bank Indonesia, Financial Stability Review tahun 2015). Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS) merupakan salah satu komponen perbankan syariah di Indonesia.BPRS termasuk dalam kelompok lembaga keuangan syariah yang mampu memberikan layanan intermediasi keuangan kepada berbagai lapisan masyarakat, salah satunya untuk pemenuhan kebutuhan pembiayaan bagi kelompok Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM). Namun, aset BPRS sangat kecil apabila dibandingkan dengan total aset perbankan syariah di Indonesia. Data pada Statistik Perbankan Syariah Bank Indonesia bulan Juni 2016 memperlihatkan total aset gabungan BPRS di seluruh Indonesia bernilai 8 triliun rupiah atau hanya sebesar 4% dari keseluruhan total aset perbankan syariah yang mencapai 235 triliun rupiah. Kondisi tersebut membuat kontribusi BPRS sangat kecil pada tataran perbankan nasional.BPRS di Indonesia menghadapi pasar persaingan yang cukup sulit, yaitu berada di antara pasar persaingan lembaga keuangan mikro dan pasar persaingan bank-bank umum konvensional maupun syariah.

Perkembangan dan pertumbuhan BPRS di Indonesia perlu didukung, mengingat kontribusinya yang signifikan terhadap perekonomian pada sektor riil melalui pembiayaan unit UMKM.Data Badan Pusat Statistik tahun 2012 menyatakan bahwa jumlah UMKM terus meningkat sejak krisis ekonomi Indonesia pada tahun 1998. UMKM di Indonesia mencapai 56,534,592 unit atau senilai 99.99% dari total pengusaha di Indonesia dan pengusaha besar hanya sebanyak 4,968 unit atau senilai 0.01%. UMKM merupakan sektor ekonomi yang mampu menyerap tanaga kerja sebanyak 107,000,000 orang sampai tahun 2012. Di sisi lain, akses pembiayaan sektor UMKM hanya mencapai 30% sehingga BPRS harus dipastikan menjadi executor utama untuk mengambil peluang tersebut.

Pertumbuhan dan perkembangan BPRS berkaitan dengan kinerja yang dapat dicapainya.Zeller dan Meyer (2002) dalam Fauzi (2014: 1) menyatakan bahwa indikator kinerja lembaga keuangan mikro dan kecil seperti BPRS meliputi tiga hal, yaitu kesinambungan keuangan, jangkauan, dan dampak. Kesinambungan keuangan bisa diukur dengan cara melihat perkembangan penggunaan biaya dan nilai keuntungan yang dihasilkan. Perkembangan Dana Pihak Ketiga (DPK) yang berhasil dikumpulkan dan luas wilayah kerja merupakan ukuran indikator jangkauan.Indikator dampak bisa dilihat berdasarkan peran BPRS sebagai sumber pembiayaan UMKM di wilayah kerjanya.Kinerja yang baik dapat

4

dicapai BPRS apabila mensinergikan ketiga konsep tersebut sebagai suatu pencapaian operasional.

Perkembangan pembiayaan dan DPK BPRS di Indonesia mengalami peningkatan dari tahun ke tahun.Pertumbuhan pembiayaan yang disalurkan BPRS di Indonesia mencapai rata-rata 34.55% setiap tahun dari tahun 2011 hingga 2015. Rata-rata pertumbuhan DPK yang berhasil dikumpulkan oleh keseluruhan BPRS di Indonesia bernilai 36.8% setiap tahun dari tahun 2011 hingga 2015 (Bank Indonesia, Statistik Perbankan Syariah Th. 2016). Pertumbuhan yang positif tersebut membuktikan bahwa kontribusi BPRS terhadap perkembangan industri perbankan syariah di Indonesia cukup signifikan.

Pencapaian kinerja efisiensi BPRS di Indonesia perlu diketahui dalam rangka memaksimalkan peran dan fungsi BPRS terhadap sektor UMKM yang terus bertumbuh dan berkembang sampai sekarang.Pencapaian kinerja efisiensi BPRS di Indonesia dapat diketahui dengan mengukur dan membandingkan nilai efisiensi antar BPRS.Berdasarkan perbandingan tersebut, gambaran tentang jumlah BPRS yang sudah melaksanakan kegiatan operasional dengan efisien maupun belum efisien dapat diketahui.

Tabel 1.1 Jumlah BPRS di Indonesia Periode 2013 – 2015

No. Kawasan Periode

2013 2014 2015

1 Pulau Jawa 105 105 110

3 Pulau Sulawesi 8 8 8

4 Bali dan Nusa Tenggara 4 4 4

5 Pulau Kalimantan 3 3 3

6 Papua dan Maluku 2 2 1

Jumlah 163 163 167

Sumber: Bank Indonesia, Statistik Perbankan Syariah 2016

Berdasarkan data pada Tabel 1.1 jumlah BPRS hingga tahun 2015mencapai 167 unit.Namun, penyebaran atau distribusi BPRS di Indonesia tidak merata pada setiap kawasan. Pulau Jawa selalu memiliki jumlah BPRS yang paling banyak pada setiap periode apabila dibandingkan dengan kawasan lain. Jumlah BPRS di Pulau Jawa meningkat pada tahun 2015 dengan hadirnya 5 BPRS baru dalam industri. Pulau Sumatera, Pulau Sulawesi, kawasan Bali - Nusa Tenggara, dan Pulau Kalimantan memiliki pertumbuhan BPRS yang stagnant dari tahun 2014 sampai 2015. Maluku dan Papua yang secara geografis terletak di wilayah paling ujung timur Indonesia hanya memiliki satu BPRS sampai akhir tahun 2015.Kondisi sebaran BPRS yang tidak merata mengindikasikan kinerja yang berbeda pada setiap kawasan atau daerah. Keberadan UMKM, kebutuhan atas pembiayaan dan accessibility intention terhadap pembiayaan menjadi faktor-faktor yang mungkin menyebabkan perbedaan kinerja BPRS pada berbagai kawasan di Indonesia. Selain itu, potensi penghimpunan DPK dan perkembangan penyaluran pembiayaan berbeda pada masing-masing kawasan atau daerah operasional.

6

Sumber: Statisktik OJK (2014), Karim Consulting Indonesia Analysis, 2015 Gambar 1.1 Peta Penyebaran Pembiayaan Perbankan Syariah

Gambar 1.1 menginterpretasikan bahwa penyebaran pembiayaan di Indonesia tidak merata. Pembiayaan terbesar dengan nominal lebih dari 10 triliun rupiah berada di kawasan Jawa, yaitu DKI Jakarta dengan total pembiayaan mencapai 40.98% dari keseluruhan pembiayaan perbankan syariah di Indonesia. Lima provinsi lainnya di Pulau Jawa, yaitu Banten, Jawa Barat, Jawa Tengah, DI Yogyakarta, dan Jawa Timur memiliki rata-rata pembiayaan pada angka 5 sampai 10 triliun rupiah. Pulau Sumatera dan Pulau Kalimantan memiliki sebaran pembiayaan pada angka yang sama, yaitu 1 sampai 5 triliun rupiah. Sebaran pembiayaan di Pulau Sulawesi bervariasi pada angka 500 miliar sampai dengan 1 triliun rupiah.Kawasan Bali – Nusa Tenggara memiliki sebaran pembiayaan kurang dari 5 miliar rupiah. Pembiayaan yang dibutuhkan UMKM memiliki share terhadap total pembiayaan yang berbeda di masing-masing daerah atau kawasan. UMKM di Pulau Jawa memiliki kebutuhan paling

besar atau mencapai 53% dari total pembiayaan yang dibutuhkan (Bank Indonesia, Data Net Ekspansi Kredit Desember 2013). Perbedaan tersebut membentuk asumsi bahwa daerah operasional yang berdasarkangeographical location memiliki pengaruh terhadap kinerja BPRS dalam mengelola input dan menghasilkan output berupa pembiayaan untuk UMKM dan unit usaha lainnya.

Kinerja BPRS membutuhkan suatu pengukuran untuk melihat pengelolaan dan mengarahkan operasional BPRS menuju taraf efisiensi tertentu.Nilai efisiensi BPRS bisa beragam karena sifat-sifat geografis yang berbeda pada masing-masing daerah operasional. Penelitian yang dilakukan Kifle Tesfamariam, Hailemichael Tesfay, dan Aregawi Tesfay pada tahun 2013 menemukan fakta bahwa lokasi geografis mempengaruhi rata-rata efisiensi rural banks di Trigray Region, Ethiopia. Rata-rata efisiensi tertinggi dimiliki Bank Perkreditan Rakyat (BPR) yang beroperasi di zona selatan dan zona barat dari Tigray Region.

Efisiensi dapat diukur dengan pendekatan non-parametrik dan parametrik.Menurut Berger dan Mester (1997) dalam Fauzi (2014: 4) pengukuran efisiensi yang melibatkan tingkat input dan output umumnya memiliki nilai yang beragam serta bersifat stochastic. Penggunaan metode parametrik yaitu stochastic frontier analysis (SFA) diasumsikan sebagai salah satu pendekatan yang tepat untuk mengukur tingkat efisiensi BPRS di Indonesia. Metode SFA menggunakan batasan fungsi keuntungan (frontier profit) dalam membandingkan profit aktual dan maksimum yang

8

dapat dicapai suatu BPRS dalam kegiatan operasionalnya. Pengukuran efisiensi membandingkan pengelolaan input dari masing-masing BPRS untuk memaksimalkan outputnya, baik BPRS yang berada di daerah yang sama maupun BPRS yang berada di kelompok daerah yang berbeda. B. Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang di atas, peneliti merumuskan masalah sebagai berikut:

1. Bagaimana perbandingan kinerja efisiensi BPRS di Indonesia?

2. Adakah hubungan antara faktor geografis dengan efisiensi BPRS di Indonesia?

C. Tujuan Penelitian

Berdasarkan rumusan masalah di atas, maka tujuan yang akan dicapai peneliti yaitu:

1. Menganalisis perbandingan kinerja efisiensi BPRS di Indonesia

2. Menganalisis hubungan antara faktor geografis dengan efisiensi BPRS di Indonesia

D. Kegunaan Penelitian 1. Manfaat secara teoritis:

a. Sebagai pengetahuan dalam studi ekonomi keuangan khususnya perbankan

b. Sebagai cara membandingkan tingkat efisiensi BPRS di Indonesia dan berkaitan dengan faktor eksternal geografis

2. Manfaat secara praktis:

a. Sebagai referensi dalam mengambil kebijakan atau keputusan manajemen dalam kaitannya dengan tingkat efisiensi kinerja BPRS yang diteliti selama tahun 2013-2015

b. Sebagai dasar untuk membantu pemerintah menciptakan tren positif pertumbuhan BPRS dan ekonomi keuangan syariah dalam perkembangannya di Indonesia

c. Sebagai informasi tambahan dalam memilih suatu BPRS dan diharapkan sebagai acuan penelitian lainnya

10

E. Sistematika Pembahasan

Gambar 1.2 Bagan Sistematika Pembahasan BPRS

Stochastic Frontier Approach

Variabel-variabel Analisis

Analisis Estimasi Model Fungsi

Efisiensi BPRS

Input Output

SFA

(Technical Efficiency) Profit Alternatif

Efisien Inefisien

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat efisiensi Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS). Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini memenuhi fungsi profit, yaitu keuntungan bersih (π), variabel input dan variabel output. Variabel input meliputi harga dana (ܲ₁) dan price of labour (ܲ₂). Variabel ouput meliputi piutang jual beli (ܳ₁) dan pembiayaan bagi hasil (ܳ₂).Alur pemikiran secara konseptual dapat dilihat pada Gambar 1.2.

BAB II

TINJUAN PUSTAKA DAN KERANGKA TEORI

A. Tinjauan Pustaka

Beberapa penelitian mengenai efisiensi lembaga keuangan atau perbankan sudah dilakukan di berbagai negara, termasuk negara Indonesia.Salah satu dari penelitian tersebut berasal dari luar negeri dan meneliti tentang efisiensi lembaga keuangan sejenis BPR di Daerah Tigray, Ethiophia.Pada penelitiannya, Kifle Tesfamariam, Hailemichael Tesfay, dan Aregawi Tesfay menggunakan metode Data Envelopment Analysis (DEA). Penelitian yang dilakukan pada tahun 2013 menemukan bahwa lembaga keuangan yang disebut Saving and Credit Cooperatives (SACCO) pada lima zona di Daerah Tigray memiliki tingkat efisiensi yang beragam. Kesimpulan dari penelitian ini juga menyatakan bahwa perbedaan daerah operasional secara geografis memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tingkat efisiensi lembaga keuanganSACCO.

Di Indonesia, penelitian tentang efisiensi perbankan juga dilakukan oleh Fakhruddin Mansyur pada tahun 2012. Metode SFA dengan pendekatan keuntungan alternatif digunakan untuk mengetahui perbedaan efisiensi antara Bank Umum Konvensional (BUK) dengan Bank Umum Syariah di Indonesia pada periode waktu 2009 hingga 2011. Penelitian efisiensi oleh Fakhruddin Mansyur menggunakan variabel Penempatan Dana pada Bank Indonesia, Penempatan Dana pada Bank Lain, dan

Pembiayaan/Kredit yang Diberikan sebagai komponen variabel aktiva atau input variable dan variabel Dana Pihak Ketiga dan Modal Disetor sebagi komponen variabel output atau pasiva. Hasil penelitian menujukkan bahwa Perbedaan efisiensi antara BUK dan BUSpada kurun waktu tersebut tidak signifikan. Rata-rata efisiensi keuntungan BUK lebih unggul sedikit dibandingkan dengan efisiensi keuntungan BUS.

Edy Hartono (2009) dalam thesisnya meneliti mengenai efisiensi biaya pada perbankan di Indonesia.Periode waktu yang digunakan meliputi tahun 2004 sampai 2006. Penelitian Edy Hartono menggunakan metode analisis SFA atau Stochastic Frontier Analysis dengan penilaian mendekati 100% untuk kinerja perusahaan bank yang semakin efisien. Data cross section digunakan oleh peneliti untuk mendapatkan perbedaan efisiensi antara Bank Umum Swasta Nasional (BUSN) Devisa, Bank Umum Swasta Nasional Non Devisa, dan Bank Umum Milik Negara (BUMN).Hasil penelitian menujukkan bahwa BUSN Devisa memiliki efisiensi rata yang paling tinggi dan BUMN memiliki efisiensi rata-rata yang terkecil. Uji beda pada efisiensi BUSN Devisa, BUSN Non Devisa, dan BUMN juga dilakukan dan menemukan bahwa perbedaan efisiensi di antara ketiga jenis bank tersebut signifikan.

Ascarya, et al(2009) juga melakukan penelitian untuk menganalisis tentang perbandingan tingkat efisiensi antara perbankan syariah dan perbankan konvensional di Indonesia menggunakan metode parametrik SFA. Hasil penelitian yang diperoleh adalah pada tahun 2002, nilai

14

efisiensi perbankan konvensional lebih tinggi dibandingkan perbankan syariah kemudian pada tahun 2003 efisiensi perbankan syariah meningkat menjadi 0.84 dan efisiensi perbankan konvensional turun menjadi 0.76. Perbankan konvensional dan syariah mencapai nilai efisiensi tertinggi (1.00) di tahun 2004.

Tabel 2.1 Daftar Pustaka Acuan dalam Penelitian Terdahulu No. Peneliti Judul Penelitian Variabel 1 Kifle

Tesfamariam, Hailemichael Tesfay, dan Aregawi Tesfay (2013)

Relative Efficiency of Rural Saving and Credit Cooperatives: An Application of Data Envelopment Analysis

Input: Beban bunga, beban selain bunga Ouptut: Pendapatan bunga dan pendapatan lainnya 2 Fakhruddin

Mansyur (2012)

Analisis perbandingan Efisiensi Bank Umum Syariah dan Bank Umum Konvensional di Indonesia menggunakan Metode Stochastic Frontier Approach (SFA)

Input: komponen aktiva Ouptut:komponen pasiva

3 Edy Hartono (2009) Analisis Efisiensi Biaya Industri Perbankan Indonesia Input:Biaya dana dan biaya tenaga kerja

dengan Menggunakan Metode Parametrik Stochastic Frontier Analysis

Ouptut:kredit dan sekuritas

4 Ascarya, et al (2009)

Analisis Efisiensi Perbankan Syariah di Indonesia

Input:Harga dana pinjaman

Ouptut:harga tenaga kerja

Berdasarkan penelitian terdahulu yang menjadi rujukan terlihat bahwa memiliki berbagai pendekatan, konsep efisiensi, dan metode pengukuran. Secara umum penelitian ini fokus mengikuti dua dari beberapa penelitian yang dirujuk, yaitu penelitian yang dilakukan Profesor Dilip Khankhoje (2008) dan Ascarya et al (2009) tetapi tidak mengabaikan teori serta hasil yang dijabarkan dari beberapa penelitian sebelumnya. Selanjutnya, penelitian yang diterapkan saat ini menggunakan bentuk fungsi translog dengan konsep efisiensi keuntungan alternatif. Harga dana, harga tenaga kerja (input), piutang jual beli, serta pembiayaan bagi hasil (output) sebagai variabel yang digunakan.

B. Kerangka Teori

1. Perbankan Syariah dan BPRS

Cikal bakal perkembangan bank syariah di dunia internasional dimulai dari rintisan penerapan prinsip syariah pada bisnis keuangan di Malaysia dan Pakistan pada tahun 1940-an. Bisnis keuangan tersebut menggunakan sistem bagi hasil dalam mengelola dana haji secara

non-16

konvensional. Beberapa tahun kemudian, Islamic Rural Bankatau BPR Syariah pertama didirikan dan diberi nama Mith Ghamr di Kairo, Mesir pada tahun 1963. Gagasan pendirian bank syariah di tingkat internasional didiskusikan padakonferensi negara-negara Islam di Malaysia pada tahun 1969.Islamic Development Bank (IDB) sebagai induk bank syariah internasional berdiri pada tahun 1975 dan memiliki anggota 22 negara Islam.IDB menjadi provokator utama berdirinya bank-bank Islam di Turki, Mesir, Pakistan, dan Malaysia (Dewi, 2007: 53). Sejak dekade 1970-an tersebut, sistem perbankan syariah semakin diterima dan berkembang di tingkat internasional karena simpatik yang besar dari masyarakat keuangan internasional. Etika bisnis yang sehat sebagai keunggulan komparatif membuat bank syariah terus bertumbuh dan menarik bank konvensional untuk memulai penawaran produk-produk bank syariah.

Bank syariah merupakan harapan umat Islam di Indonesia sejak gagasan pertama muncul pada pertengahan tahun 1970-an. Kebutuhan masyarakat muslim atas jasa keuangan dan perbankan yang halal atau bebas riba mendesak didirikannya bank syariah. Namun, gagasan tentang bank syariah bertentangan dengan kepentingan politis negara dan ketiadaan Undang-undang tentang bank syariah semakin melemahkan harapan tersebut.Rintisan lembaga keuangan syariah pertama kali muncul di Bandung pada tahun 1980, yaitu Baitul Tamwil Jasa Keahlian Teknosa yang berbadan hukum koperasi (Dewi, 2007:

58).Pijakan kokoh perbankan syariah didapatkan pada waktu deregulasi sektor perbankan di Indonesia yang membolehkan peniadaan suku bunga (0%) dalam kegiatan operasional pada tahun 1983 (Antonio et al., 2006: 21). Namun, bank syariah belum bisa didirikan karena larangan pembuakaan kantor bank baru. Liberalisasi sektor perbankan dimulai sejak PAKTO (Paket Kebijakan Oktober) pada tahun 1988 yangmembolehkan pendirian bank-bank baru.BPR syariah mulai bermunculan di Jawa Barat. Bank Muamalat Indonesia berdiri pada tahun 1991 sebagai bank syariah pertama di Indonesia. Pasal 6 Undang-undang Nomor 10 Tahun 1998 merupakan amanah nasional bank-bank konvensional untuk segera mendirikan atau membuka unit usaha syariah.Regulasi terakhir khusus tentang perbankan syariah yaitu Undang-undang Nomor 21 tahun 2008.

Pasal 1 Undang-undang Republik Indonesia Nomor 21 Tahun 2008 memberikan gambaran mengenai pengertian bank syariah, yaitu bank yang menjalankan kegiatan usahanya berdasarkan prinsip syariah dan menurut jenisnya terdiri atas Bank Umum Syariah (BUS) dan Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS).Dalam undang-undang tersebut juga disebutkan bahwa BPRS berbeda dengan BUS karena BPRS tidak diperbolehkan melayani jasa lalu lintas pembayaran.

18

Tabel 2.2 Perbedaan BUS dan BPRS

No. BUS BPRS

1 Modal disetor minimal satu triliun rupiah

Modal disetor minimal 2 miliar rupiah untuk wilayah Jabodetabek (Jakarta Raya, Bogor, Depok, Tangerang, dan Bekasi), minimal 1 miliar rupiah untuk wilayah ibukota provinsi, dan minimal 500 juta rupiah untuk wilayah lainnya

2 Menghimpun dana dalam bentuk tabungan, deposito, dan giro

Menghimpun dana dalam bentuk tabungan dan deposito

3 Memberikan jasa kliring dan transaksi valuta asing

Dilarang Memberikan jasa kliring dan transaksi valuta asing

4 Melakukan perasuransian Dilarang melakukan perasuransian 5 Wilayah cakupan operasional

tidak dibatasi

Wilayah cakupan operasional dibatasi maksimal dalam satu provinsi

Sumber: Bank Indonesia, PBI Nomor 11/3/PBI/2009

Dalam Undang-undang Perbankan Syariah Nomor 21 Tahun 2008tersebut ditegaskan kembali bahwa bank, baik bank konvensional maupun bank syariah mengemban amanah sebagai suatu badan hukum yang melaksanakan kegiatan operasional dalam kerangka peningkatan taraf hidup rakyat melalui fungsi intermediasi, yaitu menghimpun dana

dari kelompok surplus untuk disalurkan kepada kelompok defisit. Bank syariah dan bank konvensional berbeda pada aspek operating principal yang mengakibatkan perbedaan dalam hal kontrak atau akad yang mendasari setiap produk bank syariah.Bank syariah tidak mengenal sistem bunga seperti yang ada pada bank konvensional dan sebagai gantinya, bank syariah memunculkan sistem bagi hasil. Kelebihan bank dengan prinsip syariah, di antaranya (Antonio et al., 2006: 30):

a. Kuatnya ikatan emosional keagamaan antar stakeholders sehingga berapa pun hasil yang diperoleh diyakini membawa berkah

b. Fasilitas mudharabah dan musyarakah tidak membebani nasabah sejak awal dengan kewajiban membayar biaya yang tetap

c. Adanya peringatan dini khususnya bagi nasabah deposan tentang keadaan dan kondisi keuangan bank dari trend bagi hasil yang diterima

d. Meninggalkan sistem bunga menjadikan bank syariah mandiri atau merdeka dari pengaruh gejolak moneter dari dalam maupun luar negeri

2. Konsep Efisiensi dalam Islam

Pengukuran efisiensi dapat dikatakan sebagai perbandingan antara input yang digunakan dan output yang dihasilkan oleh suatu lembaga keuangan di dunia perbankan ataupun perusahaan. Efisiensi telah menjadi fokus perhatian bagi lembaga keuangan dan perusahaan

20

dalam meningkatan kinerjanya untuk menghasilkan keuntungan yang lebih besar dengan peningkatan pendapatan dan menekan biaya-biaya yang digunakan (Muhamad, 2014: 68).Hal tersebut yang menjadikan BPRS perlu memperhatikan efisiensi dari kegiatan operasional.

Syariat Islam tidak hanya tertuju pada pengaturan cara beribadah saja, tetapi memperhatikan untuk memberi acuan dalam kegiatan sehari-hari termasuk dalam kegiatan ekonomi juga. Konsep tersebut dirangkum dalam ekonomi syariah atau ekonomi Islam yang mengatur individu ber-muamalah.Perhatian Islam terhadap prilaku efisien sangat ditekankan olehAllah subhanahu wata’ala.Landasan hukum Islam tentang perilaku efisien, yaitu:

“Sesungguhnya pemboros-pemboros itu adalah saudara-saudara syaitan dan syaitan itu adalah sangat ingkar kepada Tuhannya.”(QS. Al-Isra’: 27)

Ayat di atas sangat menganjurkan manusia untuk tidak berperilaku boros, dalam hal ini kegiatan ekonomi, karena perilaku boros tersebut tergolong saudara syaitan yang dinyatakan ingkar kepada Allah subhanahu wa ta’ala. Implementasi ayat tersebut pada perusahaan atau lembaga keuangan dan BPRS dapat diukur dengan melihat tingkat efisiensinya dalam menggunakan input yang ada untuk menghasilkan tingkat outputmaksimum tanpa adanya penghamburan

sumber daya (input) yang dimiliki. Efisien dalam hal ini bukan berarti dengan menekan biaya serendah mungkin untuk menghasilkan output maksimal, sehingga melegalkan segala cara dan tindakan dalam pencapaian tersebut.

3. Fungsi Produksi

Konsep efisiensi diawali dari konsep ekonomi mikro, yaitu teori produsen dan konsumen.Teori produsen cenderung untuk memaksimalkan keuntungan dan meminimalkan biaya.Sedangkan teori konsumen cenderung untuk memaksimalkan utilitasnyaatau tingkat kepuasannya (Ascarya, 2009: 11).

Pengelolaan input dan output suatu perusahaan ataupun lembaga keuangan dapat dengan melihat kegiatan produksi yang dilakukan. Produksi dapat digambarkan dalam suatu fungsi produksi yang menggambarkan hubungan input terhadap output (barang atau jasa) yang dihasilkan. Menurut Nicholson (2001) dalam Fauzi (2014: 6) fungsi produksi suatu perusahaan untuk menghasilkan barang tertentu secara umumdapat dinyatakan dengan persamaan berikut:

q = f (K, L) (1)

variabelq menunjukkan jumlah maksimum barang yang akandiproduksi dengan kombinasi dari capital atau modal (K) dan labor atau input (L). Persamaan (1) ini dapat ditulis dalam bentuk fungsi Cobb-Douglas, yaitu:

22

Inq = InA + InK +�InL (3)

A, , dan � merupakan konstanta yang positif.

Aigner, Lovell dan Schmidt (1977) dalam Fauzi (2014: 6) menyatakan bahwa fungsi stochasticfrontier pengembangan fungsi produksi yang ditambahkan random error( _�) pada variabel acak non-negatif( _�) dan dapat dinyatakan dalam persamaan berikut:

In( _�) = _�� + _� - _� (4)

Fungsi produksi yang asli didefinisikan dalam fungsi In( _�) = ��, sedangkan random error ( �) merupakan nilai untuk mengukur galat (error) dan faktor acak lainnya seperti keberuntungan dan sebagainya yang terdapat pada variabel output dengan efek kombinasi dari variabel-variabel input yang tidak terdefinisi dalam fungsi produksi. Variabel ini diasumsikan sebagai variabel bebas dan secara identik terdistribusi normal, dengan rataan bernilai nol dan ragamnya konstan, � ² atauN(0, � ²).Variabel acak ( _�) merupakan variabel acak yang eksponensial atau variabel acak setengah normal.

Bentuk dasar dari model stochastic frontier digambarkan dalam Gambar 2.1. Variabel input dinyatakan pada sumbu horizontal (sumbu x) dan nilai variabel output yang dihasilkan pada sumbu vertikal (sumbu y). Pada Gambar 2.1 fungsi dari model frontier, y=exp( _� ) digambarkan dengan asumsi yang berlaku yaitu diminishing return to scale dan hanya dipersempit dengan menggunakan dua bank, bank i dan bank j.

Sumber: Coelli, et al (2005) dalam Fauzi (2014: 7)

Gambar 2.1 Fungsi Produksi Stochastic Frontier

Berdasarkan Gambar 2.1 bank i memiliki tingkat input dan tingkat produksi sebesar _�. Nilai input-output yang teramati ditandai dengan tanda x yang berada diatas _�. Nilai dari stochastic frontier output bank i, _�*=exp( _� + _�), yang ditandai dengan tanda x berada diatas fungsi produksi yang dikarenakan random error ( _�) bernilai positif. Hal yang sama juga terjadi pada bank j, tingkat input yang digunakan yaitu pada dan tingkat output yang dapat dihasilkan yaitu . Selanjutnya, nilai stochastic frontier output dari bank j, *=exp( + ) berada dibawah fungsi produksi dikarenakan nilai random error ( ) bernilai negatif. Stochastic frontier output, _�* dan *, tidak teramati karena nilai _�dan yang juga tidak dapat teramati langsung. Nilai output yang didapat dari model stochastic frontier ini

24

terlihat tidak stabil, sehingga tingkat output yang teramati dapat saja bernilai lebih besar jika efek random errors lebih besar dari efek inefisiensinya ( >exp( _� ); jika _�>ui). Menurut Schmidt (1976) dalam Fauzi (2014: 7) permasalahan yang muncul dalam pendekatan stochastic frontierdapat diselesaikan dengan caramelakukanestimasi dari standar error dan uji hipotesis, yaitu menggunakan metode maximum-likelihood.

Penurunan fungsi keuntungan dari fungsi produksi untuk menghasilkan nilai keuntungan optimal dan nilai output yang dapat maksimaldapat dilihat pada Gambar 2.2. Hubungan positif antara output dengan keuntungan yang dihasilkan tidak selalu berada dalam kondisi maksimal sehingga dibutuhkan kondisi tertentu untuk memberikan hasil yang optimal.

Sumber: Nicholson (2001) dalam Fauzi (2014: 8)

Gambar 2.2 merupakan gambaran kondisi nilai output maksimal yang ternyata tidak menyatakan kondisi keuntungan optimal. Kondisi output yang maksimal tidak dapat memastikan nilai keuntungan yang maksimal dikarenakan adanya pengaruh variabel lainnya dalam menghasilkan keuntungan, seperti harga output, harga input, dan lain sebagainya. Fungsi produksi dapat diturunkan dalam bentuk fungsi keuntungan. Penurunan fungsi keuntungan dari persamaan (1) dapat dirumuskan dalam bentuk persamaan berikut:

π = f(w, p, q) = B � _�� ₍₅₎

Inπ =InB + α*Inw + *Inp + *Inq +ε (6)

dimana π merupakan nilai keuntungan yang dihasilkan, w adalah harga input yang digunakan, p adalah harga output yang diterapkan, dan q merupakan nilai output yang mampu dihasilkan. B, α, , dan merupakan nilai konstanta.Variabel ε merupakan galat (error) yang dihasilkan dari model, terdiri atas variabel acak dan inefisiensi. Variabel K dan L sebagai suatu input pada persamaan (1) dilebur dalam bentuk variabel output sehingga variabel q pada persamaan (5) telah mewakili kedua input tersebut. Fungsi keuntungan yang didapat mengalami modifikasi pada saat digunakan dalam pengukuran efisiensi dengan didasarkan pendekatan keuntungan yang diterapkan. 4. Pendekatan Keuntungan Alternatif

Penelitian yang dilakukan oleh Berger dan Mester (1997) dalam Fauzi (2014: 10) menghasilkan tiga konsep efisiensi ekonomi

26

yaitu efisiensi biaya, efisiensi keuntungan standar dan efisiensi keuntungan alternatif.Konsep-konsep ini didasarkan pada optimalisasi kegiatan ekonomi dalam melihat harga dan kompetisi pasar sehingga dinilai menjadi landasan ekonomi terbaik untuk menganalisis efisiensi dari lembaga keuangan.

Penafsiran efisiensi keuntungan alternatif pada dasarnya tidak jauh berbeda dengan efisiensi keuntungan standar.Namun, keuntungan alternatif dapat menjelaskan beberapa asumsi yang tidak ditemukan dalam konsep biaya atau keuntungan standar. Efisiensi dalam konteks keuntungan alternatif mengukur usaha bank untuk dapat memperoleh keuntungan maksimal dengan dasartingkat output yang lebih baik dari pada pendekatan harga output. Bentuk logaritma natural dari fungsi efisiensi keuntungan alternatif, yaitu:

ln(π + θ) = f(w,y,z,v) + ln _� + ln � _� (7)

Efisiensi keuntungan alternatif yang dapat dihitung dengan rasio dari nilai estimasi keuntungan aktual terhadap nilai estimasi keuntungan maksimal untuk pilihan best-practice oleh bank, yaitu:

(8) Nilai maksimum _�juga merupakan nilai maksimal dariu_πbdalam sampel. Nilai efisiensi dalam model yang menggunakan tingkat outputakanmemiliki perubahan dan lebih bervariasi apabila dibandingkan dengan penggunaan variabel tingkat harga

output.Penelitian yang dilakukan oleh Berger dan Humprey (1997) dalam Fauzi (2014: 10) membagi dua pendekatan dalam pengukuran efisiensi yang menggunakan efficiency frontier dalam perhitungannya, yaitu dengan pendekatan (metode) non parametrik dan parametrik. 5. Stochastic Frontier Analysis (SFA)

a. Perbandingan Metode SFA dengan Metode Lainnya

Pengukuran nilai efisiensi lembaga keuangan menggunakan suatu frontier dalam pendekatan SFA.Frontierbiasanya dijelaskan bentuk fungsi biaya, fungsi profit, atau hubungan produksi sejumlah input, output dan faktor lingkungan serta memperhitungkanadanya random error. Suatu bank dikatakan tidak efisien jika tingkat biaya dari sebuah bank lebih tinggi apabila dibandingkan dengan tingkat biaya bank dalam frontier yang beroperasi pada tingkat kinerja terbaiknya (best practice). Aigner, Lovell, dan Schmidt (1977) dalam Fauzi (2014: 11) mengemukakan fungsi stochastic frontier yang merupakan perluasan dari model asli deterministik untuk mengukur efek-efek yang tidak terduga (stochastic frontier) di dalam batas produksi.

Berger dan Humphrey (1997) dalam Fauzi (2014: 11) SFA tersusun dari model error dimana inefisiensi diasumsikan terdistribusi asimetris atau half-normal sementara random error mengikuti distribusi simetris atau standar normal. Inefisiensi harus memiliki truncated distribusiatau dapat dikendalikan karena

28

inefisiensi tidak bisa menjadi negatif. Inefisiensi yang diestimasi untuk berbagai perusahaan atau lembaga keuangan diambil dari rata-rata kondisi atau model dari distribusi inefisiensi, sehingga memberikan observasi error term.

Metode pengukuran efisiensi dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu pendekatan parametrik dan non-parametrik.Pendekatan parametric merupakan pendekatan statistik yang mempertimbangkan jenis sebaran atau distribusi data, dengan melihat data menyebar secara normal atau tidak.Pada umumnya jika data tidak menyebar normal, data seharusnya dikerjakan dengan metode statistik non-parametrik atau dilakukan transformasi terlebih dahulu agar data mengikuti sebaran normal.SFA merupakan salah satu metode parametrik yang dapat digunakan.

Pendekatan non parametrik merupakan pendekatan yang tidak terlalu mempertimbangkan jenis sebaran atau distribusi data, baik menyebar normal atau tidak, dengan asumsi adanya kontinuitas.Pengukuran efisiensi dengan pendekatan non parametrik dapat menggunakan metode Data Envelopment Analysis(DEA) dan Free Disposal Hull(FDH) yang pada umumnya mengasumsikan tidak adanya terjadi random error.Pemilihan SFA dalam penelitian ini dikarenakan penelusuran dari berbagai literatur yang menyatakan nilai yang dihasilkan SFA lebih beragam

dibandingkan metode yang berdasarkan pendekatan non parametrik (DEA dan FDH).Pertimbangan lainnya adalah adanya konsistensi perhitungan menggunakan metode parametrik dengan menggunakan data tahunan dari bank tanpa mengelompokkan berdasarkan kategorinya (Mansyur, 2012: 35).

b. Maksimum Likelihood Estimation(MLE)

Parameter dari fungsi produksi stochastic frontier dapat diestimasi dengan menggunakan metode maximum-likelihoodatau metode covariance ordinary least square (COLS).Maximum-likelihood secara asimtotik lebih efisien dibandingkan dengan COLS, tetapi kelebihan kedua metode estimasi ini dalam sampel yang terbatas tidak dapat ditentukan secara analisis.Simpulan sederhana adalah tidak ada perbedaan yang begitu signifikan dalam penggunaan kedua metode ini dalam mengestimasi parameter fungsi dari suatu stochastic frontier produksi.Estimator yang digunakan untuk menganalisispermodelan matematika dalam penelitian ini adalah maximum-likelihood terkait dengan penggunaan software Frontier 4.1 dan ketidakefisienan yang terjadi ketika menggunakan COLS sebagai estimator.Maximum-likelihood sendiri bertujuan mendapatkan model yang terbaik dalam fungsi stochastic frontier yang dihasilkan dengan mengasumsikan data menyebar normal yang tidak begitu diharuskan pada estimasi COLS.

30

6. Gambaran Umum Wilayah Penelitian

Letak geografis adalah letak suatu daerah dilihat dari kenyataannya di bumi atau posisi daerah itu pada bola bumi dibandingkan dengan posisi daerah lain. Letak geografis ditentukan pula oleh segi astronomis, geologis, fisiografis dan sosial budaya.Secara geografis kawasan Jawa terletak antara Selat Sunda dan pulau Bali serta antara Samudra Hindia dan Laut Jawa.Kawasan Jawa

secara astronomis berada pada 113°48 10 - 113°48 26 BT dan

7°50 10 - 7°56 41 LS. Secara geologis wilayah Jawa memiliki banyak gunung berapi yang aktif dan dapat menyuburkan tanah, sering terjadi gempa bumi, dan terdapat bukti-bukti tersier yang kaya akan barang tambang, seperti minyak bumi, batu bara, dan bauksit.

Sumber: http://wikipedia.co.id, Atlas Indonesia Gambar 2.3 Peta Kawasan Jawa

Menurut International Cartographic Association (ICA) peta merupakan gambaran atau representasi unsur-unsur ketampakan abstrak yang dipilih dari permukaan bumi yang berkaitan dengan permukaan bumi atau benda angkasa dan pada umumnya digambarkan pada bidang datar yang diskalakan.Gambar 2.3 merupakan peta yang menggambarkan bentuk kawasan Jawa secara geografis. Kawasan Jawa memiliki enam provinsi, yaitu provinsi Banten, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Timur, Jawa Tengah, dan DI Yogyakarta. Kawasan Jawa merupakan pulau dengan penduduk terpadat se-Indonesia.Jumlah penduduk yang padat dan memiliki tingkat pendidikan yang baik merupakan aset daerah untuk kemandirian ekonomi. Di sisi lain, potensi alam di wilayah Jawa menunggu pengelolaan yang tepat dan cerdas dalam rangka mewujudkan kemandirian ekonomi. Garis pantai yang pajang di sebelah utara dan selatan merupakan potensi kelautan yang berada di kawasan Jawa.Selain itu, sektor pariwisata juga mendukungperekonomian daerah-daerah di kawasan Jawa.Faktor pendukung lainnya yang membuat kawasan Jawa sangat menarik yaitu keberadaan pusat pemerintahan dan ekonomi Indonesia, yaitu Provinsi DKI Jakarta.

32

C. Hipotesis

Berdasarkan uraian kerangka teori mengenai kinerja efisiensi BPR dan faktor geografis, hipotesis dari penelitian ini, yaitu:

1. Ho: Tidak terdapat perbedaan efisiensi antar BPRS di Indonesia Ha: Terdapat perbedaan efisiensi antar BPRS di Indonesia

2. Ho: Tidak terdapat hubungan antara faktor geografis dengan efisiensi BPRS di Indonesia

Ha: Terdapat hubungan yang signifikan dan positif antara faktor geografis dengan efisiensi BPRS di Indonesia

BAB III

METODE PENELITIAN

A. Jenis Penelitian

Penelitian ini merupakan jenis penelitian kuantitatif.Sugiyono (2014: 46-48) menyatakan bahwa penelitian kuantitatif berawal dari mengidentifikasi masalah dan berakhir pada penarikan kesimpulan.Setelah membuat rumusan masalah,peneliti menyusun hipotesis yang didasarkan pada landasan teori untuk memberikan jawaban sementara atas pertanyaan-pertanyaan penelitiandalam rumusan masalah.Peneliti kemudian mengumpulkan data berdasarkan populasi dan sampel tertentu dengan teliti dan akurat.Data yang terkumpul dianalisis menggunakan instrumen penelitian yang terpilih dan sudah diuji.Hasil analisis data kemudian diberikan pembahasan dengan menggunakan tabel, grafik, dan lain sebagainya.Tahap terkahir dari penelitian kuantitatif yaitu membuat kesimpulan berupa jawaban singkat atas rumusan masalah.

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diambil dari beberapa sumber, yaitu Statistik Perbankan Syariah dan juga website resmi Bank Indonesia (BI) dan Otoritas Jasa Keuangan (OJK) berupa data statistik perkembangan BPRS serta laporan keuangan dari masing-masing BPRS yang diambil sebagai sampel penelitian. Data yang dianalisis adalah data laporan keuangan tahunan berupa laporan laba-rugi dan neraca BPRS periode 2013 sampai 2015.

B. Populasi dan Sampel

Penelitian ini memiliki populasi berupa seluruh BPRS di Indonesia. Namun teknik pengambilan sampel yang digunakan yaitupurposive sampling atau secara sengaja dengan beberapa kriteria, yaitu:

1. BPRS melaksanakan kegiatan operasional di wilayah yang berada di kawasan Jawa, meliputi Provinsi Banten, Provinsi DKI Jakarta, Provinsi Jawa Barat, Provinsi Jawa Tengah, Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta dan Provinsi Jawa Timur

2. BPRS telah menyampaikan Laporan Keuangan (neraca dan laporan laba rugi) melalui website resmi OJK atau BI secara lengkap selama kurun waktu 3 tahun terakhir, yaitu periode 2013 sampai 2015

Berdasarkan kriteria tersebut, BPRS dengan data laporan keuangan yang lengkap dari tahun 2013 sampai 2015 hanya sebanyak 61 BPRS dari 110 BPRS di kawasan Jawa yang terdaftar di BI (Bank Indonesia, Statistik Perbankan Syariah 2016). Sebaran data tidak terdistribusi merata dan pengambilan sampel dengan jumlah 61 BPRS di kawasan Jawa diasumsikan dapat menjadi representasi dari seluruh BPRS yang ada di Indonesia.

Pengambilan sampel dilakukan secara sengaja untuk mewakilkan keseluruhan kawasan di Indonesia sehingga sampel yang digunakan merupakan hasil pengambilan dari kawasan Jawa yang meliputi empat kelompok daerah. Pengelompokkan daerah dilakukan dengan

35

mempertimbangkan faktor geografis (penampakan muka bumi pada peta) sehingga menggunakan indikator luas wilayah serta jumlah kabupaten dan kota pada setiap kelompok daerah. Hal ini dilakukan untuk melihat pengaruh daerah operasional secara geografis terhadap tingkat kinerja (efisiensi) BPRS dalam menghasilkan keuntungan.BPRS yang menjadi sampel dikelompokkan berdasarkan daerah operasional sebagai berikut: Tabel 3.1 Pengelompokkan BPRS Berdasarkan Daerah Operasional

No Daerah Operasional

Luas Wilayah

Jumlah

Kab/Kota Keterangan 1 Daerah A 9,822.3 km² 5Kab/7Kota Meliputi BPRS

di Provinsi Banten dan DKI Jakarta

2 Daerah B 35,377.8 km² 16Kab/7Kota Meliputi BPRS di Jawa Barat 3 Daerah C 35,933.8 km² 33Kab/6Kota Meliputi BPRS

di Jawa Tengah dan DI

Yogyakarta 4 Daerah D 35,436.0 km² 29Kab/8Kota Meliputi BPRS

di Jawa Timur Sumber: http://www.wikipedia.co.id

C. Model Penelitian

Fungsi keuntungan dalam penelitian ini yang diambil berdasarkan penurunan persamaan (1), (6), dan (7) dengan penyesuaian variabel yang dipakai dapat dirumuskan menjadi:

Keterangan dari persamaan diatas adalah f( _��, _��) menyatakan fungsi frontier profit dari BPRS. ₁ (harga dana) dan ₂ (harga tenaga kerja) menyatakan harga input yang mempengaruhi nilai profit. 1dan 2merupakan nilai output yang dihasilkan BPRS yang telah diperhitungkan dengan nilai input yang digunakan. ε yang menyatakan error term dan inefficiency.

Metode stochastic frontierapproach (SFA), profit dari suatu bank dimodelkan untuk terdeviasi dari fungsi frontier profit yang juga merupakan fungsi deterministik produksi sehingga mengakibatkan adanya random noise dan inefisiensi. Bentuk fungsi dari persamaan dari profit ditransformasi dalam bentuk persamaan logaritma, yaitu:

log(π+θ) = f(log _��, log _��) + log�_� (10)

Nilai dari error term (�_�) terdiri dari dua komponen yaitu random error ( _�) yang tidak dapat dikendalikan dan inefisiensi ( _�) yang didapat dari proses kegiatan keuangan masing-masing BPRS.

Lebih lanjut persamaan dijabarkan lagi menjadi model yang telah disesuaikan berdasarkan variabel yang didapat dari berbagai literatur dan data yang tersedia sebagai berikut:

Logπ_nt= α + β_1∗logQ1nt + β2∗logQ2nt + β3∗log 1� + β4∗log 2� +

β5∗�1 + log � + log � (11) Keterangan:

π = total profit bersih BPRS (ribuan rupiah); n = (1, 2,...,61); t = (1, 2, 3) 1� = nilai piutang jual beli BPRS ke-n (ribuan rupiah)

37

2� = nilai pembiayaan BPRS ke-n (ribuan rupiah) 1� = harga dana di BPRS ke-n

2� = price of labor BPRS ke-n

�1 = dummy atau pembeda daerah operasional BPRS 0 = daerah A

1 = daerah B 2 = daerah C 3 = daerah D α = intercept

�1 = parameter atau slope (i = 0, 1,…,5) �= inefisiensi

�= random error

Variabel log _� adalah variabel acak yang diasumsikan independent, identical dan normal distribution, N(0, σ 2), dan variabel independen log _�yang merupakan variabel acak non negatif yang diasumsikan bersifat asimetrik atau setengah normal (half-normal) dan digunakan untuk mengukur tingkat inefisiensi teknis, selain itu juga dalam SFA selalu diasumsikan identical dan normal distribution. N(0,σ 2). Nilai variabel random dan error ini akan diestimasi dengan menggunakan maximum-likelihood untuk menghilangkan noise yang terdapat dalam analisis stochastic frontier. Fungsi keuntungan BPRS pada penelitian ini menggunakan variabel-variabel, yaitu:

1. Keuntungan

Keuntungan (π) BPRS yang merupakan variabel dependen dalam penelitian ini, nilainya adalah laba bersih atau kerugian yang dihasilkan oleh suatu BPRS pada periode tertentu dan telah dikurangi pengeluaran pajak dan zakat.

2. Variabel Harga (Pi; i=1,2)

Harga merupakan nilai yang ditetapkan oleh BPRS untuk menarik nasabah dan menentukan biaya operasionalnya, dalam bentuk rasio. Penelitian ini membagi dua variabel dari harga tersebut yaitu:

a. Harga dana ( ₁) adalah harga input (pembiayaan) yang berupa nilai bagi hasil dibagi dengan total dana pihak ketiga (DPK) bukan bank berupa tabungan dan deposito mudharabah.

b. Price of labor ( ₂) merupakan nilai biaya yang dikeluarkan BPRS dalam operasionalnya berupa harga tenaga kerja dari nilai biaya personalia dibagi total aktiva.

3. Kuantitas Output (Qi; i=1,2)

Kuantitas output merupakan variabel pembeda antara konsep efisiensi keuntungan alternatif dan keuntungan standar, yang dilambangkan dengan harga output pada konsep efisiensi keuntungan standar. Penelitian ini kuantitas output dibagi atas dua variabel, yaitu:

a. Variabel ₁ merupakan nilai output yang dihasilkan BPRS berupa piutang jual beli dari transaksi murabahah, ijarah, dan istishna’.

39

b. Variabel ₂ adalah nilai output yang dihasilkan BPRS berupa pembiayaan bagi hasil (mudharabah dan musyarakah).

4. Variabel Dummy (�₁)

Variabel dummy ini melambangkan pengaruh perbedaan lokasi secara geografis terhadap keuntungan (π) yang dihasilkan oleh masing-masing BPRS. Pada penelitian ini terdapat 4 kelompok daerah operasional yang dibedakan berdasarkan luas wilayah dan jumlah kabupaten/kota yang dimiliki masing-masing kelompok daerah.

D. Analisis Data

Analisis dalam penelitian ini dilakukan dengan analisis data panel statis menggunakan pendekatan stochastic frontier dengan konsep keuntungan alternatif. Implementasi konsep efisiensi keuntungan alternatif dapat digunakan jika terdapat minimal salah satu dari empat asumsi, sebagai berikut:

1. Adanya perbedaan kualitas output yang tidak tercakup dalam model dan perbedaan dalam banking services yang tidak dapat diukur

2. Tingkat output yang tidak sama dengan keberadaan bank kecil dan bank besar berdasarkan aset (bank size)

3. Jenis pasar perbankan bersifat persaingan sempurna (imperfect market) 4. Data mengenai harga output yang tidak akurat.

Berdasarkan data dan asumsi yang terpenuhi bahwa BPRS di kawasan Jawa berada dalam pasar tidak sempurna serta tidak mempublikasian harga output yang ditetapkan sehingga konsep efisiensi keuntungan

alternatif dinilai lebih tepat digunakan dalam penelitian ini. Hal mengenai asumsi yang terpenuhi, diantaranya BPRSyang berada dalam satu induk lembaga tetapi menyebar di beberapa daerah di kawasan Jawa.Kondisi ini tentunya tidak menggambarkan keadaan pasar yang bersaing sempurna. Selain itu, tidak adanya informasi dan data tentang harga output yang diterapkan masing-masing BPRS dalam laporan keuangannya juga telah memenuhi salah satu asumsi yang menyebabkan digunakannya konsep efisiensi keuntungan alternatif.

Model yang ditetapkan juga ditambahkan variabel dummy untuk membandingkan tingkat efisiensi dengan memperhatikan faktor lokasi atau lingkungan BPRS. Proses analisis data dalam penelitian ini menggunakan bantuan software Microsoft Excel 2007, Eviews 7 dan Frontier 4.1.Analisis data panel digunakan karena merupakan penggabungan dua pendekatan analisis cross section (kerat lintang) dan time series (deret waktu). Model data panel memiliki dua keuntungan (Winarno, 2015: 2.1-2.5). Keuntungan pertama yaitu kombinasi data cross section dan time series dalam data panel membuat jumlah observasi menjadi lebih banyak. Keuntungan kedua yaitu mengurangi masalah identifikasi yang tidak dapat diatasi dalam data cross section dan time series.

Analisis lebih lanjut pada data panel dengan menentukan pendekatan untuk membedakan ada atau tidaknya korelasi komponen error dengan regresor. Analisis yang digunakan untuk mengestimasi

41

model SFA dengan konsep keuntungan alternatif adalah dinyatakan dalam bentuk ordinary least square (OLS).Selanjutnya, diujikembali untuk mendapatkan pendekatan analisis permodelan data panel yang tepat dengan penggunaan Chow Test dan Haustman Test. Model dengan pendekatan yang terbaik kemudian diestimasi menggunakan maximum-likelihood (MLE). Setelah pemilihan pendekatan yang digunakan, tahapan selanjutnya adalah menguji hipotesis model dengan uji F, uji t dan uji asumsi dari model menggunakan uji autokorelasi, uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas, dan uji normalitas.

E. Tahapan Penelitian

Penelitian efisiensi BPRS di Indonesia dengan 4kelompok daerah operasional BPRS yang menggunakan metode SFA dan konsep efisiensi keuntungan alternative memiliki beberapa tahap penelitian untuk mendapatkan hasil yang terbaik, diantaranya sebagai berikut:

1. Pengelompokkan daerah berdasarkan kategori yang telah ditetapkan, yaitu kelompok daerah berdasarkan letak geografis dan indikator luas wilayah

2. Pengambilan data publikasi laporan keuangan dari masing-masing BPRS yang menjadi sampel penelitian secara purposive sampling pada website resmi milik Bank Indonesia berdasarkan kelompok daerah dan kelengkapan data laporan keuangan dari BPRS yang ada dari setiap daerah operasional

3. Pengolahan dan pengelompokkan data yang didapat berdasarkan variabel-variabel yang digunakan dalam pengukuran efisiensi dengan menggunakan software Ms. Excel 2007

4. Melakukan transformasi data ke dalam bentuk logaritma basis 10 (log10)

5. Melakukan analisis statistika dengan menggunakan software Frontier 4.1 untuk mendapatkan estimasi dari nilai efisiensi setiap BPRS per periode waktu dan secara keseluruhan periode pengamatan.

6. Menarik simpulan dari hasil yang didapat untuk memungkinkan memberikan saran dan masukan kepada pihak terkait.

BAB IV PEMBAHASAN

A. Analisis Karakteristik BPRS Sampel

Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS) memiliki karakteristik masing-masing yang dipengaruhi oleh daerah tempat operasionalnya. Perbedaan yang berkaitan dengan keberadaan daerah operasional secara geografis tersebut dapat dilihat dari beberapa data yang dipublikasi oleh BPRS, seperti nilai rasio keuangan financing to deposit ratio (FDR) dan non performing financing (NPF). Nilai FDR dan NPF menggambarkan tingkat kinerja kesehatan yang dihitung dari internal BPRS, semakin rendah nilai FDR dan NPF mengindikasikan kinerja BPRS yang lebih baik.Penilaian kesehatan bank memiliki kriteria tertentu untuk memplotkan bank-bank pada kategori peringkat 1 sampai peringkat 5 sesuai nilai yang didapat bank dari rasio keuangannya.

Tabel 4.1.Matriks Kriteria Peringkat Komponen NPF dan FDR

Peringkat Rasio NPF Rasio FDR

1 NPF < 2% 50% < FDR ≤ 75%

2 2% ≤ NPF < 5% 75% < FDR ≤ 85%

3 5% ≤ NPF < 8% 85% < FDR ≤ 100%, atau FDR ≤ 50% 4 8% ≤ NPF < 12% 100% < FDR ≤ 120%

5 NPF ≥ 12% FDR > 120%

Sumber: Surat Edaran BI No. 6/23/DPNP tahun 2004 1. Perkembangan BPRS di Indonesia

Tren perkembangan BPRS yang ada di Indonesia dapat dilihat dari rasio keuangan yang ditampilkan dalam laporan

44

keuangannya.Berdasarkan Statistik Perbankan Syariah 2016 perkembangan tersebut dapat dilihat dengan nilai FDR dan NPF BPRS secara nasional dan regional (provinsi).Dalam Peraturan Bank Indonesia (PBI) Nomor 9/1/2007, FDR digunakan sebagai rasio penilai tingkat kesehatan bank. Semakin tinggi rasio ini memberikan indikasi semakin rendahnya kemampuan likuiditas bank yang bersangkutan. Hal ini disebabkan karena jumlah dana yang diperlukan untuk pembiayaan menjadi semakin besar. Surat Edaran Bank Indonesia Nomor 9/24/DPBS tentang Sistem Penilaian Kesehatan Bank dengan Prinsip Syariah menyatakan bahwa rasio NPF digunakan untuk mengukur tingkat permasalahan pembiayaan yang dihadapi oleh bank, semakin tinggi rasio ini, menunjukkan kinerja BPRS atas kualitas pembiayaan semakin buruk.

Perkembangan nilai FDR dan NPF dari tahun 2013 sampai 2015 dinyatakan pada Tabel 4.2.Nilai rasio keuangan berupa FDR menunjukkan nilai yang relatif positif, walaupun terjadi peningkatan rasio FDR pada beberapa periode tertentu yang mengindikasikan penurunan kesehatan bank pada sisi likuiditasnya.Rasio NPF menunjukkan perkembangan negatif kinerja kesehatan BPRS karena nilai rasio yang semakin meningkat dari tahun 2013 sampai 2015.Kondisi tersebut dapat mengindikasikan adanya faktor yang mempengaruhi penurunan kinerja BPRS termasuk tingkat efisiensi.

Tabel 4.2 Perkembangan FDR dan NPF di Indonesia

Rasio Keuangan Periode

2013 2014 2015

FDR (dalam %) 120.93 124.24 120.06

NPF (dalam %) 6.50 7.89 8.20

Sumber: Statistik Perbankan Syariah Desember 2015 (diolah)

Dilihat dari data yang ditampilkan Tabel 4.2, nilai FDR BPRS di Indonesia memiliki perkembangan yang fluktuatif dari periode tahun 2013 sampai 2015 dan relatif menurun pada tahun 2015 dibandingkan pada tahun 2014. Nilai NPF BPRS di Indonesia memiliki perkembangan yang negatif karena nilai rasio yang semakin besar dari tahun 2013 sampai 2015.

Berdasarkan Matriks Kriteria Peringkat Komponen NPF dan FDR (Tabel 4.1), nilai rasio FDR yang ditampilkan pada Tabel 4.2 menjelaskan bahwa BPRS secara nasional berada pada peringkat 5 karena nilai FDR yang lebih besar dari 120% selama periode 2013 sampai 2015. Peringkat 5 mengindikasikan bahwa BPRS di Indonesia secara umum tidak sehat sehingga tidak mampu menghadapi perubahan kondisi bisnis dan faktor eksternal lainnya (Bank Indonesia, Peraturan BI Nomor 13/1/PBI/2011). Berdasarkan nilai NPF rata-rata nasional yang berada pada skala kurang dari 8% dan lebih dari 5% (peringkat 3) BPRS di Indonesia secara umum dinilai cukup sehat sehingga cukup mampu menghadapi perubahan kondisi bisnis dan

46

faktor eksternal lainnya (Bank Indonesia, Peraturan BI Nomor 13/1/PBI/2011).

2. Perbandingan Nilai FDR dan NPF

Berdasarkan data pada Statistik Perbankan Syariah (SPS) Posisi Desember 2015, yang dipublikasi melalui Bank Indonesia, BPRS di Indonesia khususnya yang dijadikan sampel penelitian memiliki nilai FDR dan NPF yang beragam (Tabel 4.3). Perbandingan dilakukan untuk melihat kualitas nilai rasio keuangan yang menyatakan tingkat kinerja kesehatan BPRS secara rata-rata dari masing-masing kelompok daerah operasional secara geografis.Perbandingan ini membangun hipotesis awal dalam melihat pengaruh letak geografis terhadap tingkat kinerja BPRS, kelompok daerah mana yang memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan kelompok daerah lainnya berdasarkan penilaian kesehatan bank.

Tabel 4.3 Perbandingan Nilai FDR dan NPF BPRS

NPF (dalam%) FDR (dalam%)

Daerah A 7.46 112.06

Daerah B 6.71 144.68

Daerah C 7.26 97.81

Daerah D 8.49 130.52

Sumber: Statistik Perbankan Syariah Desember 2015 (diolah)

Berdasarkan data yang ditampilkan pada tabel sebelumnya yaitu Tabel 4.1 dan Tabel 4.2, nilai rata-rata dari FDR BPRS di daerah

A dan daerah C dibawah nilai FDR BPRS secara nasional yang bernilai 120.06%. Namun nilai rata-rata FDR BPRS di daerah B dan daerah D masih berada di atas nilai FDR BPRS secara nasional.

Selain itu, pada Tabel 4.3 nilai rata-rata rasio NPF BPRS di daerah A, B, dan C menunjukkan angka di bawah rata-rata nasional, sedangkan daerah D masih memiliki rata-rata rasio FDR BPRS di atas angka nasional, yaitu 8.20%. Dilihat berdasarkan nilai NPF, BPRS di daerah B memiliki nilai yang paling kecil dibandingkan BPRS di daerah lainnya sehingga dapat diartikan bahwa kualitas pembiayaan yang dimiliki BPRS di daerah B lebih baik dibandingkan BPRS di daerah lain.

Berdasarkan nilai FDR masing masing kelompok daerah, Rata-rata BPRS di daerah C dinilai cukup sehat dengan nilai rasio kurang dari 100%. Daerah A memiliki BPRS dengan peringkat 4 atau kurang sehat karena nilai rasio FDR yang melebihi 100% dan kurang dari 120%. BPRS di daerah B dan D rata-rata dikategorikan tidak sehat atau berperingkat 5 karena nilai FDR yang melebihi 120%.

Nilai NPF masing-masing kelompok daerah operasional yang disajikan pada Tabel 4.3 beragam. Kelompok daerah A, B, dan C memiliki BPRS yang rata-rata berperingkat 3 atau cukup sehat dengan rasio NPF antara 5% sampai 8%. BPRS yang beroperasi di daerah D rata-rata memiliki nilai rasio di atas 8% sehingga kinerjanya dinilai kurang sehat atau berada pada peringkat 4.

48

Namun secara keseluruhan, nilai rata-rata FDR BPRS di daerah C paling kecil di antara empat daerah sampel, yaitu 97,81%. Selain itu, BPRS di daerah C memiliki nilai rata-rata rasio NPF terkecil kedua setelah daerah B, yaitu 7.26%.Berdasarkan penilaian kesehatan bank, BPRS yang beroperasi di daerah C memiliki peringkat paling baik, yaitu peringkat 3 dengan predikat cukup sehat apabila dibandingkan dengan BPRS pada kelompok daerah lain. Daerah C diartikan sebagai BPRS dengan kinerja paling baik diantara daerah lainnya berdasarkan dua rasio keuangan, yaitu FDR dan NPF.

3. Analisis Statistik Deskriptif Data Sampel

Data sampel yang diambil dari laporan keuangan BPRS di Indonesia menghasilkan beberapa nilai yang disesuaikan berdasarkan variabel yang digunakan dalam model.Nilai-nilai yang digunakan dalam penelitian ini ditampilkan dan dijelaskan secara garis besar dengan statistik deskriptif data yang terdapat pada Tabel 4.4.

Tabel 4.4 Statistik Deskriptif Data

No Variabel Max. Min. Rata-rata

1 Keuntungan

bersih (π) dalam

ribuan rupiah

15,538,068 -26,283,325 1,125,732

2 Piutang Jual Beli ( ₁) dalam ribuan rupiah

51,200,000 1,069,165 37,411,989

3 Pembiayaan Bagi Hasil ( ₂)

dalam ribuan rupiah 4 Harga Dana

( ₁)

0.600455 0.010303 0.133749

5 Harga Tenaga Kerja ( ₂)

0.185312 0.017734 0.061169

*nilai belum dalam bentuk logaritmaSumber: Output Eviews 7 (diolah) Pada Tabel 4.4 tersebut menampilkan nilai maksimum, minimum, dan rata-rata dari data yang digunakan. Data yang didapat terutama dari data yang ditampilkan pada Tabel 4.3, terlihat bahwa BPRS yang dijadikan sampel dalam penelitian ini memiliki rata-rata

keuntungan bersih (π) yang dihasilkan mencapai nilai 1.13 miliar

rupiah, dengan nilai keuntungan tertinggi sebesar 15.54 miliar rupiah namun terdapat kerugian yang mencapai nilai 26.28 miliar. Piutang dari transaksi jual beli ( ₁) yang dilakukan oleh BPRS di Indonesia memiliki nilai rata-rata mencapai 37.41 miliar rupiah, sedangkan untuk pembiayaan bagi hasil ( ₂) rata-rata pembiayaan yang dilakukan BPRS mencapai nilai 6.73 miliar rupiah.Ada beberapa BPRS di Indonesia yang tidak melakukan pembiayaan bagi hasil sehingga diberikan nilai nol (0) untuk menginformasikan hal tersebut. Harga dana ( ₁) yang diterapkan oleh BPRS di Indonesia secara rata-rata memiliki nilai sebesar 0.134, nilai ini merupakan rasio antara nilai bagi hasil yang diterapkan dan total dana pihak ketiga yang berhasil dihimpun BPRS. Selain itu, harga tenaga kerja ( ₂) di BPRS yang diperoleh dengan melihat nilai rasio antara biaya personalia dan nilai aktiva BPRS

50

memiliki nilai rata-rata sebesar 0.061. Nilai dari kedua harga input yang positif dan dibawah satu, memberikan informasi bahwa input yang digunakan termasuk barang normal yang bersifat inelastis sehingga harga input tersebut mempengaruhi jumlah input yang digunakan. B. Analisis Model Estimasi dan Variabel yang Mempengaruhi Fungsi

Profit

Estimasi metode data panel penelitian ini diolah dengan software Eviews 7. Pendekatan yang terbaik untuk pengolahan Stochastic Frontier Analysis (SFA) adalah dengan ordinary least squared (OLS) atau pooled least squared (PLS), dikarenakan model mendekati bentuk singular matriks jika diolah dengan pendekatan fixed atau randomeffect model. Hasil estimasi Eviews 7 model OLS menghasilkan nilai R-squared sebesar 0.325. Model estimasi tersebut akan digunakan untuk pengolahan selanjutnya pada software Frontier 4.1 untuk mencari nilai efisiensi yang dihasilkan setiap BPRS (Tabel 7). Nilai efisiensi juga diperkirakan dengan estimasi maximum-likelihood untuk technical efficiency effect dari model panel yang dipakai.

Tabel 4.5 Hasil Akhir Maximum Likelihood Estimator Pendekatan SFA

Variabel koefisien t-ratio*

log ₁ 0.731 0.385

log ₂ 0.093 0.473

log ₁ -0.023 -0.031

log ₂ 0.791 0.558

Konstanta -0.648 0.376

Sigma-squared 0.475 0.538

Gamma 0.999 Standar-error of gamma = 0.000 *signifikansi pada taraf nyata 5%Sumber: Frontier 4.1 ( output) 1. Hasil Uji dari Model Estimasi Fungsi Profit

Penelitian ini menggunakan Eviews 7 untuk mengestimasikan bentuk model terbaik dari data yang diperoleh dan telah dilakukan pendekatan SFA.Model yang dihasilkan diuji kembali secara statistik untuk mendapatkan simpulan model estimasi yang dapat dipakai dalam perhitungan nilai efisiensi BPRS.Beberapa pengujian yang dilakukan pada pendekatan OLS meliputi yaitu uji normalitas, uji multikolinieritas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi (uji asumsi klasik).

Berdasarkan hasil uji model didapatkan bahwa model telah menyebar normal berdasarkan uji normalitas, karena nilai koefisien Jarque-Bera adalah 58.299 lebih besar dari taraf nyata yang digunakan sebesar 0.05 atau 5%. Nilai statistik Durbin Watson yang dihasilkan adalah 1.644, dengan variabel bebas sebanyak lima dan jumlah observasi sebanyak 183 sehingga nilai tersebut berada diantara nilai tabel Durbin Watson, yaitu 1.568–1.779 dan menyimpulkan bahwa tidak ada autokolerasi dalam model. Uji multikolinieritas dapat dilakukan dengan melihat nilai korelasi antar variabel dalam model.Hasil estimasi menyatakan nilai korelasi yang didapat kurang dari 4.74 (f-tabel), sehingga penelitian ini tidak mengandung

52

multikolinieritas.Uji heteroskedastisitas pada model ini dilakukan dengan Uji White yang menyatakan data tidak bersifat heteroskedastis dengan nilai Obs*R-squared sebesar 18.391 dan nilai probability 0.0725 (lebih besar dari taraf nyata 5%).

Berdasarkan hasil akhir estimasi maximum-likelihood pendekatan SFA yang diolah menggunakan Frontier 4.1, model telah dapat dinilai baik dengan melihat nilai gamma sebesar 0.999 mendekati satu dan standard-error 0.000. Signifikasi variabel yang digunakan dilihat dengan membandingkan ratio dan nilai sebaran t-tabel (variabel bebas 5 dan 183 observasi) pada taraf nyata 5% (uji t dua arah).

2. Variabel yang Mempengaruhi Fungsi Profit

Variabel log ₁ (piutang jual beli) dalam model memberikan

pengaruh yang signifikan pada log π sebagai variabel dependen. Nilai

t-ratio sebesar 0.385 yang lebih besar dibanding nilai t-tabel pada taraf nyata 5%. Besaran pengaruh variabel log ₁tersebut dapat dilihat pada nilai koefisiennya yaitu 0.731 yang pengaruhnya positif terhadap nilai

log π. Perubahan 1 yang meningkat sebesar 1% akan meningkatkan nilai profit sebesar 0.73% begitu juga sebaliknya, dengan asumsi ceteris paribus. Peningkatan nilai piutang jual beli (murabahah, istishna, dan salam) berdampak meningkatkan keuntungan yang dihasilkan oleh BPRS. Hal ini menggambarkan secara umum bahwa

BPRS cenderung selalu meningkatkan pembiayaan dalam bentuk akad jual beli untuk meningkatkan keuntungan yang didapat.

Variabel log ₂ (pembiayaan bagi hasil) dalam model

memberikan pengaruh yang signifikan terhadap log π sebagai variabel

dependen. Nilai t-ratio sebesar 0.473 yang lebih besar dibanding nilai t-tabel pada taraf nyata 5%. Besaran pengaruh variabel log ₂ tersebut dapat dilihat pada nilai koefisiennya yaitu 0.093 yang pengaruhnya

positif terhadap nilai log π. Perubahan 2 yang meningkat sebesar 1% akan meningkatkan nilai profit sebesar 0.09% begitu juga sebaliknya, dengan asumsi ceteris paribus. Hal ini menyimpulkan bahwa peningkatan pembiayaan bagi hasil (mudharabah dan musyarakah) berdampak meningkatkan keuntungan yang didapat BPRS. Pembiayaan yang mengandung bagi hasil akan cenderung ditingkatkan jumlahnya untuk meningkatkan total nilai bagi hasil kepada BPRS, sehingga peningkatan pendapatan yang diterima akan meningkatkan keuntungan BPRS.

Variabel log ₁ (harga dana) dalam model memberikan

pengaruh yang tidak signifikan terhadap log π sebagai variabel

dependen. Nilai t-ratio sebesar -0.031 yang lebih kecil dibanding nilai t-tabel pada taraf nyata 5%. Besaran pengaruh variabel log ₁ tersebut dapat dilihat pada nilai koefisiennya yaitu -0.023 yang pengaruhnya

negatif terhadap nilai log π. Perubahan 1 yang meningkat sebesar 1% akan menurunkan nilai profit sebesar 0.02% begitu juga sebaliknya,

54

dengan asumsi ceteris paribus. Selanjutnya, peningkatan harga dana oleh BPRS berdampak menurunkan hasil keuntungan BPRS. Harga dana melambangkan perbandingan dana yang akan diterima oleh BPRS ketika melakukan transaksi atau akad dengan pihak nasabah. Peningkatan rasio bagi hasil yang dinyatakan dalam peningkatan harga dana akan menyebabkan penurunan ketertarikan nasabah menggunakan jasa keuangan yang ditawarkan oleh BPRS, sehingga mengurangi pendapatan BPRS dan menurunkan keuntungannya.

Variabel log ₂ (price of labor) dalam model memberikan

pengaruh yang signifikan terhadap log π sebagai variabel dependen.

Nilai t-ratio sebesar 0.558 yang lebih besar dibanding nilai t-tabel pada taraf nyata 5%. Besaran pengaruh variabel log ₂tersebut dapat dilihat pada nilai koefisiennya yaitu 0.791 yang pengaruhnya positif terhadap

nilai log π. Perubahan 2 yang meningkat sebesar 1% akan meningkatkan nilai profit sebesar 0.79% begitu juga sebaliknya, dengan asumsi ceteris paribus. Variabel ₂ berdampak meningkatkan nilai keuntungan BPRS jika nilainya ditingkatkan.

Variabel �₁ (pengaruh lokasi secara geografis) dalam model

memberikan pengaruh signifikan terhadap log π sebagai variabel

dependen dilihat dari nilai t-ratio sebesar 0.236 yang besar jika dibandingkan dengan nilai t-tabel pada taraf nyata 5%. Signifikansinya pengaruh �₁ tersebut dapat menyatakan adanya pengaruh lokasi BPRS secara geografis dalam pendekatan SFA yang dilakukan.Koefisien

�1sebesar 0.195 berpengaruh positif terhadap nilai keuntungan yang dihasilkan BPRS.Nilai koefisien tersebut diinterpretasikan bahwa BPRS yang beroperasi di daerah C atau daerah yang terluas secara geografis (berdasarkan luas wilayah) memiliki keuntungan yang paling tinggi (efisien) daripada daerah sampel lainnya.

C. Hasil Nilai SFA dan Konsep Efisiensi Keuntungan Alternatif

Efisiensi yang dihitung dalam penelitian ini merupakan nilai efisiensi BPRS menggunakan input (alokasi biaya) dan menghasilkan keuntungan selama periode satu tahun. Periode yang diteliti adalah tahun 2013 sampai tahun 2015.Rentang nilai efisiensi yang didapat adalah diantara nol dan satu. Semakin mendekati satu maka BPRS memiliki kinerja yang semakin efisien dan nilai yang lebih kecil mengindikasikan kinerja BPRS yang semakin tidak efisien

1. Kategori Hasil Pengukuran Nilai Efisiensi BPRS

Pengukuran efisiensi dilakukan menggunakan software Frontier 4.1 yang mengestimasi nilai technical effect efficiency dari model panel.Frontier 4.1 mengukur efisiensi BPRS dengan mempertimbangkan maximum-likelihood yang secara langsung terprogram dalam software tersebut. Nilai efisiensi akan secara langsung dihasilkan berdasarkan cross-section dan time periodeof the data.

Keseluruhan hasil olahan menunjukan tingkat efisiensi yang tergolong kecil dari BPRS yang diteliti, baik itu BPRS yang tergolong

56

dalam daerah A, daerah B daerah C, maupun daerah D. Data yang menyatakan hasil olahan tersebut dalam penelitian ini secara keseluruhan dapat dilihat pada Tabel 4.6 sebagai berikut:

Tabel 4.6 Nilai Efisiensi Tertinggi, Terendah, dan Rata-rata BPRS di Indonesia Tahun 2013-2015

BPRS Periode Tertinggi Terendah Rata-rata Daerah A 2013 0.99877 0.70837 0.85413

2014 0.99741 0.00229 0.53507 2015 0.73757 0.15732 0.41675 Daerah B 2013 0.99939 0.00162 0.57696 2014 0.99921 0.00037 0.52619 2015 0.75469 0.00020 0.28651 Daerah C 2013 0.99950 0.00247 0.43415 2014 0.99931 0.00328 0.47725 2015 0.99901 0.00196 0.47766 Daerah D 2013 0.99912 0.00281 0.46905 2014 0.99927 0.00268 0.54824 2015 0.71052 0.00070 0.32886 Sumber: Output Frontier 4.1 (diolah)

Hasil olahan yang didapat dari Tabel 4.6 menunjukkan bahwa pada tahun 2013 secara keseluruhan nilai efisiensi tertinggi dihasilkan oleh BPRS yang berada di daerah C, yaitu 0.99950 dan nilai efisiensi terendah dihasilkan oleh BPRS di daerah B, yaitu 0.00162. Pada periode selanjutnya, tahun 2014, nilai efisiensi BPRS tertinggi masih dihasilkan oleh BPRS yang berada di daerah C, yaitu 0.99931 dan efisiensi terendah adalah BPRS di daerah B, yaitu 0.00037. Pada periode tahun 2015, BPRS di daerah C menghasilkan nilai efisiensi

Uji Multikoliniearitas (uji korelasi antar variabel bebas)

Uji Normalitas (Jarque Berra)

LOGQ1 LOGQ2 LOGP1 LOGP2 D1

LOGQ1 1.000000 0.245397 0.236648 -0.533959 -0.196225 LOGQ2 0.245397 1.000000 0.121790 -0.323629 -0.243986 LOGP1 0.236648 0.121790 1.000000 -0.222608 -0.240190 LOGP2 -0.533959 -0.323629 -0.222608 1.000000 0.068554 D1 -0.196225 -0.243986 -0.240190 0.068554 1.000000

0 5 10 15 20 25 30

-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3

Series: Standardized Residuals Sample 2013 2015

Observations 183

Mean 2.57e-16 Median 0.510003 Maximum 3.060724 Minimum -5.795459 Std. Dev. 1.915424 Skewness -1.303722 Kurtosis 3.920316

Jarque-Bera 58.29883 Probability 0.000000

Uji Heteroskedastisitas (Uji White) Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 3.955197 Prob. F(5,177) 0.0020 Obs*R-squared 18.39150 Prob. Chi-Square(5) 0.0725 Scaled explained SS 24.92891 Prob. Chi-Square(5) 0.0001

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Panel Least Squares Date: 11/15/16 Time: 23:52 Sample: 2013 2015 Periods included: 3 Cross-sections included: 61

Total panel (balanced) observations: 183

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 11.64408 3.200355 3.638371 0.0004 LOGQ1^2 -0.060127 0.066258 -0.907479 0.3654 LOGQ2^2 -0.029493 0.031715 -0.929944 0.3537 LOGP1^2 0.818622 0.858143 0.953946 0.3414 LOGP2^2 -2.812072 1.268761 -2.216393 0.0279 D1^2 -0.102514 0.165526 -0.619320 0.5365 R-squared 0.100500 Mean dependent var 3.645004 Adjusted R-squared 0.075090 S.D. dependent var 6.221911 S.E. of regression 5.983750 Akaike info criterion 6.448209 Sum squared resid 6337.531 Schwarz criterion 6.553438 Log likelihood -584.0112 Hannan-Quinn criter. 6.490864 F-statistic 3.955197 Durbin-Watson stat 1.610308 Prob(F-statistic) 0.002003

Curriculum Vitae

Nama : Nura Dwi Julianti TTL : Blitar, 29 Juli 1994 Status pernikahan : Belum Menikah

No Hp : 085852389772

Email : juliantinura@gmail.com

Alamat : BTN Asabri Blok O/5, Kel. Gedog, Kec. Sananwetan, Kota Blitar

Pendidikan formal

2013 – sekarang : Muhammadiyah University of Yogyakarta 2010 – 2013 : SMAN 1 Blitar

2007 – 2010 : SMPN 1 Blitar

2001 – 2007 : SDN Sananwetan 3 Blitar 1999 – 2001 : TK Taman Indria Blitar. Pendidikan non-Formal

2012 – 2013 :ELC (English Learning Center) Blitar

2010 – 2011 :Pendidikan Pendidik Al-Qur’an in LPPQ Ponpes Putri Bustanul Muta’alimat Blitar

2009 – 2010 :LBB GO (Ganesha Operation) Blitar Pengalaman Organisasi

2016 : FIES UMY – Temu Ilmiah Nasional XV (Anggota Divisi Hubungan Masyarakat/Public Relation)

2014 – 2015 : KSPM – Komunitas Studi Pasar Modal (Anggota Research and Development Division)

2014 – 2015 : BEM Universitas Muhammadiyah Yogyakarta (Sekertaris Kementerian Keuangan)

2013 – 2014 : UKM Kelompok Penelitian Mahasiswa Universitas Muhammadiyah Yogyakarta

2013 : Mahasiswa EPI E 2013 – Orphans Charity Day (Koordinator Acara)

2011 – 2012 : Jurnalistik SMAN 1 Blitar (Anggota dan Penulis) 2011 – 2012 : Ta’mir Mushola Baitul Muttaqiin SMAN 1 Blitar

(Anggota Komite Peringatan Hari Besar Islam) 2011 – 2012 : Science Club SMAN 1 Blitar (Sekertaris dan Tutor

Ekonomi Akuntansi) Pengalaman Kerja

2014 – 2015 : Sales and Marketing Officer di Seafood Stockiest Company-Mediteran Fish, Ltd Yogyakarta

2011 – 2013 : Tutor Les Privat “Mandiri” (Al-Qur’an, Matematika, Bahasa Inggris)

Penghargaan dan Prestasi

2013 : Peserta Industrial Economics (IE) Games 8th Edition diadakan oleh Institut Teknologi Sepuluh November Surabaya

2012 : Juara II and dan Perwakilan Kota Blitar pada Olimpiade SAINS Nasional Mata Pelajaran Ekonomi

2012 : Pemenang Creativepreneur Competition of East Java diadakan oleh Universitas Ciputra Surabaya

2012 : Juara III Research Presentation of Economics and Banking Olympiad se eks-Karesidenan Kediri and Madiun diadakan oleh Bank Indonesia Kantor PerwakilanKediri

2012 : Juara II Senior High School Accounting Fair of Java-Bali diadakan oleh Universitas Muhammadiyah Malang

2012 : Juara II Senior High School Economics Olympiad of Java-Bali diadakan Universutas Brawijaya

2012 : Finalis Teenage Accounting Competition of Java-Bali diadakan oleh Universitas Airlangga

2011 : Peserta Senior High School Accounting Olympiad of Java-Bali diadakan oleh Universitas Negeri Malang

diadakan oleh Universitas Brawijaya

2010 : Finalis Pemilihan Bintang Televisi Nasional diadakan oleh Xpresio Entertainment dan MD Entertainment

2010 : Peserta Junior High School MIPA (Math and Science)

Competition 9th se eks Karesidenan Kediri diadakan oleh SMAN 1 Blitar

2007 : Penghargaan Vocal Group Competition – Mars and Hymne Blitar diadakan oleh Pemerintah Kota Blitar Kementerian Pendidikan dan Budaya

Pelatihan dan Seminar

2016 : Pelatihan Dasar Bank Syariah SBTC Career Center Yogyakarta 2016 : Seminar Nasional Peran Kewirausahaan Sosial dan Filantropi

Islam di Indonesia diadakan oleh ADESY dan Prodi EPI, FAI, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta

2016 : Seminar Saham Syariah diadakan oleh BEM Universitas Muhammadiyah Yogyakarta

2015 : Seminar Optimalisasi Tablet dan Aplikasi untuk Proses Belajar di Kampus diadakan oleh Techlife Indonesia dan HP Indonesia 2014 : Training of Member diadakan oleh Kelompok Studi pasar Modal

Universitas Muhammadiyah Yogyakarta

2014 : Seminar Motivasi diadakan oleh IMM FAI, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta

2013 : Seminar Metodologi Penelitian diadakan oleh UKM Kelompok Penelitian Mahasiswa, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta 2012 : Pelatihan BRIAS (BRI Interaktif Anak Sekolah) diadakan oleh

BRI Kantor Cabang Blitar

2012 : Perwakilan Kota Blitar dalam Lawatan Sejarah Jawa Timur 2012 diadakan oleh Kementerian Kebudayaan dan Pariwisata Provinsi Jawa Timur

2011 : Pelatihan Kepenulisan dalam Jambore Jurnalistik Kedua diadakan oleh Jawa Pos Group, Radar Tulungagung

2004 : Ramadhan English Training diadakan oleh Branch of IKA – BEC Blitar