Gambaran Umum Objek Penelitian

Tabel 4.2 Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Dev NPF 36 2.490000 5.100000 3.875556 0.906461 FDR 36 91.50000 104.8300 98.65917 3.854108 BOPO 36 70.43000 94.22000 81.33750 7.037998 NOM 36 0.020000 1.980000 0.670833 0.606952 ROA 36 0.080000 2.520000 1.291667 0.659764 INFLASI 36 3.350000 8.790000 6.589167 1.445014 DPK 36 14.87000 22.06000 19.14694 2.270758 Sumber : data diolah. Pada tabel 4.2 di atas menunjukkan bahwa jumlah data yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 36 sampel data yang diambil dari Laporan Keuangan Gabungan Bulanan BUS dan UUS dalam kurun waktu Januari 2013 s.d. Desember 2015. Data rasio NPF terendah minimum adalah 2,49 yaitu pada Januari 2013 dan rasio tertinggi maximum adalah 5,1 yaitu pada Februari 2015, kemudian rata-rata NPF ialah 3,8755. Hal ini menunjukkan bahwa selama periode penelitian, secara statistik dapat dijelaskan bahwa rasio NPF yang diproksikan dengan manajemen pembiayaan BUS dan UUS di Indonesia termasuk peringkat 2 baik menurut kriteria peringkat yang ditetapkan Bank Indonesia. Sementara standar deviasi 0,9064 lebih kecil dibanding dengan nilai mean-nya 3,8755 dengan demikian dapat disimpulkan bahwa simpangan data NPF dikatakan baik. Rasio FDR Financing to Deposit Ratio diperoleh nilai minimum sebesar 91,50 yaitu pada Desember 2014 dan memperoleh nilai maximum sebesar 104,83 pada Juli 2013. Sedangkan untuk rata-rata rasio FDR pada penelitian ini ialah sebesar 98,659 yang menyatakan bahwa pada penelitian ini rasio FDR termasuk peringkat 3 sedang sesuai dengan kriteria peringkat Bank Indonesia. Untuk standar deviasi rasio ini ialah 3,854 lebih kecil dari nilai mean-nya 98,659, maka dapat disimpulkan simpangan data FDR dikatakan baik. Rasio BOPO diperoleh rata-rata sebesar 81,337 dengan data terendah sebesar 70,43 yaitu pada periode Januari 2013 dan yang tertinggi sebesar 94,22 yaitu pada periode Juni 2015. Secara statistik, dengan rata- rata tersebut rasio BOPO dalam waktu penelitian dapat disimpulkan bahwa tingkat efisiensi operasional yang dimiliki perbankan syariah BUS dan UUS melalui Laporan Keuangan Gabungan Bulanan, masih relatif terjaga yaitu tergolong peringkat 1 ≤ 83. Sementara untuk standar deviasi sebesar 7,037 jauh lebih kecil dari pada nilai mean-nya, sehingga simpangan data pada rasio BOPO ini dapat dikatakan baik. Pada rasio NOM Net Operating Margin nilai terendah minimum diperoleh sebesar 0,02 yakni pada periode Februari 2014 sedangkan nilai tertinggi maximum diperoleh sebesar 1,98 pada periode November 2015. Sementara itu, nilai rata-rata mean dari rasio NOM ini ialah sebesar 0,67 dan ini termasuk pada peringkat 5 sangat rendah pada kriteria Bank Indonesia. Pada nilai standar deviasi NOM didapat sebesar 0,606 lebih kecil dari nilai mean-nya maka simpangan data rasio ini dapat dikatakan relatif baik. Rasio ROA diperoleh nilai rata-rata mean ialah sebesar 1,291 termasuk peringkat 2 tinggi pada kriteria Bank Indonesia. Selain itu, diperoleh juga nilai minimum ialah sebesar 0,08 pada periode Januari 2014 dan nilai maksimum sebesar 2,52 pada periode Januari 2013. Sedangkan untuk nilai dari standar deviasi rasio ROA ialah diperoleh sebesar 0,6597 lebih kecil dari nilai mean-nya ini menunjukkan bahwa simpangan data pada rasio ini dikatakan baik. Data inflasi diperoleh nilai terendah minimum 3,35 pada Desember 2015 dan nilai tertinggi maksimum 8,79 pada Agustus 2013. Nilai rata-rata inflasi ialah sebesar 6,589. Sedangkan untuk standar deviasi pada data inflasi ialah diperoleh sebesar 1,445 lebih kecil dari nilai mean- nya. Ddengan demikian simpangan data ini dikatakan baik. Nilai rata-rata untuk rasio DPK diperoleh sebesar 19,146, sedangkan untuk nilai minimunnya ialah diperoleh sebesar 14,87 pada Januari 2013 dan nilai maksimumnya ialah sebesar 22,06 pada November 2015. Selain itu, standar deviasi untuk rasio DPK ini ialah 2,270 lebih kecil bila dibandingkan dengan nilai mean-nya. Oleh karena itu, simpangan data ini dapat dikatakan baik.

C. Estimasi Model Regresi Linier Berganda

Hipotesis dalam penelitian ini diuji dengan menggunakan model regresi linier berganda. Tujuannya adalah untuk memperoleh gambaran yang menyeluruh mengenai pengaruh NPF terhadap Rasio Likuiditas, Rasio Profitabilitas, Inflasi, dan DPK pada BUS dan UUS di Indonesia. 1. Uji Asumsi Klasik Tahapan dalam pengujian regresi linier berganda dengan uji asumsi klasik yaitu : uji normalitas, uji multikolinearitas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas. a. Hasil Uji Normalitas Dalam penelitian ini, uji normalitas menggunakan uji statistik Jarque- Bera. Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah variabel- variabel yang digunakan baik yang dijadikan sebagai variabel dependen ataupun variabel yang dijadikan sebagai variabel independen mempunyai distribusi mormal atau tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk mendeteksi apakah idualnya berdistribusi normal atau tidak dengan membandingkan nilai- nilai Probabilitas Jarque Bera JB dengan signifikansi 5 yaitu : 1 Jika nilai probabilitas Jarque Bera JB 0,05 maka residualnya berdistribusi tidak normal. 2 Jika nilai probabilitas Jarque Bera JB 0,05 maka residualnya berdistribusi normal. Berikut adalah hasil dari uji normalitas : 2 4 6 8 10 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 Series: Residuals Sample 2013M01 2015M12 Observations 36 Mean 9.38e-16 Median 0.020507 Maximum 0.520813 Minimum -0.627818 Std. Dev. 0.213271 Skewness -0.412052 Kurtosis 4.132990 Jarque-Bera 2.944219 Probability 0.229441 Gambar 4.2 Uji Normalitas Hasil menunjukkan bahwa nilai prob. Jarque Bera sebesar 0,2294 yang berarti lebih besar dari nilai signifikansi 0,05. Dengan demikian, dapat disimpulkan pada uji normalitas model ini berdistribusi normal karena memiliki nilai prob. Jarque Bera lebih besar dari nilai α=5 0,05. b. Hasil Uji Multikolinearitas Pengujian multikolinearitas dapat dilakukan dengan melihat nilai VIF pada hasil uji pada software Eviews 8.0. Sesuai dengan penjelasan di Bab 3, tidak adanya gejala multikolinearitas dapat ditentukan jika nilai VIF tidak lebih dari 10 dan model tersebut dapat dikatakan sebagai model yang baik. Tabel 4.3 Uji Multikolinearitas Sumber : data diolah. Pada Tabel 4.3 terlihat bahwa nilai VIF keempat variabel tidak ada yang lebih dari 10. Oleh karena itu, model ini terhindar dari gejala multikolinearitas. Variable Centered VIF C NA FDR 4.829999 BOPO 1.658579 NOM 1.800921 ROA 2.451539 INFLASI 1.261170 DPK 8.075313 c. Hasil Uji Heteroskedastisitas Untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas, uji statistik yang digunakan penulis ialah Uji Glejser. Pada uji ini, dapat dikatakan tidak terjadi heteroskedastisitas ialah apabila nilai probabilitas F hitung lebih besar dari nilai α = 5 0,05. Tabel 4.4 Uji Heteroskedastisitas Nilai probabilitas F hitung ialah 0,5241. Ini menunjukkan bahwa nilai tersebut lebih besar dari nilai α = 5 0,05. Dengan demikian, pada pengujian ini model tersebut dikatakan terbebas dari gejala heteroskedastisitas. d. Hasil Uji Autokorelasi Pada penelitian ini penulis menggunakan uji Breusch Godfrey LM untuk mendeteksi gejala autokorelasi. Apabila nilai probabilitas lebih besar dari nilai α = 0,05 maka disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi. Namun jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa model tersebut terkena gejala autokorelasi. Heteroskedasticity Test: Glejser F-statistic 0.876619 Prob. F6,29 0.5241 ObsR-squared 5.526890 Prob. Chi-Square6 0.4782 Scaled explained SS 5.569589 Prob. Chi-Square6 0.4731