54
B. Populasi dan Sampel
Penelitian ini tidak menggunakan sampel, melainkan populasi, yaitu seluruh bank syariah yang ada di Indonesia, baik yang berbentuk BUS maupun UUS,
sehingga didapatkan ada 17 bank syariah yang terdiri dari 5 Bank Umum Syariah BUS dan sisanya 12 Unit Usaha Syariah UUS.
C. Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini akan menggunakan data time-series sekunder dari laporan keuangan tahunan Bank-Bank Syariah di Indonesia yang diambil dari data
laporan keuangan perbankan syariah periode 2007-2009 awal yang tersedia di website BI
www.bi.go.id maupun di website masing-masing bank yang menjadi
objek penelitian. Data time-series atau bisa juga disebut deret waktu, merupakan sekumpulan data dari suatu fenomena tertentu yang didapat dalam beberapa
interval waktu tertentu, misalnya dalam waktu mingguan, bulannan, tahunan Husein Umar, 2002: 83
D. Metode Analisis
1. Data Envelopment Analysis Data Envelopment Analysis, sesuai dengan namanya merupakan metode
yang mengamlopkan data observasi untuk membentuk frontier yang nantinya digunakan untuk mengevaluasi kinerja dari objek penelitian, pemakaian DEA
tidak hanya digunakan untuk entitas bisnis tapi bisa juga digunakan secara luas
55 untuk bentuk organisasi-organisasi lain termasuk sekolah, rumah sakit, unit-unit
militer, negara,kota, dan lain-lain, untuk penggunaan yang lebih fleksibel, unit- unit satuan entitas tersebut maka digunakan istilah DMU Decision Making
Unit atau UPK Unit Pembuat Keputusan dalam bahasa Indonesia, nilai hasil evaluasi dari metode DEA memiliki range 1-0 dimana semakin mendekati 1
berarti semakin efisien dan sebaliknya semakin mendekati nilai 0 semakin inefisien W.Cooper William, et al, 2006: xx
Kemudian mengacu kepada penelitian sebelumnya oleh Yuli Indrawati pada tahun 2009, DEA adalah suatu metodologi yang digunakan untuk
mengevaluasi efisiensi dari suatu unit pengambilan keputusan unit kerja yang bertanggung jawab menggunakan sejumlah input untuk memperoleh suatu
output yang di targetkan. DEA merupakan model pemograman fraksional yang bisa mencakup banyak output dan input tanpa perlu menentukan bobot untuk
tiap variabel sebelumnya, tanpa perlu penjelasan eksplisit mengenai hubungan fungsional antara input dan output tidak seperti regresi. DEA menghitung
ukuran efisiensi secara skalar dan menentukan level input dan output yang efisien untuk unit yang dievaluasi.
Proses pengolahan data dengan DEA merumuskan indikator pengukuran etisiensi bank, bisa berupa: biaya operasi, biaya bunga, pendapatan bunga dan
indikator lainnya ke dalam model matematis, tahap ini merupakan penyederhanaan penggambaran masalah yang kompleks ke dalam bentuk
56 Min
Өλ
Ө, St –y
i
+ Y λ ≥ 0,
Өx
i
– X λ ≥ 0
λ ≥ 0 kuantitatif untuk dicari solusi pemecahan permasalahan. Metode DEA sendiri
dibagi menjadi dua, yaitu DEA CRS dan DEA VRS : a.Constant Return to Scale
Model Constant Return to Scale atau disebut juga CCR yang merupakan model dasar DEA menggunakan asumsi constant return to scale
yang membawa implikasi pada bentuk efficient set yang linier. Model constant return to scale dikembangkan oleh Climes, Cooper dan Rhodes
model CCR, model ini mengasumsikan bahwa rasio antara penambahan input dan output adalah sama constant return to scale. Artinya jika ada
tambahan input sebesar x kali, maka output akan meningkat sebesar x kali juga. Asumsi lain yang digunakan dalam model ini adalah bahwa setiap
perusahaan atau unit pembuat keputusan UPK beroperasi pada skala yang optimal. Adapun rumusan DEA CRS adalah sebagai berikut :
b. Variable Return to Scale Model ini dikembangkan oleh BCC Banker, Charnes Cooper pada
tahun 1984 dan merupakan pengembangan dari model CCR Model ini beranggapan bahwa perusahaan tidak atau belum beroperasi pada skala yang
optimal, asumsi dari model ini adalah bahwa rasio antara penambahan input
Persamaan 3,1
57
Persamaan 3,2
dan output tidak sama variable return to scale. Artinya, penambahan input sebesar x kali tidak akan menyebabkan output meningkat sebesar x kali,
bisa lebih kecil atau lebih besar dari x kali. Adapun rumusan DEA VRS adalah sebagai berikut
Max
φ,λ
φ, st –
φy
i +
Yλ ≥ 0, x
i
–X λ ≥ 0,
N1’ λ = 1
λ ≥ 0
2. Malmquist Index Productivity MPI Malmquist Index MI merupakan metode DEA yang dapat dipergunakan
untuk mengolah data panel non-parametris. MI seringkali digunakan untuk mengukur perubahan produktivitas sebuah DMU, nilai indeks tersebut dapat di
dekomposisikan dari perubahan teknologi dan perubahan efisiensi. Perubahan dalam total produksi sebuah DMU dapat dikatakan baik apabila
DMU tersebut data menggunakan input secara efisien untuk menghasilkan barang-jasa dan perusahaan menggunakan proses teknologi dalam proses
produksi tersebut, nilai MI yang lebih kecil dari satu, maka nilai tersebut mengindikasikan bahwa DMU mengalami penuruan dalam total produktivitas.
Peningkatan atau penurunan dalam total factor productivity dapat disebabkan oleh dua hal yaitu dari sisi perubahan efisiensi atau dari sisi perubahan teknologi.
58 Merujuk pada Fare, Grosskopf, Lindgrend dan Roos 1993, rumus tersebut juga
dapat dituliskan dengan persamaan sebagai berikut:
3. Kolmogorov-Smirnov Test Kolmogorov-Smirnov Test, adalah tehnik pengujian normalitas data,
apakah suatu distribusi data sesuai dengan distribusi normal atau tidak, jika sesuai normal maka untuk seterusnya digunakan tehnik statistik parametris
dan jika tidak sesuai maka digunakan tehnik statistik non-parametris.
4. Korelasi Spearman. Korelasi Spearman akan digunakan untuk melakukan uji korelasi indeks baik
DEA maupun Indeks Malmquist dengan aset, untuk menyatakan apakah ada hubungan antara besar kecil aset dengan nilai DEA maupun Indeks
Malmquist.,dan juga digunakan untuk mengukur isotonicity antara variabel input dan output dimana salahj satu syarat DEA adalah meningkatnya variabel input
akan menyebabkan meningkatnya variable output,dan begitu juga sebaliknya. Korelasi Spearman adalah tehnik korelasi yang digunakan untuk mencari
hubungan dan membuktikan hipotesis dengan menggunakan data ordinal atau
Persamaan 3.3
Persamaan 3.4
59 berjenjang atau rangking, dan bebas distribusi Sugiyono, 2006: 228. Adapun
rumus Korelasi Spearman adalah :
E. Variabel Operasional Penelitian
Kategori