Analisa dan Pembahasan ANALISIS DAN PEMBAHASAN
α=5 maka data bersifat heteroskedastisitas begitu pula sebaliknya.
Tabel 4.2 Uji Heteroskedastisitas
H Hasil output pada tabel menunjukan nilai Prob. F-statistic adalah
sebesar 0,0830 daripada α=0,05. Dengan demikian dapat
disimpulkan bahwa data tidak mengandung heteroskedastisitas.
d. Uji Autokorelasi Autokorelasi adalah korelasi antara residual satu observasi
dengan residual observasi lainnya. Autokorelasi lebih mudah timbul pada data runtut waktu time series karena berdasarkan
sifatnya, data masa sekarang dipengaruhi oleh data pada masa sebelumnya.
Salah satu metode yang digunakan untuk mendeteksi masalah autokorelasi adalah metode Bruesch_Godfey atau yang
lebih dikenal dengan uji Langrange Multiplier LM-Test dengan melihat nilai probability Chi-Square a=0,05 maka data tidak
mengalami autokorelasi.
Deteksi autokorelasi
dengan menggunakan metode LM Test dapat dilihat pada tabel berikut:
Heteroskedasticity Test: Glejser F-statistic
2.135338 Prob. F4,89 0.0830
ObsR-squared 8.231249 Prob. Chi-Square4
0.0835 Scaled explained SS
6.746202 Prob. Chi-Square4 0.1499
Tabel 4.3 Uji Autokorelasi
Tabel menunjukan nilai probability Chi-Square10 adalah sebesar 0,6114 yang menunjukan bahwa nilai tersebut lebih besar
dari α=5, karena nilai probability Chi-Square = 0,6114 0,05 berarti model tersebut tidak mengandung masalah autokorelasi.
2. Pemilihan Model Regresi Data Panel Regresi yang menggunakan data panel disebut dengan regresi
data panel. Data panel memiliki gabungan karakteristik yaitu data yang terdiri atas beberapa objek dan runtutan waktu.
1
Data semacam ini memiliki keunggulan terutama karena bersifat robust kuat terhadap
beberapa tipe pelanggaran yakni heterokedastisitas dan normalitas. Di samping itu, dengan perlakuan tertentu struktur data seperti ini dapat
diharapkan untuk memberikan informasi yang lebih banyak high informational content.
2
1
Wing Wahyu Winarno, Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan EVIEWS, Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2011, h. 91
2
Moch Doddy Ariefianto, Ekonometrika Esensi dan Aplikasi dengan menggunakan EVIEWS, Jakarta: Erlangga, 2012, h. 148
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic
0.752891 Prob. F10,79 0.6729
ObsR-squared 8.178970 Prob. Chi-Square10
0.6114
Seperti yang telah dijelaskan di bab sebelumnya tentang metode penelitian, diketahui bahwa terdapat tiga model regresi data
panel yang dapat digunakan yaitu commont effect model, fixed effect model, dan random effect model. Masing-masing model memiliki
kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Pemilihan model tergantung pada asumsi yang dipakai peneliti dan pemenuhan syarat-
syarat pengolahan data statistik yang benar, sehingga dapat dipertanggungjawabkan secara statistik. Oleh karena itu pertama-tama
yang harus dilakukan adalah memilih model yang tepat dari ketiga model yang ada.
Tabel 4.4 Hasil Regresi Data Panel
Commont Effect Model
Dependent Variable: JDM? Method: Pooled Least Squares
Date: 090216 Time: 13:11 Sample adjusted: 2011Q1 2015Q3
Included observations: 12 after adjustments Cross-sections included: 8
Total pool unbalanced observations: 94 Variable
Coefficient Std. Error
t-Statistic Prob.
TBHDM? 0.007768
0.002427 3.200757
0.0019 JKL?
0.136555 0.000674
202.6675 0.0000
INF? 0.015628
0.004982 3.136797
0.0023 PDB?
0.002226 0.002387
0.932687 0.3535
R-squared 0.080386 Mean dependent var
1.005408 Adjusted R-squared
0.049732 S.D. dependent var 0.029402
S.E. of regression 0.028662 Akaike info criterion
-4.224882 Sum squared resid
0.073935 Schwarz criterion -4.116657
Log likelihood 202.5695 Hannan-Quinn criter.
-4.181167 Durbin-Watson stat
0.219874
Tabel 4.5 Hasil Regresi Data Panel
Fixed Effect Model
Dependent Variable: JDM? Method: Pooled Least Squares
Date: 090216 Time: 13:12 Sample adjusted: 2011Q1 2015Q3
Included observations: 12 after adjustments Cross-sections included: 8
Total pool unbalanced observations: 94 Variable
Coefficient Std. Error
t-Statistic Prob.
C 0.626986
0.044076 14.22519
0.0000 TBHDM?
-0.002452 0.000923
-2.655364 0.0095
JKL? 0.050133
0.006012 8.338199
0.0000 INF?
0.000479 0.001801
0.265872 0.7910
PDB? 0.000527
0.000618 0.851654
0.3969 Fixed Effects Cross
_BSM —C
0.037584 _BMI
—C 0.035560
_BNIS —C
0.000872 _BRIS
—C 0.016717
_BMS —C
-0.004949 _BPS
—C -0.033517
_BCAS —C
-0.043962 _BSB
—C -0.015632
Effects Specification Cross-section fixed dummy variables
R-squared 0.945696 Mean dependent var
1.005408 Adjusted R-squared
0.938412 S.D. dependent var 0.029402
S.E. of regression 0.007297 Akaike info criterion
-6.884029 Sum squared resid
0.004366 Schwarz criterion -6.559353
Log likelihood 335.5494 Hannan-Quinn criter.
-6.752883 F-statistic
129.8202 Durbin-Watson stat 0.307892
ProbF-statistic 0.000000
Setelah hasil regresi dengan menggunakan model commont effect dan fixed effect didapat maka langkah selanjutnya adalah
melakukan uji untuk menentukan model estimasi mana yang lebih tepat antara model commont effect dan fixed effect. Dalam
menentukan diantara kedua model tersebut maka digunakan uji
Chow sebagai uji pemilihan model regresi data panel. Uji Chow merupakan salah satu tahap yang perlu dilakukan untuk
menentukan model regresi data yang paling tepat digunakan dalam penelitian.
Langkah pertama yang dilakukan sebelum melakukan uji Chow adalah melakukan regresi dengan menggunakan model
commont effect dan fixed effect. Setelah hasil dari commont effect dan fixed effect diperoleh maka selanjutnya dilakukan uji Chow
dengan melakukan uji likelihood ratio menggunakan Eviews. Hasil dari uji likelihood ratio atau uji Chow dapat dilihat pada tabel di
bawah ini:
Tabel 4.6 Hasil Uji Chow
U j
Uji Chow dilakukan dengan membandingkan antara commont effect model dan fixed effect model. Hipotesis dalam uji Chow
adalah: Ho : commont effect model
H1 : fixed effect model
Redundant Fixed Effects Tests Pool: Untitled
Test cross-section fixed effects Effects Test
Statistic d.f.
Prob. Cross-section F
163.544462 7,82
0.0000 Cross-section Chi-square
254.312708 7
0.0000
Apabila nilai probabilitas F ≥ 0,005 artinya Ho diterima, yang berarti model yang paling tepat digunakan adalah commont
effect model. Namun jika nilai probabilitasnya 0,05 artinya Ho ditolak, yang berarti model yang paling tepat digunakan adalah
fixed effect model. Hasil ouput di atas menunjukkan nilai probabilitas sebesar
0,0000 untuk cross section F, yang berarti nilainya 0,05. Karena hasil tersebut menunjukkan bahwa Ho ditolak, maka dapat
dikatakan bahwa fixed effect model lebih tepat digunakan daripada commont effect model.
Karena hasil Uji Chow menunjukkan hasil model yang lebih tepat untuk digunakan adalah fixed effect model, maka
diperlukan Uji Hausman untuk menguji model yang lebih tepat untuk digunakan antara fixed effect model dan random effect
model. Sebelum melakukan Uji Hausman, dilakukan terlebih dahulu regresi random effect model.
Tabel 4.7 Hasil Regresi Data Panel
Random Effect Model
Dependent Variable: JDM? Method: Pooled EGLS Cross-section random effects
Date: 090216 Time: 13:15 Sample adjusted: 2011Q1 2015Q3
Included observations: 12 after adjustments Cross-sections included: 8
Total pool unbalanced observations: 94 Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient
Std. Error t-Statistic
Prob. C
0.625086 0.045220
13.82319 0.0000
TBHDM? -0.002333
0.000920 -2.535891
0.0130 JKL?
0.050284 0.006012
8.364415 0.0000
INF? 0.000467
0.001801 0.259057
0.7962 PDB?
0.000530 0.000618
0.856850 0.3938
Random Effects Cross _BSM
—C 0.038241
_BMI —C
0.036270 _BNIS
—C 0.001784
_BRIS —C
0.017447 _BMS
—C -0.004074
_BPS —C
-0.032436 _BCAS
—C -0.042497
_BSB —C
-0.014735 Effects Specification
S.D. Rho
Cross-section random 0.028753
0.9395 Idiosyncratic random
0.007297 0.0605
Weighted Statistics R-squared
0.663434 Mean dependent var 0.074172
Adjusted R-squared 0.648307 S.D. dependent var
0.012344 S.E. of regression
0.007319 Sum squared resid 0.004767
F-statistic 43.85886 Durbin-Watson stat
0.276673 ProbF-statistic
0.000000 Unweighted Statistics
R-squared 0.058676 Mean dependent var
1.005408 Sum squared resid
0.075680 Durbin-Watson stat 0.017427
Dalam melakukan uji Hausman, hipotesis yang digunakan yaitu:
Ho : random effect model H1 : fixed effect model
Apabila nilai probabilitas Chi- Square ≥ 0,05 artinya Ho
diterima, yang berarti model regresi yang paling tepat digunakan adalah random effect model. Namun jika probabilitas Chi-Square
0,05 artinya Ho ditolak, yang berarti model regersi yang paling tepat digunakan adalah fixed effect model.
Tabel 4.8 Hasil Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Pool: Untitled
Test cross-section random effects Test Summary
Chi-Sq. Statistic
Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 9.216745
4 0.0360
Hasil output di atas menunjukkan nilai probabilitas sebesar 0,0360 untuk cross section random, yang berarti nilainya 0,05.
Karena hasil tersebut menunjukan bahwa H1 diterima, maka dapat dikatakan bahwa fixed effect model lebih tepat digunakan daripada
random effect model. 3. Pengujian Hipotesis
a. Model penelitian Berdasarkan estimasi model regeresi data panel yang telah
dilakukan sebelumnya, maka penelitian ini akan menggunakan fixed effect model yang ditampilkan pada tabel berikut.
Tabel 4.9 Hasil Uji Signifikansi dengan
Fixed Effect Model
Dependent Variable: JDM? Method: Pooled Least Squares
Date: 090216 Time: 13:20 Sample adjusted: 2011Q1 2015Q3
Included observations: 12 after adjustments Cross-sections included: 8
Total pool unbalanced observations: 94 Variable
Coefficient Std. Error
t-Statistic Prob.
C 0.626986
0.044076 14.22519
0.0000 TBHDM?
-0.002452 0.000923
-2.655364 0.0095
JKL? 0.050133
0.006012 8.338199
0.0000 INF?
0.000479 0.001801
0.265872 0.7910
PDB? 0.000527
0.000618 0.851654
0.3969 Fixed Effects Cross
_BSM —C
0.037584 _BMI
—C 0.035560
_BNIS —C
0.000872 _BRIS
—C 0.016717
_BMS —C
-0.004949 _BPS
—C -0.033517
_BCAS —C
-0.043962 _BSB
—C -0.015632
Effects Specification Cross-section fixed dummy variables
R-squared 0.945696 Mean dependent var
1.005408 Adjusted R-squared
0.938412 S.D. dependent var 0.029402
S.E. of regression 0.007297 Akaike info criterion
-6.884029 Sum squared resid
0.004366 Schwarz criterion -6.559353
Log likelihood 335.5494 Hannan-Quinn criter.
-6.752883 F-statistic
129.8202 Durbin-Watson stat 0.307892
ProbF-statistic 0.000000
Berdasarkan Tabel 4.9, maka ditemukan hasil dari perhitungan pengaruh Tingkat Bagi Hasil Deposito Mudharabah,
Jumlah Kantor Layanan, Inflasi, dan PDB terhadap Jumlah Deposito Mudharabah sebagai berikut:
JDM = 0.626986 - 0.002452 TBHDM + 0.050133 JKL + 0.000479 INF + 0.000527 PDB
Dari model di atas dapat dibuat interpretasi sebagai berikut: 1 Konstanta sebesar 0.626986 menunjukkan bahwa jika variabel
independen TBHDM, JKL, INF, PDB adalah nol, maka jumlah deposito mudharabah bank umum syariah adalah
sebesar 0.626986. 2 Nilai koefisien regresi tingkat bagi hasil deposito mudharabah
sebesar -0.002452 yang berarti setiap kenaikan tingkat bagi hasil deposito mudharabah naik 1 maka jumlah deposito
mudharabah mengalami penurunan sebesar 0.002452. 3 Nilai koefisien regresi jumlah kantor layanan sebesar 0.050133
yang berarti setiap kenaikan jumlah kantor layanan naik 1 maka jumlah deposito mudharabah mengalami kenaikan sebesar
0.050133.
4 Nilai koefisien regresi inflasi sebesar 0.000479 yang berarti
setiap kenaikan inflasi naik 1 maka jumlah deposito mudharabah mengalami kenaikan sebesar 0.000479.
5 Nilai koefisien regresi PDB sebesar 0.000527 yang berarti setiap kenaikan PDB naik 1 maka jumlah deposito
mudharabah mengalami kenaikan sebesar 0.000527.
Tabel 4.10 Hasil Uji Persamaan Setiap Objek Penelitian
Fixed Effects Cross Coefficient
_BSM —C
0.037584 _BMI
—C 0.035560
_BNIS —C
0.000872 _BRIS
—C 0.016717
_BMS —C
-0.004949 _BPS
—C -0.033517
_BCAS —C
-0.043962 _BSB
—C -0.015632
Sumber : Output Eviews 8 Berdasarkan tabel 4.10, maka didapat persamaan model regresi tiap
bank umum syariah sebagai berikut : 1 Persamaan model regresi Bank Syariah Mandiri
JDM BSM = 0.037584 - 0.002452 TBHDM + 0.050133 JKL + 0.000479 INF + 0.000527 PDB
Konstanta sebesar 0.037584 menunjukkan bahwa jika variabel independen TBHDM, JKL, INF, PDB adalah nol,
maka jumlah deposito mudharabah Bank Syariah Mandiri adalah sebesar 0.037584.
2 Persamaan model regresi Bank Muamalat Indonesia JDM BMI = 0.035560 - 0.002452 TBHDM + 0.050133 JKL +
0.000479 INF + 0.000527 PDB Konstanta sebesar 0.035560 menunjukkan bahwa jika
variabel independen TBHDM, JKL, INF, PDB adalah nol,
maka jumlah deposito mudharabah Bank Muamalat Indonesia adalah sebesar 0.035560.
3 Persamaan model regresi BNI Syariah JDM BNI Syariah = 0.000872 - 0.002452 TBHDM + 0.050133
JKL + 0.000479 INF + 0.000527 PDB Konstanta sebesar 0.000872 menunjukkan bahwa jika
variabel independen TBHDM, JKL, INF, PDB adalah nol, maka jumlah deposito mudharabah BNI Syariah adalah sebesar
0.000872. 4 Persamaan model regresi BRI Syariah
JDM BRI Syariah = 0.016717 - 0.002452 TBHDM + 0.050133 JKL + 0.000479 INF + 0.000527 PDB
Konstanta sebesar 0.016717 menunjukkan bahwa jika variabel independen TBHDM, JKL, INF, PDB adalah nol,
maka jumlah deposito mudharabah BRI Syariah adalah sebesar 0.016717.
5 Persamaan model regresi Bank Mega Syariah JDM BMS = -0.004949 - 0.002452 TBHDM + 0.050133 JKL +
0.000479 INF + 0.000527 PDB Konstanta sebesar -0.004949 menunjukkan bahwa jika
variabel independen TBHDM, JKL, INF, PDB adalah nol, maka jumlah deposito mudharabah Bank Mega Syariah adalah
sebesar -0.004949.
6 Persamaan model regresi Bank Panin Syariah JDM BPS = -0.033517 - 0.002452 TBHDM + 0.050133 JKL +
0.000479 INF + 0.000527 PDB Konstanta sebesar -0.033517 menunjukkan bahwa jika
variabel independen TBHDM, JKL, INF, PDB adalah nol, maka jumlah deposito mudharabah Bank Panin Syariah adalah
sebesar -0.033517. 7 Persamaan model regresi BCA Syariah
JDM BCA Syariah = -0.043962 - 0.002452 TBHDM + 0.050133 JKL + 0.000479 INF + 0.000527 PDB
Konstanta sebesar -0.043962 menunjukkan bahwa jika variabel independen TBHDM, JKL, INF, PDB adalah nol,
maka jumlah deposito mudharabah BCA Syariah adalah sebesar -0.043962.
8 Persamaan model regresi Bank Syariah Bukopin JDM BSP = -0.015632 - 0.002452 TBHDM + 0.050133 JKL +
0.000479 INF + 0.000527 PDB Konstanta sebesar -0.015632 menunjukkan bahwa jika
variabel independen TBHDM, JKL, INF, PDB adalah nol, maka jumlah deposito mudharabah Bank Syariah Bukopin
adalah sebesar -0.015632.
b. Uji Signifkansi Parsial Uji t Uji t bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel
independen yaitu tingkat bagi hasil deposito mudharabah, jumlah kantor layanan, inflasi dan PDB terhadap variabel dependen yaitu
jumlah deposito mudharabah.
Tabel 4.11 Uji t
Variable Coefficient
Std. Error t-Statistic
Prob. C
0.626986 0.044076
14.22519 0.0000
TBHDM -0.002452
0.000923 -2.655364
0.0095 JKL
0.050133 0.006012
8.338199 0.0000
INF 0.000479
0.001801 0.265872
0.7910 PDB
0.000527 0.000618
0.851654 0.3969
Sumber : Output Eviews 8 Tabel 4.11 merupakan hasil dari pengujian variabel
independen yaitu tingkat bagi hasil deposito mudharabah, jumlah kantor layanan, inflasi, dan PDB terhadap jumlah deposito
mudharabah pada Bank Umum Syariah di Indonesia secara parsial. 1 Uji t terhadap variabel tingkat bagi hasil deposito mudharabah
Hasil yang didapat pada tabel 4.11 variabel itingkat bagi hasil deposito mudharabah secara statistik menunjukkan
hasil yang signifikan pada nilai lebih kecil dari α 0,0095 0,05. Sedangkan nilai t hitung X1 = 2,6553 dan t tabel sebesar
1,9870 df n-k 94-5 = 89 , α = 0,05, sehingga t hitung t
tabel 2,6553 1,9870. Maka H0 ditolak sehingga dapat
disimpulkan bahwa variabel tingkat bagi hasil deposito mudharabah berpengaruh signifikan terhadap jumlah deposito
mudharabah. 2 Hasil yang didapat pada tabel 4.11 variabel jumlah kantor
layanan secara statistik menunjukkan hasil yang signifikan pada nilai lebih besar
dari α 0,000 0,05. Sedangkan nilai t hitung X2 = 8,3381 dan t tabel sebesar 1,9870 df n-k 94-5
=89 , α = 0,05, sehingga t hitung t tabel 8,3381 1,9870.
Maka H0 ditolak sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel jumlah kantor layanan berpengaruh signifikan terhadap jumlah
deposito mudharabah. 3 Uji t terhadap variabel inflasi
Hasil yang didapat pada tabel 4.11 variabel inflasi secara statistik menunjukkan hasil yang tidak signifikan pada
nilai lebih besar dari α 0,79 0,05. Sedangkan nilai t hitung
X2 = 0.2658 dan t tabel sebesar 1,9870 df n-k 94-5 =89 , α =
0,05, sehingga t hitung t tabel 0,2658 1,9870. Maka H1 ditolak sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel inflasi tidak
berpengaruh berpengaruh dan tidak signifikan terhadap jumlah deposito mudharabah.
4 Uji t terhadap variabel PDB Hasil yang didapat pada tabel 4.11 variabel PDB secara
statistik menunjukkan hasil yang tidak signifikan pada nilai
lebih besar dari α 0,39 0,05. Sedangkan nilai t hitung X3 =
0,8516 dan t tabel sebesar 1,9870 df n-k 94-5 =89 , α = 0,05,
sehingga t hitung t tabel 0,8516 1,9870. Maka H1 ditolak sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel PDB tidak
berpengaruh dan tidak signifikan terhadap jumlah deposito mudharabah.
c. Uji Signifikansi Simultan Uji F Untuk menguji apakah variabel independen berpengaruh
secara simultan terhadap variabel dependen, Pedoman yang digunakan dalam pengambilan kesimpulan uji F adalah sebagai
berikut: Jika F-hitung F-tabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak
Jika F-hitung F-tabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima Selain itu, dapat pula dilihat dari probabilitas F statistik.
Apabila probabilitas signifikansi lebih kecil dari nilai α = 5,
maka dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel independen secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Adapun hipotesisnya adalah sebagai berikut: H0: tingkat bagi hasil deposito mudharabah, jumlah kantor
layanan, inflasi dan PDB tidak berpengaruh terhadap jumlah deposito mudharabah pada Bank Umum Syariah secara simultan.
H1: tingkat bagi hasil deposito mudharabah, jumlah kantor layanan, inflasi dan PDB berpengaruh terhadap deposito
mudharabah pada Bank Umum Syariah secara simultan. Berdasrkan Tabel 4.9, doperoleh hasil F-statistik atau F
hitung sebesar 129.8202 dengan nilai probabilitas sebesar 0.00000.
nilai probabilitas tersebut lebih kecil dari α = 5. Selain itu dengan n = 94 dan k = 5, nilai pada F tabel diperoleh nilai 2,49 Dengan df1
k-1 dan df2 n-k sebesar 4 dan 89 dengan nilai probabilitas 5. Karena F hitung F tabel 129,8202 2,49 maka H0 ditolak,
artinya dapat disimpulkan bahwa variabel tingkat bagi hasil deposito mudharabah, jumlah kantor layanan inflasi, dan PDB
berpengaruh signifikan secara simultan terhadap jumlah deposito mudhrabah pada Bank Umum Syariah di Indonesia.
d. Uji Adjudsted R
2
Uji Adjusted R
2
ditujukan untuk menilai seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen.
Pada penelitian ini, koefisien yang digunakan adalah koefisien determinasi yang telah disesuaikan atau adjusted R
2
. Hal ini dikarenakan adjusted R
2
merupakan koefisien yang telah dikoreksi sehingga dapat naik atau turun seiring penambahan variabel baru
dalam model. Berdasarkan hasil regresi dengan fixed effect model
sebagaimana yang tertera pada tabel, diketahui bahwa nilai Adjust
R Squared sebesar 0.938412. hal ini menunjukan bahwa variasi
variabel dependen jumlah deposito mudharabah secara simultan dapat dijelaskan oleh variabel independen tingkat bagi hasil
deposito mudharabah, jumlah kantor layanan, inflasi, dan PDB sebesar 93,84 sedangkan sisanya 6,16 dijelaskan oleh faktor
lain diluar variabel yang diteliti. e. Interpretasi Hasil Penelitian
1 Hubungan tingkat bagi hasil deposito mudharabah terhadap jumlah deposito mudharabah
Hasil estimasi pada tabel menjelaskan variabel tingkat bagi hasil deposito mudharabah mempunyai pengaruh negatif
dan signifikan terhadap jumlah deposito mudharabah, dimana setiap penurunan tingkat bagi hasil deposito mudharabah
sebesar 1 akan meningkatkan jumlah deposito mudharabah sebesar nilai koefisien regresinya yaitu 0.002452.
Jumlah deposito mudharabah adalah total simpanan berdasarkan prinsip bagi hasil yang penarikannya hanya dapat
dilakukan pada waktu tertentu berdasarkan perjanjian nasabah penyimpan dengan bank. Tingkat bagi hasil pada dasarnya
berperan sebagai pendorong utama agar masyarakat bersedia mendepositokan uangnya. Jumlah deposito akan ditentukan
oleh tingginya tingkat bagi hasil. Bila melihat praktik yang terjadi di perbankan syariah, semakin tinggi tingkat bagi hasil
deposito, akan semakin tinggi pula minat masyarakat untuk deposito, dan sebaliknya. Hal ini dikarenakan kehendak
masyarakat untuk deposito di bank syariah didasari oleh motif untuk mendapatkan return berupa bagi hasil. Akan tetapi
berbanding terbalik dengan hasil estimasi yang didapat hubungannya antara tingkat bagi hasil deposito mudharabah
dengan jumlah deposito mudharabah pada bank syariah Mengacu pada data dalam penelitian ini, dilihat dari
tingkat bagi hasilnya yang tidak stabil bahkan cenderung menurun, maka hal tersebut menjadi penyebab mengapa
hubungan antara tingkat bagi hasil deposito mudharabah dan jumlah deposito mudharabah negatif. Jika tingkat bagi hasilnya
tidak stabil bahkan cenderung menurun, tetapi jumlah depositonya cenderung naik karena dalam konteks investasi
deposito, parameter besar atau tidaknya, serta kompetitif atau tidaknya tawaran tingkat bagi hasil, investor akan melihat
benchmark yaitu BI rate atau LPS Lembaga Penjamin Simpanan. Ketika tingkat bagi hasil turun tidak akan serta
merta membuat deposan menarik kembali uangnya, sepanjang tingkat bagi hasil masih setara atau bahkan lebih baik dari BI
rate atau LPS kemungkinan besar pertumbuhan jumlah deposito mudharabah masih tetap tinggi. Dengan kata lain
tidak hanya variabel tingkat bagi hasil menurun yang akan berpengaruh pada pertumbuhan deposito mudharabah.
Hal penelitian ini konsisten dengan penelitian sebelumnya yang ditunjukkan oleh Fitriyah 2010 bahwa bagi
hasil berpengaruh negatif terhadap pertumbuhan dana bank umum syariah, karena faktor agama merupakan faktor utama
yang menjadi alasan nasabah menyimpan dananya di bank syariah. Karakter nasabah bank syariah merupakan nasabah
emosional yang non profit oriented. Namun berbeda dengan hasil penelitian terdahulu oleh Evi Natalia, Moch Dzukirom
AR, dan Sri Mangesti Rahayu 2014 bahwa tingkat bagi hasil berpengaruh signifkan terhadap jumlah deposito mudharabah
dikarenakan nasabah menyimpan dananya karena faktor mencari keuntungan.
2 Hubungan jumlah kantor layanan terhadap jumlah deposito mudharabah
Variabel jumlah
kantor layanan
berpengaruh signifikan dengan jumlah deposito mudharabah, dimana
setiap kenaikan jumlah kantor layanan sebesar 1 akan menaikkan jumlah deposito mudharabah sebesar nilai koefisien
regresinya yaitu 0.050133. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel jumlah
kantor layanan berpengaruh positif terhadap jumlah deposito
mudharabah. hal ini berarti mengindikasikan bahwa apabila semakin banyak jumlah kantor layanan akan meningkatkan
jumlah deposito mudharabah yang dihimpun bank umum syariah. Ketika bank umum syariah memperluas jaringan
kantor layanan
maka nasabah
akan mudah
untuk menginvestasikan dananya sehingga dengan bertambahnya
jumlah kantor layanan memberi peran penting bagi bank umum syariah dalam melakukan penghimpunan dana. Bertambahnya
jaringan kantor layanan juga memberi pengaruh terhadap meningkatnya tingkat kepercayaan masyarakat akan lebih
tertarik untuk menginvestasikan dananya dalam bentuk depsoito mudharabah. Selain itu bank umum syariah dianggap
sudah cukup dalam memberikan sosialisasi tentang keberadaan dan pemahaman tentang bank umum syariah khususnya pada
produk deposito mudharabah ke plosos-plosok daerah. 3 Hubungan Inflasi terhadap jumlah deposito mudharabah
Variabel inflasi tidak berpengaruh tidak signifikan dengan jumlah deposito mudharabah, dimana setiap kenaikan
inflasi sebesar 1 akan menurunkan jumlah deposito mudharabah
sebesar nilai
koefisien regresinya
yaitu 0.000479.
Tidak berpengaruhnya inflasi terhadap jumlah deposito mudharabah, hal ini menunjukan nasabah pada bank syariah
tidak terlalu mempertimbangkan tinggi atau rendahnya tingkat inflasi dalam mengambil keputusan untuk menyimpan
dananya. Kenaikan inflasi yang tinggi di Indonesia tidak akan mempengaruhi jumlah deposito mudharabah di bank syariah.
Ini terbukti ketika terjadi krisis moneter tahun 1998, tingkat inflasi yang tinggi tidak mempengaruhi bank syariah karena
bank syariah tidak menggunakan sistem bunga dan hanya perbankan syariah yang tidak terkena dampak dari tingginya
tingkat inflasi.
Sedangkan yang
terjadi pada
Bank Konvensioanl yang pada dasarnya menggunakan sistem bunga
terkena dampak dari tingginya tingkat inflasi tersebut. Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian yang dilakukan oleh
Nurjanah dan Sumiati 2013 bahwa variabel inflasi tidak berpengaruh terhadap jumlah deposito mudharabah.
4 Hubungan Produk Domestik Bruto PDB terhadap jumlah deposito mudharabah
Variabel PDB tidak berpengaruh tidak signifikan dengan jumlah deposito mudharabah, dimana setiap penurunan PDB
sebesar 1 akan meningkatkan jumlah deposito mudharabah sebesar nilai koefisien regresinya yaitu 0.000527.
Variabel PDB tidak berpengaruh signifikan terhadap jumlah deposito mudharabah, artinya ketika pendapatan
meningkat tetapi jumlah deposito mudharabah menurun dan
sebaliknya, ketika pendapatan turun tetapi jumlah deposito mudharabah meningkat. Hasil tersebut tidak sesuai dengan
teori serta penelitian sebelumnya, yaitu bahwa tidak semua pendapatan yang diterima seseorang akan digunakan untuk
disimpan, melainkan sebagian digunakan untuk konsumsi. Lebih jauh dikatakan bahwa perilaku menyimpan dan
konsumsi dari seseorang sangat dipengaruhi pendapatannya. Dan apabila mengacu kepada hasil penelitian sebelumnya,
yang dilakukan oleh Septi Wulandari 2013 bahwa variabel PDB tidak memiliki hubungan yang signifikan terhadap jumlah
deposito mudharabah hal ini terjadi dikarenakan tren masyarakat yang berinvestasi pada sektor investasi lain
dibandingkan dengan meletakkan dananya pada sektor perbankan syariah. Hal ini didukung oleh artikel yang
diterbitkan oleh Vibiznews 2013, dari beberapa produk investasi keuangan maupun non-keuangan yang berupa
instrument perbankan, saham, reksa dana, emas, properti, dan instrument derivative, masyarakat Indonesia cenderung
meletakkan dananya atau berinvestasi pada saham, reksadana, emas, properti dan forex. Sehingga peningkatan PDB tidak
diikuti oleh total jumlah deposito mudharabah.