Shatha Abdul-Khaliq 2014 Uji Asumsi Klasik

46

7. Atina Shofawati

Penelitian dengan judul “Murabahah Financing in Islamic Banking: Case Study in Indonesia ” dengan metode deskriptif kualitatif menggambarkan kondisi pembiayaan murabahah yang mendominasi kontrak pembiayaan pada Bank Islam di Indonesia. Persamaan dengan penelitian sekarang yaitu variabel Pembiayaan Murabahah menjadi variabel yang diuji.Perbedaannya adalah metode penelitian yang digunakan Atina Shofawati adalah menggunakan metode deskriptif kualitatif sedangkan penelitian sekarang menggunakan penelitian kuantitatif.

8. Shatha Abdul-Khaliq 2014

Penelitian dengan judul “Comparison study of Murabaha and Istisnaa in Islamic banking in Jordan ” menggunakan metode penelitian analisis deskriptif menggambarkan bahwa mayoritas pembiayaan yang digunakan pada Bank Islam di Yordania menggunakan akad Murabaha dan mengabaikan investasi berbasis Islam lainnya yaitu “Istishna”. Presentase Istishna di Bank Islam pada negara Yordania sangat kecil yaitu kurang dari 3. Persamaan dengan penelitian sekarang yaitu variabel Pembiayaan Murabahah menjadi variabel yang diuji. Perbedaannya adalah metode penelitian yang digunakan Shatha Abdul-Khaliq adalah menggunakan metode analisis deskriptif sedangkan penelitian sekarang menggunakan penelitian regresi linier berganda. 47

9. Mwafag Rabab’ah 2015

Penelitian dengan judul “Factors Affecting the Bank Credit: An Empirical Study on the Jordanian Commercial Banks ” menggunakan metode penelitian analisis deskriptif dan analisis regresi. Penelitian ini bertujuan menguji faktor-faktor penentu pinjaman bank komersial di Jordania. Persamaan dengan penelitian yang dilakukan adalah terdapat variabel NPLNPF dalam penelitian. Perbedaan dengan penelitian terdahulu yaitu tidak terdapat variabel DPK, SBIS dan ROA. 48 C. Kerangka Berpikir Gambar 2.2 Kerangka Berpikir PENGARUH DANA PIHAK KETIGA DPK, SERTIFIKAT BANK INDONESIA SYARIAH SBIS, NON PERFORMING FINANCING NPF DAN RETURN ON ASSET ROA TERHADAP PEMBIAYAAN MURABAHAH Studi Kasus Pada Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah di Indonesia Periode 2009 - 2014 Berdasarkan data Statistik Perbankan Syariah, pembiayaan menggunakan akad murabahah terlihat mendominasi komposisi pembiayaan yang diberikan Bank Umum Syariah BUS dan Unit Usaha Syariah UUS di Indonesia. Uji Statistik:  Uji t  Uji F  Adj. R 2 Interpretasi Hasil Penelitian Kesimpulan dan Implikasi Alat Analisis : Regresi Linier Berganda Uji Asumsi Klasik:  Normalitas  Multikolinieritas  Heteroskedastisitas  Autokorelasi Pembiayaan Murabahah Y DPK X1 SBIS X2 NPF X3 ROA X4 Sumber: Peneliti 49

D. Hipotesis

Penelitian ini mennggunakan variabel independen yaitu: Dana Pihak Ketiga DPK, Sertifikat Bank Indonesia Syariah SBIS, Non Performing Financing NPF, Return on Assets ROA yang diduga memberikan pengaruh terhadap variabel dependen Pembiayaan Murabahah pada Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah di Indonesia. Berdasarkan kerangka pemikiran di atas, maka disusun hipotesis sebagai berikut: 1. H :   ≤   Diduga Dana Pihak Ketiga DPK tidak berpengaruh positif terhadap Pembiayaan Murabahah. H a :      Diduga Dana Pihak Ketiga DPK berpengaruh positif terhadap Pembiayaan Murabahah. 2. H :   ≥   Diduga Sertifikat Bank Indonesia Syariah SBIS tidak berpengaruh negatif terhadap Pembiayaan Murabahah. H a :     Diduga Sertifikat Bank Indonesia Syariah SBIS berpengaruh negatif terhadap Pembiayaan Murabahah. 3. H :   ≤   Diduga Non Performing Financing NPF tidak berpengaruh positif terhadap Pembiayaan Murabahah. H a :      Diduga Non Performing Financing NPF berpengaruh positif terhadap Pembiayaan Murabahah. 4. H :   ≤   Diduga Return on Assets ROA tidak berpengaruh positif terhadap Pembiayaan Murabahah. H a :     Diduga Return on Assets ROA berpengaruh positif terhadap Pembiayaan Murabahah. 50 5. H :               Diduga secara bersama-sama tidak terdapat pengaruh antara Dana Pihak Ketiga DPK, Sertifikat Bank Indonesia Syariah SBIS, Non Performing Financing NPF, Return on Assets ROA terhadap Pembiayaan Murabahah. Ha :   ≠   ≠   ≠   ≠   Diduga secara bersama-sama terdapat pengaruh antara Dana Pihak Ketiga DPK, Sertifikat Bank Indonesia Syariah SBIS, Non Performing Financing NPF dan Return on Assets ROA terhadap Pembiayaan Murabahah. 51 BAB III METODOLOGI PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian

Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel independen yaitu Dana Pihak Ketiga X 1 , Sertifikat Bank Indonesia Syariah X 2 , Non Performing Financing X 3 , dan Return on Assets X 4 terhadap variabel dependen yaitu Pembiayaan Murabahah Y. Adapun tipe dan sifat data yang digunakan adalah data kuantitatif, yaitu informasi yang dinyatakan berupa satuan angka numerik; bersifat diskrit bulatutuh atau kontinyu pecahinterval. Dan dilihat dari rangkaian waktu, data yang digunakan adalah data time serieslongitudinal yaitu informasi yang terdiri dari interval waktu tertentu, biasanya dua waktu atau lebih. Wijaya, 2013:20

B. Metode Penentuan Sampel

Menurut Anshori dan Iswati 2009:94 sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi. Penentuan sample pada penelitian ini akan menggunakan metode penarikan sample purposive purposive sampling. Menurut Suharyadi dan Purwanto 2009:17, penarikan sample purposive adalah penarikan sample dengan pertimbangan tertentu, pertimbangan tersebut didasarkan pada kepentingan atau tujuan tertentu. Beberapa hal yang dipertimbangkan dalam pengambilan sampel pada penelitian ini adalah: 52 1. Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah yang menyajikan laporan keuangan triwulan pada periode 2009-2014. 2. Laporan keuangan triwulan BUS dan UUS tersebut harus memiliki kelengkapan data yang digunakan dalam penelitian ini. Berdasarkan kriteria di atas, BUS yang menyajikan laporan keuangan triwulan pada periode 2009-2014 berjumlah lima BUS. Sedangkan UUS yang menyajikan laporan keuangan triwulan pada periode 2009-2014 berjumlah dua UUS. Dari lima BUS tersebut yang memiliki kelengkapan data sesuai dengan penelitian ini hanya ada tiga, yaitu Bank Muamalat Indonesia, BRI Syariah, dan Bank Syariah Mandiri. Dari dua UUS, yang memiliki kelengkapan data sesuai dengan penelitian ini hanya ada satu yaitu Unit Usaha Syariah Bank Permata.

C. Metode Pengumpulan Data

Data penelitian yang digunakan adalah data sekunder, yaitu data yang diperoleh dari sumber yang menerbitkan dan bersifat siap pakai. Data sekunder mampu memberikan informasi dalam pengambilan keputusan meskipun dapat diolah lebih lanjut.Wijaya, 2013:19 Dokumentasi adalah data sekunder yang disimpan dalam bentuk dokumen atau file catatan konvensional maupun elektronik, buku, tulisan, laporan, notulen rapat, majalah, surat kabar, dan lain sebagainya. Metode pengumpulan data dokumentasi digunakan dalam rangka memenuhi data atau informasi yang diperlukan untuk kepentingan variabel penelitian yang telah didesain sebelumnya. Suharso, 2009:104 53 Data penelitian ini berasal dari Laporan Keuangan Triwulan Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah yang dijadikan sampel selama periode 2009-2014 yang dipublikasikan pada situs resminya yaitu: 1. Bank Muamalat Indonesia pada http:www.bankmuamalat.co.id

2. BRI Syariah pada http:www.brisyariah.co.id

3. Bank Syariah Mandiri pada http:www.syariahmandiri.co.id 4. Unit Usaha Syariah Bank Permata pada http:permatabank.com

D. Metode Analisis Data

Penelitian ini menganalisis bagaimana pengaruh Dana Pihak Ketiga DPK, Sertifikat Bank Indonesia Syariah SBIS, Non Performing Financing NPF dan Return on Assets ROA terhadap Pembiayaan Murabahah. Penelitian ini menggunakan metode regresi linier berganda dengan menggunakan program komputer software IBM SPSS Statistics 20.0 dan Microsoft Office Excel 2007. Berikut adalah metode yang digunakan dalam menganalisis data pada penelitian ini:

1. Uji Asumsi Klasik

a. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.Seperti diketahui bahwa uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal.Ghozali, 2013:160 Uji asumsi ini akan menguji data variabel bebas X dan data variabel terikat Y pada persamaan regresi yang dihasilkan, apakah 54 berdistribusi normal atau berdistribusi tidak normal.Persamaan regresi dikatakan baik jika mempunyai data variabel bebas dan data variabel terikat berdistribusi mendekati normal atau normal sama sekali. Sunyoto, 2009:84 Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data yang didapatkan mengikuti atau mendekati hukum sebaran normal baku dari Gauss. Distribusi data yang normal jika digambarkan dengan grafik poligon akan menyerupai bentuk bel, lonceng atau genta. Distribusi data tersebut tidak:  Positively Skewed miring ke kiri, memiliki frekuensi yang relative lebih banyak di sebelah kiri dan ujung kurva cenderung meruncing ke kanan.  Negatively Skewed miring ke kanan, memiliki frekuensi yang relative lebih banyak di sebelah kanan dan ujung kurva cenderung meruncing ke kiri. Nisfianoor, 2009:91 Menurut Imam Ghozali 2013:160 ada dua cara mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. 1 Analisis Grafik Salah satu cara untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal.Metode yang lebih handal adalah dengan melihat normal 55 probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. 2 Analisis Statistik Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistic non-parametrik Kormogorov-Smirnov K-S. Uji K-S dilakukan dengan membuat hipotesis: H0 : Data residual berdistribusi normal HA : Data residual tidak berdistribusi normal

b. Uji Multikolinieritas

Uji asumsi klasik jenis ini diterapkan untuk analisis regresi berganda yang terdiri atas dua atau lebih variabel bebasindependent variable x1, x2, x3, x4, …, xn, di mana akan diukur tingkat asosiasi keeratan hubunganpengaruh antar variabel bebas tersebut melalui besaran koefisien korelasi r. Dikatakan terjadi multikolinieritas jika koefisien korelasi antar variabel bebas x1 dan x2, x2 dan x3, x3 dan x4, dan seterusnya lebih besar dari 0,60 pendapat lain: 0,50 dan 0,90. Dikatakan tidak terjadi multikolinieritas jika koefisien korelasi antar variabel bebas lebih kecil atau sama dengan 0,60 r 0,60.Sunyoto, 2009:79 56 Makin kecil korelasi antar variabel independen, makin baik untuk model regresi yang dipergunakan. Nisfianoor, 2009:92 Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel- variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas di dalam model regresi adalah sebagai berikut: 1 Nilai R 2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel independen banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen. 2 Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Jika antara variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi umumnya di atas 0,90, maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinieritas. Tidak adanya korelasi yang tinggi antar variabel independen tidak berarti bebas dari multikolinieritas. Multikolinieritas dapat disebabkan karena adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel independen. 3 Multikolinieritas dapat juga dilihat dari nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi variabel dependen terikat dan diregres terhadap variabel independen lainnya. Tolerance mengukur 57 variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF = 1Tolerance. Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukan adanya multikolinieritas adalah nilai Tolerance ≤ 0.10 atau sama dengan nilai VIF  10. Ghozali, 2013:105

c. Uji Heterokedastisitas

Dalam persamaan regresi berganda perlu juga diuji mengenai sama atau tidak varians dari residual dari observasi yang satu dengan observasi yang lain. Jika residualnya mempunyai varians yang sama, disebut terjadi homoskedastisitas, dan jika variansnya tidak samaberbeda disebut terjadi heteroskedastisitas. Persamaan regresi yang baik adalah jika tidak terjadi heteroskedastisitas.Sunyoto, 2009:82 Deteksi heteroskedastisitas:  Melihat grafik Plots antara nilai prediksi variabel terikat dependen, yaitu ZPRED sumbu X dengan residualnya SRESID sumbu Y. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas atau teratur, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Nisfianoor,2009:92 58  Uji statistik untuk mendeteksi heteroskedastisitas salah satunya yaitu Uji Glesjer. Glesjer mengusulkan untuk meregresi nilai absolut residual terhadap variabel independen Gujarati, 2003 dengan persamaan regresi: |Ut| =   Xt + vt Dimana: |Ut| = Nilai residual absolut Xt = Variabel bebas Jika nilai dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak mengandung adanya Heterokedastisitas.Ghozali, 2013:142

d. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi dilakukan untuk mengetahui apakah ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t sebelumnya pada model regresi linier yang dipergunakan. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi.Nisfianoor, 2009:92 Persamaan regresi yang baik adalah yang tidak memiliki masalah autokorelasi. Jika terjadi autokorelasi maka persamaan tersebut menjadi tidak baik atau tidak layak dipakai prediksi. Masalah autokorelasi baru timbul jika ada korelasi secara linier antara kesalahan pengganggu periode t berbeda dan kesalahan pengganggu periode t-1 sebelumnya.Sunyoto, 2009:91 59 Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtut waktu time series karena “gangguan” pada seseorang individu kelompok cenderung mempengaruhi “gangguan” pada individukelompok yang sama pada periode berikutnya. Ghozali, 2013:110 1 Uji Durbin-Watson DW Test Salah satu ukuran dalam menentukan ada tidaknya masalah autokorelasi dengan uji Durbin-Watson DW, dengan ketentuan sebagai berikut:  Terjadi autokorelasi positif jika nilai DW -2.  Tidak terjadi autokorelasi jika nilai DW berada di antara -2 dan +2 atau -2 DW +2.  Terjadi autokorelasi negatif jika nilai DW di atas +2 atau DW +2. Sunyoto, 2009:92 Hipotesis yang akan diuji adalah:  H0 : tidak ada autokorelasi r=0  HA : ada autokorelasi r ≠0 60 Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi: Tabel 3.1 Pengambilan Keputusan Ada Tidaknya Autokorelasi Hipotesis nol Keputusan Jika Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 d dl Tidak ada autokorelasi positif No Decision dl ≤ d ≤ du Tidak ada korelasi negatif Tolak 4-dl d 4 Tidak ada korelasi negatif No Decision 4-du ≤ d ≤ 4-dl Tidak ada autokorelasi, Positif atau negative Tidak ditolak du d 4-du Sumber :Imam Ghozali, 2013:111 Gambar 3.1 Statistik d Durbin-Watson Tolak H Bukti otokorelasi positif Daerah meragukan Terima H atau H atau keduanya Daerah meragukan Tolak H Bukti otokorelasi negatif d 4 4- d U 4- d L d U d L Sumber: Gujarati, 2006:122 Legenda H : Tidak ada otokorelasi positif H : Tidak ada otokorelasi negatif 2 Pengobatan Autokorelasi Menurut Imam Ghozali 2013:121, jika regresi kita memiliki autokorelasi, maka ada beberapa opsi penyelesaiannya antara lain: a Tentukan apakah autokorelasi yang terjadi merupakan pure autocorellation dan bukan karena kesalahan spesifikasi model regresi. Pola residual dapat terjadi karena adanya kesalahan spesifikasi model yaitu pada variabel penting yang tidak 61 dimasukkan kedalam model ataudapat juga karena bentuk fungsi persamaan regresi tidak benar. b Jika yang terjadi adalah pure autocorrelation, maka solusi autokorelasi adalah dengan mentransformsi model awal menjadi model difference.

2. Analisis Regresi Linier Berganda