Analisis Deskriptif Hasil Penelitian

terendah dalam kurun waktu 5 tahun sebesar 87.13 pada bulan Maret tahun 2012 sedangkan persentase FDR terbesar adalah pada bulan Juli 2013 sebesar 104.83 , dan pada Juni 2015 persentase FDR sebesar 94.22 . FDR sendiri merupakan banyaknya jumlah pembiayaan yang disalurkan oleh bank syariah dibanding dengan total dana pihak ketiga. Batas maksimum untuk financing deposit rasio FDR adalah sebesar 110, dimana apabila melebihi batas tersebut berarti liquiditas bank sudah termasuk kategori buruk, sebagian praktisi perbankan menyepakati batas aman dari financing deposit rasio FDR sebesar 80 dengan batas toleransi antara 85 dan 100 . Jika rasio FDR suatu bank berada di bawah 80 misalnya 60 maka dapat disimpulkan bahwa bank tersebut hanya dapat meyalurkan sebesar 60 dari seluruh dana yang dihimpun, dan 40 dari seluruh dana yang di himpun tidak disalurkan kepada nasabah, jika FDR mencapai lebih dari 110 berarti total pembiayaan yang diberikan bank tersebut melebihi dana yang di himpun, oleh karena dana yang dihimpun dari masyarakat sedikit. Tabel 4.3 Non Performing Financing NPF Periode 2010-2015 NPF Dalam Bentuk Persen Tahun 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Bulan Januari 4.36 3.28 2.68 2.49 3.01 4.87 Februari 4.75 3.66 2.82 2.72 3.53 5.10 Maret 4.53 3.60 2.76 2.75 3.22 4.81 April 4.47 3.79 2.85 2.85 3.48 4.62 Mei 4.77 3.76 2.93 2.92 4.02 4.76 Juni 3.89 3.55 2.88 2.64 3.90 4.73 Juli 4.14 3.75 2.92 2.75 4.31 Agustus 4.10 3.53 2.78 3.01 4.58 September 3.95 3.50 2.74 2.80 4.67 Oktober 3.95 3.11 2.58 2.96 4.58 Sumber : SPS Bank Indonesia data diolah Non Performing Financing merupakan rasio perbandingan pembiayaan yang bermasalah dengan total penyaluran dana yang disalurkan kepada masyarakat. Pada Tabel 4.3 merupakan persentase NPF dari tahun - ketahun, pada tahun 2010 NPF terbesar pada bulan Mei sebesar 4,77 dan persentase terkecil sebesar 3,02 pada bulan Desember, berbeda halnya dengan NPF pada tahun 2011 sampai tahun 2012 persentase nilai NPF menurun sampai pada persentase 2.22 bulan Desember semakin rendahnya nilainya NPF maka bank tersebut semakin rendahnya tingkat risiko kredit macet yang dialami oleh suatu bank, pada tahun 2013 persentase NPF berfluktuatif kisaran 2 sampai dengan 3,08 hal ini masih tergolong dalam zona nyaman, namun pada bulan Juli 2014 persentase nilai NPF sudah menembus angka 4,31 dan persentase tertinggi pada bulan November sebesar 4,86, sedangkan menginjak tahun 2015 persentase nilai NPF masih diatas 4,5 bahkan pada bulan Februari 2015 NPF tembus pada persentase 5,10 kondisi tersebut dapat memperburuk kesehatan bank sekaligus menyebabkan ketidakmampuan bank dalam menyalurkan pembiayaan kepada nasabah. November 3.99 2.74 2.50 3.08 4.86 Desember 3.02 2.52 2.22 2.62 4.33 Tabel 4.4 Suku Bunga Bank Indonesia BI Rate Periode 2010-2015 Dalam Bentuk Persen Tahun 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Bulan Januari 6.50 6.50 6.00 5.75 7.50 7.50 Februari 6.50 6.75 5.75 5.75 7.50 7.50 Maret 6.50 6.75 5.75 5.75 7.50 7.50 April 6.50 6.75 5.75 5.75 7.50 7.50 Mei 6.50 6.75 5.75 5.75 7.50 7.50 Juni 6.50 6.75 5.75 6.00 7.50 Juli 6.50 6.75 5.75 6.50 7.50 Agustus 6.50 6.75 5.75 7.00 7.50 September 6.50 6.75 5.75 7.25 7.50 Oktober 6.50 6.50 5.75 7.25 7.50 November 6.50 6.00 5.75 7.50 7.75 Desember 6.50 6.00 5.75 7.50 7.75 Sumber : SPS Bank Indonesia data diolah Pada Tabel 4.4 diatas memaparkan pergerakan BI rate dari peride 2010 – 2015. Dapat dilihat bahwa pergerakan BI rate mengalami flutuatif, mulai Januari 2010 sebesar 6.50 kemudian meningkat pada bulan Februari sampai dengan bulan September 2011 menjadi 6.75, sedangkan pada bulan Februari tahun 2012 sampai bulan Mei 2013 BI rate mengalami penurunan menjadi 5.75 disusul kembali pada bulan Agustus 2013 BI rate meningkat diatas 7.00 sampai dengan bulan November dan Desember 2014 BI rate mengalami persentase terbesar yaitu 7.75. Pergerakan BI rate yang fluktuatif ini akan mempengaruhi naik turunnya tingkat pembiayaan pada perbankan syariah. Tabel 4.5 Sertifikat Bank Indonesia syariah SBIS Periode 2010-2015 Dalam Miliaran Rupiah Tahun 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Bulan Januari 3.373 3.968 10.663 4.709 5.253 8.050 Februari 2.972 3.659 4.243 5.103 5.331 9.040 Maret 2.425 5.870 6.668 5.611 5.843 8.810 April 3.027 4.042 3.825 5.343 6.234 9.130 Mei 1.656 3.879 3.644 5.423 6.680 8.858 Juni 2.734 5.011 3.936 5.443 6.782 8.858 Juli 2.576 5.214 3.036 4.640 5.880 Agustus 1.882 3.647 2.918 4.299 6.514 September 2.310 5.885 3.412 4.523 6.450 Oktober 2.783 5.656 3.321 5.213 6.680 November 3.287 6.447 3.242 5.107 6.530 Desember 5.408 9.244 4.993 6.699 8.130 Sumber : SPS Bank Indonesia data diolah Sertifikat Bank Indonesia Syariah SBIS merupakan surat berharga berjangka pendek yang diterbitkan oleh Bank Indonesia. Bagi sejumlah bank yang memiliki kelebihan likuiditas diberikan kesempatan untuk menitipkan dananya pada surat-surat berharga yang diterbitkan oleh Bank Indonesia, salah satunya adalah SBIS. Pada Tabel 4.5 mengindikasikan bahwa SBIS dari tahun – ketahun mengalami fluktuatif. Penempatan SBIS terendah terjadi pada bulan Mei 2010 sebesar 1.656 miliar sedangkan pada penempatan SBIS tertinggi pada bulan Januari 2012 sebesar 10.663 miliar, pada bulan Januari tahun 2013 – bulan Juni 2015 penempatan SBIS terus mengalami fluktuatif dan stagnan pada nominal 8.858 miliar. Besarnya penempatan SBIS setiap tahunnya mengindikasikan bahwa bank syariah kurang mampu mengalokasikan dananya kearah pembiayaan, semakin besar SBIS yang dialokasikan akan menyebabkan turunnya jumlah porsi pembiayaan yang akan disalurkan bank syariah dan sebaliknya. Tabel 4.6 Pembiayaan Bagi hasil 2010-2015 Sumber : SPS Bank Indonesia data diolah Dari Tabel diatas dapat dilihat bahwa selama periode 2010 sampai dengan bulan Juni 2015 jumlah pembiayaan mudharabah dan musyarakah yang disalurkan oleh bank umum syariah terus mengalami penigkatan. Besarnya penyaluran pembiayaan mudharabah dan musyarakah ini telah sejalan dengan besarnya dana pihak ketiga DPK yang dihimpun seperti sudah di jelaskan pada Tabel 4.6 dimana besarnya pembiayaan mudharabah dan musyarakah yang disalurkan hingga akhir bulan juni 2015 sebesar 68.939 miliar.

2. Uji Asumsi klasik

Data yang digunakan adalah data sekunder, untuk menentukan ketepatan model perlu dilakukan beberapa tahap pengujian yaitu dengan uji asumsi klasik Dalam Miliaran Rupiah Tahun 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Bulan Januari 16.919 23.160 28.892 40.119 52.007 63.623 Februari 17.317 23.283 29.347 40.952 52.554 63.833 Maret 17.932 23.755 29.542 42.959 54.081 65.858 April 18.565 23.900 30.745 44.314 56.633 67.060 Mei 19.181 24.473 31.757 45.911 57.923 68.939 Juni 20.013 25.844 33.202 47.686 59.960 68.939 Juli 20.501 26.187 33.345 49.278 61.298 Agustus 21.530 27.120 34.231 49.182 61.630 September 21.597 27.399 35.840 50.079 62.966 Oktober 22.354 27.919 36.645 51.585 62.998 November 23.248 28.412 37.714 52.558 64.313 Desember 23.255 29.189 39.690 53.499 63.741 yang meliputi : Uji normalitas, Uji Multikolinieritas, Uji Heteroskedastisitas, Uji Autokorelasi yang secara rinci dapat dijelaskan sebagai berikut :

a. Uji Normalitas

Sebelum melakukan uji statistik langkah awal yang harus dilakukan adalah penyaringan screening terhadap data yang akan diolah. Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah nilai residual yang telah di standari berdistribusi normal atau tidak. Nilai residual dikatakan berdistribusi normal jika nilai residual terstandarisasi tersebut sebagian besar mendekati nilai rata – rata yang sudah ditentukan. Untuk menguji normalitas data peneliti menggunakan dua pengujian yaitu Uji Kolmorogov – Smirnov dan Uji normal P-Plot. Adapun ketentuan pengujian ini adalah : jika nilai probabilitas atau Asymp. Sig. 2- tailed lebih besar dari level of significant α = 5 maka data berdistribusi normal. Sedangkan ketentuan untuk uji Normal P-P Plots yaitu jika gambar distribusi dengan titik-titik data menyebar di sekitar garis diagonal dan penyebaran titik-titik data searah mengikuti garis diagonal maka data pada variabel yang digunakan dinyatakan berdistribusi normal. Uji normal P-Plot dapat dilihat pada gambar 4.1 sebagai berikut : Gambar 4.1 Hasil Uji normal P-Plot Berdasarkan Gambar 4.1 diatas, dapat disimpulkan bahwa titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal oleh karena itu berdasarkan Uji normalitas bahwa analisis model regresi layak digunakan dan cukup memenuhi asumsi normalitas. Agar tidak berbeda pendapat dalam menginterprestasikan uji normal P-Plot, maka peneliti menggunakan Uji Kolmorogov – Smirnov agar mendapatkan hasil yang akurat, uji tersebut sebagai berikut : Tabel 4.7 Uji One-Sample Kolmorogov – Smirnov Berdasarkan Tabel 4.7 di atas uji normalitas data dengan One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test diperoleh angka probabilitas atau Asymp. Sig. 2-tailed Pembiayaan Basil DPK FDR NPF BI RATE SBIS N 66 66 66 66 66 66 Normal Parameters a Mean 4.5621182 5.08921 45E0 - 1.33993 12E-2 - 1.46052 03E0 .000000 3.68033 11E0 Std. Deviation 18685818 .196365 51 .019791 29 .097718 90 .960768 92 .177772 59 Most Extreme Differences Absolute .120 .132 .124 .138 .121 .101 Positive .097 .102 .124 .138 .121 .061 Negative -.120 -.132 -.094 -.091 -.069 -.101 Kolmogorov-Smirnov Z 973 1.074 1.011 .1.119 .981 .821 Asymp. Sig. 2-tailed .300 .199 .258 .164 .291 .511 a. Test distribution is Normal. variabel Pembiayaan Mudharabah Musyarakah sebesar 0,300. Nilai tersebut lebih besar apabila dibandingkan dengan taraf signifikansi α = 5 yaitu 0,135 0,05 sehingga distribusi data adalah normal. Demikian juga dengan variabel DPK, FDR keduanya berdistribusi normal yaitu DPK 0,199 0,05 dan FDR 0,258 0,05. Sedangkan variabel NPF, BI Rate dan SBIS ketiganya berdistribusi normal yaitu NPF 0,164 0,05, BI Rate 0,291 0,05, dan SBIS 0,511 0,05. Kesimpulan Berdasarkan uji normalitas data dengan One-Sample Kolmogrov-Smirnov setelah dilakukan bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed masing- masing variabel lebih besar dari tara f signifikansi α = 5 sehingga distribusi data dari keseluruhan variabel adalah normal.

b. Uji Multikolinieritas

Uji asumsi klasik yang harus dipenuhi selanjutnya adalah bahwa model persamaan regresi tidak terjadi korelasi yang signifikan antar variable bebasnya atau dalam statistiknya tidak terjadi mutikolinieritas, pada uji miltikolinieritas peneliti menggunakan dua uji yaitu : Uji mutikolinieritas dengan uji VIF Variance Inflation Factor dan Tolerance dan Uji Korelasi. Syarat dengan Uji VIF tolerance dapat dilihat dari nilai Tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10, sedangkan syarat untuk uji korelasi