Hasil dan Pembahasan HASIL DAN PEMBAHASAN

60 sekaligus keberhasilan Bank Muamalat. Dalam kurun waktu tersebut, Bank Muamalat berhasil membalikkan kondisi dari rugi menjadi laba berkat upaya dan dedikasi setiap kru Bank Muamalat, ditunjang oleh kepemimpinan yang kuat, strategi pengembangan usaha yang tepat, serta ketaatan terhadap pelaksanaan perbankan syariah secara murni. Hingga akhir tahun 2004, Bank Muamalat tetap merupakan bank syariah terkemuka di Indonesia dengan jumlah aktiva sebesar Rp 5,2 triliun, modal pemegang saham sebesar Rp 269,7 miliar serta perolehan laba bersih sebesar Rp 48,4 miliar pada tahun 2004. 2. Visi dan Misi Bank Muamalat Indonesia Tbk a. Visi Menjadi bank syariah utama di Indonesia, dominan di pasar spiritual, dikagumi di pasar rasional. b. Misi Menjadi role model Lembaga Keuangan Syariah dunia dengan penekanan pada semangat kewirausahaan, keunggulan manajemen, dan orientasi investasi yang inovatif untuk memaksimumkan nilai bagi stakeholder.

B. Hasil dan Pembahasan

1. Deskripsi Data Penelitian Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan fasilitas elektronik dengan menggunakan program Microsoft Excel, dan SPSS 16.0. Langkah pertama yang dilakukan oleh peneliti adalah melakukan teknik 61 penentuan sampel, yaitu jugdement sampling atau disebut juga purposive sampling . Sampel penelitian diperoleh dari laporan keuangan Bank Muamalat Indonesia Tbk dan data statistik laporan keuangan perbankan syariah yang dihimpun oleh Bank Indonesia selama periode 2005 sampai dengan tahun 2007, dengan kriteria sampel yang telah dibuat oleh penulis. Penelitian ini menggunakan sampel sebanyak 36 bulan dari data yang diperolah dengan variabel-variabel yang telah dipilih oleh peneliti, yaitu data bulanan Simpanan Mudharabah SM, data bulanan CAR, ROE, BOPO, NPF, dan FDR yang diterbitkan oleh Bank Indonesia dan Bank Muamalat Indonesia selama tahun pengamatan. Langkah selanjutnya adalah dengan meneliti laporan keuangan tahunan sampel, untuk mendapatkan data yang diperlukan sehubungan dengan penelitian yang dilakukan oleh peneliti. a. Simpanan Mudharabah Dalam hal ini adalah simpanan Mudharabah Trust Financing, Trust Investment . Total simpanan mudharabah merupakan keseluruhan dana nasabah yang disimpan dalam bentuk tabungan mudharabah dan deposito mudharabah. Data diperoleh dari laporan keuangan Bank Muamalat Indonesia dan laporan keuangan data statistik perbankan Syariah Bank Indonesia selama kurun waktu penelitian. Adapun data Simpanan Mudaharabah adalah seperti yang ada pada gambar 4.1 sebagai berikut: 62 20 40 60 80 100 BULAN JUNI DESEMBER 2007 2006 2005 20 40 60 80 100 BULAN JUNI DESEMBER 2007 2006 2005 Gambar 4.1 Data Simpanan Mudharabah Bank Muamalat Indonesia 2005-2007 Sumber: Bank Indonesia, Laporan Bulanan 2005-2007 data diolah b. ROE Return on Equity Capital ROE merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam mengelola capital yang ada untuk mendapatkan net income. Kasmir, 2007:280. Data diperoleh dari laporan keuangan Bank Muamalat Indonesia dan laporan keuangan data statistik perbankan Syariah Bank Indonesia selama kurun waktu penelitian. Adapun data ROE adalah seperti yang ada pada gambar 4.2 sebagai berikut: Gambar 4.2 Data ROE Bank Muamalat Indonesia 2005-2007 Sumber: Bank Indonesia, Laporan Bulanan 2005-2007 data diolah 63 20 40 60 80 100 BULAN JUNI DESEMBER 2007 2006 2005 c. CAR Capital Adequacy Ratio CAR merupakan rasio untuk mengukur permodalan dan cadangan penghapusan dalam menanggung perkreditan, terutama resiko yang terjadi karena bunga gagal tagih. Kasmir, 2007:277. Data diperoleh dari laporan keuangan Bank Muamalat Indonesia dan laporan keuangan data statistik perbankan Syariah Bank Indonesia selama kurun waktu penelitian. Adapun data CAR adalah seperti yang ada pada gambar 4.3 sebagai berikut: Gambar 4.3 Data CAR Bank Muamalat Indonesia 2005-2007 Sumber: Bank Indonesia, Laporan Bulanan 2005-2007 data diolah d. FDR Finance to Deposit Ratio FDR merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur komposisi jumlah pembiayaan yang diberikan dibandingkan dengan jumlah dana masyarakat dan modal sendiri yang digunakan. Kasmir, 2007:272. Data diperoleh dari laporan keuangan Bank Muamalat Indonesia dan laporan keuangan data statistik perbankan Syariah Bank Indonesia selama kurun waktu penelitian. Adapun data FDR adalah seperti yang ada pada gambar 4.4 sebagai berikut: 64 20 40 60 80 100 B U LA N FE BR U A R I A PR IL JU N I A G U S TU S O K TO B ER D E S EM B E R 2007 2006 2005 20 40 60 80 100 B U LA N FE BR U A R I A PR IL JU N I A G U S TU S O K TO B ER D E S EM B E R 2007 2006 2005 Gambar 4.4 Data FDR Bank Muamalat Indonesia 2005-2007 Sumber: Bank Indonesia, Laporan Bulanan 2005-2007 data diolah e. OCR Operating Cost RatioBOPO OCRBOPO merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur efisiensi dan kemampuan bank dalam melakukan kegiatan operasinya. Kiagus Andi, 2005. Data diperoleh dari laporan keuangan Bank Muamalat Indonesia dan laporan keuangan data statistik perbankan Syariah Bank Indonesia selama kurun waktu penelitian. Adapun data BOPO adalah seperti yang ada pada gambar 4.5 sebagai berikut: Gambar 4.5 Data BOPO Bank Muamalat Indonesia 2005-2007 Sumber: Bank Indonesia, Laporan Bulanan 2005-2007 data diolah 65 20 40 60 80 100 B U LA N FE BR U A R I A PR IL JU N I A G U S TU S O K TO B ER D E S EM B E R 2007 2006 2005 f. NPF Non Performing Financing NPF merupakan resiko pembiayaan bermasalah sehingga bank syariah perlu mengatur strategi agar tingkat NPF di bank syariah tidak dalam kondisi yang mengkhawatirkan. Pembiayaan bermasalah adalah suatu kondisi pembiayaan, dimana ada suatu penyimpangan utama dalam pembayaran kembali pembiayaan yang menyebabkan kelambatan dalam pengembalian atau diperlukan tindakan yuridis dalam pengembalian atau kemungkinan potensial loss. Data gambar 4.6 di bawah ini menunjukkan data NPF bulanan dari Januari 2005 sampai dengan Desember 2007. Data diperoleh dari Statistik Ekonomi dan Keuangan Bank Indonesia. Gambar 4.6 Data NPF Bank Muamalat Indonesia 2005-2007 Sumber: Bank Indonesia, Laporan Bulanan 2005-2007 data diolah 66 2. Analisis Pengujian dengan Analisis Jalur Path Analisys Analisis jalur ialah suatu teknik untuk menganalisis hubungan sebab akibat yang terjadi pada regresi berganda jika variabel bebasnya mempengaruhi variabel tergantung tidak hanya secara langsung tetapi juga secara tidak langsung. Adapun asumsi analisi jalur mengikuti asumsi umum regresi linear, yaitu: a. Model regresi harus layak. Kelayakan ini diketahui jika angka signifikansi pada ANOVA sebesar 0.05 b. Prediktor yang digunakan sebagai variabel bebas harus layak. Kelayakan ini diketahui jika angka Standard Error of Estimate Standard Deviation c. Koefesien regresi harus signifikan. Pengujian dilakukan dengan Uji T. Koefesien regresi signifikan jika T hitung T table nilai kritis d. Tidak boleh terjadi multikolinieritas, artinya tidak boleh terjadi korelasi yang sangat tinggi atau sangat rendah antar variabel bebas. e. Tidak terjadi otokorelasi. Terjadi otokorelasi jika angka Dubin dan Watson sebesar 1 dan 3. Untuk menyelesaikan penelitian ini, maka sebelumnya data dapat diolah dengan tahapan-tahapan sebagai berikut: a. Menentukan model diagram jalurnya berdasarkan paradigma hubungan variabel seperti di bawah ini: 67 Gambar 4.7 Model Diagram Jalur berdasarkan Paradigma Keterangan: ROE merupakan variabel bebas pertama dan diberi simbol X1 CAR merupakan variabel bebas kedua dan diberi simbol X2 FDR merupakan variabel bebas ketiga dan diberi simbol X3 BOPO merupakan variabel bebas keempat dan diberi simbol X4 NPF merupakan variabel bebas kelima dan diberi simbol X5 Simpanan Mudharabah merupakan variabel tergantung dan diberi simbol Y1 X1 X4 X3 X2 Y X5 68 b. Menentukan hipotesis, adapun hipotesis yang akan diuji sebagai berikut: 1 Ada hubungan korelasi antara ROE, CAR, FDR, BOPO, dan NPF. 2 ROE, CAR, FDR, BOPO, dan NPF secara bersama-sama mempengaruhi simpanan mudharabah baik secara sendiri-sendiri parsial maupun secara gabungan simultan. c. Membuat diagram jalur Gambar 4.8 Diagram Jalur X1 X4 X3 X2 Y X5 PyX1 PyX3 PyX4 PyX5 PyX2 rX 1 X 5 rX 1 X 4 rX 1 X 3 rX 1 X 2 rX 4 X 5 rX 3 X 5 rX 2 X 5 rX 2 X 3 rX 3 X 4 rX 2 X 4 69 Diagram jalur di atas hanya terdiri atas satu persamaan struktural yang juga disebut mempunyai substruktur. X1, X2, X3, X4, dan X5 disebut variabel eksogen dan Y sebagai variabel endogen. Persamaan strukturalnya dapat dilihat seperti di bawah ini: Y1 = PyX1 + PyX2 + PyX3 + PyX4 + PyX5 + d. Membuat desain variabel, memasukkan data, menganalisis data, dan menginterpretasi output. 1 Menganalisis Persamaan Regresinya. Pada bagian analisis regresi, analisis dibagi menjadi dua: pertama melihat pengaruh secara gabungan simultan dan kedua melihat pengaruh secara sendiri-sendiri parsial. Untuk melihat pengaruh ROE, CAR, FDR, BOPO, dan NPF secara simultan, maka dapat dilihat hasil dari penghitungan dalam model summary, dengan melihat angka R square R² di bawah ini. Tabel 4.1 Uji Koefisien Determinasi Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .820 a .672 .617 .15269 a. Predictors: Constant, NPF, CAR, ROE, BOPO, FDR Sumber: Data diolah 70 Besarnya angka R² adalah 0,672. Angka tersebut dapat digunakan untuk melihat besarnya pengaruh ROE, CAR, FDR, BOPO, dan NPF terhadap simpanan mudharabah dengan cara menghitung koefisien determinasi KD dengan menggunakan rumus berikut: KD = R² x 100 KD = 0,672 x 100 KD = 67,2 Angka tersebut mempunyai maksud bahwa pengaruh ROE, CAR, FDR, BOPO, dan NPF secara simultan terhadap simpanan mudharabah adalah 67,2. Adapun sisanya sebesar 32,8 100 - 67,2 dipengaruhi oleh faktor lain. Dengan kata lain, besar variabilitas simpanan mudharabah yang dapat diterangkan dengan menggunakan variabel ROE, CAR, FDR, BOPO dan NPF 67,2, sedangkan pengaruh sebesar 32,8 disebabkan oleh variabel lain di luar model ini. Untuk mengetahui apakah model regresi di atas sudah benar atau masih salah, maka diperlukan uji hipotesis. Uji hipotesis F digunakan untuk melihat pengaruh variabel secara simultan atau secara gabungan sebagaimana tertera dalam tabel di bawah ini. 71 Tabel 4.2 Uji F ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 1.433 5 .287 12.291 .000 a Residual .699 30 .023 1 Total 2.132 35 a. Predictors: Constant, NPF, CAR, ROE, BOPO, FDR b. Dependent Variabel: LNSM Sumber: Data diolah H0: Tidak ada hubungan linier antara ROE, CAR, FDR, BOPO, dan NPF dengan simpanan mudharabah. H1: Ada hubungan linier antara ROE, CAR, FDR, BOPO, dan NPF dengan simpanan mudharabah . Pengujian Uji F dapat dilakukan dengan dua cara. Pertama, membandingkan besarnya angka F penelitian F hitung dengan F tabel. Kedua, membandingkan angka taraf signifikansi sig hasil penghitungan dengan taraf signifikansi 0,05 5. Menggunakan cara pertama atau membandingkan besarnya angka F hitung dengan F tabel, yaitu menghitung F penelitian F hitung. F hitung menunjukkan angka sebesar 12,291. Membandingkan nilai pada F tabel dengan ketentuan sebagai berikut: Taraf signifikansi 0,05 dan Derajat Kebebasan DK dengan ketentuan numerator: jumlah variabel – 1 atau 6 – 1 = 5 dan denumerator: jumlah sampel sebesar 36. dengan ketentuan tersebut diperoleh angka F tabel sebesar 2,45. 72 Menentukan kriteria uji hipotesis sebagai berikut: - Jika F hitung F tabel maka H0 ditolak dan H1 diterima. - Jika F hitung F tabel maka H0 diterima dan H1 ditolak. Dari hasil perhitungan tadi, didapatkan angka F hitung sebesar 12,291 lebih besar dari F tabel sebesar 2,45. Maka, H0 ditolak dan H1 diterima. Artinya, ada hubungan linier antara ROE, CAR, FDR, BOPO, dan NPF dengan Simpanan Mudharabah. Menggunakan cara kedua atau membandingkan besarnya angka taraf signifikansi sebesar 0,05 dengan hipotesis sebagai berikut: Jika sig penelitian 0,05 maka H0 ditolak dan H1 diterima Jika sig penelitian 0,05 maka H0 diterima dan H1 ditolak Berdasarkan perhitungan di atas, angka signifikansi menunjukkan sebesar 0,000 lebih kecil dari nilai alpha 0,05 maka H0 ditolak dan H1 diterima. Artinya, ada hubungan linier antara ROE, CAR, FDR, BOPO, dan NPF dengan Simpanan Mudharabah . Untuk melihat besarnya pengaruh variabel ROE, CAR, FDR, BOPO, dan NPF terhadap Simpanan Mudharabah secara parsial, maka dapat digunakan dengan Uji T, sedangkan untuk melihat besarnya pengaruh angka beta atau Standardized Coeffecient di bawah ini. 73 Tabel 4.3 Uji T Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. Constant 15.562 .511 30.440 .000 ROE .007 .005 .187 1.566 .128 CAR -.010 .015 -.078 -.675 .505 FDR .000 .002 -.047 -.256 .799 BOPO .009 .005 .254 1.852 .074 1 NPF .088 .022 .773 4.090 .000 a. Dependent Variabel: LNSM Sumber: data diolah a Pengaruh antara ROE dan Simpanan Mudharabah Menentukan hipotesis: H0: Tidak terdapat pengaruh antara ROE dan simpanan mudharabah H1: Terdapat pengaruh antara ROE dan simpanan mudharabah Menghitung besarnya T hitung: Jika T hitung T tabel maka H0 ditolak dan H1 diterima Jika T hitung T tabel maka H0 diterima dan H1 ditolak Didasarkan hasil penghitungan di atas, diperoleh angka T hitung sebesar 1,566 lebih kecil dari T tabel sebesar 1,688 maka H0 diterima dan H1 ditolak. Artinya, tidak terdapat pengaruh antara ROE dengan simpanan mudharabah. Besarnya 74 pengaruh ROE terhadap simpanan mudharabah sebesar 0,187 atau dianggap tidak signifikan. Hal ini tercermin dalam angka signifikansi sebesar 0,128 yang lebih besar dari 0,05. b Pengaruh antara CAR dan Simpanan Mudharabah Menentukan hipotesis: H0: tidak terdapat pengaruh antara CAR dengan simpanan mudharabah H1: terdapat pengaruh antara CAR dengan simpanan mudharabah Menghitung besarnya T hitung: Jika T hitung T tabel maka H0 ditolak dan H1 diterima Jika T hitung T tabel maka H0 diterima dan H1 ditolak Berdasarkan hasil penghitungan di atas, diperoleh angka T hitung sebesar -0,675 lebih kecil dari nilai T tabel sebesar - 1,688 sehingga H0 diterima dan H1 ditolak. Artinya, tidak terdapat pengaruh antara CAR dengan Simpanan Mudharabah. Kemudian besarnya pengaruh CAR terhadap Simpanan Mudharabah adalah sebesar –0,078. Hal ini tercermin dalam angka signifikansi sebesar 0,505 yang lebih besar dari 0,05. c Pengaruh FDR dan Simpanan Mudharabah Menentukan hipotesis: H0: tidak terdapat pengaruh antara FDR dengan simpanan mudharabah 75 H1: terdapat pengaruh antara FDR dengan simpanan mudharabah Menghitung besarnya T hitung: Jika T hitung T tabel maka H0 ditolak dan H1 diterima Jika T hitung T tabel maka H0 diterima dan H1 ditolak Berdasarkan hasil di atas diperoleh angka T hitung sebesar -0,256 lebih kecil dari nilai T tabel sebesar 1,688 sehingga H0 diterima dan H1 ditolak. Artinya, tidak terdapat pengaruh antara FDR dengan simpanan mudharabah. Jika dilihat dari nilai beta maka besarnya pengaruh FDR terhadap loyalitas adalah sebesar -0,047. Hal ini tercermin dalam angka signifikansi sebesar 0,799 yang lebih besar dari 0,05. d Pengaruh BOPO dan Simpanan Mudharabah Menentukan hipotesis: H0: tidak ada pengaruh antara BOPO dengan simpanan mudharabah H1: terdapat pengaruh antara BOPO dengan simpanan mudharabah Menghitung besarnya T hitung: Jika T hitung T tabel maka H0 ditolak dan H1 diterima Jika T hitung T tabel maka H0 diterima dan H1 ditolak Berdasarkan hasil penghitungan diperoleh angka T hitung sebesar 1,852 lebih besar dari nilai T tabel sebesar 1,688 76 sehingga H0 ditolak dan H1 diterima Artinya, terdapat pengaruh antara BOPO dengan simpanan mudharabah. Besarnya pengaruh BOPO terhadap simpanan mudharabah sebesar 0,257 atau 25,7. Hal ini tercermin dalam angka signifikansi sebesar 0,074 yang lebih besar dari alpha 0,05. e Pengaruh antara NPF dan Simpanan Mudharabah Menentukan hipotesis: H0: tidak terdapat pengaruh antara NPF dengan simpanan mudharabah H1: terdapat pengaruh antara NPF dengan simpanan mudharabah Menghitung besarnya T hitung: Jika T hitung T tabel maka H0 ditolak dan H1 diterima Jika T hitung T tabel maka H0 diterima dan H1 ditolak Berdasarkan penghitungan di atas, maka diperoleh angka T hitung sebesar 4,090 lebih besar dari nilai T tabel sebesar 1,688 sehingga H0 ditolak dan H1 diterima. Artinya, terdapat pengaruh antara NPF dengan Simpanan Mudharabah . Besarnya pengaruh NPF terhadap Simpanan Mudharabah adalah 0,773 atau 77,3. Hal ini tercermin dalam angka signifikansi sebesar 0,000 yang lebih kecil dari alpha 0,05. 77 2 Menganalisis Persamaan Korelasinya Korelasi antara variabel ROE, CAR, FDR, BOPO, dan NPF. Untuk mengetahui korelasi antara ROE, CAR, FDR, BOPO, dan NPF dapat dilihat tabel di bawah ini: Tabel 4.4 Korelasi Correlations ROE CAR FDR BOPO NPF Pearson Correlation 1 -.272 -.169 .352 .110 Sig. 2-tailed .109 .325 .035 .522 ROE N 36 36 36 36 36 Pearson Correlation -.272 1 -.057 -.407 .084 Sig. 2-tailed .109 .742 .014 .627 CAR N 36 36 36 36 36 Pearson Correlation -.169 -.057 1 .349 -.818 Sig. 2-tailed .325 .742 .037 .000 FDR N 36 36 36 36 36 Pearson Correlation .352 -.407 .349 1 -.424 Sig. 2-tailed .035 .014 .037 .010 BOPO N 36 36 36 36 36 Pearson Correlation .110 .084 -.818 -.424 1 Sig. 2-tailed .522 .627 .000 .010 NPF N 36 36 36 36 36 . Correlation is significant at the 0.05 level 2-tailed. . Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed. Sumber: Data diolah 78 a Korelasi antara ROE dan CAR Berdasarkan perhitungan di atas diperoleh angka korelasi antara variabel ROE dan CAR sebesar -0,272. Untuk menafsir angka tersebut, digunakan kriteria sebagai berikut: Jonathan Sarwono, 2006: 166 • 0 – 0,25 : Korelasi sangat lemah • 0,25 – 0,5 : Korelasi cukup • 0,5 – 0,75 : Korelasi kuat • 0,75 – 1 : Korelasi sangat kuat Korelasi sebesar -0,272 mempunyai maksud hubungan antara variabel ROE dan CAR cukup dan tidak searah karena hasilnya negatif. Tidak searah artinya, jika ROE tinggi maka CAR tidak berlaku sebaliknya. Korelasi dua variabel bersifat tidak signifikan karena angka signifikannya sebesar 0,109 lebih besar dari nilai alpha sebesar 0,05. b Korelasi antara ROE dan FDR Berdasarkan perhitungan di atas, maka diperoleh angka korelasi antara ROE dan FDR sebesar -0,169. Korelasi sebesar -0,169 mempunyai maksud hubungan antara variabel ROE dan FDR sangat lemah dan tidak searah karena hasilnya negatif. Tidak searah maksudnya, jika ROE tinggi, maka FDR tidak berlaku sebaliknya. Korelasi dua variabel bersifat tidak signifikan karena angka signifikannya sebesar 0,325 lebih besar dari nilai alpha sebesar 0,05. 79 c Korelasi antara ROE dan BOPO Berdasarkan perhitungan di atas, maka diperoleh angka korelasi antara ROE dan BOPO sebesar 0,352. Korelasi sebesar 0,352 mempunyai maksud hubungan antara variabel ROE dan BOPO cukup kuat dan searah karena hasilnya positif. Searah maksudnya jika ROE tinggi maka BOPO juga akan tinggi. Korelasi dua variabel bersifat signifikan karena angka signifikansinya sebesar 0,035 lebih kecil dari nilai alpha sebesar 0,05. d Korelasi antara ROE dan NPF Berdasarkan perhitungan di atas, maka diperoleh angka korelasi antara ROE dan NPF sebesar 0,110. Korelasi sebesar 0,110 mempunyai maksud hubungan antara variabel ROE dan NPF sangat lemah. Korelasi dua variabel bersifat tidak signifikan, karena angka signifikansinya sebesar 0,522 lebih besar dari nilai alpha sebesar 0,05. e Korelasi antara CAR dan FDR Berdasarkan perhitungan di atas, maka diperoleh angka korelasi antara CAR dan FDR sebesar -0,057. Korelasi sebesar -0,057 mempunyai maksud hubungan antara variabel CAR dan FDR sangat lemah dan tidak searah karena hasilnya negatif. Tidak searah maksdunya adalah jika CAR tinggi maka belum tentu FDR juga akan tinggi. Korelasi dua variabel bersifat tidak 80 signifikan, karena angka signifikansinya sebesar 0,742 lebih besar dari nilai alpha sebesar 0,05. f Korelasi antara CAR dan BOPO Berdasarkan perhitungan di atas, maka diperoleh angka korelasi antara CAR dan BOPO sebesar -0,407. Korelasi sebesar -0,407 mempunyai maksud hubungan antara variabel CAR dan BOPO cukup kuat dan tidak searah. Tidak searah maksudnya adalah, jika CAR tinggi maka belum tentu bagi BOPO. Korelasi dua variabel bersifat signifikan, karena angka signifikansinya sebesar 0,014 lebih kecil dari nilai alpha sebesar 0,05. g Korelasi antara CAR dan NPF Berdasarkan perhitungan di atas maka diperoleh angka korelasi antara CAR dan NPF sebesar 0,084. Korelasi sebesar 0,084 mempunyai maksud hubungan antara variabel CAR dan NPF sangat lemah karena hasilnya kurang dari 0,25. Korelasi dua variabel bersifat tidak signifikan karena angka signifikansinya sebesar 0,627 lebih besar dari nilai alpha sebesar 0,05. h Korelasi antara FDR dan BOPO Berdasarkan perhitungan di atas maka diperoleh angka korelasi antara FDR dan BOPO sebesar 0,349. Korelasi sebesar 0,349 mempunyai maksud hubungan yang cukup kuat dan 81 searah karena hasilnya positif. Searah maksudnya jika FDR tinggi maka BOPO juga akan tinggi. Korelasi dua variabel bersifat signifikan karena nilai signifikansinya sebesar 0,037 lebih kecil dari nilai alpha sebesar 0,05. i Korelasi antara FDR dan NPF Berdasarkan perhitungan di atas maka diperoleh angka korelasi antara FDR dan NPF sebesar -0,818. Korelasi sebesar - 0,818 mempunyai maksud hubungan yang sangat kuat dan searah karena hasilnya menunjukkan angka lebih 0,75. Korelasi dua variabel bersifat signifikan karena nilai signifikansinya sebesar 0,000 lebih kecil dari nilai alpha sebesar 0,05. j Korelasi antara BOPO dan NPF Berdasarkan perhitungan di atas maka diperoleh angka korelasi antara BOPO dan NPF sebesar -0,424. Korelasi sebesar -0,424 mempunyai maksud hubungan yang cukup kuat dan tidak searah karena hasilnya negatif. Korelasi dua variabel bersifat signifikan karena nilai signifikansinya sebesar 0,010 lebih kecil dari nilai alpha sebesar 0,05. Berdasarkan hasil output dari uji regresi dan korelasi variabel independent terhadap variabel dependen, maka dapat digambarkan hasil diagram jalurnya seperti di bawah ini: 82 ROE BOPO FDR CAR SM NPF 0,187 -0,047 0,257 0,773 -0,078 0,110 0,325 -0,169 -0,272 -0,424 -0,818 0,084 -0,057 0,349 -0,407 Gambar 4.9 Hasil Diagram Jalur 83

BAB V KESIMPULAN DAN IMPLIKASI