Uji Lagrange Multiplier LM Test Kesimpulan

Oleh karena nilai D-W 1,827 lebih besar dari batas atas du 1,778 dan kurang dari 4 – 1,778 = 2,222 4 – du, maka dapat disimpulkan tidak terdapat masalah autokorelasi positif atau negatif du d 4 – du atau 1,778 1.827 2,222 atau dengan kata lain terdapat autokorelasi

b. Uji Lagrange Multiplier LM Test

Uji LM test lebih tepat digunakan dibandingkan uji DW terutama bila sampel yang digunakan relatif besar. Uji LM akan menghasilkan statistik Breusch-Godfrey BG Test. Untuk menguji BG Test langkah awal yang harus dilakukan ialah mendapatkan nilai residual. Setelah nilai residual diperoleh, kemudian membentuk variabel Lag residual Ut dengan cara melakukan transformasi data. Adapun tampilan output BG Test yang diperoleh peneliti dapat dilihat pada tabel 4.11 di bawah ini. Tabel 4.8 Uji Autokorelasi LM Test P e n g a m Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Std. Error Beta 1 Constant 28,262 1,882 15,020 ,000 DPK 1,069E-013 ,000 ,577 4,849 ,000 LDR ,028 ,009 ,303 3,156 ,002 CAR -,032 ,026 -,163 -1,227 ,224 NPL ,087 ,056 ,207 1,566 ,122 ROA -,084 ,064 -,144 -1,326 ,189 SBI -,269 ,280 -,103 -,959 ,341 a. Dependent Variable: Unstandardized Residual Universitas Sumatera Utara Pada tampilan output terlihat bahwa koefisien parameter untuk variabel Auto Lag menunjukkan probabilitas signifikan 0.341 di atas 0.05. Dalam hal ini berarti data tidak terdapat autokorelasi.

c. Uji Run Test

Metode ini diperkenalkan oleh Geary sebagai uji nonparametrik dengan tanda positif dan negatif. Kaidah keputusan dalam metode ini adalah; tidak menolak hipotesis nol jika taksiran R berada pada jarak interval, dan menolak hipotesis nol jika taksiran R di luar batas interval. Run test sebagai bagian dari statistik non-parametrik dapat pula digunakan untuk menguji apakah antar residual terdapat korelasi yang tinggi. Jika antar residual tidak terdapat hubungan korelasi maka dikatakan bahwa residual adalah acak atau random. Run test digunakan untuk melihat apakah data residual terjadi secara random atau tidak sistematis. H0 : residual res_1 random acak HA : residual res_1 tidak random Ghozali, 2013:120. Dibawah ini adalah tampilan output SPSS mendeteksi autokorelasi dengan Run Test. Tabel 4.9 Uji Autokorelasi Run Test Runs Test Unstandardized Residual Test Value a ,19015 Cases Test Value 39 Cases = Test Value 39 Total Cases 78 Number of Runs 34 Z -1,368 Asymp. Sig. 2- tailed ,171 a. Median Universitas Sumatera Utara Hasil output SPSS menunjukkan bahwa nilai test adalah 0.19015 dengan probabilitas 0.171. signifikan pada 0.05 yang berarti hipotesis nol diterima, sehingga dapat disimpulkan bahwa residual adalah random acak atau tidak terjadi autokorelasi antar nilai residual. Beberapa pengujian di atas telah dilakukan oleh peneliti untuk mendeteksi terdapat atau tidaknya autokorelasi. Dan hasilnya menunjukkan bahwa melalui ketiga pengujian tersebut tidak ditemukan terjadi autokorelasi pada data sehingga data dapat digunakan ke pengujian selanjutnya. Beberapa pengujian di atas telah dilakukan oleh peneliti untuk mendeteksi terdapat atau tidaknya autokorelasi. Dan hasilnya menunjukkan bahwa melalui ketiga pengujian tersebut tidak ditemukan terjadi autokorelasi pada data sehingga data dapat digunakan ke pengujian selanjutnya.

4.2.3 Analisis Regresi

Dari hasil uji asumsi klasik disimpulkan bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah memenuhi model estimasi yang Best Linear Unbiased Estimator BLUE dan layak dilakukan analisis regresi. Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda. Berikut ini adalah hasil pengolahan data dengan program SPSS Statistics 21.0. Pengolahan data dengan menggunakan regresi linear dilakukan dalam beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara variabel independen dan variabel dependen, melalui pengaruh Dana Pihak Ketiga, Loan to Deposit Ratio, Capital Adequacy Ratio, Non Performing Loan, Return on Asset, Suku Bunga SBI terhadap Jumlah Penyaluran Kredit. Berikut ini adalah hasil regresi yang disajikan dalam bentuk tabel. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.10 Hasil Analisis Regresi Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 28,262 1,882 15,020 ,000 DPK 1,069E-013 ,000 ,577 4,849 ,000 LDR ,028 ,009 ,303 3,156 ,002 CAR -,032 ,026 -,163 -1,227 ,224 NPL ,087 ,056 ,207 1,566 ,122 ROA -,084 ,064 -,144 -1,326 ,189 SBI -,269 ,280 -,103 -,959 ,341 a. Dependent Variable: LN_KR Berdasarkan tabel di atas di peroleh persamaan regresi sebagai berikut: Y = 28,262 + 1,069X1 + 0.28X 2 – 0,32X 3 + 0.87X 4 – 0.84X 5 – 2.69X 6 + ε Keterangan: 1. Konstanta sebesar 28,262 menunjukkan bahwa apabila tidak variabel independen Dana Pihak Ketiga, Loan to Deposit Ratio, Capital Adequacy Ratio, Non Performing Loan, Return on Asset, Suku Bunga SBI = 0 maka Jumlah Kredit yang yang di berikan oleh Bank BUMN dan Bank Swasta yang terdaftar di BEI adalah sebesar Rp 28,262. 2. β 1 sebesar 1,069 dan X 1 adalah Dana Pihak Ketiga, menunjukkan bahwa DPK memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap penyaluran kredit pada BUMN dan Bank Swasta yang terdaftar di BEI 3. β 2 sebesar 0,28 dan X 2 adalah Loan to Deposit Ratio, menunjukkan bahwa LDR memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap penyaluran kredit pada BUMN dan Bank Swasta yang terdaftar di BEI Universitas Sumatera Utara 4. β 3 sebesar -0,32 dan X 3 adalah Capital Adequacy Ratio, menunjukkan bahwa CAR memiliki pengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap penyaluran kredit pada BUMN dan Bank Swasta yang terdaftar di BEI 5. β 4 sebesar 0,87 dan X 4 adalah Non Performing Loan, menunjukkan bahwa NPL memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap penyaluran kredit pada BUMN dan Bank Swasta yang terdaftar di BEI 6. β 5 sebesar -0,84 dan X 5 adalah Return On Asset, menunjukkan bahwa ROA memiliki pengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap penyaluran kredit pada BUMN dan Bank Swasta yang terdaftar di BEI 7. β 6 sebesar -2,69 dan X 6 adalah Suku Bunga SBI, menunjukkan bahwa Suku Bunga SBI memiliki pengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap penyaluran kredit pada BUMN dan Bank Swasta yang terdaftar di BEI

4.2.4 Pengujian Hipotesis Penelitian

Pengujian hipotesis penelitian dilakukan untuk menguji keempat hipotesis penelitian yang telah dipaparkan sebelumnya. Untuk mengetahui apakah variabel independen dalam model regresi berpengaruh terhadap variabel dependen, maka dilakukan pengujian dengan menggunakan uji t t test dan uji F F test.

4.2.4.1 Analisis Koefisien Determinasi

Koefisien dete rminasi R Square R 2 menunjukkan seberapa besar variabel independen menjelaskan variabel dependennya. Nilai R square adalah dari nol sampai satu. Nilai R square yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi Universitas Sumatera Utara yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen. Kelemahan mendasar penggunaan R square adalah setiap penambahan variabel independen kedalam model maka R square pasti meningkat meskipun variabel independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Oleh karena itu banyak peneliti yang menganjurkan untuk menggunakan nilai adjusted R square saat mengevaluasi model regresi yang terbaik. Dibawah ini akan ditampilan hasil analisis koefisien determinasi yang diperoleh peneliti. Tabel 4.11 Hasil Analisis Koefisien Determinasi Model Summary b Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,983 a ,966 ,964 1790015574 0083,24000 a. Predictors: Constant, SBI, CAR, ROA, LDR, DPK, NPL b. Dependent Variable: LN_KR Sumber: hasil pengolahan SPSS Pada tabel diatas, model summary besarnya adjusted R square adalah 0,983, hal ini berarti bahwa 98,3 dari variasi atau perubahan dalam Jumlah Penyaluran Kredit dapat dijelaskan oleh variabel independennya Dana Pihak Ketiga, Loan to Deposit Ratio, Capital Adequacy Ratio, Non Performing Loan, Return on Asset, Suku Bunga SBI, sedangkan sisanya 1,7 dijelaskan oleh variabel lain diluar model. Universitas Sumatera Utara

4.2.4.2 Uji Regresi Parsial Uji t

Uji statistik t dilakukan untuk menguji pengaruh dari variabel independen terhadap variabel dependennya secara individu. Untuk menguji apakah hipotesis yang diajukan diterima atau ditolak digunakan statistik t uji t. Jika t hitung t tabel, maka Ho diterima atau Ha ditolak, sedangkan jika t hitung t tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima. Berdasarkan hasil pengolahan SPSS, diperoleh hasil sebagai berikut : Tabel 4.12 Hasil Uji t Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 28,262 1,882 15,020 ,000 DPK 1,069E-013 ,000 ,577 4,849 ,000 LDR ,028 ,009 ,303 3,156 ,002 CAR -,032 ,026 -,163 -1,227 ,224 NPL ,087 ,056 ,207 1,566 ,122 ROA -,084 ,064 -,144 -1,326 ,189 SBI -,269 ,280 -,103 -,959 ,341 a. Dependent Variable: LN_KREDIT Sumber : Hasil Pengolahan SPSS a. Dari tabel regresi dapat dilihat besarnya t hitung untuk variabel Dana Pihak Ketiga X 1 sebesar 4,849 dengan nilai signifikansi 0,000. T tabel adalah 1,976, sehingga t hitung t tabel 4,849 1,976 . Signifikansi penelitian ini juga menunjukkan angka yang lebih kecil dari 0,05 0.000 0,05, maka dapat disimpulkan Ho ditolak dan DPK X 1 berpengaruh secara signifikan terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Y yang mengidentifikasikan bahwa semakin tinggi DPK yang di peroleh maka semakin tinggi pula Jumlah Penyaluran Kredit, begitu juga sebaliknya Universitas Sumatera Utara b. Dari tabel regresi dapat dilihat bahwa besarnya t hitung untuk variable Loan To Deposit Ratio X 2 sebesar 3,156 dengan nilai signifikansi 0,02, sedangkan t tabel adalah 1,976, sehingga t hitung t tabel 3,156 1,976. Signifikansi penelitian ini menunjukkan angka yang lebih kecil dari 0,05 0,02 0,05, maka dapat disimpulkan Ho ditolak dan Loan to Deposit Ratio X 2 berpengaruh secara signifikan terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Y yang mengidentifikasikan bahwa semaikin tinggi LDR yang di peroleh maka semakin tinggi pula Jumlah Penyaluran Kredit Y. c. Dari tabel dapat dilihat bahwa besarnya t hitung untuk variabel Capital Adequacy Ratio X 3 sebesar -1.227 dengan nilai signifikansi 0,224. Hasi uji statistik tersebut menunjukkan bahwa t hitung adalah 1,227 dimutlakkan, sedangkan t tabel adalah 1,976 sehingga t hitung t tabel 1,227 1,976. Signifikansi penelitian ini juga menunjukkan angka yang lebih besar dari 0,05 0,224 0,05, maka dapat disimpulkan Ho diterima bahwa Capital Adequacy Ratio X 3 tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Y. d. Dari tabel dapat dilihat bahwa besarnya t hitung untuk variabel Non Performing Loan X 4 sebesar 1,566 dengan nilai signifikansi 0,122. Hasil uji statistik tersebut menunjukkan bahwa t hitung adalah 1,566, sedangkan t tabel adalah 1,976 sehingga t hitung t tabel 1,566 1,976. Signifikansi penelitian ini menunjukkan angka yang lebih besar dari 0,05 0,122 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima bahwa Non Performing Loan X 4 tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Y e. Dari tabel dapat dilihat bahwa besarnya t hitung untuk variabel Return on Asset X 5 sebesar -1,326 dengan nilai signifikansi 0,189. Hasil uji statistik tersebut menunjukkan Universitas Sumatera Utara bahwa t hitung adalah 1,326 dimutlakkan, sedangkan t tabel adalah 1,976 sehingga t hitung t tabel 1,326 1,976. Signifikansi penelitian ini juga menunjukkan angka yang lebih besar dari 0,05 0,189 0,05, maka dapat disimpulkan H0 diterima bahwa Return On Asset X 5 tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Y. f. Dari tabel dapat dilihat bahwa besarnya t hitung untuk variabel Suku Bunga SBI X 6 sebesar -0,959 dengan nilai signifikansi 0,341. Hasil uji statistik tersebut menunjukkan bahwa t hitung adalah 0,959 dimutlakkan, sedangkan t tabel adalah 1,976 sehingga t hitung t tabel 0,959 1,976. Signifikansi penelitian ini juga menunjukkan angka yang lebih besar dari 0,05 0,341 0,05, maka dapat disimpulkan H0 diterima bahwa Suku Bunga SBI X 6 tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Y.

4.2.4.3 Uji Regresi Simultan Uji f

Uji signifikan simultan yang sering disebut dengan uji F ini dilakukan untuk menguji pengaruh yang ditimbulkan oleh keseluruhan variabel independen yang ada dalam model terhadap variabel dependennya. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan menggunakan program SPSS versi 17, maka diperoleh hasil sebagai berikut : Universitas Sumatera Utara Tabel 4.13 Hasil Uji f ANOVA a Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 1254652601 7011420000 0000000000 0,000 6 2091087669 5019035000 0000000000, 000 652,617 ,000 b Residual 4421734942 1654425000 000000000,0 00 138 3204155755 1923494000 0000000,000 Total 1298869951 1227964000 0000000000 0,000 144 a. Dependent Variable: KREDIT b. Predictors: Constant, SBI, CAR, ROA, LDR, DPK, NPL Hasil uji ANOVA atau F test menunjukkan F hitung sebesar 652,617dengan tingkat signifikansi 0,000, sedangkan F tabel sebesar 2,0986 dengan signifikansi 0,05. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak , artinya bahwa dana pihak ketiga X 1 , loan to deposit ratio X 2 , capital adequacy ratio X 3 , non performing loan X 4 , return on asset X 5 , dan suku bunga SBIX 6 secara Ba simultan berpengaruh secara signifikan terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Y karena F hitung F tabel 652,617 2,0986 dan signifikansi penelitian lebih kecil dari 0,05 0,000 0,05. Universitas Sumatera Utara

4.3 Pembahasan Hasil Penelitian

Hasil uji variabel secara parsial dapat dijelaskan sebagai berikut: 1. Berdasarkan hasil penelitian dapat diketahui bahwa rata-rata Jumlah Penyaluran Kredit Y adalah 28,9960 dengan nilai minimum 21,19 dan maksimum 33,79. 2. Pengaruh Dana Pihak Ketiga X 1 terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Y adalah variabel ukuran perusahaan dengan nilai β1 sebesar 4,849 menunjukkan hubungan yang searah, dimana setiap bertambahnya dana pihak ketiga yang di terima oleh perusahaan perbankan X 1 maka akan memperbanyak Jumlah Penyaluran Kredit Y. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa Dana Pihak Ketiga X 1 berpengaruh positif dan berpengaruh secara signifikan terhadap Jumlah Penyaluran Kredit pada Bank BUMN dan Bank Swasta . 3. Pengaruh Loan to Deposit Ratio X 2 terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Y adalah variabel Loan to Deposit Ratio dengan nilai β2 sebesar 3,156 menunjukkan hubungan yang searah. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa Loan to Deposit Ratio X 2 berpengaruh positif dan berpengaruh secara signifikan terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Y. Hal ini dikarenakan bahwa nilai LDR semakin tinggi maka menunjukkan kemampuan kredit yang telah disalurkan oleh bank juga semakin tinggi guna memenuhi kewajiban jangka pendeknya. Dan sebaliknya, semakin rendah nilai LDR yang ada menunjukkan bahwa kemampuan kredit yang disalurkan oleh bank juga semakin rendah guna memenuhi kewajiban jangka pendeknya. Menurut Galih 2011 dan Yuwono 2012 LDR berpengaruh positif terhadap jumlah penyaluran kredit perbankan Universitas Sumatera Utara 4. Pengaruh Capital Adequacy Ratio X 3 terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Y adalah variabel Capital Adequacy Ratio dengan nilai β3 sebesar –1,227 menunjukkan hubungan yang berlawanan arah. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa Capital Adequacy Ratio berpengaruh negatif dan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Y. Hal ini dikarenakan jika nilai CAR tinggi maka akan meningkatkan kemampuan dalam hal finansial termasuk mengantisipasi kerugian yang timbul dari aktivitas penyaluran kredit perbankan. Dengan tingkat CAR yang besar sekaligus akan meningkatkan kepercayaan diri perbankan dalam menyalurkan kreditnya. Oleh karena itu semakin tinggi kecukupan modal, maka semakin besar pula kemampuan perbankan dalam menyalurkan kreditnya. Menurut Satria dan Subegti 2010 dan Oktaviani 2012 CAR berpengaruh positif terhadap jumlah penyaluran kredit perbankan.

5. Pengaruh tingkat Non Performing Loan X

4 terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Y adalah variabel Non Performing Loan dengan nilai β4 sebesar 1,566 menunjukkan hubungan yang searah. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa Non Performing Loan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap jumlah penyaluran kredit Y. Hal ini dikarenakan jika NPL searah dengan jumlah penyaluran kredit akan terlihat jelas bahwa kredit yang disalurkan tersebut memiliki tingkat resiko kredit gagal bayar yang tinggi sehingga ini akan membuat laba perusahaan perbankan terkhusus Bank BUMN dan Bank Swasta akan mendapatkan laba sedikit. 6. Pengaruh Return On Asset X 5 terhadap jumlah penyaluran kreditY adalah variabel Return On Asset dengan nilai β5 spebesar – 1,326 menunjukkan hubungan yang berlawanan Universitas Sumatera Utara arah . Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa reputasi Return On Asset X 5 berpengaruh negatif dan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap jumlah penyaluran kredit Y. Hasil ini menunjukkan semakin kecil ROA maka semakin kecil pula tingkat keuntungan yang dicapai oleh bank, dan artinya semakin tidak baik pula posisi dana tersebut sebagai penggunaan asset. Dengan kata lain bank tersebut tidak optimal dalam penggunan aktivanya untuk memperoleh pendapatan. Sebaiknya kegiatan kredit yang dilakukan oleh bank harus dilakukan secara optimal untuk memperoleh pendapatan yang optimal. 7. Pengaruh tingkat suku bunga SBI X 6 terhadap jumlah penyaluran kredit adalah variabel suku bunga SBI dengan nilai β6 sebesar -0,959 menunjukkan hubungan yang berlawanan arah. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa suku bunga SBI X 6 berpengaruh negatif dan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap jumlah penyaluran kredit Y. Hal ini menunjukkan bahwa jika suku bunga SBI rendah maka penyaluran kredit perbankan akan meningkat, serta sebaliknya. Universitas Sumatera Utara

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Hasil perhitungan dan analisis yang telah diperoleh menunjukkan bahwa terdapat tujuh kesimpulan yang dapat diambil, yaitu: 1. Berdasarkan hasil analisis data yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa dana pihak ketiga X 1 secara parsial memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Y. 2. Loan to Deposit Ratio LDR X 2 secara parsial berpengaruh positif dan berpengaruh secara signifikan terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Y. 3. Capital Adequacy Ratio CAR X 3 secara parsial berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Y 4. Non Performing Loan LDR X 4 secara parsial berpengaruh secara positif dan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Y. 5. Retrun On Asset ROA X 5 secara parsial berpengaruh negatif dan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Y. 6. Suku Bunga SBI X 6 , secara parsial berpengaruh negatif dan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Jumlah Penyaluran Kredit Y. 5.2. Saran Berdasarkan hasil penelitian ini, peneliti mencoba memberikan saran, antara lain: 1. Bagi peneliti selanjutnya dapat menambah variabel penelitian lainnya dan memperpanjang periode penelitian sehingga diperoleh hasil yang lebih akurat lagi. Universitas Sumatera Utara 2. Penelitian selanjutnya dapat lebih menjelaskan secara spesifik tentang kecukupan modal,karena penelitian yang telah dilakukan langsung kepada cadangan modal CAR kurang menjelaskan pada cadangan modal inti dan cadangan modal pelengkap 3. Penelitian selanjutnya dapat menggunakan variabel yang berkaitan dengan tingkat kesehatan bank metode CAMEL, dalam penelitian ini hanya melakukan penelitian pada capital, earnings dan liquidity. Sebaiknya penelitian selanjutnya dapat melanjutkan dari segi asset dan management pada perusahaan perbankan yang akan diteliti. 4. Bagi manajemen bank agar dapat memperhatikan data-data yang dimasukkan ke dalam BEI agar data-data tersebut dapat sinkron dengan faktor-faktor yang lain. Sehingga data tersebut dapat digunakan sesuai kebutuhan penulis. Universitas Sumatera Utara DAFTAR PUSTAKA Mulyono. 2006. Statistik Untuk Ekonomi dan Bisnis. edisi ketiga. cetakan pertama. Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia Francisca dan Siregar, 2009, Menguji Pengaruh Faktor Internal Bank Terhadap Volume Kredit. SKRIPSI Stata Satu Manajemen.Sumatera Utara : USU. Dendawijaya, Lukman.2000.Manajemen Perbankan. Cetakan Pertama. Jakarta: Ghalia Indonesia Galih, Tito Adhitya.2011. Pengaruh dana Pihak Ketiga, Capital Adequacy Ratio, Non Performing Loan, Return On Asset, dan Loan to deposit Ratio terhadap jumlah Penyaluran Kredit pada Bank Indonesia. SKRIPSI Strata Satu.Ekonomi. Semarang : Unversitas Diponegoro Triasdini, Himaniar. 2010. Pengaruh CAR, NPL, Dan ROA Terhadap Penyaluran Kredit Modal Kerja.SKRIPSI Strata Satu. Ekonomi. Semarang : Unversitas Diponegoro Pratama, Billy Arma.2010.Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kebijakan Penyaluran Kredit Perbankan.TESIS Strata Dua. Magister Manajemen.Semarang : Unversitas Diponegoro. Agoes, Sukirno, 2004. Auditing, Edisi kedua, Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, Jilid I, Jakarta Meydianawathi, Luh Gede. 2007.Analisis Perilaku Penawaran Kredit PerbankanKepada Sektor UMKM di Indonesia 2002-2006. Buletin Studi Ekonomi Vol.12 No.2 Febryani, Anita dan Rahadian Zulfadin. 2003. Analisis Kinerja Bank Devisa dan Bank Non Devisa di Indonesia.Kajian Ekonomi dan keuangan Vol.7 No.4. 38 – 54 Dendawijaya, Lukman.2003 “Manajemen Perbankan”. Jakarta:Penerbit Ghalia Indonesia. Kasmir.2002. Dasar – Dasar Perbankan. Jakarta :PT. Rajagrafindo Persada. Kasmir. 2011. Analisis Laporan Keuangan. Jakarta : PT Rajagrafindo Persada. Oktaviani.2012.Pengaruh DPK, ROA, CAR, NPL, dan Jumlah SBI Terhadap Penyaluran Kredit Perbankan Studi Pada Bank UmumGo Publicdi Indonesia Periode 2008-2011. SKRIPSI Strata Satu. Ekonomik dan Bisnis. Unversitas Diponegoro.Semarang Warjiyo, Perry.2005. Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter di Indonesia. Jakarta : Pusat Pendidikan dan Studi Kebanksentralan. Universitas Sumatera Utara Arisandi, Desi.2008. Analisis Faktor Penawaran Kredit Pada Bank Umum Di Indonesia. SKRIPSI Strata Satu. Manajemen Perbankan. Unversitas Gunadarma. Maulidina, Defi.2006. Pengaruh DPK, ROA, CAR, NPl, dan Jumlah SBI Terhadap Penyaluran Kredit Perbankan. SKRIPSI Strata Satu. Ekonomi dan Bisnis. Semarang : Unversitas Diponegoro. Satria, Dias dan Subegti, Rangga Bagus. 2010. Determinasi Penyaluran Kredit Bank Umum di Indonesia Periode 2006-2009. JurnalKeuangan dan Perbankan, 143, 415-424. SKNo.167DIKTIKep2007. Dahlan Siamat, 2005. Manajemen Lembaga Keuangan. “Kebijakan Moneter dan Perbankan”, Jakarta : Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, edisi kesatu. Husein Umar, 2005. Metode Penelitian Untuk Skripsi dan Tesis Bisnis, Jakarta : PT. Raja Grafindo Persada, edisi ketiga. Ikatan Akuntan Indonesia IAI, 2004.Standar Akuntansi Keuangan, Jakarta : Salemba Empat,edisi revisi 2000. Ghozali, I. 2005. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS Edisi Ketiga Cetakan Kelima. Semarang : Universitas Diponegoro Universitas Sumatera Utara LAMPIRAN 1 DAFTAR POPULASI PERUSAHAAN NO KODE BANK NAMA BANK Kriteria Sample Sampel 1 2 3 1 AGRO BANK RAKYAT INDONESIA AGRONIAGA TBK    Sampel 1 2 BABP BANK ICB BUMIPUTERA TBK    Sampel 2 3 BACA BANK CAPITAL INDONESIA TBK    Sampel 3 4 BAEK BANK EKONOMI RAHARJA TBK    Sampel 4 5 BBCA BANK CENTRAL ASIA TBK    Sampel 5 6 BBKP BANK BUKOPIN TBK    Sampel 6 7 BBMD BANK MESTIKA DHARMA TBK  X X - 8 BBNI BANK NEGARA INDONESIA TBK    Sampel 7 9 BBNP BANK NUSANTARA PARAHYANGAN TBK    Sampel 8 10 BBRI BANK RAKYAT INDONESIA PERSERO TBK    Sampel 9 11 BBTN BANK TABUNGAN NEGARA PERSERO TBK    Sampel 10 12 BCIC BANK MUTIARA TBK    Sampel 11 13 BDMN BANK DANAMON INDONESIA TBK    Sampel 12 14 BEKS BANK PUNDI INDONESIA TBK    Sampel 13 15 BINA PT BANK INA PERDANA TBK    Sampel 14 16 BKSW BANK QNB KESAWAN TBK    Sampel 15 17 BMRI BANK MANDIRI PERSERO TBK    Sampel 16 18 BNBA BANK BUMI ARTA TBK    Sampel 17 19 BNGA BANK CIMB NIAGA TBK    Sampel 18 20 BNII BANK INTERNASIONAL INDONESIA TB    Sampel 19 21 BNLI BANK PERMATA TBK    Sampel 20 22 BSIM BANK SINARMAS TBK  X  - 23 BSWD BANK OF INDIA INDONESIA    Sampel 21 Universitas Sumatera Utara 24 BTPN BANK TABUNGAN PENSIUNAN NASIONAL TBK    Sampel 22 25 BVIC BANK VICTORIA INTERNASIONAL TBK    Sampel 23 26 INPC BANK ARTHA GRAHA INTERNASIONAL TBK    Sampel 24 27 MAYA BANK MAYAPADA INTERNASIONAL TBK    Sampel 25 28 MCOR BANK WINDU KENTJANA INTERNASIONAL TBK    Sampel 26 29 NAGA PT BANK MITRANIAGA TBK  X  - 30 NISP BANK OCBC NISP TBK    Sampel 27 32 NOBU PT BANK NATIONALNOBU TBK  X  - 33 SDRA BANK HIMPUNAN SAUDARA 1906 TBK    Sampel 28 34 MEGA BANK MEGA TBK    Sampel 29 LAMPIRAN 2 DAFTAR SAMPEL PERUSAHAAN NO KODE BANK NAMA BANK 1 AGRO BANK RAKYAT INDONESIA AGRONIAGA TBK 2 BABP BANK ICB BUMIPUTERA TBK 3 BACA BANK CAPITAL INDONESIA TBK 4 BAEK BANK EKONOMI RAHARJA TBK 5 BBCA BANK CENTRAL ASIA TBK 6 BBKP BANK BUKOPIN TBK 7 BBNI BANK NEGARA INDONESIA TBK 8 BBNP BANK NUSANTARA PARAHYANGAN TBK 9 BBRI BANK RAKYAT INDONESIA PERSERO TBK 10 BBTN BANK TABUNGAN NEGARA PERSERO TBK 11 BCIC BANK MUTIARA TBK 12 BDMN BANK DANAMON INDONESIA TBK 13 BEKS BANK PUNDI INDONESIA TBK Universitas Sumatera Utara 14 BINA PT BANK INA PERDANA TBK 15 BKSW BANK QNB KESAWAN TBK 16 BMRI BANK MANDIRI PERSERO TBK 17 BNBA BANK BUMI ARTA TBK 18 BNGA BANK CIMB NIAGA TBK 19 BNII BANK INTERNASIONAL INDONESIA TB 20 BNLI BANK PERMATA TBK 21 BSWD BANK OF INDIA INDONESIA 22 BTPN BANK TABUNGAN PENSIUNAN NASIONAL TBK 23 BVIC BANK VICTORIA INTERNASIONAL TBK 24 INPC BANK ARTHA GRAHA INTERNASIONAL TBK 25 MAYA BANK MAYAPADA INTERNASIONAL TBK 26 MCOR BANK WINDU KENTJANA INTERNASIONAL TBK 27 NISP BANK OCBC NISP TBK 28 SDRA BANK HIMPUNAN SAUDARA 1906 TBK 29 MEGA BANK MEGA TBK Sumber: hasil olahan peneliti LAMPIRAN 3 DATA VARIABEL PENELITIAN Data Jumlah Penyaluran Kredit pada Bank BUMN dan Bank Swasta Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2009-2013 Sebelum Logaritma NO KODE Volume Kredit Tahun 2009 2010 2011 2012 2013 1 AGRO 1.993.629.864.000 2.050.444.172.000 1.823.057.271.000 2.531.073.097.000 3.698.592.953.000 2 BABP 5.196.420.000.000 6.028.296.000.000 4.944.114.000.000 5.043.065.000.000 5.378.179.000.000 3 BACA 1.217.152.000.000 1.830.462.000.000 1.758.729.000.000 2.831.618.000.000 3.743.319.000.000 4 BAEK 8.670.000.000.000 11.447.000.000.000 14.026.000.000.000 17.218.000.000.000 19.625.000.000.000 5 BBCA 123.901.000.000.000 153.923.000.000.000 202.255.000.000.000 256.778.000.000.000 312.290.000.000.000 6 BBKP 24.604.000.000.000 30.173.000.000.000 40.748.000.000.000 45.531.000.000.000 48.461.000.000.000 7 BBNI 12.084.300.000.000 136.357.000.000.000 163.533.000.000.000 200.742.000.000.000 250.638.000.000.000 8 BBNP 2.562.722.000.000 3.657.670.000.000 4.810.027.000.000 5.884.623.000.000 7.066.300.000.000 Universitas Sumatera Utara 9 BBRI 208.123.000.000.000 252.489.000.000.000 294.515.000.000.000 362.007.000.000.000 448.345.000.000.000 10 BBTN 38.737.000.000.000 48.703.000.000.000 59.338.000.000.000 75.411.000.000.000 92.386.000.000.000 11 BCIC 4.864.097.000.000 6.302.264.000.000 9.397.094.000.000 11.148.050.000.000 11.131.807.000.000 12 BDMN 63.278.000.000.000 82.658.000.000.000 101.859.000.000.000 116.583.000.000.000 135.383.000.000.000 13 BEKS 1.036.060.000.000 612.751.000.000 3.554.336.000.000 5.654.001.000.000 6.788.775.000.000 14 BINA 587.863.000.000 598.397.000.000 1.127.012.000.000 1.083.551.000.000 1.052.068.000.000 15 BKSW 1.417.669.000.000 1.682.306.000.000 1.983.974.000.000 3.168.908.000.000 8.197.682.000.000 16 BMRI 198.546.617.000.000 246.200.576.000.000 314.380.848.000.000 388.830.299.000.000 472.435.041.000.000 17 BNBA 974.639.000.000 1.170.144.000.000 1.634.316.000.000 2.240.561.000.000 2.827.422.000.000 18 BNGA 83.390.446.000.000 104.893.277.000.000 125.701.743.000.000 145.399.129.000.000 156.984.105.000.000 19 BNII 39.643.435.000.000 53.735.835.000.000 67.185.892.000.000 80.948.717.000.000 102.029.615.000.000 20 BNLI 49.454.836.000.000 65.011.039.000.000 68.204.434.000.000 93.705.893.000.000 118.368.843.000.000 21 BSWD 981.358.000.000 1.071.643.000.000 1.436.293.000.000 1.838.288.000.000 2.569.319.000.000 22 BTPN 15.722.830.000.000 23.328.089.000.000 30.310.157.000.000 38.844.096.000.000 46.105.437.000.000 23 BVIC 2.713.514.000.000 3.187.219.000.000 5.558.636.000,00 7.580.958.000,00 11.076.019.000,00 24 INPC 10.986.322.000.000 11.180.951.000.000 13.399.447.000.000 15.212.135.000.000 15.431.270.000.000 25 MAYA 5.060.200.000,00 6.111.000.000,00 8.758.300.000,00 12.216.200.000,00 17.683.600.000,00 26 MCOR 1.593.590.000,00 2.962.103.000,00 4.626.933.000,00 4.525.245.000,00 5.483.875.000,00 27 NISP 23.981.196.000,00 31.540.561.000,00 41.275.778.000,00 52.896.715.000,00 63.967.113.000,00 28 SDRA 1.925.240.000,00 2.555.780.000,00 3.341.780.000,00 5.260.840.000,00 6.199.380.000,00 29 MEGA 18.039.000.000,00 23.891.000.000,00 31.796.000.000,00 26.986.000.000,00 30.125.000.000,00 Data Jumlah Penyaluran Kredit pada Bank BUMN dan Bank Swasta Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2009-2013 Sesudah Logaritma No. KODE TAHUN 2009 2010 2011 2012 2013 1 AGRO 28,32 28,35 28,23 28,56 28,94 2 BABP 29,28 29,43 29,23 29,25 29,31 3 BACA 27,83 28,24 28,20 28,67 28,95 4 BAEK 29,79 30,07 30,27 30,48 30,61 5 BBCA 32,45 32,67 32,94 33,18 33,37 Universitas Sumatera Utara 6 BBKP 30,83 31,04 31,34 31,45 31,51 7 BBNI 30,12 32,55 32,73 32,93 33,16 8 BBNP 28,57 28,93 29,20 29,40 29,59 9 BBRI 32,97 33,16 33,32 33,52 33,74 10 BBTN 31,29 31,52 31,71 31,95 32,16 11 BCIC 29,21 29,47 29,87 30,04 30,04 12 BDMN 31,78 32,05 32,25 32,39 32,54 13 BEKS 27,67 27,14 28,90 29,36 29,55 14 BINA 27,10 27,12 27,75 27,71 27,68 15 BKSW 27,98 28,15 28,32 28,78 29,73 16 BMRI 32,92 33,14 33,38 33,59 33,79 17 BNBA 27,61 27,79 28,12 28,44 28,67 18 BNGA 32,05 32,28 32,46 32,61 32,69 19 BNII 31,31 31,62 31,84 32,02 32,26 20 BNLI 31,53 31,81 31,85 32,17 32,40 21 BSWD 27,61 27,70 27,99 28,24 28,57 22 BTPN 30,39 30,78 31,04 31,29 31,46 23 BVIC 28,63 28,79 22,44 22,75 23,13 24 INPC 30,03 30,05 30,23 30,35 31,46 25 MAYA 22,34 22,53 22,89 23,23 23,13 26 MCOR 21,19 21,81 22,26 22,23 30,37 27 NISP 23,90 24,17 24,44 24,69 23,60 28 SDRA 21,38 21,66 21,93 22,38 22,43 29 MEGA 23,62 23,90 24,18 24,02 24,88 Universitas Sumatera Utara Data Dana Pihak Ketiga DPK pada Bank BUMN dan Bank Swasta Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2009-2013 Sebelum Logaritma NO KODE Dana Pihak Ketiga Tahun 2009 2010 2011 2012 2013 1 AGRO 2.454.297.263.000 2.386.868.473.000 2.766.325.916.000 3.054.289.337.000 4.120.253.833.000 2 BABP 5.942.777.000.000 7.213.672.000.000 6.011.364.000.000 6.433.765.000.000 6.834.891.000.000 3 BACA 2.451.525.000.000 3.617.301.000.000 3.957.641.000.000 4.778.019.000.000 5.893.147.000.000 4 BAEK 19.012.000.000.000 18.396.000.000.000 20.072.000.000.000 20.961.000.000.000 23.347.000.000.000 5 BBCA 245.140.000.000.000 277.531.000.000.000 323.428.000.000.000 370.274.000.000.000 409.486.000.000.000 6 BBKP 31.916.000.000.000 41.377.000.000.000 47.929.000.000.000 53.958.000.000.000 55.822.000.000.000 7 BBNI 188.469.000.000.000 194.375.000.000.000 231.296.000.000.000 257.661.000.000.000 291.890.000.000.000 8 BBNP 3.473.107.000.000 4.544.400.000.000 5.653.943.000.000 6.925.186.000.000 8.358.395.000.000 9 BBRI 255.928.000.000.000 333.652.000.000.000 384.264.000.000.000 450.166.000.000.000 504.281.000.000.000 10 BBTN 40.215.000.000.000 47.546.000.000.000 61.970.000.000.000 80.668.000.000.000 96.208.000.000.000 11 BCIC 5.949.549.000.000 8.900.800.000.000 11.199.974.000.000 13.461.508.000.000 11.558.081.000.000 12 BDMN 72.014.000.000.000 88.190.000.000.000 97.688.000.000.000 101.697.000.000.000 126.556.000.000.000 13 BEKS 1.308.017.000.000 1.159.818.000.000 5.322.511.000.000 6.756.642.000.000 7.673.461.000.000 14 BINA 722.799.000.000 811.444.000.000 1.281.927.000.000 1.327.812.000.000 1.183.101.000.000 15 BKSW 2.139.959.000.000 2.372.318.000.000 2.644.465.000.000 3.633.084.000.000 7.244.934.000.000 16 BMRI 319.550.381.000.000 362.212.154.000.000 422.250.404.000.000 552.638.110.000.000 556.341.661.000.000 17 BNBA 1.927.093.000.000 2.150.541.000.000 2.420.016.000.000 2.874.841.000.000 3.367.520.000.000 18 BNGA 86.248.005.000.000 117.833.233.000.000 131.814.304.000.000 151.015.119.000.000 163.737.362.000.000 19 BNII 47.341.248.000.000 59.901.960.000.000 70.322.917.000.000 85.946.647.000.000 107.239.558.000.000 20 BNLI 45.720.638.000.000 59.385.311.000.000 82.738.287.000.000 104.914.477.000.000 133.074.926.000.000 21 BSWD 1.210.111.000.000 1.226.476.000.000 1.675.845.000.000 1.972.256.000.000 2.740.214.000.000 22 BTPN 18.514.788.000.000 25.526.479.000.000 35.618.000.000.000 45.072.603.000.000 52.195.859.000.000 23 BVIC 5.658.976.000,00 8.896.067.000,00 9.249.008.000,00 11.515.732.000,00 15.132.257.000,00 24 INPC 13.071.296.000.000 14.681.980.000.000 16.296.638.000.000 17.399.114.000.000 17.363.406.000.000 25 MAYA 60.406.000.000,00 77.964.000.000,00 106.673.000.000,00 151.606.000.000,00 206.570.000.000,00 26 MCOR 2.421.260.000,00 3.625.685.000,00 5.813.692.000,00 5.598.481.000,00 6.571.488.000,00 27 NISP 32.732.997.000,00 39.425.954.000,00 47.419.539.000,00 69.769.680.000,00 68.936.691.000,00 28 SDRA 2.027.790.000,00 2.550.810.000,00 4.087.990.000,00 6.226.710.000,00 6.802.260.000,00 29 MEGA 32.840.000.000,00 42.084.000.000,00 49.139.000.000,00 50.265.000.000,00 52.379.000.000,00 Universitas Sumatera Utara Data Dana Pihak Ketiga DPK pada Bank BUMN dan Bank Swasta Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2009-2013 Sesudah Logaritma No. KODE TAHUN 2009 2010 2011 2012 2013 1 AGRO 28,53 28,50 28,65 28,75 29,05 2 BABP 29,41 29,61 29,42 29,49 29,55 3 BACA 28,53 28,92 29,01 29,20 29,40 4 BAEK 30,58 30,54 30,63 30,67 30,78 5 BBCA 33,13 33,26 33,41 33,55 33,65 6 BBKP 31,09 31,35 31,50 31,62 31,65 7 BBNI 32,87 32,90 33,07 33,18 33,31 8 BBNP 28,88 29,14 29,36 29,57 29,75 9 BBRI 33,18 33,44 33,58 33,74 33,85 10 BBTN 31,33 31,49 31,76 32,02 32,20 11 BCIC 29,41 29,82 30,05 30,23 30,08 12 BDMN 31,91 32,11 32,21 32,25 32,47 13 BEKS 27,90 27,78 29,30 29,54 29,67 14 BINA 27,31 27,42 27,88 27,91 27,80 15 BKSW 28,39 28,49 28,60 28,92 29,61 16 BMRI 33,40 33,52 33,68 33,95 33,95 17 BNBA 28,29 28,40 28,51 28,69 28,85 18 BNGA 32,09 32,40 32,51 32,65 32,73 19 BNII 31,49 31,72 31,88 32,08 32,31 20 BNLI 31,45 31,72 32,05 32,28 32,52 21 BSWD 27,82 27,84 28,15 28,31 28,64 Universitas Sumatera Utara 22 BTPN 30,55 30,87 31,20 31,44 31,59 23 BVIC 22,46 22,91 22,95 30,49 23,44 24 INPC 30,20 30,32 30,42 30,49 30,49 25 MAYA 24,82 25,08 25,39 25,74 26,05 26 MCOR 21,61 22,01 22,48 22,45 22,61 27 NISP 24,21 24,40 24,58 24,97 24,96 28 SDRA 21,43 21,66 22,13 22,55 22,64 29 MEGA 24,21 24,46 24,62 24,64 24,68 Data Loan to Deposi Ratio LDR pada Bank BUMN dan Bank Swasta Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2009-2013 NO KODE LOAN TO DEPOSIT RATIO TAHUN 2009 2010 2011 2012 2013 1 AGRO 80,99 85,68 65,79 82,48 87,11 2 BABP 89,64 84,96 84,93 79,48 80,14 3 BACA 49,65 50,6 44,24 59,06 63,35 4 BAEK 45,54 62,44 70,06 81,82 83,07 5 BBCA 49,65 50,6 44,24 59,06 63,35 6 BBKP 75,99 71,85 85,01 83,81 85,8 7 BBNI 64,1 70,2 70,4 77,5 85,3 8 BBNP 84,44 84,94 85,02 84,94 84,44 9 BBRI 80,88 75,17 76,2 79,85 85,54 10 BBTN 101,29 108,42 102,56 100,9 104,42 11 BCIC 81,66 70,86 83,9 82,81 96,31 12 BDMN 88,8 93,8 98,3 100,7 95,1 13 BEKS 79,21 52,83 66,78 83,68 88,46 14 BINA 81,33 73,74 87,92 81,6 87,17 15 BKSW 66,97 71,65 75,48 87,37 113,3 16 BMRI 59,15 65,44 71,65 77,66 82,97 17 BNBA 50,53 54,18 67,53 77,95 85,96 18 BNGA 95,11 88,04 94,41 95,04 94,49 19 BNII 82,93 89,03 95,07 92,97 93,24 20 BNLI 90,6 87,5 83,06 89,52 889,26 21 BSWD 8,11 87,36 85,71 93,21 93,76 Universitas Sumatera Utara 22 BTPN 85 91 85 86 88 23 BVIC 50,43 40,22 63,62 67,59 74,73 24 INPC 84,04 76,13 82,21 87,42 88,87 25 MAYA 83,77 78,38 82,1 80,58 75,61 26 MCOR 65,81 81,29 79,3 80,22 82,73 27 NISP 71,94 77,12 83,61 84,73 83,75 28 SDRA 94,94 100,2 81,7 84,39 90,59 29 MEGA 56,82 56,03 63,75 52,39 52,47 Data Capital Adequacy Ratio CAR pada Bank BUMN dan Bank Swasta Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2009-2013 NO KODE Capital Adequacy Ratio TAHUN 2009 2010 2011 2012 2013 1 AGRO 19,63 14,95 16,39 14,8 21,6 2 BABP 11,19 12,55 10,12 11,21 13,09 3 BACA 44,62 29,29 21,58 18 20,13 4 BAEK 21,75 19,05 16,37 14,21 13,1 5 BBCA 15,3 13,5 12,7 14,2 15,7 6 BBKP 14,36 13,02 14,33 18,45 17,07 7 BBNI 13,8 18,6 17,6 16,7 15,1 8 BBNP 12,56 12,76 13,45 12,17 15,75 9 BBRI 13,2 13,76 14,96 16,95 16,99 10 BBTN 21,54 16,74 15,03 17,69 15,62 11 BCIC 10,02 11,16 9,41 10,09 14,03 12 BDMN 33 40 41 47 48 13 BEKS 8,02 41,42 12,02 13,27 11,43 14 BINA 23,5 24,82 15,05 16,05 16,71 15 BKSW 12,56 10,72 45,75 27,76 18,73 16 BMRI 15,43 13,36 15,34 15,48 14,93 17 BNBA 24,68 21,78 17,57 17,59 14,86 18 BNGA 13,88 13,47 13,16 15,16 15,36 19 BNII 14,9 12,64 11,95 13,13 12,81 20 BNLI 12,2 14,1 14,07 15,86 14,28 21 BSWD 3,29 26,91 23,19 21,1 15,26 22 BTPN 18,5 23,4 20,5 21,5 23,1 23 BVIC 16,92 13,72 14,92 17,97 18,25 24 INPC 13,77 13,65 12,65 16,45 15,82 25 MAYA 17,05 20,4 14,68 10,93 14,07 26 MCOR 17,88 17,9 12,66 15,19 15,88 Universitas Sumatera Utara 27 NISP 20,45 17,63 13,75 16,49 19,28 28 SDRA 14,1 23 17,37 17,77 16,14 29 MEGA 18,84 24,78 11,7 19,18 11,72 Data Non Performing Loan NPL pada Bank BUMN dan Bank Swasta Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2009-2013 NO KODE Non Performig Loan TAHUN 2009 2010 2011 2012 2013 1 AGRO 7,48 8,82 3,55 3,68 2,27 2 BABP 5,63 4,34 6,25 5,78 4,88 3 BACA 0,24 0,99 0,69 2,11 0,37 4 BAEK 1,11 0,35 0,74 0,28 0,92 5 BBCA 0,7 0,6 0,5 0,4 0,4 6 BBKP 2,81 3,22 2,88 2,66 2,26 7 BBNI 4,7 4,3 3,6 2,8 2,2 8 BBNP 1,81 0,63 0,78 0,58 0,45 9 BBRI 3,52 2,78 2,3 1,78 1,55 10 BBTN 3,36 3,26 2,75 4,09 4,05 11 BCIC 9,53 4,84 4,46 3,16 3,61 12 BDMN 20,7 16 17,6 18,9 17,9 13 BEKS 27,9 5,96 9,12 9,95 6,75 14 BINA 0,44 2,32 1,1 0,36 0,38 15 BKSW 5,33 1,91 1,56 0,73 0,23 16 BMRI 2,62 2,21 2,18 1,74 1,6 17 BNBA 2,15 2,25 1,07 0,63 0,21 18 BNGA 3,06 2,59 2,64 2,29 2,23 19 BNII 2,42 3,09 2,14 1,7 2,11 20 BNLI 4 2,7 2,04 1,37 1,04 21 BSWD 1,82 3,55 1,98 0,14 1,59 22 BTPN 0,5 1,1 0,7 0,6 0,7 23 BVIC 3 5,04 2,38 2,3 0,92 24 INPC 2,83 2 1,85 0,8 1,76 25 MAYA 0,96 3,27 2,51 3,02 1,04 26 MCOR 2,11 2,08 2,18 1,98 1,69 27 NISP 3,12 1,99 1,26 0,91 0,73 28 SDRA 1,29 1,76 1,65 1,99 2,64 29 MEGA 1,7 0,9 0,98 2,09 2,11 Universitas Sumatera Utara Data Return on Asset ROA pada Bank BUMN dan Bank Swasta Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2009-2013 NO KODE Return on Asset TAHUN 2009 2010 2011 2012 2013 1 AGRO 0,18 0,67 1,39 1,63 1,66 2 BABP 0,18 0,51 -1,64 0,09 -0,93 3 BACA 1,42 0,74 0,84 1,32 1,59 4 BAEK 2,21 1,78 1,49 1,02 1,19 5 BBCA 3,4 3,5 3,8 3,6 3,8 6 BBKP 1,46 1,62 1,87 1,83 1,75 7 BBNI 1,7 2,5 2,9 2,9 3,4 8 BBNP 1,02 1,5 1,53 1,57 1,58 9 BBRI 3,73 4,64 4,93 5,15 5,03 10 BBTN 1,47 2,05 2,03 1,94 1,79 11 BCIC 3,84 2,53 2,17 1,06 -7,58 12 BDMN 2,6 2,86 3,03 3,11 3,08 13 BEKS -7,88 -12,9 -4,75 0,98 1,23 14 BINA 2,57 1,1 0,32 1,22 2,57 15 BKSW 0,3 0,17 0,46 -0,81 0,07 16 BMRI 3,13 3,5 3,37 3,55 3,66 17 BNBA 2,05 1,52 2,11 2,47 2,05 18 BNGA 2,1 2,75 2,85 3,18 2,76 19 BNII 0,07 1,14 1,13 1,62 1,71 20 BNLI 1,4 1,9 1,66 1,7 1,55 21 BSWD 3,53 2,93 3,66 3,14 3,8 22 BTPN 3,4 4 4,4 4,7 4,5 23 BVIC 1,1 1,71 2,65 2,17 1,99 24 INPC 0,44 0,76 0,72 0,66 1,39 25 MAYA 0,9 1,22 2,07 2,41 2,53 26 MCOR 1 1,11 0,96 2,04 1,74 27 NISP 1,91 1,29 1,91 1,79 1,81 28 SDRA 2,41 2,78 3 2,78 2,23 29 MEGA 1,77 2,45 2,29 2,74 1,14 Universitas Sumatera Utara Data Suku Bunga SBI pada Bank BUMN dan Bank Swasta Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2009-2013 No KODE SUKU BUNGA SBI TAHUN 2009 2010 2011 2012 2013 1 AGRO 6,5 6,5 6 5,8 7,5 2 BABP 6,5 6,5 6 5,8 7,5 3 BACA 6,5 6,5 6 5,8 7,5 4 BAEK 6,5 6,5 6 5,8 7,5 5 BBCA 6,5 6,5 6 5,8 7,5 6 BBKP 6,5 6,5 6 5,8 7,5 7 BBNI 6,5 6,5 6 5,8 7,5 8 BBNP 6,5 6,5 6 5,8 7,5 9 BBRI 6,5 6,5 6 5,8 7,5 10 BBTN 6,5 6,5 6 5,8 7,5 11 BCIC 6,5 6,5 6 5,8 7,5 12 BDMN 6,5 6,5 6 5,8 7,5 13 BEKS 6,5 6,5 6 5,8 7,5 14 BINA 6,5 6,5 6 5,8 7,5 15 BKSW 6,5 6,5 6 5,8 7,5 16 BMRI 6,5 6,5 6 5,8 7,5 17 BNBA 6,5 6,5 6 5,8 7,5 18 BNGA 6,5 6,5 6 5,8 7,5 19 BNII 6,5 6,5 6 5,8 7,5 20 BNLI 6,5 6,5 6 5,8 7,5 21 BSWD 6,5 6,5 6 5,8 7,5 22 BTPN 6,5 6,5 6 5,8 7,5 23 BVIC 6,5 6,5 6 5,8 7,5 24 INPC 6,5 6,5 6 5,8 7,5 25 MAYA 6,5 6,5 6 5,8 7,5 26 MCOR 6,5 6,5 6 5,8 7,5 27 NISP 6,5 6,5 6 5,8 7,5 28 SDRA 6,5 6,5 6 5,8 7,5 29 MEGA 6,5 6,5 6 5,8 7,5 Universitas Sumatera Utara LAMPIRAN 4 DATA HASIL PENGOLAHAN SPSS 1. Analisis Statistik Deskriptif a. Deskriptive Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation LN_DPK 145 21,43 33,95 29,2406 3,37674 LDR 145 8,11 889,26 84,0866 69,08342 CAR 145 3,29 48,00 17,4652 7,33237 NPL 145 ,14 27,90 3,1210 4,02934 ROA 145 -12,90 5,15 1,7486 2,13934 SBI 145 5,80 7,50 6,4600 ,59060 LN_KREDIT 145 21,19 33,79 28,9960 3,42658 Valid N listwise 145 b. Frequence Statistics LN_DPK LDR CAR NPL ROA SBI LN_KREDIT N Valid 145 145 145 145 145 145 145 Missing

2. Pengolahan Data a. Normalitas

● Histrogram dan grefik Normal P- Universitas Sumatera Utara • Hasil Uji Normalitas K-S Tabel 4.6 Hasil Uji Normalitas K-S One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N 78 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation 1,12498977 Most Extreme Differences Absolute ,128 Positive ,090 Negative -,128 Kolmogorov-Smirnov Z 1,132 Asymp. Sig. 2-tailed ,154 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Universitas Sumatera Utara

b. Multikolineritas