107
Gambar 4.4 Perkembangan Deposito Mudharabah Di Indonesia
Periode Desember 2009 – September 2013
Sumber: Bank Indonesiadata diolah.
Deposito mudhrabah pada tahun 2009 rp 17.530 milyar, setiap tahunnya deposito mudharabah mengalami peningkatan yang cukup baik.
Dapat dilihat pada grafik diatas, nilai tertinggi deposito mudharabah pada tahun 2013 sebesar Rp 31.062 milyar ini menunjukkan betapa banyaknya
daya masyarakat menyimpan dananya melalui deposito mudharabah. Karena deposito mudharabah pada tahun-tahun ini diminati masyarakat, sebab hasil
yang didapat akan secara adil dan sesuai kesepakatan akan dibagi rata.
0.0000 5.0000
10.0000 15.0000
20.0000 25.0000
30.0000 35.0000
2009 2010
2011 2012
2013.09
M il
y a
r
Periode
Deposit o M udharabah
108
Mayarakat akan lebih mengetahui seberapa besarnya resiko atau keuntungannya mendepositokan melalui akad mudharabah.
B. Hasil Analisis dan Pembahasan
Semua data yang digunakan dalam analisis ini merupakan data sekunder runtun waktu time series yang berbentuk bulanan mulai tahun 2009-2013.
Penelitian mengenai Pembiayaan Murabahah disini menggunakan data pada ProfitabilitasROA Perbankan Syariah, Suku Bunga Bank Indonesia, Deposito
Mudharabah. Keseluruhan data yang digunakan sebagai bahan penelitian diperoleh dari laporan bulanan Bank Indonesia.
Sebagaimana telah dijelaskan pada bab sebelumnya model yang digunakan sebagai alat analisis adalah Ordinary Least Square OLS. OLS
bertujuan mengetahui hubungan antara suatu variabel dependen dan variabel independen, apabila terdapat beberapa variabel independen. Pengolahan data
dilakukan secara elektronik dengan menggunakan Microsoft Excel 2007 dan Eviews 6 untuk mempercepat perolehan hasil yang dapat menjelaskan variabel-
variabel yang akan diteliti. Tahap awal dalam penyajian penelitian ini akan dilakukan beberapa
pengujian untuk lebih menguatkan asumsi-asumsi melalui beberapa pengujian dengan menggunakan pengujian asumsi klasik dan uji statistik. Uji statistic
menggunakan : uji t, uji F, Adjusted R Square sedangkan uji asumsi klasik
109
berupa : uji Normalitas, Uji Heterokestisitas, Uji Autokorelasi, Uji Stasioner, dan Uji Multikolinearitas.
1. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas Uji normalitas digunakan untuk mengetahui normal atau
tidaknya faktor gangguan, µt menggunakan Jarque-Bera test. Menurut Winarno pengujian normalitas pada penelitian ini menggunakan Jarque-
Bera test. Winarno,2009:10. Uji Jarque-Bera ini dengan melihat nilai probability nya. Jika
nilai probability lebih besar dari nilai derajat kesalahan α=0.05, maka penelitian ini tidak ada permasalahan normalitas atau dengan kata lain,
data terdistribusi normal. Sebaliknya, jika nilai probability lebih kecil dari nilai derajat kesalahan α=0.05, maka dalam penelitian ini ada
permasalahan normalitas atau dengan kata lain, data tidak terdistribusi normal. Setelah data diolah dengan menggunakan aplikasi eviews 6
maka terlihat hasil sebagai berikut:
110
Tabel 4.1 Uji Normalitas
Jarque-Bera
Sumber : Lampiran 3
Berdasarkan tabel 4.1 menggambarkan bahwa penelitian ini sudah terdistribusi normal. Terlihat dari nilai probability sebesar
0.850148 yang lebih besar dari derajat kesalahan 5 yaitu 0.05 signifikan yang menyatakan H
diterima, sehingga dikatakan data terdistribusi normal dan bisa dilanjutkan ke pengujian selanjutnya.
b. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya
hubungan korelasi yang signifikan diantara dua atau lebih variabel independen dalam model regresi. Deteksi adanya multikolinearitas
dilakukan dengan manggunakan uji korelasi parsial antar variabel
2 4
6 8
10 12
-0.2 -0.1
-0.0 0.1
Series: Residuals Sample 2009M11 2013M09
Observations 47
Mean 1.98e-15
Median -0.009448
Maximum 0.160760
Minimum -0.176497
Std. Dev. 0.074903
Skewness -0.130308
Kurtosis 2.687144
Jarque-Bera 0.324690
Probability 0.850148
111
independen. Dengan melihat nilai koefisien korelasi r antar variabel independen, dapat diputuskan apakah data terkena multikolinearitas atau
tidak, yaitu dengan menguji koefisien korelasi antar variabel independen. Jika terjadi korelasi, maka terdapat multikolinearitas,
dimana model regresi yang baik adalah tidak terjadi multikolinearitas antar variabel independen dengan variabel dependen. Hasil pengujian
multikolinearitas menggunakan uji korelasi r dapat dilihat sebagai berikut.
Tabel 4.2 Hasil Uji Correlation Matrix
ROA Suku Bunga
LN DM ROA
1.000000 -0.408199
0.602720 Suku Bunga
-0.408199 1.000000
-0.527003 LN DM
0.602720 -0.527003
1.000000 Sumber : Lampiran 3
Dari tabel 4.2 diatas dapat dilihat hasil analisis uji multikolinearitas dengan Correlation Matrix menunjukkan bahwa
korelasi antar variabel independen antara ROA dan Suku Bunga maupun sebaliknya sebesar -0.408199, antara ROA dengan LN DM maupun
sebaliknya sebesar 0.602720.
112
Terlihat dari tabel 4.2 diatas nilai korelasi variabel independen yaitu ROA, Suku Bunga dan LN DM tertinggi hanya mencapai
0.602720 yaitu antara ROA dengan Suku Bunga maupun sebaliknya. Karena nilai 0.602720 0.8 sehingga diputuskan tidak terdapat
multikolinearitas. Hasil ini menginformasikan model Ordinary Least Square OLS yang dilakukan dapat dikatakan terbebas dari gejala
multikolinearitas. c. Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika Variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastistias
dannjika variance tidak konstan atau berubah-ubah disebut dengan Heteroskedastisitas. Metode yang digunakan untuk mendeteksi adanya
heterokedastisitas pada penelitian ini adalah dengan melakukan Uji White.
