117 penelitian yang dilakukan oleh Amiranti Marsya 2009, Hal ini
dikarenakan dana atau modal yang dimiliki suatu bank tersalurkan kepada kredit UMKM yang diberikan kepada masyarakat sehingga
mengurangi permodalan bank. 4. Pengaruh antara variabel LDR dengan Penyaluran Kredit
Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,000 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak H
dan menerima Ha. Artinya, ada hubungan linier antara variabel LDR terhadap kredit yang
disalurkan. Besarnya pengaruh LDR terhadap Kredit Investasi sebesar 0,111 atau 11,1.
LDR memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap kredit yang disalurkan. Artinya, apabila terjadi kenaikan
nilai LDR maka kredit yang disalurkan juga akan mengalami kenaikan. Hasil penelitian Dewi Nur sa’adah 2006 dan Nila
Kurniawati 2010, menunjukkan bahwa LDR berpengaruh positif signifikan terhadap Kredit. Hal ini sesuai dengan hasil penelitian
yang penulis lakukan. Kenaikan simpanan masyarakat selalu diikuti dengan kenaikan secara proporsional pada kredit yang
disalurkan oleh perbankan. Karena simpanan masyarakat sangat berpengaruh terhadap ekonomi perbankan terutama di bidang
penyaluran kredit.
118 5. Pengaruh antara variabel ROA dengan Penyaluran Kredit
Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,000 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak H
dan menerima Ha. Artinya, ada hubungan linier antara variabel ROA terhadap kredit yang
disalurkan. Besarnya pengaruh ROA terhadap Kredit Investasi sebesar -0,038 atau -3,8.
ROA memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap kredit yang disalurkan. Artinya, apabila terjadi kenaikan
pada nilai ROA maka kredit yang disalurkan akan mengalami penurunan. Hasil ini tidak sesuai dengan penelitian yang dilakukan
oleh penelitian Himaniar Triasdini 2006, menunjukkan bahwa Return On Asset berpengaruh positif dan signifikan terhadap
penyaluran Kredit Modal Kerja. Adanya perbedaan hasil antara penelitian ini dengan sebelumnya dimungkinkan terjadi karena
dalam penggunaan data tahunan amatan dalam variabel ROA ini terjadi fluktuasi dari tahun ke tahun sehingga menyebabkan
terjadinya pengaruh yang negatif.
c. Uji Kesesuaian Model Goodness of Fit Setelah Trimming
Untuk mengetahui apakah model tersebut sudah sesuai atau belum, maka dilakukan uji kesesuaian model Goodness of Fit sebagai
berikut.
119
Tabel 4.17 Hasil Uji
Goodness of Fit Setelah Trimming
Sumber : data diolah Dilihat dari nilai chi-square sebesar 1,356 dengan probabilitas
0,244 yang jauh diatas 0,05 dapat disimpulkan bahwa data empiris sesuai dengan model. Begitu juga apabila dilihat dari kriteria fit
Laporan Statistik
Nilai yang Direkomendasikan
Imam Ghozali, 2008 Hasil
Keterangan
Absolut Fit
2
prob.
Tidak signifikan p 0.05 1.3560.244
Model cocok Df
1
2
df
5 2
1.356 good fit
RMSEA 0.1
0.05 0.01
0.05
x
0.08 0.074
good fit
GFI 0.9
0.993 good fit
Incremental Fit
AGFI
0.9 0.856
good fit TLI
0.9 0.991
good fit NFI
0.9 0.998
good fit Parsimonious
Fit PNFI
0-1.0 0.067
Lebih besar lebih baik
PGFI 0-1.0
0.047 Lebih besar lebih
baik
120 lainnya seperti CMINDF
2
df sebesar 1,356 yang dapat disimpulkan bahwa model sangat baik karena berada dibawah 2.
Begitu juga apabila dilihat dari kriteria fit lainnya seperti GFI, TLI, NFI, AGFI yang berada di atas 0,90 yang dapat disimpulkan bahwa
model sangat baik. Nilai PNFI dan PGFI masih relatif kecil yang menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan model yang signifikan.
Menurut Ghozali 2008 apabila salah satu kriteria tidak fit maka dapat melihat kriteria fit yang lainnya.
d. Hubungan Langsung dan Tidak Langsung
Beberapa pengaruh langsung dan tidak langsung melalui ROA, kredit yang disalurkan, serta melalui ROA dan Kredit yang disalurkan
dan pengaruh total dari DPK, NPL, CAR, LDR, dan ROA pada kredit yang disalurkan dapat dilihat pada tabel dan uraian sebagai berikut:
1 Pengaruh antara variabel DPK terhadap Kredit DPK memiliki pengaruh langsung pengaruh total terhadap Kredit
yaitu sebesar 0.658 2 Pengaruh antara variabel NPL terhadap ROA
NPL memiliki pengaruh langsungpengaruh total terhadap Pembiayaan sebesar -0,908.
3 Pengaruh antara variabel NPL terhadap Kredit NPL memiliki pengaruh langsung terhadap Kredit sebesar -0,144.
Pengaruh tidak langsung NPL terhadap Kredit melalui ROA
121 sebesar 0,034 -0.908 x -0,038. Pengaruh total NPL terhadap
kredit sebesar -0,110 -0,144 + 0,034. 4 Pengaruh antara variabel CAR terhadap ROA
CAR memiliki pengaruh langsung pengaruh total terhadap ROA yaitu sebesar 0,793.
5 Pengaruh antara variabel CAR terhadap Kredit CAR memiliki pengaruh langsung terhadap Kredit sebesar -0,150.
Pengaruh tidak langsung CAR terhadap Kredit melalui ROA sebesar -0,030 0,793 x -0,038. Pengaruh total CAR terhadap
kredit sebesar 0,180 -0,150 - 0,030. 6 Pengaruh antara variabel LDR terhadap ROA
LDR memiliki pengaruh langsung pengaruh total terhadap ROA yaitu sebesar 0.387.
7 Pengaruh antara variabel LDR terhadap Kredit LDR memiliki pengaruh langsung terhadap Kredit sebesar 0,111.
Pengaruh tidak langsung CAR terhadap Kredit melalui ROA sebesar -0,015 0,387 x -0,038. Pengaruh total CAR terhadap
kredit sebesar 0,096 0,111 - 0,015. 8 Pengaruh antara variabel ROA terhadap Kredit
ROA memiliki pengaruh langsung pengaruh total terhadap Kredit yaitu sebesar -0,038.
122
Tabel 4.18 Rangkuman Dekomposisi dari Koefisien Jalur, Pengaruh Langsung dan
Tidak Langsung, dan Pengaruh Total tentang DPK X
1
, NPL X
2
, CAR X
3
, LDR X
4
dan ROA Y terhadap Kredit Z
Pengaruh variable
Pengaruh Kausal Langsung
Tidak Langsung Total
Melalui Y
X
1
→ Z 0.658
- 0.658
X
2
→ Y -0.908
- -0.908
X
2
→ Z -0.144
0.034 -0.110
X
3
→ Y -0.793
- -0.793
X
3
→ Z -0.150
-0.030 0.180
X
4
→ Y 0.387
- 0.387
X
4
→ Z 0.111
-0.015 0.096
Y → Z -0.038
- -0.038
Sumber : data diolah
C. Interpretasi Hasil
Berdasarkan uraian tersebut maka dapat disusun persamaan path analysis setelah trimming sebagai berikut :
1. Persamaan Sub Struktur I
Pembiayaan = -0.908 NPL + -0.793 CAR + 0.111 LDR + 0.379
1
; R square = 0,621
