Pada variabel entered atau removed di atas tampak bahwa variabel yang dimasukan atau yang digunakan adalah variabel pembiayaan
mudaharabah X sebagai variabel independent untuk dilihat pengaruhnya terhadap variabel dependentnya yaitu pendapatan BMT .
2. Penaksiran Koefisien Penentu Determinasi
Merupakan ukuran untuk menyatakan bahwa proporsi dalam variabel yang dijelaskan oleh variabel independen dan karenanya memberikan ukuran
sejauh mana varian dalam suatu variabel menentukan dalam variabel lain.
Tabel 4.6 Koefisien Penentu Determinasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .757
a
.573 .560
2906570.932 1.091
a. Predictors: Constant, Pembiayaan Mudharabah b. Dependent Variable: Pendapatan BMT
Untuk menghitung seberapa besar pengaruh pembiayaan mudharabah X terhadap naik turunnya pendapatan BMT Y digunakan koefisien penentu
atau determinan dengan melihat tabel output SPSS di atas. Berdasarkan print out dari tabel SPSS di atas, koefisien korelasi dalam
perhitungan SPSSnya adalah sebesar 0,757. Ini artinya jumlah pembiayaan mudharabah X mempunyai hubungan yang positif dan kuat. Dimana
hubungan yang positif artinya, jika pembiayaan mudharabah bertambah maka pendapatan BMT akan naik, atau sebaliknya jika pembiayaan mudharabah
berkurang maka pendapatan BMT juga akan turun. Koefisien determinasinya r
2
R Square atau koefisien penentunya sebesar 0,573 = 57,3 artinya pendapatan BMT Y dapat dijelaskan oleh
pembiayaan mudharabah X sebasar 57,3. Sedangkan sisahnya sebesar 42,7 dapat dijelaskan oleh faktor-faktor lain seperti produk simpanan,
produk pembiayaan selain mudharabah antara lain yaitu bai bitsamanajil, murabahah dan qardul hasan.
3. Koefisien Regresi
Setelah menganalisis koefisien penentu, maka selanjutnya penulis akan melanjutkan dengan koefisien regresi untuk mengetahui lebih lanjut
mengenai pengaruh pembiayaan mudharabah terhadap pendapatan BMT. Bilangan konstanta a adalah bilangan yang menunjukan pembiayaan
mudharabah sebelum adanya pengaruh dari pendapatan BMT X=0 Koefisien regresi atau parameter b positif, maka menunjukan adanya
pengaruh terhadap jumlah pembiayaan mudharabah terhadap pendapatan BMT.
Bentuk umum persamaan regresi linier sederhana adalah
Y = a + bX
Keterangan :
Y = Pendapatan BMT X = Pembiayaan Mudharabah
a = Konstanta, yaitu nilai Y bila X=0 b = Koefisien regresi yaitu perubahan pada Y jika X berubah satu satuan
Tabel 4.7 Regresi Pembiayaan Mudharabah
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardi
zed Coefficie
nts t
Sig. 95 Confidence Interval for B
Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Lower Bound
Upper Bound Tolera
nce VIF
1 Constant 2.888E
6 821700.360
3.514 .001
1217713.628 4557505.719
Pembiayaan Mudharabah
.058 .009
.757 6.751 .000
.040 .075 1.000 1.000
a. Dependent Variable: Pendapatan BMT
Berdasarkan hasil print out dari perhitungan SPSS yang terlihat pada tabel di atas dapat diketahui persamaan regresi adalah Y = 2888000+0,058
pembiayaan mudharabah sama dengan Y = 2888000 + 0,058X, artinya
adalah:
a = 2888000 artinya apabila X = 0 atau tidak ada pembiayaan mudharabah, maka pendapatan BMT Y sebesar 2888000.
b = koefisien regresi hasil menunjukan sebesar 0,058 menyatakan bahwa setiap adanya peningkatan pembiayaan mudharabah naik sebesar satu
satuan, maka akan meningkatkan pendapatan BMT sebesar 0,058 atau setiap penurunan jumlah pembiayaan mudharabah sebesar satu satuan, maka akan
menurunkan pendapatan BMT sebesar 0.058. Sebagai contoh pembiayaan mudharabah pada bulan Januari 2010 sebesar Rp 52.221.000,- Maka
pendapatan akan naik sebesar 0,058. Sehingga pendapatan pada BMT Bina Umat Sejahtera Pondok Gede akan bertambah sebesar Rp 3.028.818,-. Jadi
jika pembiayaan mudharabah mengalami kenaikan maka pendapatan BMT akan mengalami kenaikan pula.
4. Analisis Pengujian Hipotesis
a. Uji T Statistik
Dengan menggunakan tabel coefisients di bawah ini penulis dapat menguji masing-masing variabel bebas terhadap variabel tidak bebasnya
disebut juga dengan uji t.
Tabel 4.8 Uji T Statistik
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardi
zed Coefficie
nts t
Sig. 95 Confidence Interval for B
Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Lower Bound
Upper Bound Tolera
nce VIF
1 Constant 2.888E
6 821700.360
3.514 .001
1217713.628 4557505.719
Pembiayaan Mudharabah
.058 .009
.757 6.751 .000
.040 .075 1.000 1.000
a. Dependent Variable: Pendapatan BMT
diantaranya : 1 Uji terhadap konstanta atau intercept
Signifikansi sebesar 0,000 dengan 0,05. Hasil tabel 0,001 0,05 maka Ho ditolak dan Ha diterima. Berarti data ini signifikan
artinya variabel X yaitu pembiayaan mudharabah mempunyai pengaruh terhadap variabel Y yaitu pendapatan BMT.
2 Uji terhadap koefisien regresi b Signifikansi sebesar 0,000 dengan 0,05. Hasil tabel 0,000 0,05
maka Ho ditolak dan Ha diterima. Berarti data ini signifikan
artinya variabel X yaitu pembiayaan mudharabah mempunyai pengaruh terhadap variabel Y yaitu pendapatan BMT.
b. Uji F Statistik
Uji F ini merupakan uji kelayakan model, apakah model regresi linear sederhana yang diajukan adalah model yang layak untuk menguji pengaruh
variabel independen terhadap variabel dependent secara bersama-sama.
Tabel 4.9 Uji F Statistik
ANOVA
b
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
3.851E14 1
3.851E14 45.581
.000
a
Residual 2.872E14
34 8.448E12
Total 6.723E14
35 a. Predictors: Constant, Pembiayaan Mudharabah
b. Dependent Variable: Pendapatan BMT
Berdasarkan hasil print out tabel anova di atas disebut juga sebagai uji F statistik. Untuk menguji hipotesis apakah pendapatan BMT dapat
dipengaruhi oleh pembiayaan mudharabah dengan cara membandingkan angka signifikansi sebesar 0,000 dengan 0,05. Hasil tabel 0,000 0,05 maka
Ho ditolak dan Ha diterima berarti signifikan artinya secara bersama-sama
variabel bebasnya pembiayaan mudharabah mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel tidak bebasnya yaitu pendapatan BMT.
5. Analisis Pengujian Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Semua data-data yang digunakan untuk melakukan analisis suatu masalah harus diuji validitasnya. Untuk memenuhi syarat validitasnya
suatu model dapat diuji dengan memenuhi syarat asumsi klasik normalitas dengan menggunakan Normal Probabilitas Plot. Uji normalitas adalah
untuk melihat apakah nilai residual terdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki nilai residual yang terdistribusi normal.
Gambar 4.1 Uji Normalitas
Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbuh diagonal dari grafik di atas dapat
terlihat bahwa data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas
artinya data ini terdistribusi normal.
b. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas adalah untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan dalam fungsi regresi. Pengujian heterokedastisitas dapat
dideteksi dengan melihat scaterplotnya dari output SPSS di bawah ini.
Gambar 4.2 Uji Heterokedastisitas
Dilihat dari gambar di atas, sama halnya dengan prinsip normalitas uji heterokedastisitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik.
Maka berdasarkan pada gamabar di atas, pada scatterplotnya dapat dilihat titi-titiknya menyebar di derah positif dan negatif serta tidak membentuk
pola, sehingga dapat disimpulkan data tersebut tidak ada masalah heterokedastisitas Homokedastisitas.
c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi terjadi ketika kesalahan pengganggu saling berkorelasi satu sama lain yang bertujuan menguji apakah dalam satu
model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Salah satu cara
mendeteksikannya dengan melihat kolom Durbin-Watson yang terdapat pada tabel model summary.
Tabel 4.10 Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .757
a
.573 .560
2906570.932 1.091
a. Predictors: Constant, Pembiayaan Mudharabah b. Dependent Variable: Pendapatan BMT
Cara menghitung manual dengan asumsi tingkat kesalahan 5, variabel bebas K=1 dengan total df+1 = 35 + 1 = 36, nilai durbin lower dl sebesar
1,41 dan durbin upper du sebesar 1,53 data dl dan du bisa dilihat pada tabel statistik d Durbin-Watson, dengan alfa 5. Maka dapat dilihat pada gambar di
bawah ini.
Tabel 4.11 Manual Perhitungan Durbin-Watson
Berdasarkan print out pada model summary dapat dilihat nilai Durbin- Watson sebesar 1,091 artinya ada korelasi satu sama lain karena terletak di
antara 0 dan durbin lower dl. Maka data ini berpengaruh pada pembiayaan mudharabah terhadap pendapatan BMT.
Korelasi +
Tidak ada Korelasi
Tidak tahu Tidak tahu
Korelasi -
Dl=1,41 Du=1,53
4-du=2,47 4-dl=2,59
4
D. Strategi BMT Bina Umat Sejahtera Pondok Gede dalam Meningkatkan
Pendapatan
Secara Umum, untuk mengembangkan usahanya guna meningkatkan pendapatan perusahaan, BMT Bina Umat Sejahtera Pondok Gede menerapkan
beberapa strategi diantaranya: 1. Kuantitas nilai pembiayaan
Dari segi kuantitas pembiayaan BMT tidak terlalu besar seperti halnya korporasi. Pembiayaan mikro biasanya memiliki pembiayaan
paling besar Rp 5.000.000,-. Saat ini BMT yang beroperasi memang belum berdistribusi terlalu besar. Faktanya dalam pembiayaan
mudharabah yang diberikan BMT Bina Umat Sejahtera Pondok Gede mampu memberikan pembiayaan kepada salah satu anggotanya sebesar
RP 10.000.000,-. Dengan memberikan nilai pembiayaan yang cukup besar sehingga dapat peningkatkan pedapatan yang diterima oleh BMT.
2. Strategi Fokus Pembiayaan Secara Khusus, strategi pembiayaan yang tengah dijalankan
BMT lebih diarahkan pada sosial dari pada upaya mencari keuntungan. Strategi ini digunakan karena motif utamanya untuk kemaslahatan umat.
BMT Bina Umat Sejahtera ini lebih mementingkan pemberian pembiayaannya pada kalangan gressroot atau kalangan yang paling
bawah
1
. Hal ini disebabkan karena perbankan yang ada di Indonesia hanya ingin memberikan pembiayaan minimal Rp 10.000.000,-.
Sedangkan satu tinggkat dibawa perbankan yaitu BPRS dapat memberikan pembiayaan mininal Rp 3.000.000,-. Maka BMT Bina
Umat Sejahtera ini menempatkan posisi yang paling bawah untuk hal pemberian pembiayaan. Pembiayaan lebih di fokuskan pada sektor yang
tidak berisiko tingggi dan menawarkan imbalan hasil yang tinggi seperti pada sektor mikro dan menengah UMKM.
3. Strategi Meminimalisir Non Performent Loan NPL Strategi lain yang dijalankan BMT dalam upaya peningkatan
jumlah pendapatan
dari penyaluran
pembiayaan khususnya
mudharabah adalah dengan meminimalisir angka pembiayaan bermasalah NPL. Hal ini dilakukan karena angka pembiayaan yang
bermasalah akan berpengaruh pada pendapatan yang diperoleh BMT. Secara umum strategi yang dijalankan sebagai upaya
penyelesaian pembiayaan bermasalah dapat dikelompokkan menjadi 2 dua, yaitu:
a. Stay Strategy adalah strategi saat BMT masih ingin mempertahankan hubungan bisnis dengan nasabah dalam konteks
waktu jangka panjang.
1
Wawancara pribadi dengan bapak Kukuh Setiawan, Kasi Marketing Wiayah I, Jakarta 31 Januari 2011
