Penemuan dan Pembahasan HASIL DAN PEMBAHASAN

68 Pada tahun 1970, Bapindo ditugaskan untuk membantu pembangunan nasional melalui pembiayaan jangka menengah dan jangka panjang pada sektor manufaktur, transportasi dan pariwisata. Bank Mandiri dibentuk pada 2 Oktober 1998, dan empat bank asalnya efektif mulai beroperasi sebagai bank gabungan pada pertengahan tahun 1999. Dalam proses penggabungan dan pengorganisasian ulang tersebut, jumlah cabang Bank Mandiri dikurangi sebanyak 194 buah dan karyawannya berkurang dari 26.600 menjadi 17.620. Direktur Utamanya yang pertama adalah Robby Djohan. Kemudian pada Mei 2000, posisi Djohan digantikan ECW Neloe. Neloe menjabat selama lima tahun, sebelum digantikan Agus Martowardojo sebagai Direktur Utama sejak Mei 2005. Neloe menghadapi dugaan keterlibatan pada kasus korupsi di bank tersebut. Pada Maret 2005, Bank Mandiri mempunyai 829 cabang yang tersebar di sepanjang Indonesia dan enam cabang di luar negeri. Selain itu, Bank Mandiri mempunyai sekitar 2.500 ATM dan tiga anak perusahaan utama yaitu Bank Syariah Mandiri, Mandiri Sekuritas, dan AXA Mandiri.

B. Penemuan dan Pembahasan

1. Analisis Deskriptif

Pengolahan data pada penelitian ini dilakukan menggunakan bantuan AMOS 16 untuk dapat mengolah data dan memperoleh hasil dari 69 variabel-variabel yang diteliti, yaitu terdiri dari variabel eksogen; Capital Adequacy Ratio CAR, Non Performing Loan NPL, dan Loan to Deposit Ratio LDR. Sedangkan variabel endogen kredit investasi dan Return On Asset ROA. Penjelasan lebih lanjut sebagai berikut.

a. Analisis Deskriptif Variabel Capital Adequacy Ratio CAR

CAR merupakan indikator terhadap kemampuan bank untuk menutupi penurunan aktivanya sebagai akibat dari kerugian-kerugian bank yang disebabkan oleh aktiva beresiko. Berdasarkan Deregulasi BI tertanggal 29 Februari 1993, bank yang dinyatakan termasuk bank sehat berkinerja baik apabila memiliki CAR paling sedikit sebesar 8, sesuai dengan ketentuan yang ditetapkan oleh Bank for International Settlements BIS. Mudrajad Kuncoro dan Suhardjono 2002: 573. Menurut Slamet Riyadi 2003:142 Capital Adequacy Ratio CAR adalah rasio kewajiban pemenuhan modal minimum yang harus dimiliki oleh bank. CAR memperlihatkan kemampuan bank dalam memenuhi kecukupan modalnya. CAR merupakan indikator terhadap kemampuan bank untuk menutupi penurunan aktivanya sebagai akibat dari kerugian-kerugian bank yang disebabkan oleh aktiva beresiko, CAR juga menjadi indikator untuk melihat tingkat efisiensi dana modal bank yang digunakan untuk investasi. Apabila persentase CAR terlalu kecil lebih rendah dari standar BI maka bank tersebut termasuk ke dalam kategori bank tidak sehat, namun apabila 70 persentase CAR terlalu besar berarti terlalu besar dana bank yang menganggur idle fund. Ahmad Faishol 2007:153. Karena itu penilaian mengenai kecukupan modal menjadi salah satu bagian terpenting dalam menilai kondisi bank. Dalam anggaran dasar suatu bank dikenal pengertian modal dasar dan modal disetor. Modal dasar yaitu jumlah modal yang dinyatakan dalam anggaran dasar sedangkan modal disetor adalah jumlah modal yang telah disetor secara efektif oleh pemilik modal tersebut. Bagi bank umum dikenal istilah modal inti meliputi modal disetor, cadangan umum, cadangan tujuan, laba tahun lalu, labarugi berjalan dan modal pelengkap meliputi penilaian aktiva tetap, cadangan umum PPAP, pinjaman sub ordinasi dalam menghitungkan kecukupan modal bank yang bersangkutan. Penerapan penghitungan kecukupan modal bagi bank Indonesia sejak bulan Mei 1993 telah mengikuti Standart Bank For International Settlement BIS dengan beberapa penyesuaian, sesuai dengan usaha yang dilakukn oleh perbankan di Indonesia. Kecukupan Pemenuhan Modal Minimum KPMM atau yang sering dikenal CAR Capital Adequacy Ratio bank diukur berdasarkan persentase antara Modal dengan Aktiva Tertimbang Menurut Risiko ATMR. 71 Tabel 4.1 Capital Adequacy Ratio CAR Bulan Tahun 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Jan 0,2447 0,2376 0,2093 0,2227 0,2052 0,157 0,1567 Feb 0,2424 0,2339 0,2049 0,2243 0,2094 0,1562 0,1562 Mar 0,2468 0,2299 0,2194 0,2053 0,1992 0,1553 0,1615 Apr 0,2285 0,2321 0,2169 0,215 0,187 0,1485 0,1537 Mei 0,2192 0,2058 0,2038 0,2117 0,1679 0,1457 0,1513 Jun 0,219 0,1983 0,2085 0,1963 0,1545 0,1421 0,1431 Jul 0,218 0,2009 0,2068 0,196 0,1574 0,1381 0,1516 Ags 0,2222 0,1989 0,2068 0,2023 0,1539 0,1351 - Sep 0,2209 0,1978 0,1925 0,2297 0,1505 0,1327 - Okt 0,2196 0,1992 0,2054 0,1984 0,1435 0,1311 - Nov 0,2102 0,2019 0,2063 0,1906 0,14 0,1277 - Des 0,2071 0,1943 0,212 0,1785 0,1431 0,1381 - Sumber: data diolah Berdasarkan tabel diatas, keadaan CAR dari Bank Persero yang dijadikan sampel pada penelitian periode 2004-Juli 2010. Pada masa penelitian ini CAR terendah terjadi pada bulan November 2009 yaitu sebesar 0,1277, sedangkan CAR tertinggi terjadi pada bulan Januari 2004 yaitu sebesar 0,2447. Agar lebih mudah dipahami dan komunikatif, data tersebut dapat kita lihat melalui grafik sebagai berikut : 72 Gambar Grafik 4.1 Capital Adequacy ratio CAR Sumber: data diolah Grafik di atas menggambarkan fluktuasi tingkat kecukupan modal Bank Persero yang cenderung menurun, hal ini tampak pada periode Januari 2004 hingga Juli 2010 terjadi penurunan Capital Adequacy Ratio dengan tingkat rata-rata sebesar -5,64 persen. Hal ini disebabkan peningkatan kredit yang tidak sebanding dengan peningkatan modal, sehingga menyebabkan rasio permodalan CAR cenderung menurun.

b. Analisis Deskriptif Non Performing Loan NPL

Menurut Manurung dan Prathama Rahardja 2004: 196, NPL Non Performing Loans terbagi menjadi dua, yaitu kredit tak lancer dan kredit macet, kredit tak lancar adalah kredit yang masih dilakukan pembayarannya, tetapi lebih lambat dari jadwal yang seharusnya. Sedangkan kredit macet adalah kredit yang sejak + 21 bulan 0.000 0.050 0.100 0.150 0.200 0.250 0.300 Ja n -04 A p r- 04 Ju l- 04 O c t- 04 Ja n -05 A p r- 05 Ju l- 05 O c t- 05 Ja n -06 A p r- 06 Ju l- 06 O c t- 06 Ja n -07 A p r- 07 Ju l- 07 O c t- 07 Ja n -08 A p r- 08 Ju l- 08 O c t- 08 Ja n -09 A p r- 09 Ju l- 09 O c t- 09 Ja n -10 A p r- 10 Ju l- 10 CAR CAR 73 dikategorikan diragukan, belum ada pelunasan atau upaya penyelamatan kredit. NPL Non Perfoming Loan atau tingkat kredit macet menunjukkan berapa persen kredit yang bermasalah dari keseluruhan kredit yang mereka kucurkan ke masyarakat. NPL juga merupakan faktor yang sangat penting bagi penilaian kinerja perbankan, bahkan hamper semua rasio nilainya dipengaruhi oleh NPL. Bank Indonesia sebagai regulator perbankan di Indonesia telah mengeluarkan peratuaran Surat Edaran Bank Indonesia No. 623DPNP tanggal 31 Mei 2004 yang menetapkan NPL maksimim 5. Semakin rendah NPL semakin bagus karena jumlah kredit yang bermasalahmacet pada bank tersebut semakin kecil begitupun sebaliknya semakin tinggi NPL suatu bank maka akan semakin besar kredit yang bermasalahmacet pada bank tersebut. 74 Tabel 4.2 Non Performing Loan NPL Bulan Tahun 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Jan 0,0724 0,0643 0,1533 0,1083 0,0689 0,043 0,0319 Feb 0,0774 0,0643 0,1595 0,1105 0,0679 0,0453 0,0326 Mar 0,0733 0,059 0,1608 0,1043 0,0559 0,0497 0,0307 Apr 0,0731 0,0618 0,1569 0,1082 0,0569 0,0503 0,0314 Mei 0,0793 0,114 0,1617 0,1076 0,0556 0,0513 0,0336 Jun 0,0794 0,1301 0,1603 0,1003 0,0515 0,0466 0,0301 Jul 0,0744 0,1441 0,1639 0,1013 0,0511 0,0481 0,0301 Ags 0,0728 0,1574 0,1632 0,1008 0,0502 0,048 - Sep 0,0736 0,1529 0,154 0,0868 0,0462 0,0436 - Okt 0,0704 0,1461 0,163 0,085 0,0458 0,0449 - Nov 0,0736 0,1529 0,1593 0,0809 0,048 0,0428 - Des 0,0588 0,1475 0,107 0,065 0,0374 0,0346 - Sumber: data diolah Berdasarkan tabel diatas, keadaan NPL dari Bank Persero yang dijadikan sampel pada penelitian periode 2004-Juli 2010. Pada masa penelitian ini NPL terendah terjadi pada bulan Juni dan Juli 2010 yaitu sebesar 0,0301, sedangkan NPL tertinggi terjadi pada bulan Juli 2004 yaitu sebesar 0,1639. Agar lebih mudah dipahami dan komunikatif, data tersebut dapat kita lihat melalui grafik sebagai berikut : 75 Gambar Grafik 4.2 Non Performing Loan NPL Sumber: data diolah Tabel 4.2 NPL menunjukkan kecenderungan yang terus menurun, hal ini menunjukkan bahwa tingkat kesehatan aktiva produktif Bank Persero yang semakin membaik, hal ini tampak pada periode Januari 2004 hingga Juli 2010 terjadi penurunan Non Performing Loan dengan tingkat rata-rata sebesar -18,83 persen per tahunnya.

c. Analisis Deskriptif Loan to Deposit Ratio LDR

Menurut Perry Warjiyo 2004: 26, dalam kenyataannya perilaku penawaran kredit perbankan tidak hanya dipengaruhi oleh dana yang tersedia yang bersumber dari DPK Dana Pihak Ketiga, tetapi juga dipengaruhi oleh persepsi bank terhadap prospek usaha debitor dan kondisi perbankan itu sendiri seperti permodalan atau CAR 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 Ja n -04 A p r- 04 Ju l- 04 O ct -04 Ja n -05 A p r- 05 Ju l- 05 O ct -05 Ja n -06 A p r- 06 Ju l- 06 O ct -06 Ja n -07 A p r- 07 Ju l- 07 O ct -07 Ja n -08 A p r- 08 Ju l- 08 O ct -08 Ja n -09 A p r- 09 Ju l- 09 O ct -09 Ja n -10 A p r- 10 Ju l- 10 NPL NPL 76 Capital Adequacy Ratio, jumlah kredit macet atau NPLs Non Performing Loans , dan LDR Loan to Deposit Ratio. Menurut Slamet Riyadi 2003;146, LDR adalah perbandingan antara total kredit yang diberikan dengan total Dana Pihak Ketiga yang dapat dihimpun oleh Bank. LDR juga LDR akan menunjukan tingkat kemampuan Bank dalam menyaluran dana pihan ketiga yang dihimpun oleh Bank yang bersangkutan. Menurut Ahamd Faishol 2007: 151 LDR yaitu rasio antara jumlah seluruh kredit yang diberikan Bank dengan dana yang diterima oleh Bank. LDR menyatakan seberapa jauh kemampuan bank untuk membayar kembali penarikan dana yang dilakukan deposan dengan mengandalkan kredit yang diberikan sebagai sumber likuiditasnya. Tabel 4.3 Loan to Deposit Ratio LDR Bulan Tahun 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Jan 0,404 0,4927 0,584 0,5898 0,6412 0,7145 0,7008 Feb 0,4097 0,5062 0,5824 0,5978 0,6592 0,7306 0,7338 Mar 0,4216 0,5128 0,5915 0,6062 0,6854 0,734 0,7375 Apr 0,4298 0,5161 0,5943 0,6032 0,6935 0,7368 0,7497 Mei 0,4435 0,5378 0,5909 0,6066 0,7162 0,745 0,7653 Jun 0,4566 0,5271 0,6013 0,6188 0,7132 0,7479 0,7563 Jul 0,4633 0,5294 0,6025 0,6142 0,7442 0,7564 0,7763 Ags 0,4761 0,5353 0,6007 0,6359 0,7898 0,7564 - Sep 0,4773 0,5312 0,603 0,6433 0,766 0,7464 - Okt 0,4866 0,5317 0,595 0,6553 0,7589 0,7495 - Nov 0,492 0,529 0,5957 0,6628 0,7556 0,7368 - Des 0,499 0,5104 0,5993 0,6237 0,7027 0,6955 - Sumber : data diolah 77 Berdasarkan tabel diatas, keadaan LDR dari Bank Persero yang dijadikan sampel pada penelitian periode 2004-Juli 2010. Pada masa penelitian ini LDR terendah terjadi pada bulan Januari 2004 yaitu sebesar 0,4040, sedangkan LDR tertinggi terjadi pada bulan Agustus 2008 yaitu sebesar 0,7898. Agar lebih mudah dipahami dan komunikatif, data tersebut dapat kita lihat melalui grafik sebagai berikut : Gambar Grafik 4.3 Loan to Deposit Ratio LDR Sumber: data diolah Tabel 4.3 menunjukkan peningkatan sebesar 7,57 persen. Hal ini menunjukkan adanya peningkatan dalam kemampuan bank membayar penarikan yang dilakukan deposan dengan mengandalkan kredit yang diberikan sebagai sumber likuiditasnya, semakin tinggi rasio ini maka semakin rendah pula kemampuan likuiditas bank. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Ja n -04 A p r- 4 Ju l- 4 O c t- 04 Ja n -05 A p r- 5 Ju l- 5 O c t- 05 Ja n -06 A p r- 6 Ju l- 6 O c t- 06 Ja n -07 A p r- 7 Ju l- 7 O c t- 07 Ja n -08 A p r- 8 Ju l- 8 O c t- 08 Ja n -09 A p r- 9 Ju l- 9 O c t- 09 Ja n -10 A p r- 1 Ju l- 1 LDR LDR 78

d. Analisis Deskriptif Return On Assets ROA

Menurut F.S. Mishkin 2008 : 306, oleh karena pemilik bank harus mengetahui apakah banknya dikelola dengan baik, mereka membutuhkan pengukuran yang baik mengenai profitabilitas bank. Ukuran dasar keuntungan bank adalah imbal hasil atas 78sset Return on Assetss- ROA, laba bersih setelah pajak dibagi asset. ROA memberikan informasi mengenai efisiensi bank yang dijalankan; karena ROA menunjukkan berapa banyak laba yang dihasilkan secara rata-rata dari 1 asetnya. Tabel 4.5 Return On Assets ROA Bulan Tahun 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Jan 0,0271 0,0331 0,0151 0,0287 0,0328 0,0289 0,029 Feb 0,0249 0,0333 0,0176 0,0305 0,0324 0,0292 0,0277 Mar 0,0273 0,0343 0,0193 0,0274 0,0274 0,0274 0,0305 Apr 0,0287 0,0371 0,0223 0,0271 0,0263 0,0263 0,0295 Mei 0,0222 0,0327 0,0208 0,0276 0,0265 0,026 0,0287 Jun 0,0238 0,005 0,0202 0,0267 0,0243 0,0268 0,0296 Jul 0,0239 0,0069 0,0196 0,0266 0,0269 0,0264 0,0303 Ags 0,025 0,0074 0,0196 0,0268 0,0273 0,0264 - Sep 0,0282 0,0042 0,0212 0,0265 0,0262 0,0257 - Okt 0,0262 0,0057 0,0208 0,0268 0,0265 0,0267 - Nov 0,0273 0,0102 0,0219 0,0268 0,026 0,0263 - Des 0,0346 0,0254 0,0222 0,0276 0,0272 0,0271 - Sumber : data diolah Berdasarkan tabel diatas, keadaan ROA Investasi dari Bank Persero yang dijadikan sampel pada penelitian periode 2004-Juli 2010. Pada masa penelitian ini terendah terjadi pada bulan September 2005 79 yaitu sebesar 0,0042, sedangkan tertinggi terjadi pada bulan April 2005 yaitu sebesar 0,0371. Agar lebih mudah dipahami dan komunikatif, data tersebut dapat kita lihat melalui grafik sebagai berikut : Gambar Grafik 4.5 Return On Assets ROA Sumber : data diolah Tabel 4.5 menggambarkan kinerja Bank Persero dilihat dari sisi kinerja profitabilitas yang diukur dengan Return on Assetss ROA. Selama periode tahun 2004 hingga Juli tahun 2007, Bank Persero mengalami penurunan laba dengan rata-rata pertumbuhan sebesar 5,6 persen per tahun. Namun, menjelang awal tahun 2008, perolehan laba cenderung meningkat sebesar 0,9 persen dari tahun sebelumnya. Return On Assets mengalami penurunan kemungkinan dipicu oleh peningkatan Non Performing Financing NPF yang 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 Ja n -04 A p r- 04 Ju l- 04 O c t- 04 Ja n -05 A p r- 05 Ju l- 05 O c t- 05 Ja n -06 A p r- 06 Ju l- 06 O c t- 06 Ja n -07 A p r- 07 Ju l- 07 O c t- 07 Ja n -08 A p r- 08 Ju l- 08 O c t- 08 Ja n -09 A p r- 09 Ju l- 09 O c t- 09 Ja n -10 A p r- 10 Ju l- 10 ROA ROA 80 mengharuskan bank harus menanggung biaya pencadangan aktiva produktif sehingga berpotensi menurunkan profitabilitas. Meski demikian, secara keseluruhan pertumbuhan Return on Assetss ROA Bank Persero mengalami peningkatan.

e. Analisis Deskriptif Penawaran Kredit Investasi

Jumlah Penawaran Kredit Investasi dari kelompok Bank Persero, dimana jumlah tersebut terdiri dari kredit property, agribisnis dan lain-lain. Bentuk-bentuk yang lebih spesifik dari kredit investasi ini antara lain kredit-kredit yang dikeluarkan untuk: 1 Membeli tanah baik tanah untuk industry, tanah untuk pertambangan, maupun tanah untuk perkebunan dan lain-lain. 2 Membeli mesin-mesin, alat-alat angkutan, peralatan-peralatan produksi dan lain-lain. 3 Mendirikan bangunan gedung pabrik, hotel, gedung perkantoran dan lain-lain. 4 Menanam tanaman-tanaman keras pada perkebunan sampai menghasilkan secara ekonomis. 5 Membangun sebuah kapal, pesawat terbang, peralatan-peralatan kerja yang akan dipakai sendiri. 81 Tabel 4.4 Kredit Investasi Bulan Tahun 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Jan 50442 59167 60661 64963 71931 98088 118607 Feb 50788 60150 60061 63270 71655 100096 119829 Mar 51709 61268 60839 62737 73868 101481 120726 Apr 52206 62320 60049 62961 74344 102065 124443 Mei 54625 62261 61446 63877 76028 103542 122907 Jun 56296 62452 60431 67570 79112 107406 131693 Jul 56913 63057 59224 67678 80088 110501 129973 Ags 57851 64164 60476 69098 82828 113979 - Sep 56750 63504 62030 67796 87368 111507 - Okt 57018 62444 61714 68894 93108 113552 - Nov 57405 61877 62463 71384 98195 114726 - Des 59314 61413 62928 73733 96237 118994 - Sumber : data diolah Berdasarkan tabel diatas, keadaan Kredit Investasi dari Bank Persero yang dijadikan sampel pada penelitian periode 2004-Juli 2010. Pada masa penelitian ini Penawaran Kredit Investasi terendah terjadi pada bulan Januari 2004 yaitu sebesar 50442, sedangkan tertinggi terjadi pada bulan Juni 2010 yaitu sebesar 131693. Agar lebih mudah dipahami dan komunikatif, data tersebut dapat kita lihat melalui grafik sebagai berikut : 82 Gambar Grafik 4.4 Kredit Investasi Sumber : data diolah Tabel 4.4 Kredit Investasi yang disalurkan menunjukkan peningkatan, selama periode Tahun 2004 hingga Juli 2010. Dengan rata-rata peningkatan sebesar 19,6 persen per tahun menunjukkan konsistensi Bank Persero dalam menyalurkan Kredit Investasi dalam mempertahankan komitmennya untuk membantu menggerakkan sektor riil. Selain itu, Bank Persero juga bertujuan meningkatkan laba dengan menjalankan fungsinya sebagai lembaga intermediasi.

2. Analisis Jalur Pengaruh Capital Adequacy Ratio CAR, Non

Performing Loan NPL, Loan to Deposit Ratio LDR Terhadap Return On Assets ROA dan Dampaknya pada Kredit Investasi. Analisis jalur ini dibagi menjadi dua substruktur. Substruktur yang pertama menganalisis pengaruh CAR, NPL dan LDR sebagai 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 Ja n -04 A p r- 04 Ju l- 04 O c t- 04 Ja n -05 A p r- 05 Ju l- 05 O c t- 05 Ja n -06 A p r- 06 Ju l- 06 O c t- 06 Ja n -07 A p r- 07 Ju l- 07 O c t- 07 Ja n -08 A p r- 08 Ju l- 08 O c t- 08 Ja n -09 A p r- 09 Ju l- 09 O c t- 09 Ja n -10 A p r- 10 Ju l- 10 KI KI 83 variabel eksogen terhadap ROA sebagai variabel endogen. Substruktur yang kedua menganalisis pengaruh CAR, NPL, LDR dan ROA sebagai variabel eksogen terhadap Kredit Investasi sebagai variabel endogen. Dari hasil perhitungan dengan menggunakan AMOS 16, maka dapat digambarkan diagram jalur sebagai berikut. Gambar 4.6 Diagram Jalur Hasil Perhitungan Sumber : Output AMOS 16

a. Analisis Korelasi

Korelasi antara CAR, NPL dan LDR dapat dilihat pada tabel sebagai berikut. Tabel 4.6 Hasil Korelasi Nilai CAR, NPL dan LDR Korelasi Antar Variabel Estimasi Probabilitas CAR -- NPL 0,538 0,000 NPL -- LDR -0,480 0,000 CAR -- LDR -0,881 0,000 Sumber : data diolah CAR NPL LDR .63 ROA .85 KI -.48 .54 -.88 .95 -.85 .67 -.56 .22 .01 -.25 e1 e2 84 1 Korelasi antara Capital Adequacy Ratio CAR dan Non Performing Loan NPL Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka korelasi antara variabel CAR dan NPL sebesar 0,538. Untuk menafsirkan angka tersebut digunakan kriteria sebagai berikut: 0 – 0,25 : Korelasi sangat lemah dianggap tidak ada 0,25 – 0,5 : Korelasi cukup kuat 0,5 – 0,75 : Korelasi kuat 0,75 – 1 : Korelasi sangat kuat Untuk pengujian lebih lanjut, maka diajukan hipotesis: Ho; = 0 : Tidak ada hubungan korelasi yang signifikan antara dua variabel. Ha; 0 : Ada hubungan korelasi yang signifikan antara dua variabel. Pengujian berdasarkan signifikan: Jika probabilitas 0,05 maka Ho diterima Jika probabilitas 0,05 maka Ho ditolak Korelasi sebesar 0,538 mempunyai maksud hubungan antara variabel CAR dan NPL kuat dan searah. Searah artinya apabila terjadi kenaikan CAR, maka NPL juga akan mengalami kenaikan, dan sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,000 0,05 maka telah cukup bukti untuk 85 menolak Ho; =0 dan menerima Ha; 0 sehingga korelasi signifikan. 2 Korelasi antara Non Performing Loan NPL dengan Loan to deposit Ratio LDR Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka korelasi antara variabel NPL dan LDR sebesar -0,480. Korelasi sebesar 0,000 mempunyai maksud hubungan antara variabel NPL dan LDR kuat dan berlawanan. Berlawanan Artinya apabila terjadi kenaikan NPL, maka LDR akan mengalami penurunan, dan sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,000 0,05 maka telah cukup bukti untuk menolak Ho; =0 dan menerima Ha; 0 sehingga korelasi signifikan. 3 Korelasi antara Capital Adequacy Ratio CAR dan Loan to Deposit Ratio LDR Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka korelasi antara variabel CAR dan LDR sebesar -0,881. Korelasi sebesar 0,000 mempunyai maksud hubungan antara variabel CAR dan LDR sangat kuat dan berlawanan. Berlawanan artinya apabila terjadi kenaikan CAR, maka nilai dari LDR akan mengalami penurunan, dan sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,000 0,05 maka telah cukup bukti untuk 86 menolak Ho; =0 dan menerima Ha; 0 sehingga korelasi signifikan.

b. Analisis Jalur Pengaruh CAR, NPL, dan LDR terhadap ROA

Adapun gambar hasil analisis diagram jalur Substruktur pertama adalah sebagai berikut. Gambar 4.7 Diagram Jalur Substruktur I Sumber : data diolah Analisis jalur substruktur yang pertama adalah menganalisis CAR, NPL dan LDR terhadap ROA baik secara simultan maupun secara parsial. Untuk melihat besarnya pengaruh secara simultan dapat terlihat pada kolom estimasi pada tabel Square Multiple Correlation. Besarnya pengaruh antara variabel secara individu dapat terlihat dari besarnya angka estimasi pada tabel Standardized Regression Weight. Sedangkan untuk melihat signifikansi pengaruh antar variabel dapat terlihat pada angka di tabel Regression Weight kolom Probability CAR NPL LDR .63 ROA -.48 .54 -.88 .95 -.85 .67 e1 87 lihat lampiran. Adapun hasil perhitungan dengan menggunakan AMOS 16 adalah sebagai berikut. Tabel 4.7 Pengaruh antara CAR, NPL, dan LDR terhadap ROA Pengaruh antar variable Estimasi Probabilitas R Square CAR - - ROA 0,955 0,000 0,632 NPL - - ROA -0,852 0,000 LDR - - ROA 0,673 0,000 Sumber : data diolah Untuk melihat pengaruh CAR, NPL, dan LDR secara gabungan terhadap ROA, kita dapat melihat hasil perhitungan pada tabel 4.7 khususnya angka R square. Besarnya angka R square r 2 adalah 0,632. Angka tersebut digunakan untuk melihat besarnya pengaruh variabel CAR, NPL, dan LDR secara gabungan terhadap ROA dengan cara menghitung koefisien determinasi KD dengan menggunakan rumus berikut: KD = r 2 x 100 KD = 0,632 x 100 KD = 63,2 Angka tersebut mempunyai maksud bahwa pengaruh variabel CAR, NPL, dan LDR terhadap ROA adalah 63,2, sedangkan sisanya sebesar 36,8 100-63,2 dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dapat dijelaskan dalam penelitian. Dengan kata lain, variabilitas yang dapat diterangkan dengan menggunakan variabel CAR, NPL, dan LDR adalah sebesar 63,2, sementara pengaruh yang disebabkan oleh variabel-variebel lain di luar model ini adalah sebesar 36,8. 88 Untuk melihat besarnya pengaruh CAR, NPL, dan LDR terhadap ROA secara parsial, digunakan kolom estimasi pada tabel 4.7, sedangkan untuk melihat signifikansi digunakan kolom probabilitas. 1 Pengaruh antara variabel Capital Adequacy Ratio CAR dengan Return On Assets ROA Untuk melihat apakah ada hubungan linier antara variabel CAR dengan ROA, dapat melakukan langkah-langkah analisis sebagai berikut: Ketentuan Hipotesis: Ho : Tidak ada hubungan linier antara CAR dengan ROA. Ha : Ada hubungan linier antara CAR dengan ROA. Dengan kriteria sebagai berikut: • Jika probabilitas penelitian 0,05 maka H ditolak dan Ha diterima. • Jika probabilitas penelitian 0,05 maka H diterima dan Ha ditolak. Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,000 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak Ho dan menerima Ha. Artinya, ada hubungan linier antara variabel CAR dengan ROA. Besarnya pengaruh CAR dengan ROA sebesar 0,955atau 9,55. Capital Adequacy Ratio CAR memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap Return On Assets ROA. Artinya, 89 apabila Capital Adequacy Ratio CAR mengalami kenaikan, maka Return on Assets ROA juga akan mengalami kenaikan, begitu juga sebaliknya. Hal ini sesuai dengan teori yang dinyatakan oleh Werdaningtyas 2002, Lattu Merissa 1999, dan Amiranti Masya 2009. Hasil ini juga didukung oleh pendapat yang dikemukakan oleh Amiranti Masya 2009 yang secara rinci berpendapat bahwa rasio CAR berpengaruh secara signifikan terhadap ROA, dimana bila terjadi kenaikan CAR maka ROA akan semakin tinggi pula, hal ini terjadi karena kondisi bank yang beroperasi di Indonesia mulai membaik akibat crisis ekonomi yang terjadi. Kecukupan modal bank yang digunakan untuk aktivitas operasionalnya mampu menghasilkan laba yang tinggi. 2 Pengaruh antara variabel Non Performing Loan NPL dengan Return On Asset ROA. Untuk melihat apakah ada hubungan linier antara variabel NPL dengan ROA, dapat melakukan langkah-langkah analisis sebagai berikut: Ketentuan Hipotesis: Ho : Tidak ada hubungan linier antara NPL dengan ROA. Ha : Ada hubungan linier antara NPL dengan ROA. Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,000 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak Ho dan menerima Ha. Artinya, 90 ada hubungan linier antara variabel NPL dengan ROA. Besarnya pengaruh NPL dengan ROA sebesar -0,845 atau -8,45. NPL memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan pada Return on Assets ROA. Artinya, apabila NPL mengalami peningkatan, maka ROA akan menurun, begitu juga sebaliknya. Hal ini sesuai dengan teori yang dinyatakan oleh Anisyah Harahap 2006 hasil penelitian menunjukkan bahwa NPL berpengaruh signifikan terhadap ROA. Dalam laporan keuangan perbankan tahun 2004, secara global dapat dilihat bahwa rata-rata nilai NPL terus menerus menurun meskipun belum mencapai angka dibawah 5 sebagaimana yang diinginkan Bank Indonesia. Namun demikian, sebuah bank yang memilki nilai NPL sangat tidak serta merta berarti hampir seluruh kredit bank tersebut adalah kredit lancar. Yang menunjukkan betapa sehatnya bank tersebut. Karena NPL yang sangat kecil dapat saja dicapai oleh suatu bank yang hanya sedikit menyalurkan kreditnya. 3 Pengaruh antara variabel LDR dengan ROA. Untuk melihat apakah ada hubungan linier antara variabel LDR dengan ROA dapat melakukan langkah-langkah analisis sebagai berikut: Ketentuan Hipotesis: Ho : Tidak ada hubungan linier antara LDR dengan ROA. 91 Ha : Ada hubungan linier antara LDR dengan ROA. Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,000 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak Ho dan menerima Ha. Artinya, ada hubungan linier antara variabel LDR dengan ROA. Besarnya pengaruh LDR dengan ROA sebesar 0,667 atau 6,67. LDR memiliki pengaruh yang positif dan signifikan pada ROA. Artinya, apabila terjadi kenaikan pada LDR maka ROA juga akan mengalami kenaikan. Hal sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Dendawijaya 2003, Hasil ini juga didukung oleh pendapat yang dikemukakan oleh Dendawijaya 2003:118 yang secara rinci berpendapat bahwa tingginya rasio LDR menunjukkan rendahnya likuiditas dan rendahnya likuiditas akan menyebabkan laba meningkat. Sebaliknya rendahnya rasio LDR menunjukkan tingginya likuiditas dan menyebabkan laba menurun. Tingginya rasio LDR mengindikasikan bahwa dana deposito dari masyarakat yang tertanam dalam pinjaman semakin besar. Dengan semakin besarnya penanaman kredit maka dalam kondisi yang normal akan menyebabkan laba yang meningkat. Laba ini berasal dari penerimaan bunga pinjaman dari kredit yang disalurkan. Tetapi jika bank mengurangi jumlah kredit yang telah dikucurkan mengubah aktiva kredit menjadi aktiva yang kurang produktif, maka kemampuan bank untuk menghasilkan 92 penghasilan terutama penghasilan yang berasal dari bunga pinjaman akan turun. Penurunan ini akan berakibat menurunnya ROA.

c. Analisis Jalur Pengaruh Variabel CAR, NPL, LDR dan ROA

terhadap Kredit Investasi Adapun gambar hasil analisis diagram jalur sub struktur kedua adalah sebagai berikut. Gambar 4.8 Diagram Jalur Substruktur II Sumber : Output AMOS Analisis jalur sub struktur yang kedua adalah menganalisis pengaruh CAR, NPL, LDR dan ROA terhadap Kredit Investasi baik secara simultan maupun secara parsial. Untuk melihat besarnya pengaruh secara simultan dapat terlihat pada kolom estimasi pada tabel Square Multiple Correlation. Besarnya pengaruh antara variabel secara individu dapat terlihat dari besarnya angka estimasi pada tabel Standardized Regression Weight. Sedangkan untuk melihat CAR NPL LDR ROA .85 KI -.48 .54 -.88 -.56 .22 .01 -.25 e1 e2 93 signifikansi pengaruh antar variabel dapat terlihat pada angka di tabel Regression Weight kolom Probability lihat pada lampiran . Adapun Ringkasan hasil perhitungan dengan menggunakan Software AMOS 16 adalah sebagai berikut : Tabel 4.8 Pengaruh antara CAR, NPL, LDR dan ROA terhadap Kredit Investasi Pengaruh antar variable Estimasi Probabilitas R Square CAR - - KI -0,562 0,000 0,854 NPL - - KI -0,429 0,002 LDR - - KI 0,220 0,033 ROA - - KI 0,010 0,892 Sumber : data diolah Untuk melihat pengaruh variabel CAR, NPL, LDR dan ROA terhadap Kredit Investasi secara gabungan dapat dilihat pada tabel 4.8 kolom R square. Besarnya angka R square r 2 adalah sebesar 0,854. Angka tersebut menjelaskan bahwa pengaruh CAR, NPL, LDR dan ROA terhadap Kredit Investasi secara gabungan adalah 85,4 0,854 x 100, sedangkan sisanya sebesar 14,6 100 - 85,4 dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dapat dijelaskan dalam penelitian. Dengan kata lain, variabilitas yang dapat diterangkan dengan menggunakan variabel CAR, NPL, LDR dan ROA terhadap Kredit Investasi sebesar 85,4, sementara pengaruh 14,6 disebabkan oleh variabel-variabel lain di luar model ini yang tidak dapat dijelaskan dalam penelitian. Untuk melihat besarnya pengaruh CAR, NPL, LDR dan ROA terhadap Kredit Investasi secara parsial, digunakan kolom estimasi 94 pada tabel 4.8, sedangkan untuk melihat signifikansi digunakan kolom probabilitas. 1 Pengaruh antara variabel CAR terhadap Kredit Investasi Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,000 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak H dan menerima Ha. Artinya, ada hubungan linier antara variabel CAR terhadap Kredit Investasi. Besarnya pengaruh CAR terhadap Kredit Investasi sebesar -0,562 atau -5,62. CAR memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap Kredit Investasi. Artinya, apabila nilai CAR meningkat maka jumlah Kredit Investasi mengalami penurunan, begitu pula sebaliknya. Hasil ini sesuai dengan 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. Menurut penelitian yang dilakukan oleh Luh Gede Meydianawathi 2007 dengan menggunakan metode OLS Ordinary Least Square dan bantuan program Eviews, yang menemukan bahwa variabel CAR secara parsial menunjukan pengaruh yang signifikan 2 Pengaruh antara variabel NPL terhadap Kredit Investasi. Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,002 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak H dan menerima Ha. Artinya, 95 ada hubungan linier antara variabel NPL terhadap Kredit Investasi. Besarnya pengaruh NPL terhadap Kredit Investasi sebesar -0,249 atau -2,49. NPL memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap ROA. Artinya, apabila nilai NPL meningkat maka jumlah Kredit Investasi mengalami penurunan, begitu pula sebaliknya. Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Luh Gede Meydianawathi 2007 dengan menggunakan metode OLS Ordinary Least Square dan bantuan program Eviews, yang menemukan bahwa variabel NPL secara parsial menunjukkan pengaruh yang signifikan dan negatif terhadap Kredit Investasi dan Kredit Modal Kerja bank Umum pada sector UMKM. Selama masa observasi NPL kredit Investasi dan Modal Kerja yang tinggi menyebabkan Kredit Investasi dan Modal Kerja bank Umum kepada sector UMKM berkurang. Sebaliknya, NPL yang rendah secara signifikan meningkatkan Kredit Investasi bank Umum kepada sector ini. Hasil ini sejalan dengan fenomena dimana NPL yang tinggi menyebabkan bank harus membentuk cadangan penghapusan yang lebih besar sehingga dana yang dapat disalurkan lewat pemberian kredit juga semakin berkurang. 3 Pengaruh antara variabel LDR terhadap Kredit Investasi. Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,033 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak H dan menerima Ha. Artinya, 96 ada hubungan linier antara variabel LDR terhadap Kredit Investasi. Besarnya pengaruh LDR terhadap Kredit Investasi sebesar 0,220 atau 2,20. LDR memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap ROA. Artinya, apabila terjadi kenaikan nilai LDR maka jumlah Kredit Investasi 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. 4 Pengaruh antara variabel ROA terhadap Kredit Investasi. Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,892 0,05. Maka tidak cukup data untuk menolak H dan menerima Ha. Artinya, tidak ada hubungan linier antara variabel ROA terhadap Kredit Investasi. Besarnya pengaruh LDR terhadap Kredit Investasi sebesar 0,010 atau 1,0. ROA memiliki pengaruh yang positif dan tidak signifikan terhadap Kredit Investasi. Hal ini tidak sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Luh Gede Meydianawati 2007 yang 97 menggunakan metode OLS dengan bantuan SPSS, bahwa ROA memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kredit modal kerja pada Bank Umum Januari 2002-Februari 2006. Hasil ini juga tidak sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Francisca dan Hasan Siregar 2008 yang menggunakan metode regresi berganda dengan SPSS 15, bahwa ROA memiliki pengaruh yang positif dan signfikan terhadap volume kredit.Selain itu, hal ini juga tidak sesuai dengan pendapat Muliaman Haddad 2004 yang menyatakan bahwa besarnya ROA menjadi salah satu keputusan bank untuk menyalurkan kredit. Perbedaan hasil ini dikarenakan peneliti memiliki objek dan masa penelitian penelitian yang berbeda. Perbedaan hasil penelitian kali ini juga disebabkan karena fenomena tersendatnya intermediasi perbankan yang terjadi pada tahun 2007 – 2009 yang dilaporkan pada Tinjauan Kebijakan Moneter Bank Indonesia. Krisis global yang memuncak tahun 2008 masih menyisakan dampak antara lain pada pertumbuhan kredit perbankan di Indonesia. Setelah kredit mencapai tingkat pertumbuhan yang tinggi pada 2008, dengan puncaknya pada bulan Oktober, pertumbuhan kredit kemudian mulai melambat pada akhir tahun 2008.Rendahnya pertumbuhan kredit selama semester I 2009 disebabkan antara lain oleh menurunnya kebutuhan kredit pengusaha di sektor riil terkait dengan daya 98 belimasyarakat dan ekspor yang menurun, masih tingginya suku bunga kredit perbankan meskipun BI rate secara konsisten telah diturunkan, dan sikap bank yang cenderung sangat berhati-hati dalam mengucurkan kreditnya. Jadi meskipun ROA cenderung mengalami peningkatan, namun hal tersebut tidak dibarengi dengan meningkatnya penyaluran kredit perbankan. Bank Indonesia, 2009 Tabel 4.9 Pengujian Pengaruh antar Variabel Eksogen dengan Endogen Pengaruh Variabel Estimasi Probabilitas Kesimpulan CAR ROA ,955 0,000 Signifikan NPL ROA -,852 0, 000 Signifikan LDR ROA ,673 0,000 Signifikan CAR KI -,562 0,002 Signifikan NPL KI -,249 0,002 Signifikan LDR KI ,220 0,033 Signifikan ROA KI ,010 0,892 Tidak Signifikan Sumber : data diolah

d. Uji Kesesuaian Model Goodness of Fit

Untuk mengetahui apakah model tersebut sudah sesuai atau belum, maka dilakukan uji kesesuaian model Goodness of Fit sebagai berikut. 99 Tabel 4.10 Hasil Uji Goodness of Fit Pengaruh CAR, NPL, LDR terhadap ROA dan Dampaknya pada Kredit Investasi Laporan Statistik Nilai yang Direkomendasikan Imam Ghozali, 2008 Hasil Keterangan Absolut Fit Prob. 2 χ Tidak signifikan p 0.05 - Model tidak cocok 2 χ df ≤ 5 2 - - RMSEA 0.1 0.05 0.01 0.05 ≤ ≤ x 0.08 - Poor Fit GFI ≥ 0.9 - - Incremental Fit AGFI ≥ 0.9 - - TLI ≥ 0.9 - - NFI ≥ 0.9 1 Perfect Fit Parsimonious Fit PNFI 0-1.0 Poor Fit PGFI 0-1.0 Poor Fit Sumber : data diolah Hasil uji Goodness of Fit tersebut masih banyak yang tidak Terdefinisi maka pengujian tersebut dianggap kurang Fit. Hal ini disebabkan dalam model tersebut masih ada pengaruh antar variabel yang tidak signifikan. Selanjutnya peneliti akan melakukan analisis jalur model trimming. Analisis Jalur Model Trimming adalah model yang digunakan untuk memperbaiki suatu model struktur bila koefisien betanya eksogen tidak signifikan. Dalam hal ini peneliti menghilangkan salah satu jalur panah yang memiliki koefisien betanya tidak signifikan dan yang memiliki probabilitas terbesar. Rangkuman hasil trimming model dapat dilihat pada tabel berikut. 100 Tabel 4.11 Hasil Uji Goodness of Fit Setelah Modifikasi Indeks Goodness of Fit Cut-Off Value Hasil Uji Sebelum Trimming Trimming I Absolut Fit Prob. 2 χ Tidak signifikan p 0.05 - 0.892 Df 1 2 χ df ≤ 5 2 - 0.018 RMSEA 0.1 0.05 0.01 0.05 ≤ ≤ x 0.08 0.681 0.000 GFI ≥ 0.9 1 1 Incremental Fit AGFI ≥ 0.9 - 0.999 TLI ≥ 0.9 - 1.027 NFI ≥ 0.9 1 1 PNFI 0-1.0 0.100 PGFI 0-1.0 0.067 Sumber : data diolah Pada trimming, jalur panah Return On assets ROA pada Kredit Investasi dihilangkan karena memiliki probabilitas 0,892 0,05 tidak signifikan. Dari hasil modifikasi I model analisis jalur dengan menghilangkan jalur panah Return On Assets ROA pada Kredit Investasi, diperoleh indeks kesesuaian model yang cukup baik. Akan tetapi masih terdapat probabilitas yang lebih dari 0,05. Dari dimodifikasi kedua, maka dapat diperoleh hasil perhitungan dalam tabel sebagai berikut. 101 Tabel 4.12 Hasil Perhitungan Pengaruh antar Variabel Setelah Trimming Pengaruh Variabel Estimasi Probabilitas Kesimpulan CAR - - ROA 0,955 0,000 Signifikan NPL - - ROA -0,852 0,000 Signifikan LDR - - ROA 0,673 0,000 Signifikan CAR - - KI -0,553 0,000 Signifikan NPL - - KI -0,257 0,000 Signifikan LDR - - KI 0,227 0,013 Signifikan Sumber : data diolah Dikarenakan terjadi beberapa trimming bagi jalur yang tidak signifikan, maka dari itu penelitian selanjutnya bertujuan sebagai berikut: 1. Untuk menganalisis pengaruh CAR, NPL, dan LDR terhadap Penawaran ROA. 2. Untuk menganalisis pengaruh CAR,NPL dan LDR Kredit Investasi.

3. Analisis Jalur Setelah Trimming

Pengujian analisis jalur setelah trimming terdiri dari 2 dua sub struktur. Yang pertama adalah menganalisis pengaruh antara pengaruh CAR, NPL, dan LDR terhadap ROA baik secara simultan maupun parsial. Yang kedua menganalisis pengaruh CAR, NPL, dan LDR terhadap Kredit Investasi baik secara simultan maupun parsial. Dari hasil perhitungan setelah trimming dengan menggunakan AMOS 16, maka dapat digambarkan diagram jalur setelah trimming sebagai berikut. 102 Gambar 4.9 Hasil Perhitungan Diagram Jalur Setelah Trimming Sumber : Output Amos 16 Tabel 4.13 Hasil Korelasi antara CAR, NPL, dan LDR setelah Trimming Korelasi Antar Variabel Estimasi Probabilitas CAR -- NPL 0,538 0,000 NPL -- LDR -0,480 0,000 CAR -- LDR -0,881 0,000 Sumber : data diolah Korelasi antara CAR, NPL dan LDR bank Persero tidak berbeda dengan analisis korlasi sebelum trimming.

a. Analisis Jalur Pengaruh CAR, NPL, dan LDR terhadap ROA

Secara Simultan dan Parsial Adapun gambar hasil analisis diagram jalur sub struktur pertama adalah sebagai berikut . CAR NPL LDR .63 ROA .85 KI -.48 .54 -.88 .95 -.85 .67 -.55 .23 -.26 e1 e2 103 Gambar 4.10 Diagram Jalur Sub Struktur I Setelah Trimming Sumber : data diolah Agar lebih jelas diagram jalur tersebut disajikan dalam bentuk ringkasan tabel sebagai berikut. Tabel 4.14 Hasil Uji Pengaruh antara CAR, NPL, LDR terhadap ROA Pengaruh antar variable Estimasi Probabilitas R Square CAR - - ROA 0,955 0,000 0,632 NPL - - ROA -0,852 0,000 LDR - - ROA 0,673 0,013 Sumber : data diolah Besarnya pengaruh variabel CAR, NPL, dan LDR terhadap ROA secara simultan adalah 63,2, sedangkan sisanya sebesar 36,8 100-63,2 dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dapat dijelaskan dalam penelitian. Besarnya pengaruh CAR terhadap ROA sebesar 0,955 atau 95,5, NPL terhadap ROA sebesar -0,852 atau -85,2, LDR terhadap ROA sebesar 0,673 atau 67,3. CAR NPL LDR .63 ROA -.48 .54 -.88 .95 -.85 .67 e1 104

b. Analisis Jalur Pengaruh CAR, NPL dan LDR terhadap Kredit

Investasi Secara Simultan dan Parsial Adapun gambar hasil analisis diagram jalur sub struktur kedua adalah sebagai berikut. Gambar 4.11 Diagram Jalur Sub Struktur II Setelah Trimming Sumber : data diolah Agar lebih jelas diagram jalur tersebut disajikan dalam bentuk ringkasan tabel sebagai berikut. Tabel 4.15 Hasil Uji Pengaruh CAR, NPL dan LDR terhadap Kredit Investasi Pengaruh antar variable Estimasi Probabilitas R Square CAR - - KI -0,553 0,000 0,854 NPL - - KI -0,257 0,000 LDR - - KI 0,227 0,013 Sumber : data diolah Besarnya pengaruh variabel CAR, NPL dan LDR terhadap Kredit Investasi secara simultan adalah 85,4, sedangkan sisanya sebesar 14,6 100-85,4 dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dapat dijelaskan dalam penelitian. Besarnya pengaruh CAR terhadap Kredit Investasi sebesar -0,553 atau -5,53, pengaruh NPL terhadap CAR NPL LDR .-25 .85 KI .54 -.48 -.88 .-56 .22 E2 105 Kredit Investasi sebesar -0,257 atau -2,57, pengaruh LDR terhadap Kredit Investasi sebesar 0,227 atau 2,27. 1 Pengaruh antara variabel CAR terhadap Kredit Investasi Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,000 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak H dan menerima Ha. Artinya, ada hubungan linier antara variabel CAR terhadap Kredit Investasi. Besarnya pengaruh CAR terhadap Kredit Investasi sebesar -0,553 atau -5,53. CAR memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap Kredit Investasi. Artinya, apabila nilai CAR meningkat maka jumlah Kredit Investasi mengalami penurunan, begitu pula sebaliknya. Hasil ini sesuai dengan 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. Menurut penelitian yang dilakukan oleh Luh Gede Meydianawathi 2007 dengan menggunakan metode OLS Ordinary Least Square dan bantuan program Eviews, yang menemukan bahwa variabel CAR secara parsial menunjukan pengaruh yang signifikan 2 Pengaruh antara variabel NPL terhadap Kredit Investasi. Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,000 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak H dan menerima Ha. Artinya, 106 ada hubungan linier antara variabel NPL terhadap Kredit Investasi. Besarnya pengaruh NPL terhadap ROA sebesar -0,257 atau -2,57. NPL memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap Kredit Investasi. Artinya, apabila nilai NPL meningkat maka jumlah Kredit Investasi mengalami penurunan, begitu pula sebaliknya. Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Luh Gede Meydianawathi 2007 dengan menggunakan metode OLS Ordinary Least Square dan bantuan program Eviews, yang menemukan bahwa variabel NPL secara parsial menunjukkan pengaruh yang signifikan dan negatif terhadap Kredit Investasi dan Kredit Modal Kerja bank Umum pada sector UMKM. Selama masa observasi NPL kredit Investasi dan Modal Kerja yang tinggi menyebabkan Kredit Investasi dan Modal Kerja bank Umum kepada sector UMKM berkurang. Sebaliknya, NPL yang rendah secara signifikan meningkatkan Kredit Investasi bank Umum kepada sector ini. Hasil ini sejalan dengan fenomena dimana NPL yang tinggi menyebabkan bank harus membentuk cadangan penghapusan yang lebih besar sehingga dana yang dapat disalurkan lewat pemberian kredit juga semakin berkurang. 5 Pengaruh antara variabel LDR terhadap Kredit Investasi. Hasil perhitungan menunjukkan angka 0,013 0,05. Maka telah cukup data untuk menolak H dan menerima Ha. Artinya, 107 ada hubungan linier antara variabel LDR terhadap Kredit Investasi. Besarnya pengaruh LDR terhadap Kredit Investasi sebesar 0,220 atau 2,20. LDR memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap ROA. Artinya, apabila terjadi kenaikan nilai LDR maka jumlah Kredit Investasi 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.

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. 108 Tabel 4.16 Hasil Uji Goodness of Fit Setelah Trimming Sumber : data diolah Dilihat dari nilai chi-square sebesar 0,018 dengan probabilitas 0,892 yang jauh diatas 0,05 dapat disimpulkan bahwa data empiris sesuai dengan model. Begitu juga apabila dilihat dari kriteria fit lainnya seperti CMINDF 2 χ df sebesar 0,018 yang dapat disimpulkan bahwa model sangat baik karena berada dibawah 2. Begitu juga apabila dilihat dari krteria 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. Laporan Statistik Nilai yang Direkomendasikan Imam Ghozali, 2008 Hasil Keterangan Absolut Fit 2 χ prob. Tidak signifikan p 0.05 0,892 Model cocok Df 1 2 χ df ≤ 5 2 0,018 good fit RMSEA 0.1 0.05 0.01 0,05 ≤ ≤ x 0,08 0,000 good fit GFI 0,9 1 good fit Incremental Fit AGFI ≥ 0,9 0,999 good fit TLI ≥ 0,9 1,027 good fit NFI ≥ 0,9 1 good fit Parsimonious Fit PNFI 0-1,0 0,1 Lebih besar lebih baik PGFI 0-1,0 0,067 Lebih besar lebih baik 109 Menurut Imam Ghozali 2008 apabila salah satu kriteria tidak fit maka dapat melihat kriteria fit yang lainnya.

d. Hubungan Langsung dan Tidak Langsung

Beberapa pengaruh langsung, tidak langsung, dan pengaruh total tentang pengaruh antara CAR, NPL, dan LDR terhadap Kredit Investasi serta Dampaknya terhadap ROA dapat dilihat pada tabel dan uraian sebagai berikut: 1 Pengaruh antara variabel CAR terhadap ROA. CAR memiliki pengaruh langsung terhadap ROA sebesar 0,955. 2 Pengaruh antara variabel NPL terhadap ROA. NPL memiliki pengaruh langsung terhadap ROA sebesar -0,852. 3 Pengaruh antara variabel LDR terhadap ROA. LDR memiliki pengaruh langsung terhadap ROA sebesar 0,673. 4 Pengaruh antara variabel CAR terhadap Kredit Investasi. CAR memiliki pengaruh langsung terhadap Kredit Investasi sebesar -0,553. 5 Pengaruh antara variabel NPL terhadap Kredit Investasi. NPL memiliki pengaruh langsung terhadap Kredit Investasi sebesar -0,257. 6 Pengaruh antara variabel LDR terhadap Kredit Investasi. LDR memiliki pengaruh langsung terhadap Kredit Investasi sebesar 0.227. 110 Tabel 4.17 Rangkuman Dekomposisi dari Koefisien Jalur, Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung, dan Pengaruh Total tentang pengaruh antara CAR X 1 , NPL X 2 , dan LDR X 3 terhadap Kredit Investasi Y serta Dampaknya pada ROAZ Pengaruh variabel Pengaruh Kausal Langsung Tidak Langsung Melalui Y Total X 1 Y 0,955 - 0,955 X 2 Y -0,852 - -0,852 X 3 Y 0,673 - 0,673 X 1 Z -0,553 - -0,553 X 2 Z -0,257 - -0,257 X 3 Z 0,227 - 0,227 Sumber : data diolah

C. Interpretasi