Metode Analisis METODOLOGI PENELITIAN

56 outlier harus dilakukan sebelum matrik kovarian atau korelasi dihitung. Teknik estimasi model persamaan structural pada awalnya dilakukanb dengan ordinary least square OLS regression, tetapi teknik ini mulai digantikan oleh Maximum Likelihood Estimation ML yang lebih efisien dan unbiased jika asumsi normalitas multivariate dipenuhi. Teknik ML sekarang digunakan oleh banyak program komputer. Namun demikian teknik ML sangat sensitif terhadap non-normalitas data sehingga diciptakan teknik estimasi lain seperti weight least square WLS, generalized least square GLS dan asymptotivally distribution free ADF. Langkah 5 : Menilai Identifikasi Model Struktural Selama proses estimasi berlangsung dengan program komputer, sering didapat hasil estimasi yang tidak logis atau meaningless dan hal ini berkaitan dengan masalah identifikasi model structural. Problem identifikasi adalah ketidakmampuan proposed model untuk menghasilkan unique estimate. Cara melihat ada tidaknya problem identifikasi adalah dengan melihat hasil estimasi yang meliputi: 1 adanya nilai standar error yang besar untuk satu atau lebih koefisien, 2 ketidakmampuan program untuk invert information matrix, 3 nilai estimasi yang tidak mungkin misalkan error variance yang negatif , 4 adanya nilai korelasi yang tinggi 0,90 antar koefisien estimasi. Langkah 6 : Menilai Kriteria Goodness-of-Fit Salah satu tujuan dari Analisis Jalur adalah menentukan apakah model planusible masuk akal atau fit. Suatu model penelitian dikatakan baik, 57 apabila memiliki model fit yang baik pula. Tingkat kesesuaian model dalam buku Ghozali 2008 terdiri dari: 1. Absolute Fit Measure Absolute fit measure mengukur model fit secara keseluruhan baik model struktural maupun model pengukuran secara bersamaan. a. LikeliHood-Ratio Chi-Square Statistic Ukuran fundamental dari overall fit adalah likeliHood-ratio chi- square 2  . Nilai chi-square yang tinggi relative terhadap degree of freedom menunjukkan bahwa matrik kovarian atau korelasi yang diobservasi dengan yang diprediksi berbeda secara nyata dan ini menghasilkan probabilitas p akan menghasilkan nilai probabilitas p yang lebih besar dari tingkat signifikansi  dan ini menunjukkan bahwa input matrik kovarian antara prediksi dengan observasi sesungguhnya tidak berbeda secara signifikan. Dalam hal ini peneliti harus mencari nilai chi-square yang tidak signifikan p  0.05 karena mengharapkan bahwa model yang diusulkan cocok atau fit dengan data observasi. b. CMINDF Adalah nilai chi-square dibagi dengan degree of freedom. Beberapa pengarang menganjurkan menggunakan ratio ukuran ini untuk mengukur fit. Menurut Wheaton et. al 1977 dalam Imam Ghozali 2008 nilai ratio 5 lima atau kurang dari lima merupakan 58 ukuran yang reasonable. Peniliti lainnya seperti Byrne 1988 mengusulkan nilai ratio ini 2 merupakan ukuran fit. c. Goodness of Fit Index GFI Goodness of Fit Index GFI dikembangkan oleh Joreskog dan Sorbon 1984 yaitu ukuran non-statistik yang nilainya berkisar antar 0 poor fit sampai 1 perfect fit. Nilai GFI tinggi menunjukkan fit yang lebih baik dan berapa nilai GFI dapat diterima sebagai nilai yang layak belum ada standarnya, tetapi banyak peneliti menganjurkan nilai di atas 90 sebagai ukuran good fit. d. Root Mean Square Erorrs of Approximation RMSEA Root mean square error of approximination RMSEA merupakan ukuran yang mencoba memperbaiki kecenderungan statistik chi-square menolak model dengan jumlah sampel yang besar. Nilai RMSEA antara 0,05 sampai 0,08 merupakan ukuran yang dapat diterima. Hasil uji empiris RMSEA cocok untuk menguji model konfitmatori atau competing model strategy dengan jumlah sampel besar. 2. Incremental Fit Measures Incremental fit measures membandingkan proposed model dengan baseline model sering disebut dengan null model. Null model merupakan model realistic dimana model-model yang lain harus diatasnya. a. Adjusted Goodness of Fit Index AGFI Adjusted Goodnbess of Fit Index AGFI merupakan pengembangan dari GFI yang disesuaikan dengan ratio degree of 59 freedom untuk propsed model dengan degree of freedom untuk null model. Nilai yang direkomendasikan adalah  0,90. b. Tucker-Lewis Index TLI Tucker-Lewis Index atau dikenal dengan nonnormed fit index NNFI. Pertama kali diusulkan sebagai alat untuk mengevaluasi analisis faktor, tetapi sekarang dikembangkan untuk SEM. Ukuran ini menggabungkan ukuran parsimony kedalam indek komparasi antara proposal model dan null model dan nilai TLI berkisar dari 0 sampai 1.0. Nilai TLI yang direkomemdasikan adalah  0,90. c. Normed Fit Index NFI Normed Fit Index merupakan ukuran perbandingan antara proposed model dan null model. Nilai NFI akan bervariasi dari 0 no fit at all sampai 1.0 perfect fit. Seperti halnya TLI tidak ada nilai absolute yang dapat digunakan sebagai standar, tetapi umumnya direkomendasikan  0,90. 3. Parsimony Fit Measures Ukuran ini menghubungkan goodness-of-fit model dengan sejumlah koefisien estimasi yang diperlukan untuk mencapai level fit. Tujuan dasarnya adalah untuk mendiagnose apakah model fit telah tercapai dengan “overfitting” data yang memiliki banyak koefisien. Prosedur ini mirip dengan “adjustment” terhadap nilai R 2 didalam multiple regression. Namun demikian karena tidak ada uji statistic yang tersedia maka penggunaannya hanya terbatas untuk membandingkan model. 60 a. Parsimony Goodness of Fit Index PGFI Parsimonious goodness-of-fit index PGFI memodifikasi GFI atas dasar parsimony estimated model. Nilai PGFI berkisar antara 0 sampai 1.0 debngan nilai semakin tinggi menunjukkan model lebih parsimony. b. Parsimony Normed Fit Index PNFI Parsimonious normal fit index PNFI merupakan modifikasi dari NFI. PNFI memasukkan jumlah degree of freedom yang digunakan untuk mencapai level fit. Semakin tinggi nilai PNFI semakin baik. Kegunaan utama dari PNFI adalah untuk membandingkan model dengan degree of freedom yang berbeda. Digunakan untuk membandingkan model alternative sehingga tidak ada nilai yang direkomendasikan sebagai nilai fit yang diterima. Namun demikian jika membandingkan dua model maka perbedaan PNFI 0,60 sampai 0,90 menunjukkan adanya perbedaan model yang signifikan. 61 Tabel 3.1 Standar Penilaian Kesesuaian Fit Laporan Statistik Nilai yang Direkomendasikan Imam Ghozali 2008 Cut of value Keterangan Absolut Fit Probabilitas 2  Tidak signifikan p 0.05 Model yang diusulkan cocokfit dengan data observasi 2  df  5 2 - Ukuran yang reasonable - Ukuran fit RMSEA 0.1 0.05 0.01 0.05   x 0.08 - good fit - very good fit - outstanding fit - reasonable fit GFI 0.9 good fit Incremental Fit AGFI  0.9 good fit TLI  0.9 good fit NFI  0.9 good fit Parsimonious Fit PNFI 0-1.0 lebih besar lebih baik PGFI 0-1.0 lebih besar lebih baik Sumber : Ghozali, 2008 Langkah 7 : Interpretasi dan Modifikasi Model Ketika model telah dinyatakan diterima, maka peneliti dapat mempertimbangkan dilakukannya modifikasi model untuk memperbaiki penjelasan teoritis atau goodness-of-fit. Modifikasi dari model awal harus 62 dilakukan setelah dikaji banyak pertimbangan. Jika model dimodifikasi, maka model tersebut harus di cross-validated diestimasi dengan data terpisah sebelum model modifikasi diterima.

E. Operasional Variabel Penelitian

Berdasarkan metode analisis yang akan digunakan, maka disusunlah definisi variabel-variabel yang akan digunakan. Definisi variabel-variabel tersebut adalah sebagai berikut :  Dana Pihak Ketiga DPK Pertumbuhan setiap bank sangat dipengaruhi oleh perkembangan kemampuan menghimpun dana masyarakat. Dana yang dihimpun dari masyarakat akan diputar bank agar dana tersebut dapat bertambah. Salah satu cara menambah dana yang sudah ada yaitu dengan menyalurkan dana tersebut kepada pembiayaan.  Non Performing Loan NPL Rasio ini menunjukkan tingkat kelancaran penyaluran pembiayaan yang telah dilakukan oleh bank. Karena NPL adalah rasio kolektibilitas pembiayaan dari tingkat 3 sampai 5. Pembiayaan dikatakan lancar apabila tidak masuk koletibilitas 3, sehingga pembiayaan tersebut tidak dikategorikan macet sehingga bank terhindar dari resiko gagal bayar. Oleh karena itu, NPL dapat dijadikan sebagai tolak ukur untuk melihat sejauh mana tingkat keberhasilan bank dalam menyalurkan pembiayaan dengan kredit konsumsi. Rumus yang digunakan adalah : 63 NPL= X100 Dikucurkan Yang Kredit Total Bermasalah Yang Kredit  Capital Adequacy Ratio CAR Capital Adequacy Ratio adalah rasio kinerja bank untukmengukur kecukupan modal yang dimiliki bank untuk menunjang aktiva yang mengandung atau menghasilkan risiko. Berdasarkan ketentuan Bank Indonesia, Bank yang dinyatakan termasuk sebagai bank yang sehat harus memiliki CAR paling sedikit 8. CAR dapat dirumuskan sebagai berikut: CAR = X100 ATM R Kas  Loan to Deposit Ratio LDR Loan to Deposit Ratio LDR merupakan rasio yang mengukur kemampuan jumlah kredit yang diberikan dibandingkan dengan jumlah dana masyarakat dan modal sendiri digunakan. Besarnya LDR menurut peraturan pemerintah maksimum adalah 110 Kasmir, 2002. Semakin tinggi rasio tersebut memberikan indikasi semakin rendahnya kemampuan likuiditas bank yang bersangkutan sehingga kemungkinan suatu bank dalam kondisi bermasalah akan semakin besar. Rasio ini dapat dirumuskan sebagai berikut : LDR = X100 DPK Total berikan di yang Kredit Total 64  Return On Assets ROA Menurut Kasmir 2003:281, ROA digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen menghasilkan income dari pengelolaan asset dan memperoleh profitabilitas dan manajeril efisiensi secara overall. ROA diukur dengan melihat laba bersih sebelum pajak dengan membagi rata-rata asset dikali 100. Jadi ROA digunakan dalam penelitian ini untuk melihat sejau mana tingkat keberhasilan bank dalam mengeloal assetnya semakin besar ROA, semakin bagus tingkat kebehasilan bank tersebut. Rumusnya sebagai berikut : ROA = Asset Total Pajak Setelah Laba x 100  Kredit Menurut Undang-Undang No. 10 Tahun 1998, kredit adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasi utangnya setelah jangka waktu tertentu dengan jumlah bunga, imbalan atau pembagian hasil keuntungan. 65

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitian

Bank persero adalah bank yang sebagian atau seluruh sahamnya dimiliki oleh Pemerintah Republik Indonesia. Yang termasuk dalam bank persero antara lain: 1. Bank Mandiri Bank Mandiri berdiri pada tanggal 2 Oktober 1998 sebagai bagian dari program restrukturisasi perbankan yang dilaksanakan oleh Pemerintah Indonesia. Pada bulan Juli 1999, empat bank milik Pemerintah yaitu, Bank Bumi Daya BBD, Bank Dagang Negara BDN, Bank Ekspor Impor Indonesia Bank Exim, dan Bank Pembangunan Indonesia Bapindo, bergabung menjadi Bank Mandiri. Sejarah keempat Bank BBD, BDN, Bank Exim, dan Bapindo tersebut sebelum bergabung menjadi Bank Mandiri, dapat ditelusuri lebih dari 140 tahun yang lalu. Keempat bank nasional tersebut telah turut membentuk riwayat perkembangan dunia perbankan Indonesia, dan masing-masing telah memainkan peranan yang penting dalam pembangunan ekonomi di Indonesia. 2. Bank Rakyat Indonesia BRI Adalah salah satu bank milik pemerintah yang terbesar di Indonesia. Pada awalnya Bank Rakyat Indonesia BRI didirikan di 66 Purwokerto, Jawa Tengah oleh Raden Bei Aria Wirjaatmadja dengan nama De Poerwokertosche Hulp en Spaarbank der Inlandsche Hoofden atau Bank Bantuan dan Simpanan Milik Kaum Priyayi Purwokerto, suatu lembaga keuangan yang melayani orang-orang berkebangsaan Indonesia pribumi. Lembaga tersebut berdiri tanggal 16 Desember 1895, yang kemudian dijadikan sebagai hari kelahiran BRI. Sejarah Bank Rakyat Indonesia Pada periode setelah kemerdekaan RI, berdasarkan Peraturan Pemerintah No. 1 tahun 1946 Pasal 1 disebutkan bahwa BRI adalah sebagai Bank Pemerintah pertama di Republik Indonesia. Dalam masa perang mempertahankan kemerdekaan pada tahun 1948, kegiatan BRI sempat terhenti untuk sementara waktu dan baru mulai aktif kembali setelah perjanjian Renville pada tahun 1949 dengan berubah nama menjadi Bank Rakyat Indonesia Serikat. Pada waktu itu melalui PERPU No. 41 tahun 1960 dibentuklah Bank Koperasi Tani dan Nelayan BKTN yang merupakan peleburan dari BRI, Bank Tani Nelayan dan Nederlandsche Maatschappij NHM. Kemudian berdasarkan Penetapan Presiden Penpres No. 9 tahun 1965, BKTN diintegrasikan ke dalam Bank Indonesia dengan nama Bank Indonesia Urusan Koperasi Tani dan Nelayan. Setelah berjalan selama satu bulan, keluar Penpres No. 17 tahun 1965 tentang pembentukan bank tunggal dengan nama Bank Negara Indonesia. Dalam ketentuan baru itu, Bank Indonesia Urusan Koperasi,