Uji Causalitas Granger Analisis dan Pembahasan

 Variabel non performing financing NPF_X2 secara statistik tidak mempengaruhi return on asset ROA_Y1 dan begitu juga sebaliknya variabel return on aset ROA_Y1 secara statistik tidak mempengaruhi variabel non performing financing NPF_X2 yang dibuktikan dengan nilai Prob masing-masing lebih besar dari 0,05 yaitu 0,0524 dan 0,0335 hasil keduanya adalah terima hipotesis nol sehingga disimpulkan bahwa tidak terjadi hubungan apapun untuk kedua variabel NPF dan ROA.  Variabel financing to deposit ratio FDR_X3 secara statistik tidak mempengaruhi return on asset ROA_Y1 0,2867 sehingga diterima hipotesis nol sedangkan return on asset ROA_Y1 secara statistik mempengaruhi financing to deposit ratio FDR_X3 0,0059 sehingga ditolak hipotesis nol. Dengan demikian, disimpulkan bahwa terjadi hubungan searah antara variabel FDR dan ROA yaitu hanya ROA yang secara statistik mempengaruhi FDR dan tidak berlaku sebaliknya.  Variabel non performing financing NPF_X2 secara statistik mempengaruhi variabel pembiayaan murabahah MRB_X1 0,0052 sehingga ditolak hipotesis nol sedangkan pembiayaan murabahah MRB_X1 secara statistik tidak mempengaruhi non performing financing NPF_X2 0,1175 sehingga diterima hipotesis nol. Dengan demikian, disimpulkan bahwa terjadi hubungan searah antara variabel NPF dan Pembiayaan Murabahah yaitu hanya NPF yang secara statistik mempengaruhi Murabahah dan tidak berlaku sebaliknya.  Variabel financing to deposit ratio FDR_X3 secara statistik tidak mempengaruhi pembiayaan murabahah MRB_X1 dan begitu juga sebaliknya variabel pembiayaan murabahah MRB_X1 secara statistik tidak mempengaruhi financing to deposit ratio FDR_X3 yang dibuktikan dengan nilai Prob masing-masing lebih besar dari 0,05 yaitu 0,2646 dan 0,1123 hasil keduanya adalah terima hipotesis nol sehingga disimpulkan bahwa tidak terjadi hubungan apapun untuk kedua variabel FDR dan MRB.  Variabel financing to deposit ratio FDR_X3 secara statistik tidak mempengaruhi variabel non performing financing NPF_X2 dan begitu juga sebaliknya variabel non performing financing NPF_X2 secara statistik tidak mempengaruhi financing to deposit ratio FDR_X3 yang dibuktikan dengan nilai Prob masing-masing lebih besar dari 0,05 yaitu 0,7333 dan 0,1398 hasil keduanya adalah terima hipotesis nol sehingga disimpulkan bahwa tidak terjadi hubungan apapun untuk kedua variabel FDR dan NPF.

6. Uji Kointegrasi

Dari hasil uji derajat kointegrasi didapat bahwa semua variabel stasioner pada ordo yang sama. Lalu dilanjutkan ke uji kointegrasi untuk mengetahui apakah residual regresi terkointegrasi stasioner atau tidak. Apabila variabel terkointegrasi maka terdapat hubungan yang stabil dalam jangka panjang. Sebaliknya jika tidak terdapat kointegrasi antar variabel maka implikasi tidak adanya keterkaitan hubungan dalam jangka panjang. Tabel 4.10 Uji Johansen Cointegration Hypothesized Trace 0.05 No. of CEs Eigenvalue Statistic Critical Value Prob. None 0.349003 55.43199 47.85613 0.0083 At most 1 0.287639 30.53544 29.79707 0.0410 At most 2 0.152283 10.86355 15.49471 0.2200 At most 3 0.021852 1.281453 3.841466 0.2576 Berdasarkan tabel 4.10 diatas, nilai Trace Statistic lebih besar dari Critical Value pada tingkat kepercayaan 5 yang menyatakan bahwa antara masing-masing variabel ROA-MRB, ROA-NPF, ROA-FDR saling berkointegrasi sehingga diantara masing-masing variabel tersebut terdapat hubungan jangka panjang.

7. Estimasi Vector Error Correction Model VECM

VECM merupakan bentuk VAR yang terestriksi. Restriksi tambahan ini dilakukan karena adanya data yang tidak stasioner namun terkointegrasi. VECM mampu melihat hubungan jangka panjang variabel-variabel endogen agar konvergen ke dalam hubungan kointegrasinya, namun tetap membiarkan keberadaan dinamisasi jangka pendek. Sims 1980 dan Doan 1992 menentang penggunaan variabel difference, walaupun jika variabel tersebut memiliki unit root tidak stasioner pada level. Kedua pakar ini berargumen bahwa differencing akan membuang informasi berharga yang terkait dengan pergerakan searah data. VAR in difference digunakan bagi data yang tidak stasioner pada level dan tidak terkointegrasi. Dalam penelitian ini hampir semua data tidak stasioner pada level, namun semua data memiliki hubungan kointegrasi, sehingga digunakan model VECM. Tabel 4.11 Estimasi Vector Error Correction Model Vector Error Correction Estimates Date: 031915 Time: 17:29 Sample adjusted: 2009M04 2013M12 Included observations: 57 after adjustments Standard errors in t-statistics in [ ] Cointegrating Eq: CointEq1 ROA_Y1-1 1.000000 MRB_X1-1 6.65E-06 3.3E-06 [ 2.00830] NPF_X2-1 0.198956 0.10526 [ 1.89021] FDR_X3-1 -0.058568 0.01255 [-4.66862] C 2.692692 Error Correction: DROA_Y1 DMRB_X1 DNPF_X2 DFDR_X3 CointEq1 -0.423335 -494.1327 0.955870 6.366535 0.21778 880.659 0.34828 2.43390