Sudarmadi dan May Achmad Nada

51

6. Sudarmadi dan

Oswari, 2009 Pengaruh Capital Adequacy Ratio, Return On Assets dan Loan to Deposit Ratio Terhadap Tingkat Suku Bunga Deposito Berjangka 12 Bulan. Teknik regresi linier berganda -Variabel independen secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. -Secara parsial CAR berpengaruh signifikan terhadap bunga deposito 12 bulan. -Secara parsial ROA dan LDR tidak berpengaruh signifikan terhadap bunga deposito 12 bulan. 7. Yohanes Eko Nugroho, 2010 Analisis Faktorfaktor yang Mempengaruhi Tingkat Suku Bunga Deposito Berjangka Bank Umum di Indonesia Teknik regresi Linier Berganda -Variabel independen secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. - Secara parsial variabel ROA berpengaruh signifikan terhadap bunga deposito. -Secara parsial variabel CAR dan LDR tidak berpengaruh signifikan

8. May

karlina Dewi, 2010 Analisis Pengaruh Capital Adequacy Ratio Teknik regresi linier berganda Hasil perhitungan secara parsial terhadap tingkat suku 52 CAR,Loan To Deposit LDRDan Return On Asset Terhadap Suku Bunga Deposito Berjangka Pada Bank Central Asia, Tbk Tahun 2001-2010 bunga deposito sebagai berikut: 1 CAR berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap tingkat suku bunga deposito pada Bank Central Asia,Tbk, sehingga H1 ditolak. 2 LDR berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap tingkat suku bunga deposito pada Bank Central Asia,Tbk, sehingga H2 ditolak. 3 ROA berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat suku bunga deposito pada Bank Central Asia,Tbk, sehingga H3 diterima.

9. Achmad

Kurniawan, 2012 Analisis Pengaruh CAR, ROA, NPL terhadap tingkat Suku Bunga Deposito Berjangka Tiga Bulan Pada Bank Teknik Analisis regresi Berganda Terdapat pengaruh yang signifikan CAR, ROA, NPL terhadap Suku Bunga Deposito berjangka Tiga Bulan Pada Bank Persero di Indonesia. 53 Persero di Indonesia.

10. Nada

Dreca, 2012 Evaluation of Financial Performance of Banking Sector: Evidence from Bosnia and Herzegovina, Croatia, Serbia and Slovenia - Kinerja keuangan pada penelitian ini diukur dengan indikator yang dipilih, seperti return on asset ROA, return on equity ROE, rasio kecukupan modal CAR, pangsa kredit bermasalah NPL, partisipasi deposito, aset dan pinjaman dalam Produk Domestik Bruto PDB dari acara country.Data bahwa sistem perbankan negara ini mengalami masalah di sektor perbankan, sebagian besar dipengaruhi oleh utang yang besar kepada IMF, situasi politik, krisis keuangan, situasi internal dan faktor politik lainnya Sumber : Kumpulan Penelitian Terdahulu 54

D. Kerangka Pemikiran

Gambar 2.1 Bank Indonesia Bank Persero Uji Model Regresi Uji Asumsi Klasik 1. Uji normalitas 2. Uji Multikolinieritas 3. Uji Heterskedastisitas 4. Uji autokolerasi 5. Uji Regresi Berganda Uji F Adjusted R square Uji T Interpretasi Kesimpulan Independen X1 : CAR X2 : ROA X3 : NPL X4 : BOPO Dependen Y : Suku Bunga Deposito 55 Berdasarkan kerangka berpikir tersebut maka dapat diperoleh model konseptual dari penelitian ini sebagai berikut : Gambar 2.2 Model Konseptual Tingkat Suku Bunga Deposito Berjangka 1 Bulan yang dipengaruhi Variabel CAR, ROA, LDR, NPL

E. Hipotesis Penelitian

Berdasarkan teori dan permasalahan yang ada, maka dapat diambil beberapa hipotesis sebagai berikut : CAR ROA NPL BOPO Tingkat Suku Bunga Deposito Berjangka 1 Bulan 56 H1: Diduga ada pengaruh negatif Capital Adequacy Ratio CAR terhadap suku bunga deposito berjangka 1 bulan. H2: Diduga ada pengaruh negatif Return On Asset ROA terhadap suku bunga deposito berjangka 1 bulan. H3: Diduga ada pengaruh positif dari Non Performing Loan NPL terhadap suku bunga deposito berjangka 1 bulan. H4: Diduga ada pengaruh positif dari Biaya Operasional Pendapatan Operasional BOPO terhadap suku bunga deposito berjangka 1 bulan. H5: Diduga secara simultan CAR, ROA, NPL dan BOPO terhadap suku bunga deposito berjangka 1 bulan. 57

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data yang merupakan data time series. Data yang diperlukan merupakan data sekunder yaitu inflasi dan kinerja keuangan bank persero pada periode tahun 2006-2011 yang diperoleh dari data Statistik Ekonomi Perbankan Indonesia dan Statistik Perbankan Indonesia yang dipublikasikan oleh Bank Indonesia. Penelitian ini dilengkapi dengan hasil penelitian terdahulu dan dari reverensi dari bank lain yang relevan misalnya seperti jurnal dan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya. Model dalam penelitian ini menggunakanan lima variabel yaitu Suku Bunga Satu bulan, Capital Adequacy Ratio CAR, Return On Asset ROA, Non Performing Loan NPL, dan Biaya Operasional Pendapatan Operasional BOPO.

B. Metode Penentuan Sampel

Populasi dalam penelitian ini adalah kelompok bank yang termasuk dalam bank persero yang ada di Indonesia pada periode tahun 2006-2011. Dan dan dalam penelitian ini, peneliti mengambil sampel 1 kelompok 58 Bank yaitu Bank Persero. Antara lain adalah Bank Rakyat Indonesia BRI , Bank Tabungan Negara BTN, Bank Negara Indonesia dan Bank Mandiri.

C. Metode Pengumpulan Data

Dalam penelitian ini pengumpulan data dilakukan dengan cara : 1. Studi kepustakaan, yaitu memperoleh dari berbagai literatur, jurnal- jurnal yang telah dipublikasikan, penelitian terdahulu dan dari berbagai sumber lainnya. 2. Data sekunder, yaitu merupakan sumber data penelitian yang diperoleh peneliti secara tidak langsung melalui media perantara diperoleh dan dicatat oleh pihak lain. Penelitian ini menggunakan data time series bulanan yang dipublikasikan oleh Bank Indonesia periode tahun 2006-2011. Data – data tersebut diperoleh dari: a. Statistik Ekonomi Perbankan Indonesia SEKI b. Statistik Perbankan Indonesia SPI

D. Metode Analisis Data

Metode statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis yaitu dengan menggunakan regresi berganda. analisis regresi merupakan salah satu alat analisis yang menjelaskan tentang akibat yang ditimbulkan oleh satu atau lebih variabel bebas dan variabel terikat tidak bebas sudarmanto, 2005 . Dengan menggunakan software eviews 6.0 setelah semua data- 59 data terkumpul maka selanjutnya data-data tersebut dianalisis dengan uji asumsi klasik dan uji hipotesis. 1. Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik ini dilakukan sebagai parameter untuk mengukur apakah data yang digunakan ini bersifat blue atau tidak.

a. Uji Normalitas

Uji normalitas dimaksudkan untuk menguji apakah nilai residual yang telah distandarisasi pada model regresi berdistribusi normal atau tidak Suliyanto 2011:67.Apabila sebaran data sudah berdistribusi normal, maka uji lanjut dengan menggunakan statistik parametrik bisa dilakukan. Sebaliknya, bila data tidak berdistribusi normal maka uji lanjut dengan menggunakan statistik parametrik tidak bisa dilakukan, tetapi menggunakan statistik non parametrik. Untuk menguji normalitas sebaran data bisa dilakukan dengan empat cara, yaitu Chi-Square, Lilifors dan Kormogorov Smirnov dan Skewness Kurtosis . Pada penelitian ini, Uji normalitas menggunakan jarque bera yang bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel dependen, variabel independen maupun keduanya berdistribusi normal atau tidak. Model yang baik adalah yang memiliki distribusi data yang normal. Pada penelitian ini untuk menguji normalitas dalam persamaan regresi adalah dengan dua cara: 60 a. Membandingkan statistik Jarque-Bera JB dengan nilai X2 tabel. Jika nilai JB ≤ X2 tabel maka nilai residual terstandarisasi dinyatakan berdistribusi normal. Jika nilai probabilitas lebih besar dari nilai derajat kesalahan α = 0.05, maka penelitian ini tidak ada permasalahan normalitas atau dengan kata lain, data terdistribusi normal.

b. Uji Multikolinieritas

Uji multikolinieritas merupakan hubungan linier antara variabel independen didalam regresi berganda. Agus Widarjono, 2010:75. Ada beberapa metode untuk mendeteksi ada tidaknya masalah multikolinieritas dalam suatu model regresi berganda. multikolinieritas bisa dideteksi dengan melihat kolerasi linier antara variabel independen di dalam regresi. Sebagai aturan yang kasar rule of thumb, jika koefisien kolerasi cukup tinggi yaitu diatas 0,85 maka kita duga ada multikolinieritas dalam model. Sebaliknya jika koefisien kolerasi kurang dari 0,85 maka kita duga model tidak mengandung unsur multikolinieritas. Akan tetapi perlu kehati-hatian terutama pada data time series seringkali menunjukan kolerasi antar variabel independen cukup tinggi. Kolerasi tinggi ini terjadi karena data time series seringkali menunjukan unsur tren yaitu data bergerak naik dan turun secara bersamaan Agus Widarjono, 2010:77. 61

c. Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas berarti ada varian variabel pada model regresi yang tidak sama konstan. Sebaliknya, jika varian variabel pada model regresi memiliki nilai yang sama konstan maka disebut dengan homoskedastisitas. Yang diharapkan pada model regresi adalah yang homoskedastisitas Suliyanto, 2011: 95. Dalam penelitian ini peneliti akan menggunakan uji park utuk menguji masalah heteroskedastisitas data.. Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas melalui Uji Park yaitu meregresi nilai logaritma dari kuadrat residual terhadap variabel independen. Apabila probabilitas signifikansi variabel independen lebih besar dari derajat kesalahan yaitu 5, maka dalam model regresi tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas. Namun apabila probabilitas signifikansi kurang dari derajat kesalahan 5, maka dalam model regresi ada indikasi terjadi heteroskedastisitas Winarno, 2009:5.12.

d. Uji Autokolerasi

Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari 62 autokorelasi Uji autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson D-W, dengan tingkat kepercayaan = 5. Apabila D-W terletak antara -2 sampai +2 maka tidak ada autokorelasi Santoso. 2002 : 219. Pendapat lain untuk mendeteksi tentang uji autokorelasi secara umum bisa diambil patokan Singgih, 2000:218: 1 Angka D-W dibawah -2, berarti ada autokorelasi positif 2 Angka D-W diantara -2 sampai +2, berarti tidak autokorelasi 3 Angka D-W diatas +2, berarti ada korelasi negatif. Pendapat lain dari Danang Sunyoto 2011:134 salah satu ukuran dalam menentukan adanya tidaknya masalah autokolerasi adalah dengan uji Durbin Watson DW dengan ketentuan sebagai berikut : 1 Terjadi autokolerasi positif jika nilai DW dibawah -2 DW -2 2 Tidak terjadi autokolerasi, jika nilai DW berada diantara -2 dan =2 atau -2 DW , +2 3 Terjadi autokolerasi negatif jika nilai DW berada diatas +2 atau DW +2 63

2. Analisis Regresi Berganda