Jadwal Penelitian Pembahasan Hasil Penelitian

48

3.7. Jadwal Penelitian

Tabel 3.3 Jadwal penelitian Tahapan Penelitian Mar 2013 Apr 2013 Mei 2013 Juni 2013 Pengajuan Judul Pengumpulan Data Penulisan Laporan Penyelesaian Laporan Universitas Sumatera Utara 49 BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN 4.1 Hasil Penelitian 4.1.1 Data Penelitian Objek dan populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan perbankan yang beroperasi di indonesia sebanyak 17 bank. Penelitian ini akan menganalisis pengaruh rasio rentabilitas yang terinci dalam Return On Assets ROA dan Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operaional BOPO, serta rasio likuiditas yang terinci dalam Loan to Deposit Ratio LDR terhadap Capital Adequacy Ratio CAR pada perusahaan Perbankan periode tahun 2009-2011. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari situs Bursa Efek Indonesia www.idx.co.id. Data yang digunakan merupakan data laporan keuangan publikasi yang sudah diaudit selama periode 2009 – 20011.

4.1.2 Deskripsi Data Penelitian

Berikut ini memaparkan data mengenai tiap-tiap variabel yang diteliti selama periode pengamatan untuk dianalisis lebih lanjut. 1. Data Return on assets ROA sampel Universitas Sumatera Utara 50 Tabel 4.1 Daftar Return on Assets ROA Perusahaan Sampel No Kode Nama Perusahaan 2009 2010 2011 1. BBNI PT. Bank Negara Indonesia 1,51 2,21 2,49 2. BBCA PT. Bank Central Asia 3,17 3,28 3,57 3. BNGA PT. Bank CIMB Niaga 2,02 2,36 2,63 4. BMRI PT. Bank Mandiri Persero 2,74 2,74 2,47 5. MEGA PT. Bank Mega 1,61 2,02 1,84 6. MCOR PT. Bank Windu Kentjana Internasional 0,82 0,87 0,75 7. AGRO PT. Bank Agroniaga 0,15 0,63 1,29 8. BBNP PT. Bank Nuantara Parahyangan 1,06 1,20 1,40 9. BBRI PT. Bank Rakyat Indonesia Persero 3,21 3,69 3,99 10. BBTN PT. Bank Tabungan Negara 1,28 1,83 1,71 11. BNLI PT. Bank Permata 1,37 1,68 1,54 12. BTPN PT. Bank Tabungan Pensiunan Nasional 2,79 3,27 3,80 13. BVIC PT. Bank Victoria Internasional 0,85 1,28 1,78 14. MAYA PT. Bank Mayapada internasional 0,78 1,05 1,78 15. PNBN PT. Bank Pan Indonesia 1,81 1,74 2,19 16. BJBR PT. Bank Pembangunan Daerah Jawa Barat dan Banten 3,08 2,81 2,42 17. BCIC PT. Bank Mutiara 3,27 2,02 1,85 Sumber Data: www.idx.com Berdasarkan data diatas dapat dilihat bahwa selama tiga tahun berturut- turut PT. Bank Rakyat Indonesia PerseroTbk menjadi bank yang memiliki Return on Assets ROA terbesar, sedangkan PT. Bank Windu Kentjana Internasional Tbk memiliki Return on Assets ROA terkecil dengan perincian sebagai berikut: • Pada tahun 2009, PT. Bank Rakyat Indonesia Persero Tbk memiliki Return on Assets ROA terbesar yaitu 3,21 dan PT. Bank Windu Universitas Sumatera Utara 51 Kentjana Internasional Tbk memiliki Return on Assets ROA terkecil yaitu 0,82. • Pada tahun 2010, PT. Bank Rakyat Indonesia Persero Tbk memiliki Return on Assets ROA terbesar yaitu 3,69 dan PT. Bank Windu Kentjana Internasional Tbk memiliki Return on Assets ROA terkecil yaitu 0,87. • Pada tahun 2011, PT. Bank Rakyat Indonesia Persero Tbk memiliki Return on Assets ROA terbesar yaitu 3,99 dan PT. Bank Windu Kentjana Internasional Tbk memiliki Return on Assets ROA terkecil yaitu 0,75. 2. Data Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional BOPO Tabel 4.2 Daftar Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional BOPO Perusahaan Sampel No Kode Nama Perusahaan 2009 2010 2011 1. BBNI PT. Bank Negara Indonesia 78,20 95,27 78,83 2. BBCA PT. Bank Central Asia 68,70 29,93 60,90 3. BNGA PT. Bank CIMB Niaga 82,98 13,86 76,10 4. BMRI PT. Bank Mandiri Persero 44,60 27,17 41,60 5. MEGA PT. Bank Mega 85,91 23,27 81,84 6. MCOR PT. Bank Windu Kentjana Internasional 55,37 29,39 40,08 7. AGRO PT. Bank Agroniaga 21,70 21,72 39,23 8. BBNP PT. Bank Nuantara Parahyangan 56,67 89,67 85,38 9. BBRI PT. Bank Rakyat Indonesia Persero 77,64 25,71 66,69 10. BBTN PT. Bank Tabungan Negara 66,57 46,05 53,12 11. BNLI PT. Bank Permata 26,07 10,62 14,69 12. BTPN PT. Bank Tabungan Pensiunan 26,85 22,05 16,88 Universitas Sumatera Utara 52 Nasional 13. BVIC PT. Bank Victoria Internasional 13,64 98,82 37,20 14. MAYA PT. Bank Mayapada internasional 23,28 15,62 37,70 15. PNBN PT. Bank Pan Indonesia 84,27 17,70 80,26 16. BJBR PT. Bank Pembangunan Daerah Jawa Barat dan Banten 53,80 57,29 84,35 17. BCIC PT. Bank Mutiara 12,05 33,31 50,61 Sumber Data: www.idx.com Berdasarkan data diatas dapat dilihat bahwa selama tiga tahun berturut- turut PT. Bank Negara Indonesia Tbk menjadi bank yang memiliki Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional BOPO terbesar, sedangkan PT. Bank Permata Tbk memiliki Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional BOPO terkecil dengan perincian sebagai berikut: • Pada tahun 2009, PT. Bank Negara Indonesia Tbk memiliki Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional BOPO terbesar yaitu 78,20 dan PT. Bank Permata Tbk memiliki Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional BOPO terkecil yaitu 26,07. • Pada tahun 2010, PT. Bank Negara Indonesia Tbk memiliki Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional BOPO terbesar yaitu 95,27 dan PT. Bank Permata Tbk memiliki Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional BOPO terkecil yaitu 10,62. • Pada tahun 2011, PT. Bank Negara Indonesia Tbk memiliki Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional BOPO terbesar yaitu 78,83 dan PT. Bank Permata Tbk memiliki Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional BOPO terkecil yaitu 14,69. Universitas Sumatera Utara 53 1. Data Loan to Deposit Ratio LDR sampel Tabel 4.3 Daftar Loan to Deposit Ratio LDR Perusahaan Sampel No Kode Nama Perusahaan 2009 2010 2011 1. BBNI PT. Bank Negara Indonesia 63,84 70,90 70,70 2. BBCA PT. Bank Central Asia 50,54 55,46 62,53 3. BNGA PT. Bank CIMB Niaga 96,04 87,94 93,28 4. BMRI PT. Bank Mandiri Persero 61,69 62,28 71,12 5. MEGA PT. Bank Mega 55,94 56,11 63,91 6. MCOR PT. Bank Windu Kentjana Internasional 64,43 80,14 79,59 7. AGRO PT. Bank Agroniaga 77,62 77,90 65,90 8. BBNP PT. Bank Nuantara Parahyangan 73,13 79,71 84,98 9. BBRI PT. Bank Rakyat Indonesia Persero 80,30 79,71 71,12 10. BBTN PT. Bank Tabungan Negara 96,33 102,43 95,75 11. BNLI PT. Bank Permata 91.61 88,83 82,39 12. BTPN PT. Bank Tabungan Pensiunan Nasional 83,47 90,05 84,23 13. BVIC PT. Bank Victoria Internasional 40,36 39,78 62,73 14. MAYA PT. Bank Mayapada internasional 83,80 78,38 80,33 15. PNBN PT. Bank Pan Indonesia 71,07 73,97 80,56 16. BJBR PT. Bank Pembangunan Daerah Jawa Barat dan Banten 79,99 69,28 72,95 17. BCIC PT. Bank Mutiara 57,51 56,50 81,88 Sumber Data: www.idx.com Berdasarkan data diatas dapat dilihat bahwa selama tiga tahun berturut- turut PT. Bank Tabungan Negara Tbk menjadi bank yang memiliki Loan to Deposit Ratio LDR terbesar, sedangkan PT. Bank Victoria Internasional Tbk memiliki Loan to Deposit Ratio LDR terkecil dengan perincian sebagai berikut: • Pada tahun 2009, PT. Bank Tabungan Negara Tbk memiliki Loan to Deposit Ratio LDR terbesar yaitu 96,33 dan PT. Bank Victoria Universitas Sumatera Utara 54 Internasional Tbk memiliki Loan to Deposit Ratio LDR terkecil yaitu 40,36. • Pada tahun 2010, PT. Bank Tabungan Negara Tbk memiliki Loan to Deposit Ratio LDR terbesar yaitu 102,43 dan PT. Bank Victoria Internasional Tbk memiliki Loan to Deposit Ratio LDR terkecil yaitu 39,78. • Pada tahun 2011, PT. Bank Tabungan Negara Tbk memiliki Loan to Deposit Ratio LDR terbesar yaitu 95,75 dan PT. Bank Victoria Internasional Tbk memiliki Loan to Deposit Ratio LDR terkecil yaitu 62,73. 2. Data Capital Adequacy Ratio CAR Tabel 4.4 Daftar Capital Adequay Ratio CAR Perusahaan Sampel No Kode Nama Perusahaan 2009 2010 2011 1. BBNI PT. Bank Negara Indonesia 13,77 18,63 17,63 2. BBCA PT. Bank Central Asia 15,33 13,50 12,75 3. BNGA PT. Bank CIMB Niaga 13,61 13,27 13,09 4. BMRI PT. Bank Mandiri Persero 12,48 13,36 15,13 5. MEGA PT. Bank Mega 18,67 16,26 11,86 6. MCOR PT. Bank Windu Kentjana Internasional 18,32 17,84 12,27 7. AGRO PT. Bank Agroniaga 19,68 14,95 16,39 8. BBNP PT. Bank Nuantara Parahyangan 12,56 12,76 13,45 9. BBRI PT. Bank Rakyat Indonesia Persero 13,20 13,67 14,96 10. BBTN PT. Bank Tabungan Negara 21,54 16,74 15,03 11. BNLI PT. Bank Permata 27,24 23,40 20,47 12. BTPN PT. Bank Tabungan Pensiunan 18,50 23,80 19,89 Universitas Sumatera Utara 55 Nasional 13. BVIC PT. Bank Victoria Internasional 16,86 10,80 14,86 14. MAYA PT. Bank Mayapada internasional 18,01 22,61 16,14 15. PNBN PT. Bank Pan Indonesia 15,63 24,22 22,97 16. BJBR PT. Bank Pembangunan Daerah Jawa Barat dan Banten 20,20 27,16 22,83 17. BCIC PT. Bank Mutiara 10,35 19,06 12,73 Sumber Data: www.idx.com Berdasarkan data diatas dapat dilihat bahwa selama tiga tahun berturut- turut PT. Bank Permata Tbk menjadi bank yang memiliki Capital Adequacy Ratio CAR terbesar, sedangkan PT. Bank Nuantara Parahyangan Tbk memiliki Loan to Deposit Ratio LDR terkecil dengan perincian sebagai berikut: • Pada tahun 2009, PT. Bank Permata Tbk memiliki Capital Adequacy Ratio CAR terbesar yaitu 27,24 dan PT. Bank Nuantara Parahyangan Tbk memiliki Capital Adequacy Ratio CAR terkecil yaitu 12,56. • Pada tahun 2010, PT. Bank Permata Tbk memiliki Capital Adequacy Ratio CAR terbesar yaitu 23,40 dan PT. Bank Nuantara Parahyangan Tbk memiliki Capital Adequacy Ratio CAR terkecil yaitu 12,76. • Pada tahun 2011, PT. Bank Permata Tbk memiliki Capital Adequacy Ratio CAR terbesar yaitu 20,47 dan PT. Bank Nuantara Parahyangan Tbk memiliki Capital Adequacy Ratio CAR terkecil yaitu 13,45.

4.1.3 Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif ini memberikan gambaran mengenai nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata – rata, variance serta standar deviasi data yang Universitas Sumatera Utara 56 digunakan dalam penelitian. Statistik data penelitian disajikan dalam tabel 4.1 berikut: Tabel 4.5 Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation ROA 51 .15 78.38 3.5716 10.72460 BOPO 51 10.62 98.85 47.8563 26.54594 LDR 51 39.78 102.43 74.1310 13.89340 CAR 51 10.35 27.24 16.8122 4.12308 Valid N listwise 51 Sumber : Hasil pengolahan data dengan SPSS, 2013 1. Variabel independen pertama yaitu Return on Assets ROA, pada sampel penelitian berjumlah 51, mempunyai nilai terendah yaitu 0,15 dan nilai tertinggi adalah 78,38 menunjukan bahwa bank-bank yang menjadi sampel mempunyai nilai ROA bernilai positif. Artinya, tidak ada satu sampel pun pada penelitian ini, yang nilai ROA-nya bernilai negatif. Nilai maksimum rasio ini sebesar 78,38 menunjukkan bahwa pada penelitian ini, seluruh sampel yang diamati mempunyai nilai total aset yang lebih besar daripada laba sebelum pajak yang dihasilkan dengan nilai standar deviasi sebesar 10,72460. 2. Variabel independen keempat yaitu Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional BOPO, pada sampel penelitian berjumlah 51, mempunyai nilai terendah yaitu 10,62 dan nilai tertinggi adalah 98,85, dengan nilai rata – rata adalah 47.8563. Hal ini menunjukkan bahwa bank – bank yang Universitas Sumatera Utara 57 menjadi sampel mempunyai nilai BOPO bernilai positif. Artinya, tidak ada satu sampel pun pada penelitian ini, yang nilai BOPO-nya bernilai negatif. Nilai maksimum rasio ini sebesar 98,85 menunjukkan bahwa pada penelitian ini, seluruh sampel yang diamati mempunyai nilai total pendapatan operasional yang lebih besar daripada biaya operasional yang dimilikinya dengan nilai standar deviasi sebesar 26.54594. 3. Variabel independen pertama yaitu Loan to Deposit Ratio LDR, pada sampel penelitian berjumlah 51, mempunyai nilai terendah yaitu 39,78 dan nilai tertinggi adalah 102,43, dengan nilai rata – rata adalah 74.1310. Hal ini menunjukkan bahwa bank – bank yang menjadi sampel mempunyai nilai LDR bernilai positif. Artinya, tidak ada satu sampel pun pada penelitian ini, yang nilai LDR-nya bernilai negatif. Nilai maksimum rasio ini sebesar 102,43 menunjukkan bahwa pada penelitian ini, seluruh sampel yang diamati mempunyai nilai total simpanan deposit yang lebih besar daripada nilai pinjaman kredit yang diberikan yang dimilikinya dengan nilai standar deviasi sebesar 13.89340. 4. Variabel dependen, yaitu Capital Adequacy Ratio CAR, pada sampel penelitian berjumlah 51, mempunyai nilai terendah yaitu 10,35 dan nilai tertinggi adalah 27,24, dengan nilai rata – rata adalah 16.8122. Hal ini menunjukkan bahwa bank – bank yang menjadi sampel mempunyai nilai CAR yang bernilai positif. Artinya, tidak ada satu sampel pun pada penelitian ini, yang nilai CAR-nya bernilai negatif. Nilai maksimum rasio ini sebesar 27,24 menunjukkan bahwa pada penelitian ini, seluruh sampel Universitas Sumatera Utara 58 yang diamati mempunyai nilai Aktiva Tertimbang Menurut Resiko ATMR yang lebih besar daripada modal yang dimilikinya dengan nilai standar deviasi sebesar 4.12308. Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa data variable ROA, BOPO, LDR dan CAR menunjukkan hasil yang baik, hal tersebut dikarenakan standar deviasi yang mencerminkan penyimpangan dari data variabel tersebut ROA, BOPO, LDR dan CAR lebih kecil dari rata-ratanya.

4.1.4 Uji Asumsi Klasik

4.1.4.1 Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Normalitas data dapat dilihat dari grafik histogram dan normal probability plot yang ditunjukkan pada gambar 4.1 dan 4.2 berikut: Universitas Sumatera Utara 59 Sumber: Diolah dengan SPSS 17, 2013 Gambar 4.1 Grafik Histogram Sumber: Diolah dengan SPSS 17, 2013 Gambar 4.2 Normal Probability Plot Regression Standardized Residual 3 2 1 -1 -2 Frequency 10 8 6 4 2 Histogram Dependent Variable: CAR Mean =1.08E-16฀ Std. Dev. =0.97฀ N =51 Observed Cum Prob 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 E xpect ed C um P rob 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: CAR Universitas Sumatera Utara 60 Dengan melihat tampilan histogram maupun grafik normal plot maka dapat disimpulkan bahwa grafik histogram pola distribusi yang tidak menceng ke kiri atau ke kanan menunjukkan bahwa data telah terdistribusi secara normal. Sedangkan pada grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal, dan penyebarannya tidak jauh dari garis diagonal. Kedua grafik tersebut menunjukkan bahwa model regresi tidak menyalahi asumsi normalitas. Pengujian normalitas data juga dilakukan dengan menggunakan uji statistik Kolmogorov-Smirnov untuk mengetahui dan memastikan apakah data di sepanjang garis diagonal berdistribusi secara normal atau tidak dengan melihat data residualnya. Ghozali 2005:115, pedoman pengambilan keputusan rentang data mendekati atau merupakan distribusi normal berdasarkan uji Kolmogorov- Smirnov yang dapat dilihat dari: • jika nilai signifikan 0.05 maka distribusi data tidak normal, • jika nilai signifikan 0.05 maka distribusi data normal. Hipotesis yang digunakan : 1 Ho: Data residual berdistribusi normal, 2 Ha: Data residual tidak berdistribusi normal. Hasil uji normalitas dengan menggunakan model Kolmogorov-Smirnov adalah seperti yang ditampilkan berikut ini: Universitas Sumatera Utara 61 Tabel 4.6 Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test ROA BOPO LDR CAR N 51 51 51 51 Normal Parametersa,b Mean 2.0553 47.8563 74.1310 16.8122 Std. Deviation .93444 26.54594 13.89340 4.12308 Most Extreme Differences Absolute .097 .123 .109 .123 Positive .097 .123 .052 .123 Negative -.064 -.111 -.109 -.076 Kolmogorov-Smirnov Z .691 .877 .778 .876 Asymp. Sig. 2-tailed .726 .425 .580 .427 a Test distribution is Normal. b Calculated from data. Sumber: Diolah dengan SPSS 17, 2013 Data berdistribusi normal apabila nilai signifikansinya berada di atas 0.05. Berdasarkan tabel 4.6 di atas, dapat dilihat bahwa nilai signifikansi ROA sebesar 0.726, nilai signifikansi BOPO sebesar 0.425, nilai signifikansi LDR sebesar 0.580, dan nilai signifikansi CAR sebesar 0.427. Hal ini menunjukkan bahwa masing-masing variabel yaitu ROA, BOPO, LDR, dan CAR memiliki nilai signifikansi di atas 0.05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa keempat variabel memiliki data yang terdistribusi normal.

4.1.4.2 Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi yang tinggi atau sempurna antar variabel bebasindependen Imam Ghozali, 2009: 25. Uji multikolinieritas dengan Universitas Sumatera Utara 62 melihat nilai tolerance dan VIF menunjukkan hasil seperti pada tabel 4.5 dan 4.6 berikut: Tabel 4.7 Uji Multikolinearitas Coefficientsa Mode l Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF B Std. Error 1 Constant 12.742 3.571 3.568 .001 ROA -.260 .599 -.059 -.434 .666 .993 1.007 BOPO -.033 .021 -.213 -1.573 .122 .995 1.005 LDR .084 .040 .281 2.068 .044 .989 1.011 a Dependent Variable: CAR Sumber: Diolah dengan SPSS 17, 2013 Hasil uji multikolinearitas diatas menunjukkan bahwa tidak ada variabel yang memiliki nilai tolerance 10 dan VIF 10. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa dalam model regresi tersebut terdapat problem multikolinieritas, artinya seluruh variabel independen dalam persamaan regresi ini memiliki korelasi yang lemah antar variabel.

4.1.4.3 Uji Heteroskedastisitas

Untuk mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas antar variabel independen dapat dilihat dari grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat dengan residualnya. Hasil uji heteroskedastisitas berdasarkan grafik scatterplot dapat dilihat pada gambar 4.3 berikut : Universitas Sumatera Utara 63 Sumber: Diolah dengan SPSS 17, 2013 Gambar 4.3 Grafik Scatterplot Dasar analisis dari uji heteroskedastisitas melalui grafik plot adalah jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y secara acak, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Berdasarkan gambar 4.3 dapat diketahui bahwa data titik-titik menyebar secara merata di atas dan di bawah garis nol, dan tidak berkumpul di satu tempat, serta tidak membentuk pola tertentu sehingga dapat disimpulkan bahwa pada uji regresi ini tidak terjadi masalah heteroskedastisitas. Regression Standardized Predicted Value 1 -1 -2 -3 R egressi on S tandardi zed R esi dual 3 2 1 -1 -2 Scatterplot Dependent Variable: CAR Universitas Sumatera Utara 64

4.1.4.4 Uji Autokorelasi

Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson DW-test. Hasil uji autokorelasi dengan menggunakan uji Durbin Watson dapat dilihat pada tabel 4.5 berikut : Tabel 4.8 Uji Autokorelasi Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .374a .140 .085 3.94369 1.402 a Predictors: Constant, LDR, BOPO, ROA b Dependent Variable: CAR Sumber: Diolah dengan SPSS 17, 2013 Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi dalam uji Durbin- Watson test adalah sebagai berikut : Tabel 4.9 Kriteria Nilai Uji Durbin Watson dengan tabel DW Jika Keputusan d dL Ada autokorelasi positif d 4 - dL Ada autokorelasi negatif dU dW 4 - dU Tidak ada autokorelasi dL d dU Tidak dapat disimpulkan Sumber: dikutip oleh Chynthia Edginarda dalam Imam Ghozali 2009:80 Berdasarkan hasil uji autokorelasi pada tabel 4.6 dapat dilihat bahwa nilai DW sebesar 1.402. Apabila menggunakan kriteria tabel 4.7 dalam tabel DW untuk “k”= 3 dan N= 51 besarnya DW-tabel: dl batas bawah = 1.210; du batas atas = 1.650; 4 – du = 2.79; dan 4 – dl = 2.35 maka dari perhitungan disimpulkan bahwa Universitas Sumatera Utara 65 DW-test terletak di antara dl d du 1.210 1.402 2.790 sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi. Menurut Makridakis 1983 untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi maka dilakukan pengujian Durbin-Watson DW dengan ketentuan sebagai berikut : Tabel 4.10 Kriteria Nilai Uji Durbin Watson No. Nilai DW Kesimpulan 1. 1,65 DW 2,35 Tidak Terjadi Autokorelasi 2. 1,21 DW 1,65 Tidak Dapat Disimpulkan 3. 2,35 DW 2,79 4. DW 1,21 Terjadi Autokorelasi 5. DW 2,79 Sumber: dikutip oleh Chynthia Edginarda dalam Wahid Sulaiman 2004: 89. Pada tabel 4.6 dapat dilihat bahwa nilai Durbin Watson sebesar 1.402, nilai tersebut berada di antara 1.21 dan 1.65 berarti tidak terjadi autokorelasi.

4.1.5 Pengujian Hipotesis

4.1.5.1 Koefisien Determinasi R

2 Koefisien determinasi R 2 digunakan untuk mengetahui keeratan hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat. Nilai R 2 terletak antara 0 sampai dengan 1 0 ≤ R 2 ≤ 1. Nilai R 2 pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.9 di bawah ini : Universitas Sumatera Utara 66 Tabel 4.11 Koefisien Determinasi Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .374a .140 .085 3.94369 1.402 a Predictors: Constant, LDR, BOPO, ROA b Dependent Variable: CAR Sumber: Diolah dengan SPSS 17, 2013 Nilai R menerangkan tingkat hubungan antar variabel-variabel independen X dengan variabel dependen Y. Pada tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai R sebesar 0.374 atau 37.4. Artinya hubungan antara variabel independen yaitu ROA, BOPO, dan LDR terhadap variabel dependen yaitu CAR adalah 37.4. Pada tabel 4.9 di atas dapat dilihat bahwa nilai R Square R 2 sebesar 0.140 atau 14. Artinya variabel independen yaitu ROA, BOPO, dan LDR dapat menerangkan variabel dependen yaitu CAR sebesar 14. Sedangkan sisanya sebesar 86 diterangkan oleh variabel lain yang tidak di masukkan dalam modal regresi pada penelitian ini. Adjusted R Square merupakan nilai R 2 yang disesuaikan sehingga gambarannya lebih mendekati mutu penjajakan model, dari tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai Adjusted R Square R 2 adalah sebesar 0.085 atau 8.5. Nilai Standard Error of The Estimate merupakan kesalahan standar dari penaksiran sebesar 3.94.

4.1.5.2 Uji Simultan Uji Statistik F

Pengaruh ROA, BOPO, LDR secara simultan terhadap CAR dapat diketahui dari hasil uji t yang terdapat pada tabel 4.10 berikut : Universitas Sumatera Utara 67 Tabel 4.12 Hasil Uji Simultan Uji Statistik F ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 119.014 3 39.671 2.551 .037a Residual 730.977 47 15.553 Total 849.991 50 a Predictors: Constant, LDR, BOPO, ROA b Dependent Variable: CAR Sumber: Diolah dengan SPSS 17, 2013 Pada tabel 4.10 di atas dapat dilihat bahwa hasil uji F menunjukkan nilai F hitung sebesar 2.551 dengan signifikansi sebesar 0.037. Nilai signifikansi tersebut lebih kecil daripada 0.05 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel independen yaitu ROA, BOPO, dan LDR berpengaruh secara simultan terhadap CAR sehingga hipotesis yang diajukan diterima. Apabila menggunakan cara lain yaitu dengan membandingkan F hitung dengan F tabel maka Ftabel dapat dilihat dalam tabel F pada alfa 0,05 dengan derajat bebas pembilang sebesar 3, dan derajat penyebut 47 51-3-1 sehingga dapat diketahui bahwa nilai F tabel adalah sebesar 2,95. Nilai F tabel tersebut lebih kecil daripada nilai F hitung pada tabel ANOVA sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel independen berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen sehingga hipotesis yang diajukan yaitu ROA, BOPO, dan LDR berpengaruh secara simultan terhadap Capital Adequacy Ratio CAR diterima. Artinya, setiap perubahan yang terjadi pada variabel independen yaitu ROA, BOPO, dan LDR secara simultan atau bersama-sama akan berpengaruh pada CAR pada perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI. Universitas Sumatera Utara 68

4.1.5.3 Uji Parsial Uji Statistik t

Untuk menguji pengaruh parsial tersebut dapat dilakukan dengan dua cara sebagai berikut : 1. Membandingkan nilai t hitung dalam tabel coefficients dengan t tabel. Jika t hitung t tabel maka H0 ditolak artinya terdapat pengaruh secara parsial antara variabel independen terhadap variabel dependen. Jika t hitung t tabel maka H0 diterima artinya tidak terdapat pengaruh secara parsial antara variabel independen terhadap variabel dependen. 2. Berdasarkan nilai probabilitas. Jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 atau 5 maka hipotesis yang diajukan diterima atau dikatakan signifikan. Jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 atau 5 maka hipotesis yang diajukan ditolak atau dikatakan tidak signifikan. Pengaruh ROA, BOPO, LDR secara parsial terhadap CAR dapat diketahui dari hasil uji t yang terdapat pada tabel 4.11 berikut: Tabel 4.13 Hasil Uji Parsial Uji Statistik t Coefficientsa Mode l Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF B Std. Error 1 Constant 12.742 3.571 3.568 .001 ROA -.260 .599 -.059 -.434 .666 .993 1.007 BOPO -.033 .021 -.213 -1.573 .022 .995 1.005 LDR .084 .040 .281 2.068 .044 .989 1.011 a Dependent Variable: CAR Sumber: Diolah dengan SPSS 17, 2013 Universitas Sumatera Utara 69

4.1.5.4 Analisis Regresi Berganda

Analisis regresi linear berganda digunakan untuk menguji pengaruh dua atau lebih variabel independen terhadap satu variabel dependen Imam Ghozali, 2009:13. Persamaan regresi dapat dilihat dari tabel hasil uji coefficients. Pada tabel coefficients yang dibaca adalah nilai dalam kolom B, baris pertama menunjukkan konstanta a dan baris selanjutnya menunjukkan konstanta variabel independen. Berdasarkan tabel di atas maka model regresi yang digunakan adalah sebagai berikut. CAR = 12.742 - 0.260ROA – 0.033BOPO + 0.084LDR Berdasarkan model regresi dan tabel 4.11 di atas maka hasil regresi berganda dapat dijelaskan sebagai berikut : 1. Persamaan regresi linear berganda diatas, diketahui mempunyai konstanta sebesar 12.742. Besaran konstanta menunjukkan bahwa jika variabel- variabel independen diasumsikan konstan, maka variabel dependen yaitu CAR akan naik sebesar 12.74. 2. Koefisien variabel ROA =-0.260 berarti setiap kenaikan ROA sebesar 1 akan menyebabkan kenaikan CAR sebesar 0.26. 3. Koefisien variabel LDR = 0.084 berarti setiap kenaikan BOPO sebesar 1 akan menyebabkan penurunan CAR sebesar 0.0084. Universitas Sumatera Utara 70

4.2 Pembahasan Hasil Penelitian

1. Return On Asset ROA Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar - 0.434 dengan signifikansi 0,666, serta t tabel sebesar 2,048. Karena nilai signifikansi lebih besar daripada 0,05 dan nilai t hitung lebih kecil daripada t tabel maka dapat disimpulkan bahwa ROA tidak berpengaruh secara parsial terhadap CAR sehingga hipotesis yang diajukan yaitu ROA berpengaruh terhadap CAR secara parsial ditolak. Hal ini mengindikasikan bahwa perubahan yang terjadi pada rentabilitas yaitu ROA tidak akan mempengaruhi nilai CAR, yang berarti bahwa naik atau turunnya rentabilitas yaitu ROA tidak berpengaruh terhadap CAR. Beberapa bank yang modalnya di bawah rata-rata serta mengalami penurunan antara lain disebabkan oleh manajemen bank yang lemah terutama karena pengelolaan rentabilitas yang kurang tepat. ROA yang tidak berpengaruh terhadap CAR menunjukkan efisiensi perbankan dalam mengelola rentabilitasnya yaitu ROA, dimana keuntungan atas asset tidak lebih tinggi daripada pertumbuhan jumlah dana yang dihimpun sehingga bank tidak perlu menambah dananya melalui modal sendiri untuk membiayai keuntungan atas asset. Hasil penelitian ini berbeda dengan hasil penelitian Cynthia Edginarda 2012 dan Netty Siregar 2010 yang menunjukkan bahwa ROA berpengaruh secara parsial terhadap CAR. Penelitian ini berbeda dengan penelitian terdahulu dikarenakan objek penelitian, jumlah sampel, ada beberapa rasio yang digunakan berbeda, dan tahun penelitian yang berbeda. Universitas Sumatera Utara 71 2. Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional BOPO Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar - 1.573 dengan signifikansi 0.022, serta t tabel sebesar 2,048. Karena nilai signifikansi lebih kecil daripada 0,05 dan nilai t hitung lebih besar daripada t tabel maka dapat disimpulkan bahwa BOPO berpengaruh secara parsial terhadap CAR sehingga hipotesis yang diajukan yaitu BOPO berpengaruh secara parsial terhadap CAR diterima. Hal ini mengindikasikan bahwa perubahan yang terjadi pada BOPO akan berpengaruh signifikan terhadap CAR. Koefisien BOPO sebesar -0.033 menunjukkan bahwa BOPO berpengaruh negative terhadap CAR. Setiap terjadi penurunan BOPO sebesar 1 akan diikuti oleh kenaikan nilai CAR sebesar 0.033. Semakin kecil BOPO berarti semakin efisien kegiatan operasional perbankan, maka CAR akan mengalami peningkatan. Hal ini disebabkan karena efisiensi kegiatan operasional akan memungkinkan bank untuk memperoleh laba yang akan memperkuat modal pada perbankan. Sebaliknya, semakin besar BOPO berarti kegiatan operasional perbankan kurang efisien, maka CAR perbankan akan mengalami penurunan. Hal ini disebabkan karena modal yang dimiliki akan digunakan untuk menyerap kerugian dari kegiatan operasional. Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian Cynthia Edginarda 2012, Artin Shitawati 2006 yang menunjukkan bahwa BOPO secara parsial berpengaruh signifikan terhadap CAR. Hasil penelitian ini berbeda dengan hasil penelitian Netty Siregar 2010 yang menunjukkan bahwa BOPO secara parsial tidak berpengaruh terhadap CAR. Universitas Sumatera Utara 72 3. Loan to Deposit Ratio LDR Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar 2.068 dengan signifikansi 0.044, serta t tabel sebesar 2,048. Karena nilai signifikansi lebih kecil daripada 0,05 dan nilai t hitung lebih besar daripada t tabel maka dapat disimpulkan bahwa LDR berpengaruh secara parsial terhadap CAR sehingga hipotesis yang diajukan yaitu LDR berpengaruh secara parsial terhadap CAR diterima. Hal ini mengindikasikan bahwa perubahan yang terjadi pada likuiditas yaitu LDR akan berpengaruh signifikan terhadap CAR. Koefisien LDR sebesar 0.084 menunjukkan ROA berhubungan positif terhadap CAR. Pengaruh positif yang ditunjukkan oleh LDR mengindikasikan bahwa apabila LDR mengalami kenaikan maka CAR akan mengalami kenaikan, dan sebaliknya. Semakin besar LDR mengindikasikan keuntungan yang diperoleh Perbankan atas jumlah kredit yang diberikan juga meningkat sehingga akan menambah kemampuan perbankan dalam meningkatkan modal dan hal ini akan meningkatkan CAR. Sebaliknya, semakin kecil LDR mengindikasikan jumlah kredita yang diberikan mengalami penurunan atau perbankan mengalami kerugian atas jumlah kredit yang diberikan sehingga hal tersebut akan mengurangi kemampuan modal perbankan dan pada akhirnya akan menurunkan CAR. Hasil penelitian ini berbeda dengan penelitian Cynthia Edginarda 2012 dan Netty Siregar 2010 yang menunjukkan bahwa LDR tidak berpengaruh signifikan terhadap CAR. Universitas Sumatera Utara 73 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan