BAB III METODOLOGI PENELITIAN - Pengaruh Pedoman Penyusunan Kebijaksanaan Perkreditan Bank (PPKPB), Manajemen Risiko, Audit Internal dan Rencana Bisnis Bank terhadap Keputusan Pemberian Kredit Pada Perusahaan Perbankan di Kota Medan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Jenis Penelitian

Jenis penelitian ini adalah penelitian asosiatif-kausal. Menurut Sugiyono (2003:14) penelitian asosiatif kausal adalah penelitian yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh ataupun juga hubungan antara dua variabel atau lebih.

Penelitian ini mempunyai tingkatan tertinggi dibandingkan deskriptif dan komparatif karena dengan penelitian ini dapat dibangun suatu teori yang dapat berfungsi untuk menjelaskan, meramalkan dan mengontrol suatu gejala. Hubungannya bisa simetris, kausal dan interaktif. Dalam penelitian ini hubungan yang digunakan adalah hubungan kausal, yaitu hubungan sebab akibat, salah variabel (independen) mempengaruhi variabel lain (variabel dependen).

3.2 Tempat dan Waktu Penelitian

Lokasi penelitian ini adalah beberapa perusahaan perbankan yang berada di Kota Medan. Dan waktu penelitian adalah 2 Februari- 28 Maret 2015

3.3 Definisi Operasional Variabel

Menurut Brown (1998:7) dalam Sarwono (2006:37) variabel “is something

that may vary or differ” atau variabel adalah merupakan simbol atau konsep

yang diasumsikan seperangkat nilai sehingga diperoleh informasi, kemudian ditarik kesimpulannya. Operasional variabel adalah sebuah konsep yang mempunyai penjabaran dari variabel yang ditetapkan dalam suatu penelitian yang dimaksudkan untuk memastikan agar variabel yang diteliti secara jelas dapat ditetapkan indikatornya.

a. Variabel independen (X)

Variabel ini sering disebut sebagai variabel stimulus atau variabel yang mempengaruhi variabel lain. Variabel ini merupakan variabel yang diukur, dimanipulasi atau dipilih oleh peneliti untuk menentukan hubungannya dengan suatu gejala yang akan diobservasi atau variabel dependen (Y). Pada penelitian ini yang menjadi variabel independen adalah sebagai berikut:

1. Manajemen Risiko (X2) Manajemen Risiko adalah serangkaian metodologi dan prosedur yang digunakan untuk mengidentifikasi, mengukur, memantau dan mengendalikan risiko yang timbul dari seluruh usaha bank. Untuk mengukur penerapan manajemen risiko, kuesioner yang digunakan merupakan kuesioner yang diadopsi dari Putri (2010) terdiri dari 11 pertanyaan. Metode pengukuran yang digunakan adalah metode skala likert yang menggunakan 5 poin penilaian, yaitu (1) sangat tidak setuju, (2) tidak setuju, (3) ragu-ragu, (4) setuju, (5) sangat setuju.

2. Audit Internal (X3) Audit Internal adalah pemeriksaan yang dilakukan oleh bagian internal audit perusahaan, baik terhadap laporan keuangan dan catatan akuntansi perusahaan, maupun ketaatan terhadap kebijakan manajemen puncak yang telah ditentukan dan ketaatan terhadap peraturan pemerintah dan ketenruan-ketentuan dari ikatan profesi yang berlaku. Untuk mengukur penerapan audit internal, kuesioner yang digunakan merupakan kuesioner yang diadopsi dari Putri (2010) terdiri dari 10 pertanyaan. Metode pengukuran yang digunakan adalah metode skala likert yang menggunakan 5 poin penilaian, yaitu (1) sangat tidak setuju, (2) tidak setuju, (3) ragu- ragu, (4) setuju, (5) sangat setuju.

b. Variabel dependen (Y)

Variabel ini dapat memberikan reaksi atau respons jika dihubungkan dengan variabel independen. Variabel dependen merupakan variabel yang diamati dan diukur untuk menentukan pengaruh yang disebabkan oleh variabel independen. Pada penelitian ini yang menjadi variabel dependen adalah sebagai berikut:

Keputusan Pemberian Kredit Kebijakan kredit adalah ketentuan yang harus dipedomani bank dalam menyalurkan kredit kepada debitur yang dapat menimbulkan keuntungan bagi bank itu sendiri. Untuk mengukur Keputusan Pemberian Kredit, kuesioner yang digunakan merupakan kuesioner yang diadopsi dari Putri (2010) terdiri dari 8 pertanyaan. Metode pengukuran yang digunakan adalah metode skala likert yang menggunakan 5 poin penilaian, yaitu (1) sangat tidak setuju, (2) tidak setuju, (3) ragu-ragu, (4) setuju, (5) sangat setuju.

3.4 Skala Pengukuran Variabel

Skala yang digunakan dalam penelitian ini adalah skala likert.Skala likert adalah suatu skala psikometrik yang umum digunakan dalam kuesioner dan merupakan skala yang paling banyak digunakan dalam berbagai survei. Metode yang digunakan ini dikembangkan oleh Rennis Likert. Dalam skala likert ini, responden menentukan tingkat persetujuan terhadap pernyataan dengan lima pilihan. Dalam penelitian ini pengukurannya akan digolongkan ke dalam lima kategori, yaitu:

Tabel 3.1 Metode Skala dan Pengukurannya

Sangat Setuju (SS) Setuju (S) Tidak Pasti

(TP) Tidak Setuju (TS) Sangat

Tidak Setuju (STS)

(5) (4) (3) (2) (1)

Sumber: Indrianto dan Supomo, 2002

3.5 Populasi dan Sampel Penelitian

Menurut Indrianto dan Soepomo (1997), populasi adalah sekelompok orang, kejadian atau segala sesuatu yang mempunyao karakteristik tertentu. Penelitian ini mengambil objek pada orang-orang yang berada bagian manajemen risiko, audit internal dan perkreditan di beberapa perusahaan perbankan di Sumatera Utara.

Populasi dalam penelitian adalah perusahaan perbankan yang berada di Kota Medan sebanyak 55 bank. Metode pengambilan sampel dilakukan dengan teknik Purposive Sampling, yaitu teknik pengambilan sampel berdasarkan suatu kriteria dengan pertimbangan tertentu. Adapun kriteria sampel yang digunakan adalah sebagai berikut:

1. Bank yang menjadi objek penelitian merupakan bank umum konvensional.

2. Bank yang menjadi objek penelitian merupakan bank yang dimiliki oleh pemerintah pusat maupun daerah.

Tabel 3.2 Daftar Populasi dan Sampel Penelitian

Kriteria No Nama Perusahaan Sampel

2 1  X -

ABN Amro Bank

2  X -

American Express Bank

 -

3 X

Bank Agro Niaga

 -

4 X

Bank Artha Graha

 -

5 X

Bank BCA

6 Sampel 1  

Bank BNI

7 X 

Bank BNI Syariah

8 Sampel 2  

Bank BRI

9 Sampel 3  

Bank BTN

10  X -

Bank Buana

11  X -

Bank Bukit Barisan



Bank Bukopin

12 X

X -

23 Bank Kesawan 

X -

24 Bank Kredit Lyonnais  X -

25 Bank Mandiri   Sampel 4

26 Bank Mandiri Syariah X  -

27 Bank Maspion  X -

28 Bank Mega  X -

29 Bank Mestika 

30 Bank Muammalat

22 Bank Gunung Kencana 

X X -

31 Bank Natir 

X -

32 Bank Niaga 

X -

33 Bank NISP 

X -

34 Bank Nusantara 

X -

13 Bank Bumi Artha  X -

Bank Dipo Internasional

14 Bank Bumiputera 

Bank CIC



Bank Danamon



21 Bank Ekspor Indonesia 

Bank Ekonomi



Bank Ekonomi Rakerja

 X -

20 Bank Eksekutif

Indonesia

 X -

X -

51 BPR Mega Citra Sarana

47 BII  X -

48 BPR Bumi Asih

X X -

49 BPR Kafatul Ummah

X X -

50 BPR Karya Bakti Ugahari

X X -

 X -

52 BPR Nusantara Sunggal

X X -

53 BPR Sejahtera Tembung

X X -

54 BPR Solider

X X -

55 BPR Syariah

46 Bank Tata Nasional  X -

Bank Tani Nasional

35 Bank Panin 

40 Bank Prima Tata

X -

36 Bank Pasar  X -

37 Bank Pengangkutan

Indonesia

 X -

38 Bank Permata  X -

39 Bank Prima Express  X -

Patumbak

44 Bank Sumut Syariah x 

 X -

41 Bank Sembada

Avitanugroho

 X -

42 Bank Standart Chartered 

X -

43 Bank Sumut  

Sampel 5

X X -

3.6 Jenis Data

Jenis data yang digunakan adalah data kuantitatif. Data kuantitatif adalah data yang disajikan bukan dalam bentuk bilangan-bilangan (non-numerik).

Data nominal dan data ordinal merupakan contoh data kuantitatif. Pada penelitian ini data yang digunakan termasuk data cross-section. Data cross-section adalah sekumpulan data untuk meneliti suatu fenomena tertentu dalam satu kurun waktu saja.

3.7 Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer, yaitu:

Data Primer (Primary Data)

Data primer adalah data yang dikumpulkan sendiri oleh perorangan atau suatu organisasi secara langsung dari objek yang diteliti dan untuk kepentingan studi yang bersangkutan. Data primer dapat berupa observasi, keusioner dan wawancara.

Data primer dikumpulkan dengan metode survei dengan menggunakan kuesioner yang dibuat oleh penulis. Kuesioner ini dibuat berdasarkan beberapa referensi dan kemudian dijadikan dalam bentuk pertanyaan oleh penulis. Tingkat persetujuan responden dalam kuesioner dinyatakan dalam skala likert (likert scale).Kemudian kuesioner ini dikirimkan kepada responden di berbagai bank yang berada di Sumatera Utara.

3.8 Teknik Analisis Data

A. Uji Kualitas Data

Penelitian yang mengukur variabel dengan cara kuesioner maka harus dilakukan pengujian kualitas terhadap data yang diperoleh. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah data yang diperoleh valid dan reliable. Hal itu karena kebenaran data yang diperoleh sangat menentukan kualitas hasil penelitian.

1. Uji Validitas

Uji Validitas digunakan untuk mengukur valid atau tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan yang akan diukur oleh kuesioner tersebut. Pengujian validitas ini menggunakan Pearson Correlation yaitu dengan cara menghitung korelasi antara skor masing- masing butir pertanyaan dengan total skor. Adapun teknik korelasi yang biasa dipakai adalah teknik korelasi product moment dan untuk mengetahui apakah nilai korelasi tiap-tiap pertanyaan itu significant, maka dapat dilihat pada tabel nilai product moment atau menggunakan SPSS untuk mengujinya.Untuk butir pertanyaan yang tidak valid harus dibuang atau tidak dipakai sebagai instrumen (Noor, 2011:132). Nilai patokan untuk uji validitas adalah koefisien korelasi yang mendapat nilai lebih besar dari 0,3 (Sekaran dalam Augustine dan Kristaung, 2013:70).

2. Uji Realibilitas

Uji realibilitas data adalah suatu uji yang dilakukan untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari suatu variabel atau konstruk. Suatu kuesioner dikatakan reliable atau handal jika jawaban seseorang dalam kuesioner konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Jika nilai CronbachAlpha lebih besar dari 0,6, maka kuesioner penelitian bersifat reliabel (Augustine dan Kristaung, 2013:73, Noor, 2011:165).

B. Uji Asumsi Klasik

a. Uji Normalitas Data

Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.

Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau paling tidak mendekati normal. Untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan melihat normal probability plotyang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal.

Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran dat (titik) pada sumbu diagonal dari grafik. Jika data (titik) menyebar di sekitar garis diagonal, maka menunjukkan pola distribusi normal yang mengindikasikan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas. Jika data (titik) menyebar menjauh dari garis diagonal, maka tidak menunjukkan pola distribusi normal yang mengindikasikan bahwa model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas (Ghozali, 2005:10).

b. Uji Multikolinieritas

Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas atau independen (Ghozali, 2005:105). Cara umum untuk mendeteksi adnaya multikolinear dalam model ini adalah dengan melihat bahwa adanya korelasi atau hubungan antara variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal, variabel orthogonal adalah variabel independen yang memiliki nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol. Multikolinieritas dapat dilihat dari nilai tolerance dan lawannya

Variance Inflation Factor (VIF).nilai cut off yang umum dipakai untuk

menunjukkan adanya nilai multikolinieritas adalah nilai tolerance < 0,10 atau sama dengan nilai VIF > 10 (Ghozali, 2001:91)

c. Uji Autokorelasi

d. Uji Heteroskedastisitas

Menurut Ghozali (2011:139) uji heteroskedastisitas bertujuan

untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Supranto (2005:57) mengartikan homoskedastisitas sebagai varians kesalahan pengganggu untuk setiap pengamatan adalah sama, sedangkan heteroskedastisitas adalah sebaliknya.

Model regresi yang baik adalah yang homoskesdasitas atau tidak terjadi heterokesdatisitas. Apabila terjadi heteroskedastisitas, estimator- estimator yang dihasilkan dengan metode OLS (ordinary least square) tidak lagi memiliki sifat varians yang minimum atau efisien. Dalam keadaan heteroskedastisitas, ketika tetap menggunakan metode OLS yang biasa (usual OLS formulas), maka uji t dan uji F dapat memberikan kesimpulan yang salah (Gujarati, 2003:428).

C. Uji Hipotesis

Hipotesis dalam penelitian ini diuji dengan menggunakan model regresi berganda. Model regresi berganda bertujuan untuk memprediksi besar variabel dependen dengan menggunakan data variabel independen yang sudah diketahui besarnya (Santoso, 2000:163). Metode regresi berganda umumnya digunakan untuk menguji pengaruh dua atau lebih variabel independen terhadap variabel dependen dengan skala pengukuran interval atau rasio dalam suatu persamaan liner (Indrianto dan Bambang, 2002:2110). Variabel independen terdiri dari Manajemen Risiko dan Audit Internal sedangkan variabel dependennya adalah Kebijakan Pemberian Kredit.

Untuk menguji hipotesis tersebut, maka rumus persamaan regresi yang digunakan adalah sebagai berikut: = +

Keterangan : Y : kebijakan pemberian kredit a : konstanta b

1 -b 4 : koefisien regresi

: Manajemen Risiko x

: Audit Internal Dalam uji hipotesis ini dilakukan melalui:

2 )

a. Koefisien Determinasi (R

Koefisien determinasi (R

) bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen. Dalam output SPSS, koefisien determinasi terletak pada tabel Model

Summa ry b

dan tertulis Adjusted R Square. Nilai R2 sebesar 1, berarti fluktuasi variabel dependen seluruhnya dapat dijelaskan oleh variabel independen dan tidak ada faktor lain yang menyebabkan fluktuasi variabel dependen. Jika nilai R2 berkisar antara 0 sampai dengan 1, berarti semakin kuat kemampuan variabel independen dapat menjelaskan fluktuasi variabel dependen (Ghozali, 2005:45).

b. Uji Statistik t

Uji ini menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen dan digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh masing-masing variabel independen yang diuji pada tingkat signifikansi 0,05 (Ghozali, 2005:84). Kriteria pengambilan keputusan: H0 diterima jika t hitung < t tabel pada α = 5% Ha diterima jika t hitung < t tabel pada α = 5%

c. Uji Statistik F

Uji statistik F menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama- sama terhadap variabel dependen atau terikat. Uji statistik F digunakan untuk mengetahui pengaruh semua variabel independen yang dimasukkan dalam model regresi secara bersama-sama terhadap variabel dependen yang diuji pada tingkat signifikan 0,05 (Ghozali, 2005:84).

Kriteria pengambilan keputusan: H0 diterima jika F < F

hitung tabel pada α = 5%

H0 ditolak jika F hitung < F tabel pada α = 5%

Tabel 3.2 Operasional Variabel Penelitian

Variabel Subvariabel Indikator Ukuran Variabel (X

1 )

1.Pelaksanaan Skala

Penerapan sistem informasi dan prosedur

Penerapan Manajemen Interval

kredit

Penerapan system credit

Manajemen Risiko

scoring

Risiko • Pedoman standar

penerapan manajemen Putri (2010) risiko perbankan

Laporan dan data sistem informasi manajemen
Pelaksanaan fungsi remedial secara independen
Jangka waktu kredit

(maturity profile)

Pengembangan sistem pengawasan berbasis risiko
Memantau bisnis penerima kredit
Sistem dan metodologi statistik/probabilitas untuk mengukur risiko
Sistem informasi untuk mengidentifikasi adamya konsentrasi dalam portofolio kredit
Pengendalian Risiko kredit

Tabel 3.2 (lanjutan)

Variabel Subvariabel Indikator Ukuran Variabel (X

2 )

1.Kualifikasi Skala

Keahlian dan Pelatihan teknis yang memadai.

Audit Auditor Interval

Penggunaan kemahiran profesional dengan

Internal Internal cermat dan seksama.

Putri (2010)

2.Pelaksanaan Skala

Perencanaan dan supervisi audit.

audit internal Interval

Pemahaman yang memadai atas pengendalian intern.
Bukti audit kompeten yang cukup.
Pernyataan tentang kesesuaian laporan keuangan dengan prinsip akuntansi yang berlaku.
Pernyataan mengenai ketidakkonsistenan penerapan prinsip akuntansi yang berlaku umum.
Pengungkapan informatif dalam laporan keuangan.
Pernyataan pendapat atas laporan keuangan secara kesulurhan.

Tabel 3.2 (lanjutan)

Variabel Subvariabel Indikator Ukuran Variabel (Y)

1.Standar dan Skala

Melihat reputasi dan sifat-sifat positif dari

Keputusan Penilaian Interval

nasabah

Kemampuan nasbah

Pemberian Kelayakan

membayar kewajibannya

Kredit Kredit • Sejumlah aktiva yang

dijadikan jaminan oleh Putri (2010) debitur

Pemahaman mengenai pedoman perkreditan
Pemberian kredit sesuai dengan kebijakan moneter dan ekonomi
Pemberian kredit selektif dan diarahkan kepada sektor-sektor yang diprioritaskan
Penetapan limit pemberian kredit.

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Uji Kualitas Data

4.1.1 Uji Validitas

Validitas atau kesahihan adalah suatu indeks yang menunjukkan alat ukur tersebut benar-benar mengukur apa yan diukur. Validitas ini menyangkut akurasi instrumen. Untuk mengetahui apakah kuesioner yang disusun tersebut itu valid atau sah, maka perlu diuji dengan uji korelasi antara skor (nilai) tiap-tiap butir pertanyaan dengan skor total kuesioner. Adapun teknik korelasi yang biasa dipakai adalah teknik korelasi product moment dan untuk mengetahui apakah nilai korelasi tiap-tiap pertanyaan itu significant, maka dapat dilihat pada tabel nilai product moment atau menggunakan SPSS untuk mengujinya. Untuk butir pertanyaan yang tidak valid harus dibuang atau tidak dipakai sebagai instrumen (Noor, 2011:132). Nilai patokan untuk uji validitas adalah koefisien korelasi yang mendapat nilai lebih besar dari 0,3 (Sekaran dalam Augustine dan Kristaung, 2013:70).

Setelah data diperoleh berdasarkan penyebaran kuesioner, maka data tersebut perlu dilakukan uji validitas dan uji reliabilitas. Bila instrumen atau alat ukur atau kuesioner tersebut tidak valid maupun reliabel, maka tidak akan diperoleh hasil penelitian yang baik (Noor, 2011:130, Zikmund, et al, 2009:309).

Noor (2011:130) menyatakan agar diperoleh distribusi nilai hasil pengukuran mendekati normal, maka sebaiknya jumlah responden untuk uji coba kuesioner paling sedikit 30 orang.Dalam penelitian ini, uji coba kuesioner melibatkan 30 responden.Berikut hasil dari uji validitas terhadap butir-butir pertanyaan dari variabel Manajemen Risiko, Audit Internal, dan Kebijakan Pemberian Kredit.

Tabel 4.1 Uji Validitas Pertanyaan-Pertanyaan pada

Kuesioner Manajemen Risiko

Korelasi antara Nilai r hitung Nilai r valid Valid jika r hitung > r valid Pertanyaan 1 dengan total 0,996 0,3 Valid

Pertanyaan 2 dengan total 0,959 0,3 Valid Pertanyaan 3 dengan total 0,928 0,3 Valid Pertanyaan 4 dengan total 0,467 0,3 Valid Pertanyaan 5 dengan total 0,966 0,3 Valid Pertanyaan 6 dengan total 0,531 0,3 Valid Pertanyaan 7 dengan total 0,334 0,3 Valid Pertanyaan 8 dengan total 0,688 0,3 Valid Pertanyaan 9 dengan total 0,467 0,3 Valid

Pertanyaan 10 dengan total 0,647 0,3 Valid Pertanyaan 11 dengan total 0,587 0,3 Valid

Tabel 4.2 Uji Validitas Pertanyaan-Pertanyaan pada Kuesioner

Variabel Audit Internal

Korelasi antara Nilai r hitung Nilai r valid Valid jika r hitung > r valid Pertanyaan 1 dengan total 0,505 0,3 Valid

Pertanyaan 2 dengan total 0,613 0,3 Valid Pertanyaan 3 dengan total 0,401 0,3 Valid Pertanyaan 4 dengan total 0,581 0,3 Valid Pertanyaan 5 dengan total 0,322 0,3 Valid Pertanyaan 6 dengan total 0,614 0,3 Valid Pertanyaan 7 dengan total 0,726 0,3 Valid Pertanyaan 8 dengan total 0,483 0,3 Valid Pertanyaan 9 dengan total 0,376 0,3 Valid

Pertanyaan 10 dengan total 0,402 0,3 Valid

Tabel 4.3 Uji Validitas Pertanyaan-Pertanyaan pada Kuesioner

Variabel Keputusan Pemberian Kredit

Korelasi antara Nilai r hitung Nilai r valid Valid jika r hitung > r valid Pertanyaan 1 dengan total 0,384 0,3 Valid

Pertanyaan 2 dengan total 0,611 0,3 Valid Pertanyaan 3 dengan total 0,782 0,3 Valid Pertanyaan 4 dengan total 0,626 0,3 Valid Pertanyaan 5 dengan total 0,747 0,3 Valid Pertanyaan 6 dengan total 0,680 0,3 Valid Pertanyaan 7 dengan total 0,650 0,3 Valid Pertanyaan 8 dengan total 0,452 0,3 Valid

Nilai patokan untuk uji validitas adalah koefisien korelasi yang mendapat nilai lebih besar dari 0,3 (Sekaran dalam Augustine dan Kristaung, 2013:70).

Berdasarkan hasil uji validitas pada Tabel 4.1 hingga 4.3 terhadap pertanyaan- pertanyaan pada variabel Manajemen Risiko, Audit Internal, dan Keputusan Pemberian Kredit, diketahui seluruh pertanyaan bersifat valid.

4.1.2 Uji Realibilitas

Reliabilitas adalah istilah yang dipakai untuk menunjukkan sejauh mana suatu hasil pengukuran relatif konsisten apabila pengukuran diulangi dua kali atau lebih, Reliabilitas adalah indeks yang menujukkan sejauh mana alat pengukur dapat dipercaya atau dapat diandalkan. Pengujian reliabilitas dilakukan terhadap setiap konstruk atau variabel yang digunakan dalam penelitian (Augustine dan Kristaung, 2013:70).

Uji keterandalan atau reliabilias dapat menggunakan salah satu dari beberapa kriteria yang telah umum digunakan, yakni stabilitas, ekuivalen dengan bentuk parallel (parallel forms), dan internal consistency. Pada kriteria internal consistency, pengujian reliabilitas dapat dilakukan dengan menggunakan nilai Alpha Cronbach (Augustine dan Kristaung, 2013:71-72). Alpha Cronbach mengindikasikan apabila kerelasian memiliki nilai yang tinggi, maka instrumen penelitian juga memiliki reliabilitas yang tinggi pada internal consistency dan umumnya Alpha Cronbach digunakan untuk skala interval (Cooper dan Schindler dalam Augustine dan Kristaung, 2013:72).

Jika nilai Alpha Cronbach lebih besar dari 0,6, maka kuesioner penelitian bersifat reliabel (Augustine dan Kristaung, 2013:73, Noor, 2011:165).

Uji reliabilitas harus dilakukan hanya pada pertanyaan yang telah memiliki atau memenuhi uji validitas, jadi jika tidak memenuhi syarat uji validitas maka tidak perlu diteruskan untuk uji reliabilitas (Noor, 2011:130). Berikut hasil dari uji reliabilitas terhadap butir-butir pertanyaan yang valid.

Tabel 4.4 Uji Reliabilitas pada Kuesioner Variabel Manajemen Risiko, Audit Internal, dan Keputusan Pemberian Kredit

Variabel Nilai Alpha Cronbach Nilai Kritis Keterangan Kesimpulan Manajemen Risiko 0,901 0,6 0,945>0,6 Reliabel Audit Internal 0,641 0,6 0,890>0,6 Reliabel

Kebijakan Pemberian Kredit 0,766 0,6 0,825>0,6 Reliabel

Jika nilai Alpha Cronbach lebih besar dari 0,6, maka kuesioner penelitian bersifat reliabel (Augustine dan Kristaung, 2013:73, Noor, 2011:165). Diketahui bahwa kuesioner dari variabel Manajemen Risiko, Audit Internal, dan KeputusanPemberian Kredit bersifat reliabel, karena nilai Alpha Cronbach lebih besar dari 0,6.

4.2 Uji Asumsi Klasik

4.2.1 Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil (Ghozali, 2011:160, Gujarati, 2003:339, Field, 2009:221, Supranto, 2005:90). Dalam penelitian ini, uji normalitas terhadap residual dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Dalam penelitian ini, tingkat signifikansi yang digunakan

= 0,05. Dasar pengambilan keputusan adalah melihat angka probabilitas , dengan ketentuan sebagai berikut.

Jika nilai probabilitas ≥ 0,05, maka asumsi normalitas terpenuhi.

Jika probabilitas < 0,05, maka asumsi normalitas tidak terpenuhi.

Tabel 4.5 Uji Normalitas

Sumber : hasil olahan software SPSS Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.5, diketahui nilai probabilitas atau Asymp. Sig. (2-tailed) sebesar 0,282. Dalam penelitian ini, tingkat signifikansi yang digunakan adalah

= 0,05. Karena nilai probabilitas , yakni 0,282, lebih besar dibandingkan tingkat signifikansi, yakni 0,05. Hal ini berarti asumsi normalitas dipenuhi.

Pengujian asumsi normalitas dapat juga digunakan pendekatan analisis grafik, seperti normal probability plot dan histogram. Pada pendekatan normal

probability plot , jika titik-titik (dots) menyebar jauh (menyebar berliku-liku pada

garis diagonal seperti ular) dari garis diagonal, maka diindikasi asumsi normalitas

error tidak dipenuhi. Jika titik-titik menyebar sangat dekat pada garis diagonal,

maka asumsi normalitas dipenuhi. Sedangkan untuk pendekatan histogram, jika kurva berbentuk kurva normal, maka asumsi normalitas dipenuhi

Gambar 4.1 Normal Probability Plot untuk Pengujian Asumsi NormalitasGambar 4.2 Histogram untuk Pengujian Asumsi NormalitasGambar 4.1 dan Gambar 4.2 merupakan output dari SPSS. Perhatikan bahwa kurva pada histogram berbentuk kurva normal, sehingga disimpulkan

bahwa asumsi normalitas error dipenuhi. Di samping itu pada normal

probability plot (Gambar 4.1), titik-titik menyebar cukup dekat pada garis diagonal, maka disimpulkan bahwa asumsi normalitas dipenuhi.

4.2.2 Uji Multikolinearitas

Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi (yang tinggi) antar variabel bebas (Ghozali, 2011:105).

Ketika terdapat korelasi antar variabel bebas yang cukup tinggi, maka permasalahan ini disebut dengan istilah multikolinearitas (Stevens, 2009:74). Jika terjadi multikolinearitas yang sempurna (perfect multicolinearity), maka koefisien-koefisien regresi dari variabel bebas tidak dapat ditentukan (indeterminate), jika terjadi multikolinearitas yang tinggi, koefisien-koefisien regresi dari variabel bebas dapat ditentukan, namun memiliki nilai standar error yang tinggi yang berarti bahwa koefisien-koefisien regresi tersebut tidak dapat diestimasi dengan tepat atau akurat (Gujarati, 2003:344). Field (2009:221) juga menyatakan bahwa seharusnya tidak terjadi hubungan linear yang sempurna (perfect linear relationship) dari dua atau lebih variabel bebas. Jadi, variabel- variabel bebas seharusnya tidak berkorelasi terlalu tinggi (not correlate too

highly ).

Untuk memeriksa apakah terjadi multikolinearitas atau tidak dapat dilihat dari nilai variance inflation factor (VIF). Nilai VIF yang lebih dari 10 diindikasi suatu variabel bebas terjadi multikolinearitas (Myers dalam Stevens, 2009:75).

Tabel 4.6 Uji Multikolinearitas Sumber : hasil olahan software SPSS

Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.6, nilai VIF dari variabel Manajemen Risiko adalah 1,975, dan nilai VIF dari variabel Audit Internal adalah 1,975. Karena masing-masing nilai VIF tidak lebih besar dari 10, maka tidak terdapat gejala multikolinearitas yang berat. Dengan kata lain, tidak terjadi korelasi antara variabel bebas yang begitu signifikan secara statistik pada tingkat signifikansi 5%.

4.2.3 Uji Autokorelasi

Uji independensi residual (uji non-autokorelasi) merupakan suatu uji untuk memeriksa apakah untuk setiap dua pengamatan residual saling berkorelasi atau tidak (Field, 2009:220). Supranto (2005:151) mengartikan non-autokorelasi sebagai tidak terjadinya korelasi antara kesalahan pengganggu yang satu dengan yang lainnya. Meskipun terjadinya autokorelasi terhadap estimator-estimator yang dihasilkan oleh metode ordinary least square (OLS) tetap tak bias (unbiased), konsisten (consistent), dan terdistribusi normal secara asimtotis, namun estimator- estimator tersebut tidak lagi efisien. Sebagai akibatnya, pada uji t, F, dan chi kuadrat tidak lagi sah untuk digunakan (cannot be legitimately applied) (Gujarati, 2003:489). Asumsi mengenai independensi terhadap residual (non-autokorelasi) dapat diuji dengan menggunakan uji Durbin-Watson (Field, 2009:220). Riyanto (2012:59) menyatakan jika nilai statistik Durbin-Watson -2 s/d +2, maka asumsi independensi terhadap residual (non-autokorelasi terpenuhi). Sebaliknya, bila nilai statistik Durbin-Watson < -2 atau > 2, berarti asumsi independensi terhadap residual (non-autokorelasi) tidak terpenuhi.

Tabel 4.7 Uji Autokorelasi Sumber : hasil olahan software SPSS Berdasarkan Tabel 4.7, nilai dari statistik Durbin-Watson adalah 1,602. Perhatikan bahwa karena nilai statistik Durbin-Watson terletak di antara -2 dan

2, maka asumsi non-autokorelasi terpenuhi. Dengan kata lain, tidak terjadi gejala autokorelasi yang tinggi pada residual.

4.2.4 Uji Heteroskedastisitas

Menurut Ghozali (2011:139) uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Supranto (2005:57) mengartikan homoskedastisitas sebagai varians kesalahan pengganggu untuk setiap pengamatan adalah sama, sedangkan heteroskedastisitas adalah sebaliknya.

Model regresi yang baik adalah yang homoskesdasitas atau tidak terjadi heterokesdatisitas. Apabila terjadi heteroskedastisitas, estimator-estimator yang dihasilkan dengan metode OLS (ordinary least square) tidak lagi memiliki sifat varians yang minimum atau efisien. Dalam keadaan heteroskedastisitas, ketika tetap menggunakan metode OLS yang biasa (usual OLS formulas), maka uji t dan uji F dapat memberikan kesimpulan yang salah (Gujarati, 2003:428).

Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatter plot antara SRESID pada sumbu Y, dan ZPRED pada sumbu X.(Field, 2009:230, Ghozali, 2011:139). Field (2009:248, Ghozali, 2011:139) menyatakan dasar analisis adalah jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur

(bergelombang, melebar, kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

Gambar 4.3 Uji Heteroskedastisitas

Sumber : hasil olahan software SPSS

Perhatikan bahwa berdasarkan Gambar 4.3, tidak terdapat pola yang begitu jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

4.3 Uji Hipotesis

4.3.1 Koefisien Determinasi (R )

2 Koefisien determinasi ( ) merupakan suatu nilai (nilai proporsi) yang

mengukur seberapa besar kemampuan variabel-variabel bebas yang digunakan dalam persamaan regresi, dalam menerangkan variasi variabel tak bebas (Supranto, 2005:158, Gujarati, 2003:212). Nilai koefisien determinasi berkisar

antara 0 dan 1. Nilai koefsien determinasi yang kecil (mendekati nol) berati kemampuan variabel-variabel tak bebas secara simultan dalam menerangkan

variasi variabel tak bebas amat terbatas. Nilai koefisien determinasi yang mendekati satu berarti variabel-variabel bebas memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel bebas.

Tabel 4.8 Koefisien Determinasi

Sumber : hasil olahan software SPSS

2 Berdasarkan Tabel 4.8, nilai koefisien determinasi terletak pada kolom

2 R-Square . Diketahui nilai koefisien determinasi sebesar = 0,211. Nilai

tersebut berarti Manajemen Risiko dan Audit Internal mempengaruhi secara simultan atau bersama-sama terhadap variabel Kebijakan Pemberian Kredit sebesar 21,1%, sisanya sebesar 78,9% dipengaruhi oleh faktor-faktor lain.

4.3.2 Uji Statistik F

Uji signifikansi koefisien regresi parsial secara menyeluruh merupakan suatu uji untuk menguji apakah seluruh koefisien regresi parsial secara menyeluruh atau simultan sama dengan nol atau tidak (Gujarati, 2003:253, Supranto, 2005:199). Dengan kata lain, menguji apakah variabel Manajemen Risiko dan Audit Internal secara bersamaan atau simultan mempengaruhi variabel Kebijakan Pemberian Kredit. Berikut perumusan hipotesisnya.

: = = 0.

1 0.

: = = 0 berarti variabel Manajemen Pada hipotesis nol, yakni

2 Risiko dan Audit Internal secara bersamaan atau simultan tidak memiliki

pengaruh yang signifikan secara statistik terhadap variabel Kebijakan Pemberian Kredit pada tingkat signifikansi 5%. Sedangkan hipotesis alternatif menyatakan paling tidak terdapat satu variabel bebas yang pengaruhnya signifikan secara statistik terhadap Kebijakan Pemberian Kredit pada tingkat signifikansi 5%.

Cara pengambilan keputusan terhadap hipotesis dapat dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas dengan nilai tingkat signifikansi, yakni .

Jika nilai probabilitas ≥ tingkat signifikansi yang digunakan, dalam penelitian ini

= 5%, maka dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel bebas secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel tak bebas. Jika nilai probabilitas < tingkat signifikansi

= 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa paling tidak terdapat satu variabel bebas yang mempengaruhi variabel Kebijakan Pemberian Kredit.

Tabel 4.9 Uji Signifikansi Simultan (Uji F)

Sumber : hasil olahan software SPSS Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.9, nilai probabilitas atau Sig adalah 0,004. Karena nilai probabilitas, yakni 0,004 lebih kecil dari nilai tingkat signifikansi, yakni 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa secara bersamaan atau simultan, Manajemen Risiko dan Audit Internal memiliki pengaruh yang signifikan secara statistik terhadap variabel Kebijakan Pemberian Kredit.

4.3.3 Uji Statistik t

Uji signifikansi koefisien regresi parsial secara individu merupakan suatu uji untuk menguji apakah nilai dari koefisien regresi parsial secara individu bernilai nol atau tidak (Gujarati, 2003:250, Supranto, 2005:196).

Tabel 4.10 Uji Signifikansi Koefisien Regresi Parsial Secara Individu

Sumber : hasil olahan software SPSS

Berdasarkan Tabel 4.10, diperoleh persamaan regresi linear berganda sebagai berikut.

� = 15,356 + 0,110 + 0,317 . Cara pengambilan keputusan dapat dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas atau Sig. dengan nilai tingkat signifikansi, yakni . Jika nilai probabilitas

≥ tingkat signifikansi yang digunakan, dalam penelitian ini

= 0. Hal ini berarti pengaruh = 5%, maka nilai koefisien regresi parsial antara variabel bebas terhadap variabel Kebijakan Pemberian Kredit tidak signifikan secara statistik pada tingkat signifikansi 5%. Namun jika nilai probabilitas

< tingkat signifikansi yang digunakan, maka nilai koefisien regresi parsial ≠ 0. Hal ini berarti pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel

Kebijakan Pemberian Kredit signifikan secara statistik pada tingkat signifikansi 5%.

Cara lain pengambilan keputusan terhadap hipotesis dapat dilakukan dengan membandingkan nilai statistik dari uji terhadap nilai kritis berdasarkan tabel distribusi

. Sebelum menghitung nilai kritis , terlebih dahulu menghitung nilai derajat. Berikut rumus untuk menghitung nilai derajat bebas.

= − . Perhatikan bahwa menyatakan jumlah elemen dalam sampel, sedangkan merupakan jumlah variabel. Diketahui jumlah elemen dalam sampel sebanyak 50 dan jumlah variabel adalah 3, sehingga derajat bebas adalah 50 – 3 = 47.

Misalkan tingkat signifikansi yang digunakan adalah 5%, sehingga nilai kritis dengan derajat bebas 47 dan tingkat signifikansi 5% berdasarkan tabel distribusi adalah ±2,01. Tabel 4.11 merupakan penghitungan tabel berdasarkan Microsoft

Excel .

Tabel 4.11 merupakan penghitungan tabel berdasarkan Microsoft Excel

Berikut aturan pengambilan keputusan terhadap hipotesis berdasarkan uji .

1 � � ≤ | . ℎ

1 � � > | . ℎ Daerah penerimaan .

Daerah penolakkan .

Daerah penolakkan . = −2,01 = +2,01

Pengujian PengaruhManajemen Risiko terhadap Kebijakan Pemberian Kredit Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.10, diketahui nilai probabilitas atau Sig.

dari variabel Manajemen Risiko adalah 0,412. Karena nilai probabilitas Manajemen Risiko, yakni 0,412, lebih besar dari tingkat signifikansi, yakni 0,05, maka disimpulkan bahwa pengaruh yang terjadi antara Manajemen Risiko dengan variabel Kebijakan Pemberikan Kredit tidak signifikan secara statistik. Perhatikan juga bahwa nilai |, yakni |0,828| < |2,014|. Hasil dengan

� � < |

ℎ

pendekatan probabilitas sama dengan hasil berdasarkan uji .

Pengujian PengaruhAudit Internal terhadap Kebijakan Pemberian Kredit Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.10, diketahui nilai probabilitas atau Sig.

dari variabel Audit Internal adalah 0,067. Karena nilai probabilitas Audit Internal, yakni 0,067, lebih besar dari tingkat signifikansi, yakni 0,05, maka disimpulkan bahwa pengaruh yang terjadi antara Audit Internal dengan variabel Kebijakan Pemberikan Kredit tidak signifikan secara statistik. Perhatikan juga bahwa nilai

|, yakni |1,874| < |2,014|. Hasil dengan pendekatan � � < |

ℎ

probabilitas sama dengan hasil berdasarkan uji .

BAB V PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian pada bab sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:

1. Variabel Manajemen Risiko dan Audit Internal secara parsial tidak berpengaruh terhadap Keputusan Pemberian Kredit.

2. Variabel Manajemen Risiko dan Audit Internal secara simultan

berpengaruh terhadap Keputusan Pemberian Kredit

a. Keterbatasan Penelitian

Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan yang memerlukan perbaikan dan penelitian sebagai berikut:

1. Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini hanya dibatasi pada variabel Manajemen Risiko dan Audit Internal dimana variabel independen tersebut hanya dapat mempengaruhi variabel dependen Keputusan Pemberian Kredit sebesar 21,1% yang menyebabkan terdapat kemungkinan faktor-faktor lain yang mempengaruhi Keputusan Pemberian Kredit khususnya Perusahaan Perbankan yang berada di Kota Medan.

2. Sampel perusuhaan hanya pada perusahaan perbankan yang berada di

Kota Medan dan perusahaan perbankan yang menjadi objek penelitian hanya perusahaan perbankan milik pemerintah.

b. Saran

Dengan segala keterbatasan yang telah diungkapkan sebelumnya, maka peneliti memberikan beberapa saran sebagai berikut:

1. Pada penelitian selanjutnya diharapkan dapat menambah variabel independen lainnya yang mempengaruhi keputusan pemberian kredit.

2. Pada penelitian selanjutnya diharapkan dapat menambah jumlah sampel

perusahaan seperti perusahaan perbankan milik swasta nasional maupun swasta asing untuk lebih meningkatkan nilai hasil penelitian terdahulu.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN - Pengaruh Pedoman Penyusunan Kebijaksanaan Perkreditan Bank (PPKPB), Manajemen Risiko, Audit Internal dan Rencana Bisnis Bank terhadap Keputusan Pemberian Kredit Pada Perusahaan Perbankan di Kota Medan