Upload
others
View
11
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
ANALISIS TINGKAT KESEHATAN BANK UMUM SYARIAH
DI INDONESIA PERIODE 2012-2016
SKRIPSI
Oleh:
MAYA FATMAH ANDINA
NIM: 11140810000135
JURUSAN MANAJEMEN
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
1439 H/2017 M
ANALISIS TINGKAT KESEHATAN BANK UMUM SYARIAH
DI INDONESIA PERIODE 2012-2016
Skripsi
Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Untuk Memenuhi Syarat-syarat Guna Meraih gelar Sarjana Ekonomi
Oleh:
MAYA FATMAH ANDINA
NIM. 11140810000135
Di Bawah Bimbingan
Pembimbing I Pembimbing II
Dr. Desmadi Saharuddin, Lc., MA Faizul Mubarok, MM
NIP. 19720711 200501 1 007 NUP. 9920112711
JURUSAN MANAJEMEN
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
1439 H/2017 M
iii
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF
Hari ini kamis, 14 September 2017 setelah dilakukan Ujian Komprehensif
atas mahasiswa:
1. Nama : Maya Fatmah Andina
2. NIM :11140810000135
3. Jurusan : Manajemen/MIPS
4. Judul Skripsi : Analisis Tingkat Kesehatan Bank Umum Syariah di Indonesia
Periode 2012-2016
Setelah mencermati dan memperhatikan penampilan dan kemampuan yang
bersangkutan selama proses ujian komprehensif, maka diputuskan bahwa
mahasiswa tersebut di atas dinyatakan LULUS dan diberi kesempatan untuk
melanjutkan ke tahap Ujian Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh
gelar Sarjana Ekonomi pada Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Jakarta, 14 September 2017
1. Amalia, SE., M.S.M
NIP. 197408212009012005 ( )
Penguji I
2. Mira Cahyoningtyas, SE., M.Si
NUP. 9920112701 ( )
Penguji II
iv
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI
Hari ini selasa, 21 November 2017 setelah dilakukan Ujian Skripsi atas
mahasiswa:
1. Nama : Maya Fatmah Andina
2. NIM : 11140810000135
3. Jurusan : Manajemen/MIPS
4. Judul Skripsi :Analisis Tingkat Kesehatan Bank Umum Syariah di
Indonesia Periode 2012-2016
Setelah mencermati dan memperhatikan penampilan dan kemampuan yang
bersangkutan selama proses ujian skripsi maka diputuskan bahwa mahasiswa
tersebut di atas dinyatakan lulus dan skripsi ini diterima sebagai salah satu syarat
untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Jurusan Manajemen Fakultas
Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Jakarta, 21 November 2017
1. Titi Dewi Warninda, S.E, M.Si
NIP. 19731221 200501 2 001 ( )
Ketua
2. Dr. Desmadi Saharuddin, Lc., MA
NIP. 19720711 200501 1 007 ( )
Sekretaris
3. Dr. Desmadi Saharuddin, Lc., MA
NIP. 19720711 200501 1 007 ( )
Pembimbing I
4. Faizul Mubarok, MM
NUP. 9920112711 ( )
Pembimbing II
5. Drs. Ade Ananto Terminanto, MM
NIP. 19681125 201411 1 002 ( )
Penguji Ahli
v
LEMBAR PERNYATAAN
KEASLIAN KARYA ILMIAH
Yang Bertanda Tangan di bawah ini:
Nama : Maya Fatmah Andina
NIM : 11140810000135
Fakultas : Ekonomi dan Bisnis
Jurusan : Manajemen/MIPS
Dengan ini menyatakan bahwa dalam penulisan skripsi ini, saya:
1. Tidak menggunakan ide orang lain tanpa mampu mengembangkan dan
mempertanggungjawabkan.
2. Tidak melakukan plagiat naskah karya orang lain.
3. Tidak menggunakan karya orang lain tanpa menyebutkan sumber asli atau
tanpa izin pemilik karya.
4. Tidak melakukan pemanipulasian dan pemalsuan data.
5. Mengerjakan sendiri karya ini dan mampu bertanggung jawab atas karya ini.
Apabila dikemudian hari ada tuntutan dari pihak lain atas karya saya, dan
telah melalui pembuktian yang dapat dipertanggungjawabkan, ternyata memang
ditemukan bukti bahwa saya telah melanggar pernyataan di atas, maka saya siap
untuk dikenai sanksi berdasarkan aturan yang berlaku di Fakultas Ekonomi dan
Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
Demikian pernyataan ini saya buat dengan sesungguhnya.
Jakarta, 25 September 2017
Yang menyatakan,
Maya Fatmah Andina
NIM. 11140810000135
vi
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
A. IDENTITAS PRIBADI
1. Nama : Maya Fatmah Andina
2. Tempat & Tanggal lahir : Bogor, 29 Mei 1995
3. Jenis Kelamin : Perempuan
4. Agama : Islam
5. Alamat :Jl. Raya Puncak Simpang Megamendung
No. 38 RT. 002/003 Kel. Cipayung Girang
Kec. Megamendung, Kab. Bogor, Jawa Barat
16750
6. Email : [email protected]
B. PENDIDIKAN FORMAL
1. 2000-2001 : TK RA Miftahul Huda
2. 2001-2007 : SDN Cipayung 01
3. 2007-2010 : SMPN 01 Ciawi
4. 2010-2013 : SMAN 01 Ciawi
5. 2013-2016 : Program Profesional Teknologi Informasi Perbankan
Syariah CEP-CCIT Fakultas Teknik Universitas
Indonesia
6. 2014-2017 : Program Sarjana (S1) Jurusan Manajemen Perbankan
Syariah Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam
Negeri Syarif Hidayatullah jakarta
C. PENDIDIKAN NON FORMAL
1. 2016 : Pelatihan Agen Asuransi Bumi Putera
2. 2016 : Pelatihan Pelayanan Prima
D. PENGALAMAN ORGANISASI
1. 2010-2011 : Anggota Palang Merah Remaja SMPN 01 Ciawi
2. 2011-2012 : Bendahara Teater SMAN 01 Ciawi
3. 2016-2017 : Sekretaris UIN Berwirausaha
vii
4. 2016-2017 : Humas KKN Kelompok 116
E. PENGALAMAN KERJA
1. Januari 2016 - April 2016 :Praktek Kerja Lapangan, Pembuatan
sistem informasi berupa aplikasi desktop
untuk pengelolaan data pembiayaan akad
Ijarah di BMT Al-Fath Ikmi Tangerang
Selatan
2. Juli 2016 - Agustus 2016 :Kuliah Kerja Nyata, program pengabdian
untuk masyarakat Desa Mekarjaya, Kec.
Rumpin, Kab. Bogor
viii
ABSTRACT
Business activities conducted by Sharia Banks can work smoothly if the
banks are in a state of the healthy, so it appreas regulation PBI No.13/1/PBI/2011
to assess the health bank. The aims of this research are to analyzeand determine
the influence of the level of bank health with RGEC method. The research,
including in the study of comparative.
The process of analysis of data using the method of RGEC (Risk Profile,
Good Corporate Governance, Earning, and Capital), the normality test, and One-
Way Anova test with the help of software SPSS. The population in this research is
the Sharia Commercial Bank in Indonesia of 6 units.
The result of health level analysis using Risk Profile, Good Corporate
Governance, Earnings, and Capital (RGEC) method shows the rank order of
Sharia Commercial Bank from the best, as follows: BCA Syariah, BNI Syariah,
BRI Syariah, Bank Mega Syariah, Bank Syariah Mandiri and the last is Bank
Syariah Bukopin. While based on the results of statistical One-Way Anova tests
the results show that of the Non Performing Financing (NPF) of six Islamic
Public Banks is the same, then on the Finance to Deposit Ratio (FDR) indicator
shows the sixth average of the same common Islamic Banks. On the Good
Corporate Governance (GCG indicator shows that the average is not the same.
Then the Return On Assets (ROA) indicates the average is not same. While the Net
Operating Margin (NOM) indicator shows the same average. And last on the
indicator Capital Adequency Ratio (CAR) shows the average does not same.
Keywords: Bank Health Level, Method of RGEC, Normality Test, One-Way Anova
test.
ix
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbandingan tingkat kesehatan
Bank Umum Syariah di Indonesia menggunakan metode Risk Profile, Good
Corporate Governance, Earning dan Capital (RGEC). Penelitian ini termasuk
kedalam penelitian komparatif.
Metode penelitian yang digunakan adalah pengukuran menggunakan
metode Risk Profile, Good Corporate Governance, Earning dan Capital (RGEC),
uji normalitas, dan uji One-Way Anova dengan bantuan software program SPSS.
Populasi dalam penelitian ini adalah 6 Bank Umum Syariah di Indonesia.
Hasil dari analisis tingkat kesehatan dengan menggunakan metode Risk
Profile, Good Corporate Governance, Earnings, and Capital (RGEC) ini
menunjukkan urutan peringkat dari Bank Umum Syarih dari yang paling baik,
adalah sebagai berikut: BCA Syariah, BNI Syariah, BRI Syariah, Bank Mega
Syariah, Bank Syariah Mandiri dan terakhir adalah Bank Syariah Bukopin.
Sedangkan berdasarkan hasil uji statistik One-way Anova hasilnya menunjukkan
bahwa rata-rata pada indikator Non Performing Financing (NPF) keenam Bank
Umum Syariah tidak sama. Kemudian dalam indikator Finance to Deposit Ratio
(FDR) menunjukkan bahwa rata-rata keenam Bank Umum Syariah sama. Pada
indikator Good Corporate Governance (GCG) menunjukkan bahwa rata-rata
keenam Bank Umum Syariah tidak sama. Kemudian pada indikator Return On
Assets (ROA) menunjukkan rata-rata tidak sama. Sedangkan, pada indikator Net
Operating Margin (NOM) hasilnya menunjukkan bahwa rata-rata keenam Bank
Umum Syariah sama dan pada indikator Capital Adequency Ratio (CAR)
menunjukkan hasil bahwa keenam Bank Umum Syariah memiliki rata-rata yang
tidak sama.
Kata Kunci: Tingkat Kesehatan Bank, Metode RGEC, Uji Normalitas, One-Way
Anova.
x
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT, atas rahmat dan
petunjuk-Nya yang telah dilimpahkan kepada hambanya. Shalawat serta salam
senantiasa tercurah kepada junjungan besar Nabi Muhammad SAW dan para
sahabatnya yang telah membimbing umatnya menuju jalan kebenaran. Sehingga
penulis dapat menyelesaikan skripsi dengan baik sebagai syarat untuk
mendapatkan gelar Strata Satu Sarjana Ekonomi di Universitas Islam Negeri
Syarif Hidayatullah Jakarta. Adapun judul penelitian ini adalah “Analisis Tingkat
Kesehatan Bank Umum Syariah di Indonesia Periode 2012-2016”.
Penulis menyadari sepenuhnya bahwa banyak pihak yang telah membantu
dalam proses penyelesaian skripsi ini. Oleh karena itu, dalam kesempatan ini
penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:
1. Kedua orangtua tercinta, Ibunda Yanti Sarsih dan Ayahanda Enjang Munawar
yang selalu memberikan cinta yang luar biasa, dukungan moral maupun
materil, serta mencurahkan kasih sayang, cinta dan doa tulus yang tidak pernah
terputus untuk kebahagiaan dan keberhasilan peneliti.
2. Kakak dan Adik tercinta Faisal, Lala, dan Rizky yang senantiasa selalu
menghibur, memberikan semangat serta doa kepada peneliti dan seluruh
kelurga besar yang peneliti sayangi.
3. Bapak Dr. M. Arief Mufraini, Lc., M.Si selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan
Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
4. Bapak Dr. Amilin, S.E., Ak., M.Si., CA., BKP., QIA selaku Wakil Dekan I
Bidang Akademik FEB, Br. Ade Sofyan Mulazid selaku Wakil Dekan II
Bidang Administrasi Umum FEB, dan Bapak Dr. Desmadi Saharuddin, Lc.,
M.A selaku Wakil Dekan III Bidang Kemahasiswaan, Alumni dan Kerjasama
FEB, yang telah memberikan jalan bagi peneliti dalam menyelesaikan
penulisan skripsi ini.
5. Bapak Dr. Desmadi Saharuddin, Lc., M.A selaku Dosen Pembimbing I dan
Bapak Faizul Mubarok, M.M selaku Dosen Pembimbing II, yang senantiasa
xi
meluangkan waktu ditengah kesibukannya untuk membimbing dan
memberikan
xii
arahan serta masukan yang begitu besar kepada peneliti selama penyusunan
skripsi ini.
6. Ibu Titi dewi Warninda, S.E, M.Si selaku Ketua Jurusan Program Studi
Manajemen dan Ibu Ir. Ela Patriana, M.M selaku Sekertaris Jurusan Program
Studi Manajemen yang selalu memberikan arahan dan bimbingan kepada
peneliti selama menjadi mahasiswa di FEB UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
7. Ibu Dr. Ir. Muniaty Aisyah, M.M sekalu Dosen Penasehat Akademik yang
telah mengarahkan dan memotivasi selama peneliti menuntut ilmu di FEB UIN
Syarif Hidayatullah Jakarta.
8. Seluruh Bapak/Ibu Dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif
Hidayatullah Jakarta yang telah memberikan ilmu dan wawasan yang sangat
bermanfaat bagi peneliti.
9. Seluruh jajaran karyawan Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif
Hidayatullah Jakrta yang telah memberikan banyak kemudahan bagi peneliti
dalam proses administrasi, keuangan dan lainnya, khususnya kepada Pak Azib,
Pak Bonik, dan Pak Alfred.
10. Khresna Tsani Restu, Khulafah Sarah Iqlima, dan keluarga yang senantiasa
membantu, mendukung, mendoakan, memotivasi dan menghibur peneliti
selama penyususnan skripsi ini. Tertutama kepada Khresna Tsani Restu yang
turut memiliki dosen pembimbing yang sama. Terima kasih atas waktu yang
diberikan selama ini, suatu anugerah yang luar biasa dapat dipertemukan
dengan orang-orang hebat dan baik seperti kalian.
11. Teman-teman kost Ainnisa Nurul Safitri, Eddyta Putri Cinta Sari, Maratun
Muslimah, Risky Eriana, Mega Ayu dan Amalia Azatil Ismah yang senantiasa
selalu menghibur, mendukung, dan mendoakan peneliti dalam menyelesaikan
penelitian ini.
12. Teman-teman seperjuangan Mananjemen Informasi Perbankan Syariah (MIPS)
angkatan 2014, terima kasih atas dukungan dan motivasi kalian. Semoga Allah
SWT selalu memudahkan langkah kalian untuk menuju cita-cita dan
kebahagiaan hidup yang haqiqi.
xiii
13. Keluarga besar Manajemen Informasi Perbankan Syariah (MIPS) dari angkatan
pertama hingga terakhir tanpa terkecuali. Terima kasih atas segala bentuk
dukungan, bantuan, motivasi dan berbagai arahan yang selalu menjadi sumber
semangat peneliti dalam menyelesaikan penelitian ini.
14. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu yang telah ikut
berkontribusi dalam penyelesaian penulisan skripsi ini, suatu kebahagiaan
dapat dipertemukan dan diperkenalkan dengan kalian semua. Terima kasih atas
motivasi yang telah diberikan selama ini.
Peneliti menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan. Untuk
itu, kritik dan saran yang bersifat membangun sangat diharapkan untuk dapat
menyempurnakan skripsi ini. Akhir kata, sangat besar harapan peneliti semoga
skripsi ini memberikan manfaat yang besar, khususnya bagi peneliti dan
umumnya bagi siapa saja yang membaca dan berkeinginan untuk
mengeksplorasinya lebih lanjut.
Jakarta, September 2017
Maya Fatmah Andina
xiv
DAFTAR ISI
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF ....................................... iii
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI ....................................................... iv
KEASLIAN KARYA ILMIAH ...............................................................................v
DAFTAR RIWAYAT HIDUP ............................................................................... vi
ABSTRACT ........................................................................................................... viii
ABSTRAK ............................................................................................................. ix
KATA PENGANTAR .............................................................................................x
DAFTAR ISI ........................................................................................................ xiv
DAFTAR GAMBAR .......................................................................................... xvii
DAFTAR LAMPIRAN ...................................................................................... xviii
BAB I PENDAHULUAN ........................................................................................1
A. Latar Belakang Penelitian .............................................................................. 1
B. Perumusan Masalah ....................................................................................... 9
C. Tujuan Penelitian ......................................................................................... 10
D. Manfaat Penelitian ....................................................................................... 10
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ........................................................................... 11
A. Kesehatan Bank ............................................................................................ 11
1. Pengertian Kesehatan Bank.................................................................... 11
2. Penilaian Tingkat Kesehatan Bank ........................................................ 13
3. Mekanisme Penilaian Tingkat Kesehatan Bank ..................................... 14
B. Metode RGEC .............................................................................................. 15
1. Penilaian Faktor Profil Risiko (Risk Profile) ......................................... 15
2. Penilaian Good Corporate Governance (GCG) ..................................... 23
3. Penilaian Rentabilitas ............................................................................. 24
4. Penilaian Permodalan ............................................................................. 25
C. Pengaruh Variabel Terhadap Tingkat Kesehatan Bank ............................... 28
1. Pengaruh Risk Profile Terhadap Tingkat Kesehatan Bank .................... 28
2. Pengaruh Good Corporate Governance Terhadap Tingkat Kesehatan
Bank ....................................................................................................... 29
3. Pengaruh Earnings Terhadap Tingkat Kesehatan Bank ........................ 29
4. Pengaruh Capital Terhadap Tingkat Kesehatan Bank ........................... 30
D. Penelitian Terdahulu .................................................................................... 31
E. Kerangka Berpikir ........................................................................................ 38
F. Hipotesis ....................................................................................................... 39
BAB III METODOLOGI PENELITIAN ..............................................................40
xv
A. Ruang Lingkup Penelitian ............................................................................ 40
B. Metode Penentuan Sampel ........................................................................... 40
1. Populasi .................................................................................................. 40
2. Sampel .................................................................................................... 41
C. Metode Pengumpulan Data .......................................................................... 42
1. Data Sekunder ........................................................................................ 42
2. Studi Kepustakaan (Library Research) .................................................. 43
D. Metode Analisis Data ................................................................................... 43
1. Penentuan Tingkat Komposit Bank ....................................................... 44
2. Uji Statistik ............................................................................................ 45
E. Definisi Operasional Variabel ...................................................................... 48
1. Risk Profile ............................................................................................. 49
2. Good Corporate Governance ................................................................. 52
3. Earnings ................................................................................................. 54
4. Capital .................................................................................................... 57
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN .........................................................58
A. Gambaran Umum Penelitian ........................................................................ 58
1. Tingkat Kesehatan Bank ........................................................................ 58
B. Analisis dan Pembahasan ............................................................................. 60
1. Penilaian Tingkat Kesehatan Bank ........................................................ 60
2. Uji Statistik ............................................................................................ 75
3. Pembahasan Analisis Tingkat Kesehatan Bank Umum Syariah .................. 93
a. Tingkat Kesehatan Bank Umum Syariah ditinjau dari Aspek Risk Profile
................................................................................................................ 93
b. Tingkat Kesehatan Bank Umum Syariah ditinjau dari Aspek Good
Corporate Governance........................................................................... 94
c. Tingkat Kesehatan Bank Umum Syariah ditinjau dari Aspek Earnings 94
d. Tingkat Kesehatan Bank Umum Syariah ditinjau dari Aspek Capital .. 95
BAB V PENUTUP.................................................................................................97
A. Kesimpulan .................................................................................................. 97
B. Saran ............................................................................................................. 99
DAFTAR PUSTAKA ..........................................................................................101
LAMPIRAN .........................................................................................................106
xvi
DAFTAR TABEL
Tabel 1. 1 Jaringan Kantor Perbankan Syariah ....................................................... 5
Tabel 1. 2 Rasio Keuangan Bank Umum Syariah................................................... 6
Tabel 2. 1 Kriteria Tingkat Kesehatan Bank ......................................................... 27
Tabel 2. 2 Penelitian Terdahulu ............................................................................ 33
Tabel 3. 1 Populasi Penelitian ............................................................................... 41
Tabel 3. 2 Sampel Penelitian ................................................................................. 42
Tabel 3. 3 Skor Penetapan Peringkat Komposit ................................................... 44
Tabel 3. 4 Kriteria Penetapan Peringkat NPF ....................................................... 50
Tabel 3. 5 Kriteria Penetapan Peringkat FDR ....................................................... 51
Tabel 3. 6 Kriteria Peringkat Faktor ..................................................................... 54
Tabel 3. 7 Kriteria Penetapan Peringkat ROA ...................................................... 56
Tabel 3. 8 Kriteria Penetapan Peringkat NOM ..................................................... 56
Tabel 3. 9 Kriteria Penetapan Peringkat CAR ...................................................... 57
Tabel 4. 1 Tabel Kode Emiten .............................................................................. 60
Tabel 4. 2 Tabel Hasil NPF BUS Tahun 2012-2014 (Dalam %) .......................... 62
Tabel 4. 3 Hasil FDR BUS Tahun 2012-2016 (Dalam %) ................................... 64
Tabel 4. 4 Peringkat Komponen Profil Risiko BUS Tahun 2012-2016 ................ 65
Tabel 4. 5 Hasil Peringkat Komposit GCG ........................................................... 67
Tabel 4. 6 Hasil ROA BUS Pada Tahun 2012-2016 (Dalam %) .......................... 68
Tabel 4. 7 Hasil NOM BUS Tahun 2012-2016 (Dalam %) .................................. 69
Tabel 4. 8 Hasil CAR BUS Tahun 2012-2016 (Dalam %) ................................... 71
Tabel 4. 9 Peringkat Komposit BUS ..................................................................... 72
Tabel 4. 10 One-Sample Kolmogrov-Smirnov Test............................................... 75
Tabel 4. 11 Descriptives Statistics ........................................................................ 77
Tabel 4. 12 Homogenety of Variance .................................................................... 78
Tabel 4. 13 ANOVA ............................................................................................. 80
Tabel 4. 14 Post Hoc Test Tukey HSD .................................................................. 83
Tabel 4. 15 Subset NPF ......................................................................................... 89
Tabel 4. 16 Subest FDR ........................................................................................ 90
Tabel 4. 17 Subset GCG ....................................................................................... 90
Tabel 4. 18 Subset ROA ....................................................................................... 91
Tabel 4. 19 Subset NOM ....................................................................................... 92
Tabel 4. 20 Subset CAR ........................................................................................ 92
xvii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2. 1 Kerangka Berpikir ............................................................................ 38
Gambar 4. 1 Grafik Non Performing Financing Bank Umum Syariah ................ 63
Gambar 4. 2 Grafik Finance to Deposit Ratio....................................................... 65
Gambar 4. 3 Grafik Good Corporate Governance ................................................ 67
Gambar 4. 4 Grafik Return On Asset .................................................................... 69
Gambar 4. 5 Grafik Net Operating Margin .......................................................... 70
Gambar 4. 6 Grafik Capital Adequacy Ratio ........................................................ 72
xviii
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1: Data Perhitungan Variabel Penelitian ......................................... 106
Lampiran 2: Data Variabel RGEC & Peringkat Komposit ............................. 112
Lampiran 3: Uji Analisis Statistik ................................................................... 113
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Penelitian
Islam merupakan agama yang memegang teguh hukum-hukum Islam
sebagai pedomannya sesuai Al-Quran dan Hadist. Begitu pula dalam hal
bermuamalat, Islam melarang transaksi keuangan yang mengandung gharar
(penipuan), maisir (spekulasi), haram, riba dan juga batil (Undang-undang No.
21 tahun 2008).
Larangan terhadap gharar, maisir dan riba, bertujuan untuk
menjauhkan manusia dari tindakan mengambil harta atau hak milik orang lain
dengan jalan yang tidak baik menurut hukum Islam. Gharar dapat terjadi
karena kurangnya informasi atau pengetahuan pada pihak yang melakukan
kontrak. Maisir juga termasuk kedalam gharar, dimana maisir adalah suatu
transaksi atau tindakan spekulatif yang memberikan efek untung atau rugi
terhadap orang lain dan dirinya sendiri. Sementara itu riba merupakan suatu
transaksi yang dapat mengambil harta orang lain dengan cara yang batil,
karena dalam proses transaksinya ada tambahan dari harta pokok atau modal
yang diambil atau diakui secara batil (Saharuddin, 2015:65).
Bank syariah hadir sebagai solusi transaksi keuangan berbasis syariah
dengan berbagai tujuan diantaranya pertama mengarahkan kegiatan ekonomi
umat untuk bermuamalat secara Islam khususnya bermuamalat dalam
perbankan, kedua menciptakan suatu keadilan di bidang ekonomi, ketiga
2
untuk meningkatkan kualitas hidup umat, keempat untuk menanggulangi
masalah ke
3
-miskinan, kelima untuk menjaga stabilitas ekonomi dan moneter, dan yang
terakhir adalah untuk menyelamatkan ketergantungan umat Islam terhadap
bank non-syariah (Sudarsono, 2008:43).
Perkembangan perbankan syariah di Indonesia dilatarbelakangi oleh
fenomena krisis ekonomi yang terjadi pada tahun 2008 yang membuat
masyarakat harus menghadapi kenaikan harga yang telah melampaui batas
wajar. Selain itu, krisis ekonomi tersebut juga menyebabkan berkurangnya
jumlah unit bank yang pesat dari 89 menjadi 20 unit pada tahun 2000-2009
(Oyerinde, 2014:133).
Dampak dari permasalahan krisis ekonomi juga menyebabkan
penurunan tingkat kesehatan perbankan. Walaupun dampak tersebut tidak
terlalu berpengaruh terhadap sektor perbankan syariah, namun tidak menutup
kemungkinan akan mengancam eksitensi perbankan syariah (Ihsan & Putri,
2015:114).
Hal tersebut memberikan suatu pelajaran berharga bahwa aktivitas
perbankan yang dijalankan jika tidak diimbangi dengan penerapan manajemen
resiko dan Good Corporate Governance (GCG) yang memadai dapat
menimbulkan berbagai permasalahan mendasar pada sistem perbankan
(Saharuddin & Rama, 2017:290).
Penerapan manajemen resiko dan Good Corporate Governance (GCG)
yang memadai bertujuan agar bank mampu mengidentifikasi pemasalahan
secara lebih dini, melakukan tindak lanjut perbaikan yang sesuai dan lebih
cepat sehingga bank lebih tahan dalam menghadapi krisis. Selain itu
4
penerapan Good Corporate Governance (GCG) tersebut berfungsi untuk
menurunkan cost of capital, meningkatkan ROE, dan efesiensi untuk
menerapkan perlakuan yang sama terhadap semua stakeholders (Claessens,
2003:18).
Dewasa ini perkembangan perbankan syariah sangat pesat, studi dan
konsep menegenai ekonomi syariahpun tidak hanya diterapkan oleh negara-
negara yang mayoritas penduduknya muslim saja, di negara non-muslim
seperti Amerika Serikat dan negara-negara Eropa lainnya juga mengkaji
mengenai ekonomi syariah (Ali & Miftahurrohman, 2016:41).
Selain itu, pemerintah juga merealisasikan berbagai macam langkah
strategis dalam proses perkembangan perbankan syariah di Indonesia, yaitu
dengan memberikan izin kepada Bank Umum Konvensional untuk membuka
unit kerja yang disebut dengan Unit Usaha Syariah (UUS) atau konversi
sebuah bank konvensional menjadi Bank Umum Syariah (BUS).
Setelah dampak dari krisis ekonomi yang menyebabkan berkurangnya
unit bank secara pesat, kemudian perbankan syariah saat ini menunjukkan
perkembangan yang sebaliknya. Dimana banyak kantor cabang baru yang
dibuka, pembukan kantor cabang baru tersebut dinilai cukup progresif. Hal
tersebut dapat dibuktikan dengan data perkembangan jumlah Bank Umum
Syariah dan Unit Usaha Syariah dari mulai tahun 2011 sampai dengan tahun
2017. Adapun pada tahun 2011 jumlah BUS tercatat sebanyak 11 unit bank,
dengan jumlah kantor sebanyak 1901 unit, kemudian di tahun 2017 jumlah
BUS meningkat menjadi 13 unit namun jumlah kantor menurun menjadi 1841
5
unit. Lalu, diikuti dengan perkembangan UUS pada tahun 2011 dengan jumlah
bank sebanyak 24 unit dengan jumlah kantor sebanyak 336 unit, kemudian
selama menuju tahun 2017 UUS mengalami penurunan dan peningkatan
jumlah kantor dan pada tahun 2017 kembali seperti tahun 2011 yaitu sebanyak
336 unit.
Bank Pembiayaan Rakyat Syariah juga mengalami peningkatan dari
tahun 2011 yang berjumlah 155 unit dengan jumlah kantor sebanyak 364 dan
pada taun 2017 mengalami peningkatan menjadi 166 unit dengan jumlah
kantor sebanyak 454 unit pada tahun 2017.
Tabel 1. 1 Jaringan Kantor Perbankan Syariah
Jaringan Kantor Perbankan Syariah
No Indikator 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
1 Bank Umum Syariah
Jumlah bank 11 11 12 12 12 13 13
Jumlah kantor 1901 1745 1998 2151 2121 1869 1841
2 Unit Usaha Syariah
Jumlah bank
umum
konvensional
24 24 23 22 22 22 21
Jumlah kantor 336 517 590 320 327 332 336
3 Bank Pembiayaan Rakyat Syariah
Jumlah Bank 155 150 163 163 161 166 166
Jumlah kantor 364 401 402 439 433 453 454
Sumber: Statistik Perbankan Syariah, 2017
Dari tabel jaringan kantor perbankan syariah di atas dapat disimpulkan
bahwa perkembangan perbankan syariah yang terjadi dari tahun 2011 sampai
dengan tahun 2017 ini mengalami peningkatan serta penurunan, hal tersebut
terjadi karena adanya penerimaan baik oleh masyarakat dalam sistem lembaga
keuangan syariah, sehingga seiring berjalannya waktu, baik perbankan milik
6
pemerintah dan swasta saling mengembangkan sistem perbankan syariah dan
memberikan pelayanan jasa yang beragam guna meningkatkan minat
masyarakat terhadap perbankan syariah.
Akan tetapi perkembangan bank syariah tersebut tidak diikuti dengan
perkembangan rasio-rasio keuangan yang semakin menunjukkan angka yang
kurang stabil dari tahun ke tahun, terbukti perkembangan Capital Adequacy
Ratio (CAR) pada tahun 2011 sebesar 16,63% mengalami peningkatan
menjadi 16,91% pada tahun 2017, angka tersebut memperlihatkan seberapa
besar jumlah seluruh aktiva bank yang mengandung risiko (pembiayaan,
penyertaan, surat berharga, tagihan pada bank lain). Kemudian diikuti dengan
penurunan rasio Financing Deposit Ratio (FDR) pada tahun 2011 sebesar
88,94 menurun menjadi 81,36% pada tahun 2017. Lalu diikuti dengan
penurunan rasio Return On Asset (ROA) dari 1,79% menjadi 1,10%. Rasio
Net Operating Margin (NOM) mengalami peningkatan pada tahun 2014
sebesar 0,52% menjadi 1,11% pada tahun 2017. Lalu kemudian adanya
peningkatan Non Performing Financing (NPF) dari 3,02% menjadi 4,28%
yang menunjukkan buruknya kualitas pembiayaan suatu perbankan.
Tabel 1. 2 Rasio Keuangan Bank Umum Syariah
dan Unit Usaha Syariah
Rasio Keuangan Bank Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah
No Rasio 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
1 CAR 16,63 14,13 14,42 15,74 13,76 16,63 16,91
2 ROA 1,79 2,14 2,67 0,85 1,07 0,63 1,10
3 NPF 3,02 2,22 2,62 4,86 5,1 4,42 4,28
4 FDR 88,94 100 100,32 94,62 93,94 85,99 81,36
5 NOM - - - 0,52 0,52 0,68 1,11 Sumber: Statistika Perbankan Syariah, 2017
7
Berdasarkan pemaparan di atas dapat disimpulkan bahwa terjadi ketidak
stabilan angka kesehatan bank syariah yang disebabkan oleh berbagai macam
aspek. Maka dari itu sebagai lembaga yang penting dalam perekonomian,
bank syariah membutuhkan adanya pengawasan kinerja yang baik oleh
regulator perbankan agar stabilitas tingkat kesehatannya dapat terjaga.
Bank yang sehat adalah bank yang dapat menjalankan fungsi-
fungsinya dengan baik. Menurut UU Nomor 21 Tahun 2008 tentang
perbankan syariah, bank wajib memelihara tingkat kesehatannya. Kesehatan
bank harus dipelihara dan ditingkatkan agar kepercayaan masyarakat terhadap
bank dapat tetap terjaga. Selain itu, tingkat kesehatan bank digunakan sebagai
salah satu sarana dalam melakukan evaluasi terhadap kondisi dan
permasalahan yang dihadapi bank serta menentukan tindak lanjut untuk
mengatasi kelemahan atau permasalahan bank, baik berupa corrective action
oleh bank maupun supervisory action oleh Otoritas Jasa Keuangan (Umiyati
dan Faly, 2015:186).
Peraturan Bank Indonesia No.13/1/PBI/2011 Pasal 3 mewajibkan bank
untuk melakukan penilaian sendiri (self assessment) tingkat kesehatan bank
yang menggunakan pendekatan resiko (Risk-based Bank Rating/RBBR) baik
secara individual atau konsolidasi dengan formulasi atau matriks penilaian
berdasarkan Surat Edaran Bank Indonesia No.13/24/DNPD tanggal 25
Oktober 2011. Indikator penilaian tingkat kesehatan bank berdasarkan PBI
No.13/1/PBI/2011 ini terdiri dari profil resiko, good corporate governance,
rentabilitas dan permodalan. Indikator tersebut merupakan perkembangan
8
yang disempurnakan dari metode sebelumnya yaitu metode dengan indikator
CAMELS.
Sebelumnya terdapat beberapa penelitian yang mengukur tingkat
kesehatan bank. Asri Karnita Sari dalam penelitiannya yang berjudul
“Analisis Perbandingan Tingkat Kesehatan Bank antara Bank Nasional, Bank
Campuran, dan Bank Asing dengan Menggunakan Pendekatan RGEC (Studi
pada Bank Umum dengan Model Inti di atas 5 Triliun Rupiah)” menunjukan
hasil bahwa penilaian dari ketiga kelompok bank menunjukkan hasil yang
baik dengan predikat bank sehat. Hal tersebut ditunjukan dengan penilaian
faktor Risk Profile, Earning dan Capital. Sedangkan untuk hasil penilaian
tingkat kesehatan yang paling baik adalah kelompok bank nasional hasil
tersebut merupakan hasil dari pengujian One-Way Anova (Sari, 2015:6).
Selain itu penelitian yang diteliti oleh Anggun Wahyuni dengan judul
“Analisis Perbandingan Kinerja Keuangan Perbankan Asean (Studi pada
Bank Umum Indonesia, Thailand, dan Filipina)”. Menunjukkan hasil bahwa
seluruh indikator rasio keuangan perbankan Indonesia adalah signifikan
berbeda dengan kinerja keuangan perbankan kedua negara ASEAN, kecuali
rasio CAR. Rata-rata rasio keuangan perbankan Indonesia lebih baik
dibandingkan dengan rata-rata tiga negara ASEAN lainnya pada rasio NPL,
ROA, NIM dan CAR sedangkan rasio LDR menunjukkan angka yang lebih
baik dari rata-rata negara ASEAN lainnya (Wahyuni, 2016:13).
Penelitian yang dilakukan oleh Haris Ahmad Hasan, dan kawan-kawan
dengan judul “Analisis Asean Banking Integration Framework (Abif) untuk
9
Kinerja Perbankan di Asean (Studi Perbankan pada Filipina, Indonesia,
Malaysia, Singapura, dan Thailand Tahun 2012-2014)”. Dalam penelitian ini
peneliti menggunakan uji ANOVA dan uji Kruskal Wallis. Hasil dari
penelitian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan signifikan pada rasio CCA,
NIM, EEA, LDR, ROA, ROE dan AGR perbankan di negara Filipina,
Indonesia, Malaysia, Singapura, dan Thailand (Hasan et al, 2016:13)
Penelitian kali ini penulis memilih Bank Umum Syariah sebagai objek
penelitiannya. Bank Umum Syariah di Indonesia jumlahnya ada sebanyak 13
unit, namun hanya 6 Bank Umum Syariah yang sesuai dengan klasifikasi
kebutuhan penelitian. Klasifikasi tersebut ialah Bank Umum Syariah yang
menerbitkan laporan keuangan triwulan I-IV dan laporan GCG dalam periode
tahun 2012-2016.
Berdasarkan penjelasan diatas, penulis akan melakukan penelitian
menggunakan data sampel sebanyak 30 sampel. Sampel tersebut merupakan
data dari 6 Bank Umum Syariah termasuk laporan keuangan triwulan selama 5
tahun (2012, 2013, 2014, 2015, dan 2016) dengan judul “Analisis Tingkat
Kesehatan Bank Umum Syariah di Indonesia Periode 2012-2016”.
B. Perumusan Masalah
Adapun rumusan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana tingkat kesehatan Bank Umum Syariah di Indonesia jika
diukur dengan metode Risk Profile, Good Corporate Governance,
Earnings, and Capital (RGEC)?
10
2. Bagaimana rata-rata indikator tingkat kesehatan antara keenam Bank
Umum Syariah di Indonesia apabila diukur dengan uji statistik One-Way
Anova ?
C. Tujuan Penelitian
Berdasarkan pada perumusan masalah diatas, maka penelitian ini
terutama bertujuan untuk:
1. Untuk mengetahui bagaimana tingkat kesehatan Bank Umum Syariah di
Indonesia jika diukur menggunakan metode Risk Profile, Good Corporate
Governance, Earnings, and Capital (RGEC).
2. Untuk mengetahui bagaimana rata-rata indikator tingkat kesehatan antara
keenam Bank Umum Syariah di Indonesia jika diukur menggunakan uji
statistik One-Way Anova.
D. Manfaat Penelitian
Adapun manfaat yang bisa didapat dari penelitian ini yaitu:
1. Manfaat untuk bank syariah yaitu, agar dapat menjadi bahan/sumber
evaluasi bagi bank syariah itu sendiri, sehingga dapat menjadi suatu acuan
untuk memberbaiki dan meningkatkan tingkat kesehatan bank syariah
tersebut.
2. Manfaat untuk peneliti yaitu, menjadi sumber pengetahuan, menambah
wawasan serta pemahaman khususnya mengenai tingkat kesehatan suatu
bank.
3. Manfaat untuk akademisi dan lain-lain, yaitu menjadi sumber pengetahuan
baru, dan dapat digunakan sebagai referensi penelitian selanjutnya.
11
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
A. Kesehatan Bank
1. Pengertian Kesehatan Bank
Kesehatan bank dapat diartikan sebagai kemampuan bank untuk
melakukan kegiatan operasional perbankan secara normal dan mampu
memenuhi semua kewajibannya dengan baik dengan cara yang sesuai
dengan peraturan perbankan yang berlaku (Umam, 2013:39).
Pengertian ini merupakan batasan yang sangat luas karena
kesehatan bank memang mencakup kesehatan suatu bank untuk
melaksanakan seluruh kegiatan usaha perbankannya. Kegiatan tersebut
meliputi:
a. Kemampuan menghimpunan masyarakat, lembaga lain, dan modal
sendiri
b. Kemampuan mengelola dana
c. Kemampuan untuk menyalurkan dana kepada masyarakat
d. Kemampuan memenuhi kewajiban pada masyarakat, karyawan,
pemilik modal, dan pihak lain
e. Pemenuhan peraturan perbankan yang berlaku
Kesehatan atau kondisi keuangan dan non-keuangan bank
berdasarkan prinsip syariah merupakan kepentingan semua pihak terkait,
baik pemilik, pengelola (manajemen) bank, masyarakat pengguna jasa
12
bank, Bank Indonesia (BI) selaku otoritas pengawasan bank maupun pihak
lainnya. Kondisi bank tersebut dapat digunakan oleh pihak-pihak tersebut
13
untuk mengevaluasi kinerja bank dalam menerapkan prinsip kehati-hatian,
kepatuhan terhadap prinsip syariah, kepatuhan terhadap ketentuan yang
berlaku, dan manajemen resiko (Rustam, 2013:311).
2. Penilaian Tingkat Kesehatan Bank
Tingkat kesehatan bank adalah hasil penilaian kondisi bank yang
dilakukan terhadap resiko dan kinerja bank. Tingkat kesehatan merupakan
penjabaran dari kondisi faktor-faktor keuangan dan pengelolaan bank serta
tingkat ketaatan bank terhadap pemenuhan peraturan dengan prinsip
kehati-hatian. Bank yang tidak menjalankan prinsip tersebut dapat
mengakibatkan bank yang bersangkutan mengalami kesulitan yang dapat
membahayakan kelangsungan usahanya, bahkan bank dapat gagal
melaksanakan kewajibannya kepada nasabah.
Bagi perbankan, berdasarkan prinsip syariah, hasil penilaian
tingkat kesehatan dapat dipergunakan sebagai salah satu alat bagi
manejemen dalam menentukan kebijakan dan pelaksanaan pengelolaan
bank. Sementara bagi Bank Indonesia, hasil penilaian tingkat kesehatan
dapat digunakan oleh pengawas dalam menerapkan strategi pembinaan,
pengawasan, dan pengembangan yang tepat bagi bank berdasarkan prinsip
syariah dimasa yang akan datang (Usman, 2012:44).
Menurut Peraturan Bank Indonesia No.13/1/PBI/2011 bank wajib
memelihara tingkat kesehatan bank dengan menerapkan prinsip kehati-
hatian dan manajemen resiko dalam melaksanakan kegiatan usaha. Bank
melakukan penilaian tingkat kesehatan bank dengan menggunakan
14
pendekatan resiko (risk based bank rating) baik secara individu maupun
konsolidasi. Bank juga wajib melakukan penilaian sendiri (self assestment)
atas tingkat kesehatan bank. Penliaian self assestment atas tingkat
kesehatan bank dapat dilakukan ketika:
a. Kondisi keuangan bank memburuk
b. Bank mengalami permasalahan likuiditas dan permodalan
c. Kondisi lainnya yang menurut Bank Indonesia perlu dilakukan
penilian atas tingkat kesehatan.
3. Mekanisme Penilaian Tingkat Kesehatan Bank
Dalam rangka pengawasan bank, BI melakukkan penilaian tingkat
kesehatan bank secara triwulan, untuk posisi akhir bulan Maret, Juni,
September dan Desember. Penilaian tingkat kesehatan bank dilakukan
berdasarkan hasil pemeriksaan, laporan berkala yang disampaikan bank,
dan informasi lain yang diketahui secara umum seperti hasil penilaian oleh
otoritas kesehatan atau lembaga lain yang berwenang. Bank Indonesia
dapat meminta informasi dan penjelasan dari bank dalam rangka
memperoleh hasil penilaian tingkat kesehatan bank yang sesuai dengan
kondisi bank yang sesungguhnya.
Apabila terdapat perbedaan hasil penilaian tingkat kesehatan bank
syariah yang dilakukan oleh BI dengan hasil penilaian tingkat kesehatan
bank syariah yang dilakukan oleh bank syariah itu sendiri, maka yang
berlaku adalah hasil penilaian tingkat kesehatan bank yang dilakukan oleh
15
BI. Apabila diperlukan, BI dapat melakukan penilaian tingkat kesehatan
bank syariah di luar waktu tersebut (Rustam, 2013:26).
B. Metode RGEC
Standar untuk menentukan penilaian tingkat kesehatan bank sudah
ditentukan oleh pemerintah melalui Bank Indonesia yang kini beralih
tanggung jawab kepada Otoritas Jasa Keuangan (OJK). Berdasarkan Peraturan
Bank Indonesia No.13/1/PBI/2011 dan SE No.13/24/DPNP tanggal 25
Oktober 2011 tentang Sistem Penilaian Tingkat Kesehatan Bank dengan
menggunakan pendekatan resiko (Risk-based Bank Rating) baik secara
individual maupun secara konsolidasi. Tata cara penilaian ini lebih sering
dikenal dengan metode RGEC yaitu singkatan dari Risk Profile, Good
Corporate Governance, Earnings dan Capital. Dengan pedoman
selengkapnya mengacu pada Surat Edaran Bank Indonesia No.13/24/DPNP
tanggal 25 Oktober 2011 tentang Sistem Penilaian Tingkat Kesehatan Bank,
yaitu:
1. Penilaian Faktor Profil Risiko (Risk Profile)
Penilaian faktor profil risiko merupak,an penilaian terhadap risiko
inheren dan kualitas penerapan manajemen risiko dalam aktivitas
operasional Bank. Risiko yang wajib dinilai terdiri atas sepuluh jenis
risiko yaitu risiko kredit, risiko pasar, risiko likuiditas, risiko operasional,
risiko hukum, risiko strategis, risiko kepatuhan, risiko reputasi, risiko
imbal hasil dan risiko investasi.
16
Dalam menilai profil risiko, bank wajib pula memperhatikan
cakupan penerapan Manajemen Risiko sebagaimana diatur dalam
ketentuan yang berlaku mengenai penerapan Manajemen Risiko bagi Bank
Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah.
a. Penilaian Risiko Inheren
Penilaian risiko inheren merupakan penilaian atas risiko yang
melekat pada kegiatan bisnis bank, baik yang dapat dikuantifikasikan
maupun yang tidak, yang berpotensi mempengaruhi posisi keuangan
Bank. Karakteristik risiko inheren bank ditentukan oleh faktor internal
maupun eksternal, antara lain strategi bisnis, karakteristik bisnis,
kompleksitas produk dan aktivitas bank, industri di mana bank
melakukan kegiatan usaha, serta kondisi makro ekonomi.
Penilaian atas risiko inheren dilakukan dengan memperhatikan
parameter/indikator yang bersifat kuantitatif maupun kualitatif.
Penetapan tingkat risiko inheren atas masing-masing jenis risiko
mengacu pada prinsip-prinsip umum penilaian tingkat kesehatan Bank
Umum Syariah dan Unit Usaha Syariah.
Penetapan tingkat Risiko inheren untuk masing-masing jenis
dikategorikan ke dalam lima peringkat, yaitu (SEBI No.13/24/DPNP
tanggal 25 Oktober 2011) :
1) Peringkat 1 (Low/ Sangat Rendah)
2) Peringkat 2 (Low to moderate/ Rendah)
3) Peringkat 3 (Moderate/ Cukup Tinggi)
17
4) Peringkat 4 (Moderate to High/ Tinggi)
5) Peringkat 5 (High/ Sangat Tinggi)
Sedangkan berdasarkan Surat Edaran Bank Indonesia
No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011 dalam penerapan kualitas
atas Manajemen Risiko dikategorikan ke dalam peringkat, sebagai
berikut:
1) Peringkat 1 (Strong / Sangat Memadai)
2) Peringkat 2 (Satisfactory / Memadai)
3) Peringkat 3 (Fair / Cukup Memadai)
4) Peringkat 4 (Marginal / Kurang Memadai)
5) Peringkat 5 (Unsatisfactory / Tidak Memadai)
Berikut ini adalah beberapa parameter/indikator minimum yang
wajib menjadi acuan bank dalam menilai risiko inheren menurut Surat
Edaran Bank Indonesia No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011.
Bank dapat menambah parameter/indikator lain yang relevan dengan
karakteristik dan kompleksitas usaha bank dengan memperhatikan
prinsip proporsionalitas.
a) Risiko Kredit
Risiko kredit adalah risiko akibat kegagalan nasabah atau
pihak lain dalam memenuhi kewajiban kepada bank sesuai dengan
perjanjian yang disepakati. Risiko kredit pada umumnya melekat
pada seluruh aktivitas penanaman dana yang dilakukan oleh bank
yang kinerjanya bergantung pada kinerja pihak lawan
18
(counterparty), penerbit (issuer) atau kinerja peminjam dana
(borrower). Risiko kredit juga dapat diakibatkan oleh
terkonsentrasinya penyediaan dana pada debitur, wilayah
geografis, produk, jenis pembiayaan, atau lapangan usaha tertentu.
Risiko ini lazim disebut risiko konsentrasi pembiayaan dan wajib
diperhitungkan pula dalam penilaian risiko inheren. Dalam menilai
risiko inheren atas risiko kredit, parameter/indikator yang
digunakan adalah: komposisi portofolio aset dan tingkat
konsentrasi, kualitas penyediaan dana dan kecukupan
pencadangan, strategi penyediaan dana dan sumber timbulnya
penyediaan dana, dan faktor eksternal (SEBI No.13/24/DPNP
tanggal 25 Oktober 2011).
b) Risiko Pasar
Risiko pasar adalah risiko pada posisi neraca dan rekening
administratif akibat perubahan harga pasar, antara lain risiko
berupa perubahan nilai dari aset yang dapat diperdagangkan atau
disewakan. Risiko pasar meliputi antara lain risiko benchmark
suku bunga (benchmark interest rate risk), risiko nilai tukar, risiko
ekuitas, dan risiko komoditas. Penerapan manajemen risiko untuk
risiko ekuitas dan risiko komoditas wajib diterapkan oleh bank
yang melakukan konsolidasi dengan Perusahaan Anak.
Dalam menilai risiko inheren atas risiko pasar,
parameter/indikator yang digunakan adalah volume dan komposisi
19
portofolio, potensi kerugian (potential loss) dari risiko benchmark
suku bunga dalam banking book dan strategi dan kebijakan bisnis
(SEBI No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011).
c) Risiko Likuiditas
Risiko likuiditas adalah risiko akibat ketidakmampuan bank
untuk memenuhi kewajiban yang jatuh tempo dari sumber
pendanaan arus kas dan/atau aset likuid berkualitas tinggi yang
dapat diagunkan, tanpa mengganggu aktivitas dan kondisi
keuangan bank. Risiko ini disebut juga risiko likuiditas pendanaan
(funding liquidity risk). Risiko likuiditas juga dapat disebabkan
oleh ketidakmampuan bank melikuidasi aset tanpa terkena diskon
yang material karena tidak adanya pasar aktif atau adanya
gangguan pasar (market disruption) yang parah. Risiko ini disebut
sebagai risiko likuiditas pasar (market liquidity risk).
Dalam menilai risiko inheren atas risiko likuiditas,
parameter yang digunakan adalah komposisi dari aset, kewajiban,
dan transaksi rekening administratif, konsentrasi dari aset dan
kewajiban, kerentanan pada kebutuhan pendanaan, dan akses pada
sumber-sumber pendanaan (SEBI No.13/24/DPNP tanggal 25
Oktober 2011).
d) Risiko Operasional
20
Risiko operasional adalah risiko kerugian yang diakibatkan
oleh proses internal yang kurang memadai, kegagalan proses
internal, kesalahan manusia, kegagalan sistem, dan/atau adanya
kejadian eksternal yang mempengaruhi operasional bank. Sumber
risiko operasional dapat disebabkan antara lain oleh sumber daya
manusia, proses, sistem, dan kejadian eksternal. Dalam menilai
risiko inheren atas risiko operasional, parameter/indikator yang
digunakan adalah karakteristik dan kompleksitas bisnis, sumber
daya manusia, teknologi informasi dan infrastruktur pendukung,
fraud baik internal maupun eksternal, dan kejadian eksternal (SEBI
No. 13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011).
e) Risiko Hukum
Risiko hukum adalah risiko yang timbul akibat tuntutan
hukum dan/atau kelemahan aspek yuridis. Risiko ini juga dapat
timbul antara lain karena ketiadaan peraturan perundang-undangan
yang mendasari atau kelemahan perikatan, seperti tidak
dipenuhinya syarat sahnya perjanjian atau agunan yang tidak
memadai.
Dalam menilai risiko inheren atas risiko hukum,
parameter/indikator yang digunakan adalah faktor litigasi, faktor
kelemahan perikatan, dan faktor ketiadaan/perubahan peraturan
perundang-undangan (SEBI No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober
2011).
21
f) Risiko Strategis
Risiko strategis adalah risiko akibat ketidaktepatan dalam
pengambilan dan/atau pelaksanaan suatu keputusan strategis serta
kegagalan dalam mengantisipasi perubahan lingkungan bisnis.
Dalam menilai risiko inheren atas risiko strategis,
parameter/indikator yang digunakan adalah kesesuaian strategi
dengan kondisi lingkungan bisnis, strategi berisiko tinggi dan
strategi berisiko rendah, posisi bisnis bank, dan pencapaian rencana
bisnis bank (SEBI No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011).
g) Risiko Kepatuhan
Risiko kepatuhan adalah risiko akibat bank tidak mematuhi
dan/atau tidak melaksanakan peraturan perundang-undangan dan
ketentuan yang berlaku, serta prinsip syariah. Sumber risiko
kepatuhan antara lain dapat disebabkan oleh kurangnya
pemahaman atau kesadaran hukum terhadap ketentuan, prinsip
syariah, maupun standar bisnis yang berlaku umum.
Dalam menilai risiko inheren atas risiko kepatuhan,
parameter/indikator yang digunakan adalah jenis dan signifikansi
pelanggaran yang dilakukan, frekuensi pelanggaran yang dilakukan
atau track record ketidakpatuhan bank, dan pelanggaran terhadap
ketentuan atau standar bisnis yang berlaku umum untuk transaksi
keuangan tertentu (SEBI No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober
2011).
22
h) Resiko Reputasi
Risiko reputasi adalah risiko akibat menurunnya tingkat
kepercayaan stakeholder yang bersumber dari persepsi negatif
terhadap bank. Salah satu pendekatan yang digunakan dalam
mengkategorikan sumber risiko reputasi bersifat tidak langsung
(below the line) dan bersifat langsung (above the line).
Dalam menilai risiko inheren atas risiko reputasi,
parameter/indikator yang digunakan adalah pengaruh reputasi
negatif dari pemilik bank dan perusahaan terkait, pelanggaran etika
bisnis termasuk etika bisnis syariah, kompleksitas produk dan
kerjasama bisnis bank, frekuensi, materialitas, dan eksposur
pemberitaan negatif bank, dan frekuensi dan materialitas keluhan
nasabah (SEBI No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011).
i) Risiko Imbah Hasil
Risiko imbah hasil (Rate of Return Risk) adalah risiko
akibat perubahan tingkat imbal hasil yang dibayarkan bank kepada
nasabah, karena terjadi perubahan tingkat imbal hasil yang diterima
bank dari penyaluran dana yang dapat mempengaruhi perilaku
nasabah dana pihak ketiga bank.
Dalam menilai risiko inheren atas risiko imbal hasil,
parameter/indikator yang digunakan adalah komposisi dana pihak
ketiga, strategi dan kinerja bank dalam menghasilkan
23
laba/pendapatan, dan perilaku nasabah dana pihak ketiga (SEBI
No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011).
j) Risiko Investasi
Risiko investasi (Equity Investment Risk) adalah risiko
akibat bank ikut menanggung kerugian usaha nasabah yang
dibiayai dalam pembiayaan berbasis bagi hasil baik yang
menggunakan metode net revenue sharing maupun yang
menggunakan metode profit and loss sharing.
Dalam menilai risiko inheren atas risiko investasi,
parameter/indikator yang digunakan adalah komposisi dan tingkat
konsentrasi pembiayaan berbasis bagi hasil, kualitas pembiayaan
berbasis bagi hasil, dan faktor eksternal (SEBI No. 13/ 24/DPNP
tanggal 25 Oktober 2011).
2. Penilaian Good Corporate Governance (GCG)
Penilaian faktor GCG merupakan penilaian terhadap kualitas
manajemen bank atas pelaksanaan prinsip-prinsip GCG. Prinsip-prinsip
GCG dan fokus penilaian terhadap pelaksanaan prinsip-prinsip GCG
berpedoman pada ketentuan Bank Indonesia mengenai Pelaksanaan GCG
bagi bank umum dengan memperhatikan karakteristik dan kompleksitas
usaha bank. Selain itu GCG memiliki fungsi sebagai sistem tata kelola
perusahaan yang digunakan untuk memastikan kepatuhan seluruh
operasional bank syariah terhadap prinsrip syariah (Rama & Novela,
2015:111).
24
Penetapan peringkat faktor GCG dilakukan berdasarkan analisis
atas pelaksanaan prinsip-prinsip GCG bank sebagaimana dimaksud,
kecukupan tata kelola (governance) atas struktur, proses, dan hasil
penerapan GCG pada bank dan informasi lain yang terkait dengan GCG
bank yang didasarkan pada data dan informasi yang relevan (SEBI
No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011).
3. Penilaian Rentabilitas
Penilaian faktor rentabilitas meliputi evaluasi terhadap kinerja
rentabilitas, sumber-sumber rentabilitas, kesinambungan (sustainability)
rentabilitas, dan manajemen rentabilitas. Penilaian dilakukan dengan
mempertimbangkan tingkat, trend, struktur, stabilitas rentabilitas bank,
dan perbandingan kinerja bank dengan kinerja peer group, baik melalui
analisis aspek kuantitatif maupun kualitatif. Dalam menentukan peer
group, bank perlu memperhatikan skala bisnis, karakteristik, dan/atau
kompleksitas usaha bank serta ketersediaan data dan informasi yang
dimiliki.
Penetapan peringkat faktor rentabilitas dilakukan berdasarkan
analisis yang komprehensif dan terstruktur terhadap parameter/indikator
rentabilitas sebagaimana dimaksud dengan memperhatikan signifikansi
masing-masing parameter/indikator serta mempertimbangkan
permasalahan lain yang mempengaruhi rentabilitas bank (SEBI
No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011).
25
4. Penilaian Permodalan
Penilaian atas faktor permodalan meliputi evaluasi terhadap
kecukupan permodalan dan kecukupan pengelolaan permodalan. Dalam
melakukan perhitungan permodalan, bank wajib mengacu pada ketentuan
Bank Indonesia yang mengatur mengenai Kewajiban Penyediaan Modal
Minimum bagi bank umum. Selain itu, dalam melakukan penilaian
kecukupan permodalan, bank juga harus mengaitkan kecukupan modal
dengan profil risiko bank. Semakin tinggi risiko bank, semakin besar
modal yang harus disediakan untuk mengantisipasi risiko tersebut.
Dalam melakukan penilaian, bank perlu mempertimbangkan
tingkat, trend, struktur, dan stabilitas permodalan dengan memperhatikan
kinerja peer group serta kecukupan manajemen permodalan bank.
Penilaian dilakukan dengan menggunakan parameter/indikator kuantitatif
maupun kualitatif. Dalam menentukan peer group, bank perlu
memperhatikan skala bisnis, karakteristik, dan/atau kompleksitas usaha
bank serta ketersediaan data dan informasi yang dimiliki (SEBI
No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011).
Parameter/indikator dalam menilai Permodalan meliputi:
1) Kecukupan modal Bank
Penilaian kecukupan modal bank perlu dilakukan secara
komprehensif, minimal mencakup:
a) Tingkat, trend, dan komposisi modal bank.
26
b) Rasio KPMM dengan memperhitungkan Risiko Kredit, Risiko
Pasar, dan Risiko Operasional.
c) Kecukupan modal bank dikaitkan dengan Profil Risiko.
2) Pengelolaan Permodalan Bank
Analisis terhadap pengelolaan permodalan bank meliputi
manajemen permodalan dan kemampuan akses permodalan. Faktor
permodalan ditetapkan berdasarkan analisis yang komprehensif
dan terstruktur terhadap parameter/indikator permodalan dengan
memperhatikan signifikansi masing-masing parameter/indikator
serta mempertimbangkan permasalahan lain yang mempengaruhi
permodalan bank (SEBI No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober
2011).
1. Penilaian Peringkat Komposit Tingkat Kesehatan Bank
Berdasarkan Peraturan Bank Indonesia Pasal 9 No.13/1/PBI/2011
peringkat setiap faktor yang ditetapkan Peringkat Komposit (composite
rating), sebagai berikut:
a. Peringkat Komposit 1 (PK-1), mencerminkan kondisi bank yang
secara umum sangat sehat, sehingga dinilai sangat mampu menghadapi
pengaruh negatif yang signifikan dari perubahan kondisi bisnis dan
faktor eksternal lainnya.
b. Peringkat Komposit 2 (PK-2), mencerminkan kondisi bank yang
secara umum sehat, sehingga dinilai mampu menghadapi pengaruh
27
negatif yang signifikan dari perubahan kondisi bisnis dan faktor
eksternal lainnya.
c. Peringkat Komposit 3 (PK-3), mencerminkan kondisi bank yang
secara umum cukup sehat, sehingga dinilai cukup mampu menghadapi
pengaruh negatif yang signifikan dari perubahan kondisi bisnis dan
faktor eksternal lainnya.
d. Peringkat Komposit 4 (PK-4), mencerminkan kondisi bank yang
secara umum kurang sehat, sehingga dinilai kurang mampu
menghadapi pengaruh negatif yang signifikan dari perubahan kondisi
bisnis dan faktor eksternal lainnya.
e. Peringkat Komposit 5 (PK-5), mencerminkan kondisi bank yang
secara umum tidak sehat, sehingga dinilai tidak mampu menghadapi
pengaruh negatif yang signifikan dari perubahan kondisi bisnis dan
faktor eksternal lainnya.
Tabel 2. 1 Kriteria Tingkat Kesehatan Bank
Bobot Peringkat Komposit Keterangan
86-100% Peringkat komposit 1 Sangat sehat
71-85% Peringkat komposit 2 Sehat
61-70% Peringkat komposit 3 Cukup Sehat
41-60% Peringkat komposit 4 Kurang sehat
≤ 40% Peringkat komposit 5 Tidak sehat Sumber: Surat Edaran Bank Indonesia, 2011
Urutan Peringkat Komposit yang lebih kecil mencerminkan
kondisi bank yang lebih sehat. Otoritas Jasa Keuangan berwenang
menurunkan Peringkat Komposit Tingkat Kesehatan Bank dalam hal,
ditemukannya suatu permasalahan atau pelanggaran yang secara
28
signifikan akan mempengaruhi operasional dan/atau kelangsungan
usaha bank.
C. Pengaruh Variabel Terhadap Tingkat Kesehatan Bank
1. Pengaruh Risk Profile Terhadap Tingkat Kesehatan Bank
a Pengaruh Non Performing Financing Terhadap Tingkat Kesehatan
Bank
Non Performing Financing (NPF) atau yang lebih sering dikenal
dengan risiko pembiayaan. NPF merupakan suatu resiko akibat
kegagalan atau ketidakmampuan nasabah dalam mengembalikan
pinjaman/pembiayaan yang diterima bank sesuai dengan jangka waktu
yang ditentukan atau dijadwalkan (Ismail dan Rivai, 2013:39).
Non Performing Financing (NPF) menunjukkan kemampuan
manajemen bank dalam mengelola pembiayaan bermasalah yang
diberikan oleh bank. Sehingga semakin tinggi rasio ini maka akan
semakin buruk kualitas pembiayaan bank yang menyebabkan jumlah
pembiayaan bermasalah semakin besar.
Pemberian pembiayaan berdasarkan prinsip syariah oleh bank
mengandung risiko kegagalan atau kemacetan dalam pelunasannya,
sehingga berpengaruh terhadap kesehatan bank (Umam, 2013:46).
b Pengaruh Finance to Deposite Ratio Terhadap Tingkat Kesehatan
Bank
Variabel Finance to Deposite Ratio (FDR) yang analog dengan
Loan to Deposit Ratio (LDR) pada bank konvesional adalah rasio yang
29
digunakan untuk mengukur tingkat likuiditas bank yang menunjukkan
kemampuan bank syariah untuk memenuhi kewajiban yang jatuh
tempo dari sumber pendanaan arus kas atau aset likuid berkualitas
tinggi yang dapat diangunkan, tanpa mengganggu aktivitas, dan
kondisi keuangan bank (Ikatan Bankir Indonesia, 2015:11).
Risiko Pembiayaan dan risiko likuiditas merupakan risiko yang
paling fundamental dalam industri perbankan. Disebut fundamental
karena pemicu utama kebankrutan yang dialami oleh bank. Maka dari
itu tingkat rasio FDR juga wajib dinilai, karena tinggi rendahnya dapat
mempengaruhi tingkat kesehatan suatu bank (Kasmir, 2015:11)
2. Pengaruh Good Corporate Governance Terhadap Tingkat Kesehatan
Bank
Good Corporate Governance (GCG) merupakan suatu sistem yang
mampu mengontrol dan mengarahkan perusahaan secara keseluruhan yang
ditetapkan baik secara internal maupun eksternal atas manajemen sebuah
entitas bisnis dengan tujuan melindungi kepentingan semua stakeholder.
Jika GCG tidak dapat dijalankan dengan baik, dapat disimpulkan bahwa
pengelolaan manajemen perusahaan tidak berjalan dengan semestinya. Hal
tersebut tentunya akan mempengaruhi penelian kesehatan bank tersebut
(Saharuddin, 2015:67).
3. Pengaruh Earnings Terhadap Tingkat Kesehatan Bank
a Pengaruh Return On Asset Terhadap Tingkat Kesehatan Bank
30
Return On Assets (ROA) adalah rasio yang mengukur
kemampuan perusahaan yang menghasilkan laba dengan
membandingkan laba (sebelum pajak) dengan total aset bank yang
dimiliki oleh bank. Hasil dari perbandingan tersebut menunjukkan
produktivitas dari seluruh kinerja perusahaan/bank. Semakin kecil atau
semakin rendah rasio ini, maka akan semakin kurang baik kinerja
banknya, demikian pula sebaliknya. Maka dari itu, variabel ROA dapat
dinilai karena tinggi rendahnya nilai ROA akan berpengaruh terhadap
tingkat kesehatan bank (Syardiana, et al. 2015:40).
b Pengaruh Net Operating Margin Terhadap Tingak Kesehatan
Bank
Net Operating Margin (NOM) digunakan untuk mengetahui
kemampuan aktiva produktif seperti pendapatan operasional setelah
distribusi bagi hasil dikurangi beban operasional setelah itu dibagi
dengan rata-rata aktiva produktif yang hasilnya akan menunjukkan
tingkat laba. Semakin tinggi tingkat NOM maka akan menunjukkan
semakin baik kualitas kesehatan bank. (Syardiana, et al. 2015:44).
4. Pengaruh Capital Terhadap Tingkat Kesehatan Bank
Penilaian permodalan dimaksudkan untuk menilai kecukupan
modal Bank syariah alam mengamankan eksporsur risiko posisi dan
mengantisipasi eksporsur risiko yang akan muncul. Penilaian kuantitatif
faktor permodalan dilakukan dengan menggunakan rasio Capital
31
Adequacy Ratio (CAR). Menurut Tarmidzi Achmad semakin tinggi CAR
maka semakin baik kondisi sebuah bank. (Tarmizi, et al: 2003:11)
D. Penelitian Terdahulu
Dalam penelitian atau pembuatan skripsi, terkadang ada tema yang
berkaitan dengan penelitian yang kita jalankan sekalipun arah tujuan yang
diteliti berbeda.
Sebelumnya pada tahun 2013 Nur Hasanah dalam penelitiannya yang
berjudul “Analisis Pengaruh Mekanisme Good Corporate Governance
Terhadap Kinerja Perbankan” menunjukkan hasil bahwa mekanisme good
corporate governance (GCG) tersebut secara simultan berpengaruh signifikan
terhadap kinerja perbankan (Hasanah, 2013:3).
Selanjutnya, Lolita Yuliarty Pasaribu pada tahun 2016 melakukan
penelitian dengan judul “Pengaruh Intellectual Capital Dan Good Corporate
Governance (GCG) Terhadap Kinerja Keuangan Bank Umum Syariah”. Hasil
dari penelitiannya tersebut menyatakan bahwa variabel GCG berpengaruh
terhadap kinerja keuangan Bank Umum Syariah (Pasaribu, 2016:5).
Berdasarkan kedua penelitian tersebut dapat disimpulkan bahwa GCG
merupakan faktor penting yang dapat mempengaruhi kualitas kinerja suatu
bank, maka dari itu penting bagi setiap bank untuk menjalankan GCG sesuai
dengan apa yang telah di anjurkan oleh BI yang tercantum dalam Surat Edaran
Bank Indonesia No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011.
32
Selain kedua penelitian tersebut, peneliti menemukan beberapa sumber
kajian lain yang telah lebih dahulu membahas terkait dengan tema yang akan
di bahas penulis. Adapun penelitian terdahulu tersebut, yaitu:
33
Tabel 2. 2 Penelitian Terdahulu
No
Peneliti dan
Tahun
Penelitian
Judul Model
Analisis
Hubungan dengan Skripsi Peneliti Hasil Penelitian
Persamaan Perbedaan
1 Marwanto, et
al (2012)
Perbandingan Kinerja
Keuangan Bank
Pemerintah dan Bank
Swasta Nasional
Uji One-
Way Anova
Menggunakan
uji One-Way
Anova
Uji Kolmogorov
Smirnov, metode
RGEC, objek
penelitian
dilakukan pada 6
Bank Umum
Syariah di
Indonesia, variabel
yang digunakan
NPF, FDR, ROA,
BOPO, GCG dan
CAR
Jika diukur dari rasio-rasio CAR,
RORA, NPM, ROA dan OR,
ternyata tidak terdapat perbedaan
kinerja keuangan antara bank
pemerintah dan bank swasta
nasional. Namun jika dilihat dari
LDR dan CAR, ternyata terdapat
perbedaan kinerja keuangan
antara bank pemerintah dan bank
swasta nasional
2 Welthi
Sugiarti
(2012)
Analisis Kinerja
Keuangan Dan
Prediksi Tingkat
Kesehatan Bank
dengan
Menggunakan
Metode CAMEL
pada Bank Umum
yang Tercatat di
Bursa Efek Indonesia
Metode
CAMEL,
Regresi
linier
berganda,
dan
ujiOne-
Way Anova
Menggunakan
uji One-Way
Anova
Uji Kolmogorov
Smirnov, metode
RGEC dan objek
penelitian
dilakukan pada 6
BUS di Indonesia,
variabel yang
digunakan NPF,
FDR, ROA, BOPO,
GCG dan CAR
Variabel KAP dan NIM
berpengaruh signifikan terhadap
tingkat kesehatan. Sedangkan
variabel CAR, ROA, BOPO dan
LDR berpengaruh tidak
signifikan terhadap tingkat
kesehatan bank. Selama periode
2009-2011 terdapat 70% bank
menunjukkan kondisi yang stabil
atau bank berada pada predikat
“Cukup Sehat”.
34
Tabel Penelitian Terdahulu Lanjutan
No
Peneliti dan
Tahun
Penelitian
Judul Model
Analisis
Hubungan dengan Skripsi Peneliti
Hasil Penelitian Persamaan Perbedaan
3 Rizki Yudha
Wirawan
(2013)
Analisis Tingkat
Kesehatan Keuangan
Terhadap
Pertumbuhan Laba
Pada Perusahaan
BUMN Sektor
Perbankan di
Indonesia
Ujimultikol
inieritas,
heterosked
astisitas,reg
resi linier
berganda,
uji one-way
anova
Menggunakan
uji One-Way
Anova
Uji Kolmogorov
Smirnov, metode
RGEC dan objek
penelitian
dilakukan pada 6
BUS di Indonesia,
variabel yang
digunakan NPF,
FDR, ROA, BOPO,
GCG dan CAR
Variabel NPL, Liquidity Risk,
IRR, ROA, ROE, NIM, serta
BOPO secara parsial berpengaruh
signifikan terhadap pertumbuhan
laba dengan nilai signifikan yang
lebih kecil dari 0,05. Untuk
variabel Deposit Ratio, FACR,
dan CAR tidak berpengaruh
terhadap pertumbuhan laba pada
tingkat signifikansi 5%.
4 I Gusti Ayu
Purnamawati
(2014)
Analisis Komparatif
Kinerja Keuangan
Perbankan ASEAN
setelah Krisis Global
Uji
Kolmogoro
v Smirnov
dan uji
one-way
anova
Menggunakanuji
Kolmogorov
Smirnov dan uji
One-Way Anova
Metode RGEC dan
objek penelitian
dilakukan pada 6
BUS di Indonesia,
variabel yang
digunakan NPF,
FDR, ROA, BOPO,
GCG dan CAR
Semua rasio keuangan yang
merupakan indikator kinerja
keuangan perbankan di Indonesia,
Thailand, dan Malaysia
menunjukkan data yang
berdistribusi normal. Nilai K-S
untuk variabel ROA, ROE, LDR,
dan CAR dengan probabilitas
signifikansi yang nilainya di atas
0,05, hal ini berarti hipotesis nol
diterima atau data berdistribusi
normal
35
Tabel Penelitian Terdahulu Lanjutan
No
Peneliti dan
Tahun
Penelitian
Judul Model
Analisis
Hubungan dengan Skripsi Peneliti Hasil Penelitian
Persamaan Perbedaan
5 Asri Karnita
Sari, 2015
Analisis Perbandingan
Tingkat Kesehatan
Bank antara Bank
Nasional, Bank
Campuran, dan Bank
Asing dengan
Menggunakan
Pendekatan RGEC
(Studi pada Bank
Umum dengan Model
Inti di atas 5 Triliun
Rupiah)
RGEC
dan Uji
Statistik
One-
Way
Anova
Menggunakan
model analisis
RGEC dan
One-Way
Anova
Objek penelitian
dilakukan pada 6
Bank Umum
Syariah di
Indonesia, variabel
yang digunakan
NPF, FDR, ROA,
BOPO, GCG dan
CAR
Penilaian dari ketiga kelompok bank
menunjakan hasil yang baik dengan
predikat bank sehat. Hal tersebut
ditunjukan dengan penilaian faktor Risk
Profile, Earning dan Capital.
Sedangkan untuk hasil penilaian
tingkat kesehatan yang paling baik
adalah kelompok bank nasional hasil
tersebut merupakan hasil dari
pengujian One-WayAnova
6 Jayanti
Mandasari
(2015)
Analisis Kinerja
Keuangan dengan
Pendekatan Metode
RGEC pada Bank
BUMN Periode 2012-
2013
Metode
RGEC
Menggunakan
metode
RGEC
Uji Kolmogorov
Smirnov, uji one-
way anova, dan
objek penelitian
dilakukan pada 6
BUS di Indonesia,
variabel yang
digunakan NPF,
FDR, ROA, BOPO,
GCG dan CAR
Hasil penelitian menunjukkan secara
keseluruhan kinerja keuangan Bank
BUMN selama periode 2012-2013 dari
segi profil risiko yaitu dengan
menganalisis risiko kredit yang
diwakili dengan rasio NPL dikatakan
baik dan dari analisis risiko likuiditas
yang diwakili dengan rasio LDR dapat
dikatakan Cukup Likuid. Sedangkan
dari segi Good Corporate Governance
(GCG) kinerja bank Sangat Baik
36
Tabel Penelitian Terdahulu Lanjutan
No
Peneliti dan
Tahun
Penelitian
Judul Model
Analisis
Hubungan dengan Skripsi Peneliti Hasil Penelitian
Persamaan Perbedaan
7 Silfiya
Meithofani
Abdillah
(2015)
Pengaruh Tingkat
Kesehatan Bank
dengan Metode RGEC
Terhadap Profitabilitas
bank Umum Syariah
di Indonesia Periode
Tahun 2011-2014
RGEC
dan Uji
Statistik
One-Way
Anova,
Regresi
Linier
Berganda
Menggunakan
model
analisis
RGEC dan
One-Way
Anova
Objek penelitian
dilakukan pada
6BUS di Indonesia,
variabel yang
digunakan NPF,
FDR, ROA, BOPO,
GCG dan CAR
Tingkat kesehatan Bank Muamalat
Indonesia, Bank Syariah Mandiri, Bank
Mega Syariah dan BNI Syariah
mendapatkan PK-2 yaitu bank dengan
predikat sehat.
8 Anggun
Wahyuni
(2016)
Analisis Perbandingan
Kinerja Keuangan
Perbankan Asean
(Studi pada Bank
Umum Indonesia,
Thailand, dan Filipina)
RGEC
dan Uji
Statistik
One-Way
Anova
Menggunakan
model
analisis
RGEC dan
One-Way
Anova
Objek penelitian
dilakukan pada 6
Bank Umum
Syariah di
Indonesia, variabel
yang digunakan
NPF, FDR, ROA,
BOPO, GCG dan
CAR
Indikator rasio keuangan perbankan
Indonesia adalah signifikan berbeda
dengan kinerja keuangan perbankan
kedua negara ASEAN, kecuali rasio
CAR.
37
Tabel Penelitian Terdahulu Lanjutan
No
Peneliti
dan Tahun
Penelitian
Judul Model
Analisis
Hubungan dengan Skripsi Peneliti Hasil Penelitian
Persamaan Perbedaan
9 Haris
Ahmad
Hasan, et
al (2016)
Analisis Asean
Banking Integration
Framework (Abif)
untuk Kinerja
Perbankan di Asean
(Studi Perbankan pada
Filipina, Indonesia,
Malaysia, Singapura,
dan Thailand Tahun
2012-2014)
Uji One-
wayAno
va dan
Uji
Kruskal
Wallis
Menggunakan
uji One-Way
Anova
Uji Kolmogorov
Smirnov,metode
RGEC dan objek
penelitian
dilakukan pada
6BUS di
Indonesia,variabel
yang digunakan
NPF, FDR, ROA,
BOPO, GCG dan
CAR
Hasil dari penelitian menunjukkan
bahwa terdapat perbedaan signifikan
pada rasio CCA, NIM, EEA, LDR,
ROA, ROE dan AGR perbankan di
negara Filipina, Indonesia, Malaysia,
Singapura, dan Thailand
10 Sita Ayu
Hidayatika
(2016)
Analisis Perbedaan
Tingkat Kesehatan
Bank Konvensional
dengan Menggunakan
Metode RGEC (Studi
pada Bank
Konvensional yang
Listing di BEI 2011-
2014)
RGEC
dan Uji
Statistik
One-
Way
Anova
Menggunakan
model analisis
RGEC dan
One-
WayAnova
Uji Kolmogorov
Smirnov danobjek
penelitian
dilakukan pada 6
BUS di Indonesia,
variabel yang
digunakan NPF,
FDR, ROA, BOPO,
GCG dan CAR
Kedua belas bank yang menjadi sampel
penelitian dalam kedaan sehat. Bank
yang diteliti rata-rata memperoleh
peringkat komposit 1 yang berarti
sangat sehat sehingga bank dapat
diasumsikan dapat menghadapi
pengaruh negatif baik dari lingkungan
internal perusahaan maupun eksternal
perusahaan
38
E. Kerangka Berpikir
Adapun kerangka berpikir penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 2. 1 Kerangka Berpikir
Bank Umum Syariah
1. Bank Mandiri Syariah
2. Bank BCA Syariah
3. Bank BRI Syariah
4. Bank Syariah Bukopin
5. Bank Mega Syariah
6. Bank BNI Syariah
Risk Profile:
1. NPF
2. FDR
Laporan Keuangan dan Laporan GCG
Good Corporate
Governance Earnings:
1. ROA
2. NOM
Capital :
1.CAR
Uji Statistik
1. Deskriptif
2. Normalitas
3. One Way Anova
Metode RGEC
Kesimpulan dan Saran
Hasil dan Interprestasi
39
F. Hipotesis
Berdasarkan kerangka pemikiran mengenai “Analisis Tingkat
Kesehatan Bank Umum Syariah di Indonesia Periode Tahun 2012-2016”,
maka hipotesis pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. H1 :: Rata-rata pada indikator Non Performing Financing (NPF)
keenam Bank Umum Syariah di Indonesia tidak sama.
2. H2 : Rata-rata pada indikator Finance to Deposit Ratio (FDR)
keenam Bank Umum Syariah di Indonesia tidak sama.
3. H3 : Rata-rata pada indikator Good Corporate Governance (GCG)
keenam Bank Umum Syariah di Indonesia tidak sama.
4. H4 : Rata-rata pada indikator Return On Assets (ROA) keenam
Bank Umum Syariah di Indonesia tidak sama.
5. H5 : Rata-rata pada indikator Net Operating Margin (NOM)
keenam Bank Umum Syariah di Indonesia tidak sama.
6. H6 : Rata-rata pada indikator Capital Adequancy Ratio (CAR)
Bank Umum Syariah di Indonesia tidak sama.
40
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian
Berdasarkan rumusan masalah yang diajukan oleh peneliti. Ruang
lingkup penelitian ini yaitu Bank Umum Syariah yang ada di Indonesia. Data
yang berkaitan dengan penelitian ini diperoleh dari laporan keuangan yang
telah dipublikasikan pada website resmi masing-masing banknya. Jenis data
yang dikumpulkan mencakup data laporan keuangan triwulan pada kuartal I-
IV selama periode 2012 sampai dengan 2016. Penelitian ini dilakukan untuk
menilai tingkat kesehatan bank serta mengetahui adakah perbedaan tingkat
kesehatan antar Bank Umum Syariah tersebut.
B. Metode Penentuan Sampel
1. Populasi
Dalam penelitian ini peneliti melakukan pengambilan sampel
dengan teknik purposive sampling, salah satu teknik dari pengambilan
sample non probabilistic yang dilakukan berdasarkan kriteria-kriteria
tertentu yang disesuaikan dengan tujuan untuk mendapatkan sampel yang
representatif sesuai dengan kebutuhan dalam penelitian ini.
Bank Umum Syariah yang berada di Indonesia kemudian menjadi
populasi dalam penelitian kali. Adapun nama-nama Bank Umum Syariah
tersebut adalah sebagai berikut:
41
Tabel 3. 1 Populasi Penelitian
No Bank Umum Syariah
1 Bank Muamalat Indonesia
2 Bank Victoria Syariah
3 BRI Syariah
4 Bank Jabar Banten Syariah
5 BNI Syariah
6 Bank Syariah Mandiri
7 Bank Mega Syariah
8 Bank Panin Syariah
9 Bank Syariah Bukopin
10 BCA Syariah
11 Maybank Syariah Indonesia
12 BTPN Syariah
13 Bank Aceh Syariah Sumber: Statistika Perbankan Syariah, 2017
2. Sampel
Berikut ini adalah kriteria-kriteria dalam pengambilan sampel
berdasarkan populasi yang telah diuraikan di atas:
a. Bank Umum Syariah yang telah berdiri sendiri (bukan Unit Usaha
Syariah).
b. Merupakan Bank Umum Syariah di Indonesia yang memiliki laporan
keuangan triwulan lengkap dari kuartal I-IVpada tahun 2012-2016.
c. Merupakan Bank Umum Syariah yang memiliki laporan GCG tahun
2012 sampai tahun 2016 yang dapat diakses dari website-nya sendiri.
Berdasarkan kriteria-kriteria di atas maka dapat disimpulkan bahwa
sampel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
42
Tabel 3. 2 Sampel Penelitian
Bank Umum Syariah
Laporan
Triwulan I-IV
(2012-2016)
Laporan
GCG
(2012-2016)
Jumlah
Sampel
Bank Muamalat
Indonesia - V
Bank Victoria Syariah - V
BRI Syariah V V v
Bank Jabar Banten
Syariah - -
BNI Syariah V V v
Bank Syariah Mandiri V V v
Bank Mega Syariah V V v
Bank Panin Syariah - V
Bank Syariah Bukopin V V v
BCA Syariah V V v
Maybank Syariah
Indonesia - -
BTPN Syariah - -
Bank Aceh Syariah - -
Total 6 9 6 Sumber: Data diolah Peneliti, 2017
C. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah
sebagai berikut:
1. Data Sekunder
Dalam penelitian ini, jenis data yang digunakan adalah data
sekunder, dimana data yang dikumpulkan secara tidak langsung dari
sumbernya. Data sekunder biasanya telah dikumpulkan oleh lembaga
pengumpul data dan dikumpulkan oleh lembaga pengumpul data dan
dipublikasikan kepada masyarakat pengguna data (Sugiyono, 2009).
43
Data-data sekunder yang digunakan oleh peneliti adalah sebagai
berikut:
a. Data laporan keuangan triwulan I-IV selama periode 2012 sampai
dengan 2016. Data tersebut diperoleh dari laporan triwulan yang
dipublikasi pada website resmi perbankan yang bersangkutan yaitu,
Bank Syariah Mandiri (www.syariahmandiri.co.id), BNI Syariah
(www.bnisyariah.co.id), BCA Syariah (www.bcasyariah.co.id), Bank
Syariah Bukopin (www.syariahbukopin.co.id), Bank Mega Syariah
(www.megasyariah.co.id), BRI Syariah (www.brisyariah.co.id), Bank
Indonesia (www.bi.go.id).
b. Data laporan Good Corporate Governance (GCG) setiap tahun selama
periode 2012 sampai dengan 2016, diperoleh dari laporan GCG pada
website perbankan yang bersangkutan.
2. Studi Kepustakaan (Library Research)
Pengumpulan data dilakukan dengan studi kepustakaan dan metode
dokumentasi. Data-data mengenai studi kepustakaan diperoleh dari buku-
buku, internet, skripsi, maupun jurnal yang berhubungan dengan
pembahasan dalam penelitian ini, serta ditunjang dengan literatur-literatur
lainnya.
D. Metode Analisis Data
Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah metode
kuantitatif, dimana data yang digunakan dalam penelitian berbentuk angka.
44
Sesuai dengan bentuknya data kuantitatif dapat diolah atau dianalisis dengan
menggunakan teknik perhitungan statistik (Abdillah, 2015:37).
Berikut adalah metode analisis data yang digunakan dalam penelitian
ini:
1. Penentuan Tingkat Komposit Bank
Data yang telah terkumpul kemudian akan diolah dan dianalisa
sesuai dengan kebutuhan penelitian. Data yang diperoleh dari laporan
keuangan triwulan dan laporan GCG bank yang menjadi sampel dalam
penelitian ini akan dilakukan perhitungan pada indikator Risk Profile,
Good Corporate Governance, Earnings, and Capital (RGEC) sebagai
ukuran tingkat kesehatan bank. Teknik analisis faktor RGEC adalah
menghitung faktor profil resiko, GCG, rentabilitas, dan permodalan yang
dianalisis dengan teknik analisis kuantitatif.
Setelah nilai faktor-faktor RGEC diketahui selanjutnya diberikan
peringkat tingkat kesehatan bank sesuai dengan kriteria yang ada. Matriks
kriteria penetapan peringkat komposit dilakukan dengan pemberian skor
pada masing-masing peringkat faktor dengan kriteria yang dapat dilihat
pada tabel berikut:
Tabel 3. 3 Skor Penetapan Peringkat Komposit
Faktor/peringkat 1 2 3 4 5
Risk Profile 5 4 3 2 1
Good Corporate Governance 5 4 3 2 1
Earnings 5 4 3 2 1
Capital 5 4 3 2 1 Sumber: Surat Edaran Bank Indonesia, 2011
45
Skor masing-masing faktor kemudian dijumlahkan sehingga
menghasilkan total skor yang digunakan untuk menetapkan peringkat
komposit ketentuan berikut:
a. Total skor 1-4 berperingkat komposit 5
b. Total skor 5-8 berperingkat komposit 4
c. Total skor 9-12 berperingkat komposit 3
d. Total skor 13-16 berperingkat komposit 2
e. Total skor 17-20 berperingkat komposit 1
2. Uji Statistik
a. Uji Normalitas
Metode analisis data dalam penelitian ini juga didukung dengan
menggunakan uji normalitas. Uji normalitas bertujuan untuk
mengetahui apakah masing-masing variabel berdistribusi normal atau
tidak. Uji normalitas diperlukan karena untuk melakukan pengujian-
pengujian variabel lainnya dengan mengasumsikan bahwa nilai
residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar maka
uji statistik menjadi tidak valid dan statistik parametrik tidak dapat
digunakan (Ghozali, 2009:88).
Dalam penelitian kali ini uji normalitas yang digunakan yaitu
Kolmogrov-Smirnov test yang memiliki prinsip kerja untuk
membandingkan frekuensi komulatif distribusi teoritik dengan
frekuensi komulatif distribusi empirik (observasi) (Hasan et al,
2016:19):
46
Uji Kolmogrov-Smirnov dilakukan dengan tingkat signifikan α
= 5%. Apabila P value > 5% berarti menerima H0 dan menolak H1.
Adapun hipotesis pada uji normalitas sebagai berikut:
H0 : data terdistribusi normal.
H1 : data tidak terdistribusi normal.
b. Uji One-Way ANOVA
Uji One-Way ANOVA atau anova satu faktor merupakan
generalisasi dari uji t yang akan menghasilkan analisis satu faktor
untuk sebuah variabel tergantung dengan sebuah variabel bebas.
Kegunaan utama teknik ini ialah untuk menguji hipotesis yang
membandingkan variansi tiga kelompok atau lebih. Lebih dari sekedar
membandingkan nilai rata-rata, uji anova juga mempertimbangkan
keragaman data yang dimanifestasikan dalam nilai varians (Sarwono,
2015:155).
Sebelum melakukan uji One-Way ANOVA maka data yang
telah diolah harus dipastikan terdistribusi normal. Adapun beberapa
persyaratan yang harus dipenuhi dalam melakukan uji One-Way Anova
adalah sebagai berikut:
1) Populasi yang akan diuji berdistribusi normal.
2) Sampel berasal dari kelompok yang independen.
3) Varian antar kelompok harus homogeny.
47
Selain beberapa persyaratan yang telah diuraikan di atas,
berikut ini adalah beberapa test yang harus dilakukan dalam
melakukan uji One-Way Anova menurut (Sarwono, 2015:155):
1) Descriptive, untuk melihat ringkasan statistik dan melihat
perbedaan rata-rata dari banyaknya sampel, serta untuk
mempermudah mengetahui gambaran perbankan dalam melakukan
perbandingan data-data yang ada. Data dalam penelitian ini
dianalisis secara deskriptif tentang tingkat kesehatan bank dengan
menggunakan metode Risk Profile, Good Corporate Governance,
Earnings, and Capital (RGEC).
2) Test of Homogenety of Variances, untuk menguji berlaku tidaknya
salah satu asumsi ANOVA, yaitu apakah ke-6 sampel mempunyai
variance yang sama dengan melihat Levene statistic dan tingkat
probabilitas.
3) ANOVA digunakan untuk menguji apakah ke-6 sampel
mempunyai rata-rata (mean) yang sama atau beda dengan
merumuskan hipotesis sebagai berikut:
H0 : ke-enam rata-rata indikator adalah sama
H1 : ke-enam rata-rata indikator adalah tidak sama
Setelah itu pengambilan keputusan dilakukan dengan
menentukan nilai F tabel: jika F dihitung > F tabel, maka H0
ditolak, jika F hitung < F tabel maka H0 tidak dapat ditolak.
48
4) Post Hoc test, untuk menentukan apakah keenam rata-rata berbeda
secara signifikan dalam jumlah analisis varian dengan merumuskan
hipotesis sebagai berikut:
H0 : Rata-rata indikator tingkat kesehatan bank sama
H1 : Rata-rata indikator tingkat kesehatan bank tidak sama
5) Homogenerous Subset, untuk melihat kesamaan rata-rata, jika ke-6
sampel berada dalam 1 subset menandakan tidak terdapat
perbedaan rata-rata yang signifikan.
E. Definisi Operasional Variabel
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini merujuk kepada metode
analisis yang akan digunakan yaitu, Risk Profile, Good Corporate
Governance, Earnings, and Capital (RGEC). Standar untuk menentukan
penilaian tingkat kesehatan bank sudah ditentukan oleh pemerintah melalui
Bank Indonesia yang kini beralih tanggung jawab kepada Otoritas Jasa
Keuangan (OJK). Berdasarkan Peraturan Bank Indonesia No. 13/1/PBI/2011
dan SE No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011 tentang Sistem Penilaian
Tingkat Kesehatan Bank dengan menggunakan pendekatan resiko (Risk-based
Bank Rating) baik secara individual maupun secara konsolidasi. Tata cara
penilaian ini lebih sering dikenal dengan metode RGEC.
Adapun penjelasan dari variabel-variabel metode RGEC adalah
sebagai berikut:
49
1. Risk Profile
Penilaian faktor profil resiko merupakan penilaian terhadap resiko
inheren dan kualitas penerapan manajemen risiko dalam aktivitas
operasional bank. Dalam penelitian kali ini, peneliti hanya akan
menggunakan 2 penilaian risiko yaitu risiko pembiayaan dan risiko
likuiditas. Adapun penjelasannya adalah sebagai berikut:
a. Risiko Pembiayaan
Risiko pembiayaan atau sering disebut pula default risk yang
merupakan suatu resiko akibat kegagalan atau ketidakmampuan
nasabah dalam mengembalikan pinjaman/pembiayaan yang diterima
bank sesuai dengan jangka waktu yang ditentukan atau dijadwalkan.
Ketidakmampuan nasabah memenuhi perjanjian yang telah disepakati
kedua belah pihak secara teknis keadaan terebut merupakan default
(Ismail dan Rivai, 2013:39).
Resiko pembiayaan dihitung dengan menggunakan rasio Non
Performing Financing (NPF).
NPF =
X 100%
Non Performing Financing (NPF) menunjukkan kemampuan
manajemen bank dalam mengelola pembiayaan bermasalah yang
diberikan oleh bank. Sehingga semakin tinggi rasio ini maka akan
semakin buruk kualitas pembiayaan bank yang menyebabkan jumlah
pembiayaan bermasalah semakin besar maka kemungkinan suatu bank
dalam kondisi bermasalah semakin besar.
50
Pemberian pembiayaan berdasarkan prinsip syariah oleh bank
mengandung risiko kegagalan atau kemacetan dalam pelunasannya,
sehingga berpengaruh terhadap kesehatan bank (Umam, 2013:46).
Tabel 3. 4 Kriteria Penetapan Peringkat NPF
Peringkat Keterangan Kriteria
1 Sangat sehat 0% < NPF < 2%
2 Sehat 2% ≤ NPF < 5%
3 Cukup Sehat 5% ≤ NPF <8%
4 Kurang sehat 8% < NPF ≤ 11%
5 Tidak sehat NPF > 11% Sumber: Surat Edaran Bank Indonesia, 2011
b. Risiko Likuiditas
Risiko likuiditas adalah ketidakmampuan bank syariah untuk
memenuhi kewajiban yang jatuh tempo dari sumber pendanaan arus
kas atau aset likuid berkualitas tinggi yang dapat diangunkan, tanpa
mengganggu aktivitas, dan kondisi keuangan bank (Ikatan Bankir
Indonesia, 2015:11).
Ketidakmampuan memperoleh sumber pendanaan arus kas
sehingga menimbulkan risiko likuiditas da<pat disebabkan antara lain
oleh hal-hal berikut:
1) Ketidakmampuan menghasilkan arus kas, baik yang berasal dari
aset produktif maupun yang berasal dari penjualan aset termasuk
aset likuid.
51
2) Ketidakmampuan menghasilkan arus kas yang berasal dari
penghimpunan dana, transaksi antar bank syariah, dan dari
pinjaman yang diterima.
Risiko Pembiayaan dan risiko likuiditas merupakan risiko yang
paling fundamental dalam industri perbankan. Disebut fundamental
karena pemicu utama kebankrutan yang dialami oleh bank bukanlah
kerugian yang dideritanya melainkan ketidakmampuan bank tersebut
memenuhi kebutuhan likuiditasnya (Kasmir, 2015:24).
Risiko likuiditas dihitung dengan menggunakan rasio
Financing to Deposite Ratio (FDR).
FDR =
X 100%
Rasio FDR yang analog dengan Loan to Deposit Ratio (LDR)
pada bank konvesional adalah rasio yang digunakan untuk mengukur
tingkat likuiditas bank yang menunjukkan kemampuan bank untuk
memenuhi permintaan pembiayaan dengan menggunakan total aset
yang dimiliki bank.
Tabel 3. 5 Kriteria Penetapan Peringkat FDR
Peringkat Keterangan Kriteria
1 Sangat sehat 50%< FDR≤ 75%
2 Sehat 75%< FDR ≤ 85%
3 Cukup Sehat 85% < FDR≤ 100%
4 Kurang sehat 100% < FDR ≤ 120%
5 Tidak sehat FDR >120% Sumber: Surat Edaran Bank Indonesia, 2011
52
2. Good Corporate Governance
Good Corporate Governance (GCG) merupakan suatu sistem yang
mampu mengontrol dan mengarahkan perusahaan secara keseluruhan yang
ditetapkan baik secara internal maupun eksternal atas manajemen sebuah
entitas bisnis dengan tujuan melindungi kepentingan semua stakeholder
(Saharuddin, 2015:67).
Pelaksanaan GCG pada industri perbankan syariah harus
berlandaskan pada lima prinsip dasar, yaitu (Saharuddin, 2015:69):
a. Transparancy
Transparansi adalah keterbukaan dalam mengemukakan
informasi yang material dan relevan serta keterbukaan dalam proses
pengambilan keputusan.
Pengungkapan informasi merupakan hal penting, sehingga
semua pihak yang berkepentingan tahu pasti apa yang telah dan akan
terjadi. Laporan tahunan perusahaan harus memuat berbagai informasi
yang diperlukan, demikian pula perusahaan go-public. Persyaratan
untuk ini antara lain disusun oleh Komite Nasional Bagi pengelolaan
Perusahaan yang baik (KNPB).
b. Accountability
Akuntabilitas adalah kejelasan fungsi dan pelakasanaan
pertanggungjawaban organisasi bank sehingga pengelolaannya
berjalan secara efektif (Rustam, 2013:414).
53
Adanya pengawasan yang efektif berdasarkan keseimbangan
kekuasaan antara pemegang saham, komisaris, dan direksi. Ada
pertanggungjawaban dari komisaris dan direksi, serta ada perlindungan
untuk karir karyawan. Perlu ditetapkan berapa kali rapat dalam kurun
waktu tertentu (Ismail dan Rivai, 2013:115).
c. Responsibility
Pertanggungjawaban (responsibilty) adalah kesesuaian
pengelolaan bank dengan peraturan perundang-undangan yang berlaku
dan prinsip-prinsip pengelolaan bank yang sehat (Rustam, 2013:415).
d. Professional
Profesional adalah memiliki kompetensi, mampu bertindak
objektif dan bebas dari pengaruh/tekanan dari pihak manapun
(independen) serta memiliki komitmen yang tinggi untuk
mengembangkan bank syariah (Rustam, 2013:416).
e. Fairness
Good Corporate yang baik mensyaratkan adanya perlindungan
untuk hak minoritas. Perlakuan yang sama dan adil pada semua
pemegang saham, melarang kecurangan insider trading, dll (Ismail dan
Rivai, 2013:120).
Bank wajib melakukan self assesment atas pelaksanaan GCG
minimal satu kali dalam setahun. Adapun tahapan dalam melakukan
self assessment adalah sebagai berikut:
54
1) Menyusun analisis self assessment dengan cara membandingkan
pemenuhan setiap kriteria/indikator dengan kondisi bank
berdasarkan data dan informasi yang relevan.
2) Menetapkan peringkat subfaktor berdasarkan hasil analisis self
assessment.
3) Menetapkan peringkat faktor berdasrkan peringkat subfaktor.
4) Menyusun kesimpulan untuk masing-masing faktor.
Tabel 3. 6 Kriteria Peringkat Faktor
Good Corporate Governance
Peringkat Nilai Komposit Keterangan
1 Nilai komposit ≤ 1,5 Sangat baik
2 1,5 – 2,5 Baik
3 2,5 – 3,5 Cukup baik
4 3,5 – 4,5 Kurang baik
5 4,5 – 5 Tidak baik Sumber: Surat Edaran Bank Indonesia, 2011
3. Earnings
Penilaian earnings (rentabilitas) merupakan penilaian terhadap
kondisi kemampuan bank dan UUS untuk menghasilkan keuntungan
dalam rangka mendukung kegiatan opersioanal dan permodalan bank.
Penilaian rentabilitas dimaksudkan untuk menilai kemampuan
bank dalam menghasilkan laba. Penilaian kuantitatif faktor rentabilitas
dilakukan dengan melakukan penilaian terhadap komponen-komponen
sebagai berikut:
55
a. Return On Assets (ROA)
Return On Assets (ROA) adalah rasio yang mengukur
kemampuan perusahaan yang menghasilkan laba dengan
membandingkan laba (sebelum pajak) dengan total aset bank yang
dimiliki oleh bank. Hasil dari perbandingan tersebut menunjukkan
produktivitas dari seluruh kinerja perusahaan/bank. Semakin kecil atau
semakin rendah rasio ini, maka akan semakin kurang baik kinerja
banknya, demikian pula sebaliknya (Syardiana, et al. 2015:40).
Rumus perhitungan return on assets (ROA) menurut Surat
Edaran Bank Indonesia (SEBI) No. 13/24/DPNP tanggal 25 Oktober
2011 adalah sebagai berikut:
ROA =
x 100%
ROA merupakan rasio yang menggambarkan kemampuan
perusahaan dalam manghasilkan profit atas aktiva, rasio ini mengukur
operasional manajemen perusahaan atau bank. Analisa ROA dalam
analisa keuangan mempunyai arti yang sangat penting sebagai salah
satu teknik analisa keuangan yang bersifat menyeluruh
(komprehensif). ROA ini sudah merupakan teknik analisis yang lazim
digunakan oleh pimpinan perusahaan untuk mengukur efektivitas dari
keseluruhan operasi perusahaan dan untuk dapat mengukur
kemampuan perusahaan dengan keseluruhan dana yang ditanamkan
dalam aktiva yang digunakan untuk operasi perusahaan atau bank
dalam menghasilkan keuntungan.
56
Tabel 3. 7 Kriteria Penetapan Peringkat ROA
Peringkat Keterangan Kriteria
1 Sangat sehat 2% <ROA
2 Sehat 1,25% < ROA ≤ 2%
3 Cukup Sehat 0,5% < ROA ≤ 1,25%
4 Kurang sehat 0% < ROA ≤ 0,5%
5 Tidak sehat ROA ≤ 0% (atau negatif) Sumber: Surat Edaran Bank Indonesia, 2011
b. Net Operating Margin (NOM)
NOM digunakan untuk mengetahui kemampuan aktiva
produktif dalam menghasilkan laba. NOM dihitung dengan rumus
sebagai berikut:
NOM =
x 100%
PO adalah pendapatan operasional setelah distribusi bagi hasil.
BO adalah beban operasional.
Rata-rata aktiva produktif adalah jumlah aktiva produktif tahun ini
ditambahan jumlah aktiva tahun lalu, kemudian dibagi 2.
Tabel 3. 8 Kriteria Penetapan Peringkat NOM
Peringkat Keterangan Kriteria
1 Sangat sehat > 3%
2 Sehat 2,01% < NOM ≤ 3%
3 Cukup Sehat 1,5% < NOM ≤ 2%
4 Kurang sehat 1% < NOM ≤ 1,49%
5 Tidak sehat NOM < 1% (atau negatif) Sumber: Surat Edaran Bank Indonesia, 2011
57
4. Capital
Penilaian permodalan dimaksudkan untuk menilai kecukupan
modal Bank syariah alam mengamankan eksporsur risiko posisi dan
mengantisipasi eksporsur risiko yang akan muncul. Penilaian terhadap
faktor permodalan adalah sebagai berikut:
a. Kecukupan, proyeksi permodalan dan kemampuan permodalan meng-
cover risiko.
b. Kemampuan memelihara kebutuhan penambahan modal yang berasal
dari keuntungan, rencana permodalan utnuk mendukung pertumbuhan
usaha, akses kepada sumber permodalan dan kinerja keuangan
pemegang saham (Tarmizi, et al. 2003:11)
Penilaian kuantitatif faktor permodalan dilakukan dengan
menggunakan rasio Capital Adequacy Ratio (CAR). Menurut Tarmidzi
Achmas semakin tinggi CAR maka semakin baik kondisi sebuah bank.
Secara matematis dapat dirumuskan sebagai berikut:
CAR =
x 100%
Tabel 3. 9 Kriteria Penetapan Peringkat CAR
Peringkat Keterangan Kriteria
1 Sangat sehat CAR ≥ 12%
2 Sehat 9% - 12%
3 Cukup Sehat 8% - 9%
4 Kurang sehat 6% - 8%
5 Tidak sehat CAR ≤ 6% Sumber: Surat Edaran Bank Indonesia, 2011
58
BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Penelitian
1. Tingkat Kesehatan Bank
Sebagai lembaga keuangan baik konvensional maupun syariah
wajib untuk melakukan penilaian tingkat kesehatan banknya. Tujuannya
yaitu untuk mengetahui kondisi sesungguhnya bank tersebut. Apakah
kondisinya dalam keadaan sehat, kurang sehat, atau mungkin tidak sehat.
Apabila ternyata kondisi bank tersebut dalam kondisi sehat, maka hal
tersebut harus dipertahankan. Akan tetapi, jika kondisinya dalam keadaan
tidak sehat maka pihak manajemen bank harus segera mengambil tindakan
untuk memperbaiki kondisi tersebut menjadi sehat kembali. Dengan
melakukan analisis tingkat kesehatan ini hasilnya akan menunjukkan
bagaimana kinerja suatu bank (Kasmir, 2015:300).
Kinerja bank ini merupakan ukuran keberhasilan bagi direksi bank
tersebut. Selain itu kinerja juga merupakan pedoman bahan evaluasi untuk
memperbaiki kesalahan apa saja yang membuat rendahnya tingkat kinerja
suatu bank (Kasmir, 2015:302).
Untuk menilai kesehatan suatu bank dapat digunakan dengan
berbagai macam metode. Berdasarkan Surat Edaran Bank Indonesia No.
23/21/BPPP tanggal 28 Februari 1991, metode penilaian tingkat kesehatan
bank yang pertama yaitu CAMEL (Capital, Asset Quality, Management,
Earning, dan Liquidity). Pada metode CAMEL tersebut, sebagian besar
59
proses penilaian tingkat kesehatannya menggunakan rumus-rumus
matematika dan sistem scoring dari hasil penilaian untuk setiap parameter,
yaitu dengan skala 0 sampai 100 (SEBI No. 23/21/BPPP tanggal 28
Februari 1991).
Selanjutnya regulasi CAMEL tersebut disempurnakanoleh regulasi
yang baru, yang tercantum dalam Surat Edaran Bank Indonesia
No.6/23/DPNP tanggal 31 mei 2004. Isi dari regulasi tersebut yaitu
menggantikan metode CAMEL menjadi CAMELS, dimana semua
komponen lebih mengarah pada ukuran-ukuran kinerja bank secara
internal, mulai dari Asset Quality, Management, Earning Power, Liquidity,
dan Sensitivy to Market Risk (SEBI No.6/23/DPNPtanggal 31 mei 2004).
Pada tahun 2011 Bank Indonesia kembali mengelurakan Surat
Edaran yang mengacu kepada Peraturan Bank Indonesia
No.13/1/PBI/2011 tentang penilaian tingkat kesehatan Bank Umum, yang
isinya bank wajib melakukan penilaian tingkat kesehatan bank dengan
menggunakan pendekatan berdasarkan risiko (Risk-based Bank Rating).
Penilaian tingkat kesehatan bank tersebut dilakukan terhadap bank secara
individual maupun konsolidasi (PBI No.13/1/PBI/2011).
Surat Edaran Bank Indonesia No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober
2011 ini merupakan penyempurnaan dari peraturan sebelumnya, yang
kemudian menggantikan metode CAMELS menjadi metode RGEC (Risk
Profile, Good Corporate Governance, Earning, dan Capital) sebagai
metode untuk mengukur tingkat kesehatan suatu bank. Dalam penilaiannya
60
metode RGEC perlu memperhatikan prinsip-prinsip umum berikut ini
sebagai landasan dalam menilai tingkat kesehatan Bank, yaitu harus
berorientasi pada risiko, proporsionalitas, materialitas, signifikansi serta
komprehensif dan terstruktur (SEBI No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober
2011).
B. Analisis dan Pembahasan
Sebelum menganalisis serta membahas hasil dari penelitian ini, maka
dapat diketahui bahwa populasi dalam penelitian ini adalah Bank Umum
Syariah yang mempublikasikan laporan keuangan triwulanan dan laporan
Good Corporate Governance (GCG) pada periode 2012 sampai dengan 2016
di website perusahaannya masing-masing berdasarkan purposive sampling
yang telah ditetapkan sebelumnya. Berikut ini adalah Bank Umum Syariah
yang menjadi sampel dalam penelitian ini:
Tabel 4. 1 Tabel Kode Emiten
No Nama Perusahaan Kode Emiten
1 Bank Syariah Mandiri BSM
2 Bank BNI Syariah BNIS
3 Bank BRI Syariah BRIS
4 Bank BCA Syariah BCAS
5 Bank Mega Syariah BSMI
6 Bank Syariah Bukopin BSB Sumber : Data diolah, 2017
Berikut ini adalah analisa dan pembahasan hasil dari penelitian yang
dilakukan:
1. Penilaian Tingkat Kesehatan Bank
Penilaian kesehatan bank merupakan penilaian terhadap
kemampuan bank dalam menjalankan kegiatan operasional perbankan
61
secara normal dan kemampuan bank dalam memenuhi kewajibannya.
Penilaian kesehatan bank sangat penting untuk mempertahankan
kepercayaan dari masyarakat dan hanya bank yang benar-benar sehat saja
yang dapat melayani masyarakat. Berdasarkan Peraturan Bank Indonesia
No.13/1/PBI/2011 dan SEBI No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011
tentang Sistem Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum, Penilaian
kesehatan bank meliputi faktor-faktor sebagai berikut:
a. Tingkat Kesehatan Bank Ditinjau dari Aspek Risk Profile
Untuk menilai tingkat kesehatan bank yang pertama kali
dilakukan adalah melihat tingkat risiko inheren. Setiap bank memiliki
tingkat risiko inheren yang berbeda-beda. Berikut ini adalah penilaian
tingkat kesehatan Bank Umum Syariah ditinjau dari aspek risk profile.
Adapun variabel yang dihitung berdasarkan aspek risk profile ini
adalah sebagai berikut:
1) Risiko Pembiayaan (Non Performing Financing)
Penelitian ini bertujuan untuk menilai tingkat kesehatan
bank, dimana salah satu indikator penilaian kesehatan bank
berdasarkan penilaian risiko kredit atau lebih dikenal dengan nama
rasio Non Performing Financing (NPF). Rasio keuangan ini
menerangkan bahwa NPF diperoleh dari pembiayaan bermasalah
yaitu pembiayaan kepada pihak ketiga bukan bank yang tergolong
kurang lancar, diragukan dan macet dibagi dengan total
62
pembiayaan kepada pihak ketiga bukan bank. Dengan demikian
maka perhitungan rasio NPF adalah sebagai berikut:
NPF =
X 100%
Tabel 4. 2 Tabel Hasil NPF BUS Tahun 2012-2014 (Dalam %)
Bank Umum
Syariah
Tahun
2012 2013 2014 2015 2016
BSM 3.75 4.59 8.00 7.21 6.40
BNIS 2.67 3.11 2.52 2.53 3.39
BRIS 3.02 2.38 4.79 5.04 5.00
BCAS 0.10 0.02 0.03 0.71 0.70
BSMI 17.62 18.74 15.38 4.62 3.95
BSB 4.56 4.99 3.41 4.93 3.91 Sumber: Data diolah, 2017
Berdasarkan data pada tabel di atas menunjukkan pada
tahun 2012 rasio NPF tertinggi ada pada BSMI dengan nilai
17.62%, artinya dari total pembiayaan yang disalurkan oleh BSMI
sebesar 17.62% adalah pembiayaan bermasalah. Sedangkan rasio
NPF terendah ada pada BCAS dengan nilai 0.10%.
Pada tahun 2013-2016 nilai rasio NPF mengalami fluktuasi
pada setiap BUS kecuali pada BRIS dan BCAS nilai rasionya
mulai stabil pada tahun 2015-2016. Fluktuasi pada rasio NPF ini
masih berada di bawah 8% kecuali NPF BSMI pada tahun 2012-
2014 yang nilainya lebih besar dari 8%. Untuk melihat perbedaan
rasio NPF dengan lebih jelas, maka dapat dilihat dari grafik
dibawah ini yang menunjukkan bahwa semakin rendah grafik maka
tingkat kesehatan bank tersebut semakin tinggi, dan sebaliknya jika
grafik menunjukkan semakin tinggi berarti tingkat kesehatan bank
63
tersebut sedang berada diposisi tidak sehat. Hasil dari penilaian
NPF ini menunjukkan bahwa BNI Syariah dan BCA Syariah
memiliki tingkat NPF yang stabil dalam periode tahun 2012
sampai 2016 sedangkan beberapa bank lainnya mengalami tingkat
NPF yang cukup fluktuatif, maka dapat disimpulkan bahwa bank
yang menunjukkan kondisinya tidak sehat yaitu BSM pada tahun
2015-206, BSMI pada tahun 2012-2014 dan BSB pada tahun 2016.
Hal tersebut meunjukkan bahwa ketiga bank tersebut tidak dapat
mengelola manajemen resiko pembiayaan sehingga banyak
nasabah yang mengalami pembiayaan bermasalah.
Gambar 4. 1 Grafik Non Performing Financing Bank Umum
Syariah
2) Risiko Likuiditas (Finance to Deposit Ratio)
Selain mengukur tingkat kesehatan berdasarkan risiko
kredit, dalam penelitian ini juga mengukur rasio likuditas atau
lebih dikenal dengan nama rasio Finance to Deposit Ratio (FDR).
Rasio ini digunakan untuk mengukur tingkat likuiditas bank yang
0
5
10
15
20
BSM BNIS BRIS BCAS BMSI BSB
NPF
2012 2013 2014 2015 2016
64
menunjukkan kemampuan bank untuk memenuhi permintaan
pembiayaan dengan menggunakan total aset yang dimiliki bank.
Untuk menghitung rasio FDR maka digunakan rumus
sebagai berikut:
FDR =
X 100%
Tabel 4. 3 Hasil FDR BUS Tahun 2012-2016 (dalam %)
Bank Umum
Syariah
Tahun
2012 2013 2014 2015 2016
BSM 53.37 42.40 54.37 98.00 104.34
BNIS 37.51 33.41 34.80 130.15 130.11
BRIS 40.54 47.74 41.17 100.74 107.88
BCAS 50.66 50.52 59.24 79.85 96.47
BSMI 0.77 0.43 22.74 89.62 94.63
BSB 27.23 31.52 49.31 198.75 206.14 Sumber: Data diolah, 2017
Berdasarkan tabel di atas dapat disimpulkan bahwa rasio
yang dimiliki bank umum syariah tahun 2012-2016 dapat
dikatakan cukup baik karena semua nilai rasio FDR di bawah
100%, kecuali nilai FDR yang di atas 100% dapat dikatakan
kurang baik karena sudah melebihi standar yang sudah ditetapkan
oleh BI yaitu 78%-100%. Jika dilihat pada dua tahun terakhir
tingkat FDR mengalami peningkatan, yang artinya tingkat
kesehatan bank tersebut mengalami penurunan. Untuk melihat
perbedaan yang lebih jelas, dapat memperhatikan grafik dibawah
ini, yang menunjukkan terjadinya lonjakan kenaikan rasio FDR
dari tingkat kesehatannya yang sehat menjadi dalam posisi kurang
sehat bahkan tidak sehat.
65
Gambar 4. 2 Grafik Finance to Deposit Ratio
Dari hasil penilian rasio NPF dan FDR maka dapat
disimpulkan bahwa nilai komposit profil risiko untuk masing-
masing bank umum syariah tahun 2012-2016 adalah:
Tabel 4. 4 Peringkat Komponen Profil Risiko BUS Tahun 2012-
2016
Bank
Umum
Syariah
Tahun
2012 2013 2014 2015 2016
RI KPM RI KPM RI KPM RI KPM RI KPM
BSM Lm S Lm S M S Mh Fa Mh M
BNIS Mh S Mh S Mh S Mh Us Mh Us
BRIS M S M S Mh S Mh M Mh M
BCAS H S H S H S H Fa H Fa
BSMI Mh S Mh S L S L Fa L Fa
BSB Mh S Mh S Mh S Mh Us Mh Us Sumber: Data diolah, 2017
Keterangan:
RI = Risiko Inheren KPM = Kualitas Penerapan Manajemen
L = Low S = Strong
Lm = Low to Moderate Sa = Satisfactory
M = Moderate Fa = Fair
Mh = Moderate to High M = Marginal
H = High Us =Unsatisfactory
0
50
100
150
200
250
BSM BNIS BRIS BCAS BMSI BSB
FDR
2012 2013 2014 2015 2016
66
Berdasarkan hasil penilaian profil risiko bank umum syariah
pada tahun 2012-2014 untuk penilaian terhadap rata-rata risiko inheren
adalah Moderate to High dengan kualitas penerapan manajemen
adalah Strong. Ini menandakan bahwa risiko kerugian atas aktivitas
usaha yang dilakukan BUS dinilai cukup baik.
Untuk tahun 2015 dan 2016 penilaian terhadap profil risiko
menunjukkan bahwa rata-rata nilai risiko inheren bank umum syariah
adalah Moderate to High dengan kualitaspenerapan manajemen adalah
Fair, artinya adalah risiko kerugian atas aktivitas usaha yang dilakukan
bank umum syariah dinilai cukup rendah, karena kualitas manajemen
yang diterapkan dengan kurang baik oleh bank umum syariah.
b. Tingkat Kesehatan Bank Ditinjau dari Good Corporate
Governance
Selanjutnya penilaian tingkat kesehatan bank juga ditinjau dari
penilaian laporan Good Corporate Governance (GCG) dengan
mempertimbangkan aspek-aspek seperti: Transparency,
Accountability, Responsibility, Professional, Fairness.
Pada tabel di bawah ini dapat disimpulkan bahwa setiap bank
setelah menjalani kewajibannya dengan cukup baik yang berarti setiap
bank berada dalam posisi yang sehat dengan peringkat komposit
berada dalam keadaan Sangat Baik dan Baik. BNIS berada di posisi
stabil dengan hasil peringkat GCG Sangat Baik dari tahun 2012-2106,
sedangkan pada BUS lainnya hasil peringkat GCG masih belum stabil
yaitu pada posisi Sangat Baik dan Baik.
67
Tabel 4. 5 Hasil Peringkat Komposit GCG
Bank
Umum
Syariah
Tahun
2012 2013 2014 2015 2016
Nk Ket Nk Ket Nk Ket Nk Ket Nk Ket
BSM 1.6 B 1.6 B 1.75 B 1.6 B 1.575 B
BNIS 1.25 SB 1.3 SB 1.4 SB 1.4 SB 1.4 SB
BRIS 1.4 SB 1.35 SB 1.85 B 1.5 SB 1.5 SB
BCAS 1.5 SB 1.5 SB 1.85 B 1.4 SB 1.35 SB
BSMI 1.6 B 1.6 B 1.4 SB 1.575 B 1.66 SB
BSB 1.85 B 1.85 B 1.6 B 1.6 B 1.5 SB
Sumber: Data diolah, 2017
Dimana:
Nk = Nilai Komposit SB = Sangat Baik
Ket = Keterangan B = Baik
Berdasarkan penilaian terhadap GCG didapatkan hasil bahwa
nilai komposit GCG rata-rata bank umum syariah tahun 2012-2016
masuk ke dalam peringkat yang baik, karena indeks nilai komposit
penerapan GCG bank umum syariah masih di bawah 2.5. Berikut ini
adalah grafik yang menunjukan nilai komposit peringkat komposit
pada rasio GCG.
Gambar 4. 3 Grafik Good Corporate Governance
0
0.5
1
1.5
2
BSM BNIS BRIS BCAS BMSI BSB
GCG
2012 2013 2014 2015 2016
68
c. Tingkat Kesehatan Bank Ditinjau dari Earnings
Penilaian rentabilitas dalam penelitian kali ini dimaksudkan
untuk menilai kemampuan bank dalam menghasilkan laba. Penilaian
kuantitatif faktor rentabilitas dilakukan dengan melakukan penilaian
terhadap komponen-komponen sebagai berikut:
1) Return On Asset (ROA)
ROA merupakan rasio yang menggambarkan kemampuan
perusahaan dalam manghasilkan profit atas aktiva, rasio ini
mengukur operasional manajemen perusahaan atau bank. Berikut
ini adalah rumus untuk menghitung rasio ROA:
ROA =
x 100%
Tabel 4. 6 Hasil ROA BUS Pada Tahun 2012-2016 (Dalam %)
Bank Umum Syariah Tahun
2012 2013 2014 2015 2016
BSM 1.41 1.05 0.47 0.33 0.37
BNIS 0.76 0.88 0.69 0.85 0.82
BRIS 0.70 0.87 0.09 0.47 0.60
BCAS 0.39 0.62 0.34 0.52 0.60
BSMI 2.70 1.81 1.29 -0.20 2.07
BSB 0.41 0.54 0.16 0.40 0.57 Sumber: Data diolah, 2017
Berdasarkan tabel di atas, dapat disimpulkan bahwa rata-
rata ROA tertinggi pada tahun 2010-2015 ada pada BSMI dengan
nilai rasio lebih dari standar yang ditetapkan oleh BI yaitu 1.22%,
kecuali nilai rasio ditahun 2015 BSMI mengalami penurunan yang
cukup besar dengan nilai rasio sebesar -0,20%. Hasil rasio dengan
69
nilai kurang dari 0.5% menunjukkan kondisi BUS yang kurang
baik.
Berikut ini adalah grafik yang menunjukan perkembangan
ROA berdasarkan data tabel di atas:
Gambar 4. 4 Grafik Return On Asset
2) Net Operating Margin (NOM)
Selain ROA, Net Operating Margin (NOM) juga dihitung
sebagai variabel dalam mengukur tingkat kesehatan bank. NOM
digunakan untuk mengetahui kemampuan aktiva produktif dalam
menghasilkan laba. NOM dihitung dengan rumus sebagai berikut:
NOM =
x 100%
Tabel 4. 7 Hasil NOM BUS Tahun 2012-2016 (Dalam %)
Bank Umum Syariah Tahun
2012 2013 2014 2015 2016
BSM 2.13 1.12 0.41 1.13 2.61
BNIS 0.83 1.04 0.82 4.93 3.53
BRIS 0.01 0.78 0.09 2.52 3.41
BCAS 0.50 0.65 0.47 1.19 0.32
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
BSM BNIS BRIS BCAS BMSI BSB
ROA
2012 2013 2014 2015 2016
70
BSMI 2.70 1.85 0.35 1.06 -2.14
BSB 0.51 1.00 0.23 0.70 0.57 Sumber: Data diolah, 2017
Berdasarkan tabel di atas dapat diatarik kesimpulan bahwa
rata-rata nilai rasio NOM kurang dari 2%, yang artinya rasio NOM
berada di posisi kurang baik. Hal tersebut bisa terjadi jika aktiva
produktif yang dimiliki bank tidak mampu untuk menghasilkan
laba lebih tinggi dari aktiva produktifnya. Berikut ini adalah grafik
perkembangan Net Operating Margin:
Gambar 4. 5 Grafik Net Operating Margin
d. Tingkat kesehatan Bank Ditinjau dari Capital
Dalam penilaian tingkat kesehatan bank dijintau dari capital,
maka rasio menggunakan rasio Capital Adequacy Ratio (CAR). CAR
menilai kecukupan modal bank dalam mengamankan eksporsur risiko
posisi dan mengantisipasi eksporsur risiko yang akan muncul. Untuk
menghitung rasio CAR maka dapat digunakan rumus sebagai berikut:
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
BSM BNIS BRIS BCAS BMSI BSB
NOM
2012 2013 2014 2015 2016
71
CAR =
x 100%
Tabel 4. 8 Hasil CAR BUS Tahun 2012-2016 (Dalam %)
Bank Umum
Syariah
Periode
2012 2013 2014 2015 2016
BSM 13.97 14.48 14.85 12.95 13.65
BNIS 16.82 16.45 16.99 15.27 15.39
BRIS 13.05 13.20 13.72 13.00 15.91
BCAS 37.84 26.43 27.07 30.01 37.75
BSMI 12.66 13.05 16.59 17.18 22.90
BSB 13.22 11.69 13.50 15.29 15.63 Sumber: Data diolah, 2017
Dari tabel di atas dapat disimpulkan bahwa hasil rasio CAR
menunjukkan semua bank umum syariah pada tahun 2012-2016 berada
diposisi sangat baik, karena nilai rasio lebih dari 8% dari yang telah
ditetapkan oleh Bank Indonesia. Semakin tinggi nilai rasio CAR
menunjukkan potensi bank yang sangat baik, artinya bank umum
syariah dapat mengcover segala kemungkinan buruk yang terjadi pada
bank tersebut. Bank BCAS unggul dalam hasil rasio CAR, karena nilai
rasionya menunjukkan angka tertinggi pada tahun 2012-2016
dibandingkan dengan bank umum syariah lainnya. Berikut ini adalah
grafik untuk rasio CAR.
72
Gambar 4. 6 Grafik Capital Adequacy Ratio
e. Perbandingan Tingkat Kesehatan Bank Umum Syariah
Setelah melakukan pengurukan tingkat kesehatan Bank Umum
Syariah berdasarkan aspek-aspek metode REGC, maka kita dapat
melihat perbandingan tingkat kesehatan Bank Umum Syariah periode
tahun 2012-2016. Berikut ini adalah tabel perbandingan tingkat
kesehatan Bank Umum Syariah tersebut:
Tabel 4. 9 Peringkat Komposit BUS
PK-
Komposit
Tahun BSM BNIS BRIS BCAS BSMI BSB
2012 PK-2 PK-2 PK-2 PK-2 PK-2 PK-3
2013 PK-2 PK-1 PK-2 PK-1 PK-2 PK-3
2014 PK-3 PK-3 PK-3 PK-3 PK-2 PK-3
2015 PK-3 PK-2 PK-2 PK-1 PK-3 PK-4
2016 PK-3 PK-2 PK-2 PK-2 PK-2 PK-2 Sumber: Data diolah, 2017
Berdasarkan tabel 4.9 dapat ditarik kesimpulan bahwa tingkat
kesehatan pada Bank Umum Syariah mengalami perubahan yang
cukup fluktuatif dari tahun ke tahun. Hal tersebut dipengaruhi oleh
beberapa aspek seperti aspek risk profile, good corporate governance,
earnings, dan capital seperti yang telah dijelaskan pada sub-bab
0
10
20
30
40
BSM BNIS BRIS BCAS BMSI BSB
CAR
2012 2013 2014 2015 2016
73
sebelumnya. Tingkat kesehatan BUS pada tahun 2012 berada pada
posisi sehat dengan menunjukkan angka peringkat komposit PK-2
yang artinya bank berada pada posisi sehat, kecuali Bank Syariah
Bukopin yang hanya bisa meraih peringkat komposit PK-3, namun
demikian, BSB masih berada diposisi tingkat kesehatan yang cukup
sehat.
Pada tahun 2013 tingkat kesehatan mengalami sedikit
perubahan, BNIS dan BCAS meraih peringkat komposit PK-1
sehingga dapat dikatakan bahwa ditahun 2013 BNIS dan BCAS
mengalami perkembangan yang cukup baik, sehingga mereka dapat
dikatan sebagai bank dengan predikat sangat sehat. Selain itu ke-empat
bank lainnya masih berada diposisi peringkat komposit yang sama
seperti tahun sebelumnya.
Pada tahun 2014 tingkat kesehatan mengalami penurunan 5
dari 6 bank tersebut berada diposisi peringkat komposit PK-3 sehingga
dapat dikatakan bahwa ada permasalahan yang sama terjadi di tahun
2014 sehingga mempengaruhi tingkat kesehatan BUS pada saat ini.
Namun demikian, walaupun posisinya berada di PK-3 kelima bank
tersebut masih dapat dikatakan sebagai bank dengankondisi cukup
sehat, kecuali BSMI yang peringkat kompositnya masih bertahan
diposisi sehat.
Pada tahun selanjutnya, yaitu tahun 2015 tingkat kesehatan
mengalami perubahan. BSM harus cukup puas dengan peringkat
74
kesehatan dengan predikat cukup sehat karena berada diposisi
peringkat komposit PK-3 masih sama seperti pada tahun sebelumnya.
Disisi lain, BNIS dan BRIS menunjukkan kondisi kesehatannya yang
membaik dari cukup sehat menjadi sehat dengan peringkat komposit
PK-2. BCAS pun rupanya menunjukkan perubahan kondisi kesehatan
dari kondisi cukup sehat menjadi sangat sehat dengan peringkat
komposit PK-1. Selain keempat bank tersebut, ternyata BSMI justru
mengalami perubahan konsidi kesehatan dari kondisi sehat menjadi
cukup sehat dan BSB dari kondisi cukup sehat menjadi kurang sehat.
Pada tahun penelitian terakhir, yaitu tahun 2016 BSM, BNIS,
BRIS masih berada pada pada kondisi kesehatan yang sama pada tahun
sebelumnya. Sedangkan, BCAS, BSMI, dan BSB mengalami
perubahan kondisi kesehatan menjadi sehat.
Jadi berdasarkan hasil dari analisa penelitian tentang tingkat
kesehatan bank, kesehatan Bank Umum Syariah berada diposisi yang
tidak stabil. Hal tersebut terbukti karena pada setiap tahun bank
menunjukkan perubahan yang naik-turun pada posisi kesehatan
banknya. Untuk mengatasi hal tersebut maka pihak manajemen bank
harus mengevaluasi serta mengatasi masalah-masalah yang
mengganggu atau mempengaruhi operasional banknya masing-masing.
Sehingga kondisi kesehatan bank selalu berada dalam kondisi sehat.
Jika bank tersebut berada dalam kondisi sehat maka dapat dikatakan
bahwa bank tersebut memiliki kinjerna yang baik, hal tersebut
75
tentunya akan berpengaruh terhadap tingkat kepercayaan dan loyalitas
masyarakat yang menjadi nasabah bank tersebut.
2. Uji Statistik
a. Uji Normalitas
Pengujian normalitas data bertujuan untuk mengetahui apakah
variabel yang digunakan mempunyai distribusi normal atau tidak. Uji
normalitas dalam penelitian ini menggunakan data nilai residual yang
diuji dengan Kolmogrof-Smirnov test (K-S) melalui pengukuran α =
5%. Jika nilai Asymp Sig (2-teiled) lebih besar dari 0,05 maka data
dikatakan normal (Ghozali, 2009).
Berdasarkan tabel 4.10 hasil uji menunjukkan data terdistribusi
normal kecuali Non Performing Financing (NPF) dan Capital
Adequency Ratio (CAR). Perbedaan ini terjadi karena adanya
perbedaan mean dan median antar Bank Umum Syariah sehingga
menyebabkan data tidak bisa diolah secara normal. Untuk mengatasi
hal tersebut, peneliti melakukan teknik transformasi data. Transformasi
data hakikatnya tidak mengubah data meski mengubah nilai datanya.
Karena yang diubah adalah semua nilai data, sehingga perbedaan nilai
tiap sampel akan tetap. Dari penyesuaian ini ditemukan perbaikan
distribusi menjadi normal.
Tabel 4. 10 One-Sample Kolmogrov-Smirnov Test
Indikator N Mean Std.
Deviation
KS-Z Asym. Sig
*NPF 30 1.9842 0.99917 1.079 0.195
FDR 30 70.4537 4.98651 1.058 0.213
76
GCG 30 1.5575 0.17946 0.785 0.569
ROA 30 0.7527 0.59968 1.183 0.122
NOM 30 1.1773 1.33063 1.257 0.085
*CAR 30 0.44468 0.04654 1.313 0.064 Sumber: Data diolah, 2017
Keterangan: *) ditransformasikan
b. Uji One-Way Anova
Setelah memastikan bahwa data telah terdistribusi normal,
selanjutnya uji one-way ANOVA dilakukan untuk hipotesis yang telah
ditetapkan, membandingkan nilai rata-rata, dan mempertimbangkan
keragaman data yang dimanifestasikan dalam nilai varians. Berikut ini
adalah beberapa test yang dilakukan dalam uji one-way Anova:
1) Uji Analisis Descriptive
Uji analisis descriptive ini digunakan untuk melihat
ringkasan statistik dan rata-rata dari banyaknya sampel.
Berdasarkan data pada tabel 4.11 menunjukkan bahwa masing-
masing rasio keuangan Bank Umum Syariah memiliki nilai rata-
rata (mean) yang berbeda. Berdasarkan analisis deskriptif pada
tabel 4.10 tersebut maka rasio keuangan tertinggi yaitu Finance to
Deposit Ratio (FDR) dengan total nilai rata-rata (mean) sebesar
70.4537 dan nilai standar deviasinya sebesar 49.86509. Selanjutnya
nilai rata-rata (mean) diperingkat kedua yaitu rasio Capital
Adequency Ratio dengan nilai sebesar 17.6733 dengan nilai
standar deviasinya sebesar 7.07960. Selanjutnya rasio Non
Performing Financing (NPF) nilai rata-ratanya sebesar 4.9020
dengan standar deviasi sebesar 4.64786. Selanjutnya rasio Good
77
Corporate Governance (GCG) berada diperingkat keempat dengan
nilai rata-rata sebesar 1.5575 dan standar deviasinya sebesar
0.17946. Selanjutnya rasio Net Operating Margin (NOM) dengan
nilai rata-rata sebesar 1.1773 dan standar deviasinya sebesar
1.33063, dan yang terakhir adalah rasio Return On Asset (ROA)
dengan nilai rata-ratanya sebesar 0.7527 dan standar deviasinya
sebesar 0.59968.
Tabel 4. 11 Descriptives Statistics
N Min Max Mean Std. Deviation
NPF 30 .02 18.74 4.9020 4.64786
FDR 30 .43 206.14 70.4537 49.86509
GCG 30 1.25 1.85 1.5575 .17946
ROA 30 -.20 2.70 .7527 .59968
NOM 30 -2.14 4.93 1.1773 1.33063
CAR 30 11.69 37.84 17.6733 7.07960
Valid N 30
Sumber: Data diolah, 2017
2) Test of Homogenety of Variance
Uji homogenitas bertujuan menguji variabel dan hasilnya
dapat digunakan untuk mengetahui apakah variabel memiliki
variasi yang sama. Berdasarkan hasil Levene test pada tabel 4.12
menunjukkan bahwa nilai Levene test terbesar 35.838 (NPF)
dengan nilai signifikan 0.000. Rasio FDR memiliki nilai Levene
test sebesar 17.415 dengan tingkat signifikan 0.000. Sedangkan
dalam rasio GCG nilai Levene test sebesar 0.833 dengan tingkat
signifikan 0.539. Pada rasio ROA nilai Levene test sebesar 4.803
78
dengan nilai signifikan 0.003. Rasio NOM memiliki nilai Levene
test sebesar 5.163 dengan nilai signifikan 0.002 dan rasio CAR
nilai Levene testnya sebesar 7.675 dengan nilai signifikan 0.000.
Dari hasil uji homogenitas ini, rasio yang memenuhi asumsi
homogen hanya GCG. Menurut ghozali, apabila ada data yang
tidak homogen, sepanjang grup memiliki ukuran sampel yang sama
maka tidak fatal untuk anova dan analisis masih dapat diteruskan.
Tabel 4. 12 Homogenety of Variance
Levene Statistic df1 df2 Sig.
NPF 35.838 5 24 .000
FDR 17.415 5 24 .000
GCG .833 5 24 .539
ROA 4.803 5 24 .003
NOM 5.163 5 24 .002
CAR 7.675 5 24 .000
Sumber: Data diolah, 2017
3) ANOVA
Pada tabel 4.13 terlihat bahwa nilai F hitung NPF sebesar
7.391 dengan probabilitas 0.000 yang berarti p < 0,05 maka
keenam sampel tidak mempunyai rata-rata NPF yang sama.
Dengan demikain H0 ditolak dan H1 diterima. Kesimpulannya, rata-
rata keenam NPF Bank Umum Syariah tersebut berbeda secara
signifikan. Sedangkan nilai F hitung FDR sebesar 0.723 dengan
probabilitas 0.613 yang berarti p > 0,05 maka keenam sampel
mempunyai rata-rata yang sama. Dengan demikian H0 diterima dan
79
menolak H2, kesimpulannya, rata-rata keenam FDR Bank Umum
Syariah tersebut tidak berbeda secara signifikan.
Pada rasio selanjutnya terlihat bahwa uji F hitung GCG
sebesar 5.319 dengan probabilitas 0.02 yang berarti p < 0,05 maka
keenam sampel tidak mempunyai rata-rata GCG yang sama.
Dengan demikian H0 ditolak dan menerima H3, kesimpulannya,
rata-rata keenam GCG Bank Umum Syariah tersebut berbeda
secara signifikan.
Pada rasio ROA terlihat bahwa uji F hitung sebesar 3.213
dengan probabilitas 0.023 yang berarti p < 0,05 maka keenam
sampel tidak mempunyai rata-rata ROA yang sama. Dengan
demikian H0 ditolak dan menerima H4. Kesimpulannya, rata-rata
keenam ROA Bank Umum Syariah tersebut berbeda secara
signifikan.
Pada rasio NOM terlihat bahwa uji F hitung sebesar 1.190
dengan probabilitas 0.344 yang berarti p > 0.05 maka keenam
sampel mempunyai rata-rata NOM yang sama. Dengan demikian
H0 diterima dan menolak H5. Kesimpulannya, rata-rata keenam
NOM Bank Umum Syariah tidak berbeda secara signifikan.
Terakhir, pada rasio CAR terhlihat bahwa uji F hitung
sebesar 27.550 dengan probabilitas 0.000 yang berarti p < 0.05
maka keenam sampel tidak mempunyai rata-rata CAR yang sama.
Dengan demikian H0 ditolak dan menerima H6. Kesimpulannya,
80
rata-rata keenam CAR Bank Umum Syariah berbeda secara
signifikan.
Tabel 4. 13 ANOVA
Sum of
Squares Df
Mean
Square F Sig.
Between
Groups 379.818 5 75.964 7.391 .000
NPF Within Groups 246.657 24 10.277
Total 626.474 29
Tabel ANOVA Lanjutan
Sum of
Squares
Df Mean
Square
F Sig.
Between Groups 9437.328 5 1887.466 .723 .613
FDR Within Groups 62671.975 24 2611.332
Total 72109.303 29
Between Groups .491 5 .098 5.319 .002
GCG Within Groups .443 24 .018
Total .934 29
Between Groups 4.182 5 .836 3.213 .023
ROA Within Groups 6.247 24 .260
Total 10.429 29
Between Groups 10.198 5 2.040 1.190 .344
NOM Within Groups 41.149 24 1.715
Total 51.347 29
Between Groups 1237.837 5 247.567 27.550 .000
CAR Within Groups 215.666 24 8.986
Total 1453.503 29
Sumber: Data diolah, 2017
4) Post Hoc Test
Hasil uji Post Hoc Test indikator risk profile pada tabel
4.14 menunjukan bahwa rasio NPF BSM dengan NPF BNIS,
81
BRIS, BCAS dan BSB memiliki rata-rata yang sama. Sedangkan
rasio NPF BNIS memiliki rata-rata yang sama dengan NPF BSM,
BRIS, BCAS, dan BSB. Kecuali dengan NPF BSMI yang hasilnya
menunjukkan tidak memiliki rata-rata yang sama dengan nilai
signifikan sebesar 0.002, perbedaan rata-rata tersebut ditunjukkan
juga pada nilai mean difference sebesar -9.02000*. Selanjutnya
pada rasio NPF BRIS hasilnya menunjukkan bahwa rata-rata
dengan NPF BRIS dengan NPF BSM, BNIS, BCAS, dan BSB
sama, kecuali dengan NPF BSMI tidak menunjukkan rata-rata
yang sama, dengan nilai signifikan sebesar 0.009 dan nilai mean
difference sebesar -7.81600*. Rasio NPF BCAS menunjukkan
bahwa memiliki rata-rata yang sama dengan NPF BSM, BNIS,
BRIS, dan BSB, kecuali dengan NPF BSMI yaitu tidak memiliki
rata-rata yang sama. Hal tersebut ditunjukkan dengan nilai
signifikan sebesar 0.000 dan nilai mean difference-nya sebesa4 -
11.55000*. Rasio NPF BSMI hasilnya tidak menunjukan rata-rata
yang sama dengan seluruh NPF kelima bank lainnya, kecuali
dengan NPF BSM yang hasilnya menunjukkan memiliki nilai rata-
rata yang sama. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai signifikan
sebesar 0.076. Terakhir adalah rasio NPF BSB, hasilnya
menunjukkan bahwa memiliki rata-rata yang sama dengan NPF
BSM, BNIS, BRIS dan BCAS, kecuali dengan NPF BSMI tidak
memiliki rata-rata yang sama dengan menunjukkan angka
82
signifikan sebesar 0.013 dan angka mean difference sebesar -
7.50200*.
Rasio FDR menunjukkan hasil H2 ditolak sehingga dapat
dikatakan bahwa keenam Bank Umum Syariah memiliki rata-rata
FDR yang sama.
Rasio GCG menunjukkan hasil bahwa keenam Bank
Umum Syariah memiliki rata-rata yang sama, kecuali GCG antara
BSM dengan GCG BNIS tidak memiliki rata-rata yang sama
dengan menujukkan angka signifikan sebesar 0.001 dengan nilai
mean difference sebesar 0.43000*.
Rasio ROA menunjukkan hasil H4 ditolak sehingga dapat
dikatakan bahwa keenam Bank Umum Syariah memiliki rata-rata
yang sama. Kecuali, antara ROA BSMI dengan BCAS yang
menunjukkan nilai signifikan 0.038 dan BSMI dengan BSB yang
menunjukkan nilai signifikan 0.022.
Rasio NOM menunjukkan hasil H5 ditolak sehingga dapat
dikatakan bahwa keenam Bank Umum Syariah memiliki rata-rata
yang sama yaitu ditunjukkan dengan nilai signifikan > 0.05.
Rasio CAR menunjukkan hasil H6 ditolak sehingga dapat
dikatakan bahwa keenam Bank Umum Syariah memiliki rata-rata
yang sama, kecuali antara CAR BSMI dengan BSM, BNIS, BRIS,
BSMI, BSB yang menunjukkan rata-rata yang tidak sama.
83
Tabel 4. 14 Post Hoc Test Tukey HSD
Dep
ende
nt
Vari
able
(I)
Bank
Umu
m
Syaria
h
(J)
Bank
Umu
m
Syaria
h
Mean
Difference
(I-J)
Std. Error Sig.
95% Confidence
Interval
Lower
Bound
Upper
Bound
NPF
BSM
BNIS 3.14800 2.02755 .635 -3.1210 9.4170
BRIS 1.94400 2.02755 .926 -4.3250 8.2130
BCAS 5.67800 2.02755 .092 -.5910 11.9470
BSMI -5.87200 2.02755 .076 -12.1410 .3970
BSB 1.63000 2.02755 .964 -4.6390 7.8990
BNIS
BSM -3.14800 2.02755 .635 -9.4170 3.1210
BRIS -1.20400 2.02755 .990 -7.4730 5.0650
BCAS 2.53000 2.02755 .809 -3.7390 8.7990
BSMI -9.02000* 2.02755 .002 -15.2890 -2.7510
BSB -1.51800 2.02755 .973 -7.7870 4.7510
BRIS
BSM -1.94400 2.02755 .926 -8.2130 4.3250
BNIS 1.20400 2.02755 .990 -5.0650 7.4730
BCAS 3.73400 2.02755 .460 -2.5350 10.0030
BSMI -7.81600* 2.02755 .009 -14.0850 -1.5470
BSB -.31400 2.02755 1.000 -6.5830 5.9550
BCAS
BSM -5.67800 2.02755 .092 -11.9470 .5910
BNIS -2.53000 2.02755 .809 -8.7990 3.7390
BRIS -3.73400 2.02755 .460 -10.0030 2.5350
BSMI -11.55000* 2.02755 .000 -17.8190 -5.2810
BSB -4.04800 2.02755 .373 -10.3170 2.2210
BSMI
BSM 5.87200 2.02755 .076 -.3970 12.1410
BNIS 9.02000* 2.02755 .002 2.7510 15.2890
BRIS 7.81600* 2.02755 .009 1.5470 14.0850
BCAS 11.55000* 2.02755 .000 5.2810 17.8190
BSB 7.50200* 2.02755 .013 1.2330 13.7710
BSB
BSM -1.63000 2.02755 .964 -7.8990 4.6390
BNIS 1.51800 2.02755 .973 -4.7510 7.7870
BRIS .31400 2.02755 1.000 -5.9550 6.5830
BCAS 4.04800 2.02755 .373 -2.2210 10.3170
BSMI -7.50200* 2.02755 .013 -13.7710 -1.2330
Sumber: Data diolah, 2017
84
Tabel Post Hoc Test Tukey HSD Lanjutan
Dep
ende
nt
Vari
able
(I)
Bank
Umu
m
Syaria
h
(J)
Bank
Umu
m
Syaria
h
Mean
Difference
(I-J)
Std.
Error Sig.
95% Confidence
Interval
Lower
Bound
Upper
Bound
FDR
BSM
BNIS -2.54000 32.31923 1.000 -102.4688 97.3888
BRIS 2.88200 32.31923 1.000 -97.0468 102.8108
BCAS 3.14800 32.31923 1.000 -96.7808 103.0768
BSMI 28.85800 32.31923 .945 -71.0708 128.7868
BSB -32.09400 32.31923 .916 -132.0228 67.8348
BNIS
BSM 2.54000 32.31923 1.000 -97.3888 102.4688
BRIS 5.42200 32.31923 1.000 -94.5068 105.3508
BCAS 5.68800 32.31923 1.000 -94.2408 105.6168
BSMI 31.39800 32.31923 .923 -68.5308 131.3268
BSB -29.55400 32.31923 .939 -129.4828 70.3748
BRIS
BSM -2.88200 32.31923 1.000 -102.8108 97.0468
BNIS -5.42200 32.31923 1.000 -105.3508 94.5068
BCAS .26600 32.31923 1.000 -99.6628 100.1948
BSMI 25.97600 32.31923 .964 -73.9528 125.9048
BSB -34.97600 32.31923 .884 -134.9048 64.9528
BCAS
BSM -3.14800 32.31923 1.000 -103.0768 96.7808
BNIS -5.68800 32.31923 1.000 -105.6168 94.2408
BRIS -.26600 32.31923 1.000 -100.1948 99.6628
BSMI 25.71000 32.31923 .966 -74.2188 125.6388
BSB -35.24200 32.31923 .880 -135.1708 64.6868
BSMI
BSM -28.85800 32.31923 .945 -128.7868 71.0708
BNIS -31.39800 32.31923 .923 -131.3268 68.5308
BRIS -25.97600 32.31923 .964 -125.9048 73.9528
BCAS -25.71000 32.31923 .966 -125.6388 74.2188
BSB -60.95200 32.31923 .434 -160.8808 38.9768
BSB
BSM 32.09400 32.31923 .916 -67.8348 132.0228
BNIS 29.55400 32.31923 .939 -70.3748 129.4828
BRIS 34.97600 32.31923 .884 -64.9528 134.9048
BCAS 35.24200 32.31923 .880 -64.6868 135.1708
BSMI 60.95200 32.31923 .434 -38.9768 160.8808
Sumber: Dara diolah, 2017
85
Tabel Post Hoc Test Tukey HSD Lanjutan
Depe
ndent
Varia
ble
(I)
Bank
Umu
m
Syaria
h
(J)
Bank
Umu
m
Syaria
h
Mean
Difference
(I-J)
Std. Error Sig.
95% Confidence
Interval
Lower
Bound
Upper
Bound
GCG
BSM
BNIS .43000* .08593 .001 .1643 .6957
BRIS .26000 .08593 .058 -.0057 .5257
BCAS .26000 .08593 .058 -.0057 .5257
BSMI .21500 .08593 .163 -.0507 .4807
BSB .17000 .08593 .383 -.0957 .4357
BNIS
BSM -.43000* .08593 .001 -.6957 -.1643
BRIS -.17000 .08593 .383 -.4357 .0957
BCAS -.17000 .08593 .383 -.4357 .0957
BSMI -.21500 .08593 .163 -.4807 .0507
BSB -.26000 .08593 .058 -.5257 .0057
BRIS
BSM -.26000 .08593 .058 -.5257 .0057
BNIS .17000 .08593 .383 -.0957 .4357
BCAS .00000 .08593 1.000 -.2657 .2657
BSMI -.04500 .08593 .995 -.3107 .2207
BSB -.09000 .08593 .897 -.3557 .1757
BCAS
BSM -.26000 .08593 .058 -.5257 .0057
BNIS .17000 .08593 .383 -.0957 .4357
BRIS .00000 .08593 1.000 -.2657 .2657
BSMI -.04500 .08593 .995 -.3107 .2207
BSB -.09000 .08593 .897 -.3557 .1757
BSMI
BSM -.21500 .08593 .163 -.4807 .0507
BNIS .21500 .08593 .163 -.0507 .4807
BRIS .04500 .08593 .995 -.2207 .3107
BCAS .04500 .08593 .995 -.2207 .3107
BSB -.04500 .08593 .995 -.3107 .2207
BSB
BSM -.17000 .08593 .383 -.4357 .0957
BNIS .26000 .08593 .058 -.0057 .5257
BRIS .09000 .08593 .897 -.1757 .3557
BCAS .09000 .08593 .897 -.1757 .3557
BSMI .04500 .08593 .995 -.2207 .3107
Sumber: Data diolah, 2017
86
Tabel Post Hoc Test Tukey HSD Lanjutan
Depe
ndent
Varia
ble
(I)
Bank
Umu
m
Syaria
h
(J)
Bank
Umu
m
Syaria
h
Mean
Difference
(I-J)
Std. Error Sig.
95% Confidence
Interval
Lower
Bound
Upper
Bound
ROA
BSM
BNIS -.07400 .32267 1.000 -1.0717 .9237
BRIS .18000 .32267 .993 -.8177 1.1777
BCAS .23200 .32267 .978 -.7657 1.2297
BSMI -.80800 .32267 .162 -1.8057 .1897
BSB .31000 .32267 .926 -.6877 1.3077
BNIS
BSM .07400 .32267 1.000 -.9237 1.0717
BRIS .25400 .32267 .967 -.7437 1.2517
BCAS .30600 .32267 .929 -.6917 1.3037
BSMI -.73400 .32267 .243 -1.7317 .2637
BSB .38400 .32267 .837 -.6137 1.3817
BRIS
BSM -.18000 .32267 .993 -1.1777 .8177
BNIS -.25400 .32267 .967 -1.2517 .7437
BCAS .05200 .32267 1.000 -.9457 1.0497
BSMI -.98800 .32267 .053 -1.9857 .0097
BSB .13000 .32267 .998 -.8677 1.1277
BCAS
BSM -.23200 .32267 .978 -1.2297 .7657
BNIS -.30600 .32267 .929 -1.3037 .6917
BRIS -.05200 .32267 1.000 -1.0497 .9457
BSMI -1.04000* .32267 .038 -2.0377 -.0423
BSB .07800 .32267 1.000 -.9197 1.0757
BSMI
BSM .80800 .32267 .162 -.1897 1.8057
BNIS .73400 .32267 .243 -.2637 1.7317
BRIS .98800 .32267 .053 -.0097 1.9857
BCAS 1.04000* .32267 .038 .0423 2.0377
BSB 1.11800* .32267 .022 .1203 2.1157
BSB
BSM -.31000 .32267 .926 -1.3077 .6877
BNIS -.38400 .32267 .837 -1.3817 .6137
BRIS -.13000 .32267 .998 -1.1277 .8677
BCAS -.07800 .32267 1.000 -1.0757 .9197
BSMI -1.11800* .32267 .022 -2.1157 -.1203
Sumber: Data diolah, 2017
87
Tabel Post Hoc Test Tukey HSD Lanjutan
DDepen
dent
Varia
ble
(I)
Bank
Umu
m
Syaria
h
(J)
Bank
Umum
Syariah
Mean
Difference
(I-J)
Std. Error Sig.
95% Confidence
Interval
Lower
Bound
Upper
Bound
NOM
BSM
BNIS -.75000 .82814 .941 -3.3105 1.8105
BRIS .11800 .82814 1.000 -2.4425 2.6785
BCAS .85400 .82814 .903 -1.7065 3.4145
BSMI .71600 .82814 .951 -1.8445 3.2765
BSB .87800 .82814 .892 -1.6825 3.4385
BNIS
BSM .75000 .82814 .941 -1.8105 3.3105
BRIS .86800 .82814 .897 -1.6925 3.4285
BCAS 1.60400 .82814 .405 -.9565 4.1645
BSMI 1.46600 .82814 .502 -1.0945 4.0265
BSB 1.62800 .82814 .390 -.9325 4.1885
BRIS
BSM -.11800 .82814 1.000 -2.6785 2.4425
BNIS -.86800 .82814 .897 -3.4285 1.6925
BCAS .73600 .82814 .946 -1.8245 3.2965
BSMI .59800 .82814 .977 -1.9625 3.1585
BSB .76000 .82814 .938 -1.8005 3.3205
BCAS
BSM -.85400 .82814 .903 -3.4145 1.7065
BNIS -1.60400 .82814 .405 -4.1645 .9565
BRIS -.73600 .82814 .946 -3.2965 1.8245
BSMI -.13800 .82814 1.000 -2.6985 2.4225
BSB .02400 .82814 1.000 -2.5365 2.5845
BSMI
BSM -.71600 .82814 .951 -3.2765 1.8445
BNIS -1.46600 .82814 .502 -4.0265 1.0945
BRIS -.59800 .82814 .977 -3.1585 1.9625
BCAS .13800 .82814 1.000 -2.4225 2.6985
BSB .16200 .82814 1.000 -2.3985 2.7225
BSB
BSM -.87800 .82814 .892 -3.4385 1.6825
BNIS -1.62800 .82814 .390 -4.1885 .9325
BRIS -.76000 .82814 .938 -3.3205 1.8005
BCAS -.02400 .82814 1.000 -2.5845 2.5365
BSMI -.16200 .82814 1.000 -2.7225 2.3985
Sumber: Data diolah, 2017
88
Tabel Post Hoc Test Tukey HSD Lanjutan
Depe
ndent
Varia
ble
(I)
Bank
Umum
Syariah
(J) Bank
Umum
Syariah
Mean
Difference
(I-J)
Std. Error Sig.
95% Confidence
Interval
Lower
Bound
Upper
Bound
CAR
BSM
BNIS -2.26600 1.89590 .835 -8.1280 3.5960
BRIS .14200 1.89590 1.000 -5.7200 6.0040
BCAS -17.90200* 1.89590 .000 -23.7640 -12.0400
BSMI -2.55800 1.89590 .755 -8.4200 3.3040
BSB .05200 1.89590 1.000 -5.8100 5.9140
BNIS
BSM 2.26600 1.89590 .835 -3.5960 8.1280
BRIS 2.40800 1.89590 .798 -3.4540 8.2700
BCAS -15.63600* 1.89590 .000 -21.4980 -9.7740
BSMI -.29200 1.89590 1.000 -6.1540 5.5700
BSB 2.31800 1.89590 .822 -3.5440 8.1800
BRIS
BSM -.14200 1.89590 1.000 -6.0040 5.7200
BNIS -2.40800 1.89590 .798 -8.2700 3.4540
BCAS -18.04400* 1.89590 .000 -23.9060 -12.1820
BSMI -2.70000 1.89590 .713 -8.5620 3.1620
BSB -.09000 1.89590 1.000 -5.9520 5.7720
BCAS
BSM 17.90200* 1.89590 .000 12.0400 23.7640
BNIS 15.63600* 1.89590 .000 9.7740 21.4980
BRIS 18.04400* 1.89590 .000 12.1820 23.9060
BSMI 15.34400* 1.89590 .000 9.4820 21.2060
BSB 17.95400* 1.89590 .000 12.0920 23.8160
BSMI
BSM 2.55800 1.89590 .755 -3.3040 8.4200
BNIS .29200 1.89590 1.000 -5.5700 6.1540
BRIS 2.70000 1.89590 .713 -3.1620 8.5620
BCAS -15.34400* 1.89590 .000 -21.2060 -9.4820
BSB 2.61000 1.89590 .740 -3.2520 8.4720
BSB
BSM -.05200 1.89590 1.000 -5.9140 5.8100
BNIS -2.31800 1.89590 .822 -8.1800 3.5440
BRIS .09000 1.89590 1.000 -5.7720 5.9520
BCAS -17.95400* 1.89590 .000 -23.8160 -12.0920
BSMI -2.61000 1.89590 .740 -8.4720 3.2520
Sumber: Data diolah, 2017
89
5) Homogenerous Subset Test of Homogenety of Variance
Test ini dilakukan untuk mencari grup mana saja yang
terlihat, jika keenam sampel berada dalam 1 subset menunjukkan
memiliki rata-rata yang sama.
Dilihat dari tabel dibawah ini menunjukkan adanya 2 subset
yang pertama bahwa NPF BCAS, BNIS, BRIS, dan BSB berada
pada subset 1 yang berarti memiliki rata-rata yang sama.
Sedangkan pada subset 2 NPF BSM dan BSMI menunjukan kedua
Bank Umum Syariah tersebut memiliki rata-rata yang sama.
Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa kelima rasio NPF tidak
sama. Dengan demikian, rasio NPF yang berpengaruh terhadap
tingkat kesehatan bank hanya NPF BCAS, BNIS, BRID, BSB, dan
BSMI.
Tabel 4. 15 Subset NPF
Bank Umum Syariah N Subset for alpha = 0.05
1 2
Tukey
HSDa
BCAS 5 .3120
BNIS 5 2.8420
BRIS 5 4.0460
BSB 5 4.3600
BSM 5 5.9900 5.9900
BSMI 5 11.8620
Sig. .092 .076
Sumber: Data diolah, 2017
Sedangkan pada tabel dibawah ini keenam Bank Umum
Syariah berada pada 1 subset yang sama, artinya memiliki rata-rata
90
yang sama antara keenam variabel FDR dimasing-masing Bank
Umum Syariah dengan nilai total signifikan 0.434.
Tabel 4. 16 Subest FDR
Bank Umum Syariah N
Subset for alpha =
0.05
1
Tukey
HSDa
BSMI 5 41.6380
BCAS 5 67.3480
BRIS 5 67.6140
BSM 5 70.4960
BNIS 5 73.0360
BSB 5 102.5900
Sig. .434
Sumber: Data Sekunder diolah, 2017
Pada tabel dibawah ini menunjukan bahwa rasio GCG
dibagi menajadi 2 subset. Pada subset 1 GCG BNIS, BRIS, BCAS,
BSMI, dan BSB memiliki rata-rata yang sama. Sedangkan pada
subset 2 GCG BRIS, BCAS, BSMI, BSB dan BSM memiliki rata-
rata yang sama. Dari hasil penelitian tersebut dapat ditarik
kesimpulan bahwa hanya GCG BNIS dan BSM yang rata-ratanya
berpengaruh terhadap tingkat kesehatan bank.
Tabel 4. 17 Subset GCG
Bank Umum Syariah N Subset for alpha = 0.05
1 2
Tukey
HSDa
BNIS 5 1.3500
BRIS 5 1.5200 1.5200
BCAS 5 1.5200 1.5200
BSMI 5 1.5650 1.5650
BSB 5 1.6100 1.6100
91
BSM 5 1.7800
Sig. .058 .058
Sumber: Data diolah, 2017
Pada tabel dibawah ini menunjukkan hasil dari subset ROA
yang membagi kedalam 2 kelompok dimana, pada subset ROA
BSB, BCAS, BRIS, BSM, dan BNIS memiliki rata-rata yang sama.
Sedangkan pada subset 2 hanya ROA BSM, BNIS, dan BSMI yang
memiliki rata-rata yang sama. Jadi dari hasil penelitian tersebut
dapat diambil kesimpulan, bahwa hanya ROA BSB, BCAS dan
BSMI yang memiliki pengaruh rata-rata signfikan terhadap tingkat
kesehatan bank. masing-masing kelompok memiliki nilai subset
0.837 dan 0.053 yang menunjukkan bahwa ada perbedaan yang
cukup signifikan.
Tabel 4. 18 Subset ROA
Bank Umum
Syariah N
Subset for alpha = 0.05
1 2
Tukey
HSDa
BSB 5 .4160
BCAS 5 .4940
BRIS 5 .5460 .5460
BSM 5 .7260 .7260
BNIS 5 .8000 .8000
BSMI 5 1.5340
Sig. .837 .053
Sumber: Data Sekunder diolah, 2017
Pada tabel dibawah ini rasio NOM menunjukkan bahwa
keenam sampel memiliki rata-rata yang sama dan berada pada
subset yang sama dengan nilai signifikan 0.390.
92
Tabel 4. 19 Subset NOM
Bank Umum
Syariah N
Subset for alpha = 0.05
1
Tukey
HSDa
BSB 5 .6020
BCAS 5 .6260
BSMI 5 .7640
BRIS 5 1.3620
BSM 5 1.4800
BNIS 5 2.2300
Sig. .390
Sumber: Data Sekunder diolah, 2017
Pada tabel dibawah ini rasio CAR menunjukan adanya
perbedaan antara keenam kelompok Bank Umum Syariah. Hal
tersebut dapat dilihat dari adanya 2 kelompok subset, dimana pada
subset 1 menunjukkan hasil CAR BRIS, BSB, BSM, BNIS, dan
BSMI memiliki rata-rata yang sama. Sedangkan pada subset 2
hanya BCAS yang memiliki pengaruh rata-rata yang sama. Jadi,
dapat ditarik kesimpulan bahwa CAR keenam Bank Umum
Syariah memiliki pengaruh rata-rata yang signifikan terhadap
tingkat kesehatan bank.
Tabel 4. 20 Subset CAR
Bank Umum
Syariah N
Subset for alpha = 0.05
1 2
Tukey
HSDa
BRIS 5 13.7760
BSB 5 13.8660
BSM 5 13.9180
BNIS 5 16.1840
BSMI 5 16.4760
BCAS 5 31.8200
Sig. .713 1.000
Sumber: Data diolah, 2017
93
3. Pembahasan Analisis Tingkat Kesehatan Bank Umum Syariah
a. Tingkat Kesehatan Bank Umum Syariah ditinjau dari Aspek Risk
Profile
Berdasarkan hasil pengujian tingkat kesehatan bank terhadap
hipotesis 1, dimana hasil uji melalui One-way Anova pada faktor Risk
Profile Non Performing Financing (NPF) menunjukkan hasil bahwa
keenam rasio NPF tersebut tidak memiliki rata-rata yang sama. Hal
tersebut ditunjukkan oleh angka siginifikan sebesar 0.000. sedangkan
dalam hasil analisis judgement dapat diketahui bahwa NPF BCAS
menunjukkan angka yang lebih rendah dari bank lainnya. rendahnya
NPF menjadikkan suatu kemampuan suatu bank dalam menciptakan
pendapatan operasional yang lebih tinggi, karena pembiayaan
bermasalah yang rendah. Hal ini selaras dengan penelitian yang
dilakukan oleh Anggun Wahyuni (2016) dengan judul “Analisis
Perbandingan Kinerja Keuangan Perbankan ASEAN” yang
menyatakan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan dari indikator
risk profile NPF antara 3 Perbankan Syariah di ASEAN.
Sedangkan rasio FDR menunjukkan nilai signifikan sebesar
0.631 yang artinya rata-rata FDR keenam Bank Umum Syariah
tersebut sama. Hasil dari pengujian hipotesis 2 ini yaitu H0 diterima
dan menolak H2, yaitu memiliki rata-rata yang sama antara keenam
Bank Umum Syariah. Hal ini selaras dengan penelitian yang dilakukan
oleh Sita Ayu Hidayatika (2016) dengan judul “Analisis Perbedaan
94
Tingkat Kesehatan Bank Konvensional dengan Menggunakan Metode
RGEC”.
b. Tingkat Kesehatan Bank Umum Syariah ditinjau dari Aspek Good
Corporate Governance
Hasil pengujian hipotesis 3 melali hasil uji One-way Anova
menunjukkan bahwa keenam Bank Umum Syariah tersebut berada
dalam posisi kesehatan yang stabil. Rasio GCG menunjukkan hasil H3
ditolak sehingga dapat dikatakan bahwa, keenam Bank Umum
Syariah tersebut tidak memiliki rata-rata yang sama. Hal tersebut
ditunjukkan dengan nilai signifikan sebesar 0.002. Sedangkan pada
hasil uji secara judgement menyatakan bahwa GCG keenam bank
masih berada dalam posisi sehat. Hal tersebut selaras dengan
penelitian yang dilakukan oleh Silfiya Meithofani (2015) dengan
judul “Pengaruh Tingkat Kesehatan Bank dengan Metode Risk
Profile, Good Corporate Governance, Earnings, and Capital (RGEC)
Terhadap Profitabilitas Bank Umum Syariah di Indonesia Periode
Tahun 2011-2014”.
c. Tingkat Kesehatan Bank Umum Syariah ditinjau dari Aspek
Earnings
Hasil pengujian hipotesis 4 menunjukkan bahwa rasio ROA
menolak H0 dan menerima H4, yang artinya keenam rata-rata ROA
Bank Umum Syariah tersebut memiliki nilai rata-rata yang berbeda.
BSMI memiliki nilai rata-rata ROA tertinggi dengan nilai sebesar
1.5340, kemudian BNIS, BSM, BRIS, BCAS dan BSB. Tingkat rata-
95
rata tersebut juga sesuai dengan hasil analisa judgement. Hal tersebut
juga selaras dengan hasil penelitian oleh Anggun Wahyuni (2016)
dengan judul “Analisis Perbandingan Kinerja Keuangan Perbankan
ASEAN” yang menyatakan bahwa tingginya ROA menunjukkan bahwa
aktiva bank yang telah digunakan dengan optimal untuk memperoleh
pendapatan bank, sehingga setiap bank dapat mempunyai kemampuan
yang lebih baik dalam menghasilkan keuntngan dari total aktiva yang
dimiliki.
Sedangkan hasil pengujian hipotesis 5 menunjukkan bahwa H0
diterima dan menolak H5, yang memiliki arti bahwa keenam Bank
Umum Syariah tersebut memiliki rata-rata NOM yang sama. Hal
tersebut selaras dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Asri
Karnita Sari (2015) dengan judul “Analisis Perbandingan Tingkat
Kesehatan Bank Antara Bank Nasional, Bank Campuran, dan Bank
Asing dengan Menggunakan Pendekatan RGEC”.
d. Tingkat Kesehatan Bank Umum Syariah ditinjau dari Aspek
Capital
Hasil pengujian hipotesis 6 menunjukkan bahwa menerima H6,
yaitu rata-rata indikator Capital Adequency Ratio (CAR) keenam Bank
Umum Syariag tersebut tidak sama. Sedangkan hasil rata-rata
tertingginya diraih oleh BCAS. Hal tersebut selaras dengan penelitian
oleh Sita Ayu (2016) dengan judul “Analisis Perbedaan Tingkat
Kesehatan Bank Konvensional dengan Menggunakan Metode RGEC”
96
yang menyatakan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan dari rata-
rata indikator CAR.
97
BAB V
PENUTUP
A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah dikemukakan
peneliti, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil analisis tingkat kesehatan dengan metode Risk Profile, Good
Corporate Governance, Earnings, and Capital (RGEC) pada Bank Umum
Syariah di Indonesia periode 2012-2016 adalah sebagai berikut:
a. Tingkat kesehatan BSM dari tahun 2012-2013 berada dalam posisi
sehat, sedangkan pada tahun 2014-2016 berada dalam posisi cukup
sehat. Sedangkan tingkat kesehatan BNIS pada tahun 2012 berada
pada posisi sehat, lalu ditahun 2013 berubah menjadi sangat sehat.
pada tahun 2014 mengalami penurunan menjadi cukup sehat dan pada
tahun 2015-2016 kembali berubah menjadi sehat.
BRIS mengalami tingkat kesehatan yang stabil yaitu pada
posisi sehat kecuali pada tahun 2014 sempat mengalami perubahan
menjadi cukup sehat. BCAS mengalami tingkat kesehatan yang cukup
fluktuatif, 2012-2013 berada diposisi sehat dan sangat sehat, kemudian
pada tahun 2014 berada diposisi cukup sehat dan berubah kembali
menjadi sangat sehat ditahun 2015. Pada tahun 2016 BCAS berubah
kembali kedalam kondisi sehat.
BSMI dari tahun 2012-2016 berada dalam posisi stabil yaitu
sehat, kecuali pada tahun 2015 mengalami penurunan menjadi cukup
98
sehat. Terakhir tingkat kesehatan untuk BSB berada dalam posisi
cukup sehat dari tahun 2012-2014 lalu berubah menjadi kurang sehat
pada tahun 2015. Perubahan itu kemudian diperbaiki kedalam posisi
sehat pada tahun 2016.
2. Hasil dari analisis tingkat kesehatan dengan menggunakan metode Risk
Profile, Good Corporate Governance, Earnings, and Capital (RGEC) ini
menunjukkan urutan peringkat dari Bank Umum Syarih dari yang paling
baik, adalah sebagai berikut:
a. BCA Syariah
b. BNI Syariah
c. BRI Syariah
d. Bank Mega Syariah
e. Bank Syariah Mandiri
f. Bank Syariah Bukopin
3. Hasil analisis tingkat kesehatan Bank Umum Syariah dengan
menggunakan uji statistik maka dapat disimpulkan bahwa rata-rata pada
indikator Non Performing Financing (NPF) keenam Bank Umum Syariah
di Indonesia tidak sama. Kemudian dalam indikator Finance to Deposit
Ratio (FDR) menunjukkan bahwa rata-rata keenam Bank Umum Syariah
sama.
Hasil uji indikator Good Corporate Governance menunjukkan
bahwa rata-rata keenam Bank Umum Syariah di Indonesia tidak sama.
99
Kemudian rata-rata dari indikator Return On Assets (ROA) antara kinerja
keuangan keenam Bank Umum Syariah di Indonesia tidak sama.
Dalam hasil uji indikator Net Operating Margin (NOM) antara
kinerja keuangan keenam Bank Umum Syariah di Indonesia dinyatakan
memiliki rata-rata sama. Sedangkan hasil uji indikator Capital Adequency
Ratio (CAR) menyatakan bahwa rata-rata keenam Bank Umum Syariah
tidak sama.
B. Saran
Berdasarkan kesimpulan yang telah diuraikan, maka peneliti mencoba
mengemukakan saran yang mungkin dapat bermanfaat seperti berikut:
1. Bagi industri perbankan syariah yang bersangkutan untuk dapat selalu
memperbaiki dan mempertahankan kinerja yang sudah baik, serta dapat
terus meningkatkan dengan berbagai macam upaya seperti membuat tata
kelola perusahaan menjadi lebih baik lagi, mengelola aset perusahaan
dengan baik, serta menjaga kesehatan kinerja perusahaannya untuk
memperoleh kinerja keuangan yang optimal dan stabil, selain itu juga
untuk meningkatkan tingkan kepercayaan dan loyalitas nasabah kepada
perusahaan.
a. Bagi masyarakat atau nasabah bank syariah, penelitian ini
diharapkan dapat menjadi referensi atau sumber informasi yang
dapat dijadikan sebagai acuan dalam menilai kinerja keuangan
perbankan syariah untukmembuat suatu keputusan perbankan syariah
mana yang terbaik dan optimal dalam pengelolaan dana nasabahnya.
100
2. Bagi akademisi semoga penelitian ini memberikan bukti yang empiris
terkait faktor-faktor yang memperngaruhi tingkat kesehatan suatu bank
syariah. Penelitian ini diharapkan dapat dijadikan sebagai referensi untuk
penelitian selanjutnya, dengan mengembangkan materi serta
menambahkan variabel-variabel lain yang mungkin dapat mempengaruhi
tingkat kesehehatan suatu bank syariah. Demi perkembangan ilmu
pengetahuan pada sektor perbankan khususnya syariah yang masih
berkembang sampai saat ini.
101
DAFTAR PUSTAKA
Abdillah, S. M. (2015). Pengaruh Tingkat Kesehatan Bank dengan Metode RGEC
Terhadap Profitabilitas bank Umum Syariah di Indonesia Periode Tahun
2011-2014. Skripsi: Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Ali, Herni, dan Miftahurrohman. (2016). Determinan yang Mempengaruhi
Pembiayaan Murabahah pada Perbankan Syariah di Indonesia. Jurnal
Esensi: Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, Volume 6
(1).
Bank Indonesia. (1991). Surat Edaran Bank IndonesiaNo.23/21/BPPP.
Bank Indonesia. (2004). Surat Edaran Bank Indonesia No.6/23/DPNP.
Bank Indonesia. (2011). Surat Edaran Bank Indonesia No.13/24/DPNP.
Bank Indonesia. (2011). Peraturan Bank Indonesia No.13/1/PBI/2011. Tentang
Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum.
Claessens, S. (2003). Corporate Governance and Development. Focus.
Ghozali, I. (2009). Ekonometrika (Teori, konsep dan aplikasi dengan SPSS 17).
Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hasan, H. A., Suhadak, dan Sulasmiyati, S. (2016). Analisis Asean Banking
Integration Framework (ABIF) Untuk Kinerja Perbankan di ASEAN (Studi
Perbankan pada Filipina, Indonesia, Malaysia, Singapura, dan Thailand
Tahun 2012-2014). Jurnal Administrasi Bisnis: Universitas Brawijaya
Malang, 19.
Hasanah, Nur. (2013). Analisis Pengaruh Mekanisme Good Corporate
Governance Terhadap Kinerja Perbankan. Skripsi: Universitas Islam
Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
102
Hidayatika, S. A. (2016). Analisis Perbedaan Tingkat Kesehatan Bank
Konvensional dengan Menggunakan Metode RGEC (Studi pada Bank
Konvensional yang Listing di BEI 2011-2014. Skripsi: Universitas Islam
Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang.
Ihsan, Dwi Nur'aini, dan Kartika, Sharfina Putri. (2015). Potensi Kebangkrutan
Pada Sektor Perbankan Syariah untuk Menghadapi Perubahan
Lingkungan Bisnis. Jurnal Etikonomi: Universitas Islam Negeri Syarif
Hidayatullah Jakarta, Volume 14 (2).
Ikatan Bankir Indonesia. (2015). Manajemen Risiko 1. Jakarta Pusat: PT
Gramedia Pustaka Utama.
Ismail, R., dan Rivai, V. (2013). Islamic Risk Management For Islamic Bank.
Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.
Mandasari, Jayanti. (2015). Analisis Kinerja Keuangan dengan Pendekatan
Metode RGEC pada Bank BUMN Periode 2012-2013. Jurnal: Ilmu
Administrasi Bisnis. Volume 3 (2).
Kasmir. (2015). Manajemen Perbankan. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Marsuki, Marwanto., Pahlevi, C., dan Pono, M. (2012). Perbandingan Kinerja
Keuangan Bank Pemerintah dan Bank Swasta Nasional. Jurnal Analisis,
Volume 1 (1). 66.
Muhammad. (2005). Manajemen Bank Syariah. Yogyakarta: UPP AMP YKPN.
Otoritas Jasa Keuangan. (2017). Statistik Perbankan Syariah. Jakarta: Otoritas
Jasa Keuangan Republik Indonesia.
Oyerinde, A. A. (2014). Corporate Governance and Bank Performance in
Nigeria: Further Evidence from Nigeria. International Journal of Business
and Management, Volume 9 (8).
103
Pasaribu, Lolita Yuliarty. (2016). Pengaruh Intellectual Capital dan Good
Coporate Governance Terhadap Kinerja Keuangan Bank Umum Syariah.
Skripsi: Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Purnamawati, I. G. (2014). Analisis Komparatif Kinerja Keuangan Perbankan
ASEAN Setelah Krisis Global. Jurnal Keuangan dan Perbankan:
Universitas Pendidikan Ganesha, Volume 18 (2). 294.
Rama, Ali, dan Novela, Yela. (2015). Shariah Governance dan Kualitas Tata
Kelola Perbankan Syariah. Jurnal Signifikan: Universitas Islam Negeri
Syarif Hidayatullah Jakarta, Volume 4 (2).
Rustam, B. R. (2013). Manajemen Resiko Perbankan Syariah di Indonesia.
Jakarta Selatan: Salemba.
Saharuddin, Desmadi. (2015). Pembayaran Ganti Rugi pada Asuransi Syariah.
Jakarta: Prenada Media Group.
Saharuddin, Desmadi, dan Ali, Rama. (2017). Currency System and It’s Impact
On Economic Stability. Jurnal Al-Iqtishad: Universitas Islam Negeri Syarif
Hidayatullah Jakarta, Volume 9 (2).
Sari, A. K. (2015). Analisis Perbandingan Tingkat Kesehatan Bank Antara Bank
Nasional, Bank Campuran dan Bank Asing Dengan Menggunakan
Pendekatan Rgec (Studi Pada Bank Umum Dengan Modal Inti Diatas 5
Triliun Rupiah). Jurnal Ilmiah: Universitas Brawijaya Malang, 6.
Sarwono, J. (2015). Rumus-Rumus Populer dalam SPSS 22 untuk Riset Skripsi.
Yogyakarta: C.V Andi.
Sudarsono, H. (2008). Bank dan Lembaga Keuangan Syariah. Yogyakarta:
EKONISIA.
Sugiarti, W. (2012). Analisis Kinerja Keuangan dan Prediksi Tingkat.Jurnal
Akuntansi: Universitas Gunadarma, 6.
104
Sugiyono. (2009). Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif. Bandung: CV.
Alfabeta.
Syardiana, G., Rodoni, Ahmad., dan Putri, Z. E. (2015). Pengaruh Investment
Opportunity Set, Struktur Modal, Pertumbuhan Perusahaan, dan Return
On Asset terhadap Nilai Perusahaan. Jurnal Akuntabilitas: Universitas
Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta. Volume 8 (1).
Tarmizi, Achmad, dan Kusuno, Willyanto Kartiko. (2003). Analisis Rasio-Rasio
Keuangan sebagaio Indikator dalam Memprediksi Potensi Kebangkrutan
Perbankan di Indonesia. Media Ekonomi & Bisnis. Vo.XV. No.1. Juni
2003.
Umam, K. (2013). Manajemen Perbankan Syariah. Bandung: Pustaka Setia.
Umiyati, dan Faly, Q. P. (2015). Pengukuran Kinerja Bank Syariah dengan
Metode RGEC. Jurnal Akuntansi dan Keuangan Islam: Universitas Islam
Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, 186.
Usman, R. (2012). Aspek Hukum Perbankan Syariah di Indonesia. Jakarta: Sinar
Grafika.
Wahyuni, A. (2016). Analisis Perbandingan Kinerja Keuangan Perbankan Asean
(Studi Pada Bank Umum Indonesia, Thailand Dan Filipina). Jurnal
Nominal, Volume 5 (2): Universitas Negeri Yogyakarta, 13.
Wirawan, R. Y. (2013). Analisis Tingkat Kesehatan Keuangan Terhadap
Pertumbuhan Laba Pada Perusahaan BUMN Sektor Perbankan di
Indonesia. Skripsi: Universitas Hasanuddin Makassar.
www.bi.go.id (25 Maret 2017)
www.brisyariah.co.id (25 Maret 2017)
www.bnisyariah.co.id (25 Maret 2017)
105
www.bcasyariah.co.id (25 Maret 2017)
www.megasyariah.co.id (25 Maret 2017)
www.syariahmandiri.co.id (25 Maret 2017)
www.syariahbukopin.co.id (25 Maret 2017)
106
LAMPIRAN
Lampiran 1: Data Perhitungan Variabel Penelitian Variabel NPF
NPF
BUS Tahun Rata-Rata NPF PK Keterangan
BCAS
2012 0.10 1 Sangat Sehat
2013 0.02 1 Sangat Sehat
2014 0.03 1 Sangat Sehat
2015 0.71 1 Sangat Sehat
2016 0.70 1 Sangat Sehat
BSMI
2012 17.62 5 Tidak Sehat
2013 18.74 5 Tidak Sehat
2014 15.38 5 Tidak Sehat
2015 4.62 2 Sehat
2016 3.95 2 Sehat
BSM
2012 3.75 1 Sangat Sehat
2013 4.59 2 Sehat
2014 8.00 2 Sehat
2015 7.21 3 Cukup Sehat
2016 6.40 4 Kurang Sehat
BSB
2012 4.56 2 Sehat
2013 4.99 2 Sehat
2014 3.41 2 Sehat
2015 4.93 2 Sehat
2016 3.91 2 Sehat
BRIS
2012 3.02 2 Sehat
2013 2.38 2 Sehat
2014 4.79 2 Sehat
2015 5.04 3 Cukup Sehat
2016 5.00 3 Cukup Sehat
BNIS
2012 2.67 2 Sehat
2013 3.11 2 Sehat
2014 2.52 2 Sehat
2015 2.52 2 Sehat
2016 3.39 2 Sehat
Sumber: Data diolah, 2017
107
Variabel FDR
FDR
BUS Tahun Rata-Rata FDR PK Keterangan
BCAS
2012 50.66 1 Sangat Sehat
2013 50.52 1 Sangat Sehat
2014 59.24 1 Sangat Sehat
2015 79.85 2 Sehat
2016 96.47 3 Cukup Sehat
BSMI
2012 0.77 1 Sangat Sehat
2013 0.43 1 Sangat Sehat
2014 22.74 1 Sangat Sehat
2015 89.62 3 Cukup Sehat
2016 94.63 3 Cukup Sehat
BSM
2012 53.37 1 Sangat Sehat
2013 42.40 1 Sangat Sehat
2014 54.37 1 Sangat Sehat
2015 98.00 3 Cukup Sehat
2016 104.34 4 Kurang Sehat
BSB
2012 27.23 1 Sehat
2013 31.52 1 Sehat
2014 49.31 1 Sehat
2015 198.75 5 Tidak Sehat
2016 206.14 5 Tidak Sehat
BRIS
2012 40.54 1 Sehat
2013 47.74 1 Sehat
2014 41.17 1 Sehat
2015 100.74 4 Kurang Sehat
2016 107.88 4 Kurang Sehat
BNIS
2012 37.51 1 Sangat Sehat
2013 33.41 1 Sangat Sehat
2014 34.80 1 Sangat Sehat
2015 130.15 5 Tidak Sehat
2016 130.11 5 Tidak Sehat
Sumber: Data diolah, 2017
108
Variabel GCG
GCG
BUS Tahun Rata-Rata GCG PK Keterangan
BCAS
2012 1.400 1 Sangat Baik
2013 1.350 1 Sangat Baik
2014 1.850 2 Baik
2015 1.500 1 Sangat Baik
2016 1.500 1 Sangat Baik
BSMI
2012 1.600 2 Baik
2013 1.600 2 Baik
2014 1.400 1 Sangat Baik
2015 1.575 2 Baik
2016 1.650 2 Baik
BSM
2012 1.850 1 Sangat Baik
2013 1.850 2 Baik
2014 1.575 2 Baik
2015 1.600 2 Baik
2016 1.600 2 Baik
BSB
2012 1.850 2 Sehat
2013 1.600 2 Baik
2014 1.850 2 Baik
2015 1.600 2 Baik
2016 1.600 2 Baik
BRIS
2012 1.400 1 Sangat Baik
2013 1.350 1 Sangat Baik
2014 1.850 2 Baik
2015 1.500 1 Sangat Baik
2016 1.500 1 Sangat Baik
BNIS
2012 1.250 1 Sangat Baik
2013 1.300 1 Sangat Baik
2014 1.400 1 Sangat Baik
2015 1.400 1 Sangat Baik
2016 1.400 1 Sangat Baik
Sumber: Data diolah, 2017
109
Variabel ROA
ROA
BUS Tahun Rata-Rata ROA PK Keterangan
BCAS
2012 0.39 4 Kurang Sehat
2013 0.62 3 Cukup Sehat
2014 0.34 4 Kurang Sehat
2015 0.52 3 Cukup Sehat
2016 0.60 3 Cukup Sehat
BSMI
2012 2.70 1 Sangat Sehat
2013 1.81 2 Sehat
2014 1.29 2 Sehat
2015 -0.20 5 Tidak Sehat
2016 2.07 1 Sangat Sehat
BSM
2012 1.41 2 Sehat
2013 1.05 3 Cukup Sehat
2014 0.47 4 Kurang Sehat
2015 0.33 4 Kurang Sehat
2016 0.37 4 Kurang Sehat
BSB
2012 0.41 4 Kurang Sehat
2013 0.54 3 Cukup Sehat
2014 0.16 4 Kurang Sehat
2015 0.40 4 Kurang Sehat
2016 0.57 3 Cukup Sehat
BRIS
2012 0.70 3 Cukup Sehat
2013 0.87 3 Cukup Sehat
2014 0.09 4 Kurang Sehat
2015 0.47 4 Kurang Sehat
2016 0.60 3 Cukup Sehat
BNIS
2012 0.76 3 Cukup Sehat
2013 0.88 3 Cukup Sehat
2014 0.69 3 Cukup Sehat
2015 0.85 3 Cukup Sehat
2016 0.82 3 Cukup Sehat
Sumber: Data diolah, 2017
110
Variabel NOM
NOM
BUS Tahun Rata-Rata NOM PK Keterangan
BCAS
2012 0.50 5 Tidak Sehat
2013 0.65 5 Tidak Sehat
2014 0.47 5 Tidak Sehat
2015 1.19 4 Kurang Sehat
2016 0.32 5 Tidak Sehat
BSMI
2012 2.70 2 Sehat
2013 1.85 3 Cukup Sehat
2014 0.35 5 Tidak Sehat
2015 1.06 4 Kurang Sehat
2016 -2.14 5 Tidak Sehat
BSM
2012 2.13 2 Sehat
2013 1.12 3 Cukup Sehat
2014 0.41 5 Tidak Sehat
2015 1.13 3 Cukup Sehat
2016 2.61 2 Sehat
BSB
2012 0.51 5 Tidak Sehat
2013 1.00 4 Kurang Sehat
2014 0.23 5 Tidak Sehat
2015 0.70 5 Tidak Sehat
2016 0.57 5 Tidak Sehat
BRIS
2012 0.01 5 Tidak Sehat
2013 0.78 5 Tidak Sehat
2014 0.09 5 Tidak Sehat
2015 2.52 2 Sehat
2016 3.41 1 Sangat Sehat
BNIS
2012 0.83 5 Tidak Sehat
2013 1.04 4 Kurang Sehat
2014 0.82 5 Tidak Sehat
2015 4.93 1 Sangat Sehat
2016 3.53 1 Sangat Sehat
Sumber: Data diolah, 2017
111
Variabel CAR
CAR
BUS Tahun Rata-Rata CAR PK Keterangan
BCAS
2012 37.84 1 Sangat Sehat
2013 26.43 1 Sangat Sehat
2014 27.07 1 Sangat Sehat
2015 30.01 1 Sangat Sehat
2016 37.75 1 Sangat Sehat
BSMI
2012 12.66 1 Sangat Sehat
2013 13.05 1 Sangat Sehat
2014 16.59 1 Sangat Sehat
2015 17.18 1 Sangat Sehat
2016 22.90 1 Sangat Sehat
BSM
2012 13.22 1 Sangat Sehat
2013 11.69 2 Sehat
2014 13.50 1 Sangat Sehat
2015 15.29 1 Sangat Sehat
2016 15.63 1 Sangat Sehat
BSB
2012 13.66 1 Sangat Sehat
2013 14.48 1 Sangat Sehat
2014 14.85 1 Sangat Sehat
2015 12.95 1 Sangat Sehat
2016 13.65 1 Sangat Sehat
BRIS
2012 13.05 1 Sangat Sehat
2013 13.20 1 Sangat Sehat
2014 13.72 1 Sangat Sehat
2015 13.00 1 Sangat Sehat
2016 15.91 1 Sangat Sehat
BNIS
2012 16.82 1 Sangat Sehat
2013 16.45 1 Sangat Sehat
2014 16.99 1 Sangat Sehat
2015 15.27 1 Sangat Sehat
2016 15.39 1 Sangat Sehat
Sumber: Data diolah, 2017
112
Lampiran 2: Data Variabel RGEC & Peringkat Komposit
Nama
Perusahaan Tahun
Risk Profile GCG
Earnings CAR RGEC PK Ket
NPF FDR ROA NOM
BSM
2012 2 1 2 2 2 1 1.625 2 Sehat
2013 2 1 2 3 3 1 2.125 2 Sehat
2014 3 1 2 4 5 1 3 3 Cukup Sehat
2015 4 3 2 4 3 1 2.875 3 Cukup Sehat
2016 4 4 2 4 2 1 2.75 3 Cukup Sehat
BNIS
2012 2 1 1 3 5 1 1.625 2 Sehat
2013 2 1 1 3 4 1 1.5 1 Sangat Sehat
2014 2 1 2 3 5 1 2.625 3 Cukup Sehat
2016 2 5 1 3 1 1 1.625 2 Sehat
BRIS
2012 2 1 1 3 5 1 1.625 2 Sehat
2013 2 1 1 3 5 1 1.625 2 Sehat
2014 2 1 2 4 5 1 2.875 3 Cukup Sehat
2015 3 4 1 4 2 1 1.875 2 Sehat
2016 3 4 1 3 1 1 1.625 2 Sehat
BCAS
2012 1 1 1 4 5 1 1.625 2 Sehat
2013 1 1 1 3 5 1 1.5 1 Sangat Sehat
2014 1 1 2 4 5 1 2.75 3 Cukup Sehat
2015 1 2 1 3 4 1 1.5 1 Sangat Sehat
2016 1 3 1 3 5 1 1.75 2 Sehat
BMSI
2012 5 1 2 1 2 1 1.75 2 Sehat
2013 5 1 2 2 3 1 2.25 2 Sehat
2014 5 1 1 2 5 1 1.875 2 Sehat
2015 2 3 2 5 4 1 3.125 3 Cukup Sehat
2016 2 3 1 1 5 1 1.625 2 Sehat
BSB
2012 2 1 2 4 5 1 2.875 3 Cukup Sehat
2013 2 1 2 3 4 2 2.625 3 Cukup Sehat
2014 2 1 2 4 5 1 2.875 3 Cukup Sehat
2015 2 5 2 4 5 1 3.375 4 Kurang Sehat
2016 4 5 1 3 5 1 2.375 2 Sehat Sumber: Data diolah, 2017
113
Lampiran 3: Uji Analisis Statistik
Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
NPF FDR GCG ROA NOM CAR
N 30 30 30 30 30 30
Normal Parametersa,b
Mean 4.9020 70.4537 1.5575 .7527 1.1773 17.6733
Std.
Deviati
on
4.64786 49.8650
9 .17946 .59968
1.3306
3 7.07960
Most Extreme
Differences
Absolut
e .288 .193 .143 .216 .230 .328
Positive .288 .193 .143 .216 .230 .328
Negativ
e -.147 -.103 -.115 -.140 -.157 -.206
Test Statistic .288 .193 .143 .216 .230 .328
Asymp. Sig. (2-tailed) .000c .006
c .119
c .001
c .000
c .000
c
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
Uji Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
NPF 30 .02 18.74 4.9020 4.64786
FDR 30 .43 206.14 70.4537 49.86509
GCG 30 1.25 1.85 1.5575 .17946
ROA 30 -.20 2.70 .7527 .59968
NOM 30 -2.14 4.93 1.1773 1.33063
CAR 30 11.69 37.84 17.6733 7.07960
Valid N (listwise) 30
Uji Homogenety of Variances
Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
NPF 35.838 5 24 .000
FDR 17.415 5 24 .000
GCG .833 5 24 .539
ROA 4.803 5 24 .003
114
NOM 5.163 5 24 .002
CAR 7.675 5 24 .000
Uji One-way Anova
ANOVA
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
NPF Between
Groups 379.818 5 75.964 7.391 .000
Within
Groups 246.657 24 10.277
Total 626.474 29
FDR Between
Groups 9437.328 5 1887.466 .723 .613
Within
Groups 62671.975 24 2611.332
Total 72109.303 29
GCG Between
Groups .491 5 .098 5.319 .002
Within
Groups .443 24 .018
Total .934 29
ROA Between
Groups 4.182 5 .836 3.213 .023
Within
Groups 6.247 24 .260
Total 10.429 29
NOM Between
Groups 10.198 5 2.040 1.190 .344
Within
Groups 41.149 24 1.715
Total 51.347 29
CAR Between
Groups 1237.837 5 247.567 27.550 .000
Within
Groups 215.666 24 8.986
Total 1453.503 29
115
Post Hoc Test
Multiple Comparisons
Dependent Variable
(I) Bank
Umum
Syariah
(J) Bank
Umum
Syariah
Mean Difference
(I-J) Std. Error Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound
NPF Tukey HSD BSM BNIS 3.14800 2.02755 .635 -3.1210 9.4170
BRIS 1.94400 2.02755 .926 -4.3250 8.2130
BCAS 5.67800 2.02755 .092 -.5910 11.9470
BSMI -5.87200 2.02755 .076 -12.1410 .3970
BSB 1.63000 2.02755 .964 -4.6390 7.8990
BNIS BSM -3.14800 2.02755 .635 -9.4170 3.1210
BRIS -1.20400 2.02755 .990 -7.4730 5.0650
BCAS 2.53000 2.02755 .809 -3.7390 8.7990
BSMI -9.02000* 2.02755 .002 -15.2890 -2.7510
BSB -1.51800 2.02755 .973 -7.7870 4.7510
BRIS BSM -1.94400 2.02755 .926 -8.2130 4.3250
BNIS 1.20400 2.02755 .990 -5.0650 7.4730
BCAS 3.73400 2.02755 .460 -2.5350 10.0030
BSMI -7.81600* 2.02755 .009 -14.0850 -1.5470
BSB -.31400 2.02755 1.000 -6.5830 5.9550
BCAS BSM -5.67800 2.02755 .092 -11.9470 .5910
BNIS -2.53000 2.02755 .809 -8.7990 3.7390
BRIS -3.73400 2.02755 .460 -10.0030 2.5350
BSMI -11.55000* 2.02755 .000 -17.8190 -5.2810
BSB -4.04800 2.02755 .373 -10.3170 2.2210
BSMI BSM 5.87200 2.02755 .076 -.3970 12.1410
BNIS 9.02000* 2.02755 .002 2.7510 15.2890
BRIS 7.81600* 2.02755 .009 1.5470 14.0850
BCAS 11.55000* 2.02755 .000 5.2810 17.8190
BSB 7.50200* 2.02755 .013 1.2330 13.7710
BSB BSM -1.63000 2.02755 .964 -7.8990 4.6390
BNIS 1.51800 2.02755 .973 -4.7510 7.7870
BRIS .31400 2.02755 1.000 -5.9550 6.5830
BCAS 4.04800 2.02755 .373 -2.2210 10.3170
BSMI -7.50200* 2.02755 .013 -13.7710 -1.2330
116
Bonferroni BSM BNIS 3.14800 2.02755 1.000 -3.4585 9.7545
BRIS 1.94400 2.02755 1.000 -4.6625 8.5505
BCAS 5.67800 2.02755 .149 -.9285 12.2845
BSMI -5.87200 2.02755 .119 -12.4785 .7345
BSB 1.63000 2.02755 1.000 -4.9765 8.2365
BNIS BSM -3.14800 2.02755 1.000 -9.7545 3.4585
BRIS -1.20400 2.02755 1.000 -7.8105 5.4025
BCAS 2.53000 2.02755 1.000 -4.0765 9.1365
BSMI -9.02000* 2.02755 .003 -15.6265 -2.4135
BSB -1.51800 2.02755 1.000 -8.1245 5.0885
BRIS BSM -1.94400 2.02755 1.000 -8.5505 4.6625
BNIS 1.20400 2.02755 1.000 -5.4025 7.8105
BCAS 3.73400 2.02755 1.000 -2.8725 10.3405
BSMI -7.81600* 2.02755 .011 -14.4225 -1.2095
BSB -.31400 2.02755 1.000 -6.9205 6.2925
BCAS BSM -5.67800 2.02755 .149 -12.2845 .9285
BNIS -2.53000 2.02755 1.000 -9.1365 4.0765
BRIS -3.73400 2.02755 1.000 -10.3405 2.8725
BSMI -11.55000* 2.02755 .000 -18.1565 -4.9435
BSB -4.04800 2.02755 .860 -10.6545 2.5585
BSMI BSM 5.87200 2.02755 .119 -.7345 12.4785
BNIS 9.02000* 2.02755 .003 2.4135 15.6265
BRIS 7.81600* 2.02755 .011 1.2095 14.4225
BCAS 11.55000* 2.02755 .000 4.9435 18.1565
BSB 7.50200* 2.02755 .017 .8955 14.1085
BSB BSM -1.63000 2.02755 1.000 -8.2365 4.9765
BNIS 1.51800 2.02755 1.000 -5.0885 8.1245
BRIS .31400 2.02755 1.000 -6.2925 6.9205
BCAS 4.04800 2.02755 .860 -2.5585 10.6545
BSMI -7.50200* 2.02755 .017 -14.1085 -.8955
FDR Tukey HSD BSM BNIS -2.54000 32.31923 1.000 -102.4688 97.3888
BRIS 2.88200 32.31923 1.000 -97.0468 102.8108
BCAS 3.14800 32.31923 1.000 -96.7808 103.0768
BSMI 28.85800 32.31923 .945 -71.0708 128.7868
BSB -32.09400 32.31923 .916 -132.0228 67.8348
BNIS BSM 2.54000 32.31923 1.000 -97.3888 102.4688
117
BRIS 5.42200 32.31923 1.000 -94.5068 105.3508
BCAS 5.68800 32.31923 1.000 -94.2408 105.6168
BSMI 31.39800 32.31923 .923 -68.5308 131.3268
BSB -29.55400 32.31923 .939 -129.4828 70.3748
BRIS BSM -2.88200 32.31923 1.000 -102.8108 97.0468
BNIS -5.42200 32.31923 1.000 -105.3508 94.5068
BCAS .26600 32.31923 1.000 -99.6628 100.1948
BSMI 25.97600 32.31923 .964 -73.9528 125.9048
BSB -34.97600 32.31923 .884 -134.9048 64.9528
BCAS BSM -3.14800 32.31923 1.000 -103.0768 96.7808
BNIS -5.68800 32.31923 1.000 -105.6168 94.2408
BRIS -.26600 32.31923 1.000 -100.1948 99.6628
BSMI 25.71000 32.31923 .966 -74.2188 125.6388
BSB -35.24200 32.31923 .880 -135.1708 64.6868
BSMI BSM -28.85800 32.31923 .945 -128.7868 71.0708
BNIS -31.39800 32.31923 .923 -131.3268 68.5308
BRIS -25.97600 32.31923 .964 -125.9048 73.9528
BCAS -25.71000 32.31923 .966 -125.6388 74.2188
BSB -60.95200 32.31923 .434 -160.8808 38.9768
BSB BSM 32.09400 32.31923 .916 -67.8348 132.0228
BNIS 29.55400 32.31923 .939 -70.3748 129.4828
BRIS 34.97600 32.31923 .884 -64.9528 134.9048
BCAS 35.24200 32.31923 .880 -64.6868 135.1708
BSMI 60.95200 32.31923 .434 -38.9768 160.8808
Bonferroni BSM BNIS -2.54000 32.31923 1.000 -107.8484 102.7684
BRIS 2.88200 32.31923 1.000 -102.4264 108.1904
BCAS 3.14800 32.31923 1.000 -102.1604 108.4564
BSMI 28.85800 32.31923 1.000 -76.4504 134.1664
BSB -32.09400 32.31923 1.000 -137.4024 73.2144
BNIS BSM 2.54000 32.31923 1.000 -102.7684 107.8484
BRIS 5.42200 32.31923 1.000 -99.8864 110.7304
BCAS 5.68800 32.31923 1.000 -99.6204 110.9964
BSMI 31.39800 32.31923 1.000 -73.9104 136.7064
BSB -29.55400 32.31923 1.000 -134.8624 75.7544
BRIS BSM -2.88200 32.31923 1.000 -108.1904 102.4264
BNIS -5.42200 32.31923 1.000 -110.7304 99.8864
BCAS .26600 32.31923 1.000 -105.0424 105.5744
118
BSMI 25.97600 32.31923 1.000 -79.3324 131.2844
BSB -34.97600 32.31923 1.000 -140.2844 70.3324
BCAS BSM -3.14800 32.31923 1.000 -108.4564 102.1604
BNIS -5.68800 32.31923 1.000 -110.9964 99.6204
BRIS -.26600 32.31923 1.000 -105.5744 105.0424
BSMI 25.71000 32.31923 1.000 -79.5984 131.0184
BSB -35.24200 32.31923 1.000 -140.5504 70.0664
BSMI BSM -28.85800 32.31923 1.000 -134.1664 76.4504
BNIS -31.39800 32.31923 1.000 -136.7064 73.9104
BRIS -25.97600 32.31923 1.000 -131.2844 79.3324
BCAS -25.71000 32.31923 1.000 -131.0184 79.5984
BSB -60.95200 32.31923 1.000 -166.2604 44.3564
BSB BSM 32.09400 32.31923 1.000 -73.2144 137.4024
BNIS 29.55400 32.31923 1.000 -75.7544 134.8624
BRIS 34.97600 32.31923 1.000 -70.3324 140.2844
BCAS 35.24200 32.31923 1.000 -70.0664 140.5504
BSMI 60.95200 32.31923 1.000 -44.3564 166.2604
GCG Tukey HSD BSM BNIS .43000* .08593 .001 .1643 .6957
BRIS .26000 .08593 .058 -.0057 .5257
BCAS .26000 .08593 .058 -.0057 .5257
BSMI .21500 .08593 .163 -.0507 .4807
BSB .17000 .08593 .383 -.0957 .4357
BNIS BSM -.43000* .08593 .001 -.6957 -.1643
BRIS -.17000 .08593 .383 -.4357 .0957
BCAS -.17000 .08593 .383 -.4357 .0957
BSMI -.21500 .08593 .163 -.4807 .0507
BSB -.26000 .08593 .058 -.5257 .0057
BRIS BSM -.26000 .08593 .058 -.5257 .0057
BNIS .17000 .08593 .383 -.0957 .4357
BCAS .00000 .08593 1.000 -.2657 .2657
BSMI -.04500 .08593 .995 -.3107 .2207
BSB -.09000 .08593 .897 -.3557 .1757
BCAS BSM -.26000 .08593 .058 -.5257 .0057
BNIS .17000 .08593 .383 -.0957 .4357
BRIS .00000 .08593 1.000 -.2657 .2657
BSMI -.04500 .08593 .995 -.3107 .2207
BSB -.09000 .08593 .897 -.3557 .1757
119
BSMI BSM -.21500 .08593 .163 -.4807 .0507
BNIS .21500 .08593 .163 -.0507 .4807
BRIS .04500 .08593 .995 -.2207 .3107
BCAS .04500 .08593 .995 -.2207 .3107
BSB -.04500 .08593 .995 -.3107 .2207
BSB BSM -.17000 .08593 .383 -.4357 .0957
BNIS .26000 .08593 .058 -.0057 .5257
BRIS .09000 .08593 .897 -.1757 .3557
BCAS .09000 .08593 .897 -.1757 .3557
BSMI .04500 .08593 .995 -.2207 .3107
Bonferroni BSM BNIS .43000* .08593 .001 .1500 .7100
BRIS .26000 .08593 .088 -.0200 .5400
BCAS .26000 .08593 .088 -.0200 .5400
BSMI .21500 .08593 .293 -.0650 .4950
BSB .17000 .08593 .892 -.1100 .4500
BNIS BSM -.43000* .08593 .001 -.7100 -.1500
BRIS -.17000 .08593 .892 -.4500 .1100
BCAS -.17000 .08593 .892 -.4500 .1100
BSMI -.21500 .08593 .293 -.4950 .0650
BSB -.26000 .08593 .088 -.5400 .0200
BRIS BSM -.26000 .08593 .088 -.5400 .0200
BNIS .17000 .08593 .892 -.1100 .4500
BCAS .00000 .08593 1.000 -.2800 .2800
BSMI -.04500 .08593 1.000 -.3250 .2350
BSB -.09000 .08593 1.000 -.3700 .1900
BCAS BSM -.26000 .08593 .088 -.5400 .0200
BNIS .17000 .08593 .892 -.1100 .4500
BRIS .00000 .08593 1.000 -.2800 .2800
BSMI -.04500 .08593 1.000 -.3250 .2350
BSB -.09000 .08593 1.000 -.3700 .1900
BSMI BSM -.21500 .08593 .293 -.4950 .0650
BNIS .21500 .08593 .293 -.0650 .4950
BRIS .04500 .08593 1.000 -.2350 .3250
BCAS .04500 .08593 1.000 -.2350 .3250
BSB -.04500 .08593 1.000 -.3250 .2350
BSB BSM -.17000 .08593 .892 -.4500 .1100
BNIS .26000 .08593 .088 -.0200 .5400
120
BRIS .09000 .08593 1.000 -.1900 .3700
BCAS .09000 .08593 1.000 -.1900 .3700
BSMI .04500 .08593 1.000 -.2350 .3250
ROA Tukey HSD BSM BNIS -.07400 .32267 1.000 -1.0717 .9237
BRIS .18000 .32267 .993 -.8177 1.1777
BCAS .23200 .32267 .978 -.7657 1.2297
BSMI -.80800 .32267 .162 -1.8057 .1897
BSB .31000 .32267 .926 -.6877 1.3077
BNIS BSM .07400 .32267 1.000 -.9237 1.0717
BRIS .25400 .32267 .967 -.7437 1.2517
BCAS .30600 .32267 .929 -.6917 1.3037
BSMI -.73400 .32267 .243 -1.7317 .2637
BSB .38400 .32267 .837 -.6137 1.3817
BRIS BSM -.18000 .32267 .993 -1.1777 .8177
BNIS -.25400 .32267 .967 -1.2517 .7437
BCAS .05200 .32267 1.000 -.9457 1.0497
BSMI -.98800 .32267 .053 -1.9857 .0097
BSB .13000 .32267 .998 -.8677 1.1277
BCAS BSM -.23200 .32267 .978 -1.2297 .7657
BNIS -.30600 .32267 .929 -1.3037 .6917
BRIS -.05200 .32267 1.000 -1.0497 .9457
BSMI -1.04000* .32267 .038 -2.0377 -.0423
BSB .07800 .32267 1.000 -.9197 1.0757
BSMI BSM .80800 .32267 .162 -.1897 1.8057
BNIS .73400 .32267 .243 -.2637 1.7317
BRIS .98800 .32267 .053 -.0097 1.9857
BCAS 1.04000* .32267 .038 .0423 2.0377
BSB 1.11800* .32267 .022 .1203 2.1157
BSB BSM -.31000 .32267 .926 -1.3077 .6877
BNIS -.38400 .32267 .837 -1.3817 .6137
BRIS -.13000 .32267 .998 -1.1277 .8677
BCAS -.07800 .32267 1.000 -1.0757 .9197
BSMI -1.11800* .32267 .022 -2.1157 -.1203
Bonferroni BSM BNIS -.07400 .32267 1.000 -1.1254 .9774
BRIS .18000 .32267 1.000 -.8714 1.2314
BCAS .23200 .32267 1.000 -.8194 1.2834
BSMI -.80800 .32267 .292 -1.8594 .2434
121
BSB .31000 .32267 1.000 -.7414 1.3614
BNIS BSM .07400 .32267 1.000 -.9774 1.1254
BRIS .25400 .32267 1.000 -.7974 1.3054
BCAS .30600 .32267 1.000 -.7454 1.3574
BSMI -.73400 .32267 .482 -1.7854 .3174
BSB .38400 .32267 1.000 -.6674 1.4354
BRIS BSM -.18000 .32267 1.000 -1.2314 .8714
BNIS -.25400 .32267 1.000 -1.3054 .7974
BCAS .05200 .32267 1.000 -.9994 1.1034
BSMI -.98800 .32267 .080 -2.0394 .0634
BSB .13000 .32267 1.000 -.9214 1.1814
BCAS BSM -.23200 .32267 1.000 -1.2834 .8194
BNIS -.30600 .32267 1.000 -1.3574 .7454
BRIS -.05200 .32267 1.000 -1.1034 .9994
BSMI -1.04000 .32267 .054 -2.0914 .0114
BSB .07800 .32267 1.000 -.9734 1.1294
BSMI BSM .80800 .32267 .292 -.2434 1.8594
BNIS .73400 .32267 .482 -.3174 1.7854
BRIS .98800 .32267 .080 -.0634 2.0394
BCAS 1.04000 .32267 .054 -.0114 2.0914
BSB 1.11800* .32267 .030 .0666 2.1694
BSB BSM -.31000 .32267 1.000 -1.3614 .7414
BNIS -.38400 .32267 1.000 -1.4354 .6674
BRIS -.13000 .32267 1.000 -1.1814 .9214
BCAS -.07800 .32267 1.000 -1.1294 .9734
BSMI -1.11800* .32267 .030 -2.1694 -.0666
NOM Tukey HSD BSM BNIS -.75000 .82814 .941 -3.3105 1.8105
BRIS .11800 .82814 1.000 -2.4425 2.6785
BCAS .85400 .82814 .903 -1.7065 3.4145
BSMI .71600 .82814 .951 -1.8445 3.2765
BSB .87800 .82814 .892 -1.6825 3.4385
BNIS BSM .75000 .82814 .941 -1.8105 3.3105
BRIS .86800 .82814 .897 -1.6925 3.4285
BCAS 1.60400 .82814 .405 -.9565 4.1645
BSMI 1.46600 .82814 .502 -1.0945 4.0265
BSB 1.62800 .82814 .390 -.9325 4.1885
BRIS BSM -.11800 .82814 1.000 -2.6785 2.4425
122
BNIS -.86800 .82814 .897 -3.4285 1.6925
BCAS .73600 .82814 .946 -1.8245 3.2965
BSMI .59800 .82814 .977 -1.9625 3.1585
BSB .76000 .82814 .938 -1.8005 3.3205
BCAS BSM -.85400 .82814 .903 -3.4145 1.7065
BNIS -1.60400 .82814 .405 -4.1645 .9565
BRIS -.73600 .82814 .946 -3.2965 1.8245
BSMI -.13800 .82814 1.000 -2.6985 2.4225
BSB .02400 .82814 1.000 -2.5365 2.5845
BSMI BSM -.71600 .82814 .951 -3.2765 1.8445
BNIS -1.46600 .82814 .502 -4.0265 1.0945
BRIS -.59800 .82814 .977 -3.1585 1.9625
BCAS .13800 .82814 1.000 -2.4225 2.6985
BSB .16200 .82814 1.000 -2.3985 2.7225
BSB BSM -.87800 .82814 .892 -3.4385 1.6825
BNIS -1.62800 .82814 .390 -4.1885 .9325
BRIS -.76000 .82814 .938 -3.3205 1.8005
BCAS -.02400 .82814 1.000 -2.5845 2.5365
BSMI -.16200 .82814 1.000 -2.7225 2.3985
Bonferroni BSM BNIS -.75000 .82814 1.000 -3.4484 1.9484
BRIS .11800 .82814 1.000 -2.5804 2.8164
BCAS .85400 .82814 1.000 -1.8444 3.5524
BSMI .71600 .82814 1.000 -1.9824 3.4144
BSB .87800 .82814 1.000 -1.8204 3.5764
BNIS BSM .75000 .82814 1.000 -1.9484 3.4484
BRIS .86800 .82814 1.000 -1.8304 3.5664
BCAS 1.60400 .82814 .969 -1.0944 4.3024
BSMI 1.46600 .82814 1.000 -1.2324 4.1644
BSB 1.62800 .82814 .915 -1.0704 4.3264
BRIS BSM -.11800 .82814 1.000 -2.8164 2.5804
BNIS -.86800 .82814 1.000 -3.5664 1.8304
BCAS .73600 .82814 1.000 -1.9624 3.4344
BSMI .59800 .82814 1.000 -2.1004 3.2964
BSB .76000 .82814 1.000 -1.9384 3.4584
BCAS BSM -.85400 .82814 1.000 -3.5524 1.8444
BNIS -1.60400 .82814 .969 -4.3024 1.0944
BRIS -.73600 .82814 1.000 -3.4344 1.9624
123
BSMI -.13800 .82814 1.000 -2.8364 2.5604
BSB .02400 .82814 1.000 -2.6744 2.7224
BSMI BSM -.71600 .82814 1.000 -3.4144 1.9824
BNIS -1.46600 .82814 1.000 -4.1644 1.2324
BRIS -.59800 .82814 1.000 -3.2964 2.1004
BCAS .13800 .82814 1.000 -2.5604 2.8364
BSB .16200 .82814 1.000 -2.5364 2.8604
BSB BSM -.87800 .82814 1.000 -3.5764 1.8204
BNIS -1.62800 .82814 .915 -4.3264 1.0704
BRIS -.76000 .82814 1.000 -3.4584 1.9384
BCAS -.02400 .82814 1.000 -2.7224 2.6744
BSMI -.16200 .82814 1.000 -2.8604 2.5364
CAR Tukey HSD BSM BNIS -2.26600 1.89590 .835 -8.1280 3.5960
BRIS .14200 1.89590 1.000 -5.7200 6.0040
BCAS -17.90200* 1.89590 .000 -23.7640 -12.0400
BSMI -2.55800 1.89590 .755 -8.4200 3.3040
BSB .05200 1.89590 1.000 -5.8100 5.9140
BNIS BSM 2.26600 1.89590 .835 -3.5960 8.1280
BRIS 2.40800 1.89590 .798 -3.4540 8.2700
BCAS -15.63600* 1.89590 .000 -21.4980 -9.7740
BSMI -.29200 1.89590 1.000 -6.1540 5.5700
BSB 2.31800 1.89590 .822 -3.5440 8.1800
BRIS BSM -.14200 1.89590 1.000 -6.0040 5.7200
BNIS -2.40800 1.89590 .798 -8.2700 3.4540
BCAS -18.04400* 1.89590 .000 -23.9060 -12.1820
BSMI -2.70000 1.89590 .713 -8.5620 3.1620
BSB -.09000 1.89590 1.000 -5.9520 5.7720
BCAS BSM 17.90200* 1.89590 .000 12.0400 23.7640
BNIS 15.63600* 1.89590 .000 9.7740 21.4980
BRIS 18.04400* 1.89590 .000 12.1820 23.9060
BSMI 15.34400* 1.89590 .000 9.4820 21.2060
BSB 17.95400* 1.89590 .000 12.0920 23.8160
BSMI BSM 2.55800 1.89590 .755 -3.3040 8.4200
BNIS .29200 1.89590 1.000 -5.5700 6.1540
BRIS 2.70000 1.89590 .713 -3.1620 8.5620
BCAS -15.34400* 1.89590 .000 -21.2060 -9.4820
124
BSB 2.61000 1.89590 .740 -3.2520 8.4720
BSB BSM -.05200 1.89590 1.000 -5.9140 5.8100
BNIS -2.31800 1.89590 .822 -8.1800 3.5440
BRIS .09000 1.89590 1.000 -5.7720 5.9520
BCAS -17.95400* 1.89590 .000 -23.8160 -12.0920
BSMI -2.61000 1.89590 .740 -8.4720 3.2520
Bonferroni BSM BNIS -2.26600 1.89590 1.000 -8.4436 3.9116
BRIS .14200 1.89590 1.000 -6.0356 6.3196
BCAS -17.90200* 1.89590 .000 -24.0796 -11.7244
BSMI -2.55800 1.89590 1.000 -8.7356 3.6196
BSB .05200 1.89590 1.000 -6.1256 6.2296
BNIS BSM 2.26600 1.89590 1.000 -3.9116 8.4436
BRIS 2.40800 1.89590 1.000 -3.7696 8.5856
BCAS -15.63600* 1.89590 .000 -21.8136 -9.4584
BSMI -.29200 1.89590 1.000 -6.4696 5.8856
BSB 2.31800 1.89590 1.000 -3.8596 8.4956
BRIS BSM -.14200 1.89590 1.000 -6.3196 6.0356
BNIS -2.40800 1.89590 1.000 -8.5856 3.7696
BCAS -18.04400* 1.89590 .000 -24.2216 -11.8664
BSMI -2.70000 1.89590 1.000 -8.8776 3.4776
BSB -.09000 1.89590 1.000 -6.2676 6.0876
BCAS BSM 17.90200* 1.89590 .000 11.7244 24.0796
BNIS 15.63600* 1.89590 .000 9.4584 21.8136
BRIS 18.04400* 1.89590 .000 11.8664 24.2216
BSMI 15.34400* 1.89590 .000 9.1664 21.5216
BSB 17.95400* 1.89590 .000 11.7764 24.1316
BSMI BSM 2.55800 1.89590 1.000 -3.6196 8.7356
BNIS .29200 1.89590 1.000 -5.8856 6.4696
BRIS 2.70000 1.89590 1.000 -3.4776 8.8776
BCAS -15.34400* 1.89590 .000 -21.5216 -9.1664
BSB 2.61000 1.89590 1.000 -3.5676 8.7876
BSB BSM -.05200 1.89590 1.000 -6.2296 6.1256
BNIS -2.31800 1.89590 1.000 -8.4956 3.8596
BRIS .09000 1.89590 1.000 -6.0876 6.2676
BCAS -17.95400* 1.89590 .000 -24.1316 -11.7764
125
BSMI -2.61000 1.89590 1.000 -8.7876 3.5676
*. The mean difference is significant
at the 0.05 level.
Uji Homogeneous Subset
NPF
Bank Umum Syariah N
Subset for alpha = 0.05
1 2
Tukey HSDa BCAS 5 .3120
BNIS 5 2.8420
BRIS 5 4.0460
BSB 5 4.3600
BSM 5 5.9900 5.9900
BSMI 5 11.8620
Sig. .092 .076
Means for groups in homogeneous subsets are displayed.
a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 5.000.
FDR
Bank Umum Syariah N
Subset for alpha =
0.05
1
Tukey HSDa BSMI 5 41.6380
BCAS 5 67.3480
BRIS 5 67.6140
BSM 5 70.4960
BNIS 5 73.0360
BSB 5 102.5900
Sig. .434
Means for groups in homogeneous subsets are displayed.
a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 5.000.
126
GCG
Bank Umum Syariah N
Subset for alpha = 0.05
1 2
Tukey HSDa BNIS 5 1.3500
BRIS 5 1.5200 1.5200
BCAS 5 1.5200 1.5200
BSMI 5 1.5650 1.5650
BSB 5 1.6100 1.6100
BSM 5 1.7800
Sig. .058 .058
Means for groups in homogeneous subsets are displayed.
a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 5.000.
ROA
Bank Umum Syariah N
Subset for alpha = 0.05
1 2
Tukey HSDa BSB 5 .4160
BCAS 5 .4940
BRIS 5 .5460 .5460
BSM 5 .7260 .7260
BNIS 5 .8000 .8000
BSMI 5 1.5340
Sig. .837 .053
Means for groups in homogeneous subsets are displayed.
a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 5.000.
NOM
Bank Umum Syariah N
Subset for alpha =
0.05
1
Tukey HSDa BSB 5 .6020
BCAS 5 .6260
BSMI 5 .7640
BRIS 5 1.3620
BSM 5 1.4800
BNIS 5 2.2300
Sig. .390
Means for groups in homogeneous subsets are displayed.
127
a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 5.000.
CAR
Bank Umum Syariah N
Subset for alpha = 0.05
1 2
Tukey HSDa BRIS 5 13.7760
BSB 5 13.8660
BSM 5 13.9180
BNIS 5 16.1840
BSMI 5 16.4760
BCAS 5 31.8200
Sig. .713 1.000
Means for groups in homogeneous subsets are displayed.
a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 5.000.