PENGARUH KECUKUPAN MODAL TREHADAP MANAJEMEN RISIKO LIKUIDITAS BANK PERKREDITAN RAKYAT (Studi Empiris Pada Bank Prekreditan Rakyat di Kota Tangerang)
Hendra Galuh Febrianto, S.E.I., M.Akun Rabitha Fazira, S.E., M.M Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Muhammadiyah Tangerang

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  manajemen  risiko  likuiditas  BPR  di  Kota Tangerang  melalui  kecukupan  modal  dengan  tujuan  akhir  merekomendasikan  kebijakan untuk memperbaiki manajemen risiko likuiditas BPR. Jenis penelitian ini menggunakan jenis penelitian  eksplanatori  dengan  pendekatan  kuantitatif.  Analisis  data  dalam  penelitian menggunakan  analisis  regresi  linier  berganda  pada  panel  data  laporan  keuangan  20  BPR  di Tangerang dari tahun 2012 sampai 2016. Ada dua kelompok variabel yang digunakan dalam penelitian  ini.  Variabel  terikat  dalam  penelitian  ini  adalah  risiko  likuiditas  diukur  dengan current  ratio .  kecukupan  modal  diukur  dengan capital  adequacy  ratio  (  CAR  ) .  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  kecukupan  modal  berpengaruh  signifikan  terhadap Manajemen Risiko Likuiditas pada Bank Perkreditan Rakyat..
Kata Kunci : Kecukupan Modal dan Manajemen Risiko Likuiditas

## A. PENDAHULUAN
Sejak awal tahun hingga Mei 2016 sudah ada lima BPR yang tutup, karena catatan keuangan  yang  buruk,  khususnya  rasio  kecukupan  modal  (CAR)  mencapai  negatif 209,79 persen. Banyaknya kredit macet menjadi alasan penutupan ini (www.merdeka.com diakses 15 April 2017). Ditambah lagi dengan permasalahan sumber dana.  Pada  Rakernas  dan  Seminar  Nasional  Perhimpunan  Bank  Perkreditan  Rakyat Indonesia  di  Pontianak,  26  Oktober  2016,  OJK  menyatakan  bahwa  dari  jumlah  BPR sebanyak 1.797 sebagian besar (1.184  BPR/68%) memiliki modal inti  yang terbatas (di bawah  Rp  6  M)  dan  memiliki  kinerja  cenderung  buruk.  Dan  biaya  dana  terbesar bersumber  dari  dana  mahal  bunga  deposito  dan  pinjaman  dari  bank  lain  (tabungan 5,74%, deposito 9,06%, linkage 12,10%).
Barrel  dkk.  (2009)  menekankan  pentingnya  likuiditas  dan  mengkritik  regulator yang  berpihak  hanya  pada  kecukupan  modal.  Dari  berbagai  episode  krisis  perbankan, jelas  bahwa  likuiditas  memainkan  peran  yang  lebih  penting  daripada  modal.Masalah utama BPR adalah bagaimana mengelola likuiditas secara efisien. Risiko likuiditas dapat dilihat  dari  dua  perspektif.  Dari  perspektif  aset,  ketidakmampuannya  untuk  membiayai
kenaikan  aset  atau  ketidakmampuan  untuk  melikuidasi  aset  tanpa  menimbulkan kerugian.  Dari  perspektif  pertanggungjawaban,  risikolikuiditas  adalah  ketidakmampuan membayar  kewajiban  atau  ketidakmampuan  bank  untuk  meminjam  dengan  biaya  yang wajar.
Dengan kata lain, adalah risiko tidak mampu menghasilkan aset likuid seperti kas atau surat berharga untuk melunasi semua kewajiban atau komitmen. Dalam prakteknya, risiko likuiditas adalah ketidakmampuan bank untuk melunasi semua kewajibannya pada waktunya.
Saat  ini,  BPR  menerapkan  pendekatan  individual  untuk  manajemen  likuiditas. Setiap  BPR  memberikan  rasio  likuiditas  yang  lebih  tinggi  untuk  menjamin  uang  tunai yang tersedia saat deposan menarik tabungan mereka. Di Indonesia rasionya sekitar 29%. Hal  itu  membuat  BPR  kurang  mampu  memberikan  pembiayaan  untuk  bisnis,  karena mereka  juga  harus  memperhatikan  risiko  likuiditas.  Pengelolaan  likuiditas  yang  lebih baik  akan  memperbaiki  kinerja  BPR.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  menganalisis manajemen  risiko  likuiditas  BPR  di  Tangerang  melalui  manajemen  aset,  leverage  dan kecukupan modal.
B. TINJAUAN PUSTAKA DAN PERUMUSAN HIPOTESIS

## 1. Manajemen Risiko Likuiditas
Risiko  likuiditas  dapat  didefinisikan  sebagai  risiko  ketidakmampuan  untuk melikuidasi  secara  tepat  waktu  dengan  harga  yang  wajar  (Muranaga  &  Ohsawa, 2002).Peraturan  Bank  Indonesia  (PBI)  No.11/25/2009,  pengertian  resiko  likuiditas adalah  risiko  bank  akibat  ketidakmampuan  bank  memenuhi  kewajiban  bank  yang telah jatuh tempo dari pendanaan arus kas dan atau aset yang likuid tanpa menggangu aktivas bank sehari-hari.
Manajemen  risiko  likuiditas  merupakan  komponen  penting  dari  kerangka manajemen  risiko  dari  keseluruhan  industri  jasa  keuangan,  khususnya  lembaga keuangan  (Majid,  2003).  Idealnya,  sebuah  bank  yang  dikelola  dengan  baik  harus memiliki  mekanisme  yang  jelas  untuk  identifikasi,  pengukuran,  pemantauan  dan mitigasi  risiko  likuiditas.  Sebuah  sistem  yang  mapan  membantu  bank  dalam mengidentifikasi  secara  tepat  waktu  sumber  risiko  likuiditas  untuk  menghindari kerugian.Manajemen  risiko  likuiditas  merupakan  komponen  penting  dari  Kerangka manajemen  risiko  dari  keseluruhan  industri  jasa  keuangan,  khususnya  lembaga keuangan (Majid, 2003).
2. Perumusan Hipotesis

## Hubungan Kecukupan Modal dengan Likuiditas
Kecukupan  modal  dalam  penelitian  diukur  menggunakan Capital  Adequacy Ratio . Capital  Adequacy  Ratio (CAR)  adalah  rasio  yang  menunjukkan  besarnya kecukupan  modal  yang  dimiliki  bank.  Semakin  efisien  modal  bank  yang  digunakan untuk  menunjang  aktivitas  operasional  mengakibatkan  bank  mampu  meningkatkan pemberian  kredit  sehingga  akan  mengurangi  tingkat  risiko  bank  (Syafitri,  2011). Semakin tinggi CAR semakin baik kondisi perbankan. Penelitian yang dilakukan oleh Akhtar  et  al.  (2011)  menemukan  bahwa  CAR  tidak  berpengaruh  terhadap  likuiditas pada Bank Syariah.
Berbeda  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Iqbal  (2012)  dengan  temuan CAR  berpengaruh  terhadap  likuiditas  pada  Bank  Konvensional  dan  Bank  Islam. Penelitian Ahmed at al. (2011), Nasiruddin (2005), dan Prayudi (2011) menghasilkan temuan  bahwa  CAR  berpengaruh  terhadap  likuiditas.  Dari  beberapa  penelitian terdahulu tersebut dapat dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
H 1 : Kecukupan Modal berpengaruh terhadap risiko likuiditas
3. Kerangka Penelitian
Penelitian ini  dilakukan  untuk  menguji  secara  simultan  maupun  parsial pengaruh  Kecukupan  Modal  (X 3 )    terhadap  Risiko  Likuiditas  (Y).  Sebagai  ilustrasi dari penjelasan di atas dapat digambarkan sebagai berikut:

## Gambar 1 kerangka pemikiran

## C. METODE PENELITIAN
1. Populasi, Sampel, dan Teknik Pengambilan Sampel
Populasi  penelitian  adalah  seluruh  Bank  Perkreditan  Rakyat  (BPR)  yang  ada di Kota Tangerang. Berdasarkan studi pendahuluan, jumlah BPR per Desember 2016 sebanyak  20  BPR.  Sampel  dalam  penelitian  ini  diambil  dengan  teknik exhaustive sampling dimana  semua  populasi  terjangkau  digunakan  sebagai  sampel  penelitian.
Sampel merupakan seluruh BPR yang berada di Kota Tangerang sebanyak 20 BPR.
2. Variable Penelitian, Definisi Operasional, dan Pengukuran
Kecukupan Modal ( CAR ) ( X ) Manajemen
Risiko Likuiditas
( Y )
Ada  dua  kelompok  variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Variabel terikat  dalam  penelitian  ini  adalah  risiko  likuiditas  diukur  dengan current  ratio . Variabel bebas dalam penelitian ini kecukupan modal diukur dengan capital adequacy ratio ( CAR ) .
Tabel 3.1 Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel No Variabel Definisi Operasional Pengukuran 1 Risiko Likuditas Kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban jangka pendeknya yang segera harus dipenuhi. 100% Lancar Hutang Lancar Aktiva  = Ratio Current 2 Kecukupan Modal Kemampuan bank untuk menutupi penurunan aktivanya sebagai akibat dari kerugian-kerugian bank yang disebabkan oleh aktiva yang berisiko 100% Aktiva Sendiri Modal  = Ratio Adequacy Capial

## 3. Metode Analisis
Untuk  mengetahui  pengaruh  kecukupan  modal  terhadap  risiko  likuiditas digunakan  metode  analisis  kuantitatif  yaitu  dengan  menggunakan  data  panel,  yaitu kombinasi  antara  runtut  waktu  ( time  series )  dan  antar  ruang  ( cross  section ).  Alat pengolahan data menggunakan program Eviews 9.

## A. Model Data Panel
Menurut  Gujarati  (2012)  dalam  model  data  panel,  persamaan  model  dengan menggunakan data cross section yaitu:
N I e X Y t ,... 2 , 1 ; 1 1 1 0 = + + =   (1)
Dimana N adalah banyaknya data cross section .
Sedangkan persamaan model time series adalah sebagai berikut:
T I e X Y t ,... 2 , 1 ; 1 1 1 0 = + + =   (2)
Dimana T adalah banyaknya data time series .
Datapanel merupakan data gabungan time series dengan cross section maka model dapat ditulis:
T t N i e X Y it t ,... 2 , 1 ; ,... 2 , 1 ; 1 1 0 = = + + =  
(3)
dimana :
N = banyaknya observasi
T = banyaknya waktu

## N × T = banyaknya data panel

## B. Pendekatan dalam Mengestimasi Model Regresi dengan Data Panel
Menurut Widarjono (2009) ada 3 teknik pendekatan mendasar yang digunakan dalam mengestimasi model regresi dengan data panel, yaitu:
1. Model Pooled Least Square ( Common Effect )
Metode pendekatan ini tidak memperhatikan dimensi individu maupun waktu. Diasumsikan bahwa perilaku data antar individu sama dalam berbagai kurun  waktu.  Model  ini  hanya  menggabungkan  kedua  data  tersebut  tanpa melihat perbedaan antar  waktu  dan individu  sehingga dapat  dikatakan bahwa model  ini  sama  halnya  dengan  metode  OLS  ( Ordinary  Least  Square )  karena menggunakan kuadrat kecil biasa. Pada beberapa penelitian data panel, model ini seringkali tidak pernah digunakan sebagai estimasi utama karena sifat dari model  ini  yang  tidak  membedakan  perilaku  data  sehingga  memungkinkan terjadinya  bias,  namun  model  ini  digunakan  sebagai  pembanding  dari  kedua pemilihan model lainnya.
2. Model Pendekatan Efek Tetap ( Fixed Effect )
Pendekatan  model  ini  menggunakan  variabel dummy yang  dikenal dengan  sebutan  model  efek  tetap  ( fixed  effect )  atau Least  Square  Dummy Variable atau  disebut  juga Covariance  Model .  Pada  metode fixed  effect , estimasi  dapat  dilakukan  dengan  tanpa  pembobot  ( no  weighted )  atau Least Square Dummy Variable (LSDV) dan dengan pembobot ( cross section weight ) atau General  Least  Square (GLS).  Tujuan  dilakukannya  pembobotan  adalah untuk  mengurangi  heterogenitas  antar  unit cross  section .  Penggunaan  model ini  tepat  untuk  melihat  perubahan  perilaku  data  dari  masing-masing  variabel sehingga data lebih dinamis dalam mengintrepetasi data.
3. Model Pendekatan Efek Acak ( Random Effect ).
Model  data  panel  pendekatan  ketiga  yaitu  model  efek  acak  ( random effect ).  Dalam  model fixed  effect memasukkan dummy bertujuan  mewakili ketidaktahuan  kita  tentang  model  yang  sebenarnya.  Namum  membawa konsekuensi  berkurangnya  derajat  kebebasan  ( degree  of  freedom )  sehingga pada  akhirnya  mengurangi  efisiensi  parameter.  Untuk  mengatasi  masalah tersebut dapat digunakan variabel gangguan ( error term ) yang dikenal dengan random effect . Model  ini mengestimasi data panel  dimana variabel  gangguan mungkin saling berhubungan antar waktu dan antar individu.

## C. Pengujian Hipotesis
1. Uji R-Square (R 2 )
Koefisiensi  determinasi  (R 2 )  menginformasikan  baik  atau  tidaknya model  regresi  yang  terestimasi.  Angka  tersebut  dapat  mengukur  seberapa dekat garis regresi yang terestimasi dengan data sesungguhnya. Artinya, nilai tersebut  mencerminkanseberapa  besar  variasi  dari  varibael  terikat  Y  dapat diterangkan  oleh  variabel  bebas  X.  Semakin  besar  R 2 ,  maka  semakin  baik dari  model  regresi  yang  diperoleh.  Baik  atau  tidaknya  suatu  persamaan regresi ditentukan oleh R 2 -nya yang mempunyai nilai antara nol sampai satu. Ketentuannya  adalah  bila  nilai  koefisien  determinasi  sama  dengan  0 (R 2 =0)  artinya  variasi  dari  Y  tidak  dapat  diterangkan  oleh  X  sama  sekali. Sedangkan  bila  R 2 =  1artinya  variasi  dari  Y  secara  keseluruhan  dapat diterangkan  oleh  X.  Dengan  kata  lain,  bila  R 2 =1,  maka  semua  titik-titik pengamatan berada tepat pada garis regresi.

## 2. Uji Keseluruhan (Uji-F)
Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  uji-F  pada  tingkat  kepercayaan 95 persen dan derajat kebebasan df1 = k dan df2 = n−k−1.
H 0 : β 1 = β 2 = β 3 = 0, artinya secara bersama-sama tidak ada pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat.
Ha: β 1 ≠ β 2 ≠ β 3 ≠  0,  artinya  secara  bersama-sama  ada  pengaruh  variabel bebas terhadap variabel terikat.
Apabila: F-statistik < F-tabel : H 0 diterima dan Ha ditolak F-statistik > F-tabel : H 0 ditolak dan Ha diterima
Jika  H 0 diterima,  berarti  variabel  bebas  tidak  berpengaruh  nyata  terhadap variabel  terikat.  Sebaliknya,  jika  H 0 ditolak  berarti  variabel  bebas berpengaruh nyata terhadap variabel terikat.
3. Uji Parsial (Uji-t statistik)
Pengujian  hipotesis  untuk  setiap  koefisien  regresi  dilakukan  dengan uji-t  statistik  pada  tingkat  kepercayaan  95  persen  dan  dengan  derajat kebebasan df = n−k−1.
H 0 : β 1 = 0 : tidak berpengaruh
Ha : β 1 ≠ 0 : berpengaruh
Apabila:
t-s tatistik ≤ t-tabel : H 0 diterima dan Ha ditolak t- statistik ≥ t-tabel : H 0 ditolak dan Ha diterima

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Populasi dan Sampel
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh Bank Perkreditan Rakyat  (  BPR  )  yang  terdaftar  di  Otoritas  Jasa  Keuangan  yang  terdapat  di  Kota Tangerang yang berjumlah 20 perusahan selama tahun 2011-2016.
2. Estimasi Model Regresi Data Panel
Pemodelan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  Risiko likuiditas yang diukur dengan current ratio sebagai variabel terikat dan data Variabel bebas dalam dan kecukupan modal diukur dengan capital adequacy ratio
a. Common Effect  Model (CEM)
Pemodelan  menggunakan Common  Effect  Model dilakukan  dengan menggunakan bantuan program Eviews 9.0 dengan hasil estimasi sebagai berikut:
Tabel 4.1
Hasil Common Effect  Model (CEM) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.248054  0.514148 6.317353 0.0000 CAR 0.002305  0.001526 1.510732 0.1322 Sumber : Hasil olah data
b.  Fixed Effect Model (FEM)
Pemodelan menggunakan Fixed Effect Model dilakukan dengan menggunakan  bantuan  program  Eviews  9.0  dengan  hasil  estimasi  sebagai berikut:
Tabel 4.2 Hasil Fixed Effect Model (FEM) Variable Coefficient Std. Error  t-Statistic Prob. C 2.469222  0.594012 4.156858 0.0000 CAR -0.001208  0.001175 -1.027977  0.3052
Sumber : Hasil olah data
c.  Random Effect Model (REM)
Pemodelan  menggunakan Random  Effect  Model dilakukan  dengan menggunakan  bantuan  program  Eviews  9.0  dengan  hasil  estimasi  sebagai berikut:
Tabel 4.3 Hasil Random Effect Model (REM) Variable Coefficient Std. Error  t-Statistic Prob. C 2.469222  0.594012 4.156858 0.0000 CAR -0.001208  0.001175 -1.027977  0.3052
Sumber : Hasil olah data
3.  Teknik Pemilihan Model Regresi Data Panel
a.  Uji Chow
H0 : Model mengikuti Common Effect Model ( CEM ) jika probabilitas (Prob.) cross-section F dan cross-section chi-square > α (0,05)
Ha :  Model  mengikuti Fixed  Effect  Model (  FEM  )    jika probabilitas  (Prob.) cross-section F dan cross-section chi-square < α (0,05)
Berikut hasil Uji Cho w dengan menggunakan program eviews 9.0 :
Tabel 4.4

## Hasil Uji Chow

## Sumber: Hasil Olah data
Berdasarkan  perhitungan  diatas  nilai probabilitas cross-section F  dan cross-section  chi-square  0,0000  dan  0,0000  yang  nilainya <  α  (0,05),  maka dapat  disimpulkan  bahwa Fixed  Effect  Model  (  FEM  ) lebih  layak  digunakan dibandingan dengan Common Effect Model ( CEM ).
b.  Uji Hausman
H0  :  Model  mengikuti Random  Effect  Model (REM)  jika probabilitas  (Prob.) cross-section random > α (0,05)
Ha : Model mengikuti Fixed Effect Model (FEM) jika probabilitas (Prob.) cross- section random < α (0,05)
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 7.896033 (48,193) 0.0000 Cross-section Chi-square 266.184053 48 0.0000
Berikut hasil Uji Hausman dengan menggunakan program eviews 9.0 :
Tabel 4.5 Hasil Uji Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f.  Prob. Cross-section random 8.867138 3 0.0311
Sumber : Hasil Olah Data
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diatas  nilai probabilitas cross-section random 0,0311 yang nilainya < α (0,05), maka dapat disimpulkan bahwa Fixed Effect Model ( FEM ) lebih layak digunakan dibandingan dengan Random Effect Model ( REM ).
c.  Uji Lagrange Multiplier
H0  :  Model  mengikuti Common  Effect  Model (  CEM  )  jika Probabilitas  (Prob.) Breush-Pagan > α (0,05)
Ha  :    Model  mengikuti Random  Effect  Model (  REM  )  jika Probabilitas  (Prob.) Breush-Pagan < α (0,05)
Berikut hasil Uji Hausman dengan menggunakan program eviews 9.0 :
Table 4.6
Hasil Uji Lagrange Multiplier Test Hypothesis Cross-section Time Both Breusch-Pagan 145.1441 1.292726 146.4368 (0.0000) (0.2555) (0.0000) Sumber Hasil Olah Data
Berdasarkan hasil perhitungan diatas nilai Probabilitas (Prob.) Breush- Pagan 0,0000 yang nilainya < α (0,05), maka dapat disimpulkan bahwa Random Effect Model ( REM ) lebih layak digunakan dibandingan dengan Common Effect Model ( CEM ).
d.  Kesimpulan Model Regresi Data Panel Yang Digunakan
Tabel 4.7
Kesimpulan Model Regresi
No  Metode Pengujian Hasil 1 Uji Chow CEM vs FEM FEM 2 Uji Hausman REM vs FEM FEM 3 Uji Lagrange Multiplier CEM vs REM
REM
Berdasarkan  hasil  ketiga  pengujian  yang  sudah  dilakukan  maka  dapat disimpulkan  bahwa  Model  Regresi  Data  Panel  yang  akan  digunakan  dalam  Uji Hipotesis dan persamaan Regresi Data Panel adalah model Fixed Effect Model (FEM) .
4.  Uji Asumsi Klasik
a.  Uji Multikolinearitas
Dari  hasil  output    dengan  menggunakan  Eviews  9.0  hasil  uji multikolineritas    sebesar  -0.8092806  dapat  dilihat  tidak  ada  variabel  independen yang  memiliki  nilai  lebih  dari  0,8,  sehingga  dapat  disimpulkan  tidak  terjadi multikolinearitas dalam model regersi.
b.  Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  ada  atau tidaknya ketidaksamaan variabel dari residual model regresi data panel.
Tabel 4.7
Hasil Uji Heteroskedastisitas Test Statistic d.f. Prob. Breusch-Pagan LM 1855.749 1176 0.0000
Sumber : Hasil Olah Data
Jika nilai Prob. Breusch-Pagan LM lebih besar dari tingkat α 0,05, maka H0  diterima  yang  artinya  tidak  terjadi Heteroskedastisitas. Apabila  nilai  Prob.
Breusch-Pagan LM lebih kecil dari tingkat α 0,05, maka Ha diterima yang artinya terjadi Heteroskedastisitas.
Dari  output  diatas  dapat  dilihat  nilai  nilai  Prob. Breusch-Pagan LM sebesar 0.0000 < 0,05 maka dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi data panel terjadi Heteroskedastisitas.
5.  Uji Hipotesis
a.  Uji F
Tabel 4.8 Hasil Uji F Variable Coefficient Std. Error  t-Statistic Prob.
CAR -0.001208  0.001175 -1.027977  0.3052

## Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.680414      Mean dependent var  2.228163 Adjusted R-squared 0.595963      S.D. dependent var 5.472998 S.E. of regression 3.478850      Akaike info criterion  5.517202 Sum squared resid  2335.763      Schwarz criterion 6.260327 Log likelihood -623.8573      Hannan-Quinn criter.  5.816458 F-statistic 8.056969      Durbin-Watson stat 1.470622 Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber : Hasil Olah Data
Jika  F- statistic <  F  Tabel,  maka  H0  diterima  yang  artinya  variabel independen  (X)  secara  bersama-sama  tidak  berpengaruh  terhadap  variabel dependen  (Y).  Namun  sebaliknya,  jika F-statistic >  F  Tabel,  maka  Ha  diterima artinya  variabel  independen  (X)  secara  bersama-sama  berpengaruh  terhadap variabel dependent (Y).
Pada  hasil  output  diatas  menunjukan  bahwa  nilai F-statistic sebesar 8,056969, sementara F Tabel dengan tingkat α = 5%, df1(k-1) = 5 dan df2(n-k) = 241 didapat nilai F Tabel sebesar 2,26. Dengan demikian F-statistic (8,056969) > F Tabel (2,26) dan nilai Prob ( F-Statistic ) 0,0000 < 0,005 maka dapat disimpulkan bahwa variabel-variabel independen dalam penelitian ini yang terdiri dari dan CAR secara bersama-sama memiliki pengaruh terhadap Kecukupan modal.
b.  Uji R- squared ( Koefisien Determinasi )
Hasil Koefisien Determinasi menjelaskan seberapa jauh kemampuan model regresi dalam  enerangkan variasi variabel bebas mempengaruhi variabel terikat. Nilai R- squared akan menunjukan seberapa besar X akan mempengaruhi pergerakan Y.
Berikut hasil perhitungan R- squared dengan menggunakan program Eviews 9.0 :
Tabel 4.9 Hasil Uji R- squared R-squared 0.680414     Mean dependent var  2.228163 Adjusted R-squared  0.595963     S.D. dependent var 5.472998 S.E. of regression 3.478850     Akaike info criterion 5.517202 Sum squared resid 2335.763     Schwarz criterion 6.260327
Log likelihood -623.8573     Hannan-Quinn criter.  5.816458 F-statistic 8.056969     Durbin-Watson stat 1.470622 Prob(F-statistic) 0.000000

## Sumber : Hasil Olah data
Hasil output diatas menunjukan bahwa R- squared sebesar 0.680414, artinya bahwa variasi perubahan naik turunnya Kecukupan Modal dapat dijelaskan oleh CAR sebesar 68%, sementara sisanya yaitu sebesar 32% dijelaskan oleh variabel-variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
c.  Uji t
Jika  nilai t-statistic <  t  tabel,  maka  H0  diterima  yang  artinya  variabel independen  (X)  secara  parsial  tidak  berpengaruh  terhadap  variabel  terikat  (Y). Namun sebaliknya, jika nilai t-statistic > t tabel, maka Ha diterima artinya variabel independen (X) secara parsial berpengaruh terhadap variabel terikat (Y). Berdasarkan probabilitas
Jika nilai prob . > α 0,05, maka H0 diterima yang artinya variabel independen (X)  secara  parsial  tidak  berpengaruh  terhadap  variabel  terikat  (Y).  Namun sebaliknya, jika nilai prob. < α 0,05, maka Ha diterima artinya variabel independen (X) secara parsial berpengaruh terhadap variabel terikat (Y).
Tabel 4.10 Hasil Uji t Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. CAR -0.001208 0.001175 3.027977 0.0052
Sumber : Hasil Olah Data
Nilai t-statistic CAR sebesar -1.027977, sementara t tabel dengan tingkat α = 5%, df(n-k) = 241 didapat nilai t tabel sebesar 2.596383. Dengan demikian t-statistic  kecukupan  modal  (3.027977)  >  t  tabel  (2.596383)  dan  nilai  Prob. 0.0052  <  0.05    maka  dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  H3  ditolak,  berarti CAR  atau  Kecukupan  Modal  berpengaruh  tidak  signifikan  terhadap Manajemen  Risiko  Likuiditas  Bank  Perkreditan  Rakyat  yang  ada  di Tangerang .
CAR  merupakan  indikator  terhadap  kemampuan  bank  untuk  menutupi penurunan aktivanya sebagai akibat dari kerugian bank yang disebabkan oleh aktiva  yang  berisiko  (Syafitri,  2011).  Hal  ini  berarti  semakin  tinggi  nilai  CAR suatu bank maka semakin tinggi pula tingkat likuiditas bank tersebut. Dengan t- hitung  yang  positif  menunjukkan  bahwa  bank  memiliki  kemampuan  dalam
mempertahankan  modalnya  dan  dapat  mengontrol  resiko-resiko  yang  dapat mempengaruhi besarnya modal bank dan likuiditas bank
KESIMPULAN DAN SARAN
1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  diambil  beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1.  Dari  Uji  t  untuk  variable  Kecukupan  Modal  terhadap  Risiko  Likuiditas menyimpulkan bahwa dalam penelitian ini berpengaruh signifikan terhadap risiko likuiditas.
2.  Uji  F  menunjukkan  bahwa  variabel  kecukupan  modal  secara  bersama-sama berpengaruh terhadap Risiko Likuiditas bank.
3.  Dari  nilai  adjusted  R  square  diketahui  variasi  variabel  Risiko  Likuiditas  sebagai variabel  dependen  dapat  dijelaskan  oleh  variasi  variabel  independennya  yaitu manajemen  asset,  leverage  dan  kecukupan  modal  sebesar  68%  sedangkan sisanya yaitu sebesar 32% dipengaruhi oleh variabel lain di luar penelitian ini.
2. Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  beberapa  keterbatasan  penelitian  di  atas, maka penulis memberikan saran untuk penelitian lebih lanjut sebagai berikut :
1.  Likuiditas  perbankan  dalam  penelitian  ini  diukur  dengan  menggunakan  rasio modal dibagi dengan total asset sesuai dengan penelitian Ahmed (2011). Untuk penelitian selanjutnya diharapkan peneliti dapat menggunakan proksi lain dalam mengukur likuiditas perbankan karena setiap pengukuran yang digunakan akan menghasilkan temuan yang berbeda.
2.  Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terbatas  pada  delapan  variabel internal  bank.  Untuk  penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk  meneliti  variabel- variabel  lain  yang  berpengaruh  terhadap  likuiditas  bank  baik  variabel  internal maupun  variabel  eksternal  bank,  contohnya  tingkat  inflasi,  PDB,  tingkat pengangguran, suku bunga Bank Indonesia, dan lain-lain.
3.  Penelitian selanjutnya diharapkan dapat meneliti jenis bank lain, misalnya BPR, BPD, dan bank syariah.
4.  DAFTAR PUSTAKA
5.
Ahmed,  Neveed.,  et  al.  2011.  Risk  Management  Practices  and  Islamic  Banks:  An Empirical  Investigation  from  Pakistan.  Interdisciplinary  Journal  of  Research  in Business, 1(6), 50-57.
Adams, D.W. and Vogel, R.C. 1986.“ Rural financial markets in low-income countries: recent contoversies and lessons” , World Development. Vol. 14 No. 4. pp. 477-87.
Ajija, Shochrul R. 2011. Cara Cerdas Menguasai EViews .Salemba Empat. Jakarta. Akhtar, S. 2007. Pakistan: changing risk management paradigm – perspective of the regulator . ACCA Conference – CFOs: The Opportunities and Challenges Ahead, (p. 8). Karachi.
Bambang,  Riyanto,  2001. Dasar-Dasar  Pembelanjaan  Perusahaan .  EdisiKeempat, Cetakan Ketujuh. BPFE Yogyakarta.
Barrell,  R.,  Davis,  E.P.,  Fic,  T.,  Holland,  D.,  Kirby,  S.  and  Liadze,  I.  2009. “Optimal Regulation  of  Bank  Capital  and  Liquidity:  How  to  Calibrate  New  International Standards” , FSA Occasion Paper No 38.
Brigham, Eugene F., & Houston, Joel F. 2009. Dasar-Dasar Manajemen Keuangan . (Alih bahasa: Ali Akbar Yulianto). Salemba Empat. Jakarta.
Crowe,  K.  2009. Liquidity  risk  management –  more  important  than  ever .  Harland Financial Solutions, 3.
Dusuki, A.W. 2008. “ Banking for the poor: the role of Islamic banking in microfinance initiatives” . Humanomics. Vol.24. No. 1. pp. 49-66.
Dendawijaya, Lukman. 2009. Manajemen Perbankan . Ghalia Indonesia. Jakarta Fahmi, Irham. 2012. Analisis Laporan Keuangan . Cetakan Ke-2. Alfabeta. Bandung. Gujarati,  D.N.,  2012. Dasar-dasar  Ekonometrika .  Terjemahan  Mangunsong,  R.C., buku 2, Edisi 5. Salemba Empat. Jakarta.
Harahap,  Sofyan  Syafri.  2013. Analisis  Kritis  Atas  Laporan  Keuangan .  Cetakan Kesebelas. Penerbit Rajawali Pers. Jakarta.
Hasibuan,  H.  Melayu  S.P.  2009.  Dasar-dasar  Perbankan.  Cetakan  Kedelapan.  PT. Bumi Aksara. Jakarta.
Howells,  P.  and  Bain,  K.  1999. The  Economics  of  Money,  Banking  and  Finance,  a European  Text .  Essex  CM20  2JE,  England:  Pearson  Education  Limited,  Edinburgh Gate, Harlow.
Iqbal,  Anjum.  2012. Liquidity  Risk  Management:  A  Comparative  Study  Between Conventional  and  Islamic  Bank  of  Pakistan .  Global  Journal  of  Management  and Business Research, 12 (5), 54-64.
Kasmir. 2012. Analisis Laporan Keuangan. PT.Raja Grafindo Persada. Jakarta. Majid,  A.  2003. Development  of  liquidity  management  instruments:  challenges  and opportunities .  International  Conference  on  Islamic  Banking:  Risk  Management Regulation and Supervision, (p. 24). Jakarta – Indonesia.
Muranaga,  J.,  &  Ohsawa,  M.  2002. Measurement  of  liquidity  risk  in  the  context  of market risk calculation . Working paper, Institute for Monetary and Economic Studies,
Bank of Japan, Tokyo.
Nasirudin.  2005.  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Loan  to  Deposit  Ratio  (LDR)  di BPR Wilayah Kerja Kantor Bank Indonesia Semarang. Tesis Universitas Diponegoro Semarang.
Puteh,  Anwar.  2013. Pengaruh  Current  Ratio  dan  Total  Assets  Turnover  terhadap Return On Equity pada Perbankan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia. Semnas Fekon: Optimisme Ekonomi Indonesia 2013, Antara Peluang dan Tantangan.
Prayudi,  Arditya.  2011.  Pengaruh  Capital  Adequacy  Ratio  (CAR),  Non  Performing Loan (NPL), BOPO, Return On Asset (ROA) dan Net Interest Margin (NIM) terhadap Loan to Deposit Ratio (LDR). Gunadarma University E-Paper.
Sawir,  Agnes.  2009. Analisa  Kinerja  Keuangan  dan  Perencanaan  Keuangan Perusahaan . PT. Gramedia Pustaka Utama. Jakarta.
Supriadi, Yoyon. 2012. “Meningkatkan Profitabilitas Perusahaan Melalui Manajemen Aset.” Jurnal Ilmiah Kesatuan. Vol. 14, No. 1, hal. 33-42.
Widarjono,  Agus.  2009. Ekonometrika  Pengantar  dan  Aplikasinya .  Edisi  Ketiga. EKONISIA. Yogyakarta.