Identifikasi Pengaruh Struktur Modal Terhadap Kinerja Keuangan KSPPS di Nusa Tenggara Barat
Imronjana Syapriatama 1 Refreandi Haeri 2
1 Universitas Qamarul Huda Badaruddin, imronjana@uniqhba.ac.id
2 Universitas Qamarul Huda Badaruddin refreandi@uniqhba.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pengaruh  struktur  modal  terhadap  kinerja keuangan KSPPS di provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB). Perkembangan  sumber  modal di NTB  beberapa  tahun  terakhir  menunjukkan  bahwa  jumlah  modal  koperasi  dan  koperasi syariah masih didominasi oleh modal dari luar. Kasus ini menjadi fokus studi untuk menilai kinerja  keuangan  KSPPS  dengan  memperhatikan  struktur  modalnya.  Kinerja  keuangan direpesentasikan  KSPPS  oleh  rasio  profitabilitas  ( Return  On  Equity  &  Return  On  Asset ) sedangkan  struktur  modal  direpresentasikan  oleh  rasio  hutang  atas  modal  sendiri  ( Debt  to Equity  Ratio )  sedangkan  analisis  menggunakan  teknik Robust  Least  Square .  Hasil  estimasi menunjukkan bahwa peningkatan rasio hutang terhadap modal sendiri merupakan komponen yang dapat mendorong profitabilitas KSPPS.
Kata Kunci: Struktur modal, Profitabilitas, Robust Least Square.

## Pendahuluan
Aktivitas ekonomi dalam suatu wilayah tidak lepas dari dua sektor yakni sektor riil dan sektor  finansial.  Sektor  riil  tidak  dapat  menghasilkan  produktivitas  yang  tinggi  jika  tidak disokong  oleh  sumber  daya  finansial  yang  memadai.  Masalah  yang  dihadapi  dalam  sektor finansial,  khususnya  di  dunia  perbankan,  adalah  adanya  dana  masyarakat  yang  tidak tersalurkan secara proporsional ke dunia usaha. Hal ini dapat disebabkan oleh berbagai faktor seperti assymmetric  information dan  sebab-sebab  lainnya.  Selain  dari  sisi  informasi,  faktor yang menyebabkan dana tidak tersalur dengan lancar adalah adanya calon debitur, khususnya debitur dari Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM), yang feasible secara bisnis namun secara  keuangan  masih  belum bankable, atau  masih  belum  memenuhi  syarat-syarat  untuk mendapat pembiayaan dari perbankan dalam praktik The 5 C’s analysis of credit pada aspek kolateralnya.
Pandangan terhadap UMKM  yang dianggap  masih  belum bankable memang  menjadi permasalahan  mendasar  dalam  pembiayaan  usaha  UMKM  (Abubakar,  2008).  Syarat-syarat pembiayaan  yang  tidak  dimiliki  UMKM,  oleh  perbankan  diyakini  sebagai  sebuah  potensi ketidakmampuan  membayar  yang  memadai  sebagaimana  dituangkan  dalam  UU  No.  10 Tahun  1998  Tentang  Perbankan.  Jika  kesulitan  ini  terus  berlanjut,  maka  akan  berpotensi terhadap  hilangnya  UMKM  secara  simultan  di  Indonesia  yang  kemudian  meningkatkan ketimpangan  (Azhar  Muttaqin,  2012).  Menghadapi  keadaan  tersebut,  lembaga-lembaga keuangan non-bank kemudian bermunculan dengan istilah lembaga keuangan mikro (LKM), baik yang berdasarkan prinsip Syariah maupun konvensional. Sebagai  Negara  dengan penduduk muslim mayoritas, kebutuhan atas jasa keuangan yang didasari oleh prinsip-prinsip Islam  menjadi  sebuah  kasus  mutakhir  yang  sering  dibahas  dalam  studi-studi  lembaga keuangan  mikro syariah  (Islam). Lembaga  Keuangan  Mikro Syariah (LKMS) adalah  LKM yang  bertujuan  untuk  menyalurkan  pinjaman/pembiayaan  ke  masyarakat  yang  berdasarkan pada  prinsip  syariah.  Perbedaan  model  pembiayaan  syariah  dan  konvensional  dapat  dilihat
dari    prinsip  pembiayaannya.  Pembiayaan  syariah  mengharuskan  aktivitas  yang  halal  dan meninggalkan  praktek-praktek  yang  mengandung  unsur riba , mayseer , gharar .  (Juwaini, 2010).
Di Indonesia, salah satu bentuk badan hukum LKMS adalah Koperasi Simpan Pinjam dan  Pembiayaan  Syariah  (KSPPS),  yang  sebelumnya  bernama  Koperasi  Jasa  Keuangan Syariah,  dalam  Kepmen  No.  91  Tahun  2004  didefinisikan  sebagai  Koperasi  yang  kegiatan usahanya  bergerak  di  bidang  pembiayaan,  investasi,  dan  simpanan  sesuai  pola  bagi  hasil (syariah). Sementara itu, Unit  Simpan Pinjam dan Pembiayaan Syariah (USPPS) adalah unit koperasi  yang  bergerak  di  bidang  usaha  pembiayaan,  investasi  dan  simpanan  dengan  pola bagi  hasil  (syariah)  sebagai  bagian  dari  kegiatan  koperasi  yang  bersangkutan.  Keberadaan KSPPS dan USPPS menjadi solusi bagi pihak-pihak yang membutuhkan pembiayaan dengan prinsip  syariah  tapi  tidak  mampu  mengajukan  pembiayaan  ke  bank.  Data  yang  khusus menggambarkan  perkembangan  KSPPS  memang  masih  minim.  Namun  secara  kasar, koperasi  (syariah  dan  konvensional)  memiliki  peran  penting  dalam  memajukan  program keuangan  inklusif  di  Indonesia  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  1.1.  Walaupun pertumbuhan  jumlah  anggota  koperasi  aktif  10  tahun  terakhir  cenderung  lambat,  namun pertumbuhannya  mengalami trend yang  cenderung  meningkat  seiring  dengan  pertumbuhan jumlah  penduduk.  Anggota  aktif  semula  berjumlah  27,7  juta  orang  pada  tahun  2006 mengalami  peningkatan  menjadi  37,7  juta  orang  pada  tahun  2016.  Tingkat  permodalan  dan volume  usaha  juga  menunjukkan trend yang  meningkat  dengan  lonjakan  pada  tahun  2012 sampai tahun 2016. Pertumbuhan permodalan tertinggi  mencapai  sebesar 65,7% pada tahun 2014 sedangkan pertumbuhan volume usaha tertinggi mencapai 51,2% pada tahun 2015.

## Gambar 1. Perkembangan Koperasi Indonesia Sumber: Badan Pusat Statistik
Dalam  rangka  mempertahankan  eksistensi  KSPPS  sebagai  bagian  dari  program keuangan  inklusif,  maka  diperlukan  berbagai  ukuran  yang  dapat  menggambarkan  capaian koperasi dalam mencapai tujuannya. Ukuran kuantitatif yang dapat digunakan untuk menilai prestasi tersebut adalah dengan memahami kinerja keuangan KSPPS yang direpresentasikan oleh  rasio-rasio  keuangannya.    Wild  et  al  (2010)  menyatakan  bahwa  kinerja  keuangan
0 50 000 000 100 000 000 150 000 000 200 000 000 250 000 000 300 000 000 0 5 000 000 10 000 000 15 000 000 20 000 000 25 000 000 30 000 000 35 000 000 40 000 000 2 0 04 -2 0 05 2 0 05 -2 0 06 2 0 06 -2 0 07 2 0 07 -2 0 08 2 0 08 -2 0 09 2 0 09 -2 0 10 2 0 10 -2 0 11 2 0 11 -2 0 12 2 0 12 -2 0 13 2 0 13 -2 0 14 2 0 14 -2 0 15 2 0 15 -2 0 16 Jumlah Anggota Koperasi Aktif (orang) Permodalan (Juta Rupiah)
Volume Usaha (Juta Rupiah)
perusahaan  menunjukkan  kemampuan  perusahaan  untuk  menghasilkan  keuntungan  atas sumber  daya  yang  diinvestasikan.  Oleh  karena  itu,  kinerja  keuangan  perusahaan  yang meningkat  dari  periode  ke  periode  menunjukkan  bahwa  perusahaan  tersebut  memiliki prospek masa depan  yang  baik. Kinerja keuangan  lembaga keuangan  mikro tidak  lepas dari pengaruh  struktur  modalnya  seperti  yang  diteliti  oleh  Abrar  dan  Javaid  (2016),  Sekabira (2013), Bogan (2012), Ejigu (2009), dan Waweru (2016). Hal ini berkaitan dengan penentuan proporsi  tertentu  dari  total  modal  perusahaan  yang  akan  didanai  dengan  hutang  dan  ekuitas untuk  menjalankan  aktivitas  pembiayaannya.    Proporsi  yang  dimaksud  kemudian  diteliti untuk menemukan pengaruhnya terhadap kinerja keuangan perusahaan.
Seperti  halnya  koperasi  konvensional,  KSPPS  juga  tidak  terlepas  dari  masalah permodalan.  Masalah  ini  muncul  ketika  jumlah  modal  tidak  proporsional  dengan  jumlah pembiayaan  yang  ingin  disalurkan  oleh  koperasi  kepada  anggota-anggotanya.  Hal  ini disebabkan  oleh  keterbatasan  kemampuan  para  anggota  koperasi  dalam  mengumpulkan modal saham sehingga sumber modal ini biasanya dikesampingkan (Hendar, 2010). Sumber lain  seperti  simpanan  sukarela  juga  memiliki  kelemahan  yakni  sifatnya  yang  fluktuatif karena  dapat  disetor  dan  diambil  setiap  saat,  sehingga  pilihan  selanjutnya  adalah  dengan mencari  modal  dari  pihak  luar.  Menurut  teori  Struktur  Modal Pecking  Order ,  dijelaskan bahwa  perusahaan  mempunyai  urutan  pemilihan  ( pecking  order) dalam  melakukan pendanaan  yang  dimulai  dari  laba  ditahan  (koperasi  berarti  SHU  ditahan),  hutang  kepada pihak ketiga, dan menerbitkan saham baru. Keputusan pendanaan tersebut merupakan urutan berdasarkan tinggi rendahnya biaya modal perusahaan (Najmudin, 2011).
Pemikiran  di  atas  mengarahkan  kasus  mengenai  bagaimana  arah  hubungan  struktur modal terhdap kinerja keuangan LKM khususnya KSPPS. Objek KSPPS yang diteliti  dalam penelitian  berlokasi  di  provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  (NTB)  dengan  pertimbangan  bahwa porsi  sumber  modal  seluruh  koperasi  di  NTB  masih  didominasi  oleh  sumber  modal  luar dibandingkan dari modal sendiri. 1 Arah hubungan antara struktur modal dan kinerja keuangan KSPPS  di  NTB  merupakan  kasus  yang  perlu  untuk  dikaji  karena  hubungan  keduanya  yang variatif.  Penelitian  mengenai  LKM  yang  dilakukan  oleh  Abrar  dan  Javaid  (2016),  Sekabira (2013),  dan  Waweru  (2016)  juga  menunjukkan  hasil  yang  berbeda.  KSPPS  tidak diperkenankan melakukan aktivitas yang diharamkan Islam sehingga struktur modal KSPPS merupakan struktur modal bebas bunga, suku bunga diganti dengan akad-akad tertentu yang menggunakan  instrumen  bagi  hasil,  bonus  ( fee ),  dan  lain  lain  yang  sesuai  dengan  prinsip- prinsip  syariah. Berdasarkan pemikiran tersebut, maka perlu untuk diidentifikasi  bagaimana pengaruh  struktur  modal  bebas  bunga  terhadap  kinerja  keuangan  KSPPS  khususnya  di provinsi NTB.

## Metode Penelitian
Penelitian memodifikasi model Goddard et al (2004) untuk mengidentifikasi pengaruh struktur modal terhadap kinerja keuangan KSPPS di Provinsi NTB tahun 2017 menggunakan data cross  section .  Variable  yang  digunakan  sebagai  proksi  KSPPS  adalah  ROA  dan  ROE, sedangkan  proksi  strukur  modal  adalah  DER  ( Debt  to  Equity  Ratio ).  Sedangkan  variabel kontrol  yang  ditambahkan  adalah Captal  Adequacy  Ratio (CAR), size (total  asset),  dan  OE ( Operating  efficiency ).  Variabel  SIZE    ditransformasikan  dalam  bentuk  logaritma  natural (Ln)  variable  lain  tidak  ditransformasikan  karena  telah  berbentuk  rasio.  Penelitian menggunakan  dua  model  (model  1  dan  model  2).  Spesifikasi  model  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1 http://www.depkop.go.id/berita-informasi/data-informasi/data-koperasi/
Model 1: ROA i = α + β 1 DER i – β 2 CAR i + β 3 LnSIZE i + β 4 OE i + ε i (1)
Model 2: ROE i = α + β 1 DER i – β 2 CAR i + β 3 LnSIZE i + β 4 OE i + ε i (2)
Table 1. Variable penelitian Variabel  Deskripsi Sumber ROA Rasio Sisa Hasil Usaha atas Aset Laporan Keuangan KSPPS ROE Rasio Sisa Hasil Usaha atas Modal Sendiri  Laporan Keuangan KSPPS DER Rasio Hutang atas Modal Sendiri Laporan Keuangan KSPPS LnSIZE Logaritma Natural Total Aset Laporan Keuangan KSPPS CAR Rasio Kecukupan Modal Laporan Keuangan KSPPS OE Operating Efficiency Laporan Keuangan KSPPS
Regresi  dilakukan  dengan  metode Ordinary  Least  Square  (OLS) pada  data cross- section dari  KSPPS  di  NTB . Beberapa  asumsi  klasik  yang  harus  dipenuhi  antara  lain (Wooldridge,  2009):  (i)  Uji  Heteroskedastisitas,  yakni  kondisi  dimana  variasi  residual  tidak konstan atau berubah-ubah untuk semua pengamatan. Heteroskedastisitas menyebabkan OLS estimator  tidak  lagi  berada  pada  varians  yang  minimum.  Untuk  mengetahui  ada  tidaknya heteroskedastisitas,  maka  dilakukan  uji  Breusch-Pagan-Godfrey,  (ii)  Uji  Multikolinieritas, yakni kondisi dimana terjadi hubungan yang kuat  antar variabel-variabel independen. Hal ini menyebabkan  estimator  memiliki  nilai  varians  dan  kovarians  yang  besar,  sehingga  nilai  t- statistik  menjadi  kecil  dan  variabel  independen  tidak  signifikan.  Meskipun  satu  atau  lebih variabel  independennya  tidak  signifikan,  namun  tingkat  R 2 dari  hasil  estimasi  bisa  tinggi. Multikolinieritas dapat dilihat dari Variance Inflation Factor ( VIF ) . Nilai VIF yang di bawah 10 menunjukkan bahwa tidak terdapat multikolinieritas.

## Hasil Estimasi
Hasil  estimasi  menunjukkan  temuan  yang  menarik.  Dari  empat  variabel  eksogen  di Model 1 (table 2) maupun di Model 2 (table 3), tidak satupun ditemukan pengaruh signifikan. Baik  uji  t  maupun  uji  f  menunjukkan  bahwa  adanya  penolakan  hipotesis  penelitian yang menyatakan  bahwa  struktur  modal  dan  variabel  kontrol  berpengaruh  signifikan  terhadap kinerja keuangan KSPPS. Sementara itu, minimnya sample penelitian mengharuskan adanya uji normalitas (Tabel 5 dan Tabel 10). Hasil uji menyimpulkan bahwa error term terdistribusi normal. Hasil uji asumsi klasik (Tabel 3, 4, 8, dan 9) juga menyimpulkan bahwa tidak adanya masalah heteroskedastisitas dan multikolinieritas baik di Model 1 maupun Model 2.

## Tabel 2. Hasil Estimasi OLS Model 1
Dependent Variable: ROA Method: Least Squares Sample: 1 12
Included observations: 12 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.687125 0.641149 1.071708 0.3194 LOG(SIZE) -0.024521 0.031850 -0.769886 0.4665 DER -0.000172 0.027777 -0.006202 0.9952 CAR 0.016737 0.246382 0.067930 0.9477 OE -0.187329 0.139337 -1.344436 0.2207 R-squared 0.299201 Mean dependent var 0.104808 Adjusted R-squared -0.101255 S.D. dependent var 0.126998
S.E. of regression 0.133272 Akaike info criterion -0.898509 Sum squared resid 0.124330 Schwarz criterion -0.696464 Log likelihood 10.39105 Hannan-Quinn criter. -0.973313 F-statistic 0.747150 Durbin-Watson stat 1.860203 Prob(F-statistic) 0.589845

## Tabel 3. Uji Multikolinieritas Model 1
Variance Inflation Factors Sample: 1 12 Included observations: 12
Centered Variable VIF LOG(SIZE) 1.546799 DER 2.628718 CAR 2.109273 OE 1.053395

## Tabel 4. Uji Heteroskedastisitas Model 1
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic 0.620300 Prob. F(4,7) 0.6625 Obs*R-squared 3.140364 Prob. Chi-Square(4) 0.5346 Scaled explained SS 1.064087 Prob. Chi-Square(4) 0.8999 Tabel 5. Uji Normalitas Model 1 Jarque-Bera 2.019035 Probability
0.364395 -.1 .0 .1 .2 .3 -.08 -.04 .00 .04 .08 .12 .16 C -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 -4 -3 -2 -1 0 1 2 LOG(SIZE) -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 -3 -2 -1 0 1 2 3 DER -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 -.4 -.3 -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 CAR -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 -.6 -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 OE ROA vs Variables (Partialled on Regressors)
Gambar 2. Plot Outlier Model 1
Tabel 6. Hasil Estimasi Robust Least Squares Model 1 Dependent Variable: ROA Method: Robust Least Squares Sample: 1 12 Included observations: 12
Method: M-estimation Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -0.114828 0.080216 -1.431487 0.1523
LOG(SIZE) 0.009566 0.003985 2.400502 0.0164 DER 0.004424 0.003475 1.272957 0.2030 CAR 0.067263 0.030826 2.182052 0.0291 OE -0.108279 0.017433 -6.211212 0.0000 Robust Statistics R-squared 0.476975 Adjusted R-squared 0.178104 Rw-squared 0.933259 Adjust Rw-squared 0.933259 Akaike info criterion 27.89730 Schwarz criterion 37.13287 Deviance 0.005061 Scale 0.014312 Rn-squared statistic 49.32651 Prob(Rn-squared stat.) 0.000000 Non-robust Statistics Mean dependent var 0.104808 S.D. dependent var 0.126998 S.E. of regression 0.171048 Sum squared resid 0.204802

## Tabel 7. Hasil Estimasi OLS Model 2
Dependent Variable: ROE
Method: Least Squares Sample: 1 12 Included observations: 12 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.762110 1.423199 0.535491 0.6089 LOG(SIZE) -0.011049 0.070699 -0.156287 0.8802 DER 0.058192 0.061658 0.943794 0.3767 CAR -0.060712 0.546911 -0.111009 0.9147 OE -0.575479 0.309295 -1.860614 0.1051 R-squared 0.419250 Mean dependent var 0.259331 Adjusted R-squared 0.087392 S.D. dependent var 0.309674 S.E. of regression 0.295833 Akaike info criterion 0.696293 Sum squared resid 0.612620 Schwarz criterion 0.898337 Log likelihood 0.822244 Hannan-Quinn criter. 0.621489 F-statistic 1.263342 Durbin-Watson stat 2.018313 Prob(F-statistic) 0.368297

## Tabel 8. Hasil Uji Mulitolinieritas Model 2
Variance Inflation Factors Sample: 1 12 Included observations: 12
Centered Variable VIF LOG(SIZE) 1.546799 DER 2.628718 CAR 2.109273 OE 1.053395

## Tabel 9. Hasil Uji Heteroskedastisitas Model 2
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic 1.175244 Prob. F(4,7) 0.3985 Obs*R-squared 4.821113 Prob. Chi-Square(4) 0.3061 Scaled explained SS 1.076728 Prob. Chi-Square(4) 0.8979 Tabel 10. Uji Normalitas Model 2 Jarque-Bera 1.023396 Probability 0.599477
-.4 -.2 .0 .2 .4 .6 -.08 -.04 .00 .04 .08 .12 .16 C -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 -4 -3 -2 -1 0 1 2 LOG(SIZE) -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 -3 -2 -1 0 1 2 3 DER -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 -.4 -.3 -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 CAR -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 .8 -.6 -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 OE ROE vs Variables (Partialled on Regressors) Gambar 3. Plot Outlier Model 2
Tabel 11. Hasil Estimasi Robust Least Square Model 2 Dependent Variable: ROE Method: Robust Least Squares Sample: 1 12 Included observations: 12
Method: M-estimation Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -1.036598 0.752777 -1.377032 0.1685 LOG(SIZE) 0.062230 0.037395 1.664138 0.0961 DER 0.066834 0.032613 2.049313 0.0404 CAR 0.089109 0.289279 0.308037 0.7581 OE -0.288923 0.163596 -1.766073 0.0774 Robust Statistics R-squared 0.143854 Adjusted R-squared -0.345372 Rw-squared 0.854457 Adjust Rw-squared 0.854457 Akaike info criterion 26.10055 Schwarz criterion 32.89352 Deviance 0.289943 Scale 0.119017 Rn-squared statistic 21.82837 Prob(Rn-squared stat.) 0.000217 Non-robust Statistics Mean dependent var 0.259331 S.D. dependent var 0.309674 S.E. of regression 0.375981 Sum squared resid 0.989532
Yu et al (2014) menjelaskan bahwa model OLS sangat sensitif pada nilai yang tidak biasa  dalam  ruang  disain  atau  ouliers  antara  nilai y. bahkan  satu  nilai  yang  tidak  tipikal memiliki  dampak  yang  besar  pada  parameter.    Mempertimbangkan  pendapat  tersebut  maka dilakukan plotting outliers  kedua  model  (Gambar  2  dan  3).  Hasil plotting mengindikasikan bahwa  terdapat outliers pada  kedua  model  tersebut.  Menghadapi  kendala  di  atas,  maka metode  penelitian  dikembangkan  menjadi Robust  Least  Square. Regresi  robust  adalah metode regresi  yang digunakan ketika terdapat outliers  yang  mempengaruhi  model. Regresi robust  memiliki  ketahanan  terhadap  pengaruh  dari  outliers  sehingga  mampu  mendeteksi outliers dan menyediakan hasil estimasi yang memiliki ketahanan terhadap outliers Susanti et al  (2014).  Tabel  6  dan  Tabel  10  berturut-turut  menunjukkan  hasil  estimasi Robust  Least Square model 1 dan 2. Pada model 1, SIZE, CAR, dan OE berpengaruh signifikan terhadap ROA  sedangkan  DER  tidak  berpengaruh  signifikan.  Sementara  itu,  pada  model  2,  SIZE,
DER,  dan  OE  berpengaruh  signifikan  terhadap  ROE  sedangkan  CAR  tidak  berpengaruh signifikan.

## Pembahasan
Kinerja keuangan merupakan ukuran yang menunjukkan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan  keuntungan  ( return )  atas  sumber  daya  yang  diinvestasikan.  Keuntungan  dari sebuah investasi merupakan indikator kekuatan perusahaan dalam jangka panjang (Wild et al, 2010).  Kinerja  keuangan  perusahaan  dapat  diukur  dengan  menggunakan  rasio  profitabilitas seperti  ROA  dan  ROE,  khusus  bagi  Koperasi, Return dapat  diwakili  oleh  Sisa  Hasil  Usaha (SHU). ROA menunjukkan rasio laba bersih terhadap total asset. Semakin tinggi ROA suatu perusahaan  maka  semakin  besar  pula  tingkat  keuntungan  yang  dicapai.  Adapun  ROE berfungsi  untuk  mengukur  besarnya  pengembalian  yang  diberikan  oleh  perusahaan  untuk setiap  rupiah  modal  dari  pemilik,  investor  atau  pemegang  saham.  Salah  satu  upaya  untuk meningkatkan  kinerja  keuangan  perusahaan  adalah  dengan  pengaturan  struktur  modal  yang optimal yang ditunjukkan oleh rasio hutang atas modal sendiri ( Debt to equity ratio ). Struktur modal  merupakan kombinasi antara  modal sendiri dan hutang. Struktur modal dapat berasal dari ekuitas yang meliputi modal pribadi pemilik, laba ditahan, saham, dan utang/kewajiban baik jangka pendek maupuan jangka panjang.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel Debt to equity ratio (DER) berpengaruh signifikan terhadap keuntungan KSPPS pada Model 2 saja. DER berpengaruh positif terhadap ROE,  dengan  kata  lain  peningkatan  DER,  atau  rasio  hutang  yang  semakin  tinggi  mampu meningkatkan keuntungan KSPPS. Hasil penelitian konsisten dengan temuan Waweru (2016) yang  menunjukkan  pengaruh  positif  dan  signifikan  variabel  modal  luar  (hutang)  terhadap profitabilitas  LKM.  Sementara  itu,  penelitian  Abrar  dan  Javaid  (2016)  menunjukkan  hasil yang  berkebalikan  dengan  penelitian  ini  dimana  rasio  hutang  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap ROA namun tidak berpengaruh signifikan terhadap ROE.

## Gambar 3. Rata-Rata Kinerja Keuangan KSPPS, 2017
Gambar  3  di  atas  menunjukkan  kinerja  keuangan  KSPPS  yang  menjadi  sample penelitian. Rata-rata ke 12 sampel  menunjukkan  rata-rata ROA sebesar 0.10, rata-rata ROE sebesar 0.26, rata-rata DER sebesar 1.4 rata-rata CAR sebesar 0.49 rata-rata OE sebesar 0.59. Sementara itu, total asset KSPPS sangat bervariasi dengan jumlah yang paling rendah sebesar Rp  41  Juta  dan  yang  paling  besar  sebesar  Rp  10  Miliar.  Data  DER  di  atas  menunjukkan bahwa rata-rata KSPPS memiliki rasio hutang terhadap modal sendiri sebesar 140%, dengan kata  lain  lebih  dari  setengah  asset  dibiayai  oleh  hutang.  DER  yang  lebih  dari  100% merupakan  aktivitas  beresiko  tinggi  yang  KSPPS  ambil  untuk  memberikan  pembiayaan
- 0.20000 0.40000 0.60000 0.80000 1.00000 1.20000 1.40000 1.60000 ROA ROA ROE DER CAR OE
kepada  anggota-anggotanya  melalui  hutang  sehingga  dapat  menghasilkan  SHU  yang  lebih besar.

## Kesimpulan
Peneltian  ini  bertujuan untuk  menjawab dua kasus  yang  berkaitan  dengan  KSPPS di NTB:  (a) Untuk menemukan gambaran umum  mengenai kondisi keuangan  KSPPS di NTB, dan (b) Untuk menemukan sumber modal mana yang berpengaruh terhadap kinerja keuangan KSPPS di NTB. Gambar 3 di atas menjawab pertanyaan (a) bahwa KSPPS masih bergantung pada  pembiayaan  dari  pihak  luar  atau  kreditur  untuk  membiayai  anggota-anggotanya. Sedangkan  hasil estimasi  menjawab pertanyaan (b) dimana ditunjukkan  bahwa rasio  hutang terhadap modal sendiri merupakan komponen yang dapat meningkatkan tingkat profitabilitas KSPPS  itu  sendiri.  Dengan  kata  lain,  KSPPS  memaksimalkan  kinerja  keuangannya  di  sisi profitabilitas dengan cara menambahkan hutang.

## Daftar Rujukan
Abrar, A., And Javaid, A.Y. 2016. The Impact Of Capital Structure On The Profitability Of Microfinance Institutions . South Asian Journal Of Management Sciences Vol. 10, No.
1.
Abubakar,  L.  2008. Pemberdayaan  UMKM  Melalui  Revitalisasi  Fungsi  Intermediary Perbankan  Untuk  Menunjang  Sektor  Riil .  Laporan  Penelitian  Fakultas  Hukum Universitas Padjadjaran.
Badan Pusat Statistik. https://www.bps.go.id/linkTabelStatis/view/id/1321 (diakses Mei 2017) Bogan, V.L. 2012. Capital Structure And Sustainability: An Empirical Study Of Microfinance Institutions . The Review Of Economics And Statistics,  November 2012, 94(4): 1045– 1058.
Ejigu,  L.  2009. Performance  Analysis  Of  A  Sample  Microfinance  Institutions  Of  Ethiopia International . Ngo Journal Vol 4 No 5 Pp 287-298. Goddard, J., Molyneux, P., & Wilson, J.O.S. 2004. The Profitability Of European Banks: A Cross-Sectional  And  Dynamic  Panel  Analysis .  The  Manchester  School  Vol  72  No.  3 June 2004 1463–6786 363–381.
Hendar. 2010. Manajemen Perusahaan Koperasi . Jakarta: Penerbit Erlangga
Juwaini,  A.  2010. Baitulmaal  Wa  Tamwil  Islamic  Micro  Financial  Services  For  The  Poor . Paper For Iso/Copolco Workshop.
Kementerian Koperasi dan Usaha Kecil dan Menengah Republik Indonesia. http://www.depkop.go.id/berita-informasi/data-informasi/data-koperasi (diakses Mei 2017) Muttaqin,  A.  2012. Model  Pembiayaan  Baitul  Maal  Wa  Tamwil  Dan  Peranannya  Dalam Pembinaan Kesejahteraan Usaha Kecil Menengah . Jurnal Humanity, Vol. 7, No 2. Najmudin.  2011. Manajemen  Keuangan  Dan  Aktualisasi  Syar’iyyah  Modern .  Yogyakarta: Penerbit Andi.
Sekabira,  H.  2013. Capital  Structure  And  Its  Role  On  Performance  Of  Microfinance Institutions: The Ugandan Case . Sustainable Agriculture Research; Vol. 2, No. 3. Susanti, Y., Pratiwi, H., Sulistijowati, H., & Liana, T. 2014. M Estimation, S Estimation, And MM  Estimation  In  Robust  Regression .  International  Journal  Of  Pure  And  Applied Mathematics Volume 91 No. 3 2014, 349-360.
Waweru,  M.W.  2016. Effect  Of  Capital  Structure  On  Profitability  Of  Microfinance Institutions In Nakuru Town   Kenya .  International  Journal  Of Economics, Commerce And Management Vol. 4, Issue 10.
Wild, J., Subramanyam ,  J.K.R., And Hasley,  R.F.  2010. Financial  Statement  Analysis. 8 th edition . Jakarta: Gelora Aksara Pratama.
Wooldridge,  J.M.  2009. Introductory  Econometrics  4th  Edition .  Canada:  South-Western Cengage Learning.
Yu, C., Yao, W., Bai, X. 2014. Robust Linear Regression: A Review and  Comparison. Comm. Statist. Simulation Comput., vol. 46, pp. 6261–6282, 2017.