Kompetisi Net Interest Margin (NIM) Perbankan Indonesia : Bank Konvensional Dan Syariah

## KOMPETISI NET INTEREST MARGIN (NIM) PERBANKAN INDONESIA : BANK KONVENSIONAL DAN SYARIAH
Warno 1) , Dessy Noor Farida 2)
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam, UIN Walisongo Email: warno@walisongo.ac.id 1) , dessy_nf@walisongo.ac.id 2)
Keywords :
Kompetisi, NIM,
Operating Cost, Risk Aversion, Size, Implisit
Interest Payment,
Spezialisation

## Abstract
Banking will be able to speed up the Indonesian economy if NIM is  low,  from  OJK  data  show  that  high  above  5  percent  when compared  with  NIM  in  overseas  banking  which  is  below  4 percent,  in  Indonesia  there  are  conventional  bank  and  syariah bank  and  BPRS  with  various  characteristics  different,  but between  banks  there  is  a  strong  competition  to  win  in  the market.  The  amount  of  NIM is  influenced  by  several  variables: Operating  Cost,  Risk  Aversion,  Size,  Implicit  interest  payment, Specialization.
Samples  were  taken  from  all  companies  listed  at  Otorias  Jasa Keuangan  (OJK)  in  2005-2016,  as  many  as  106  Conventional Banks and 11 Syariah Banks and 169 Sharia Rural Banks were processed using software stata. From the result of the research indicate that for the NIM variable between BUS, BU and BPRS the  smallest  is  at  BPRSS  equal  to  -0,4919037  and  biggest  at BUS equal to 15, from the data indicate that at BPRS better and duck  on  BUS,  while  Competition  between  the  three  shows  the smallest is at the BPRS of 0.0101014 and the largest in the SRB of  1,  from  the  data  shows  that  the  BPRS  competition  is  the worst,  also  the  best,  from  the variable  Operating  Cost  between the three smallest in the BU of 0.0016908 and the largest in the BPRS  of  1.837655,  from  the  data  shows  that  best  on  and  BU badest in BPRS.
From the output view of the Stata model summary the magnitude of  adjusted  R  square  is  0.2580,  this  means  that  25%  of  NIM variation  can  be  explained  by  the  variation  of  the  five independent  variables  while  the  remainder  (100-25  =  75)  is explained by causes other than the model and value R square is 0.2580,  this  means  25%  NIM  is  influenced  by  independent variables  simultaneously,  and  NIM  is  induced  by  partially independent variables because the significance value of the five variables  below  0.05  consists  of  SIZE,  Specialization,  Risk Aversion,  Implist  Interest  Pyment  and  Operating  cost,  output stata also shows the value of F arithmetic is 171 and F table is -
0.22 the results explain the influence of independent variables to the dependent variable.
Based  on  the  three  main  variables,  namely  NIM,  competition and  operating  cost  indicate  that  the  most  vulnerable  to  lose  in market  mechanism  is  BPRS  followed  by  BUS  and  most  strong BU, because NIM in overseas banking tends to be small, but in BUS  and  BPRS  has  the  advantage  of  being  able  to  get  NIM which  is  very  low  but  can  also  be  the  highest  because  their profits  can  be  large  and  small  match  the  benefits  obtained  by customers / parties who are invited to cooperation, if the profit of customers high then the NIM will be high and vice versa.
Limitations  in  this  study  is  the  normality  test  shows  research data  that  has  a  lot  of  data  variations  that  can  affect  the conclusion  and the  latter  with  a  small  value  adjusted  R  square shows there are other variables that are not examined affect the NIM and Competitio .
Kompetisi Net Interest Margin (NIM) Perbankan Indonesia : Bank Konvensional Dan Syariah

## INTRODUCTION
Kemunculan  bank  syariah  di  Indonesia dianggap cukup unik dikarenakan keberadaannya merupakan hasil dari adanya permintaan dari masyarakat yang membutuhkan  layanan  produk  dan  jasa perbankan  yang  sesuai  dengan  prinsip syariah  yang  tidak  dapat  dipenuhi  oleh perbankan konvensional pada saat itu. Pada awalnya,  perkembangan  bank  syariah berjalan lambat dikarenakan regulasi peraturan yang kurang mendukung. Kendati demikian,  pemberlakuan  undangundang No.  10  tahun  1998  dan  No.  21  tahun  2008 menyebabkan akselerasi perkembangan bank syariah di Indonesia begitu pesat
Perkembangan  tersebut  dapat  dilihat dari  jumlah  bank  umum  syariah  yang  terus bertambah dari hanya 3 bank umum syariah pada  tahun  2007  menjadi  13  bank  umum syariah  pada  tahun  2017.  Kondisi  yang demikian semakin memperuncing persaingan  antar  perbankan  syariah  di Indonesia.  Terlebih  akan  dimulainya  era persaingan  bebas  antar  perbankan  di  Asia Tenggara  yang  tertuang  dalam  ASEAN Banking  Integration  Framework  (ABIF) membuat  persaingan  antar  bank  semakin kompetitif.
Perbankan  Tanah  Air  memiliki  margin bunga  bersih  (net  interest  margin/NIM) tertinggi bila dibandingkan dengan perbankan  lainnya  yang  ada  di  dunia. Alhasil, hal ini membuat para investor asing berlomba-lomba mau menanamkan investasinya di sektor perbankan Tanah Air. NIM perbankan Indonesia tergolong sangat tinggi  yaitu  5,4  persen.  Angka  ini  jauh  di atas  rata-rata  perbankan  dunia  yang  hanya di kisaran 1-3 persen. (Laporan OJK) Selain  itu,  seperti  yang  dikemukakan  oleh Khasawneh, bank yang besar lebih
berpeluang untuk menjangkau pangsa pasar pembiayaan,  investasi  dan  aktivitas  bisnis lainnya sehingga dapat memperbesar pendapatan  dan  meminimalisir  risiko  yang melekat pada bisnisnya.2 Tetapi di sisi lain, bank yang terlalu besar dan dominan dalam sebuah  industri  cenderung  lebih  mudah mengambil  risiko  tinggi  dalam  berbisnis untuk  mendapatkan  pengembalian  yang lebih  besar  (high  risk  high  return) disebabkan  sifatnya  yang  terlalu  besar untuk  gagal.  Bank  tersebut  menyadari bahwa  mereka  tidak  diperbolehkan  untuk gagal  dalam  menjalankan  bisnisnya  oleh pemerintah  dikarenakan  memiliki  risiko sistemik  yang  membahayakan  industri perbankan  secara  keseluruhan  bahkan terhadap  perekonomian  negara  Meskipun demikian, ketatnya persaingan akan membuat  bank  mengoptimalkan  efisiensi. Bank  cenderung  membebankan  imbal  hasil atau  bunga  yang  lebih  rendah  sehingga nasabah  pembiayaan  akan  mudah  melunasi pinjaman.  Hal  itu  akan  mengurangi  beban operasional  dan  kemungkinan  terjadinya permasalahan gagal bayar (risiko pembiayaan) yang berdampak positif terhadap stabilitas bank syariah (competition-stability). Pandangan ini sesuai  dengan  hasil  penelitian  Boyd, Schaeck & Cihack, dan Mulyaningsih dkk.

## Perumusan Masalah
Berdasarkan  uraian  latar  belakang  masalah di  atas,  maka  rumusan  masalah  dalam peenelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana kompetisi NIM oleh Perbankan  Syariah  dan  Konvensional  di Indonesia?
2. Apakah Variabel yang paling mempengaruhi kompetisi NIM
Perbankan  Syariah  dan  Konvensional  di
Indonesia?

## Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah untuk menjawab masalaah di atas, yaitu: 1. Untuk memperoleh bukti empiris Bagaimana kompetisi NIM oleh Perbankan  Syariah  dan  Konvensional  di Indonesia
2. Untuk  memperoleh  bukti  Variabel  yang paling  mempengaruhi  kompetisi  NIM Perbankan  Syariah  dan  Konvensional  di Indonesia

## LANDASAN TEORI

## KOMPETISI
Menurut  Whish  dan  Bailey,  “kompetisi adalah  sebuah  perjuangan  atau  pertarungan untuk  superioritas,  dan  di  dunia  komersial arti  kompetisi  adalah  sebuah  usaha  untuk menyesuaikan  bisnis  di  suatu  pasar. Kompetisi  juga  bisa  diartikan  sebagai proses  persaingan  bisnis  antar  perusahaan yang  berjuang  mendapatkan  pelanggan sepanjang  waktu”.  Tidak  jauh  berbeda,
Januar dkk mendefinisikan kompetisi sebagai “kondisi saling berjuang antara dua individu  atau  beberapa  kelompok  untuk memperebutkan  objek  yang  sama.”  Oleh karena  itu  dapat  disimpulkan  bahwa kompetisi  merupakan  proses  perjuangan perusahaan-perusahaan
untuk
memperebutkan  objek  yang  sama  agar dapat menyesuaikan bisnisnya dan
mencapai superioritas dalam suatu pasar.
Dalam industri perbankan syariah, kompetisi  yang  terjadi  bertujuan  untuk mendapatkan nasabah sebanyak-banyaknya. Biasanya,  persaingan  antar  perbankan syariah  terjadi  melalui  penentuan  tingkat pengembalian  (return  rate)  baik  dari  sisi
penghimpunan  maupun  penyaluran  dana. Selain  itu,  persaingan  antar  bank  syariah juga  dapat  melalui  promo,  iklan,  inovasi produk  dan  layanan  jasa  yang  diberikan serta  teknologi  yang  digunakan.  Salah  satu cara  untuk  mengukur  seberapa  ketat  suatu tingkat persaingan adalah dengan menggunakan indeks Lerner. Indeks  Lerner dianggap  lebih  mampu  dalam  mengukur persaingan  dibandingkan  dengan  Panzar- Rosse Hstatistic.
Hal tersebut dikarenakan Panzar-Rosse H-statistic  baru  efektif  digunakan  ketika mengukur  kompetisi  dalam  jangka  waktu yang  panjang.  Indeks  Lerner  sendiri digunakan  untuk  mengukur  kemampuan bank dalam menjual layanan dan produknya dengan  harga  di  atas  biaya  marginalnya. Indeks Lerner mencerminkan tingkat kompetisi  di  sebuah  industri  perbankan dalam tiga kategori besar yaitu:
1. Pasar persaingan sempurna yang dicirikan  nilai  elastisitas  permintaan yang  tinggi,  nilai  Indeks  Lerner  akan mendekati nol.
2. Pasar  monopoli  yang  dicirikan  dengan nilai elastisitas pasar nol atau mendekati nol,  nilai  Indeks  Lerner  akan  konvergen ke infinity (tak terhingga).
3. Pasar  persaingan  monopolistik  jika kondisi  pasar  berada  diantara  kedua struktur pasar di atas.
Formula penghitungan Lerner Index ini dihitung  menggunakan  rumus  yang  dibuat oleh Hawtrey dan Liang, yaitu :
Indeks Lerner = 𝑇𝑅 − 𝑇𝐶 / 𝑇𝑅
Di mana:
TR : Total pendapatan TC : Total beban
Kompetisi Net Interest Margin (NIM) Perbankan Indonesia : Bank Konvensional Dan Syariah

## NET INTEREST MARGIN
Net interest margin (NIM) yaitu rasio antara pendapatan  bunga  bersih  terhadap  jumlah kredit  yang  diberikan  ( outstanding  credit ). pendapatan  bunga  bersih  diperoleh  dari bunga  yang  diterima  dari  pinjaman  yang diberikan  dikurangi  dengan  biaya  bunga dari sumber dana yang dikumpulkan. Net  interest  margin  (NIM)  suatu  bank dikatakan  sehat  apabila  mempunyai  rasio diatas  2%  (Muljono,  1999).  Sumber  dana bank terdiri dari 3 jenis yaitu :
1. Dana dari pihak 1 (modal sendiri),  yaitu dana  yang  bersumber  dari  modal  yang disetor dari para pemilik bank itu sendiri
2. Dana pihak kedua (pinjaman dari bank - bank  lain),  yaitu  dana  yang  diperoleh dari  pihak  ketiga  yang  berupa  pinjaman dari  pihak  lain  atau  perbankan  yang lainnya.
3. Dana  dari  pihak  ketiga  (dana  dari masyarakat),  yaitu  dana  yang  diperoleh masyarakat  berupa  giro,  tabungan  dan diposito.
Untuk  mendapatkan  rasio  Net  interest margin  (NIM)  yang  meningkat,  perlu menekan  biaya  dana.  Biaya  dana  adalah biaya  bunga  yang  dibayarkan  oleh  bank kepada  masing  –  masing  sumber  dan  bank yang  bersangkutan.  Secara  keseluruhan, biaya  yang  harus  dikeluarkan  oleh  bank akan menentukan berapa persen bank harus menetapkan  tingkat  bunga  kredit  yang diberikannya  kepada  nasabahnya  untuk memperoleh pendapatan netto bank.
Terdapat 5 unsur yang merupakan komponenn  –  komponen  biaya  yang  pada akhirnya menentukan besarnya bunga kredit bank  yaitu  cost  of  loanable  funds  biaya dana  setalah  dikurangi  ketentuan  giro  waib minimum  (GWM),  overhead  cost  (biaya tidak  langsung,  risk  factor  (risiko),  spread
(selisih  bunga  tabungan  dan  kredit)  dan pajak.  Kelima  unsur  tersebut,  biaya  dana yang  dicakup  dalam  cost  of  loanable  funds merupakan  unsur  biaya  yang  paling dominan.
Hal  ini  menunjukkan  seberapa  jauh bank  dalam  menekan  biaya  dananya  akan memperbaiki  peroleh  Net  interest  margin (NIM)  bagi  bank.  Oleh  sebab  itu  penting sekali  bagi  bank  untuk  memantau  secara akurat biaya dana (Masyud Ali, 2004).  Net interest  margin  (NIM)  merupakan  rasio yang  digunakan  untuk  mengukur  jumlah pendapatan  bunga  bersih  yang  diperoleh dalam  menggunakan aktiva produktif (Kusuno,  2003).  Semakin  tinggi  NIM menunjukkan  semakin  efektif  bank  dalam penempatan  aktiva  produktif  dalam  bentuk kredit (Sarifudin, 2005). Semakin meningkat rasio ini maka semakin meningkat  pendapatan  bunga  atas  aktiva produktif  yang  dikelola  bank  sehingga kemungkinan  suatu  bank  dalam  kondisi bermasalah  semakin  kecil  (Almilia  dan Herdiningtyas, 2005).
Net  Interest  Margin  (NIM)  merupakan rasio  yang  mengukur  kemampuan  bank dalam  mendapatkan  pendapatan  bunga dibandingkan  dengan  jumlah  kredit  yang disalurkan.  Rasio  Net  interest  margin (NIM)  dapat  dihitung  sebagai  berikut (Muljono, 1999) :
NIM = (Pendapatan bunga-Beban bunga)/rata-rata Total Aset

## UKURAN BANK
Berdasarkan  pengertian  yang  dikemukakan oleh Renniwaty, “size of  bank atau ukuran bank adalah skala usaha yang dimiliki oleh perusahaan.  Ukuran  bank  terlihat  dari  dari jumlah  aset  atau  aktiva  perusahaan.” Definisi  tersebut  dipertegas  oleh  Ardi  dan Lana  yang  menyatakan  “nilai  aktiva  relatif
lebih  stabil  dibandingkan  dengan  nilai kapitalisasi  pasar  dan  penjualan  dalam mengukur  ukuran  perusahaan.”  Jadi, didasarkan  kedua  definisi  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  ukuran  bank  adalah skala usaha yang dimiliki oleh bank ditinjau dari sisi aktiva yang dimiliki.
Anggapan
inilah yang melatarbelakangi  bank  yang  terlalu  besar dan  dominan  dalam  sebuah  industri cenderung  lebih  mudah  mengambil  risiko tinggi  dalam  berbisnis.  Mereka  ingin mendapatkan  pengembalian  yang  lebih besar  meskipun  membahayakan  stabilitas. Bank  tersebut  menyadari  bahwa  mereka akan selalu dibantu oleh pemerintah karena mereka  memiliki  dampak  sistemik  yang serius  terhadap  sektor  perbankan  bahkan terhadap perekonomian secara luas. Dikarenakan ukuran bank direpresentasikan oleh total aset (aktiva) dalam bentuk rupiah, maka  perlu  ditransformasi  dalam  bentuk logarithm.  Tujuannya  adalah  agar  data ukuran  bank  menjadi  satuan  yang  sama dengan data variabel lainnya untuk
mempersempit keragaman. Oleh karena itu, ukuran  bank  dapat  diketahui  dengan menghitung melalui rumus sebagai berikut, yaitu:
Size of bank = Logarithm (Total aset)

## METHODS

## Jenis Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian Case study khusus  mengenai  kompetisi  NIM oleh  Perbankan  Konvensional  dan  Syariah di  Indonesia    pada  pada  perusahaan  yang tercatat  di  Otoritas  Jasa  Keuangan    (OJK) tahun 2005-2016.

## Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah perusahaan  yang  tercatat  di  Otoritas  Jasa Keuangan (OJK) tahun 2005-2016.
Sampel  diambil  dari  seluruh  perusahaan yang  tercatat  di  di  Otorias  Jasa  Keuangan (OJK)  tahun  2005-2016,  sebanyak  106 Bank  Konvensioanl  dan  11  Bank  Syariah serta 169 Bank Perkreditan Rakyat Syariah.
Tabel 1. Variabel Penelitian VARIABEL BANK SYARIAH BANK KONVENSIONAL Kompetisi (TR-TC)/TR (TR-TC)/TR Net interest margin (Pendapatan  bagi  hasil- Beban  bagi  hasil)/rata-rata total aset (Pendapatan bunga-Beban bunga)/rata-rata Total Aset Operating cost Biaya Operasi/Total Aset Biaya Operasi/Total Aset Risk aversion Ekuitas/total aset Ekuitas/total aset Size Logarithma Total Aset Logarithma Total Aset Implisit interest payment  (pembayaran bagi hasil implisit) Beban Bagi Hasil Operasional  Lain/  Total Aset Beban  Bunga  Operasional  Lain/ Total Aset Spesialisasi Pembiayaan/ total aset Pinjaman/ total aset JENIS DAN SUMBER DATA Data  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini adalah  data  sekunder  laporan  keungan perbankan indonesia baik yang
konvensional  dan  perbankan  syariah  yang dipublikasikan oleh Otoritas
Jasa Keuangan.
Kompetisi Net Interest Margin (NIM) Perbankan Indonesia : Bank Konvensional Dan Syariah

## Metode Pengolahan dan Analisis Data
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  analisis  deskriptif  dan kuantitatif.  Analisis  deskriptif  digunakan untuk  membuat  suatu  gambaran  secara sistematis  dengan  mencoba  mencari  fakta dengan intepretasi  yang tepat, dimana hasil dari analisis ini merupakan suatu generalisasi dari polapola kasus yang tipikal dari  individu  atau  kelompok  tertentu, Pengolahan  data  pada  penelitian  ini menggunakan  bantuan  software Microsoft Office Excel dan STATA

## METODE ANALISIS DATA
Tahapan Analisis Regresi Data Panel
Berikut  ini  adalah  tahapan  analisis  regresi data panel:

## 1. Estimasi Model Regresi Data Panel
Model  persamaan  data  panel  yang merupakan  gabungan  dari  data cross section dan  data time  series adalah sebagai berikut:
Y it = α + β 1 X 1it + β 2 X 2it + … + β n X nit + e it dimana:
Y it = variabel terikat ( dependent ) X it = variabel bebas ( independent ) i = entitas ke- i
t = periode ke- t
Persamaan di atas merupakan model regresi  linier  berganda  dari  beberapa variabel  bebas  dan  satu  variabel  terikat. Estimasi  model  regresi  linier  berganda bertujuan  untuk  memprediksi  parameter model  regresi  yaitu  nilai  konstanta  ( α ) dan  koefisien  regresi  ( β i ).  Konstanta biasa  disebut  dengan  intersep  dan koefisien  regresi  biasa  disebut  dengan slope.  Regresi  data  panel  memiliki tujuan  yang  sama  dengan  regresi  linier berganda, yaitu memprediksi nilai
intersep  dan  slope.  Penggunaan  data panel   dalam  regresi  akan  menghasilkan intersep  dan  slope  yang  berbeda  pada setiap  entitas/  perusahaan  dan  setiap periode waktu. Model regresi data panel yang  akan  diestimasi  membutuhkan asumsi  terhadap  intersep,  slope  dan variabel gangguannya.
Menurut Widarjono (2007) ada beberapa kemungkinan  yang  akan  muncul  atas adanya  asumsi  terhadap  intersep,  slope dan variabel gangguannya.
1. Diasumsikan  intersep  dan  slope adalah tetap sepanjang periode waktu dan seluruh entitas/perusahaan.
Perbedaan intersep dan slope dijelaskan  oleh  variabel  gangguan (residual).
2. Diasumsikan slope adalah tetap tetapi intersep berbeda antar entitas/perusahaan. 3. Diasumsikan slope tetap tetapi intersep  berbeda  baik  antar  waktu maupun antar individu.
4. Diasumsikan  intersep  dan  slope berbeda antar individu.
5. Diasumsikan  intersep  dan  slope berbeda  antar  waktu  dan  antar individu.
Dari  berbagai  kemungkinan  yang disebutkan  di  atas  muncullah  berbagai kemungkinan  model/teknik  yang  dapat dilakukan oleh regresi data panel. Dalam banyak  literatur  hanya  asumsi  pertama sampai  ketiga  saja  yang  sering  menjadi acuan dalam pembentukan model regresi data panel.
Menurut  Widarjono  (2007,  251), untuk  mengestimasi  parameter  model dengan  data  panel,  terdapat  tiga  teknik (model) yang sering ditawarkan, yaitu:
a. Model Common Effect
Teknik  ini  merupakan  teknik  yang paling  sederhana  untuk  mengestimasi parameter  model  data  panel,  yaitu dengan mengkombinasikan data cross section dan time  series sebagai  satu kesatuan tanpa melihat adanya perbedaan waktu dan entitas
(individu).  Dimana  pendekatan  yang sering dipakai adalah metode Ordinary Least Square (OLS). Model Commen  Effect mengabaikan  adanya perbedaan  dimensi  individu  maupun waktu  atau  dengan  kata  lain  perilaku data  antar  individu  sama  dalam berbagai kurun waktu.
b. Model Efek Tetap ( Fixed Effect ) Pendekatan model Fixed Effect mengasumsikan  bahwa  intersep  dari setiap individu adalah berbeda sedangkan slope antar individu adalah tetap (sama). Teknik ini menggunakan  variabel  dummy  untuk menangkap adanya perbedaan intersep antar individu.
c. Model Efek Random ( Random Effect ) Pendekatan  yang  dipakai  dalam Random Effect mengasumsikan setiap perusahaan  mempunyai  perbedaan intersep,  yang  mana  intersep  tersebut adalah variabel random atau stokastik.  Model  ini  sangat  berguna jika  individu  (entitas)  yang  diambil sebagai  sampel  adalah  dipilih  secara random dan merupakan wakil populasi. Teknik ini juga
memperhitungkan bahwa error
mungkin  berkorelasi  sepanjang cross section dan time series .
2. Pemilihan  Model  (Teknik  Estimasi)

## Regresi Data Panel
Pada  dasarnya  ketiga  teknik  (model) estimasi  data  panel  dapat  dipilih  sesuai
dengan  keadaan  penelitian,  dilihat  dari jumlah  individu  bank  dan  variabel penelitiannya.  Namun  demikian,  ada beberapa  cara  yang  dapat  digunakan untuk  menentukan  teknik  mana  yang paling tepat dalam mengestimasi parameter data panel. Menurut
Widarjono  (2007:  258),  ada  tiga  uji untuk  memilih  teknik  estimasi  data panel. Pertama, uji statistik  F digunakan untuk  memilih  antara  metode Commom Effect atau  metode Fixed  Effect .  Kedua, uji  Hausman  yang  digunakan  untuk memilih antara metode Fixed Effect atau metode Random  Effect .  Ketiga,  uji
Lagrange  Multiplier (LM)  digunakan untuk  memilih  antara  metode Commom Effect atau metode Random Effect . Menurut, Nachrowi (2006, 318), pemilihan  metode Fixed  Effect atau metode Random  Effect dapat  dilakukan dengan  pertimbangan  tujuan  analisis, atau  ada  pula  kemungkinan  data  yang digunakan  sebagai  dasar  pembuatan model,  hanya  dapat  diolah  oleh  salah satu  metode  saja  akibat  berbagai persoalan teknis matematis yang melandasi  perhitungan.  Dalam software Eviews,  metode Random  Effect hanya dapat  digunakan  dalam  kondisi  jumlah individu  bank  lebih  besar  dibanding jumlah  koefisien  termasuk  intersep. Selain  itu,  menurut  beberapa  ahli Ekonometri  dikatakan  bahwa,  jika  data panel  yang  dimiliki  mempunyai  jumlah waktu  ( t )  lebih  besar  dibandingkan jumlah  individu  ( i ),  maka  disarankan menggunakan  metode Fixed  Effect . Sedangkan jika data panel  yang dimiliki mempunyai jumlah waktu ( t ) lebih kecil dibandingkan  jumlah  individu  ( i ),  maka
Kompetisi Net Interest Margin (NIM) Perbankan Indonesia : Bank Konvensional Dan Syariah
Dessy Noor Farida disarankan menggunakan
metode
Random Effect .
a. Uji Statistik F ( Uji Chow ) Untuk  mengetahui  model  mana  yang lebih  baik  dalam  pengujian  data panel, bisa dilakukan dengan penambahan variabel dummy sehingga  dapat  diketahui  bahwa intersepnya berbeda dapat diuji dengan  uji  Statistik  F.  Uji  ini digunakan  untuk  mengetahui  apakah teknik  regresi  data  panel  dengan metode Fixed  Effect lebih  baik  dari regresi  model  data  panel  tanpa variabel dummy atau metode Common Effect .
Hipotesis  nul  pada  uji  ini  adalah bahwa  intersep  sama,  atau  dengan kata  lain  model  yang  tepat  untuk regresi  data  panel  adalah Common Effect ,  dan  hipotesis  alternatifnya adalah intersep tidak sama atau model yang  tepat  untuk  regresi  data  panel adalah Fixed Effect .
Nilai Statistik F hitung akan mengikuti distribusi statistik F dengan derajat  kebebasan  ( degre  of  freedom ) sebanyak m untuk  numerator  dan sebanyak n – k untuk denumerator . m merupakan merupakan jumlah restriksi  atau  pembatasan  di  dalam model tanpa variabel dummy. Jumlah restriksi  adalah  jumlah  individu dikurang  satu. n merupakan  jumlah observasi  dan k merupakan  jumlah parameter  dalam  model Fixed  Effect . Jumlah  observasi  ( n )  adalah  jumlah individu dikali dengan jumlah periode,  sedangkan  jumlah  parameter dalam  model Fixed  Effect ( k )  adalah jumlah  variabel  ditambah  jumlah individu.  Apabila  nilai  F  hitung  lebih
besar  dari  F  kritis  maka  hipotesis  nul ditolak yang artinya model yang tepat untuk regresi data panel adalah model Fixed Effect .  Dan  sebaliknya,  apabila nilai F hitung lebih kecil dari  F kritis maka  hipotesis  nul  diterima  yang artinya  model  yang  tepat  untuk regresi  data  panel  adalah  model Common Effect . b. Uji Hausman
Hausman telah mengembangkan suatu  uji  untuk  memilih  apakah metode Fixed  Effect dan  metode Random Effect lebih baik dari metode Common  Effect .  Uji  Hausman  ini didasarkan  pada  ide  bahwa Least Squares  Dummy  Variables (LSDV) dalam  metode  metode Fixed  Effect dan Generalized Least Squares (GLS) dalam  metode Random  Effect adalah efisien  sedangkan Ordinary  Least
Squares (OLS) dalam metode Common  Effect tidak  efisien.  Dilain pihak,  alternatifnya  adalah  metode OLS  efisien  dan  GLS  tidak  efisien. Karena  itu,  uji  hipotesis  nulnya adalah  hasil  estimasi  keduanya  tidak berbeda  sehingga  uji  Hausman  bisa dilakukan berdasarkan perbedaan estimasi tersebut.
Statistik  uji  Hausman  mengikuti distribusi statistik Chi-Squares dengan derajat kebebasan ( df ) sebesar jumlah  variabel  bebas.  Hipotesis nulnya  adalah  bahwa  model  yang tepat  untuk  regresi  data  panel  adalah model Random  Effect dan  hipotesis alternatifnya  adalah model yang tepat untuk regresi data panel adalah model Fixed  Effect .  Apabila  nilai  statistik Hausman  lebih  besar  dari  nilai  kritis Chi-Squares maka  hipotesis  nul
ditolak yang artinya model yang tepat untuk regresi data panel adalah model Fixed Effect .  Dan  sebaliknya,  apabila nilai  statistik  Hausman  lebih  kecil dari  nilai  kritis Chi-Squares maka hipotesis  nul  diterima  yang  artinya model  yang  tepat  untuk  regresi  data panel adalah model Random Effect .
c. Uji Lagrange Multiplier Menurut  Widarjono  (2007:  260), untuk  mengetahui  apakah  model Random  Effect lebih  baik  dari  model Common  Effect digunakan Lagrange Multiplier (LM).  Uji  Signifikansi Random Effect ini dikembangkan oleh Breusch-Pagan.  Pengujian  didasarkan pada  nilai  residual  dari  metode Common Effect .
Uji  LM  ini  didasarkan  pada distribusi Chi-Squares dengan derajat kebebasan ( df ) sebesar jumlah variabel independen. Hipotesis nulnya adalah bahwa model yang tepat untuk regresi  data  panel  adalah Common Effect ,  dan  hipotesis  alternatifnya adalah model yang tepat untuk regresi data  panel  adalah Random  Effect . Apabila  nilai  LM  hitung  lebih  besar dari  nilai  kritis Chi-Squares maka hipotesis  nul  ditolak  yang  artinya model  yang  tepat  untuk  regresi  data panel  adalah  model Random  Effect . Dan  sebaliknya,  apabila  nilai  LM hitung lebih kecil dari nilai kritis Chi- Squares maka  hipotesis  nul  diterima yang  artinya  model  yang  tepat  untuk regresi  data  panel  adalah  model Common Effect .
3. Pengujian
Asumsi Klasik (Multikolinieritas dan Heteroskedastisitas)
Regresi data panel memberikan alternatif model, Common Effect , Fixed Effect dan Random  Effect .  Model Common  Effect dan Fixed Effect menggunakan pendekatan Ordinary  Least  Squared
(OLS) dalam teknik estimasinya, sedangkan Random  Effect menggunakan Generalized Least Squares (GLS) sebagai  teknik  estimasinya.  Uji  asumsi klasik  yang  digunakan  dalam  regresi linier dengan pendekatan Ordinary Least Squared (OLS)  meliputi  uji  Linieritas,
Autokorelasi, Heteroskedastisitas, Multikolinieritas dan Normalitas.
Walaupun  demikian,  tidak  semua  uji asumsi  klasik  harus  dilakukan  pada setiap  model  regresi  linier  dengan pendekatan OLS.
Autokorelasi hanya terjadi pada data time  series .  Pengujian  autokorelasi  pada data  yang  tidak  bersifat time  series ( cross  section atau  panel)  akan  sia-sia semata atau tidaklah berarti. Multikolinieritas  perlu  dilakukan  pada saat  regresi  linier  menggunakan  lebih dari  satu  variabel  bebas.  Jika  variabel bebas  hanya  satu,  maka  tidak  mungkin terjadi multikolinieritas.
Heteroskedastisitas biasanya terjadi pada data cross  section ,  dimana  data  panel lebih  dekat  ke  ciri  data cross  section dibandingkan time series .
4. Uji  Kelayakan  ( Goodness  of  Fit )

## Model Regresi Data Panel Uji Hipotesis
Menurut  Nachrowi  (2006),  uji  hipotesis berguna  untuk  menguji  signifikansi koefisien  regresi  yang  didapat.  Artinya, koefisien  regresi  yang  didapat  secara statistik  tidak  sama  dengan  nol,  karena jika  sama  dengan  nol  maka  dapat dikatakan bahwa tidak cukup bukti untuk
Kompetisi Net Interest Margin (NIM) Perbankan Indonesia : Bank Konvensional Dan Syariah
menyatakan  variabel  bebas  mempunyai pengaruh  terhadap  variabel  terikatnya. Untuk kepentingan tersebut, maka semua koefisien  regresi  harus  diuji.  Ada  dua jenis  uji  hipotesis  terhadap  koefisien regresi yang dapat dilakukan, yaitu: a. Uji-F
Uji-F  diperuntukkan  guna  melakukan uji  hipotesis  koefisien  ( slope )  regresi secara  bersamaan,  dengan  kata  lain digunakan  untuk  memastikan  bahwa model  yang  dipilih  layak  atau  tidak untuk  mengintepretasikan  pengaruh variabel  bebas  terhadap  variabel terikat.
b. Uji- t Jika Uji-F dipergunakan untuk menguji  koefisien  regresi  secara bersamaaan,  maka  Uji- t digunakan untuk  menguji  koefisien  regresi secara  individu.  Pengujian  dilakukan terhadap  koefisien  regresi  populasi, apakah sama dengan nol, yang berarti variabel  bebas  tidak  mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel terikat,  atau  tidak  sama  dengan  nol,
yang berarti variabel bebas mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel terikat.

## Koefisien Determinasi
Koefisien  Determinasi  ( Goodness  of  Fit ) dinotasikan dengan R-squares yang merupakan  suatu  ukuran  yang  penting dalam regresi, karena dapat menginformasikan  baik  atau tidaknya model  regresi  yang  terestimasi.  Nilai Koefisien Determinasi mencerminkan seberapa  besar  variasi  dari  variabel  terikat dapat  diterangkan  oleh  variabel  bebasnya. Bila  nilai  Koefisien  Determinasi  sama dengan  0,  artinya  variasi  dari  variabel terikat  tidak  dapat  diterangkan  oleh variabel-variabel  bebasnya  sama  sekali. Sementara  bila  nilai  Koefisien  Determinasi sama  dengan  1,  artinya  variasi  variabel terikat secara keseluruhan dapat diterangkan oleh variabel-variabel bebasnya.  Dengan  demikian  baik  atau buruknya suatu persamaan regresi ditentukan oleh R-squares -nya yang mempunyai nilai antara nol dan satu.

## RESULTS AND DISCUSSION UJI BLUE
Uji Multikolonieritas Tabel 2. Uji Multikolonieritas Variabel VIF 1/VIF SIZE 2.55 0.392485 SPESIALISASI 2.07 0.482184 RISKAVERSION  1.66 0.603214 OPERATINGC-T  1.30 0.771291 IMPLISITIN-T 1.16 0.860572 Mean VIF 1.75 Sumber : Data diolah (2018)
Untuk  mengetahui  apakah  antar  variabel independent  terjadi  korelasi  yang  sangat kuat dilihat dari nilai VIF > 10, dari tabel 1 menunjukkan bahwa kelima variabel
independent  tidak  ada  yang  memiliki  nilai VIF  >  10,  artinya  tidak  terjadi  kasus multikolinieritas.

## Uji Heterskedasitas Breusch pagan
Breusch-Pagan  /  Cook-Weisberg  test  for heteroskedasticity
H0 : Constant Variance
Variables : fitted values of NIM Chi2(1) = 170.16 Prob > chi2 = 0.000
Sumber : data diolah (2018) Untuk  mengetahui  kesamaan  data penelitian,  dari  tabel  dua  menunjukkan bahwa memiliki p-value χ2 yang lebih kecil dari  0,05,  sehingga  berdasarkan  hasil pengujian  tersebut  hipotesis  nul  yang menyatakan  bahwa  struktur  varian  bersifat
homoskedastis ditolak (terjadi gejala heteroskedastisitas)

## Analisis Diskriptif
Statistik  deskriptif  memberikan  gambaran atau  deskripsi  suatu  data  yang  dilihat  dari nilai  rata-rata  (mean),  standar  deviasi, varian,  maksimum,  minimum,  sum,  range, kurtosis dan skewness (kemencengan distribusi). Analisis deskriptif sangat membantu  dalam  meringkas  perbandingan beberapa  variabel  data  skala  dalam  satu tabel dan dapat digunakan untuk melakukan pengamatan  outlier  data.  Dari  data  output dapat  dideskripsikan  sebagai  berikut  (lihat tabel
3) Tabel 3 . Statistic Descriptive Variable Obs Mean Std.Dev Min Max NIMBU 0 2 14 KOMPETISIBU 2013 0,2495435 0,1783605 -1,249272 0,8229173 RISKAVERSIONBU 2013 0,1373826 0,1113633 -0,274875 0,9552864 SIZEBU 2013 6,250072 0,8253431 2,378398 8,312859 SPESIALISASIBU 2013 0,5508448 0,1789775 0,003305 0,9498242 OPERATINGCOSTBU 2013 0,286253 0,0446336 0,0016908 0,871614 IMPLISITINBU 2013 0,000763 0,000384 0 0,0069432 NIMBUS 270 6,70167 3,230266 1 15 KOMPETISIBUS 270 0,5889733 0,1510013 -0,4032051  0,810191 RISKAVERSIONBUS 270 0,1480067 0,1235811 0,0547993 0,895068 SIZEBUS 270 6,250072 0,8253431 2,378398 8,312859 SPESIALISASIBUS 270 0,2252021 0,135112 0 0,6934525 OPERATINGCOSTBUS 270 0,0511006 0,258875 0,0021552 0,1375232 IMPLISITINBUS 270 NIMBPRS 2451 0,045812 0,462296 -0,4919037  0,4688275 KOMPETISIBPRS 2451 0,9857162 0,0526544 0,0101014 1 RISKAVERSIONBPRS 2451 0,4911431 0,2244119 0 2,580489 SIZEBPRS 2451 6,279234 0,8842303 1,477121 8,614859 SPESIALISASIBPRS 2451 OPERATINGCOSTBPRS  2451 0,0737123 0,0695911 0,0047499 1,837655 IMPLISITINBPRS 2451 Sumber : Data diolah (2018)
Kompetisi Net Interest Margin (NIM) Perbankan Indonesia : Bank Konvensional Dan Syariah
Berdasarkan  Tabel  3  menunjukkan  jumlah observasi untuk Bank Umum ada 2013 dan untuk  Bank  Umum  Syariah  ada  270  serta Bank perkreditaan Rakyat Syariah ada 245, menggambarkan diskripsi kinerja keuangan yang diteliti yang meliputi  :
1. NIMBU  =  Net  Interest  Margin  Bank Umum
2. KOMPETISIBU  =  Kompetisi  Bank Umum
3. RISKAVERSIONBU  =  Risk  Aversion Bank Umum
4. SIZEBU = SIZE Bank Umum
5. SPESIALISASIBU  =Spesialisasi  Bank Umum
6. OPERATINGCOSTBU  =  Operating Cost Bank Umum
7. IMPLISITIBU  =  Implisit  interest payment Bank Umum
8. NIMBUS  =  Net  Interest  Margin  Bank Umum Syariah
9. KOMPETISIBUS  =  Kompetisi  Bank Umum Syariah
10. RISKAVERSIONBUS = Risk Aversion Bank Umum Syariah
11. SIZEBUS = SIZE Bank Umum Syariah
12. SPESIALISASIBUS = Spesialisasi Bank Umum Syariah
13. OPERATINGCOSTBUS  =  Operating Cost Bank Umum Syariah
14. IMPLISITIBUS  =  Implisit  interest payment Bank Umum Syariah
15. NIMBPRS = Net Interest Margin Bank Perkreditan Rakyat Syariah
16. KOMPETISIBPRS  =  Kompetisi  Bank Perkreditan Rakyat Syariah
17. RISKAVERSIONBPRS =
Risk
Aversion  Bank  Perkreditan  Rakyat Syariah
18. SIZEBPRS  =  SIZE  Bank  Perkreditan Rakyat Syariah
19. SPESIALISASIBPRS =Spesialisasi
Bank Perkreditan Rakyat Syariah
20. OPERATINGCOSTBPRS  =  Operating Cost Bank Perkreditan Rakyat Syariah
21. IMPLISITIBPRS  =  Implisit  interest payment  Bank  Perkreditan  Rakyat Syariah
Untuk  variabel  NIM  antara  Bank UMUM (BU),  Bank Umum Syariah (BUS) dan  Bank  perkreditas  Rakyat  Syariah (BPRS) yang paling kecil adalah pada Bank Perkreditan Rakyat Syariah (BPRS) sebesar -0,4919037  dan  terbesar  pada  BUS  pula sebesar 15, dari data tersebut menunjukkan bahwa  pada  BUS  terjelek  dan  terbaik  pada BPRS.
Untuk  variabel  Kompetisi  antara  Bank UMUM (BU),  Bank Umum Syariah (BUS) dan  Bank  perkreditas  Rakyat  Syariah (BPRS) yang paling kecil adalah pada Bank Perkreditan Rakyat Syariah (BPRS) sebesar 0,0101014 dan terbesar pada BPRS sebesar 1,  dari  data  tersebut  menunjukkan  bahwa pada  BPRS  kompetisinya  terjelek  juga terbaik.
Untuk  variabel  Risk  Aversion  antara Bank  UMUM  (BU),  Bank  Umum  Syariah (BUS)  dan  Bank  perkreditas  Rakyat Syariah  (BPRS)  yang  paling  kecil  adalah pada  Bank  Perkreditan  Rakyat  Syariah (BPRS)  sebesar  0  dan  terbesar  pada  BPRS sebesar  2,580489,  dari  data  tersebut menunjukkan  bahwa  terbaik  dan  terjelek pada BPRS
Untuk  variabel  SIZE  antara  Bank UMUM (BU),  Bank Umum Syariah (BUS) dan  Bank  perkreditas  Rakyat  Syariah (BPRS) yang paling kecil adalah pada Bank Perkeditan  Rakyat  Syariah  (BPRS)  sebesar 1,477121  dan  terbesar  pada  BPRS  sebesar 8,614859,  dari  data  tersebut  menunjukkan bahwa terbaik dan terjelek  pada BPRS.
Untuk  variabel  Spesialisasi  antara  Bank UMUM (BU),  Bank Umum Syariah (BUS) dan  Bank  perkreditas  Rakyat  Syariah (BPRS) yang paling kecil adalah pada Bank Perkeditan  Rakyat  Syariah  (BPRS)  sebesar 0  serta  terbesar  pada  BUS  sebesar 0,9498242,  dari  data tersebut  menunjukkan bahwa terbaik pada dan BUS terjelek  pada BPRS.
Untuk  variabel  Operating  Cost  antara Bank  UMUM  (BU),  Bank  Umum  Syariah (BUS)  dan  Bank  perkreditas  Rakyat Syariah  (BPRS)  yang  paling  kecil  adalah pada Bank Umum (BU) sebesar 0,0016908  serta  terbesar  pada  BPRS
sebesar  1,837655,  dari  data  tersebut menunjukkan  bahwa  terbaik  pada  dan  BU terjelek  pada BPRS.

## Koefisien Determinasi
Koefisian  determinasi  (R  square)  pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan  model  dalam  menerangkan variasi  variabel  dependen.  Nilai  koefisien determinasi  adalah  antara  nol  dan  satu. Nilai R square yang kecil berarti kemampuan  variabel-variabel  independen dalam menjelaskan variasi variabel-variabel independen amat terbatas. Tabel 4 . Model Summary (b) Bank Umum Syariah (BUS) Source SS Df MS Model 18456.0223  5 3691.20445 Residual  1523055.52  265 5747.3793 Total 1541511.54  270 5709.30199 Number of obs 271 F95,265) 0.64 Prob > F 0.6677 R-Squared 0.0120 Adj R-Squared -0.0067 Root MSE 75.811 Nim Coef Std.err t P>│t│ (95% Conf.Interval) Riskaversion -23.52069 48.16251  -0.49 0.626 -118.3506 71.30918 Size 3.935857 8.969572  0.44 0.661 -13.72484 21.59655 Spesialisasi 30.78775 49.58816  0.62 0.535 -66.84917 128.4247 Impisitinterestpayment  845.9363 1170.881  0.72 0.471 -1459.478 3151.35 Operatingcost -52.69298 202.7687  -0.26 0.795 -451.9358 346.5498 _cons -13.54108 52.77971  -0.26 0.798 -117.462 90.37987 Sumber :data diolah (2018)
Dari tampilan output Stata model summary besarnya adjusted R square adalah  -0,0067, hal  ini  berarti  0,6%  variasi  NIM  dapat dijelaskan  oleh  variasi  dari  kelima  variable independen  sedangkan  sisanya  (100-0,6  =
99,4) dijelaskan oleh sebab-sebab yang lain diluar model.
Dari tampilan output Stata model summary besarnya  R  square  adalah  0,0120,  hal  ini berarti  1%  NIM  Bank  Umum  Syariah
Kompetisi Net Interest Margin (NIM) Perbankan Indonesia : Bank Konvensional Dan Syariah
dipengaruhi  oleh  variabel  independen secara simultan, dan NIM tidak dipengarahi oleh  variabel  independen  secara  parsial karena  nilai  signifikansi  dari  kelima variabel diatas 0,05
Uji  F  digunakan  untuk  mengukur seberapa  besar  variabel  bebas  secara bersama-sama  (simultan)  mempengaruhi variabel terikat secara signifikan.
Pengambilan  keputusan  dilakukan  dengan membandingkan  nilai  F  hitung  dengan  F tabel. Jika  F  hitung  lebih  kecil  dari  pada  F tabel  maka  keputusannya  adalah  menerima H0, artinya secara statistik dapat dibuktikan
bahwa  semua  variabel  bebas  secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel  dependen.  Sebaliknya  jika  nilai  F hitung  lebih  besar  dari  pada  F  tabel  maka keputusannya  menolak  H0  artinya  secara statistik  dapat  dibuktikan  bahwa  semua variabel bebas secara simultan berpengaruh terhadap  variabel  dependen.  Dari  hasil SPSS  menunjukkan  nilai  F  hitung  adalah 0,64  dan  F  tabel  adalah  0,22  hasil  tersebut menunjukkan  nilai  F  hitung  lebih  besar sehingga  uji  statistik  dapat  menjelaskan pengaruh  variabel  independen  ke  variabel dependen.
Tabel.5 Model Summary (b) Bank Perkreditan Rakyat Syariah (BPRS) Source SS df MS Model 1.36026102  5 .272052204 Residual  3.88209348  2447 .001586471 Total 5.2423545 2452 .002137991 Number of obs 2453 F95,265) 171.48 Prob > F 0.0000 R-Squared 0.2595 Adj R-Squared 0.2580 Root MSE .03983 Nim Coef Std.err t P>│t│  (95% Conf.Interval) Size .0212147 .0013025 16.29 0.000 .0186607 .0237688 Spesialisasi -.0493801  .0047234 -10.45 0.000 -.0586422  -.0401179 Riskaversion .0035871 .0036816 0.97 0.330 -.0036322  .0108065 Operatingcost .1410675 .0210291 6.71 0.000 .0998309 .1823041 Implisitinterestpayment -.5644403  .0303473 -18.60 0.000 -.6239493  -.5049314 _cons -.0835182  .0081648 -10.23 0.000 -.0995288  -.0675076 Sumber : Data diolah (2018)
Dari tampilan output Stata model summary besarnya  adjusted  R  square  adalah  0,2580, hal  ini  berarti    25%  variasi  NIM  dapat dijelaskan  oleh  variasi  dari  kelima  variable independen  sedangkan  sisanya  (100-25  =
75)  dijelaskan  oleh  sebab-sebab  yang  lain diluar model.
Dari  tampilan  output  Stata  model summary besarnya R square adalah 0,2580, hal  ini  berarti  25%  NIM  Bank  Perkreditan Rakyat  Syariah  dipengaruhi  oleh  variabel
independen  secara  simultan,  dan  NIM dipengarahi  oleh  variabel  independen secara  parsial  karena  nilai  signifikansi  dari kelima  variabel  bawah  0,05  terdiri  dari SIZE,  Spesialisasi,  Risk  Aversion,  Implist Interest Pyment dan Operating cost
Uji  F  digunakan  untuk  mengukur seberapa  besar  variabel  bebas  secara bersama-sama  (simultan)  mempengaruhi variabel terikat secara signifikan.
Pengambilan  keputusan  dilakukan  dengan membandingkan  nilai  F  hitung  dengan  F tabel. Jika  F  hitung  lebih  kecil  dari  pada  F tabel  maka  keputusannya  adalah  menerima H0, artinya secara statistik dapat dibuktikan bahwa  semua  variabel  bebas  secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel  dependen.  Sebaliknya  jika  nilai  F hitung  lebih  besar  dari  pada  F  tabel  maka keputusannya  menolak  H0  artinya  secara statistik  dapat  dibuktikan  bahwa  semua variabel bebas secara simultan berpengaruh terhadap  variabel  dependen.  Dari  hasil SPSS  menunjukkan  nilai  F  hitung  adalah 171  dan  F  tabel  adalah  0,22  hasil  tersebut menunjukkan  nilai  F  hitung  lebih  besar sehingga  uji  statistik  dapat  menjelaskan pengaruh  variabel  independen  ke  variabel dependen.

## Pembahasan
Perbankan merupakan entitas yang mempunyai  tujuan  untuk  mencari  profit baik  itu  perbankan  konvensional  ataupun bank  syariah,  dalam  perekonomian  suatu negara,  perbankan  memiliki  peran  sebagai ‘jembatan’  yang  menghubungkan  antara pemilik  dana  dengan  orang/perusahaan yang  membutuhkan  dana  tersebut  untuk mengembangkan  usaha.  Dalam  perannya tersebut,  bank  memungut  bunga  dari penyaluran  kredit/pinjaman  apabila  pada bank  konvensional  sedangkan  pada  bank
syariah dengan skema bagi hasil menyesuaiakan  akad  yang  dipakai,  dan membayar bunga jika pada bank konvensional  dan  bagi  hasil  pada  bank syariah ke pemilik dana, apabila menyimpan  dalam  bentuk  deposito.  Selisih antara  bunga  kredit  yang  tlentu  saja  lebih besar  dari  bunga  deposito,  itulah  yang kemudian menjadi pendapatan bank. Semakin  besar  selisihnya,  maka  semakin besar pula pendapatan bank tersebut.
NIM dipengaruhi oleh pendapatan bank dari  Penyaluran  kredit  dan  pinjaman  ke sektor-sektor  usaha,  jika  bank  memungut bunga  terlalu  besar  maka  itu  akan membebani  sektor  usaha  itu  sendiri,  dan pada  akhirnya  menghambat  pertumbuhan ekonomi.  Jadi  jika  tujuannya  adalah  untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi, maka suku  bunga  bank  bisa  diturunkan  dengan cara  menurunkan  BI  Rate,  dimana  itu merupakan  domain  dari  BI  (hanya  BI  yang bisa  menurunkan  BI  Rate).  Dengan turunnya  BI  Rate,  maka  tidak  hanya  bunga kredit,  tapi  bunga  deposito  juga  bisa diturunkan,  atau  dengan  kata  lain,  meski pendapatan  bunga  bank  akan  turun,  tapi beban  pokoknya  juga  akan  turun,  sehingga NIM-nya tetap. (Laporan OJK)
BI Rate jika terus diturunkan hingga ke level yang sangat rendah, misalnya dibawah 5%  (terakhir  masih  7%),  maka  NIM perbankan  akan  ikut  turun.  Ilustrasinya sebagai  berikut:  Ketika  BI  Rate  7%,  maka sebuah  bank  menetapkan  bunga  pinjaman 12%,  dan  bunga  deposito  6%,  sehingga margin-nya (NIM-nya) akan tercatat 12 – 6 =  6%.  Setelah  BI  Rate  turun  menjadi  4%, maka  bunga  pinjaman  mungkin  turun menjadi  9%  (dari  12  ke  9,  berarti  turun 25%),  dan  bunga  deposito  ikut  turun  tapi hanya  menjadi  4.5%  (dari  6  ke  4.5,  berarti
Kompetisi Net Interest Margin (NIM) Perbankan Indonesia : Bank Konvensional Dan Syariah
turun  25%  juga),  sehingga  NIM-nya menjadi  9  –  4.5  =  4.5%,  atau  lebih  rendah dari  dibanding  NIM  6%  tadi.  (Laporan OJK)
BI  Rate  hanya  bisa  diturunkan  hingga ke  posisi  yang  serendah-rendahnya  kalau perekonomian  sudah  sangat  efisien,  yang ditandai  dengan  rendahnya  inflasi.  Ini artinya  jika  BI  Rate  turun  tajam  dan  itu menyebabkan  NIM  bank  juga  turun,  maka penurunan  NIM  tersebut  sama  sekali  tidak berdampak buruk bagi bank yang bersangkutan,  karena  disisi  lain  tingkat inflasi  juga  turun  drastis.  Sebab,  inflasi adalah  juga  seperti  cost  dalam  operasional bank, dimana jika sebuah bank mencatatkan margin  bunga  6%  pada  tahun  tertentu namun  tingkat  inflasi  di  tahun  tersebut tercatat  7%,  maka  sejatinya  bank  tersebut merugi (Laporan OJK)
Net interest margin, atau margin bunga bersih, adalah perbandingan antara pendapatan bunga bersih/net interest income  (pendapatan  bunga/interest  income dikurangi  beban  pokok/cost  of  credit), dengan  nilai  aset  produktif.  Pendapatan bunga  berasal  dari  kredit  yang  disalurkan, simpanan pada obligasi pemerintah, sertifikat  Bank  Indonesia,  dll.  Sementara beban  pokok  merupakan  biaya  yang dikeluarkan  bank  untuk  membayar  bunga deposito, bunga pinjaman, dll.
Aset  produktif  adalah  aset  yang dikelola hingga menghasilkan bunga, istilahnya  net  bearing  assets.  Misalnya, sebuah  bank  asetnya  Rp100  milyar.  Dari total aset tersebut, Rp80 milyar diantaranya disalurkan  dalam  bentuk  kredit,  surat berharga, obligasi, dll, sehingga menghasilkan pendapatan bagi bank berupa bunga.  Rp80  milyar  inilah  yang  disebut dengan aset produktif. (Laporan OJK)
Jika  bank  tersebut  mencatat  pendapatan bunga Rp5 milyar dalam setahun, kemudian setelah  dikurangi  beban  pokok  hasilnya adalah Rp4 milyar, maka NIM-nya adalah 4 /  80  =  0.05  =  5%.  Data  terakhir  dari  Bank Indonesia  (BI)  menunjukkan  bahwa  rata- rata  NIM  perbankan  di  Indonesia  adalah 4.23%. (Laporan OJK)
Faktor-faktor  yang  menentukan  NIM, yakni:  1.  Nilai  pendapatan  bunga,  2.  Nilai beban  pokok,  dan  3.  Nilai  aset  produktif. Seperti  halnya  perusahaan  manapun  di seluruh  dunia,  bank-bank  di  Indonesia tentunya  selalu  fokus  pada  upaya  untuk meningkatkan  pendapatan  hingga  sebesar- besarnya, dan menekan beban pokok hingga serendah-rendahnya  (sementara  nilai  aset seiring  waktu  akan  meningkat  dengan sendirinya). Tujuanya menaikkan pendapatan  dan  mengurangi  pengeluaran. Dan  bank  yang  berhasil  dalam  upaya tersebut  akan  mencatat  NIM  yang  lebih tinggi  dibanding  bank  lain  yang  kurang berhasil,  dimana  semakin  tinggi  NIM sebuah  bank,  maka  artinya  semakin  efisien bank  tersebut  dalam  beroperasi.  (Laporan OJK)
Dari  hasil  penelitian  menunjukkan variasi  NIM  pada  perbankan  di  indonesia baik bank syariah maupun bank konvensional  dari  yang  kecil  dan  besar, yang  secara  umum  lebih  besar  jika dibandingkan  NIM  perbankan  dari  negara tetangga Indonesia, perbankan akan mampu lebih cepat untuk menggerakkan perekonomian  indonesia  apabila  NIM rendah  dan  selain  itu  dengan  adanya globalisasi menuntut untuk adanya perbaikan  perbankan  di  indonesia  agar mampu  bersaing  dengan  perbanakan  diluar negeri.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa untuk  variabel  NIM  antara  BUS,  BU  dan BPRS  yang  paling  kecil  adalah  pada BPRSS  sebesar  -0,4919037  dan  terbesar pada  BUS  sebesar  15,  dari  data  tersebut menunjukkan bahwa pada BPRS lebih baik dan terjelek pada BUS, sedangkan Kompetisi  antara  ketiganya  menunjukkan yang  paling  kecil  adalah  pada  BPRS sebesar 0,0101014 dan terbesar pada BPRS sebesar  1,  dari  data  tersebut  menunjukkan bahwa  pada  BPRS  kompetisinya  terjelek juga  terbaik,  dari  variabel  Operating  Cost antara  ketiganya    yang  paling  kecil  pada BU  sebesar  0,0016908 serta terbesar pada BPRS  sebesar  1,837655,  dari  data  tersebut menunjukkan  bahwa  terbaik  pada  dan  BU terjelek  pada BPRS.
Dari  tampilan  output  Stata  model summary  besarnya  adjusted  R  square adalah  0,2580,  hal  ini  berarti    25%  variasi NIM  dapat  dijelaskan  oleh  variasi  dari kelima  variable  independen  sedangkan sisanya  (100-25  =  75)  dijelaskan  oleh sebab-sebab  yang  lain  diluar  model  dan nilai R square adalah 0,2580, hal ini berarti 25%  NIM  dipengaruhi  oleh  variabel independen  secara  simultan,  dan  NIM dipengarahi  oleh  variabel  independen secara  parsial  karena  nilai  signifikansi  dari kelima  variabel  bawah  0,05  terdiri  dari SIZE,  Spesialisasi,  Risk  Aversion,  Implist Interest  Pyment  dan  Operating  cost,  output stata  juga  menunjukkan  nilai  F  hitung adalah    171  dan  F  tabel  adalah  0,22  hasil tersebut  menjelaskan  pengaruh  variabel independen ke variabel dependen.
Berdasarkan  ketiga  variabel  utama  yaitu NIM, kompetisi dan operating cost menunjukkan  yang  paling  rentan  untuk kalah dalam mekanisme pasar adalah BPRS
disusul  BUS  dan  paling  kuat  BU,  karena NIM pada perbankan diluar negeri cenderung  kecil,  namun  pada  BUS  dan BPRS  mempunyai  keunggulan  tersediri karena bisa mendapatkan NIM  yang sangat rendah  tetapi  juga  bisa  menjadi  yang tertinggi  karena  keuntungan  mereka  bisa besar  dan  kecil  menyesuaiakan  keuntungan yang  diperoleh  oleh  nasabah/  pihak  yang diajak  kerjasama,  apabila  keuntungan nasabah  tinggi  maka  NIM  akan  menjadi tinggi dan juga sebaliknya.

## Saran dan Keterbatan
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data panel seluruh perbankan baik yang koonvensional  dan  syariah  Indonesia,  ini merupakan kelebihan juga menjadi kekurangan  karena  akan  ada  perbedaan yang  cukup  besar  antara  bank  yang  sudah lama dan kuat dengan yang baru berdiri dan tidak  kuat,  namun  semua  data  dari  laporan keuangan  tersebut  diolah  dengan  cara  yang sama  akan  lebih  baik  bila  ada  pemilahan perbankan  selain  itu  dalam  uji  normalitas menunjukkan data penelitian yang mempunyai  variasi  data  yang  banyak sehingga  bisa  mempengaruhi  terhadap kesimpulan  dan  yang  terakhir  dengan kecilnya nilai adjusted R square menunjukkan  ada  variabel  lain  yang  tidak diteliti  berpengaruh  terhadap  NIM  dan Kompetisi

## DAFTAR PUSTAKA
Allen, L., 1988, “The determinants of bank interest  margins:  a  note”, Journal  of Financial  and  Quantitative  Analysis Vol.23, No.2, 231–235.
Angbazo,  L.,  1997,  “Commercial  bank  net interest  margins,  default  risk,  interest- rate risk and offbalance sheet banking”,
Kompetisi Net Interest Margin (NIM) Perbankan Indonesia : Bank Konvensional Dan Syariah

## Journal  of  Banking  and  Finance
Vol.21, 55–87.
Arellano,  M.,  Bond,  R.M.,  1991.  “Some test  of  specification  for  panel  data: Monte  Carlo  evidence  and  application to  employment  equations”, Review  of Economic  Studies ,  Vol.58  No.2,  277– 297.
Arellano,  M.,  Bover,  O.,  1995,  “Another look at the instrumental-variable estimation of errorcomponents models”, Vol.68, No.1, 29–51.
Baltagi,  Badi  H.,  2001,  Econometric Analysis  of  Panel  Data,  John  Wiley &Sons,Ltd, second edition.
Blundell,  R.W.,  Bond,  S.R.,  1998,  “Initial conditions  and  moment  restrictions  in dynamic  panel  data  models”, Journal of Econometrics Vol.87, 115–143.
Baltagi,  Bagi,  2005, Econometric  Analysis of  Panel  Data ,  Third  Edition.  John Wiley & Sons.
Hutapea, Erwin G and Kasri, Rahmatina A., 2010, “Bank Margin Determination : a comparison between islamic and conventional bank  in Indonesia”, Intenational  journal  of  islamic  and midle eastern finance and managemen, Vol.3, No.1, 65-82.
Fungacova,  Zuzana  and  Poghosyan,  Tigran 2011,  “Determinants  of  Bank  Interest Margins  in  Russia  :  Does  Bank Ownership Matter?”, Economics Systems Vol.35, 481-495.
Hawtrey,Kim  and  Liang,Hanyu,  2008, “Bank  Interest  Margins  in  OECD Countries”, North American Journal of Economics  and  Finance Vol.19,  249- 260
Islam,  Md.Shahidul  and  Nishiyama,  Shin- Ichi, 2016, “The Determinants of Bank Net  Interest  Margins  :  A  Panel Evidence From South Asian
Countries”, International  Business  and Finance Vol.37, 501-514.
Lin,  Jane-Raung,  et  al,  2011,  “The Determinants  of  Interest  Margins  and Their  Effect  on  Bank  Diversification  : Evidence from Asian Bank” Journal of Finansial Stability Vol.8, 96-106.
Naceur,  Sami  Ben  and  Goaied,  Mohamed,
2010, “The Determinants of commersial  Bank  Interest  Margin  and Profitability  :  evidence  from  Tunisia”, Finance  and  Economics ,  Vol.5,  No  1., 106-130.
Nachrowi,  N.  Djalal  dan  Hardius  Usman,
2006, Pendekatan  Populer  dan  Praktis Ekonometrika  untuk  Analisis  Ekonomi dan  Keuangan ,  LPFE  Universitas Indonesia, Jakarta.
Nguyen,  James,  2012,  “The  Relationship Between  Net  Interest  Margin  and  Non interest  Income  using  a  System Estimation  Approach” Journal  of Banking Finance , Vol.36, 2429-2437.
Maudos,  Joaquin  and  Solis,  Liliana,  2009, “The  Determinant  of  Net  Interes Income in the mexican Banking Sistem :  An  Integrated  Model”, Journal  of Banking  And  Finance ,  Vol.33,  1920- 1931.
Maudos,  Joaquin  and  D  Guefara,  Juan Fernandes,  2004,  “Factor  Explaining the  Interest  Margin  in  the  Banking Sector of the European union” Journal of Banking And Finance, Vol.28, 2259- 2281.
Safitri,  Dian  Andaraniri  Minar,  2011, “Pengaruh  Non  Performing  Loan (NPL),  Net  Interest  Magin  (NIM),  dan Loan  Deposit  Ratio  (LDR),  terhadap perubahan  Laba  pada  bank  Devisa  dan Non  Bank  Devisa  di  Indonesia  tahun 2006-2010” Jurnal  Manajemen  dan Akuntansi Terapan , Vol. 2, No 2., 1-11.
Widarjono,  Agus,  2007,  Ekonometrika: Teori dan Aplikasi Untuk Ekonomi dan
Bisnis, edisi  kedua,  Ekonisia  FE Universitas Islam
Indonesia,
Yogyakarta.
Laporan OJK