Perkembangan Non Performing Financing NPF

101 multikolinieritas menggunakan uji korelasi r dapat dilihat sebagai berikut: Tabel 4.2 Hasil Uji Correlation Matrix FDR LNDPK LNSBIS NPF FDR 1.000000 -0.181828 -0.561479 0.233885 LNDPK -0.181828 1.000000 0.633318 -0.926464 LNSBIS -0.561479 0.633318 1.000000 -0.672005 NPF 0.233885 -0.926464 -0.672005 1.000000 Sumber: Lampiran 3 data BI diolah Dari tabel 4.2 diatas dapat dilihat hasil analisis uji multikolinieritas dengan Correlation Matrix menunjukkan bahwa korelasi antar variabel independen antara FDR dan LNDPK mapupun sebaliknya sebesar -0.181828, antara FDR dengan LNSBIS maupun sebaliknya sebesar -0.561479, antara FDR dan NPF maupun sebaliknya sebesar 0.233885. Terlihat dari tabel 4.2 diatas nilai korelasi variabel independen yaitu FDR, DPK, SBIS, dan NPF tertinggi hanya mencapai 0.633318 yaitu antara LNDPK dengan LNSBIS maapun sebaliknya.Karena nilai 0.633318 0.8 sehingga diputuskan tidak terdapat multikolinieritas. Hasil ini menginformasikan model Ordinary Least Square OLS yang dilakukan dapat dikatakan terbebas dari gejala multikolinieritas. 102

c. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika variance tidak konstan atau berubah- ubah disebut dengan Heterokedastisitas. Metode pertama yang digunakan untuk mendeteksi adanya heterokedastisitas pada penelitian ini adalah dengan melihat pola residualnya. Gambar 4.6 Uji Heteroskedatisitas Dengan Melihat Pola Residual Sumber : Lampiran 4 data BI diolah Dengan melihat hasil tersebut, kita dapat menduga bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada hasil estimasi, di mana residualnya tidak membentuk suatu pola. Dengan kata lain, residual cenderung konstan. -.006 -.004 -.002 .000 .002 .004 .006 .012 .016 .020 .024 .028 2009 2010 2011 2012 Residual Actual Fitted