penelitian yang variabel dependen dan variabel independennya metrik serta variabel independennya lebih dari satu.
5
Untuk menguji hipotesis dalam penelitian ini digunakan model berikut:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ b
5
X
5
+ e Keterangan:
Y = Pembiayaan Mudharabah a = Nilai Konstanta
b = Koefisien Regresi X
1
= ROA Return On Asset X
2
= NPF Non Performing Financing X
3
= FDR Financing to Deposit Ratio X
4
= BOPO Biaya Operasional Pendapatan Operasional X
5
= TBH Tingkat Bagi Hasil e = Error Terms atau Faktor Penggangu,diasumsikan 0 nol
1. Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik dilakukan untuk memastikan bahwa autokorelasi, multikolinearitas dan heteroskedastisitas tidak terdapat
dalam penelitian ini atau data yang dihasilkan berdistribusi normal. Apabila hal tersebut tidak ditemukan maka asumsi klasik regresi telah
terpenuhi. Beberapa uji asumsi klasik yang digunakan adalah:
5
Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 19 Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011, h.7.
a. Uji Normalitas Data Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam
sebuah model regresi variabel terikat dan bebas keduanya terdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi
data normal atau mendekati normal. Untuk mengetahui apakah data normal atau tidak normal
digunakan metode Kolmogorov-Smirnov. Nilai Kolmogorov-Smirnov digunakan untuk mengetahui bagaimana distribusi normal data, jika:
Asymp. Sig 2-tailed 0.05 maka H
o
ditolak, H
a
diterima Asymp. Sig 2-tailed 0.05 maka H
o
diterima, H
a
ditolak b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah pada sebuah model regresi ditemukan adanya korelasi antar-variabel
independen. Jika
terjadi korelasi
maka terdapat
masalah multikolinearitas.
Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi yaitu dengan menggunakan VIF Variance Inflation
Factor dan Tolerance.
6
Untuk mengetahui ada atau tidaknya multikolinearitas pada model regresi, dapat dilihat dari berbagai hal,
diantaranya:
6
Imam Ghazali, Analisis Multivariate Lanjutan dengan Program SPSS, Ed. 1, Semarang: BPUD, 2006, h.93.
a Jika nilai VIF tidak lebih dari 10 VIF ≥ 10, maka model regresi bebas dari multikolinearitas.
b Niai Tolerance tidak kurang dari 1 Tolerance ≤ 1 atau 0,10, maka model regresi bebas dari multikolinearitas.
c. Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas yaitu kondisi dimana semua residual atau
error mempunyai varian yang tidak konstan atau berubah-ubah.
7
Tujuan uji heteroskedasisitas adalah untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians pada residual
error dari satu pengamatan kepengamatan lain.
8
Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas, dalam penelitian ini peneliti menggunakan
grafik scatterplot.
Dasar pengambilan keputusan dalam uji ini ialah sebagai berikut:
9
• Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk
pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka telah terjadi Heteroskedastisitas.
• Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas
dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Nachrowi dan Usman, Pendekatan Ekonometrika untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan. Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, 2006, h. 109.
8
Singgih Santoso, Buku Latihan SPSS Statistik Parametrik Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2000, h. 238.
9
Ibid, h. 240
d. Uji Autokorelasi Autokorelasi adalah suatu keadaan dimana terjadi korelasi
antara residual tahun ini dengan tingkat kesalahan tahun sebelumnya. Uji Autokorelasi bertujuan untuk mengkaji apakah suatu model
regresi liniear terdapat korelasi antara kesalahan penggangu pada periode t dengan kesalahan pada periode sebelumnya t-1.
Autokorelasi didefinisikan terjadinya korelasi antara data pengamatan sebelumnya, dengan kata lain munculnya suatu data dipengaruhi oleh
data sebelumnya, jika terjadi korelasi, berarti ada masalah autokorelasi.
10
Salah satu ukuran dalam menentukan ada tidaknya masalah autokorelasi ialah dengan melakukan uji dubin-watson dengan
ketentuan sebagai berikut:
11
• Terjadi autokorelasi positif, jika nilai d dibawah -2 d -2.
• Tidak terjadi autokorelasi, jika nilai d berada diantara -2 dan +2
atau -2 ≤ d ≤ +2. •
Terjadi autokorelasi negatif, jika niali d diatas +2 atau d +2.
2. Pengujian Hipotesis
