X
2
= Return on Equity ROE X
3
= Loan to Deposit Ratio LDR X
4
= Quick Ratio QR a =
konstanta b
1
,b
2
,b
3
,b
4
= koefisien regresi e = error – terms variabel gangguanresidual
4.6.1. Pengujian Asumsi Klasik
Sebelum dilakukan pengujian hipotesis maka terlebih dahulu dilakukan pengujian asumsi klasik terhadap data penelitian. Hal ini dilakukan untuk mengetahui
kelayakan dari model analisis data yang digunakan. Pengujian ini terdiri dari pengujian normalitas data, multikolinieritas, heteroskedastisitas dan
autokorelasi.Gujarati, 1999:139 4.6.1.1. Uji normalitas data
Uji normalitas data dilakukan bertujuan untuk mendeteksi distribusi data
variabel yang akan digunakan dalam penelitian memiliki distribusi normal atau tidak.
Apabila terjadi penyimpangan terhadap asumsi distribusi normalitas maka masih tetap menghasilkan penduga koefisien regresi linier, tidak terbias dan terbaik.
Penyimpangan asumsi normalitas ini akan semakin kecil pengaruhnya apabila jumlah sampelnya diperbesar. Salah satu penyelesaian yang bisa dilakukan adalah dengan
mengubah bentuk-bentuk variabel yang semula nilai absolut ditransformasikan menjadi bentuk lain kwadratik, resiprokal, dan lain sebagainya sehingga distribusi
menjadi normal.
Universitas Sumatera Utara
Pengujian normalitas ini akan dilakukan dengan uji statistic non parametric Kolmogrov – Smirnov K-S. Untuk melihat apakah suatu data mempunyai distribusi
normal, maka kriteria pengujiannya adalah sebagai berikut: 1.
Jika angka signifikansi 0,05 maka data mempunyai ditribusi normal 2.
Jika angka signifikansi 0.05 maka data tidak mempunyai distribusi normal
4.6.1.2. Uji multikolinieritas Multikolinieritas adalah korelasi linier sempurna 100 atau eksak di antara
variabel penjelas yang dimasukkan ke dalam model Ghozali,2005. Uji multikolinieritas ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan
adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Pengujian multikolinieritas pada penelitian ini
dilakukan dengan Uji Collenierity Statistic. Untuk dapat melakukan uji multikolinieritas maka harus diketahui terlebih dahulu Variance Inclation Factor
VIF. Pedoman pengambilan keputusan pada pengujian ini adalah: a.
Jika Variance Inflation Factor VIF 10 maka artinya terdapat persoalan multikolinieritas di antara variabel bebas.
b. Jika Varianve Inflation Factor VIF 10 maka tidak terdapat persoalan
multikolinieritas di antara variabel bebas.
4.6.1.3. Uji heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi
terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain Ghozali,2005. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak
terjadi heteroskedastisitas. Deteksi dapat dilakukan dengan menggunakan uji metode
Universitas Sumatera Utara
grafis yaitu dengan melihat ada tidaknya pola tertentu yang tergambar pada scatterplot. Dasar pengambilan keputusan adalah jika ada pola tertentu yang teratur
bergelombang, melebar kemudian menyempit maka telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada
sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. 4.6.1.4. Uji autokorelasi
Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pada periode t – 1 Ghozali, 2005. Autokorelasi muncul karena observasi yang berututan sepanjang tahun yang berkaitan satu dengan lainnya. Hal ini sering
ditemukan pada time series. Masalah autokorelasi relative tidak terjadi pada data cross section. Untuk
mengetahui adanya autokorelasi dapat dilakukan dengan Uji Durbin Watson. Hipotesis yang akan diuji adalah:
Ho : tidak ada autokorelasi
Ha : ada autokorelasi Pengambilan keputusan untuk ada tidaknya autokorelasi adalah sebagai
berikut: a.
Apabila d dl atau d 4-dl maka hipotesis nol ditolak dan sebaliknya hipotesis alternative diterima, berarti terdapat autokorelasi.
b. Apabila terletak antara dl dan 4-du maka hipotesis nol diterima yang
berarti ada autokorelasi.
Universitas Sumatera Utara
c. Apabila nilai d terletak antara dl dan du atau antara 4-du atau 4-dl maka
Uji Durbin Watson tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti. Pada nilai ini tidak dapat disimpulkan apakah terdapat autokorelasi atau tidak. Secara
sederhana, gejala autokorelasi dapat juga dilihat langsung dengan cara melihat hasil test statistik untuk Durbin Watson. Nilai Durbin Watson
adalah antara 0 sampai dengan 4 . Apabila nilai Durbin Watson dekat dengan 2 berarti tidak ada autokorelasi.
4.6.2. Pengujian Hipotesis
Setelah dilakukan uji asumsi klasik terhadap data, selanjutnya dilakukan uji hipotesis. Adapun alat uji yang digunakan untuk membuktikan hipotesis adalah
sebagai berikut: 1.
Koefisien Determinasi uji goodness of fit R
2
Pengukuran besarnya persentase kebenaran dari uji regresi tersebut dapat dilihat melalui nilai koefisien determinasi multiple R
2
koefisien determinan mengukur proporsi dari variasi yang dapat dijelaskan oleh variabel bebas dengan formula
Gujarati, dalam Zain, 1995 : 207 sebagai berikut:
dimana : Jk
R
= jumlah kuadrat regresi explained sum of squares Jk
Y
= jumlah total kuadrat total sum of squares Dalam hasil output SPSS maka yang menjadi patokan adalah Adjusted R Square.
Nilai R
2
ini mempunyai range antara 0 sampai 1 1
2
≤ ≤ R
. Semakin tinggi R
2
Universitas Sumatera Utara
suatu regresi mendekati satu, maka semakin baik regresi tersebut dan semakin mendekati nol, maka variabel independen secara keseluruhan tidak bisa
menjelaskan variabel dependen. 2.
Uji Signifikan Parsial Uji Statistik t Uji statistik t adalah suatu uji statistik tentang signifikansi dengan memperhatikan
semua variable bebas lain. Dengan kata lain uji statistik ini akan menguji apakah setiap variabel bebas X
i
berpengaruh signifikan atau tidak terhadap variabel terikat Y.
Bentuk pengujiannya adalah sebagai berikut: a.
Merumuskan hipotesis null dan hipotesis alternative H
: β
1
= β
2
= β
3
= β
4
= 0 H
a
: Paling sedikit ada satu β
x
≠ 0 dimana x = 1,2,3,4 Menghitung t-hitung dengan menggunakan rumus : Clave et al., 2001:534
dimana : b
i
= koefisien regresi masing-masing variabel sb
i
= standar error masing-masing variabel Dari perhitungan tersebut akan diperoleh nilai t
hitung
yang kemudian dibandingkan dengan t
tabel
pada tingkat keyakinan 95 α = 0,05.
b. Kriteria Pengujian: t
hitung
t
tabel
= H ditolak
t
hitung
≤ t
tabel
= H diterima
3. Uji Serempak uji F Statistik
Universitas Sumatera Utara
Uji F merupakan pengujian terhadap koefisien regresi secara bersama-sama atau simultan untuk melihat pengaruh dari seluruh variabel bebas terhadap varibel
terikat. Bentuk pengujiannya adalah sebagai berikut : a.
Merumuskan hipotesis null dan hipotesis alternatif. H
: β
1
= β
1
= β
1
= β
1
= 0 H
a
: paling sedikit ada β
x
≠ 0 dimana x = 1,2,3,4
b. Menghitung F-hitung dengan menggunakan rumus yaitu:
dimana : R
2
= koefisien determinansi n = jumlah sampel
k = jumlah variabel bebas Dengan kriteria tersebut, diperoleh nilai F
hitung
yang dibandingkan dengan F
tabel
dengan tingkat resiko level of significant dalam hal ini 0,05 dengan degree of freedom = n – k – 1
c. Kriteria Pengujian:
F
hitung
F
tabel
= H ditolak
F
hitung
≤ F
tabel
= H diterima
Universitas Sumatera Utara
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
5.1. Hasil Penelitian 5.1.1. Deskripsi Data
Deskripsi data penelitian dari masing-masing variabel yang meliputi nilai mean, standar deviasi, maksimum dan minimum dapat dilihat dari Tabel 5.1 berikut
ini:
Tabel 5.1. Deskriptif Data Penelitian
N Minimum Maximum
Mean Std. Deviation
CAR 72
9.80 97.94
21.2667 14.12807
IML 72
3.60 18.28
9.3187 3.02143
ROE 72
-.75 31.82
16.2146 7.75646
LDR 72
1.46 185.14
54.1315 30.30541
QR 72
.28 5.52
1.9783 1.10268
Valid N listwise 72
Sumber: Lampiran 2 Hasil Pengolahan Data
Dari Tabel 5.1 di atas dapat dilihat gambaran bahwa angka Capital Adequacy Ratio CAR perbankan pada periode 2004 sampai dengan 2009 terendah
adalah 9,80 dan tertinggi 97,94 serta rata-ratanya adalah 21,27. Hal tersebut menjelaskan bahwa rata-rata CAR perusahaan perbankan telah memenuhi standar
minimum yang telah ditetapkan oleh Bank Indonesia BI yaitu 8 . Untuk veriabel Interest Margin on Loan IML yang mengukur kemampuan perkreditan yang dimiliki
oleh suatu bank dalam menghasilkan pendapatannya ditunjukkan dalam Tabel 5.1
50
Universitas Sumatera Utara
