98
3. Hasil Uji Koefisien Determinasi R 2
Dalam uji regresi linear sederhana dianalisis pula besarnya koefesien determinasi R² keseluruhan. R² digunakan untuk mengukur dan mengetahui
persentase pengaruh variabel independen terhadap perubahan variable dependen. Jika R² mendekati 1 maka dapat dikatakan semakin kuat kemampuan variabel
bebas dalam model regresi tersebut dalam menerangkan variasi variabel terikatnya. Sebaliknya jika R² mendekati 0 maka semakin lemah variabel bebas
menerangkan variabel terikat.
Tabel.4.9 Koefisien Determinasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin
Watsom 1
.328
a
.146 .113
16.48633 2.220
a. Predictors: Constant, Aktiva Tetap, Simpanan, Pinjaman b. Dependent Variable: LDR
Dari Tabel 4.10 di atas, hasil uji regresi diperoleh nilai koefisien determinasi R Square sebesar 0,146 atau 14,6. Angka ini menunjukkan bahwa
variasi nilai Loan to deposit ratio yang dapat dijelaskan oleh persamaan regresi yang diperoleh sebesar 14,6, sedangkan sisanya, yaitu 85,4 100 - 41,6,
dijelaskan oleh variabel lain di luar persamaan model. R sebesar 0.382 artinya pengaruh antara variabel Jumlah simpanan X1, kredit yang diberikan X2, dan
investasi pada aktiva tetap X3 terhadap likuiditas bank umum dengan menggunakan pendekatan loan to deposit ratio LDR adalah cukup kuat.
99
Untuk menunjukkan variable bebas manakah yang paling dominan mempengaruhi loan to deposit ratio dengan melihat nilai koefisien beta yang
distandarisasi paling besar. Dari lampiran dapat diketahui bahwa variabel yang paling dominan adalah variabel kredit yang diberikan X2 yang ditunjukkan
dengan nilai Koefisien Beta terbesar yaitu sebesar
0.727
. Hipotesis ini didukung oleh Sritua Arief 1993:12 yaitu: untuk menentukan variabel bebas yang paling
menentukan dominan dalam mempengaruhi nilai dependent variabel dalam suatu model regresi linear, maka gunakanlah koefisien Beta Beta Coefficient.
Koeffisien tersebut disebut standardized cofficient.
4. Hasil Uji Regresi Linier Berganda
Kategori