c. Uji Heterokedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model
regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual atau pengamatan ke
pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang
homoskedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Kebanyakan data crossection mengandung situasi heteroskedastisitas karena data ini
menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran kecil, sedang, dan besar.
8
Salah satu uji heteroskedastisitas yang mudah yang dapat diaplikasikan di SPSS, yaitu Uji Glejser.
Uji Glejser secara umum dinotasikan sebagai berikut: │e│= b1 + b
2
X
2 + v
Dimana: │e│= Nilai Absolut dari residual yang dihasilkan dari regresi model
X
2 =
Variabel penjelas Bila variabel penjelas secara statistik signifikan mempengaruhi
residual maka
dapat dipastikan
model ini
memiliki masalah
heteroskedastisitas. Tetapi jika nilai t-statistik dari variabel penjelas tidak
8
Ibid., h. 105.
ada yang signifikan secara statistic, maka dapat disimpulkan bahwa model ini tidak mengalami masalah heteroskedastisitas.
d. Uji Autokorelasi Autokorelasi merupakan keadaan dimana terjadinya korelasi
dari residual untuk pengamatan satu dengan pengamatan yang lain yang disusun menurut runtun waktu. Model regresi yang baik mensyaratkan
tidak adanya masalah autokorelasi.
9
Dalam penelitian
ini uji
autokorelasi dilakukan
dengan menggunakan statistik Durbin Watson. Dasar pengambilan keputusannya
adalah sebagai berikut
10
:
1
Angka DW di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif.
2
Angka DW di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi.
3
Angka DW di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
2. Uji Hipotesis
a. Uji Statistik F Analisis Pengaruh Secara Simultan Uji F atau Uji global dilakukan untuk melihat apakah terjadi
pengaruh nyata antara variabel bebas independen terhadap variabel terikat dependen secara keseluruhan.
Uji simultan dengan uji F ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh bersama-sama variabel independen terhadap variabel dependen. Apabila
9
Duwi Priyatno, Analisis Korelasi, Regresi dan Multivariate Dengan SPSS, Jakarta, Gava Media, 2013, h. 74.
10
Singgih Santoso, Aplikasi SPSS pada Statistik Parametrik, h. 243.
F
hitung
F
tabel
maka H
o
ditolak dan H
a
diterima, artinya variabel independen secara simultan mempunyai pengaruh yang signifikan
terhadapa variabel dependen. Uji F dimaksudkan untuk melihat kemampuan menyeluruh dari
variabel independen X
1,
X
2,
…, X
n
dapat atau mampu menjelaskan tingkah laku atau keragaman variabel dependen Y.
b. Uji t Analisis Pengaruh Secara Parsial Uji statistik t pada dasarnya menunjukan seberapa jauh pengaruh
satu variabel penjelasindependen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen.
11
Uji t untuk menguji signifikasi konstanta dan variabel independen.
Hipotesis: H
o
= Koefisien regresi tidak signifikan H
a
= Koefisien regresi signifikan Apabila t
hitung
t
tabel
maka H
o
ditolak dan H
a
diterima, artinya variabel independen secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan
terhadap variabel dependen. Apabila t
hitung
t
tabel
maka H
o
diterima dan H
a
ditolak, artinya variabel independen secara parsial tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
11
Imam Ghozali, Aplikasi Anlaisis Multivariate dengan Program, h. 84.
G. Hipotesis
Hipotesis merupakan jawaban sementara yang dibangun atau diformulasikan berdasarkan pada kajian konsep teori-teori, hasil temuan
penelitian terdahulu dan atau pengamatan peneliti pada fenomena lapang yang hendak diteliti.
12
Untuk melakukan pengujian hipotesis, maka ada beberapa ketentuan yang perlu diperhatikan yaitu merumuskan hipotesis nol H
o
dan harus disertai dengan hipotesis alternatif H
a
, seperti yang tercantum di bawah ini:
Keterangan: Y = Kinerja Perbankan
X
1
= Dewan Komisaris X
2
= Dewan Direksi X
3
= Komite-Komite X
4
= Dewan Pengawas Syariah DPS
Hipotesis dalam penelitian ini adalah:
a. Dewan Komisaris H
o
tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel X
1
terhadap variabel Y
H
a
terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel X
1
terhadap variabel Y
12
Bambang Soepeno, Statistik Terapan Jakarta: PT Rineka Cipta. 2002, h. 36.
