pembayaran listrik, pembelian tiket pesawat, dan pembayaran lain yang available
d. inquiry, terdiri dari transfer uang tunai, digunakan untuk memperoleh informasi no ktp dan pin transaksi uang tunai dari
transaksi yang pernah dilakukan dan cek token, digunakan untuk memperoleh informasi token pembelian listrik prabayar yang
dilakukan terakhir e. admin, menu untuk mengatur informasi keamanan akun nasabah
pengguna
B. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk mengetahui apakah hasil analisis regresi linear berganda yang digunakan untuk menganalisis dalam penelitian
ini terbebas dari penyimpangan asumsi klasik yang meliputi uji normalitas, multikolinieritas, dan autokorelasi. Adapun masing-masing pengujian
tersebut dapat dijabarkan sebagai berikut:
1. Uji Normalitas
Gambar 4.2
Sumber : Hasil Output Data SPSS 2015
Berdasarkan hasil Normal P. Plot di atas, dapat disimpulkan bahwa data daripada variabel dependen laba berdistribusi normal.
Variabel laba dapat dikatakan berdistribusi normal karena penyebaran titik-titik berada di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal. Itu artinya, data yang digunakan baik karena data yang baik adalah data yang berdistribusi normal.
2. Uji Autokorelasi
Tabel 4.1 Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted
R Square Std. Error of
the Estimate Durbin-
Watson 1
.883
a
.780 .754
9.18956 1.828
a. Predictors: Constant, Dummy_internet, BOPO, NPF, DPK b. Dependent Variable: LABA
Sumber : Hasil Output Data SPSS 2015
Dari tabel di atas diketahui bahwa nilai Durbin-Watsonnya adalah 1,828. Karena n=39 dan k=4 dengan tingkat signifikasi 95
dari tabel Durbin-Watson dapat dilihat bahwa nilai Du=1,72 dan Dl=1,38. Data tidak terjadi autokorelasi apabila Du DW 4-Du.
Berdasarkan data yang diperoleh di atas, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak terjadi autokorelasi karena 1,72 1,828
2,28. 3.
Uji Multikoliearitas Adanya gejala multikolinearitas dapat dilihat dari tolerance
value atau nilai Variance Inflation Factor VIF. Batas tolerance value adalah 0,1 dan batas VIF adalah 10. Apabila tolerance value 0,1 atau
VIF 10 = terjadi multikolienaritas. Apablia tolerance value 0,1 atau VIF 10 = tidak terjadi multikoliearitas.
Sumber : Hasil Output Data SPSS 2015 Berdasarkan hasil output data SPSS di atas, dapat dilihat bahwa
nilai tolerance dari dummy internet banking adalah 0,337 ; NPF sebesar 0,322, BOPO sebesar 0,415 ; dan DPK sebesar 0,393. Dengan
nilai VIF dari dummy internet banking adalah 2,968 ; NPF sebesar 3,110, BOPO sebesar 2,409 dan DPK sebesar 2,545.
Berdasarkan hasil dari nilai tolerance dan VIF tersebut, dapat disimpulkan bahwa model regresi ini tidak terjadi multikolinaritas.
Karena hasil dari nilai tolerance yang dihasilkan pada masing-masing variable 0,1 dan nilai VIF yang dihasilkan pada masing-masing
variable 10.
Tabel 4.2 Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant 154.406
23.154 6.669
.000 DUMMY_I
NTERNET 16.355
4.870 .413
3.358 .002
.337 2.968 NPF
-1.149 .723
-.424 3.206
.019 .322 3.110
BOPO -1.475
.330 -.548 -4.464
.000 .415 2.409
DPK 2.382
.423 .207
1.903 .008
.393 2.545 a. Dependent Variable: LABA
