Pada tabel 4.1 di atas variabel kualitas aktiva produktif KAP X
1
mempunyai nilai minimum 0,001 dan nilai maksimum 0,046. Dari tabel 4.1 dapat dilihat bahwa nilai standar deviasi lebih kecil dari nilai mean-nya menunjukkan
rendahnya variasi antara nilai maksimum dan minimum selama periode pengamatan, atau dengan kata lain tidak ada kesenjangan yang cukup besar dari
kualitas aktiva produktif KAP terendah dan tertinggi. Variabel tingkat suku bunga TSB X
2
mempunyai nilai minimum 0,058 dan nilai maksimum 0,075. Dari tabel 4.1 dapat dilihat bahwa nilai standar deviasi
lebih kecil dari nilai mean-nya menunjukkan rendahnya variasi antara nilai maksimum dan minimum selama periode pengamatan, atau dengan kata lain tidak
ada kesenjangan yang cukup besar dari tingkat suku bunga TSB terendah dan tertinggi.
Variabel loan to deposit ratio LDR X
3
mempunyai nilai minimum 0,042 dan nilai maksimum 0,994. Dari tabel 4.1 dapat dilihat bahwa nilai standar
deviasi lebih kecil dari nilai mean-nya menunjukkan rendahnya variasi antara nilai maksimum dan minimum selama periode pengamatan, atau dengan kata lain tidak
ada kesenjangan yang cukup besar dari loan to deposit ratio LDR terendah dan tertinggi.
2.2.5 Uji Asumsi Klasik
2.2.5.1 Uji Normalitas
“Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan bebas keduanya memiliki distribusi normal atau tidak,”
Ghozali, 2013:160. Uji normalitas digunakan untuk mengetahui suatu populasi
data dapat dilakukan dengan analisis grafik. Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram dan normal
probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan
distribusi kumulatif dari distribusi normal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis
diagonalnya. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi normal atau mendekati normal. Untuk menguji apakah distribusi data normal atau tidak dapat
dilakukan beberapa cara, yaitu:: 1. Analisis Grafik
Gambar 4.1 Histogram Uji Normalitas
Sumber : Output SPSS 20, data sekunder yang diolah, 2015
Dengan melihat tampilan histogram uji normalitas di atas, dapat disimpulkan bahwa histogram menunjukkan pola distribusi normal. Namun
demikian hanya dengan melihat histogram, hal ini dapat memberikan hasil yang meragukan khususnya untuk jumlah sampel kecil. Metode yang lebih handal
adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Grafik normal probability plot terlihat dalam
gambar 4.3 sebagai berikut:
Gambar 4.2 Uji Normalitas Dengan P-P Plot
Sumber : Output SPSS 20, data sekunder yang diolah, 2015.
Pada grafik normal probability plot di atas terlihat bahwa titik-titik menyebar berhimpit di sekitar garis diagonal, serta penyebarannya mengikuti arah
garis diagonal. Dari kedua grafik tersebut maka dapat dinyatakan bahwa model regresi pada penelitian ini memenuhi asumsi normalitas.
2. Uji Statistik Kolmogorov-Smirnov K-S “Uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan karena secara visual
kelihatan normal, padahal secara statistik bisa sebaliknya. Oleh sebab itu, dianjurkan di samping menggunakan uji grafik juga dilengkapi dengan uji
statistik,” Ghozali, 2013:163. Uji statistik pada penelitian ini menggunakan uji statistik Kolmogorov-Smirnov K-S. hasil uji statistik Kolmogorov-Smirnov K-
S dapat dilihat pada tabel 4.5 sebagai berikut:
Tabel 4.2 Uji One- Sample Kolmogorov- Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
96 Normal Parameters
a,b
Mean 0E-7
Std. Deviation .00887446
Most Extreme Differences Absolute
.052 Positive
.052 Negative
-.047 Kolmogorov-Smirnov Z
.512 Asymp. Sig. 2-tailed
.956
Pada tabel di atas, dapat dilihat bahwa nilai Kolmogorov-Smirnov adalah 0,512 dan nilai signifikansi 0,956. Nilai signifikansi di atas 0,05 menunjukkan
bahwa data berdistribusi normal.
2.2.5.2 Uji Multikolinearitas