36
dimana peneliti tidak memberikan kesempatan yang sama pada anggota populasi untuk dijadikan sampel. Sedangkan purposive sampling adalah
teknik penentuan sampel yang dilakukan dengan cara pengambilan sampel berdasarkan atas tujuan tertentu Sugiyono, 2005:61., maka kriteria sampel
yang digunakan dalam penelitian ini adalah: a. Perusahaan perbankan yang go publik di PT. Bursa Efek Indonesia.
b. Memiliki data laporan keuangan tahun 2004-2008. Berdasarka kriteria diatas maka jumlah sampel dalam penelitian ini
adalah 6 perusahaan perbankan yang go publik di Bursa Efek Indonesia.
3.5. Teknik Analisis Data
3.5.1. Uji Normalitas
Uji normalitas data digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti sebaran normal yang dapat dilakukan dengan berbagai metode
diantaranya adalah uji regresi OLS Ordinary least Square, dimana distribusi sampling dari regresi OLS tergantung pada distribusi residual
e, apabila residual e berdistribusi normal dengan sendirinya bo dan b
1
Komponen penganggu e harus tersebar mengikuti sebaran normal dengan nilai tengah = 0 dengan varaian sebesar
σ juga berdistribusi normal. Gujarati, 1995:66
2
. Uji normalitas dapat dilakukan dengan berbagai metode diantaranya adalah Kolmogorov
Smirnov. Dalam regresi OLS b dan b
1
adalah fungsi linier dari Y dan Y adalah fungsi linier dari u
I
residual.
37
3.5.2. Uji Asumsi Klasik
Persamaan regresi harus bersifat BLUE Best Linier Unbiased Estimator
, artinya pengambilan keputusan uji F dan uji t tidak boleh bias. Untuk menghasilkan keputusan yang BLUE, maka harus dipenuhi diantara
tiga asumsi dasar yang tidak boleh dilanggar oleh regresi linier, Apabila ada salah satu dari ketiga asumsi dasar tersebut dilanggar, maka persamaan
regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE Best Linier Unbiased Estimator
Algifari, 2000:83,sehingga pengambilan keputusan melalu uji F dan uji t menjadi bias, yaitu :
1. Autokolerasi. Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model
regresi linier dada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Untuk menguji ada
tidaknya gejala autokorelasi pada penelitian ini menggunakan uji durbin watson dengan hipotesis yang akan diuji adalah Ghozali,
2001:61: H0 : tidak ada autokorelasi r = 0
Ha : ada autokorelasi r ≠ 0
Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi:
38
a. Bila nilai DW terletak antara batas atas atau upper bound du dan 4-du, maka keofisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak
ada autokorelasi b. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower bound
dl, maka keofisien autokorelasi lebih besar daripada nil, berarti ada autokorelasi positif.
c. Bila nilai DW lebih besar daripada 4-dl, maka keofisien autokorelasi lebih kecil daripada nol, berarti ada autokorelasi
negatif. d. Bila nilai DW terletak di anatara batas du dan batas bawah dl
atau DW terletak antara 4-du dan 4-dl, maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
Gambar 3.1 Kurva Durbin Watson
Sumber : Gujarati, 1999, 216, Ekonometrika Dasar. 2. Multikolinieritas.
Uji asumsi multikolinieritas digunakan untuk menunjukkan adanya hubungan linier antara variabel-variabel bebas dalam suatu model
Tidak ada autokorelasi positif dan tidak ada
autokorelasi negatif
dL dU
4 - dU 4 - dL
4
ad a a
u to
k o
re la
si p
o sitif
daerah keragu
raguan ad
a a u
to k
o re
la si
n eg
at if
daerah keragu
raguan
39
regresi. Salah satu cara yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya multikolinieritas yaitu dengan melihat besarnya nilai
Variance Inflation Factor VIF, atau dengan melihat nilai dari
Tolerance . Nilai Tolerance yang umum dipakai adalah nilai tolerance
0,10 atau sama dengan nilai VIF diatas 10. Setiap peneliti harus menentukan tingkat kolonieritas yang masih dapat dia tolerir Ghozali,
2001:57. 3. Heteroskedastisitas
Pada regresi linier, nilai residual tidak boleh ada hubungan dengan variabel X. Hal ini bisa diidentifikasi dengan menghitung korelasi
Rank Spearman antara residual dengan seluruh variabel bebas dimana
nilai probabilitas yang diperoleh harus lebih besar dari 0,05.
3.5.3. Regresi Linier Berganda
