Loan to Deposit Ratio LDR dalam penelitian ini dapat dinyatakan dalam rumus sebagai berikut SE BI No.6 23DPNP tanggal 31 Mei 2004 :
LDR = KREDIT
TOTAL DANA PIHAK KE TIGA X 100
Tabel 3.3 Definisi Operasional Variabel
No Variabel
Definisi Variabel Skala
Pengukuran
1 Non
Performing Loan
NPL Rasio untuk
mengukur dimana kredit
berupa tidak lancarnya dana
yang diberikan tersebut untuk
kembali Rasio
NPL =
Kredit Bermasalah Total Kredit
X 100
2 Bank Size
Rasio besar kecilnya bank
yang ditentukan oleh total
asset dan kepemilikan
modal sendiri Rasio
Size = Ln TotalAktiva
3 Capital
Adequacy Ratio
CAR Rasio
perbandingan antara
modal dana aktiva tertimbang
menurut risiko ATMR
Rasio
CAR = MODAL SENDIRI
ATMR X 100
4 Loan to
Deposit Ratio
LDR Rasio untuk
mengukur kemampuan suatu
bank untuk dapat
memenuhi kewajiban yang
segera ditagih
Rasio
LDR =
KREDIT DANA PIHAK KE TIGA
X 100
4 Suku Bunga
Kredit Tingkat biaya
bunga yang harus
dibayar oleh nasabah
peminjam kepada bank, contohnya
bunga kredit. Rasio
Suku bunga dasar kredit tiap- tiap Bank Umum
Konvensional yang dinyatakan dalam
Sumber: dari berbagai jurnal
3.5 Metode Analisis Data
3.5.1 Uji Statistik Deskriptif Analisis statistik desktiptif digunakan untuk memberikan gambaran atau deskripsi
suatu data. Analisis ini dimaksudkan untuk menganalisis data disertai dengan perhitungan agar dapat memperjelas keadaan dan karakteristik data tersebut.
Pengukuran yang dilihat dari statistik deskriptif meliputi nilai rata-rata mean, standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis, dan skewness
kemencengan distribusi Ghozali, 2011.
3.5.2 Uji Asumsi Klasik
3.5.2.1 Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah data pada variabel terikat, variabel bebas, atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Uji
Normalitas data dengan menggunakan histogram dan grafik Normal P-Plot, Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati
normal, sedangkan distribusi normal dapat diketahui dengan melihat penyebaran data statistik pada sumbu diagonal dari grafik distribusi normal Ghozali, 2011.
Dasar pengambilan keputusan memenuhi normalitas atau tidak, sebagai berikut : 1.
Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model
regresi memenuhi asumsi normalitas. 2.
Jika data yang menyebar jauh dari garis diagonalnya danatau tidakmengikuti garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi
normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
3.5.2.2 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antara variabel bebas satu terhadap variabel bebas lainnya. Menurut Ghozali 2011, uji
ini bertujuan menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar
variabel independen. Dasar pertimbangan uji multikononieritas adalah sebagai berikut :
1. Jika nilai tolerance 10 persen dan nilai VIF 10, maka dapat disimpulkan
bahwa tidak ada multikolineritas antar variabel bebas dalam model regresi. 2.
Jika nilai tolerance 10 persen dan nilai VIF 10, maka dapat disimpulkan bahwa ada multikolinaeritas antar variabel bebas dalam model regresi.
3.5.2.3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode tahun t dengan
kesalahan pengganggu pada periode tahun t-1 sebelumnya Ghozali, 2011. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang
baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Salah cara uji autokorelasi adalah uji Durbin
– Watson D-W test. Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah:
Bila nilai DW terletak antara batas atas atau upper bound du dan 4-du
,
maka koefisien autokorelasinya sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi.
Bila nilai DW lebih rendah dari batas bawah atau lower bound dl, maka
koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol, berarti ada autokorelasi positif.
Bila nilai DW lebih besar dari 4-dl maka koefisien autokorelasinya lebih
kecil daripada nol, berarti ada autokorelasi negatif.
Bila nilai DW terletak antara batas atas du dan di bawah batas bawah dl
atau DW terletak antara 4-du dan 4-dl maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
3.5.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang
lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas. Model yang
baik adalah homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas Ghozali, 2011. Metode uji heteroskedastisitas dengan korelasi Spearman’s rho yaitu
mengkorelasikan variabel independen dengan nilai unstandardized residual. Pengujian menggunakan tingkat signifikansi 0,05 dengan uji 2 sisi. Jika korelasi
antara variabel independen dengan residual di dapat signifikansi lebih dari 0,05 maka dapat dikatakan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model
regresi.
3.5.3 Uji Goodness of fit
3.5.3.1 Uji Signifikansi Residual Uji F
Uji statistik F atau uji Analysis of Variance ANOVA merupakan metode untuk menguji hubungan antara satu variabel dependen skala mentrik dengan satu atau
