Uji Asumsi Klasik Hasil Penelitian 1 Analisis Statistik Deskriptif

4.1.2. Uji Asumsi Klasik

Menurut Gujarati 2003 “suatu model dikatakan baik untuk alat prediksi apabila mempunyai sifat-sifat best linear unbiased estimator BLUE”. Disamping itu suatu model dikatakan cukup baik dan dapat dipakai untuk memprediksi apabila sudah lolos dari serangkaian uji asumsi ekonometrika yang melandasinya. Suatu model regresi linear berganda yang digunakan untuk menguji hipotesa harus memenuhi asumsi klasik. Uji asumsi klasik dilakukan juga untuk mendapatkan model regresi yang tidak bias dan efisien. “Estimasi dari parameter-parameter dengan metode ordinary least square OLS akan memiliki sifat ketidakbiasan unbiasedness, varians yang minimum minimum varians, dan sebagainya yang disebut best linear unbiased estimator BLUE. Gujarati, 2003:107, Supranto, 2005:70”. “Dalam penggunaan regresi linear berganda, terdapat empat uji asumsi klasik, yakni uji normalitas residual, uji multikolinearitas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas Supranto, 2005:151”.

4.1.2.1 Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil Ghozali, 2011:160, Gujarati, 2003:339, Field, 2009:221, Supranto, 2005:90. Dalam penelitian ini, uji normalitas terhadap residual dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Dalam penelitian ini, tingkat signifikansi yang digunakan � = 0,05. Dasar pengambilan keputusan adalah melihat angka probabilitas �, dengan ketentuan sebagai berikut: Jika nilai probabilitas � ≥ 0,05, maka asumsi normalitas terpenuhi. Jika probabilitas 0,05, maka asumsi normalitas tidak terpenuhi. Tabel 4.2 Uji Normalitas Sumber : Hasil Olahan software SPSS Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.2, diketahui nilai probabilitas � atau Asymp. Sig. 2-tailed sebesar 0,273. Dalam penelitian ini, tingkat signifikansi yang digunakan adalah � = 0,05. Karena nilai probabilitas �, yakni 0,997, lebih besar dibandingkan tingkat signifikansi, yakni 0,05. Hal ini berarti asumsi normalitas dipenuhi. Pengujian asumsi normalitas dapat juga digunakan pendekatan analisis grafik, seperti normal probability plot dan histogram. Pada pendekatan normal probability plot, jika titik-titik dots menyebar jauh menyebar berliku-liku pada garis diagonal seperti ular dari garis diagonal, maka diindikasi asumsi normalitas error tidak dipenuhi. Jika titik-titik menyebar sangat dekat pada garis diagonal, maka asumsi normalitas dipenuhi. Sedangkan untuk pendekatan histogram, jika kurva berbentuk kurva normal, maka asumsi normalitas dipenuhi. Gambar 4.1 Normal Probability Plot untuk Pengujian Asumsi Normalitas Gambar 4.2 Histogram untuk Pengujian Asumsi Normalitas Gambar 4.1 dan Gambar 4.2 merupakan output dari SPSS. Perhatikan bahwa kurva pada histogram berbentuk kurva normal, sehingga disimpulkan bahwa asumsi normalitas error dipenuhi. Di samping itu pada normal probability plot Gambar 4.1, titik-titik menyebar cukup dekat pada garis diagonal, maka disimpulkan bahwa asumsi normalitas dipenuhi.

4.1.2.2 Uji Multikolinearitas

Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi yang tinggi antar variabel bebas Ghozali, 2011:105. Ketika terdapat korelasi antar variabel bebas yang cukup tinggi, maka permasalahan ini disebut dengan istilah multikolinearitas Stevens, 2009:74. Jika terjadi multikolinearitas yang sempurna perfect multicolinearity, maka koefisien-koefisien regresi dari variabel bebas tidak dapat ditentukan indeterminate, jika terjadi multikolinearitas yang tinggi, koefisien-koefisien regresi dari variabel bebas dapat ditentukan, namun memiliki nilai standar error yang tinggi yang berarti bahwa koefisien-koefisien regresi tersebut tidak dapat diestimasi dengan tepat atau akurat Gujarati, 2003:344. Field 2009:221 juga menyatakan bahwa seharusnya tidak terjadi hubungan linear yang sempurna perfect linear relationship dari dua atau lebih variabel bebas. Jadi, variabel- variabel bebas seharusnya tidak berkorelasi terlalu tinggi not correlate too highly. Untuk memeriksa apakah terjadi multikolinearitas atau tidak dapat dilihat dari nilai variance inflation factor VIF. Nilai VIF yang lebih dari 10 diindikasi suatu variabel bebas terjadi multikolinearitas Myers dalam Stevens, 2009:75. Tabel 4.3 Uji Multikolinearitas Sumber : Hasil Olahan software SPSS Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.3, nilai VIF dari variabel CAR adalah 1,060, nilai VIF dari variabel NPL adalah 1,129, nilai VIF dari variabel BOPO adalah 1,313, nilai VIF dari ROA 1,203, dan nilai VIF dari NIM 1,080. Karena masing-masing nilai VIF tidak lebih besar dari 10, maka tidak terdapat gejala multikolinearitas yang berat. Dengan kata lain, tidak terjadi korelasi antara variabel bebas yang begitu signifikan secara statistik pada tingkat signifikansi 5.

4.1.2.3 Uji Non-Autokorelasi atau Independensi Residual Independent

Errors Uji independensi residual uji non-autokorelasi merupakan suatu uji untuk memeriksa apakah untuk setiap dua pengamatan residual saling berkorelasi atau tidak Field, 2009:220. Supranto 2005:151 mengartikan non-autokorelasi sebagai tidak terjadinya korelasi antara kesalahan pengganggu yang satu dengan yang lainnya. Meskipun terjadinya autokorelasi terhadap estimator-estimator yang dihasilkan oleh metode ordinary least square OLS tetap tak bias unbiased, konsisten consistent, dan terdistribusi normal secara asimtotis, namun estimator- estimator tersebut tidak lagi efisien. Sebagai akibatnya, pada uji t, F, dan chi kuadrat tidak lagi sah untuk digunakan cannot be legitimately applied Gujarati, 2003:489. Asumsi mengenai independensi terhadap residual non-autokorelasi dapat diuji dengan menggunakan uji Durbin-Watson Field, 2009:220. Riyanto 2012:59 menyatakan jika nilai statistik Durbin-Watson -2 sd +2, maka asumsi independensi terhadap residual non-autokorelasi terpenuhi. Sebaliknya, bila nilai statistik Durbin-Watson -2 atau 2, berarti asumsi independensi terhadap residual non-autokorelasi tidak terpenuhi. Tabel 4.4 Uji Autokorelasi Sumber : Hasil Olahan software SPSS Berdasarkan Tabel 4.4, nilai dari statistik Durbin-Watson adalah 1,682. Perhatikan bahwa karena nilai statistik Durbin-Watson terletak di antara -2 dan +2, maka asumsi non-autokorelasi terpenuhi. Dengan kata lain, tidak terjadi gejala autokorelasi yang tinggi pada residual.

4.1.2.4 Uji Heteroskedastisitas

Menurut Ghozali 2011:139 uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Supranto 2005:57 mengartikan homoskedastisitas sebagai varians kesalahan pengganggu � � untuk setiap pengamatan � � adalah sama, sedangkan heteroskedastisitas adalah sebaliknya. Model regresi yang baik adalah yang homoskesdasitas atau tidak terjadi heterokesdatisitas. Apabila terjadi heteroskedastisitas, estimator-estimator yang dihasilkan dengan metode OLS ordinary least square tidak lagi memiliki sifat varians yang minimum atau efisien. Dalam keadaan heteroskedastisitas, ketika tetap menggunakan metode OLS yang biasa usual OLS formulas, maka uji t dan uji F dapat memberikan kesimpulan yang salah Gujarati, 2003:428. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatter plot antara SRESID pada sumbu Y, dan ZPRED pada sumbu X. Field, 2009:230, Ghozali, 2011:139. Field 2009:248, Ghozali, 2011:139 menyatakan dasar analisis adalah jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Gambar 4.3 Uji Heteroskedastisitas Sumber : Hasil Olahan software SPSS Perhatikan bahwa berdasarkan Gambar 4.3, tidak terdapat pola yang begitu jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

4.1.3 Pengujian Hipotesis Penelitian