86
pengamatan ke pengamatan yang lain. Salah satu metode formal untuk menguji heteroskedastisitas adalah dengan menggunakan uji White.
Apabila nilai probabilitas dari ObsR-squared lebih besar dari 5
maka data tidak bersifat heteroskedastis dan jika nilai probabilitas dari ObsRsquared lebih kecil dari
5 maka data bersifat heteroskedastis Wing Wahyu Winarno, 2015: 5.17.
3. Uji Signifikansi
a. Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi R
2
atau goodness of fit merupakan nilai yang menyatakan proporsi atau persentase dari total variasi variabel
dependen Y yang dapat dijelaskan oleh variabel penjelas X
1
, X
2
, X
3,
X
4
, dan seterusnya secara bersama-sama. Nilai koefisien R
2
berada diantara 0 dan 1 0 R
2
1. Apabila bernilai 1, garis regresi dapat menjelaskan 100 variasi pada variabel Y. Sebaliknya apabila
bernilai 0, model regresi tersebut tidak dapat menjelaskan variasi sedikitpun pada variabel Y Gujarati dan Dawn, 2009: 255-256.
Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam
model. Setiap tambahan satu variabel independen, maka R
2
pasti meningkat tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara
signifikan terhadap variabel dependen atau tidak.
87
b. Uji Koefisien Regresi secara Parsial Uji t
Uji t digunakan untuk melihat signifikansi dari pengaruh variabel bebas secara individu terhadap variabel terikat dengan
menganggap variabel bebas lainnya adalah konstan. Uji t menggunakan hipotesis sebagai berikut Gujarati dan Dawn, 2009:
301-302: H0 : βi = 0
H1 : βi ≠ 0 Hipotesis nol menyatakan bahwa dengan menganggap variabel
bebas lainnya konstan, Xi tidak memiliki pengaruh linear terhadap Y. Dasar pengambilan keputusan uji t adalah sebagai berikut:
1 Jika Sig t statistik 0,05, maka Ho ditolak dan Ha diterima 2 Jika Sig t statistik 0,05, maka Ho diterima dan Ha ditolak
c. Uji Koefisien Regresi secara Simultan Uji F
Uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen secara keseluruhan signifikan secara statistik dalam
mempengaruhi variabel dependen. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut Gujarati dan Dawn, 2009: 305 - 309:
H0 : β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0
Ha : Tidak semua koefisien kemiringan secara simultan adalah nol Dengan perhitungan sebagai berikut:
F =
�
=
� �− �−�
88
Kriteria pengambilan keputusannya adalah jika F Fα k−1, n−k,
Ho ditolak, dimana F Fα k−1, n−k adalah nilai kritis pada tingkat
signifikansi α serta pembilang df k-1 dan penyebut df n-k. Artinya
bahwa variabel independen secara simultan berpengaruh terhadap variabel dependen. Pengujian ini juga dapat dilakukan dengan melihat
probabilitas F hitung. Apabila probabilitas F 0,05 maka Ho ditolak dan Ha diterima yang artinya variabel independen secara simultan
berpengaruh terhadap variabel dependen. Sebaliknya apabila probabilitas F 0,05 maka gagal menolak Ho.
89
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Deskripsi Objek Penelitian
1. Objek Penelitian
Objek dalam penelitian ini adalah perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2010
– 2014. Populasi dalam penelitian ini sejumlah 39 bank, namun setelah melewati teknik purposive
sampling yang terpilih sebagai sampel penelitian sejumlah 7 bank. 2.
Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk menggambarkan data dari seluruh variabel penelitian yaitu variabel return saham, NIM, NPL, LDR,
laju pertumbuhan PDB, tingkat inflasi, dan tingkat perubahan kurs. Variabel penelitian tersebut diinterpretasikan dalam nilai minimum,
maksimum, mean, dan standar deviasi. Berikut adalah tabel statistik deskriptif variabel penelitian:
Tabel 5. Statistik Deskriptif Variabel Penelitian
Return Saham
NIM NPL LDR
Laju Pertumbuh
an PDB Tingkat
Inflasi Tingkat
Perubahan Kurs
Minimum -32.35
1.35 0.38 40.22
5.06 3.43
-6.44
Maximum 58.33
10.19 5.07 116.29 6.51
8.40 16.96
Mean 3.81
5.41 2.61 82.18
5.96 5.72
1.50
Std. Dev. 14.65
1.73 1.28 16.52
0.49 1.55
4.48
Observations 140
140 140
140 140
140 140
Sumber: Data diolah
