49 penelitian ini. Sedangkan dokumentasi dilakukan dengan mengumpulkan sumber-
sumber data dokumenter seperti laporan keuangan perusahaan sesuai dengan data yang diperlukan.
3.8 Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan analisis statistik.
4.2.1 Analisis deskriptif
Analisis statistik deskriptif merupakan teknik deskriptif yang memberikan informasi mengenai data yang dimiliki dan tidak bermaksud menguji hipotesis.
Analisis ini hanya digunakan untuk menyajikan dan menganalisis data disertai dengan perhitungan agar dapat memperjelas keadaan atau karakteristik data yang
bersangkutan Ghozali, 2011. Pengukuran yang digunakan statistic deskriptif ini meliputirata- rata, jumlah data, dan standard deviasi dari 6 variabel independen
LDR, NPL, EAR, LAR, CAR dan NIM sebagai variabel yang mempengaruhi Return On Asset ROA.
4.2.2 Analisis Statistik
4.2.2.1 Analisis Regresi Linear Berganda
Teknik analisis data yang digunakan di dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan analisis regresi linear. Analisis linear berganda ditujukan
untuk menentukan hubungan linear antara beberapa variabel bebas X dengan variabel terikat Y. Model regresi akan dapat dijadikan alat estimasi yang tidak
biasa jika telah memenuhi persyaratan BLUE Best Linear Unbiased Estimator
50 yakni tidak terdapat heteroskedastisitas, multikolinearitas, auotokorelasi
Situmorang dan Lutfi 2011:151. Tujuannya adalah agar hasil penelitian dapat diinterpretasikan secara tepat dan efisien.
Persamaan regresi tersebut adalah sebagai berikut: Y= a + b
1
x
1 +
b
2
x
2+
b
3
x
1 +
b
3
x
3 +
b
4
x
4 +
b
5
x
5 +
b
6
x
6
+ e Dimana:
Y =Return On Asset ROA
a = Konstanta
b
1….
b
6 =
Koefisien Regresi x
1 =
Loan to Deposit Ratio x
2 =
Non Performing Loan x
3 =
Equity To Total Asset Ratio x
4 =
Loan To Asset Ratio x
5 =
Capital Adequacy Ratio x
6 =
Net Interest Margin e
= Standard error
3.9 Pengujian Asumsi Klasik
3.10.1 Uji Normalitas
Menentukan ketepatan model regresi perlu dilakukan pengujian atas beberapa asumsi klasik yang mendasari model regresi sebagai berikut:
51 Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi,
variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal Ghozali 2011:110.
Sedangkan dasar pengambilan keputusan dalam deteksi normalitas. 1.
Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah
garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Uji kenormalan data juga dapat dilakukan dengan Uji Kolmogorov-Smirnov
terhadap nilai standar residual hasil persamaan regresi. Apabila probabilitas hasil Uji Kolmogorov-Smirnov lebih besar dari 5, maka data berdistribusi normal,
dan demikian sebaliknya.
3.10.2 Uji Multikolinearitas
Menurut Ghozali 2011: 91, uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi atas variabel bebas
independen. Model regresi yang baik seharusnya bebas multikolinearitas atau tidak terjadi korelasi diantara variabel independen.
Uji Multikolinearitas dapat dilihat dari : 1 nilaitolerance dan lawannya
2 Variance Inflation Factor VIF. Jika nilai tolerance lebih besar dari 0,1 atau nilai VIF lebih kecil dari 5,
maka dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas pada data yang akan diolah.
52
3.10.3 Uji Autokorelasi
Bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier berganda terdapat korelasi antara residual pada periode t dengan residual periode t-1
sebelumnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi Situmorang dan Lutfi 2014 :134.
3.10.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang
lain Ghozali 2011 : 105. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut
heteroskedastisitas.
3.10 Pengujian Hipotesis
