32
a. Jika nilai tolerance 1 dan nilai VIF 10, maka dapat
disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.
b. Jika nilai tolerance 1 dan nilai VIF 10, maka dapat
disimpulkan bahwa ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.
c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan penggangu
pada periode t dengan kesalahan periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model
regresi yang baik adalah yang bebas autokorelasi. Untuk mendeteksi autokorelasi, dapat dilakukan uji statistik melalui uji Durbin-Watson
DW test Ghozali, 2005. Dasar pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi
adalah: a.
Bila nilai DW terletak diantara batas atas atau upper bound du dan 4–du maka koefisien autokorelasi = 0, berarti tidak ada
autokorelasi. b.
Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower bound dl maka koefisien autokorelasi 0, berarti ada
autokorelasi positif.
33
c. Bila nilai DW lebih besar dari 4-dl maka koefisien autokorelasi
0, berarti ada autokorelasi negatif. d.
Bila nilai DW terletak antara du dan dl atau DW terletak antara 4-du dan 4-dl, maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
d. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas terjadi apabila tidak adanya kesamaan deviasi standar nilai variabel dependen pada setiap variabel
independen. Bila terjadi heterodastisitas, akan mengakibatkan varians koefisien regresi
menjadi minimum dan confident interval menyempit sehingga hasil uji signifikansi statistik tidak valid lagi.
adapun dasar untuk menganalisisnya adalah : a.
Jika ada pola tertentu bergelombang, melebar kemudian menyempit maka mengindikasikan telah terjadi
heteroskedastisitas. b.
Jika tidak ada pola yang serta titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
2. Analisis Regresi Berganda
Model yang digunakan dalam penelitian ini dinyatakan dalam regresi logarithma linear sebagai berikut :
e X
β X
β X
β X
β a
Y
4 4
3 3
2 2
1 1
+ +
+ +
+ =
Dimana :
34
Y = Profitabilitas ROA
a = konstanta
β
1
, β
2
, β
3
, β
4
= koefisien regresi e
= error term X
1
= CAR X
2
= LDR X
3
= Size X
4
= BOPO
a. Pengujian Hipotesis
Ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari goodness of fit nya. Secara statistik,
setidaknya ini dapat diukur dari nilai koefisien determinasi R
2
, statistik F dan nilai statistik t. Perhitungan statistik disebut
signifikan secara statistik, apabila uji nilai statistiknya berada dalam daerah kritis daerah dimana Ho ditolak. Sebaliknya,
disebut tidak signifikan bila uji nilai statistiknya berada dalam daerah dimana Ho diterima.
1. Koefisen Determinasi R
2
Koefisien determinasi R
2
digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam
menerangkan variasi variabel dependen. Koefisien determinasi dapat dicari dengan rumus Gujarati, 1999:
35
2 2
ΣYi Σei
TSS ESS
2
- 1
R =
=
Nilai koefisien determinansi adalah antara 0 dan 1. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat
terbatas Ghozali, 2005. Nilai yang mendekati 1 satu berarti variabel–variabel independen memberikan hampir semua
informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.
2. Uji F
Uji F digunakan untuk menguji signifikansi pengaruh Capital Adequacy Ratio CAR, Loan to Deposit Ratio LDR,
Size dan BOPO terhadap profitabilitas bank domestik di Indonesia secara simultan. Langkah–langkah yang dilakukan
adalah Gujarati, 1999: a.
Merumuskan Hipotesis Ha Ha diterima: berarti terdapat pengaruh yang signifikan
antara variabel independen terhadap variabel dependen profitabilitas secara simultan.
b. Menentukan tingkat signifikansi yaitu sebesar 0.05
α=0,05. c.
Membandingkan F
hitung
dengan F
tabel
Nilai F hitung dapat dicari dengan rumus Gujarati, 1999:
36
k -
N R
- 1
1 -
k R
hitung
2 2
F =
dimana:
2
R = Koefisien Determinasi
k = Banyaknya koefisien regresi
N = Banyaknya Observasi
i. Bila F F
tabel
, variabel independen secara bersama- sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
ii. Bila F
hitung
F
tabel
, variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel
dependen. d.
Berdasarkan Probabilitas Dengan menggunakan nilai probabilitas, Ha akan diterima
jika probabilitas kurang dari 0,05. e.
Menentukan nilai koefisien determinasi, dimana koefisien ini menunjukkan seberapa besar variabel independen pada
model yang digunakan mampu menjelaskan variabel dependennya.
3. Uji t
Uji t digunakan untuk menguji signifikansi pengaruh Capital Adequacy Ratio CAR, Loan to Deposit Ratio LDR,
Size, dan BOPO terhadap profitabilitas bank domestik di Indonesia. Oleh karena itu uji t ini digunakan untuk menguji
37
hipotesis Ha
1
, Ha
2
, Ha
3
, Ha
4
. Langkah–langkah pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut Gujarati, 1999:
a. Merumuskan hipotesis Ha
Ha diterima: berarti terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen
secara parsial. b.
Menentukan tingkat signifikansi α sebesar 0,05 Membandingkan t
hitung
dengan t
tabel
,. Jika t
hitung
lebih besar dari t
tabel
maka Ha diterima. Nilai t
hitung
dapat dicari dengan rumus Gujarati, 1999:
deviasi Standar
regresi Koefisien
T
hitung
= 1.
Bila –t
tabel
-t
hitung
dan t
hitung
t
tabel
, variabel independen secara individu tak berpengaruh terhadap variabel
dependen. 2.
Bila t
hitung
t
tabel
dan –t
hitung
-t
tabel
, variabel independen secara individu berpengaruh terhadap
variabel dependen. c.
Berdasarkan probabilitas Ha akan diterima jika nilai probabilitasnya kurang dari
0,05α. d.
Menentukan variabel independen mana yang mempunyai pengaruh paling dominan terhadap variabel dependen.
Hubungan ini dapat dilihat dari koefisien regresinya.
38
BAB III METODE PENELITIAN
