Tabel 4.11 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .886
a
.785 .772
.2542053 2.088
a. Predictors: Constant, Ln_NPL, Ln_CAR, Ln_BOPO, Ln_LDR b. Dependent Variable: Ln_ROA
Sumber: Hasil Olahan SPSS 2013
Berdasarkan hasil pengolahan SPSS, diperoleh nilai Durbin Watson DW sebesar 2.088. Nilai d dibandingkan dengan nilai du dan 4-du pada n=72
dan k=4. Maka di Tabel Durbin Watson didapat nilai du sebesar 1.7366 dan 4-du sebesar 2.2634. Pengambilan keputusannya adalah dU 1.7366
˂ d 2.088 ˂ 4 ̶ dU 2.2634, artinya tidak ada autokorelasi positif atau negatif. Dengan demikian,
tidak terdapat adanya autokorelasi pada model regresi.
4.2.3 Analisis Regresi Linear Berganda
Hasil estimasi regresi dari pengolahan data setelah didapatkan hasil yang
BLUE Best Linear Unbiased Estimator dapat ditunjukkan pada tabel berikut.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.12 Regresi Linear Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -4.528
.337 -13.420
.000 Ln_CAR
.300 .143
.121 2.104
.039 Ln_LDR
.354 .167
.122 2.113
.038 Ln_BOPO
-3.997 .267
-.860 -14.979
.000 Ln_NPL
.001 .045
.002 .029
.977 a. Dependent Variable: Ln_ROA
Sumber: Hasil Olahan SPSS 2013
Model persamaan regresi linear berganda pada penelitian ini sebagai berikut:
Ln_ROA = -4.528+ 0.3 Ln_CAR + 0.354 Ln_LDR – 3.997 Ln_BOPO + 0.001 Ln_NPL + e
Interpretasi persamaan tersebut adalah sebagai berikut. 1.
Konstanta sebesar -4.528 menunjukkan bahwa jika variabel independen CAR, LDR, dan BOPO dianggap konstan, maka nilai ROA adalah
sebesar -4.528. 2.
Koefisien regresi CAR sebesar 0.3 menunjukkan bahwa setiap kenaikan CAR sebesar 1, maka ROA akan meningkat sebesar 0.3. Dengan
asumsi variabel lain tetap variabel lain sama dengan nol. 3.
Koefisien regresi LDR sebesar 0.354 menunjukkan bahwa setiap kenaikan LDR sebesar 1, maka ROA bank akan mengalami
Universitas Sumatera Utara
peningkatan sebesar 0.354. Dengan asumsi variabel lain tetap variabel lain sama dengan nol.
4. Koefisien regresi BOPO sebesar -3.997menunjukkan bahwa setiap
kenaikan BOPO sebesar 1, maka ROA akan mengalami penurunan sebesar 3.997. Dengan asumsi variabel lain tetap variabel lain sama
dengan nol. 5.
Koefisien regresi NPL sebesar 0.001 menunjukkan bahwa setiap kenaikan NPL sebesar 1, maka ROA bank akan mengalami
peningkatan sebesar 0.001. Dengan asumsi variabel lain tetap variabel lain sama dengan nol.
4.2.4 Uji Koefisien Determinasi R2
Koefisien Determinasi R2 atau R Square dilakukan untuk mendeteksi seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen.
Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen amat terbatas dan sebaliknya.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.13 Uji Kelayakan Model Goodness of Fit
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.886
a
.785 .772
.2542053 a. Predictors: Constant, Ln_NPL, Ln_CAR, Ln_BOPO, Ln_LDR
b. Dependent Variable: Ln_ROA
Sumber: Hasil Olahan SPSS 2013
Tabel 4.13menunjukkan besarnya R = 0.886, berarti hubungan relation antara variabel CAR, LDR, BOPO, dan NPL terhadap ROA adalah 88.6.
Artinya hubungannya sangat erat. Semakin besar R, berarti hubungannya semakin erat Situmorang dan Lufti, 2012 : 155. Adjusted R Square sebesar 0.772, hal ini
berarti 77.2 variasi ROA dapat dijelaskan oleh variasi dari empat variabel independen, yaitu CAR, LDR, BOPO, dan NPL sedangkan sisanya 22.8
dijelaskan oleh sebab-sebab yang lain di luar model atau faktor-faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian.
Standart Error of the Estimate SEE mengukur variasi dari nilai yang diprediksi. SEE dalam penelitian ini adalah 0.542053. Semakin kecil nilai SEE
berarti model semakin baik Situmorang dan Lufti, 2012: 148.
4.2.5 Pengujian Hipostesis 4.2.5.1 Uji Signifikansi Simultan Uji-F
