Lanjutan Tabel 3.2 Sampel yang digunakan
NO NAMA SEKTOR PERBANKAN
8 PT. Bank Swadesi Tbk
9 PT. Bank Negara Indonesia Persero Tbk
10 PT. Bank Niaga Tbk
11 PT. Bank NISP Tbk
12 PT. Bank Nusantara Parahyangan Tbk
Sumber: dari BEI
3.3. Teknik Pengumpulan Data 3.3.1.
Jenis Data
Jenis data yang dipakai dalam penelitian ini adalah data skunder yang diperoleh atau dikumpulkan oleh orang yang melakukan penelitian
dan sumber yang telah ada. Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah data laporan keuangan yang berupa laporan laba rugi dan neraca
sektor perbankan yang terdaftar di BEI pada tahun 2004-2008.
3.3.2. Sumber Data
Sumber data yang diperoleh guna terlaksananya penelitian ini adalah diperoleh dari perpustakaan Bursa Efek Indonesia.
3.4. Teknik Analisis dan Uji Hipotesis
3.4.1. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel bebas dan variabel terikat keduanya memiliki distribusi
normal atau tidak Ghozali 2001:74. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi normal atau mendekati normal.
Pedoman dalam mengambil keputusan apakah sebuah distribusi data mengikuti distribusi normal adalah:
a. Jika nilai signifikan nilai probabilitasnya 5, maka distribusi
adalah tidak normal. b.
Jika nilai signifikan nilai probabilitasnya 5, maka distribusi adalah normal Sumarsono, 2004 : 41-43.
3.4.2. Uji Asumsi Klasik
Berdasarkan uji asumsi klasik persamaan regresi harus bersifat BLUE Best Linier Unbiased Estimator artinya pengambilan keputusan
melalui uji F dan uji T tidak boleh bias. a.
Tidak boleh ada autokorelasi b.
Tidak boleh ada multikolinearitas c.
Tidak boleh ada heteroskedastisitas Apabila salah satu dari ketiga asumsi dasar tersebut dilanggar,
maka persamaan regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE, sehingga pengambilan keputusan melalui uji F dan uji T menjadi bias Gujarati,
1997:218. a.
Autokorelasi Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai korelasi antar data
observasi yang diurutkan berdasarkan urutan waktu data time series atau data yang diambil pada waktu tertentu data cross - sectional,
Gujarati, 1999:201. Konsekuensi dari adanya autokorelasi dalam suatu model regresi adalah varian sampel tidak dapat menggambarkan
varian populasinya, untuk mendiaknosis adanya autokorelasi dalam
suatu model regresi dilakukan melalui pengujian terhadap nilai uji Durbin Watson uji DW, Algifari, 1997:77.
Pedoman model regresi untuk mendeteksi autokorelasi menurut besaran DW Durbin - Watson yaitu:
a. Angka D – W dibawah -2 berarti ada autokorelasi +
b. Angka D – W sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi
c. Angka D – W dibawah +2 berarti ada autokorelasi -
b. Multikolinearitas
1. Uji Multikolinieritas dimaksudkan untuk menguji apakah model
regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas independen Ghozali 2001:57.
Identifikasi secara statistik ada atau tidaknya gejala multikolinearitas dapat dilakukan dengan melihat nilai Variance
Inflation Factor VIF. VIF menyatakan tingkat “pembekakan” varians, apabila
varians lebih besar dari 10. Hal ini berarti terdapat multikolinearitas pada persamaan regresi linear Gujarati, 1999:339.
c. Heterokesdatisitas
Uji Heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dan residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain Ghozali 2001:69.
Menurut santoso 2003 :243, diaognosis heteroskedastisitas secara kuantitatif dalam suatu regresi dapat dilakukan dengan
mempergunakan uji korelasi rank spearman: a.
Jika dari nilai signifikan residual lebih kecil dari 0,05 maka terjadi heteroskedastisitas.
b. Jika dari nilai signifikan residual lebih besar dari 0,05 maka tidak
terjadi heteroskedastisitas.
3.4.3. Teknik Analisis
Teknik analisis digunakan adalah analisis regresi berganda. Adapun persamaan regresi berganda adalah sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ e
Dimana: Y = Profitabilitas
a = Konstanta Regresi b
1
= Koefisien Regresi b
2
= Koefisien Regresi X
1
= Efisiensi Pengendalian Biaya X
2
= Modal Kerja e = Standar eror
3.4.4. Uji Hipotesis
1. Uji F
Uji F digunakan untuk menguji kesesuaian model regresi yang digunakan dalam penelitian, adapun prosedur uji F :
a. Ho :
β
1
, β
2,
…ßj = 0, tidak ada kesesuaian model pengaruh antara variabel bebas X
1
,X
2
dengan variabel terikat Y. Ha :
β
1
, β
2,
…ßj ≠ 0, ada kesesuaian model pengaruh antara
variabel bebas X
1
,X
2
dengan variabel terikat Y. b.
Tingkat signifikan 0,05 dengan derajat bebas n – k – 1 c.
Kriteria pengujian
Jika tingkat signifikan p – value ≥ 0,05, maka Ho diterima
dan Ha ditolak a = 0,05, tidak ada kesesuaian model pengaruh antara variabel bebas X
1
,X
2
dengan variabel terikat y.
Jika tingkat signifikan p – value ≤ 0,05, maka Ho ditolak dan
Ha diterima a = 0,05, ada kesesuaian model pengarih antara variabel bebas X
1
,X
2
dengan variabel terikat y. 2.
Uji t Uji t digunakan untuk menguji pengaruh masing-masing
variabel bebas X
1
, X
2
dan variabel terikat Y, adapun prosedur uji t adalah:
a. Ho : ßj = 0, tidak ada pengaruh secara persial antara variabel bebas
X
1
,X
2
terhadap variabel terikat Y.
Ha : ßj ≠ 0, ada pengaruh secara persial antara variabel bebas
X
1
,X
2
terhadap variabel terikat Y. b.
Tingkat signifikan 0,05 derajat bebas n – k – 1 c.
Kriteria pengujian
Jika tingkat signifikan p – value ≥ 0,05, maka Ho diterima
dan Ha ditolak a = 0,05, tidak ada pengaruh secara persial antara variabel bebas X
1
,X
2
dengan variabel terikat Y.
Jika tingkat signifikan p – value ≤ 0,05, maka Ho ditolak dan
Ha diterima a = 0,05, ada pengaruh secara persial antara variabel bebas X
1
,X
2
dengan variabel terikat Y.
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Deskripsi Objek Penelitian 4.1.1. PT. Bank Rakyat Indonesia Persero Tbk
