Uji Hipotesis ANALISIS DAN PEMBAHASAN

46 maupun secara individual dengan uji t serta dengan uji koefisien determinasi.Dalam penelitian ini uji hipotesis yang digunakan meliputi; uji parsial t-test, uji pengaruh simultan F-test, uji koefisien determinasi R².

4.4 Uji Hipotesis

1. Uji t Uji pengaruh secara parsial

Berdasarkan hasil output SPSS nampak bahwa pengaruh secara parsial dua variabel independen tersebut NPL dan LDR terhadap ROA seperti ditunjukkan pada table 4.6 sebagai berikut: Tabel 4.6 Uji T Uji Pengaruh Secara Parsial Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Cons tant 2.476 1.072 2.310 .025 NPL -.523 .145 -.476 -3.615 .001 .929 1.077 LDR .010 .014 .096 .726 .471 .929 1.077 a. Dependent Variable: ROA Dari hasil analisis regresi linier berganda dengan program SPSS seperti terlihat pada tabel 4.6, persamaan regeresi linier yang terbentuk adalah: ROA = 2.476 - 0.523 NPL + 0.010 LDR + e Dari hasil persamaan regresi linier berganda tersebut diatas maka dapat dianalisis sebagai berikut: Universitas Sumatera Utara 47 a. Non Performing Loan NPL Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar –3.615 dengan nilai signifikansi sebesar 0.001. Karena nilai signifikansi lebih kecil dari 5 dan nilai t hitung sebesar –3.615lebih besar dari t tabel sebesar 1.67528, sehingga dapat diindikasikan adanya pengaruh signifikan negatif antara variabel NPL terhadap variabel ROA. Adanya pengaruh signifikan negatif yang ditunjukkan oleh NPL tersebut mengindikasikan bahwa semakin tinggi kredit macet dalam pengelolaan kredit bank yang ditunjukkan dalam NPL maka akan menurunkan tingkat pendapatan bank yang tercermin melalui ROA. Hasil penelitian ini tidak konsisten dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Ahmad 2009 dimana hasil penelitiannya menunjukkan bahwa NPL berpengaruh signifikan positif terhadap ROA, tetapi konsisten dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Adriyanti 2011 dan Paramitha dkk. 2014 dimana hasil penelitiannya menunjukkan bahwa NPL berpengaruh signifikan negatif terhadap ROA. b. Loan to Deposit Ratio LDR Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar 0.726 dengan nilai signifikansi sebesar 0.471. Nilai signifikansi lebih besar dari 5 dan nilai t hitung 0.726 lebih kecil dari t tabel 1.67528. Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa Universitas Sumatera Utara 48 besarnya LDR perbankan tidak berpengaruh signifikan terhadap ROA. Hasil penelitian ini tidak konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Adriyanti 2011 yang menunjukkan adanya pengaruh signifikan positif LDR terhadap ROA. Namun hasil ini konsisten dengan hasil penelitian Paramitha dkk. 2014 yang menunjukkan LDR perbankan tidak berpengaruh signifikan terhadap ROA.

2. Uji F Uji pengaruh secara simultan

Berdasarkan hasil output SPSS nampak bahwa pengaruh secara bersama- sama variabel independen tersebut NPL dan LDR terhadap ROA seperti ditunjukkan pada table 4.7 sebagai berikut: Tabel 4.7 Hasil Perhitungan Regresi Simultan ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 22.038 2 11.019 6.565 .003 a Residual 82.250 49 1.679 Total 104.288 51 a. Predictors: Constant, LDR, NPL b. Dependent Variable: ROA Dari hasil perhitungan diperoleh nilai F hitung sebesar 6.565 yang lebih besar dari F tabel sebesar 3.182610 dan nilai signifikansi sebesar 0.033. Karena nilai signifikansi lebih kecil dari 5 maka model layak goodness of fit. Yang artinya Ho ditolak dan Ha diterima sehingga terdapat pengaruh Universitas Sumatera Utara 49 positif signifikan antar variabel NPL dan LDR bersama – sama berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja perusahaan perbankan.

3. Koefisien Determinasi R

2 Uji koefisien determinasi digunakan untuk menguji goodness of fit dari model regresi. Berdasarkan hasil output SPSS besarnya nilai adjusted R² dapat dilihat pada tabel 4.8 sebagai berikut: Tabel 4.8 Uji Koefisien Determinasi � � Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .460 a .211 .179 1.29559 a. Predictors: Constant, LDR, NPL b. Dependent Variable: ROA Dilihat dari tabel diatas, nilai koefisien Determinasi adjusted R² sebesar 0,179 atau 17.9 hal ini berarti 17.9 variasi ROA yang bisa dijelaskan oleh variasi dari variabel independen yaitu NPL dan LDR. Sedangkan sisanya sebesar 82.1 dijelaskan oleh sebab-sebab lain diluar model regresi. Standar Error of estimate SEE sebesar 1.29559. Makin kecil nilai SEE akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel dependen.

4.5 Pembahasan Hasil Penelitian