3.4. Teknik Analisis dan Uji Hipotesis
3.4.1. Teknik Analisis
Dalam penelitian ini dugunakan teknik analisis dalam bentuk regresi linier berganda dengan lima variabel bebas dan satu variabel terikat
dengan rumus sebagai berikut : Y = a +
β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ β
4
X
4
+ β
5
X
5
+ ei Keterangan :
Y = Return On Assets ROA
a = Konstanta
X1 = Capital Adequacy Ratio CAR
X2 = Asset Produktif Yang Diklasifikasikan APYD
X3 = Net Profoit Margin NPM
X4 = Net Interest Margin NIM
X5 = Loan Deposit Ratio LDR
β
1…
β
4
= Koefisien regresi variabel X
1
sampai dengan X
2
ei = Standard error of Estimation
3.4.2. Uji Hipotesis
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Prosedur pengujian yang dilakukan untuk masing – masing uji hipotesis antara lain sebagai berikut :
a. Uji F Untuk mengetahui kesesuaian atau kecocokan model terhadap variabel
terikat, maka digunakan uji F, dengan prosedur sebagai berikut : 1 Kriteria hipotesis
H :
β
1
= β
2
= β
3
= β
4
= β
5
= 0, X
1
, X
2
, X
3
, X
4
, X
5
secara bersama – sama tidak berpengaruh terhadap Y
Ha : β
1
≠ β
2
≠ β
3
≠ β
4
≠ β
5
≠ 0, X
1
, X
2
, X
3
, X
4
, X
5
secara bersama – sama berpengaruh terhadap Y
2 Dalam penelitian ini digunakan tingkat signifikan 0,05 dengan derajat bebas n-k, dimana n adalah jumlah pengamatan dan k adalah jumlah
variabel. 3 Dengan F hitung sebesar :
F hitung = R
2
K-1 1-R
2
n-k Anonim,2011 : L-22
Keterangan : F
= hasil perhitungan R
2
= koefisien determinasi k
= jumlah variabel n
= jumlah sampel
b. Uji t
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Uji t digunakan untuk pengujian hipotesis penelitian pengaruh parsial
variabel X
1
,X
2
,X
3
,X
4
,X
5
terhadap Y. 1 Kriteria hipotesis
H :
βj = 0, X
1
,X
2
,X
3
,X
4
,X
5
secara parsial tidak pengaruh terhadap Y
H :
βj ≠ 0, X
1
,X
2
,X
3
,X
4
,X
5
secara parsial terdapat pengaruh terhadap Y
Dimana : j = 1,2,3,4,5
2 Dalam penelitian ini digunakan tingkat signifikan 0,05 dengan derajat bebas n-k, dimana n adalah jumlah pengamatan dan k
adalah jumlah variabel.
3 Dengan t hitung sebesar : T hitung = Bj
Sebj Anonim, 2011:L-21
Keterangan : t
= nilai t hasil perhitungan bj
= koefisien regresi variabel bebas sebj
= standar error koefisien regresi
4 Menentukan daerah kritis H melalui kurva distribusi t student dua sisi.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
H diterima jika - t
tabel
≤t
hitung
≤t
hitung
H ditolak jika t
hitung
-t
tabel
atau t
hitung
t
tabel
3.4.3 Uji Asumsi Klasik
Penelitian ini menggunakan analisa regresi linier berganda. Dalam uji asumsi klasik ini terdapat tiga asumsi dasar yang tidak boleh dilanggar
oleh regresi linier berganda, yaitu uji autokolerasi, multikolinieritas, dan heterokedastisitas.
a. Autokorelasi Tujuan uji autokorelasi ini menurut Santoso 2000:216 adalah
menguji apakah dalam sebuah model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-
1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Tentu saja model regresi yang baik adalah regresi yang
bebas dari autokorelasi. Deteksi adanya autokorelasi menurut Santoso 2000:219 adalah :
- Angka D-W dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif.
- Angka D-W diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelsi.
- Angka D-W diatas +2 berarti ada autokorelasi negative.
b. Multikolineritas
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tujuan uji Multikolineritas menurut Santoso 2000:202 adalah menguji apakah model regresi ditentukan adanya korelasi antar variabel
independent. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan terdapat problem Multikolineritas Multiko. Model regresi yang baik seharusnya tidak
terjadi diantara variabel independent. Deteksi adanya Multikolineritas menurut Santoso 2000:206
adalah: -
Mempunyai nilai VIF disekitar angka 1. -
Mempunyai angka TOLERANCE mendekati 1. c. Heterokedastisitas
Tujuan uji Heterokedastisitas menurut Santoso 2000:208 adalah menguji apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan
varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan lain tetap,
maka disebut homokedastisitas. Dan jika varians berbeda, disebut Heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi
heterokedastisitas. Untuk mendeteksi ada tidaknya Heterokedastisitas adalah dengan uji rank spearman yaitu membandingkan antara residual
dengan seluruh variabel bebas. Deteksi adanya Heterokedastisitas adalah :
- Nilai probabilitas 0,05 berarti bebas dari Heterokedastisitas.
- Nilai probabilitas 0,05 berarti terkena dari Heterokedastisitas.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
57
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Kategori