dari residual error ada yang signifikan, maka kesimpulannya terdapat heteroskedastisitas varian dari residual tidak homogen Gujarati, 2003: 406.
d. Uji
Autokorelasi
Autokorelasi adalah hubungan antara residual satu observasi dengan residual observasi lainnya. Autokorelasi lebih mudah timbul pada data yang bersifat runtut
waktu, karena berdasarkan sifatnya, data masa sekarang dipengaruhi data pada masa- masa sebelumnya. Meskipun demikian tetap dimungkinkan autokorelasi dijumpai
pada data antar objek. Uji Durbin-Watson merupakan salah satu uji yang banyak dipakai untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi Winarno, 2009. Menurut
Ghozali 2006 Jika terdapat autokorelasi dari suatu model regresi maka varians sampel tidak dapat menggambarkan varians populasinya. Untuk menguji ada
tidaknya autokorelasi, dari data residual terlebih dahulu dihitung nilai statistik Durbin-Watson D-W:
Kriteria uji yaitu membandingkan nilai D-W dengan nilai d dari Durbin- Watson:
a Jika D-Wd
L
atau D-W4 –d
L
, kesimpulannya pada data terdapat autokorelasi. b
Jika d
U
D-W 4 – d
U
, kesimpulannya pada data tidak terdapat autokorelasi. c
Tidak ada kesimpulan jika d
L
≤ D-W ≤ d
U
atau 4 – d
U
≤ D-W ≤ 4-d
L
Apabila hasil uji Durbin-Watson tidak dapat disimpulkan apakah terdapat autokorelasi atau tidak maka dilanjutkan dengan runs test.
2. Analisis Statistik
a. Analisis Regresi Linier Berganda
Menurut Umi Narimawati 2008:5 pengertian analisis regresi linier berganda yaitu:
“Suatu analisis asosiasi yang digunakan secara bersamaan untuk meneliti pengaruh dua atau lebih variabel bebas terhadap satu variabel
tergantung dengan skala interval”.
Menurut Sugiyono 2010:277, analisis regresi berganda, yaitu:
“Analisis yang digunakan peneliti, bila bermaksud meramalkan bagaimana keadaan naik turunnya variabel dependen kriterium, bila
dua atau lebih variabel independen sebagai faktor prediktor dima
nipulasi dinaik turunkan nilainya”.
Dalam penelitian ini, analisis regresi linier berganda digunakan untuk membuktikan seberapa besar pengaruh Financing To Deposit Ratio dan Capital
Adequacy Ratio terhadap Profitabilitas ROA Arti koefisien X
1
adalah jika nilai β positif +, hal tersebut menunjukkan hubungan yang searah antara variabel bebas
dengan variabel terikat. Dengan kata lain peningkatan atau penurunan besarnya variabel bebas akan diikuti oleh peningkatan atau penurunan besarnya variabel
terikat. Sedangkan jika nilai β negatif -, menunjukkan hubungan yang berlawanan antara variabel bebas dengan variabel terikat. Dengan kata lain setiap peningkatan
besarnya nilai variabel bebas akan diikuti oleh penurunan besarnya nilai veriabel terikat, dan sebaliknya.
