40
2. Sampel
Dalam penelitian ini, sampel yang digunakan dengan metode
purposive sampling. Metode purposive sampling yaitu sampel yang diambil
berdasarkan kriteria-kriteria tertentu untuk mendapatkan sampel yang sesuai dengan tujuan penelitian Yama dan Adityawati, 2009:287. Populasi dalam
penelitian ini adalah seluruh perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia pada tahun 2010 sampai tahun 2013. Sampel dalam penelitian ini
ditentukan berdasarkan beberapa kriteria atau pertimbangan sebagai berikut: a. Perusahaan Perbankan yang listing dalam kurung waktu 2010 sampai
2013. b. Perusahaan Perbankan Syariah yang memiliki laporan keuangan
c. Perusahaan mempublikasikan laporan keuangan yang telah diaudit dengan menggunakan tahun buku yang berakhir pada tanggal 31
Desember.
C. Metode Pengumpulan Data
Data-data yang digunakan dalam penelitian ini, baik yang bertujuan untuk mendeskripsikan maupun untuk menganalisis, diperoleh dari data
sekunder yang bersifat kuantitatif. Tersedianya data sekunder akan lebih mempermudah jalannya penelitian, hal ini di karenakan uji reliabilitas data,
penyederhanaan, agregasi, dan penyesuaian mutlak diperlakukan agar diperoleh hasil yang dapat dipertanggungjawabkan Mudrajad Kuncoro,
2011:30. Data sekunder adalah data yang informasinya diperoleh secara tidak langsung dari perusahaan. Sedangkan menurut Indriantoro dan Supomo
41 2002:147, data sekunder adalah sumber data penelitian yang diperoleh
peneliti secara tidak langsung melalui perantara diperoleh dan dicatat oleh pihak lain.
Data-data sekunder tersebut berupa rasio-rasio laporan keuangan dari laporan keuangan perusahaan perbankan syariah yang telah diaudit per 31
Desember 2010 - 2013.
D. Metode Analisis Data
Untuk menjelaskan kekuatan dan arah pengaruh beberapa variabel bebas atau variabel penjelas independentexplanatory variable terhadap satu
variabel terikat dependent variable, metode analisis data dalam penelitian ini inflasi, gross domestic product, non performing financing, biaya operasional
dan pendapatan operasional dan net margin menggunakan model regresi berganda atau Multiple Regression Ghozali, 2009:5.
Tahapan penelitian dalam menganalisis pengaruh inflasi, gross domestic product, non performing financing, biaya operasional dan
pendapatan operasional dan net margin terhadap return on asset adalah sebagai berikut:
1. Uji Asumsi Klasik
Untuk menunjukkan pengaruh antara variabel bebas X terhadap variabel terikat Y, maka perlu digunakan pengujian asumsi klasik. Uji
asumsi dasar yang dilakukan adalah:
42
a. Uji Normalitas Data
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah sebuah model regresi variabel dependen, variabel independen atau keduanya
mempunyai distribusi normal atau tidak. Terdapat dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan
analisis grafik dan analisis statistik Ghozali, 2009:27. 1 Analisis Grafik
Metode yang digunakan dalam analisis grafik adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi
kumulatif dari distribusi normal. Untuk dapat mengetahui apakah model regresi tersebut
mengalami normalitas atau tidak dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik. Adapun dasar
pengambilan keputusan. Santoso, 2007:214 adalah: a Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah
garis diagonal atau grafik histogramnya tidak menunjukkan pola distribusi normal maka model regresi tersebut memenuhi asumsi
normalitas. b Jika data menyebar jauh dari garis diagonal atau tidak mengikuti
garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal maka model regresi tidak memenuhi asumsi
normalitas.
43 2 Analisis Statistik
Selain itu penelitian uji normalitas dapat juga menggunakan uji Kolmogorov Smirnov dengan bantuan program SPSS. Dalam
penelitian ini, uji yang dilakukan untuk menentukan normalitas dengan menggunakan statistik Kolmogorov
–Smirnov Ghozali, 2009:30. Hal ini dapat dilihat sebagai berikut:
a Dengan membandingkan K-S
hitung
dengan K-S
tabel
: 1 Jika K- S
hitung
K- S
tabel
, H
o
ditolak. 2 Jika K- S
hitung
K- S
tabel
, H
o
diterima. b Dengan melihat angka probabilitas, dengan ketentuan:
1 Probabilitas 0,05, maka H
o
ditolak. 2 Probabilitas 0,05, maka H
o
diterima.
b. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya hubungan antara beberapa variabel bebas independen dalam model
regresi Ghazali, 2009:95. Multikolinieritas merupakan keadaan dimana satu atau lebih variabel independen dinyatakan sebagai kondisi linier
dengan variabel lainnya. Artinya bahwa jika perubahan-perubahan bebas digunakan sama sekali tidak berkolerasi satu dengan yang lain maka bisa
dikatakan tidak terjadi multikolinieritas. Uji multikolinearitas dapat juga dilakukan dengan melihat nilai tolerance dan Variance Information
Factor VIF dari hasil analisis dengan menggunakan SPSS. Apabila nilai tolerance lebih tinggi daripada 0,10 atau VIF lebih kecil dari 10
maka dapat dikatakan tidak terjadi multikolinearitas.
44
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas menunjukkan bahwa variance variabel tidak sama untuk semua pengamatan. Jika variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Data yang baik yaitu
homoskedastisitas yaitu kesamaan varians dan residual. Kebanyakan data cross section mengandung situasi heteroskedastisitas karena data ini
menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran-ukuran kecil, sedang dan besar.
Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas yaitu melihat hasil output SPSS melalui grafik scatterplot antara nilai prediksi
variabel terikat dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat
ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X
adalah residual Y prediksi – Y sesungguhnya yang telah di-studentized
Ghozali, 2009:125. Dasar analisis dari uji heteroskedastisitas adalah sebagai berikut:
1 Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit,
maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. 2 Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan
dibawah angka
pada sumbu
Y, maka
tidak terjadi
heteroskedastisitas.
45
d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan 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. Autokorelasi muncul karena
observasi yang beruntun sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah timbul karena residual kesalahan pengganggu tidak bebas dari
satu observasi ke observasi lainnya. Ghozali, 2009:99. Uji Durbin Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu first order
autocorrelation dan mengisyaratkan adanya intercept konstanta dalam model regresi dan tidak ada variabel lagi di antara variabel independen.
Hipotesis yang akan diuji adalah: H
o
: tidak ada autokorelasi r = 0 H
a
: ada autokorelasi r ≠ 0
Tabel 3.1 Pengambilan Keputusan Ada Tidaknya Autokorelasi
Hipotesis nol Keputusan
Jika Tdk ada autokorelasi positif
Tdk ada autokorelasi positif Tdk ada korelasi negatif
Tdk ada korelasi negatif Tdk ada autokorelasi positf atau negatif
Tolak No desicien
Tolak No desicien
Tdk ditolak 0 d dl
dl ≤ d ≤ du 4 dl d 4
4 – da ≤ d ≤ 4 - dl
Du d 4 - du Sumber: Ghozali 2009:100
46
2. Uji Hipotesis Penelitian
a. Uji Simultan Uji F
Pengujian ini bertujuan untuk membuktikan apakah variabel- variabel independen X secara simultan bersama-sama mempunyai
pengaruh terhadap variabel dependen Y Ghozali, 2009:88. Apabila F
hitung
F
tabel
, maka H
o
ditolak dan H
a
diterima, yang berarti variabel independen mempunyai pengaruh yang signifikan
terhadap variabel dependen dengan menggunakan tingkat signifikan sebesar 0,05 jika nilai F
hitung
F
tabel
maka secara bersama-sama seluruh variabel independen mempengaruhi variabel dependen. Selain itu, dapat
juga dengan melihat nilai probabilitas. Jika nilai probabilitas lebih kecil daripada 0,05 untuk tingkat signifikansi=0,05, maka variabel
independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. Sedangkan jika nilai probabilitas lebih besar daripada 0,05
maka variabel independen secara serentak tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
Kemudian akan diketahui apakah hipotesis dalam penelitian ini secara simultan ditolak atau diterima, adapun bentuk hipotesis secara
simultan adalah: H
o
: b
1
= b
2
= b
3
= b
4
= b
5
= 0 ; inflasi X
1
, gross
domestic product X
2
, non performing financing X
3
, biaya operasional dan pendapatan operasional X
4
dan net margin X
5
secara simultan
tidak berpengaruh
terhadap return on asset Y.
47 H
o
: b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ b
4
≠ b
5
≠ 0 ; inflasi X
1
, gross
domestic product X
2
, non performing financing X
3
biaya operasional dan pendapatan operasional X
4
dan net margin X
5
secara simultan berpengaruh terhadap
return on asset Y.
b. Uji Parsial Uji t
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel individu independen secara individu dalam menerangkan
variabel dependen
Ghozali, 2009:98.
Dalam penelitian
ini menggunakan uji signifikan dua arah atau two tailed test, yaitu suatu uji
yang mempunyai dua daerah penolakan H
o
yaitu terletak di ujung sebelah kanan dan kiri. Dalam pengujian dua arah, biasa digunakan untuk tanda
sama dengan = pada hipotesis nol dan tanda tidak sama dengan ≠ pada hipotesis alternatif. Tanda = dan ≠ ini tidak menunjukan satu
arah, sehingga pengujian dilakukan untuk dua arah Suharyadi dan Purwanto, 2009:88 - 89.
Menurut Suharyadi dan Purwanto 2009:191 dalam menentukan kriteria dalam uji parsial Uji t two tailed test dapat dilihat sebagai
berikut: 1 Uji Hipotesis dengan membandingkan t
hitung
dengan t
tabel
Apabila -t
hitung
-t
tabel
atau t
hitung
t
tabel
, maka H
o
ditolak dan H
a
diterima, artinya variabel independen secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
48 2 Uji Hipotesis berdasarkan Signifikansi
a Jika angka sig. 0,05, maka H
o
diterima. b Jika angka sig. 0,05, maka H
o
ditolak.
3. Koefisien Persamaan Regresi Linier Berganda
Untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen digunakan model regresi linier berganda dimana
variabel independen yaitu inflasi, gross domestic product, non performing financing, biaya operasional dan pendapatan operasional dan
net margin terhadap variabel dependen yaitu return on asset. Model regresi linier berganda penelitian ini adalah sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ b
5
X
5
+ Ɛ
Keterangan:
Y = Variabel return on asset
a = Konstanta
b
1
…b
2
= Koefisien regresi terhadap dugaan X
1
= Variabel inflasi X
2
= Variabel gross domestic product X
3
= Variabel non performing financing\ X
4
= Variabel Biaya Operasional dan Pendapatan Operasional X
5
= Variabel Net Margin Ɛ
= Standar Error
49
4. Koefisien Determinasi Adjusted R
2
Menurut Ghozali
2009:87 menyatakan
Uji Koefisien
Determinasi bertujuan untuk melihat seberapa besar kemampuan variabel bebas menjelaskan variabel terikat yang dilihat melalui adjusted R
². Adjusted R
² ini digunakan karena variabel bebas dalam penelitian ini lebih dari dua. Nilainya terletak antara 0 dan 1. Jika hasil yang diperoleh
0,5 maka model yang digunakan dianggap cukup handal dalam melakukan suatu estimasi.
Semakin besar angka Adjusted R ² maka semakin baik model yang
digunakan untuk menjelaskan hubungan variabel bebas terhadap variabel terikatnya. Jika Adjusted R
² semakin kecil berarti semakin lemah model tersebut untuk menjelaskan variabilitas dari variabel terikatnya.
E. Definisi Operasional Variabel Penelitian
Kategori