28
3.6 Teknik Analisis
Model yang digunakan untuk menguji hipotesis dalam penelitian ini adalah model analisis regresi berganda Multiple Regression Analysis dan
pengolahannya menggunakan alat bantu SPSS 17.0. Analisis regresi digunakan untuk menguji kemampuan variabel rasio keuangan dalam menentukan perubahan
laba. Setelah itu dilakukan uji statistik t dan uji statistik F untuk mengetahui apakah masing-masing variabel independen berpengaruh secara parsial maupun
secara simultan terhadap variabel dependen. Metode dan teknik analisis dilakukan dengan tahapan sebagai berikut:
3.6.1 Pengujian Asumsi Klasik 3.6.1.1 Uji Normalitas Data
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependen ROA, variabel independen CAR,
NPF, BOPO, dan FDR pada bank umum syariah, atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Menurut Sugiyono 2006 : 70,
“suatu data yang membentuk distribusi normal bila jumlah di atas dan di bawah rata-rata adalah sama, demikian juga dengan simpangan
bakunya”.
3.6.1.2 Uji Heterokedastisitas
Uji Heterokedastisitas bertujuan untuk menguji terjadinya perbedaan variance residual suatu periode pengamatan ke periode yang lain.
29
Menurut Ghozali 2005 : 111, “uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari
residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain”. Dasar pengambilan keputusannya menurut Ghozali 2005 : 111 adalah sebagai berikut :
1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur maka mengindikasikan telah terjadi
heterokedastisitas. 2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik menyebar dibawah
angka 0 dan y, maka tidak terjadi heterokedastisitas. Jika varian residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka
disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas. Dalam model regresi yang baik tidak terjadi heterokedastisitas.
3.6.1.3 Uji Autokorelasi
Menurut Erlina 2008 : 107, “uji autokorelasi bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara
kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t- 1”. Dalam model regresi yang baik tidak terjadi autokorelasi. Untuk
mendeteksi masalah autokorelasi dapat dilakukan dengan menggunakan uji Durbin Watson DW. Panduan untuk mendeteksi ada atau tidaknya
autokorelasi menurut Erlina 2008 : 107 adalah sebagai berikut : 1. Bila nilai DW terletak antara batas atas dU dan 4-dU, maka
koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi.
2. Bila nilai DW lebih rendah dari pada batas bawah dL, maka koefisien autokorelasi lebih dari nol berarti ada autokorelasi
positif.
30
3. Bila nilai DW lebih dari pada 4-dL, maka maka koefisien autokorelasi lebih kecil dari nol berarti ada autokorelasi negatif.
4. Bila nilai DW terletak antara batas atas dU dan batas bawah dL atau DW terletak antara 4-dU dan dL, maka hasilnya
tidak dapat disimpulkan.
Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu dengan lainnya. Hal ini sering ditemukan pada
data time series. Pada data crossection, masalah autokorelasi relatif tidak terjadi.
3.6.1.4 Uji Multikolinearitas
Kategori