67
dikembangkan oleh Hausman dengan didasarkan pada ide waktu LSDV di dalam model fixed effect dan GLS adalah efisien sedangkan OLS adalah tidak efisien, di
lain pihak alternatifnya metode OLS efisien dan GLS tidak efisien. Karen itu uji hipotesis nolnya adalah hasil estimasi keduanya tidak berbeda sehingga uji
hausman dilakukan berdasarkan perbedaan estimasi tersebut. Pengujian dilakukan dengan hipotesis berikut
19
. H
= Random effect model H
1
= Fixed effect model Uji ini menggunakan distribusi chi square diman jika probabilitas dari
hausman lebih kecil dari α hasil hausman tes signifikan maka H
ditolak dan model fixed effet digunakan dan dengan membandingakan nilai chi square hitung
dan chi square tabel jika chi square hitung lebih kecil dari chi square tabel maka model yang tepat adalah random effect, dan sebalilknya.
5. Uji Signifikansi
a. Uji Signifikansi Model F-stat Uji F berguna untuk menguji apakah koefisien regresi signifikan berbeda
nyata. Koefisisen regresi yang signifikan adalah koefisien regresi yang secara statistik tidak sama dengan nol.
Uji F yang dipakai dalam penelitian ini adalah : H
: β
1,
β
2,
β
3,
β
4,
β
5,
= 0 H
1
: β
1,
β
2,
β
3,
β
4,
β
5,
≠ 0 paling tidak ada satu slope yang ≠ 0
19
Agus Widarjono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya : Disertai Panduan Eviews, h. 364
68
Beta merupakan slope dari variabel bebas model. 1. Pengujian ini dialkukan dengan membandingkan nilai F hitung dan F tabel.
a Bila F statistik F
ɑ;k,n-k-1
maka H ditolak
b Bila F statistik F
ɑ;k,n-k-1
maka H diterima
2. berdasarkan probabilitas a jika probabilitas p-value 0,05, maka H
diterima b jika probabilitas p-value 0,05, maka H
ditolak b. Pengujian Signifikansi Variabel Bebas t-stat
Pengujian ini dilakukan untuk melihat signifikansi pengaruh individual dari variabel-variabel bebas dalam model terhadap variabel dependennya. Dengan
melakukan pengujian ini nilai-nilai statistik setiap variabel bebas. H
: β
t
= 0, tidak berpengaruh signifikan H
1
: β
t
≠ 0, berpengaruh signifikan Nilai beta menunjukkan slope variabel bebas. Bila nilai statistik beta sama
dengan nol maka variabel bebas tidak memiliki hubungan signifikan dengan variabel terikat.
Kriteria penerimaan H adalah sebagai berikut :
1. Berdasarkan perbandingan t statistik dengan t-tabel Kita membandingkan nilai t hitung dengna t tabel, dengan derajat bebas n-2,
di mana n adalah banyaknya jumlah pengamatan serta tingkat signifikansi yang dipakai.
a bila t statistik t tabel maka H diterima
b bila t statistik t tabel maka H ditolak
69
2. berdasarkan probabilitas a jika probabilitas p-value 0,05, maka H
diterima b jika probabilitas p-value 0,05, maka H
ditolak c. R Squared R
2
Nilai R Squared R
2
mengukur tingkat bagaiman model dapat dijelaskan dengan baik. uji ini dilakukan untuk melihat sejauh mana variasi variabel terikat
mampu dijelaskan oleh variabel bebasnya. Nilai R
2
merupakan fraksi dari variasi yang mampu dijelaskan oleh variabel bebas terhadap variabel terikat. Nilai R
2
terletak antara 0-1, semakin mendekati 1 maka model semakin baik. Adjusted R
2
adalah koefisien determinasi yaitu koefisien yang menjelaskan seberapa besar proporsi variasi dalam dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel-variabel
independen secara bersama-bersama. Penggunaan Adjusted R
2
dianggap lebih baik dari R
2
, karena nilai Adjuteds R Square dapat naik atau turun dengan adanya penambahan variabel
baru, tergantung dari korelasi antara variabel bebas tambahan tersebut dengan variabel terikatnya. Nilai koefesiesn determinasi yang mendekati satu berarti
variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel-variabel dependen
20
.
20
Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan program SPSS, Semarang: BP Universitas Diponogoro, 2005, h.88.
70
Gambar 3. 1 Kerangka Penelitian
Bank Umum Syariah Variabel Kontrol Profitabilitas
Faktor Internal: Pembiayaan Murabahah
Pembiayaan Bagi Hasil Faktor Eksternal
Tingkat Suku Bunga Inflasi
Uji Asumsi Klasik
Uji Heteroskedastisitas
Uji Multikolinearitas
Metode Estimasi Data Panel
Common Effect Fixed Effect
Random Effect
Uji Hausman Uji Chow
Uji Signifikansi
Uji T Uji F
Interpretasi Adjusted R
2
Fixed Effect
Model Estimasi Terpilih
Uji Autokorelasi
Uji Normalitas
71
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
