65 Sebelum melakukan regresi untuk pengujian hipotesis, terlebih dahulu
dilakukan pengujian normalitas data dan pengujian penyimpangan asumsi klasik yang merupakan persyaratan untuk melakukan regresi.
1. Pengujian Normalitas Data
Uji ini dilakukan untuk mengetahui bahwa sebaran data yang digunakan dalam model analisis regresi ini terdistribusi normal dengan
menggunakan metode uji Kolmogorov-Smirnov. Metode ini menyatakan bahwa data terdistribusi secara normal jika nilai signifikansi hitungnya p
value lebih besar dari 0,05. a. Tahun 2003
Dari hasil pengujian dengan uji Kolmogorov-Smirnov, diperoleh nilai signifikansi variabel CAR, NPL, dan GWM 0,05. Hal ini berarti
bahwa data variabel CAR, NPL, dan GWM tidak terdistribusi secara normal, sedangkan nilai signifikansi variabel yang lain ROA, ROE,
NIM, BOPO, dan LDR sudah lebih besar dari 0,05. Untuk mengatasi hal tersebut, maka dilakukan transformasi data ke dalam bentuk nilai Ln pada
variabel yang belum terdistribusi secara normal. Hasilnya menunjukkan bahwa nilai signifikansi variabel Ln GWM 0,05. Hal ini berarti bahwa
data variabel Ln GWM tidak terdistribusi secara normal, sedangkan nilai signifikansi variabel yang lain sudah lebih besar dari 0,05.
Setelah melihat hasil pengujian tersebut, maka dilakukan perbaikan dengan membuang anggota sampel yang merupakan outlier.
Dari hasil penelusuran data dapat diketahui ada 19 anggota sampel yang
66 harus dibuang dari 60 data yang dianalisis karena merupakan outlier,
sehingga terdapat 41 anggota sampel yang akan digunakan dalam analisis. Setelah membuang outlier tersebut, maka terpenuhilah asumsi normalitas.
Hasil pengujian normalitas data dengan menggunakan uji Kolmogorov- Smirnov dapat ditunjukkan pada tabel di bawah ini:
Tabel IV.4 HASIL UJI NORMALITAS DATA
TAHUN 2003 Rasio
Signifikansi α
Keterangan Ln Ekspansi Kredit
0,442 0.05
Normal Ln CAR
0,101 0.05
Normal Ln NPL
0,420 0.05
Normal ROA
0,234 0.05
Normal ROE
0,054 0.05
Normal NIM
0,426 0.05
Normal BOPO
0,242 0.05
Normal LDR
0,979 0.05
Normal Ln GWM
0,067 0.05
Normal
Sumber: Data sekunder yang diolah
b. Tahun 2004 Dari hasil pengujian dengan uji Kolmogorov-Smirnov, diperoleh
nilai signifikansi variabel CAR dan GWM 0,05. Hal ini berarti bahwa data variabel CAR dan GWM tidak terdistribusi secara normal,
sedangkan nilai signifikansi variabel yang lain NPL, ROA, ROE, NIM, BOPO, dan LDR sudah lebih besar dari 0,05. Untuk mengatasi hal
tersebut, maka dilakukan transformasi data ke dalam bentuk nilai Ln pada variabel yang belum terdistribusi secara normal. Hasilnya menunjukkan
bahwa nilai signifikansi semua variabel sudah lebih besar dari 0,05, sehingga bisa dikatakan semua variabel terdistribusi secara normal dan
terpenuhilah asumsi normalitas. Untuk selanjutnya, terdapat 60 anggota
67 sampel yang akan digunakan dalam analisis. Hasil pengujian normalitas
data dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov dapat ditunjukkan pada tabel berikut ini:
Tabel IV.5 HASIL UJI NORMALITAS DATA
TAHUN 2004 Rasio
Signifikansi α
Keterangan Ln Ekspansi Kredit
0,382 0.05
Normal Ln CAR
0,083 0.05
Normal NPL
0,406 0.05
Normal ROA
0,136 0.05
Normal ROE
0,052 0.05
Normal NIM
0,066 0.05
Normal BOPO
0,176 0.05
Normal LDR
0,368 0.05
Normal Ln GWM
0,102 0.05
Normal
Sumber: Data sekunder yang diolah
c. Keseluruhan Tahun 2003 dan 2004 Dari hasil pengujian dengan uji Kolmogorov-Smirnov, diperoleh
nilai signifikansi variabel CAR, NPL, ROA, ROE, NIM, dan GWM 0,05. Hal ini berarti bahwa data variabel CAR, NPL, ROA, ROE, NIM,
dan GWM tidak terdistribusi secara normal, sedangkan nilai signifikansi variabel yang lain BOPO dan LDR sudah lebih besar dari 0,05. Untuk
mengatasi hal tersebut, maka dilakukan transformasi data ke dalam bentuk nilai Ln pada variabel yang belum terdistribusi secara normal.
Hasilnya menunjukkan bahwa nilai signifikansi variabel Ln CAR dan Ln GWM 0,05. Hal ini berarti bahwa data variabel Ln CAR dan Ln GWM
tidak terdistribusi secara normal, sedangkan nilai signifikansi variabel yang lain sudah lebih besar dari 0,05.
68 Setelah melihat hasil pengujian tersebut, maka dilakukan
perbaikan dengan membuang anggota sampel yang merupakan outlier. Dari hasil penelusuran data dapat diketahui ada 49 anggota sampel yang
harus dibuang dari 120 data yang dianalisis karena merupakan outlier, sehingga terdapat 71 anggota sampel yang akan digunakan dalam analisis.
Setelah membuang outlier tersebut, maka terpenuhilah asumsi normalitas. Hasil pengujian normalitas data dengan menggunakan uji Kolmogorov-
Smirnov dapat ditunjukkan pada tabel di bawah ini : Tabel IV.6
HASIL UJI NORMALITAS DATA KESELURUHAN TAHUN 2003 DAN 2004
Rasio Signifikansi
α Keterangan
Ln Ekspansi Kredit 0,282
0.05 Normal
Ln CAR 0,757
0.05 Normal
Ln NPL 0,363
0.05 Normal
Ln ROA 0,760
0.05 Normal
Ln ROE 0,946
0.05 Normal
Ln NIM 0,942
0.05 Normal
BOPO 0,909
0.05 Normal
LDR 0,864
0.05 Normal
Ln GWM 0,059
0.05 Normal
Sumber: Data sekunder yang diolah
2. Pengujian Penyimpangan Asumsi Klasik
