38
3.7 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah metode dokumentasi. Pada penelitian ini data diambil melalui dokumentasi, yaitu
laporan-laporan yang dipublikasi Bank Indonesia untuk mendapatkan masalah yang diteliti, Badan Pusat Statistik dan Bank Asing yang ada di Indonesia.
3.8 Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi berganda. Analisis regresi berganda adalah teknik statistik melalui
koefisien parameter untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Pengujian terhadap hipotesis baik secara parsial
maupun simultan dilakukan setelah model regresi yang digunakan bebas dari pelanggaran asumsi klasik. Tujuannya adalah agar hasil penelitian dapat
diinterpretasikan secara tepat dan efisien.
3.8.1 Analisis Statistik Deskriptif
Analisis deskriptif merupakan analisis yang mendasar untuk mengambsarkan keadaan data secara umum. Statistika deskriptif hanya berhubungan dengan hal
menguraikan atau memberikan keterangan-keterangan mengenai suatu data atau keadaan. Dengan kata statistika deskriptif berfungsi menerangkan keadaan, gejala,
atau persoalan. Penarikan kesimpulan pada statistika deskriptif jika ada hanya ditujukan pada kumpulan data yang ada.
Universitas Sumatera Utara
39
3.8.2 Pengujian Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk menguji apakah model regresi benar- benar menggambarkan hubungan yang signifikan dan representatif. Ada empat
pengujian dalam uji asumsi klasik, yaitu: 3.8.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas adalah suatu pengujian yang bertujuan untuk menguji apakah dalam residual dari model regresi yang dibuat berdistribusi normal atau
tidak. Model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi residual yang normal atau mendekati normal. Dalam penelitian ini uji normalitas dilakukan
dengan menguji normalitas residual dengan menggunakan uji Kolmogorov- Smirnov
, yaitu dengan membandingkan distribusi komulatif relatif hasil observasi dengan distribusi komulatif relatif teoritisnya. Jika probabilitas signifikansi nilai
residual lebih besar dari 0,05 berarti residual terdistribusi dengan normal. Demikian pula sebaliknya, jika probabilitas signifikansi residual lebih rendah dari
0,05 berarti residual tidak terdistribusi secara normal.
3.8.2.2 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas menunjukkan adanya lebih dari satu hubungan linear yang sempurna. Dalam praktek, sering tidak dibedakan baik satu hubungan atau
lebih dipergunakan kolinearitas ganda. Untuk mengetahui ada atau tidaknya korelasi antar variabel bebas dapat dilihat dari nilai tolerance dan nilai Variance
Inflation Factor VIF. Jika nilai VIF kurang dari 10, maka dapat dikatakan model
telah bebas dari multikolinearitas.
Universitas Sumatera Utara
40
3.8.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi berganda terjadi ketidaksamaan varian dari residual pada satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya gejala heteroskedastisitas yaitu dengan menggunakan uji Glejser.
Pengujian ini dilakukan dengan cara melihat probabilitas R-Squared-nya. Apabila nilai dari probabilitas R-Squared-nya kurang dari taraf nyata tertentu, maka dapat
disimpulkan bahwa persamaan tersebut mengalami gajala heteroskedastisitas.
3.8.2.4 Uji Autokorelasi
Menurut Gujarati 1995, non-autokorelasi menunjukkan kepada tidak adanya korelasi kesalahan pengganggu error, artinya kesalahan pengganggu di-
satu observasi tidak berkorelasi terhadap kesalahan pengganggu di observasi lain E ei, Ei = 0. Untuk mengetahui ada tidaknya gejala autokorelasi dalam model
analisis regresi yang digunakan, maka cara yang digunakan adalah melakukan pengujian serial korelasi dengan metode Durbin Watson, jika DW statistik hitung
berada diantara du dan 4-du du. Namun, karena dalam pengujian Durbin Watson terdapat kelemahan, yaitu apabila DW jatuh pada daerah ragu-ragu, maka hasil
tidak dapat disimpulkan. Oleh karena itu, digunakan pengujian lain yaitu menggunakan uji Breunch and Godfrey Corelation LM-Test. Apabila nilai
probabilitas ObsR-Squared-nya lebih besar dari taraf nyata tertentu, maka persamaan yang digunakan tidak mengalami autokorelasi.
Universitas Sumatera Utara
41
3.8.3 Analisis Regresi Linier Berganda
Teknik analisis yang digunakan penelitian ini adalah model persamaan regresi linear berganda, hubungan fungsional variabel-variabel bebas terhadap
variabel terikat diformulasikan dalam fungsi regresi. Persamaan regresi tersebut adalah sebagai berikut:
Y = b
o
+b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+b
5
X
5
+ b
6
X
6
+ b
7
X
7
+ e Keterangan:
Y = Resiko Kredit
b = Konstanta
b
1
-b
7
= Koefisien Regresi Variabel Bebas X
1
= Return on Asset X
2
= Return on Equity X
3
= Pertumbuhan Gross Domestic Product X
4
= Inflasi X
5
= Nilai tukar X
6
= Suku bunga SBI X
7
= Ukuran Bank e
= Standar Error
3.8.4 Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dilakukan dengan cara uji signifikansi pengaruh nyata variabel independen X terhadap variabel dependen Y baik secara
parsial, dilakukan dengan menggunakan uji statistik t t-test, dan untuk melihat kelayakan model dilakukan dengan uji statistik F F-test, pada level 5
α = 0,05.
Universitas Sumatera Utara
42
3.8.4.1 Pengujian Hipotesis Secara Serempak Uji F
Uji-F digunakan untuk menguji bagaimana pengaruh variabel bebas terhadap variabel tidak bebas secara keseluruhan. Ada dua hipotesis yang diuji
dari persamaan tersebut. Hipotesis pertama yaitu variabel bebas tidak berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas, hipotesis kedua, variabel bebas tidak
memiliki hubungan kausalitas terhadap variabel tak bebas. Pengujian hipotesis secara serempak adalah sebagai berikut:
1. H :
β
1
= β
2
= β
3
= β
4
= β
5
= β
6
= β
7
= 0, artinya Return on Asset, Return on Equity
, pertumbuhan Gross Domestic Product, inflasi, nilai tukar, suku bunga dan ukuran perusahaan Size secara serempak tidak mempunyai
pengaruh yang signifikan terhadap Risiko Kredit. 2. H
1
: b
1
b
2
b
3
b
4
b
5
b
6
b
7
0, artinya Return on Asset, Return on
Equity , pertumbuhan Gross Domestic Product, inflasi, nilai tukar, suku
bunga dan ukuran perusahaan Size secara serempak berpengaruh signifikan terhadap risiko kredit pada Bank Asing di Indonesia.
Adapun kriteria pengambilan keputusan pada pengujian hipotesis secara serempak adalah sebagai berikut:
1. Jika F- hitung ≥ F-tabel atau tingkat signifikansi α = 0,05, maka H
ditolak, H
1
diterima. 2. Jika F-hitung F-
tabel atau tingkat signifikansi α = 0,05, maka H diterima,
H
1
ditolak.
Universitas Sumatera Utara
43
3.8.4.2 Pengujian Hipotesis Secara Parsial Uji t
Pengujian hipotesis secara parsial digunakan untuk menguji secara statistik apakah koefisien regresi dari masing-masing variabel bebas yang dipakai secara
terpisah berpengaruh nyata atau tidak terhadap variabel tak bebas. Pengujian ini dapat dilihat dari nilai probabilitas t-statistiknya. Dimana, jika probabilitas t-
statistik menunjukkan nilai yang kurang dari derajat kepercayan yang digunakan α, maka dapat dikatakan bahwa peubah bebas berpengaruh nyata terhadap
perubah tak bebas dalam model. Pengujian hipotesis secara parsial adalah sebagai berikut:
1. H
0 :
β
i
= 0, artinya Return on Asset, Return on Equity, pertumbuhan Gross Domestic Product
, inflasi, nilai tukar, suku bunga dan ukuran perusahaan Size secara parsial berpengaruh tidak signifikan terhadap risiko kredit pada
Bank Asing di Indonesia. 2. H
1 :
β
i
≠ 0, artinya Return on Asset, Return on Equity, pertumbuhan Gross Domestic Product
, inflasi, nilai tukar, suku bunga dan ukuran perusahaan Size secara parsial berpengaruh signifikan terhadap risiko kredit pada Bank
Asing di Indonesia. Adapun kriteria pengambilan keputusan dalam pengujian hipotesis secara
parsial adalah sebagai berikut: 1. Jika t-
hitung ≥ t-tabel atau tingkat signifikansi α = 0,052, maka H ditolak,
H
1
diterima. 2. Jika t-hitung t-
tabel atau tingkat signifikansi α = 0,052, maka H diterima,
H
1
ditolak.
Universitas Sumatera Utara
44
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Gambaran Umum 4.1.1. Profil Bank Bank Asing di Indonesia
Kategori