35
Y
t
= α+ β
1
X
1t
+ β
2
X
2t
+ β
3
X
3t
+ e
t
Ketarangan : Y
t
= FDR Financing to Deposit Ratio dalam α
= Konstanta β
1
- β
2
- β
3
- β
4
= Koefisisen regresi dan variabel independen X1
t
= Non Performing Financing NPF dalam X2
t
= Dana Pihak Ketiga DPK X3
t
= Inflasi dalam e
t
= Error term
3.5.1 Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif merupakan proses transformasi data penelitian dalam dalam bentuk tabulasi, sehingga mudah dipahami dan. Statistik deskriptif
memberikan gambaran mengenai nilai mean, sum, standar deviasi, variance, range, minimum dan maksimum mengenai variabel penelitian yang utama.
3.5.2 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik merupakan persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linear berganda. Adapun tahapan dari uji asumsi klasik
adalah sebagai berikut : 3.5.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas adalah pengujian yang sebaiknya dilakukan terlebih dahulu oleh peneliti sebelum peneliti mengolah data. Uji normalitas bertujuan untuk
mengetahui distribusi data dalam variabel yang akan digunakan dalam penelitian adalah data yang terdistribusi normal Lubis dkk, 2007 : 26.
Terdapat beberapa cara yang dapat digunakan untuk melihat normalitas suatu data yaitu :
Universitas Sumatera Utara
36
1. Uji Kolmogorov-Smirnov
Dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov, suatu data dikatakan normal apabila nilai Asymp. Sig. 2-tailed 0,05 dan apabila nilai Asymp. Sig. 2-
tailed 0,05 maka data tidak terdistribusi normal. 2.
Histogram Display Normal Curve Normalitas data bila dilihat dengan Histogram Display Normal Curve dapat
ditentukan berdasarkan bentuk gambar kurva. Data dikatakan normal jika bentuk kurva memiliki kemiringan yang cenderung seimbang.
3. Kurva Normal P-Plot
Normalitas data dapat dilihat dengan menggunakan Normal P-Plot. Data dalam keadaan normal apabila distribusi data menyebar disekitar garis
diagonal.
3.5.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel independen Erlina, 2011 : 103.
Dalam suatu penelitian model regresi yang baik yaitu model regresi yang tidak ditemukan adanya korelasi diantara variabel independen. Korelasi diantara
variabel independen dapat bermakna adanya kemiripan antar satu variabel dengan variabel yang lain.
Dalam Lubis dkk 2007 : 32 terdapat beberapa ketentuan yang digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas yaitu :
Universitas Sumatera Utara
37
1. Jika nilai variance inflation factor VIP tidak lebih dari 10 dan nilai
tolerance tidak kurang dari 0,1. Maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolinieritas
2. Jika nilai koefisien korelasi antar masing-masing variabel independen kurang
dari 0,70 maka model dapat dinyatakan bebas dari asumsi klasik multikolinieritas. Jika lebih dari 0,70 maka diasumsikan terjadi korelasi yang
sangat kuat antar variabel independen sehingga terjadi multikolinieritas.
3.5.2.3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pada periode t-1 atau sebelumnya Erlina, 2011 : 107. Autokorelasi terjadi karena adanya waktu observasi penelitian yang berurutan
antar satu penelitian dengan penelitian lain. Autokorelasi sering terjadi pada sampel dengan data time series dengan n-
sampel adalah periode waktu sedangkan pada data crosssection atau silang waktu, masalah autokorelasi relatif jarang terjadi karena gangguan pada observasi berasal
dari individukelompok yang berbeda. Model regresi yang baik adalah model regresi yang terbebas dari autokorelasi. . Cara menguji autokorelasi dapat
dilakukan dengan menggunakan Durbin Watson untuk melihat apakah model regresi linear berganda terbebas dari autokorelasi. Pengambilan keputusan ada
tidaknya autokorelasi menurut Ghozali 2006 : 96 yaitu :
Universitas Sumatera Utara
38
Hipotesis Nol Keputusan
Jika Tidak ada autokorelasi positif
Tolak 0 d dl
Tidak ada autokorelasi positif No Decision
dl d du
Tidak ada autokorelasi negatif Tolak
4 – dl d 4
Tidak ada autokorelasi negatif No Decision
4 – du d 4 – dl
Tidak ada autokorelasi, Poisitif atau negatif
Tidak di tolak Du d 4
–du
3.5.3 Pengujian Hipotesis
