Penelitian ini menggunakan model analisis regresi linear berganda untuk menganalisis pengaruh Loan to Deposit Ratio LDR,
Return on Asset ROA dan Return on Equity ROE terhadap Capital Adequacy Ratio CAR, yang disusun dalam bentuk persamaan berikut :
Y= a + b
1
X
1
+b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e
Keterangan : Y
= CAR Capital Adequacy Ratio a
= Koefisien konstanta b
1,
b
2,
b
3
= Koefisien regresi variable independent X
1
= LDR Loan to Deposit Ratio X
2
= ROA Return on Asset X
3
= ROE Return on Equity e
= Error Model regresi berganda diatas harus memenuhi syarat asumsi
klasik yang meliputi:
a. Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah ingin mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni
distribusi data dengan bentuk lonceng Situmorang, dkk., 2009: 55. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan pendekatan
kolmogrov-sminov. Variabel residual berdistribusi normal, jika tingkat signifikan 5, maka nilai Asymp.sig. 2-tailed di atas nilai
signifikan 5.
Universitas Sumatera Utara
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas merupakan pengujian apakah sebuah grup mempunyai varians yang sama diantara anggota grup tersebut
Situmorang, dkk., 2009: 63. Uji heterokedastisitas diuji dengan menggunakan uji Glejser, dengan pengambilan keputusan jika
variabel independen signifikan secata statistik mempengaruhi variabel independen, maka ada indikasi terjadi heterokedastisitas.
Probabilitas yang memiliki signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5, dapat disimpulkan model regresi tidak mengarah
adanya heterokedastisitas.
c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pengganggu pada periode sebelumnya Situmorang, dkk, 2009: 78.
Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Uji autokorelasi menggunakan Durbin Watson DW Test dengan
kriteria pengambilan keputusan:
Tabel 1.3 Kriteria Pengambilan Keputusan Uji Autokorelasi
Hipotesis Nol Keputusan
Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak
0 d dl Tidak ada autokorelasi positif
No decision dl
≤ d ≤ du Tidak ada korelasi negatif
Tolak 4 – dl d 4
Tidak ada korelasi negatif No decision
4 – du ≤ d ≤ 4 – dl
Tidak ada autokorelasi positif dan negatif
Tidak ditolak du d 4 - du
Sumber: Situmorang, dkk 2009: 86
Universitas Sumatera Utara
d. Uji Multikolinieritas
Menurut Situmorang, dkk. 2009: 96 uji multikolinieritas merupakan adanya hubungan linier yang sempurna atau pasti
diantara beberapa atau semua variabel yang dapat menjelaskan dari model regresi. Untuk mengetahui adanya multikolinieritas dapat
dilihat dari besarnya Tolorance dan Variance Inflation Factor VIF dengan membandingkan sebagai berikut:
1 VIF 5, maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas.
2 VIF 5, maka tidak terdapat multikolinieritas.
3 Tolorance 0,1, maka diduga mempunyai persoalan
multikolinieritas. 4
Tolorance 0,1, maka tidak terdapat multikolinieritas.
e. Pengujian Hipotesis 1 Uji Simultan dengan F-Test ANOVA
