hampir semua dana pihak ketiga yang dihimpun oleh bank umum syariah telah disalurkan ke masyarakat secara optimal dalam bentuk kredit yang diberikan,
sehingga dapat disimpulkan bahwa bank umum syariah telah dipercaya masyarakat dalam hal pemberian kredit.
4.2.2 Uji Asumsi Klasik
4.2.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel penganggu atau residual memiliki distribusi normal. Dasar pengambilan
keputusannya adalah apabila nilai asymptotic significance lebih besar dari 5 persen, berarti bahwa nilai residual terdistribusi secara normal Ghozali, 2005.
Dalam penelitian ini, uji normalitas dilakukan dengan uji statistik Kolmogorov- Smirnov.
Tabel 4.3 Uji Normalitas –
One Sample Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 53
Mean .0000000
Normal Parameters
a,,b
Std. Deviation .00437891
Absolute .150
Positive .128
Most Extreme Differences
Negative -.150
Kolmogorov-Smirnov Z 1.095
Asymp. Sig. 2-tailed .181
a. Test distribution is Normal.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 53
Mean .0000000
Normal Parameters
a,,b
Std. Deviation .00437891
Absolute .150
Positive .128
Most Extreme Differences
Negative -.150
Kolmogorov-Smirnov Z 1.095
Asymp. Sig. 2-tailed .181
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: data penelitian yang diolah, 2010
Hasil pengujian statistik One Sample Kolmogorov-Smirnov lihat Tabel 4.3 menunjukkan nilai asymp. sig. sebesar 0,181. Artinya nilai tersebut lebih
besar dari 5 persen. Berdasarkan kedua penjelasan tersebut dapat disimpulkan nilai residual terdistribusi normal atau memenuhi syarat uji normalitas.
4.2.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Pada model regresi
yang baik tidak terdapat korelasi antar variabel independent Ghozali, 2005. Multikolinearitas, salah satunya dapat dilihat dari nilai tolerance dan lawannya
variance inflation factor VIF. Nilai cut off yang umum dipakai untuk
menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10. Hasil pengujian model regresi yang diperoleh
menunjukkan nilai-nilai tolerance dan VIF untuk masing-masing variabel sebagai berikut:
Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Collinearity Statistics Model
Tolerance VIF
CAR .450
2.222 RORA
.761 1.315
ROA .367
2.728 NPM
.777 1.287
1
LDR .811
1.233 a. Dependent Variable: AD
Sumber: data penelitian yang diolah, 2010
Tabel 4.4 menunjukkan nilai tolerance untuk semua variabel independen di atas 0,10 dan nilai VIF untuk semua variabel independen juga
dibawah 10. Hal ini sesuai dengan syarat tidak terjadinya multikolinearitas, sehingga semua variabel independen tersebut layak digunakan untuk variabel
prediktor.
4.2.2.3 Uji Autokorelasi
