37
3.5 Metode Analisis Data
Metode analisis data adalah suatu metode yang digunakan untuk mengolah data hasil penelitian untuk memperoleh suatu kesimpulan. Dalam penelitian ini
metode analisis data yang digunakan adalah :
3.5.1 Metode Analisis Deskriptif Persentase
Metode analisis deskriptif presentase digunakan untuk mengkaji variabel– variabel yang ada pada penelitian ini yang terdiri dari faktor internal, faktor
eksternal dan kredit macet. Langkah-langkah yang ditempuh dalam penggunaan teknik analisis ini adalah dengan menggunakan langkah sebagai berikut :
a. Membuat tabel distribusi jawaban angket b. Menentukan skor jawaban dengan ketentuan skor yang telah ditetapkan
c. Menjumlahkan skor jawaban yang diperoleh dari tiap-tiap responden. d. Memasukkan skor tersebut dalam rumus :
100 x
N n
Keterangan : n
: jumlah skor jawaban responden N
: jumlah skor jawaban ideal : tingkat keberhasilan yang dicapai
Sugiyono, 2005:250
38
3.5.2 Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah data yang akan
digunakan dalam model regresi berdistribusi normal Ghozali, 2005:110. Untuk mengetahui data yang digunakan dalam model
regresi berdistribusi normal atau tidak dapat dilakukan dengan menggunakan grafik. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal
45 , dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya
menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas Ghozali, 2005:112.
b. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model
regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan
ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah
homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2005: 105.
Deteksi ada tidaknya problem heteroskedastisitas adalah dengan media grafik, apabila grafik membentuk pola khusus maka model terdapat
heteroskedastisitas Ghozali,2005:105. Dasar pengambilan keputusan :
39
1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik point-point yang ada
membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar
kemudian menyempit,
maka telah
terjadi Heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan
di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi Heteroskedastisitas.
c. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model
regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas.
Jika variabel bebas saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel bebas yang nilai
korelasi antar sesama variabel bebas sama dengan nol 0. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi
adalah sebagai berikut Ghozali,2005:92 : 1.
Mempunyai angka Tolerance diatas 0,1 2.
Mempunyai nilai VIF di di bawah 10 d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dimaksudkan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem
autukorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan
40
sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya Ghozali,2005:95. Diagnosa tidak terjadi autokorelasi dapat dilakukan dengan gambar,
yaitu: Jika menggunakan grafik, disebut tidak terjadi autokorelasi
jika angka Durbin Watson DW berkisar antara d
U
– 4 – d
U
Gujarati,2007:121 – 122, signifikan 5, K = 2 dan n = 55.
Gambar 2 Grafik Uji Autokorelasi
3.6.1 Regresi Berganda
Kategori