peubah adalah negatif. Artinya apabila salah satu peubah menurun maka peubah lainnya akan meningkat. Sebaliknya nilai korelasi
positif berarti hubungan antara dua peubah adalah positif. Suatu hubungan dikatakan berkorelasi kuat apabila semakin mendekati +1
atau -1. Sebaliknya suatu hubungan dikatakan lemah apabila semakin mendekati nol.
Hipotesis untuk menguji korelasi adalah: H
: p-value = 0 Hipotesis ini berarti tidak ada korelasi antara dua peubah yang diteliti.
H
1
: p-value ≠ 0 Hipotesis ini berarti ada korelasi antara dua peubah yang diteliti.
Daerah penolakan H adalah p-value α, sedangkan daerah
penolakan untuk H
1
adalah p-value α Iriawan dan Astuti, 2006.
3.4. 2. Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi menjelaskan mengenai seberapa jauh suatu peubah mempengaruhi peubah yang lainnya. Regresi berganda
merupakan suatu teknik statistik dimana terdapat lebih dari satu peubah independen. Mattjik dan Sumertajaya 2002 menjelaskan
bahwa analisis regresi berganda adalah analisis yang berkaitan dengan permodelan pengaruh peubah bebas X terhadap peubah tak bebas Y
melalui persamaan matematis tertentu. Model regresi berganda ditunjukkan oleh persamaan berikut ini:
Y = β + β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ β
4
X
4
+ β
5
X
5
+ e ......................... 1
Keterangan: Y = Variabel dependen laba PT Bank X
β = Konstanta
β
1
= Koefisien regresi variabel X
1
β
2
= Koefisien regresi variabel X
2
β
3
= Koefisien regresi variabel X
3
β
4
= Koefisien regresi variabel X
4
β
5
= Koefisien regresi variabel X
5
X
1
= Pendapatan bunga kredit modal kerja
X
2
= Pendapatan bunga kredit investasi X
3
= Pendapatan bunga kredit konsumsi X
4
= Pendapatan lain-lain X
5
= Total biaya e = Tingkat kesalahan
Ada beberapa asumsi yang harus dipenuhi oleh model regresi. Oleh karena itu diperlukan pengujian asumsi yang meliputi uji
normalitas, uji
multikolinearitas, uji
autokorelasi dan
uji heteroskedastisitas Susanti, 2007.
a. Uji Normalitas
Uji normalitas merupakan uji yang dilakukan untuk
mengetahui distribusi kenormalan data, yaitu apakah data dapat dianggap berdistribusi normal atau tidak. Uji ini dilakukan jika
sampel yang digunakan kurang dari 30. Ketika data telah berdistribusi
normal, maka
data tersebut
dapat diolah
menggunakan statistik parametrik yang pada penelitian ini menggunakan model regresi berganda. Untuk menguji kenormalan
data dilakukan dengan menguji kenormalan data residual. Uji normalitas dapat dilihat dengan melihat nilai statistik Kolmogorov-
Smirnov KS pada uji normalitas residual. Jika nilai statistik KS lebih kecil dibanding nilai tabel KS dan nilai p-value lebih besar
dari α, maka asumsi kenormalan terpenuhi sehingga model regresi yang telah dibuat dapat digunakan Iriawan dan Astusi, 2006.
b. Uji Multikolinearitas
