plot antara nilai prediksi variabel independen dengan nilai residualnya. Didalam grafik scatter plot apabila tidak ada pola tertentu dan titik-titik menyebar diatas
dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas.
Adapun grafik scatter plot dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: Gambar 4.3
Dari gambar ini menunjukkan bahwa data tersebar acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu. Data yang ada didalam grafik tersebar diatas
maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka hal ini menunjukkan bahwa tidak terdapat heterokedastisitas dalam model regresi yang digunakan.
4.2.3 Hasil Uji Hipotesis
Untuk menganalisis besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen, maka penelitian ini menggunakan persamaan regresi linier
Universitas Sumatera Utara
berganda. Untuk mengetahui bagaimana pengaruh variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen, maka dalam penelitian ini
menggunakan uji statistik F dengan rumus:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ b
5
X
5
+ e
a. Hasil Uji Signifikan Simultan F-test
Uji F ini digunakan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh bersama-sama
terhadap variabel dependen. Untuk menguji hipotesis ini digunakan statistik F dengan membandingkan F
hitung
dengan F
tabel
dengan meng gunakan taraf uji α =
5 0,05, dengan hipotesis sebagai berikut: Apabila nilai signifikan α 0,05, maka Ho ditolak dan Ha diterima.
Apabila nilai signifikan α 0,05, maka Ho diterima dan Ha ditolak. Dengan Asumsi sebagai berikut:
Ho = Tidak ada pengaruh CAR, NPL, LDR, BOPO dan NIM terhadap kinerja keuangan.
Ha = Ada pengaruh CAR, NPL, LDR, BOPO dan NIM terhadap kinerja keuangan.
Tabel 4.4 Uji Simultan F test
ANOVA
b
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
1 Regression
20.887 5
4.177 5.952
.000
a
Residual 51.941
74 .702
Total 72.828
79 a. Predictors: Constant, NIM, CAR, LDR, BOPO, NPL
b. Dependent Variable: ROA
Sumber: Hasil Output SPSS 19
Universitas Sumatera Utara
Dari hasil uji F diatas, maka didapat nilai F hitung sebesar 5,952 dengan nilai signifikan sebesar 0,000 0,05 maka Ho ditolak dan Ha diterima, berarti ada
pengaruh CAR, NPL, LDR, BOPO dan NIM terhadap kinerja keuangan, dan model regresi ini dapat digunakan untuk memprediksi kinerja keuangan
perbankan. b.
Analisis Regresi Linier Berganda dan Hasil Uji Signifikan Parsial t-test Secara umum, analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai
ketergantungan variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen, dengan tujuan untuk mengestimasi atau memprediksi rata-rata populasi atau nilai
rata-rata variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui Gujarati, 2003. Untuk menguji hipotesis ini digunakan uji signifikan parsial t-
test dengan membandingkan T
hitung
dengan T
tabel
dengan menggunakan taraf uji α = 5 0,05, dengan hipotesis sebagai berikut:
Apabila nilai signifikan α 0,05, maka Ho diterima dan Ha ditolak. Apabila nilai signifikan α 0,05, maka Ho ditolak dan Ha diterima.
Dengan Asumsi sebagai berikut: Ho = Tidak ada pengaruh CAR, NPL, LDR, BOPO dan NIM terhadap kinerja
keuangan. Ha = Ada pengaruh CAR, NPL, LDR, BOPO dan NIM terhadap kinerja
keuangan. Hasil analisis regresi linier berganda dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.5 Uji Regresi Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 2.689
.777 3.460
.001 CAR
-.042 .019
-.224 -2.245
.028 NPL
-.142 .067
-.222 -2.114
.038 LDR
.003 .006
.046 .464
.644 BOPO
-.007 .007
-.103 -1.009
.316 NIM
.119 .031
.383 3.779
.000 a. Dependent Variable: ROA
Sumber: Hasil Output SPSS 19 Dari tabel 4.7 diatas maka diperoleh persamaan regresi sebagai berikut:
ROA = 2,689 - 0,042 CAR – 0,142 NPL + 0,003 LDR - 0,007 BOPO + 0,119
NIM
Dari tabel 4.7 diatas menyatakan bahwa: 1.
Hasil pengujian parsial uji t antara CAR dengan kinerja keuangan bank menunjukkan nilai t hitung sebesar -2,245 dengan nilai
signifikan sebesar 0,028 0,05. Hal ini berarti bahwa Ho ditolak dan Ha diterima, yang artinya CAR berpengaruh signifikan negatif
terhadap kinerja keuangan bank. 2.
Hasil pengujian parsial uji t antara NPL dengan kinerja keuangan menunjukkan nilai t hitung sebesar -2,114 dengan nilai signifikan
sebesar 0,038 0,05. Hal ini berarti bahwa Ho ditolak dan Ha diterima, yang artinya NPL berpengaruh signifikan negatif terhadap
kinerja keuangan bank.
Universitas Sumatera Utara
3. Hasil pengujian parsial uji t antara LDR dengan kinerja keuangan
bank menunjukkan nilai t hitung sebesar 0,464 dengan nilai signifikan sebesar 0,644 0,05. Hal ini berarti bahwa Ho diterima dan Ha
ditolak, karena Ho diterima maka dapat disimpulkan bahwa LDR tidak berpengaruh terhadap kinerja keuangan bank.
4. Hasil pengujian parsial uji t antara BOPO dengan kinerja keuangan
menunjukkan nilai t hitung sebesar -1,009 dengan nilai signifikan sebesar 0,316 0,05. Hal ini berarti bahwa Ho diterima dan Ha
ditolak, karena Ho diterima maka dapat disimpulkan bahwa BOPO tidak berpengaruh terhadap kinerja keuangan bank.
5. Hasil pengujian parsial uji t antara NIM dengan kinerja keuangan
bank menunjukkan nilai t hitung sebesar 3,779 dengan nilai signifikan sebesar 0,000 0,05. Hal ini berarti bahwa Ho ditolak dan Ha
diterima, karena Ha diterima maka dapat disimpulkan bahwa NIM berpengaruh signifikan positif terhadap kinerja keuangan bank.
c. Hasil Uji Koefisien Determinasi Regresi R
2
Uji koefisien determinasi digunakan untuk mengukur proporsi atau persentase sumbangan variabel independen yang diteliti terhadap variasi naik
turunnya variabel dependen. Koefisien determinasi berkisar antara nol 0 sampai dengan satu 1, dimana disimbolkan dengan 0 ≤ R
2
≤ 1. Hal ini berarti bahwa bila R
2
= 0, hal ini menunjukkan bahwa tidak adanya pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen. Dan sebaliknya apabila R
2
semakin mendekati 1, hal ini menunjukkan semakin kuatnya pengaruh variabel-variabel
Universitas Sumatera Utara
independen terhadap variabel dependen. Dan bila R
2
semakin kecil mendekati 0, maka dapat dikatakan semakin kecil pengaruh variabel-variabel independen
terhadap variabel dependen. Uji ini dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 4.6 Uji Goodness Of Fit
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .836
a
.787 .739
.83780 a. Predictors: Constant, NIM, CAR, LDR, BOPO, NPL
b. Dependent Variable: ROA
Sumber: Hasil Output SPSS 19 Berdasarkan hasil uji koefisien determinasi pada tabel diatas, maka
besarnya nilai adjusted R
2
dalam model regresi bank yang go public diperoleh sebesar 0,739. Hal ini menunjukkan bahwa besarnya kemampuan menjelaskan
variabel independen yaitu CAR, NPL, LDR, BOPO dan NIM terhadap variabel dependen ROA yang dapat diterangkan dari model persamaan ini adalah sebesar
73,9, sedangkan sisanya dipengaruhi oleh faktor-faktor yang lain yang tidak dimasukkan dalam model regresi. Selain itu nilai R
2
adalah sebesar 0,787, jika nilai R
2
semakin mendekati 1 maka variabel-variabel independen CAR, NPL, LDR, BOPO dan NIM semakin kuat pengaruhnya dalam menjelaskan variabel
dependen ROA.
4.3 Pembahasan
