heteroskedastisitas. Jika probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5, maka dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung heteroskedastisitas
Ghozali, 2006.
3.6.1.4 Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah dalam suatu model regresi linier terdapat korelasi antara pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pada periode t-1 sebelumnya Ghozali, 2006. Alat analisis yang digunakan adalah uji Durbin-Watson statistic. Untuk mengetahui terjadi atau tidak
autokorelasi dilakukan dengan membandingkan nilai statistik hitung Durbin Watson pada perhitungan regresi dengan statistik tabel Durbin Watson pada tabel.
Dasar pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut :
a. Bila nilai DW terletak diantara batas atas atau upper bound du dan 4-du maka koefisien autokorelasi = 0, berari tidak ada autokorelasi.
b. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower bound dl maka koefisien autokorelasi 0, berarti ada autokorelasi positif.
c. Bila nilai DW lebih besar dari 4-dl maka koefisien autokorelasi 0, berarti ada autokorelasi negatif.
d. Bila nilai DW terletak antara du dan dl atau DW terletak antara 4-du dan 4-dl, maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
3.6.2 Analisis Regresi Berganda
Teknik analisis yang digunakan adalah model regresi linier berganda yang persamaannya dapat dituliskan sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + e Keterangan:
Y = Earning Per Share
X1 = Jumlah ATM
X2 = Net Interest Margin NIM
X3 = Non Performing Loan NPL
b 1….. b4 = Koefisien regresi
α = konstanta
e = error term
Nilai koefisien regresi disini sangat menentukan sebagai dasar analisis, mengingat penelitian ini bersifat fundamental method. Hal ini berarti jika
koefisien b bernilai positif + maka dapat dikatakan terjadi pengaruh searah antara variabel bebas dengan variabel terikat dependen, setiap kenaikan nilai
variabel bebas akan mengakibatkan kenaikan variabel terikat dependen. Demikian pula sebaliknya, bila koefisien nilai b bernilai negatif -, hal ini
menunjukkan adanya pengaruh negatif dimana kenaikan nilai variabel bebas akan mengakibatkan penurunan nilai variabel terikat dependen.
3.6.3 Pengujian Hipotesis
Ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari goodness of fit nya. Secara statistik, setidaknya ini dapat diukur dari nilai
koefisien determinansi, nilai statistik F dan nilai satistik t. Perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik, apabila uji nilai statistiknya berada dalam
Universitas Sumatera Utara
daerah kritis daerah dimana Ho ditolak. Sebaliknya, disebut tidak signifikan bila uji nilai statistiknya berada dalam daerah dimana Ho diterima.
3.6.3.1 Uji t Parsial
Uji t dilakukan untuk mengetahui pengaruh masing-masing rasio keuangan secara individu terhadap minimalisasi resiko. Langkah–langkah pengujian yang
dilakukan adalah dengan pengujian dua arah, sebagai berikut Gujarati,1999: a.
Merumuskan hipotesis Ha Ha diterima: berarti terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel
independen terhadap variabel dependen risiko investasi secara parsial. b.
Menentukan tingka t signifikansi α sebesar 0,05
c. Membandingkan
dengan . Jika
lebih besar dari maka Ha diterima.
Nilai t hitung dapat dicari dengan rumus Gujarati, 1999: T Hitung =
1. Bila - -
dan , variabel bebas independen
secara individu tak berpengaruh terhadap variabel dependen. 2. Bila
dan – -
, variabel bebas independen secara individu berpengaruh terhadap variabel dependen.
d. Berdasarkan probabilitas Ha akan diterima jika nilai proba
bilitasnya kurang dari 0,05 α.
Universitas Sumatera Utara
e. Menentukan variabel independen mana yang mempunyai pengaruh paling dominan terhadap variabel dependen. Hubungan ini dapat dilihat dari
koefisien regresinya.
3.6.3.2 Uji F Simultan
Uji F dilakukan untuk melihat pengaruh variabel bebas secara bersama- sama terhadap variabel tidak bebas. Tahapan uji F sebagai berikut:
a. Merumuskan Hipotesis Ha Ha diterima: berarti terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel
independen terhadap variabel dependen risiko investasi secara simultan b.
Menentukan tingkat signifikansi yaitu sebesar 0.05 α=0,05 c. Membandingkan
dengan Nilai
dapat dicari dengan rumus Gujarati, 1999:
= .
Dimana : = Koefisien Determinasi
K = Banyaknya koefisien regresi N = Banyaknya Observasi
1. Bila , variabel bebas secara bersama-sama tidak
berpengaruh terhadap variabel dependen. 2. Bila
,, variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen.
Universitas Sumatera Utara
d. Berdasarkan Probabilitas Dengan menggunakan nilai probabilitas, Ha akan diterima jika
probabilitas kurang dari 0,05. a. Menentukan nilai koefisien determinasi, dimana koefisien ini
menunjukkan seberapa besar variabel independen pada model yang digunakan mampu menjelaskan variabel dependennya.
3.6.3.3 Koefisien Determinasi
Digunakan untuk mengetahui keeratan hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat. Nilai
terletak antara 0 sampai dengan 1 0 ≤ ≤ 1.
Tujuan menghitung koefisien determinasi adalah untuk mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat.
Perhitungan nilai koefisien deteminasi ini diformulasikan sebagai berikut: =
= Koefisien determinasi majemuk multiple coeficient of determinant, yaitu proporsi variabel terikat yang dapat dijelaskan oleh variabel bebas secara
bersama-sama. ESS = Explained sum of squares, atau jumlah kuadrat yang dijelaskan atau
variabel nilai variabel terikat yang ditaksir di sekitar rata-ratanya. TSS = Total sum of squares, atau total variabel nilai variabel terikat sebenarnya di
sekitar rata-rata sampelnya
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Deskripsi Objek Penelitian
