38 dengan bank umum syariah adalah Bank Mandiri BM, Bank Negara Indonesia
BNI, Bank Central Asia BCA, Bank Rakyat Indonesia BRI yang dianggap sebagai 4 bank terbesar di Indonesia. Dalam penelitian ini analisis kinerja hanya
dibatasi pada aspek kuantitatif yaitu pada rasio keuangannya saja. Data sekunder ini diperoleh dalam bentuk dokumentasi laporan keuangan
yang rutin diterbitkan oleh Bank Indonesia pada situs www.bi.go.id, situs resmi bank-bank terkait dan berbagai literatur seperti buku, jurnal, koran, internet dan
lain-lain yang berhubungan dengan aspek penelitian. 3.6. Metode Analisis Data
3.6.1. Pengujian Asumsi Klasik
Karena data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, maka untuk menentukan ketepatan model perlu dilakukan
pengujian atas asumsi klasik yang mendasari model regresi. Pengujian asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini antara lain: normalitas,
multikolinearitas, heteroskedatisitas dan autokorelasi. Masing-masing pengujian asumsi klasik tersebut secara rinci dapat dijelaskan sebagai
berikut :
3.6.1.1. Uji Normalitas
Uji normalitas adalah pengujian tentang kenormalan distribusi data. Penggunaan uji normalitas karena pada analisis statistik
parametik, asumsi yang harus dimiliki oleh data adalah bahwa data tersebut harus terdistribusi secara normal. Maksud data terdistribusi
39 secara normal adalah bahwa data akan mengikuti bentuk distribusi
normal SantosaAshari, 2005; 231.
3.6.1.2. Uji Multikolinearitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini
tidak ortogonal Ghozali 2007; 91. Untuk mendeteksi adanya multikolinearitas, dapat dilihat dari Value Inflation Factor VIF.
Apabila nilai VIF 10, terjadi multikolinieritas. Sebaliknya, jika VIF 10, tidak terjadi multikolinearitas Wijaya, 2009; 119.
3.6.1.3. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian ini digunakan untuk melihat apakah variabel pengganggu mempunyai varian yang sama atau tidak.
Heteroskedastisitas mempunyai suatu keadaan bahwa varian dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain berbeda. Salah
satu metode yang digunakan untuk menguji ada tidaknya Heterokedastisitas akan mengakibatkan penaksiran koefisien-koefisien
regresi menjadi tidak efisien. Hasil penaksiran akan menjadi kurang dari semestinya. Heterokedastisitas bertentangan dengan salah satu
asumsi dasar regresi linear, yaitu bahwa variasi residual sama untuk semua pengamatan atau disebut homokedastisitas.
40 Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas yaitu
dengan melihat grafik Plot antara nilai prediksi variabel terikat dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada
atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan
ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi – Y sesungguhnya yang telah di-
studentized. Dasar analisisnya adalah sebagai berikut:
a. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit,
maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas b. Jika ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di
bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
3.6.1.4. Uji Autokorelasi
