Pendekatan Asumsi BLUE Best linear unbiased estimator

Kaidah pengujiannya : 1. Bila t hitung ≥ t table , maka Ho ditolak dan Hi diterima,yang artinya secara persial variabel bebas mempengaruhi variabel terikat. 2. Bila t hitung ≤ t table ,maka Ho diterima dan Hi ditolak,yang artinya secara persial tidak ada pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Untuk mengetahui apakah model analisis tersebut layak digunakan dalam pembuktian selanjutnya dan untuk mengetahui sejauh mana variabel bebas mampu menjeleskan variabel terkait maka perlu diketahui nilai adjusted R² atau koefisien nilai determinasi dengan mengunakan rumus: Jadi R² = JK Regresi …………………………………Sulaiman,2004:86 JK Total Dimana: R² = Koefisien Regresi JK Total = Jumlah kuadrat Karateristik utama dari R² adalah : a. Tidak mempunyai nilai negative b. Nilai berkisar antara 0 nol dan 1 satu atau 0 ≤ R² ≤ 1

3.6. Pendekatan Asumsi BLUE Best linear unbiased estimator

Tujuan utama penggunaan uji asumsi klasik adalah untuk mendapatkan koefisien regresi yang terbaik linier dan tidak bias BLUE,bila terjadi penyimpangan terhadap amsumsi klasik,uji t dan uji F yang dilakukannya menjadi tidak valid dan secara statistic dapat mengacaukan kesimpulan yang diperoleh. Sifat dari BLUE itu sendiri ialah: Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. a. Best : Pentingnya sifat inti bila diterapkan dalam uji signifikan data terhadap α dan β b. Linier : Sifat ini dibutuhkan untuk memudahkan dalam penafsiran c. Unbiased : Nilai jumlah sampel sangat besar penaksir parameter diperoleh dari sampel besar kira-kira lebih mendekati nilai parameter sebenarnya. d. Estimasi : e diharapkan sekecil mungkin Yang diamsusikan tidak terjadi antara variabel bebas atau regresi bersifat BLUE best linier unbiased estimetior, artinya koefisien regresi pada persamaan tersebut betul-betul linier dan tidak bias atau tidak terjadi penyimpangan-penyimpangan persamaan, seperti: a multikolinaeritas Identifikasi secara statistic ada atau tidaknya gejala multikolinier dapat dilakukan dengan menghitung varience inflation factor VIF, rumusnya adalah VIF= 11- R² VIF varience inflation factor lebih besar dari 10, hal ini berarti terdapat multikolinier pada persamaan regresi linier. Pendeteksian multikolinier yang berikutnya adalah dengan mudah antara variabel bebas yang terjadi korelasi. b Autokolerasi Yang dimaksud dengan autokolerasi yaitu keadaan dimana kesalahan pengganggu dalam suatu periode ketentuan berkolerasi dengan kesalahan Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. pengganggu periode yang lain,pengujian autokolerasi dilakukan dengan menggunakan uji statistic Durbin Watson. Dimana e t adalah residual perbedaan variabel tak bebas yang sebenarnya denga variabel tak bebas yang terikat dari setiap periode waktu. Sedangkan e t-1 adalah residual dari waktu sebelumnya. Untuk mengetahui ada tidaknya gejala autokolerasi maka perlu dilihat table kriteria pengujian Durbin Watson Uji DW Gambar 7 : Statistik Durbin Watson Menolak Ho Daerah Daerah Menolak Ho Bukti Autokorelasi Keragu- Keragu- Bukti Autokorelasi Positif raguan raguan Negatif Menerima Ho atau H o Atau kedua-duanya 0 dl du 2 4-du 4-dl 4 Sumber : Sulisyanto, 2005, Analisis data dalam aplikasi pemasaran, Ghalia Indonesia, hal.86. c Heterokedastisitas Pengujian heterokedastisitas dilakuka untuk melihat apakah ada kesalahan pengganggu mempunyai varian yang sama atau tidak. Hal tersebut dilambangkan sebagai : E Ui² = ơ²………………………………………….Sulisyanto,2005:115 Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Dimana : ơ² = varian i = 1,2,3,4,…n apabila dapat varian yang sama maka asumsi homokedastisitas penyebaran yang sama diterima. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 58

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1. Deskripsi Obyek Penelitian 4.1.1. Perbankan di Indonesia Perbankan Indonesia 2010 diharapkan dapat kembali meningkatkan peranannya sebagai lembaga intermediasi secara optimal dengan momentum recovery dari krisis financial, banyak kalangan khususnya dunia usaha dan pemerintah mengharapkan konstribusi perbankan yang lebih besar dalam menggerakkan perekonomian. Sepanjang tahun 2009 banyak kalangan menilai perbankan kurang optimal dalam menjalankan intermediasi, hal tersebut berdasarkan penilaian dari berbagai pihak bahwa perbankan menerapkan strategi suku bunga yang tinggi untuk dapat mempertahankan tingkat keuntungan, sebelum menaruh ekspektasi yang tinggi terhadap sektor perbankan. Salah satu peranan perbankan dalam perekonomian adalah sebagai pendukung pelaksana kebijakan moneter. Dalam kenyataanya pelaksaan kebijakan moneter di Indonesia masih di hadapkan berbagai kendala antara lain karena kelembagaan yang di butuhkan masih memerlukan penyempurnaan, sedangkan tingkat penguasaan jasa perbankan masih resiko relative kecil. Jaringan perbankan masih belum merata di Indonesia, teknologi perbankan belum cukup canggih sehingga moneter belum dapat digunakan secara optimal. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.