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.