β
8
absROA-NPL
it =
β Absolut Residu Moderator 4
8
absROA-BOPO
it =
β Absolut Residu Moderator 5
8
absROA-ER
it =
β Absolut Residu Moderator 6
8
absROA-CIR
it =
Sedangkan nilai Zscore merupakan nilai yang diperoleh dari hasil perhitungan nilai absolute masing-masing variabel independen dengan variabel
moderating. Absolut Residu Moderator 7
4.7.1. Pengujian Asumsi Klasik 1.
Normalitas
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal
ataukah tidak. Pengujian normalitas dapat dilakukan dengan mengamati grafik Normal Probability Plot yang dihasilkan melalui perhitungan SPSS.
Apabila grafik tersebut menunjukkan titik-titik yang menyebar disekitar garis lurus diagonal dan mengikuti arah garis tersebut atau berada disekitar dan
sepanjang garis 450, maka regresi memiliki distribusi data normal, sebaliknya jika titik-titik menyebar jauh dari garis diagonal dan tidak mengikuti arah
garis tersebut, maka regresi tidak memenuhi asumsi normalitas, Ghozali, 2001: 214 . Pengolahan data dalam penelitian ini dilakukan dengan bantuan
komputer menggunakan program Statistical Product and Service Solution SPSS 17.0.
Universitas Sumatera Utara
2. Multikolinieritas
Istilah multikolinieritas berarti terdapat hubungan linear antara variabel independennya. Setiap variabel dipastikan memiliki nilai korelasi. Uji
masalah multikolinieritas ini dilakukan dengan metode melihat hasil estimasi OLS, jika hasil estimasi memiliki nilai R Squared dan Adjusted R Squared
yang tinggi dan memiliki nilai t yang signifikan maka model diabaikan dari masalah multikolinieritas. Tetapi jika hasil estimasi memiliki nilai R Squared
dan Adjusted R Squared yang tinggi namun nilai t tidak signifikan maka model memiliki masalah multikolinieritas.
Untuk mengatasi masalah multikolinieritas biasanya dilakukan dengan menambah jumlah data atau mengurangi jumlah data observasi. Cara-cara lain
yang juga dapat dilakukan ialah dengan menambah atau mengurangi jumlah variabel independennya, mengkombinasikan data cross-section dan time
series, mengganti data, mentransformasikan variabel, atau bahkan dengan tidak melakukan apapun.
3. Heteroskedastisitas
Langkah ini bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi yang kita miliki mengandung perbedaan variansi residu dari kasus pengamatan satu
kasus ke kasus pengamatan yang lainnya. Jika variansi residu dari pengamatan satu ke kasus pengamatan yang lainnya mempunyai nilai tetap
maka disebut homokedastisitas dan jika mempunyai perbedaan maka disebut
Universitas Sumatera Utara
