commit to user
41
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
Pada Bab IV ini akan diuraikan mengenai gambaran umum subyek penelitian yang penulis telah lakukan, hasil analisis data yang telah penulis
peroleh, serta pembahasannya. Pembahasan pada bab ini merupakan penerapan pada bab III, pembandingan hasil penelitian dengan kriteria-kriteria yang ada,
pembuktian hipotesis, berikut jawaban atas pertanyaan-pertanyaan yang telah dirumuskan dalam perumusan masalah.
A. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif dimaksudkan untuk mengetahui karakteristik data dalam penelitian ini dengan menggunakan angka mean, standar
deviasi, nilai minimum, dan nilai maksimum dari tiap-tiap variabel independen, yaitu CAR X
1
, NPL X
2
, ROE X
3
, NIM X
4
, ROA X
5
, BOPO X
6
, dan LDR X
7
serta ekspansi kredit sebagai variabel dependen Y pada Bank Umum Milik Negara dan Bank Umum Swasta Nasional
yang menjadi sampel penelitian selama tahun 2004-2009. Hasil statistik deskriptif disajikan dalam tabel sebagai berikut:
commit to user
42 Tabel IV.1
Hasil Analisis Statistik Deskriptif Bank Umum Milik Negara-Bank Umum Swasta Nasional Tahun 2004-2009
Variabel N Mean
Std. Deviasi Minimum
Maksimum CAR 60
24,4868 21,84840
11,16 163,00
NPL 60 6,0242
9,37785 0,28
56,51 ROE 60
12,6957 15,63032
-67,17 69,19
NIM 60 34,2277
31,65131 -80,66
126,00 ROA 60
1,7065 2,71361
-8,88 15,00
BOPO 60 56,9298
50,28087 19,83
290,00 LDR 60
66,0205 19,71458
21,00 134,00
Ekspansi Kredit 60
7,86E+06 1,171E+07
-803717 5,E+07
Sumber: Data sekunder yang diolah
B. Uji Normalitas dan Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Uji yang digunakan untuk melihat normalitas data yaitu uji Kolmogorov- Smirnov. Kriteria pengujian:
a. Jika signifikansi hitung lebih besar dari 0,05, maka data dinyatakan
berdistribusi normal. b.
Jika signifikansi hitung lebih kecil dari 0,05 maka data dinyatakan berdistribusi tidak normal.
commit to user
43 Hasil pengujian normalitas dengan menggunakan uji Kolmogorov dapat
ditunjukan pada tabel dibawah ini Tabel IV.2
Hasil Pengujian Kolmogorov-Smirnov
Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnov
a
Shapiro-Wilk Statistic
Df Sig.
Statistic df
Sig. Unstandardized Residual
.239 60
.000 .766
60 .000
a. Lilliefors Significance Correction
Bila dilihat dari hasil uji normalitas diatas dengan menggunakan Kolmogorov, data termasuk data tidak normal karena signifikasi
dibawah 0,05 yaitu sebesar 0,000. Oleh karena itu, data ditransformasikan ke dalam bentuk LN
setelah diubah dalam bentuk LN kemudian diuji kembali dengan uji Kolmogorov-Smirnov.
commit to user
44 Tabel IV.3
Hasil Pengujian Kolmogorov-Smirnov Setelah LN
Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnov
a
Shapiro-Wilk Statistic
df Sig.
Statistic df
Sig. Unstandardized Residual
.103 52
.200 .972
52 .250
a. Lilliefors Significance Correction . This is a lower bound of the true significance.
Dari data yang telah di LN didapat signifikansi sebesar 0,200. Sehingga data menjadi berdistribusi normal dan dapat lanjut ke
pengujian selanjutnya. 2.
Uji Asumsi Klasik a.
Uji Autokorelasi Uji autokorelasi ini dimaksudkan untuk mengetahui autokorelasi baik
autokorelasi positif maupun negatif. Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi maka dilakukan pengujian Durbin Watson DW. Dari
perhitungan diperoleh hasil sebagai berikut:
commit to user
45 Tabel IV.4
Hasil Pengujian Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .842
a
.710 .663
1.21567 1.626
a. Predictors: Constant, LDR, BOPO, ROE, NPL, NIM, CAR, ROA b. Dependent Variable: LN_Ekspansi
Sumber : Data sekunder yang diolah
Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa hasil perhitungan autokorelasi Bank Umum Milik Negara-Bank Umum Swasta Nasional tahun 2004-
2009 seesar 1,626 dan berada di antara nilai 1,55-2,46 sehingga dapat dikatakan tidak ada autokorelasi.
b. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas adalah untuk menguji apakah variabel independen yang satu dengan variabel independen yang lain dalam model terdapat
hubungan yang sempurna atau tidak. Pengujian multikolinieritas dilakukan dengan menggunakan kriteria sebagai berikut:
1 VIF 10 terjadi multikolinieritas
2 VIF 10 tidak terjadi multikolinieritas
commit to user
46 Tabel IV.5
Hasil Pengujian Multikolinieritas Bank Umum Milik Negara-Bank Umum Swasta Nasional Tahun 2004-2009
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
15.675 .932
16.811 .000
CAR -.127
.018 -1.405
-6.918 .000
.160 6.252
NPL .156
.035 .629
4.401 .000
.323 3.097
ROE .003
.031 .012
.090 .929
.362 2.765
NIM -.019
.008 -.260
-2.405 .020
.566 1.767
ROA .680
.166 .850
4.093 .000
.153 6.529
BOPO .010
.005 .222
1.890 .065
.480 2.085
LDR .004
.010 .035
.352 .727
.650 1.539
a. Dependent Variable: LN_Ekspansi
Sumber : Data sekunder yang diolah
Berdasar hasil tabel olahan diatas dapat disimpulkan bahwa semua variabel mempunyai nilai VIF 10, sehingga tidak terjadi
multikolinieritas. c.
Uji Heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi
terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Heteroskedastisitas dapat dilihat dari pola pada
commit to user
47 scatterplot. Penyebaran titik yang acak mengindikasikan tidak adanya
heteroskedastisitas dalam pengujian data tersebut.
GAMBAR IV.1 Scatterplot
C. Pengujian Hipotesis
Kategori