heteroskedastisitas. Untuk mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilihat pada tabel berikut
Tabel 4.8 White heterocedasticity test
F-statistic 8.303594
Frob.F20,39 0,0000
ObsR-squared 48.58937
Prob.Chi-Square20 0,0004
Sumber : data diolah
Hasil analisis adri output tersebut telah dijelaskan bahwa nilai Obs R squared sebesar 0,0004 0,05 maka telah dismpulkan bahwa model diatas mengandung
heteroskedastisitas.
D. Uji Autokorelasi
Autokorelasi merupakan suatu keadaan dimana terjadinya korelasi antara residual tahun ini dengan tingkat kesalahan tahun sebelumnya. Untuk mengetahui ada atau
tidaknya penyakit autokorelasi dalam suatu model, maka dapat dilihat dari nilai statistik durbin-waston. Selain denganmenggunakan uji durbin waston, untuk melihat
ada tidaknya masalah penyakit autokorelasi dapat juga digunakan uji lagrange multiplier LM test dengan membandingkan nilai probabilitas r-sq auare
sebesar 0,05 . Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.9 Hasil Uji Autokorelasi Lagerange Multiplier test
F-statistic 4,126084
Prob.F 0,0217
ObsR-squared 8,217631
Prob.Chi-square2 0,0164
Sumber : data diolah
Berdasarkan tabel 4.9 diatas telah diterngkan bahwa nilai ObsR-Squared adalah
8,217631dan nilai probabilitas adalah 0,0164 yang lebih besar dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa data dalam penelitian ini bebas dan tidak terdapat masalah
autokorelasi.
2. Uji Statistik
Hasil perolehan estimasi yang dilakukan dengan menggunakan eviews 7.0 dengan menggunakan analisis linear berganda atau Ordinary Least Square akan
ditampilkan pada tabel berikut ini
Gambar 4.3 Hasil Analisis Linear Berganda
Dependent Variable: NPF Method: Least Squares
Date: 102816 Time: 19:02
Sample: 2011M01 2015M12 Included observations: 60
Variable Coefficient
Std. Error t-Statistic
Prob.
C -4.039841
6.622307 -0.610035
0.5444 GDP
8.27E-07 4.95E-07
1.670208 0.1007
INFLASI -0.133024
0.097774 -1.360516
0.1793 KURS
1.583185 0.780979
2.027180 0.0476
RF -0.608273
0.135694 -4.482693
0.0000 RR
8.01E-06 6.55E-06
1.222199 0.2269
Model persamaan regresi linear berganda disusun pada persamaan regresi sebagai berikut
Y = -4,039841 + 8,27E-07
GDP
- 0,13302F
INF
+ 1,583185
KURS
- 0,608273
RF
+ 8.01E-06
RR
β1 = 8,27E-07, artinya Gross Domestic Product berpengaruh positif tidak signifikan terhadap NPF Bank Perkreditan Rakyat Syariah di Indonesia, signifikansi variabel
sebesar 0,1007 0,05 dengan koefisien regresi yang dihasil sebesar 8,27E-07 dimana dinyatakan bahwa setiap kenaikan 1 pertumbuhan GDP riil maka akan
meningkatkan tingkat rasio NPF Bank Perkreditan Rakyat Syariah sebesar 8,27 dengan asumsi variabel lain tetap.
β2 = -0,13302, artinya Inflasi berpengaruh negatif tidak signifikan terhadap NPF bank Perkreditan Rakyat Syariah di Indonesia, signifikan variabel sebesar 0,1793 dimana
dinyatakan bahwa 0,1793 0,05 dengan koefisien regresi yang dihasilkan sebesar -0,13302 maka dijelaskan bahwa setiap kenaikan 1 pekembangan Inflasi maka akan
menurunkan tingkat rasio NPF Bank Perkreditan Rakyat Syariah sebesar 0,13 dengan asumsi variabel lain tetap.
