4.8.1. Uji Normalitas
Normalitas data merupakan salah satu asumsi yang diperlukan dalam regresi liniear ganda. Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah residual dari data
berdistribusi normal atau tidak. Berikut hasil pengolahan Eviews :
Pada penelitian ini, untuk menguji normalitas data digunakan Uji Jarque- Bera. Kriteria yang digunakan adalah jika nilai probabilitas
Jarque-Bera JB test alpha 0,05, maka data dikatakan berdistribusi normal. Berikut hasil pengujian
Jarque-Bera JB test :
Tabel 4.18 Hasil Uji Jarque-Bera
Nilai Jarque Bera
Probability Kesimpulan
2,866492 0,279595
Normal Sumber: output Eviews Least Square Method, Normality test
Pada Tabel 4.18 diketahui bahwa nilai probabilitas sebesar 0, 279595 0,05, sehingga asumsi normalitas telah terpenuhi.
4.8.2. Multikolinieritas
Uji multikolinieritas adalah bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat korelasi yang cukup besar antar sesama variabel bebas XCAR, NPL, NIM, ROA
dan LDR. Korelasi yang terlalu tinggi antar sesama X akan berpengaruh pada menurunnya korelasi secara simultan terhadap variabel Y. Untuk mendeteksi
Universitas Sumatera Utara
terjadinya multikolinieritas digunakan Uji Klein yaitu dengan perbandingan nilai R
2
model, dengan nilai R
2
regresi dari masing-masing variabel independen.
Tabel 4.19 Hasil Uji Multikolinieritas Variabel
R
2
Kesimpulan
Kinerja CAR
LDR ROA
NPL NIM
0,827 0,084
0,017 0,156
0,018 0,132
Bebas Multikolinearitas
Sumber: output Eviews,2009
Kriteria yang digunakan adalah jika nilai R
2
variabel-variabel independen lebih kecil dari nilai R
2
model, maka data bebas dari masalah multikolinieritas. Dari tabel 3.5, ketika variabel-variabel independen diregresikan maka nilai R
2
lebih kecil dari nilai R
2
model.
4.8.3. Autokorelasi
Menurut Priyatno 2008:47, uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik autokorelasi, yaitu korelasi yang
terjadi antara residual satu pengamatan dengan pengamatan lain pada model
regresi. Uji Autokorelasi dalam suatu model bertujuan untuk mengetahui ada
tidaknya korelasi antara variabel pengganggu e
t
pada periode tertentu dengan variabel pengganggu periode sebelumnya e
t-1
. Autokorelasi sering terjadi pada
Universitas Sumatera Utara
sampel dengan data time series dengan n-sampel adalah periode waktu. Sedangkan untuk sampel crosssection dengan n-sampel item seperti perusahaan, orang, wilayah
dan lain sebagainya jarang terjadi, karena variabel pengganggu item sampel yang
satu berbeda dengan yang lain Nugroho, 2005:59. Oleh karena data yang diuji hanya tahun 2008 satu periode waktu dan
bukan merupakan data time series maka uji korelasi tidak dilakukan.
4.9. Hasil Estimasi Model Tobit 4.9.1 Uji R Sequare Koefisien Determinasi
Kategori