68
Pada Gambar 4.3 garfik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0
pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi sehingga model regresi layak dipakai
untuk memprediksi Z-Score perusahaan jasa perbankan yang terdaftar di BEI berdasarkan masukan variabel independen rasio NPL, rasio ROA, rasio
LDR dan rasio liquidity risk.
4. Uji Autokorelasi
Pengujian autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada suatu periode dengan kesalahan
pengganggu periode sebelumnya dalam model regresi. Jika terjadi autokorelasi dalam model regresi berarti koefisien korelasi yang diperoleh
menjadi tidak akurat, sehingga model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari autokorelasi. Cara yang dapat dilakukan untuk
mendeteksi ada tidaknya autokorelasi adalah dengan melakukan pengujian Durbin Watson
DW. Dalam model regresi tidak terjadi autokorelasi apabila nilai du dw 4 – du.
Tabel 4.9 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .710
a
.504 .461
.38824 2.218
a. Predictors: Constant, LIQUIDITYRISK, ROA, NPL, LDR b. Dependent Variable: ZSCORE
Universitas Sumatera Utara
69
Tabel 4.9 menyajikan hasil uji Durbin Watson dengan menggunakan program SPSS Versi 16. Hasil uji autokorelasi di atas menunjukkan nilai
statistik Durbin Watson dw sebesar 2,218. Nilai ini akan peneliti bandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan signifikansi 5,
jumlah pengamatan n sebanyak 51, dan jumlah variabel independen 4 k=4. Maka berdasarkan tabel Durbin Watson didapat nilai batas atas du
sebesar 1,7218 dan nilai batas bawah dl sebesar 1,3855. Oleh karena itu, nilai dw lebih besar dari 1,7218 dan lebih kecil dari 4 – 1,7218 atau dapat
dinyatakan bahwa 1,7218 2,218 4 - 1,7218 du dw 4 – du. Dengan demikian dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi baik positif maupun
negatif.
4.4. Analisis Regresi Berganda
Pengaruh rasio NPL, rasio ROA, rasio LDR dan rasio liquidity risk terhadap prediksi financial distress suatu studi pada perusahaan perbankan di
bursa efek indonesia dapat dilihat dari hasil analisis regresi berganda. Pengujian koefisien regresi bertujuan untuk menguji signifikansi hubungan antara variabel
independen dengan variabel dependen baik secara bersama-sama maupun secara individual serta dengan uji koefisien determinasi. Dalam penelitian ini uji
hipotesis yang digunakan meliputi; uji signifikansi simultan Uji-F, uji signifikansi parsial Uji-t dan uji koefisien determinasi R
2
.
Universitas Sumatera Utara
70
4.5. Pengujian Hipotesis
Untuk menguji hipotesis, peneliti menggunakan analisis regresi berganda. Data diolah dengan menggunakan program SPSS versi 16. Berdasarkan hasil
pengolahan data dengan program SPSS versi 16, maka diperoleh hasil sebagai berikut:
1. Uji Signifikansi Simultan Uji-F
