Populasi Sampel Populasi dan Sampel Penelitian

Tabel 9. Tabel Pengambilan Keputusan Uji Autokorelasi Angka Durbin Watson Hipotesisi Nol Keputusan 0 d dl Tidak ada autokorelasi positif Tolak dl  d  du Tidak ada autokorelasi positif No desicion 4 - dl d 4 Tidak ada korelasi negatif Tolak 4 - du  d  4 – dl Tidak ada korelasi negatif No desicion du d 4 – du Tidak ada autokorelasi positif atau negatif Tidak ditolak Sumber: Ghozali, 2011:111. d. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedatisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedatisitas Ghozali. 2011. Pengujian dilakukan dengan uji Glejser yaitu dengan meregres variabel independen dengan absolute residual terhadap variabel dependen. Jika variabel independen signifikan secara statistik memengaruhi variable dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. Kriteria yang dapat digunakan untuk menyertakan apakah terjadi heteroskedastisitas atau tidak di antara data pengamatan dapat dijelaskan dengan menggunakan koefisien signifikansi. Koefisien signifikansi harus dibandingkan dengan tingkat signifikansi yang ditetapkan sebelumnya  = 5. Apabila koefisien signifikansi lebih besar dari tingkat signifikansi yang ditetapkan, maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas homoskedastisitas. Jika koefisien signifikansi lebih kecil dari tingkat signifikansi yang ditetapkan, maka dapat disimpulkan terjadi heteroskedastisitas.

2. Analisis Regresi Linear Berganda

Regresi digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas X terhadap variabel terikat Y. Pada penelitian ini persamaan regresi linear berganda adalah : Y=  + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + β 5 X 5 + ε Keterangan Y = Pertumbuhan laba X 1 = NPL X 2 = LDR X 3 = ROA X 4 = BOPO X 5 = CAR  = Konstanta β 1, β 2, β 3, β 4, β 5 = Koefisien ε = Kesalahan residual

3. Uji Hipotesis

a. Uji-t atau Uji Parsial

Uji-t digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen, yaitu pengaruh masing-masing variabel independen bebas yang terdiri dari risk profile, earnings, dan capital terhadap variabel dependen terikatnya yaitu pertumbuhan laba