16 PT. Mayapada Internasional, Tbk
√ √
√ MAYA Sampel 7
17 PT. Mega, Tbk
√ √
√ MEGA Sampel 8
18 PT. Negara Indonesia, Tbk
√ √
BBNI
19 PT. Bank Niaga, Tbk
√ √
√ BNGA
Sampel 9
20 PT. Bank Nusantara Parahyangan, Tbk
√ √
BBNP
21
PT. Bank OCBC NISP, Tbk √
√ √
NISP Sampel 10
22 PT. Bank Panin Indonesia, Tbk
√ √
√ PNBN
Sampel 11
23 PT. Bank Permata, Tbk
√ √
√ BNLI
Sampel 12
24 PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk
√ √
√ BBRI
Sampel 13
25 PT. Swadesi, Tbk
√ √
√ BSWD
Sampel 14
26 PT. Bank Tab. Pensiunan Nasional, Tbk
√ √
BTPN
27 PT. Bank Victoria Internasioanal, Tbk
√ √
BVIC
28 PT. Windu Kentjana Internsional, Tbk
√ √
MCOR
29 PT. Bank Tabungan Negara, Persero Tbk
√ √
BBTN
Sumber : Hasil Olahan Peneliti
3.2 Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Menurut Umar 2003:60, “data sekunder merupakan data primer yang telah
diolah lebih lanjut, misalnya dalam bentuk tabel, grafik, diagram, gambar dan sebagainya sehingga lebih informatif jika digunakan oleh piha lain”. Data
yang digunakan adalah laporan laba rugi dan neraca bank selama tahun 2004- 2008. Data tersebut diperoleh dari situs
www.idx.co.id .
Dalam penelitian ini data yang dibutuhkan berupa laporan keuangan perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun
Universitas Sumatera Utara
2008 – 2010. Daftar perusahaan perbankan dikumpulkan dari Indonesian Capital Market Directory ICMD. Data perusahaan perbankan diperoleh dari
www.idx.com ,
www.bi.go.id serta majalah info bank selama periode
pengamatan tahun 2008 – 2010.
3.3 Metode Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, pengumpulan data dilakukan dengan teknik dokumentasi. Teknik dokumentasi yaitu teknik yang dilakukan dengan mengumpulkan data-
data tentang perusahaan yang menjadi sampel penelitian melalui fasilitas internet dengan mengakses situs-situs resmi perusahaan serta informasi dari media
lainnya.
3.4 Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel
3.4.1 Variabel Independen bebas
Variabel independent menurut Sugiyono 2005:33 adalah “variabel yang dapat mempengaruhi perubahan dalam variabel dependen
dan mempunyai hubungan positif maupun negatif bagi variabel dependen lainnya”. Variabel dependen dalam penelitian ini terdiri dari rasio-rasio
yang penulis pilih dari faktor-faktor CAMEL Capital, Asset, Management, Equity, Earning, dengan tidak memasukkan faktor
Management didalamnya. Masing-masing variabel independen dalam penelitian ini dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Capital, dengan menggunakan indikator rasio Capital Adequacy Ratio CAR. Capital Adequacy Ratio CAR yaitu kewajiban penyediaan
Universitas Sumatera Utara
modal minimum yang harus selalu harus dipertahankan oleh setiap bank sebagai suatu proporsi tertentu dari total Aktiva Tertimbang Menurut
Risiko ATMR, yang diperoleh dengan rumus :
CAR =
x 100
b. Asset, dengan menggunakan indikator rasio Non Performing Loans NPL. Non Performing Loans NPL digunakan untuk memperhatikan
kemampuan membayar dari debitur, sebagai antisipasi Bank atas potensi kerugian dari kredit bermasalah, yang diperoleh dengan rumus :
Kredit non lancar NPL = x 100
Total Kredit
c. Earning, dengan menggunakan indikator rasio Return on Asset ROA, Return on Equity ROE, Net Interest Margin NIM dan BOPO. Return
on Asset ROA dan Return on Equity ROE keduanya digunakan untuk mengetahui kemampuan bank menghasilkan keuntungan secara relatif
dibandingkan dengan nilai total asetnya untuk ROA dan total modal sendirinya untuk ROE. Net Income Margin NIM adalah pengukuran
kemampuan bank untuk menghasilkan laba atas kredit yang disalurkan. Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional, digunakan untuk
mengukur efisiensi dan efektivitas operasional suatu perusahaan dengan jalur membandingkan satu terhadap lainnya. Rumu yang digunakan untuk
menghitung rasio-rasio tersebut adalah : M od a l
ATMR
Universitas Sumatera Utara
Laba sebelum pajak ROA
= x 100 Rata-rata total aset
Laba setelah pajak ROE = x 100
Rata-rata total modal
Pendapatan Bunga Bersih NIM = x 100
Rata-rata Aktiva Produktif Total Beban Operasional
BOPO = x 100 Total Pendapatan Operasional
d. Likuiditas, dengan menggunakan indikator rasio Loan to Deposite Ratio LDR. Loan to Deposite Ratio LDR menilai suatu kinerja bank
terutama dari seluruh jumlah kredit yang diberikan oleh bank dengan dana yang diterima oleh bank yang diperoleh dengan rumus :
Kredit LDR = x 100
Dana Pihak Ketiga 3.4.2 Variabel Dependen terikat
Variabel dependent menurut Sugiyono 2005:33 adalah “variabel yang dipengaruhi atau terikat oleh variabel independent”. Variabel dependen
dalam penelitian ini adalah kinerja keuangan perbankan dalam penelitian ini diukur dengan pertumbuhn laba. Pertumbuhan laba merupakan kenaikan laba
atau penurunan laba pertahun yang dinyatakan dalam prosentase.
Pertumbuhan laba dapat diukur dengan rumus :
Universitas Sumatera Utara
Laba Thn ini - Laba Thn Sebelumnya Pertumbuhan Laba = X 100
Laba Tahun Sebelumnya
3.5 Metode Analisis Data
3.5.1 Statistik Deskriptif
Statistik Deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata mean, standar deviasi, maksimum dan
minimum. Statistik Deskriptif merupakan statistik yang menggambarkan atau mendeskripsikan data yang menjadi sebuah informasi yang lebih jelas dan
mudah untuk dipahami.
3.5.2 Pengujian Asumsi Klasik
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah model analisis regresi linier berganda berdasarkan pada model pangkat
kuadrat terkecil biasa - OLS Ordinary Least Square dengn menggunakan bantuan software SPSS for window versi 18. Penggunaan metode analisis
dalam pengujian hipotesis, terlebih dahulu diuji apakah model tersebut memenuhi asumsi klasik atau tidak.
3.5.2.1 Uji Normalitas
Menurut Nugroho 2005:18, uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah variabel independen dan variabel dependen
berdistribusi normal. Cara yang digunakan untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak adalah dengan uji kolmogorov-
Universitas Sumatera Utara
smirnov dan desain grafik. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal atau mengikuti arah garis diagonal, atau grafik histogramnya
menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas, demikian sebaliknya. Dalam penelitian ini
digunakan grafik histogram, grafik normal probability-plot, dan uji one sampelkolmogorov-smirnov untuk menguji normalitas.
3.5.2.2 Uji Multikolineritas
Menurut Nugroho 2005:58, uji ini bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel
independen. Pada regresi ini yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel independen. Pengujian multikolineritas
dilakukan dengan melihat Variance Inflating Factor VIF antar variabel independen. Batas VIF adalah 10, jika VIF 10 maka terjadi
multikolineritas.
3.5.2.3 Uji Autokorelasi
Menurut Nugroho 2005:59, uji ini bertujuan untuk mnguji apakah pada suatu model regresi linier ada korelasi antar kesalahan
penganggu pada periode satu dengan periode sebelumnya. Metode regresi yang baik adalah tidak terdapat autokolerasi. Pengujian ini
menggunakan uji Durbin Watson. Meurut Nugroho 2005:60, pengambilan keputusan ada tidaknya auokorelasi adalah sebagai
berikut : a. Angka D-W dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif
Universitas Sumatera Utara
b. Angka D-W diantara -2 sampai 2 berarti tidak ada autokorelasi c. Angka D-W diatas 2 berarti ada autok
3.5.2.4 Uji Heterokedastisitas
Menurut Nugroho 2005:62, uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam regresi terjadi ketidaksamaan varians antar sat
pengamatn ke pengamatan lainnya. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas atau terjadi homokedastisitas. Deteksi
ada tidaknya hetrokedastisitas adalah dengan melihat ada tidaknya pola tertentu yang terbentuk. Jika membentuk pola tertentu maka telah
terjadi gejala heterokedastisitas.
3.5.3 Pengujian Hipotesis
Hipotesis diuji dengan analisis regresi linier begranda untuk menganalisis pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
Model regresi yang digunakan adalah : Y = a + b
1
x
1
+ b
2
x
2
+ b
3
x
3
+ b
4
x
4
+ b
5
x
5
+ b
6
x
6
+ b
7
x
7
+ e
Keterangan : Y = kinerja Keuangan Perbankan Pertumbuhan Laba
a = konstanta b
1-7
= koefisien regresi variabel independen x
1
= CAR Capital Adequacy Ratio x
2
= NPL Non Performing Loans x
3
= ROA Return on Asset
Universitas Sumatera Utara
x
4
= ROE Return on Equity x
5
= NIM Net Interest Margin x
6
= BOPO x
7
= Loan to Deposite Ratio LDR e
= Error
Hipotesis dalam penelitian ini diuji dengan menggunakan.
3.5.4 Uji Koefisian Determinasi R
2
Regresi
Pengujian koefisien determinan R
2
digunakan untuk mengukur proporsi atau persentase sumbangan variabel independen yang diteliti
terhadap variasi naik turunnya variabel dependen. Koefisien determinan berkisar antara nol sampai dengan 1 0
≤ R
2
≤ 1. Hal ini berarti bila R
2
= 0, menunjukkan tidak adanya pengaruh antara variabel independen terhadap
variabel dependen, bila R
2
semakin mendekati 1, menunjukkan semakin kuatnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dan bila R
2
semakin kecil mendekati 0, maka dapat dikatakan semakin kecil pengaruh variabel independen terhadap vaiabel dependen.
3.5.5 Uji Signifikan Simultan F-test
Uji F digunakan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara
bersama-sama terhadap variabel dependen. Bentuk pengujiannya :
Universitas Sumatera Utara
H : b
1
, b
2
, b
3
, b
4
, b
5
, b
6
, b
7
= 0, artinya semua variabel independen
secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. H
a
: b
1
, b
2
, b
3
, b
4
, b
5
, b
6
, b
7
≠ 0, artinya semua variabel independen
secara simultan berpengaruh terhadap variabel dependen. Kriteria pengambilan keputusan :
Jika probabilitas 5, maka H
a
diterima atau H ditolak
Jika probabilitas 5, maka H
a
ditolak atau H diterima
3.5.6 Uji signifikan parsial t-test
Uji t menunjukkan seberapa jauh pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen.
Bentuk pengujiannya: H
: b
1
, b
2
, b
3
, b
4
, b
5
, b
6
, b
7
= 0, artinya suatu variabel independen
secara parsial tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. H
a
: b
1
, b
2
, b
3
, b
4
, b
5
, b
6
, b
7
≠ 0, artinya suatu variabel independen
secara parsial berpengaruh terhadap variabel dependen. pengambilan keputusan :
Jika probabilitas 5, maka H
a
diterima atau H ditolak
Jika probabilitas 5, maka H
a
ditolak atau H diterima
3.5.7 Jadwal Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di Bursa Efek Indonesia melalui media internet dengan menggunakan situs www.idx.co.id. Waktu penelitian
dilaksanakan dari bulan Februari sd Mei 2012
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian
4.1.1 Data penelitian
Data dalam penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari situs
www.idx.co.id dan data yang diambil adalah laporan keuangan yang berupa
laporan laba rugi dan neraca serta ikhtisar keuangan bank yang menjadai sampel dalam penelitian ini, dimana yang menjadi sampel dalam penelitian ini adalah
perbank yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sejak tahun 2008 hingga 2010. Analisis data dimulai dengan mengolah data dengan menggunakan Microsoft
excel, selanjutnya dilakukan pengujian asumsi klasik dan pengujian menggunakan regresi berganda. Pengujian asumsi klasik dan regresi berganda dilakukan dengan
menggunakan software SPSS versi 18. Adapun informasi yang dibutuhkan dari laporan keuangan perusahaan adalah informasi yang berhubungan dengan
variabel penelitian yang disajikan dalam lampiran ii.
4.2 Hasil Uji asumsi klasik
4.2.1 Uji Normalitas Data
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah variabel independen dan variabel dependen berdistribusi normal. Cara yang digunakan untuk mendeteksi
apakah residual berdistribusi normal atau tidak dalam penelitian ini adalah dengan melakukan analisis grafik, yang terdiri dari histogram dan Normal
probability plot, serta analisis statistik dengan menggunakan uji Kolmogorov- Smirnov K-S.
Universitas Sumatera Utara
Hasil uji grafik dalam penelitian ini menunjukkan distribusi residual yang relatif normal. Ditunjukkan dengan grafik histogram yang tidak menceng ke kiri
atau ke kanan, Normal probability plot yang menunjukkan pola titik-titik yang menyebar mendekati dan searah garis diagonal grafik dan nilai residual pada uji
Kolmogorov-Smirnov K-S menunjukkan nilai yang lebih besar dari 0,05, hal ini mengindikasikan data sudah relatif normal.. Hasil normalitas data dengan
menggunakan grafik histogram dan Normal probability plot dapat dilihat pada gambar 4.1 di bawah ini juga dikuatkan dengan uji Kolmogorov-Smirnov.
Gambar 4.1 Uji Kolmogorov- Smirnov
Sumber : output SPSS yang diolah oleh penulis, 2012
Grafik Histogram di atas menunjukan bahwa data telah terdistribusi secara normal. Hal ini dapat dilihat dari grafik Histogram yang menunjukan distribusi data
mengikuti garis diagonal yang tidak menceng skewness kiri maupun menceng ke kanan. Hal ini juga didukung dengan hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik
plot yang ditampilkan.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2 Uji Normalitas dengan Plot
Sumber : output SPSS yang diolah oleh penulis, 2012
Menurut Ghozali 2005 : 110, pendeteksian normalitas dapat dilakukan dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik, yaitu jika
data titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, hal ini menunjukan data yang telah terdistribusi normal. Gambar 4.2 menunjukan bahwa
data titik menyebar disekitar dan mendekati garis diagonal. Hal ini sejalan dengan hasil pengujian dengan menggunakan histogram bahwa data telah terdistribusi
normal. Karena secara keseluruhan data terdistribusi secara normal, maka dapat dilakukan pengujian asumsi klasik lainya.
Tabel 4.1 Uji Normalitas Data
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardiz ed Residual
Universitas Sumatera Utara
N 42
Normal Parameters
a,b
Mean .0000000
Std. Deviation .33974604
Most Extreme Differences
Absolute .166
Positive .166
Negative -.117
Kolmogorov-Smirnov Z 1.076
Asymp. Sig. 2-tailed .197
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : output SPSS yang diolah oleh penulis, 2012
Dari keterangan di atas, dapat disimpulkan bahwa data bersifat normal dengan kriteria:
1 N = 42, yang berarti jumlah sampel yang diamati adalah 42 sampel data. Nilai Kolmogorov-Smirnov = 1,076 dengan nilai signifikansi p
lebih besar dari 0,05 0,197 0,05 pada uji normalitas Kolmogorov- Smirnov. Oleh karena nilai p untuk setiap variabel yang diuji lebih
besar dari 0,05 maka diketahui bahwa data variabel dengan jumlah sampel sebanyak 42 adalah normal atau memenuhi syarat Uji
Normalitas. 2 Jadi dapat disimpulkan bahwa secara keseluruhan distribusi residual
sudah normal. Dengan demikian, syarat pertama dalam melakukan uji- t dan uji-F sudah terpenuhi.
Universitas Sumatera Utara
4.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji Multikoloneritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelsi antar variabel independen. Pada regresi
ini yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel independen. Hasil uji multikolineritas disajikan pada tabel 4.3 yang diperoleh dari
Lampiran iii.
Tabel 4.2 Uji Multikolinearitas
Model Unstandardized
Coefficients Standar
dized Coefficie
nts
T Sig.
Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
-.139 .602
-.230 .819
CAR -.021
1.469 -.003
-.014 .989
.547 1.827
NPL -.853
6.223 -.031
-.137 .892
.522 1.916
ROA 2.256
1.836 .265
1.229 .228
.554 1.804
ROE -.143
.513 -.052
-.279 .782
.746 1.340
NIM -2.078
4.378 -.108
-.475 .638
.504 1.985
BOPO -.107
.415 -.050
-.257 .799
.682 1.467
LDR .782
.876 .261
.892 .379
.302 3.317
LABA_BERSI H
-5.259 .000
-.010 -.036
.972 .305
3.274
a. Dependent Variable: Pertumbuhan_Laba
Sumber: output SPSS yang diolah oleh penulis, 2012
Universitas Sumatera Utara
Hasil perhitungan nilai Tolerance pada tabel di atas menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari
0,10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel yang nilainya lebih dari 95. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor VIF juga
menunjukkan hal yang sama, tidak ada variabel bebas yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Jadi, dapat disimpulkan bahwa tidak ada
multikolinearitas antar variabel bebas dalam model regresi.
4.2.3 Uji Heterokedastisitas
Uji Heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam regresi terjadi ketidaksamaan varians antar satu pengamatan ke
pengamatan lainnya. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas. Deteksi ada tidaknya hetrokedastisitas adalah dengan
melihat ada tidaknya pola tertentu yang terbentuk. Jika membentuk pola tertentu maka telah terjadi gejala heterokedastisitas. Hasil dari Uji
Heteroskedastisitas dapat ditunjukkan dengan grafik scatterplot antara ZPRED dan SRESID.
Cara mendeteksi ada tidaknya gejala heteoskedastisitas adalah dengan melihat grafik scatterplot yang dihasilkan dari pengolahan data
menggunakan program SPSS. Dasar pengambilan keputusannya menurut Ghozali 2005 adalah sebagai berikut :
1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian
Universitas Sumatera Utara
menyempit, maka mengindikasikan terlah terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi
heteroskedastisitas.
Berikut ini dilampirkan grafik scatterplot untuk menganalisis apakah terjadi gejala heteroskedastisitas atau tidak dengan cara
mengamati penyebaran titik-titik pada grafik.
Gambar 4.3 Uji Heterokedastisitas
Sumber: output SPSS yang diolah oleh penulis, 2012
Tampak pada pola output di atas, diagram pencar residual tidak membentuk pola tertentu serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah
angka 0 baik pada sumbu Y maupun sumbu X. Kesimpulannya adalah bahwa regresi terbebas dari kasus heteroskedastisitas dan memenuhi
persyaratan uji asumsi klasik tentang heteroskedastisitas.
4.2.4 Uji Autokorelasi
Universitas Sumatera Utara
Uji Autokorelasi bertujuan untuk mnguji apakah pada suatu model regresi linier ada korelasi antar kesalahan penganggu pada periode satu
dengan periode sebelumnya. Metode regresi yang baik adalah tidak terdapat autokolerasi. Pengujian ini menggunakan uji Durbin Watson.
Hasil dari uji autokorelasi dapat digambarkan pada gambar di bawah ini :
Tabel 4.3 Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin Watson 1
.382
a
.146 -.061
.37869 1.941
a. Predictors: Constant, LABA_BERSIH, NPL, ROE, BOPO, NIM, ROA, CAR, LDR
b. Dependent Variable: Pertumbuhan_Laba Sumber: output SPSS yang diolah oleh penulis, 2012
Berdasarkan tabel 4.3 yang diperoleh dapat diketahui bahwa nilai Durbin- Watson DW sebesar 1,941 yang berarti tidak lebih besar dari 2. Maka dapat
disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi, dan model regresi memenuhi syarat asumsi klasik tentang autokorelasi.
4.3 Statistik Deskriptif
Variabel dalam penelitian ini terdiri dari CAR Capital Adequacy Ratio, NPL Non Performing Loans, ROA Return On Asset, ROE Return On Equity,
NIM Net Interest Income, BOPO Beban Operasional Pendapatan Operasional, LDR Loan to Deposit Ratio dan Pertumbuhan Laba.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation PERTUMBUHAN_LABA
42 -.55
1.27 .2790
.36760 CAR
42 .11
.33 .1748
.05443 NPL
42 .01
.06 .0231
.01316 ROA
42 .01
.24 .0314
.04326 ROE
42 .01
.77 .1600
.13333 NIM
42 .04
.11 .0629
.01904 BOPO
42 .32
1.07 .7850
.17270 LDR
42 .51
1.00 .7798
.12292 LABA_BERSIH
42 19221.00
28213676.00 4.0450E6
7.31124E6 Valid N listwise
42
Sumber : output SPSS yang diolah oleh penulis, 2012
Dari tabel 4.4 yang diperoleh dari Lampiran , dijelaskan bahwa : a. variabel PL Pertumbuhan Laba memiliki nilai minimum -0.55 dan nilai
maksimum 1,27. Nilai rata-rata PL 0,2790 dengan standar deviasi 0.36760,
b. variabel CAR Capital Adequacy Ratio memiliki nilai minimum 0.11 dan nilai maksimum 0.33. Nilai rata-rata CAR 0.1748 dengan standar deviasi
0,05443, c. variabel NPL Non Performing Loans memiliki nilai minimum 0.01 dan
nilai maksimum 0.06. Nilai rata-rata NPL 0.1231 dengan standar deviasi 0,01316,
Universitas Sumatera Utara
d. variabel ROA Return On Asset memiliki nilai minimum 0.01 dan nilai maksimum 0.24. Nilai rata-rata ROA 0.0314 dengan standar deviasi
0,4326, e. variabel ROE Return On Equity memiliki nilai minimum 0.01 dan nilai
maksimum 0.77. Nilai rata-rata ROE 0.1600 dengan standar deviasi 0,13333
f. variabel NIM Net Interest Income memiliki nilai minimum 0.04 dan nilai maksimum 0.11. Nilai rata-rata NIM 0.629 dengan standar deviasi
0,01904, g. variabel BOPO Beban Operasional Pendapatan Operasional memiliki
nilai minimum 0.32 dan nilai maksimum 1.07. Nilai rata-rata BOPO 0.7850 dengan standar deviasi 0,17270,
h. variabel LDR Loan to Deposit Ratio memiliki nilai minimum 0.51 dan nilai maksimum 1.00. Nilai rata-rata LDR 0.7798 dengan standar deviasi
0.12292, i. observasi berjumlah 42
Universitas Sumatera Utara
4.4. Analisis Regresi 4.4.1. Uji Koefisian Determinasi R