Jenis dan Sumber Data Metode Pengumpulan Data Statistik Deskriptif

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