41
terikat. Tujuan dari uji t adalah untuk menguji koefisien regresi secara individual. Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan
seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelasindependen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen Ghozali
2011:98. Hipotesis nol H0 yang akan diuji adalah apakah suatu parameter bi sama dengan nol, atau: Ho: bi = 0 Artinya, apakah
suatu variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatifnya Ha
parameter suatu var iabel tidak sama dengan nol, atau: Ha: bi ≠ 0
Adapun hipotesis dalam uji model ini adalah: Ho = tidak ada pengaruh signifikan dari variabel independen secara simultan
terhadap variabel dependen. Ha = ada pengaruh signifikan dari variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen.
Aturan pengambilan keputusan adalah sebagai berikut: Jika probabilitas 0,05 maka Ho diterima dan Ha ditolak.Jika
probabilitas 0,05 maka Ho ditolak dan Ha diterima. Nilai t hitung digunakan untuk menguji apakah variabel tersebut berpengaruh
secara signifikan terhadap variabel tergantung atau tidak. Suatu variabel akan memiliki pengauh yang berarti jika nilai t hitung
variabel tersebut lebih besar dibandingkan dengan t tabel. Suliyanto, 2011:62.
c. Uji Koefisien Determinasi Adj. R
2
Adjusted R square adalah suatu indikator yang digunakan untuk mengetahui pengaruh penambahan suatu variabel independen ke
dalam suatu persamaan regresi. Nilai adjusted R
2
telah dibebaskan
42
dari pengaruh derajat kebebasan degree of freedom yang berarti nilai tersebut telah benar-benar menunjukkan bagaimana pengaruh
variabel independen terhadap variabel dependen. Menurut Santoso dalam buku Priyatno, 2008:81, Adjusted R square adalah R square
yang telah disesuaikan nilai ini selalu lebih kecil dari R square dari angka ini bisa memiliki harga negatif, bahwa untuk regresi dengan
lebih dari dua variabel bebas digunakan Adjusted R
2
sebagai koefisien determinasi.
E. Operasional Variabel Penelitian
Menurut Prasetyo dan Jannah 2006:67 variabel dalam penelitian kuantitatif dapat dibedakan menjadi dua, yaitu variabel bebas independent
variabel dan variabel terikat dependent variabel. Variabel bebas adalah suatu variabel yang ada dan atau terjadi mendahului variabel terikatnya. Sementara
variabel terikat adalah variabel yang diakibatkan atau dipengaruhi oleh variabel bebas.
Berdasarkan metode analisis yang akan digunakan, maka disusunlah definisi variabel-variabel yang akan digunakan. Definisi variabel- variabel
tersebut adalah sebagai berikut: 1. Variabel Independen
a. Return on Asset ROA Menurut Kasmir 2012:281, ROA digunakan untuk mengukur
kamampuan manajemen menghasilkan income dari pengelolaan asset dan memperoleh profitabilitas dan manajerial efisiensi secara overall.
Jadi ROA digunakan dalam penelitian ini untuk melihat sejauh mana tingkat keberhasilan bank dalam mengelola assetnya. Semakin besar
43
ROA, semakin baik tingkat keberhasilan bank tersebut. Rumusnya adalah:
b. Loan to Deposit Ratio LDR Rasio ini merupakan rasio yang mengukur kemampuan jumlah
kredit yag diberikan dibandingkan dengan jumlah dana masyarakat dan modal sendiri digunakan. Semakin tinggi rasio ini memberikan indikasi
semakin rendahnya kemampuan likuiditas bank yang bersangkutan Dendawijaya, 2005.
Rumusnya adalah:
c. Non Performing Loan NPL Menurut Peraturan Bank Indonesia Nomor 610PBI2004 tanggal
12 April 2004 tentang Sistem Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum, semakin tinggi nilai NPL diatas 5 maka bank tersebut tidak sehat. NPL
yang tinggi menyebabkan menurunnya laba yang akan diterima oleh bank. Penurunan laba mengakibatkan dividen yang dibagikan juga semakin
berkurang sehingga pertumbuhan tingkat retun saham bank akan mengalami penurunan.
44
Rumusnya adalah:
2. Variabel dependen Variabel dependen dalam penelitian ini adalah total kredit. Menurut
Undang-Undang No. 10 Tahun 1998, kredit adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau
kesepakatan pinjam meminjam antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasi utangnya setelah jangka waktu
tertentu dengan jumlah bunga, imbalan atau pembagian hasil keuntungan.
45
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitian
Penelitian ini mengambil sampel Bank Umum yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI dari tahun 2012 sampai dengan tahun 2014.
Pemilihan Bank Umum ini didasarkan pada pertimbangan akan penyaluran kredit yang relatif lebih besar jika dibandingkan dengan kelompok Bank
daerah, asing, dan syariah di Bursa Efek Indonesia BEI.
B. Analisis Hasil dan Pembahasan
1. Statistik Deskriptif
Sebelum melakukan pengujian secara kemaknaan pengaruh variabel Return on Asset ROA, Loan to Deposit Ratio LDR, Non
Performing Loan NPL terhadap Penyaluran Kredit, terlebih dahulu akan ditinjau mengenai deskripsi variabel penelitian dengan analisis statistik
deskriptif. Statistik deskriptif memberikan gambaran suatu data yang dapat dilihat dari nilai rata-rata mean, standar deviasi. Selengkapnya mengenai
hasil statistik deskriptif penelitian dapat dilihat pada tabel 4.1 sebagai berikut.
46
Tabel 4.1 Hasil Uji Statistik Deskriptif
Sumber: Data sekunder diolah Dari tabel 4.1 diatas menunjukkan bahwa variabel independen
Return on Asset ROA memiliki nilai rata-rata sebesar 3,1972 dengan nilai standar deviasi sebesar 0,93106. Loan to Deposit Ratio LDR
memiliki nilai rata-rata 84,5972 dengan standar deviasi sebesar 7,26935. Non Performing Loan NPL memiliki nilai rata-rata sebesar 2,5867 dan
standar deviasi sebesar 0,93106. Sedangkan variabel dependen yaitu Penyaluran Kredit memiliki nilai rata-rata sebesar 14,4581 dengan nilai
standar deviasi sebesar 0,70572.
2. Hasil Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik diperlukan agar model regresi menjadi suatu model yang lebih reperesentatif. Analisis data uji asumsi klasik
dalam penelitian ini antara lain melalui uji normalitas, multikolonieritas, autokorelasi dan heterokedastisitas.
a. Hasil Uji Normalitas Uji
normalitas dilakukan
dengan menggunakan
uji Kolomogorov-Smirnov K-S dan Probability Plot P-Plot.
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation
N DOF
14,4581 ,70572
18 LDR
84,5972 7,26935
18 NPL
2,5867 1,02035
18 ROA
3,1972 ,93106
18
47
regresi, variabel penggangu atau residual mempunyai distribusi yang normal. Model regresi yang baik adalah model regresi yang memiliki
distribusi data normal atau mendekati normal. Selengkapnya mengenai hasil uji normalitas penelitian dapat dilihat pada tabel dan
gambar 4.2 di halaman berikutnya.
Tabel 4.2 Uji Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 18
Normal Parameters
a,b
Mean ,0000000
Std. Deviation ,57997769
Most Extreme Differences Absolute
,145 Positive
,145 Negative
-,086 Test Statistic
,145 Asymp. Sig. 2-tailed
,200
c,d
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction. d. This is a lower bound of the true significance.
48
Gambar 4.1 Hasil Uji Normalitas Data
Berdasarkan Tabel diatas menunjukkan bahwa tingkat signifikansi diatas 0,05 yakni sebesar 0,200 dan gambar 4.1 diatas
dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar disekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Maka dapat
disimpulkan bahwa model regresi dalam penelitian ini telah terdistribusi secara normal.
b. Hasil Uji Multikolonieritas Uji multikolonieritas bertujuan untuk mengetahui apakah
dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen dan model regresi yang baik adalah model regresi yang
49
bebas dari masalah tersebut. Selengkapnya mengenai hasil uji multikolonieritas dapat dilihat pada tabel 4.3 di bawah ini
Tabel 4.3 Hasil Uji Multikolonieritas
Sumber: Data sekunder diolah
Dari tabel 4.3 diatas dapat diketahui nilai tolerance masing- masing variabel diatas 0.01 dan nilai VIF masing-masing variabel juga
dibawah 10 dan mendekati 1. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada masalah multikolinearitas antar variabel independen dalam model
regresi dalam penelitian ini. c. Hasil Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin Watson D-W. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah
dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode tertentu dengan periode sebelumnya. Model
regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari masalah
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Collinearity Statistics B
Std. Error Tolerance
VIF 1
Constant 12,790
1,938 LDR
-,013 ,024
,783 1,278
NPL ,490
,210 ,522
1,914 ROA
,463 ,209
,632 1,583
a. Dependent Variable: DOF
50
autokorelasi. Selengkapnya mengenai hasil uji autokorelasi penelitian dapat dilihat pada tabel 4.4 di bawah ini
Tabel 4.4 Hasil Uji Autokorelasi
n k=1
k=2 k=3
k=4 k=5
dL dU
dL dU
dL dU
dL dU
dL dU
18 1.1576 1.3913 1.0461 1.5353 0.9331 1.6961 0.8204 1.8719 1.7098 2.0600
Sumber : Data Sekunder diolah Dari tabel 4.4 diatas menunjukkan bahwa nilai D-W adalah
sebesar 1,767. Berdasarkan tabel Durbin Watson nilai dL= 0,9331 dan dU=1,6961 dengan menggunakan signifikansi 5, nilai D-W hitung
diatas nilai dU yang artinya tidak terdapat autokurelasi positif dan negatif maka dapat disimpulkan bahwa model regresi dalam penelitian
ini telah terbebas dari masalah autokorelasi. d. Hasil Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu
pengamatan ke pengamatan lain. Model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari masalah heterokedastitisitas
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 ,723
a
,325 ,570
,63910 1,767
a. Predictors: Constant, ROA, LDR, NPL b. Dependent Variable: DOF
51
homokedastisitas. Selengkapnya
mengenai hasil
uji untuk
heterokedastisitas dapat dilihat pada gambar 4.2 sebagai berikut. Gambar 4.2
Hasil Uji Heterokedastisitas
Sumber: Data sekunder diolah
