mengendalikan biaya operasional terhadap pendapatan operasional.Rumus OEOI :
���� = ����������������
��������������������� × 100
3.7 Skala Pengukuran Variabel
Ringkasan skala pengukuran variabel dari penelitian ini dapat dilihat pada
tabel 3.2 berikut ini:
Tabel 3.2 Skala Pengukuran Variabel
No Variabel Dependen
Pengukuran Skala
1 ROE
���� �����ℎ ������ℎ ����� ����� �������
× 100 Rasio
No Variabel Independen Pengukuran
Skala
1 CAR
����� ���� ����
× 100 Rasio
2 NIM
���������� ����� �����ℎ ������ ���������
× 100 Rasio
3 OEOI
����� ����������� ���������� �����������
× 100 Rasio
3.8 Teknik Analisis
Teknik analisis data yang digunakan adalah statistic deskriptif – komparatif, yaitu suatu teknik analisis data dengan cara mendeskripsikan atau
menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya dari nilai variabel mandiri, baik satu variabel atau lebih kemudian membuat perbandingan
Universitas Sumatera Utara
atau menghubungkan antara variabel satu dan yang lainnya dilanjutkan dengan membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi Sugiyono,
2008:206.
Data dianalisis dengan menggunakan bantuan SPSS 16.0 for windows. Analisis statistik yang dilakukan antara lain dengan menggunakan alat analisis.
Adapun alat analisis yang digunakan adalah analisis regresi berganda.
3.8.1 Analisis Regresi Berganda
Penelitian ini menggunakan model analisis regresi berganda dengan persamaan kuadrat terkecil atau Ordinary Least Square OLS untuk
menganalisis pengaruh CAR,NIM, dan OEOI terhadap ROE, dengan model
dasar sebagai berikut :
Y= a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e Keterangan :
Y = Return On Equity ROE
a = Konstanta
X
1
= Capital Adequacy Ratio CAR X
2
= Net Interest Margin NIM X
3
= Operating Expenses to Operating Income OEOI b
1
...b
3
= Koefisien Regresi e
= error term
Universitas Sumatera Utara
3.8.2 Uji Asumsi Klasik
Untuk menghasilkan suatu data yang akurat, suatu persamaan regresi sebaiknya terbebas dari uji asumsi – asumsi klasik. Adapun uji asumsi klasik
yang harus dipenuhi antara lain :
a. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel terikatdan variabel bebas, keduanya mempunyai
distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Uji ini dilakukan dengan cara
melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal atau grafik. Apabila data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah
garis diagonal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.Apabila data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau
tidak mengikuti arah garis diagonal maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas Ghozali, 2005:163.Pengujian
normalitas ini dapat dilakukan melalui analisis grafik dan analisis statistik.
Analisis Grafik
Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihatgrafik histogram yang membandingkan antara
data observasi dengan distribusi yang mendekati normal. Namun demikian, hanya dengan melihat histogram, hal ini dapat
membingungkan khususnya untuk jumlah sampel yang kecil. Metode
Universitas Sumatera Utara
lain yang dapat digunakan adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal.
Dasar pengambilan keputusan dari analisis normal probability plot adalah sebagai berikut :
a. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti
arah garis diagonalmenunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
b. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak
mengikuti arah garis diagonal tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi
normalitas.
Analisis Statistik
Untuk mendeteksi normalitas data dapat pula dilakukan melalui analisis statistik yang salah satunya dapat dilihat melalui uji
Kolmogorov-Smirnov K-S test. Uji K-S dilakukan dengan membuat
hipotesis sebagai berikut: Ho : data terdistribusi secara normal sig. 0,05
Ha : data tidak terdistribusi normal sig. 0,05 Dasar pengambilan keputusan dalam uji Kolmogorov-Smirnov
K-S test adalah sebagai berikut : a.
Apabila probabilitas nilai Z uji K-S signifikan secara statistik, maka Ho ditolak, yang berarti data terdistribusi tidak normal.
Universitas Sumatera Utara
b. Apabila probabilitas nilai Z uji K-S tidak signifikan secara
statistik, maka Ho diterima, yang berarti data terdistribusi normal.
b. Uji Multikolinearitas
