Uji Stasioneritas Uji Kointegrasi

58 bahwa semua variabel yang digunakan dalam model memiliki derajat integrasi yang sama. Dari hasil pengujian seluruh data dalam penelitian ini memiliki derajat integrasi yang sama, yaitu berintegrasi I1. Oleh karena itu maka uji kointegrasi dapat dilakukan. Tahap awal dari uji kointegrasi Engle-Granger adalah dengan meregresi persamaan OLS antara variabel dependent dan variabel independent. Kemudian seteleh meregresi persamaan didapatkan residual dari persamaan tersebut. Tabel 5.2. Hasil Perhitungan ADF Test ECT t-Statistic p-value Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.046659 0.0000 Sumber: Hasil analisis data. Tabel 5.2 memperlihatkan bahwa nilai ADF untuk Error Correction Term ECT merupakan hasil yang signifikan, nilai p-value sebesar 0,000 α 0,05 . Kondisi tersebut disimpulkan bahwa variabel-variabel yang diamati dalam kajian ini berkointegrasi pada derajat yang sama. Hal ini berarti telah terjadi keseimbangan jangka panjang antar seluruh variabel. Dengan kata lain variabel ukuran perusahaan, dan capital adequacy ratio memiliki keterkaitan dan terkointegrasi dengan variabel loan to deposit ratio.

C. Uji Asumsi Klasik

1. Uji Normalitas

Normalitas data diuji dengan menggunakan menggunakan uji Jarque Bera JB, Hasil uji normalitas dengna Jarque Bera JB,disajikan pada tabel 5.3. Tabel 5.3. Uji Normalitas Jarque- Bera Prob. Residual 0,538712 0,763871 Sumber: Hasil analisis data. 59 Tabel 5.3 diperoleh nilai probabilitas Jarque Bera JB sebesar 0,763871 0,05, dapat disimpulkan bahwa residual berdistribusi normal.

2. Uji Autokorelasi

Hasil uji autokorelasi dilakukan dengan uji Durbin Watson statistics disajikan pada tabel berikut. Tabel 5.4. Uji Autokorelasi DW dU 4-dU Durbin- Watson 1,805 1,670 2,330 Sumber: Hasil analisis data. Hasil pengujian pada tabel 5.4 menunjukkan bahwa nilai DW-test sebesar 1,805 berada pada daerah dU DW 4-dU, mada dapat disimpulkan model bebas dari masalah autokorelasi.

3. Uji Multikolinearitas

Tahapan pengujian multikolinearitas melalui program Eviews dengan pendekatan korelasi parsial dengan melakukan estimasi regresi sebagai berikut: ROA = b0 + b1 SIZE + b2 CAR + b3 LDR SIZE = b0 + b1 CAR + b2 LDR CAR = b0 + b1 SIZE + b2 LDR LDR = b0 + b1 SIZE + b2 CAR Tabel 5.5. Ringkasan Hasil Uji Multikolinearitas Estimasi R 2 ROA = b0 + b1 SIZE + b2 CAR + b3 LDR R 2 1 SIZE = b0 + b1 CAR + b2 LDR R 2 2 CAR = b0 + b1 SIZE + b2 LDR R 2 3 LDR = b0 + b1 SIZE + b2 CAR R 2 4 0,407945 0,110839 0,103556 0,013395 Sumber: Hasil analisis data.