Uji Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas b
80 dimiliki oleh PT. Bank Rakyat Indonesia AGRO NIAGA, Tbk adalah
sebesar 58.144, sedangkan nilai terendah dimiliki oleh PT. Bank Jawa Barat, Tbk adalah sebesar 12.452. Perkembangan CAR pada perusahaan perbankan
menunjukkan perkembangan yang baik dimana rata-rata CAR dari 12 perbankan selama 5 tahun 2010-2014 berada di atas 8 sesuai dengan
syarat yang ditetapkan oleh Bank Indonesia.
4.3. Uji Asumsi Klasik 4.3.1. Uji Normalitas
Uji normalitas ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel terikat dan bebas memiliki distribusi normal. Karena metode regresi yang
baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal Ghozali,2005. Untuk mengetahui tingkat signifikan data apakah terdistribusi
normal atau tidak, maka dapat dilakukan analisis grafik atau dengan analisis statistic. Untuk analisis grafik, dapat dilihat melalui grafik normal probability plot
yang membandingkan distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Jika dari terdistribusi normal, maka
data akan tergambarkan dengan mengikuti garis diagonalnya Ghozali, 2005. Sedangkan uji normalitas dengan menggunakan analisis statistik, digunakan uji
non-parametrik, kolmogorov-smirnov dengan probability plot. Uji non parametrik merupakan pengujian yang tidak membutuhkan asumsi mengenai bentuk
distribusi sampling statistika dan atau bentuk distribusi populasinya. Dalam uji kolmogorov-smirnov
KS, suatu data dikatakan normal jika mempunyai asymptotic significant lebih dari 0,05. Gambar 4.1 dan 4.2 berikut ini
menggambarkan hasil uji normalitas yang dilakukan dalam penelitian ini.
Universitas Sumatera Utara
81
Gambar 4.1 Uji Normalitas Histogram
Sumber : Output SPSS, 20 data diolah
Gambar 4.2 Uji Normalitas Probability Plot
Sumber : Output SPSS, 20 data diolah Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting
data akan dibandingkan dengan dengan garis diagonal. Jika distribusi data adalah normal, maka garis yang menghubungkan data sesungguhnya akan mengikuti
Universitas Sumatera Utara
82 garis diagonalnya. Grafik Normal P-P Plot di atas menunjukkan bahwa data
mengikuti dan mendekati garis diagonal, secara kasat mata data dapat dikatakan normal. Selain menggunakan grafik, uji statistik juga dapat digunakan untuk
menguji normalitas data. Untuk itu, dalam penelitian ini juga dilakukan uji Kolmogorov-smirnov
yang hasil pengujiannya akan ditampilkan dalam Tabel 4.3 berikut :
Tabel 4.3 Hasil Uji Kolmogorov Simirnov
Sumber:Output SPSS, 20 data diolah Data berdistribusi normal apabila nilai signifikansinya berada di atas 0.05.
Berdasarkan Tabel 4.4, dapat dilihat bahwa nilai signifikansi LDR sebesar 0.716, nilai signifikansi QR sebesar 0.880, nilai signifikansi IPR sebesar 0.990, nilai
signifikansi LAR sebesar 0.329, nilai signifikansi LLR sebesar 0.651, nilai signifikansi CRR sebesar 0.755, dan nilai signifikansi CAR sebesar 0.264, Hal ini
menunjukkan bahwa masing-masing variabel yaitu LDR, QR, IPR, LAR, LLR, CRR dan CAR memiliki nilai signifikansi di atas 0.05. Sehingga dapat
disimpulkan bahwa ketujuh variabel memiliki data yang terdistribusi normal.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardi
zed Residual LDR
QR IPR
LAR LRR
CRR CAR
N 12
12 12
12 12
12 12
12 Normal Parameters