18. PT. Bank Swadesi Tbk.
19. PT. Bank Syariah Mandiri Tbk.
20. PT. Bank Victoria Internasional Tbk
21. PT. Bank Permata Tbk.
3.3. Tehnik Pengumpulan Data
Memuat penjelasan tentang bagaimana data dikumpulkan sebelum diolah dan dianalisis yang kemudian akan digunakan dalam penelitian ini.
3.3.1. Jenis Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu laporan keuangan yang dipublikasikan dari tahun 2006-2008.
3.3.2. Sumber Data
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini berupa laporan keuangan yang dipublikasikan dari tahun 2006-2008.
3.3.3. Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang dilakukan dengan tehnik dokumenter. Selanjutnya dilakukan penyeleksian dan pengolahan data sesuai dengan kebutuhan penelitian.
3.4. Uji Asumsi Klasik
Persamaan regresi tersebut harus bersifat BLUE Best Linear Unbiased Estimator
artinya pengambilan keputusan uji t tidak boleh bias. Untuk mengetahui keputusan yang BLUE maka harus dipengaruhi diantaranya tiga asumsi dasar yang tidak
boleh dilanggar oleh regresi linear berganda, yaitu :
1. Tidak boleh ada Multikolinearitas
2. Tidak boleh ada Heterokedastisitas
3. Tidak boleh ada Autokorelasi
Apabila ada salah satu dari ketiga asumsi dasar tersebut dilanggar, maka persamaan regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE sehingga pengambilan keputusan melalui
uji t menjadi bias.
a. Uji Autokorelasi
Data time-series dalam poling-data regresi mengandung resiko terjadinya gejala autokorelasi karena diambil berdasarkan kronologis urutan waktu yang memungkinkan
terjadinya interkorelasi di antara observasi yang berurutan. Gejala autokorelasi menyebabkan hasil regresi tidak efisien karena varians atau
standard error of estimate tidak minimum dan menjadikan tes signifikan tidak akurat; namun hasil regresi tetap tidak bias.
Gambar 3.1. uji Durbin-Watson akan menghasilkan nilai statistic Durbin-Watson dW. Nilai statistic Durbin-Watson tersebut kemudian akan dibandingkan dengan nilai
kritis yang didapat dari table nilai kritis Durbin-Watson. Terdapat dua nilai kritis pada table Durbin-Watson, yaitu dL dan dU. Nilai dW yang diharapkan adalah berada diantara
dU dan 4-dU.
Gambar 3.1. Kurva Durbin-Watson
Tidak ada autokorelasi positif dan tidak ada
autokoreksi negatif Daerah
keragu- raguan
Daerah keragu-
raguan
Ada auto k o
rel a
si pos itif
Ada auto k o
rel a
si ne gatif
0 dL dU
4 - dU 4 - dL 4
Sumber: Gujarati, 1995:201
b. Multikolinearitas
Multikolinearitas berarti adanya hubungan linear yang sempurna atau pasti di antara beberapa atau semua variable yang menjelaskan dala, model regresi.
Hubungan antara variabel bebas yang dikatakan memiliki nilai multikolinearitas jika memiliki VIF tidak sekitar angka satu dan angka toleransi tidak mendekati angka satu
serta memiliki nilai koefisien korelasi di atas 0,5. pada model regresi linear yang baik tidak boleh terdapat multikolinearitas. Syarat suatu model yang regresi linear tidak
terdapat multikolinearitas adalah VIF di sekitar angka satu dan angka toleransi mendekati angka satu serta koefisien korelasi antara variable bebas di bawah nilai 0,5 Gujarati,
1995 : 157 . VIF Variance Inflation Factor menyatakan tingkat “ pembengkakan” varians.
Apabila VIF lebih besar dari 10 hal ini berarti terdapat multikolinearitas pada persamaan regresi linear.
c. Uji Heteroskedastisitas
Kategori