Jenis Data Metode Pengumpulan Data Jadwal Penelitian

21 NISP Bank OCBC NISP Tbk √ √ √ − 22 PNBN Bank Panin Tbk √ √ √ √ 13 23 BNLI Bank Permata Tbk √ √ √ √ 14 24 BJBR Bank Pembangunan Daerah Jawa Barat dan Banten, Tbk √ √ − √ 25 BBRI Bank Rakyat Indonesia Persero √ √ √ √ 15 26 BSIM Bank Sinar Mas Tbk √ √ − √ 27 BSWD Bank Swadesi Tbk √ √ √ √ 16 28 BTPN Bank Tabungan Pensiunan Persero Tbk √ √ √ √ 17 29 BBTN Bank Tabungan Negara Persero Tbk √ √ − √ 30 BVIC Bank Victoria Internasional Tbk √ √ − √ 31 MCOR Bank Windu Kentjana Internasional Tbk √ − √ √ Sumber: Bursa Efek Indonesia, 2011

3.5 Jenis Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder adalah data yang diperoleh secara tidak langsung baikdari buku literature, arsip-arsip dan dokumen-dokumen yang dimilikioleh instansi bersangkutan atau media lain. Data diperoleh dari laporan keuangan tahunan perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI dari tahun 2009, 2010, 2011. Selain itu, data sekunder yang didapat juga berasal dari Indonesian Capital Market Directory ICMD.

3.6 Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi dokumentasi. Ini dilakukan dengan mengumpulkan, mencatat dan menghitung data-data yang berhubungan dengan penelitian. Universitas Sumatera Utara

3.7 Teknik Analisis

3.7.1 Uji Asumsi Klasik

3.7.1.1 Normalitas Data

Uji Normalitas bertujuan untuk menguji kenormalan distribusi dalam model regresi pada variabel pengganggu atau variabel residual Ghozali, 2007. Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan independen memiliki distribusi normal. Untuk menguji apakah data-data yang dikumpulkan berdistribusi normal atau tidak dapat dilakukan dengan metode sebagai berikut : a. Metode Grafik Metode grafik yang handal untuk menguji normalitas data adalah dengan melihat normal probability plot, sehingga hampir semua aplikasi komputer statistik menyediakan fasilitas ini. Normal probability plot adalah membandingkan distribusi kumulatif data yang sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari distribusi normal hypothetical distribution. Proses uji normalitas data di;akukan dengan memperhatikan penyebaran data titik pada Normal P-P Plot of Regression Standardized dari variabel terikat dimana : • Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Universitas Sumatera Utara • Jika data menyebar jauh dari garis diagonal atau mengikuti garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. b. Metode Statistik Uji statistik sederhana yang sering digunakan untuk menguji asumsi normalitas adalah dengan menggunakan uji normalitas dari Kolmogrov Smirnov. Penerapan pada uji Kolmogorov Smirnov adalah bahwa jika signifikansi di bawah 0,05 berarti data yang akan diuji mempunyai perbedaan yang signifikan dengan data normal baku, berarti data tersebut tidak normal.Lebih lanjut, jika signifikansi di atas 0,05 maka berarti tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara data yang akan diuji dengan data normal baku,

3.7.1.2 Uji Multikolinieritas

Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi terdapat korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terdapat korelasi di antara variabel independen, jika terjadi korelasi antar variabel independen maka di katakan terjadi problem multikolinieritas. Cara untuk mengetahui apakah terjadi multikolinieritas atau tidak yaitu dengan melihat Variance Inflation Factor VIF dan diantara variabel bebas. Jika nilai VIF 10 atau nilai tolerance0,10 maka terjadi multikolinearitas, sedangkan apabila nilai VIF 10 atau nilai tolerance 0,10, maka tidak terjadi multikolinearitas. Universitas Sumatera Utara

3.7.1.3 Uji Heteroskedastisitas

Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variancedari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan menggunakan grafik Scatterplot antara nilai prediksi variable dependen yaitu ZPREDdengan residualnya SRESID. Apabila nilai profitabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5 dan grafik Scatterplot, jika tidak ada pola yang jelas dan titik-titik menyebar diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak mengandung adanya heteroskedastisitas Ghozali, 2007.

3.7.1.4 Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan penggunaan pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan waktu berkaitan satu sama lainnya. Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan penggunaan pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan waktu berkaitan satu sama lainnya. Run Testdapat digunakan untuk menguji apakah residual terdapat korelasi yang Universitas Sumatera Utara tinggi. Jika antar residual tidak terdapat hubungan korelasi maka dikatakan bahwa residual adalah acak atau random. Run test digunakan untuk melihat apakah data residual terjadi secara acak atau sistematis. Tidak terjadi autokorelasi apabila probabilitas s ignifikan lebih besar dari α= 0,05

3.7.1.5 Uji Regresi Berganda

Regresi berganda dilakukan untuk mengetahui sejauh mana variabel bebas mempengaruhi variabel terikat. Pada regresi berganda terdapat satu variabel terikat dan lebih dari satu variabel bebas. Dalam penelitian ini yang menjadi variabel terikat adalah profitabilitas ROA, sedangkan yang menjadi variabel bebas HCE, SCE, dan CEE. Model hubungan return on asset ROA dengan variabel-variabel tersebut dapat disusun dalam fungsi atau persamaan sebagai berikut ROA = a + b1HCE + b2 SCE + b3 CEE + e Dimana : a = Konstanta b1, b2, b3 = koefisien regresi dari HCE, SCE, CEE e = eror term

3.7.2 Pengujian Hipotesis

Dalam uji asumsi klasik dapat dilakukan analisis hasil regresi atau uji hipotesis. Uji hipotesis yang digunakan meliputi ; uji parsial t-test, uji pengaruh simultan F-test, uji koefisien determinasi R 2 . Universitas Sumatera Utara

3.7.2.1 Uji Hipotesis secara Parsial Uji t

Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Cara untuk mengetahuinya yaitu dengan membandingkan nilai t hitung dengan nilai t tabel. Apabila nilai t hitung lebih besar dibandingkan dengan nilai t tabel maka berarti t hitung tersebut signifikan artinya hipotesis alternatif diterima yaitu variabel independen secara individual mempengaruhi variabel dependen. Selain itu, bisa juga dilakukan dengan melihat apakah p-value dari masing-masing variabel. Hipotesis diterima apabila p-value5 Ghozali, 2007.

3.7.2.2 Uji Koefisien Regresi Simultan Uji F

Menurut Ghozali 2007, “Pada dasarnya menunjukkan arah apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen”.Cara untuk mengetahuinya yaitu dengan membandingkan nilai F hitung dengan nilai F tabel. Apabila nilai F hitung lebih besar dari nilai F tabel, maka hipotesis alternatif diterima artinya semua variabel independen secara bersama-sama dan signifikan mempengaruhi variabel dependen. Selain itu juga dapat dilihat berdasarkan probabilitas. Jika probabilitas signifikansi lebih kecil dari α= 0,05maka variabel independen berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen. Universitas Sumatera Utara

3.7.2.3 Koefisien Determinasi R

Koefisien determinasi R 2 2 mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen atau dangan kata lain untuk menguji goodness-fit dari model regresi. Nilai R 2 Nilai R Square dikatakan baik jika diatas 0,5. Pada umumnya sampel dengan data deret waktu time series memiliki R Square maupun Adjusted R Square cukup tinggi diatas 0,5, sedangkan sampel dengan data item tertentu yang disebut data silang Crossection pada umumnya memiliki R Square maupun Adjusted R Square agak rendah dibawah 0,5, namun tidak menutup kemungkinan data jenis Crossection memiliki R Square maupun Adjusted R Square yang cukup tinggi. koefisien determinasi adalah antara 0 dan 1. Universitas Sumatera Utara

3.8 Jadwal Penelitian

Jadwal penelitian yang direncanakan sebagai berikut: Tahapan Penelitian Maret April - Juni Juli Agustus Septembrs Oktober 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 Pengajuan Judul Pengajuan Proposal Bimbingan Perbaikan Proposal Pengumpulan Data Pengolahan Data Bimbingan Perbaikan Skripsi Ujian Komprehensif Universitas Sumatera Utara

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Deskripsi Objek Penelitian

Dari seluruh perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI tidak semua dijadikan sampel penelitian. Karena dalam penelitian ini yang dijadikan sampel adalah perusahaan perbankan yang menerbitkan laporan keuangan selama tiga tahun berturut-turut dari tahun 2009, 2010, dan 2011. Teknik pengolahan yang digunakan adalah proporsiv sampling sehingga dari 31 perusahaan yang terdaftar hanya 17 perusahaan yang memenuhi semua syarat penelitian untuk dijadikan sampel. Tabel 4.1 PENENTUAN JUMLAH SAMPEL Jumlah seluruh perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI pada tahun 2009, 2010, 2011 Yang tidak menerbitkan laporan keuangan selama empat tahun dari tahun 2009, 2010, dan 2011 31 14 Jumlah sampel penelitian yang digunakan 17 Sumber : Pojok Bursa Efek Indonesia BEI, 2012 Seperti yang dinyatakan sebelumnya, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh modal intelektual yang diukur dengan HCE, SCE, CEE terhadap kinerja perusahaan yang diukur dengan ROA. Universitas Sumatera Utara