90
Berdasarkan pada tabel 4.4. dapat diketahui bahwa secara umum rata-rata investasi pada aktiva tetap bank umum sebesar
12,400,556
dengan rata-rata terendah sebesar
35,151
dan tertinggi sebesar
123,133,392
. Dalam periode tahunan, rata-rata investasi pada aktiva tetap bank umum menurun, pada tahun
2007
investasi aktiva tetap sebesar
6,624,921
dan pada tahun
2008
yaitu sebesar
4,423,792
, dan pada tahun
2009
kembali turun sebesar
1,351843.
Investasi pada aktiva tetap terendah terjadi pada Bank Umum Agroniaga selama 3 tahun, yaitu
pada tahun
2007
sebesar
12.866
, pada tahun
2008
sebesar
12.868
, dan pada tahun
2009
menurun kembali sebesar
9,417.
C. Analisis Data 1. Uji Asumsi Klasik
Sebelum dilakukan pengujian hipotesis, terlebih dahulu dilakukan pengujian untuk memenuhi persyaratan untuk memperoleh penaksiran yang
terbaik. Adapun uji yang dilakukan dalam penelitian ini adalah uji normalitas, multikolinearitas, autokorelasi, dan heteroskedesitas.
a. Uji Normalitas Berdasarkan grafik pada gambar 4.5 dibawah ini, terlihat bahwa titik-titik
menyebar disekitar garis diagonal, serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Maka dapat disimpulkan bahwa model regresi memenuhi asumsi
normalitas.
91
Gambar 4.1 Hasil Uji Normalitas
b. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah di dalam model
regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Multikolinearitas terjadi jika nilai VIF Varian inflation factor 10; dan jika tolerance 0,1.
Tabel 4.5 Hasil Uji Multikolinearitas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
Simpanan Masyarakat Pinjaman yg diberikan
Investasi Aktiva Tetap .236
.207 .548
4.238 4.840
1.823
Sumber data bank: diolah Dari hasil analisis program SPSS 17.0 pada tabel 4.5 di atas, pada bagian
koefisien untuk ketiga variabel independen terlihat bahwa nilai tolerance dari variabel Simpanan Masyarakat 0.236, Kredit yang diberikan sebesar 0.207, Aktiva
92
Tetap sebesar 0.548, Sedangkan VIF Simpanan Masyarakat sebesar 4.238, Kredit yang diberikan sebesar 4.840, Aktiva Tetap sebesar 1.823. Dari angka-angka
tersebut dapat disimpulkan bahwa model regresi dalam penelitian ini bebas dari masalah multikolinearitas.
c. Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan untuk mengkaji apakah suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada
periode t-1 sebelumnya. Salah satu cara untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi pada model regresi adalah dengan melakukan Uji Durbin Watson D
w
. Bila nilai D
w
terletak antara batas atas atau Upper Bound du dan 4-du, maka koefisien autokorelasi sama dengan nol yang berarti tidak ada gangguan
autokorelasi.
Tabel 4.6
Tingkat Autokorelasi Durbin Watson
DW Kesimpulan
Kurang dari 1,45 1,45 sampai 1,68
1,68 sampai 2,32 2,32 sampai 2,55
Lebih dari 2,55 Ada autokorelasi
Tanpa kesimpulan Tidak ada autokorelasi
Tanpa kesimpulan Ada autokorelasi
Adapun hasil pengujian Durbin Watson dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Ikhtisar Hasil Uji Autokorelasi pada Bank
Model Durbin Watson
1 2.220
Dari Tabel 4.6, dapat diketahui bahwa angka Durbin Watson Dw sebesar 2.220 yang apabila dilihat pada Tabel 4.6, maka berarti angka tersebut berada di
93
daerah tidak ada autokorelasi, sehingga dapat disimpulkan bahwa pada persamaan regresi tersebut tidak terdapat autokorelasi
d. Uji Heteroskedesitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Heteroskedastisitas adalah suatu keadaan dimana varians dari kesalahan pengganggu tidak konstan untuk semua variabel bebas. Model regresi yang baik adalah tidak
terjadi heteroskedastisitas, dapat juga dideteksi dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik dapat dilihat dari hasil analisis, dimana sumbu X adalah Y yang
telah diprediksi dan sumbu X adalah residual yang telah di standardized. Salah satu cara untuk menedekteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah melihat grafik
plot antara nilai prediksi variable terikat ZPRED dengan nilai residualnya SRESID. Dasar pengambilan keputusan tersebut adalah: Jika ada pola tertentu,
seperti titik-titik poin-poin yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang,
melebar, kemudian
menyempit maka
telah terjadi
heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Sedangkan dalam penelitian ini diperoleh atau didapatkan titik-titik yang menyebar di antara angka 0 pada sumbu Y sehingga tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk lebih
jelasnya dapat dilihat pada diagram scatterplot di bawah ini.
Gambar 4.2 Hasil Uji Heteroskedesitas
94
Berdasarkan gambar 4.2 di atas, dapat disimpulkan bahwa model regresi dalam penelitian ini tidak terjadi heteroskedesitas. Karena titik-titiknya menyebar
di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y.
D. Pengujian Statistik
