Hasil Uji Asumsi Klasik Hipotesis Pertama dan Kedua

IV.1.2. Hasil Uji Asumsi Klasik Hipotesis Pertama dan Kedua

IV.1.2.1. Hasil uji normalitas Uji normalitas data dilakukan untuk menganalisis apakah syarat persamaan regresi sudah dipenuhi atau belum. Output dari uji normalitas data adalah berupa gambar visual yang menunjukkan jauh-dekatnya titik-titik pada gambar tersebut dengan garis diagonal. Jika data berasal dari distribusi normal, maka nilai-nilai sebaran data yang tercermin dalam titik-titik pada output akan terletak di sekitar garis diagonal. Pada Gambar IV.9 dan Gambar IV.10, grafik normalitas data terlihat bahwa titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Dari kedua grafik tersebut dapat disimpulkan bahwa model regresi untuk hipotesis pertama dan hipotesis kedua memenuhi asumsi normalitas. p d f Machine A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, sim ply open the docum ent you want to convert, click “print”, select the “ Broadgun pdfMachine printer” and that’s it Get yours now Universitas Sumatera Utara 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Observed Cum Prob 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Ex pe ct ed Cu m P ro b Dependent Variable: LDR Bank Devisa Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Gambar IV.9. Normalitas Data Hipotesis Pertama 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Observed Cum Prob 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 E xp ec te d C u m P ro b Dependent Variable: LDR Bank Non Devisa Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Gambar IV.10. Normalitas Data Hipotesis Kedua p d f Machine A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, sim ply open the docum ent you want to convert, click “print”, select the “ Broadgun pdfMachine printer” and that’s it Get yours now Universitas Sumatera Utara Selain dengan analisis grafik, dapat dilakukan uji normalitas dengan melihat angka signifikan dari Kolmogorov-Smirnov test, yaitu dengan cara melakukan uji Kolmogorov-Smirnov pada data residual. Dari tabel hasil uji normalitas terlihat bahwa semua variabel berdistribusi normal, hal ini dapat dilihat dari signifikansi Kolmogorov-Smirnov test sebesar 0,189 yaitu lebih besar dari 0,05 untuk hipotesis pertama dan 0,799 lebih besar dari 0,05 untuk hipotesis kedua. Hasil uji normalitas terlihat pada Tabel IV.8 dan Tabel IV.9 berikut ini: Tabel IV.8. Hasil Uji Normalitas Hipotesis Pertama One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 90 Normal Parametersa,b Mean .0000000 Std. Deviation 17.41785801 Most Extreme Differences Absolute .114 Positive .114 Negative -.061 Kolmogorov-Smirnov Z 1.086 Asymp. Sig. 2-tailed .189 a Test distribution is Normal. b Calculated from data. Sumber: Hasil Penelitian, 2010 data diolah. p d f Machine A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, sim ply open the docum ent you want to convert, click “print”, select the “ Broadgun pdfMachine printer” and that’s it Get yours now Universitas Sumatera Utara Tabel IV.9. Hasil Uji Normalitas Hipotesis Kedua One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 78 Normal Parametersa,b Mean .0000000 Std. Deviation 9.90297160 Most Extreme Differences Absolute .073 Positive .073 Negative -.057 Kolmogorov-Smirnov Z .645 Asymp. Sig. 2-tailed .799 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber: Hasil Penelitian, 2010 data diolah. IV.1.2.2. Hasil uji multikolinieritas Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adaya korelasi antar variabel independen. Jika terjadi korelasi, maka terdapat masalah multikolinieritas. Pada model regresi yang baik tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Multikolinieritas terjadi apabila nilai tolerance 0,10 dan nilai variance inflation factor VIF 10. Berdasarkan Tabel IV.10 dan Tabel IV.11 terlihat nilai VIF untuk variabel tingkat suku bunga SBI dan kredit yang diberikan lebih kecil dari 10. Sedangkan nilai tolerance-nya lebih besar dari 0,10. Hal ini menunjukkan bahwa variabel bebas dalam penelitian ini untuk hipotesis pertama dan kedua tidak saling berkorelasi atau tidak ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas. Hasil pengujian terlihat pada Tabel IV.10 dan Tabel IV.11 sebagai berikut: p d f Machine A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, sim ply open the docum ent you want to convert, click “print”, select the “ Broadgun pdfMachine printer” and that’s it Get yours now Universitas Sumatera Utara Tabel IV.10. Uji Multikolinieritas Hipotesis Pertama Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant 173.075 18.380 Tingkat Suku Bunga SBI -3.929 .893 -.425 .999 1.001 Lnkredit .901 1.059 .082 .999 1.001 a Dependent Variable: LDR Bank Devisa Sumber: Hasil Penelitian, 2010 data diolah. Tabel IV.11. Uji Multikolinieritas Hipotesis Kedua Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant 121.565 11.644 Tingkat Suku Bunga SBI -2.269 .547 -.429 .998 1.002 Lnkredit .789 .807 .101 .998 1.002 a Dependent Variable: LDR Bank Non Devisa Sumber: Hasil Penelitian, 2010 data diolah. IV.1.2.3. Hasil uji heteroskedastisitas Deteksi ada atau tidaknya masalah heteroskedastisitas dalam suatu model regresi bisa dilakukan dengan melihat pola titik-titik pada grafik scatterplot dengan dasar pengambilan keputusan sebagai berikut: 1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik membentuk suatu pola yang teratur, maka telah terjadi heteroskedastisitas. 2. Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar tidak teratur maka tidak terjadi heteroskedastisitas. p d f Machine A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, sim ply open the docum ent you want to convert, click “print”, select the “ Broadgun pdfMachine printer” and that’s it Get yours now Universitas Sumatera Utara Hasil dari pelaksanaan uji heteroskedastisitas terlihat pada gambar berikut ini: -2 -1 1 Regression Standardized Predicted Value -2 -1 1 2 3 Re gr es si on S tu de nt iz ed Re si du al Dependent Variable: LDR Bank Devisa Scatterplot Gambar IV.11. Heteroskedastisitas Hipotesis Pertama -2 -1 1 2 Regression Standardized Predicted Value -3 -2 -1 1 2 3 Re gr es si on S tu de nt iz ed R es id ua l Dependent Variable: LDR Bank Non Devisa Scatterplot Gambar IV.12. Heteroskedastisitas Hipotesis Kedua p d f Machine A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, sim ply open the docum ent you want to convert, click “print”, select the “ Broadgun pdfMachine printer” and that’s it Get yours now Universitas Sumatera Utara Gambar IV.11 dan Gambar IV.12 menunjukkan bahwa titik-titik yang dihasilkan menyebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola atau trend garis tertentu. Gambar tersebut juga menunjukkan bahwa sebaran data ada di sekitar titik nol. Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa model regresi ini bebas dari masalah heteroskedastisitas, dengan perkataan lain: variabel-variabel yang akan diuji dalam hipotesis pertama dan hipotesis kedua ini bersifat homokedastis. IV.1.2.4. Hasil uji autokorelasi Tabel di bawah ini menunjukkan bahwa nilai DW-statistik yang didapatkan sebesar 1,576 untuk hipotesis pertama dan 1,738 untuk hipotesis kedua. Nilai sebesar 1,576 dan 1,738 berada dalam kisaran 1,55 sampai dengan 2,46, sehingga tidak terjadi autokorelasi dalam model regresi ini. Tabel IV.12. Hasil Uji Autokorelasi Hipotesis Pertama Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .433a .188 .169 17.61693 1.576 a Predictors: Constant, Lnkredit, Tingkat Suku Bunga SBI b Dependent Variable: LDR Bank Devisa Sumber: Hasil Penelitian, 2010 data diolah. Tabel IV.13. Hasil Uji Autokorelasi Hipotesis Kedua Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .445a .198 .177 10.03414 1.738 a Predictors: Constant, Lnkredit, Tingkat Suku Bunga SBI b Dependent Variable: LDR Bank Non Devisa Sumber: Hasil Penelitian, 2010 data diolah. Hasil uji asumsi klasik di atas menunjukkan bahwa data yang akan diolah dalam penelitian ini bebas dari masalah multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan p d f Machine A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, sim ply open the docum ent you want to convert, click “print”, select the “ Broadgun pdfMachine printer” and that’s it Get yours now Universitas Sumatera Utara autokorelasi. Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa data yang digunakan sebagai variabel independen memenuhi syarat untuk memprediksi variabel dependen. IV.2. Pembahasan IV.2.1. Pembahasan Hipotesis Pertama