Analisis Pengaruh Rasio Keuangan Terhadap Perubahan Laba dengan Net Interest Margin Sebagai Variabel Moderating pada Bank Umum di Indonesia yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Chapter III VI

BAB III
KERANGKA KONSEP DAN HIPOTESIS
3.1 Kerangka Konseptual
Kerangka konseptual menunjukkan hubungan antara variabel independen dengan
variabel dependen. Berdasarkan latar belakang masalah dan tujuan penelitian yang telah
dikemukakan pada bagian sebelumnya, maka dapat dibuat kerangka konseptual yang
sebelumnya telah dilakukan uji faktor. Hasil uji faktor menunjukkan variabel yang lolos dan
selanjutnya menjadi variabel dalam penelitian ini adalah variabel NPM, NPL, BOPO, CRR,
ROA, ROE dan GPM. Maka kerangka konseptual dan rangkaian hipotesis dapat digambarkan
dan dijelaskan pada Gambar 3.1 sebagai berikut :
Variabel Independen
Net Profit Margin/NPM (X1)

Variabel Moderating

Variabel Dependen

Net Interest Margin/NIM (Z)

Non Performing Loan (X2)
Biaya Operasional terhadap

Pendapatan Operasional /
BOPO (X3)

Perubahan Laba
(Y)

Credit Risk Ratio/CRR (X4)
Return On Asset/ROA (X5)
Return On Equity/ROE (X6)
Gross Profit Margin/GPM (X7)

Gambar 3.1
Kerangka Konseptual
Hubungan antara variabel independen terhadap variabel dependen dan variable
moderating dapat diuraikan sebagai berikut:

25

Universitas Sumatera Utara

3.1.1 Hubungan Net Profit Margin/NPM terhadap Perubahan laba
Net Profit Margin (NPM) merupakan rasio yang menunjukkan seberapa besar
persentase laba bersih yang diperoleh dari setiap penjualan. Rasio ini menginterpretasikan
tingkat efisiensi perusahaan, yakni sejauh mana kemampuan perusahaan menekan biayabiaya operasionalnya pada periode tertentu. Semakin besar rasio ini semakin baik karena
kemampuan perusahaan dalam mendapatkan laba melalui penjualan cukup tinggi serta
kemampuan perusahaan dalam menekan biaya-biayanya cukup baik.
NPM dapat menunjukkan kemampuan perusahaan dalam menghasilkan pendapatan
perusahaan yang akan datang dalam memprediksi pertumbuhan laba. Menurut Slamet (2003)
menyatakan bahwa ukuran NPM yang tinggi menandakan adanya kemampuan perusahaan
yang tinggi dalam menghasilkan laba bersih pada penjualan terterntu. Bukti empiris pada
hubungan NPM dengan perubahan laba yang ditunjukkan oleh Meity, (2005), Hapsari (2007)
menganalisis bahwa NPM berpengaruh positif signifikan terhadap perubahan laba. Demikian
juga hasil yang sama oleh Asyik dan Soelistyo (2000) dan Suwarno (2004) yang dalam
penelitiannya menunjukkan bahwa NPM juga berpengaruh positif signifikan terhadap
perubahan laba. Sedangkan oleh Syamsudin (2009) menunjukkan bahwa NPM berpengaruh
negatif namun tidak signifikan terhadap perubahan laba. Penelitian lain oleh Usman (2003)
dan Juliana (2003) bahwa tidak ada pengaruh NPM terhadap perubahan laba. Walaupun bukti
empiris memunjukkan hasil yang bertentangan, namun secara teoritis NPM mempengaruhi
perubahan laba.
3.1.2 Hubungan Non Performing Loan /NPL terhadap Perubahan laba

Non Performing Loan (NPL) merupakan rasio yang dipergunakan untuk mengukur
kemampuan bank dalam menyanggah resiko kegagalan kredit oleh debitur. Semakin kecil
NPL semakin kecil pula resiko yang ditanggung pihak bank. Demikian sebaliknya, semakin
besar NPL maka semakin besar resiko kegagalan kredit yang disalurkan, yang berpotensi

26

Universitas Sumatera Utara

menurunkan pendapatan bunga serta menurunkan laba. Oleh karena itu, semakin besar NPL
suatu bank, mengakibatkan semakin rendah perubahan laba, sehingga NPL berpengaruh
negatif terhadap perubahan laba.
Penelitian yang ditunjukan oleh Bahtiar Usman (2003) menunjukan bahwa NPL
berpengaruh negatif terhadap perubahan laba, semakin tinggi NPL maka semakin besar
resiko kredit yang disalurkan oleh bank sehingga mengakibatkan semakin rendahnya
pendapatan yang akan mengakibatkan turunnya laba.

3.1.3 Hubungan Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional/BOPO terhadap
Perubahan laba
Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) merupakan rasio antara

biaya operasi terhadap pendapatan operasi. Biaya operasi merupakan biaya yang dikeluarkan
oleh bank dalam rangka menjalankan aktivitasnya, sedangkan pendapatan operasi adalah
segala bentuk pendapatan yang diperoleh dari aktivitas bank. Semakin kecil BOPO
menunjukan semakin efisien bank dalam menjalankan aktifitas usahanya.
Rasio BOPO menunjukan efisiensi dalam menjalankan usaha pokoknya terutama
kredit berdasarkan jumlah dana yang berhasil dikumpulkan. Dalam pengumpulan dana
terutama dalam masyarakat diperlukan biaya selain biaya bunga. Bahtiar Usman (2003)
mengemukakan dimana BOPO menunjukan pengaruh yang negatif, semakin kecil BOPO
menunjukan semakin efisien bank dalam mengelola kegiatannya sehingga laba akan
meningkat.

3.1.4 Hubungan Credit Risk Ratio/CRR terhadap Perubahan laba
Credit Risk Ratio (CRR) digunakan untuk mengukur kemampuan bank dalam
menyanggah risiko kegagalan pengembalian kredit oleh debitur yang semakin besar semakin
bagus. Rasio ini juga menggambarkan kemampuan bank dalam memenuhi likuiditasnya

27

Universitas Sumatera Utara

dengan jalan memenuhi permintaan kredit lainnya. Semakin tinggi rasio ini akan
menunjukkan bahwa banyak kredit macet, dan bank akan mengalami kesulitan finansial,
sehingga resiko kreditnya menjadi lebih besar yang mengakibatkan terjadi penurunanan
dalam perubahan laba.

3.1.5 Hubungan Return On Asset/ROA terhadap Perubahan laba
Return On Asset (ROA) merupakan kemampuan dari modal yang diinvestasikan ke
dalam seluruh aktiva perusahaan untuk menghasilkan keuntungan. ROA menggunakan laba
sebagai salah satu cara untuk menilai efektivitas dalam penggunaan aktiva perusahaan dalam
menghasilkan laba. Semakin tinggi laba yang dihasilkan, maka semakin tinggi pula ROA, hal
itu berarti bahwa perusahaan semakin efektif dalam penggunaan aktiva untuk menghasilkan
keuntungan. Bank dengan total asset relatif besar akan mempunyai kinerja yang lebih baik
karena mempunyai total revenue yang relatif besar sebagai akibat penjualan produk yang
meningkat. Dengan meningkatnya total revenue tersebut maka akan meningkatkan laba
perusahaan sehingga kinerja keuangan akan lebih baik.
ROA merupakan alat ukur yang digunakan untuk melihat keefektifan perbankan
dalam menghasilkan keuntungan dengan memanfaatkan aktiva yang dimiliki. ROA
merupakan rasio antara laba setelah pajak (earning after tax) terhadap total aset yang dimiliki
oleh bank. Semakin tinggi ROA suatu bank maka semakin bagus pula kinerja keuangan bank
tersebut. ROA yang tinggi menunjukan bahwa bank tersebut memiliki kemampuan yang

besar dalam meningkatkan laba operasi dan prospek masa depan. Semakin besar ROA bank
akan semakin besar pula perubahan laba bank, sehingga ROA berpengaruh positif terhadap
perubahan laba bank. Pengaruh ROA terhadap perubahan laba dikemukakan oleh Suhardito,
et al (1999) dimana dalam penelitianya menunjukkan ROA berpengaruh positif terhadap
perubahan laba.

28

Universitas Sumatera Utara

3.1.6 Hubungan Return On Equity/ROE terhadap Perubahan laba
Return On Equity (ROE) termasuk dalam rasio keuangan yang berhubungan dengan
profitabilitas. ROE digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam menghasilkan
laba berdasarkan dari modal sendiri. Menurut Brigham dan Houstom (2006) menyatakan
bahwa ROE merupakan rasio laba bersih terhadap ekuitas saham biasa, untuk mengukur
tingkat pengembalian atas investasi dari pemegang saham biasa. Apabila semakin tinggi rasio
ini, maka akan semakin besar tingkat pengembalian dana yang diberikan kepada pemegang
saham.
Kenaikan Return on Equity biasanya diikuti oleh kenaikan harga saham perusahaan
tersebut. Semakin tinggi ROE berarti semakin baik kinerja perusahaan dalam mengelola

modalnya untuk menghasilkan keutungan bagi pemegang saham. Menurut Mardiyanto (2009:
196) ROE adalah rasio yang digunakan untuk mengukur keberhasilan perusahaan dalam
menghasilkan laba bagi para pemegang saham. ROE dianggap sebagai representasi dari
kekayaan pemegang saham atau nilai perusahaan.
Return On Equity (ROE) adalah perbandingan antara laba bersih dengan modal
(modal inti) perusahaan. Rasio ini menunjukkan tingkat persentase yang dapat dihasilkan.
ROE sangat penting bagi para pemegang saham dan calon investor, karena ROE yang tinggi
berarti para pemegang saham akan memperoleh dividen yang tinggi pula dan kenaikan ROE
akan menyebabkan kenaikan saham. Rasio laba bersih setelah pajak terhadap modal sendiri
digunakan untuk mengukur tingkat hasil pengembalian dari investasi para pemegang saham”.
Fred dan Brigham (2001: 101) berpendapat bahwa ”Return On Equity (ROE) is the ratio of
net income to common equity: measures the ratio of return on common stockholders
investment”.
Bukti empiris pada hubungan antara ROE dengan perubahan laba ditunjukkan oleh
hasil penelitian Wifkiya (2008) dan Hanum (2010) menunjukkan bahwa ROE berpengaruh

29

Universitas Sumatera Utara

positif terhadap perubahan laba. Sedangkan penelitian oleh Herawati (2004) bahwa ROE
signifikan dan bertanda negatif. Penelitian oleh Sitorus (2005) menemukan bahwa ROE tidak
berpengaruh terhadap perubahan laba. Walaupun bukti empiris memunjukkan hasil yang
bertentangan, namun secara teoritis ROE mempengaruhi perubahan laba.
3.1.7 Hubungan Gross Profit Margin/GPM terhadap Perubahan laba
Gross Profit Margin (GPM) merupakan rasio antara laba kotor (yaitu penjualan bersih
dikurangi dengan harga pokok penjualan) terhadap penjualan bersih. GPM yang meningkat
menunjukkan semakin besar tingkat kembalian keuntungan kotor yang diperoleh perusahaan
terhadap penjualan bersihnya. Ini berarti semakin efisien biaya yang dikeluarkan perusahaan
untuk menunjang kegiatan penjualan sehingga pendapatan yang diperoleh menjadi
meningkat.
Hasil penelitian Juliana dan Sulardi (2003) menunjukkan bahwa GPM berpengaruh
positif signifikan terhadap pertumbuhan laba satu tahun ke depan. Sedangkan hasil penelitian
Meythi (2005) dan Usman (2003) menunjukkan bahwa GPM tidak berpengaruh signifikan
terhadap pertumbuhan laba satu tahun ke depan.

3.1.8 Hubungan Net Interest Margin (NIM) terhadap Perubahan laba
Net Interest Margin (NIM) merupakan rasio yang menunjukkan kemampuan
manajemen bank dalam mengelola aktiva produktifnya untuk menghasilkan pendapatan
bunga bersih. NIM diperoleh dari rasio antara pendapatan bunga bank terhadap jumlah kredit

yang diberikan (outstanding credit). Pendapatan diperoleh dari bunga yang diterima dari
pinjaman yang diberikan dikurangi dengan biaya bunga dari sumber dana yang dikumpulkan.
NIM suatu bank sehat bila memiliki NIM diatas 2 %.
Untuk mengukur efisiensi atau tidaknya perbankan tersebut, atau melalui NIM,
pendapatan bunga yang menjadi salah satu komponen penghasilan bank berhasil secara
optimal atau tidak. Rasio NIM mempunyai pengaruh yang positif terhadap perubahan laba.
30

Universitas Sumatera Utara

Semakin tinggi NIM suatu bank, maka berarti semakin baik kinerja bank dari sudut
pendapatan bunganya, yang akan mempengaruhi perubahan laba yang diperoleh.
3.2 Hipotesis
Hipotesis merupakan jawaban sementara dari suatu penelitian yang akan dilakukan, yang
selanjutnya akan diuji kebenarannya melalui serangkaian penelitian yang akan dilakukan
pada objek penelitian. Adapun hipotesis dalam penelitian ini adalah :
1.

Net Profit Margin, Non Performing Loan, Rasio Biaya Operasional/Pendapatan
Operasional, Credit Risk Ratio, Return On Asset, Return On Equity, dan Gross Profit

Margin secara simultan dan parsial berpengaruh terhadap perubahan laba pada bank
umum yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

2.

Net Profit Margin, Non Performing Loan, Rasio Biaya Operasional/Pendapatan
Operasional, Credit Risk Ratio, Return On Asset, Return On Equity, dan Gross Profit
Margin secara simultan dan parsial berpengaruh terhadap perubahan laba dengan Net
Interest Margin sebagai variabel moderating pada bank umum yang terdaftar di Bursa
Efek Indonesia.

31

Universitas Sumatera Utara

BAB IV
METODE PENELITIAN

4.1. Jenis Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian kausal yang bertujuan untuk menganalisis

pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat yaitu Net Profit Margin, Non Performing
Loan, Rasio Biaya Operasional/Pendapatan Operasional, Credit Risk Ratio, Return On Asset,
Return On Equity, dan Gross Profit Margin secara simultan dan parsial terhadap perubahan
laba dengan Net Interest Margin sebagai variabel moderating pada bank umum yang terdaftar
di Bursa Efek Indonesia. Dalam hal ini peneliti dapat mengetahui berapa besar kontribusi
variabel independen dalam mempengaruhi variabel dependennya.
4.2. Lokasi dan Waktu Penelitian
Lokasi penelitian adalah di Bursa Efek Indonesia dengan tahun pengamatan mulai
dari tahun 2010 sampai 2014. Ruang lingkup penelitian ini adalah laporan keuangan yang
memenuhi kriteria variabel penelitian dan tetap dipublikasikan selama tahun pengamatan.
Waktu yang direncanakan untuk melakukan penelitian adalah bulan Desember 2015 sampai
dengan bulan Mei 2016.
4.3. Populasi dan Sampel
4.3.1. Populasi Penelitian
Sugiyono, (2004:72) mengungkapkan “populasi adalah wilayah generalisasi yang
terdiri atas objek atau subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang
diterapkan oleh peneliti untuk dipelajari, kemudian ditarik kesimpulannya”. Populasi yang
digunakan dalam penelitian ini adalah bank umum yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
pada periode 2010- 2014 yaitu sebanyak 42 bank.
4.3.2. Sampel

32

Universitas Sumatera Utara

Sampel adalah bagian dari populasi yang akan digunakan dalam penelitian. Teknik
pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan purposive sampling, yaitu teknik
penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu. Berdasarkan kriteria pemilihan sampel dari
Tahun 2010 sampai dengan 2014 diperoleh total sampel sebanyak 26 perusahaan perbankan
yang tercatat di Bursa Efek Indonesia. Sampel untuk perusahaan yang mengalami laba bersih
dipilih berdasarkan kriteria-kriteria berikut dan dikategorikan dalam kelompok, yaitu :
1. Perusahaan yang menghasilkan laba bersih secara terus menerus dari tahun 2010 hingga
tahun 2014
2. Laporan keuangan yang disajikan secara terus menerus terpublikasi dari tahun 20102014 pada perusahaan perbankan yang tercatat di BEI.
Jumlah daftar populasi dan sampel penelitian yang memenuhi kriteria dapat dilihat
pada Tabel 4.1 berikut ini:

No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

Tabel 4.1 Daftar Populasi dan Sampel Perusahaan Perbankan
Kriteria
Penentuan
Kode
Perusahaan Perbankan
Sampel
1
2
AGRO Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga
√
√
AGRS Bank Agris
√
ARTO Bank Artos Indonesia
BABP Bank MNC Internasional
√
√
BACA Bank Capital Indonesia
√
√
BBCA Bank Central Asia
√
√
BBHI Bank Harda Internasional
√
BBKP Bank Bukopin
√
√
BBMD Bank Mestika Dharma
√
√
BBNI Bank Negara Indonesia
√
√
BBNP Bank Nusantara Parahyangan
√
√
BBRI Bank Rakyat Indonesia
√
√
BBTN Bank Tabungan Negara
√
√
BBYB Bank Yudha Bhakti
√
-

Sampel
S1
S2
S3
S4
S5
S6
S7
S8
S9
S10
-

33

Universitas Sumatera Utara

15
BCIC Bank J Trust Indonesia
16 BDMN Bank Danamon
17
BEKS Bank Pundi Indonesia
18
BINA Bank Ina Perdana
19
BJBR Bank Jabar Banten
20
BJTM Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur
21 BKSW Bank QNB Indonesia
22 BMAS Bank Maspion
23
BMRI Bank Mandiri
24 BNBA Bank Bumi Arta
25 BNGA Bank CIMB Niaga
26
BNII Bank Maybank Indonesia
27
BNLI Bank Permata
28
BSIM Bank Sinar Mas
29 BSWD Bank Of India Indonesia
30
BTPN Bank Tabungan Pensiunan Nasional
31
BVIC Bank Victoria Internasional
32 DNAR Bank Dinar Indonesia
33
INPC Bank Artha Graha Internasional
34 MAYA Bank Mayapada Internasional
35 MCOR Bank Windu Kentjana Internasional
36 MEGA Bank Mega
37 NAGA Bank Mitraniaga
38
NISP Bank NISP
39 NOBU Bank Nationalnobu
40 PNBN Bank Pan Indonesia
41
PNBS Bank Pan Indonesia Syariah
42 SDRA Bank Woori Saudara Indonesia
Sumber : www.idx.co.id. (Data diolah, 2016)

√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√

√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
-

S1
S12
S13
S15
S16
S17
S18
S19
S20
S21
S22
S22
S23
S24
S25
S26
-

4.4.Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan terutama dengan cara studi dokumenter
Laporan Keuangan Bank Umum di Indonesia sejak tahun 2010 sampai dengan tahun 2014
yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
4.5. Defenisi Operasional dan Pengukuran Variabel
Pada penelitian ini akan dilakukan pengujian terhadap variabel sebagai berikut:
1. Variabel Dependen
34

Universitas Sumatera Utara

Variabel dependen adalah variabel yang dijelaskan atau yang dipengaruhi oleh
variabel independen (Husein, 2003). Variabel dependen (Y) yang digunakan dalam penelitian
yaitu perubahan laba.
2. Variabel Moderating
Variabel moderating digunakan untuk memperkuat atau memperlemah hubungan
antara variabel independen terhadap variabel dependen, yang menjadi variabel moderating
dalam penelitian ini adalah Net Interest Margin (NIM) (Z).
3.

Variabel Independen
Variabel independen adalah variabel yang menjelaskan atau mempengaruhi variabel

yang lain (Husein, 2003). Variabel independen (X) yang digunakan dalam penelitian ini
adalah Net Profit Margin, Non Performing Loan, Biaya Operasional terhadap Pendapatan
Operasional, Credit Risk Ratio, Return On Asse, Return On Equity, dan Gross Profit Margin.
Secara garis besar definisi operasional digambarkan pada Tabel 4.2 berikut ini :
Tabel 4.2
Definisi Operasional Variabel
No

Variabel

1.

NPM
(X1)

2

NPL
(X2)

3

BOPO
(X3)

Definisi

Parameter

Rasio antara penjualan dan
laba bersih

Skala
penguku
r

Laba Bersih
Rasio
Penjualan

merupakan perbandingan
total pinjaman yang
diberikan bermasalah
dengan total pinjaman
diberikan pada Dana Pihak
Ketiga (DPK) (tidak
termasuk pada bank
Rasio antara biaya
operasional terhadap
pendapatan operasional

Kredit bermasalah
Total kredit

Biaya operasional

Rasio

Rasio

Pendapatan operasional

35

Universitas Sumatera Utara

4

5

6

7

8

CRR
(X4)

Rasio antara hutang tak
tertagih dan pinjaman

ROA
(X5)

Ukuran kinerja keuangan
dalam menghasilkan
keuntungan dengan
memanfaatkan aktiva yang
dimilikinya.

ROE
(X6)

Ukuran kinerja keuangan dalam
mengukur tingkat kembalian
perusahaan dan efektifitas
perusahaan di dalam
menghasilkan keuntungan
dengan memanfaatkan ekuitas
(yang dimiliki oleh perusahaan)

GPM
(X7)

NIM
(Z)

Bad Debt
Rasio
Total Loan
Laba bersih setelah
pajak
Rasio
Total Aktiva

Laba bersih

Rasio

Ekuitas Perusahaan

Laba Kotor

Rasio antara penjualan dan
laba kotor

Rasio
Penjualan

Rasio antara pendapatan
bunga bersih terhadap rata- Pendapatan bunga
rata aktiva produktif
bersih

Rasio

Rata-rata aktiva
produktif

9.

Rasio antara laba sebelum
pajak sekarang dengan
Yn-Yn-1
Perubaha
laba sebelum pajak tahun ΔYn =
n Laba
sebelumnya dibagi dg laba x100%
(Y)
sebelum
pajak
tahun
Yn-1
sebelumnya

Rasio

4.6 Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi linear
berganda dengan menggunakan bantuan software SPSS (Statistik Product and Service
Solution). Metode dan teknik analisis dilakukan dengan tahapan sebagai berikut :
4.6.1 Uji Faktor
Uji

faktor

unidimensionalitas

dimaksud
atau

untuk

apakah

menguji

apakah

indikator-indikator

suatu
yang

konstruk

mempunyai

digunakan

dapat

mengkonfirmasikan sebuah konstruk atau variabel. Jika masing-masing indikator merupakan
36

Universitas Sumatera Utara

indikator pengukur konstruk maka akan memiliki nilai loading faktor yang tinggi. (Ghozali,
2005). Uji faktor dilakukan dengan melihat berapa jumlah dari component matrix yang
terbentuk. Jika component matrix yang terbentuk lebih dari satu komponen, maka ada
indikator yang memiliki component matrix terkecil harus dikeluarkan dari model dan
dilakukan pengujian ulang sampai component matrix yang terbentuk adalah satu komponen.
Selanjutnya, untuk melihat korelasi antarvariabel independen dapat diperhatikan tabel
Anti-Image Matrices. Nilai yang diperhatikan adalah MSA (Measure of Sampling
Adequacy). Nilai MSA berkisar antara 0 hingga 1, dengan ketentuan sebagai berikut:
1.

MSA = 1, variabel dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel yang lain.

2.

MSA > 0,5, variabel masih bisa diprediksi dan bisa dianalisis lebih lanjut.

3.

MSA < 0,5, variabel tidak bisa diprediksi dan tidak bisa dianalisis lebih lanjut, atau
dikeluarkan dari variabel lainnya.

4.6.2 Uji Statistik Deskriptif
Deskriptif merupakan proses pengumpulan dan peringkasan data, serta upaya untuk
menggambarkan berbagai karakteristik yang penting pada data yang telah diorganisasikan
sedemikian rupa (Santoso, 2003). Uji statistik deskriptif digunakan untuk memberikan
gambaran profil dari data yang digunakan dalam penelitian ini. Output uji statistik deskriptif,
sekurang-kurangnya, berisi informasi mengenai nilai minimum, nilai maksimum, nilai ratarata dan nilai standar deviasi dari sekumpulan data.
4.6.3 Pengujian Asumsi Klasik
Uji Asumsi Klasik harus dilakukan karena dalam analisis regresi linier berganda perlu
menghindari penyimpangan asumsi klasik, supaya tidak timbul masalah dalam penggunaan
analisis regresi berganda. Uji asumsi klasik dilakukan untuk menguji model dari sebuah
hipotesis. Pengujian asumsi klasik meliputi pengujian: (a) Normalitas, (b) Multikolinieritas,
(c) Heteroskedastisitas dan (d) Autokorelasi dengan penjelasan sebagai berikut:

37

Universitas Sumatera Utara

a. Uji Normalitas
Uji ini dilakukan untuk menunjukkan simetris tidaknya distribusi data. Cara untuk
melihat normalitas residual adalah melalui grafik Normal P-Plot dan analisis statistik
sebagai berikut:
1. Analisis grafik, yaitu dengan melihat grafik normal P-Plot yang membandingkan
distribusi kumulatif dari distribusi normal. Dasar pengambilan keputusannya adalah:
a) Jika data menyebar disekitar garis normal dan mengikuti arah garis diagonal atau
grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi
memenuhi asumsi normalitas.
b) Jika data menyebar jauh dari diagonal dan garis miring atau tidak mengikuti arah
garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal,
maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
2. Analisis statistik, yakni dengan melihat uji statistik Non-Parametrik KolmogrovSmirnov (K-S). Apabila hasil atau nilai Kolmogrov-Smirnov

(K-S) dan nilai

Asymp.sig (2-tailed) atau probabilitasnya di atas 0,05, maka data telah memenuhi
asumsi normalitas.
b. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk mengetahui apakah ada korelasi diantara variabel
bebas

(independent

variabel).

Jika

terjadi

korelasi

maka

terdapat

masalah

multikolinieritas. Pada model regresi yang baik tidak terjadi korelasi di antara variabel
bebasnya. Gejala ini dapat di deteksi dengan nilai Tolerance dan nilai Variance Inflation
Factor (VIF). Nilai Tolerance rendah sama dengan nilai VIF tinggi (VIF = 1/Tolerance).
Nilai Cutoff atau batas yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas
adalah nilai Tolerance ≤ 0,10 atau sama dengan nilai VIF ≥ 10 (Ghozali, 2008).
c.

Uji Heteroskedastisitas

38

Universitas Sumatera Utara

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah variabel model
regresi terjadi ketidaksamaan dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Jika varians dari residual tetap, maka disebut homoskedatisitas dan jika varians berbeda
disebut

heteroskedatisitas.

Model

regresi

yang

baik

adalah

tidak

terjadi

heteroskedastisitas yang dapat dilakukan dengan melihat grafik plot, dan uji Glejser.
Cara menguji terjadi atau tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan melihat scatter
plot, analisis data sebagai berikut:
1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur
(bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi
heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik meyebar di atas dan dibawah angka 0
(nol) pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Uji Glejser dapat dilihat jika variabel independen singnifikan dibawah 5% secara
statistik, maka di indikasikan terjadinya heteroskedastisitas. Jika probabilitas signifikannya
diatas tingkat kepercayaan 5% maka model regresi tidak terjadi heteroskedastisitas (Ghozali,
2008).
d.

Uji Autokorelasi
Salah satu pengujian umum yang digunakan untuk mengetahui adanya autokorelasi

adalah dengan memakai uji statistik Durbin-Watson yang dikembangkan oleh J. Durbin dan
G. Watson pada tahun 1951.
Santoso (2000) menyatakan secara umum dengan menggunakan angka DurbinWatson bisa diambil patokan :
1. Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif.
2. Angka D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi
3. Angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi.

39

Universitas Sumatera Utara

4.6.4 Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis bertujuan untuk mengetahui jawaban dari dugaan awal penulis
terhadap pengaruh masing-masing variabel dalam penelitian ini. Pengujian ini dilakukan
setelah data memenuhi seluruh ketentuan hasil uji asumsi klasik. Uji hipotesis pertama dalam
penelitian ini menggunakan model regresi berganda. Persamaan model regresi yang akan
digunakan penulis dalam penelitian ini adalah :
Y = α + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 + b6X6 + b7X7 + e
dimana :
Y
α
b1, ...b7
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
e

= perubahan laba
= intercept
= koefisien regresi
= net profit margin
= non performing loan
= biaya operasional terhadap pendapatan operasional
= credit risk ratio
= return on asset
= return on equity
= gross profit margin
= eror

Parameter persamaan regresi linier berganda tersebut dapat menunjukkan tanda
koefisien regresi atas setiap variabel independen (b1–b7), positif atau negatif. b1–b7 akan
bernilai positif jika menunjukkan hubungan searah antara variabel independen dengan
variabel dependen. Artinya kenaikan variabel independen akan mengakibatkan kenaikan
variabel dependen dan sebaliknya, penurunan variabel independen akan menurunkan variabel
dependen.
b1–b7 akan bernilai negatif jika menunjukkan hubungan yang berlawanan arah antara
variabel independen dengan variabel dependen. Artinya kenaikan variabel independen akan
mengakibatkan penurunan variabel dependen dan sebaliknya, penurunan variabel independen
akan menaikkan variabel dependen.

40

Universitas Sumatera Utara

4.6.4.1 Uji Koefisien Determinasi
Salah satu ukuran dari kontribusi variabel independen dalam model adalah koefisien
determinasi (coefficient of determination), yang dinotasikan dengan R2 . (R Square). R2
merupakan kuadrat dari korelasi product moment antara X (variabel independen) dan variabel
Y (variabel dependen). Dalam model regresi, R2 dijadikan sebagai pengukuran seberapa baik
garis regresi mendekati nilai data asli yang dibuat model. Jika R2 sama dengan 1, maka
angka tersebut menunjukkan garis regresi cocok dengan data secara sempurna. Uji koefisien
determinasi (Uji R2 ) bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan semua variabel
independen yang secara serempak dimasukkan dalam model mampu menjelaskan variasi
dalam variabel dependen. Nilai R2 berkisar antara 0 sampai dengan 1. Jika R2 = 0,
menunjukkan bahwa variasi dalam variabel dependen sama sekali tidak mampu dijelaskan
oleh hubungan liniernya dengan variabel independen. Jika R2 = 1, menunjukkan bahwa
100% variasi dalam variabel dependen mampu dijelaskan oleh hubungan liniernya dengan
variabel independen. Sebagai pedoman umum, suatu model dinyatakan baik dalam
memprediksi variabel dependen jika nilai R2 di atas 0,5 atau 50%. Adjusted R Square (R2
adj) merupakan R2 yang telah disesuaikan dengan jumlah variabel independen yang
dimasukkan ke dalam model regresi. Tidak seperti R2 , R2 adj tidak selalu meningkat apabila
dilakukan penambahan variabel dalam model. Nilai R2 adj selalu lebih kecil dari R2 dan bisa
memiliki nilai negatif. Jika R2 adj bernilai negatif, nilai tersebut dianggap 0, atau dengan kata
lain variabel independen sama sekali tidak mampu menjelaskan variasi dalam variabel
independennya. Penginterpretasian R2 adj tidak sama seperti R2 sehingga diperlukan
kehatihatian dalam menginterpretasi dan melaporkan statistik ini. R2 adj akan lebih berguna
hanya jika R2 dihitung berdasarkan sampel, bukan dari keseluruhan populasi. Oleh karena itu
dalam penelitian ini, interpretasi hasil uji koefisien determinasi akan didasarkan kepada nilai
R2 .

41

Universitas Sumatera Utara

Analisis Koefisien Determinasi dilakukan untuk mengetahui seberapa besar
kemampuan variabel independen mempengaruhi variabel dependen. Hal ini dilakukan dengan
menggunakan software SPPS melalui analisis regresi linier dan hasilnya dapat dilihat pada
tabel Model Summary. Nilai

R dan R Square pada tabel Model Summary menunjukan

besarnya pengaruh X terhadap Y, dan seberapa besar kontribusi variabel X dalam
mempengaruhi variabel Y. (Ghozali, 2005).
4.6.4.2 Uji F‐statistik
Pengujian ini bertujuan untuk menguji signifikansi pengaruh semua variabel
independen yang dimasukkan dalam model secara simultan terhadap variabel dependen.
Pengujian ini menggunakan Hipotesis Nol (H0) dan Hipotesis Alternatif (H1) yang masingmasing secara statistik dinyatakan sebagai berikut:
H0: b1 = b2 = ...... = bk = 0
H1: b1 ≠ b2 ≠ ...... = bk ≠ 0
H0 menyatakan semua parameter dalam model secara simultan sama dengan nol, artinya
semua variabel independen yang dimasukkan dalam model secara simultan tidak berpengaruh
signifikan terhadap variabel dependen. H1 menyatakan tidak semua parameter dalam model
secara simultan sama dengan nol, artinya semua variabel independen yang dimasukkan dalam
model secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Pengujian ini
menggunakan tingkat keyakinan 95% atau pada taraf signifikansi (α) 5%.
Dalam pengujian ini, statistik F akan digunakan sebagai dasar untuk menerima atau
menolak hipotesis dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut:
1. Jika Fhitung > Ftabel maka H0 ditolak dan pada α=5%, H1 dapat diterima. Artinya
variabel independen yang dimasukkan dalam model secara simultan berpengaruh
signifikan terhadap variabel dependen.

42

Universitas Sumatera Utara

2. Jika Fhitung < Ftabel maka H0 gagal ditolak pada α=5%. Artinya variabel independen
yang dimasukkan dalam model secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap
variabel dependen.
Untuk mengetahui tingkat determinasi antar variabel maka dilakukan analisis
Koefisien Determinasi (R2) yaitu untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel
independen mempengaruhi variabel dependen. Nilai R menunjukan besarnya pengaruh,
sedangkan nilai R Square menunjukan seberapa besar kontribusi variabel X dalam
mempengaruhi variabel Y. Untuk melihat pengaruh variabel X terhadap variabel Y secara
simultan maka akan digunakan uji F. Selanjutnya, untuk melihat pengaruh variabel X secara
parsial terhadap variabel Y dengan menggunakan uji t.
4.6.4.3 Uji t‐statistik
Pengujian ini bertujuan untuk menguji signifikansi pengaruh variabel independen
secara individual dalam menjelaskan variasi dalam variabel dependen. Pengujian ini
menggunakan Hipotesis Nol (H0) dan Hipotesis Alternatif (H1) yang masing-masing secara
statistik dinyatakan sebagai berikut:
H0: bi = 0
H1: bi ≠ 0
H0 menyatakan parameter suatu variabel independen sama dengan nol, artinya suatu variabel
independen tidak berpengaruh signifikan dalam menjelaskan variasi dalam variabel
dependen. H1 menyatakan parameter suatu variabel independen tidak sama dengan nol,
artinya suatu variabel independen berpengaruh signifikan dalam menjelaskan variasi dalam
variabel dependen. Pengujian ini menggunakan tingkat kepercayaan 95% atau pada taraf
signifikansi (α) 5%.
Dalam pengujian ini, statistik t akan digunakan sebagai dasar untuk menerima atau
menolak hipotesis dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut:

43

Universitas Sumatera Utara

1. Jika thitung > ttabel maka H0 ditolak dan pada α=5%, H1 dapat diterima. Artinya suatu
variabel independen berpengaruh signifikan dalam menjelaskan variasi dalam variabel
dependen.
2. Jika thitung < ttabel maka H0 gagal ditolak pada α=5%.
Artinya suatu variabel independen tidak berpengaruh signifikan dalam menjelaskan
variasi dalam variabel dependen.

4.6.4.4 Uji Variabel Moderating
Pengujian variabel moderating bertujuan untuk mengetahui apakah suatu variabel
independen merupakan variabel moderating yang dapat memperkuat atau memperlemah
hubungan antara variabel independen lainnya dengan variabel dependen. Dalam analisis
regresi, pengujian ini dapat dilakukan menggunakan (1) uji interaksi, (2) uji selisih mutlak
dan (3) uji residual. Penggunaan uji interaksi maupun uji selisih mutlak untuk menguji
variabel moderating memiliki kecenderungan akan terjadi multikolinieritas yang tinggi antar
variabel independen (Ghozali, 2006). Hal ini tentu akan menyalahi asumsi klasik dalam
regresi Ordinary Least Square (OLS). Untuk mengatasi multikolonieritas maka pengujian ini
dilakukan dengan menggunakan metode uji residual (Ghozali, 2005:207). Seluruh variabel
independen harus diregresikan dengan variabel moderating. Untuk mengetahui pengaruhnya,
dapat dilakukan persamaan regresi dengan model berikut ini:
Z = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 + b6X6 + b7X7 + │e│
Setelah menghasilkan persamaan diatas, maka akan menghasilkan nilai residual,
selanjutnya akan ditransformasikan yang akan menghasilkan nilai absolut residual yang akan
diregresikan dengan variabel Net Interest Margin, sehingga akan menghasilkan persamaan
dengan model berikut:
│e│ = a + b8 perubahan laba

44

Universitas Sumatera Utara

dimana:
Y
= perubahan laba
Z
= net interest margin
a
= konstanta
b1-b7 = koefisien regresi variable
b8
= koefisien regresi variable moderating
X1- X7 = variabel independen
e
= error
Analisis moderasi yang digunakan adalah berfungsi untuk melihat kemampuan
variabel moderasi dalam memperkuat atau memperlemah hubungan antara variabel
independen terhadap variabel dependen. Fokusnya adalah ketidakcocokan (lack of fit) yang
dihasilkan dari deviasi hubungan linier antar variabel independen. Dalam hal ini jika terjadi
kecocokan antara variabel independen dan variabel moderating (nilai residual kecil atau nol)
yaitu variabel independen tinggi dan variabel moderating juga tinggi, maka variabel
dependen juga tinggi. Sebaliknya jika terjadi ketidakcocokan atau lack of fit antara variabel
independen dan variabel moderating maka variabel dependen akan rendah. Pada persamaan
(2) menggambarkan suatu variabel dikatakan variabel moderating apabila nilai koefisien b 1
variabel dependen signifikan dan negatif hasilnya (yang berarti adanya lack of fit antara
variabel independen dan variabel moderating mengakibatkan variabel dependen turun atau
berpengaruh negatif).

45

Universitas Sumatera Utara

BAB V
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

5.1 Deskriptif Data
5.1.1 Deskripsi Data Penelitian
Penelitian ini dilakukan untuk melihat keterkaitan antar pengaruh Net Profit Margin,
Non Performing Loan, Rasio Biaya Operasional/Pendapatan Operasional, Credit Risk Ratio,
Return On Asset, Return On Equity dan Gross Profit Margin terhadap perubahan laba dengan
Net Interest Margin sebagai variabel moderating pada Bank Umum yang terdaftar di Bursa
Efek Indonesia, sehingga nantinya diketahui faktor mana yang paling signifikan dalam
mempengaruhi perubahan laba. Lokasi penelitian adalah di Bursa Efek Indonesia dengan
tahun pengamatan mulai dari tahun 2010 sampai 2014. Ruang lingkup penelitian ini adalah
laporan keuangan yang memenuhi kriteria variabel penelitian dan tetap dipublikasikan selama
tahun pengamatan.
Data variabel Net Profit Margin (X1), Non Performing Loan (X2), Biaya
Operasional/Pendapatan Operasional (X3), Credit Risk Ratio (X4), Return On Asset (X5),
Return On Equity (X6) dan Gross Profit Margin (X7) yang diperoleh dari hasil analis
deskriptif menunjukkan nilai tertinggi (maximum), nilai terendah (minimum), rata-rata (mean)
dan standar deviasi dari masing-masing variabel yang diteliti. Hasil analisis deskriptif dapat
dilihat Pada Tabel 5.1 berikut ini:

N

Tabel 5.1 Deskriptif Data Penelitian
Minimum Maximum
Mean
Std. Deviation

X1

130

-1.90

3.78

2.4554

1.01952

X2

130

.00

2.97

1.1900

.54881

X3

130

-2.12

4.11

1.4674

.86934

X4

130

-.09

2.66

.3588

.27218

X5

130

-2.66

2.23

.5206

.73505

46

Universitas Sumatera Utara

X6

130

-1.90

3.44

2.1770

1.01065

X7

130

-4.61

.50

-1.6648

.89149

Y

130

-2.30

6.21

2.6250

1.66714

Z

130

.02

2.81

1.6976

.40041

Valid N
130
(listwise)
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (Data diolah)
Berdasarkan hasil perhitungan tabel 5.1 variabel NPM (X1) mempunyai nilai
minimum -1,90 dan maksimum 3,78 dengan nilai rata-rata (mean) sebesar 2,45 dan standar
deviasi (SD) sebesar 1,01. Nilai SD lebih kecil daripada rata-rata, mengindikasikan variabel
NPM terdistribusi secara normal.
Variabel NPL (X2) mempunyai nilai minimum 0,00; nilai maksimum 2,97; nilai mean
sebesar 1,19; dan nilai SD sebesar 0,55. Nilai SD lebih kecil dari nilai rata-rata,
mengindikasikan variabel NPL terdistribusi secara normal dan menunjukkan penyimpangan
data NPL kecil.
Variabel BOPO (X3) mempunyai nilai minimum -2,12; nilai maksimum 4,11; nilai
mean sebesar 1,46; dan nilai SD sebesar 0,87. Nilai SD lebih kecil dari nilai rata-rata,
mengindikasikan variabel NPL terdistribusi secara normal dan menunjukkan penyimpangan
data BOPO pada tahun penelitian kecil.
Variabel CRR (X4) mempunyai nilai minimum -0,9; nilai maksimum 2,66; nilai mean
sebesar 0,35; dan nilai SD sebesar 0,27. Nilai SD lebih kecil dari nilai rata-rata,
mengindikasikan variabel NPL terdistribusi secara normal dan menunjukkan penyimpangan
data CRR pada tahun penelitian kecil.
Variabel ROA (X5) mempunyai nilai minimum -2,66; nilai maksimum 2,23; nilai
mean sebesar 0,52; dan nilai SD sebesar 0,73. Nilai SD lebih kecil dari nilai rata-rata,
mengindikasikan variabel NPL terdistribusi secara normal dan menunjukkan penyimpangan
data ROA pada tahun penelitian kecil.

47

Universitas Sumatera Utara

Variabel ROE (X6) mempunyai nilai minimum -1,90; nilai maksimum 3,44; nilai
mean sebesar 2,17; dan nilai SD sebesar 1,01. Nilai SD lebih kecil dari nilai rata-rata,
mengindikasikan variabel NPL terdistribusi secara normal dan menunjukkan penyimpangan
data ROE pada tahun penelitian kecil.
Variabel GPM (X7) mempunyai nilai minimum -4,61; nilai maksimum 0,50; nilai
mean sebesar -1,66; dan nilai SD sebesar 0,89. Nilai SD lebih kecil dari nilai rata-rata,
mengindikasikan variabel NPL terdistribusi secara normal dan menunjukkan penyimpangan
data GPM pada tahun penelitian kecil.
Perubahan Laba (Y) mempunyai nilai minimum -2,30; nilai maksimum 6,21; nilai
mean sebesar 2,62; dan nilai SD sebesar 1,66. Nilai SD lebih kecil dari nilai rata-rata,
mengindikasikan variabel dependen Perubahan Laba terdistribusi secara normal.
Variabel Net Interest Margin (Z) mempunyai nilai minimum 0,02; nilai maksimum
2,81; nilai mean sebesar 1,69; dan nilai SD sebesar 0,40. Nilai SD lebih kecil dari nilai ratarata, mengindikasikan variabel NIM terdistribusi secara normal.
Dari hasil proses pengumpulan data diperoleh sebanyak 26 perusahaan perbankan
dengan jumlah data sebanyak 130 yang dijadikan sampel dalam penelitian. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa variabel yang diuji berdistribusi normal.
5.1.2 Hasil uji Faktor
Hasil uji faktor antara variabel independen dapat dilihat pada output KMO dan
Bartlett’s Test pada Tabel 5.2 sebagai berikut:
Tabel 5.2
KMO and Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square
Df

.668
564.037
45

Sig.

.000

Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (Data diolah)
48

Universitas Sumatera Utara

Pada Tabel 5.2 Nilai KMO and Bartlett’s Test untuk korelasi antar variabel yang
diinginkan adalah > 0,5. Hasil penelitian menunjukkan nilai KMO sebesar 0,00 lebih kecil
dari 0,5 maka variabel indpenden yang digunakan memungkinkan untuk dilakukan analisis
lebih lanjut. Selanjutnya, untuk melihat korelasi antar variabel independen dapat diperhatikan
tabel Anti-Image Matrices. Nilai yang diperhatikan adalah MSA (Measure of Sampling
Adequacy). Nilai MSA berkisar antara 0 hingga 1, dengan ketentuan sebagai berikut:
1. MSA = 1, variabel dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel yang lain.
2. MSA > 0,5 variabel masih bisa diprediksi dan bisa dianalisis lebih lanjut.
3. MSA < 0,5 variabel tidak bisa diprediksi dan tidak bisa dianalisis lebih lanjut, atau
dikeluarkan dari variabel lainnya. Hasil uji korelasi antar variabel independen dapat
dilihat pada Lampiran 1.
Berdasarkan Tabel Lampiran 1 hasil MSA, nilai dari variabel Net Profit Margin(X1),
Non Performing Loan(X2), Biaya Operasional/Pendapatan Operasional(X3), Credit Risk Ratio
(X4), Return On Asset(X5), Return On Equity(X6) dan Gross Profit Margin(X7)

dapat

dianalisis lebih lanjut lagi sedangkan CAR, LDR dan QR tidak dapat dianalisis lebih lanjut
lagi karena nilainya lebih kecil dari variabel independen lainnya dan nilai MSAnya < 0,5.
5.2. Analisis Data
5.2.1 Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik digunakan untuk mengetahui model regresi linear berganda
dapat digunakan atau tidak. Apabila uji ini terpenuhi maka alat uji dimaksud dapat
dipergunakan untuk menguji model yang terdiri dari :
5.2.1.1 Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui sebuah regresi telah berdistribusi normal
atau tidak dapat dilihat pada analisis grafik dan analisis statistik berikut ini:

49

Universitas Sumatera Utara

Pada diagram pencar hasil olah data SPSS dengan dasar pengambilan keputusan yakni
jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model
regresi memenuhi asumsi normalitas. Hasil pengujian normalitas dapat dilihat pada Gambar
5.1:

Sumber: Hasil Penelitian, 2016 (data diolah)
Gambar 5.1 Diagram Pencar Hasil SPSS
Pada Gambar 5.1 dapat dilihat data menyebar disekitar garis diagonal dan
menunjukkan bahwa data berdistribusi normal.

Sumber: Hasil Penelitian, 2016 (data diolah)
Gambar 5.2 Grafik Histogram

50

Universitas Sumatera Utara

Pada Gambar 5.2 pola distribusi merata di sisi kiri dan sisi kanan. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa data berdistribusi normal. Hal ini dilihat dari garis diagonal membagi
dua sama rata kiri dan kanan, untuk analisis statistik, yakni dengan melihat uji statistik NonParametrik Kolmogrov-Smirnov (K-S). Apabila hasil atau nilai Kolmogrov-Smirnov (K-S)
dan nilai Asymp.sig (2-tailed) atau probabilitasnya di atas 0,05, maka data telah memenuhi
asumsi normalitas. Hasil pengujian normalitas dapat dilihat pada Tabel 5.3 sebagai berikut:
Tabel 5.3
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N

130

Normal Parameters

a,,b

Mean

.0000000

Std. Deviation
Most Extreme
Differences

1.53580824

Absolute

.039

Positive

.039

Negative

-.030

Kolmogorov-Smirnov Z

.445

Asymp. Sig. (2-tailed)

.989

a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Penelitian, 2016 (data diolah)
Pada Tabel 5.3 menunjukkan nilai Kolmogrov-Smirnov (K-S) dengan Asy p.sig (2tailed) sebesar 0,990 di atas 0,05 maka model yang telah diuji dalam penelitian ini
berdistribusi normal.

5.2.1.2 Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas digunakan untuk mengetahui korelasi antar variabel independent
dan ini dapat dilihat dari Variance Inflation Factor (VIF) dengan catatan apabila VIF > 10
maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas dan apabila VIF < 10 maka tidak terjadi
multikolinieritas. Berdasarkan hasil pengolahan data dilihat pada Tabel 5.4:

51

Universitas Sumatera Utara

Tabel 5.4
Hasil Uji Multikolinieritas
95.0% Confidence Interval
for B
Collinearity Statistics
Model
1

Lower Bound Upper Bound

Tolerance

VIF

(Constant)

-.987

3.061

X1

-.279

.964

.189

5.299

X2

-.372

.816

.714

1.401

X3

-.207

.592

.629

1.590

X4

-1.115

1.002

.913

1.096

X5

-1.371

-.050

.321

3.111

X6

.107

1.093

.305

3.281

X7

.061

.799

.700

1.428

a. Dependent Variable: Y
Sumber: Hasil Penelitian, 2016 (data diolah)
Pada Tabel 5.4 hasil variabel independen nilai VIF lebih kecil dari 10 dan nilai
tolerance mendekati 1. Hal ini menunjukkan variabel Net Profit Margin(X1), Non Performing
Loan(X2), Biaya Operasional/Pendapatan Operasional(X3) Credit Risk Ratio(X4), Return On
Asset(X5), Return On Equity (X6) dan Gross Profit Margin(X7)

tidak terjadi gejala

multikolonieritas.

5.2.1.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk mengetahui dalam sebuah regressi terjadi
kesamaan varians residual, jika varians pengamatan tetap maka disebut homokedasitas, dan
jika berbeda disebut heteroskedastisitas dan model yang baik tentunya tidak terjadi
heteroskedastisitas. Dari hasil pengolahan data penelitian untuk scatter plot dengan
Regression Studentized Residual dapat dilihat pada gambar 5.5:

52

Universitas Sumatera Utara

Sumber: Hasil Penelitian, 2016 (data diolah)
Gambar 5.3 Uji Heteroskedastisitas
Pada Gambar 5.3 terlihat titik menyebar dan tidak membentuk pola-pola tertentu dan
tersebar baik diatas angka 0 pada sumbu Regression Studentized Residual (y) maka tidak
terjadi heteroskedastisitas sehingga model regressi layak dipakai untuk memprediksi
perubahan laba berdasarkan variabel independen.
Pada uji Glejser dapat dilihat jika variabel independen singnifikan dibawah 5% secara
statistik, maka di indikasikan terjadinya heteroskedastisitas. Jika probabilitas signifikannya
diatas tingkat kepercayaan 5% maka model regresi tidak terjadi heteroskedastisitas.
Berdasarkan hasil pengolahan data dapat dilihat pada Tabel 5.5:
Tabel 5.5 Hasil Uji Glejser
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
Model
1

B

Std. Error

Beta

(Constant)

.485

.584

X1

.152

.179

X2

.317

X3
X4

t

Sig.
.831

.408

.168

.847

.399

.171

.189

1.853

.066

.174

.115

.164

1.507

.134

-.130

.305

-.038

-.426

.671

53

Universitas Sumatera Utara

X5

.009

.190

.007

.048

.962

X6

-.214

.142

-.235

-1.505

.135

X7

-.145

.106

-.140

-1.364

.175

a. Dependent Variable: Absut
Sumber: Hasil Penelitian, 2016 (data diolah)

Beradasarkan pada Tabel 5.5 dapat dilihat bahwa tingkat signifikansi pada uji-glejser
diatas 5% atau 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa variabel Net Profit Margin(X1), Non
Performing Loan(X2), Biaya Operasional/Pendapatan Operasional(X3), Credit Risk
Ratio(X4), Return On Asset (X5), Return On Equity(X6) dan Gross Profit Margin(X7) tidak
terjadi heteroskesdastisitas.

5.2.1.4 Uji Autokorelasi
Dalam mendeteksi terjadinya autokorelasi dilakukan perbandingan nilai DurbinWatson (DW)-statistik dengan nilai DW-tabel. Nilai DW statistik dalam penelitian ini dapat
diketahui dengan melihat koefisien korelasi DW-statistik (DW-test) melalui uji DurbinWatson pada Tabel 5.6 berikut ini :

Model
1

R

R Square
a

.389

.151

Tabel 5.6
Hasil Uji Autokorelasi
Adjusted R Std. Error of
Square
the Estimate
.103

1.57925

DurbinWatson
1.936

a. Predictors: (Constant), X7, X2, X3, X4, X6, X5, X1
b. Dependent Variable: Y
Sumber: Hasil Penelitian, 2016 (data diolah)
Berdasarkan pada Tabel 5.6 dapat diketahui bahwa nilai dari Durbin-Watson
menunjukkan bahwa tidak terjadi autokorelasi yang berada pada kisaran angka 1 sampai
dengan 4 dengan nilai DW-statistik sebesar 1,93, menunjukkan tidak terjadi autokorelasi.

54

Universitas Sumatera Utara

5.3. Pengujian Hipotesis
5.3.1 Analisis Persamaan Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linear berganda digunakan untuk menguji hipotesis tentang pengaruh
Net Profit Margin (X1), Non Performing Loan (X2), Biaya Operasional/Pendapatan
Operasional (X3), Credit Risk Ratio (X4), Return On Asset (X5), Return On Equity (X6) dan
Gross Profit Margin (X7) terhadap variabel perubahan laba. Berdasarkan hasil persamaan
regresi linear berganda diperoleh hasil seperti Tabel 5.7:
Tabel 5.7
Hasil Uji Regresi Linier Berganda
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
Model
1

B
(Constant)

Std. Error

Beta

1.037

1.022

X1

.343

.314

X2

.222

X3

t

Sig.

1.014

.313

.210

1.091

.277

.300

.073

.740

.461

.192

.202

.100

.954

.342

X4

-.057

.535

-.009

-.106

.915

X5

-.710

.334

-.313

-2.128

.035

X6

.600

.249

.364

2.407

.018

X7

.430

.186

.230

2.305

.023

a. Dependent Variable: Y
Sumber: Hasil Penelitian, 2016 (data diolah)
Berdasarkan Tabel 5.7 maka persamaan regresi linier berganda dalam penelitian ini
sebagai berikut:
Y = 1,037 + 0,343X1 + 0,222X2 + 0,192X3 - 0,057X4 - 0,710X5 + 0,600X6 + 0,430X7
1.

Nilai konstanta (a) hasil nilai regresi sebesar 1,037 artinya jika Net Profit Margin(X1),
Non Performing Loan(X2), Biaya Operasional/Pendapatan Operasional(X3), Credit
Risk Ratio(X4), Return On Asset (X5), Return On Equity(X6) dan Gross Profit
Margin(X7) = 0 atau konstan maka nilai perubahan laba dapat meningkat sebesar

55

Universitas Sumatera Utara

1,037. Artinya kenaikan perubahan laba hanya diukur dari nilai konstanta yang
diperoleh.
2.

Koefisien regresi X1 untuk variabel Net Profit Margin sebesar 0,343 bertanda positif,
artinya menyatakan bahwa setiap penambahan 1% Net Profit Margin/NPM akan
menyebabkan terjadinya peningkatan perubahan laba sebesar 0,343. Hal ini
menunjukkan bahwa Net Profit Margin/NPM sejalan dengan peningkatan perubahan
laba.

3.

Koefisien regresi X2 untuk variabel Non Performing Loan sebesar 0,222 bertanda
positif, artinya menyatakan bahwa setiap penambahan 1% Non Performing Loan
akan menyebabkan terjadinya peningkatan perubahan laba sebesar 0,222. Hal ini
menunjukkan bahwa Non Performing Loan sejalan dengan peningkatan perubahan
laba.

4.

Koefisien regresi X3 untuk variabel Biaya Operasional/Pendapatan Operasional
sebesar 0,192 bertanda positif, artinya menyatakan bahwa setiap penambahan 1%
Biaya

Operasional/Pendapatan

Operasional

akan

menyebabkan

terjadinya

peningkatan perubahan laba sebesar 0,192. Hal ini menunjukkan bahwa Biaya
Operasional/ Pendapatan Operasional/BOPO sejalan dengan peningkatan perubahan
laba.
5.

Koefisien regresi X4 untuk variabel Credit Risk Ratio sebesar - 0,057 bertanda negatif,
artinya menyatakan bahwa setiap penambahan 1%

Credit Risk Ratio akan

menyebabkan terjadinya penurunan perubahan laba sebesar -0,057. Hal ini
menunjukkan bahwa Credit Risk Ratio tidak sejalan dengan peningkatan perubahan