Teknik Analisis Data - METODE PENELITIAN - Pengaruh Capital Adequacy Ratio, Non Performing Loan

BAB III METODE PENELITIAN

3.9 Teknik Analisis Data

Data yang telah terkumpul selanjutnya dianalisis untuk dapat memberikan jawaban dari masalah yang dibahas dalam penelitian ini. Dalam menganalisis data, penulis menggunakan program SPSS. Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif digunakan untuk “menginformasikan nilai minimum, maksimum, mean, standart devisi, dan menguji apakah data berdestribusi normal atau tidak” (Wijaya,2011:14).

2. Pengujian Asumsi Klasik

Sebelum model regresi digunakan dalam pengujian hipotesis, terlebih dahulu model tersebut akan diuji, apakah model tersebut memenuhi asumsi klasik atau tidak, penggunaan model analisis regresi dalam statistik harus bebas dari asumsi-asumsi klasik. Adapun pengujian asumsi klasik yang digunakan penulis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

a. Uji Normalitas

Menurut Erlina (2008:12), “Tujuan uji normalitas adalah ingin mengetahui apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau resudal memiliki distributor normal”. Pengujian normalitas yang digunakan adalah uji kolmogorov-smirnov. Kriteria yang dapat digunakan adalah dengan pengujian dua arah (two-tailed test) yaitu membandingkan nilai p yang diperoleh dengan taraf signifikan yang sudah ditentukan. Pedoman pengambilan keputusan tentang data yang mendekati distribusi normal adalah sebagai berikut: 1. Nilai Sig. atau signifikan rasio keuangan ditentukan sebesar

0,05, apabila p > 0,05 maka distribusi data normal

2. Nilai Sig. atau signifikan rasio keuangan ditentukan sebesar 0,05, apabila p < 0,05 maka distribusi tidak normal.

b. Uji Multikolinearitas

“Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen” (Ghozali, 2005:91). Suatu model regresi yang baik harusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen, untuk mengetahui apakah ada gejala multikolinearitas atas model regresi yakni dilakukan dengan melihat nilai tolerance dan variance factor (VIF). Batasan umum yang dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance < 0,10 atau sama dengan VIF >10 (Ghozali, 2005:91).

c. Uji Heteroskedastistas

Menurut Erlina (2008:106), “Uji heteroskedatistas bertujuan untuk melihat apakah model regresi terjadi ketidak samaan variabel dari resudal atau pengamatan ke pengamatan yang lain”. Jika varian dari resudal satu ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedatisitas dan jika berbeda disebut heteroskedatisitas. Pengujian ada tidaknya heteroskedatisitas dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik Scatter-Plot dengan dasar analisis sebagai berikut :

1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedatisitas.

2. Jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedatitas.

d. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan untuk menganalisis apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan penggangguan pada priode t dengan kesalahan pada priode t-1. Pengujian autokorelasi dapat dideteksi dengan uji Durbin Watson. Kriteria DW-test adalah sebagai berikut :

Tabel 3.2

Tabel Keputusan Uji Durbin Watson

Durbin Watson Kesimpulan

Kurang dari 1,08 Ada Autokorelasi 1,08-2,34 Tanpa kesimpulan 1,66-2,34 Tidak ada autokorelasi 2,34-2,92 Tanpa kesimpulan Lebih dari 2,92 Ada autokorelasi Sumber : Algifari (2008:89)

3. Model Analisis Data

Model dan tekhnik analisis data dapat diuji dengan menggunakan model analisis Regresi Linier berganda dan Uji Hipotesis. Model regresi linier berganda dan uji hipotesis tersebut dinyatakan dengan bentuk persamaan sebagai berikut :

a. Analisis Linear Berganda

Model regresi yang digunakan adalah sebagai berikut:

Keterangan :

Y = Variabel dependen ROA (Return on Assets)

α

= Konstanta

X1 = Variabel Independen 1 CAR (Capital Adequacy Ratio) X2 = Variabel Independen 2 NPL (Non Performing Loan) X3 = Variabel Independen 3 NIM (Net Interest Margin)

b

1,2,3 =Koefisisn regresi masing-masing Variabel Independen

e

= Ditribution Error (Faktor Gangguan)

b. Uji Hipotesis

1. Uji Simultan (Uji- F)

Menurut Ghozali (2005:84) “uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimaksud dalam model mempunyai pengaruh secara simultan atau bersama-sama terhadap variabel dependen”. Bentuk pengujiannya adalah :

Ho : b1 = b2 = b3 = b4 = 0, artinya variabel Capital Adequacy Ratio, Non Performing Loan, dan Net Interest Margin, tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Return on Assets.

Ha : b1 = b2 = b3 = b4 ≠ 0, artinya variabel Capital Adequacy Ratio, Non Performing Loan, dan Net Interest Margin, mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Return on Assets.

Uji ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi F-hitung dengan F- tabel dengan ketentuan sebagai berikut:

Jika F-hitung< F-tabelatau Sig.>

α

, untuk

α

= 5%, maka Ho diterima.

Jika F-hitung > F-tabel atau Sig.<

α

, untuk

α

= 5%, maka Ha diterima.

2. Uji Parsial (Uji- t)

Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel independen yang dimaksud dalam model regresi linier berganda mempengaruhi variabel dependen secara parsial. Menurut Ghozali (2006:84), Uji-t pada dasarnya digunakan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Bentuk pengujiannya adalah:

Ho : b1 = 0 artinya variabel Capital Adequacy Ratio, Non Performing Loan, dan Net Interest Margin, secara parsial tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Return on Assets.

Ha : b2 ≠ 0 artinya variabel Capital Adequacy Ratio, Non Performing Loan, dan Net Interest Margin, secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Return on Assets.

Pengujian dilakukan menggunakan Uji-t dengan tingkat pengujian pada α 5% dan derajat kebebasan (degree of freedom) atau

df

= (

n-k

). Uji ini dilakukan dengan membandingkan t-hitung dengan t-tabel dengan ketentuan sebagai berikut :

Jika

t

-hitung <

t

-tabel atau Sig. >

α

, untuk

α

= 5%, maka Ho diterima.

Jika

t

-hitung >

t

-tabel atau Sig. <

α

, untuk

α

= 5%, maka Ha diterima.

4. Koefisien Determinasi (R²)

Pengujian koefisien determinasi (R

²

) digunakan untuk mengukur proforsi atau persentase variabel independen yang diteliti terhadap variasi naik turunnya variabel dependen. Koefisien determinasi berkisar antara nol sampai dengan satu (0 ≤ R

²

≤ 1) hal ini berarti bila R

²

= 0, menunjukkan tidak adanya pengaruh antara variabel independen terhadap varibel dependen, bila R

²

semakin besar mendekati 1 menunjukkan semakin kuatnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dan bila R

²

semakin kecil mendekati nol maka dapat dikatakan semakin kecilnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.

BAB IV

ANALISIS HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Dalam dokumen Pengaruh Capital Adequacy Ratio, Non Performing Loan, Net Interest Margin Terhadap Return On Assets Pada Perusahaan Finansial Sektor Perbankan Yang Terdaftar Di Bei Pada Tahun 2006-2010 (Halaman 61-68)