BAB III METODE PENELITIAN
E. Metode Analisis Data
Analisis data diartikan sebagai upaya data yang sudah tersedia kemudian diolah dengan statistik dan dapat digunakan untuk menjawab rumusan masalah dalam penelitian. Dengan demikian teknis analisis data dapat diartikan sebagai cara melaksanakan analisis terhadap data, dengan tujuan mengolah data tersebut untuk menjawab rumusan masalah tersebut.
Metode pengolahan yang digunakan dalam penelitian adalah metode kuantitatif. Metode kuantitatif adalah metode yang digunakan untuk penyajian hasil penelitian dengan pengelolaan dan penyajian data mempergunakan metode statistika yang memungkinkan peneliti untuk menetapkan secara eksak (exact).
Metode kuantitatif digunakan untuk menguji hipotesis. Penelitian ini dimaksudkan untuk mengetahui pengaruh antara suku bunga, Profit, dan rasio likuiditas terhadap deposito mudharabah. Penelitian ini menggunakan metode analisis regresi linier berganda dengan menggunakan komputer (software) SPSS versi 23.0 dan Microsoft Excel 2016.
Berikut adalah metode yang digunakan dalam menganalisis data pada penelitian ini:
41
1. Statistik Deskriptif
Statistik Deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari rata-rata (mean), standar deviasi, nilai maksimum dan nilai minimum. Statistik Deskriptif ini menggambarkan sebuah data menjadi informasi yang lebih jelas dan mudah dipahami dalam menginteprestasikan hasil analisis data dan pembahasannya. Statistik deskriptif dalam penelitian juga menjadi proses transformasi data dalam bentuk tabulasi. Tabulasi menyajikan ringkasan, pengaturan dan penyusunan data dalam bentuk table numeric dan grafik (Sujarweni, 2015: 39).
2. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas, yaitu bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual yang memiliki distribusi normal (Ghozali, 2013: 155).
Disamping itu, uji normalitas dengan analisis grafik dapat memberikan hasil yang subyektif. Artinya, antara orang yang satu dengan yang lain dapat berbeda dalam menginterpretasikannya, maka penulis menggunakan uji normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov. Nilai residual terstandarisasi berdistribusi normal jika nilai sig. > alpha (α).
Pengambilan kesimpulan untuk menentukan apakah data yang diuji berdistribusi normal atau tidak adalah dengan menentukan nilai signifikannya. Jika signifikan > 0,05 maka berdistribusi normal dan sebaliknya jika signifikan < 0,05 maka variable tidak berdistribusi normal.
b. Uji Autokorelasi, Uji ini bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya).
Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada tidaknya masalah autokorelasi, yaitu menggunakan metode Durbin-Watson dan metode Run Test sebagai salah satu uji statistik non-parametrik. Dalam penelitian ini penulis menggunakan uji Runs Test, untuk mendeteksi ada tidaknya gejala autokorelasi.
c. Uji Multikolinieritas, yaitu uji yang bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen).
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji dalam model regresi ditemukan adanya kolerasi antar variabel-variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen.
Jika variabel bebas saling berkorelasi, maka variabel ini tidak ortogonal.
Variabel ortogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi antar sesame variabel bebas sama dengan nol.
Dalam penelitian ini teknik untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolineraitas dalam model regresi adalah melihat dari nilai Variance Inflation Factor (VIF), dan nilai tolerance. Apabila nilai tolerance mendekati 1, serta nilai VIF disekitar angka 1 serta tidak lebih dari 10, maka dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinieritas antara variable bebas dalam model regresi.
43
d. Uji Heteroskedastisitas, yaitu menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.14
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Cara mendeteksinya adalah dengan melihak ada tidaknya pola tertentu pada grafik Scatterplot antara SRESID dan ZPRED, dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu x adalah residual (Y prediksi – Y sesungguhnya) yang telah di- standardized.
3. Model Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier digunakan peneliti, bila peneliti bermaksud meramalkan bagaimana keadaan (naik turunnya) variabel dependen, bila dua atau lebih variabel independen sebagai faktor prediktor dimanipulasi (dinaik turunkan nilainya), jadi analisis regresi berganda dilakukan bila jumlah variabel independennya minimal dua.
Regresi ganda berguna untuk mendapatkan pengaruh dua variabel kriteriumnya, atau untuk mencari hubungan fungsional dua variabel predictor atau lebih dengan variabel kriteriumnya, atau untuk meramalkan dua variable prediktor atau lebih terhadap variabel kriteriumnya (Akbar &
Usman, 2011: 241).
Regresi Linier Berganda digunakan untuk menguji kebenaran hipotesis yang di ajukan dalam penelitian ini, yang modelnya sebagai berikut:
Y = a+b1x1+b2x2 Keterangan:
Y = Laba Bersih Bank a = Nilai Konstanta
b = Koefisien regresi dari variabel independen X1 = Profit Tabungan Mudharabah
X2 = Profit Deposito Mudharabah 4. Uji Hipotesis
a. Uji t atau Uji Parsial
Uji statistik t pada dasarnya menujukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas/independen secara individual dalam menerangkan variase variabel dependen.
Uji t digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen, yaiti pengaruh dari masing- masing variabel independen yang terdiri atas efisiensi modal kerja dan likuiditas terhadap profitabilitas yang merupakan variabel dependenya.
Seperti halnya dengan uji hipotesis secara simultan, pengambilan keputusan uji hipotesis secara parsial juga didasarkan pada nilai probabilitas yang didapatkan dari hasil pengolahan data melalui program SPSS Statistik Parametrik sebagai berikut:
45
1) Jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima.
2) Jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak.
Pada uji t, nilai probabilitas dapat dilihat pada hasil pengolahan dari program SPSS pada tabel coefficients kolom sig atau significance.
b. Uji F atau Uji Simultan
Uji F digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen dari suatu persamaan regresi dengan menggunakan hipotesis statistik. Pengambilan keputusan didasarkan pada nilai probabilitas yang didapatkan dari hasil pengolahan data melalui program SPSS Statistik Parametrik sebagai berikut:
1) Jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima.
2) Jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak.
Nilai probabilitas dari uji F dapat dilihat pada hasil pengolahan dari program SPSS pada tabel ANOVA kolom sig atau significance.