BAB III OBJEK DAN METODOLOGI PENELITIAN
3.2 Metode Penelitian
3.2.6 Rancangan Pengujian Hipotesis
3.2.6.5 Uji Parsial (Uji T)…
Menurut Sugiyono (2013:259), menyatakan bahwa pengujian secara parsial dilakukan untuk mengetahui signifikasi pengaruh variabel bebas secara parsial terhadap variabel terikat. Dalam hal ini, variabel independennya yaitu Capital Adequacy Ratio (CAR) dan Pemberian Kredit, sedangkan variabel dependennya yaitu Return On Assets (ROA).
81 Untuk mengetahui apakah masing-masing variabel bebas secara signifikan terdapat hubungan dengan variabel terikat dilakukan uji t statistik dengan melakukan hipotesa sebagai berikut:
1. Penetapan hipotesis operasional 1) Capital Adequacy Ratio (CAR)
H0 ∶ β = 0 : Capital Adequacy Ratio (CAR) tidak berpengaruh signifikan terhadap Return On Assets (ROA)
𝐻1 ∶ 𝛽 ≠ 0 : Capital Adequacy Ratio (CAR) berpengaruh secara signifikan terhadap Return On Assets (ROA)
2) Pemberian Kredit
H0 ∶ β = 0 : Pemberian Kredit tidak berpengaruh signifikan terhadap Return
On Assets (ROA)
𝐻1 ∶ 𝛽 ≠ 0 : Pemberian Kredit berpengaruh secara signifikan terhadap Return On Assets (ROA)
2. Kaidah Keputusan
Jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima.
Jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak, atau
Jika 𝑡ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝑡𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 dan -𝑡ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > -𝑡𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙, maka 𝐻0 ditolak (signifikan) Jika 𝑡ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 ≤ 𝑡𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 dan -𝑡ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 ≥ -𝑡𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙, maka 𝐻0 diterima (tidak signifikan)
82 Pada uji t, nilai probabilitas dapat dilihat pada hasil pengolahan dari program SPSS pada tabel kolom sig atau signifikan.
Tingkat keyakinan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebesar 95%
dengan taraf nyata 5% (α = 0,05). Tingkat signifikan 0,05 atau 5% artinya kemungkinan besar hasil penarikan kesimpulan memiliki probabilitas 95% atau toleransi sebesar 5%.
3.2.6.6 Uji Simultan (Uji F)
Menurut Ghozali (2013:98) uji statistik F dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas dimaksudkan dalam model mempunyai pengaruh secara simultan terhadap variabel dependen. Langkah-langkah pengujian dengan menggunakan Uji F adalah sebagai berikut:
1. Merumuskan Hipotesis
Hipotesis yang akan dipuji dengan penelitian ini berkaitan dengan ada atau tidaknya pengaruh secara stimultan variabel dependen. Dimana hipotesis nol (𝐻0) yaitu hipotesis tentang tidak adanya pengaruh, umunya diformulasikan untuk ditolak. Sedangkan hipotesis alternative (𝐻1) merupakan hipotesis yang diajukan peneliti dalam penelitian ini.
H0 ∶ β = 0 : Capital Adequacy Ratio (CAR) dan Pemberian Kredit tidak berpengaruh signifikan terhadap Return On Assets (ROA) 𝐻1 ∶ 𝛽 ≠ 0 : Capital Adequacy Ratio (CAR) dan Pemberian Kredit
83 berpengaruh secara signifikan terhadap Return On Assets (ROA) 2. Menghitung Uji F (f-test) dengan rumus sebagai berikut:
𝑭 = 𝑹𝟐 /(𝒌 − 𝟏) (𝟏 − 𝑹𝟐)/(𝒏 − 𝒌)
Keterangan:
𝑅2 = Koefisien determinasi gabungan
k = Jumlah variabel independen n = Jumlah sampel
3. Kriteria Pengambilan Keputusan
Terima H0 jika Fhitung ≤ Ftabel dan Tolak H0 jika Fhitung > Ftabel
1) Jika nilai signifikan > 0,05 maka hipotesis ditolak (koefisien regresi tidak signifikan).
2) Jika nilai signifikan ≤ 0,05 maka hipotesis diterima (koefisien regresi signifikan).
Atau nilai pengembalian keputusan didasarkan pada nilai signifikan yang didapatkan dari hasil pengolahan data melalui program Software Statistic 25. Nilai probabilitas dari Uji F dilihat pada hasil pengamatan dari Software Statistic 25 pada tabel ANOVA kolom sig atau signifikan. Pengolahan data untuk seluruh analisis dilakukan dengan bantuan program computer Software Statistic 25.
84 BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisis Deskripsi Variabel Penelitian
Untuk mengetahui perkembangan Capital Adequacy Ratio (CAR), Pemberian Kredit dan Return On Assets (ROA) pada Bank CIMB Niaga selama 8 tahun periode 2011-2018, data diperoleh dari laporan keuangan Bank CIMB Niaga melalui website resmi www.cimbniaga.co.id. Pengolahan data dan pengujian hipotesis dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan Software Statistic 25.
4.1.1 Perkembangan Capital Adequacy Ratio (CAR) Pada Bank CIMB Niaga Periode 2011-2018.
Capital Adequacy Ratio (CAR) dijelaskan dalam Peraturan Bank Indonesia Nomor 9/13/PBI/ 2013, Capital Adequacy Ratio (CAR) adalah rasio yang memperlihatkan seberapa besar jumlah seluruh aktiva bank yang mengandung risiko (kredit, surat berharga, tagihan pada bank lain) yang dibiayai dari modal sendiri disamping memperoleh dana-dana dari sumber-sumber diluar bank.
Berikut ini Tabel 4.1 perkembangan Capital Adequacy Ratio (CAR) berdasarkan data yang diperoleh dari laporan keuangan pertriwulan Bank CIMB Niaga periode 2011-2018:
85 Tabel 4.1
Perkembangan Capital Adequacy Ratio (CAR) Pertriwulan pada Bank CIMB Niaga periode 2011-2018
Tahun Triwulan Posisi (%) Perubahan (%)
2011
I 14,50 -
II 13,79 0,71
III 13,62 0,17
IV 13,16 0,46
2012
I 14,38 (1,22)
II 15,07 (0,69)
III 15,56 (0,49)
IV 15,16 0,40
2013
I 16,10 (0,94)
II 15,89 0,21
III 15,75 0,14
IV 15,36 0,39
2014
I 16,41 (1,05)
II 16,08 0,33
III 16,01 0,07
IV 15,58 0,43
2015
I 16,46 (0,88)
II 15,98 0,48
III 16,01 (0,03)
IV 16,28 (0,27)
2016
I 18,01 (1,73)
II 17,62 0,39
III 18,14 (0,52)
86
IV 17,96 0,18
2017
I 18,46 (0,50)
II 18,43 0,03
III 18,96 (0,53)
IV 18,60 0,36
2018
I 19,13 (0,53)
II 18,60 0,53
III 19,41 (0,81)
IV 19,66 (0,25)
Tertinggi 19,66 0,71
Terendah 13,16 (1,73)
Rata-rata 16,56 (0,16)
Sumber: Laporan Keuangan Pertriwulan Bank CIMB Niaga Periode 2011-2018 (Data diolah oleh penulis, 2019)
Berdasarkan data pada Tabel 4.1, menunjukkan bahwa perkembangan Capital Adequacy Ratio (CAR) periode 2011-2018 meningkat pada tiap triwulannya. Nilai CAR tertinggi pada tahun 2018 triwulan IV sebesar 19.66%, terendah terjadi pada tahun 2011 triwulan IV sebesar 13,16%, sedangkan rata-rata pertriwulan pada periode 2011-2018 adalah sebesar 16,56%. Peningkatan tertinggi CAR terjadi pada tahun 2011 triwulan II sebesar 0,71%, penurunan terbesar terjadi pada tahun 2016 triwulan I sebesar 1,73%, sedangkan rata-rata kenaikan pada periode 2011-2018 adalah sebesar 0,16% pertriwulan. Dengan demikian Bank CIMB Niaga periode 2011-2018 memiliki kondisi CAR yang sangat sehat, berdasarkan Peraturan Bank Indonesia No. 15/12/PBI Tahun 2013 tentang Kewajiban Penyediaan Modal Minimum Bank Umum.
87 Untuk lebih jelasnya mengenai perkembangan Capital Adequacy Ratio (CAR) pada Bank CIMB Niaga periode 2011-2019 dapat dilihat dalam bentuk grafis pada Gambar 4.1 sebagai berikut:
Grafik Perkembangan Capital Adequacy Ratio (CAR) Pertriwulan Pada Bank CIMB Niaga Periode 2011-2018
Gambar 4.1
Sumber: Laporan Keuangan Pertriwulan Bank CIMB Niaga Periode 2011-2018 (Data diolah oleh penulis, 2019)
4.1.2 Perkembangan Pemberian Kredit Pada Bank CIMB Niaga Periode 2011-2018.
Menurut Undang-Undang Nomor 10 Tahun 1998 “pengertian kredit adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antara bank dengan pihak lain yang
0 5 10 15 20 25
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Capital Adequacy Ratio (CAR) (%)
88 mewajibkan pihak peminjm melunasi utangnya setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga.”
Berikut ini pada Tabel 4.2 perkembangan Pemberian Kredit berdasarkan data yang diperoleh dari laporan keuangan pertriwulan Bank CIMB Niaga periode 2011- 2018:
Tabel 4.2
Perkembangan Pemberian Kredit Pertriwulan Pada Bank CIMB Niaga Periode 2011-2018
Tahun Triwulan Posisi (Juta Rupiah) Perubahan (Juta Rupiah) (%)
2011
I 106.685.580 - -
II 113.043.958 6.358.378 5,31
III 117.270.036 4.226.078 3,53
IV 120.219.882 2.949.846 2,46
2012
I 123.865.626 3.645.744 3,04
II 130.170.721 6.305.095 5,26
III 129.337.509 833.212 0,70
IV 133.708.004 4.370.495 3,65
2013
I 134.182.919 474.915 0,40
II 137.428.102 3.245.183 2,71
III 142.091.164 4.663.062 3,89
IV 143.75.,378 1.660.214 1,39
2014
I 148.204.504 4.453.126 3,72
II 152.257.969 4.053.465 3,38
III 154.550.439 2.292.470 1,91
89
IV 163.617.458 9.067.019 7,57
2015
I 163.798.727 181.269 0,15
II 168.852.902 5.054.175 4,22
III 166.736.238 2.116.664 1,77
IV 164.645.973 2.090.265 1,74
2016
I 158.057.072 6.588.901 5,50
II 161.360.109 3.303.037 2,76
III 160.062.489 1.297.620 1,08
IV 164.600.707 4.538.218 3,79
2017
I 160.124.620 4.476.087 3,73
II 164.600.707 4.476.087 3,73
III 160.389.405 4.211.302 3,51
IV 165.599.585 5.210.180 4,35
2018
I 159.242.597 6.356.988 5,30
II 162.406.522 3.163.925 2,64
III 156.732.373 5.674.149 4,73
IV 159.242.597 2.510.224 5,31
Tertinggi 168.852.902 9.067.019 7,57
Terendah 106.685.580 181.269 0,15
Rata-rata 148.338.684 3.866.045 3,26 Sumber: Laporan Keuangan Pertriwulan Bank CIMB Niaga Periode
2011-2018 (Data diolah oleh penulis, 2019)
Berdasarkan Tabel 4.2, menunjukkan bahwa perkembangan Pemberian Kredit pada Bank CIMB Niaga periode 2011-2018 cenderung meningkat pada tiap triwulannya. Nilai Pemberian Kredit tertinggi pada tahun 2015 triwulan II sebesar Rp.
168.852.902 juta, terendah terjadi pada tahun 2011 triwulan I sebesar Rp. 106.685.580
90 juta, sedangkan rata-rata pertriwulan pada periode 2011-2018 adalah sebesar Rp.
148.338.684 juta. Kenaikan Pemberian Kredit terbesar terjadi pada tahun 2014 triwulan IV sebesar Rp. 9.067.019 juta (7,57%), penurunan terbesar terjadi pada tahun 2015 triwulan I sebesar Rp. 181.269 juta (0,15%), sedangkan rata-rata kenaikan pada periode 2011-2018 adalah sebesar Rp. 3.866.045 juta (3,26%) pertriwulan.
Untuk lebih jelasnya mengenai perkembangan Pemberian Kredit pada Bank CIMB Niaga periode 2011-2018 dapat dilihat dalam bentuk grafik pada Gambar 4.2 sebagai berikut:
Grafik Perkembangan Pemberian Kredit Pertriwulan Pada Bank CIMB Niaga Periode 2011-2018
Gambar 4.2
Sumber: Laporan Keuangan Pertriwulan Bank CIMB Niaga Periode 2011-2018 (Data diolah oleh penulis, 2019)
0 20,000,000 40,000,000 60,000,000 80,000,000 100,000,000 120,000,000 140,000,000 160,000,000 180,000,000
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Pemberian Kredit
91 4.1.3 Perkembangan Return On Assets (ROA) Pada Bank CIMB Niaga
Periode 2011-2018.
Menurut Ikatan Bankir Indonesia (2015:178), Return On Assets (ROA) adalah perbandingan antara laba sebelum pajak dengan rata-rata total aset. Sedangkan, kegunaan Return On Assets (ROA) berdasarkan Surat Edaran Bank Indonesia No.13/24/DPNP tanggal 25 Oktober 2011 tentang Perubahan Tingkat Kesehatan Bank Umum, untuk mengukur keberhasilan manajemen dalam menghasilkan laba. Semakin kecil rasio ini, mengindikasikan kurangnya kemampuan manajemen bank dalam mengelola aktiva untuk meningkatkan pendapatan dan atau menekan biaya.
Berikut ini pada Tabel 4.3 perkembangan Return On Assets (ROA) berdasarkan data yang diperoleh dari laporan keuangan pertriwulan Bank CIMB Niaga periode 2011-2018:
Tabel 4.3
Perkembangan Return On Assets (ROA) Pertriwulan Pada Bank CIMB Niaga Periode 2011-2018
Tahun Triwulan Posisi (%) Perubahan (%) 2011
I 2,65 -
II 2,86 0,21
III 2,89 0,03
IV 2,85 (0,04)
2012
I 3,00 0,15
II 3,15 0,15
III 3,18 0,03
IV 3,18 0,00
2013 I 2,75 (0,43)
II 2,81 0,06
92
III 2,78 (0,03)
IV 2,76 (0,02)
2014
I 2,73 (0,03)
II 2,41 (0,32)
III 1,89 (0,52)
IV 1,44 (0,45)
2015
I 0,18 (1,26)
II 0,19 0,01
III 0,21 0,02
IV 0,24 0,03
2016
I 0,66 0,42
II 0,89 0,23
III 1,02 0,13
IV 1,20 0,18
2017
I 1,44 0,24
II 1,55 0,11
III 1,63 0,08
IV 1,70 0,07
2018
I 1,87 0,17
II 1,87 0,00
III 1,86 0,01
IV 1,85 (0,01)
Tertinggi 3,18 0,42
Terendah 0,18 (1,26)
Rata-rata 1,93 0,18
Sumber: Laporan Keuangan Pertriwulan Bank CIMB Niaga Periode 2011-2018 (Data diolah oleh penulis, 2019)
Berdasarkan pada data Tabel 4.3, menunjukkan bahwa perkembangan Return On Assets (ROA) pada Bank CIMB Niaga periode 2011-2018 mengalami fluktuasi pada tiap triwulannya. Nilai ROA tertinggi pada tahun 2012 triwulan III dan IV sebesar 3,18%, ROA terkecil terjadi pada tahun 2015 triwulan I sebesar 0,18%, sedangkan rata- rata pertriwulan pada periode 2011-2018 adalah sebesar 1,93%. Kenaikan ROA terbesar terjadi pada tahun 2016 triwulan I sebesar 0,42%, penurunan terbesar terjadi
93 pada tahun 2015 triwulan I sebesar 1,26%, sedangkan rata-rata kenaikan pada perioder 2011-2018 adalah sebesar 0,18% pertriwulan. Dengan demikian Bank CIMB Niaga periode 2011-2018 memiliki kondisi ROA yang sangat sehat, berdasarkan pada Peraturan Bank Indonesia No.17/11/PBI Tahun 2015 tentang penilaian kesehatan Bank Umum.
Untuk lebih jelasnya mengenai perkembangan Return On Assets (ROA) pada Bank CIMB Niaga periode 2011-2018 dapat dilihat dalam bentuk grafik pada Gambar 4.3 sebagai berikut:
Grafik Perkembangan Return On Assets (ROA) Pertriwulan Pada Bank CIMB Niaga Periode 2011-2018
Gambar 4.3
Sumber: Laporan Keuangan Pertriwulan Bank CIMB Niaga Periode 2011-2018 (Data diolah oleh penulis, 2019)
0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Return On Assets(ROA) (%)
94 4.2 Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR) dan Pemberian Kredit terhadap Return On Assets (ROA) pada Bank CIMB Niaga periode 2011-2018.
Untuk dapat mengetahui pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR) dan Pemberian Kredit terhadap Return On Assets (ROA) maka dilakukan analisis data dengan menggunakan analisis regresi linier berganda, analisis koefisien korelasi, analisis koefisien determinasi, uji parsial (uji t), dan uji stimultan (uji F), dengan terlebih dahulu dilakukan uji asumsi klasik untuk mengetahui apakah data memenuhi syarat untuk dianalisis lebih lanjut. Untuk mempermudah pengolahan data, penulis menggunakan Software Statistic 25.
4.2.1 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk mengetahui kondisi data yang digunakan dalam penelitian. Hal ini dilakukan agar dapat diperoleh model analisis yang tepat.
Pengujian asumsi klasik dalam penelitian ini terdiri dari empat pengujian yaitu uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi.
4.2.1.1 Uji Normalitas
Dalam penelitian ini, metode uji normalitas yang dilakukan adalah dengan menggunakan uji grafik Normal P-P Plot of Regression Starndardized Residual dan uji One Sample Kolmogorov-Smirnov.
95 Menurut Priyatno (2012:144), uji normalitas pada model regresi bertujuan untuk menguji apakah nilai residual terdistribusi secara normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah yang memiliki nilai residual yang terdistribusi secra normal, dengan melihat penyebaran data pada sumber diagonal grafik Normal P-P Plot of Regression Starndardized Residual. Sebagai dasar pengambilan keputusannya adalah sebagai berikut:
1. Jika titik-titik menyebar sekitar garis dan mengikuti garis diagonal makan nilai residual tersebut telah berdistribusi normal. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi normal.
2. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal atau tidak mengikuti arah sumbu diagonal, maka nilai residual tidak memenuhi asumsi normalitas.
Berikut ini adalah Gambar 4.4 Normal P-P Plot of Regression Starndardized Residual pada uji normalitas:
96 Gambar 4.4 Uji Normalitas dengan Normal P-Plot
Sumber: Hasil pengolahan Software Statistic,2019
Berdasarkan Gambar 4.4 dapat dilihat bahwa penyebaran data (titik-titik) menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal yang menunjukkan bahwa pola berdistribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Menurut Priyatno (2012:147), uji One Sample Kolmogorov-Smirnov digunakan untuk mengetahui distribusi data, apakah mengikuti distribusi normal, poisson, uniform atau exponential. Dalam hal ini untuk mengetahui apakah distribusi residual normal atau tidak. Residual terdistribusi normal jika nilai signifikan lebih dari 0,05 (Asymp. Sig > 0,05).
97 Hasil pengujian One Sample Kolmogorov-Smirnov dapat dilihat pada Tabel 4.4 sebagai berikut:
Tabel 4.4 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 32
Normal Parametersa,b
Mean ,0000000
Std. Deviation ,55113921 Most Extreme
Differences
Absolute ,122
Positive ,094
Negative ,122
Test Statistic ,122
Asymp. Sig. (2-tailed) ,200c,d
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
Sumber: Hasil pengolahan Software Statistic, 2019
Berdasarkan pada Tabel 4.4 dapat dilihat bahwa nilai signifikan yang berarti nilai Asymp. Sig > 0,05 atau (0,20 > 0,05), menunjukkan bahwa model regresi ini berdistribusi normal.
98 4.2.1.2 Uji Multikolinearitas
Menurut Priyatno (2012:151), uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji model regresi ditemukan adanya korelasi yang sempurna atau mendekati sempurna antar variabel independen. Pada model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi yang sempurna atau mendekati sempurna diantara variabel bebas, untuk mengetahui suatu model regresi bebas dari multikolinearitas, maka hal ini menunjukkan tidak terjadi korelasi variabel-variabel independen. Pengujian multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai tolerance dan VIF (Variance Inflation Factor). Utnuk mengetahui ada atau tidaknya multikolinearitas adalah sebagai berikut:
1. Jika nilai tolerance > 0,1 dan nilai VIF < 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.
2. Jika nilai tolerance < 0,1 dan nilai VIF > 10, maka dapat disimpulkan bahwa ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.
Hasil pengujian multikolinearitas dapat dilihat pada Tabel 4.5 sebagai berikut:
Tabel 4.5
Hasil Uji Multikolinearitas
Sumber: Hasil Pengolahan Software Statistic, 2019 Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) ,160 ,107 1,502 ,144
CAR ,226 ,121 ,334 1,877 ,071 ,976 1,024
Pemberian
Kredit ,254 ,172 ,570 1,340 ,075 ,754 1,172
a. Dependent Variable: ROA
99 Berdasarkan data pada Tabel 4.5, dapat dilihat bahwa variabel Capital Adequacy Ratio (CAR) dan Pemberian Kredit masing-masing memiliki nilai tolerance 0,976 ≥ 0,10 dan nilai VIF 1,024 ≤ 10 menunjukkan tidak terjadi multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.
4.2.1.3 Uji Heteroskedastisitas
Menurut Priyatno (2012:158), uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji keadaan dimana dalam model regresi terjadi ketidaksesuaian barian dari residual pada suatu pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Metode uji heteroskedastisitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah glejser regresi.
Metode ini merupakan salah satu cara untuk medeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan melakukan uji glejser. Uji glejser mengusulkan untuk meregres nilai absolut residual terhadap variabel independen. Hasil probabilitas dikatakan signifikan jika nilai signifikansinya tingkat kepercayaan 0,05 atau 5%.
Tabel 4.6
Uji Heteroskedastisitas metode glejser Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) ,221 ,073 3,013 ,005
CAR ,079 ,083 ,171 ,951 ,350
Pemberian Kredit ,354 ,067 ,162 ,440 ,220
a. Dependent Variable: ROA
Sumber: Hasil Pengolahan Software Statistic, 2019
100 Berdasarkan data pada Tabel 4.6, dapat dilihat bahwa data hasil uji glejser dalam analisis regresi masing-masing variabel tidak terdapat gejala heteroskedastisitas, hasil uji glejser menunjukkan nilai signifikansi pada variabel Capital Adequacy Ratio (CAR) sebesar 0,951% dan Pemberian Kredit sebesar 0,091%. Hal ini menunjukkan bahwa tidak ada variabel independen yang signifikansi secara statistik mempengaruhi variabel dependen, karena nilai probabilitas signifikansinya > 0,05 atau 5%.
4.2.1.4 Uji Autokorelasi
Menurut Priyatno (2012:172), uji autokorelasi bertujuan untuk menguji keadaan dimana pada model regresi ada korelasi antara residual pada periode t dengan residual pada periode sebelumnya (t-1). Model regresi yang baik adalah yang tidak terdapat masalah autokorelasi. Metode pengujian yang digunakan dengan menggunakan uji Runs Test. Kriteria Runs Test adalah sebagai berikut:
H0 : residual (res_1) random (acak) H0: residual (res_1) tidak random
Jika hasil Runs Test menunjukkan nilai probabilitas ≤ α = 0,05 maka hipotesis nol ditolak, sehingga dapat disimpulkan bahwa residual tidak random atau terjadi autokorelasi antar nilai residual.
101 Hasil pengujian autokorelasi dapat dilihat pada Tabel 4.7 sebagai berikut:
Tabel 4.7 Hasil Uji Autokorelasi
Sumber: Hasil Pengolahan Software Statistic, 2019
Berdasarkan data pada Tabel 4.7, dapat dilihat bahwa hasil uji Runs Test sebesar 1,00 menunjukkan nilai probabilitas ≥ α = 0,05 maka hasil hipotesis nol diterima, sehingga dapat disimpulkan bahwa residual random atau tidak terjadi autokorelasi antar nilai residual.
4.2.2 Analisis Regresi Linier Berganda
Menurut sugiyono (2017:275) analisis regresi ganda digunakan oleh peneliti, bila peneliti bermaksud meramalkan bagaimana keadaan (naik turunnya) variabel dependen (kriterium), bila dua atau lebih variabel independen sebagai faktor preditor dimanipulasi (dinaik turunkan nilainya). Jadi analisis regresi ganda akan dilakukan bila jumlah variabel independennya minimal 2 (dua).
Runs Test
Unstandardized Residual
Test Valuea -,05993
Cases < Test Value 15
Cases >= Test Value 16
Total Cases 31
Number of Runs 16
Z ,000
Asymp. Sig. (2-tailed) 1,000 a. Median
102 Dalam penelitian ini terdapat tiga variabel, dimana dua variabel merupakan variabel independen (independent variable) yaitu Capital Adequacy Ratio (CAR) sebagai X1 dan Pemberian Kredit sebagai X2, serta satu variabel dependen (dependent variable) yaitu Return On Assets (ROA) sebagai Y.
Persamaan regresi untuk dua preditor adalah:
Y = a + b1X1 + b2X2
Keterangan:
Y = Return On Assets (ROA) X1 = Capital Adequacy Ratio (CAR) X2 = Pemberian Kredit
a = Nilai Y jika X =0 (nilai konstanta)
b1 = Koefisien Regresi Capital Adequacy Ratio (CAR) b2 = Koefisien Regresi Pemberian Kredit
Hasil pengujian analisis regresi linier berganda dapat dilihat pada Tabel 4.8 sebagai berikut:
103 Tabel 4.8
Hasil Analisis Regresi Linier Berganda Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) ,160 ,107 1,502 ,144
CAR ,226 ,121 ,334 1,877 ,071
Pemberian Kredit ,754 ,172 ,670 4,340 ,000
a. Dependent Variable: ROA
Sumber: Hasil Pengolahan Software Statistic, 2019
Berdasarkan data pada Tabel 4.8, dapat dilihat hasil dari pengolahan data untuk analisis regresi linier berganda maka dapat dirumuskan persamaan regresi linier berganda sebagai berikut:
Y = 160 + 226 X1 + 754 X2
Dari hasil persamaan analisis regresi linier berganda tersebut dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Nilai konstanta (a) menunjukkan nilai positif yaitu sebesar 160. Hal ini dapat diartikan jika Capital Adequacy Ratio (CAR) sebagai X1 dan Pemberian Kredit sebagai X2 bernilai nol (0), maka Return On Assets (ROA) sebagai Y nilainya sebesar 160.
2. Nilai koefisien regresi variabel Capital Adequacy Ratio (CAR) bernilai positif yaitu sebesar 226. Hal ini menunjukkan adanya hubungan searah antara Capital Adequacy Ratio (CAR) dengan Return On Assets (ROA).
104 3. Nilai koefisien regresi variabel Pemberian Kredit bernilai positif yaitu sebesar 754. Hal ini menunjukkan bahwa adanya hubungan yang searah antara Pemberian Kredit dengan Return On Assets (ROA).
4.2.3 Analisis Koefisien Korelasi
Analisis koefisien korelasi digunakan untuk melihat seberapa kuat dan arah hubungan variabel independen, yaitu Capital Adequacy Ratio (CAR) dan Pemberian Kredit dengan variabel dependen, yaitu Return On Assets (ROA). Simbol dari besaran koralsi adalah R yang disebut koefisien korelasi.
Hasil pengujian analisis koefisien korelasi dapat dilihat pada Tabel 4.9 sebagai berikut:
Tabel 4.9
Hasil Uji Koefisien Korelasi Model Summary
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 ,824a ,680 ,657 ,56983
a. Predictors: (Constant), Pemberian Kredit, CAR
Sumber: Hasil Pengolahan Software Statistic, 2019
Berdasarkan Tabel 4.9, menunjukkan bahwa nilai koefisien korelasi sebesar 0,824 terdapat hubungan yang rendah antara Capital Adequacy Ratio (CAR) dan Pemberian Kredit terhadap Return On Assets (ROA). Karena nilai koefisien berada pada interval 0,80-1,00 menunjukkan hubungan yang sangat kuat. Adapun pedoman
105 untuk memberikan interprestasi koefisien korelasi menurut Sugiyono (2013:184) dapat dilihat pada Tabel 4.10 sebagai berikut:
Tabel 4.10
Interprestasi Terhadap Koefisien Korelasi Interval Koefisien Korelasi Tingkat Hubungan
0,00 – 0,199 Sangat Rendah
0,20 – 0,399 Rendah
0,40 – 0,599 Sedang
0,60 – 0,799 Kuat
0,80 – 1,00 Sangat Kuat
Sumber: Sugiyono (2013:184)
4.2.4 Analisis Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengukur seberapa besar kemampuan variabel-variabel independen, yaitu Capital Adequacy Ratio (CAR) dan Pemberian Kredit secara stimultan dalam memberikan kontribusi atau pengaruh terhadap variabel dependen, yaitu Return On Assets (ROA).
Hasil pengujian analisis koefisien determinasi dapat dilihat pada Tabel 4.11 sebagai berikut:
Tabel 4.11
Hasil Uji Koefisien Determinasi Model Summary
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 ,824a ,680 ,657 ,56983
a. Predictors: (Constant), Pemberian Kredit, CAR
Sumber: Hasil Pengolahan Software Statistic, 2019
106 Berdasarkan Tabel 4.11, menunjukkan bahwa nilai koefisien korelasi determinasi sebesar 0,680 atau 68% dilihat dari nilai R Square. Hal ini menunjukkan bahwa pengaruh kedua variabel yang terdiri dari Capital Adequacy Ratio (CAR) dan Pemberian Kredit terhadap Return On Assets (ROA) sebesar 68% sedangkan sisanya 32% dipengaruhi faktor lain yang tidak diteliti.
4.2.5 Uji Parsial (Uji t)
Uji parsial (uji t) digunakan untuk mengetahui secara signifikan pengaruh masing-masing variabel independen, yaitu Capital Adequacy Ratio (CAR) dan Pemberian Kredit terhadap variabel dependen, yaitu Return On Assets (ROA). Hasil pengujian parsial (uji t) dapat dilihat pada Tabel 4.12 sebagai berikut:
Tabel 4.12 Hasil Uji Parsial (Uji t) Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 7,421 ,966 7,679 ,000
CAR ,164 ,087 ,302 1,872 ,071
Pemberian Kredit ,754 ,172 ,670 4,340 ,000
a. Dependent Variable: ROA
Sumber: Hasil Pengolahan Software Statistic, 2019
Berdasarkan data pada Tabel 4.12 dapat dilihat hasil pengujian yang telah diolah sebagai berikut:
107 1. Capital Adequacy Ratio (CAR)
thitung = 1,872 ttabel = 2,04841
Pengujian berdasarkan thitung dan ttabel = thitung ≤ ttabel atau 1,872 ≤ 2,04841 Pengujian probabilitas = nilai sig. ≥ 0,05 atau 0,71 ≥ 0,05
Berdasarkan pengujian tersebut maka Ha ditolak, menunjukkan variabel independen Capital Adequacy Ratio (CAR) secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen Return On Assets (ROA).
2. Pemberian Kredit thitung = 4,340 ttabel = 2,04841
Pengujian berdasarkan thitung dan ttabel = thitung ≥ ttabel atau 4,340 ≥ 2,04841 Pengujian probabilitas = nilai sig. ≥ 0,05 atau 0,00 ≤ 0,05
Berdasarkan pengujian tersebut maka Ha diterima, menunjukkan variabel independen Pemberian Kredit secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen Return On Assets (ROA).
4.2.6 Uji Simultan (Uji F)
Uji simultan (uji F) digunakan untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen, yaitu Capital Adequacy Ratio (CAR) dan Pemberian Kredit secara stimultan atau bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen, yaitu Return On Assets (ROA).