du sebesar 1.9480 dan nilai batas bawah dl sebesar 1.0708. Oleh karena itu, nilai dw lebih besar dari 1.9480 dan lebih kecil dari 4 – 1.9480 atau dapat
dinyatakan bahwa 1.9480 1.981 4 - 1.9480 du dw 4 – du. Dengan demikian dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi baik positif maupun negatif.
D. Analisis Regresi
Dari hasil pengujian asumsi klasik disimpulkan bahwa bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah memenuhi model estimasi yang Best Linear
Unbiased Estimator BLUE dan layak dilakukan analisis regresi.
1. Persamaan Regresi
Dalam pengolahan data dengan menggunakan regresi linear, dilakukan beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara variabel independen dan variabel
dependen, melalui pengaruh Ln_CR X
1
, Ln_DR X
2
, Ln_TATO X
3
, Ln_ITO X
4,
Ln_ROA X
5
, Ln_ROE X
6
, Ln_GPM X
7
terhadap Ln_Perubahan Laba Y. Hasil regresi dapat dilihat pada tabel 4.12.
Tabel 4.10 Analisis Hasil Regresi
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -.152
1.040 -.146
.885 LN_CR
-.337 .329
-.195 -1.026
.314 LN_DR
-.573 .340
-.300 -1.688
.103 LN_TATO
.277 .389
.139 .713
.482 LN_ITO
-.812 .278
-.568 -2.915
.007 LN_ROA
-.458 .448
-.269 -1.022
.316 LN_ROE
.619 .422
.451 1.465
.154
Universitas Sumatera Utara
LN_GPM -.588
.256 -.425
-2.295 .029
Sumber: Data diolah peneliti, 2010
Berdasarkan penjelasan dari pengujian asumsi klasik sebelumnya, model regresi dalam penelitian ini telah diubah menjadi model logaritma natural, sehingga beta
dan koefisien dari penelitian ini juga dalam bentuk logaritma natural. Model regresi berdasarkan hasil analisis regresi dinyatakan dalam bentuk fungsi Ln_Perubahan
Laba.
Y = -0.152 – 0.337 X
1
– 0.573 X
2
+ 0.277 X
3
– 0.812 X
4
– 0.458 X
5
+ 0.619 X
6
- 0.588 X
7
Kemudian model regresi tersebut akan diinterpretasikan.
β
= -0.152 Nilai konstanta ini menunjukkan bahwa apabila tidak ada variabel Ln_CR,
Ln_DR, Ln_TATO, Ln_ITO, Ln_ROA
Ln_ROE, Ln_GPM X
1
=X
2
=X
3
=X
4
=X
5
=X
6
=X
7
=0, maka Ln_ perubahan laba adalah sebesar - 0.152.
β
1
= -0.337 Koefisien regresi β
2
ini menunjukkan bahwa setiap variabel Ln_CR meningkat sebesar satu satuan, maka Ln_perubahan laba akan menurun
sebesar 0.337 atau 33.7 dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
Universitas Sumatera Utara
β
2
= -0.573 Koefisien regresi β
2
ini menunjukkan bahwa setiap variabel Ln_DR meningkat sebesar satu satuan, maka Ln_perubahan laba akan menurun
sebesar 0.573 atau 57.3 dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
β
3
= 0.277 Koefisi
en regresi β
3
menunjukkan bahwa setiap variabel Ln_TATO meningkat sebesar satu satuan, maka Ln_perubahan laba akan bertambah
sebesar 0.277 atau 27.7 dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
β
4
= -0.812 Koefisien regr
esi β
4
menunjukkan bahwa setiap variabel Ln_ITO meningkat sebesar satu satuan, maka Ln_perubahan laba akan menurun
sebesar 0.812 atau 8.12 dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
β
5
= -0.458 Koefisien regresi β
5
menunjukkan bahwa setiap variabel Ln_ROA meningkat sebesar satu satuan, maka Ln_perubahan laba akan menurun
sebesar 0.458 atau 45.8 dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
β
6
= 0.619 Koefisien regresi β
6
menunjukkan bahwa setiap variabel Ln_ROE meningkat sebesar satu satuan, maka Ln_perubahan laba akan bertambah
Universitas Sumatera Utara
sebesar 0.619 atau 61.9 dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
β
7
= -0.588 Koefisien regresi β
6
menunjukkan bahwa setiap variabel Ln_GPM meningkat sebesar satu satuan, maka Ln_perubahan laba akan menurun
sebesar 0.588 atau 58.8 dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
2. Analisis Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi
