Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan tahap-tahap sebagai berikut:
a. Metode Analisis Deskriptif
Analisis deskripstif merupakan suatu metode dimana data-data yang dikumpulkan dan dikelompokkan kemudian dianalisis dan diinterpretasikan
secara objektif.
b. Metode Regresi Berganda
Metode regresi berganda ini untuk mengetahui pengaruh antara variabel bebas dan variabel terikat.
Dengan Rumus : Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e
Dimana: Y
= ROE Return on Equity a
= konstanta X
1
= DAR Debt to Asset Ratio X
2
= DER Debt to Equity Ratio X
3
= LDER Longterm Debt To Equity Ratio b
1
= koefisien regresi variabel DAR b
2
= koefisien regresi variabel DER b
3
= Koefisien regresi variabel LDER e
= error
Universitas Sumatera Utara
Sebelum data tersebut dianalisis dengan model regresi linier berganda maka sebelumnya harus memenuhi syarat uji normalitas dan uji asumsi klasik :
1. Pengujian Normalitas
Uji normalitas atau distribusi normal dilakukan untuk mengetahui apakah dalam suatu model regresi, variabel independen, variabel dependen, atau keduanya
berdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi normal atau mendekati normal. Uji ini dilakukan melalui kolmogorov-smirnov.
2. Pengujian Asumsi Klasik
a Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas diperlukan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan linear antar variabel independen dalam satu model. Hubungan linear antara variabel
independen inilah yang disebut multikolinearitas. b
Uji Autokorelasi Uji ini bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antar variabel
pengganggu pada periode tertentu dengan variabel pengganggu sebelumnya. Jika terjadi autokorelasi maka dikatakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang
baik adalah model yang bebas dari autokorelasi. Uji Autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah pada model regresi
terdapat korelasi kesalahan pengganggu pada periode t dan kesalahan pengganggu pada periode sebelumnya periode t-1. Gejala autokorelasi dideteksi dengan
Universitas Sumatera Utara
menggunakan uji Durbin Watson DW. Kriteria pengambilan keputusan uji autokorelasi ditunjukkan pada Tabel 1.1berikut:
Tabel 1.3 Kriteria Pengambilan Keputusan Uji Autokorelasi
Hipotesis Nol Keputusan
Jika
Tidak ada autokorelasi positif
Tolak 0DWdl
Tidak ada autokorelasi positif
No decision dl
≤DW≤du Tidak ada korelasi
negative Tolak
4-dlDWdu Tidak ada korelasi
negative No decision
4-du ≤DW≤4-dl
Tidak ada autokorelasi. i if if
Tidak ditolak DuDW4-du
Sumber: Yamin 2009:91
c Uji Heterokedastisitas
Uji digunakan untuk menguji apakah sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan lainnya.
Jika varians dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap, maka disebut homoskedastisitas, tetapi jika varians residualnya berbeda disebut
heteroskedastisitas. Model yang baik adalah tidak terdapat heteroskedastisitas.
3. Uji Koefesien Determinansi R
2
Nilai Adjusted R Square menunjukkan proporsi variabel dependen yang dijelaskan oleh variabel independen. Semakin tinggi nilainya maka akan semakin
Universitas Sumatera Utara
baik bagi model regresi karena menandakan bahwa kemampuan variabel bebas menjelaskan variabel terikat juga semakin besar.
c. Pengujian Hipotesis
Kategori