4.2.4.3 Analisis Pengaruh Modal Kerja dan Risiko Kredit Terhadap Profitabilitas Secara
Parsial
Korelasi parsial digunakan untuk mengetahui kekuatan hubungan masing-masing variabel independen perputaran aktiva tetap dan perputaran piutang dengan profitabilitas.
Melalui korelasi parsial akan dicari pengaruh masing-masing variabel independen terhadap profitabilitas ketika variabel independen lainnya konstan.
Hasil perhitungan pengujian parsial adalah sebagai berikut :
Berdasarkan ouput SPSS diatas maka dapat diketahui bahwa :
Coefficients
a
-.039 .140
-.280 .793
.354 .077
.291 4.578
.010 .400
.916 .289
.986 1.014
.238 .017
.914 14.384 .000
.949 .990
.908 .986
1.014 Constant
X1 X2
Model 1
B Std. Error
Unstandardized Coefficients
Beta Standardized
Coefficients t
Sig. Zero-order Partial Part
Correlations Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: Y a.
Tidak terdapat autokorelasi
Ragu-ragu Autokorelasi
positif
d
L
= 0,467 4-d
L
= 3,533
d = 1,977 d
U
= 1,896 4-d
U
= 2,104
Autokorelasi negatif
Ragu-ragu
1. Modal kerja berpengaruh signifikan terhadap Profitabilitas ROA karena nilai p- value
lebih kecil dari 0,05 atau 0,010 0,05. 2. Risiko Kredit berpengaruh signifikan terhadap Profitabilitas ROA karena nilai p-
value lebih kecil dari 0,05 atau 0,000 0,05.
4.2.4.3 Analisis Pengaruh Modal Kerja dan Risiko Kredit Terhadap Profitabilitas Secara
simultan uji F
Untuk mengetahui apakah variabel X mempunyai pengaruh terhadap variabel Y secara keseluruhan, maka kita akan mengujinya dengan penggunaan statistik Uji F.
Untuk pengujian hipotesis digunakan uji signifikan dengan taraf 5 Sumber Sugiono, 2004:190.
Hipotesis : H
o
: b
1
, b
2
= 0, Modal kerja X
1
dan Risiko Kredit X2 secara bersama-sama tidak berpengaruh signifikan terhadap Profitabilitas ROA.
H
a
: b
1
, b
2
0, Modal kerja X
1
dan Risiko Kredit X2 secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap Profitabilitas ROA.
F
hitung
=
Re Re
1
gresi sidu
JK k
JK n
k
Dimana : JK
residu
= Koefisien Korelasi Ganda k
= Jumlah variabel bebas n
= Jumlah anggota sampel
F
hitung
= 0, 766 2
0, 012 7 2 1
= 123,516
Ketentuan sebagai berikut: - Jika F
hitung
F
tabel
maka H
o
ditolak signifikan - Jika F
hitung
F
tabel
maka H
o
diterima tidak signifikan Dimana F tabel = F
0,05 ; 2;7
= 6,944 Dari hasil perhitungan diatas dengan menggunakan SPSS 13 For Window, adalah sebagai
berikut :
Tabel 4.6
Dari hasil analisis diatas diketahui bahwa F hitung sebesar 123,516 lebih besar dari F tabel 6,944 Maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya variabel bebas secara simultan
berpengaruh signifikan terhadap Profitabilitas ROA. Tingkat signifikan 0,000 lebih kecil dari
ANOVA
b
.766 2
.383 123.516
.000
a
.012 4
.003 .778
6 Regression
Residual Total
Model 1
Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
Predictors: Constant, X2, X1 a.
Dependent Variable: Y b.
pada 0,05 yang berati kita mempercayai 95 bahwa secara bersama-sama variabel bebas diatas mempengaruhi variabel Y.
4.2.4.4 Analisis Korelasi Berganda dan Koefisien Determinasi