Apabila salah satu dari ketiga asumsi dasar tersebut dilanggar, maka
persamaan regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE, sehingga
pengambilan keputusan melalu uji F dan uji t menjadi bias.
3.5.1. Autokorelasi
Tujuan uji autokorelasi ini adalah untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara korelasi penggangu pada tahun ini
dengan periode tahun sebelumnya, untuk mengetahui apakah terjadi autokorelasi atau tidak, dapat digunakan uji Durbin Watson Ghozali,
2006: 95. Menurut Ghozali 2006: 96, deteksi adanya autokorelasi adalah:
Hipotesis nol Keputusan
Jika Tidak ada autokorelasi
positif
Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada korelasi negatif
Tidak ada korelasi nefatif
Tidak ada autokorelasi, positif atau negative
Tolak
No decision
Tolak
No decision
Tidak ditolak 0 d dl
dl ≤ d ≤ du
4 – dl d d
4 – du ≤ d ≤ 4 – dl
du d 4 – du
3.5.2. Multikolinieritas
Tujuan uji multikolinieritas adalah menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas, karena dalam model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Untuk mendeteksi apakah terjadi multikolinieritas atau tidak,
dapat digunakan uji multikolinieritas Ghozali, 2006: 91. Menurut Ghozali 2006: 91, deteksi adanya multikolinieritas
adalah Multikolinieritas dapat dilihat 1 nilai tolerance dan lawannya 2 variance inflation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan
setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel
independen menjadi variabel dependen terikat dan diregeres terhadap variabel independen lainnya . Tolerance mengukur nilai variabilitas
variabel independen yang dipilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama nilainya
dengan VIF tinggi karena VIF = 1 tolerance. Nilai cuttof yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai
tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10.
3.5.3. Heterokedastisitas
Uji Heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan kepengamatan lainnya.Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidak adanya heterokedastisitas adalah dengan menggunakan uji
Rank Spearman yaitu dengan membandingkan antara residu dengan seluruh variable bebas. Menurut Santoso 2002: 301.
a. Nilai probabilitas 5 tidak mengandung adanya heterokedastisitas.
b. Nilai probabilitas 5 mengandung adanya heterokedastisitas.
3.6. Teknik Analisis dan Uji Hipotesis 3.6.1. Teknik Analisis
Teknik analisis yang dilakukan dalam penelitian ini adalah teknik analisis regresi linier berganda multiple regression analysis yang
merupakan analisis yang berkaitan dengan studi ketergantungan satu variabel yang disebut variabel tidak bebasdengan dua atau lebih variabel
lainnya yang disebut variabel bebas, alat analisis ini digunakan karena sesuai dengan kondisi yang akan diuji, berupa ketergantungan variabel
kinerja keuangan perusahaan pada beberapa variabel yang lain. Adapun model regresi linier berganda untuk kondisi tersebut dirumuskan sebagai
berikut: Y =
βo + β
1
X
1i
+ β
2
X
2i
+ β
3
X
3i
+ β
3
X
4i
+ β
5
X
5i
+ е
i
.......... Y
= Kinerja keuangan βo =
Konstanta X
1
= Rasio lancar X
2
= Rasio hutang atas modal X
3
= Rasio perputaran total aktiva X
4
= Rasio perputaran persediaan
X
5
= ROI
β
1
... β
2
= Koefisien regresi variabel X
1
dan X
2
е
i
= Kesalahan baku i
= 1,2,3.....................n Anonim, 2009: L-21
3.6.2. Uji Hipotesis 1.
Uji Kecocokan Model Uji F
Untuk menguji cocok atau tidaknya model regresi yang dihasilkan digunakan uji F dengan prosedur sebagai berikut
Anonim, 2009: L22 Ho :
β
1
= . . . = β
j
= 0 X
1,
...X
5,
tidak berpengaruh terhadap Y.
H
1
: β
j
≠ 0 X
1,...
X
5,
berpengaruh terhadap Y. Dimana j = 1, 2.....5
Ketentuan pengujian Sulaiman, 2004: 81
a.
Jika tingkat signifikan p-value ≥ 0,05 maka H
diterima dan H
1
ditolak.
b.
Jika tingkat signifikan p-value 0,05 maka H ditolak dan H
1
diterima.
