50
c. Koefesien regresi variabel X2 sebesar -0.191 : artinya apabila X2 mengalami
kenaikan 1 maka nilai ROE akan mengalami penurunan sebesar 0.191 dengan asumsi variabel lain nilainya konstan.
d. Koefesien regresi variabel X3 sebesar -0.698 : artinya apabila X3 mengalami
kenaikan 1 maka nilai ROE akan mengalami penurunan sebesar 0.698 dengan asumsi variabel independen lain nilainya konstan.
4.5 Pengujian Hipotesis
Uji hipotesis dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen dalam model regresi berpengaruh terhadap variabel dependen, maka dilakukan pengujian
dengan menggunakan Uji Adjusted R
2
Uji f dan Uji t t test.
4.5.1 Uji Koefesien Determinasi R
2
Nilai koefesien korelasi R menunjukkan seberapa besar korelasi atau hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel dependen.
Koefesien korelasi dikatakan kuat apabila nilai R berada diatas 0.5 dan mendekati 1.
Koefesien determinasi R Square menunjukkan seberapa besar variabel independen menjelaskan variabel dependennya. Nilai R Square adalah nol sampai
satu. Apabila nilai R Square semakin mendekati satu, maka variabel-variabel independen memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi
variasi variabel dependen. Sebaliknya, semakin kecil nilai R Square, maka kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel
dependen semakin terbatas. Nilai R Square memiliki kelemahan yaitu nilai R Square akan meningkat setiap ada penambahan satu variabel independen
Universitas Sumatera Utara
51
meskipun variabel independen tersebut tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Tabel 4.12 Uji Koefesien Determinasi
Sumber : Output
SPSS
Table 4.13 menunjukkan bahwa nilai koefesien korelasi R sebesar 0.389 yang berarti bahwa korelasi atau hubungan antara variabel Rentabilitas Ekonomis
ROE dengan variabel independennya ITO, CR, TATO adalah lemah dengan didasarkan pada nilai R yang berada di bawah 0.5.
Angka koefesien determinasi Adjusted R square adalah 0.053. Hal ini berarti 53.0 variasi dari perubahan rentabilitas ekonomis dipengaruhi oleh variabel
independen ITO, CR, TATO. Sedangkan 47 lagi dijelaskan oleh variasi atau faktor lainnya.
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.389
a
.151 .053
1.47363 a. Predictors: Constant, TATO, IT, CR
b. Dependent Variable: ROE
Universitas Sumatera Utara
52 4.5.2 Uji Signifikan Pengaruh Secara Simultan Uji-F
Tabel 4.13 Uji-F
ANOVA
b
Model Sum of
Squares df
Mean Square F Sig.
1 Regression
10.060 3
3.353 1.544
.227
a
Residual 56.461
26 2.172
Total 66.521
29 a. Predictors: Constant, TATO, IT, CR
b. Dependent Variable: ROE Sumber : Output SPSS
Dari uji ANOVA Analisis of variance atau uji F, maka didapat Fhitung sebesar 1.544 dengan tingkat signifikan 0.227, jauh lebih kecil dari 0.05. Oleh
karena itu, maka model regresi bisa dipakai untuk memprediksi rentabilitas ekonomis. Secara Quick Look bila nilai F dihitung lebih besar dari pada F- tabel
2.975 maka H dapat diterima pada derajat kepercayaan 5. Dengan kata Ha
ditolak, yang menyatakan semua variabel independen secara serentak dan signifikan tidak mempengaruhi variabel dependen.
4.5.3 Uji Pengaruh Secara Partial Uji - t
