a. Koefisien Determinasi R²
Koefisien Determinasi R² pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variable-variabel independen. Nilai koefisien
determinasi adalah anata 0 nol dan 1 satu.Nilai R² yang kecil berarti kemampuan variable-variabel independen dalam menjelaskan variabel-variabel
dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk
memprediksi variabel-variabel dependen. Secara umum koefisien determinasi untuk data silang cross section relatif rendah karena adanya variasi yang besar
antara masing-masing pengamatan, sedangkan untuk data runtun waktu time series biasanya mempunyai nilai koefisien determinasi yang tinggi.
Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan kedalam model. Setiap tambahan
satu variabel independen, maka R² pasti meningkat tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Oleh karena
itu, banyak peneliti menganjurkan untuk menggunakan nilai adjusted R² pada saat mengevaluasi mana model regresi yang terbaik. Tidak seperti R², nilai adjusted R²
dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan ke dalam model. Menurut Nurgiyantoro 2000 koefisien determinasi R² dapat
dirumuskan sebagai berikut:
R
2
=
β
1
Σ X
1
Y + β
2
Σ X
2
Y + β
4
Σ X
4
Y + β
5
Σ X
5
Y .…………………..3.6
ΣY
2
Keterangan:
1
: Koefisien regresi Variabel Firm Size
2
: Koefisien regresi Variabel Return on Equity ROE
3
: Koefisien regresi Variabel Debt to Equity Ratio DER
4
: Koefisien regresi Variabel Price Earning Ratio PER
5
: Koefisien regresi Variabel Dividen Payout ratio DPR X
1
: Firm Size X
2
: Return on Equity ROE X
3
: Debt to Equity RatioDER X
4
: Price Earning Ratio PER X
5
: Dividen Payout ratio DPR Y
: Nilai Perusahaan
Tabel 3.3 Pedoman Interprestasi Koefisien Korelasi
Interval Koefisien Tingkat Hubungan
0,001 - 0,200 Sangat Lemah
0,201 - 0,400 Lemah
0,401 - 0,600 Cukup Lemah
0,601 - 0,800 Kuat
0,801 - 1,000 Sangat Kuat
Sumber: Triton 2006
b. Uji Signifikan Simultan Uji Statistik F
Uji statistik F pada dasarnya dilakukan untuk menguji apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh
secara simultan terhadap variabel dependen atau terikat. Pengujian ini dilakukan dengan uji F pada tingkat keyakinan
95 dan tingkat kesalahan analisis α = 5
derajat bebas pembilang df
1
=k-1 dan derajat bebas penyebut df
2
=n-k, k merupakan banyaknya parameter koefisien model regresi linier dan n
merupakan jumlah pengamatan. Menurut Santoso 2004 nilai F dapat dirumuskan sebagai berikut:
F=
R
2
k ……………………………...……………...……3.7
1 – R
2
n – k – 1
Keterangan: n
= Jumlah sampel k
= Jumlah variabel bebas R
2
= Koefisien determinasi Formula hipotesis:
1. H : Firm Size, Return on Equity, Debt to Equity Ratio, Price Earning Ratio
dan Dividen Payout Ratio secara simultan berpengaruh tidak signifikan terhadap nilai perusahaan pada perusahaan-perusahaan manufaktur
sektor industri barang konsumsi yang terdaftar di BEI. 2. H
a
: Firm Size, Return on Equity, Debt to Equity Ratio, Price Earning Ratio dan Dividen secara simultan berpengaruh signifikan terhadap nilai
perusahaan pada perusahaan-perusahaan manufaktur sektor industri barang konsumsi yang terdaftar di BEI.
Kategori