maka harus dipenuhi diantaranya tiga asumsi dasar yang tidak boleh dilanggar oleh regresi linier berganda, yaitu tidak boleh ada autokorelasi,
tidak boleh ada multikolonieritas, dan tidak boleh ada heterokedastisitas. Gujarati, 1999: 153
1. Autokorelasi
Bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu periode t-1 sebelumnya. Untuk mengetahui apakah terjadi autokorelasi atau tidak, dapat digunakan uji Durbin Watson.
Ghozali, 2006: 99-100
Tabel 3.1 : Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi
hipotesis nol Keputusan
Jika Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi negatif
Tidak ada autokorelasi negatif Tidak ada autokorelasi, positif
atau negatif Tolak
No desicion Tolak
No desicion Tidak tolak
0 d dl dl
≤ d ≤ du 4 – dl d 4
4 – du ≤ d ≤ 4 – dl
du d 4 – du
2. Multikolonieritas
Bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Deteksi
menunjukkan adanya multikolonieritas adalah mempunyai nilai tolerance 0,10 atau VIF 10,0. Ghozali, 2005: 91-92
3. Heterokedastisitas
Menguji apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan
yang lain. Model regresi yang baik adalah Homokedastisitas dan jira berbeda disebut Heterokedastisitas. Untuk mendeteksi ada tidaknya
Heterokedastisitas adalah dengan menggunakan uji Glejser yaitu mengusulkan untuk meregres nilai absolut residual terhadap variabel
independen. Apabila nilai signifikansi diatas 0,05 maka tidak mengandung adanya Heterokedastisitas. Ghozali, 2005: 108
3.4.3. Analisis Regresi Linier Berganda
Multipple Regression Analysis
Model yang digunakan untuk menguji hipotesis dalam penelitian ini adalah model umum persamaan regresi linear berganda Multipple
Regression Analysis . Analisis regresi digunakan untuk mengetahui
apakah hipotesis penelitian terbukti atau tidak. Analisis ini untuk menguji kemampuan rasio keuangan dalam memprediksi pertumbuhan laba di
masa yang akan datang. Adapun formula yang digunakan dari regresi linear berganda yaitu:
Y =
+
X
1
+
X
2
+
X
3
+
X
4
+
X
5
+ e
Keterangan: Y
= Pertumbuhan laba yang akan datang
= konstanta
= Koefisien regresi variable independen X
1
= Total Assets Turnover X
2
= Inventory Turnover X
3
= Net Profit Margin
X
4
= Return On Equity
X
5
= Return On Assets e =
Standart error
3.4.4. Uji Hipotesis
a. Uji F
Uji F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimaksudkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-
sama. Langkah-langkah untuk melakukan uji F adalah sebagai berikut : 1.
Ho : ß
1
= ß
2
= ß
3
= ß
4
= ß
5
= 0 X
1
, X
2
, X
3
, X
4
, X
5
secara bersama-sama tidak berpengaruh signifikan terhadap Y.
Ha : ß
1
≠ ß
3
≠ ß
4
≠ ß
5
≠ 0 X
1
, X
2
, X
3
, X
4
, X
5
secara bersama- sama berpengaruh signifikan terhadap Y.
2. Dalam penelitian ini digunakan tingkat signifikan 0,05 dengan
derajat bebas n-k, dimana n = jumlah pengamatan, dan k = jumlah variabel.
3. Dengan rumus F hitung :
F
hit
= R
2
k 1 – R
2
n – k – 1 Anonim, 2009: L-22
Keterangan : F
hit
= F hasil perhitungan. R
2
= Koefisien Regresi k
= Jumlah Variabel n
= Jumlah Sampel 4.
Kriteria pengujiannya sebagai berikut : -
Apabila nilai probabilitas 0,05 maka H diterima dan H
a
ditolak yang berarti model regresi yang dihasilkan tidak cocok guna melihat pengaruh variabel Total Assets Turnover, Inventory
Turnover, Net Profit Margin, Return On Equity, Return On Assets
terhadap Pertumbuhan laba. -
Apabila nilai probabilitas 0,05 maka H ditolak dan H
a
diterima. yang berarti model regresi yang dihasilkan cocok guna melihat pengaruh variabel Total Assets Turnover, Inventory
Turnover, Net Profit Margin, Return On Equity, Return On Assets
terhadap Pertumbuhan laba.
b. Uji t
Pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas secara individual dalam menerangkan variasi variabel terikat.
Prosedur yang digunakan untuk melakukan uji t adalah sebagai berikut:
1. Ho : ßj = 0 X
1
, X
2
, X
3
, X
4
,X
5
secara parsial tidak terdapat pengaruh terhadap Y.
Ha : ßj ≠ 0 X
1
, X
2
, X
3
, X
4
,X
5
secara parsial terdapat pengaruh terhadap Y.
Dimana : j = 1,2,3,4,5 2.
Dalam penelitian ini digunakan tingkat signifikan 0,05. 3.
Dengan Rumus nilai t hitung : t
hit
= bj sebj
Anonim, 2009: L-21 Keterangan :
t
hit
= t hasil perhitungan bj
= Koefisien Regresi se
= Simpangan Baku untuk masing-masing koefisien regresi Standart error.
4. Kriteria pengujiannya sebagai berikut :
- Apabila nilai probabilitas 0,05 maka H
diterima dan H
a
ditolak yang berarti model regresi yang dihasilkan tidak cocok
- Apabila nilai probabilitas 0,05 maka H
ditolak dan H
a
diterima. yang berarti model regresi yang dihasilkan cocok guna melihat pengaruh variabel Total Assets Turnover, Inventory
Turnover, Net Profit Margin, Return On Equity, Return On Assets
terhadap Pertumbuhan laba.
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
