117
b. Korelasi secara parsial antara X2 Arus Kas Arus Kas Operasi dengan Y
Profitabilitas ROA
Untuk menghitung korelasi secara parsial antara X2 Arus Kas dengan Y Profitabilitas, apabila X1 Perputaran Persediaan dianggap konstan, ada dua
cara yang digunakan untuk mendapatkan hasil korelasi pearson tersebut yaitu: Cara pertama perhitungan secara manual, yaitu:
Cara kedua perhitungan dengan menggunakan software SPSS 16 for windows adalah sebagai berikut:
118
Tabel 4.8 Koefisien Korelasi
Pearson Arus Kas Terhadap Profitabilitas Pada PT. Kimia Farma Persero, Tbk Plant Bandung Periode Tahun 1997-2011
Correlations
Control Variables AKOP
ROA Perputaran_Persediaan
AKOP Correlation
1.000 .766
Significance 2-tailed .
.001 df
12 ROA
Correlation .766
1.000 Significance 2-tailed
.001 .
df 12
Hasil perhitungan dengan cara manual dan SPSS 16 for windows menghasilkan nilai r yang sama yaitu 0,766. Nilai r tersebut menyatakan bahwa
hubungan antara variabel X2 Arus Kas dan Y Profitabilits bersifat positif. Nilai korelasi positif menunjukkan hubungan bahwa antara Arus Kas Arus Kas
Operasi dengan Profitabilitas ROA searah, maksudnya jika semakin besar Arus Kas Arus Kas Operasi, maka Profitabilitas ROA yang akan dihasilkan akan
semakin besar pula. Hubungan antara variabel X2 Arus Kas terhadap Y Profitabilitas dikatakan kuat karena nilai korelasi sebesar 0,766 berada pada
interval 0,60 – 0,799 yang dapat dilihat pada tabel interpretasi.
c. Korelasi secara simultan X1 Perputaran Persediaan dan X2 Arus Kas
Arus Kas Operasi terhadap Y Profitabilitas ROA
Untuk menghitung korelasi secara simultan antara X1 Perputaran Persediaan dan X2 Arus Kas Arus Kas Operasi terhadap Y Profitabilitas ROA
digunakan perhitungan sebagai berikut :
119 Cara pertama perhitungan secara manual, yaitu:
Cara kedua perhitungan dengan menggunakan software SPSS 16 for windows adalah sebagai berikut:
Tabel 4.9 Koefisien Korelasi
Pearson Perputaran Persediaan dan Arus Kas Terhadap Profitabilitas Pada PT. Kimia Farma Persero, Tbk Plant Bandung Periode
Tahun 1997-2011
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.777
a
.604 .537
3.561 a. Predictors: Constant, AKOP, Perputaran_Persediaan
b. Dependent Variable: ROA
Hasil perhitungan dengan cara manual dan SPSS 16 for windows menghasilkan nilai r yang sama yaitu 0,777. Nilai r tersebut menyatakan bahwa