Dengan nilai tabel pada tingkat signifikansi 5, jumlah sampel 96 n dan jumlah variabel independen 3 k=3, maka di tabel Durbin Watson didapatkan
nilai batas atas du dan batas bawah dl. Karena nilai DW 0,633 lebih kecil dari batas atas du 1,613 dan kurang dari 3 - 1,613 4 – du, maka dapat disimpulkan
bahwa tidak terdapat autokorelasi.
4.1.3 Persamaan Regresi Linear Berganda
“Dalam analisis regresi, selain mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih, juga menunjukkan arah hubungan antara varaibel dependen
dengan varaibel independen. Variabel dependen diasumsikan randomstokastik, yang berarti mempunyai distribusi probabilistik. Variabel independenbebas
diasumsikan memiliki nilai tetap dalam pengambilan sampel berulang,” Ghozali, 2013:96
Tabel 4.6 Hasil Uji Regresi Linear Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta
1 Constant
.032 .013
2.479 .015
KAP .185
.092 .198
2.006 .048
TSB -.338
.149 -.232
-2.277 .025
LDR .010
.008 .130
1.307 .194
Dependent Variabel : ROA Sumber : Output SPSS 20, data sekunder yang diolah, 2015
Dari hasil perhitungan regresi linear berganda pada tabel 4.6 di atas, dapat diketahui hubungan antara variabel independen dan variabel dependen yang dapat
dirumuskan dalam persamaan sebagai berikut :
ROA = 0,185 KAP – 0,338 TSB + 0,10 LDR 4.1.4
Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi R
2
mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel kinerja keuangan ROA. Nilai koefisien
determinasi antara 0 dan 1. Nilai R
2
yang mendekati satu berarti variabel independen penelitian memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan
untuk memprediksi variasi variabel kinerja keuangan ROA. Hasil koefisien determinasi dapat dilihat dalam tabel 4.7 sebagai berikut :
Tabel 4.7 Hasil Uji Koefisien Determinasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .388
a
.150 .123
.009018 .633
a. Predictors: Constant, LDR, KAP, TSB b. Dependent Variable: ROA
Sumber : Output SPSS 20, data sekunder yang diolah, 2015 Dari tabel koefisien determinasi di atas, dapat dilihat bahwa angka
koefisien determinasi R
2
sebesar 0,150. Besarnya R Square R
2
adalah 0,150.
Hasil perhitungan statistik ini berarti bahwa kemampuan variabel independen dalam menerangkan variasi perubahan variabel dependen sebesar 15, sedangkan
sisanya sebesar 85 100 - 15 diterangkan oleh faktor-faktor lain di luar model regresi yang dianalisis. Kelemahan mendasar penggunaan koefisien
determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Oleh karena itu, dianjurkan untuk menggunakan nilai Adjusted R
2
pada saat mengevaluasi model regresi terbaik. Dari angka tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa hubungan antar variabel independen dengan variabel dependen
tidak begitu kuat. Nilai Adjusted R Square adalah 0,123 yang artinya 12,3 pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dapat dijelaskan oleh
variabel dalam penelitian ini dan sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti.
4.1.5 Pengujian Hipotesis
