68
4.4.1. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi pada intinya digunakan untuk mengukur kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai
koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R yang kecil berarti
kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Menurut Ghozali 2006:83, nilai yang
mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel
dependen.
Tabel 4.11 Koefisien Determinasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.464
a
.216 .166
.70440 a. Predictors: Constant, LN_DER, LN_WCT, LN_CR
b. Dependent Variable: LN_ROI
Sumber : Diolah Peneliti 2013
Tabel di atas menunjukkan bahwa nilai R sebesar 0.464 yang berarti korelasi atau hubungan antara variabel dependen ROI dengan variabel
independen LN_WCT, LN_CR dan LN_DER cukup kuat karena R 50 0.5. karena penelitian ini menggunakan lebih dari dua variabel, maka yang
digunakan adalah nilai Adjusted R Square. Dari tabel diatas dapat kita lihat bahwa Adjusted R Square bernilai 0.166 angka ini mengindikasikan bahwa
17 variasi atau perubahan dalam Profitabilitas dapat dijelaskan oleh WCT,
Universitas Sumatera Utara
69
CR dan DER sisanya 83 dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
4.4.2. Analisis Regresi linier Berganda
Penelitian ini akan menggunakan metode Multiple Regression untuk analisis impact dari variabel independent terhadap variabel dependen..
Model yang dimaksud adalah sebagai berikut Priyatno, 2010 :
Y = α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + e
Dimana : Y : Profitabilitas return of investment atau ROI
α : Konstanta ; e : Variabel Residual tingkat kesalahan β1, β2, β3 : Penaksiran koefisien regresi
X1 : Efisiensi modal kerja working capital turnover X2 : Likuiditas current ratio
X3 : Solvabilitas debt to equity ratio Hasil analisis regresi ditunjukkan pada tabel 4.12 berikut ini:
Tabel 4.12 Analisis Regresi
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -3.834
.489 -7.842
.000 LN_WCT
.367 .171
.374 2.144
.037 LN_CR
1.081 .307
.617 3.520
.001 LN_DER
.162 .134
.156 1.212
.231 a. Dependent Variable: LN_ROI
Sumber : Diolah Peneliti 2013
Universitas Sumatera Utara
70
Berdasarkan hasil analisis regresi yang ditunjukkan pada tabel 4.12, maka dapat ditentukan persamaan regresinya berdasarkan kolom B yang
merupakan koefisien regresi tiap variabelnya. Jadi persamaan regresinya adalah sebagai berikut:
Y = α + β1X1 + β2X2 + β3X3
Y = - 3.834+ 0.367X1 + 1.081X2 + 0.162X3
Persamaan regresi di atas dapat dijelaskan sebagai berikut: a Konstanta sebesar – 3,834; artinya jika semua variable bebas WCT, CR,
DER memiliki nilai 0, maka nilai variable terikatnya ROI sebesar - 3,834.
b Nilai koefisien regresi variabel X
1
sebesar 0.367; artinya setiap kenaikan Perputaran modal kerja WCT 1, maka nilai ROI akan naik sebesar 0.367
dengan asumsi bahwa variabel independen lain nilainya tetap.
c Koefisien regresi variabel X
2
sebesar 1,081; artinya setiap kenaikan Current Ratio
1, maka nilai ROI akan mengalami kenaikan sebesar 1,081 dengan asumsi variabel independen lain nilainya konstan.
d Koefisien regresi variabel X
3
sebesar 0,162; artinya setiap kenaikan DER 1, maka nilai ROI akan mengalami kenaikan sebesar 0,162 dengan asumsi
variabel independen lain nilainya konstan.
4.4.3. Uji signifikansi Parsial Uji t
Kategori