4.1 Analisa Koefisien Determinan untuk Persamaan Sub Struktur I dan Persamaan
Sub Struktur II
Koefisien determinasi R
2
merupakan suatu nilai nilai proporsi yang mengukur seberapa besar kemampuan variabel-variabel bebas yang digunakan dalam
persamaan regresi, dalam menerangkan variasi-variabel tak bebas Gujarati, 2003. Nilai koefisien determinasi berkisar antara 0 dan 1. Nilai koefsien determinasi
�
2
yang kecil mendekati nol berati kemampuan variabel-variabel tak bebas secara simultan
dalam menerangkan variasi variabel tak bebas amat terbatas. Nilai koefisien determinasi
�
2
yang mendekati 1 berarti variabel- variabel bebas memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel tak bebas.
Tabel 4.10 Koefisien Determinasi untuk Persamaan Sub Struktural I
Model R
R Square 1
,568
a
,254
Sumber: hasil olahan software SPSS Tabel 4.11
Koefisien Determinasi untuk Persamaan Sub Struktural II
Model R
R Square 1
,817
a
,724
Sumber: hasil olahan software SPSS
Berdasarkan Tabel 4.10, dapat dilihat bahwa nilai koefisien determinasi untuk persamaan sub struktural I adalah
�
2
=0,254 yang berarti variabel keputusan investasi dan keputusan pendanaan mampu menjelaskan variabel Growth sebesar 25,4, sisanya
sebesar 74,6 dipengaruhi oleh faktor-faktor lain. Berdasarkan Tabel 4.11 untuk persamaan sub struktural II, nilai koefisien
determinasi sebesar �
2
=0,724 yang berarti variabel keputusan investasi, keputusan
Universitas Sumatera Utara
pendanaan dan Growth mampu menjelaskan variabel nilai perusahaan sebesar 72,4, sisanya sebesar 27,6 dipengaruhi oleh faktor-faktor lain.
4.2 Uji signifikan Koefisien Regresi secara Menyeluruh Uji F
Uji signifikansi koefisien regresi secara menyeluruh merupakan suatu uji untuk menguji apakah seluruh koefisien regresi secara menyeluruh atau simultan
sama dengan nol atau tidak Supranto, 2005. Dengan kata lain, menguji apakah seluruh variabel bebas secara bersamaan atau simultan memengaruhi variabel tak
bebas signifikan secara statistik atau tidak.
Tabel 4.12 Uji Simultan untuk Persamaan Sub Struktur I
ANOVA
a
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
57,725 2
28,863 6,467
,000
b
Residual 126,196
72 1,753
Total 183,921
74 a. Dependent Variable: Growth
b. Predictors: Constant, KeputusanPendanaan, KeputusanInvestasi
Sumber: hasil olahan software SPSS
Berdasarkan Tabel 4.12, diketahui bahwa nilai probabilitas atau Sig. adalah 0,000 dan statistik dari uji F F hitung adalah 6,467. Diketahui nilai F Tabel adalah 3,12. Karena
nilai probabilitas, yakni 0,000 lebih kecil dibandingkan dengan tingkat signifikansi, yakni 0,05, dan nilai F hitung nilai F Tabel, maka pengaruh simultan dari variabel bebas
keputusan investasi dan keputusan pendanaan terhadap Growth signifikan statistik. Nilai error untuk persamaan sub struktural I adalah
254 ,
1
= 0,86.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.13 Uji Simultan untuk Persamaan Sub Struktural II
ANOVA
a
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
30.817 3
10.272 7.641
.000
b
Residual 276.175
71 3.890
Total 306.992
74 a. Dependent Variable: NilaiPerusahaaan
b. Predictors: Constant, KeputusanPendanaan, KeputusanInvestasi, Growth
Sumber: hasil olahan software SPSS
Berdasarkan Tabel 4.13, diketahui bahwa nilai probabilitas atau Sig. adalah 0,000 dan statistik dari uji F F hitung adalah 7,641. Diketahui nilai F Tabel adalah 2,73. Karena nilai
probabilitas, yakni 0,000 lebih kecil dibandingkan dengan tingkat signifikansi, yakni 0,05, dan nilai F hitung F Tabel, maka pengaruh simultan dari variabel bebas
keputusan investasi, keputusan pendanaan, dan Growth terhadap nilai perusahaan signifikan statistik. Nilai error untuk persamaan sub struktural I adalah
724 ,
1
= 0,52.
4.3 Analisis Jalur untuk Persamaan Sub Struktur I dan Persamaan Sub Struktur II
Kategori