Uji Asumsi Klasik HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Tabel 4.9: Hasil Uji Autokorelasi Menggunakan Uji Durbin Watson Model Summary b ,605 a ,366 ,234 64,59193 2,755 Model 1 R R Square Adjusted R Square St d. Error of the Estimate Durbin- Wat son Predictors: Constant, X5, X4, X2, X3, X1 a. Dependent Variable: Y b. Sumber Lampiran 6 Dalam penelitian ini, Hasil Uji Autokorelasi menunjukkan nilai DW = 2.755. Berdasarkan tabel DW dengan jumlah sampel n = 30 dan k = 5, yaitu terletak pada 4 – du ≤ d ≤ 4 – dl maka diperoleh nilai DW 2.755 terletak diantara dl = 1,0706 dan du = 1,8326 yang terletak didaerah keragu-raguan atau tidak dapat disimpulkan, sehingga dapat dianggap bahwa asumsi tidak terjadi autokorelasi dapat dipenuhi. 4.4.3. Multikolinieritas Tujuan uji multikolinieritas adalah menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas, karena dalam model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Untuk mendeteksi apakah terjadi multikolinieritas atau tidak, dapat digunakan uji multikolinieritas Ghozali, 2006: 91. Tabel 4.10: Hasil Uji Multikolinieritas Collinearity Statistics Variabel Bebas Tolerance VIF Kesimpulan Rasio Lancar X1 0,422 2,368 Bebas Multikolinieritas Rasio Hutang Atas Modal X2 0,619 1,615 Bebas Multikolinieritas Rasio Perputaran Total Aktiva X3 0,510 1,961 Bebas Multikolinieritas Rasio Perputaran Persediaan X4 0,536 1,866 Bebas Multikolinieritas Return on investmentX5 0,465 2,152 Bebas Multikolinieritas Sumber Lampiran 6 Berdasarkan tabel diatas menunjukkan nilai VIF kurang dari 10, sehingga tidak terjadi atau bebas multikolinieritas. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa asumsi tidak terjadi multikolinieritas pada variabel bebas penelitian dapat dipenuhi.

4.4.3. Heteroskedastisitas

Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan kepengamatan lainnya. Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidak adanya heterokedastisitas adalah dengan menggunakan uji Rank Spearman yaitu dengan membandingkan antara residu dengan seluruh variable bebas. Menurut Santoso 2002: 301. Tabel 4.11: Hasil Uji Heteroskedastisitas Correlations Nilai Signifikan Variabel Bebas Korelasi Rank Spearman Kesimpulan Rasio Lancar X1 0,753 Bebas Heteroskedastisitas Rasio Hutang Atas Modal X2 0,163 Bebas Heteroskedastisitas Rasio Perputaran Total Aktiva X3 0,636 Bebas Heteroskedastisitas Rasio Perputaran Persediaan X4 0,943 Bebas Heteroskedastisitas Return on investmentX5 0,141 Bebas Heteroskedastisitas Sumber Lampiran 6 Berdasarkan tabel diatas diketahui bahwa hasil uji heteroskedastisitas pada nilai residual variabel bebas penelitian menunjukkan nilai signifikansi 0,05. Dengan demikian asumsi tidak terjadi atau bebas heteroskedastisitas dapat dipenuhi.

4.5. Analisis Regresi Linier Berganda

Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui adanya pengaruh antara variabel bebas yaitu rasio lancar, rasio hutang atas modal, rasio perputaran total aktiva, rasio perputaran persediaan, ROI terhadap variabel terikat yaitu kinerja keuangan. Dari hasil perhitungan dengan menggunakan program SPSS diperoleh hasil pada tabel 4.12: Tabel 4.12: Hasil Analisis Regresi Linier Berganda