80 disimpulkan bahwa model regresi yang dihasilkan tidak terjadi
heteroskedastisitas.
3. Uji Asumsi Klasik Autokorelasi
Adanya Autokorelasi
dalam model regresi artinya adanya korelasi
antar anggota sampel yang diurutkan berdasarkan waktu. Uji statistik yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi adalah uji
Durbin Watson. Berikut ini hasil uji Durbin Watson: Tabel 4.14 : Hasil Uji Durbin Watson
Model Summary
b
.509
a
.259 .074
7.73805 2.110
Model 1
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
Predictors: Constant, x3, x2, x1 a.
Dependent Variable: y b.
Sumber : Lampiran 9 k
= 3 banyaknya variabel bebas n = 16
d
L
= 0,8572 d
U
= 1,7277 Lampiran 10 Nilai DW yang dihasilkan sebesar 2, 110 Tabel 4.14
Nilai d
yang dihasilkan berada diantara 1,7277 d
U
damapi dengan 2,2723 4-d
U
atau berada pada daerah tidak terjadi autokorelasi.
4.3.2.3. Persamaan Regresi Linier Berganda
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi linier berganda dengan menggunakan data transformasi.
Berikut ini model atau persamaan regresi linier berganda yang dihasilkan:
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
81 Tabel 4.15 : Model Regresi Linier Berganda
Model Koefisien regresi
Konstanta Rasio likuiditas X
1
Rasio profitabilitas X
2
Ukuran perusahaan X
3
11,656 0,039
0,711 1,127
Sumber: Lampiran 9 Persamaan regresi linier berganda yang dihasilkan adalah sebagai
berikut :
Y = 11,656 + 0,039 X
1
+ 0,711 X
2
+ 1,127 X
3
Konstanta a yang dihasilkan sebesar 11,656 menunjukkan besarnya nilai tingkat kelengkapan pengungkapan laporan keuangan Y,
apabila rasio likuiditas X
1
, rasio profitabilitas X
2
dan ukuran perusahaan X
3
adalah konstan atau nol. Koefisien
regresi untuk variabel rasio likuiditas X
1
b
1
sebesar 0,039 berarti setiap kenaikan rasio likuiditas X
1
satu satuan maka tingkat kelengkapan pengungkapan laporan keuangan Y akan naik
sebesar 0,039 dengan asumsi variabel bebas lainnya adalah konstan. Koefisien
regresi untuk
variabel rasio profitabilitas X
2
b
2
sebesar 0,711 berarti setiap kenaikan rasio profitabilitas X
2
satu satuan maka tingkat kelengkapan pengungkapan laporan keuangan Y akan
naik sebesar 0,711 dengan asumsi variabel bebas lainnya adalah konstan. Koefisien regresi untuk variabel ukuran perusahaan X
3
b
3
sebesar 1,127 berarti setiap kenaikan ukuran perusahaan X
3
satu satuan maka tingkat kelengkapan pengungkapan laporan keuangan Y akan
naik sebesar 1,127 dengan asumsi variabel bebas lainnya adalah konstan.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
82
4.3.2.4. Uji Kecocokan Model Uji F
Uji F dapat digunakan untuk mengetahui apakah model yang digunakan adalah cocok atau sesuai untuk mengetahui pengaruh rasio
likuiditas X
1
, rasio profitabilitas X
2
dan ukuran perusahaan X
4
terhadap tingkat kelengkapan pengungkapan laporan keuangan Y. Tabel 4.16 : Uji F
ANOVA
b
251.336 3
83.779 1.399
.291
a
718.528 12
59.877 969.865
15 Regression
Residual Total
Model 1
Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
Predictors: Constant, x3, x2, x1 a.
Dependent Variable: y b.
Sumber : Lampiran 9 Nilai F
hitung
yang dihasilkan sebesar 1,399 dengan tingkat signifikan lebih dari 5 yaitu sebesar 0,291 maka H
diterima dan H
1
ditolak yang artinya model regresi linier berganda yang digunakan adalah tidak cocok untuk mengetahui pengaruh rasio likuiditas X
1
, rasio profitabilitas X
2
dan ukuran perusahaan X
3
terhadap tingkat kelengkapan pengungkapan laporan keuangan Y atau dengan kata lain
rasio likuiditas X
1
, rasio profitabilitas X
2
dan ukuran perusahaan X
3
tidak berpengaruh secara simultan terhadap tingkat kelengkapan pengungkapan laporan keuangan Y.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
83
4.3.2.5. Koefisien Determinasi R
Kategori