Analisis Regresi Linier Berganda

JURNAL KOMPLEKSITAS VOLUME 4 No. 6 JUNI 2016 Halaman : ix yang teratur, maka diidentifikasikan telah terjasdi heteroskedastisitas. b. Jika tidak ada pola jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

d. Uji Autokorelasi

Menurut Ghozali 2005:59 autokorelasi adalah hubungan antara nilai suatu variabel dengan nilai variabel yang sama tetapi terjadi pada periode sebelumnya. Gejala autokorelasi tidak boleh terjadi dalam analisis regresi. Untuk mendeteksi masalah autokorelasi pada model regresi di SPSS dapat diamati melalui uji Durbin-Watson DW. Menurut Singgih Santosa 2000:59, hasil kesimpulan ada atau tidaknya autokorelasi adalah berdasarkan: 1 Jika pengujian diperoleh nilai DW statistik berada diantara -2 sampai 2 maka tidak terjadi autokorelasi. 2 Jika pengujian diperoleh nilai DW statistik berada dibawah -2 maka terjadi autokorelasi positif. 3 Jika pengujian diperoleh nilai DW statistik berada diatas +2 maka terjadi autokorelasi negatif.

2. Analisis Regresi Linier Berganda

Metode yang dipakai dalam menganalisis variabel-variabel dalam penelitian ini adalah menggunakan regresi linier berganda. Regresi linier berganda yaitu suatu model linier regresi yang variabel dependennya merupakan fungsi linier dari beberapa variabel bebas Ghozali,2005:59. Regresi linier berganda sangat bermanfaat untuk meneliti pengaruh beberapa variabel yang berkorelasi dengan variabel yang diuji. Teknik analisis ini sangat dibutuhkan dalam berbagai pengambilan keputusan baik dalam perumusan kebijakan manajemen maupun dalam telaah ilmiah. Analisis regresi linier berganda Multiple Regression Analysys ini digunakan untuk menguji pengaruh CR, ROA, FS, EG, dan EVA terhadap Return Saham. Seberapa besar variablel independen mempengaruhi variabel dependen dihitung dengan menggunakan persamaan garis regresi berganda berikut Ghozali,2005:59: Y= a + b1x1 + b2x2 + b3x3 + b4x4 + b5x5 + e Keterangan Y = Return Saham a = konstanta b = koefisien garis regresi X1 = CR X2 = ROA X3 = FS X4 = EG X5 = EVA e = standar error Metode pengujian terhadap hipotesis yang diajukan dilakukan menggunakan pengujian secara parsial dan pengujian secara simultan serta analisis koefisien determinasi R 2 , Ghozali,2005:60.

a. Uji F

Uji F dilakukan untuk melihat apakah semua variable- variabel independent yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara simultan terhadap variable dependen Ghozali,2005:60. JURNAL KOMPLEKSITAS VOLUME 4 No. 6 JUNI 2016 Halaman : x Nilai F-hitung dapat dicari dengan rumus : F-hitung = 2 −1 1 − 2 �− keterangan : R 2 = koefisien determinasi N = jumlah sampel k = banyaknya koefisien regresi Sedangkan kriteria pengujiannya adalah : 1 Apabila F-hitung pada F-tabel, Ho diterima : artinya variabel bebas secara bersama-sama tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat. 2 Apabila F-hitung pada F-tabel, Ho ditolak : artinya variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat.

b. Uji T

Uji T adalah Pengujian secara parsial menggunakan uji t pengujian signifikansi secara parsial. Langkah-langkah yang ditempuh dalam pengujian adalah Ghozali, 2005:61 1 Menyusun hipotesis nol Ho dan hipotesis alternatif Ha Ho : �1 = �2 = �3= �4 = 0, diduga variabel independen secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. 2 Menentukan tingkat signifikansi a sebesar 0,05 3 Membandingkan thitung dengan ttabel. Jika thitung lebih besar dari ttabel, maka H1 diterima. Nilai t hitung dapat dicari dengan rumus Gujarati, 1999: T hitung = � � � � 1 Bila – ttabel -thitung dan t hitung ttabel, Ho diterima, artinya variabel independen secara individu tak berpengaruh terhadap dependen. 2 Bila thitung ttabel dan – thitung -ttabel, Ho ditolak artinya variabel independen secara individu berpengaruh terhadap variabel dependen. 3 Berdasarkan probabilitas. 4 Hi akan diterima jika nilai probabilitasnya a kurang dari 0,05

c. Determinasi R

2 Koefisien determinasi R2 mengukur kebaikan sesuai goodness of fit dari persamaan regresi yaitu meberikan proporsi atau persentase variasitotal dalam variabel dependen, yang dijelaskan oleh variabel independen Gujarati,1995:46. Nilai koefisien regresi terletak diantara 0 dan 1.nilai R 2 = 1, berarti bahwa garis regresi yang terjadi menjelaskan 100 variasi dalam variabel dependen, jika R 2 = 0 berarti bahwa model yang terjadi tidak dapat menjelaskan sedikitpun garis regresi yang terjadi Menurut Sugiyono 2004:47, memberikan pendapat bahwa korelasi dapat digolongkan menjadi 5 interpretasi, yaitu : Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,00 - 0,199 Sangat rendah 0,20 - 0,399 Rendah 0,40 - 0,599 Sedang 0,60 - 0,799 Kuat 0,80 - 0,999 Sangat Kuat JURNAL KOMPLEKSITAS VOLUME 4 No. 6 JUNI 2016 Halaman : xi Sumber: Sugiyono, Metode Penelitian Bisnis, 2004

d. Determinasi Adjusted R².

Analisa determinasi digunakan untuk mengetahui persentase sumbangan pengaruh variable bebas secara bersama-sama terhadap variable tergantung.Koefisien determinasi menunjukan seberapa besar persentase variasi variable bebas yang digunakan dalam model, mampu menjelaskan variasi variable tergantung. R² sama dengan 0, maka tidak ada sedikitpun persentase sumbangan pengaruh yang diberikan variable bebas terhadap variable tergantung, atau variasi variable bebas yang digunakan dalam model tidak menjelaskan sedikitpun variasi variable tergantung. Sebaliknya R² sama dengan 1, maka persentase sumbangan pengaruh yang diberikan variable bebas terhadap variable tergantung adalah sempurna, atau variasi variable bebas yang digunakan dalam model menjelaskan 100 variasi variable tergantung. Menurut Santoso 2001.50 bahwa untuk regresi dengan lebih dari dua variable bebas digunakan Adjusted R² sebagai koefisien determinasi. Adjusted R Square adalah nilai R Square yang telah disesuaikan. 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Statistik Deskriptif Hasil statistik deskriptif terhadap variabel penelitian dijelaskan pada Tabel berikut ini: Statistik Deskriptif Variabel Penelitian No Variabel N Mean Std.Deviation 1 SR Y 40 0.7052 0.39816 2 CR X1 40 3.2550 2.33672 3 ROAX2 40 0.1960 0.16205 4 FS X3 40 2.2933 1.00782 5 EG X4 40 1.8730 1.95138 6 EVA X5 40 0.0680 0.05034 Berdasarkan tabel di atas, statistik deskriptif terhadap variabel X1 CR menunjukkan nilai rata-rata dan standar deviasi sebesar 3.2550 dan 2.33672. Statistik deskriptif terhadap variabel X 2 ROA menunjukkan nilai rata-rata dan standar deviasi sebesar 0.1960 dan 0.16205. Statistik deskriptif terhadap variabel X3 FS menunjukkan nilai rata-rata dan standar deviasi sebesar 2.2933 dan 1.00782. Statistik deskriptif terhadap variabel X4 EG menunjukkan nilai rata-rata dan standar deviasi sebesar 1.8730dan 1.95138. Statistik deskriptif terhadap variabel X5 EVA menunjukkan nilai rata-rata dan standar deviasi sebesar 0.0680 dan 0.05034. Statistik deskriptif terhadap variabel Y SR menunjukkan nilai rata-rata dan standar deviasi sebesar 0.7052 dan 0.39816. Hasil Uji Asumsi Klasik a. Hasil Uji Normalitas Berdasarkan Gambar diatas dapat dijelaskan bahwa hasil uji normalitas yang telah JURNAL KOMPLEKSITAS VOLUME 4 No. 6 JUNI 2016 Halaman : xii dilakukan dengan gambar plot normal probably, tampak bahwa titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal. 1 Uji Kolmogorov-Smirnov Untuk menentukan data dengan uji Kosmogorov- Smirnov, nilai Asymtotik Signifikasi harus di atas 0,05 atau 5 Imam Gojali, 2005 . Pengujian dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov, 6 enam variable yaitu SR=0.714, CR=0.313, ROA=0.432, FS=0.583, EG=0.142, dan EVA=0.563. Dimana hasil nya 6 enam variable tersebut lebih besar dari 0,05 atau 5 , hal ini berarti semua variable yang ada terdistribusi normal.Untuk lebih jelas nya dapat di lihat pada tabel dibawah ini One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test SR CR ROA FS EG EVA N 40 40 40 40 40 40 Normal Parameters a,,b Mean .7053 3.2550 .1960 2.2933 1.8730 .0680 Std. Deviation .39816 2.33672 .16205 1.00782 1.9513 8 .0503 4 Most Extreme Differences Absolute .110 .152 .138 .123 .182 .125 Positive .088 .152 .138 .123 .170 .111 Negative -.110 -.117 -.126 -.075 -.182 -.125 Kolmogorov-Smirnov Z .698 .962 .872 .777 1.150 .788 Asymp. Sig. 2-tailed .714 .313 .432 .583 .142 .563 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. 2 Hasil Uji Multikolineartas Uji multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah ada korelasi antara variabel independen.Metode yang digunakan untuk mendeteksi adanya multikolinieritas dengan menggunakan nilai VIF variance inflation factor, nilai VIF lebih kecil dari angka 10 menunjukkan tidak terdapat gejala multikolinieritas dengan variabel yang lainnya.Hasil uji gejala multikolinieritas disajikan pada Tabel berikut ini: Hasil Uji Multikolinearitas Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 CR 0.505 1.980 ROA 0.557 1.795 FS 0.627 1.594 EG 0.820 1.219 EVA 0.653 1.532 a. Dependent Variable: SR 3 Hasil Uji Autokorelasi Uji Autokorelasi digunakan untuk mengetahui apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t, dengan kesalahan pada periode t-1 jika terjadi autokorelasi, berarti dijumpai problem autokorelasi.Hasil pengujian dengan menggunakan metode perhitungan Durbin-Watson DW disajikan pada Tabel berikut ini: Hasil Uji Aoutokorelasi No Keterangan Nilai D- W 1 Model Regresi 1 1.968 Sumber: Lampiran 3. Berdasarkan hasil pengujian terhadap gejala autokorelasi seperti pada JURNAL KOMPLEKSITAS VOLUME 4 No. 6 JUNI 2016 Halaman : xiii Tabel di atas, pengambilan keputusan didasarkan pada kriteria berikut: Hipotesis 0 Keputusan Jika Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi positif Tolak No decision 0 d dl dl d du Tidak ada korelasi negatif Tidak ada korelasi negatif Tolak No decision dl d 4 du d 4 – dl Tidak ada autokorelasi, positif atau negative Tidak ditolak du d 4 – du Hasil pengujian menunjukkan kolom Durbin Watson D-W pada Model Summary menunjukkan nilai D-W = 1.968. D-W Tabel pada p = 0,05, N = 40, dan K jumlah variabel bebas = 5 adalah: dL = 1.231 dan dU = 1.786. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan tidak terjadi autokorelasi pada model regresi yang digunakan karena nilai D-W terletak antara du d 4 – du 1.786 1.968 2.214 . 4 Hasil Uji Heterokedastisitas Gambar Hasil Uji Heterokedastisitas Scattarplot Dependant Variable: SR Berdasarkan Gambar diatas, dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar baik dibawah atau diatas angka 0 pada sumbu Y. dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi Heterokedastisitas pada model regresi. Pengujian Hipotesis a. Analisis Stastistik Hasil Pengujian Pada Model Regresi Variabel Unstandardized Coefficients t- hitung Sig Kriteria Keterangan B Std.error Konstanta -0.696 0.202 -3.455 0.001 - - CR 0.108 0.022 4.806 0.000 sig 0.05 Signifikan ROA -0.139 0.308 -0.452 0.654 sig 0.05 Tidak signifikan FS 0.323 0.047 6.916 0.000 sig 0.05 Signifikan EG 0.015 0.021 0.700 0.489 sig 0.05 Tidak Signifikan EVA 4.563 0.916 4.983 0.000 sig 0.05 Signifikan R 0.838 R Square 0.703 Adjusted R Square 0.659 F Hitung 16,059 F-Tabel 2.490 t-Tabel 2.032 Sig F 0.000 DW 1.968 Model regresi yang terbentuk berdasarkan hasil pada Tabel 4.11 dapat dijelaskan sebagai berikut: SR = -0.696+ 0.108 CR + - 0.139 ROA + 0.323 FS+ 0.015 EG+ 4.563 EVA Keterangan : CR : Current Ratio ROA : Return On Assets FS : Firm Size EG : Earning Growth EVA : Economic Value Added b. Pengujian Hipotesis 1 Pengaruh dari Current RatioCR , Return On Assets ROA, Firm Size FS Earning Growth EG dan Economic Value Added EVA terhadap stock return secara JURNAL KOMPLEKSITAS VOLUME 4 No. 6 JUNI 2016 Halaman : xiv simultan pada perusahaan sektor pertambangan yang terdaftar di BEI Untuk menguji pengaruh secara simultan antara variabel independen terhadap variabel dependen, maka digunakan uji F. Kriteria pengujian ini adalah jika nilai signifikansi F lebih kecil dari 0.05 dan F Hitung lebih besar dari FTabel, maka variabel independen secara simultan mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Dan sebaliknya, jika nilai sigifikansi F lebih besar dari 0.05 dan F Hitung lebih kecil dari FTabel, maka variabel independen secara simultan tidak mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Pengujian terhadap hipotesis ke-1 bertujuan untuk membuktikan adanya pengaruh simultan antara Current RatioCR , Return On Assets ROA, Firm Size FS Earning Growth EG dan Economic Value Added EVA terhadap Stock Return. Pengujian dilakukan dengan menggunakan a = 5. Model Summary Model Summary b Model Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .703 a 18.059 5 34 .000 1.968 a. Predictors: Constant, EVA, EG, FS, ROA, CR b. Dependent Variable: SR Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .838 a .703 .659 .23258 1.968 a. Predictors: Constant, EVA, FS, EG, ROA, CR b. Dependent Variable: SR Berdasarkan Tabel dapat dilakukan pemaparan untuk menguji hipotesis: 1. Nilai F hitung yang ditunjukkan pada Tabel sebesar 18.059, Nilai F Tabel pada tingkat a = 0,05, dengan nilai regresi 5 dan jumlah residual sebanyak 34. Fhitung 16.059 FTabel 2.490 dan tingkat signifikansi sebesar 0.000, ini menunjukkan dalam penelitian ini, hipotesis diterima, artinya secara simultan kelima variabel independen secara bersama-sama memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen. 2. Koefisien korelasi R pada Tabel menunjukkan angka 0.838, artinya hubungan antara variabel independen terhadap variabel dependen cukup kuat atau erat. 3. Nilai koefisien determinasi yang disesuaikan adjusted R 2 pada Tabel sebesar 0.659, artinya variabel independen memberikan kontribusi terhadap variabel dependen sebesar 65.9. Kontribusi sisanya sebesar 24,1 dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam model penelitian ini. Dari uraian tersebut diatas , dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel independen Current RatioCR , Return On Assets ROA, Firm Size FS Earning Growth EG dan Economic Value Added EVAterhadap Stock Return. Hubungan yang terjadi antara variabel bebas dengan variabel terikat kuat, dengan kontribusi variabel bebas mempengaruhi variabel terikat sebesar 65.9 . 2 Pengaruh dari Current RatioCR , Return On Assets ROA, Firm Size FS Earnings Growth EG dan Economic Value Added EVAterhadap stock return secara parsial pada perusahaan sektor pertambangan yang terdaftar di BEI Analisa masing-masing pengaruh secara parsial dilakukan untuk mengetahui pengaruh antara variabel independen dengan variabel dependen.Variabel independen yang memiliki keeratan pengaruh paling besar atau paling JURNAL KOMPLEKSITAS VOLUME 4 No. 6 JUNI 2016 Halaman : xv kecil terhadap variabel dependen dapat dilihat dari nilai koefisien korelasi secara parsial.Mengukur besarnya kontribusi variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial, digunakan alat uji koefisien korelasi parsial. Keeratan hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen dapat dilihat dari nilai koefisien standardized Beta. Nyata atau tidaknya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat dilihat dari hasi perbandingan antara nilai t hitung dengan t tabel. Apabila nilai Signifikansi t lebih kecil dari 0.05 dan thitung lebih besar dari ttabel maka variabel independen secara parsial mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel dependen.Dan sebaliknya jika nilai Signifikansi t lebih besar dari 0.05 dan thitung lebih kecil dari tTabel maka variabel independen secara parsial tidak mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Pengujian terhadap hipotesis ke-2 bertujuan untuk membuktikan adanya pengaruh parsial antara Current RatioCR , Return On Assets ROA, Firm Size FS Earning Growth EG dan Economic Value Added EVAterhadap Stock Return. Pengujian dilakukan dengan menggunakan a = 5. Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 4.10 di atas, pengujian terhadap masing-masing variabel penelitian dapat dijelaskan sebagai berikut: a Pengaruh Current Ratio X1 terhadap Stock Return Y Tingkat signifikansi Current Ratio X1 terhadap Stock Return Y adalah sebesar 0,000 dengan nilai t hitung sebesar 4.806 dan t tabel sebesar 2.032. Karena nilai t hitung t tabel 4.806 2.032 dan sig t 5 0,000 0,05, maka dapat dikatakan bahwa secara parsial Current Ratio X 1 berpengaruh signifikan terhadap Stock Return Y, sehingga hipotesis diterima. Karena koefisien regresi bertanda positif 4.806 mengindikasikan hubungan keduanya positif atau searah. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh secara positif dan signifikan antara variable Curren t Ratio terhadap variabel Stock Return. Hal ini menunjukkan bahwa secara parsial Current Ratio berpengaruh positif dan signifikan terhadap Stock Return. Artinya semakin meningkat Currunt Ratio, maka akan menyebabkan semakin meningkat juga Stock Return. b Pengaruh Return On Assets X 2 terhadap Stock Return Y Tingkat signifikansi Return On Assets X3 terhadap Stock Return Y adalah sebesar 0,654 dengan nilai thitung sebesar -0.452 dan ttabel sebesar 2.032. Karena nilai t hitung t tabel -0.452 2.032 dan sig t 5 0,654 0,05, maka dapat dikatakan bahwa secara parsial Return On Assets X3berpengaruh tidak signifikan terhadap Stock Return Y, sehingga hipotesis di tolak. Karena koefisien regresi bertanda negatif -0.452 mengindikasikan hubungan keduanya negatif atau tidak searah. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh secara negatif dan tidak signifikan antara variabel Return On Assets terhadap variabel Stock Return. Hal ini menunjukkan bahwa secara parsial Return On Assets berpengaruh negatifdantidaksignifikan terhadap Stock Return. Artinya semakin meurunt Return On Assets, maka tidak akan menyebabkan semakin menurunnya Stock Return. c Pengaruh Firm SIze X 3 terhadap Stock Return Y Tingkat signifikansi Firm Size X4 terhadap Stock Return Y adalah sebesar 0,000 dengan nilai t hitung sebesar 0.000 dan t tabel sebesar 2.032. JURNAL KOMPLEKSITAS VOLUME 4 No. 6 JUNI 2016 Halaman : xvi Karena nilai t hitung t tabel 6.916 2.032 dan sig t 5 0,000 0,05, maka dapat dikatakan bahwa secara parsial Size Company X4 berpengaruh signifikan terhadap Stock Return Y, sehingga hipotesis diterima. Karena koefisien regresi bertanda positif 6.916, mengindikasikan hubungan keduanya positif atau searah. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh secara positif dan signifikan antara variabel Firm Size terhadap variabel Stock Return. Hal ini menunjukkan bahwa secara parsial Firm Size berpengaruh positif dan signifikan terhadap Stock Return. Artinya semakin meningkat Return On Assets, maka akan menyebabkan semakin meningkat juga Stock Return. d Pengaruh Earning Growth X 4 terhadap Stock Return Y Tingkat signifikansi Earning Growth X5 terhadap Stock Return Y adalah sebesar 0,489 dengan nilai t hitung sebesar 0.700 dan t tabel sebesar 2.032. Karena nilai t hitung t tabel 0.700 2.032 dan sig t 5 0,489 0,05, maka dapat dikatakan bahwa secara parsial Earning Growth X5 berpengaruh tidak signifikan terhadap Stock Return Y, sehingga hipotesis ditolak. Karena koefisien regresi bertanda positif 0.489, mengindikasikan hubungan keduanya positif atau searah. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh tidaksignifikan antara variabel Earning Growth terhadap variabel Stock Return. Hal ini menunjukkan bahwa secara parsial Earning Growth berpengaruhtidak signifikan terhadap Stock Return. Artinya semakin meningkat Earning Growth, maka tidak akan menyebabkan semakin meningkat nya Stock Return. e Pengaruh Economic Value Added X 5 terhadap Stock Return Y Tingkat signifikansi terhadap Stock Return Y adalah sebesar 0,000 dengan nilai t hitung sebesar 4.983dan t tabel sebesar 2.032. Karena nilai t hitung t tabel 4.983 2.032 dan sig t 5 0,000 0,05, maka dapat dikatakan bahwa secara parsial Economic Value Added X 5 berpengaruh signifikan terhadap Economic Value Added X 5 , sehingga hipotesis diterima. Karena koefisien regresi bertanda positif 4.983 mengindikasikan hubungan keduanya positif atau searah. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh secara positif dan signifikan antara variabel Economic Value Added terhadap variabel Stock Return. Hal ini menunjukkan bahwa secara parsial Economic Value Added X 5 berpengaruh positif dan signifikan terhadap Stock Return. Artinya semakin meningkat Economic Value Added X 5 , maka akan menyebabkan semakin meningkat juga Stock Return. 3 Pengujian terhadap hipotesis ke-3 bertujuan untuk membuktikan adanya pengaruh dominan Earning Growth terhadap Stock Return. Nilai koefisien beta standardized paling besar menunjukkan bahwa variabel independen tersebut berpengaruh dominan terhadap variabel dependen. Untuk menentukan variabel independen yang dominan dalam mempengaruhi nilai variabel dependen dalam suatu model regresi linear, maka digunakan Koefisien Beta Beta Coefficient. Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 4.10 di atas, Firm Size menunjukkan nilai standardized coefficients beta terbesar yaitu 6.916, maka hipotesis ke3 diterima. Hasil analisis dari pengujian hipotesis adalah sebagai berikut. JURNAL KOMPLEKSITAS VOLUME 4 No. 6 JUNI 2016 Halaman : xvii

1. Pengaruh Simultan Variabel