76
4.5 Pengujian Hipotesis Pertama H
1
4.5.1 Uji Koefisien Determinasi R
2
Uji koefisien determinasi R
2
dilakukan untuk mengukur sejauh
mana kemampuan model dalam menjelaskan variabel dependen. Koefisien determinasi dikatakan kuat jika nilai R
2
berada diatas 0.5 dan mendekati 1. Semakin mendekati ke angka nol berarti model tidak baik atau variasi
model dalam menjelaskan sangat sedikit dan terbatas, sebaliknya semakin mendekati angka satu, maka model semakin baik dan memberikan hampir
semua informasi yang dibutuhkan.
Tabel 4.9 Uji Koefisien Determinasi
Model Summary
b
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate 1
.519
a
.269 .213
.3746899 a. Predictors: Constant, NPM, WCTA, DER, ITO
b. Dependent Variable: PERTUMBUHAN_LABA
Sumber: Output SPSS 19.0, diolah peneliti, 2015
Berdasarkan tabel 4.9, dapat dilihat dijelaskan bahwa: a.
R sebesar 0.519 berarti hubungan antara WCTA, DER, ITO, dan NPM terhadap pertumbuhan laba cukup kuat atau sedang sebesar
51.9 karena lebih besar dari 0.05. Tingkat hubungan yang cukup kuat atau sedang dapat dilihat pada lampiran 7 untuk memberikan
interprestasi koefisien korelasi. b.
R
2
terletak pada kolom R-Square sebesar 0.269. Hal ini menandakan bahwa WCTA, DER, ITO, dan NPM mempengaruhi
Universitas Sumatera Utara
77
secara simultan atau bersama-sama terhadap variabel pertumbuhan laba sebesar 26.9, sisanya sebesar 73.1 dipengaruhi oleh faktor-
faktor lain. c.
Adjusted R Square sebesar 0.213. Hal ini menandakan bahwa
pertumbuhan laba variabel dependen mampu dijelaskan oleh WCTA, DER, ITO, dan NPM variabel independen sebesar 21.3
dan sisanya sebesar 78,7 dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian.
d. Standard Error Of The Estimate
SEE artinya mengukur variasi dari nilai yang diprediksi, yang menunjukkan nilai sebesar
0.3746899, dimana semakin kecil angka ini, semakin tepat atau semakin baik model regresi dalam memprediksi pertumbuhan laba.
4.5.2 Uji Signifikansi Simultan F- test
Uji F umumnya dilakukan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai
pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat. Dengan kata lain, menguji apakah variabel WCTA, DER, ITO, dan NPM
secara bersamaan atau simultan mempengaruhi variabel pertumbuhan laba. Variabel-variabel independen tersebut dapat dikatakan mempunyai
pengaruh secara simultan dan signifikan terhadap variabel dependen apabila memiliki nilai signifikansi sig dibawah 0.05 atau 0.05 dan nilai
F
hitung
F
tabel
.
Universitas Sumatera Utara
78
Tabel 4.10 Uji Signifikansi Simultan
ANOVA
b
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig. 1
Regression 2.693
4 .673
4.795 .002
a
Residual 7.300
52 .140
Total 9.993
56 a. Predictors: Constant, NPM, WCTA, DER, ITO
b. Dependent Variable: PERTUMBUHAN_LABA
Sumber: Output SPSS 19.0, diolah peneliti, 2015
Berdasarkan hasil pengujian signifikansi simultan F-test yang terdapat pada tabel 4.10, dapat dilihat bahwa semua variabel independen
WCTA, DER, ITO, dan NPM berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen pertumbuhan laba secara bersama-sama atau simultan. Hal ini
ditunjukkan oleh nilai signifikansi yang menunjukkan angka 0.002 0.05 dan nilai F
hitung
= 4.795 F
tabel
= 2.55. Nilai dari F
tabel
diperoleh dengan melihat tabel persentase distribusi F yang terdapat pada lampiran 9. Pada
tabel tersebut terdapat df untuk pembilang N1 yang diperoleh dari jumlah variabel independen yang digunakan dalam penelitian, dimana variabel
independen yang digunakan adalah N1 = 4. Nilai df untuk penyebut N2 diperoleh dari jumlah data yang digunakan dikurang dengan jumlah
variabel dependen dan independen, yang nilainya adalah N2 = 52 57-1-4. Sebaliknya, bila nilai signifikansi lebih besar dari 0.05 dan nilai F
hitung
dari F
tabel
, maka variabel independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen secara bersama-sama atau simultan.
Universitas Sumatera Utara
79
4.5.3 Uji Signifikansi Parsial t-test
Kategori