commit to user β
1
, β
2,
β
3
= koefisien regresi, dan e = error term.
3. Persamaan Regresi Moderasi Model Ketiga ROE = a + β
1
SKE + β
2
SM + β
3
SKE SM
+ e Keterangan:
ROE = Kinerja perusahaan, SKE
= Persentasi pemegang saham publik terhadap pemegang saham selain publik,
SKE SM = Bentuk interaksi moderasi dari struktur modal terhadap pengaruh
antara struktur kepemilikan terhadap kinerja perusahaan, Struktur modal SM memoderasi hubungan antara struktur kepemilikan
eksternal terhadap kinerja perusahaan yang terlihat dalam interaksi moderasi SKE
SM, a = konstanta,
β
1
, β
2,
β
3
= koefisien regresi, dan e = error term.
G. PENGUJIAN NORMALITAS DATA
Pengujian normalitas dengan menggunakan uji Kolmogorof-Smirnov. Dengan uji ini dapat mengetahui apakah nilai sampel yang diamati sesusai
dengan distribusi tertentu. Kriteria yang digunakan adalah pengujian dua arah yaitu dengan membandingkan nilai p yang diperoleh dengan taraf signifikasi
commit to user yang telah ditentukan yaitu 0,05. Apabila nilai p0,05 maka data berdistribusi
normal.
H. UJI ASUMSI KLASIK
1. Uji Autokorelasi Autokorelasi adalah korelasi antara anggota serangkaian observasi yang
diurutkan menurut waktu seperti data time series atau ruang seperti data cross sectional. Uji yang digunakan untuk mendeteksi adanya autokorelasi
ini adalah uji Durbin-Watson. Panduan angka D-W Durbin-Watson untuk mendeteksi autokorelasi bisa dilihat dalam tabel D-W. Namun demikian
kriteria pengujiannya sebagai berikut. a. Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif.
b. Angka D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi c. Angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
2. Uji Multikolinieritas Multikolinieritas adalah salah suatu hubungan yang sempurna antara
beberapa variabel bebas dalam model regresi. Uji ini dilakukan dengan melihat nilai Variance Inflation Factor VIF. Apabila nilai VIF melebihi
angka 10, maka disimpulkan telah terjadi multikolinieritas sedangkan bila VIF di bawah 10 disimpulkan tidak terjadi multikolinieritas.
3. Uji Heterokedastisitas Asumsi ini adalah varian residual yang bersifat homokedastis atau bersifat
konstan disebut heteros dan apabila model yang mengandung heterosdiestimasi, varian estimasi tidak lagi minimum, kendatipun estimator
commit to user itu sendiri tidak bias. Ghozali 2005 dalam Permadi 2007 menerangkan
cara mendeteksi gangguan heteroskedastisitas adalah dengan melihat pola diagram pencar residual. Ada dua keputusan, yaitu sebagai berikut.
a. Jika diagram pancar yang ada membentuk pola-pola tertentu yang teratur, maka regresi mengalami gangguan heteroskedastisitas.
b. Jika diagram pencar tidak membentuk pola-pola atau acak serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka dapat
dikatakan regresi tidak mengalami gangguan heteroskedastisitas.
I. PENGUJIAN HIPOTESIS
1. Uji t Nilai t digunakan untuk mengetahui signifikansi secara parsial pengaruh
masing-masing variabel independent terhadap variabel dependen. Jika nilai probalitas p value 0,05 maka Ho ditolak berarti terdapat pengaruh yang
signifikan secara parsial antara variabel independen terhadap variabel dependen dan sebaliknya jika nilai probabilitas p value0,05 maka Ho
diterima berarti tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial antara variabel independen terhadap variabel dependen.
2. Uji F Nilai f digunakan untuk mnegetahui signifikansi secara bersama-sama
pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Jika nilai probabilitas p value 0,05 maka Ho ditolak berarti terdapat
pengaruh yang signifikan secara bersama-sama antara variabel indepeden
commit to user terhadap variabel dependen dan sebaliknya jika nilai probabilitas p value
0,05 maka Ho diterima berarti tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara bersama-sama antara varibael independen dan variabel dependen.
3. Uji R
2
Koefisien determinasi adalah nilai yang menujukan proporsi pengaruh variabel independen yang dapat menjelaskan variabel dependen. Koefisien
determinasi dinyatakan dalam prosentase. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui seberapa besar keterikatan atau keeratan untuk variabel dependen
yaitu Y dari variabel dependennya. Koefisien korelasi berganda biasanya diberi simbol R
2
. Nilai koefisiensi determinasi majemuk R
2
berkisar 0 ≤ R
2
≤1 , jika semakain mendekati maka model semakin baik, dan jika R
2
= 1 berati variabel independen berpengaruh sempurna terhadap veriabel
dependen, tetapi jika R
2
= 0 berarti variabel independen tidak berpengaruh sempurna terhadap variabel dependen. R
2
yang digunakan adalah yang telah memperhitungkan jumlah variabel independen dalam suatu model regresi
atau disebut R
2
yang telah disesuiakan Adjusted-R
2
. Adjusted-R
2
diperoleh dengan rumus sebagai berikut Gujarati 1991:
Adjusted R
2
= 1-1-R
2
k n
n -
-1
Keteranagan: Adjusted R
2
= koefisien determinasi disesuiakan, R = koefisien determinasi,
N = jumlah sampel pengamatan, dan K = jumlah variable.
commit to user
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
