74
4.4. Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi berganda dilakukan untuk mengetahui seberapa besar ketergantungan variabel dependen terikat dengan satu atau lebih variabel
independen bebas. Hasil analisis regresi berganda adalah berupa koefisien untuk masing-masing variabel independen.
Tabel 4.8 Koefisien Regresi Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
.393 .211
1.858 .069 Return on equity
-2.610 1.351
-.260 -1.931 .059 Debt to total assets
-1.292 .524
-.339 -2.465 .017 Net profit margin
.149 .110
.184 1.355 .182
a. Dependent Variable: Income Smoothing
Berdasarkan nilai koefisien yang ada pada tabel 4.8, maka dapat dihasilkan
persamaan regresi sebagai berikut: Income Smoothing = 0.393 - 2.610 ROE – 1.292 DAR + 0.149 NPM
Dari hasil persamaan regresi berganda tersebut, masing-masing variabel independen dapat diinterpretasikan pengaruhnya terhadap income smoothing
sebagai berikut: 1. Konstanta a sebesar 0.393 menyatakan bahwa jika variabel independen
konstan, maka income smoothing adalah sebesar 0.393. 2. Koefisien nilai ROE X
1
sebesar -2.610. Hal ini menunjukkan bahwa apabila terjadi peningkatan variabel ROE sebesar 1, maka akan menurunkan
tindakan melakukanincome smoothing sebesar 2.610.
75 3. Koefisien nilai DAR X
2
sebesar -1.292. Hal ini menunjukkan bahwa apabila terjadi peningkatan variabel DAR sebesar 1, maka akan menurunkan
tindakan melakukanincome smoothing sebesar 1.292. 4. Koefisien nilai NPM X
4
sebesar 0.149. Hal ini menunjukkan bahwa apabila terjadi peningkatan variabel NPM sebesar 1, maka akan meningkatkan
tindakan melakukanincome smoothing sebesar 0.149.
4.5. Pengujian Hipotesis
4.5.1 Uji Signifikansi Parsial t-test
Uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas independen secara individual dalam menerangkan variasi
variabel dependen. Variabel independen dikatakan memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen apabila variabel dependen tersebut
memiliki nilai signifikansi sig di bawah 0.05.
Tabel 4.9 Uji Signifikansi Parsial
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta 1
Constant .393
.211 1.858
.069 Return on equity
-2.610 1.351
-.260 -1.931
.059 Debt to total assets
-1.292 .524
-.339 -2.465
.017 Net profit margin
.149 .110
.184 1.355
.182 a. Dependent Variable: Income Smoothing
Dari tabel 4.9, hasil pengujian secara parsial menunjukan bahwa secara parsial hanya variabel debt to total assetsDAR yang berpengaruh
signifikan terhadap income smoothing. Hal ini ditunjukkan oleh nilai
76 signifikansi debt to total assets sebesar 0.017 yang berarti lebih kecil dari
0.05 dan nilai t
hitung
= 2.465 nilai t
tabel
= 2.011, sedangkan variabel return on equity ROE dan net profit margin NPM tidak berpengaruh signifikan
karena nilai signifikansinya 0.059 dan 0.184 yang berarti lebih besar dari 0.05 dan nilai t
hitung
yang lebih kecil dari nilai t
tabel.
4.5.2 Uji Signifikansi Simultan F-test
Uji F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara
bersama-sama terhadap variabel dependen. Variabel-variabel independen tersebut dikatakan mempunyai pengaruh secara simultan dan signifikan
terhadap variabel dependen apabila memiliki nilai signifikansi sig di bawah 0.05.
Tabel 4.10 Uji Signifikansi Simultan
ANOVA
b
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
1 Regression
10.317 3
3.439 6.219
.001
a
Residual 26.541
48 .553
Total 36.857
51 a. Predictors: Constant, Net profit margin, Return on equity, Debt to total assets
b. Dependent Variable: Income Smoothing
Dari uji signifikansi simultan yang tersaji pada tabel 4.10, dapat dilihat bahwa semua variabel independen ROE, DAR, dan NPM
berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen income smoothing secara bersama-sama atau simultan. Hal ini ditunjukkan oleh nilai
77 signifikansi yang menunjukkan angka 0.001, yaitu 0.05 dan nilai F
hitung
= 6.219 F
tabel
= 2.798.
4.5.3 Uji Koefisien Determinasi R
2
Uji koefisien determinasi dilakukan dengan tujuan untuk melihat sejauh mana variabel independen mampu menjelaskan variasi variabel
dependen.
Tabel 4.11 Uji Koefisien Determinasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate 1
.529
a
.280 .235
.74360 a. Predictors: Constant, Net profit margin, Return on equity, Debt to total assets
b. Dependent Variable: Income Smoothing
Dari tabel 4.11 diatas dapat kita lihat bahwa angka koefisien
Adjusted R square bernilai 0.235. Angka ini mengindikasikan bahwa 23,5 variasi atau perubahan dalam income smoothing mampu dijelaskan oleh
return on equity, debt to total assets, dan net profit margin. Dan sisanya 76,5 dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak dimasukkan dalam
dalam model penelitian. Standard error of estimate menunjukkan angka sebesar 0.74360. Semakin kecil angka ini, semakin tepat model regresi
dalam memprediksi income smoothing.
4.6. Hasil Hipotesis Sebelum Moderating
Kategori