b. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Ghozali 2006 : 105, Uji heterokedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance
dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut
Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah Homoskedastisitas atau tidak terjadi
Heteroskedastisitas. Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas adalah dengan melihat ada tidaknya pola tertentu
pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual. Dasar
analisis uji heteroskedastisitas adalah sebagai berikut : 1.
Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian
menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan
di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas.
c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
Universitas Sumatera Utara
dengan kesalahan pada periode t-1 atau sebelumnya Erlina, 2008 : 106. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang
tahun yang berkaitan satu dengan lainnya. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mendeteksi terjadi atau tidaknya autokorelasi adalah
dengan uji Durbin Watson. Uji ini hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat pertama first order autokorelasi dan mensyaratkan adanya
intercept konstanta dalam model regresi. Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi digambarkan dalam tabel berikut ini :
Tabel 3.3 Kriteria Pengambilan Keputusan
Metode Durbin-Watson Kriteria
Pengujian Kesimpulan
Keputusan
0 d dl Terjadi autokorelasi positif
Tolak dl
≤ d ≤ du Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada keputusan
4-dl d 4 Terjadi autokorelasi negatif
Tolak 4-du
≤ d ≤ 4-dl Tidak ada autokoelasi negatif Tidak ada
keputusan
du d 4-du Tidak ada autokorelasi positif atau
negatif Tidak ditolak
Sumber : Ghozali, 2006 : 96
d. Uji Multikolinearitas
Menurut Ghozali 2006 : 91 uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi di antara
Universitas Sumatera Utara
variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Multikolinearitas dapat
dilihat dari nilai tolerance TOL dan variance inflation factor VIF. Nilai TOL berkebalikan dengan nilai VIF. Tolerance TOL mengukur
variabilitas dari variabel independen yang tidak dijelaskan oleh variabel inpenden lainnya. Sedangkan VIF menjelaskan derajat suatu variabel
independen yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Nilai TOL yang rendah adalah sama dengan nilai VIF yang tinggi karena
VIF = 1TOL. Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai TOL 0,10 atau sama dengan nilai
VIF10 Ghozali, 2006 : 92.
3.9.3 Pengujian Hipotesis
Hipotesis merupakan jawaban sementara terhadap rumusan masalah penelitian Sugiyono, 2008 : 93. Untuk pengujian hipotesis,
penelitian ini menggunakan analisis linear berganda, yang dapat dinyatakan dengan :
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ e Keterangan : Y
= Struktur Modal pada tahun t X
1
= Struktur Aset X
2
= Profitabilitas X
3
= Pertumbuhan Penjualan
Universitas Sumatera Utara
X
4
= Likuiditas b
1,
b
2
, b
3
, b
4 ,
b
5
= koefisien regresi e
= disturbance error
a.
Uji Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai
koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen sangat
terbatas. Kelemahan koefisien determinasi adalah adanya bias terhadap sejumlah variabel independen yang dimasukkan dalam
model oleh karena itu lebih baik menggunakan Adjusted R
2
. Jika adjusted R
2
bernilai negatif maka nilai adjusted R
2
dianggap nol.
b.
Uji Signifikansi Simultan Uji-F
Uji signifikansi simultan uji-f adalah pengujian yang dilakukan untuk melihat apakah variabel independen secara
bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. Tahap pengujiannya adalah sebagai berikut :
1. Ho : b
1
= b
2
= b
3
= b
4
= 0, berarti tidak ada pengaruh yang signifikan dari variable independen secara bersama-sama
terhadap variabel dependen.
Universitas Sumatera Utara
Ha : b
1
= b
2
= b
3
= b
4
= 0=, berarti ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen secara bersama-sama
terhadap variabel dependen. 2.
Menentukan besarnya nilai F hitung dan signifikan F Sig F. 3.
Menentukan tingkat signifikan α yaitu sebesar 5. 4.
Menganalisis data penelitian yang telah diolah dengan kriteria pengujian yaitu :
• Jika nilai sig F 0.05, maka Ho diterima, artinya variabel bebas secara simultan tidak mempengaruhi variabel terikat
secara signifikan. • Jika nilai sig F 0.05, maka Ho ditolak, artinya variabel
bebas secara simultan mempengaruhi variabel terikat secara signifikan.
c.
Uji Signifikansi Parsial Uji-T
Uji t dilakukan untuk melihat pengaruh variabel independen secara individual terhadap variabel dependen. Tahap
pengujian adalah sebagai berikut : 1.
H : b
1
= b
2
= b
3
= b
4
= 0, berarti tidak ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen terhadap variabel
dependen secara parsial
Universitas Sumatera Utara
Ha : b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ b
4
≠ 0, berarti ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen terhadap variabel
dependen secara parsial. 2.
Menentukan besarnya nilai F hitung dan signifikan F Sig F. 3.
Menentukan tingkat signifikan α yaitu sebesar 5. 4.
Menganalisis data penelitian yang telah diolah dengan kriteria pengujian yaitu :
• Ho ditolak, Ha diterima yaitu bila nilai signifikan kurang dari tingkat signifikan 0,05 berarti variabel independen
secara individual berpengaruh terhadap variabel dependen atau,
• Ho tidak ditolak, Ha tidak diterima yaitu bila nilai signifikan lebih dari tingkat signifikan 0,05 berarti
variabel independen secara individual tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
Universitas Sumatera Utara
3.10 Jadwal Penelitian
Tabel 3.4 Jadwal Penelitian
Tahapan Penelitian Oktober Novembe
r Desember Januari
Februari Maret
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
Pengajuan Judul
Penyusunan Proposal
Pengumpulan Data Pengolahan Data
Bimbingan Proposal Perbaikan Proposal
Bimbingan Proposal Seminar Proposal
Bimbingan Proposal
Penyelesaian Penulisan Penelitian
Rencana Sidang Meja Hijau
Universitas Sumatera Utara
BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN
4.1. Gambaran Umum Penelitian
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik yang menggunakan persamaan linier berganda. Analisis data
dimulai dengan mengolah data dengan menggunakan Microsoft Excel, selanjutnya dilakukan pengujian asumsi klasik dan pengujian regresi berganda dengan
menggunakan software SPSS Versi 20. Prosedur dimulai dengan memasukkan variabel-variabel penelitian ke program SPSS tersebut dan menghasilkan output
sesuai metode analisis data yang telah ditentukan. Berdasarkan kriteria pemilihan sampel yang telah ditentukan, didapat 28 perusahaan manufaktur sektor industri
dasar dan kimia yang memenuhi kriteria sampel dan dijadikan sampel dalam penelitian ini selama periode pengamatan 2010-2012.
4.2. Hasil Penelitian 4.2.1. Analisis Statistik Deskriptif
Kategori