37
2. Jika tidak terdapat pola tertentu yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 10 pada sumbu Y maka
mengindikasikan tidak terjadi heterokedastisitas.
3.9. Model Pengujian Hipotesis
3.9.1 Model Regresi Linear Berganda
Model Regresi Linear Berganda Multiple Regression Analysis bertujuan untuk menguji pengaruh antara satu variabel terhadap variabel
lain. Regresi linear berganda melibatkan lebih dari satu variabel bebas Independen. Dengan menggunakan dua atau lebih variabel bebas
Independen dalam membuat persamaan regresi diharapkan mampu menerangkan lebih baik karakteristik dari variabel tak bebas dependen
dan nilai koefisien determinasi diharapkan semakin besar dan nilai standar error semakin kecil sehingga persamaan regresi yang dihasilkn lebih baik.
Model regresi linear berganda dikatakan model yang baik jika model tersebut memenuhi asumsi normalitas data dan terbebas dari asumsi-
asumsi klasik statistik, baik multikolinieritas, autokolerasi dan heteroskedastisitas.
Maka, untuk pengujian hipotesis pertama dan kedua akan dipergunakan analisis regresi berganda, tujuannya adalah untuk melihat
pengaruh antara variabel independen dengan variabel dependen, dengan rumusan sebagai berikut :
Y = a + b1.X1 + b2.X2 + b3.X3 + e
Universitas Sumatera Utara
38
keterangan : Y = Kinerja Keuangan
a = Konstanta X1 = Total Quality Management
X2 = Corporate Social Responsibility X3 = Good Corporate Governance
b1 = Koefisien regresi Total Quality Management b2 = Koefisien regresi Corporate Social Responsibility
b3 = Koefisien regresi Good Corporate Governance e = eror
3.9.1.1 Uji Signifikan Parsial Uji-t
Uji Signifikan Parsial Uji-t digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel
dependen,apakah pengaruhmya signifikan atau tidak. Hipotesis nol Ho yang hendak diuji adalah apakah parameter bi sama dengan nol, atau Ho
: bi = 0, artinya apakah suatu variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis altenatif
Ha parameter suatu variabel tidak sama dengan nol, atau Ha : bi ≠ 0,
artinya variabel tersebut merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Dasar pengambilan keputusan yaitu :
1. Jika nilai signifikan a 0.05, Ho diterima 2. Jika nilai signifikan a 0.05, Ho ditolak
Universitas Sumatera Utara
39
3.9.1.2 Uji Signifikan Simultan Uji-F
Uji Signifikan Simultan Uji-F pada dasarnya menunjukan apakah
semua variabel independen atau bebas yang dimasukan dalam model
mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen
atau terikat. Hipotesis nol Ho yang hendak diuji adalah apakah semua parameter dalam model sama dengan nol, atau : Ho : b1 = b2 = b3 = b4 =
b5 = b6 = 0, artinya apakah semua variabel independen bukan merupakan penjelasan yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatif
Ha tidak semua parameter secara simultan sama dengan nol, atau Ha : b1 ≠ b2 ≠ b3 ≠ b4 ≠ b5 ≠ b6 ≠ 0, artinya semua variabel independen secara
simultan merupakan penjelasan yang signifikan terhadap variabel dependen.
1. Jika nilai signifikan a 0.05, Ho diterima 2. Jika nilai signifikan a 0.05, Ho ditolak
3.9.1.3 Uji Koefisien Determinasi R
2
Uji Koefisien Determinasi R
2
digunakan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel
dependen. Koefisien daterminasi terletak pada tabel summary
b
dan tertulis R Square yang disesuaikan atau tertulis Adjusted R Square, karena
disesuaikan dengan jumlah variabel independen yang digunakan dalam penelitian. Nilai R Square dikatakan baik jika di atas 0,5 karena nilai R
Square berkisar antara 0 sampai 1.
Universitas Sumatera Utara
40
3.9.2 Uji interaksi
