36 berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini timbul
dikarenakan residual atau kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya.Model regresi yang baik adalah regresi
yang bebas dari autokorelasi. Pada penelitian ini, uji autokorelasi dideteksi dengan uji Durbin-
Watson, karena uji ini yang umum digunakan. Uji ini hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat pertama first order autokorelasi dan
mensyaratkan adanya intercept konstanta dalam model regresi.
3.6.2 Pengujian Hipotesis Penelitian
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini dilakukan dengan analisis regresi berganda, uji sgnifikansi t-test serta uji signifikansi f-test. Menurut
Rochaety, dkk 2007 : 107 “ …dengan uji hipotesis kita memusatkan
perhatian pada peluang kita membuat keputusan yang salah. Hipotesis diterima atau ditolak berdasarkan informasi yang terkandung dalam sampel
tetapi menggambarkan keadaan populasi”.
1. Analisis Regresi Berganda
Menurut Rochaety, dkk 2007 : 142 “regresi berganda bertujuan
untuk menghitung besarnya pengaruh dua atau lebih variabel bebas terhadap satu variabel terikat dan memprediksi variabel terikat dengan menggunakan
dua atau lebih varia bel bebas”. Model persamaannya adalah sebagai berikut:
Y= a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ b
5
X
5
+ e Keterangan :
37 Y = variabel dependen yaitu struktur modal
a = intercept koefisien yang menyatakan perubahan rata-rata variabel dependen untuk setiap variabel independen sebesar satu atau yang
disebut konstanta. b
1
, b
2
, b
3,
b
4,
b
5
= angka arah atau koefisien regresi yang menunjukkan angka peningkatan ataupun penurunan variabel dependen yang
didasarkan pada variabel independen. Bila b + maka terjadi kenaikan pada variabel dependen dan bila b - maka akan terjadi penurunan pada
variabel. X
1
= profitabilitas X
2
= likuiditas X
3
= pertumbuhan penjualan X
4
= ukuran perusahaan X
5
= struktur aset e = error
2. Uji signifikansi parsial t-test
Menurut Ghozali 2006 : 84 “uji statistik t pada dasarnya
menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelasindependen secara individual dalam menerangkan variabel dependen”. Uji t merupakan
suatu cara untuk mengukur apakah suatu variabel independen bukan merupakan penjelasan yang signifikan terhadap variabel dependen. Dalam
38 pengujian ini dilakukan dengan menghitung serta melihat nilai
signifikansinya yaitu dengan ketentuan sebagai berikut: Ho diterima jika signifikansi 0.05
Ha diterima jika signifikansi 0.05
3. Uji signifikasi simultan F-test
Uji F digunakan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model memiliki pengaruh secara
bersama-sama terhadap variabel dependen. Uji ini digunakan untuk melihat pengaruh variabel independen yaitu profitabilitas, likuiditas,
pertumbuhan penjualan, ukuran perusahaan, struktur aset berpengaruh terhadap struktur modal secara simultan. Bentuk pengujiannya adalah :
Ho : b1 = 0, artinya suatu variabel independen secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
Ha : b1 ≠ 0, artinya suatu variabel independen secara simultan
berpengaruh terhadap variabel dependen. Kriteria pengambilan keputusan :
Ho diterima jika signifikansi 0.05 Ha diterima jika signifikansi 0.05
4. Uji Koefisiensi Determinansi R
