60
Tabel 3.3 Uji Autokorelasi
Interval Kriteria
dw dl dw 1,39
Ada autokorelasi dl dw du
1,39 dw 1,60 Tanpa kesimpulan
dl dw 4-du 1,60 dw 2,40
Tidak ada autokorelasi 4-du dw 4-dl
2,40 dw 2,61 Tanpa kesimpulan
dw 4-dl dw 2,61
Ada autokorelasi Sumber : Durbin Watson
Model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari masalah
autokorelasi
3.5.2 Uji Regresi Linier Berganda
Menurut Bambang dan Nur 2001 metode regresi linear berganda yaitu metode yang digunakan untuk menguji pengaruh dua arah atau lebih variabel
independen terhadap variabel dependen dengan skala pengukur atau rasio dalam suatu persamaan linear, sedangkan menurut Dajan 1986 dan Supranto 1996
untuk menguji model pengaruh dan hubungan variabel independen yang lebih dari dua variabel terhadap variabel dependen digunakan persamaan regresi linear
berganda dengan metode Ordinary Least Squares OLS.Ordinary Least SquaresOLS
merupakan salah satu cara untuk menghitung parameter α,β dan e dari suatu persamaan regresi. Supranto 1996 mengemukakan bahwa semakin
kecil nilai error maka akan membuat penaksiran itu semakin baik. Penelitian ini menggunakan model regresi linier berganda multiple linear
regression analysis, karena terdiri dari satu variabel dependen dan beberapa variabel independen. Persamaan dirumuskan sebagai berikut :
Y = a+b
1
X
1
+b
2
X
2
+b
3
X
3
+b
4
X
4
+e
Universitas Sumatera Utara
61
Y : Indeks Voluntary Disclosure
a : Konstanta
b : koefisien Regresi
X1 : Ukuran Perusahaan X2 : Leverage
X3 : Profitabilitas X4 : Tipe Kepemilikan Publik
e : Error kesalahan penggangu
3.6 Pengujian Hipotesis
Untuk menguji hipotesis dalam penelitian ini digunakan uji signifikan parameter individual Uji Statistik t dan uji signifikansi simultan Uji Statistik F.
3.6.1 Uji Statistik t
Menurut Ghozali 2005 uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam
menerangkan variabel dependen. Pengujian dilakukan dengan menggunakan significance level
0.05 α = 5. Penerimaan atau penolakan hipotesis dilakukan dengan kriteria sebagai berikut :
1. jika nilai signifikan0,05, maka hipotesis ditolak koefisien regresi tidak signifikan,
Ini berarti bahwa secara parsial variabel independen tersebut tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
2. j ika nilai signifikan ≤ 0,05, maka hipotesis diterima koefisien regresi
signifikan.
Universitas Sumatera Utara
