d. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan lain Imam Ghozali, 2005:105. Cara memprediksi ada tidaknya heterokedastisitas pada suatu
model dapat dilihat dari pola gambar scatterplot model tersebut. Analisis pada gambar sactterplot yang menyatakan model regresi linier
berganda tidak terdapat heterokedastisitas jika : 1.
Titik-titik data menyebar diatas dan dibawah atau sekitar angka 0.
2. Titik-titik data tidak mengumpul hany diatas atau dibawah saja.
3. Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola
bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar lagi. 4.
Penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola.
2. Analisis Statistik a.
Uji Statistik F Simultan
Uji F digunakan untuk menunjukkan apakah semua variabel bebas atau independent yang dimasukkan dalam model mempunyai
pengaruh secara bersama-sama terhadap variavel terikat atau dependent Imam Ghozali, 2005:84.
Terima H0 jika p-value level of significant Terima Ha jika p-value level of significant
66
b. Uji Signifikan Parameter Individual Parsial
Uji t digunakan untuk menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelasindependent secara individual dalam menerangkan
variasi variabel dependent Imam Ghozali, 2005:84. Terima Ho jika P-value level of significant
Terima Ha jika p-Value level of significant
3. Uji Koefisien determinasi
Koofisien determinasi R
2
digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel
dependent Imam Ghozali, 2005:83. Koofisien determinasi adalah diantara nol dan satu, jika nilai
kecil atau mendekati nol maka variasi variabel dependent amat terbatas. Sedangkan jika nilai R
2
besar atau mendekati satu maka hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel
dependent Imam Ghozali, 2005:83. Nilai R-Square dikatakan baik jika di atas 0,5 karena nilai R-
square berkisar antara 0 ssampai 1. Pada umumnya sampel dengan data deret waktu time series memiliki R-Square maupun Adjusted R-
Square cukup tinggi diatas 0,5. Pada umunya memiliki R-square
maupun Adjusted R Square cukup rendah dibawah 0,5 Imam Ghozali: 2005:51.
67
4. Analisis regresi Berganda
Analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan variabel dependen terikat dengan satu atau lebih
variabel independen bebas dengan tujuan untuk mengestiminasi atau memprediksi rata-rata populasi atau nilai rata-rata variabel dependen
berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui Imam Ghozali, 2005:81. Untuk dapat manganalisis variable independen terhadap
variabel dependen. Maka teknik analisis data yang digunakan adalah model analisis linier berganda dengan menggunakan pooling data.
Dalam penelitian ini regresi berganda digunakan untuk mengetahui kelinieran pengaruh antara variable profit, growth, asset
structure terhadap struktur modal. Adapun rumus regresi linier berganda adalah sebagai berikut :
Y = b
o
+ b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e
Keterangan : Y = Long Term Debt
B
o
= Konstanta
X
1
= Variabel ROA
X
2
= Variabel Growth X
3
= Variabel Assets Struktur e = Error term
68
E. Operasional Variabel Penelitian 1.
Kategori