47
1.61621.6402.3838 yang berarti termasuk pada kriteria ketiga, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi bebas dari masalah autokorelasi.
4.4 Pengujian Hipotesis
4.4.1 Persamaan Regresi
Untuk menguji hipotesis, peneliti menggunakan analisis regresi sederhana. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan program SPSS 17. Hasil regresi
penelitian dapat dilihat pada tabel 4.5 berikut
Tabel 4.5 Analisis Hasil Regresi
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant .105
.019 5.428
.000 PerputaranPersedian
.002 .002
.102 .779
.439 a. Dependent Variable: ROA
Sumber : Output , data diolah penulis, 2012. Berdasarkan tabel di atas, didapatlah persamaan regresi sebagai berikut :
Y = 0,105 + 0,002 X + e
Keterangan : 1 Konstanta sebesar 0,105 menunjukkan bahwa apabila variabel independen
X=0 maka tingkat profitabilitas sebbesar 0,105. 2 Nilai b sebesar 0,002 menunjukkan bahwa setiap kenaikan 1 pada
perputaran persediaan akan diikuti oleh kenaikan profitabilitas sebesar 0,002 dengan asumsi variabel lain tetap.
48
4.4.2 Uji Koefisien Korelasi
Koefisien korelasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar korelasi atau hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel dependen.
Koefisien determinasi pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi dependen Ghozali, 2005:87. Nilai koefisien
determinasi R
2
berada diantara nol dan satu. Nilai koefisien determinasi yang kecil berarti kemampuan variabel – variabel independen dalam menjelaskan
variasi variabel dependen amat terbatas Ghozali, 2005:87. Semakin nilai koefisien determinasi mendekati 1 berati semakin baik garis regresi sampel
mencocokan data atau berapa persen variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen. Koefisien korelasi maupun koefisien determinasi dari
penelitian ini ditunjukkan dalam output spss berikut:
Tabel 4.6 Hasil Uji Koefisien Korelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .102
a
.010 -.007
.10658 1.640
a. Predictors: Constant, PerputaranPersedian b. Dependent Variable: ROA
Sumber : Output , data diolah penulis, 2012. Pada tabel 4.6 di atas, dapat dilihat hasil analisis regresi secara keseluruhan
menunjukkan nilai R sebesar 0,102 menunjukkan bahwa korelasi atau hubungan antara profitabilitas dengan perputaran peersediaan mempunyai tingkat hubungan
yang sedang, yaitu sebesar 10,2. Tingkat hubungan yang sangat rendah dapat dilihat pada tabel pedoman untuk memberi interprestasi koefisien korelasi.
49
Tabel 4.7 Pedoman untuk memberikan Interpretasi Koefisien Korelasi
Interval koefisien Tingkat hubungan
0.000-0.199 Sangat rendah
0.200 Rendah
0.400-0.599 Sedang
0.600-0.799 Kuat
0.800-1.000 Sangat kuat
Sumber : Sugiyo 2006:183 Nilai Adjusted R Square atau koefisien adalah sebesar 0,010. Angka ini
mengidentifikasikan bahwa profitabilitas mampu dijelaskan oleh perputaran persediaan sebesar 1 sedangkan selebihnya sebesar 99 dijelaskan oleh sebab-
sebab lain. Kemudian standard error of the estimate adalah sebesar 0,10658. Standard error of the estimate artinya mengukur variasi dari nilai yang diprediksi.
Standard error of the estimate juga bisa disebut standar deviasi, standard error of the estimate dalam penelitian ini sebesar 0,10658. Semakin kecil standard error of
the estimate berarti model semakin baik.
4.4.3 Uji Signifikan Parsial Uji-t
