Tabel 4.6Hasil Uji Statistik Heteroskedastisitas
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 1.834
.197 9.288
.000 ln_TATO
.073 .134
.055 .544
.587 ln_DER
-.015 .120
-.013 -.125
.901 a. Dependent Variable: ln_AUDEL
Sumber: Hasil Olahan Software SPSS 21
Hasil regresi terlihat tidak ada satupun variabel independen yang signifikan, hal ini berarti tidak ada heteroskedastisitas atau model dikatakan
homoskedastisitas. Dari keseluruhan uji yang dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa model
regresi sudah memenuhi semua asumsi dengan bentuk model sebagai berikut: LnAUDEL =
� +
�
1
������ + �
2
����� 4.1
4.3 Pengujian Hipotesis Model Regresi
Dari hasil uji asumsi klasik disimpulkan bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah memenuhi model estimasi yang Best Linier Unbiased
Estimator BLUE dan layak dilakukan analisis regresi. Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda.
4.3.1 Analisis Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien
determinasi adalah antara 0 dan 1. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat
terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi
variabel dependen Ghozali, 2013: 97.
Berikut adalah hasil koefisien determinasi
Tabel 4.7 Koefisien Determinasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.277
a
.077 .064
.23159 a. Predictors: Constant, ln_DER, ln_TATO
b. Dependent Variable: ln_AUDEL
Sumber: Hasil Olahan Software SPSS 21
Berdasarkan Tabel 4.7, nilai koefisien determinasi �
2
terletak pada kolom R-Square. Diketahui nilai koefisien determinasi sebesar
�
2
= 0,277 . Nilai tersebut berarti TATO dan DER mempengaruhi secara simultan atau bersama-
sama terhadap variabel AUDEL sebesar 27,7, sisanya sebesar 72,3 dipengaruhi oleh faktor-faktor lain.
4.3.2 Uji Simultan Uji F
Uji simultan yang sering disebut dengan uji F dilakukan untuk menguji apakah seluruh variabel independen secara bersama-sama simultan
mempengaruhi variabel dependen. Kriteria keputusan diambil dengan membandingkan Sig-F dengan
� = 0,05: -
Jika Sig-F 0,05: koefisien regresi signifikan, -
Jika Sig-F ≥ 0,05: koefisien regresi tidak signifikan.
Untuk mengetahui apakah TATO dan DER secara bersama-sama simultan mempengaruhi AUDEL dapat dilihat pada tabel berkut:
Tabel 4.8 Hasil Uji Regresi Secara Simultan
ANOVA
a
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
.628 2
.314 5.857
.004
b
Residual 7.563
141 .054
Total 8.191
143 a. Dependent Variable: ln_AUDEL
b. Predictors: Constant, ln_DER, ln_TATO
Sumber: Hasil Olahan Software SPSS 21
Dari tabel 4.8 dapat diambil kesimpulan bahwa TATO dan DER mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap AUDEL dengan tingkat
signifikansi 5. Pengambilan keputusan terhadap hipotesis dapat dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas
� dengan nilai tingkat signifikansi, yakni
� . Jika nilai probabilitas kolom Sig. � ≥ tingkat signifikansi yang digunakan 5 maka dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel bebas secara
bersama-sama atau simultan tidak mempengaruhi variabel dependen. Jika nilai probabilitas kolom Sig.
� tingkat signifikansi 5 maka dapat disimpulkan bahwa variabel independen mempengaruhi secara simultan terhadap variabel
dependen.
4.3.3 Uji Parsial Uji t
