Smirnov K-S. Jika tingkat signifikasinya lebih besar dari 0,05 maka distribusi data adalah tidak normal.
b. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independent. Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Metode pengujian yang biasa digunakan yaitu dengan melihat nilai VIF Variance
Inflation Factor dan tolerance pada model regresi. Jika nilai VIF kurang dari 10 dan tolerance lebih dari 0,1 maka model regresi bebas dari
multikolinearitas Duwi, 2011.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual pada satu
pengamatan ke pengamatan yang lainnya tetap, maka disebut homoskedastisitas. “Model regresi yang baik adalah tidak terjadi
heteroskedastisitas” Duwi, 2011.
d. Uji Autokorelasi
Uji autokerelasi digunakan untuk menguji apakah model regresi ada korelasi antara residual pada periode t dengan residual pada periode
sebelumnya t-1. Model regresi yang baik adalah yang tidak adanya masalah autokorelasi. Metode pengujian yang sering digunakan adalah dengan uji
Durbin-Watson uji DW Duwi, 2011. Pengambilan keputusan pada uji Durbin Watson sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
a. Dudw4-du maka Ho diterima artinya tidak terjadi autokorelasi b. Dwdl atau dw4-dl maka Ho ditolak artinya terjadi autokorelasi
3.6.2 Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis penelitian ini menggunakan regresi berganda karena subvaribel dalam penelitian ini lebih dari satu. Pengujian ini bertujuan untuk
menguji apakah variabel independen yaitu Debt to Asset Ratio DAR, dan Debt to Equity Ratio DER secara simultan dan parsial berpengaruh terhadap Debt to
Asset Ratio ROA. 1. Uji Koefisien Determinasi R
Pengujian koefisien determinan digunakan untuk mengukur seberapa besar kontribusi variabel bebas terhadap variabel terikat. Kofisien determinasi
berkisar antara nol sampai dengan satu 0 R 1. Jika R
2
semakin besar mendekati satu, maka dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel bebas X
adalah besar terhadap variabel terikat Y. Sebaliknya, jika R semakin kecil mendekati nol, maka dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel bebas X
adalah kecil terhadap variabel terikat Y.
2. Uji – F Uji ini pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel
independen yang dimasukkan dalam model ini mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen dan menguji apakah
secara simultan variabel bebas berpengaruh terhadap variabel tidak bebas, dengan tingkat keyakinan 95 α=0,05.
Universitas Sumatera Utara
Urutan uji F meliputi : a. Merumuskan hipotesis null dan hipotesis alternatif.
H : β
1
= β
2
= β
3
=β
4
= 0 H
a
: Paling sedikit ada satu β
i
≠ 0 i = 1,2,3,4 b. Menghitung F-hitung dengan menggunakan rumus yaitu :
F=
dimana : R
2
= koefesien determinasi n = jumlah sampel
k = jumlah variabel bebas Dengan kriteria tersebut, diperoleh nilai Fhitung yang dibandingkan
dengan Ftabel dengan tingkat resiko level of significant dalam hal ini 0,05 dan degree of freedom = n-k-1.
c. Kriteria Pengujian : dimana : Fhitung Ftabel = H
ditolak Fhitung
≤ Ftabel = H diterima
3. Uji t Uji statistik t disebut juga sebagai uji signifikasi individual. untuk menguji
pengaruh secara parsial antara variabel bebas terhadap variabel tidak bebas dengan asumsi bahwa variabel lain dianggap konstan, dengan tingkat
keyakinan 95 α = 0,05.
Urutan Uji t : a. Merumuskan hipotesis null dan hipotesis alternatif.
Universitas Sumatera Utara
H : β
1
= β
2
= β
3
=β
4
= 0 H
a
: Paling sedikit ada satu β
i
≠ 0 i = 1,2,3,4 b. Menghitung t-hitung dengan menggunakan rumus : Clave et al., 2001:534
t
-hitung =
dimana : b
i
= koefesien regresi masing-masing variabel Sb
i
= standar error masing-masing variabel Dari perhitungan tersebut akan diperoleh nilai thitung yang kemudian
dibandingkan dengan t-tabel pada tingkat keyakinan 95. a. Kriteria pengujian :
t hitung t tabel = H ditolak
t hitung ≤ t tabel = H
diterima
3.7 Waktu Penelitian Tabel 3.3
