X
2
= ROE Return On Equity X
3
= CR Current Ratio X
4
= TATO Total Asset Turnover α = Konstanta
β
1
,β
2
,β
3
,β
4
= Koefisien e = error
Sebelum melakukan analisis regresi berganda dilakukan, maka diperlukan uji asumsi klasik terlebih dahulu untuk memastikan apakah
model tersebut tidak terdapat masalah normalitas, multikolinieritas, autokorelasi dan heteroskedastisitas. Apabila model yang digunakan lolos
uji maka model analisis layak untuk digunakan. Langkah-langkah uji asumsi klasik pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya memiliki
distribusi data normal atau tidak. Pengujian ini juga ditujukan untuk mendeteksi apakah faktor pengganggu berdistribusi secara bebas.
Normalitas yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan analisis uji Kolmogorov Smirnov dengan melihat
nilai signifikansinya. Jika nilai signifikansi berada di bawah 0,05 maka
dapat disimpulkan telah terjadi non-normalitas. b.
Uji Multikolinearitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan
adanya korelasi antar variabel bebas independen. Untuk
mendeteksi ada atau tidak adanya multikolinieritas di dalam model regresi dalam penelitian ini menggunakan 1 nilai toleransi dan 2
variance infation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel bebas manakah yang dijelaskan oleh variabel bebas yang
lain menjadi variabel terikat dan diregres terhadap variabel bebas lainnya. Toleransi mengukur variabilitas bebas yang dipilih yang
tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya, jika nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi dan
menunjukkan adanya kolinieritas yang tinggi. Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah
tolerance ≤ 0,10 atau sama dengan VIF ≥ 10.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan lain
Ghozali, 2011. Uji
heteroskedastisitas dilakukan dengan uji White yaitu dengan meregresikan residual kuadrat
U
2
t dengan variabel independen, variabel independen kuadrat dan perkalian interaksi variabel
independen. Kriteria yang digunakan untuk menyatakan apakah terjadi heteroskedastisitas atau tidak di antara data pengamatan dapat
dijelaskan dengan membandingkan C
2
hitung dengan C
2
tabel. Jika C
2
hitung C
2
tabel maka hipotesis alternatif adanya heterokedastisitas dalam model ditolak Ghozali, 2011.
d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier terdapat korelasi antara kesalahan penggangu
pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada masalah autokorelasi.
Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini timbul karena residual
kesalahan pengganggu tidak bebas dari observasi satu ke observasi lainnya. Salah satu cara dalam mendeteksi ada atau tidaknya
autokorelasi adalah dengan menggunakan uji Durbin Watson DW test yang berdasarkan ketentuan sebagai berikut:
Tabel 1. Tabel Pengambilan Keputusan Uji Autokorelasi
Hipotesis Nol Keputusan
Jika
Tidak ada autokorelasi Positif
Tolak 0 d d1
Tidak ada autokorelasi Positif
Tidak dapat diambil kesimpulan
dl ≤ d ≤ du Tidak ada autokorelasi
Negatif Tolak
4 – dl d 4 Tidak ada autokorelasi
Negatif Tidak dapat diambil
kesimpulan 4 –
dl ≤ d ≤ 4 – dl Tidak ada autokorelasi
Positif atau negatif Tidak ditolak
du d 4 – du Sumber : Ghozali, 2011
2. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis data untuk pengujian hipotesis yaitu dengan menggunakan analisis regresi berganda. Analisis regresi berganda
dalam penelitian ini digunakan untuk mengetahui pengaruh
