Tabel 4.9 Hasil Uji Autokorelasi
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-
Watson 1
0,249 0,062
0,033 0,20824
2,214 Sumber data: Data yang diolah Peneliti, 2008 lihat lampiran 3
Hasil uji autokorelasi di atas menunjukkan nilai statistik Durbin Watson DW sebesar 2,214. Nilai ini akan kita bandingkan dengan nilai tabel dengan
menggunakan nilai signifikansi 0,05 5, jumlah sampel 103 n dan jumlah variabel independen 3 k=3. Dari tabel Durbin Watson didapat nilai batas atas
du 1,61, nilai batas bawah dl 1,74, dan 4-du = 2,39. Oleh karena itu, nilai DW lebih besar dari du dan lebih kecil dari 4-du 1,61 2,21 2,39, sehingga dapat
disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi baik positif maupun negatif. Dengan demikian, dari hasil seluruh pengujian asumsi klasik disimpulkan
bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah memenuhi model estimasi yang Best Linear Unbiased Estimator BLUE dan layak untuk dilakukan
analisis statistik selanjutnya untuk memprediksi DAR Perusahaan-perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEJ berdasarkan masukan variabel independen
ART, ITO, dan FAT.
4. Pengujian Hipotesis
a. Analisis Regresi
Dalam pengolahan data dengan menggunakan regresi linear, dilakukan beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara variabel independen dan
variabel dependen, melalui pengaruh ART X
1
, ITO X
2
, dan FAT X
3
terhadap DAR Y. Hasil regresi dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.10 Hasil Analisis Regresi
Variabel Unstandarized
Coefficients t hitung
Sig. Keterangan
Constant 0,829
SQ_ART X
1
0,21 1,221
0,255 Tidak signifikan
SQ_ITO X
2
0,25 1,053
0,295 Tidak signifikan
SQ_FAT X
3
-0,062 -2,344
0,021 Tidak signifikan
R = 0,249
Adjusted R Square = 0,033
Std. Error of the Estimate = 0,208
F hitung = 2,177
Sig. F = 0,096
α = 0,829
n = 103
Sumber data: Data yang diolah Peneliti, 2008 lihat lampiran 3
Hasil analisis regresi dapat diuraikan sebagai berikut: Angka koefisien korelasi R sebesar 0,249 menunjukkan bahwa
korelasihubungan antara variabel DAR dengan variabel independennya SQ_ART, SQ_ITO, dan SQ_FAT lemah, definisi korelasi lemah ini
didasarkan pada nilai R berada di bawah 0,5. Angka koefisien determinasi Adjusted R Square adalah 0,033. Hal ini
berarti 3,3 variasi dari DAR bisa dijelaskan oleh variasi dari ketiga variabel independen, sedangkan sisanya sebesar 97,7 dijelaskan oleh
variasi atau faktor lain. Standar Error of the Estimate SEE adalah 0,208. Semakin kecil nilai
SEE akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel dependen.
Universitas Sumatera Utara
Dari hasil ujian ANOVA atau F test, didapat Fhitung sebesar 2,177 dengan tingkat signifikansi 0,096. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel
independen SQ_ART, SQ_ITO, dan SQ_FAT, secara bersama-sama simultan tidak berpengaruh terhadap DAR
Berdasarkan penjelasan dari pengujian asumsi klasik sebelumnya, model regresi dalam penelitian ini telah diubah menjadi model SQRT atau akar kuadrat,
sehingga beta dan koefisien dari penelitian ini dapat disimpulkan dalam bentuk SQRT atau akar kuadrat . Model regresi berdasarkan hasil analisis di atas adalah:
Y = 0,829 + 0,210X
1
+ 0,250X
2
- 0,062X
3
+
Persamaan tersebut menunjukkan angka yang tidak signifikan pada 0,05 pada variabel SQ_ART X
1
, SQ_ITO X
2
, dan SQ_FAT X
3
. Adapun interpretasi dari persamaan di atas adalah:
1. α = 0,829
Nilai konstanta ini menunjukkan bahwa apabila tidak ada variabel SQ_ART, SQ_ITO, SQ_FAT X
1
=X
2
=X
3
=0, maka DAR yang terbentuk adalah 0,829.
2. β
1
= 0,021 Koefisien regresi ini menunjukkan bahwa setiap variabel SQ_ART
meningkat 1, maka akan meningkatkan DAR sebesar 0,21 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap ITO dan FAT = 0.
Universitas Sumatera Utara
3. β
2
= 0,025 Koefisien regresi ini menunjukkan bahwa setiap variabel SQ_ITO
meningkat 1, maka akan meningkatkan DAR sebesar 0,25, dengan asumsi variabel lainnya tetap atau sama dengan nol.
4. β
3
= -0,062 Koefisien regresi ini menunjukkan bahwa setiap terjadi kenaikan 1 dari
variabel SQ_FAT, akan menurunkan DAR sebesar 0,62, dengan asumsi variabel lainnya tetap atau sama dengan nol.
b. Pengujian Hipotesis 1 Uji signifikansi parsial t
