43
3.8.4. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t-1 sebelumnya, Ghozali 2006. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain.
Masalah ini timbul karena residual atau kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtut waktu time
series karena “gangguan” pada seorang individukelompok cenderung mempengaruhi “gangguan” pada individukelompok yang sama pada periode
berikutnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi.
Cara yang dapat dilakukan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi adalah dengan melakukan uji Durbin Watson. Pengambilan
keputusan ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dalam tabel 3.4. Tabel 3.4
Kriteria Pengambilan Keputusan Uji Durbin Watson Hipotesis Nol
Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif
Tolak 0 d dl
Tidak ada autokorelasi positif
No decision dl
≤ d ≤ du Tidak ada korelasi negatif
Tolak 4 - dl d 4
Tidak ada korelasi negatif No decision
4 - du ≤ d ≤ 4 - dl
Tidak ada korelasi, positif atau negatif
Tidak ditolak Du d 4 - du
Sumber : Ghozali 2006 : 96
44
3.8.5. Pengujian Hipotesis
Hipotesis penelitian diuji dengan menggunakan analisis regresi linear berganda. Model persamaannya adalah sebagai berikut:
Y = α + β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ β
4
X
4
+ ε
Dimana: Y
= Gross Profit Margin α
= Konstanta β
1
, β
2,
β
3
, β
4
= Koefisien Regresi X
1
= Inventory Turnover Ratio X
2
= Account Payable to Cost of Goods Sold Ratio X
3
= Net Working Capital to Total Asset Ratio X
4
= Debt Ratio ε
= Faktor penganggu error
Untuk menguji hipotesis dalam penilitian ini maka dapat dilakukan dengan:
a. Uji Determinasi R
2
Menurut Ghozali 2006 : 83 pengujian determinasi R
2
digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel
dependen. Uji R
2
berkisar antara nol sampai dengan 1 0 ≤ Adjusted R
2
≤ 1. Hal ini berarti bila R
2
= 0 maka ini menunjukkan tidak adanya pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen. Bila R
2
semakin besar mendekati 1, menunjukkan semakin kuatnya pengaruh variabel independen
45 terhadap variabel dependen, dan bila R
2
semakin kecil mendekati 0, maka dapat dikatakan semakin kecilnya pengaruh variabel independen terhadap variabel
dependen.
b. Uji Signifikansi Parsial t
Secara parsial, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji t-test. Menurut Ghozali 2006 : 84 “uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh
pengaruh satu variabel penjelas independen secara individual dalam menerangkan variabel dependen”. Uji ini dilakukan dengan membandingkan
signifikansi t
hitung
dengan ketentuan: •
Jika t
hitung
t
tabel
pada α 0.05, maka H
i
ditolak dan •
Jika t
hitung
t
tabel
pada α 0.05, maka H
i
diterima.
c. Uji Signifikansi Simultan F
Secara simultan, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji F-test. Menurut Ghozali 2006 : 84 “uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua
variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen terikat”. Uji ini
dilakukan dengan membandingkan signifikansi F
hitung
dengan ketentuan: •
Jika F
hitung
F
tabel
pada α 0.05, maka H
1
ditolak dan •
Jika F
hitung
F
tabel
pada α 0.05, maka H
1
diterima.
46
3.9. Tempat dan Waktu Penelitian
Kategori