2.6 Pengaruh EVA terhadap MVA
Pengaruh EVA terhadap MVA dapat diketahui dengan melakukan uji analisis dengan persamaan regresi estimating equation yakni suatu metode pendekatan dengan
formula matematika yang dirancang untuk mengetahui pengaruh yang signifikan antara variabel dependen dengan variabel independen melalui nilai-nilai yang diketahui. Pada
penelitian ini persamaan regresi yang digunakan adalah persamaan regresi sederhana karena hanya memakai satu variabel independen yang diteliti yaitu EVA, sedangkan
MVA merupakan variabel dependen. Menurut M. Nafarin 2007, analisis regresi merupakan salah satu analisis data
kuantitatif untuk memperhitungkan besarnya pengaruh secara kuantitatif dari perubahan suatu kejadian terhadap kejadian lainnya. Perubahan suatu kejadian dapat
dinyatakan dengan perubahan nilai variabel. Hasil analisis dapat digunakan untuk dasar menilai suatu kebijakan. Persamaan regresi sederhana yang dikembangkan yaitu :
Y = +
βX + ε...............................................................................................................3
Keterangan : � = Konstanta
β = Koefisien parameter regresi X = Variabel dependen
Y = Variabel independen ε = Faktor kesalahan
Jika langsung diaplikasikan ke dalam penelitian ini maka persamaannya dapat diubah menjadi :
MVA = + β EVA ......................................................................................................4
Keterangan : �
= Konstanta β
= Koefisien parameter regresi MVA = Nilai MVA juta rupiah
EVA = Nilai EVA juta rupiah Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series deret waktu
karena data ini merupakan kumpulan kinerja keuangan BRI dalam lima tahun tahun 2006 s.d tahun 2010. Data dari penelitian ini diolah dengan menggunakan alat analisis
regresi dan korelasi untuk menunjukkan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen serta hubungan antar variabel tersebut. Sebelum analisis regresi dan
korelasi dilakukan, terlebih dahulu dilakukan uji normalitas data dengan menggunakan uji Kolomogrov Smirnov. Kolomogrov Smirnov digunakan untuk mengetahui apakah
data berdistribusi secara normal atau tidak. Data dinyatakan berdistribusi normal jika signifikansi lebih besar dari 0,05 atau sebesar 5 persen. Data diolah dengan
menggunakan program statistik yaitu Statistic Packages For Social Sciences SPSS Version 11.5.
2.7 Struktur Modal
Kategori