5.4.1. Uji R-Squared R
2
Nilai koefisien determinasi atau nilai R-Squared yang diperoleh adalah sebesar 0,965018 yang berarti 96,50 persen keragaman PCM sebagai variabel
dependen pada industri minuman ringan dapat dijelaskan oleh variabel independen pada model yang terdiri dari CR
4
, Growth, dan X-eff. Sisa nilai koefisien determinan sebesar 3,50 persen dijelaskan oleh variabel lain di luar
model.
5.4.2. Uji F
Taraf nyata yang digunakan adalah 5 persen. Nilai probability F-statistic sebesar 0,000000 yang lebih kecil daripada taraf nyata 5 persen atau 0,05.
Kesimpulannya adalah minimal ada satu variabel independen yang berpengaruh nyata terhadap variabel dependen sehingga model penduga tersebut layak untuk
menduga parameter yang ada dalam fungsi.
5.4.3. Uji t
Hasil uji t dapat dilihat dari nilai probabilitas masing-masing variabel independennya. Variabel CR
4
dan Growth memiliki nilai probabilitas masing- masing 0,9151 dan 0,4906 yang nilainya lebih besar dari taraf nyata 5 persen
sehingga dapat disimpulkan bahwa CR
4
dan Growth tidak berpengaruh nyata terhadap PCM. Sementara variabel X-eff dan Usaha memiliki nilai probabilitas
masing-masing 0,0000 dan 0,0001 yang nilainya lebih kecil dari taraf nyata 5
persen sehingga dapat disimpulkan bahwa X-eff dan Usaha berpengaruh nyata terhadap PCM.
5.4.4. Uji Normalitas
Hasil uji normalitas dianalisis melalui nilai probabilitas yang diperoleh untuk menentukan bahwa error term pada model dapat terdistribusi normal. Nilai
probabilitas pada uji normalitas sebesar 0,527740 lebih besar dari taraf nyata sebesar 5 persen, artinya error term pada model tersebut terdistribusi normal.
Gambar 5.3. Grafik Hasil Uji Normalitas
5.4.5. Uji Multikolinearitas
Gejala multikolinearitas terjadi apabila terdapat hubungan kausalitas pada variabel-variabel
independennya. Gejala
multikolinearitas dianalisis
menggunakan matriks korelasi dengan memperhatikan nilai antar variabel
1 2
3 4
5 6
-5 -4
-3 -2
-1 1
2 3
4 5
Series: Residuals Sample 1980 2005
Observations 26
Mean -1.73E-15
Median -0.034833
Maximum 4.395044
Minimum -4.860509
Std. Dev. 2.700660
Skewness -0.203048
Kurtosis 1.992499
Jarque-Bera 1.278304
Probability 0.527740
independennya. Jika nilai antar variabel independennya lebih besar dari │0,8│maka model yang dianalisis mengalami masalah multikolinearitas.
Tabel 5.2. Matriks Korelasi antar Variabel Independen CR4
GROWTH X_EFF
USAHA CR4
1,000000 0,262665
-0,519695 0,670649
GROWTH 0,262665
1,000000 -0,279874
0,163865 X_EFF
-0,519695 -0,279874
1,000000 -0,808228
USAHA 0,670649
0,163865 -0,808228
1,000000 Pengujian pada model untuk penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat
nilai antar variabel independen yang lebih besar dari │0,8│ yaitu antara variabel
efisiensi internal X-eff dan jumlah perusahaan Usaha. Namun menurut Uji Klein hal tersebut dapat diabaikan selama nilai korelasi antar variabel bebasnya
tidak melebihi nilai Adjusted R-squared. Besarnya nilai korelasi antara X-eff dengan Usaha adalah -0,808228 sedangkan nilai dari Adjusted R-squared yang
diperoleh dalam analisis adalah 0,958355. Jadi, dapat disimpulkan bahwa gejala multikolinearitas yang terjadi dapat diabaikan selama nilai korelasi antar variabel
bebasnya X-eff dan Usaha tidak melebihi nilai Adjusted R-squared.
5.4.6. Uji Autokorelasi
Kategori