Tempat dan Waktu Penelitian Populasi dan Sampel Penelitian
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
Solvabilitas yang diproksikan dengan Debt to Equity Ratio, Profitabilitas yang diproksikan dengan Return on Equity,
Likuiditas yang diproksikan dengan Current ratio, dan Aktivitas yang diproksikan dengan Total Asset Turnover terhadap Nilai
Perusahaan. Adapun bentuk model yang akan diuji dalam penelitian ini yaitu:
Y = α + β
1
. DER + β
2
. ROE + β
3
. CR + β
4
.TATO + e Keterangan :
Y = Variabel Nilai Perusahaan α = Konstanta
β = Koefisien Regresi DER = Variabel Debt to Equity Ratio
ROE = Variabel Return on Equity CR = Variabel Current Ratio
TATO = Variabel Total Asset Turnover e = error regresi linier berganda