Berdasarkan tabel di atas dapat disimpulkan bahwa model regresi terjadi heteroskedastisitas, karena tingkat signifikansi yang dihasilkan oleh variabel lebih
besar dari 5 sig 5.
4.4. Analisis Model dan Pengujian Hipotesis 4.4.1. Hasil Analisis Regresi Berganda
Perhitungan dilakukan dengan menggunakan metode regresi liniear berganda untuk melihat konsistensi dari pengaruh variabel-variabel independen
terhadap variabel dependennya. Hasil analisis tersebut disajikan dalam tabel berikut:
Tabel 4.10. Hasil Analisis Regresi Linear Berganda
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients Model
B Std. Error
Beta t Sig. Constant
0.392 0.055
7.125 0.000
ROE 0.001
0.001 0.194
1.882 0.070 CR
0.004 0.001
0.566 4.184 0.000
1
DER -0.001
0.000 -0.378
-2.777 0.010 a. Dependent Variable: DPR
Sumber : data diolah, lampiran 3 Berdasarkan tabel di atas diperoleh model persamaan regresi sebagai
berikut : Y = 0,392 + 0.001X
1
+ 0.004X
2
– 0.001X
3
+e Dari model persamaan regresi linier tersebut di atas, dapat
diinterprestasikan, sebagai berikut :
1. Konstanta a
Nilai konstanta a sebesar 0,392 menunjukkan bahwa, apabila variabel rasio ROE X
1
, CR X
2
, DER X
3
, konstan, maka besarnya DPRY yaitu sebesar 0,392.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
2. Koefisien β
1
Untuk Variabel ROE X
1
Besarnya nilai koefisien regresi β
1
sebesar 0.001 yang artinya jika variabel ROE X
1
naik sebesar satu satuan, maka besarnya DPRY akan naik sebesar 0,001 dengan asumsi bahwa variabel bebas lainnya bersifat konstan.
3. Koefisien β
2
Untuk Variabel CRX
2
Besarnya nilai koefisien regresi β
2
sebesar 0.004, yang artinya nilai β
2
jika variabel CR X
2
naik sebesar satu satuan maka besarnya DPR Y akan naik sebesar 0.004 dengan asumsi bahwa variabel bebas lainnya bersifat konstan.
4. Koefisien β
3
Untuk Variabel DER X
3
Besarnya nilai koefisien regresi β
3
sebesar -0.001, yang artinya jika variabel DER X
3
turun sebesar satu satuan, maka besarnya DPR Y akan turun sebesar -0.001 dengan asumsi bahwa variabel bebas lainnya bersifat konstan.
4.4.2. Uji F Uji Kecocokan Model
Untuk mengetahui cocok atau tidaknya alat analisa regresi yang digunakan dalam penelitian ini maka digunakan uji F. Dalam tabel berikut ini disajikan
analisis Uji F. Tabel 4.11. Hasil Analisis Uji F
ANOVAb
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
Regression 0.520
3 0.173
23.545 .000a Residual
0.206 28
0.007 1
Total 0.726
31 a. Predictors: Constant, DER, ROE, CR
b. Dependent Variable: DPR
Sumber: lampiran 3
Terlihat dari angka F
hitung
sebesar 23,545 dengan Sig.0,000 0,05 yang berarti signifikan, berarti secara bersama-sama perubahan variabel X
1,
X
2
,X
3,
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
mampu menjelaskan perubahan variabel Y. Hasil analisis ini menunjukkan bahwa model regresi yang digunakan untuk teknik analisis ini masih cocok, oleh karena
itu untuk peneliti yang akan datang disarankan untuk menggunakan model teknik analisis yang sama atau dengan menambahkan data penelitian.
Tabel 4.12 : Hasil Koefisien Determinasi R Square R
2
Model Summary
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .846a 0.716
0.686 0.08582 a. Predictors: Constant, DER, ROE, CR
Sumber : data diolah Dari hasil pengolahan data tabel di.atas juga diperoleh nilai koefisien
determinasi R
2
sebesar 0,716, hal ini menunjukkan bahwa sekitar 71,6 DPR dapat dijelaskan oleh variabel rasio ROE X
1
, CRX
2
, DER X
3
, , sedangkan sisa sebesar 100-71,6=28,4 dijelaskan oleh sebab – sebab lain yang tidak
dibahas dalam penelitian ini. Dan besarnya koefisien korelasi berganda R = 0,846. Ini berarti besar
hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat adalah cukup tinggi yaitu sebesar 84,6.
Standar Error of Estimate SEE sebesar 0.085. Makin kecil nilai SEE akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel
dependen.
4.4.3. Uji t
Uji t bertujuan untuk menguji signifikansi ROE X
1
, CRX
2
, DERX
3
, secara parsial terhadap DPR Y pada perusahaan tambang yang go publik di BEI
adalah sebagai berikut:
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 4.13. Uji t
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients Model
B Std. Error
Beta t Sig. Constant
0.392 0.055
7.125 0.000
ROE 0.001
0.001 0.194
1.882 0.070 CR
0.004 0.001
0.566 4.184 0.000
1
DER -0.001
0.000 -0.378
-2.777 0.010 a. Dependent Variable: DPR
Sumber : data diolah a. Pengaruh antara variabel X1 terhadap Y.
Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui bahwa nilai pada level of significant 5 . Sehingga secara parsial variabel ROE X
1
tidak berpengaruh terhadap DPR Y yang go publik di BEI
b. Pengaruh antara variabel X2 terhadap Y Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui bahwa nilai pada level of significant
5 . Sehingga secara parsial variabel CR X
2
berpengaruh terhadap DPR Y yang go publik di BEI
c. Pengaruh antara variabel X3 terhadap Y Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui bahwa nilai pada level of significant
5 . Sehingga secara parsial variabel DER X
3
tidak berpengaruh terhadap DPR Y yang go publik di BEI
4.5. Pembahasan
