Berdasarkan gambar 4.9, pada grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas
maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala heterokedastisitas.
3. Hasil Analisis Regresi Sederhana
Pengujian hipotesis dilakukan dengan tujuan untuk menguji ada tidaknya pengaruh dari variabel independen terhadap variabel dependen.
Hasil dari pengujian dengan regresi sederhana dapat dilihat di bawah ini:
a. Hasil pengujian regresi terhadap variabel ROE Tabel 4.12
Hasil Uji Regresi GCG Terhadap ROE
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -.259
.240 -1.079
.290 GCG
.005 .003
.327 1.832
.078
Dependent Variable: ROE
Sumber : Hasil Olah data SPSS,2011
Berdasarkan hasil pengolahan data pada tabel 4.12 diperoleh model persamaan regresi sederhana sebagai berikut:
= -0,259 + 0,05X + e 1. Konstanta sebesar -0,259 menyatakan bahwa jika nilai skor penerapan
GCG = 0 tidak ada, maka ROE akan sebesar -0,259.
Universitas Sumatera Utara
2. Koefisien X = 0,05 menunjukkan bahwa GCG X berpengaruh
positif terhadap ROE . Hal ini berarti bahwa jika variabel skor penerapan GCG ditingkatkan, maka akan menaikkan ROE sebesar
0,05, 3. Standar error e menunjukkan tingkat kesalahan pengganggu.
b. Hasil pengujian regresi terhadap variabel ROI
Tabel 4.13 Hasil Uji Regresi GCG Terhadap ROI
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1 Constant
-.048 .198
-.241 .811
GCG .002
.002 .123
.658 .516
Dependent Variable: ROI
Sumber : Hasil Olah Data oleh Penulis,2011 Berdasarkan hasil pengolahan data pada tabel 4.13 diperoleh model
persamaan regresi sederhana sebagai berikut: = -0,048 + 0,002X + e
1. Konstanta sebesar -0,048 menyatakan bahwa jika nilai skor penerapan GCG = 0 tidak ada, maka ROI akan sebesar -0,048.
2. Koefisien X = 0,002 menunjukkan bahwa GCG X berpengaruh
positif terhadap ROI . Hal ini berarti bahwa jika variabel skor penerapan GCG ditingkatkan, maka akan menaikkan ROI sebesar
0,002,
Universitas Sumatera Utara
3. Standar error e menunjukkan tingkat kesalahan pengganggu.
c. Hasil pengujian regresi terhadap variabel EPS Tabel 4.14
Hasil Uji Regresi GCG Terhadap EPS
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1 Constant
-300.889 639.460
-.471 .642
GCG 7.028
7.945 .165
.885 .384
Dependent Variable: EPS
Sumber : Hasil Olah Data oleh Penulis,2011 Berdasarkan hasil pengolahan data pada tabel 4.14 diperoleh model
persamaan regresi sederhana sebagai berikut: = -300,889 + 7,028X + e
1. Konstanta sebesar -300,889 menyatakan bahwa jika nilai skor penerapan GCG = 0 tidak ada, maka EPS akan sebesar -300,889.
2. Koefisien X = 7,028 menunjukkan bahwa GCG X berpengaruh
positif terhadap EPS . Hal ini berarti bahwa jika variabel skor penerapan GCG ditingkatkan, maka akan menaikkan EPS sebesar
7,028, 3. Standar error e menunjukkan tingkat kesalahan pengganggu.
d. Hasil pengukuran koefisien determinasi
