Untuk mendeteksi adanya autokorelasi, secara umum bisa diambil patokan sebagai berikut :
- Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif - Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi
- Angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negative Berdasarkan Tabel 4.3 di atas, angka D-W berada di antara -2 sampai +2
yaitu 1,991 dan 1,714. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah autokorelasi pada model regresi tersebut. Artinya tidak ada korelasi antara
kesalahan pengganggu pada periode t dengan periode t-1.
C. Uji Statistik
1. Uji F
Tabel 4.4 Hasil Uji F
ANOVA
b
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
.001 3
.000 6.693
.007
a
Residual .000
12 .000
Total .001
15 a. Predictors: Constant, Role Responsibility, Audit Review, Shariah Compliance
b. Dependent Variable: ROA
ANOVA
b
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
1 Regression
.080 3
.027 4.843
.020
a
Residual .066
12 .006
Total .147
15 a. Predictors: Constant, Role Responsibility, Audit Review, Shariah Compliance
b. Dependent Variable: ROE
Dari Tabel 4.4 di atas, dengan menggunakan variabel dependen ROA didapat df
1
= 3 dan df
2
= 12, maka F tabel sebesar 3,49. Dengan demikian F hitung = 6,693 F tabel = 3,49 dengan signifikansi 0,007 0,05 maka
dapat dikatakan bahwa variabel-variabel independen berpengaruh secara simultan terhadap ROA. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa hipotesis
H
1
diterima. Dari Tabel 4.4 di atas, dengan menggunakan variabel dependen ROE
didapat df
1
= 3 dan df
2
= 12, maka F tabel sebesar 3,49. Dengan demikian F hitung = 4,843 F tabel = 3,49 dengan signifikansi 0,020 0,05 maka
dapat dikatakan bahwa variabel-variabel independen berpengaruh secara simultan terhadap ROE. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa hipotesis
H
2
diterima.
2. Uji t
Seperti dijelaskan pada bab III, hasil dari perbandingan sig t dengan taraf signifikansi yang ditolerir sebesar α = 5 atau 0.05 untuk semua variabel
akan dijadikan dasar untuk pengambilan keputusan dalam uji hipotesis penelitian.
