83
pertumbuhan penjualan meningkat sebesar 1 persen maka struktur modal perusahaan akan mengalami kenaikan sebesar 0.148 persen.
4. Uji Hipotesis
a. Uji Koefisien Determinasi R
2
Dalam regresi linier berganda terdapat nilai koefisien determinasi. Koefisien determinasi R
2
dalam regersi linier berganda bertujuan untuk mengetahui seberapa besar peran atau
kontribusi dari beberapa variabel independen yang terdapat dalam persamaan regresi tersebut dalam menjelaskan nilai variabel
dependen. Besarnya koefisien determinasi dari 0 sampai dengan 1 Wijaya, 2010:26.
Tabel 4.8 Uji Determinasi R
2
a. Predictors: Constant, PP, RB, PA, LK, PF b. Dependent Variable: SM
Sumber: Data sekunder yang diolah
Dari tabel 4.8 di atas besarnya nilai adjusted R square sebesar 0.649 yang berarti variabel dependen yang dapat dijelaskan
oleh variabel independen sebesar 64.9 , sedangkan sisanya 35.1 dijelaskan oleh variabel lainnya yang tidak dimasukkan dalam
model regresi. Semakin besar adjusted R
2
akan semakin baik bagi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-
Watson 1
.833
a
.694 .649
.44673 1.177
84
model penelitian, karena variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen secara lebih baik.
b. Uji Signifikansi Simultan Uji Statistik F
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model
mempunya pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen Ghozali, 2006:88.
Tabel 4.9 Uji Simultan Uji Statistik F
a.
Predictors: Constant, PP, RB, PA, LK, PF
b.
Dependent Variable: SM
Sumber: Data sekunder yang diolah Dari uji ANOVA atau F test didapat nilai F hitung sebesar
15.447 dengan probabilitas 0.000. Karena probabilitas jauh lebih kecil dari 0.05, maka model regresi dapat digunakan untuk
memprediksi SM Struktur Modal atau dapat dikatakan bahwa RB Risiko Bisnis, PF Profitabilitas, PA Pertumbuhan Aktiva, LK
Likuiditas, dan PP Pertumbuhan Penjualan secara bersama- sama berpengaruh terhadap SM Struktur Modal.
ANOVA
b
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1Regression 15.413
5 3.083 15.447
.000
a
Residual 6.785
34 .200
Total 22.198
39
85
c. Uji Signifikansi Parsial Uji Statistik t
