Hasil Pengujian Prasyarat Analisis

pengamatan yang lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastistas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastistas. Pengujian heteroskedastisitasdapat dilakukan dengan uji Glejser yaitu dengan meregresikan variabel independen terhadap absolute residual . Residual merupakan selisih antara nilai observasi dengan nilai prediksi, sementara absolute adalah nilai mutlaknya. Uji ini dilakukan dengan meregresi nilai residual sebagai variabel dependen dengan variabel bebas. Tingkat kepercayaan yang digunakan yaitu sebesar 5. Jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05, maka tidak terjadi gejala heteroskedastisitas. Berikut tabel hasil uji heteroskedastisitas : Tabel 7 Hasil pengujian heteroskedastisiitas Sumber : Lampiran 27, Halaman : 128 Berdasarkan hasil uji Glejser model regresi yang terdapat pada tabel 7, menunjukkan bahwa semua variabel bebas memiliki nilai signifikansi di atas tingkat kepercayaan 5, sehingga model regresi tersebut dikatakan tidak terjadi heteroskedastisitas. Variabel Sig. Kesimpulan CR 0,104 Tidak terjadi heteroskedastisitas THOBINS Q 0,363 Tidak terjadi heteroskedastisitas ROA 0,073 Tidak terjadi heteroskedastisitas SIZE 0,578 Tidak terjadi heteroskedastisitas d. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahaan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya Ghozali, 2011. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Alat ukur yang digunakan untuk mendeteksi adanya autokorelasi dalam penelitian menggunakan tes Durbin Watson D-W. Uji Durbin Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu first order autocorrelation dan mensyaratkan adanya intercept konstanta dalam model regresi dan tidak ada variabel lagi di antara variabel independen. Tabel 8 Hasil pengujian autokorelasi Sumber : Lampiran 28, halaman 129 Tabel 8 menunjukkan bahwa nilai Durbin Watson pada model regresi di atas sebesar 2,098. Berdasarkan nilai DW yang diperoleh, selanjutnya akan dibandingkan dengan nilai du dan nilai 4-du. Nilai du diperoleh dari tabel Durbin Watson yang sudah ada dengan menyesuaikan jumlah sampel, jumlah variabel bebas, dan tingkat signifikansi yang dipilih. Penelitian menggunakan total sampel Model Durbin-Watson Kesimpulan 1 2,098 Non Autokorelasi sebanyak 96 n=96, variabel bebas berjumlah 4 dan tingkat signifikansi 0,05, maka diperoleh nilai du sebesar 1,7715. Pengambilan keputusan bebas uji autokorelasi berdasarkan pada ketentuan du d 4-du atau 1,7715 2,098 4-1,7715. Hasilnya yaitu 1,7715 2,098 2,2285, sehingga dapat disimpulkan regresi ini bebas dari autokorelasi dan layak untuk digunakan.

4. Hasil Analisis Regresi Linier Berganda

Analisis regresi linier berganda digunakan untuk meneliti faktor-faktor yang berpengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen, dimana variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini lebih dari satu variabel. Model persamaan regresi linier berganda adalah: DERit = α + β 1 . LIK + β 2 . Thob + β 3 . ROA+ β 4 . SIZE+ ε Hasil analisis regresi linier berganda dapat dilihat dari tabel berikut ini: Tabel 9. Hasil pengujian analisis regresi linier berganda Sumber : Lampiran 29, halaman :130 Berdasarkan tabel 9 hasil analisis regresi linier berganda tersebut diketahui persamaan regresi linear berganda sebagai berikut : DERit = 2.433-0.24700LIK+0,00003THOB-4,08600ROA-0.02600 SIZE+ ε Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. Constant 2,43300 1,156 2,105 0,038 CR -0,24700 0,054 -0,363 -4,546 0,000 THOBINS Q 0,00003 0,012 0,127 0,899 ROA -4,08600 1,065 -0,358 -3,836 0,000 SIZE -0,02600 0,041 -0,054 -0,643 0,521 Keterangan: DER = Leverage α = Konstanta β 1 , β 2 , β 3 , β 4 , = Koefisien Regresi LIK = Likuiditas Thob = Rasio Peluang Pertumbuhan ROA = Profitabilitas SIZE = Ukuran Perusahaan ε = Error

5. Hasil Pengujian Hipotesis

a. Uji t secara parsial Uji t ini merupakan pengujian untuk menunjukkan pengaruh secara individu variabel bebas yang ada di dalam model terhadap variabel terikat. Hal ini dimaksudkan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh satu variabel bebas menjelaskan variasi variabel terikat. Sebelum dilakukan pengujian hipotesis secara parsial, dilakukan analisis statistik dengan analisis regresi linier berganda. Cara untuk melakukan uji t adalah dengan membandingkan t hitung dengan t tabel pada derajat kepercayaan 95 atau sebesar 5 0,05. Keputusan untuk uji parsial dilakukan dengan ketentuan sebagai berikut: a. Apabila tingkat signifikansi  5, maka H ditolak dan sebaliknya H a diterima. b. Apabila tingkat signifikansi  5, maka H diterima dan sebaliknya H a ditolak. Penjelasan hasil uji t untuk masing-masing variabel bebas berdasarkan tabel 9 adalah sebagai berikut: 1 Current Ratio H 1 : Current Ratio berpengaruh negatif terhadap Debt to Equity Ratio DER Berdasarkan tabel uji regresi linier berganda diperoleh nilai koefisien regresi sebesar -0,247. Variabel Current Ratio CR mempunyai t hitung sebesar -4,546 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000. Nilai signifikansi kurang dari 0,05, menunjukkan bahwa CR berpengaruh negatif terhadap DER , sehingga hipotesis pertama diterima. 2 Thobin’s q H 2 : Thobin’s q berpengaruh positif terhadap Debt to Equity Ratio DER Berdasarkan tabel uji regresi linier berganda diperoleh nilai koefisien regresi sebesar 0,00003. Variabel Thobin’s q mempunyai t hitung sebesar 0,127 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,899. Nilai signifikansi lebih dari 0,05, menunjukkan bahwa Thobin’s q tidak berpengaruh terhadap DER , sehingga hipotesis kedua ditolak. 3 Return On asset ROA H 3 : Return On Asset berpengaruh negatif terhadap Debt to Equity Ratio DER Berdasarkan tabel uji regresi linier berganda diperoleh nilai koefisien regresi sebesar -4,086 . Variabel Return On Asset ROA mempunyai t hitung sebesar -3,836 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000. Nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05, menunjukkan bahwa ROA berpengaruh negatif terhadap DER , sehingga hipotesis ketiga diterima. 4 Size H 4 : Size berpengaruh positif terhadap Debt to Equity Ratio DER Berdasarkan tabel uji regresi linier berganda diperoleh nilai koefisien regresi sebesar 0,026 . Variabel Size mempunyai t hitung sebesar -0,643 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,521. Nilai signifikansi lebih besar dari 0,05, menunjukkan bahwa Size tidak berpengaruh terhadap DER , sehingga hipotesis keempat ditolak.

6. Uji

Goodness of Fit Model a. Uji Model Uji statistik F Uji ini dapat dilihat pada nilai F- test . Nilai F pada penelitian ini menggunakan tingkat signifikansi 0,05, apabila nilai signifikansi F 0,05 maka memenuhi ketentuan goodness of fit model , sedangkan apabila nilai signifikansi F 0,05 maka model regresi tidak memenuhi ketentuan goodness of fit model . Hasil pengujian goodness of fit model menggunakan uji F dapat dilihat dalam tabel berikut : Tabel 10. Hasil pengujian F statistik Sumber : Lampiran 30, halaman :131 Berdasarkan tabel 10 hasil pengujian diperoleh nilai F hitung sebesar 12,093 dengan signifikansi sebesar 0,000, sehingga terlihat bahwa nilai signifikansi tersebut lebih kecil dari 0,05. Hal ini berarti bahwa Current Ratio, Thobin’s q , Return On Asset dan Size secara simultan berpengaruh terhadap Debt to Equity Ratio pada perusahaan sektor manufaktur di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2014. b. Koefisien Determinasi Adjusted R 2 Koefisien determinasi merupakan suatu alat untuk mengukur besarnya persentase pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Besarnya koefisien determinasi berkisar antara angka 0 sampai dengan 1, semakin mendekati nol besarnya koefisien determinasi suatu persamaan regresi, maka semakin kecil pengaruh semua variabel independen terhadap variabel dependen. Sebaliknya, semakin besar koefisien determinasi mendekati angka 1, maka semakin besar pula pengaruh semua variabel independen terhadap variabel dependen. Hasil uji koefisien Model F Sig. Kesimpulan Regression 12,093 0.000 Signifikan