Gambar 4.3 Hasil Uji Heterokedastisitas
Terlihat dari gambar 4.3 diatas, titik-titik tersebar secara tidak beraturan, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ditemukan
gejala heterokedastisitas.
4.2.2.4 Uji Autokolerasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada kolerasi antara kesalahan penggangguan pada
periode dengan kesalahan pada periode t-1. Untuk mendeteksi masalah autokolerasi adalah dengan menggunakan nilai uji Durbin
Watson DW.
Tabel 4.5 Hasil Uji Autokolerasi
Tabel 4.5 dapat dilihat bahwa nilai DW sebesar 2,037 pada tingkat signifikansi 0,05 dengan jumlah sampel N 34, dan jumlah
variabel independen 4 k = 4, memberikan nilai dU batas atas 1,728 dan nilai dL batas bawah 1,206. Nilai DW lebih besar dari
pada nilai dU dan kurang dari 4- dU 4 – 1,728, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokolerasi.
Model Summary
b
Mode l
R R
Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Change Statistics
Durbin- Watson
R Square Change
F Change df1 df2
Significance F Change
1 .438
a
.192 .080
.61527 .192
1.722 4 29
.172 2.037
a. Predictors: constant NPM, DER, ROA, GPM... b. Dependent Variable: Pertumbuhan laba
Universitas Sumatera Utara
4.2.3
Model Analisis Regresi Berganda
Melalui hasil pengujian asumsi klasik dapat disimpulkan bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian telah memenuhi estimasi yang layak
untuk dilakukan analisis regresi. Dalam pengelolahan data dengan regresi linier berganda, dilakukan
beberapa tahap untuk mencari hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen, melalui pengaruh Log10_X1 DER ,
Log10_X2 ROA terhadap ,Log10_X3 GPM dan Log10_X4 NPM terhadap Log10_Y Pertumbuhan Laba . Hasil regresi linier berganda
dapat dilihat pada tabel 4.7 berikut ini :
Tabel 4.6
Hasil Analisis Regresi Berganda Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Significance
B
Std. Error Beta
1 Constant
1.001 .489
2.046 .050
DER -.391
.364 -.206
-1.073 .292
ROA .121
.337 .101
.359 .722
GPM -1.422
.572 -.920
-2.485 .019
NPM .579
.384 .528
1.505 .143
a. Dependent Variable: Pertumbuhan laba
Berdasarkan tabel diatas, maka diperoleh regresi berganda sebagai berikut:
Y = 1,001 – 0,391 X
1
+ 0,121 X
2
– 1,422 X
3
+ 0,579 X
4
+ e
Universitas Sumatera Utara
Keterangan: 1. Konstanta a sebesar 1,001 menyatakan bahwa jika variabel
independen dianggap konstan, maka Pertumbuhan Laba sebesar 1,001.
2. Koefisien X1 sebesar -0,391 menunjukkan apabila terjadi perubahan variabel Debt to Equity Ratio DER sebesar 1 satuan akan
menurunkan Pertumbuhan Laba sebesar -0,391. 3. Koefisien X2 sebesar 0,121 menunjukkan apabila terjadi
perubahan variabel Return On Assets ROA sebesar 1 satuan akan meningkatkan Pertumbuhan laba sebesar 0,121.
4. Koefisien X3 sebesar -1,422 menunjukkan apabila terjadi perubahan variabel Gross Profit Margin GPM sebesar 1 satuan akan
menurunkan Pertumbuhan Laba sebesar -1,422. 5. Koefisien X4 sebesar 0,579 menunjukkan apabila terjadi
perubahan variabel Net Profit Margin GPM sebesar 1 satuan akan meningkatkan Pertumbuhan laba sebesar 0,579.
4.2.4 Uji Hipotesis 4.2.4.1 Uji Signifikasi Simultan Uji- F
