Tabel 3. 3 Kerangka Identifikasi Autokorelasi
Durbin Watson
Nilai DW Hasil
0DWdl
Tolak H
Autokorelasi positif dlDWdu
Hasil tidak dapat ditentukan 4-dlDW4
Tolak H
Autokorelasi negatif
duDW4-du
Tidak ada autokorelasi positif atau negatif 3. 8. 4. Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linier berganda adalah suatu analisis yang digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independent terhadap satu atau beberapa variabel dependent. Supranto;
1994 Pada tahapan ini peneliti akan membuat model regresi linear berganda yang menggambarkan hubungan antara Risk Base Capital RBC dan pertumbuhan premi neto
sebagai variabel independent terhadap Return On Investment ROI sebagai variabel dependent. Model regresi linear pada penelitian ini sebagai berikut :
e X
b X
b a
Y
2 2
1 1
Keterangan: Y
= Return On Investment ROI a
= Konstanta b1, b2
= Koefisien regresi X1
= Risk Base Capital RBC X2
= Pertumbuhan premi neto e
= error-terms faktor errorgangguan
3. 8. 5. Uji Parsial uji-t
Uji parsial uji-t berfungsi menunjukkan apakah masing-masing variabel independen yang diuji dalam model regresi linear berganda mempengaruhi variabel dependen secara
parsial. Bentuk pengujiannnya adalah :
Universitas Sumatera Utara
Ha : artinya
variabel Risk Base Capital
dan ratio margin contribution secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Return On Investment.
Pengujian parsial uji-t dilakukan pada tingkat pengujian α 5 dan derajat kebebasan
degree of freedom atau df = n - k. Uji parsial ini dilakukan dengan membandingkan antara
t-hitung dengan t-tabel dengan ketentuan sebagai berikut :
Jika t-hitung t-tabel, atau Sig. α, untuk α = 5, maka Ha tidak dapat diterima.
Jika t-hitung t-tabel, atau Sig. α, untuk α = 5, maka Ha diterima.
3. 8. 6. Uji Simultan uji-F
Uji-F berfungsi untuk menunjukkan apakah semua variabel independen yang diuji dalam model regresi linear berganda mempunyai pengaruh secara simultan terhadap variabel
dependen. Bentuk pengujiannya adalah :
Ha : artinya
variabel Risk Base Capital
dan ratio margin contribution secara simultan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Return On Investment.
Uji simultan uji-F dilakukan dengan membandingkan signifikansi antara F-hitung dengan F-tabel dengan ketentuan sebagai berikut :
Jika F-hitung F-tabel atau Sig. α, untuk α = 5, maka Ha tidak dapat diterima.
Jika F-hitung F-tabel atau Sig. α, untuk α = 5, maka Ha diterima.
3. 8. 7. Koefisien Determinasi R²
Pengujian Koefisien Determinasi R² berfungsi untuk mengukur proporsi atau persentase variabel independen yang diuji terhadap variasi naik turunnya variabel dependen.
Koefisien determinasi berkisar antara nol sampai dengan satu 0 ≤ R² ≤ 1. Indikator
Koefisien Determinasi R² adalah : 1.
R² = 0 menunjukkan tidak adanya pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen.
Universitas Sumatera Utara
2. R² semakin besar mendekati satu, menunjukkan semakin besarnya pengaruh variabel
independen terhadap variabel dependen. 3.
R² semakin kecil mendekati nol, menunjukkan semakin kecilnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
