Uji Autokorelasi Uji Asumsi Klasik

61 melakukan uji Glejser, apabila nilai Sig. variabel independen lebih besar dari 0,05 maka tidak terjadi heterokedastisitas. Berikut hasil uji Glejser: Tabel 4.4 Uji Heterokedastisitas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta T Sig. 1 Constant 27.015 .732 36.925 .000 LN_PPBJ -.145 .270 -.070 -.538 .593 a. Dependent Variable: LN_MODALKERJA Sumber : Data Olahan SPSS , 2013

4.2.1.4 Uji Autokorelasi

Menurut Ghozali 2005, uji autokorelasi bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t- 1 sebelumnya. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi masalah autokorelasi, di antaranya dengan Uji Durbin Watson. Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut : Dari nilai Sig. diatas, terlihat bahwa seluruh nilai probabilitas signifikansi seluruh variabel independen 0,05. Sehingga model regresi tidak menunjukkan adanya heterokedastisitas. Universitas Sumatera Utara 62  bila nilai Durbin-Watson DW terletak antara batas atas atau Upper Bound DU dan 4-DU, maka koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi,  bila nilai Durbin-Watson DW lebih rendah daripada batas bawah atau Lower Bound DL maka koefisien autokorelasi lebih besar dari nol, berarti ada autokorelasi positif,  bila nilai Durbin-Watson DW lebih besar daripada 4-DL, maka koefisien autokorelasi lebih kecil dari nol, berarti ada autokorelasi negatif,  bila nilai Durbin-Watson DW terletak antara batas atas DU dan batas bawah DL atau DW terletak antara batas antara 4-DU dan 4-DL, maka hasilnya tidak dapat disimpulkan. Tabel 4.5 Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .070 a .005 -.012 1.69412 1.099 a. Predictors: Constant, LN_PPBJ b. Dependent Variable: LN_MODALKERJA Sumber : Data Olahan SPSS, 2013 Dari hasil pengolahan data diperoleh nilai Durbin-Watson sebesar 1,099 , karena nilai DW sebesar 1,099 tidak lebih kecil dari -2 dan tidak lebih besar dari +2 sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi autokorelasi baik autokorelasi positif maupun autokorelasi negatif. Universitas Sumatera Utara 63 4.2.2 Koefisien Determinasi R 2 Koefisien determinasi R 2 berfungsi untuk mengukur seberapa jauh kemampuan variasi variabel independen dalam menerangkan variabel dependen. Berikut ini peneliti menampilkan hasil uji koefisien determinasi pada tabel 4.7 di bawah ini: Tabel 4.6 Koefisien Determinasi R 2 Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .070 a .005 -.012 1.69412 a. Predictors: Constant, LN_PPBJ b. Dependent Variable: LN_MODALKERJA Sumber : Data Olahan SPSS, 2013 Hasil uji koefisien determinasi diatas menunjukkan besarnya R = 0,070 maka dapat dikatakan bahwa Perputaran Persediaan Barang Jadi memiliki hubungan terhadap Modal Kerja sebesar 0,070. Dari tabel di atas juga dapat dilihabahwa besar R 2 adalah 0,005 yang menunjukkan bahwa Perputaran Persediaan Barang Jadi perusahaan sektor industri barang konsumsi yang terdaftar di BEI periode 2009-2011 memberikan sumbangan efektif terhadap Modal Kerja sebesar 5 sisanya 95 dipengaruhi oleh faktor lainnya. Universitas Sumatera Utara 64 4.2.3 Analisis Regresi Analisis regresi linear berganda dari Pengaruh Perputaran Persediaan Barang Jadi terhadap Modal Kerja pada Perusahaan industri barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2009-2011 memiliki hasil sebagai berikut: Tabel 4.7 Hasil Analisis Regresi Berdasarkan data di atas, dapat dirumuskan suatu persamaan regresi untuk harga saham pada Perusahaan Perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2007-2011 adalah sebagai berikut: Y = 27,015 – 0,145X 1 + e Keterangan: Y = Modal Kerja X1 = Perputaran Persediaan Barang Jadi e = Koefisien error Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta 1 Constant 27.015 .732 LN_PPBJ -.145 .270 -.070 a. Dependent Variable: LN_MODALKERJA Sumber : Olahan Data SPSS , 2013 Universitas Sumatera Utara 65 Koefisien-koefisien dalam persamaan regresi linear berganda memiliki arti sebagai berikut : a. Konstanta a sebesar 27,015 mempunyai arti apabila Perputaran Persediaan Barang Jadi sama dengan nol maka Modal Kerja perusahaan sektor industri barang konsumsi bernilai positif sebesar 27,015. b. Koefisien regresi Perputaran Persedian Barang Jadi sebesar -0,145 mempunyai arti setiap kenaikan rasio Perputaran Persediaan Barang Jadi sebesar 1 satuan akan berpengaruh negatif terhadap Modal Kerja perusahaan sektor industri barang konsumsi sebesar -0,145 satuan.

4.2.4 Pengujian Hipotesis