4.2.2.4 Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pada periode t-1 atau sebelumnya. Masalah autokorelasi umumnya terjadi pada regresi yang datanya time series.
Hasil dari uji autokorelasi dapat dilihat pada table 4.4 berikut. Tabel 4.4 menunjukkan bahwa hasil Durbin Watson DW adalah sebesar
2,033 dan berada pada daerah No Autocorelation yaitu dud4-du 1,732,0332,27 yang artinya tidak terjadi autokorelasi pada model
regresi.
4.2.3 Analisis Regresi
Dari hasil pengujian asumsi klasik disimpulkan bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah memenuhi model estimasi yang Best
Linier Unbiased Estimator BLUE dan layak dilakukan analisis statistik selanjutnya, yaitu melakukan pengujian hipotesis. Untuk menguji hipotesis,
peneliti menggunakan analisis regresi linier berganda. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan program SPSS, maka diperoleh hasil berikut ini:
4.2.3.1 Uji Koefesien Determinasi R2
Nilai yang digunakan untuk melihat uji koefisien determinasi yang adalah nilai Adjusted R2 pada intinya mengukur seberapa jauh
kemampuan variabel independen dalam menerangkan variasi variabel dependen. Dalam hal ini adjusted R2 digunakan untuk mengetahui
Tabel 4.4
Hasil Uji Autokolerasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-
Watson 1
.605
a
.366 .307
16.5364 2.033
a. Predictors: Constant, Pertumbuhan Penjualan, ROA, DER, ASV b. Dependent Variable: DAR
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 19 2013
Universitas Sumatera Utara
seberapa besar pengaruh variabel leverage keuangan, struktur aktiva, profitabilitas dan pertumbuhan penjualan terhadap struktur modal.
Oleh karena itu, pada penelitian ini yang digunakan adjusted �2
berkisar antara nol dan satu. Jika nilai adjusted �2 makin mendekati
satu maka makin baik kemampuan model tersebut dalam menjelaskan variabel independen dan sebaliknya.
Dalam pengolahan data dengan menggunakan regresi linier barganda, dilakukan beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara
variabel independen dan variabel dependen. Hasil regresi dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.5
Koefisien Regresi
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error
Beta 1 Constant
.505 .089
5.692 .001
DER .038
.007 .582
5.291 .001
ASV .055
.159 .036
.348 .730
ROA -1.076
.378 -.315
-2.844 .007
Pertumbuhan Penjualan
.001 .002
.041 .394
.696 a. Dependent Variable: DAR
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 19 2013
Berdasarkan tabel di atas, didapatlah persamaan regresi sebagai berikut :
DAR = 0,505 + 0,538 DER + 0,55 ASV – 1,076 ROA + 0,001 Pertumbuhan Penjualan + e
Keterangan : 1. Konstanta sebesar 0,505 menunjukkan bahwa apabila tidak
ada variabel independen X1=0, X2=0, X3=0, X4=0, X5=0 maka Debt to Asset Ratio adalah sebesar 0,505.
Universitas Sumatera Utara
2. β1 sebesar 0,038 menunjukkan bahwa setiap kenaikan Debt
to Equity Ratio sebesar 1 akan diikuti oleh kenaikan Debt to Asset Ratio sebesar 0,038 dengan asumsi varabel lain
tetap. 3.
β2 sebesar 0.055 menunjukkan setiap kenaikan Asset Struture Value sebesar 1 akan diikuti oleh kenaikan Debt
to Asset Ratio sebesar 0,055 dengan asumsi varabel lain tetap.
4. β3 sebesar -1,076 menunjukkan setiap kenaikan Return on
Asset sebesar 1 akan diikuti oleh penurunan Debt to Asset Ratio sebesar 1,076 dengan asumsi variabel lain tetap.
5. β4 sebesar 0,001 menunjukkan setiap kenaikan pertumbuhan
penjualan sebesar 1 akan diikuti oleh kenaikan Debt to Asset Ratio sebesar 0.001 dengan asumsi variabel lain tetap.
4.2.3.2 Analisis Koefisien Determinasi
Kategori