BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5.2. Analisis Data
5.2.2. Hasil Uji Hipotesis
Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui tingkat signifikansi dari setiap koefisien variabel independen mempengaruhi variabel dependennya. Jika nilai probabilitas (t – sig.) lebih kecil dari nilai 0,05 maka hipotesis nol ditolak, artinya pengaruh variabel bebas tersebut terhadap variabel terikatnya adalah signifikan. Sebaliknya bila nilai probabilitas berada lebih besar dari 0,05 maka itu berarti pengaruhnya tidak signifikan dan hipotesis nol diterima.
Jika, p> 0,05 = H diterima o Model Summaryh ,712a ,507 ,501 ,28776 ,507 86,468 1 84 ,000 ,804b ,646 ,638 ,24534 ,139 32,559 1 83 ,000 ,827c ,684 ,672 ,23327 ,038 9,815 1 82 ,002 ,849d ,721 ,707 ,22040 ,037 10,852 1 81 ,001 ,870e ,758 ,742 ,20684 ,036 11,973 1 80 ,001 ,880f ,775 ,758 ,20044 ,018 6,190 1 79 ,015 ,880g ,774 ,759 ,19988 -,002 ,550 1 79 ,460 1,930 Model 1 2 3 4 5 6 7 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate R Square
Change F Change df1 df2 Sig. F Change Change Statistics
Durbin-Watson
Predictors: (Constant), WCTA a.
Predictors: (Constant), WCTA, ROA b.
Predictors: (Constant), WCTA, ROA, TDTCA c.
Predictors: (Constant), WCTA, ROA, TDTCA, IWC d.
Predictors: (Constant), WCTA, ROA, TDTCA, IWC, PBTSE e.
Predictors: (Constant), WCTA, ROA, TDTCA, IWC, PBTSE, CR f.
Predictors: (Constant), WCTA, ROA, IWC, PBTSE, CR g.
Dependent Variable: E_2_Tahun h.
p< 0,05 = H ditolak o
Tabel 5.7. Uji t Model Regresi I
Sumber: Lampiran 3
Hasil yang diperoleh dari uji probabilitas pada model regresi I pada model 1 adalah variabel TDTCA dengan nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau TDTCA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang. Pada model 2, TDTCA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau TDTCA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang, WCNS memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau WCNS terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang. Pada model 3, TDTCA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau TDTCA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang. WCNS memiliki nilai p = 0.014; maka Ho ditolak, atau WCNS terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk
Coefficientsa 1,156 ,061 18,950 ,000 1,034 1,277 ,653 ,054 ,798 12,117 ,000 ,546 ,760 ,798 ,798 ,798 1,000 1,000 1,305 ,090 14,468 ,000 1,126 1,485 ,658 ,053 ,804 12,483 ,000 ,554 ,763 ,798 ,808 ,803 ,998 1,002 ,205 ,093 ,142 2,210 ,030 ,020 ,389 ,105 ,236 ,142 ,998 1,002 1,299 ,088 14,709 ,000 1,123 1,474 ,552 ,071 ,674 7,795 ,000 ,411 ,693 ,798 ,652 ,490 ,529 1,889 ,229 ,091 ,159 2,509 ,014 ,047 ,411 ,105 ,267 ,158 ,983 1,017 -,139 ,064 -,191 -2,194 ,031 -,266 -,013 -,634 -,236 -,138 ,523 1,912 1,257 ,085 14,803 ,000 1,088 1,426 ,483 ,071 ,590 6,819 ,000 ,342 ,624 ,798 ,604 ,408 ,478 2,092 ,249 ,087 ,173 2,856 ,005 ,075 ,422 ,105 ,302 ,171 ,978 1,022 -,227 ,067 -,312 -3,418 ,001 -,360 -,095 -,634 -,355 -,204 ,430 2,326 ,655 ,209 ,207 3,138 ,002 ,240 1,071 ,119 ,329 ,188 ,822 1,217 1,300 ,083 15,690 ,000 1,135 1,465 ,428 ,071 ,522 6,051 ,000 ,287 ,568 ,798 ,560 ,347 ,442 2,265 ,259 ,084 ,180 3,098 ,003 ,093 ,425 ,105 ,327 ,178 ,977 1,024 -,255 ,065 -,349 -3,948 ,000 -,383 -,126 -,634 -,404 -,226 ,420 2,380 ,903 ,219 ,285 4,132 ,000 ,468 1,338 ,119 ,419 ,237 ,690 1,449 -,405 ,143 -,182 -2,832 ,006 -,690 -,121 -,254 -,302 -,162 ,796 1,257 1,337 ,083 16,042 ,000 1,171 1,503 ,451 ,070 ,550 6,412 ,000 ,311 ,590 ,798 ,585 ,361 ,430 2,326 ,232 ,083 ,161 2,799 ,006 ,067 ,398 ,105 ,300 ,157 ,952 1,050 -,249 ,063 -,341 -3,924 ,000 -,375 -,123 -,634 -,404 -,221 ,419 2,385 ,893 ,215 ,282 4,163 ,000 ,466 1,320 ,119 ,424 ,234 ,690 1,450 -,414 ,141 -,186 -2,943 ,004 -,693 -,134 -,254 -,314 -,166 ,795 1,258 -,018 ,009 -,118 -2,018 ,000 -,035 ,000 ,025 -,221 -,114 ,932 1,073 (Constant) TDTCA (Constant) TDTCA WCNS (Constant) TDTCA WCNS CR (Constant) TDTCA WCNS CR ROA (Constant) TDTCA WCNS CR ROA GPNS (Constant) TDTCA WCNS CR ROA GPNS DER Model 1 2 3 4 5 6 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients
t Sig. Lower Bound Upper Bound
95% Confidence Interval for B
Zero-order Partial Part Correlations
Tolerance VIF Collinearity Statistics
Dependent Variable: E_1_Tahun a.
masa satu tahun yang akan datang, CR memiliki nilai p = 0.031; maka Ho ditolak, atau CR terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang. Pada model 4, TDTCA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau TDTCA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang. WCNS memiliki nilai p = 0.005; maka Ho ditolak, atau WCNS terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang, CR memiliki nilai p = 0.001; maka Ho ditolak, atau CR terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang, ROA memiliki nilai p = 0.002; maka Ho ditolak, atau ROA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang. Pada model 5, TDTCA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau TDTCA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang. WCNS memiliki nilai p = 0.003; maka Ho ditolak, atau WCNS terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang, CR memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau CR terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang, ROA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau ROA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang, GPNS memiliki nilai p = 0.006; maka Ho ditolak, atau GPNS terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang. Pada model 6 TDTCA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau TDTCA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang. WCNS memiliki nilai p = 0.006; maka Ho ditolak, atau WCNS terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang, CR memiliki nilai p =
0.000; maka Ho ditolak, atau CR terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang, ROA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau ROA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang, GPNS memiliki nilai p = 0.004; maka Ho ditolak, atau GPNS terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang, DER memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau DER terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa satu tahun yang akan datang. Dari nilai probabilitas yang diperoleh pada model 1, model 2, model 3, model 4, model 5 dan model 6 dapat diketahui bahwa model 6 lebih baik dikarenakan jumlah rasio yang terseleksi pada model 6 lebih banyak.
Tabel 5.8. Uji t Model Regresi II
Sumber: Lampiran 4 Coefficients a ,728 ,050 14,700 ,000 ,629 ,826 ,498 ,054 ,712 9,299 ,000 ,392 ,605 ,712 ,712 ,712 1,000 1,000 ,556 ,052 10,722 ,000 ,453 ,659 ,327 ,055 ,468 5,998 ,000 ,219 ,436 ,712 ,550 ,392 ,700 1,429 ,830 ,145 ,445 5,706 ,000 ,541 1,119 ,702 ,531 ,373 ,700 1,429 ,651 ,058 11,249 ,000 ,536 ,766 ,356 ,053 ,508 6,749 ,000 ,251 ,460 ,712 ,598 ,419 ,680 1,472 ,784 ,139 ,421 5,642 ,000 ,508 1,061 ,702 ,529 ,350 ,692 1,445 ,095 ,030 ,197 3,133 ,002 ,035 ,155 ,133 ,327 ,195 ,971 1,030 ,458 ,080 5,713 ,000 ,298 ,617 ,308 ,052 ,441 5,955 ,000 ,205 ,411 ,712 ,552 ,349 ,628 1,593 ,818 ,132 ,439 6,211 ,000 ,556 1,080 ,702 ,568 ,364 ,688 1,453 ,100 ,029 ,208 3,491 ,001 ,043 ,157 ,133 ,362 ,205 ,968 1,033 -,155 ,047 -,203 -3,294 ,001 -,249 -,061 -,351 -,344 -,193 ,907 1,103 ,452 ,075 6,003 ,000 ,302 ,601 ,293 ,049 ,419 6,005 ,000 ,196 ,390 ,712 ,557 ,331 ,623 1,606 1,003 ,135 ,538 7,447 ,000 ,735 1,271 ,702 ,640 ,410 ,580 1,724 ,098 ,027 ,203 3,620 ,001 ,044 ,151 ,133 ,375 ,199 ,967 1,034 -,160 ,044 -,210 -3,628 ,001 -,248 -,072 -,351 -,376 -,200 ,906 1,104 -,143 ,041 -,210 -3,460 ,001 -,225 -,061 ,092 -,361 -,190 ,819 1,221 ,458 ,073 6,278 ,000 ,313 ,603 ,338 ,051 ,484 6,677 ,000 ,237 ,439 ,712 ,601 ,356 ,543 1,843 1,083 ,134 ,581 8,057 ,000 ,815 1,350 ,702 ,672 ,430 ,547 1,828 ,028 ,038 ,059 ,742 ,460 -,048 ,104 ,133 ,083 ,040 ,453 2,208 -,171 ,043 -,224 -3,972 ,000 -,257 -,085 -,351 -,408 -,212 ,897 1,115 -,162 ,041 -,238 -3,973 ,000 -,242 -,081 ,092 -,408 -,212 ,790 1,265 -,096 ,039 -,224 -2,488 ,015 -,173 -,019 ,186 -,270 -,133 ,352 2,838 ,448 ,071 6,269 ,000 ,305 ,590 ,344 ,050 ,492 6,914 ,000 ,245 ,444 ,712 ,612 ,368 ,558 1,793 1,107 ,130 ,594 8,513 ,000 ,848 1,366 ,702 ,689 ,453 ,581 1,721 -,172 ,043 -,225 -4,012 ,000 -,258 -,087 -,351 -,409 -,213 ,898 1,114 -,166 ,040 -,245 -4,151 ,000 -,246 -,087 ,092 -,421 -,221 ,810 1,234 -,117 ,026 -,272 -4,439 ,000 -,169 -,064 ,186 -,445 -,236 ,753 1,329 (Constant) WCTA (Constant) WCTA ROA (Constant) WCTA ROA TDTCA (Constant) WCTA ROA TDTCA IWC (Constant) WCTA ROA TDTCA IWC PBTSE (Constant) WCTA ROA TDTCA IWC PBTSE CR (Constant) WCTA ROA IWC PBTSE CR Model 1 2 3 4 5 6 7 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients
t Sig. Lower Bound Upper Bound
95% Confidence Interval for B
Zero-order Partial Part Correlations
Tolerance VIF Collinearity Statistics
Dependent Variable: E_2_Tahun a.
Hasil yang diperoleh dari uji probabilitas pada model regresi II pada pada model 1 adalah variabel WCTA dengan nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau WCTA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang. Pada model 2, WCTA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau WCTA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang, ROA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau ROA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang. Pada model 3, WCTA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau WCTA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang, ROA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau ROA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang, TDTCA memiliki nilai p = 0.002; maka Ho ditolak, atau TDTCA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang. Pada model 4, WCTA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau WCTA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang, ROA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau ROA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang, TDTCA memiliki nilai p = 0.001; maka Ho ditolak, atau TDTCA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang, IWC memiliki nilai p = 0.001; maka Ho ditolak, atau IWC terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang. Pada model 5, WCTA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau WCTA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang, ROA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau ROA
terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang, TDTCA memiliki nilai p = 0.001; maka Ho ditolak, atau TDTCA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang, IWC memiliki nilai p = 0.001; maka Ho ditolak, atau IWC terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang, PBTSE memiliki nilai p = 0.001; maka Ho ditolak, atau PBTSE terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang. Pada model 6 WCTA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau WCTA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang, ROA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau ROA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang, TDTCA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau TDTCA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang, IWC memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau IWC terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang, PBTSE memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau PBTSE terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang, CR memiliki nilai p = 0.015; maka Ho ditolak, atau CR terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang. Pada model 7 WCTA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau WCTA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang, ROA memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau ROA terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang, IWC memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau IWC terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang, PBTSE memiliki nilai p
= 0.000; maka Ho ditolak, atau PBTSE terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang, CR memiliki nilai p = 0.000; maka Ho ditolak, atau CR terbukti signifikan mempengaruhi laba untuk masa dua tahun yang akan datang. Dari nilai probabilitas yang diperoleh pada model 1, model 2, model 3, model 4, model 5, model 6 dan model 7 dapat diketahui bahwa model 6 lebih baik dikarenakan jumlah rasio yang terseleksi pada model 6 lebih banyak.
5.2.2.2.Uji F
Uji F digunakan untuk menguji signifikansi seluruh koefisien variabel independen secara bersama-sama atau keseluruhan terhadap variabel dependen. Jika nilai probabilitas (F – sig.) lebih kecil dari nilai 0,05 maka hipotesis nol ditolak, artinya pengaruh variabel bebas tersebut terhadap variabel terikatnya adalah signifikan. Sebaliknya bila nilai probabilitas berada lebih besar dari 0,05 maka itu berarti pengaruhnya tidak signifikan dan hipotesis nol diterima.
Jika, p> 0,05 = H diterima o
Tabel 5.9. Uji F Model Regresi I
Sumber: Lampiran 3
Berdasarkan hasil uji F diperoleh nilai F model regresi I pada model 1 adalah 146,833 dengan p = 0,000 atau p < 0,05; maka model 1 dapat digunakan untuk melihat pengaruh rasio keuangan terhadap perubahan laba pada masa satu tahun yang akan datang pada taraf kepercayaan 95%. Nilai F pada model 2 adalah 79,253 dengan p = 0,000 atau p < 0,05; maka model 2 dapat digunakan untuk melihat pengaruh rasio keuangan terhadap perubahan laba pada masa satu tahun yang akan datang pada taraf kepercayaan 95%. Nilai F pada model 3 adalah 56,869 dengan p = 0,000 atau p < 0,05; maka model 3 dapat digunakan untuk melihat pengaruh rasio keuangan terhadap perubahan laba pada masa satu tahun yang akan datang pada taraf kepercayaan 95%. Nilai F pada model 4 adalah 49,715 dengan p = 0,000 atau p <
ANOVAg 25,954 1 25,954 146,833 ,000a 14,848 84 ,177 26,779 2 13,390 79,253 ,000b 14,023 83 ,169 27,557 3 9,186 56,869 ,000c 13,245 82 ,162 28,993 4 7,248 49,715 ,000d 11,809 81 ,146 30,069 5 6,014 44,824 ,000e 10,733 80 ,134 30,595 6 5,099 39,467 ,000f 10,207 79 ,129 Regression Residual Regression Residual Regression Residual Regression Residual Regression Residual Regression Residual Model 1 2 3 4 5 6 Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), TDCTA a.
Predictors: (Constant), TDCTA, WCNS b.
Predictors: (Constant), TDCTA, WCNS, CR c.
Predictors: (Constant), TDCTA, WCNS, CR, ROA d.
Predictors: (Constant), TDCTA, WCNS, CR, ROA, GPNS e.
Predictors: (Constant), TDCTA, WCNS, CR, ROA, GPNS, DER f.
Dependent Variable: E_1_Tahun g.
0,05; maka model 4 dapat digunakan untuk melihat pengaruh rasio keuangan terhadap perubahan laba pada masa satu tahun yang akan datang pada taraf kepercayaan 95%. Nilai F pada model 5 adalah 44,824 dengan p = 0,000 atau p < 0,05; maka model 5 dapat digunakan untuk melihat pengaruh rasio keuangan terhadap perubahan laba pada masa satu tahun yang akan datang pada taraf kepercayaan 95%. Nilai F pada model 6 adalah 39,467 dengan p = 0,000 atau p < 0,05; maka model 6 dapat digunakan untuk melihat pengaruh rasio keuangan terhadap perubahan laba pada masa satu tahun yang akan datang pada taraf kepercayaan 95%. Maka dapat diketahui bahwa model 6 lebih baik dikarenakan jumlah rasio yang terseleksi pada model 6 lebih banyak.
Tabel 5.10. Uji F Model Regresi II
Sumber: Lampiran 4 ANOVAh 7,160 1 7,160 86,468 ,000a 6,956 84 ,083 14,116 85 9,120 2 4,560 75,756 ,000b 4,996 83 ,060 14,116 85 9,654 3 3,218 59,139 ,000c 4,462 82 ,054 14,116 85 10,181 4 2,545 52,397 ,000d 3,935 81 ,049 14,116 85 10,694 5 2,139 49,990 ,000e 3,423 80 ,043 14,116 85 10,942 6 1,824 45,393 ,000f 3,174 79 ,040 14,116 85 10,920 5 2,184 54,669 ,000g 3,196 80 ,040 14,116 85 Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total Model 1 2 3 4 5 6 7 Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), WCTA a.
Predictors: (Constant), WCTA, ROA b.
Predictors: (Constant), WCTA, ROA, TDTCA c.
Predictors: (Constant), WCTA, ROA, TDTCA, IWC d.
Predictors: (Constant), WCTA, ROA, TDTCA, IWC, PBTSE e.
Predictors: (Constant), WCTA, ROA, TDTCA, IWC, PBTSE, CR f.
Predictors: (Constant), WCTA, ROA, IWC, PBTSE, CR g.
Dependent Variable: E_2_Tahun h.
Berdasarkan hasil uji F diperoleh nilai F model regresi II pada model 1 adalah 86,468 dengan p = 0,000 atau p < 0,05; maka model 1 dapat digunakan untuk melihat pengaruh rasio keuangan terhadap perubahan laba pada masa dua tahun yang akan datang pada taraf kepercayaan 95%. Nilai F pada model 2 adalah 75,756 dengan p = 0,000 atau p < 0,05; maka model 2 dapat digunakan untuk melihat pengaruh rasio keuangan terhadap perubahan laba pada masa dua tahun yang akan datang pada taraf kepercayaan 95%. Nilai F pada model 3 adalah 59,139 dengan p = 0,000 atau p < 0,05; maka model 3 dapat digunakan untuk melihat pengaruh rasio keuangan terhadap perubahan laba pada masa dua tahun yang akan datang pada taraf kepercayaan 95%. Nilai F pada model 4 adalah 52,397 dengan p = 0,000 atau p < 0,05; maka model 4 dapat digunakan untuk melihat pengaruh rasio keuangan terhadap perubahan laba pada masa dua tahun yang akan datang pada taraf kepercayaan 95%. Nilai F pada model 5 adalah 49,990 dengan p = 0,000 atau p < 0,05; maka model 5 dapat digunakan untuk melihat pengaruh rasio keuangan terhadap perubahan laba pada masa dua tahun yang akan datang pada taraf kepercayaan 95%. Nilai F pada model 6 adalah 45,393 dengan p = 0,000 atau p < 0,05; maka model 6 dapat digunakan untuk melihat pengaruh rasio keuangan terhadap perubahan laba pada masa dua tahun yang akan datang pada taraf kepercayaan 95%. Nilai F pada model 7 adalah 54,669 dengan p = 0,000 atau p < 0,05; maka model 7 dapat digunakan untuk melihat pengaruh rasio keuangan terhadap perubahan laba pada masa dua tahun yang akan datang pada taraf kepercayaan 95%.
5.2.2.3.Uji R Square
Uji R Square dilakukan untuk mengetahui derajat pengaruh antara variabel-variabel independen (X) secara bersama-sama terhadap variabel-variabel dependen. Korelasi atau hubungan antar variabel dapat dilihat dari angka R square atau koefisien determinasi.
Tabel 5.11. Uji Adjusted R Square Model Regresi I
Sumber: Lampiran
Nilai R Square akan diwakili oleh nilai Adjusted R Square model regresi I pada model 1 adalah 0,636 menunjukkan bahwa 63,6% perubahan laba dipengaruhi oleh TDTCA, dan sisanya sebesar 36,4% oleh sebab-sebab lain. Pada model 2, nilai Adjusted R Square adalah 0,656 menunjukkan bahwa 65,6% perubahan laba dipengaruhi oleh TDTCA dan WCNS secara bersama-sama, dan sisanya sebesar 34,4% oleh sebab-sebab lain. Pada model 3, nilai Adjusted R Square adalah 0,675 menunjukkan bahwa 67,5% perubahan laba dipengaruhi oleh TDTCA, WCNS dan CR secara bersama-sama, dan sisanya sebesar 32,5% oleh sebab-sebab lain. Pada
Model Summaryg ,798a ,636 ,632 ,42043 ,636 146,833 1 84 ,000 ,810b ,656 ,648 ,41103 ,020 4,884 1 83 ,030 ,822c ,675 ,664 ,40190 ,019 4,815 1 82 ,031 ,843d ,711 ,696 ,38183 ,035 9,846 1 81 ,002 ,858e ,737 ,721 ,36628 ,026 8,023 1 80 ,006 ,866f ,750 ,731 ,35945 ,013 4,073 1 79 ,047 1.864 Model 1 2 3 4 5 6 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate R Square
Change F Change df1 df2 Sig. F Change Change Statistics
Durbin-Watson
Predictors: (Constant), TDTCA a.
Predictors: (Constant), TDTCA, WCNS b.
Predictors: (Constant), TDTCA, WCNS, CR c.
Predictors: (Constant), TDTCA, WCNS, CR, ROA d.
Predictors: (Constant), TDTCA, WCNS, CR, ROA, GPNS e.
Predictors: (Constant), TDTCA, WCNS, CR, ROA, GPNS, DER f.
Dependent Variable: E_1_Tahun g.
model 4, nilai Adjusted R Square adalah 0,711 menunjukkan bahwa 71,1% perubahan laba dipengaruhi oleh TDTCA, WCNS, CR dan ROA secara bersama-sama, dan sisanya sebesar 28,9% oleh sebab-sebab lain. Pada model 5, nilai Adjusted R Square adalah 0,737 menunjukkan bahwa 73,7% perubahan laba dipengaruhi oleh TDTCA, WCNS, CR, ROA dan GPNS secara bersama-sama, dan sisanya sebesar 26,3% oleh sebab-sebab lain. Pada model 6, nilai Adjusted R Square adalah 0,750 menunjukkan bahwa 75% perubahan laba dipengaruhi oleh TDTCA, WCNS, CR, ROA, GPNS dan DER secara bersama-sama, dan sisanya sebesar 25% oleh sebab-sebab lain
Tabel 5.12. Uji Adjusted R Square Model Regresi II
Sumber: Lampiran
Nilai Adjusted R Square model regresi II pada model 1 adalah 0,507 menunjukkan bahwa 50,7% perubahan laba dipengaruhi oleh WCTA, dan sisanya sebesar 36,4% oleh sebab-sebab lain. Pada model 2, nilai Adjusted R Square adalah 0,646 menunjukkan bahwa 64,6% perubahan laba dipengaruhi oleh WCTA dan ROA
Model Summaryh ,712a ,507 ,501 ,28776 ,507 86,468 1 84 ,000 ,804b ,646 ,638 ,24534 ,139 32,559 1 83 ,000 ,827c ,684 ,672 ,23327 ,038 9,815 1 82 ,002 ,849d ,721 ,707 ,22040 ,037 10,852 1 81 ,001 ,870e ,758 ,742 ,20684 ,036 11,973 1 80 ,001 ,880f ,775 ,758 ,20044 ,018 6,190 1 79 ,015 ,880g ,774 ,759 ,19988 -,002 ,550 1 79 ,460 1,930 Model 1 2 3 4 5 6 7 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate R Square
Change F Change df1 df2 Sig. F Change Change Statistics
Durbin-Watson
Predictors: (Constant), WCTA a.
Predictors: (Constant), WCTA, ROA b.
Predictors: (Constant), WCTA, ROA, TDTCA c.
Predictors: (Constant), WCTA, ROA, TDTCA, IWC d.
Predictors: (Constant), WCTA, ROA, TDTCA, IWC, PBTSE e.
Predictors: (Constant), WCTA, ROA, TDTCA, IWC, PBTSE, CR f.
Predictors: (Constant), WCTA, ROA, IWC, PBTSE, CR g.
Dependent Variable: E_2_Tahun h.
secara bersama-sama, dan sisanya sebesar 36,4% oleh sebab-sebab lain. Pada model 3, nilai Adjusted R Square adalah 0,684 menunjukkan bahwa 68,4% perubahan laba dipengaruhi oleh WCTA, ROA dan TDCTA secara bersama-sama, dan sisanya sebesar 31,6% oleh sebab-sebab lain. Pada model 4, nilai Adjusted R Square adalah 0,721 menunjukkan bahwa 72,1% perubahan laba dipengaruhi oleh WCTA, ROA, TDTCA dan IWC secara bersama-sama, dan sisanya sebesar 27,9% oleh sebab-sebab lain. Pada model 5, nilai Adjusted R Square adalah 0,758 menunjukkan bahwa 75,8% perubahan laba dipengaruhi oleh WCTA, ROA, TDTCA, IWC dan PBTSE secara bersama-sama, dan sisanya sebesar 24,2% oleh sebab-sebab lain. Pada model 6, nilai Adjusted R Square adalah 0,775 menunjukkan bahwa 77,5% perubahan laba dipengaruhi oleh WCTA, ROA, TDTCA, IWC, PBTSE dan CR secara bersama-sama, dan sisanya sebesar 22,5% oleh sebab-sebab lain. Pada model 7, nilai Adjusted R Square adalah 0,774 menunjukkan bahwa 77,4% perubahan laba dipengaruhi oleh WCTA, ROA, IWC, PBTSE dan CR secara bersama-sama, dan sisanya sebesar 22,6% oleh sebab-sebab lain.