dilakukan dengan menggunakan uji Durbin Watson D-W. Suatu model regresi linear dikatakan terbebas dari autokorelasi apabila dudw4-du.
Tabel 4.6 Hasil Uji Durbin Watson Sebelum Stock Split
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .584
a
.341 .312
.52559 1.917
a. Predictors: Constant, Ln_Return, Ln_Volume, Ln_Harga b. Dependent Variable: Ln_Spread
Sumber : Hasil Penelitian, 2014 Data Diolah
Berdasarkan Tabel 4.6 dapat diketahui bahwa nilai DW adalah 1.917. Sementara nilai dl batas atas = 1.7055 dan du batas bawah = 1.7809 dan 4-du =
2,2191. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi pada model regresi yang dihasilkan dalam penelitian ini.
4.2.2.1.4. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketiksamaan varians dari satu pengamatan dengan pengamatan yang
lain. Model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari heteroskedastisitas.
Uji heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan dua metode, yaitu uji grafik dan uji glejser. Uji grafik dilakukan dengan grafik scatterplot, apabila titik-
tik menyebar secara acak dan tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas dan tersebar di atas maupun di bawah angka nol sumbu Y. Hal ini
Universitas Sumatera Utara
mengindikasikan bahwa model regresi terbebas dari heteroskedastisitas. Hasil grafik scatterplot sebagai berikut :
Sumber : Hasil Penelitian, 2014 Data Diolah Gambar 4.4
Hasil Uji Grafik Scatterplot Sebelum Stock Split
Uji Berdasarkan grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat dengan residualnya diperoleh hasil tidak adanya pola yang jelas, serta titik-titik menyebar
diatas dan dibawah angka 0 nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi bid
ask spread Y pada masa sebelum stock split berdasarkan variabel bebas yaitu
harga saham X1, volume perdagangan saham X2 dan return saham X3 pada masa sebelum stock split.
Universitas Sumatera Utara
Sementara itu, uji heteroskedastisitas dapat juga dilakukan dengan menggunakan uji glejser, yang dilakukan dengan cara meregres seluruh variabel
independen dengan nilai absolute residual absut sebagai variabel dependennya. Model regresi yang bebas dari heteroskedastisitas aadalh model dengan nilai
signifikan 0.05. Berikut adalah hasil uji glejser pada model regresi data pada masa sebelum stock split.
Tabel 4.7 Hasil Uji Glejser Sebelum Stock Split
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
.478 .589
.811 .420
Ln_Harga .066
.041 .191
1.591 .116
Ln_Volume -.043
.023 -.221
-1.843 .070
Ln_Return .013
.047 .031
.267 .790
a. Dependent Variable: Absut Sumber : Hasil Penelitian, 2014 Data Diolah
Pada Tabel 4.7 dapat dilihat bahwa nilai signifikan semua variabel independen lebih besar dari 0.05. Hal ini menunjukkan bahwa model regresi
dalam penelitian ini terbebas dari heteroskedastisitas, sehingga layak dipakai untuk melihat pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
Universitas Sumatera Utara
4.2.2.2. Uji Asumsi Klasik Pada Masa Sesudah Stock plit
