45 Pada grafik scatterplot diatas, terlihat titik-titik menyebar secara acak,
serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa tidak terdapat gejala heteroskedastisitas pada model
regresi yang digunakan.
4.1.2.4. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah sebuah model regresi terdapat korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t-1 atau sebelumnya Ghozali, 2005. Jika terjadi korelasi dinamakan ada masalah autokorelasi. Untuk mendeteksi ada atau
tidaknya autokorelasi, peneliti menggunakan Durbin-Watson DW test. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Kriteria pengujian
dengan hipotesis tidak ada autokorelasi adalah sebagai berikut, Menurut Santoso kriteria autokorelasi ada 3, yaitu:
1. Nilai D-W di bawah -2 berarti diindikasikan ada autokorelasi positif.
2. Nilai D-W di antara -2 sampai 2 berarti diindikasikan tidak ada
autokorelasi. 3.
Nilai D-W di atas 2 berarti diindikasikan ada autokorelasi negatif. Hasil pengujian autokorelasi dapat dilihat pada tabel berikut:
46
Tabel 4.4 Uji Autokorelasi dengan Durbin-Watson
Model Summary
b
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-
Watson 1
.723
a
.522 .503
165.93833 1.655
a. Predictors: Constant, DER, LN.T.ASSET, EARNINGS b. Dependent Variable: EPS
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS September 2015
Berdasarkan hasil pengujian Durbin-Watson dengan menggunakan SPSS maka diperoleh nilai Durbin-Watson sebesar 1.655 yang berarti berdasarkan
kriteria Durbin-Watson hasil tersebut tidak terjadi autokorelasi.
4.1.2.5 Model Regresi Berganda
Hasil regresi linear berganda pengaruh manajemen laba, ukuran perusahaan, dan leverage terhadap earning per share saham perusahaan perbankan
yang terdaftar di BEI periode 2012-2014 yang ditunjukkan pada tabel 4.5 berikut:
Tabel 4.5 Hasil Analisis Regresi
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
1689.255 209.832
8.050 .000
EARNINGS -470.250
3841.458 -.010
-.122 .903
LN.T.ASSET 105.545
11.869 .724
8.892 .000
DER .283
1.986 .011
.142 .887
a. Dependent Variable: EPS
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS September 2015
Berdasarkan hasil analisis regresi linear berganda yang digunakan untuk menguji pengaruh dua atau lebih variabel independen terhadap satu variabel
dependen. Persamaan regresi dapat dilihat dari tabel hasil uji coefficients. Pada tabel coefficients yang dibaca adalah nilai dalam kolom B pada baris pertama
menunjukkan konstanta a dan baris selanjutnya menunjukkan konstanta variabel
47 independen. Berdasarkan tabel 4.5 diatas maka model regresi yang digunakan
adalah sebagai berikut: EPS = 1689.255 -470.250EARNINGS + 105.545LN.T.ASSET +
0.283DER + e Dari persamaan regresi tersebut di atas maka dapat dianalisis sebagai
berikut: a.
Konstanta sebesar 1689.255 menyatakan bahwa jika nilai manajemen laba, ukuran perusahaan, dan leverage adalah konstan maka nilai EPS
adalah sebesar 1689.255. b.
Koefisien regresiManajemen Laba sebesar -470.250 menunjukkan bahwa apabila Manajemen Laba meningkat sebesar 1 satuan, maka
akan menurunkan EPS sebesar sebesar 470.250 satuan. c.
Koefisien regresi Ukuran Perusahaan sebesar 105.545 menunjukkan bahwa apabila ukuran perusahaan meningkat sebesar 1 satuan, maka
EPS akan meningkat sebesar 105.545 satuan. d.
Koefisien regresi Leverage sebesar 0.283 menunjukkan bahwa apabila leverage meningkat sebesar 1 satuan, maka EPS akan meningkat
sebesar 0.283 satuan.
4.1.2.6 Uji Koefisien Determinasi R
