41
kecil dari 10. Hal ini jelas menunjukkan tidak terdapat korelasi antar variabel independen dan data tidak mengalami multikolinearitas.
4.3.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji dan melihat data apakah terdapat ketidaksamaan variance dari residual pada suatu model regresi dari satu
pengamatan ke pengamatan lain. Adapun garis besar dari hasil uji heteroskedastisitas menggunakan analisis sebagai berikut :
1. Apabila terlihat pola tertentu berupa titik-titik teratur yang terbentuk, maka
indikasinya adalah telah terjadi heteroskedastisitas. 2.
Jika titik-titik menyebar secara acak tanpa pola yang jelas pada suatu grafik, dan menyebar diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y,
maka grafik mengindikasikan tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
Berikut disajikan Gambar 4.3 Mengenai hasil uji heteroskedastisitas :
Gambar 4.3 Grafik
Scatterplot
Sumber : Data sekunder yang diolah dengan SPSS, 2015
42
Berdasarkan gambar 4.3 Hasil uji heteroskedastisitas tersebut diatas dapat ditarik kesimpulan bahwa titik-titik yang tergambar pada grafik tidak membentuk
suatu pola yang jelas dan teratur. Titik-titik pada grafik menyebar diatas dan berada dibawah sumbu Y dari 3 hingga -1. Hal ini menunjukkan bahwa hasil uji
tersebut diatas tidak mengalami heteroskedastisitas, data observasi berbeda dari penelitian lainnya, merupakan data homoskedastisitas dan bukan data yang
heteroskedastisitas.
4.3.4 Uji Autokorelasi
Uji Durbin-Watson digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi dalam penelitian ini. Dalam pengamatan data yang tidak memiliki autokorelasi
terjadi apabila nilai statistic Durbin-Watson mendekati angka 2, dalam hal sebaliknya, maka dinyatakan terdapat autokorelasi Rietveld dan Sunaryanto,
1994. Berikut disajikan hasil uji autokorelasi :
Tabel 4.4 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .806
a
.649 .609
14.74963 2.067
a. Predictors: Constant, DEBT TO EQUITY RATIO, RETURN ON EQUITY, CURRENT RATIO
b. Dependent Variable: DIVIDEND PAYOUT RATIO Sumber : Data sekunder yang dioleh dengan SPSS, 2015
Berdasarkan Tabel 4.4 Mengenai hasil uji autokorelasi, diketahui bahwa nilai DW Durbin-Watson sebesar 2,067. Nilai DW hitung ini akan dibandingkan
dengan nilai DW tabel sesuai dengan kriteria. Perbandingan nilai DW hitung
43
dengan nilai DW tabel dengan nilai tabel signifikansi 5, T jumlah sampel = 30, k jumlah variabel independen = 3, akan menghasilkan nilai dL batas bawah
DW = 1,283 dan nilai dU batas atas DW = 1,567. Diketahui bahwa nilai ddL yaitu 2,067 1,283; nilai d4-dU yaitu
2,0672,433; dan nilai dUd4-dU yaitu 1,5672,0672,433 dapat disimpulkan hipotesis nol Ho diterima, dengan kata lain tidak terdapat hubungan autokorelasi
baik positif maupun negatif dan pengujian yang dilakukan meyakinkan.
4.4 Pengujian Analisis Regresi Linier Berganda
