Tabel 6. Uji Heteroskedastisitas Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardize
d Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta Constant
TC 1 Ln MV
LPS 2,123
1,890 -,044
,000043 3,888
2,461 ,124
.000 ,092
-,043 ,057
,546 ,768
-,358 ,474
,587 ,445
,721 ,637
a. Dependent Variable: abs_res
Sumber: Lampiran 10 Berdasarkan uji Glejser yang telah dilakukan dari tabel 4
dengan jelas menunjukkan bahwa tidak ada satupun variabel independen yang signifikan secara statistik memengaruhi variabel
dependen nilai absolut Absolut. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5. Jadi dapat
disimpulkan model
regresi tidak
mengandung adanya
heteroskedastisitas, maka H
o
diterima tidak ada heteroskedastisitas.
d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya Ghozali, 2011. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem
autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Model regresi yang
baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Alat ukur yang digunakan untuk mendeteksi adanya autokorelasi dalam penelitian
menggunakan Tes Durbin Watson D-W. Hasil uji autokorelasi ini dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini:
Tabel 7. Uji Autokorelasi Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-
Watson 1
,547
a
,299 ,270
1,32088 2,021
a. Predictors: Constant, LPS, TC, Ln MV
b. Dependent Variable: HP
Sumber: Lampiran 11 Berdasarkan tabel 5 pada uji autokorelasi dapat diketahui bahwa
nilai DW sebesar 2,224. Nilai ini akan dibandingkan dengan nilai tabel Durbin-Watson d Statistic: Significance Point For d
l
and d
u
AT 0,05 Level of Significance dengan menggunakan nilai signifikansi
5, jumlah unit observasi data 76 n dan jumlah variabel independen 3 k=3, maka di tabel Durbin-Watson akan didapatkan
nilai sebagai berikut nilai batas bawah dl adalah 1,5467 dan nilai
batas atas du adalah 1,7104. Oleh karena Nilai DW 2,021 lebih besar dari nilai batas atas
du 1,7104 dan kurang dari 4 – 1,714 4-du. Jika dilihat dari
pengambilan keputusan termasuk dud4-du, maka dapat disimpulkan bahwa 1,7104 2,021 2,2896 tidak dapat menolak H
yang menyatakan bahwa tidak ada autokorelasi positif atau negatif berdasarkan tabel Durbin-Watson. Hal ini berarti bahwa tidak terjadi
autokorelasi antar variable independen, sehingga model regresi layak digunakan.
2. Hasil Pengujian Hipotesis
Untuk menguji hipotesis yang ada pada penelitian ini perlu dilakukan analisis statistik terhadap data yang telah diperoleh. Analisis
statistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi. Ghozali, 2011 mengatakan bahwa dalam uji regresi khususnya uji t dan
uji F sangat dipengaruhi oleh nilai residual yang mengikuti distribusi normal, sehingga jika asumsi ini menyimpang dari distribusi normal
maka menyebabkan uji statistik menjadi tidak valid. Oleh karena itu, jika terdapat data yang menyimpang dari penyebarannya, maka data tersebut
tidak disertakan dalam analisis. Hipotesis pertama, kedua dan ketiga pada penelitian akan diuji
menggunakan uji parsial Uji-t untuk mengetahui apakah variabel bebas secara individu berpengaruh terhadap variabel terikat. Uji model akan
diuji menggunakan uji simultan Uji F untuk mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat secara simultan. Sebelum
melakukan uji-t dan uji F maka dilakukan pengujian uji regresi linier berganda sebagai berikut:
a. Uji Regresi Linier Berganda
Regresi linier berganda ingin menguji pengaruh dua atau lebih variabel independen terhadap satu variabel dependen Ghozali,
2011 yang dinyatakan sebagai berikut: HP
= α + β
1
TC + β
2
Ln MV + β
3
LPS + e
