51
heteroskedasitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi
heteroskedastisitas. Pada penelitian ini akan di uji dengan melihat pola
titik-titik pada grafik regresi. 3.8.2.4. Uji Autokorelasi
Autokorelasi merupakan korelasi antara anggota observasi yang disusun menurut waktu atau tempat. Model regresi yang baik seharusnya
tidak terjadi autokorelasi. Metode pengujian menggunakana uji Durbin Watson DW test.
Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Kriteria pengujian dengan uji autokorelasi adalah sebagai
berikut: 1
Jika DW dL atau DW 4-dL maka terdapat autokorelasi. 2
Jika dL DW dU atau 4-dU DW 4-dL maka status autokorelasi tidak dapat dijelaskan inconclusive.
3 Jika dU DW 4-dU maka tidak terjadi autokorelasi Non
Autokorelasi.
3.8.3. Analisis Regresi Linier Berganda
Menurut Bambang dan Nur 2001 metode regresi linear berganda yaitu metode yang digunakan untuk menguji pengaruh dua arah atau lebih variabel
independen terhadap variabel dependen dengan skala pengukur atau rasio dalam suatu persamaan linear, sedangkan menurut Dajan 1986 dan Supranto 1996
untuk menguji model pengaruh dan hubungan variabel independen yang lebih dari
52
dua variabel terhadap variabel dependen digunakan persamaan regresi linear berganda dengan metode Ordinary Least Squares OLS. Ordinary Least Squares
OLS merupakan salah satu cara untuk menghitung parameter α, β dan e dari
suatu persamaan regresi. Supranto 1996 mengemukakan bahwa semakin kecil nilai error maka akan membuat penaksiran itu semakin baik.
Penelitian ini menggunakan model regresi linier berganda multiple linear regression analysis, karena terdiri dari satu variabel dependen dan beberapa
variabel independen. Persamaan dirumuskan sebagai berikut :
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ e
Y : Kinerja Keuangan
a : Konstanta
b : koefisien Regresi
X1 : Struktur Modal X2 : Good Corporate Governance
e : Standard Error
3.8.4. Analisis Regresi dengan Variabel Moderating
Dalam penelitian ini, metode yang digunakan untuk melakukan uji regresi dengan variabel moderating adalah uji selisih mutlak. Menurut Ghozali
2013:235, menurut Furcot dan Shearon 1991 interaksi seperti ini lebih disukai dikarenakan ekspektasi sebelumnya berhubungan dengan kombinasi antara X1
dan X2 dan berpengaruh terhadap Y. Uji ini dapat diterapkan dengan rumus persamaan sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ e Y = a+ b1X1+ b2X3+ b3 |X1-X3|
Y = a+ b1X2+ b2X3+ b3 |X2-X3|
53
Dimana : Xi
= merupakan nilai standardized score [Xi - X �X]
|Xi-X3| = merupakan interaksi yang diukur dengan nilai absolut perbedaan
antara Xi dan X3 Y = Kinerja Keuangan
a = Konstansta
b = Koefisien regresi
X1 = Struktur Modal X2 = Good Corporate Governance
X3 = Ukuran Perusahaan e
= Standard error Jika score tinggi untuk variabel moderating dengan score rendah dari
variabel independen, maka akan terjadi perbedaan nilai absolut yang besar. Hal ini juga akan berlaku sebaliknya. Kedua kombinasi ini diharapkan akan berpengaruh
terhadap variabel dependen yang meningkat.
3.8.5. Uji Hipotesis
