Dari hasil pengujian menunjukkan dw berada pada areatidak ada kesimpulan daerah ragu . Secara lebih jelas dapat dilihat pada Gambar 5.4
berikut :
Hasil Uji Durbin Watson
.
1,474 1,829 1,829 2,171 2,526
4
Gambar 5.4 Uji Durbin Watson
Sesuai dengan Gambar tersebut menunjukkan Durbin Watson berada di daerah ragu – ragu atau berada di daerah tidak ada kesimpulan.
5.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan
yang lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model
regresi yang baik adalah jika tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2006. . Data yang digunakan dalam menguji Heteroskedastisitas adalah data dari variabel
independen setelah outlier dihilangkan.Gejala heteroskedastisitas dapat diuji dengan
Daerah Ragu
Autokorelasi Positif
Tidak ada Autokorelasi
Daerah Ragu
Autokorelasi Negatif
1,68 9
Universitas Sumatera Utara
menggunakan metode grafik yaitu dengan melihat ada tidaknya pola tertentu yang tergambar pada scatterplotDasar analisis adalah
3. Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit, maka
telah terjadi heteroskedastisitas. 4. Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah
angka nol pada sumbu Y maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Hasil pengujian heteroskedastisitasdapat di tunjukkan melalui Grafik Scatterplot
seperti diperlihatkan pada Gambar 5.5 berikut:
Gambar 5.5 Grafik Scatterplot
Universitas Sumatera Utara
Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y , dengan demikian
maka dapat disimpulkan bahwa model regresi ini tidak terjadi heteroskedastisitas. Uji Statistik yang dapat dilakukan untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas
dapat pula dilakukan Uji Glejser. Dasar pengambilan keputusan uji heteroskedastisitas melalui Uji Glejser dilakukan sebagai berikut :
3. Apabila koefisien parameter beta dari persamaan regresi signifikan statistik, yang berarti data empiris yang diestimasi terjadi heteroskedastisitas.
4. Apabila probabilitas nilai test tidak signifikan test statistik, maka berarti data empiris yang diestimasi tidak terjadi heteroskedastisitas.
Hasil uji Glejser yang dapat terlihat pada Tabel 5.5 berikut ini
Tabel 5.5 Uji Heteroskedastisitas Uji Glejser
Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients Model
B Std. Error
Beta t
Sig. Constant
3.981 .517
7.702 .000
AKO .000
.001 .097
.881 .381
AKI .000
.001 .068
.611 .543
1
AKP -8.311E-5
.000 -.108
-.979 .330
Universitas Sumatera Utara
LAK -.002
.002 -.122
-1.079 .284
ROA .003
.043 .018
.064 .949
ROE -.010
.023 -.111
-.451 .653
NPM .012
.034 .057
.344 .732
a. Dependent Variable: abresid
Tabel 5.5 menunjukkan bahwa koefisien parameter untuk semua variabel independen dalam penelitian ini tidak ada yang signifikan pada tingkat 0,05 . Maka
dapat disimpulkan bahwa dalam penelitian ini tidak terjadi Heteroskedastisitas.
5.3 Pengujian Hipotesis
