c. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk mengetahui apakah terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan
ke pengamatan lain dalam model regresi. Dalam penelitian ini untuk mengetahui ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat
dilakukan dengan uji glejser dimana dengan ketentuan apabila nilai sig α 0,05 maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Tabel 4.7 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
1,002E-013 ,184
,000 1,000
pendapatan ,000
,000 ,000
,000 1,000
a. Dependent Variable: Unstandardized Residual
Sumber : Data diolah 2 Mei 2016
Berdasarkan hasil korelasi yang ditunjukkan pada tabel diatas, nilai sig setiap variabel independen yang digunakan
pada penelitian ini berada diatas α= 0,05 atau diatas 5. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat
heteroskedastisitas pada model regresi.
d. Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah terdapat hubungan antara kesalahan pengganggu pada periode
t
dengan kesalahan pengganggu pada periode
t-1
sebelumnya. Dalam penelitian ini, alat uji yang digunakan untuk
mengetahui ada atau tidaknya autokorelasi yaitu dengan uji statistik Durbin Watson Test DW-Test. Adapun hasil
pengujian autokorelasi dapat dilihat pada tabel dibawah. Tabel 4.8
Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 ,446
a
,199 ,149
,63479 1,686
a. Predictors: Constant, pendapatan b. Dependent Variable: profitabilitas
Sumber : Data diolah 2 Mei 2016
Berdasarkan hasil yang ditunjukkan pada tabel 4.8 diatas, dapat diketahui hasil pengujian autokorelasi dengan menggunakan uji Durbin-
Watson, nilai D-W sebesar 1,686. Jumlah banyaknya observasi N = 18 dan jumlah variabel independen 1 k=1. Maka dapat didapatkan nilai du
= 1,391. Oleh karena nilai DW 1,686 lebih besar dari nilai du 1,391, 1,391 1,686 4-1,391. Maka dapat disimpulkan bahwa pada model
regresi tidak terjadi adanya autokorelasi.
Kategori