a. Predictors: Constant, SQPKREDIT, CAR, LDR, SQNPL, NIM, BOPO b. Dependent Variable: ROA
Sumber:Output SPSS 16
Hasil uji DW dalam tabel 4.5 menunjukkan nilai DW sebesar 1,875. Nilai DW akan dibandingkan dengan nilai tabel dengan
menggunakan derajat kepercayaan 5, dengan jumlah sampel 80 dengan 6 variabel independen. Maka dari tabel Durbin Watson akan
didapatkan nilai dl 1,338 dan nilai du 1,653. Karena nilai DW hitung terletak diantara batas atas du dan batas bawah 4-du atau
du dw 4-du yaitu 1,653 1,875 2,347. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa model terbebas dari autokorelasi.
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual
pengamatann satu ke pengamatan yang lain berbeda. Sedangkan bila terjadi ketidaknyamanan variance dari residual pengamatan satu ke
pengamatan yang lain tetap maka disebut homokedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi
heteroskedastisitas. Salah satu cara untuk mengetahui ada tidaknya
heteroskedastisitas dalam suatu model regresi linear berganda adalah dengan melihat grafik scatterplot antara nilai prediksi variabel
terikat yaitu SRESID dengan residual error yaitu ZPRED. Jika tidak ada pola tertentu dan titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada
s
dan di b
terda
2.
yang mak
mas sumbu Y
scatterplot
Gamba tidak
mem bawah angk
apat hetero
Statistik D
Statisti g digunaka
ksimum, nila ing variabe
Y, maka ditunjukkan
Sum
ar 4.3 me mbentuk suat
ka 0 pada
skedastisita
eskriptif
ik deskript an dalam
ai minimum el. Variabe
tidak t n pada grafi
Gambar
mber :Outpu
enunjukkan tu pola terte
sumbu Y. as
dalam mo
tif digunak penelitian
m, nilai rata- el dalam pe
terjadi he ik berikut :
r 4.3
ut SPSS 16
bahwa d entu. Data t
Hal ini m odel regresi
kan untuk ini serta
-rata serta s enelitian in
eteroskedas
data terseba tersebar baik
menunjukka yang digun
menunjukk dapat men
standar devi ni meliputi
stisitas. G
ar secara ik diatas ma
an bahwa nakan.
kan jumlah nunjukkan
iasi dari ma variabel C
Grafik
acak aupun
tidak
data nilai
asing- CAR,
