56 Pada grafik scatterplot diatas, terlihat titik-titik menyebar secara acak,
serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa tidak terdapat gejala heteroskedastisitas pada model
regresi yang digunakan.
4.1.3.4. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah sebuah model regresi terdapat korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t-1 atau sebelumnya Ghozali, 2005. Jika terjadi korelasi dinamakan ada masalah autokorelasi. Untuk mendeteksi ada atau
tidaknya autokorelasi, peneliti menggunakan Durbin-Watson DW test. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Kriteria pengujian
dengan hipotesis tidak ada autokorelasi adalah sebagai berikut, Menurut Santoso kriteria autokorelasi ada 3, yaitu:
1. Nilai D-W di bawah -2 berarti diindikasikan ada autokorelasi positif.
2. Nilai D-W di antara -2 sampai 2 berarti diindikasikan tidak ada
autokorelasi. 3.
Nilai D-W di atas 2 berarti diindikasikan ada autokorelasi negatif. Hasil pengujian autokorelasi dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.11 Uji Autokorelasi dengan Durbin-Watson
Model Summary
b
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-
Watson 1
.359
a
.129 .093
224.06614 1.846
a. Predictors: Constant, ABSX1, EARNINGS, KAP b. Dependent Variable: EPS
Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS September 2015
57 Berdasarkan hasil pengujian Durbin-Watson dengan menggunakan SPSS
maka diperoleh nilai Durbin-Watson sebesar 1.846 yang berarti berdasarkan kriteria Durbin-Watson hasil tersebut tidak terjadi autokorelasi.
4.1.3.5 Model Regresi dengan Variabel Moderating
Hasil regresi linear dengan variabel moderating pengaruh manajemen laba terhadap EPS dengan Reputasi Auditor sebagai variabel moderasi pada
Perusahaan Perbankan yang terdaftar pada BEI periode 2012-2014 yang ditunjukkan pada tabel 4.12 berikut:
Tabel 4.12 Hasil Analisis Regresi
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
140.452 88.053
1.595 .115
EARNINGS 4172.049
5121.172 .089
.815 .418
KAP 113.870
70.919 .209
1.606 .113
ABSX1 -52.905
38.055 -.181
-1.390 .169
Y = 140.452 + 4172.049EARNINGS + 113.870KAP - 52.905ABSX1 + e Berdasarkan hasil analisis regresi lienar dengan variabel moderating yang
digunakan untuk menguji variabel moderating apakah menguatkan hubungan variabel independen terhadap variabel dependen. Berdasarkan Tabel 4.12 dapat
diketahui bahwa variabel selisih ABSX1 memiliki signifikansi sebesar 0.169 0.05, sehingga dapat disimpulkan bahwa Reputasi Auditor tidak mampu
memoderasi hubungan antara Manajemen Laba dengan EPS.
58
4.1.4 Regresi dengan Variabel Pemoderasi 2
