Risiko Bisnis Non Debt Tax Shield

ini uji autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson untuk melihat ada tidaknya masalah autokorelasi pada model regresi. Hasil Uji Autokorelasi, ditunjukkan pada tabel berikut ini: Tabel 5. Hasil Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 ,385 a ,148 ,095 ,427502 2,402 a. Predictors: Constant, NDTS, BO, RISK, SIZE b. Dependent Variable: DER Sumber: Lampiran 11, Halaman 86 Berdasarkan hasil uji autokorelasi diperoleh nilai Durbin-Watson sebesar 2,402, Nilai ini dibandingkan dengan nilai tabel Durbin- Watson k, n yang mana k menunjukkan jumlah variabel independen yakni 4 variabel dan n adalah jumlah sampel sejumlah 69 unit observasi. Maka nilai du tabel menunjukkan 1,534 dan nilai dl menunjukkan 2,466, sehingga 1,5342,4022,466, hasil ini menunjukkan bahwa pengujian autokorelasi sebagai prasyarat pengujian asumsi klasik sudah terpenuhi.

d. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ada tidaknya salah satu penyimpangan asumsi klasik yaitu varian dari residual tidak konstan. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Pada penelitian ini pengujian heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan uji Glejser. Dalam uji Glejser jika nilai t tidak signifikan pada 5 atau sig. 5, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak mengandung heteroskedastisitas. Table 6. Hasil Uji Heteroskedastisitas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Beta t Sig. B Std. Error 1 Constant 1,668 0,843 1,979 0,052 BO 0,002 0,268 0,001 0,006 0,995 SIZE -0,075 0,048 -0,232 -1,561 0,123 RISK 0,000 0,000 0,070 0,522 0,604 NDTS -0,050 0,030 -0,219 -1,682 0,097 a. Dependent Variable: ABS_RES Sumber: Lampiran 12, Halaman 87 Berdasarkan tabel 6 hasil pengujian heteroskedastisitas menunjukkan bahwa tidak ada satupun variabel independen yang signifikan secara statistik memengaruhi variabel dependen nilai absolute residual. Hasil ini dapat dilihat dari probabilitas signifikasinya di atas tingkat kepercayaan 5. Jadi dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak mengandung heteroskedastisitas dan model regresi sudah memenuhi prasyarat pengujian analisis.