d. Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah
variabel pengganggu
dimana memiliki varian yang berbeda dari satu observasi lainnya atau varian
antar variabel independen tidak sama, hal ini melanggar asumsi homoskedastisitas yaitu setiap variabel penjelas memiliki varian
yang sama konstan. Uji heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan uji
Glejser
, yaitu denga melihat nilai signifikansi di atas tingkat α = 5, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak
mengandung adanya Heteroskedastisitas Ghozali, 2011.
2. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda adalah analisis yang dilakukan untuk membangun
persamaan yang menghubungkan antara Y variabel
dependen dengan X variabel independen yang bertujuan untuk menentukan
nilai ramalan
atau dugaan,
dimana perubahan
X mempengaruhi Y tetapi tidak sebaliknya. Persamaan yang menyatakan
bentuk hubungan antara variabel X dan variabel Y disebut dengan persamaan regresi.
Persamaan yang digunakan dalam analisis regresi bergada ini adalah sebagai berikut:
Keterangan: Y
= Kebijakan Dividen α
= Konstanta persamaan regresi
β1, β2 = Koefisien regresi e
= Faktor pengganggu
a. Uji Hipotesis
1 Uji Parsial
Pengujian terhadap
hasil regresi
dilakukan dengan
menggunakan uji t pada dera jat keyakinan sebesar 95 atau α =
5. Hal ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel independen.
Hipotesis dalam penelitian ini dirumuskan sebagai berikut: a
Pengaruh struktur kepemilikan X
1
terhadap kebijakan inisiasi dividen Y
Ho
1
: b
1
≥ 0, berarti X
1
tidak berpengaruh negatif terhadap Y Ha1: b1 0, berarti X1 berpengaruh negatif terhadap Y
b Pengaruh struktur modal X2 terhadap kebijakan inisiasi
dividen Y Ho
2
: b
2
≥ 0, berarti X
2
tidak berpengaruh negatif terhadap Y Ha
2
: b
2
0, berarti X
2
berpengaruh negatif terhadap Y Pengujiannya adalah menentukan kesimpulan dengan taraf
signifikasi α sebesar 5 atau 0,05, yaitu: a
Apabila tingkat signifikansi 5, maha H ditolak,
sebaliknya Ha diterima. b
Apabila tingkat signifikansi 5, maka H diterima,
sebaliknya Ha ditolak.
Kategori