a. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik point-point yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka
telah terjadi Heteroskedastisitas. b. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka
0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi Heteroskedastisitas 3. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas berarti ada hubungan linier yang sempurna atau pasti diantara beberapa atau semua variabel yang independen dari model yang ada. Akibat adanya
multikolinearitas ini koefisien regeresi tidak tertentu dan kesalahan standarnya tidak terhingga. Hal ini akan menimbulkan bisa dalam spesifikasi. Uji multikolineritas
bertujuan untuk menguji apakan pada model regresi ditemukan kolerasi antar variabel bebas. Pada model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi kolerasi diantara veriabel
bebas Ghozali, 2001. Metode untuk menguji adanya multikolinearitas ini dapat dilihat dari tolerance
value atau variance inflantion factor VIF. Batas dari tolerance value 0,1 atau nilai VIF lebih besar dari 10, maka terjadi multikolinearitas.
3.5.4. Analisis Regresi Berganda
Penelitian ini bertujuan melihat pengaruh hubungan antara variabel independen dan variabel dependen dengan skala pengukuran atau rasio dalam suatu persamaan
linier, dalam penelitian ini digunakan analisis regresi yang diolah dengan perangkat lunak SPSS versi 12. Pengujian dilakukan dengan regresi sebagai berikut :
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ b
5
X
5
+ e Keterangan:
Y : Kelengkapan pengungkapan laporan keuangan.
a : Konstanta b : Koefisien regresi
X
1
: Tingkat Leverage X
2
: Tingkat Likuiditas X
3
: Tingkat Profitabilitas X
4
: Saham Publik X
5
: Umur Perusahaan e : Error
3.5.5. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi R
2
mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah diantara nol dan
satu. Nilai R
2
yang kecil menunjukkan kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-
variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen. Penggunaan koefisien determinasi memiliki kelemahan
mendasar, yaitu adanya bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Untuk menghindari bias tersebut, maka digunakan nilai adjusted R
2
, dimana nilai adjusted R
2
dapat naik atau turun apabila terdapat penambahan satu variabel independen Singgih Santoso, 2000.
3.5.6. Uji Hipotesis a. Uji F
Uji F digunakan untuk menunjukkan seberapa jauh pengaruh variabel independen atau variabel penjelas secara simultan dalam menerangkan variabel
dependen Singgih Santoso, 2000. Apabila nilai probabilitas signifikansinya lebih kecil dari 0.05 5 , maka suatu variabel independen berpengaruh signifikan
terhadap variabel dependen. Angka 0,05 menjelaskan bahwa 95 berasal dari 100
- 5 hasil yang didapat probabilitasnya tepat.
b. Uji t Menggunakan uji parsial uji t untuk menunjukkan seberapa jauh pengaruh
satu variabel independen atau variabel penjelas secara individual dalam menerangkan variabel dependen Singgih Santoso, 2000. Apabila nilai probabilitas signifikansinya
lebih kecil dari 0,05 5 , maka suatu variable independen berpengaruh signifikan terhadap variable dependen. Angka 0.05 menjelaskan bahwa 95 berasal dari 100
- 5 hasil yang didapat probabilitasnya tepat. Oleh karena itu, jika sig-t 0,05, maka hipotesis diterima.
4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
