Riza Gilang Ariandy, 2014 PENGARUH PENERAPAN COST REDUCTION TERHADAP PROFITABILITAS : Studi Empiris pada
Perusahaan Daerah Bank Perkreditan Rakyat Jawa Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur Tahun 2009-2012
Universitas Pendidikan Indonesia |
repository.upi.edu |
perpustakaan.upi.edu
d. Jika C
2
hitung C
2
tabel, maka hipotesis yang menyatakan model linear ditolak.
3.4.1.3 Uji Heterokedastisitas
Menurut Ghozali 2013:139 tujuan dilakukan uji heterokedastisitas adalah untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari
residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan
jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Dalam
penelitian ini,
untuk mendeteksi
ada tidaknya
gejala heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel
terikat dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola
tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi
– Y sesungguhnya yang telah di-studentized.
Dasar analisisnya yaitu jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian
menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Tetapi jika
Riza Gilang Ariandy, 2014 PENGARUH PENERAPAN COST REDUCTION TERHADAP PROFITABILITAS : Studi Empiris pada
Perusahaan Daerah Bank Perkreditan Rakyat Jawa Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur Tahun 2009-2012
Universitas Pendidikan Indonesia |
repository.upi.edu |
perpustakaan.upi.edu
tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
3.4.1.4 Uji Autokorelasi
Pada data time series sering ditemukan adanya masalah autokorelasi. Menurut Ghozali 2013:110, uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah
dalam model regresi ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi
korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Sedangkan cara untuk mengetahui adanya autokorelasi adalah dengan menggunakan Durbin-Watson
DW Statistic dengan kriteria melihat tabel sebagai berikut:
Tabel 3.7 Kriteria Nilai Durbin-Watson DW Statistic
Kurang dari 1,10 Ada Korelasi
1,10 – 1,54
Tanpa Kesimpulan 1,55
– 2,45 Tidak ada autokorelasi
2,46 – 2,90
Tanpa Kesimpulan Lebih dari 2,91
Ada Korelasi
3.4.2 Rancangan Pengujian Hipotesis
