75 bebas dari masalah autokorelasi, baik korelasi positif maupun korelasi
negatif. Nilai Adjusted R Square pada Tabel 4.5 menunjukkan proporsi
variabel dependen yang dijelaskan oleh variabel independen. Semakin tinggi nilai Adjusted R Square maka akan semakin baik bagi model
regresi karena menandakan bahwa kemampuan variabel bebas menjelaskan variabel terikat juga semakin besar. Adjusted R Square
pada model adalah bernilai 0,115 berarti pengaruh DPR, EG, DER, dan ROE terhadap Price Earning Ratio adalah 11,5 saja, sedangkan
88,5 lainnya dipengaruhi oleh variabel-variabel lain yang tidak termasuk dalam model, yaitu rasio-rasio kinerja keuangan lainnya dan
variabel-variabel eksternal berupa inflasi, suku bunga, dan nilai tukar.
d. Uji Heterokedastisitas
Uji Heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari suatu residual
pengamatan ke residual pengamatan lain. Dalam penelitian ini, gejala heterokedastisitas dideteksi dengan menggunakan grafik scatterplot
dan uji Glejser.
Universitas Sumatera Utara
76 i.
Grafik Scatterplot
Sumber: Hasil olahan SPSS Gambar 4.3 Scatterplot Dependent Variable
Price Earning Ratio
Gambar 4.3 menunjukkan bahwa penyebaran residual cenderung tidak teratur, terdapat beberapa plot yang berpencar dan
tidak membentuk pola tertentu. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala heterokedastisitas dalam model regresi ini.
Selain melihat grafik, uji heterokedastisitas dapat juga dilakukan melalui uji Glejser. Uji Glejser memberikan hasil yang lebih
akurat dibandingkan dengan menganalisis grafik scatterplot. ii.
Uji Glejser Dalam uji Glejser diusulkan untuk meregres nilai absolut
residual terhadap variabel independen. Hipotesisnya sebagai berikut: H
: data bebas dari indikasi adanya gejala heterokedastisitas
1
H
: data bebas terdapat adanya indikasi gejala heterokedastisitas
Universitas Sumatera Utara
77 Dalam penelitian ini, sebelumnya data peneliti terkena gejala
heteroskedastisitas. Untuk memperbaiki model yang telah terkena heteroskedastisitas tadi, maka model dapat diperbaiki dengan
melakukan transformasi Logaritma pada variabel dependen PER dan variabel independen DPR, DER, ROE, kecuali variabel EG karena
variabel EG memiliki nilai negatif atau lebih kecil dari nol, sehingga variabel EG tidak ikut ditransformasi logaritma.
Berikut ini ditampilkan dua buah tabel yaitu Tabel 4.6 sebelum perbaikan heteroskedastisitas dan Tabel 4.7 sesudah
perbaikan heteroskedastisitas.
Tabel 4.6 Uji Glejser
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
Model B
Std. Error Beta
t Sig.
1 Constant
15.351 2.307
6.655 .000
DPR -.460
.313 -.187
-1.469 .148
EG -2.579
1.130 -.289
-2.282 .027
DER -.912
.287 -.410
-3.177 .003
ROE -14.104
6.014 -.299
-2.345 .023
a Dependent Variable: absut Sumber: Hasil olahan SPSS
Berdasarkan Tabel 4.6 hanya variabel DPR yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen absolut Ut absut.
Hal ini terlihat dari nilai signifikansi variabel DPR lebih besar dari tingkat signifikan
α = 5. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa terjadi gejala heterokedastisitas dalam model regresi ini.
Universitas Sumatera Utara
78 Masalah data yang terkena gejala heteroskedastisitas tersebut
harus diperbaiki untuk mendapatkan model regresi yang baik. Salah satu cara untuk mengatasi masalah data yang terkena gejala
heteroskedastisitas tersebut adalah dengan menggunakan logaritma pada variabel variabel dependen PER dan Variabel independen DPR,
DER, dan ROE. Perbaikan dari masalah heteroskedastisitas ini dapat dilihat pada Tabel 4.7.
Tabel 4.7 Uji Glejser
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
Model B
Std. Error Beta
t Sig.
1 Constant
.138 .045
3.067 .004
LogDPR -.039
.058 -.097
-.676 .503
EG -.026
.022 -.163
-1.145 .258
LogDER -.049
.031 -.225
-1.596 .117
LogROE -.058
.047 -.172
-1.231 .225
a Dependent Variable: absut2 Sumber: Hasil olahan SPSS
Berdasarkan Tabel 4.7 tidak ada satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen
absolut Ut absut. Hal ini terlihat dari nilai signifikansi variabel DPR, EG, DER dan ROE masing-masing lebih besar dari tingkat signifikan
α = 5. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala heterokedastisitas dalam model regresi ini.
Universitas Sumatera Utara
79
2. Regresi Linear Berganda
