4.4.2.2 Pengujian Heterokedastisitas
Heterokedastisitas adalah varian dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan lain mempunyai varian yang berbeda, dan jika terdapat varian yang sama
dinamakan Homokedastisitas. Dalam model regresi yang baik tidak boleh terdapat heterokedastisitas. Untuk mendeteksi adanya heterokedastisitas dapat dilakukan
dengan cara sebagai berikut : • Dari Scatter Plot Residual, jika terdapat pola tertentu seperti titik-titik point-
point yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, menyebar kemudian menyempit.
• Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas 0 pada sumbu
Y, maka tidak terjadi Heterokedastisitas.
• Pada regresi linier ini residual tidak boleh ada hubungan variabel X. Hal ini dapat diidentifikasi dengan cara menghitung korelasi Rank Spearman antara
residual dengan seluruh variabel bebas. Berikut adalah hasil perhitungan korelasi rank Spearman antara residual
dengan variabel bebas dengan menggunakan SPSS, antara lain :
Tabel 4.7 Korelasi rank Spearman antara residual dengan variabel bebas
Correlations
1.000 -.227
.413 .178
.096 .
.133 .005
.243 .532
45 45
45 45
45 -.227
1.000 .401
-.304 .127
.133 .
.006 .042
.405 45
45 45
45 45
.413 .401
1.000 .063
.031 .005
.006 .
.680 .839
45 45
45 45
45 .178
-.304 .063
1.000 .092
.243 .042
.680 .
.546 45
45 45
45 45
.096 .127
.031 .092
1.000 .532
.405 .839
.546 .
45 45
45 45
45 Correlation Coefficient
Sig. 2-tailed N
Correlation Coefficient Sig. 2-tailed
N Correlation Coefficient
Sig. 2-tailed N
Correlation Coefficient Sig. 2-tailed
N Correlation Coefficient
Sig. 2-tailed N
DER NPM
CAPEX FIRM SIZE
Unstandardized Residual Spearmans rho
DER NPM
CAPEX FIRM SIZE
Unstandardiz ed Residual
Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed. .
Correlation is significant at the 0.05 level 2-tailed. .
Sumber : Data diolah lampiran 8
Hasil analisis menunjukkan bahwa pada variabel struktur modal X1, profitabilitas X2, capital expenditure X3 dan firm size X4, TIDAK mempunyai
korelasi yang signifikan antara residual dengan variabel bebasnya,nilai Sig lebih besar dari 0,05 maka hasil analisis ini dapat disimpulkan sebagian variabel penelitian
terjadi Heteroskedastisitas.
4.4.2.3 Pengujian Autokorelasi
Autokorelasi adalah adanya korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Untuk
mendeteksi ada atau tidaknya gejala autokorelasi dapat dilakukan dengan memperhatikan besarnya nilai uji Durbin Watson dengan kriteria sebagai berikut :
Kategori