42 homoskedastisitas
dan jika
berbeda maka
disebut heteroskedatisitas.
Model regresi
yang baik
adalah homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot
dimana sumbu Y adalah Y yang telah di prediksi dan sumbu X adalah residual Y prediksi-Y sesungguhnya yang telah di
studentized. Dasar analisis, jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang,
melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedasitas. Sebaliknya jika tidak ada pola yang jelas,
serta titik-titik menyebar di atas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Dalam pengamatan ini uji
heterokedasitas yang digunakan adalah Gletifer-Test Ghozali, 2011:139.
3. Uji Hipotesis
Hipotesis dalam penelitian ini diuji dengan menggunakan regresi berganda. Analisis linier berganda berfungsi untuk menguji pengaruh
dari beberapa variabel bebas terhadap satu variabel terikat yang berskala rasio. Analisis regresi berganda membantu dan memahami
seberapa banyak varians dalam variabel terikat yang dijelaskan dalam sekelompok predictor Singgih Santoso, 2010:163. Variabel
independen terdiri dari perbedaan laba akuntansi dan laba fiskal,
43 akrual, dan aliran kas sedangkan variabel dependennya adalah
persistensi laba. Untuk menguji hipotesis tersebut, maka persamaan rumus regresi berganda yang digunakan adalah:
PTBI
t+1
= α +β
1
TAcc
it
+ β
2
AKO
it
+ β
3
DTE
Keterangan: PTBI
t+1
= Laba akuntansi sebelum pajak periode mendatang
persistensi laba
α
= Interceptatau konstanta
β =
Koefisien regresi
β
1
TAcc
it
= Totalakrual
β
2
AKO
it
= Aliran kas operasi
β
3
DTE =
Perbedaan laba akuntansi dan laba fiskal dengan proksi beban pajak tangguhan
ε
=Error Dalam melakukan pengujian hipotesis analisis dilakukan melalui
analisis data: a Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel
dependen, nilai koefisien determinasi adalah antara nol atau satu. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen amat terbatas
Ghozali, 2011:97.
44 Nilai
yang mendekati
satu berarti
variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan
untuk memprediksi variasi variabel dependen. b Uji Statistik t
Uji statistik t digunakan untuk mengetahui hubungan masing- masing variabel independen secara individual terhadap variabel
dependen. Untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh masing- masing variabel dependen digunakan tingkat signifikansi 5 α =
0,05. Jika probability t lebih besar dari 0,05 maka tidak ada pengaruh dari variabel independen terhadap variabel dependen
koefisien regresi tidak signifikan, sedangkan jika nilai probability t lebih kecil dari 0,05 maka terdapat pengaruh variabel dependen
koefisien signifikan Ghozali, 2011:98. c Uji Statistik F
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model
mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Untuk mengetahui apakah variabel independen secara
bersama-sama mempengaruhi variabel dependen maka digunakan tingkat signifikansi sebesar 0.05, jika nilai probability F lebih besar
dari 0.05, maka model regresi tidak dapat digunakan untuk memprediksi variabel dependen dengan kata lain variabel
