adalah sebesar 1,660. Hasil perhitungan uji autokorelasi dapat dilihat pada Tabel 4.5 berikut ini:
Tabel 4.5 Hasil Uji Autokorelasi
M odel
R R
Square Adjus
ted R Square Std.
Error of the Estimate
Durbi n-Watson
1 ,
500
a
,2 50
,190 1,075
47 1,936
a. Predictors: Constant, DER, LnSize, CGPI b. Dependent Variable: YTM
Sumber: Hasil pengolahan data sekunder menggunakan SPSS 19.0
Nilai Durbin-Watson sebesar 1,936, nilai ini akan dibandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan nilai signifikansi 5, jumlah sampel 41 n dan
jumlah variabel independen 3 k=3 di dapatkan nilai dl batas luar = 1,348 ; du batas dalam = 1,660. Oleh karena nilai DW 1,936 lebih besar dari batas dalam
du 1,660 dan kurang dari 1,936 4-du, yaitu 1,6601,9362,064 maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi dan tidak terdapat kesalahan data
pada periode lalu yang mempengaruhi kesalahan data pada periode sekarang.
4.1.3.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apabila muncul kesalahan dan residual dari model regresi yang dianalisis tidak memiliki varian
yang konstan dari suatu observasi. Berdasarkan hasil analisis dengan SPSS didapatkan hasil dari uji glejser. Uji glejser yaitu meregresikan semua variabel
independen dengan nilai IeI sebagai variabel independen. Apabila variabel independen tersebut secara statistik signifikan, dapat disimpulkan bahwa model
regresi mengandung heteroskedastisitas. Untuk mengetahui ada tidaknya gejala heteroskedastisitas juga dapat dilihat dengan grafik plot antara nilai prediksi
variabel dependen
dengan residualnya
Ghozali: 2006.
Hasil uji
heteroskedastisitas dapat dilihat pada tabel 4.6 dibawah ini:
Tabel 4.6 Uji Glejser
Model Unstandardized
Coefficients Stand
ardized Coefficients
t S
ig. B
Std. Error
Beta C
onstant -
4,148 2,38
5 -
1,739 ,
090 G
CG ,027
,022 ,224
1 ,221
, 230
Si ze
,237 ,204
,198 1
,161 ,
253 D
ER -
,114 ,063
-,305 -
1,824 ,
076 a. Dependent Variable: ABS
Sumber: Hasil pengolahan data sekunder menggunakan SPSS 19.0
Berdasarkan Tabel 4.6 menunjukkan bahwa tidak ada satupun variabel independen yang memiliki nilai signifikansi kurang dari 0,05 yang berarti tidak
terjadi ketidaksamaan variance antar variabel independen. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskesdatisitas antar variabel good corporate governance
GCG, ukuran perusahaan, dan debt to equity ratio DER dalam model regresi. Ini berarti data yang digunakan pada penelitian ini layak dan baik untuk diteliti.
Selain dapat dilihat dari uji glejser, uji heteroskedastisitas dapat juga dilihat dari grafik scatterplot pada Gambar 4.3 sebagai berikut:
Grafik scatterplot di atas menunjukkan bahwa pola titik-titik yang terbentuk menyebar secara acak dan tersebar baik di atas maupun di bawah angka
0 pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan bahwa model regresi bebas dari heterokedastisitas. Sehingga model regresi layak digunakan dalam penelitian ini.
4.1.4 Hasil Analisis Regresi Berganda
