1. Home
  2. Lainnya

Uji Autokorelasi Uji Heteroskedastisitas

72

4.3.2.6. Uji Autokorelasi

Menurut Imam Ghozali 2006:95, uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1. Masalah ini timbul karena residual tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Untuk menguji apakah variabel-variabel yang diteliti terjadi autokorelasi atau tidak, dapat digunakan uji Durbin-Watson. Hasil uji Durbin-Watson adalah sebagai berikut: Tabel 4.3.2.6 : Uji Autokorelasi Model Summary b .704 a .495 .265 450.13154 2.413 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson Predictors: Constant, TAT X14, ETL X5, ROE X10, ITO X11, EFA X6, GPM X7, ACP X12, QR X2, NPM X8, ROA X9 a. Dependent Variable: Perubahan Laba Y b. Sumber : Lampiran 1 Hasil uji autokorelasi menunjukkan nilai DW sebesar 2,413. Berdasarkan table DW dengan jumlah sample n = 33 dan variabel independen k = 5 maksimum jumlah k yang ada pada table DW dengan tingkat signifikansi 0,05 dapat diperoleh nilai d L = 1,127 dan d U = 1,813. Nilai DW sebesar 2,413 terletak antara 4 - d U = 2,187 dan 4- d L = 2,873 atau terletak di daerah keragu-raguan. Dengan demikian dapat dianggap bahwa asumsi tidak terjadi autokorelasi pada persamaan regresi dapat dipenuhi.

4.3.2.7. Uji Heteroskedastisitas

Menurut Gujarati 1999:177, satu asumsi penting dari model regresi linier klasik adalah bahwa gangguan disturbance µ i yang muncul 73 dalam fungsi regresi populasi adalah homoskedastik yaitu semua gangguan tadi mempunyai varians yang sama. Dalam penelitian ini pendeteksian heteroskedastisitas adalah dengan pengujian Korelasi Rank dari Spearman. Berikut ini adalah hasil pengujian heteroskedastisitas dengan korelasi Rank Spearman: Tabel 4.3.2.7 : Uji Heteroskedastisitas Correlations 1.000 .115 -.071 -.024 .020 -.005 -.034 -.028 -.098 .114 .068 . .263 .347 .446 .457 .488 .426 .439 .294 .264 .354 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 .115 1.000 .336 .710 .030 .529 .595 .056 -.063 .545 .429 .263 . .028 .000 .434 .001 .000 .379 .363 .001 .006 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 -.071 .336 1.000 .257 .456 .598 .473 -.249 .037 -.169 -.20 .347 .028 . .074 .004 .000 .003 .081 .418 .173 .137 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 -.024 .710 .257 1.00 -.038 .438 .613 .161 -.487 .641 .580 .446 .000 .074 . .417 .005 .000 .185 .002 .000 .000 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 .020 .030 .456 -.038 1.000 .467 .302 -.073 .062 -.339 -.25 .457 .434 .004 .417 . .003 .044 .344 .366 .027 .079 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 -.005 .529 .598 .438 .467 1.000 .904 .331 .157 .043 .194 .488 .001 .000 .005 .003 . .000 .030 .191 .406 .140 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 -.034 .595 .473 .613 .302 .904 1.000 .499 -.007 .157 .477 .426 .000 .003 .000 .044 .000 . .002 .484 .192 .003 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 -.028 .056 -.249 .161 -.073 .331 .499 1.000 .058 -.022 .204 .439 .379 .081 .185 .344 .030 .002 . .375 .452 .128 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 -.098 -.063 .037 -.487 .062 .157 -.007 .058 1.000 -.266 -.23 .294 .363 .418 .002 .366 .191 .484 .375 . .068 .099 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 .114 .545 -.169 .641 -.339 .043 .157 -.022 -.266 1.000 .582 .264 .001 .173 .000 .027 .406 .192 .452 .068 . .000 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 .068 .429 -.197 .580 -.252 .194 .477 .204 -.230 .582 1.0 .354 .006 .137 .000 .079 .140 .003 .128 .099 .000 . 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 Correlation Coefficient Sig. 1-tailed N Correlation Coefficient Sig. 1-tailed N Correlation Coefficient Sig. 1-tailed N Correlation Coefficient Sig. 1-tailed N Correlation Coefficient Sig. 1-tailed N Correlation Coefficient Sig. 1-tailed N Correlation Coefficient Sig. 1-tailed N Correlation Coefficient Sig. 1-tailed N Correlation Coefficient Sig. 1-tailed N Correlation Coefficient Sig. 1-tailed N Correlation Coefficient Sig. 1-tailed N Unstandardized Residual QR X2 ETL X5 EFA X6 GPM X7 NPM X8 ROA X9 ROE X10 ITO X11 ACP X12 TAT X14 Spearmans rho Unstanda rdized Residual QR X2 ETL X5 EFA X6 GPM X7 NPM X8 ROA X9 ROE X10 ITO X11 ACP X12 TAT X1 4 Correlation is significant at the 0.05 level 1-tailed. . Correlation is significant at the 0.01 level 1-tailed. . Sumber : Lampiran 1 Hasil Uji Heteroskedastisitas pada nilai residual variabel bebas penelitian menunjukkan nilai signifikansi 10 variabel X 0,05; berarti 74 tidak terjadi heteroskedastisitas. Dengan demikian asumsi tidak terjadi heteroskedastisitas dapat dipenuhi.

4.3.3. Analisis Regresi Linier Berganda

Dokumen yang terkait

Analisis Rasio Keuangan dalam Memprediksi Perubahan Laba pada Perusahaan Otomotif yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

2 39 105

ANALISIS RASIO KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI PERUBAHAN LABA PADA PERUSAHAAN TRANSPORTATION SERVICES Analisis Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Perubahan Laba Pada Perusahaan Transportation Services Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia.

0 1 13

NASKAH PUBLIKASI ANALISIS RASIO KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI PERUBAHAN LABA PADA Analisis Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Perubahan Laba Pada Perusahaan Transportation Services Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia.

0 1 16

ANALISIS RASIO KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI Analisis Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Perubahan Laba Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia.

0 3 14

PENDAHULUAN Analisis Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Perubahan Laba Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia.

0 3 8

ANALISIS RASIO KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI PERUBAHAN LABA PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR Analisis Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Perubahan Laba Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia.

0 1 16

PENGARUH RASIO KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI PERUBAHAN LABA PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG TERDAFTAR Pengaruh Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Perubahan Laba Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia.

0 1 14

PENGARUH RASIO KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI PERUBAHAN LABA PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG TERDAFTAR Pengaruh Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Perubahan Laba Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia.

0 4 15

ANALISIS RASIO KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI PERUBAHAN LABA PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR Analisis Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Perubahan Laba Pada Perusahaan Manufaktur (Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2008-2010).

0 2 14

ANALISIS RASIO KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI PERUBAHAN LABA PERUSAHAAN MANUFAKTUR Analisis Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Perubahan Laba Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (2007-2009).

0 0 13