43 yang nilai korelasi antar sesama variabelindependen sama dengan nol. Untuk mendeteksi ada
atau tidaknya multikolinearitasdi dalam model regresi adalah sebagai berikut: a. Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris yangtinggi, tetapi
secara individual variabel-variabel independen banyak yangtidak signifikan mempengaruhi variabel independen.
b. Menganalisis matriks korelasi variabel-variabel independen. Jika antarvariabel independen nada korelasi yang cukup tinggi umumnya diatas 0,90,maka hal ini merupakan indikasi
adanya multikolinearitas. Tidak adanyakolerasi yang tinggi antar variabel independen tidak berarti bebas dari adanya multikolinearitas. Multikolineritas dapat disebabkan adanya efek
kombinasidua atau lebih variabel independen. c. Multikolineritas dapat juga dilihat dari 1 nilai tolerance dan lawannya 2variance
inflation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabelindependen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya.Dalam pengertian sederhana setiap variabel
independen menjadi variabeldependen dan diregres terhadap variabel independen lainnya.Tolerancemengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak
dijelaskanoleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah samadengan nilai VIF yang tinggi karena VIF= 1Tolerance. Nilai cutoff yangumum dipakai untuk
menunjukan adanya multolinearitas adalah nilaitolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF10. Setiap peneliti harusmenentukan tingkat kolinearitas yang masih dapat ditolerir.
Sebagai contohnilai tolerance = 0,10 sama dengan tingkat kolonieritas 0,95. Walaupunmultikolineritas dapat dideteksi dengan nilai Tolerance dan VIF, tetapi kitamasih
tetap tidak mengetahui variabel-variabel independen manakah yangsaling berkolerasi.
3.5.4 Uji Autokolerasi
Universitas Sumatera Utara
44 Uji Autokolerasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada kolerasi
antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t- 1sebelumnya Ghozali, 2006.Jika terjadi korelasi maka dinamakanada problem
autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yangberurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya.Masalah ini timbul karenaresidual kesalahan pengganggu tidak
bebas dari satu observasi ke observasi lainnya.Model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari autokorelasi.Untuk mendeteksi adanya autokorelasi dalam model, dapat
menggunakan uji Durbin-Watson DW test yang terdapat pada tabel 3.4.
Tabel 3.3 Tabel Durbin-Watson
Kondisi Nilai
Ada autokorelasi D-W dibawah -2
Tidak ada autokorelasi D-W di antara -2 s.d. +2
Ada autokorelasi negatif D-W di atas +2
3.5.5
Uji Heterokedastisitas
Uji Heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresiterjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain Ghozali,
2006;75. Jika varians dari residual satu ke pengamatan yang lain tetap, makadisebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Modelregresi yang baik
adalah yang Homoskesdastisitas atau tidak terjadiHeterokedastisitas.Untuk mendeteksi heteroskedastisitas dapat menggunakan uji Glejser. Apabila sig 0,05 maka tidak terdapat
gejala heteroskedastisitas..
3.5.6 Analisis Regresi Linier Berganda
Regresi linier berganda yaitu suatu model linier regresi yang variabel dependennya merupakan fungsi linier dari beberapa variabel bebas.Regresi linier berganda sangat
bermanfaat untuk meneliti pengaruh beberapa variabel yang berkorelasi dengan variabel yang
Universitas Sumatera Utara
45 diuji.Teknik analisis ini sangat dibutuhkan dalam berbagai pengambilan keputusan baik
dalam perumusan kebijakan manajemen maupun dalam telaah ilmiah. Hubungan fungsi antara satu variabel dependen dengan lebih dari satu variabel independen dapat dilakukan
dengan analisis regresi linier berganda, dimanaIncome Smoothing Perataan Laba variabel dependen sedangkan profitabilitas, leverage dan ukuran perusahaan sebagai variabel
independen.Teknik analisis regresi berganda digunakan dalam penelitian ini karena variabel bebas lebih dari satu dan merupakan teknik uji yang digunakan untuk mengetahui pengaruh
variabelindependen terhadap variabel dependen. Persamaan regresi yang digunakan adalah sebagai berikut:
� = + +
� � + �
� +
+ �
Dimana: �
: Konstanta IS
: Income Smoothing PROF : Profitabilitas
LEV : Leverage
SIZE : Ukuran perusahaan DPR : Dividend Payout Ratio
ε : Standar error
3.5.7 Pengujian Hipotesis Penelitian
