57
Leverage X2, Kepemilikan Manajerial Z, dan Manajemen Laba Y
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
Kepemilikan Manajerial .945
1.058 Leverage
.945 1.058
a. Dependent Variable: Manajemen Laba
Ukuran Perusahaan X3, Kepemilikan Manajerial X4, dan Manajemen Laba Y
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
Kepemilikan Manajerial .896
1.116 Ukuran Perusahaan
.896 1.116
a. Dependent Variable: Manajemen Laba
Hasil uji multikolinearitas dari masing – masing variabel independen menunjukan nilai Variance Inflation Factor VIF memiliki nilai tidak lebih dari
10, begitu juga apabila ditinjau dari nilai tolerance memiliki nilai tidak kurang dari 0,1. Jadi dapat dikatakan bahwa masing-masing dari variabel independen
terbebas dari multikolinearitas dalam model regresi.
4.2.3 Uji Heterokedastisitas
Model regresi yang baik adalah yang homoskodesitas atau tidak terjadi heteroskedasitas. Uji ini dilakukan dengan menggunakan analisis grafik
Universitas Sumatera Utara
58 scatterplot antara nilai prediksi variabel ZPRED dengan residualnya SPRESID.
Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik – titik menyebar secara acak diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat di simpulkan bahwa tidak
terjadi heteroskedasitas pada model regresi, Ghozali, 2006. Grafik scatterplot ini dapat ditunjukan pada gambar 4.2 berikut :
Gambar 4.2 Uji Heterokedastisitas Asimetri Informasi X1, Kepemilikan Manajerial Z,
dan Manajemen Laba Y
Universitas Sumatera Utara
59
Leverage X2, Kepemilikan Manajerial Z, dan Manajemen Laba Y
Ukuran Perusahaan X3, Kepemilikan Manajerial X4, dan Manajemen Laba Y
Universitas Sumatera Utara
60
4.2.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t-
1
sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Penelitian ini menggunakan uji Durbin-Watson, sebuah
test yang digunakan untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi pada nilai residual prediction errors dari sebuah analisis regresi. Nilai statistic dari Uji Durbin-
Watson berkisar antara 0 dan 4 dapat diinfikasikan tidak mengandung Autokorelasi. Hasil pengujian Autokorelasi ditunjukan pada tabel 4.3 berikut :
Tabel 4.3 Uji Autokorelasi Asimetri Informasi X1, Kepemilikan Manajerial Z,
dan Manajemen Laba Y
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .237
a
.056 .021
.31376808 2.049
a. Predictors: Constant, Asimetri Informasi, Kepemilikan Manajerial b. Dependent Variable: Manajemen Laba
Leverage X2, Kepemilikan Manajerial Z, dan Manajemen Laba Y
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .227
a
.052 .016
.31456903 2.076
a. Predictors: Constant, Leverage, Kepemilikan Manajerial b. Dependent Variable: Manajemen Laba
Universitas Sumatera Utara
61
Ukuran Perusahaan X3, Kepemilikan Manajerial X4, dan Manajemen Laba Y
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .142
a
.020 -.016
.31972069 2.113
a. Predictors: Constant, Ukuran Perusahaan, Kepemilikan Manajerial b. Dependent Variable: Manajemen Laba
4.3 Pengujian Hitpotesis