berikut ini merupakan hasil uji autokorelasi terhadap model regresi dalam penelitian ini.
Tabel 4.11 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .511
a
.261 .211
.891484 1.940
a. Predictors: Constant, OPM, TATO, DER, ITO, GPM, WCTA b. Dependent Variable: LABA
Sumber : Output SPSS 19 diolah penulis, 2013
Hasil uji autokorelasi pada tabel 4.10 menunjukkan bahwa nilai Durbin- Watson d sebesar 1,940. Nilai ini akan kita bandingkan dengan nilai pada tabel
Durbin-Watson dengan menggunakan signifikansi 5 dan jumlah pengamatan n 95 serta jumlah variabel independen 6 k=6, maka berdasarkan tabel Durbin-
Watson diperoleh nilai batas atas du sebesar 1,802 dan nilai batas bawah dl sebesar 1,535. Sehingga diperoleh persamaan berikut :
du d 4 – du 1,802 1,940 2,198
maka dapat ditarik kesimpulan bahwa dalam model regresi penelitian ini tidak terjadi autokorelasi positif atau negatif.
4.2.4 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain, model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2011:139. Cara yang yang
Universitas Sumatera Utara
digunakan untuk mendeteksi ada-tidaknya heteroskedastisitas dalam penelitian ini adalah dengan melihat diagram scatterplot dan uji glejser. Pada scatterplot jika
tidak ada pola yang jelas, serta titik–titik menyebar diatas dan dibawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2011:139. Berikut
ini merupakan hasil uji heteroskedastisistas dengan digram scatterplot terhadap model regresi dalam penelitian ini.
Gambar 4.5 Diagram
Scatterplot
Sumber : Output SPSS 19 diolah penulis, 2013
Diagram Scatterplot pada gambar 4.5 menunjukkan bahwa tidak terbentuk pola yang jelas pada gambar serta titik-titik menyebar secara acak dan tersebar
baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Maka dapat disimpulkan
Universitas Sumatera Utara
bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi dalam penelitian ini. Untuk memperkuat hasil uji diagram scatterplot tersebut, maka uji
heteroskedastisitas dalam penelitian ini juga dilengkapi dengan uji glejser, tabel 4.10 berikut menampilkan hasil uji glejser terhadap model regresi dalam
penelitian ini.
Tabel 4.12 Hasil Uji
Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant .677
.055 12.358
.000 WCTA
.030 .094
.056 .316
.753 DER
-.115 .122
-.179 -.941
.349 ITO
-.035 .069
-.066 -.510
.611 TATO
-.023 .065
-.041 -.348
.728 GPM
-.006 .074
-.012 -.083
.934 OPM
.008 .071
.015 .109
.914 a. Dependent Variable: ABS_RES
Sumber : Output SPSS 19 diolah penulis, 2013 Hasil uji glejser pada tabel 4.11 menunjukkan bahwa nilai signifikan sig.
keenam variabel bebas yang digunakan dalam penelitian ini lebih besar dari 0,05 dengan demikian dapat ditarik kesimpulan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas
pada model regresi.
4.3 Hasil Analisis Data
