50
Berdasarkan Tabel 4.4, dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala multikolinearitas pada interaksi variabel profitabilitas, firm size, asimetri
informasi, kepemilikan institusional dan manajemen laba.
4.2.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Untuk
mengetahui adanya heteroskedastisitas adalah dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik Scatterplot dengan ketentuan:
- Jika terdapat pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur maka menunjukkan telah terjadi heteroskedastisitas.
- Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
51
Gambar 4.2 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Dari output uji heteroskedastisitas dapat dilihat bahwa tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka
dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas.
4.2.2.4 Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah dalam suatu model regresi linier terdapat korelasi antara pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pada periode t-1 sebelumnya. Alat analisis yang digunakan adalah uji Durbin– Watson Statistic dengan ketentuan:
1. Bila nilai Durbin Watson DW terletak antara batas atas atau Upper
Bound DU dan 4 – DU, makan koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi.
2. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau Lower Bound
DL, maka koefisien autokorelasi lebih besar dari nol, berarti ada autokorelasi positif.
3. Bila nilai DW lebih besar daripada 4-DL, maka koefisien
autokorelasi lebih kecil dar nol, berarti ada autokorelasi negatif. 4.
Bila nila DW terletak diantara batas atas DU dan batas bawah DL atau DW terletak antara 4-DU dan 4-DL, maka hasilnya tidak
dapat disimpulkan. Dalam penelitian ini karena menggunakan n = 32, k=4 sehingga sesuai
dengan tabel Durbin-Watson pada level of signifikansi 0,05 diketahui dl = 1.1769 du = 1.7323, 4-du = 2.2677, dan 4-dl =2.8231.
Universitas Sumatera Utara
52
Tabel 4.5 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model Durbin-Watson
1 2.294
a. Predictors: Constant, Kepemilikan Institusional, Firm
Size, Asimetri Informasi, Profitabilitas
b. Dependent Variable: Manajemen Laba
Sumber: Data diolah, 2016
Berdasarkan Tabel 4.5, nilai Durbin Watson DW terletak antara batas 4- du dan 4-dl, yaitu 2.2677 2.294 2.8231. Maka hasilnya tidak dapat
disimpulkan apakah terjadi autokorelasi atau tidak. 4.2.3
Uji Hipotesis
4.2.3.1 Analisis Regresi Linear Berganda
Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi linier berganda untuk mengetahui gambaran mengenai pengaruh profitabilitas,
firm size, asimetri informasi dan kepemilikan institusional terhadap manajemen Laba. Hasil analisis regresi untuk penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.6
berikut:
Universitas Sumatera Utara
53
Tabel 4.6 Hasil Analisis Regresi Linear Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant -1095.730
388.403 -2.821
.009 Profitabilitas
2.956 4.186
.110 .706
.486 Firm Size
108.112 25.352
.622 4.264
.000 Asimetri Informasi
593.039 782.232
.112 .758
.455 Kepemilikan Institusional
-2.964 2.002
-.204 -1.480
.150 a. Dependent Variable: Manajemen Laba
Sumber: Data diolah, 2016
Berdasarkan Tabel 4.6 dapat diketahui persamaan regresi linier bergandanya, yaitu :
� = −����. ��� + �. ����
�
+ ���. ����
�
+ ���. ����
�
− �. ����
�
+ �
Dari persamaan tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut: a.
Konstanta a = -1095.730 menunjukkan harga konstan, dimana jika nilai variabel independen sama dengan nol, maka variabel manajemen laba Y
sama dengan -1095.730. b.
Koefisien X
1
b
1
= 2.956, menunjukkan bahwa variabel profitabilitas X
1
memiliki pengaruh positif terhadap manajemen laba Y. Artinya jika variabel lain nilainya tetap dan variabel profitabilitas ditingkatkan satu satuan maka
akan meningkatkan manajemen laba sebesar 2.956. c.
Koefisien X
2
b
2
= 108.112, menunjukkan bahwa variabel firm size x
2
memiliki pengaruh positif terhadap manajemen laba Y. Artinya jika variabel
Universitas Sumatera Utara
54
lain nilainya tetap dan variabel firm size ditingkatkan satu satuan maka akan meningkatkan manajemen laba sebesar 108.112.
d. Koefisien X
3
b
3
= 593.039, menunjukkan bahwa variabel asimetri informasi X
3
memiliki pengaruh positif terhadap manajemen laba Y. Artinya jika variabel lain nilainya tetap dan variabel asimetri informasi ditingkatkan satu
satuan maka akan meningkatkan manajemen laba sebesar 593.039. e.
Koefisien X
4
b
4
= -2.964, menunjukkan bahwa variabel kepemilikan institusionalX
4
memiliki pengaruh negatif terhadap manajemen laba Y. Artinya jika variabel lain nilainya tetap dan variabel kepemilikan
institusionalditingkatkan satu satuan maka akan menurunkan manajemen laba sebesar -2.964.
f. Standar error e menunjukkan tingkat kesalahan pengganggu.
4.2.3.2 Uji Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen Ghozali,
2005. Nilai R
2
berkisar antara 0-1 dan jika nilainya mendekati 1 maka semakin baik. Selanjutnya menurut Ghozali 2005 kelemahan pada uji R
2
adalah bias terhadap jumlah independen yang dimasukan kedalam model. Setiap tambahan
variabel, maka nilai R
2
akan meningkat tanpa mempertimbangkan apakah variabel independen tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen,
sehingga disarankan untuk menggunakan nilai adjusted R
2
pada saat mengevaluasi. Nilai adjusted R
2
dapat dilihat pada tabel 4.7 berikut.
Universitas Sumatera Utara
55
Tabel 4.7 Hasil Uji Koefisien Determinasi R
2 Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.705
a
.497 .422
167.72541
a. Predictors: Constant, Kepemilikan Institusional, Firm Size, Asimetri Informasi, Profitabilitas
b. Dependent Variable: Manajemen Laba
Sumber: Data diolah, 2016
Berdasarkan tabel 4.7, besarnya nilai R Square R
2
adalah 0.497 yang berarti sebesar 0.497 atau 49.7 variabel independen yaitu profitabilitas, firm
size, asimetri informasi dan kepemilikan institusional mampu menjelaskan manajemen laba. Sedangkan sisanya sebesar 50.3 dipengaruhi atau dijelaskan
oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian. 4.2.3.3
Signifikan Simultan Uji F
Uji F digunakan untuk melihat pengaruh seluruh variabel independen profitabilitas, firm size, asimetri informasi dan kepemilikan institusional
terhadap variabel dependen manajemen laba secara simultan. Pengaruh ini perlu diuji untuk melihat apakah model regresi ini dapat dilanjutkan dengan melakukan
uji t parsial atau tidak. Jika hasil uji F berpengaruh positif maka model regresi ini dapat dilanjutkan dengan melakukan uji t uji secara parsial. Sebaliknya jika
tidak berpengaruh, maka uji t uji parsial tidak dapat dilakukan, karena semua variabel independen tidak ada yang mempengaruhi variabel dependen. Berikut ini
tabel hasil uji F.
Universitas Sumatera Utara
56
Tabel 4.8 Hasil Uji F
ANOVA
b
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
1 Regression
750231.660 4
187557.915 6.667
.001
a
Residual 759558.940
27 28131.813
Total 1509790.600
31
a. Predictors: Constant, Kepemilikan Institusional, Firm Size, Asimetri Informasi, Profitabilitas b. Dependent Variable: Manajemen Laba
Sumber: Data diolah, 2016
Berdasarkan tabel di atas, terlihat bahwa hasil uji F menunjukkan nilai signifikan 0,001 lebih kecil dari 0,05. Ini berarti hasil uji F menunjukkan terdapat
pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan. Untuk melihat variabel independen apa saja yang berpengaruh terhadap variabel
dependen, maka dilakukan uji t uji secara parsial.
4.2.3.4 Uji Signifikansi Parameter Individual Uji t
