commit to user 39
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedaktisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan
va ria nce
dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika
va ria nce
dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut
heterokedastisitas. Sebuah model regresi yang baik adalah model regresi yang mempunyai data yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas.
Kebanyakan data
cross section
mengandung situasi heterokedastisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran kecil, sedang, atau besar
Ghozali, 2005: 105. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas dalam model, peneliti akan menggunakan uji Glejser dengan bantuan program
SPSS. Apabila koefisien parameter beta 0.05 maka tidak ada masalah heteroskedastisitas Ghozali, 2005: 105. Jika ternyata dalam model terdapat
heteroskedastisitas, maka cara memperbaiki dapat dilakukan: 1
Transformasi dalam bentuk model regresi dengan membagi model regresi dengan salah satu variabel independen yang digunakan dalam
model tersebut. 2
Transformasi logaritma.
3.6 Uji Hipotesis
1. Pengujian Hipotesis 1
Untuk pengujian hipotesis 1, penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda. Adapun persamaan regresi berganda untuk pengujian
hipotesis dalam penelitian ini adalah seperti berikut:
commit to user 40
15
Keterangan: C
=
Ca pita l
Permodalan, β0
= Konstanta
interscept,
β1, β2, β3 = Kecondongan
slope
dari masing-masing variable bebas, VACA
=
Va lue Added Ca pita l Coefficient,
VAHU =
Va lue Added Huma n Ca pita l,
STVA =
Structura l Ca pita l Va lue Added,
dan e
=
Sta nda rd error.
2. Pengujian Hipotesis 2
Untuk pengujian hipotesis 2, penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda. Adapun persamaan regresi berganda untuk pengujian
hipotesis dalam penelitian ini adalah seperti berikut:
16
Keterangan: A
=
AssetQua lity
Kualitas asset, β0
= Konstanta
interscept,
β1, β2, β3 = Kecondongan
slope
dari masing-masing variable bebas, VACA
=
Va lue Added Ca pita l Coefficient,
VAHU =
Va lue Added Huma n Ca pita l,
STVA =
Structura l Ca pita l Va lue Added,
dan e
=
Sta nda rd error.
C = b + b
1
VACA+ b
2
VAHU + b
3
STVA+ e
A = b - b
1
VACA - b
2
VAHU - b
3
STVA - e
commit to user 41
3. Pengujian Hipotesis 3
Untuk pengujian hipotesis 3, penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda. Adapun persamaan regresi berganda untuk pengujian
hipotesis dalam penelitian ini adalah seperti berikut:
17
Keterangan: E
=
Ea rnings
Rentabilitas, β0
= Konstanta
interscept,
β1, β2, β3 = Kecondongan
slope
dari masing-masing variable bebas, VACA
=
Va lue Added Ca pita l Coefficient,
VAHU =
Va lue Added Huma n Ca pita l,
STVA =
Structura l Ca pita l Va lue Added,
dan e
=
Standa rd error.
4. Pengujian Hipotesis 4
Untuk pengujian hipotesis 4, penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda. Adapun persamaan regresi berganda untuk pengujian
hipotesis dalam penelitian ini adalah seperti berikut:
18
Keterangan: L
=
Liquidity
likuiditas, β0
= Konstanta
interscept,
β1, β2, β3 = Kecondongan
slope
dari masing-masing variable bebas, VACA
=
Va lue Added Ca pita l Coefficient,
VAHU =
Va lue Added Huma n Ca pita l,
E = b + b
1
VACA+ b
2
VAHU + b
3
STVA+ e
L = b - b
1
VACA - b
2
VAHU - b
3
STVA- e
commit to user 42
STVA =
Structura l Ca pita l Va lue Added,
dan e
=
Sta nda rd error.
Atas dasar 4 model regresi berganda di atas, maka dilakukan analisis dengan menggunakan langkah sebagai berikut ini.
a. Pengujian Koefisien Regresi Simultan Uji Statistik-F
Kategori