64
Y : Manajemen Laba
X
1
: Asimetri
informasi X
2
: Kepemilikan Institusional X
3
: Leverage
β
0,
ε : Konstanta, Error
β
1
, β
2
, β
3
: Koefisien Regresi
3.5.4 Uji Asumsi Klasik
Untuk menghindari penyimpangan asumsi-asumsi klasik, perlu dilakukan uji asumsi klasik. Model asumsi klasik itu adalah:
3.5.4.1 Uji Multikolinearitas
Menurut Ghozali 2006:91, Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah ada korelasi antar variabel bebas independen dalam model
regresi. Jika variabel bebas saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal. Variabel orthogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi
antar variabel bebas sama dengan nol. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolineritas di dalam model regresi dapat dilihat dari 1 nilai tolerance
dan lawannya, 2 Variance Inflation Factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel bebas manakah yang dijelaskan oleh variabel
bebas lainnya. Model regresi dikatakan bebas dari multikolinieitas apabila memiliki nilai tolerance 0,1 dan lawan Varian Inflation Factor VIF 10.
3.5.4.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas menurut Ghozali 2006:105 bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
65
pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap maka disebut Homokedastisitas, dan
jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang Homoskedastisitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas.
Untuk mengetahui gejala Heteroskedasitisitas dapat dilakukan dengan mengamati grafik Scatter Plot SP melalui SPSS. Model yang bebas dari
Heteroskedasitisitas mempunyai grafik SP dengan pola titik yang menyebar di atas sumbu Y. Dasar analisis heteroskedasitisitas adalah:
a. Jika ada pola tertentu seperti titik yang ada membentuk suatu pola tertentu
yang teratur bergelombang, melebar, menyempit, maka mengidentifikasikan telah terjadi heteroskedasitisitas.
b. Jika tidak ada pola yang jelas, titik-titik yang tidak teratur dan berada di
menyebar di atas dan di bawah angka 0 nol pada sumbu Y, maka mengidentifikasikan tidak terjadi heteroskedasitisitas.
Selain dengan mengamati grafik Scatter Plot SP, uji untuk mengetahui gejala heteroskedastisitas yaitu digunakan Uji Glejser. Uji Glejser
meregres nilai absolut residual terhadap variabel independen. Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka
ada indikasi terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2006:109. 3.5.4.3
Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model
regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan
66
kesalahan pada periode t-1. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini timbul
karena residual kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi yang lainnya. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada tidaknya
autokorelasi. Salah satunya yaitu dengan Uji Durbin-Watson DW test. Uji Durbin-Watson banyak digunakan untuk autokorelasi tingkat satu first order
autocorelation dan mensyaratkan adanya intersep dalam model regresi dan tidak ada autokorelasi lagi diantara variabel bebas, yang ditunjukkan dengan
nilai D-W ada diantara nilai du dan 4-du Ghozali,2006:95.
3.5.5 Uji Hipotesis
