Keterangan :
t
e = residual selisih antara y observasi dengan y prediksi
1
t t
e e
= residual satu periode sebelumnya.
Nilai dw dianggap tidak berbahaya jika terletak di daerah dudw4du. Secara konvensional dapat dikatakan bahwa suatu
persamaan regresi dikatakan telah memenuhi asumsi autokorelasi jika nilai dari uji Durbin-Watson mendekati dua atau tiga.
Tabel 1. Keputusan Uji Autokorelasi Hipotesis Nol
Keputusan Keputusan
Tidak ada autokorelasi positif Tolak
0 d dL Tidak ada autokorelasi positif
Tak ada keputusan dL ≤ d ≤ dU
Tidak ada autokorelasi negatif Tolak 4 - dL d 4
Tidak ada autokorelasi negatif Tak ada keputusan 4 - dU ≤ d ≤ 4 - dL
Tidak ada autokorelasi positifnegatif
Terima dU d 4 - dU
Sumber: Gujarati 2003
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain Ghozali, 2011. Jika variance dari residual dari pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka
disebut homoskedastisitas dan jika varians berbeda disebut heteroskedastisitas.
Model regresi
yang baik
tidak terjadi
2 2
1 t
t t
e e
e DW
heteroskedastisitas. Pada penelitian ini pengujian heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan uji Glejser dan scatter plot. Uji
Glejser adalah meregresi masing-masing variabel independen dengan absolute residual sebagai variabel dependennya. Kriteria yang
digunakan untuk menentukan ada tidaknya heteroskedastisitas yaitu jika uji t masing-masing variabel independen tidak signifikan pada 0,05 atau
p0,05, maka dapat disimpulkan tidak mengandung heteroskedastisitas. Scatter plot dilakukan dengan melihat grafik antara nilai prediksi
variabel terikat dependent yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan
melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatter plot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi
dan sumbu X adalah residual Y prediksi-Y sesungguhnya.
2. Uji Regresi Linier Berganda
Persamaan regresi dalam penelitian ini dapat dijelaskan sebagai berikut :
Keterangan : α
: Konstanta β
1
, β
2,
β
3,
β
4,
β
5
: Koefisien regresi dari masing-masing variabel independen e
: Error Estimate DER
: Kebijakan hutang MOWN
: Kepemilikan Manajerial
DER = α + β
1
MOWN + β
2
INSWN + β
3
DPR+ β
4
GROWTH + β
5
ROA+ e
