Berdasarkan gambar 4.5 dan 4.6 terlihat bahwa dari grafik scatterplot titik-titik menyebar secara acak dengan tidak ada pola tertentu
yang tersebar serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas
pada model regresi.
4.4.4 Uji Autokorelasi
Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi linier ditemukan adanya korelasi antar kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan penggangu pada periode t-1 sebelumnya. Metode yang digunakan untuk mendeteksi autokorelasi yaitu the Run Test.
Tabel dibawah ini menunjukkan hasil uji The Runs Test.
Tabel 4.6 Hasil Uji The Run Test
Persamaan 1
Runs Test
Unstandardized Residual
Test Value
a
.34511 Cases Test Value
33 Cases = Test Value
33 Total Cases
66 Number of Runs
32 Z
-.496 Asymp. Sig. 2-tailed
.620 a. Median
Dari hasil uji tersebut menunjukkan bahwa test value adalah 0,34511 dengan nilai probabilitas sebesar 0,620. Nilai probabilitas lebih
Universitas Sumatera Utara
besar dari nilai signifikansi pada 0,05 0,620 0,05. Hasil ini menunjukkan bahwa tidak terjadi autokorelasi pada model regresi.
Tabel 4.7 Hasil Uji The Run Test
Persamaan 2
Runs Test
Unstandardized Residual
Test Value
a
.06367 Cases Test Value
33 Cases = Test Value
33 Total Cases
66 Number of Runs
33 Z
-.248 Asymp. Sig. 2-tailed
.804 a. Median
Hasil serupa diperoleh pada persamaan 2, berdasarkan tabel 4. hasil uji tersebut menunjukkan bahwa test value adalah 0,06367 dengan nilai
probabilitas sebesar 0,804. Nilai probabilitas lebih besar dari nilai signifikansi pada 0,05 0,804 0,05. Hasil ini menunjukkan bahwa tidak
terjadi autokorelasi pada model regresi.
Tabel 4.8 Hasil Uji Durbin-Watson
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .406
a
.165 .095
1.6264674 2.064
a. Predictors: Constant, Pertumbuhan_Asset, Kecakapan_Manajerial, Struktur_Modal, Pertumbuhan_penjualan, IOS
b. Dependent Variable: Earning_Management
Universitas Sumatera Utara
Dari hasil uji tersebut menunjukkan nilai Durbin-Watson sebesar 2,064. Nilai du dapat dilihat dari tabel Durbin-Watson DW pada lampiran.
Cara melihat nilai du dari tabel Durbin- Watson yaitu simbol „k‟
menunjukkan banyaknya variabel independen dalam penelitian dan „n‟ menunjukkan banyaknya observasi dalam penelitian. Penelitian ini
menggunakan lima variabel independen dan observasi sebanyak 66, maka nilai du sebesar 1,767 dan 4
– du adalah 2,233 du d 4 – du atau 1,767 2,064 2,233. Sesuai hasil tersebut dapat disimpulkan tidak terjadi
autokorelasi.
4.4 Analisis Regresi
