68
4.3 Analisis dan Pengujian Hipotesis
4.3.1 Asumsi-asumsi Klasik Regresi
Pengujian asumsi klasik ini perlu dilakukan untuk mengetahui apakah hasil estimasi regresi yang dilakukan betul-betul terbebas dari adanya gejala
multikolinearitas, gejala autokorelasi dan gejala heteroskedastisitas. Hasil pengujian disajikan sebagai berikut :
4.3.1.1 Uji Autokorelasi
Identifikasi ada tidaknya gejala autokorelasi dapat dilihat dari tabel Durbin Watson dengan jumlah variabel bebas k dan jumlah data n sehingga dL dan dU
dapat diperoleh distribusi daerah keputusan ada atau tidaknya korelasi. Suatu observasi dikatakan tidak terjadi autokorelasi jika nilai Durbin
Watson berada antara dU hingga 4-dU. Dari tabel Durbin Watson untuk n = 30 dan k = 3 banyaknya variabel bebas dengan tingkat signifikansi 0,05 diperoleh
nilai dL sebesar 1,214 dan dU sebesar 1,650. Nilai DW 2,478 terletak antara 4- dU sebesar 2,350 dan 4-dL sebesar 2,786 dan terletak di daerah keragu-raguan;
sehingga dapat DIANGGAP bahwa asumsi tidak terjadi autokorelasi terpenuhi.
69
Gambar 3 : Uji Durbin Watson
2,350 DW = 2,478
2,768 1,650
1,214 Ada Auto Daerah
Daerah Ada auto Korelasi keragu-
keragu- korelasi Positif raguan
raguan positif Tidak
ada autokorelasi
Positif dan
tidak ada
Autokorelasi negatif
dL dU
4-dU 4-dL 4
4.3.1.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas ini dilakukan untuk mengetahui bahwa tidak terjadi hubungan yang sangat kuat atau tidak terjadi hubungan linear yang sempurna atau
dapat pula dikatakan bahwa antar variabel bebas tidak saling berkaitan. Cara pengujiannya adalah dengan membandingkan nilai tolerance yang
didapat dari perhitungan regresi berganda, apabila nilai tolerance 0,05 maka terjadi multikolinearitas.
Berikut hasil pengujian dari masing-masing variabel bebas :
70
Tabel 7 : Data Uji Multikolinearitas Variabel
Tolerance VIF
EPS .954 1.048
ROE .965 1.037
Tingkat Bunga Deposito
.973 1.028
Sumber : Lampiran II Pada hasil pengujian didapat bahwa keseluruhan nilai tolerance 0,05
sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas antar variabel bebas.
Uji multikolinearitas dapat pula dilakukan dengan melihat pada nilai Variance Inflation Factor VIF. Apabila VIF 10 maka regresi bebas dari
multikolinearitas sedangkan apabila VIF 10 regresi mengandung multikolinier.
VIF Variance Inflation Factor menyatakan tingkat pembengkakan varians. Dari tabel di atas diketahui bahwa nilai VIF Variance Inflation Factor
variabel bebas tidak melebihi angka 10, sehingga metode regresi ini tidak terjadi multikolinearitas.
4.3.1.3 Uji Heteroskedastisitas
Kategori