Tiurmaida Sinaga : Perbandingan Tingkat Pengungkapan Laporan Tahunan Perusahaan Publik Sebelum dan Setelah Perubahan Peraturan BAPEPAM Mengenai Kewajiban Penyampaian Laporan Tahunan, 2008.
USU Repository © 2009
2. Uji Multikolinearitas
Ghozali 2005:92 menyatakan” uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas
independen”. Multikolinearitas menunjukkan ada tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan atau hubungan dengan variabel independen lainnya
dalam model regresi, agar pengambilan keputusan berpengaruh pada uji parsial masing-masing variabel independen tidak bias. Untuk mengetahui ada tidaknya
multikolinearitas dan apabila VIFVariance Inflatio Factor, apabila VIF mempunyai nilai disekitar angka 1 dan Tolerance mempunyai nilai mendekati
angka 1maka tidak terjadi multikolinearitas.
A.Sebelum perubahan peraturan Bapepam 2006 Tabel 4.16
Hasil Uji Multikolinearitas Coefficientsa
Model Unstandard
ized Coefficients
Stand ardize
d Coeffi
cients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Erro r
Beta Tolerance
VIF
1 Constan t
4.28 4
.149 28.770
.000 lnlk
.028 .027
.201 1.044
.307 .941
1.062 lnsv
.025 .016
.310 1.567
.131 .892
1.121 lnpr
.004 .009
.076 .406
.689 .980
1.021 lnup
.003 .005
.101 .516
.611 .918
1.090 a Dependent Variable: lnpc
Sumber : Diolah Penulis, 2008
Tiurmaida Sinaga : Perbandingan Tingkat Pengungkapan Laporan Tahunan Perusahaan Publik Sebelum dan Setelah Perubahan Peraturan BAPEPAM Mengenai Kewajiban Penyampaian Laporan Tahunan, 2008.
USU Repository © 2009
Dari tabel diatas disimpulkan dalam model regresi tidak terjadi multikolinearitas hal ini diketahui dari besaran VIF mempunyai nilai disekitar angka 1 dan
Tolerance mempunyai nilai mendekati angka 1, maka dapat dilakukan analisis lebih lanjut dengan menggunakan model regresi berganda.
B.Setelah perubahan peraturan Bapepam 2007 Tabel 4.17
Hasil Uji Multikolinearitas Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients Stand
ardiz ed
Coeffi cients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta
Tolera nce
VIF
1 Constan t
73.883 3.110
23.75 6
.000 LK
2.512 .867
.471 2.899
.007 .943
1.061 SV
-.451 3.955
-.020 -.114
.910 .817
1.224 PR
5.067 4.461
.194 1.136
.265 .857
1.167 UP
.000 .000
-.071 -.440
.663 .947
1.056 a Dependent Variable: PC
Sumber : Diolah penulis, 2008
Dari tabel diatas disimpulkan dalam model regresi tidak terjadi
multikolinearitas hal ini diketahui dari besaran VIF mempunyai nilai disekitar angka 1 dan Tolerance mempunyai nilai mendekati angka 1, maka dapat
dilakukan analisis lebih lanjut dengan menggunakan model regresi berganda.
3. Uji Autokorelasi
