62
4.2.2.2 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas adalah uji yang dilakukan untuk mengetahui apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variabel independen.
Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi multikolinearitas di antara variabel independen. Cara untuk mendeteksi terjadinya multikolinearitas yaitu
dengan melihat nilai tolerance TOL dan variance inflation factor VIF. Jika nilai VIF 10 dan nilai tolerance 0,1, maka dapat disimpulkan tidak terjadi
multikolinearitas. Hasil pengujian multikolinearitas pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 4.3 Hasil Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
-5.835 .801
-7.284 .000
Audit_Internal .000
.000 .398 2.793
.009 .659
1.517 Intellectual_Cap
ital .049
.114 .058
.436 .666
.753 1.328
Aktivitas_Dewa n_Komisaris
.012 .003
.517 3.702 .001
.687 1.456
Dewan_Direksi .085
.030 .567 2.850
.008 .338
2.962 Dewan_Komisar
is_Independen 1.814
.988 .365 1.837
.076 .340
2.942 Komite_Audit
-.043 .050
-.139 -.870
.391 .522
1.917 a. Dependent Variable: Kinerja_Keuangan
Sumber: Output SPSS. Diolah peneliti 2016. Tabel 4.3 menunjukkan bahwa semua variabel independen memiliki nilai
Tolerance 0,10 dan VIF 10. Hasil perhitungan nilai Tolerance juga
Universitas Sumatera Utara
63
menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada korelasi antarvariabel independen. Maka dapat
disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas antarvariabel model regresi dalam penelitian ini.
4.2.2.3 Uji Autokorelasi
Pengujian autokorelasi dilakukan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear terdapat korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pada periode t-1 periode sebelumnya.Jika terjadi korelasi, maka dinamakan adanya autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang
berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya.Run test sebagai bagian dari statistik non-parametik dapat digunakan untuk menguji apakah antar residual
terdapat korelasi yang tinggi. Hasil pengujian autokorelasi dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4.4 Hasil Uji Runs Test
Sumber: Output SPSS. Diolah peneliti 2016 Berdasarkan data yang ada pada tabel 4.3, dapat dilihat bahwa nilai Run
Testadalah sebesar -0,0451 dengan probabilitas 0,028 lebih besar daripada 0,05
Runs Test
Unstandardized Residual
Test Value
a
-.00451 Cases Test Value
18 Cases = Test Value
18 Total Cases
36 Number of Runs
26 Z
2.198 Asymp. Sig. 2-tailed
.028 a. Median
Universitas Sumatera Utara
64
yang berarti dapat disimpulkan bahwa residual random atau tidak terjadi autokorelasi antar nilai residual.
4.2.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Kategori