45
4.1.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan korelasi antara variabel independen.Jika terjadi korelasi maka terdapat
masalah multikolonearitas sehingga model regresi tidak dapat digunakan. Mendeteksi ada tidaknya gejala multikolinearitas adalah dengan melihat nilai
tolerance dan variance inflation factor VIF, serta menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Besarnya tingkat multikolinearitas yang masih
dapat ditolerir, yaitu: Tolerance 0.10, dan nilai VIF 5. Berikut ini disajikan tabel hasil pengujian multikolonearitas:
Tabel 4.3 Uji Multikolinearitas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
CSR .989
1.011 ROA
.989 1.011
a Dependent Variable: Nilai Perusahaan PBV
Sumber: data diolah peneliti, 2015. Berdasarkan pada tabel 4.3 diatas, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi
gejala multikolonearitas antara variabel independen yang diindikasikan dari nilai tolerance setiap variabel lebih besar dari 0,1. Nilai toler an ce CSR ad al ah
0.98 9, ROA adalah 0,989.Nilai VIF dari kedua variabel independen juga lebih kecil dari 5 yaitu untuk ROA sebesar 1.011, ukuran perusahaan 1.011.
4.1.2.3 Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada
periode t-1.Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun
46
yang berkaitan satu dengan yang lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data time s eri es. Cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi masalah autokorelasi
adalah dengan menggunakan nilai uji Durbin Watson. Untuk uji Durbin Watson memiliki ketentuan sebagai berikut:
1 tidak ada autokorelasi positif, jika 0 d dl,
2 tidak ada autokorelasi positif, jika dl ~ d ~ du,
3 tidak ada korelasi negatif, jika 4 - dl d 4,
4 tidak ada korelasi negatif, jika 4 – du ~ d ~ 4 – dl,
5 tidak ada autokorelasi, positif atau negatif, jika du d 4 – du.
Tabel 4.4 Uji Autokorelasi
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error
of the Durbin-
Watson 1
.563
a
.317 .275
.88963 1.565
Tabel 4.4 memperlihatkan nilai statistik D-W sebesar 1.565 d. Nilai ini akan peneliti bandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan signifikansi
5, jumlah pengamatan n sebanyak 12 perusahaan dan jumlah variabel independen 2 k = 2. Berdasarkan tabel Du rbin Wa ts on didapat nilai batas atas
du sebesar 1,2236 dan nilai batas bawah dl 1,5578. Oleh karena itu, nilai dw dapat dinyatakan 1,2236 du 1,391 d 1,5578 2 – du. Berdasarkan
pengamatan ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi positif maupun autokorelasi negatif.
47
4.1.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Kategori