Tabel 4.3 Uji Multikolinearitas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
Pergantian Managemen ,991
1,009 Keputusan Investasi
,849 1,178
Komite Audit ,943
1,060 GCG
,882 1,134
Struktur Modal ,922
1,084
Sumber : hasil olahan software SPSS
Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.3, nilai VIF dari variable Pergantian Manajemen adalah 1,009, nilai VIF dari variable Keputusan
Investasi adalah 1,178, nilai VIF dari variable Komite Audit adalah 1,060, nilai VIF dari variable Good Corporate Governance adalah 1,134. Dan nilai
VIF dari variable Struktur Modal adalah 1,084. Karena masing-masing nilai VIF tidak lebih besar dari 10, maka tidak terdapat gejala multikolinearitas
yang berat.
4.2.3 Uji Autokorelasi
Menurut Ghozali 2011 uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah terjadi korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Unktuk mengetahui adanya
korelasi dalam suatu regresi dapat dilakukan uji Run Test.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Uji Autokorelasi Runs Test
Unstandardiz ed Residual
Test Value
a
-,37370 Cases Test Value
26 Cases = Test
Value 26
Total Cases 52
Number of Runs 28
Z ,280
Asymp. Sig. 2- tailed
,779 a. Median
Sumber : hasilolahan software SPSS
Berdasarkan Tabel 4.4, diketahui nilai probabilitas atau Asymp. Sig. adalah 0,779, di mana lebih besar dari 0,05, maka tidak terjadi gejala autokorelasi.
Selanjutnya, akan diguakan juga uji DDurbin-watson untuk menguji aakah terjadi gejala autokorelasi
Tabel 4.5 Uji Autokorelasi dengan Uji Durbin-Watson
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 ,532
a
,283 ,205
2,89536 2,041
a. Predictors: Constant, Struktur Modal, Pergantian Managemen, GCG, Komite Audit, Keputusan Investasi
b. Dependent Variable: Nilai Perusahaan
Gejala autokorelasi dapat diuji dengan menggunakan uji Durbin-Watson. Nilai statistic dari uji Durbin –Watson berkisar di antara 0 dan 4. Nilai Statistik dari uji
Universitas Sumatera Utara
Durbin-Watson yang lebih kecil dari 1 atau lebih besar dari 3 diindikasi terjadi autokorelasi.
Berdasarkan Tabel 4.5 nilaii dari statistic Durbin-Watson adalah 2,041. Perhatikan bahwa karena nilai statistic Durbin-Watson terletak diantara 1 dan 3,
maka asumsi non-korelasi terpenuhi. Dengan kata lain, tidak terjadi autokorelasi. Perhatikan juga bahwa diketahui d
atasu
dengan jumlah variable bebas k = 5 dam jumlah pengmatan sebanyak n = 52 adalah d
atasu
= 1.7694 dan 5 - d
u =
3.3495 karena
d
u
2,041 5 – d
u
1.7694 2,041 3.3495
4.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatter plot antara SRESID pada sumbu Y,
dan ZPRED pada sumbu X. Ghozali, 2011:139 menyatakan dasar analisis adalah jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang
teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik
menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Hasil olahan software SPSS
Perhatikan bahwa berdasarkan Gambar 4.1, tidak terdapat pola yang begitu jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 padasumbu Y,
maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
4.3 Pengujian Hipotesis 4.3.1 Analisis Koefisien Determinasi
