Uji Normalitas Hasil Pengujian Prasyarat Analisis

c. Pengujian Heteroskedastisitas

Uji Heteroskedastisitas dilakukan untuk mengetahui apakah sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain. Cara yang digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dalam penelitian ini, menggunakan Uji Glejser yaitu meregres nilai absolut residual terhadap variabel independen. Jika variabel independen signifikan secara statistik memengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. Koefisien signifikansi harus dibandingkan dengan tingkat signifikansi yang ditetapkan sebelumnya α = 5. Apabila koefisien signifikansi nilai probabilitas lebih besar dari tingkat signifikansi yang ditetapkan, maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas Hasil pengujian Heteroskedastisitas dapat diketahui melalui Tabel 6 berikut ini: Tabel 6. Hasil Uji Heteroskedastisitas Variabel Sig. Kesimpulan Constant 0,521 Tidak Terkena Heteroskedastisitas Market Value 0,171 Tidak Terkena Heteroskedastisitas Variance Return 0,426 Tidak Terkena Heteroskedastisitas DPR 0,083 Tidak Terkena Heteroskedastisitas Sumber: Lampiran 9, halaman 82 Berdasarkan uji Glejser yang telah dilakukan pada 3 tiga variabel yang digunakan dalam penelitian ini, tabel 6 menunjukkan bahwa tidak ada satu pun variabel independen yang signifikan secara statistik memengaruhi variabel dependen nilai absolute residual abs_res. Hal ini dapat dilihat dari probabilitas signifikansi di atas tingkat kepercayaan 5. Oleh sebab itu dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak mengandung adanya heteroskedastisitas atau data bersifat homoskedastisitas.

d. Pengujian Multikolinieritas

Uji Multikolinieritas untuk mengetahui apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Jika terjadi korelasi, terdapat masalah multikolinieritas yang harus diatasi. Uji Multikolinieritas dapat dilakukan dengan cara melihat nilai tolerance dan lawannya variance inflation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Pengertian sederhananya setiap variabel independen menjadi variabel dependen terikat dan diregres terhadap variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya, jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF = 1Tolerance. Nilai yang umumnya dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai tolerance  0,10 atau sama  10.