Tabel 4.5 Nilai Tolerance dan VIF Hasil Pengujian Multikolinearitas
Model Collinearity
Statistics Tolerance
VIF Keterangan
1 INST
KOMIND BDSIZE
KOMAUD TRANS
DVDN .715
.755 .627
.481 .577
.674 1.398
1.325 1.594
2.078 1.734
1.484 Tidak Terjadi Multikolinearitas
Tidak Terjadi Multikolinearitas Tidak Terjadi Multikolinearitas
Tidak Terjadi Multikolinearitas Tidak Terjadi Multikolinearitas
Tidak Terjadi Multikolinearitas
a Dependent Variable: Asimetri Informasi Sumber: Data diolah
Dari hasil pengujian nilai tolerance pada tabel 4.5 diatas, nilai VIF terendah dihasilkan oleh variabel kebijakan pembagian dividen
DVDN sebesar 1,484 sedangkan nilai VIF terbesar dihasilkan komite audit KOMAUD dengan nilai 2,078, maka nilai VIF untuk setiap
variabel independen 10 dengan angka tolerance berkisar antara 0,481 sampai 0,755. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak
ada problem multikolinearitas antar variabel independen dalam model penelitian ini.
c. Uji Autokorelasi
Autokorelasi digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Untuk mendeteksi ada tidaknya problem autokorelasi angka DW Durbin
Watson dapat dijadikan panduan dalam pengambilan keputusan.
Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi Ghozali, 2005: 95.
Tabel 4.6 Hasil Uji Autokorelasi Sebelum Tanggal Pengumuman Dividen
74
Model R
R Square Adjusted
R Square Std. Error of
the Estimate Durbin-
Watson 1
.659a .435
.393 .43290
2.155
a Predictors: Constant, DVDN, BDSIZE, KOMIND, INST, TRANS, KOMAUD b Dependent Variable: ASYM_5
Sumber: Data diolah
Berdasarkan tabel 4.6, terlihat angka Durbin Watson untuk lima hari sebelum pengumuman dividen sebesar 2.155, angka ini terletak
diatas du 1,801 dan dI 1,518 pada tabel Durbin Watson tingkat signifikan 0,05. Nilai DW 2,155 lebih besar dari batas atas du 1,801
dan kurang dari 4-1,801 4-du, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi, positif atau negatif.
Tabel 4.7 Hasil Uji Autokorelasi Saat Tanggal Pengumuman Dividen
Model R
R Square Adjusted
R Square Std. Error of
the Estimate Durbin-
Watson 1
.677a .459
.419 .43040
2.338
a Predictors: Constant, DVDN, BDSIZE, KOMIND, INST, TRANS, KOMAUD b Dependent Variable: ASYM_0
Sumber: Data diolah
Berdasarkan tabel 4.7, terlihat angka Durbin Watson pada tanggal pengumuman dividen sebesar 2.338, angka ini terletak diatas du 1,661
dan dI 1,383 pada tabel Durbin Watson tingkat signifikansi 0,01. Nilai DW 2,338 lebih besar dari batas atas du 1,661 dan kurang dari 4-
1,661 4-du, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi positif atau negatif.
Tabel 4.8 Hasil Uji Autokorelasi Setelah Tanggal Pengumuman Dividen
Model R
R Square Adjusted
R Square Std. Error of
the Estimate Durbin-
Watson 1
.684a .467
.428 .40664
2.181
a Predictors: Constant, DVDN, BDSIZE, KOMIND, INST, TRANS, KOMAUD b Dependent Variable: ASYM5
Sumber: Data diolah
75
Berdasarkan tabel 4.7, terlihat angka Durbin Watson untuk lima hari setelah pengumuman dividen sebesar 2.181, angka ini terletak
diatas du 1,801 dan dI 1,518 pada tabel Durbin Watson tingkat signifikan 0,05. Nilai DW 2,181 lebih besar dari batas atas du 1,801
dan kurang dari 4-1,801 4-du, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi, positif atau negatif.
d. Uji Heteroskedastisitas
