Sedangkan data yang digunakan pada penelitian ini adalah data cross section
dimana data yang diambil adalah data yang ada pada saat kuesioner disebar.
4.4.1 Multikolinieritas
Multikolinieritas menunjukkan adanya hubungan linier sempurna antara variabel bebas dalam model regresi. Model regresi yang baik tidak
menunjukkan adanya gejala multikolinieritas. Pendeteksian ada atau tidaknya multikolnieritas dilakukan dengan melihat VIF
Variance Inflation Faktor. Apabila VIF 10, maka model regresi bebas dari
multikolinieritas Ghazali, 2006:95. Berikut adalah hasil uji multikolinieritas:
4.13 Tabel Hasil Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Correlations
Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta
Zero- order Partial Part Tolerance VIF
1 Constant 4.173 2.960
1.410 .168 IPK_X1
.221 .144
.217 1.530 .135 .298 .257 .214
.972 1.028 FINANSIAL_X2
.130 .163
.123 .799 .430 .325 .138 .112
.823 1.214 SOSIAL_X3
.455 .155
.457 2.924 .006 .544 .454 .409
.803 1.246 a. Dependent Variable:
AKUNTAN_Y
Sumber : Lampiran
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel menunjukkan bahwa nilai tolerance keempat variabel bebas di atas angka 0.10 demikian pula nilai VIF semuanya di bawah angka 10,
sehingga dapat dikatakan model regresi bebas dari multikolinieritas, dengan demikian asumsi tidak ada multikolinieritas terpenuhi.
4.4.2 Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas menunjukkan adanya ketidaksamaan varians dari residual atas suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi
yang baik tidak menunjukkan adanya gejala heteroskedastisitas. Pendeteksian ada atau tidaknya heteroskedastisitas dilakukan dengan
metode korelasi rank spearman. Jika korelasi rank spearman menghasilkan nilai signifikansi 0,05
α = 5, maka disimpulkan dalam regresi tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2006:105. Berikut
adalah hasil uji heteroskedastisitas :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
4.14 Tabel Hasil Uji Heteroskedastisitas
Correlations
IPK_X1 FINANSIAL
_X2 SOSIAL_X
3 Unstanda
rdized Residual
Spearmans rho
IPK_X1 Correlation
Coefficient 1.000
-.003 -.057
-.026 Sig. 2-tailed
. .988
.739 .876
N 37
37 37
37 FINANSIAL_X2
Correlation Coefficient
-.003 1.000
.438 -.082
Sig. 2-tailed .988
. .007
.627 N
37 37
37 37
SOSIAL_X3 Correlation
Coefficient -.057
.438 1.000
-.023 Sig. 2-tailed
.739 .007
. .890
N 37
37 37
37 Unstandardized
Residual Correlation
Coefficient -.026
-.082 -.023
1.000 Sig. 2-tailed
.876 .627
.890 .
N 37
37 37
37 . Correlation is significant at the 0.01 level 2-
tailed.
Sumber : Lampiran Tabel 4.14 di atas menunjukkan bahwa Nilai signifikansi korelasi
rank spearman dari ketiga variabel bebas lebih besar dari 0,05. Maka
disimpulkan bahwa dalam model regresi tidak terjadi heteroskedastisitas, dengan demikian asumsi tidak ada heteroskedastisitas telah terpenuhi.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
4.5 Analisis Regresi Linier Berganda
