Uji Multikolinieritas Hasil Pengujian Prasyarat Analisis
kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya Ghozali, 2011. Apabila terjadi korelasi, maka dapat dikatakan terdapat problem
autokorelasi, dimana dalam hal ini autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Model
regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Pengujian ada tidaknya autokorelasi dalam persamaan ini yaitu
dengan menggunakan uji Durbin Watson DW-test. Uji Durbin Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu first order
autocorrelation dan mensyaratkan adanya intercept konstanta dalam model regresi dan tidak ada variabel lag di antara variabel independen.
Hasil uji autokorelasi dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini:
Tabel 5. Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 0,687
a
0,473 0,418
0,18720 1,892
a. Predictors: Constant, ROA, DER, FS, CP b. Dependend Variable: DPR
Sumber : Lampiran 12 halaman 109 Berdasarkan hasil pengujian yang tertera pada tabel 5 diatas,
pada uji autokorelasi dapat diketahui bahwa nilai DW sebesar 1,892 nilai ini akan dibandingkan dengan nilai tabel Durbin-Watson d Statistic:
Significance Point For d
l
and d
u
AT 0,05 Level of Significance dengan menggunakan nilai signifikansi 5, jumlah sampel 44 n dan jumlah
variabel independen 4 k=4, maka di tabel Durbin-Watson akan
didapatkan nilai sebagai berikut nilai batas bawah d
l
adalah 1.156 dan nilai batas atas d
u
adalah 1,528. Diketahui bahwa nilai DW yaitu 1,892 lebih besar dari batas atas d
u
1,528 dan kurang dari 4 – 1,528 4 – d
u
, maka jika dilihat dari pengambilan keputusan termasuk d
l
d 4 – d
u
dapat disimpulkan bahwa 1,156 1,892 4 – 1,528 tidak dapat
menolak H
o
yang menyatakan bahwa tidak ada autokorelasi positif atau negatif berdasarkan tabel Durbin-Watson pengambilan keputusan. Hal ini
diartikan bahwa tidak terjadi autokorelasi antar variabel independen, sehingga model regresi layak digunakan.