51
4.2.2.2. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji ada tidaknya korelasi antara variabel independen dalam model regresi. Jika pada model regresi
terjadi multikolinearitas, maka koefesian regresi tidak dapat ditaksir da nilai standard erro menjadi tak terhingga. Untuk melihat ada atau tidaknya
multikolinearitas dalam regresi dapat dilihat dari: 1.
Nilai tolerance variabel diatas 0,10 2.
Variance Inflation Factor VIF variabel dibawah 10. Uji multikolinearitas dengan melihat nilai tolerance dan VIF
menunjukkan hasil seperti pada tabel 4.3 berikut:
Tabel 4.3 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
-8,917 1,188
-7,507 ,000
Csr -1,006
,857 -,106
-1,174 ,244
,911 1,097
kinerja lingkungan
3,148 ,395
,721 7,976
,000 ,911
1,097 a. Dependent Variable: manajemen laba
Masing-masing variabel
independen memiliki
nilai tolerance yang lebih besar dari 0,1 yaitu variabel csr dengan nilai
tolerance 0,911 dan variabel kinerja lingkungan dengan nilai tolerance 0,911. Dilihat dari nilai VIF masing-masing variabel
Universitas Sumatera Utara
52
independen memiliki nilai lebih kecil dari 10 yaitu untuk VIF corporate social responsibility disclosure 1,097 ; dan VIF
manajemen laba 1.097. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolinearitas.
4.2.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain. Pengujian heteroskedastisitas pada penelitian ini menggunakan dasar analitis sebagai berikut:
1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada akan membentuk pola
tertentu yang
teratur, maka
mengindikasikan telah
terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar diatas dan
dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka mengindikasikan tidak terjadi heteroskedastisitas.
Hasil dari uji heteroskedastisitas dapat ditunjukkan pada gambar 4.3 berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
53
Gambar 4.3 Uji heteroskedastistas
Sumber: Diolah dengan SPSS, 2016 Dari gambar scatterplot diatas terlihat bahwa titik menyebar secara
acak baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y tidak mebentuk pola tertentu atau tidak teratur. Titik yang menyebar menjauh dari titik-titik
yang lain mengindikasikan bahwa adanya data observasi yang sangat berbeda dengan data penelitian lainnya. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi
heteroskedastisitaspada model regresi ini sehingga model ini layak dipakai.
4.2.2.4 Uji Autokolerasi
Kategori