Uji Autokorelasi Tingkat Pengungkapan

Tiurmaida Sinaga : Perbandingan Tingkat Pengungkapan Laporan Tahunan Perusahaan Publik Sebelum dan Setelah Perubahan Peraturan BAPEPAM Mengenai Kewajiban Penyampaian Laporan Tahunan, 2008. USU Repository © 2009 Dari tabel diatas disimpulkan dalam model regresi tidak terjadi multikolinearitas hal ini diketahui dari besaran VIF mempunyai nilai disekitar angka 1 dan Tolerance mempunyai nilai mendekati angka 1, maka dapat dilakukan analisis lebih lanjut dengan menggunakan model regresi berganda. B.Setelah perubahan peraturan Bapepam 2007 Tabel 4.17 Hasil Uji Multikolinearitas Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Stand ardiz ed Coeffi cients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolera nce VIF 1 Constan t 73.883 3.110 23.75 6 .000 LK 2.512 .867 .471 2.899 .007 .943 1.061 SV -.451 3.955 -.020 -.114 .910 .817 1.224 PR 5.067 4.461 .194 1.136 .265 .857 1.167 UP .000 .000 -.071 -.440 .663 .947 1.056 a Dependent Variable: PC Sumber : Diolah penulis, 2008 Dari tabel diatas disimpulkan dalam model regresi tidak terjadi multikolinearitas hal ini diketahui dari besaran VIF mempunyai nilai disekitar angka 1 dan Tolerance mempunyai nilai mendekati angka 1, maka dapat dilakukan analisis lebih lanjut dengan menggunakan model regresi berganda.

3. Uji Autokorelasi

Pengujian autokorelasi menurut Ghozali 2005:95 bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi pengganggu antara kesalahan Tiurmaida Sinaga : Perbandingan Tingkat Pengungkapan Laporan Tahunan Perusahaan Publik Sebelum dan Setelah Perubahan Peraturan BAPEPAM Mengenai Kewajiban Penyampaian Laporan Tahunan, 2008. USU Repository © 2009 pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1. Autokorelasi menunjukkan adanya korelasi diantara data pengamatan yang tersusun baik seperti data cross sectional danatau time series. Autokorelasi menunjukan adanya kesalahan pengganggu residual tidak bebas dari satu pengamatan kepengamatan lain. Jika terjadi autokorelasi dalam model regresi berarti koefisien korelasi yang diperoleh menjadi tidak akurat, sehingga model regresi yang baik adalah model yang bebas dari autokorelasi. Untuk mengetahui adanya autokorelasi digunakan uji Durbin-Watson, dengan kriteria menurut Santoso 2002:218 dengan cara melihat besaran Durbin-Watson sebagai berikut: • Angka D-W dibawah -2 , berarti ada autokorelasi positif • Angka D-W diantara -2 sampai +2 , berarti tidak ada autokorelasi • Angka D-W diatas +2, berarti ada auto korelasi negatif Berikut ini uji Durbin-Watson dengan menggunakan program SPSS A.Sebelum perubahan peraturan Bapepam 2006 Tabel 4.18 Hasil Uji Autokorelasi Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .446a .199 .060 .07949 1.434 a Predictors: Constant, lnup, lnpr, lnlk, lnsv b Dependent Variable: lnpc Sumber : Diolah Penulis ,2008 Hasil uji autokorelasi diatas menunjukan nilai statistic Durbin-Watson D-W sebesar 1,434 nilai ini akan kita bandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan nilai signifikansi 5 , jumlah sample 34 n dan jumlah variable Tiurmaida Sinaga : Perbandingan Tingkat Pengungkapan Laporan Tahunan Perusahaan Publik Sebelum dan Setelah Perubahan Peraturan BAPEPAM Mengenai Kewajiban Penyampaian Laporan Tahunan, 2008. USU Repository © 2009 independent 4 k=4 , maka ditabel Durbin-Watson didapat nilai batas atas du 1,728 dan nilai batas bawah dl 1,208 .Oleh karena itu , nilai DW lebih besar dari -2 dan lebih kecil dari 2 -2 1,434 2 maka disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi baik positif maupun negative. B.Setelah perubahan peraturan Bapepam 2007 Tabel 4.19 Hasil Uji Autokorelasi Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .526a .277 .177 5.9663 1.424 a Predictors: Constant, UP, PR, LK, SV b Dependent Variable: PC Sumber : Diolah penulis ,2008 Hasil uji autokorelasi diatas menunjukan nilai statistic Durbin-Watson D-W sebesar 1,424 nilai ini akan kita bandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan nilai signifikansi 5 , jumlah sample 34 n dan jumlah variable independent 4 k=4 , maka ditabel Durbin-Watson didapat nilai batas atas du 1,728 dan nilai batas bawah dl 1,208 .Oleh karena itu , nilai DW lebih besar dari -2 dan lebih kecil dari 2 -2 1,424 2 maka disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi baik positif maupun negative.

4. Uji Heterokedastisitas