Pengujian autokorelasi pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson.
Tabel 4.4 Uji Durbin - Watson
H S
Sumber :
Output SPSS
. Diolah Penulis. 2015
Hasil pengujian pada tabel 4.4 menunjukkan bahwa nilai D- W Durbin Watson sebesar 1,922. Nilai ini akan dibandingkan dengan
nilai tabel Durbin-Watson, dimana nilai batas bawah Durbin-Watson dl sebesar 1,485, nilai batas atas Durbin-Watson du sebesar 1,860
dengan jumlah sampel n sebanyak 55 dan jumlah variabel independen k sebanyak 7 variabel. Sesuai dengan kriteria pengambilan keputusan
Durbin-Watson du d 4-du = 1,860 1,922 2,140, maka model regresi pada penelitian ini tidak terjadi autokorelasi.
4.2.2.4 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas adalah uji yang dilakukan untuk mengetahui apaka pada model regresi ditemukan adanya korelasi di
antara variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi multikolinearitas di antara variabel independen. Cara untuk
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .815
a
.664 .604
.13667 1.922
a. Predictors: Constant, LN_SZ, LN_NWC, LN_GP, LN_CR, LN_SA, LN_ROA, LN_RISK
b. Dependent Variable: LN_DER
mendeteksi terjadinya multikolinearitas yaitu dengan melihat nilai
tolerance
TOL dan
variance inflation factor
VIF. Jika nilai VIF 10 dan nilai
tolerance
0,1, maka dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas. Hasil pengujian multikolinearitas pada penelitian ini
adalah sebagai berikut:
Tabel 4.5 Uji Multikolinearitas Setelah Transformasi Data
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
-2.561 2.715
-.943 .350
LN_SA .028
.054 .064
.516 .608
.635 1.574
LN_NWC -.006
.011 -.055
-.523 .604
.905 1.105
LN_GP .112
.039 .328
2.900 .006
.770 1.298
LN_RISK -.454
.140 -.921
-3.233 .002
.122 8.223
LN_CR -2.905
.663 -.536
-4.384 .000
.660 1.515
LN_SZ 1.296
.727 .260
1.782 .081
.463 2.158
LN_ROA -.224
.127 -.499
-1.760 .085
.123 8.133
a. Dependent Variable: LN_DER
Sumber :
Output SPSS
. Diolah Penulis. 2015
Hasil pengujian multikolinearitas pada tabel 4.5 menunjukkan nilai
tolerance
variabel independen lebih besar dari 0,1. Nilai
tolerance
X1 Struktur Aset sebesar 0,635; X2 Modal Kerja sebesar 0,905; X3
Pertumbuhan Aktiva sebesar 0,770 ; X4 Risiko sebesar 0,122; X5 CR sebesar 0,660; X6 Ukuran Perusahaan sebesar 0,463; dan X7
ROA sebesar 0,123. Hasil perhitungan VIF kurang dari 10 terlihat pada X1 Struktur Aset sebesar 1.574; X2 Modal Kerja sebesar
1,105; X3Pertumbuhan Aktiva sebesar 1,298; X4 Risiko sebesar 8,223; X5 CR sebesar 1,515; X6 Ukuran Perusahaan sebesar 2,158;
dan X7 ROA sebesar 8,133. Dari nilai
tolerance
dan nilai VIF dimana masing-masing nilai variabel independen memenuhi kriteria pengujian
multikolinearitas maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada
multikolinearitas antar variabel independen.
4.2.3 Pengujian Hipotesis
