4.2.2.2. Uji multikolinieritas
Untuk melihat ada atau tidaknya multikolinieritas dalam model regresi dapat dilihat dari:
1 nilaitolerence dan lawannya, 2 Variance Inflatin Factor VIF.
Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya.Tolerance mengukur variabilitas variabel
independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi, nilai Tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi karena VIF =
1tolerence. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya mutikolineritas adalah nilai Tolerence 0,10 atau sama dengan VIF 10 Ghozali,
2005.
Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1Constant
124.421 13.660
9.109 .000
MVA .007
.001 .510
5.900 .000
.989 1.011
EVA .078
.026 .261
3.020 .003
.989 1.011
a. Dependent Variable: Return Saham
Universitas Sumatera Utara
Sumber :OutputSPSS, diolah Peneliti, 2013 Berdasarkan tabel 4.3 dapat disimpulkan bahwa penelitian ini bebas dari
adanya multikolinieritas.Hal tersebut dapat dilihat dengan membandingkannya dengan nilai Tolerance atau VIF. Masing-masing variabel independen yang
digunakan dalam penelitian ini memiliki nilai Tolerence yang lebih besar dari 0,10. Jika dilihat dari VIFnya, bahwa masing-masing variabel bebas lebih kecil dari
10.Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolinieritas dalam variabel bebasnya.
4.2.2.3. Uji heteroskedastisitas
Ghozali 2005 menyatakan “uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut
heteroskedastisitas”. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Cara mendeteksi ada tidaknya gejala heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik
scatterplot yang dihasilkan dari pengolahan data menggunakan program SPSS. Dasar pengambilan keputusannya menurut Ghozali 2005 adalah sebagai berikut:
1. jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka
mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. 2. jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di
bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
Berikut ini dilampirkan grafik scatterplot untuk menganalisis apakah terjadi gejala heteroskedastisitas atau tidak dengan cara mengamati penyebaran titik-titik pada grafik.
Gambar 4.3 Hasil Uji Heteroskedasitas
Sumber :OutputSPSS, diolah Peneliti, 2013 Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak dengan
tidak adanya pola yang jelas serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal tersebut menunjukkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas,
sehingga model ini layak dipakai untuk memprediksi tingkat return sahamperusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia berdasarkan masukan variabel
independen yaitu market value added MVA dan economic value added EVA.
4.2.2.4. Uji autokorelasi
Kategori