Hasill pengujian ini dapat dilihat dari tabel 4.4 berikut ini.
Tabel 4.4 Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 5.823
2.130 2.734
.009 ln_size
-.225 .075
-.425 -2.996
.005 .989 1.011
ln_der -.135
.150 -.127
-.899 .374
.989 1.011
a. Dependent Variable: ln_return Sumber: Outpus SPSS data diolah
Tabel 4.4 menunjukkan bahwa variabel debt to equity ratio DER dan size memiliki nilai tolerance tidak kurang dari 0,10 dan nilai VIF masing-masing
variabel tidak lebih besar dari 10. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah multikolinearitas dalam penelitian ini.
4.2.2.3. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear memiliki korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pengganggu pada periode ke t-1 sebelumnya. Untuk melihat ada atau tidaknya autokorelasi yaitu dengan menggunakan Uji Durbin Watson DW Test.
Hasil uji durbin-watson pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.5.
Tabel 4.5 Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .430
a
.185 .145
.70877 1.668
a. Predictors: Constant, ln_der, ln_size b. Dependent Variable: ln_return
Sumber: Output SPSS data diolah
Tabel 4.5 menunjukkan bahwa nilai D-W sebesar 1.668. Nilai ini lebih besar dari nilai du sebesar 1,600 dan lebih kecil dari 4-du. Dengan demikian nilai ini
terletak pada du d 4-du, yaitu 1,600 1,668 2,400. Maka dapat disimpulkan, bahwa model regresi ini bebas dari masalah autokorelasi, baik positif maupun negatif.
4.2.2.4. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan kepada pengamtan yang lain
dalam model regresi. Dalam penelitian ini, gejala heterokedastisitas dideteksi dengan menggunakan grafik scatterplot dan uji glejser.
a. Grafik Scatterplot Pada grafik ini jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di
atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas sebaliknya jika ada pola tertentu, maka terjadi heterokedastisitas Ghozali,
2013:139.
