76
Tabel 4.5 Hasil Regresi
LM-Test
F-statistic 2.206864 Prob. F3,25
0.1123 ObsR-squared
6.909407 Prob. Chi-Square3 0.0748
Dari tabel di atas diketahui bahwa koefisien determinasi R
2
sebesar6.909407.Nilai probabilitas dari Chi-Square sebesar 0.0748yang lebih besar dari nilai α sebesar 0.05. Karena nilai probabilitas Chi-square
lebih besar dari α = 5 maka Ho diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa di dalam model tidak terdapat masalah autokorelasi.
c. Uji Multikolinieritas
Uji multikorelasi dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan korelasi yang signifikan di antara dua atau lebih variabel
independen dalam model regresi. Deteksi adanya multikolinearitas dilakukan dengan menggunakan uji korelasi parsial antar variable
independen. Dengan melihat nilai koefisien korelasi r antar variable independen, dapat diputuskan apakah data terkena multikolinearitas atau
tidak, yaitu dengan menguji koefisien korelasi antar variabel independen. Jika terjadi korelasi, maka terdapat multikolinearitas, dimana
model regresi yang baik adalah tidak terjadi multikolinearitas antar variabel independen dengan variabel dependen. Hasil pengujian
multikolinearitas menggunakan uji korelasi r dapat dilihat sebagai berikut:
77
Table 4.6 Hasil Uji
Corellation Matrix
ROA FDR
LNKURS INF
ROA 1.000000
-0.774986 0.524589
0.407459 FDR
0.774986 1.000000
0.740640 0.356420
LNKURS 0.524589
0.740640 1.000000
-0.502218 INF
0.407459 0.356420
-0.50218 1.000000
Dari tabel diatas hasil analisis uji multikolinieritas dengan correlation matrix diatas terlihat bahwa koefisien korelasi tidak ada yang
diatas 0,8, sehingga dapat disimpulkan bahwa dalam model tidak terdapat multikolinieritas.
4. Uji statistik
Hasil pengolahan data atau hasil estimasi yang dilakukan dengan menggunakan program computer Eviews 6 dengan menggunakan metode
regresi linier berganda atau Ordinary Least Square OLS yang ditampilkan pada tabel berikut:
Tabel 4.7 Hasil regresi
Variabel Koefisien t-Statistik Probabilitas
C 0.241520 0.595834
0.5561 D ROA
4.329405 3.302654 0.0026
D FDR 0.280338 3.249858
0.0030 D LNKURS
13.75032 0.672049 0.5071
D INF 1.654543 2.533306
0.0172 F-statistik
20.32295 Probabilitas
0.000000 Adjusted R-squared 0.707206
Durbin - Watson stat 2.205985
