4.3.1. Uji Asumsi Multikolinieritas
Uji multikolinieritas adalah pengujian dari asumsi yang terkait bahwa variabel bebas pada suatu model tidak saling berkorelasi satu dengan yang lainnya.
Kolinieritas ganda terjadi apabila terdapat hubungan yang sempurna antara variabel bebas, sehingga sulit untuk memisahkan pengaruh tiap-tiap variabel secara individu
terhadap variabel terikat. Pengertian dari asumsi ini adalah bahwa setiap variabel bebas prediktor hanya berpengaruh pada variabel respon, dan bukan pada variabel
bebas lainnya. Pengujian multikolinieritas menggunakan korelasi Pearson. Hipotesis pada asumsi ini yaitu :
H : Terdapat multikolinieritas pada variabel bebas
H
1
: Tidak terdapat multikolinieritas pada variabel bebas Pada regresi linier berganda, yang diharapkan adalah menolak hipotesis H
yaitu tidak terdapat hubungan linier antar variabel bebas. Hipotesis H ditolak apabila
nilai korelasi antar variabel bebas lebih kecil dari 0,90.
Tabel 4.3
Hasil Pengujian Multikolinieritas RATING
LIKUIDITAS MATURITAS
RATING 1.000000
0.065930 0.075704
LIKUIDITAS 0.065930
1.000000 -0.067567
MATURITAS 0.075704
-0.067567 1.000000
Sumber:Eviews setelah diolah pada Lampiran 5
Tabel diatas merupakan hasil pengujian non multikolinieritas dengan menggunakan Korelasi Pearson. Nilai korelasi antar variable Rating Obligasi,
Universitas Sumatera Utara
Likuiditas, Maturitas yang lebih kecil dari 0,90, maka hipotesis H ditolak yaitu tidak
terdapat hubungan linier variable antar variabel bebas atau dapat dikatakan bahwa asumsi multikolinieritas telah terpenuhi.
4.3.3. Uji Asumsi Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Jika varian dari residual satu pengamatan kepengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda akan disebut heteroskedastisitas. Model
regresi yang baik adalah model yang tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2005. Model regresi yang baik adalah yang homoskesdatisitas atau tidak terjadi
heterokedastisitas. Metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan uji Glejser.
Tabel 4.4. Hasil Uji Heterokedastisitas
F hitung Signifikansi F
Keterangan
1,052 0,370
Bebas hetero
Sumber: Sumber:Eviews setelah diolah pada Lampiran 5
Berdasarkan Tabel di atas didapatkan nilai signifikansi untuk model regresi sebesar 0,370. Hal ini menunjukkan bahwa nilai signifikansi untuk model lebih besar
dari 0,050, sehingga tidak ada permasalahan heterokedastisitas dan dengan demikian asumsi tersebut diterima.
Universitas Sumatera Utara
4.3.3 Asumsi Autokorelasi
Kategori