Estimate S.E.
C.R. P
ROE .014
.002 8.337
DPR .061
.007 8.337
e1 .010
.001 8.337
e2 .053
.006 8.337
a. Uji Offending Estimate
Uji offending estimate digunakan untuk melihat estimasi koefisien baik dalam model struktural maupun model pengukuran lainnya di
atas batas yang dapat diterima. Offending estimate terjadi apabila variance error negatif, standardized coefficient mendekati 1,0 dan
adanya standar error yang tinggi. Berdasarkan hasil uji offending estimate maka dapat diketahui
bahwa: 1 Nilai variance error semua bernilai positif
Nilai variance error digunakan untuk menunjukkan poor model fit dalam kategori ekstrim besar atau kecil.
Tabel 5. Hasil Uji Variance Error
Sumber: Data sekunder diolah, 2016 Berdasarkan tabel 5 menunjukkan bahwa variance error pada
kolom estimate tidak bernilai negatif yaitu e1 sebesar 0,010 dan e2 sebesar 0,053.
2 Standardized coefficient yang jauh dari mendekati 1,0 Standardized coefficient digunakan untuk mengetahui
ada tidaknya Heywood case. Heywood case merupakan suatu keadaan dimana terjadi spesifikasi model yang salah. Hal ini
disebabkan karena adanya outlier data, maupun kecilnya
Jalur Estimate
PBV --- ROE 0,548
PBV --- DPR -0.303
Return Saham --- ROE 0.551
Return_Saham --- DPR -0,392
Return_Saham --- PBV 0.163
Jalur Estimate
S.E. C.R.
P PBV --- ROE
0,486 0.099
4.892 PBV --- DPR
-0.130 0.048
-2.709 0.007
Return Saham --- ROE 1.205
0.254 4.745
Return_Saham --- DPR -0.416
0.117 -3.563
Return_Saham --- PBV 0.402
0.200 2.007
0.045
ukuran sampel 100 atau 150. Apabila nilai standardized coefficient yang terlihat di kolom estimate jauh dari angka 1
maka model regresi yang dianalisis tidak terjadi Heywood case. Hasil analisis untuk mengetahui terjadi tidaknya Heywood case
disajikan sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Uji Standardized Regression Weight
Sumber: Data sekunder diolah, 2016 Tabel 6 menunjukkan bahwa standardized coefficient untuk
masing-masing jalur tidak ada yang mendekati 1,0. Sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi Heywood case.
3 Tidak adanya standard error yang tinggi mendekati 1,00.
Tabel 7. Regression Weight
Sumber: Data sekunder diolah, 2016 Tabel 7 menunjukkan nilai standard error SE tidak ada
yang mendekati 1,00 yaitu masing-masing sebesar 0,099;
0,048; 0,254; 0,117; 0,200. Berdasarkan hasil uji offending estimate, menunjukkan bahwa estimasi koefisien baik dalam
model struktural dan model pengukuran nilainya berada di atas
Kategori