Uji Multikolinearitas PENGUJIAN ASUMSI KLASIK

commit to user

C. PENGUJIAN ASUMSI KLASIK

1. Uji Multikolinearitas

Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinearitas dengan mendasarkan pada nilai tolerance dan VIF. Multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui hubungan linear yang sempurna atau pasti diantara variabel independen yang menjelaskan model regresi Gujarati, 1999:157. Apabila nilai tolerance lebih besar dari 0,1 dan nilai VIF krang dari 10 maka tidak terdapat multikolinearitas dalam penelitian ini. sebaliknya, apabila nilai tolerance kurang dari 0,1 dan nilai VIF lebih dari 10 maka terdapat multikolinearitas. Berhubung penelitian ini menggunakan dua variabel dependen, yaitu ROA dan Tobin’s Q maka terdapat dua hasil pula untuk menguji multikolinearitas ini. Tabel 1V.3 HASIL UJI MULTIKOLINEARITAS VARIABEL DEPENDEN ROA Variabel Tolerance VIF Kesimpulan GOVLI 0,664 1,505 Tidak Terjadi Multikolinearitas BOWN 0,391 2,556 Tidak Terjadi Multikolinearitas LEVERAGE 0,881 1,135 Tidak Terjadi Multikolinearitas TANG 0,868 1,152 Tidak Terjadi Multikolinearitas GROWTH 0,379 2,635 Tidak Terjadi Multikolinearitas SIZE 0,738 1,355 Tidak Terjadi Multikolinearitas BETA 0,856 1,169 Tidak Terjadi Multikolinearitas Sumber: Hasil Pengolahan Data Lampiran Berdasarkan table IV.3 dengan variabel dependen ROA, hasil nilai tolerance untuk semua variabel bernilai lebih besar dari 0,1 dan nilai VIF kurang dari 10, maka tidak terdapat gejala multikolinearitas. commit to user Tabel IV.4 HASIL UJI MULTIKOLINEARITAS VARIABEL DEPENDEN TOBIN’S Q Variabel Tolerance VIF Kesimpulan GOVLI 0,664 1,505 Tidak Terjadi Multikolinearitas BOWN 0,391 2,556 Tidak Terjadi Multikolinearitas LEVERAGE 0,881 1,135 Tidak Terjadi Multikolinearitas TANG 0,868 1,152 Tidak Terjadi Multikolinearitas GROWTH 0,379 2,635 Tidak Terjadi Multikolinearitas SIZE 0,738 1,355 Tidak Terjadi Multikolinearitas BETA 0,856 1,169 Tidak Terjadi Multikolinearitas Sumber: Hasil Pengolahan Data Lampiran Berdasarkan table IV.4 dengan variabel dependen Tobin’s Q, ternyata hasilnya sama dengan uji multikolinearitas yang menggunakan variabel dependen ROA. Hasil nilai tolerance untuk semua variabel bernilai lebih besar dari 0,1 dan nilai VIF kurang dari 10, maka dapat disimpulkan bahwa dalam model dua hasil ini tidak terdapat gejala multikolinearitas.

2. Uji Autokorelasi