b. Uji Multikolinearitas
Menurut Ghozali 2005:91 “uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi yang kuat antar variabel bebas independen”.
Multikolinearitas menunjukkan ada tidaknya variabel independen yang memiliki hubungan yang kuat dengan variabel independen lain dalam model regresi, agar
pengambilan keputusan pengaruh pada uji parsial masing-masing variabel independen tidak bias. Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinearitas dapat
dilihat dari nilai Variance Inflation Factor VIF, apabila nilai VIF 10 dan nilai tolerance 0,1 maka terjadi multikolinearitas Ghozali, 2005:92.
Tabel 4.3 Hasil Uji Multikolinearitas
Model Unstandardized
Coefficients Standardiz
ed Coefficient
Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta
t Sig
Tole ranc
e VIF
1 Constant
2.691 1.070
2.507 .017 Arus Kas
Operasi -002
.000 -1.041
3.908 .000 .929 4.056 Arus Kas
Investasi -.001
.001 -.352 -2.114 .042 .995 1.581
Arus Kas Pendanaan
.000 .000
-.682 -2.306 .027 .925 4.990 a. Dependent Variable: Volume Perdagangan Saham
Sumber : Output SPSS diolah penulis 2010
Berdasarkan tabel 4.4 diatas dapat disimpulkan bahwa penelitian ini bebas dari adanya multikolinearitas. Hal ini dapat dilihat dengan membandingkan nilai
tolerance dan VIF. Masing-nasing variabel bebas dalam penelitian memiliki nilai tolerance lebih besar dari 0.01. Jika dilihat dari VIFnya,bahwa masing-masing
Universitas Sumatera Utara
variabel bebas lebih kecil dari 10. Dengan demikian tidak terjadi gejala multikolinearitas dalam variabel bebasnya.
c. Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan periode t-1
sebelumnya. Model regresi yang baik adalah bebas dari autokorelasi. Uji autokorelasi yangn digunakan adalah uji Durbin-Watson DW dengan hipotesis
sebagai berikut : Ho : tidak ada auto korelasi r=0
Ha : ada autokorelasi r ≠0
Pengambilan keputusan ini melihat autokorelasi adalah sebagai berikut : 0 d dL
: tolak Ho dl
≤d≤du : tidak ada keputusan
4-dL ≤4
: tolak Ho d 4-dL
: tolak Ho 4-du d
≤ 4-dl : tidak ada keputusan
dl d 4-du : tidak tolak Ho
Berikut adalah hasil uji Durbin-Watson :
Tabel 4.4 Model Summaryb
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 .623
.388 .336
5.83655 1.939
a. Predictors: Constant, Arus Kas Pendanaan, Arus Kas Investasi, Arus Kas Operasi
b. Dependent Variable: Volume Perdagangan Saham
Universitas Sumatera Utara
Sumber : Output SPSS diolah penulis 2010 Dari tabel 4.5 dapat dilihat bahwa untuk jumlah sampel sebanyak N = 39,
dan variabel bebas 3 maka dapat ditentukan berdasarkan tabel Durbin-Watson yaitu:
dl = 1.441 du = 1.647
Maka, nilai D-W diantara dlDW4-du yaitu 1.4411.9392.353 maka Ho diterima sehingga tidak terdapat autokorelasi pada model regresi.
d. Uji Heteroskedasitas
Kategori