Uji Kolmogorov Smirnov
Pada tabel berikut disajikan hasil uji normalitas data dengan one sample Kolmogorov Smirnov.
Tabel 4.3 Hasil Uji Kolmogorov Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 18
Normal Parameters
a,b
Mean ,0000000
Std. Deviation ,29500927
Most Extreme Differences Absolute
,108 Positive
,108 Negative
-,104 Kolmogorov-Smirnov Z
,458 Asymp. Sig. 2-tailed
,985 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : Hasil olahan SPSS
Dari tabel di atas dapat dilihat besarnya nilai Kolmogorov Smirnov adalah 0.458 dengan tingkat signifikansi jauh di atas 0.10 yaitu 0.985 sehingga dapat
disimpulkan bahwa data terdistribusi normal secara statistik.
b. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi yang tinggi atau sempurna antar variabel
independen. Jika antar variabel independen terjadi multikolinearitas sempurna, maka koefisien regresi variabel independen tidak dapat ditentukan dan nilai
standard error menjadi tak terhingga. Jika multikolinearitas antar variabel independen tinggi, maka koefisien regresi variabel independen dapat
Universitas Sumatera Utara
ditentukan, tetapi memiliki nilai standard error tinggi berarti nilai koefisien regresi tidak dapat diestimasi dengan tepat. Tabel berikut berisi hasil uji
multikolinearitas.
Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinearitas
Model Summary
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
,903
a
,815 ,686
,3846 a. Predictors: Constant, Capital Adequacy Ratio, Return on Assets,
Posisi Devisa Neto, CKPN terhadap Total Kredit, Loan Deposit Ratio, Non Performing Loan Bruto, Net Interest Margin
Sumber : Hasil olahan SPSS
Dari hasil olahan SPSS nilai Adjusted R Square cukup tinggi sebesar 68.6 , oleh karena Adjusted R Square cukup tinggi koefisien korelasi
dikatakan kuat apabila nilai R berada diatas 0,5 dan mendekati 1 maka tidak
ada indikasi terjadi multikolinearitas antar variabel independen.
Tabel 4.5 Matriks Korelasi
Sumber : Hasil olahan SPSS
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan pada tampilan matriks korelasi pada tabel di atas, pair- wise correlation antar variabel independen semuanya di bawah 0.80. Jadi
dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas antara variabel-variabel tersebut.
Tabel 4.6 Koefisien
Sumber : Hasil olahan SPSS
Hasil dari pengujian multikolineritas pada tabel di atas diperoleh bahwa seluruh variabel tersebut memiliki angka VIF 10 dan nilai tolerance tidak
kurang dari 0.10 maka dengan ini tidak terbukti adanya gejala multikolineritas.
Tabel 4.7 Diagnosa Kolinearitas
Sumber : Hasil olahan SPSS
Nilai Condition Index CI antara 10-30 menunjukkan adanya multikolinearitas moderat sampai kuat dan CI di atas 30 menunjukkan adanya
multikolinearitas sangat kuat. Berdasarkan parameter tersebut dari delapan
Universitas Sumatera Utara
dimensi, empat diantaranya memiliki nilai CI di bawah 10 yang berarti tidak terdapat multikolinearitas. Kemudian tiga dimensi memiliki nilai antara 10-30
yang menunjukkan adanya multikolinearitas moderat. Dan hanya ada dimensi memiliki nilai di atas 30 yang menunjukkan multikolinearitas yang kuat.
Dengan demikian dapat disimpulkan tidak terdapat multikolinearitas.
c. Uji Autokorelasi
