70
Tabel 7 : Data Uji Multikolinearitas Variabel
Tolerance VIF
EPS .954 1.048
ROE .965 1.037
Tingkat Bunga Deposito
.973 1.028
Sumber : Lampiran II Pada hasil pengujian didapat bahwa keseluruhan nilai tolerance 0,05
sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas antar variabel bebas.
Uji multikolinearitas dapat pula dilakukan dengan melihat pada nilai Variance Inflation Factor VIF. Apabila VIF 10 maka regresi bebas dari
multikolinearitas sedangkan apabila VIF 10 regresi mengandung multikolinier.
VIF Variance Inflation Factor menyatakan tingkat pembengkakan varians. Dari tabel di atas diketahui bahwa nilai VIF Variance Inflation Factor
variabel bebas tidak melebihi angka 10, sehingga metode regresi ini tidak terjadi multikolinearitas.
4.3.1.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji hetorskedastisitas digunakan untuk mengetahui apakah terjadi ketidaksamaan nilai simpangan residual akibat besar kecilnya nilai salah satu
variabel bebas. Atau adanya perbedaan nilai ragam dengan semakin meningkatnya nilai variabel bebas. Pengujian terhadap adanya gejala heteroskedastisitas dalam
penelitian ini adalah dengan mempergunakan pengujian Korelasi Rank Spearman
71
yaitu dengan mengkorelasikan nilai absolut residual dengan seluruh variabel bebas, apabila p probabilitas
0,05 maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Berikut hasil uji heteroskedastisitas untung masing-masing variabel :
Tabel 8 : Data Uji Heteroskedastisitas Variabel
Probabilitas Ket.
EPS .420 Homokesdastisitas ROE .318
Homokesdastisitas Tingkat Bunga
Deposito .438 Homokesdastisitas
Sumber : Lampiran II Berdasarkan tabel diatas, diperoleh tingkat signifikan koefisien Rank
Spearman untuk semua variabel bebas terhadap residual lebih besar dari 0,05. sehingga tidak mempunyai korelasi yang berarti antara nilai absolut residual
dengan variabel bebas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
4.3.1.4 Uji Normalitas
Uji Normalitas dimaksudkan untuk memeriksa apakah data populasi berdistribusi normal atau tidak. Uji ini diperlukan untuk mengetahui apakah
teknik analisis regresi dapat digunakan dalam penelitian ini atau tidak. Konsep dari uji Kolmogorov Smirnov ini adalah membandingkan uji perbedaan antara
data kita dengan data berdistribusi normal yang memiliki mean dan SD yang sama dengan data kita. Akibatnya jika tes tersebut signifikan p0.05 maka data
tersebut disebut data yang tidak normal distribusinya dan sebaliknya bila hasil tes
72
tersebut tidak signifikan p0.05 maka data yang kita miliki adalah data yang
mempunyai distribusi normal. Tabel 9 : Data Uji Normalitas
Berdasarkan tabel diatas, hasil uji Normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov terhadap variabel penelitian pada regresi berganda dengan nilai residual
menunjukkan nilai signifikansi 0,081 0,05; sehingga dapat disimpulkan bahwa data variabel penelitian memiliki distribusi yang normal.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
4.3.2 Analisis Regresi Berganda
