50
Tabel 4.4
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 80
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .94906451
Most Extreme
Differences Absolute
.186 Positive
.186 Negative
-.106 Kolmogorov-Smirnov Z
1.665 Asymp. Sig. 2-tailed
.008 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Tabel hasil uji Kolmogorv-Smirnov memperlihatkan bahwa data berdistribusi normal yang ditunjukkan dengan nilai
Asymp.Sig. 2-tailed sebesar 0.008 atau berada di bawah nilai signifikan 0.05.
4.1.2.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi linier terjadi ketidaksamaan varians dari
residual suatu pengamatan ke pengamatan lainnya Umar, 2008 : 179. Model regresi yang layak digunakan adalah model regresi yang
bersifat homoskedasitisitas yaitu sebuah grup mempunyai varians yang sama di antara anggota grup lainnya.
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
51
Gambar di bawah ini adalah hasil output yang diperoleh dari uji heteroskedastisitas
dengan menggunakan
aplikasi SPSS
:
Gambar 4.3 Uji Heteroskedastisitas
Grafik scatterplot memperlihatkan titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar
baik di atas naupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini menunjukkan
bahwa pada
model regresi
tidak terdapat
heteroskedastisitas sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi variabel dependennya berdasarkan masukan variabel
independennya.
4.1.2.3 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas dilakukan untuk mengetahui apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antarvariabel independen.
Multikolinieritas dapat dilihat dari nilai tolerance dan Variance
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
52
Inflation Factor VIF. N ilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah Tolerance 0.1 dan VIF
5. Tabel di bawah adalah hasil dari uji multikolinieritas : Tabel 4.5
Uji Multikolinieritas
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant 4.594 2.657
1.729 .088
DAR -4.400
3.092 -.161
-1.423 .159
ROI -.027
.204 -.017
-.132 .895
EPS .003
.001 .505
4.329 .000
SIZE .046
.037 .138
1.257 .213
a. Dependent Variable: PBV
Tabel memperlihatkan bahwa semua data tidak menunjukkan adanya multikolinieritas pada model regresi. Hal ini dibuktikan
dengan semua variabel yang mempunyai Tolerance 0.1 dan VIF 5.
4.1.2.4 Uji Autokorelasi
