Berdasarkan tabel
4.6 menunjukkan bahwa variabel perputaran kas
X
1
, perputaran piutang X
2
dan rentabilitas Y berdistribusi normal, karena tingkat signifikan yang dihasilkan lebih besar dari 5 sig 0,05.
4.3.2. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik yang digunakan adalah uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi. Adapun hasil dari uji asumsi klasik
tersebut adalah :
1. Uji
Multikolinieritas
Menurut Ghozali
2001: 91-92,
apabila nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10 menunjukkan adanya multikolinieritas.
Besaran VIF dari masing-masing variabel bebas dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4.7 : Hasil Uji Multikolinieritas Variance Inflation Factor Variabel Bebas
VIF Perputaran kas X
1
Perputaran piutang X
2
1,120 1,120
Sumber: Lampiran
7 Berdasarkan tabel di atas menunjukkan bahwa nilai VIF pada
variabel perputaran kas X
1
dan perputaran piutang X
2
kurang dari angka 10 VIF 10, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi
yang dihasilkan tidak terjadi multikolinearitas.
2. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas dapat diidentifikasikan dengan cara menghitung koefisien korelasi Rank Spearman antara nilai residual
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
dengan seluruh variabel bebas. Hasil dari uji Rank Spearman adalah sebagai berikut :
Tabel 4.8 : Hasil Uji Heterokedastisitas Variabel Bebas
Koefisien korelasi Rank Spearman
Tingkat signifikansi
Perputaran kas X
1
Perputaran piutang X
2
-0,046 -0,011
0,827 0,959
Sumber : Lampiran 7 Berdasarkan
tabel 4.8
menunjukkan bahwa model regresi yang dihasilkan tidak terjadi heteroskedastisitas, karena tingkat signifikansi
yang dihasilkan oleh variabel perputaran kas X
1
dan perputaran piutang X
2
lebih besar dari 5.
3. Uji Autokorelasi
Uji statistik yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya
autokorelasi adalah dengan uji Durbin Watson. Dibawah ini merupakan hasil uji Durbin Watson, yaitu:
Tabel 4.9 : Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary
b
.496
a
.246 .177
5.49575 1.629
Model 1
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
Predictors: Constant, perputaran piutang x2, perputaran kas x1 a.
Dependent Variable: rentabilitas y b.
Sumber: Lampiran 7 Nilai DW durbin watson yang dihasilkan sebesar 1,629 berada
diantara dU 1,550 dengan 4-dU 2,45 Lampiran 8, maka dapat disimpulkan bahwa antar residual kesalahan pengganggu tidak terdapat
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
korelasi atau persamaan regresi linier berganda yang digunakan bebas autokorelasi.
4.3.3. Analisis Regresi Linier Berganda
