47
4.2.1 Uji Nomalitas
Hasil uji normalitas dapat dilihat pada tabel di bawah.
Tabel 4.3 Uji Normalitas
ANOVA
b
Model Sum of
Squares Df
Mean Square F
Sig. 1 Regression
1.451 3
.484 2.477
.116
a
Residual 2.149
11 .195
Total 3.600
14 a. Predictors: Constant, laba, financial, ukuran
b. Dependent Variable: fifo Sumber : Hasil Olahan SPSS, 2013
Untuk uji normalitas di atas diketahui jika angka signifikan 0,05 maka data berdistribusi normal, dan jika angka signifikan 0,05 maka data
tidak berdistribusi normal. Diketahui pada tabel di atas nilai signifikansi sebesar 0,116 0,05 artinya data berdistribusi normal.
4.2.2 Uji Multikolinieritas
Hasil uji multikolinearitas dapat dilihat dari tabel 4.4 berikut ini:
Tabel 4.4 Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF 1 Constant
2.432 .710
3.428 .006 ukuran
-.189 .308
-.189 -.614 .552 .571 1.751
financial -.608
.261 -.608 -2.330 .040
.797 1.255 laba
-.405 .287
-.413 -1.413 .185 .635 1.574
Sumber : Hasil Olahan SPSS, 2013
Universitas Sumatera Utara
48 Pada tabel di atas menunjukkan bahwa tolerance yaitu korelasi diantara
variabel independen lebih kecil dari 1 dan nilai VIF dibawah 2, hal ini membuktikan bahwa hasil pada tabel 4.4 untuk model regresi yang digunakan
dalam penelitian ini bebas dari multikolinearitas. Karena variabel likuiditas terjadi multikolinieritas maka tidak dapat dianalisis, menurut Umar 2008:84
“salah satu cara untuk mengatasi terjadinya multikolinieritas maka salah satu variabel independen dibuang karena data dari dua variabel independen
ternyata mirip”.
4.2.3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi yang digunakan pada penelitian ini dapat digambarkan pada tabel berikut :
Tabel 4.5 Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-
Watson 1
.635
a
.403 .240
.442 2.450
a. Predictors: Constant, laba, financial, ukuran a.
Dependent Variable: Met_Penilaian Sumber : Hasil Olahan SPSS, 2013
Untuk mengetahui adanya autokorelasi digunakan uji Durbin-Watson berkisar antara -2 dan 2, dimana dari hasil uji statistik di atas didapati nilai
statistik Durbin-Watson sebesar 2,450 maka dapat diambil kesimpulan bahwa tidak terjadi autokorelasi pada data tersebut.
Universitas Sumatera Utara
49
4.2.4 Menguji Keseluruhan Model
Kategori