Uji Heteroskedastisitas Deskriptif Statistik Variabel Penelitian

LNProduktivitasProduksiKaret .406 2.463 LNProduktivitasProduksiSawit .354 2.825 a. Dependent Variable: LNROI Sumber: Hasil Penelitian, 2014 data diolah Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinieritas Hipotesis III Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 LNNilaiTukarRupiah .694 1.440 LNSukuBungaSBI .600 1.667 LNInflasi .694 1.442 LNStrukturModal .561 1.781 LNArusKasTahunBerjalan .432 2.317 LNPertumbuhanPerusahan .452 2.211 LNHargaKomoditiKaret .136 7.361 LNHargaKomoditiSawit .545 1.836 LNLuasArealTMTanamanKaret .181 5.532 LNLuasArealTMTanamanSawit .475 2.105 LNProduktivitasProduksiKaret .406 2.463 LNProduktivitasProduksiSawit .354 2.825 a. Dependent Variable: LNROE Sumber: Hasil Penelitian, 2014 data diolah Pada Tabel 4.2, 4.3 dan 4.4 menunjukkan nilai VIF dan tolerance semua variabel dalam penelitian ini tidak mengalami multikolinieritas. Hal ini ditunjukkan oleh variabel nilai kurs rupiah terhadap dolar AS, suku bunga SBI dan inflasi, struktur modal, arus kas, tingkat pertumbuhan perusahaan, harga komoditi karet, harga komoditi sawit, luas areal dan produktivitas produksi memiliki nilai VIF lebih kecil dari 10 dan nilai tolerance mendekati nilai 1. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model regresi yang telah diuji tidak terjadi multikolinieritas.

4.1.3.3 Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Deteksi ada atau tidaknya masalah heterokedastisitas dalam Universitas Sumatera Utara suatu model regresi bisa dilakukan dengan melihat pola titik-titik pada satu grafik scatterplot dengan dasar pengambilan keputusan yakni jika ada pola tertentu seperti titik-titik membentuk suatu pola yang teratur maka telah terjadi heterokedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar tidak teratur maka tidak terjadi heterokedastisitas. Hasil pengujian heteroskedastisitas dapat dilihat pada Gambar berikut ini: Gambar 4.4 Uji Heteroskedastisitas Hipotesis I Gambar 4.5 Uji Heteroskedastisitas Hipotesis II Universitas Sumatera Utara Gambar 4.6 Uji Heteroskedastisitas Hipotesis III Sumber: Hasil Penelitian, 2014 data diolah Pada Gambar 4.4, 4.5 dan 4.6 menunjukkan titik yang menyebar tidak membentuk pola-pola tertentu dan tersebar baik diatas angka 0 pada sumbu Regression Studentized Residual Y. Hasil pengujian memperlihatkan bahwa model regresi bebas dari masalah heteroskedastisitas sehingga model regresi layak digunakan. Pada uji Glejser dapat dilihat jika variabel independen singnifikan dibawah 5 secara statistik, maka di indikasikan terjadinya heteroskedastisitas.Jika probabilitas signifikannya diatas tingkat kepercayaan 5 maka model regresi tidak terjadi heteroskedastisitas. Berdasarkan hasil pengolahan SPSS dilihat pada Tabel 4.5, 4.6 dan 4.7: Tabel 4.5 Hasil Uji Heteroskedastisitas Model Standardized Coefficients T Sig. Beta 1 Constant 1.097 .281 Universitas Sumatera Utara LNNilaiTukarRupiah -.174 -.925 .363 LNSukuBungaSBI .093 .460 .649 LNInflasi -.217 -1.153 .258 LNStrukturModal .326 1.559 .130 LNArusKasTahunBerjalan .003 .011 .991 LNPertumbuhanPerusahan .080 .344 .733 LNHargaKomoditiKaret -.194 -.457 .651 LNHargaKomoditiSawit -.156 -.736 .468 LNLuasArealTMTanamanKaret .035 .094 .925 LNLuasArealTMTanamanSawit -.015 -.066 .948 LNProduktivitasProduksiKaret .184 .747 .461 LNProduktivitasProduksiSawit -.167 -.635 .530 a. Dependent Variable: ABSNPM Tabel 4.6 Hasil Uji Heteroskedastisitas Model Standardized Coefficients t Sig. Beta 1 Constant .383 .705 LNNilaiTukarRupiah -.021 -.108 .915 LNSukuBungaSBI .172 .803 .428 LNInflasi -.125 -.630 .534 LNStrukturModal .237 1.074 .292 LNArusKasTahunBerjalan .061 .242 .811 LNPertumbuhanPerusahan .020 .080 .937 LNHargaKomoditiKaret -.168 -.375 .711 LNHargaKomoditiSawit -.194 -.862 .395 Universitas Sumatera Utara LNLuasArealTMTanamanKaret .224 .575 .570 LNLuasArealTMTanamanSawit .102 .424 .675 LNProduktivitasProduksiKaret -.273 -1.052 .301 LNProduktivitasProduksiSawit -.286 -1.029 .312 a. Dependent Variable: ABSROI Tabel 4.7 Hasil Uji Heteroskedastisitas Model Standardized Coefficients t Sig. Beta 1 Constant 1.263 .216 LNNilaiTukarRupiah -.258 -1.456 .156 LNSukuBungaSBI .168 .882 .385 LNInflasi -.088 -.496 .624 LNStrukturModal -.037 -.190 .851 LNArusKasTahunBerjalan -.495 -2.202 .066 LNPertumbuhanPerusahan .187 .853 .401 LNHargaKomoditiKaret -.560 -1.397 .173 LNHargaKomoditiSawit .016 .082 .935 LNLuasArealTMTanamanKaret .625 1.797 .083 LNLuasArealTMTanamanSawit -.010 -.045 .964 LNProduktivitasProduksiKaret -.248 -1.069 .294 LNProduktivitasProduksiSawit .013 .052 .959 a. Dependent Variable: ABSROE Sumber : Hasil Penelitian, 2014 Data diolah Beradasarkan pada Tabel 4.5, 4.6 dan 4.7 dapat dilihat bahwa tingkat signifikansi pada uji-glejser diatas 5 atau 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa variabel NPM, ROI dan ROE tidak terjadi heteroskesdastisitas.

4.1.3.4 Uji Autokorelasi