X
2
= Total Assets Turnover TATO b
1,2
= Koefisien regresi variabel X
1,2.
e = Kesalahan Pengganggu standard error
Adapun syarat asumsi klasik yang harus dipenuhi model regresi berganda sebelum data tersebut dianalisis adalah sebagai berikut :
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel pengganggu atau residual mempunyai distribusi normal atau tidak
Ghozali, 2005:110. Jika terdapat normalitas, maka residual akan terdistribusi secara normal dan independen. Model yang paling baik adalah distribusi data
normal atau mendekati normal. Uji ini dilakukan melalui analisis grafik dan Kolmogorov Smirnov.
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas independen Ghozali, 2005: 91.
Hubungan linier antara variabel independen inilah yang disebut dengan multikolinearitas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi
antara variabel independen. Uji multikolinieritas menggunakan kriteria variance inflation factor VIF dengan ketentuan bila VIF 5 terjadi masalah
multikolinearitas yang serius.
c. Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan menguji apakah dalam sebuah model regresi linear ada korelasi antara kesalahan penggangu pada periode t dan kesalahan
pengganggu pada periode t-1 periode sebelumnya Ghozali, 2005:95.
Universitas Sumatera Utara
Autokorelasi terjadi jika observasi yang berturut-turut sepanjang waktu mempunyai korelasi antara satu dengan yang lainnya Nachrowi, 2006: 185.
Jika terjadi autokorelasi maka dikatakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari autokorelasi. Uji
autokorelasi menggunakan uji Run Test dan The Breusch-Godfrey BG Test.
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang
lain Ghozali, 2005:105. Jika varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas. Jika varians
berbeda maka disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Analisis ini
dilakukan dengan menggunakan grafik Scatterplot dan uji Glejser Test. Model regresi yang sudah memenuhi syarat asumsi klasik tersebut akan
digunakan untuk menganalisis, melalui pengujian hipotesis sebagai berikut :
a. Koefisien Determinasi R
