Grafik 4.3 menjelaskan bahwa pengaruh antara Intelectual Capital pada sumbu X terhadap Kinerja Keuangan pada sumbu Y, yaitu variabel LVACA,
LVAHU dan LSTVA terhadap variabel LROE pada scatter plot terlihat titik yang mengikuti data disepanjang garis diagonal. Data ini juga didukung melalui
pendekatan statistik, yang dapat dilihat pada Tabel 4.15. Tabel 4.15
Hasil Analisis Uji Normalitas Pada LNP
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 116
Normal Parameters Mean
a,b
,0000000 Std. Deviation
1,06874692 Most Extreme Differences
Absolute ,130
Positive ,130
Negative -,091
Kolmogorov-Smirnov Z 1,402
Asymp. Sig. 2-tailed ,059
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Tabel 4.15 memperlihatkan bahwa nilai Asymp.Sig 2-tailed adalah sebesar 0,059 dibawah tingkat signifikansi 0,039 dengan kata lain variabel
Intelctual Capital , yang terdiri dari LVACA, LVAHU dan LSTVA, memiliki
distribusi tidak normal terhadap Kinerja Keuangan, yaitu LNP. Hasil analisis uji normalitas pada penelitian ini menunjukkan bahwa uji normalitas dengan
mengunakan pendekatamn grafik dan statistikan memiliki data yang distribusi normal.
2. Multikoliniearitas
Uji multikolinearitas dilakukan untuk menguji data terdapat korelasi yang tinggi diantara variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi
Universitas Sumatera Utara
korelasi antara variabel independen. Suatu variabel tidak terkena multikolinearitas, jika nilai Variance Inflation Factor VIF tidak lebih besar dari
5 VIF 5 dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1 Tolerance 0,1 Situmorang, 2008:104. Uji multikolinearitas pada penelitian ini dapat dilihat
pada Tabel 4.16, 4.17, dan 4.18
Tabel 4.16 Hasil Analisis Instrumen Multikoliniearitas pada LROA
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
Collinearity Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant -1,127
,127 -8,853
,000 LVACA
-,197 ,046
-,382 -4,302
,000 ,962
1,040 LVAHU
,080 ,043
,193 1,863
,065 ,706
1,417 LSTVA
-,885 2,346
-,039 -,377
,707 ,722
1,386 a. Dependent Variable: LROA
Sumber: Data Diolah 2012
Tabel 4.17 Hasil Analisis Instrumen Multikoliniearitas pada LROE
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant -,776
,141 -5,491
,000 LVACA
-,192 ,051
-,342 -3,772
,000 ,962
1,040 LVAHU
,060 ,048
,131 1,244
,216 ,706
1,417 LSTVA
,267 2,605
,011 ,102
,919 ,722
1,386 a. Dependent Variable: LROE
Sumber: Data Diolah 2012
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.18 Hasil Analisis Instrumen Multikoliniearitas pada LNP
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 3,730
,290 12,869
,000 LVACA
-,455 ,104
-,389 -4,368
,000 ,962
1,040 LVAHU
,065 ,098
,069 ,665
,507 ,706
1,417 LSTVA
3,163 5,342
,061 ,592
,555 ,722
1,386 a. Dependent Variable: LNP
Sumber: Data Diolah 2012
Tabel 4.16, 4.17 dan 4.18 menunjukkan tidak adanya masalah multikolinearitas, dimana hasil uji Variance Inflation Factor VIF pada variabel
masing-masing menunjukkan nilai kurang dari lima VIF 5. Nilai Variance Inflation Factor
VIF pada variabel LVACA adalah 1,040; variabel LVAHU adalah 1,417; dan variabel LSTVA adalah 1,386. Nilai Variance Inflation Factor
VIF yang lebih kecil dari 5 lima menunjukkan bahwa tidak ada masalah multikolinearitas dalam model penelitian ini. Nilai Tolerance pada variabel
LVACA adalah 0,962; variabel LVAHU adalah 0,706, dan variabel LSTVA adalah sebesar 0,722. Nilai Tolerance lebih besar dari 0,1 Tolerance 0,1 maka
tidak terdapat multikolinearitas.
3. Heteroskedastisitas
