b Nilai signifikansi atau nilai probabilitas 0,05, distribusi adalah normal.
Hasil pengujian dengan uji Kolmogorov Smirnov KS diperoleh sebagai berikut :
Tabel 4.1 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
55 Normal
Parameters
a,b
Mean 0E-7
Std. Deviation
,17378807 Most Extreme
Differences Absolute
,102 Positive
,102 Negative
-,063 Kolmogorov-Smirnov Z
,753 Asymp. Sig. 2-tailed
,622 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data. Sumber: Data diolah
Hasil pengujian normalitas data dengan uji Kolmogorv Smirnov KS terhadap 55 data dalam tabel 4.1 menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig.
adalah sebesar 0.622. nilai tersebut lebih besar dari 0.05, sehingga dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal.
2. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Imam Ghozali 2006, uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari
residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians dari residual satu
65
pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas.
Dasar pengambilan keputusan adalah sebagai berikut Ghozali, 2006 :
a Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit,
maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. b Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan di
bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Gambar 4.2
Sumber : Data diolah Berdasarkan grafik scatter plot pada gambar 4.2 dapat diketahui bahwa
titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk pola yang jelas. Maka dapat diambil kesimpulan bahwa tidak terdapat masalah heteroskedastisitas.
Uji heteroskedastisitas dapat juga menggunakan uji Glejser untuk mengetahui apakah sebuah model regresi memiliki indikasi
66
heteroskedastisitas dengan cara meregresi absolut residual UbsUt. Dengan pedoman pengambilan keputusan Ghazali, 2011:
2 Nilai sig atau signifikansi atau nilai probabilitas 0,05, tejadi masalah heteroskedastisitas.
3 Nilai sig atau signifikansi atau nilai probabilitas 0,05, tidak terjadi masalah heteroskedastisitasGhozali, 2011.
Hasil pengujian dengan uji Glejser diperoleh sebagai berikut :
Tabel 4.2 Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
,138 ,017
8,189 ,000 OPERATNG
LEVERAGE -,001
,005 -,029 -,200 ,842
FINANCIAL LEVERAGE
,006 ,006
,148 1,011 ,317 COMPOUND
LEVERAGE ,000
,003 -,014 -,103 ,918
a. Dependent Variable: RES2 Sumber: Data diolah
Hasil pengujian heteroskedastisitas dengan uji Glejser dalam tabel 4.2 menunjukkan bahwa nilai Sig. masing-masing variabel bebas yaitu
operating leverage, financial leverage dan compound leverage adalah sebesar 0,842; 0,317 dan 0,918. Nilai tersebut lebih besar dari 0.05,
sehingga dapat disimpulkan bahwa data semua variabel bebas terbebas dari masalah heteroskedastosotas atau keseluruhan data homoskedastisitas.
67
3. Uji Multikolinieritas
