Gambar 4.4 Grafik Normal P Plot Setelah Transformasi
Normal p-plot yang dihasilkan dari regresi variabel dalam penelitian ini menunjukan sesuai dengan ketentuan normalnya suatu data yaitu plot titik-titik
menyebar di antara garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal sehingga normal p-plot pada penelitian ini menunjukan data terdistribusi secara normal.
4.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas dilakukan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen.
Uji multikolinearitas menggunakan nilai tolerance dan Variance Inflation Factor VIF.
Batas tolerance adalah 0,10 atau nilai VIF adalah 10. Jika VIF 10 dan nilai
Universitas Sumatera Utara
tolerance 0,10, maka terjadi multikolinearitas tinggi antar variable bebas dengan variable bebas lainnya. Berikut adalah hasil uji multikolinearitas menggunakan
SPSS :
Tabel 4.8 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
-10.253 2.911
-3.522 .001
CSR -.840
8.084 -.006
-.104 .917
.898 1.113
ROA .408
.030 .680
13.504 .000
.994 1.006
FIRM SIZE
.678 .205
.176 3.315
.001 .896
1.116 a. Dependent Variable: PBV
Dari tabel uji multikolinearitas diatas, dapat dilihat bahwa hasil perhitungan Variance Inflantion Faktor VIF juga menunjukan tidak ada satupun
variabel independen yang memiliki VIF lebih dari 10 10 yaitu variabel CSR sebesar 1.113, ROA sebesar 1,006 dan nilai VIF ukuran perusahaan sebesar 1,116.
Pada nilai tolerance menunjukan tidak ada variabel independen yang mempunyai nilai tolerance kurang dari 0.10 0,10 yaitu pada variabel CSR sebesar 0.898,
ROA sebesar 0,994 dan ukuran perusahaan sebesar 0,896. Jadi dapat disimpulkan tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.9 Hasil Uji Multikolinearitas Setelah Transformasi
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
-7.404 1.693
-4.374 .000
LN_CSR -.133
.119 -.066
-1.119 .264
.872 1.147
LN_ROA .480
.045 .587
10.596 .000
.993 1.007
LN_FIRM SIZE
2.541 .580
.258 4.382
.000 .878
1.139 a. Dependent Variable: LN_PBV
Dari tabel uji multikolinearitas setelaah transformasi diatas, tidak jauh berbeda dari hasil sebelum ditransformasi bahwa hasil perhitungan Variance
Inflantion Faktor VIF juga menunjukan tidak ada satupun variabel independen yang memiliki VIF lebih dari 10 10 yaitu variabel CSR sebesar 1.147, ROA
sebesar 1,007 dan nilai VIF ukuran perusahaan sebesar 1,139. Pada nilai tolerance menunjukan tidak ada variabel independen yang mempunyai nilai tolerance
kurang dari 0.10 0,10 yaitu pada variabel CSR sebesar 0.872, ROA sebesar 0,993 dan ukuran perusahaan sebesar 0,878. Jadi dapat disimpulkan tidak ada
multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.
4.2.3 Uji Heteroskedastisitas
