47 dua atau lebih variabel independen terhadap satuvariabel dependen Gozhali,
2009. Sebelum data dianalisis, terlebih dahulu dilakukan uji prasyarat analisis uji asumsi klasik yang terdiri dariuji normalitas, uji heteroskedastisitas, uji
multikolinearitas, ujiautokorelasi, dan uji linearitas.
4.2.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas pada dasarnya bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel independen dan variabel dependen atau keduanya telah
terdistribusi secara normal atau tidak. Suatu model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Hasil pengujian ini
dapat dilihat pada gambar 4.1. berikut ini :
Sumber: Output SPSS 17
Gambar 4.1 Histogram
Universitas Sumatera Utara
48
Sumber: Output SPSS 17
Gambar 4.2 Normal P-P Plot
Dengan melihat tampilan grafik histogram gambar 4.1 dapat kita lihat bahwa diagram berbentuk lonceng serta sebaran data pada grafik Normal P-P plot
Gambar 4.1 menyebar di sekitar garis diagonal,dapat disimpulkan bahwa kedua grafik ini menunjukkan bahwa data yang digunakan memenuhi asumsi normalitas.
4.2.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen Ghozali, 2011. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas didalam model
regresi antara lain dapat dilakukan dengan melihat 1 nilai tolerance dan lawannya 2 varians factor VIF. Nilai cut off yang umum dipakai untuk
menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama
Universitas Sumatera Utara
49 dengan nilai VIF 10 Ghozali, 2011.Hasil pengujian multikolinearitas diperoleh
sebagaiberikut :
Tabel 4.2 Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Toleranc
e VIF
Constant ,568
,068 8,408
,000 MOWN
,254 ,131
,196 1,937
,056 ,974
1,027 DPR
-,041 ,046
-,100 -,877
,383 ,772
1,295 ROA
-1,147 ,429
-,268 -2,674
,009 ,992
1,008 AS
,032 ,175
,021 ,181
,857 ,778
1,286 a. Dependent Variable: DER
Berdasarkan Tabel 4.2 hasil perhitungan nilai tolerancemenunjukkan bahwa tidak ada variabel bebas yang mempunyai nilaitolerance 0,10 yang
berarti tidak ada korelasi antar variabelindependen yang nilainya lebih dari 95. Hasil perhitungan nilaiVariance Inflation FactorVIF juga menunjukkan hal
yang sama,tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari10. Jadi, dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antarvariabel
independen dalam model regresi.
4.2.2.3.Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas pada prinsipnya ingin menguji apakah sebuah grup mempunyai varians yang sama di antara anggota grup tersebut. Jika varians
sama, maka dikatakan ada homokedastisitas. Sedangkan jika varians tidak sama, dikatakan terjadi heteroskedastisitas Situmorang dan Lutfi, 2011: 108.
Pengujian heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan scatterplot. Apabila terlihat titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk pola yang jelas serta
tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti
Universitas Sumatera Utara
50 tidak terjadi heteroskedastitas pada model regresi sehingga model regresi layak
di pakai.
Sumber: Output SPSS 17
Gambar 4.3. Scatterplot
Berdasarkan tabel 7. di atas, hasil pengujian heteroskedastisitas menunjukkan bahwa grafik scatter plot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar
baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu y. Hal tersebut dapat disimpulkan
bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas
4.2.2.4 Uji Autokorelasi
