Tabel 5.2 : Uji Kolmogorov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Absut_1 N
12 Mean
4.8033 Normal Parameters
a
Std. Deviation .32587
Absolute .259
Positive .259
Most Extreme Differences Negative
-.143 Kolmogorov-Smirnov Z
.898 Asymp. Sig. 2-tailed
.395 a. Test distribution is Normal.
Sumber : Hasil Penelitian, 2008 Data Diolah
Dari hasil pengujian terlihat pada Tabel 5.2 tersebut terlihat besarnya nilai Kolmogorov- Smirnov adalah 0.898 dan signifikan pada 0.395 Hal ini berarti H
ditolak yang berarti data residual berdistribusi normal.
5.1.2.2. Pengujian Multikolinearitas
Pengujian multikolinearitas
dilakukan untuk melihat apakah pada model
regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi multikolinearitas. Cara mendeteksinya adalah dengan melihat
nilai Variance Inflation Factor VIF. Menurut Santoso 2002, pada umumnya jika VIF lebih besar dari 5, maka variabel tersebut mempunyai persoalan multikolinearitas
dengan variabel bebas lainnya.
Muhammad Albahi : Pengaruh Return On Asset Dan Economic Value Added Terhadap Tingkat Keuntungan Saham Perusahaan Yang Go-Public Di Indonesia, 2009
USU Repository © 2008
Tabel 5.3 : Pengujian Multikolinieritas Model Collinearity
Statistics
Constant Tolerance VIF ROA_X1 .998 1.002
Ln_EVA_X2 .998 1.002
Dependent Variabel :
RoR_Y
Sumber : Hasil Penelitian, 2008 Data Diolah
Pada output SPSS pada Tabel 5.3 tersebut menunjukkan bagian Coefficient, semua angka VIF jauh di bawah 5, hal ini menunjukkan tidak terjadi multikolinearitas.
Sedangkan hasil perhitungan nilai tolerance juga menunjukkan tidak ada varibel independen yang nilainya kurang dari 0,1, yang berarti tidak ada korelasi antar
variabel independen yang nilainya lebih dari 95. Hal ini berarti tidak terjadi multikolinearitas.
5.1.2.3. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan cara melihat grafik Scatterplot yang disajikan yang terdapat pada Gambar 5.2 dibawah, terlihat titik-titik menyebar
secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi
heteroskedastisitas pada model regresi. Adapun bentuk grafik Scatterplot terdapat pada Gambar 5.2 berikut :
Muhammad Albahi : Pengaruh Return On Asset Dan Economic Value Added Terhadap Tingkat Keuntungan Saham Perusahaan Yang Go-Public Di Indonesia, 2009
USU Repository © 2008
Sumber : Hasil Penelitian, 2008 Data Diolah Gambar 5.2
: Grafik Scatterplot Uji Heteroskedastisitas
5.1.2.4. Uji Autokorelasi
Gejala Autokorelasi diditeksi dengan menggunakan uji Durbin - Watson DW. Menurut Santoso 2005 : 241, untuk mendeteksi ada tidaknya auto korelasi
maka dilakukan pengujian Durbin - Watson DW. Dengan ketentuan pada Gambar 5.3 berikut :
Gambar 5.3 : Statistik d Durbin–Watson DW
Daerah Tidak ada autokorelasi
Daerah Autokorelasi
keraguan keraguan Autokorelasi
Positif + Negatif -
d
L
d
U
2 4-d
U
4-d
L
4 Nilai d tersebut selanjutnya dibandingkan dengan nilai d
tabel
dengan tingkat signifikansi 5 dengan df = n-k-1.
Muhammad Albahi : Pengaruh Return On Asset Dan Economic Value Added Terhadap Tingkat Keuntungan Saham Perusahaan Yang Go-Public Di Indonesia, 2009
USU Repository © 2008
Dari hasil pengujian terlihat bahwa nilai DW sebesar 2,028, berarti data tidak terkena autokorelasi.
Tabel 5.4 : Nilai Durbin-Watson
Model R
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson 1
.163
a
.54608 2.028
a Predictors: Constant,
Ln_EVA_X2, ROA_X1
b Dependent Variable:
RoR_Y
Sumber : Hasil Penelitian, 2008 Data Diolah Berdasarkan Tabel 5.4 diatas, untuk mengetahui adanya autokorelasi
digunakan uji Durbin-Watson, dengan kriteria dari tabel Durbin-Watson terlihat Nilai
DW sebesar 2,028 dimana dari tabel DW nilai DL = 1,748 dan DU=1,789 dan nilai 4-
dL dan 4-dU 2,252 dan 2,211. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa nilai du
DW 4-du atau 1,789 2,028 2.211 yang artinya tidak terjadi autokorelasi
karena nilainya berada di kisaran interval 1,789 dan 2,211. Hasil uji autokorelasi di atas menunjukkan nilai statistik Durbin-Watson D-W
sebesar 2.028, maka disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi baik positif maupun negatif.
5.2. Pembahasan Hasil Penelitian 5.2.1. Pengujian Hipotesis
