Regression Standardized Residual
2 1
-1 -2
-3
F requency
10 8
6 4
2
Histogram Dependent Variable: VAR00003
Mean =-2.54E-15 Std. Dev. =0.976
N =44
Pada gambar histogram juga menunjukkan adanya normalitas dalam penelitian ini. Melihat hal tersebut maka dapat disimpulkan
penelitian ini memenuhi uji normalitas.
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi terdapat persamaan atau perbedaan varian
yang dapat dilihat dari grafik plot. Deteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya
pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED, dimana sumbu Y adalah Y telah diprediksi dan sumbu X adalah
residual Y prediksi - Y sesungguhnya yang telah di-studentized. Jika plot membentuk pola tertentu bergelombang, melebar,
kemudian menyempit maka mengindikasikan telah terjadi
76
heteroskedastisitas. Jika plot tidak membentuk pola tertentu, seperti titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y
maka mengindikasikan telah terjadi homokedastisitas. Model regresi yang baik adalah plot yang mengindikasikan homokedastisitas atau
tidak terjadi heteroskedastisitas. Ghozali, 2001:105
Gambar 4.2. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Data Primer yang diolah 2010 Pada gambar 4.2. menunjukkan tidak terjadi pola tertentu
yang teratur seperti bergelombang, melebar, dll. Sesuai dengan pedoman uji heteroskedastisitas, maka dalam penelitian ini tidak
terjadi heteroskedastisitas atau disebut homokedastisitas. Hal ini dibuktikan dengan grafik plot diatas yang tidak membentuk pola
tertentu yang teratur sehingga penelitian ini layak dilakukan pengujian lebih lanjut.
77
78
c. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui apakah ada hubungan atau korelasi diantara variabel independen.
Multikolinearitas menyatakan hubungan antar sesama variabel independen. Dalam penelitian ini uji multikolinearitas digunakan
untuk menguji apakah ada korelasi atau hubungan diantara variabel penerapan manajemen risiko perbankan dan penerapan audit
internal. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Jika variabel independen saling
berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal, variabel orthogonal
adalah variabel independen yang memiliki nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol.
Multikolinearitas dapat dilihat dari nilai tolerance dan lawannya VIF. Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukan adanya
nilai multikolinearitas adalah nilai tolerance 0.10 atau sama
dengan nilai VIF 10 Ghozali, 2001: 91. Tabel 4.12.
Hasil Uji Multikolinearitas Coefficientsa
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
Penerapan manajemen risiko ,151
6,608 Penerapan audit internal
,151 6,608
a Dependent Variable: Kebijakan Pemberian Kredit Sumber: Data Primer yang diolah, 2010
79
Pada tabel 4.12 terlihat nilai tolerance untuk tiap variabel sebesar 0,151 sedangkan nilai VIF untuk masing-masing variabel
sebesar 6,608. Berdasarkan pedoman terhadap uji multikolinieritas nilai tolerance 0,1 dan nilai VIF 10 maka terlihat bahwa tidak
terjadi korelasi diantara variabel penerapan manajemen risiko perbankan, dan penerapan audit internal atau tidak terjadi
multikolinearitas dalam model regresi ini.
4. Uji Hipotesis
