51
Pada grafik normal p-plot, terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal sehingga dapat disimpulkan bahwa data dalam model
regresi terdistribusi normal.
4.1.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolonearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan korelasi antara variabel independent. Jika terjadi
korelasi maka terdapat masalah multikolinearitas sehingga model regresi tidak dapat digunakan. Mendeteksi Ada tidaknya multikolinieritas dapat
dideteksi dengan melihat nilai tolerance dan variance inflation factor VIF. Jika VIF 10 maka terjadi multikolinearitas dan apabila VIF 10
maka tidak terjadi multikolinearitas, atau nilai tolerance 0,1 maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolinearitas. Berikut ini disajikan tabel
hasil pengujian multikolonearitas :
Tabel 4.3 Uji Multikolinearitas
a Dependent Variable: Y
Sumber : Diolah oleh peneliti, 2016 Berdasarkan pada tabel 4.3 diatas, dapat disimpulkan bahwa
dalam model regresi tidak terjadi multikolinearitas dengan dasar nilai VIF untuk setiap variabel independen tidak ada yang melebihi 10 dan nilai
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
CSR .999
1.001 ROA
.999 1.001
Universitas Sumatera Utara
52
tolerance tidak ada yang kurang dari 0.1. Nilai t oler ance CSR adal ah 0.999, ROA adalah 0,999. Nilai VIF dari kedua variabel independen juga
lebih kecil dari 10 yaitu untuk CSR sebesar 1.001, dan ROA sebesar 1.001.
4.1.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas.
Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada tidaknya gejala heteroskedastisitas adalah dengan melihat plot grafik yang dihasilkan dari
pengolahan data menggunakan program SPSS, dengan ketentuan : 1.
Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang teratur, maka telah terjadi heterokedastisitas,
2. Jika tidak ada pola tertentu, serta titik-titik yang menyebar tidak
tertentu, maka tidak terjadi heterokedastisitas atau terjadi homokedastisitas.
Berikut ini dilampirkan gambar scatterplot untuk menganalisis apakah terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homokedastisitas dengan
mengamati penyebaran titik-titik pada gambar berikut:
Universitas Sumatera Utara
53
Dari gambar scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara
acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas pada
model regresi sehingga model layak dipakai dalam penelitian ini.
4.1.2.4 Uji Autokorelasi
