Gambar 4.2 Grafik Normal P-Plot
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
E xpect
ed C
um P
rob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: LN_LIKUIDITAS
Sumber: Data yang diolah penulis, 2009 Pada grafik normal P-Plot terlihat bahwa model regresi telah
memenuhi asumsi normalitas.
b. Uji Multikolinearitas
Menurut Erlina dan Mulyani 2007:107, “ Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi
diantara variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen.
Pengujian multikolinearitas dalam penelitian ini dilakukan dengan metode variance inflation factor VIF. Menurut Gujarati
Universitas Sumatera Utara
2003, jika suatu variabel bebas memiliki nilai variance inflation factor VIF10 maka dapat disimpulkan bahwa variable tersebut
menunjukkan tidak terjadi multikolinearitas dengan variabel bebas lainnya. Berikut adalah hasil uji multikolinearitas:
Tabel 4.5 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
2.331 .832
2.801 .011
-.541 .212
-.679 -2.549
.019 .322
3.102 -.031
.087 -.077
-.359 .723
.503 1.990
-.014 .125
-.026 -.113
.911 .443
2.258 Constant
LN_PMK LN_AT
LN_RS Model
1 B
Std. Error Unstandardized
Coefficients Beta
Standardized Coefficients
t Sig.
Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: LN_LIKUIDITAS a.
Sumber: Data yang diolah penulis, 2009
Hasil perhitungan nilai variance inflation factor VIF
menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai
variance inflation factor VIF lebih dari 10 yang berarti tidak ada
korelasi antar variabel independen. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model
regresi.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan
lain dalam model regresi. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas. Dalam model
regresi dinyatakan telah terjadi heteroskedastisitas apabila titik-titik
Universitas Sumatera Utara
yang ada membentuk pola tertentu yang teratur. Dalam model regresi tidak terjadi heteroskedastisitas apabila titik-titik yang ada tidak
membentuk pola tertentu yang teratur dan titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y.
Berikut ini dilampirkan grafik scatterplot untuk menganalisis apakah terjadi heteroskedastisitas dengan mengamati penyebaran
titik-titik pada gambar.
Gambar 4.3 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Regression Standardized Predicted Value
2 1
-1 -2
-3
R egressi
on S
tudent iz
ed R
esi dual
3 2
1
-1 -2
Scatterplot Dependent Variable: LN_LIKUIDITAS
Sumber: Data yang diolah penulis, 2009
Dari grafik scatterplots terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada
Universitas Sumatera Utara
sumbu Y, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi sehingga model regresi layak
dipakai untuk memprediksi Likuiditas pada perusahaan manufaktur sektor industri barang konsumsi dengan variabel independen
perputaran modal kerja, investasi aktiva tetap, dan return spread.
d. Uji Autokorelasi
