3.5.1 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel independen. Untuk melihat
ada atau tidaknya multikolinieritas dalam model regresi dilihat dari nilai Tolerence dan lawannya Variance Inflation Factor VIF. Tolerance
mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Nilai tolerance yang rendah
sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF=1Tolerance. Nilai cutoff yang umum digunakan untuk menunjukkan adanya multikolinearitas
adalah nilai Tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 5. Berikut ini merupakan hasil uji multikolinearitas variabel independen dalam
penelitian ini. Tabel 4.5
Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 P_Penjualan
.994 1.006
P_Piutang .915
1.093 DAR
.934 1.070
Interest_Rate .919
1.089 a. Dependent Variable: Likuiditas
Sumber : Diolah dari SPSS, 2013
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan data olahan SPSS diatas, dapat diketahui bahwa data penelitian ini tidak terjadi multikolinearitas. Hal tersebut dapat diketahui
bahwa tidak ada satupun variabel independen yang memiliki VIF di bawah 5 ataupun Tolerance diatas 0,10. Dari hasil uji multikolinearitas
ini di dapatkan bahwa nilai VIF untuk pertumbuhan penjualan adalah 1,006 5 dan nilai Tolerance sebesar 0,994 0,10. Nilai VIF untuk
perputaran piutang adalah 1,093 5 dan nilai Tolerance sebesar 0,915 0,10. Nilai VIF untuk Debt To Asset Ratio DAR adalah 1,070 5 dan
nilai Tolerance sebesar 0,934 0,10. Interest Rate adalah 1,089 5 dan nilai Tolerance sebesar 0,919 0,10. Kesimpulan dari uji
multikolinearitas ini adalah bahwa semua variabel independen telah lolos dari uji multikolinearitas.
4.3.3 Uji Heterokedastisitas
Dalam penelitian ini, untuk mengetahui apakah dalam penelitian terjadi Heteroskedastisitas, dapat dilihat dengan grafik scatterplot. Hasil
dari uji heteroskedastisitas dapat dilihat pada grafik scatterplot berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.4 Grafik scatterplot
Sumber : Diolah dari SPSS, 2013 Dari gambar di atas, terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta
tidak membentuk pola tertentu atau tidak teratur, serta titik-titik menyebar di atas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini mengindikasikan tidak
terjadi heteroskedastisitas pada model regresi sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi variabel dependen Likuiditas berdasarkan
masukan variabel independen, pertumbuhan penjualan, perputaran piutang, DAR, Interest rate.
Universitas Sumatera Utara
4.3.4 Uji autokorelasi