Keterangan Suku Bunga
Likuiditas Risiko Investasi
N Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. 2-tailed 40
1.735 .005
40 .987
.284 40
2.308 .000
Sumber : Hasil Olahan Data Lampiran 2 Berdasarkan hasil uji normalitas menunjukkan bahwa tidak semua
variabel yang diteliti memiliki distribusi yang normal, hanya pada variabel likuiditas X
2
yang berdistribusi normal, dimana nilai Asymp. Sig signifikansi lebih besar dari 0,05, sehingga dapat disimpulkan sebagian
data tersebut memenuhi asumsi berdistribusi normal, karena nilai Kolmogrov-Smirnov yang dihasilkan diatas 0,05 sig
5, atau tingkat signifikansinya lebih besar dari 0,05.
4.3.2 Uji Asumsi Klasik
Model regresi yang diperoleh merupakan model yang menghasilkan estimasi linear tidak bias yang baik Best Linier Unbiased
Estimator BLUE , artinya koefisien regresi pada persamaan tersebut betul-betul linear dan tidak bias, kondisi ini akan terjadi jika dipenuhi
beberapa asumsi yang disebut asumsi klasik, yaitu sebagai berikut :
4.3.2.1 Pengujian Autokorelasi
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Autokorelasi adalah korelasi hubungan yang terjadi antara anggota-anggota dari serangkaian pengamatan yang tersusun dalam
rangkaian waktu time series. Autokorelasi ini menunjukkan hubungan antara nilai-nilai yang berurutan dari variabel-variabel yang sama. Untuk
mengetahui ada tidaknya autokorelasi, digunakan uji Durbin Watson yang dilakukan dengan membandingkan hasil Durbin Watson hitung yang
ditampilkan pada tabel model summary dengan ketentuan umum Durbin Watson kategori ukuran di bawah ini :
Angka Durbin Watson di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif.
Angka Durbin Watson di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada
autokorelasi.
Angka Durbin Watson di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif. Tabel 4.5 : Hasil Uji Autokorelasi
Model R R
Square Adjusted
R Square Std. Error of
the Estimate Durbin-
Watson 1 .889
a
.790 .778
54.89332 .240
Sumber : Hasil Olahan Data Lampiran 2
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Berdasarkan tabel diatas, nilai Durbin Watson yang didapat adalah 0,240. Karena nilai Durbin Watson berada diantara -2 sampai +2, maka
dapat disimpulkan tidak terjadi adanya gejala autokorelasi. 4.3.2.2 Pengujian Multikolinieritas
Pengujian multikolinieritas ini dilakukan untuk mengetahui bahwa tidak terjadi hubungan yang sangat kuat atau tidak terjadi hubungan linier
yang sempurna atau dapat pula dikatakan bahwa antar variabel bebas tidak saling berkaitan.
Cara pengujiannya adalah dengan membandingkan nilai tolerance yang didapat dari perhitungan regresi berganda, apabila nilai tolerance
0.05 maka terjadi multikolinieritas. Berikut hasil pengujian dari masing- masing variabel bebas :
Tabel 4.6 : Hasil Uji Multikolinieritas No. Variabel Tolerance VIF
1. Tingkat Suku Bunga
SBI X
1
.924 1.245 2.
Tingkat Likuiditas X
2
.924 1.245
Sumber : Hasil Olahan Data Lampiran 2 Pada hasil pengujian didapat bahwa keseluruhan nilai tolerance
0.05 sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas antar variabel bebas.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Uji multikolinieritas dapat pula dilakukan dengan melihat pada nilai Variance Inflation Factor VIF. Apabila VIF
10, maka regresi bebas dari multikolinieritas sedangkan apabila VIF
10, maka regresi mengandung multikolinieritas. VIF Variance Inflation Factor
menyatakan tingkat pembengkakan varians. Dari tabel di atas, diketahui bahwa nilai VIF Variance Inflation
Factor variabel bebas yang diperoleh tidak melebihi angka 10, sehingga metode regresi ini tidak terjadi multikolinieritas.
4.3.2.3 Pengujian Heteroskedastisitas
