Gambar 4.4 Grafik Normal P-Plot Setelah Transformasi
Sumber: Data diolah penulis Pada grafik normal p-plot terlihat bahwa data menyebar disekitar garis diagonal
dan mengikuti arah garis diagonal, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi telah memenuhi asumsi normalitas.
4.3.2.2 Uji Multikolinieritas
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah antar variabel independen mengandung korelasi atau tidak. Jika Variance Inflation Factor VIF 10 maka antar
variabel independen LN_CR, LN_WCT, LN_CATA dan LN_CLTA tidak terjadi multikolinieritas. Berikut ini adalah hasil uji multikolinieritas:
Tabel 4.10 Hasil Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
LN_CR .065
15.319 LN_WCT
.995 1.005
LN_CATA .158
6.322 LN_CLTA
.096 10.440
a. Dependent Variable: LN_Harga.Saham
Sumber: Data diolah penulis Dari hasil tabel 4.11 diatas diketahui bahwa nilai Variance Inflation Factor
VIF dari LN_CR Current Ratio sebesar 0.65, LN_WCT Working Capital to Turnover sebesar 0.995, LN_CATA Current Assets to Total Assets sebesar 0.158,
dan LN_CLTA Current Liabilities to Tottal Assets sebesar 0.096. Nilai VIF untuk semua variabel independen masih lebih kecil dari pada 10 VIF 10. Maka dapat
disimpulkan bahwa keempat variabel independen penelitian ini tidak terjadi multikolinieritas.
4.3.2.3 Uji Heteroskedastisitas
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah terjadi ketidaksamaan variance 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 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 4.5 Hasil UjiHeteroskedastisitas
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
4.3.2.4 Uji Autokorelasi
