Hasil Uji Asumsi Klasik

69

2. Hasil Uji Asumsi Klasik

Tahapan dalam pengujian regresi berganda menggunakan beberapa uji asumsi klasik yang harus dipenuhi meliputi: uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heterokedastisitas, dan uji autokorelasi yang secara rinci dijelaskan sebagai berikut: a. Hasil Uji Normalitas Berikut ini disajikan hasil uji normalitas yang dapat dilihat pada gambar 4.1 sebagai berikut. Gambar 4.1 Hasil Uji Normalitas Sumber: Data sekunder yang diolah dengan SPSS 1.7 Grafik P-P Plot tersebut menggambarkan bahwa grafik normal probability garis observasi mendekati atau menyentuh garis diagonalnya yang berarti nilai residual berdistribusi normal. Hasil uji normalitas juga bisa dilihat dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov untuk lebih meyakinkan bahwa data telah terdistribusi secara normal dapat dilihat dalam tabel berikut. 70 Tabel 4.4 Hasil Uji Kolmogorov Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 60 Normal Parameters a,,b Mean .0000000 Std. Deviation .06972868 Most Extreme Differences Absolute .117 Positive .072 Negative -.117 Kolmogorov-Smirnov Z .905 Asymp. Sig. 2-tailed .386 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber: Data sekunder yang diolah dengan SPSS 1.7 Hasil uji normalitas dalam kajian penelitian ini menggunakan uji One-Sample Kolmogrov-Smirnov. Terlihat bahwa nilai K-S sebesar 0,386 dengan nilai signifikansi diatas 0,05 yang berarti nilai residual terdistribusi secara normal atau memenuhi asumsi klasik.

b. Hasil Uji Multikoloniearitas

Berikut ini disajikan hasil uji multikoloniearitas yang dapat dilihat pada tabel 4.5 di halaman selanjutnya: Tabel 4.5 Hasil Uji Multikoloniearitas Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 Constant TYPE .294 3.403 SIZE .570 1.754 ROA .487 2.052 DTA .354 2.826 Sumber: Data sekunder yang diolah dengan SPSS 1.7 71 Tampilan output SPSS dari tabel 4.5 menunjukkan VIF dan tolerance mengindikasikan tidak terdapat multikoloniearitas dalam variabel. Hal ini terlihat pada nilai VIF tidak ada yang melebihi 10 dan nilai tolerance tidak ada yang kurang dari 0,10.

c. Uji Heterokedastisistas

Berikut ini disajikan hasil uji untuk heterokedastisitas yang dapat dilihat pada gambar 4.2 dibawah ini. Gambar 4.2 Hasil Uji Heterokedastisitas Sumber: Data sekunder yang diolah dengan SPSS 1.7 Gambar 4.2 dari grafik scatterplots di atas 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 heteroskedastisitas pada model regresi sehingga layak dipakai untuk kemudian dilanjutkan ke pengujian hipotesis. 72 Uji Glejser adalah salah satu cara lain untuk meneliti adanya heterokedastisitas pada model regresi. Uji Glejser dilakukan agar terdapat keyakinan terhadap hasil analisis regresi yang dilakukan. Berikut ini disajikan hasil uji Glejser yang dapat dlihat pada tabel 4.6 di halaman selanjutnya. Tabel 4.6 Hasil Uji Glejser S Sumber: Data sekunder yang diolah dengan SPSS 1.7 Tabel 4.6 diatas menunjukkan bahwa ketiga variabel independen tidak signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5. Sehingga dalam model regresi tidak terdapat indikasi adanya Heterokedastisitas.

d. Hasil Uji Autokorelasi

Berikut ini disajikan hasil uji autokorelasi yang dapat dlihat pada tabel 4.7 dihalaman selanjutnya. Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant -.301 .110 -2.736 .008 TIPE .055 .037 .336 1.515 .135 SIZE .026 .012 .342 2.152 .036 ROA .109 .093 .203 1.179 .244 DTA .063 .073 .175 .865 .391 a. Dependent Variable: Abs_Res 73 Tabel 4.7 Hasil Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .651 a .424 .382 .07222 1.552 a. Predictors: Constant, DTA, ROA, SIZE, TYPE b. Dependent Variable: CSRD Sumber: Data sekunder yang diolah dengan SPSS 1.7 Berdasarkan tabel 4.7 diatas terlihat angka Durbin Watson sebesar 1.552. Hal ini berarti model regresi di atas tidak terdapat masalah autokorelasi.

3. Hasil Uji Hipotesis Penelitian