Dari 3 tiga pengujian normalitas data yang dilakukan di atas, dapat ditarik kesimpulan bahwa hasilnya konsisten dengan uji sebelumnya.
5.2.2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal. Variabel
orthogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol.
Hasil pengujian asumsi multikolinieritas menunjukkan di dalam model tidak terjadi multikolinieritas. Hal ini dapat dilihat dari matriks korelasi antara variabel
independen pada Tabel 5.4. berikut ini:
Tabel 5.4. Matriks Korelasi antara Variabel Independen
Model KAP
LDR CAR
PPAP BOPO
NPL KAP
1.000 -.115
.003 -.112
-.201 -.200
LDR -.115
1.000 -.033
.041 .047
.104 CAR
.003 -.033
1.000 .011
.524 .020
PPAP -.112
.041 .011
1.000 .013
-.680 BOPO
-.201 .047
.524 .013
1.000 -.243
Correlations
NPL -.200
.104 .020
-.680 -.243
1.000 KAP
.003 -6.861E-5 6.627E-6
.000 .000
-.001 LDR
-6.861E-5 .000 -1.300E-5
4.830E-5 6.482E-6
.000 CAR
6.627E-6 -1.300E-5 .001
4.376E-5 .000 7.453E-5
PPAP .000
4.830E-5 4.376E-5
.012 1.846E-5
-.007 BOPO
.000 6.482E-6
.000 1.846E-5
.000 .000
1
Covariances
NPL -.001
.000 7.453E-5
-.007 .000
.010 a. Dependent Variabel: ROA
Sumber : Lampiran 9
Universitas Sumatera Utara
Dari hasil korelasi antar variabel independen yang tampak pada Tabel 5.4. masih dibawah 95 maka dapat dikatakan tidak terjadi multikolonieritas yang serius.
Demikian dengan hasil perhitungan nilai Tolerance juga menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0,10 yang berarti
tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95. Untuk mendeteksi ada tidaknya gejala multikolinearitas antar variabel
independen dapat juga menggunakan Variance Inflation Factor VIF. Berdasarkan hasil penelitian, maka besarnya VIF dari masing-masing variabel independen dapat
dilihat pada Tabel 5.5.
Tabel 5.5. Variance Inflation Factor VIF Variabel Independen
Collinearity Statistics Model
Tolerance VIF
Constant CAR
.608 1.644
BOPO .470
2.129 LDR
.937 1.067
NPL .309
3.231 PPAP
.371 2.699
1
KAP .667
1.499
Sumber : Lampiran 9
Hasil output tersebut terlihat bahwa nilai VIF menunjukkan tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih besar dari 10. Jadi dapat
disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar variabel independen dalam
model regresi.
Universitas Sumatera Utara
5.2.3. Uji Heteroskedastisitas
