5.4.2. Uji Multikolinearitas Hipotesis Kedua
Berdasarkan hasil pengujian tabel 5.11 terlihat nilai tolerance seluruh
variabel independen dan moderating lebih besar dari 0,10 dan nilai VIF lebih kecil dari 10. Hasil penelitian ini menunjukkan seluruh variabel terbebas dari gejala
Multikolinearitas.
Tabel 5.11 Hasil Uji Multikolinearitas Hipotesis Kedua
Model Collinearity Statistics
Keterangan Tolerance
VIF 1 Constant
log_PRO_X1 ,604
1,655 Tidak terjadi Multikolinearitas log_FCF_X2
,681 1,469 Tidak terjadi Multikolinearitas
log_IOS_X3 ,524
1,907 Tidak terjadi Multikolinearitas a. Dependen Variable: log_LIKUI_X4
Sumber : Lampiran 16
5.4.3. Uji Autokolerasi Hipotesis Kedua Tabel 5.12 Hasil Uji Autokolerasi Hipotesis Kedua
Model Change Statistics
Durbin-Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change
1 ,214
8,282 3 91
,000 2,136
a. Predictors: Constant, log_IOS_X3, log_FCF_X2, log_PRO_X1 b. Dependen Variable: log_LIKUI_M
Sumber : Lampiran 17 Berdasarkan tabel 5.12 menunjukkan bahwa nilai Durbin Watson sebesar 2,136
dengan 3 tiga variabel bebas dan N sebanyak 95 maka nilai dl adalah sebesar 1,6015 dan du adalah sebesar 1,7316. Maka akan tampak bahwa du DW 4-
du atau 1,7316 2,136 2,2684 berarti tidak terjadi autokolerasi baik secara positif maupun secara negatif.
Universita Sumatera Utara
5.4.4. Uji Heteroskedastisitas Hipotesis Kedua
Pengujian heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat gambar 5.9 yang menunjukkan titik-titik menyebar tidak terpusat pada sekitar angka 0 dan sumbu
Y yang menunjukkan tidak terjadinya gejala heteroskedastisitas.
Gambar : 5.9 Scatterplot Hipotesis Kedua
Sumber : Lampiran 18 Selain melihat pola penyebaran
Scatterplot, analisa terhadap heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan membaca tabel koefisien korelasi
spearman pada tabel 5.13.
Universita Sumatera Utara
Tabel 5.13 Uji Koefisien Korelasi Spearman Hipotesis Kedua
log_PRO_X1 log_ FCF_X2 log_IOS_X3 Unstandardized
Residual Spearmans
rho log_PRO_X1
Correlation Coefficient
1,000 ,477
,595 ,119
Sig. 2- tailed
. ,000
,000 ,251
N 124
96 124
95 log_ FCF_
X2 Correlation
Coefficient ,477
1,000 ,483
-,038 Sig. 2-
tailed ,000 .
,000 ,716
N 96
96 96
95 log_IOS_X3
Correlation Coefficient
,595 ,483
1,000 ,096
Sig. 2- tailed
,000 ,000 .
,353 N
124 96
128 95
Unstandardized Residual
Correlation Coefficient
,119 -,038
,096 1,000
Sig. 2- tailed
,251 ,716
,353 . N
95 95
95 95
. Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed
Sumber : Lampiran 18 Dari tabel 5.13 dapat diketahui bahwa nilai korelasi ketiga variabel independen
dengan Unstandardized Residual memiliki nilai signifikan. Karena lebih besar
dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model regresi.
5.5. Hasil Analisis Data Hipotesis Pertama 5.5.1. Persamaan Regresi Berganda
Kategori