Tabel 4.3 memperlihatkan bahwa nilai tolerance ke-4 variabel adalah lebih kecil dari 1, dan nilai VIF ke-4 variabel lebih kecil dari
10 sehingga hasil perhitungan ini memenuhi persyaratan uji multikolinieritas yakni jika nilai tolerance 1 dan nilai VIF 10, maka
data penelitian tidak mengandung gejala multikolinieritas. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa data penelitian ini tidak
mengandung gejala multikolinieritas.
1.6.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas,
sebaliknya jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Uji heterokedastisitas dalam penelitian ini dilakukan dengan pendekatan uji
Glesjer dengan hasil sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Hasil Uji Heterokedastisitas Glesjer
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant .013
.026 .484
.630 Ukuran Perusahaan
.001 .001
.092 .852 .397
Umur Perusahaan .004
.001 .378 3.473
.100 Likuiditas
-.004 .006
-.080 -.727 .470
Leverage .008
.005 .164 1.477
.144 a. Dependent Variable: absut
Sumber: hasil pengelolahan SPSS
Tabel 4.4 memperlihatkan bahwa nilai asymp.sig 2-sided variabel X1 = 0.397, X2= 0.100, X3 = 0.470, dan X4 = 0.144, dimana
ke-4 koefisien ini lebih besar dari 0.05 sehingga hasil perhitungan ini memenuhi uji persyaratan gejala heterokedastisitas. Dengan demikian
dapat disimpulkan bahwa data penelitian ini tidak mengandung gejala heterokedastisitas. Dengan kata lain, tidak ada hubungan korelasi kuat
antar variabel bebas dalam penelitian ini.
Universitas Sumatera Utara
1.6.4 Uji Autokolerasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ada korelasi pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu
pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Pada penelitian ini uji autokorelasi yang
digunakan adalah uji Durbin-Watson DW test.
Tabel 4.5 Uji Autokorelasi
D a
r i
T Tabel 4.5 di atas menunjukkan nilai D-W sebesar 1,793.
Selanjutnya nilai ini akan dibandingkan dengan nilai tabel dengan tingkat signifikansi 5, jumlah sampel 75 n=75, dan variabel
independen 4 k=4. Maka dari tabel Durbin Watson didapatkan nilai batas bawah dl adalah sebesar 1,515 dan batas atas du adalah sebesar
1,739. Oleh karena nilai DW 1,793 lebih besar dari batas du 1,739, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak terganggu oleh adanya
autokorelasi.
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-
Watson 1
.690
a
.476 .446
.11485 1.793
a. Predictors: Constant, Leverage, Ukuran Perusahaan, Umur Perusahaan, Likuiditas
b. Dependent Variable: ROA sumber: hasil pengelolaan SPSS
Universitas Sumatera Utara
1.7 Analisis Regresi
