1 Constant .409
.232 1.767
.081 LN_CR
.144 .076
.216 1.897 .062
.925 1.081
LN_NPM -.060
.049 -.137 -1.236
.220 .975
1.026 LN_GRO
WTH -.013
.034 -.044 -.390
.698 .960
1.042 LN_MK
-.012 .015
-.083 -.749 .456
.984 1.016
a. Dependent Variable: abs_res_ln Sumber : Output SPSS V.16. Diolah oleh penulis, 2015
Hasil outpun SPSS pada Tabel 4.5 diatas menunjukkan ada nilai signifikan lebih kecil
dari nilai α = 0,05 yaitu sig NPM sebesar 0,014. Hal ini berarti bahwa H
1
diterima, H ditolak dan dapat disimpulkan secara uji statistik bahwa terdapat
heteroskedastisitas dalam model ini atau dengan kata lain variabel independen NPM dalam model ini memiliki sebaran varian yang tidak sama heterogen,
sehingga penulis melakukan pengujian kembali dengan menggunakan data transformasi. Dari hasil pengolahan data outpun SPSS yang di transformasi pada
tabel 4.6 bahwa terdapat nilai signifikan yang tinggi yaitu GROWTH, MK masing-masing mrmiliki nilai signifikansi 0,698 dan 0,456 yang kesemuanya
variabel independen yang diuji lebih besar dari nilai α = 0,05. Hal ini berarti
bahwa H0 diterima dan dapat disimpulkan data yang ditransformasi yang telah diuji Glejser tidak terdapat heteroskedastisitas dalam model ini atau dengan kata
lain semua variabel independen yang terdapat dalam model ini memiliki sebaran
varian yang sama homogen.
4.2.2.3 Uji Auto Korelasi
Hasil uji autokorelasi adalah sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.7 Hasil Uji Autokorelasi Sebelum Transformasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-
Watson 1
.411
a
.169 .142
.48299 1.643
a. Predictors: Constant, MK, GROWTH, NPM, CR b. Dependent Variable: DER
Tabel 4.8 Hasil Uji Autokorelasi Setelah Transformasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-
Watson 1
.692
a
.479 .452
.59363 1.980
a. Predictors: Constant, LN_MK, LN_GROWTH, LN_NPM, LN_CR b. Dependent Variable: LN_DER
Tabel 4.9 Hasil Uji Autokorelasi Sebelum Transformasi
Runs Test
Unstandardized Residual Test Value
a
-.06954 Cases Test Value
66 Cases = Test Value
66 Total Cases
132 Number of Runs
53 Z
-2.446 Asymp. Sig. 2-tailed
.014 a. Median
Sumber : Output SPSS V.16. Diolah oleh penulis, 2015
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.10 Hasil Uji Autokorelasi Setelah Transformasi
Runs Test
Unstandardized Residual Test Value
a
.03747 Cases Test Value
41 Cases = Test Value
41 Total Cases
82 Number of Runs
37 Z
-1.111 Asymp. Sig. 2-tailed
.266 a. Median
Sumber : Output SPSS V.16. Diolah oleh penulis, 2015
Tabel 4.7 memperlihatkan nilai statistik D-W sebesar 1.643. Dari tabel uji
durbin watson dapat kita lihat nilai d terletak di bawah dL dan dU yang meberikan kesimpulan bahwa data yang akan diuji terkena autokorelasi. Dengan T=132,
K=4, dL= 1,653, dU= 1,778, artinya d dL dU yaitu 1,643 1,653 1,778 = terkena autokorelasi dan pada tabel 4.9 yaitu hasil run tes yang menunjukkan
bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed 0,05 yaitu 0.014 0,05 yang berarti hipotesis nol ditolak karena data tidak random atau terdapat autokorelasi . Sehingga peneliti
melakukan pengujian ulang dengan menggunakan data yang telah ditransformasi dan tes lanjutan dengan menggunakan run test untuk mendapatkan hasil yang
lebih pasti mengenai ada tidaknya autokorelasi pada penelitian ini. Tabel 4.8 memperlihatkan nilai statistik D-W setelah transformasi sebesar
1,980 yang meberikan kesimpulan bahwa data yang akan diuji tidak terkena autokorelasi. Dengan T=82, K=4, dL= 1,540, dU= 1,744, artinya dL dU d
yaitu 1,540 1,744 1,980 = tidak terkena autokorelasi. Dan pada tabel 4.10
Universitas Sumatera Utara
yaotu hasil run test menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed 0,05 yaitu 0,266 0,05 yang berarti hipotesis nol gagal ditolak. Dengan demikian, data yang
dipergunakan cukup random sehingga tidak terdapat masalah autokorelasi pada data yang diuji.
4.2.2.4 Multikolinearitas Hasil pengujian multikolinearitas adalah sebagai berikut:
