Gambar 4.4. Grafik Normal P-Plot Setelah Transformasi Sumber: Data diolah penulis
Pada grafik normal p-plot terlihat bahwa data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka dapat disimpulkan bahwa
model regresi telah memenuhi asumsi normalitas.
4.3.3.2. Uji Multikolinieritas
Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah antar variabel independen mengandung korelasi atau tidak. Jika Variance Inflation Factor VIF 10
maka antar variabel independen LN_CAR, LN_LDR, LN_NPL, LN_ROE, dan LN-DPS tidak terjadi multikolinieritas. Berikut ini adalah hasil
uji multikolinieritas:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.6. Hasil Uji Multikolinieritas Coefficients
a
Model Correlations
Collinearity Statistics
Zero-order Partial Part
Toleranc e
VIF 1 Constant
Ln_CAR -.373
-.615 -.292
.817 1.225
Ln_LDR -.073
-.152 -.057
.671 1.491
Ln_NPL -.215
-.022 -.008
.485 2.061
Ln_ROE .770
.157 .060
.140 7.151
Ln_DPS .877
.603 .283
.166 6.014
a. Dependent Variable: Ln_Closing Sumber: Data diolah penulis
Dari hasil tabel 4.6 diatas diketahui bahwa nilai Variance Inflation Factor VIF dari LN_CAR Capital adequacy ratio sebesar 1.225 LN_LDR
Loan to deposit ratio sebesar 1.491, LN_NPL Non-performing loan ratio sebesar 2.061, LN_ROE Return on equity sebesar 7.151,dan LN-DPS
Devidend per share sebesar 6.014. Nilai VIF untuk semua variabel independen masih lebih kecil dari pada 10 VIF 10. Maka dapat
disimpulkan bahwa keempat variabel independen penelitian ini tidak terjadi multikolinieritas.
4.3.3.3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain
dalam model regresi. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas. Dalam model regresi
dinyatakan telah terjadi heteroskedastisitas apabila titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur. Dalam model regresi tidak terjadi
Universitas Sumatera Utara
heteroskedastisitas apabila titik-titik yang ada tidak membentuk pola tertentu yang teratur dan titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada
sumbu Y. Berikut ini dilampirkan grafik scatterplot untuk menganalisis apakah
terjadi heteroskedastisitas dengan mengamati penyebaran titik-titik pada gambar.
Gambar 4.5. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Pada grafik normal p-plot terlihat bahwa data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka dapat disimpulkan bahwa
model regresi telah memenuhi asumsi normalitas.
4.3.3.4. Uji Autokorelasi
