55 klasik yang terdiri dari yaitu uji multikolonearitas, uji autokorelasi, uji
heterokedastisitas dan uji normalitas. Berikut ini adalah pengujian asumsi klasik.
4.2.1 Uji Multikolonearitas
Untuk mengetahui apakah suatu data setiap variabel independen saling mempengaruhui atau telah terkadi multikoloneritas, maka dapat diuji dengan
dua cara yaitu 1 pengujian coefficient correlation dan 2 menguji nilai tolerance dan VIF.
Pada cara pertama pengujian multikoloneritas dilakukan dengan cara pengujian coefficient correlation. Mengenai informasi pada tabel 4.2 berisikan
data tentang hasil pengujian coefficient correlation.
Tabel 4.2 Pengujian
Coefficient Correlation Pengujian Hipotesis I, II dan III
ROE ROA
ROE 1.000
-0.637 ROA
-0,637 1.000
Sumber : lampiran 03 Pada tabel 4.2 pengujian coefficient correlation untuk mengetahui
apakah setiap varaiebel independen memiliki korelasi, pada pengujian coefficient correlation menjelaskan bahwa besaran korelasi pada setiap variabel
independen yaitu variabel ROA memiliki besaran korelasi terhadap variabel ROE dengan tingkat korelasi sebesar – 0.637, dengan demikian dapat
56 disimpulkan karena hasil pengujian tersebut masih dibawah nilai 95 maka
dapat dikatakan bahwa pada penelitian ini tidak terdapat multikolonearitas. Cara kedua yaitu dengan menguji nilai tolerance dan VIF pada setiap
variabel independen.
Tabel 4.3 Pengujian Tolerance dan VIF
Tolerance VIF
ROA 0.594
1.685 ROE
0.594 1.685
Sumber : lampiran 04 Pada tabel 4.3 menjelaskan bahwa variabel ROA dan ROE memiliki
nilai tolerance sebesar 0.594 dan variabel ROA dan ROE memiliki nilai VIF sebesar 1.685, jika dianalisis bahwa dari hasil pengujian nilai Tolerance
menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Tolerance 0.10. dan dari hasil dari penilaian VIF tidak terdapat satu variabel independen
yang memiliki nilai VIF 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak multikolonieritas antar veriabel independen dalam model regresi ini
4.2.2 Uji Autokorelasi
Uji Durbin Watson D – W hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu first order autocorrelation dan mensyaratkan adanya suatu intercept
konstanta dalam model regresi dan tidak ada variabel lag di antara variabel
57 independen hipotesis yang akan diuji. Tabel 4.4 berikut ini menjelaskan
pengujian Autokorelasi dengan model Durbin – Watson.
Tabel 4.4 Pengujian Autokorelasi Dengan Model
Durbin – Watson Nilai Durbin - Watson
Hipotesis I, II dan III 1.813
Sumber : Lampiran 05 Nilai Durbin – Watson pada penelitian ini sebesar 1.813 pada sig. 5
dan penelitian memiliki 44 sampel dan menggunakan variabel independen sebanyak 2 dua yaitu ROA dan ROE, dengan demikian K = 3,
Tabel 4.5 Durbin – Watson tingkat Sig. 0.05
Hipotesis I, II dan III K = 2
N Dl
du 44
1.430 1.615
Sumber : Lampiran 06 Nilai Durbin – Watson pada sig 5 dengan jumlah K = 2 dan pada
sampel n sebanyak 44 perusahaan, maka nilai dl = 1.430 dan nilai du = 1.615, untuk mengetahui apakah suatu penelitian tidak memiliki atau terjadi
autokorelasi maka menggunakan formulasi du d 4 – du, maka dari pengujian tabel Durbin – Watson bahwa nilai du = 1.615 lebih kecil dari DW
sebesar 1.813 dan lebih kecil dari 4 – du 4 – 1.615 sebesar 2.385.
58 Dapat disimpulkan bahwasanya du d 4 – du memiliki nilai yang
sama 1.615 1.813 4 –1.615 = 2.385, ini berarti pada penelitian ini tidak ada autokorelasi positif dan negatif.
4.2.3 Uji Heterokedastisitas
