Grafik 4.3 Tahun 2011
Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari gambar grafik di
atas. Jika data menyebar disekitar garis diagonal maka itu menunjukkan pola distribusi data normal, maka regresinya memenuhi
asumsi normalitas. Dengan demikian, variabel independen dan variabel dependen yang digunakan telah terdistribusi secara normal.
4.2.2 Uji Multikolonearitas
Uji multikolinearitas memiliki bahwa arti bahwa antara variabel independen yang terdapat dalam model regresi memiliki hubungan
yang sempurna. Salah satu cara untuk mendeteksi multikolinearitas dilakukan dengan mengkorelasikan antara variabel independen dengan
variabel dependen dan jika korelasinya signifikan.
.
Universitas Sumatera Utara
Pengujian multikolonearitas dilakukan dengan melihat : 1.
Nilai tolerance dan lawannya 2.
VIF Variance Inflation Factor, nilai cut off tolerance 0.01 atau sama dengan nilai VIF 10.
Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan SPSS versi 16.0 maka dapat dilihat hasilnya sebagai berikut.
Tabel 4.9 Uji Multikolonearitas tahun 2009
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa untuk tahun 2009 tidak terjadi multikolonearitas. Hal ini dapat dilihat dari nilai VIF diatas 10.
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant .045
.016 2.883
.034 WCT
-.011 .008
-.477 -1.445
.208 .700
1.428 CT
.005 .002
1.299 2.638
.046 .315
3.178 ART
-.002 .002
-.558 -1.252
.266 .384
2.603 a. Dependent Variable: ROA
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.10 Uji Multikolonearitas 2010
Dari tabel diatas dapat disimpulkan bahwa di tahun 2010 untuk data olah tersebut telah terjadi multikolonearitas. Hal ini dapat dilihat dengan nilai
VIFdiatas 10.
Tabel 4.11 Uji Multikolonearitas 2011
Sumber : Output SPSS, diolah peneliti, 2012
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant .059
.020 2.960
.032 WCT
-.011 .014
-.289 -.802
.459 .843
1.186 CT
.008 .004
1.972 1.894
.117 .101
9.930 ART
-.005 .003
-1.623 -1.563
.179 .101
9.878 a. Dependent Variable: ROA
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant .038
.016 2.364
.064 WCT
.004 .008
.165 .493
.643 .808
1.238 CT
.007 .003
2.276 2.267
.073 .090
11.104 ART
-.005 .002
-1.928 -1.919
.113 .090
11.124 a. Dependent Variable: ROA
Universitas Sumatera Utara
Dari tabel coefficient terlihat bahwa nilai VIF yaitu dominan jumlahnya berada di atas 10 sehingga masih dapat dianggap terjadi multikolonearitas
atau tepatnya hanya strong collinearity.
4.2.3 Uji Heteroskesdastisitas
