Hasil perhitungan nilai Kolmogorov untuk model regresi yang diperoleh adalah sebesar 0,132 atau dibulatkan menjadi 0,13 dengan probabiliti p-value
sebesar 0,671 atau dibulatkan menjadi 0,67. Karena nilai probability uji Kolmogorov model lebih besar dari tingkat kekeliruan 0,05, maka dapat
disimpulkan bahwa nilai residual dari model regresi berdistribusi normal. Normalitas hasil model regresi juga dilihat dari grafik normal P Plot of
Regression Statistic.
Gambar 4.7 Grafik Normal P-Plot Asumsi Normalitas
Hasil dengan melihat tampilan grafik normal dapat disimpulkan bahwa nilai residual berdistribusi normal yang terlihat dari titik-titik menyebar disekitar
diagonal, serta penyebarannya mengikuti garis diagonal.
b. Hasil Pengujian Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk menunjukkan ada tidaknya hubungan linier di antara variabel-variabel independen dalam model regresi yang
dapat digunakan untuk menguji adanya multikolinearitas adalah dengan uji nilai
tolerance value atau Variance Inflation Factor VIF. Batas tolerance value adalah 0,10 dan Varian Inflation Factor VIF adalah 10. Jika nilai tolerance
value dibawah 0,10 atau nilai Variance Inflation Factor VIF di atas 10 maka terjadi multikolinearitas. Hasil uji multikolinearitas dapat dilihat pada Tabel 4.10
berikut ini :
Tabel 4.8 Hasil Uji Asumsi Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Collinearity
Statistics Toleranc
e VIF
1 X1 EPS
.988 1.012
X2 DER
.988 1.012
a. Dependent Variable: Y Harga Saham
Sumber: Lampiran Output SPPS Dari tabel di atas, dapat diketahui bahwa nilai tolerance variabel
independen Laba per lembar saham X1 dan Rasio Hutang X2 0,10 dan untuk nilai VIFnya 10. Sehingga dalam model regresi yang diperoleh dapat dikatakan
tidak terjadi multokolinearitas.
c. Hasil Pengujian Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual suatu pengamatan ke
pengamatan lain. Gejala varians yang tidak sama ini disebut dengan gejala heterokedastisitas,
sedangkan adanya gejala varians residual yang sama dari satu pengamatan ke
