Nilai terendah untuk
Value Added Human Capital
VAHU adalah sebesar 1,068. Nilai tertinggi sebesar 6,090. Rata-rata VAHU
adalah sebesar 2,038 pada standar deviasi 1,024. Artinya, data dari variabel VAHU memusat atau pada umumnya terletak pada 2,038. Nilai
rata-rata lebih besar dari standar deviasi yaitu 2,038 1,024, berarti bahwa sebaran nilai VAHU baik.
Nilai terendah untuk
Structural Capital Value Added
STVA adalah sebesar 0,063. Nilai tertinggi sebesar 0,836. Rata-rata STVA
adalah sebesar 0,414 pada standar deviasi 0,217. Artinya, data dari variabel STVA memusat atau pada umumnya terletak pada 0,414. Nilai
rata-rata lebih besar dari standar deviasi yaitu 0,414 0,217, berarti bahwa sebaran nilai STVA baik.
Nilai terendah untuk
Return On Asset
ROA adalah sebesar 0,015. Nilai tertinggi sebesar 0,396. Rata-rata ROA adalah sebesar 0,087
pada standar deviasi 0,080. Artinya, data dari variabel ROA memusat atau pada umumnya terletak pada 0,087. Nilai rata-rata lebih besar dari
standar deviasi yaitu 0,087 0,080, berarti bahwa sebaran nilai ROA baik.
2. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen.
Hasil uji multikolinearitas dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 4. Hasil Uji Multikolinieritas
Model Collinearity Statistics
Keterangan Tolerance
VIF 1 Constant
VACA 0,778
1,286 Tidak Terjadi Multikolinieritas VAHU
0,173 5,783 Tidak Terjadi Multikolinieritas
STVA 0,162
6,164 Tidak Terjadi Multikolinieritas
Sumber: Hasil Olah Data SPSS
Melihat hasil pada table 4, hasil perhitungan nilai
Tolerance
tidak ada variabel independen yang memiliki nilai
Tolerance
kurang dari 0,10 dengan nilai
Tolerance
masing-masing variabel independen bernilai VACA sebesar 0,778, VAHU sebesar 0,173 dan STVA
sebesar 0,162. Sementara itu hasil perhitungan nilai
Variance Inflation Factor
VIF juga menunjukkan hal serupa yaitu tidak adanya nilai VIF dari variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10
dengan nilai VIF masing-masing variabel independen bernilai VACA sebesar 1,286, VAHU sebesar 5,783 dan STVA sebesar 6,164.
Merujuk hasil perhitungan nilai
Tolerance
dan VIF dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam
model regresi.
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang
lain. Cara
untuk mengetahui
terjadi heteroskedastisitas atau tidak yaitu dengan melihat Grafik
Plot
antara
nilai prediksi variabel dependen yaitu
ZPRED
dengan residualnya
SRESID
. Tidak terjadi heteroskedastisitas yaitu apabila tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0
pada sumbu Y.
Gambar 2. Grafik
Scatterplot
Sumber: Hasil Olah Data SPSS Berdasarkan gambar 2 di atas terlihat bahwa tidak ada pola
yang jelas serta titik-titik tersebut menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini menunjukkan bahwa data dalam
penelitian ini tidak terjadi heteroskedastisitas.
c. Uji Normalitas
