47 Tabel hasil uji Kolmogorv-Smirnov memperlihatkan
bahwa data berdistribusi normal yang ditunjukkan dengan nilai Asymp. Sig. 2-tailed sebesar 0.178 atau berada di atas nilai
signifikan 0.05.
4.1.2.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual
suatu pengamatan ke pengamatan lainnya Umar, 2008 : 179. Model regresi yang layak digunakan adalah model regresi yang bersifat
homoskedasitisitas yaitu sebuah grup mempunyai varians yang sama di antara anggota grup lainnya.
Gambar di bawah ini adalah hasil output yang diperoleh dari uji heteroskedastisitas dengan menggunakan aplikasi SPSS :
Gambar 4.3 Uji Heteroskedastisitas
Universitas Sumatera Utara
48 Grafik scatterplot memperlihatkan titik-titik menyebar secara
acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini
menunjukkan bahwa pada model regresi tidak terdapat heteroskedastisitas sehingga model regresi layak dipakai untuk
memprediksi variabel dependennya berdasarkan masukan variabel independennya.
4.1.2.3 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas dilakukan untuk mengetahui apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antarvariabel independen.
Multikolinieritas dapat dilihat dari nilai tolerance dan Variance Inflation Factor
VIF. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah Tolerance 0.1 dan
VIF 5. Tabel di bawah adalah hasil dari uji multikolinieritas : Tabel 4.3
Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinierity
Statistics B
Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1 Constant 11.589 3.428
3.381 .001
DAR -.142 1.694
-.009 -.084
.934 .978
1.023 Size
-.570 .233
-.285 -2.450 .017
.844 1.185
Growth .047
.015 .374 3.216
.002 .845
1.183 Assets Str.
-.010 .018
-.061 -.561
.576 .971
1.030 a. Dependent Variable: ROI
Universitas Sumatera Utara
49 Tabel memperlihatkan bahwa semua data tidak menunjukkan
adanya multikolinieritas pada model regresi. Hal ini dibuktikan dengan semua variabel yang mempunyai Tolerance 0.1 dan VIF 5.
4.1.2.4 Uji Autokorelasi
