Sphericity mempunyai p-value sebesar 0,000 0,05 berarti analisis faktor dapat dilanjutkan.
D. UJI ASUMSI KLASIK
Uji Asumsi Klasik dilakukan untuk memperoleh suatu model penelitian yang mempunyai hubungan yang valid atau bebas dari bias dan kemampuan menaksir
yang baik.Uji asumsi klasik yang harus dipenuhi dalam uji asumsi klasik ini meliputi uji normalitas, uji multikolinearitas, uji autokorelasi, dan uji
heteroskedastisitas.
1. Uji Normalitas Data
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah model regresi mempunyai distribusi normal sebagai syarat dapat dilakukan uji normalitas data
dalam model regresi. Uji normalitas data dalam penelitian ini dilakukan dengan
menggunakan uji statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S pada
program SPSS 21.0 for windows. Hasil pengujian normalitas disajikan sebagai berikut :
Tabel IV.4 Hasil Uji Normalitas Data
Variabel Kolmogorov-
Smirnov Z p-value
Keterangan
Unstandardized residual
1,241 0,092
Normal Sumber: data diolah
commit to user
Dari Tabel IV.4 di atas diperoleh nilai Kolmogorov-Smirnov Z sebesar 1,241 dengan nilai sig atau p-value sebesar 0,092 yang lebih besar dari α = 0,05
0,0920,05. Sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa residual model regresi terdistribusi normal.
2. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas digunakan untuk melihat adanya hubungan antar variabel independen dalam sebuah model dengan melihat VIF dan tolerance.
Model asumsi klasik regresi linear mengharuskan tidak ada hubungan linier sempurna antar variabel independen Gujarati,2004. Jika nilai VIF kurang dari 10
dan nilai tolerance diatas 0,1 maka persamaan regresi tersebut tidak terjadi multikolineraitas. Hasil pengujian Multikolinearitas disajikan sebagai berikut:
Tabel IV.5 Hasil Uji Multikolinearitas
Variabel Tolerance
VIF Keterangan
IFRS 0,938
1,066 Tidak terjadi multikolinearitas
Size 0,944
1,059 Tidak terjadi multikolinearitas
Leverage 0,980
1,021 Tidak terjadi multikolinearitas
Growth 0,982
1,018 Tidak terjadi multikolinearitas
ROE 0,961
1,041 Tidak terjadi multikolinearitas
Sumber : data diolah Dilihat dari tabel IV.5 tersebut diatas bahwa tidak ditemukan adanya
variabel independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,10 yang artinya tidak terdapat korelasi antar variabel independen. Hasil perhitungan VIF juga
menunjukkan hal yang sama, yaitu semua variabel independen yang diuji memiliki nilai kurang dari 10 yang berarti dapat disimpulkan tidak terjadi
multikolinearitas antar variabel dalam model regresi.
commit to user
3. Uji Autokorelasi
Kategori