Uji Kolmogorov-Smirnov
menunjukan hanya variabel Size
yang berdistribusi normal menghasilkan nilai signifikansi 0,05, sedangkan variabel
lainnya menghasilkan nilai signifikansi 0,05. Begitu juga dilihat secara umum dari Unstandardized Residual menghasilkan nilai signifikansi 0,05, sehingga
data dapat dikatakan tidak berdistribusi normal.
5.2.2. Uji Multikolonieritas Sebelum Transformasi
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Ghozali 2006: 95. Pengujian dilakukan dengan melihat nilai Collinearity Statistic dan
nilai koefisien korelasi diantara variabel bebas. Nilai yang umumnya digunakan untuk menunjukkan tidak adanya multikolonieritas terjadi apabila nilai Tolerance
≥ 0,10 atau dengan nilai VIF ≤ 10. Sebaliknya multikolonieritas terjadi apabila nilai Tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10. Hasil pengujian
multikolonieritas dapat dilihat pada Tabel 5.3.
Tabel 5.3. Hasil Uji Multikolonieritas sebelum Transformasi
Model Collinearity
Statistics Keterangan
Tolerance VIF
1 Constant
ROE ,636
1,572 tidak terjadi multikolonieritas
DER ,577
1,732 tidak terjadi multikolonieritas
EPS ,680
1,470 tidak terjadi multikolonieritas
PBV ,762
1,312 tidak terjadi multikolonieritas
SIZE ,625
1,601 tidak terjadi multikolonieritas
Sumber: Hasil Penelitian, 2014 Data Diolah
Universitas Sumatera Utara
Dari Tabel 5.3. hasil perhitungan nilai tolerance menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,10 yang berarti
tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor VIF juga menunjukkan hal yang
sama tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar variabel
independen dalam model regresi.
5.2.3. Uji Heteroskedastisitas Sebelum Transformasi
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain.
Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi
yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Pendeteksian gejala heteroskedastisitas dalam model regresi dilakukan
dengan menggunakan grafik plot antara nilai prediksi variabel independen. Jika pada grafik terdapat pola tertentu yang teratur, maka mengindikasikan telah terjadi
heteroskedastisitas dan apabila tidak ada pola yang jelas, maka tidak terjadi heteroskedastisitas pada model penelitian.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.4 Tabel Autokorelasi Sebelum Transformasi
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 ,383
a
,146 ,112
1,43945 1,998
Universitas Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.3 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
LG_ ROE
LG_ DER
LG_ EPS
LG_ PBV
SIZE LG_
KI LG_
RETURN Unstandar
dized Residual N
114 119
107 120
130 130
130 105
Normal Parameters
a,b
Mean 1,0742
,1541 1,6847
,1591 13,8101
1,6090 ,0296
0E-7 Std.
Deviation ,51082
,44222 ,75546
,35061 1,79934
,10930 ,29412
,26835337 Most Extreme
Differences Absolute
,186 ,114
,121 ,099
,109 ,208
,105 ,069
Positive ,125
,092 ,069
,099 ,070
,208 ,071
,059 Negative
-,186 -,114
-,121 -,060
-,109 -,192
-,105 -,069
Kolmogorov-Smirnov Z 1,987
1,247 1,256
1,086 1,243
2,370 1,202
,708 Asymp. Sig. 2-tailed
,001 ,089
,085 ,189
,091 ,000
,111 ,699
a. Test distribution is Normal.
Sumber Hasil Penelitian, 2014 Data Diolah
Universitas Sumatera Utara
Hasil uji statistik Kolmogorov-Smirnov untuk setiap variabel hanya ROE dan KI yang belum berdistribusi normal namun jika dilihat secara umum pada
nilai Unstandardized Residual menghasilkam nilai 0,699 0,05 nilai residualnya sehingga data dapat dikatakan berdistiribusi secara umum sudah normal.
5.3.2. Uji Multikolonieritas Setelah Transformasi
