67
4.4. Uji Asumsi Klasik
4.4.1. Autokorelasi
Tujuan uji autokorelasi ini adalah untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara korelasi pengganggu pada tahun ini dengan
periode pada tahun sebelumnya, untuk mengetahui apakah terjadi autokorelasi atau tidak, dapat digunakan uji Durbin Watson Ghozali, 2006:95.
Tabel 4.8 : Hasil Uji Autokorelasi Menggunakan Uji Durbin Watson
Sumber : Lampiran 3 Berdasarkan hasil pengolahan diperoleh nilai statistic Durbin-Watson D-
W = 1,891, sementara dari tabel d untuk jumlah variable bebas = 3 dan jumlah pengamatan n = 30 diperoleh batas bawah nilai tabel d
L
= 1,214 dan batas atasnya d
U
= 1,650. Karena nilai Durbin-Watson model regressi 1,891 berada diantara d
U
1,650 dan 4-d
U
2,350 yaitu daerah tidak terdapat korelasi.
Gambar 4.1 : Daerah Kriteria Pengujian Autokorelasi
D-W = 1,891
Terdapat Aut okorelasi Negat if
Tidak Ada Keput usan
0 dL = 1,214 dU = 1,650 4-dU = 2,350 4-dL = 2,786 4 Terdapat
Aut okorelasi Posit if Tidak Ada
Keput usan Tidak Terdapat
Aut okorelasi
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
68
4.4.2. Multikolinearitas
Tujuan uji multikolinieritas adalah menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variable bebas, karena dalam model regresi
yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variable bebas. Untuk mendeteksi apakah terjadi multikolinieritas atau tidak, dapat digunakan uji
multikolinieritas Ghozali, 2006 : 91.
Tabel 4.9 : Hasil Uji Multikolinieritas
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
MURABAHAH .754
1.325 MUDHARABAH
.855 1.170
MUSYARAKAH .666
1.502 a. Dependent Variable: ROA
Sumber : Lampiran 3 Berdasarkan tabel di atas menunjukkan nnilai VIF kurang dari 10, sehingga
tidak terjadi atau bebas multikolinieritas. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa asumsi tidak terjadi multikolinieritas pada variable bebas penelitian
dapat dipenuhi.
4.4.3. Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas merupakan indikasi varian antar residual tidak homogen yang mengakibatkan nilai taksiran yang diperoleh tidak lagi efisien.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
69
Untuk menguji apakah varian dari residual homogen digunakan uji rank Spearman, yaitu dengan mengkorelasikan variabel bebas terhadap nilai
absolut dari residual error. Apabila koefisien korelasi dari masing-masing variabel independent ada yang signifikan pada tingkat kekeliruan 5,
mengindikasikan adanya heteroskedastisitas. Pada tabel 4.5 berikut dapat dilihat nilai signifikansi masing-masing koefisien korelasi variabel bebas
terhadap nilai absolut dari residual error.
Tabel 4.10 : Hasil Uji Heteroskedastisitas
Unstandardized Residual
MURABAHAH MUDHARABAH
MUSYARAKAH Spearmans rho Unstandardized Residual Correlation Coefficient
1.000 0.110
-0.126 0.036
Sig. 2-tailed .
0.563 0.507
0.849 N
30 30
30 30
MURABAHAH Correlation Coefficient
0.110 1.000
0.003 0.465
Sig. 2-tailed 0.563 .
0.987 0.010
N 30
30 30
30 MUDHARABAH
Correlation Coefficient -0.126
0.003 1.000
0.487 Sig. 2-tailed
0.507 0.987 .
0.006 N
30 30
30 30
MUSYARAKAH Correlation Coefficient
0.036 0.465
0.487 1.000
Sig. 2-tailed 0.849
0.010 0.006 .
N 30
30 30
30 . Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed.
Correlations
Sumber : Lampiran 3a Dari output di atas dapat diketahui bahwa nilai korelasi ketiga variable
independen dengan Unstandardized Residual memiliki nilai signifikansi lebih dari 0,05. Karena signifikansi lebih dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa
tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model regresi.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
70
4.5. Analisis Regresi Linier Berganda
Kategori