Berdasarkan grafik diatas dapat disimpulkan bahwa distribusi data normal karena grafik histogram menunjukkan distribusi data mengikuti garis diagonal
yang tidak menceng s kew ness ke kiri maupun ke kanan. Demikian pula dengan hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik p-plot dibawah ini. Pada
grafik normal p-plot, terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal serta penyebarannya agak mendekati dengan garis diagonal sehingga dapat disimpulkan
bahwa data dalam model regresi terdistribusi secara normal.
Gambar 4.2 Grafik P-Plot
4.1.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolonearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan korelasi antara variabel independent. Jika terjadi korelasi maka
terdapat masalah multikolonearitas sehingga model regresi tidak dapat digunakan. Mendeteksi ada tidaknya gej ala multikolinearitas adalah dengan melihat nilai
tolerance dan variance inflation factor VIF, serta menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Besarnya tingkat multikolinearitas yang masih
dapat ditolerir, yaitu: Tolerance 0.10, dan nilai VIF 5. Berikut ini disajikan
tabel hasil pengujian multikolonearitas: Tabel 4.3
Uji Multikolinearitas
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant -1,397 1,292
-1,081 ,288 ROA
,177 ,144
,160 1,228 ,229
,812 1,231
CR 1,428
,253 ,817
5,646 ,000 ,663
1,509 LDER
,267 ,212
,189 1,259 ,218
,614 1,629
TATO -,307
,215 -,175 -1,428 ,164
,927 1,079
a Dependent Variable: Saham Sumber: data diolah 2015
Berdasarkan pada tabel 4.3 diatas, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolonearitas antara variabel independen yang diindikasikan dari nilai
tolerance setiap variabel lebih besar dari 0,1. Nilai tol erance ROA adalah 0,812, CR adalah 0,663, LDER sebesar 0,614. Nilai VIF dari keempat variabel
independen juga lebih kecil dari 5 yaitu untuk ROA sebesar 1,231, CR 1,509, LDER 1,629, TATO 1,079,.
4.1.2.3 Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada
periode t-1. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu dengan yang lainnya. Hal ini sering ditemukan pada
data time s eri es . Cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi masalah autokorelasi adalah dengan menggunakan nilai uji Durbin Watson. Untuk uji
Durbin Watson memiliki ketentuan sebagai berikut: 1
tidak ada autokorelasi positif, jika 0 d dl, 2
tidak ada autokorelasi positif, jika dl ~ d ~ du,
3 tidak ada korelasi negatif, jika 4 - dl d 4,
4 tidak ada korelasi negatif, jika 4 – du ~ d ~ 4 – dl,
5 tidak ada autokorelasi, positif atau negatif, jika du d 4 – du.
Tabel 4.4 Uji Autokorelasi
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error
of the Durbin-
Watson 1
.764
a
.584 .529
.88485 2.495
Tabel 4.4 memperlihatkan nilai statistik D-W sebesar 2,495 d. Nilai ini akan peneliti bandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan signifikansi
5, jumlah pengamatan n sebanyak 35 perusahaan dan jumlah variabel independen 4 k = 4. Berdasarkan tabel Durbi n Wats on didapat nilai batas atas
du sebesar 1,7814 dan nilai batas bawah dl 1,2546. Oleh karena itu, nilai dw dapat dinyatakan 1,7814 du 2,459 d 2,7454 4 – du. Berdasarkan
pengamatan ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi positif maupun autokorelasi negatif.
4.1.3 Analisis Regresi
