76
4.2.1 Uji Normalitas
Menurut Ghozali 2011, uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi
normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar, maka uji statistik
menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Dalam penelitian ini, uji normalitas menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Dasar pengambilan keputusan
adalah melihat angka probabilitas, dengan ketentuan: 1.
Probabilitas ≥ 0,05 : hipotesis diterima karena data berdistribusi secara normal.
2. Probabilitas 0,05 : hipotesis ditolak karena data tidak berdistribusi
normal.
Tabel 4.2 Uji Normalitas
Sumber : hasil olahan software SPSS 17
Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.2, diketahui nilai probabilitas atau Asymp. Sig. 2-tailed sebesar 0,051. Dalam penelitian ini, tingkat signifikansi
77
yang digunakan adalah � = 0,05. Karena nilai probabilitas, yakni 0,051, lebih
besar dibandingkan tingkat signifikansi, yakni 0,05, maka nilai-nilai residual berdistribusi normal. Sehingga asumsi normalitas terpenuhi.
4.2.2 Uji Multikolinearitas
Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas Ghozali, 2011. Hal ini dapat
dilakukan dengan melihat nilai tolerance dan nilai variance inflation factor VIF dengan kriteria sebagai berikut:
1. Jika nilai tolerance 0,10 atau nilai VIF 10, berati tidak
terjadimultikolonieritas. 2.
Jika nilai tolerance 0,10 atau nilai VIF 10, berati terjadi multikolonieritas.
Tabel 4.3 Uji Multikolinearitas
Sumber : hasil olahan software SPSS 17
Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.3, nilai VIF dari variabel EVA adalah 1,124, nilai VIF dari variabel ROA adalah 3.324, nilai VIF dari variabel
ROE adalah 3.201, dan nilai VIF dari variabel BDI adalah 1,008. Karena masing-
78
masing nilai VIF tidak lebih besar dari 10, maka tidak terdapat gejala multikolinearitas yang berat. Dengan kata lain, tidak terjadi korelasi antara
variabel bebas yang begitu signifikan.
4.2.3 Uji Autokorelasi
Kategori