Dari hasil pengujian, dapat dilihat bahwa angka tolerance perputaran modal kerja dan perputaran return spread 0,10 yaitu 0,861
dan VIFnya 10 yaitu 1,161. Ini mengindikasikan bahwa tidak terjadi multikolinieritas diantara variabel independen dalam penelitian.
4.1.2.4. Uji Heteroskedastisitas
Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada tidaknya gejala heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik scatterplot antara
SRESID dan ZPRED yang dihasilkan dari pengolahan data dengan menggunakan SPSS 18.0. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi
heteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas. Dasar Pengambilan keputusannya adalah :
a. Hasil uji dalam bentuk pola yang tidak jelas berbentuk titik – titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y tidak terjadi
heteroskedastisitas.
51 b. Hasil Uji terdapat pola tertentu berbentuk titik – titik yanga ada
membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar
a. Dependent Variable: LN_CR
Sumber : Output SPSS, diolah penulis, 2011
Universitas Sumatera Utara
kemudian menyempit, mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
Berikut ini dilampirkan grafik scatterplot untuk menganalisis apakah terjadi heteroskedastisitas dengan mengamati penyebaran titik –
titik pada gambar.
Gambar 4.5 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Sumber : Output SPSS, diolah penulis, 2011
Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak dengan tidak adanya pola yang jelas serta tersebar baik di atas
52 maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal tersebut menunjukkan
bahwa tidak terjadi heterokedastisitas
Universitas Sumatera Utara
4.1.3.Pengujian Hipotesis 4.1.3.1. Metode Regresi Linear Berganda
Berdasarkan hasil uji asumsi klasik yang telah dilakukan di atas, dapat disimpulkan bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian
ini telah memenuhi model estimasi yang Best Linear Unbiased Estimator BLUE dan layak untuk dilakukan analisis statistik
selanjutnya, yaitu melakukan pengujian hipotesis. Adapun hasil pengolahan data dengan analisis regresi dapat dilihat pada tabel dibawah
ini.
Tabel 4.7 Hasil Analisis Regresi
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error
Beta Toler
ance VIF
1 Constant 1.983
.301 6.580
.000 LN_PMK
-.322 .064
-.724 -5.074
.000 .861 1.161
LN_Spread .133
.090 .212
1.483 .148 .861
1.161 a. Dependent Variable: LN_CR
Sumber : Output SPSS, diolah penulis, 2011
Berdasarkan tabel 4.7 pada kolom Unstandardized Coefficients bagian B diperoleh model persamaan regresi linier berganda yait
1,983 - 0,322 X
1
+ 0,133 X
2
+ e
53 Dimana :
Y = Likuiditas
Universitas Sumatera Utara
X
1
= Perputaran Modal Kerja X
2
= Return Spread e
= Tingkat kesalahan pengganggu Penjelasan dari nilai a, b
1
, b
2
dan b
3
pada Unstandardized Coefficients tersebut dapat dijelaskan dibawah ini.
a. Nilai B Constant a = 1,983 = konstanta Nilai konstanta ini menunjukkan bahwa apabila tidak ada nilai
variabel bebas yaitu perputaran modal kerja dan return spread, maka perubahan nilai likuiditas yang dilihat dari nilai Y tetap sebesar
1,983. b. Nilai B LN_PMK b
1
= - 0,322 = perputaran modal kerja Koefisisen regresi ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan
perputaran kas sebesar 1 satuan, likuiditas akan menurun sebesar 0,322 satuan atau 32,2 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap.
c. Nilai B LN_Spread b
2
= 0,133 = return Spread Koefisisen regresi ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan
perputaran return spread sebesar 1 satuan, maka likuiditas akan menurun sebesar 0,133 satuan atau 13,3 dengan asumsi variabel
lain dianggap tetap.
54
4.1.3.2. Uji Signifikan Parameter Individual Uji Statistik t
