Berdasarkan tabel 4.3 terlihat nilai VIF untuk variabel VAIC, Ukuran dan Leverage lebih kecil dari 10. Sedangkan nilai tolerance-nya lebih besari dari 0,10. Hal ini
menunjukkan bahwa variabel bebas dalam penelitian ini tidak saling berkorelasi atau tidak ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas dan variabel kontrol. Hasil
pengujian terlihat pada tabel 4.3 sebagai berikut:
Tabel 4.3. Uji Multikolinieritas Hipotesa Pertama
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant -1.424
.280 -5.088
.000 Ln_VAIC
-.599 .070
-.678 -8.612
.000 .964
1.038 UKURAN
.354 .217
.143 1.636
.106 .780
1.281 Ln_LEVERAGE
-.285 .119
-.212 -2.392
.019 .761
1.314 a. Dependent Variable: Ln_ROA
Sumber: Hasil Penelitian, 2012 Data diolah
4.1.3.3. Uji Heterokedastisitas
Uji Heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual pengamatan satu dengan pengamatan
lain, jika varians residual dari pengamatan satu dengan pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastistik. Model regresi yang baik ialah yang
homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Deteksi ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengna melihat ada tidaknya pola tertentu pada
grafik scatterplot antara SRESID residual dan ZPRED prediksi variabel terikat.
Universitas Sumatera Utara
Sumber: Hasil Penelitian, 2012 Data diolah
Gambar 4.3. Grafik Scatterplot Hipotesa Pertama
4.1.3.3.1 Uji Glejser
Tabel 4.4. Uji Glejser Hipotesa Pertama
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant .746
.168 4.442
.000 Ln_VAIC
-.071 .042
-.193 -1.689
.095 .964
1.038 UKURAN
-.080 .130
-.078 -.617
.539 .780
1.281 Ln_LEVERAGE
.002 .072
.004 .029
.977 .761
1.314 a. Dependent Variable: ABS_RES
Sumber: Hasil Penelitian, 2012 Data diolah Pada Tabel 4.4 menunjukkan bahwa tidak ada variabel independen yang
signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen absolute Ut absut. Hal ini terlihat dari profitabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5, jadi
disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
4.1.3.4. Uji Autokorelasi
Pendekatan masalah autokorelasi dilakukan dengan pengujian Durbin- Watson atau uji DW. Dari Tabel 4.5 diperoleh nilai hitung Durbin-Watson sebesar
2,104. Dari tabel statistik Durbin-Watson dengan
α
= 5 diperoleh nilai DW lebih besar dari upper bound du atau dapat ditulis sebagai berikut, d du atau 2,104
1,72. Hal ini dapat disimpulkan bahwa hipotesis awal Ho diterima artinya tidak terdapat autokorelasi baik positif maupun negatif pada persamaan regresi.
Tabel 4.5. Uji Autokorelasi Hipotesa Pertama
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .739
a
.546 .528
.68446 2.104
a. Predictors: Constant, Ln_LEVERAGE, Ln_VAIC, UKURAN b. Dependent Variable: Ln_ROA
Sumber: Hasil Penelitian, 2012 Data diolah
4.1.4. Hasil Regresi Berganda Hipotesa Pertama Tabel 4.6 Hasil Uji Hipotesis Pertama
