39
Berdasarkan hasil uji normalitas diatas, dapat dikatakan bahwa data telah terdistribusi secara normal. Hal tersebut di dapat diketahui
dengan melihat Asymp. Sig 2-Tailed 0.05, yaitu sebesar 0,479. Selain itu data yang telah terdistribusi normal dapat kita ketahui dengan
melihat histogram dan normal probability plot pada gambar 4.1 dan gambar 4.2 terlihat bahwa setelah dilakukan transformasi data
menggunakan LN, grafik histogram memperlihatkan pola distribusi yang normal, dan grafik P-P Plot memperlihatkan titik-titik menyebar di
sekitar atau mengikuti arah garis diagonal yang menunjukkan pola distribusi normal. Hal ini sesuai dengan yang diungkapkan oleh Ghozali
2005 : 112 bahwa pendeteksian normalitas dapat dilakukan dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik, yaitu
jika data titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, hal ini menunjukkan data yang telah terdistribusi normal.
4.2.1.2 Uji Multikoleniaritas
Uji multikolineraitas dilakukan untuk melihat apakah antara variabel-variabel terdapat multikolinearitas atau tidak. Menurut Ghozali
2005 : 91 Uji multikolinearitas dilakukan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Untuk
melihat ada atau tidaknya multikolinieritas dalam model regresi dapat dilihat dari:
1. nilai tolerence dan lawannya,
2. Variance Inflatin Factor VIF.
40
Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerence
mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi, nilai Tolerance yang
rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi karena VIF = 1tolerence. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya
mutikolineritas adalah nilai Tolerence 0,10 atau sama dengan VIF 10 Ghozali, 2005 : 91. Hasil pengujian terhadap multikolinearitas pada
penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.4
Tabel 4.4 Tabel Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
10.593 .829
12.784 .000
LN NPM .602
.368 .270
1.634 .105
.133 7.508
LN ROA .083
.994 .039
.084 .934
.117 8.763
LN ROE 1.752
.734 .863
2.386 .019
.128 5.883
LN ROI -.729
.631 -.355
-1.155 .251
.138 6.003
LN DER -.481
.397 -.204
-1.210 .229
.128 7.786
a. Dependent Variable: LN Harga Saham
Sumber: Data Olahan SPSS, 2013 Berdasarkan data olahan SPSS diatas, dapat diketahui bahwa
tidak terjadi multikolinearitas pada seluruh variabel data. Hal tersebut bisa diketahui dengan keterangan berikut ini:
Net Profit Margin NPM mempunyai nilai Tolerance sebesar 0,133 0,10 dan nilai VIF sebesar 7,508 10.
41
Return On Assets ROA mempunyai nilai Tolerance sebesar 0,117 0,10 dan nilai VIF sebesar 8,763 10.
Return On Equity ROE mempunyai nilai Tolerance sebesar 0,128 0,10 dan nilai VIF sebesar 5,883 10.
Return On Investment ROI mempunyai nilai Tolerance sebesar 0,138 0,10 dan nilai VIF sebesar 6,003 10.
Debt To Equity Ratio DER mempunyai nilai Tolerance sebesar 0,128 0,10 dan nilai VIF sebesar 7,786 10.
Kesimpulan dari Uji Multikolinearitas ini adalah bahwa semua variabel independen telah lolos uji multikolinearitas.
4.2.1.3 Uji Auto Korelasi
