logaritma natural Ln terlihat bahwa grafik histogram memperlihatkan pola distribusi yang normal, dan grafik P-P Plot memperlihatkan titik-titik menyebar
di sekitarmengikuti arah garis diagonal yang menunjukkan pola distribusi normal. Hasil uji Kolmogorov-Smirnov pada tabel 4.3. pada penelitian ini menujukkan
probabilitas = 0,733. Dengan demikian, data pada penelitian ini berdistribusi normal dan dapat digunakan untuk melakukan Uji-t dan Uji-F karena 0,733
0,05 H diterima.
2. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Ghozali 2005:105 Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan
ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Pengujian heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan uji
grafik dengan melihat grafik scatterplot yaitu dengan cara melihat titik-titik penyebaran pada grafik dan uji glejser, dengan cara meregres seluruh variabel
independen dengan nilai absolute residual absut sebagai variabel dependennya. Perumusan hipotesis adalah :
H : tidak ada heteroskedastisitas,
H
a
: ada heteroskedastisitas. Jika signifikan 0,05 maka Ha diterima ada heteroskedastisitas dan jika
signifikan 0,05 maka H diterima tidak ada heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.5 Uji Heteroskedastisitas scatterplot
Sumber: Lampiran vii Tabel 4.4
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 1.129
.555 2.034
.054 Ln_NWC
.137 .158
.207 .869
.394 Ln_DER
.420 .225
.389 1.865
.075 Ln_ROA
-.065 .273
-.054 -.240
.813 a. Dependent Variable: ABSUT
Sumber: Lampiran vii
Pada gambar 4.5 tentang grafik scatterplot diatas terlihat titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuh pola tertentu yang jelas serta tersebar baik
diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu y. Hal ini berarti tidak terjadi
Universitas Sumatera Utara
heteroskedastisitas pada model regresi sehingga model regresi layak dipakai untuk melihat pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Dari tabel 4.4
diatas kita dapat melihat bahwa nilai signifikansi untuk variabel ln NWC adalah 0,394 0.05. nilai signifikansi untuk variabel ln DER adalah 0,75 0.05. nilai
signifikansi untuk variabel ln ROA adalah 0,813 0.05Dari hasil ini maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah heteroskedastisitas karena variabel
independennya memiliki signifikan lebih besar dari 0,05
3. Hasil Uji Autokorelasi
