Gambar 4.1 Grafik P-Plot Sumber: lampiran 7
Dengan melihat tampilan grafik normal plot dapat disimpulkan bahwa grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal, serta
mengikuti arah garis diagonal. Dapat dikatakan bahwa distribusi data model regresi adalah normal.
4.3.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan korelasi antar variabel bebas independen. Untuk mendeteksi
ada tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi adalah dengan cara melihat nilai Tolerance dan nilai Variance Inflation Factor VIF. Jika nilai
Tolerance lebih dari 0,10 berarti tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95. Jika nilai Variance Inflation
Factor VIF lebih besar dari 10 maka terjadi multikolinearitas Ghozali, 2013: 103. Hasil uji multikolinearitas disajikan pada tabel 4.2 berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.2 Hasil Uji Multikolinearitas Data
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Struktur_Modal
,866 1,155
Kinerja_Keuangan ,986
1,014 Pertumbuhan_Perusahaan
,907 1,103
Ukuran_Perusahaan ,936
1,069 a. Dependent Variable: Nilai_Perusahaan
Sumber: Lampiran 7 Berdasarkan tabel 4.2 di atas diperoleh nilai Tolerance untuk semua
variabel independen yang diteliti lebih besar dari 0,10 dan juga diperoleh nilai Variance Inflation Factor untuk semua variabel independen yang
diteliti lebih kecil dari 10 VIP 10, maka dapat disimpulkan tidak ada gejala multikolinearitas terhadap variabel independen yang diteliti.
4.3.3 Uji Autokorelasi
Metode uji ini digunakan untuk mengetahui apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t,
dengan kesalahan pada periode t-1. Jika terjadi korelasi, berarti dijumpai problem autokorelasi. Uji Autokorelasi dilakukan dengan menggunakan
Run test. Apabila nilai Asymptotic Significance 0,05 maka tidak terjadi gejala autokorelasi sementara itu jika nilai Asymptotic Significance 0,05
maka telah terjadi gejala autokorelasi. Berikut merupakan hasil dari Run Test:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.3 Hasil Uji Autokorelasi Data
Runs Test
Unstandardized Residual
Test Value
a
-,18686 Cases Test Value
36 Cases = Test Value
36 Total Cases
72 Number of Runs
32 Z
-1,187 Asymp. Sig. 2-tailed
,235 a. Median
Sumber: Lampiran 7 Berdasarkan hasil run test di atas, diperoleh nilai Asymptotic
Significance 0,05. Dengan demikian dapat ditarik kesimpulan bahwa data yang digunakan cukup random sehingga tidak terdapat masalah autokorelasi
pada data yang diuji.
4.3.4 Uji Heteroskedastisitas