heterokedastisitas, uji multikolinearitas dan uji autokorelasi. Model regresi yang baik adalah model yang lolos dari uji asumsi klasik. Ghozali, 2002, hal. 55.
a. Uji Normalitas
Model regresi yang baik mensyaratkan adanya normalitas pada data penelitian atau pada nilai residualnya bukan pada masing-masing variabelnya. Uji
normalitas model regresi dalam penelitian ini menggunakan analisis grafik dengan melihat histogram dan normal probability plot. Apabila ploting data membentuk
satu garis lurus diagonal maka distribusi data adalah normal.berikut adalah hasil uji normalitas dengan menggunakan diagram.
Gambar 2 Output SPSS Grafik
Histogram
2 1
-1 -2
Regression Standardized Residual
5 4
3 2
1
Fre que
ncy
Mean = -4.86E-16 Std. Dev. = 0.84
N = 18
Dependent Variable: HARGA SAHAM Histogram
Gambar 3 Output SPSS Normal P-Plot
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Ex pec
te d
C um
Pr ob
Dependent Variable: HARGA SAHAM Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Sumber data yang telah diolah
Dari hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik histogram dan normal probability plot, tampak bahwa histogram memberikan pola distribusi yang
menceng ke kanan sedangkan pada grafik norma probability plot terihat bahwa titik-titik menyebar dan menjauhi garis diagonalnya. Hal ini menunjukkan bahwa
data tidak terdistribusi secara normal dan model regresi yang diuji dengan menggunakan grafik tersebut tidak memenuhi asumsi normalitas.
b. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas dalam penelitian ini adalah dengan melihat koefisien Variance Inflation Factor VIF dan nilai Tolerance. Gangguan multikolinearitas
tidak terjadi jika VIF dibawah 10 atau Tolerance di atas 0,1.
Tabel 4 Output SPSS Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Colinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
CAR .697
1.435 RORA
.167 5.974
NIM .380
2.634 ROA
.162 6.157
LDR .497
2.012
Sumber data yang telah diolah Hasil uji multikolinearitas menunjukkan nilai tolerance 0,10 dan nilai VIF
10 untuk variabel penelitian CAR, RORA, NIM, ROA dan LDR, hal ini menunjukkan bahwa tidak ada multikolinearitas dalam model regresi.
c. Uji Heterokedastisitas
