Tabel 4.3 Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 33
Normal Parameters
a,b
Mean ,0000000
Std. Deviation 1,24110591
Most Extreme Differences Absolute
,135 Positive
,082 Negative
-,135 Kolmogorov-Smirnov Z
,778 Asymp. Sig. 2-tailed
,581 a. Test distribution is Normal.
Sumber: Data diolah penulis, 2010
Dari hasil pengolahan data pada tabel 4.3 diperoleh besarnya nilai Kolomogorov-Smirnov adalah 0,778 dan signifikan pada 0,581. Nilai
signifikansi lebih besar dari 0,05, maka H diterima yang berarti data
residual berdistribusi normal. Setelah data berdistribusi normal dapat dilanjutkan dengan uji asumsi klasik lainnya.
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antar variabel independen dalam model regresi. Jika pada model
regresi terjadi multikolinearitas, maka koefisien regresi tidak dapat ditaksir dan nilai standard error menjadi tidak terhingga. Menurut
Nugroho 2005: 58 deteksi multikolenaritas pada suatu model dapat dilihat yaitu jika nilai Tolerance 0,1 dan nilai Variance Inflation Factor
VIF 10 maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolenearitas.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
,179 ,791
,226 ,823
Ln_CR -,157
,463 -,080
-,338 ,738
,602 1,662
Ln_DR -,143
,565 -,059
-,253 ,802
,609 1,642
Ln_TATO ,369
,363 ,245
1,018 ,318
,579 1,726
Ln_ROA -,127
,182 -,209
-,696 ,492
,373 2,678
Ln_ROE ,156
,237 ,228
,659 ,516
,282 3,543
Ln_OPM ,138
,376 ,086
,367 ,717
,609 1,641
a. Dependent Variable: Ln_PL
Sumber: Data diolah penulis, 2010
Hasil pengujian data pada tabel 4.4 menunjukkan nilai tolerance variabel independen lebih dari 0,10. Hal ini dapat dilihat pada tolerance
value Ln_CR sebesar 0,602; Ln_DR sebesar 0,609; Ln_TATO sebesar 0,579; Ln_ROA sebesar 0,373; Ln_ROE sebesar 0,282; dan Ln_OPM
sebesar 0,609. Selain itu nilai Variance Inflation Factor pada tabel 4.4 kurang dari 10. Hal ini dapat dilihat pada VIF Ln_CR sebesar 1,662;
Ln_DR sebesar 1,642; Ln_TATO sebesar 1,726; Ln_ROA sebesar 2,678; Ln_ROE sebesar 3,543; dan Ln_OPM sebesar 1,641. Dengan
demikian dapat disimpulkan bahwa dalam model regresi tidak terjadi multikolinearitas antar variabel independen.
Universitas Sumatera Utara
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Analisis pada gambar Scatterplot yang menyatakan model regresi linear berganda tidak terdapat
heteroskedastisitas jika: 1
titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0,
2 titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja,
3 penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola
bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali, 4
penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola.
Gambar 4.4 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Grafik Scatterplot
Sumber: Data diolah penulis, 2010
Universitas Sumatera Utara
Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tidak membentuk pola tertentu atau tidak teratur. Hal ini dapat
disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Ada tidaknya heteroskedastitas juga dapat dilakukan dengan pendekatan
statistik yakni dengan menggunakan uji glejser.
Tabel 4.5 Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -,078
,412 -,190
,851 Ln_CR
-,279 ,241
-,246 -1,156
,258 Ln_DR
-,348 ,295
-,250 -1,181
,248 Ln_TATO
-,327 ,189
-,375 -1,730
,096 Ln_ROA
-,054 ,095
-,155 -,572
,572 Ln_ROE
,013 ,123
,033 ,105
,917 Ln_OPM
-,259 ,196
-,280 -1,325
,197 a. Dependent Variable: absut
Sumber: Data diolah penulis, 2010
Hasil pengujian yang terlihat pada tabel 4.5 menunjukkan nilai signifikan keenam variabel independen lebih besar 0,05. Hal ini dapat
dilihat pada nilai Ln_CR sebesar 0,258; Ln_DR sebesar 0,248; Ln_TATO sebesar 0,096; Ln_ROA sebesar 0,572; Ln_ROE sebesar
0,917; dan Ln_OPM sebesar 0,197. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa dalam model regresi tidak terjadi heteroskedastisitas
antar variabel independen.
Universitas Sumatera Utara
d. Uji Autokorelasi
