b. Uji Multikoloniearitas
Menurut Ghozali 2005:91 “uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar
variabel bebas independen”. Untuk mengetahui ada atau tidaknya korelasi antar variabel bebas tersebut, dapat dilihat dari nilai Tolerence
atau sama dengan nilai Variance Inflation Factor VIF, apabila nilai Tolerence 0,10 atau VIF 10 maka terjadi multikolonieritas dan
apabila nilai Tolerence 0,10 atau VIF 10 maka tidak terjadi multikolonieritas Ghozali, 2005:92.
Tabel 4.6 Hasil Uji Multikolinieritas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF 1
Constant LN NPL X
1
.933 1.072 LN LDR X
2
.790 1.265 LN CAR X
3
.955 1.047 LN NIM X
4
.749 1.336
Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2008 Lampiran 11 Berdasarkan tabel 4.6 dapat disimpulakan bahwa penelitian ini
bebas dari adanya multikolinearitas. Hal ini bisa dilihat dengan membandingkannya dengan nilai Tolerence dan VIF. Semua veriabel
bebas yang digunakan dalam penelitian ini memliki nilai Tolerence yang lebih besar dari 0,10. Jika dilihat dari nilai VIFnya, bahwa tak
satupun variabel bebas memiliki nilai yang melebihi 10. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas
dalam variabel bebasnya.
Universitas Sumatera Utara
c. Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pada periode t-1sebelumnya. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi masalah dalam autokorelasi diantaranya
adalah dengan Uji Durbin Watson pada buku statistik relevan. Namun secara umum dapat diambil patokan sebagai berikut:
1 Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif.
2 Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada
autokorelasi.
3 Angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelsi negatif.
Santoso, 2002:219.
Tabel 4.7 Hasil Uji Autokorelasi
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1 .712a
.507 .471
.5621058 1.379
Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2008 Lampiran 11 Tabel 4.7 menunjukkan hasil uji autokorelasi variabel penelitian.
Berdasarkan hasil pengujiannya dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi antar kesalahan pengganggu antar periode. Hal ini dilihat
dari nilai Durbin- Watson D-W. Berdasarkan tabel diatas, angka D-W adalah sebesar 1,379. Angka tersebut berada diantara -2 dengan 2,
artinya bahwa angka DW lebih besar dari -2 dan lebih kecil dari 2 -2 1,379 2 jadi, dapat disimpulkan tidak ada autokorelasi positif
maupun negarif yang terjadi.
Universitas Sumatera Utara
Regression Standardized Predicted Value
3 2
1 -1
-2 -3
R egr
es si
on Stu
de nt
ize d Re
si du
al
4 2
-2
Scatterplot Dependent Variable: LN_ROA
d. Uji Heteroskedastisitas
Kategori