57 mengikuti garis diagonal yang tidak menceng skewness kiri
maupun menceng ke kanan.
Sumber : Hasil Olahan Software SPSS
Gambar 4.2 Uji Normalitas Grafik P-Plot
Pada grafik P-P Plot pada gambar 4.2 diatas menunjukkan bahwa data titik menyebar di sekitar garis diagonal. Hal ini
menunjukkan bahwa data telah terdistribusi secara normal. Melalui hasil uji normalitas dalam seluruh tahap,
menyimpulkan arti bahwa semua variabel dalam penelitian ini berdistribusi normal dan dapat melanjutkan pengujian asumsi
klasik lainnya.
4.2.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen.
Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinearitas dapat dilihat dari
58 nilai VIF Variable Inflation Factor dan nilai tolerance. Jika nilai
VIF 10 dan nilai tolerance 0,01 maka dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas. Pengujian multikolinearitas dapat dilihat
pada tabel 4.3 berikut :
Tabel 4.3 Uji Multikolinearitas
Sumber : Hasil Olahan Software SPSS
Berdasarkan Tabel 4.3 nilai VIF dari variabel ROA adalah 1,358, nilai VIF dari variabel Pertumbuhan Laba adalah 1,363,
nilai VIF dari variabel Arus Kas Operasi adalah 4,329, nilai VIF dari Arus Kas Investasi 3,225,nilai VIF dari Arus Kas Pendanaan
1,831, dan nilai VIF dari Perubahan Harga Saham adalah 1,197. Karena masing-masing nilai VIF tidak lebih besar dari 10, maka
tidak terdapat gejala multikolinearitas yang berat. Dengan kata lain, tidak terjadi korelasi antara variabel bebas yang begitu
signifikan.
59
4.2.2.3 Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk mengetahui apakah ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada suatu periode dengan periode
sebelumnya. Model regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi. Cara yang paling sering digunakan untuk mendeteksi
ada atau tidaknya autokorelasi adalah dengan uji Durbin Watson DW. Menurut metode durbin Watson, asumsi diterima tidak
terdapat autokorelasi jika du d 4-du Ghozali, 2006:100. Hasil pengujian autokorelasi dapat dilihat pada tabel 4.4 sebagai
berikut :
Tabel 4.4 Uji Autokorelasi
Sumber : Hasil Olahan Software SPSS Berdasarkan Tabel 4.4, nilai dari statistik Durbin-Watson
adalah 1,682, karena nilai statistik Durbin-Watson terletak di antara -2 dan +2, maka asumsi non-autokorelasi terpenuhi. Dengan
kata lain, tidak terjadi gejala autokorelasi yang tinggi pada residual.
4.2.2.4 Uji Heteroskedastisitas