Bila nilai signifikan 0.05 berarti distribusi data tidak normal. Sebaliknya bila nilai signifikan 0.05 berarti distribusi data normal. Dari tabel IV.3 di atas,
dapat dilihat bahwa setelah dilakukan transformasi data dengan SQRT, semua data variabel yang diuji menjadi normal dan nilai signifikan untuk semua variabel
0,05.
b. Hasil Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas dilakukan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Menurut Ghozali 2005 “adanya
gejala multikolinearitas dapat dilihat dari tolerance value atau nilai Variance Inflation Factor VIF. Batas tolerance value adalah 0,1 dan batas VIF adalah 10”.
Apabila tolerance value 0,1 atau VIF 10 = terjadi multikolinearitas. Apabila
tolerance value 0,1 atau VIF 10 = tidak terjadi multikolinearitas.
Berdasarkan hasil pengujian multikolinearitas pada tabel IV. 7 dapat diketahui bahwa nilai VIF maksimum dari kelima variabel independen adalah 1,812 yang
berarti bahwa tidak ada satupun variabel bebas yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Selain itu, nilai mimimum tolerance dari kelima variabel independen adalah
0.552 yang berarti bahwa tidak ada satupun variabel bebas yang memiliki tolerance value lebih kecil dari 0,1. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa
penelitian ini bebas dari adanya multikolinearitas.
Universitas Sumatera Utara
Tabel IV. 7 Hasil Uji Multikolinearilitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant -.040
1.373 -.029
.977 SQRT _Perputaran
Kas 2.561
.997 .348
2.568 .013
.709 1.411
SQRT_Perputaran Piutang Usaha
-.167 .141
-.146 -1.179
.244 .844
1.185 SQRT_Perputaran
Persediaan .660
.256 .345
2.574 .013
.724 1.382
SQRT_Perputaran Kewajiban Lancar
-.132 .178
-.114 -.744
.460 .552
1.812 SQRT_Perputaran
Modal Kerja Bersih -.002
.256 -.001
-.009 .993
.650 1.539
a. Dependent Variable: SQRT_Rentabilitas Usaha
Sumber : Output SPSS, diolah peneliti, 2009
c. Uji Autokorelasi
Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi menurut Ghozali 2005 :94 adalah sebagai berikut:
v. Bila nilai Durbin-Watson DW terletak antara batas atas atau Upper
Bound DU dan 4 – DU, maka koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi.
vi. Bila nilai Durbin-Watson DW lebih rendah daripada batas bawah
atau Lower Bound DL maka koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol, berarti ada autokorelasi positif.
Universitas Sumatera Utara
vii. Bila nilai Durbin-Watson DW lebih besar daripada 4 – DL, maka
koefisien autokorelasi lebih kecil dari nol, berarti ada autokorelasi negatif.
viii. Bila nilai Durbin-Watson DW terletak antara batas atas DU dan
batas bawah DL atau DW terletak antara 4 – DU dan 4 – DL, maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
Hasil dari uji autokorelasi dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel IV. 8 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1 .546
a
.299 .234
1.71237 2.176
a. Predictors: Constant, SQRT_Perputaran Modal Kerja Bersih, SQRT_Perputaran Persediaan, SQRT_Perputaran Piutang Usaha, SQRT _Perputaran Kas,
SQRT_Perputaran Kewajiban Lancar b. Dependent Variable: SQRT_Rentabilitas Usaha
Sumber : Output SPSS, diolah peneliti, 2009 Nilai Durbin Watson adalah 2,176, sedangkan bila dilihat dari tabel DW untuk
lima variabel bebas ρ dan banyak data adalah 60, maka nilai k = ρ -1 = 5-1 = 4
untuk level signifikansi = 0,05 di peroleh DL = 1,44, dan DU = 1,73 sehingga nilai 4 – DU = 4 – 1,73 = 2,27. Asumsi pertama DU DW 4-DU terpenuhi yaitu
1,73 2, 176 2,27. Dengan demikian, tidak terjadi autokorelasi antar kesalahan pengganggu antar periode karena nilai Durbin-Watson DW 2,176 terletak antara
batas atas atau Upper Bound DU dan 4 – DU.
Universitas Sumatera Utara
d. Uji Heteroskedastisitas
