signifikan pada variabel Return On Equity X
4
sebesar 0,205 dan tingkat signifikan pada variabel Return On Assets X
5
sebesar 0,721. Dengan mempertimbangkan central limit theorem untuk sampel
yang lebih besar dari 30 n = 40, sehingga distribusi data variabel Inventory Turnover
X
2
dan pertumbuhan laba Y dianggap berdistribusi normal Itan, 2003 : 167.
4.3.2. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik yang digunakan adalah uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi. Adapun hasil dari uji asumsi klasik
tersebut adalah :
1. Uji Multikolinieritas
Menurut Ghozali 2005: 91-92, apabila nilai tolerance 0,10 atau nilai VIF 10 menunjukkan adanya multikolinieritas. Besaran VIF
dari masing-masing variabel bebas dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4.8: Nilai VIF Variance Inflation Factor
Variabel Bebas VIF
Kesimpulan Total Assets Turnover
X
1
Inventory Turnover X
2
Net Profit Margin X
3
Return On Equity X
4
Return On Assets X
5
8,276 1,466
7,420 6,060
20,573 Bebas
Bebas Bebas
Bebas
Terjadi multikolinieritas
Sumber : Lampiran 3a
Berdasarkan tabel di atas menunjukkan bahwa nilai VIF pada variabel Return On Assets X
5
lebih dari angka 10 VIF 10,
sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi yang dihasilkan terjadi multikolinearitas.
Untuk mengatasi terjadinya multikolinieritas ini dilakukan dengan cara mengeluarkan satu atau lebih variabel yang mengandung
korelasi sempurna. Adapun hasil dari pengeluaran variabel yang mengandung
multikolinieritas adalah sebagai berikut :
Tabel 4.9 : VIF Variance inflation Factor
Variabel bebas VIF
Kesimpulan Total Assets Turnover
X
1
Inventory Turnover X
2
Net Profit Margin X
3
Return On Equity X
4
2,094 1,350
3,274 4,097
Bebas Bebas
Bebas Bebas
Sumber : Lampiran 4
Setelah variabel Return On Assets X
5
dikeluarkan maka dapat disimpulkan bahwa model regresi yang diperoleh dari tabel diatas tidak
terjadi multikolinearitas karena besaran VIF yang dihasilkan oleh keempat variabel tersebut kurang dari 10.
2. Uji Heteroskedastisitas
Uji yang digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas adalah uji Glejser. Berikut ini hasil uji Glejser :
Tabel 4.10 : Hasil Pengujian Glejser
Variabel bebas t
hitung
Sig Kesimpulan Total Assets Turnover
X
1
Inventory Turnover X
2
Net Profit Margin X
3
Return On Equity X
4
-1,405 -0,056
-0,898
0,374 0,169
0,956 0,375
0,710 Bebas
Bebas Bebas
Bebas
Sumber : Lampiran 5
Hasil uji glejser di atas menunjukkan bahwa tingkat signifikan pada variabel Total Assets Turnover X
1
, Inventory Turnover X
2
, Net Profit Margin
X
3
dan Return On Equity X
4
lebih besar dari 5, maka dapat disimpulkan bahwa persamaan regresi linier berganda yang
digunakan bebas heteroskedastisitas.
3. Uji Autokorelasi
