4.3.4 Uji Asumsi Klasik
4.3.4.1 Hasil Pengujian Autokorelasi
Autokorelasi digunakan untuk menguuji apakah dalam sebuah model regresi linier berganda terdapat korelasi antar kesalahan
pengganggu pada periode t dengan kesalaha pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem
autokorelasi. Pedoman model regresi untuk mendeteksi autokorelasi menurut besaran D-W Durbin Watson:
a. Angka D-W dibawah -2, berarti ada autokorelasi positif b. Angka D-W -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi
c. Angka D-W diatas +2, berarti ada autokorelasi negative Berdasarkan hasil dari analisis lampiran 2, dapat diketahui
bahwa nilai analisis berada pada nilai 1,857 yang menunjukkan bahwa tidak terjadi autokorelasi karena berada pada range -2 sampai +2.
4.3.4.2 Hasil Pengujian Multikolinieritas
Identifikasi terhadap adanya gejalan multikolinieritas data dideteksi dengan melihat besarnya nilai VIF Variance Influence
Factor yang diperoleh. Jika memiliki nilai VIF lebih besar dari 10, maka akan menunjukkan adanya multikolinieritas. Berdasarkan hasil
pengujian, diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 8: Hasil Pengujian Multikolinieritas
Collinearity Statistics Model
Tolerance VIF Constanta
ROA 0.211 4.732
ROE 0.266 3.759
NPM 0.398 2.510
Sumber : lampiran 2
Berdasarkan tabel diatas, dapat diketahui bahwa nilai VIF seluruh variabel independen lebih kecil dari 10. Artinya ialah seluruh
variabel independen pada penelitian ini terbebas dari penyimpangan multikolinier.
4.3.4.3 Hasil Pengujian Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual atau pengamatan
ke pengamatan lainnya. Hasil uji heteroskedastisitas dengan uji rank spearman dilihat pada tabel berikut:
Tabel 9 : Hasil Pengujian Heteroskedastisitas
Unstandarized Residual
Spearman’s rho ROA Correlations Coefficient Sig.
2-tailed N
ROE Correlations
Coefficient Sig.
2-tailed N
NPM Correlations
Coefficient Sig.
2-tailed N
-0.201 0.214
40 -0.220
0.173 40
-0.155 0.340
40 correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed
Sumber: Lampiran 2
Berdasarkan hasil pengujian diatas dapat diketahui bahwa taraf signifikasi masing-masing variabel independen return on asset, return
on equity, dan net profit margin mempunyai nilai yang lebih besar dari 0,01.
Hasil uji rank spearman ini juga menunjukkan bahwa tidak terdapat gejala heteroskedastisitas.
4.4 Pembahasan