47
Gambar 4.4 Grafik Normal P-Plot Setelah Data Ditransformasikan
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 22 2014
4.2.2.2. Uji Multikolinearitas
Ada atau tidak adanya multikolinieritas dapat dilakukan dengan melihat toleransi variabel dan Variance Inflation Factor VIF dengan membandingkan
sebagai berikut Situmorang 2010 : 136 : 1.
VIF 5 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas 2.
VIF 5 maka tidak terdapat multikolinieritas 3.
Tolerance 0,1 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas
Universitas Sumatera Utara
48 4.
Tolerance 0,1 maka tidak terdapat multikolinieritas Dari hasil output terlihat bahwa semua data variabel tidak terkena
multikolinieritas.
Tabel 4.4
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 22 2014
Dari Hasil Uji Multikolinieritas pada Tabel 4.5 di atas, dapat dilihat bahwa angka tolerance pada variabel-variabel 0.1 dan VIF-nya 5. Berdasarkan tabel
tersebut dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model ini.
Cofficients Correlations untuk LnHS = fLnROA, LnEPS, LnDER Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardiz
ed Coefficien
ts t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Toleran ce
VIF 1
Consta nt
3.054 .895
3.413 .001
LnROA -.435
.166 -.195 -2.622
.010 .354 2.829
LnEPS .987
.069 1.010 14.255
.000 .389 2.574
LnDER -1.131
.233 -.237 -4.856
.000 .818 1.222
a. Dependent Variable: LnHS
Universitas Sumatera Utara
49
Tabel 4.5
4.2.2.3. Uji Heteroskesdastisitas
Menurut Ghozali, 2005 : 105 Model regresi yang baik adalah “tidak terjadi heteroskedastisitas, untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas,
dapat dilihat dari grafik scatterplot antara lain prediksi variabel dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID
.” Titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik di atas maupun
dibawah angka nol pada sumbu Y terlihat dari grafik scatterplot yang disajikan
Cofficients Correlations untuk LnHS = fLnROA, LnEPS, LnDER Coefficient Correlations
a
Model LnDER
LnEPS LnROA
1 Correlations
LnDER 1.000
-.316 .425
LnEPS -.316
1.000 -.782
LnROA .425
-.782 1.000
Covariances LnDER
.054 -.005
.016 LnEPS
-.005 .005
-.009 LnROA
.016 -.009
.028 a. Dependent Variable: LnHS
Hasil besaran korelasi antar variabel dari tabel 4.6 di atas memperlihatkan bahwa antara variabel independen yang diuji, variabel Return on Asset dan Debt to
Equity Ratio mempunyai korelasi paling tinggi yaitu sebesar 0,425 atau 42,5. Hal ini tidak menunjukkan korelasi karena masih dibawah 0,90 sehingga dapat
disimpulkan bahwa tidak ada multikolinieritas antar variabel independen dalam model penelitian ini.
Universitas Sumatera Utara
50 pada Gambar 4.2. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model
regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk mengetahui pengaruh ROA, EPS dan DER terhadap harga saham perusahaan perbankan yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia.
Gambar 4.5 Grafik
Scatterplot Hasil Uji Heteroskesdatisitas
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 22 2014
Universitas Sumatera Utara
51
4.2.2.4. Uji Autokorelasi
Kategori