65
Tabel 4.2 Uji Normalitas
Sumber : hasil olahan software SPSS Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.2, diketahui nilai
probabilitas atau Asymp. Sig. 2-tailed sebesar 0,848. Dalam penelitian ini, tingkat signifikansi yang digunakan adalah
. Karena nilai probabilitas , yakni 0,981, lebih besar dibandingkan tingkat signifikansi, yakni 0,05, maka asumsi
normalitas telah dipenuhi.
4.2.2.2 Uji Multikolinearitas
Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi yang tinggi antar variabel
bebas Ghozali, 2011:105. Ketika terdapat korelasi antar variabel bebas yang cukup tinggi, maka permasalahan ini disebut dengan
istilah multikolinearitas Stevens, 2009:74. Jika terjadi multikolinearitas yang sempurna perfect multicolinearity, maka
koefisien-koefisien regresi dari variabel bebas tidak dapat ditentukan indeterminate, jika terjadi multikolinearitas yang
Universitas Sumatera Utara
66 tinggi, koefisien-koefisien regresi dari variabel bebas dapat
ditentukan, namun memiliki nilai standar error yang tinggi yang berarti bahwa koefisien-koefisien regresi tersebut tidak dapat
diestimasi dengan tepat atau akurat Gujarati, 2003:344. Field 2009:221 juga menyatakan bahwa seharusnya tidak terjadi
hubungan linear yang sempurna perfect linear relationship dari dua atau lebih variabel bebas. Jadi, variabel-variabel bebas
seharusnya tidak berkorelasi terlalu tinggi not correlate too highly
. Untuk memeriksa apakah terjadi multikolinearitas atau
tidak dapat dilihat dari nilai variance inflation factor VIF. Nilai VIF yang lebih dari 10 diindikasi suatu variabel bebas terjadi
multikolinearitas Myers dalam Stevens, 2009:75.
Tabel 4.3 Uji Multikolinearitas
Sumber : hasil olahan software SPSS
Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.3 nilai VIF dari variabel collateralizable asset adalah 1,066, nilai VIF dari variabel
Universitas Sumatera Utara
67 dispersion of ownership
adalah 1,076, nilai VIF dari variabel investment opportunity
adalah 1,007, dan nilai VIF dari variabel degree of operating leverage
adalah 1,007. 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 secara statistik
pada tingkat signifikansi 5.
4.2.2.3 Uji Autokorelasi
Uji independensi residual uji non-autokorelasi merupakan suatu uji untuk memeriksa apakah untuk setiap dua pengamatan
residual saling berkorelasi atau tidak Field, 2009:220. Supranto 2005:151 mengartikan non-autokorelasi sebagai tidak terjadinya
korelasi antara kesalahan pengganggu yang satu dengan yang lainnya. Meskipun terjadinya autokorelasi terhadap estimator-
estimator yang dihasilkan oleh metode ordinary least square OLS tetap tak bias unbiased, konsisten consistent, dan
terdistribusi normal secara asimtotis, namun estimator-estimator tersebut tidak lagi efisien. Sebagai akibatnya, pada uji t, F, dan chi
kuadrat tidak lagi sah untuk digunakan cannot be legitimately applied
Gujarati, 2003:489. Asumsi mengenai independensi terhadap residual non-autokorelasi dapat diuji dengan
menggunakan uji Durbin-Watson Field, 2009:220. Riyanto 2012:59 menyatakan jika nilai statistik Durbin-Watson -2 sd +2,
Universitas Sumatera Utara
68 maka asumsi independensi terhadap residual non-autokorelasi
terpenuhi. Sebaliknya, bila nilai statistik Durbin-Watson -2 atau 2, berarti asumsi independensi terhadap residual non-
autokorelasi tidak terpenuhi.
Tabel 4.4 Uji Autokorelasi
Sumb er : hasil olahan
software SPSS
Berdasarkan Tabel 4.4, nilai dari statistik Durbin-Watson adalah 1,985. Perhatikan bahwa 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
