54
Gambar 4.4 Normal Probability Plot
Setelah Transformasi dengan LN
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2014
Demikian pula dengan hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik plot. Pada grafik normal plot, terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal
serta penyebarannya agak mendekati dengan garis diagonal sehinggga dapat disimpulkan bahwa data dalam model regresi setelah ditransformasi kedalam
bentuk LN juga berdistribusi secara normal.
4.2.2.2 Uji Multikolinearitas
Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada tidaknya gejala multikolinearitas adalah dengan melihat besaran korelasi antar variabel
independen dan besarnya tingkat kolinearitas yang masih dapat ditolerir, yaitu
Universitas Sumatera Utara
55 nilai Tol 0,10 dan Variance Inflation Factor VIF 10. Berikut disajikan tabel
hasil pengujian:
Tabel 4.7 Uji Multikolinearitas
Coefficient Correlations
a
Model OPINI
LN_DER LN_ROA
LN_TOTAL_ ASET
1 Correlations
OPINI 1,000
,076 -,212
,127 LN_DER
,076 1,000
-,088 ,291
LN_ROA -,212
-,088 1,000
,281 LN_TOTAL_ASET ,027
,291 ,281
1,000
Covariances
OPINI ,044
,002 -,004
,000 LN_DER
,002 ,009
-,001 ,001
LN_ROA -,004
-,001 ,007
,001 LN_TOTAL_ASET ,000
,001 ,001
,002
a. Dependent Variable: KTDKTP_WKT Sumber: Hasil Pengolahan SPSS, 2014
Multikolinearitas dapat dilihat dari koefisien korelasi antar variabel independen. Jika koefisien korelasi yang terjadi kurang dari 0,95 berarti tidak
terjadi multikolinearitas sedangkan jika koefisien korelasi lebih dari 0,95 berarti ada masalah multikolinearitas. Tidak adanya korelasi yang tinggi bukan berarti
bebas dari gejala multikolinearitas. Multikolinearitas dapat disebabkan karena adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel independen Ghozali, 2005:91.
Pada tabel 4.7 Coefficient Correlations tampak bahwa antar variabel independen tersebut tidak ada gejala multikolinearitas, dimana dapat dilihat dari
nilai kolinearitas masing-masing variabel yang lebih kecil dari 0,95. Jika koefisien korelasi yang terjadi kurang dari 0,95 berarti tidak terjadi multikolinearitas
Universitas Sumatera Utara
56 sedangkan jika koefisien korelasi lebih dari 0,95 berarti ada masalah
multikolinearitas.
Tabel 4.8 Uji Multikolinieritas
Setelah Transformasi Data dengan LN Coefficientsa
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
LN_TOTAL_ASET ,816
1,226 LN_ROA
,847 1,181
LN_DER ,883
1,132 OPINI
,946 1,057
a. Dependent Variable: KTDKTP_WKT Sumber: Hasil Pengolahan SPSS, 2014
Multikolinearitas dapat dilihat dari: 1 Mempunyai nilai VIF 10
2 Nilai Tolerance 10 Pada tabel 4.8 coefficient correlations dapat dilihat bahwa tidak ada nilai
tolerance yang kurang dari 0,10. Nilai tolerance TOTAL_ASET adalah 0,816; ROA 0,847; DER 0,883; dan OPINI 0,946. Nilai VIF dari keempat variabel
independen juga lebih kecil dari 10 yaitu TOTAL_ASET adalah 1,226; ROA 1,181; DER 1,132; dan OPINI 1,057. Hal ini berarti tidak ada masalah
multikolinearitas diantara variabel independennya.
Universitas Sumatera Utara
57
4.2.2.3. Uji Heteroskedastisitas
