Dari Gambar 5.5. diatas, terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak dan telah tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 nol pada sumbu Y
sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
5.4.4. Uji Autokolerasi
Tabel 5.10. Tabel Uji Autokolerasi Setelah Transformasi
Model R
R Square
Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 .411
.169 .076
1.14242 2.000
Pengujian autokolerasi dilakukan dengan melihat nilai durbin watson pada Tabel 5.10. Dari Tabel 5.10 diperoleh nilai hitung durbin watson sebesar 2.000
Adapun kriteria pengujiannya adalah: 1. Jika nilai D-W dibawah 0 sampai 1,5 berarti ada autokolerasi positif.
2. Jika nilai D-W diantara 1,5 sampai 2,5 berarti tidak ada autokolerasi. 3. Jika nilai D-W diatas 2,5 sampai 4 berarti ada autokolerasi negatif.
Kondisi nilai durbin watson sebesar 2,000 menunjukkan tidak adanya autokolerasi positif dan negatif.
5.4. Uji Asumsi Klasik Hipotesis Kedua 5.4.1. Uji Normalitas
Uji normalitas dapat dilihat pada Gambar 5.6 dan Gambar 5.7. Pada Gambar 5.6. menunjukkan titik-titik tidak menyebar jauh dari titik diagonal. Pola
distribusi normal dapat juga dilihat dengan tampilan histogram pada Gambar 5.7.
Universitas Sumatera Utara
menampilkan bahwa tampilan grafik histogram memberikan pola distribusi normal dengan penyebaran secara merata baik ke kiri maupun ke kanan.
Gambar 5.6. Normal P-Plot Hipotesis Kedua
Sumber: Hasil Penelitian, 2013 Data Diolah
Gambar 5.7. Grafik Histogram Hipotesis Kedua
Sumber: Hasil Penelitian, 2013 Data Diolah Selain dari Gambar 5.7. dan Gambar 5.8. diatas, uji normalitas dapat
dilakukan dengan uji statistik Kolmogorov-Smirnov, yang merupakan pengujian yang paling valid atas normalitas. Pengujian ini dilakukan terhadap nilai
unstandarized residual yang dihasilkan dari seluruh variabel dengan hasil yang terlihat pada Tabel 5.10. berikut:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.10. Uji Kolmogorov-Smirnov Hipotesis Kedua
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 52
Normal Parameters Mean
a,b
.0000000 Std. Deviation
.36908268 Most Extreme Differences
Absolute .145
Positive .067
Negative -.145
Kolmogorov-Smirnov Z 1.047
Asymp. Sig. 2-tailed .223
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Penelitian, 2013 Data Diolah Hasil uji statistik Kolmogorov-Smirnov menghasilkan nilai 0,223 yaitu
berada diatas 0,05 untuk nilai residual sehingga data dapat dikatakan berdistribusi normal.
5.4.2. Uji Multikolonieritas
Hasil uji multikolonieritas dapat dilihat pada Tabel 5.11 berikut:
Tabel 5.11. Hasil Uji Multikolonieritas Hipotesis Kedua
Model Collinearity Statistics
Keterangan
Tolerance VIF
1 Constant
LN_SIZE .660
1.515
Tidak terjadi multikolonieritas
LN_DPR .836
1.196
Tidak terjadi multikolonieritas
LN_DER .831
1.204
Tidak terjadi multikolonieritas
LN_ROE .565
1.771
Tidak terjadi multikolonieritas
LN_IOS .499
2.005
Tidak terjadi multikolonieritas
LN_K.INDP .828
1.207
Tidak terjadi multikolonieritas
Nilai VIF yang lebih kecil dari 10 dan nilai toleransi yang lebih besar dari 0,1. Multikolonieritas terjadi apabila nilai tolerance 0,10 dan Variance Inflation
Universitas Sumatera Utara
Factor VIF 10. Hal ini menunjukkan bahwa variabel-variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini tidak saling berkolerasi atau tidak ditemukan
adanya kolerasi antara variabel independen.
5.4.3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas untuk hipotesis kedua dapat dilihat pada Gambar 5.8 berikut:
Gambar 5.8. Scatterplot Hipotesis Kedua
Sumber: Hasil Penelitian, 2013 Data Diolah
Dari Gambar 5.8. diatas, terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak dan telah tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 nol pada sumbu Y
sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
5.4.4. Uji Autokolerasi
Pengujian autokolerasi dilakukan dengan melihat nilai durbin watson pada Tabel 5.12. Dari Tabel 5.12. diperoleh nilai hitung durbin watson sebesar 1,488
Universitas Sumatera Utara
Adapun kriteria pengujiannya adalah: 1. Jika nilai D-W dibawah 0 sampai 1,5 berarti ada autokolerasi positif.
2. Jika nilai D-W diantara 1,5 sampai 2,5 berarti tidak ada autokolerasi. 3. Jika nilai D-W diatas 2,5 sampai 4 berarti ada autokolerasi negatif.
Kondisi nilai durbin watson sebesar 1,488 menunjukkan ada autokolerasi positif.
Tabel 5.12. Tabel Uji Autokolerasi Hipotesis Kedua
Model R
R Square Adjusted
R Square Std. Error of the
Estimate Durbin-
Watson 1
.345 .119
.002 .39292
1.488
Sumber: Hasil Penelitian, 2013 Data Diolah
5.5. Uji Hipotesis Pertama
