Gambar 4.2 Normal Plot
4.2.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas independen. Model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen Berdasarkan Tabel 4.4 diperoleh hasil bahwa variabel DER, ROI, dan EPS bebas
dari multikolinearitas yang ditunjukkan dengan nilai tolerance 0,10 dan nilai VIF 10.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant LnDER
.203 4.923
LnROI .106
9.392 LnEPS
.208 4.799
a. Dependent Variable: LnHARGASAHAM
4.2.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat scatter plot antara lain prediksi
variabel terikat ZPRED dengan residual SRESID. Jika titik-titik scatter plot tersebut membentuk pola tertentu yang teratur Misalnya bergelombang,
menyebar kemudian menyempit, maka dapat diindifikasikan telah terjadi heteroskedastisitas yang dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar
4.3 berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.3 Scatterplot
Berdasarkan scatter plot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Maka dapat
disimpulkan bahwa dalam model regresi ini tidak terjadi heteroskedastisitas.
4.2.2.4. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Adapun uji yang dapat digunakan untuk mendeteksi adanya penyimpangan asumsi klasik ini adalah uji Durbin
Watson D-W stat dengan ketentuan sebagai berikut: a.
Jika nilai D-W dibawah 0 sampai 1,5 berarti ada autokolerasi positif b.
Jika nilai D-W dibawah 1,5 sampai 2,5 berarti tidak ada autokolerasi. c.
Jika nilai D-W diatas 2,5 sampai 4 berarti ada autokolerasi negatif
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.5 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson 1
.916
a
.839 .826
.95619 1.760
a. Predictors: Constant, LnEPS, LnDER, LnROI b.
Dependent Variable: LnHARGASAHAM Sumber : Hasil penelitian, 2014 Data diolah
Berdasarkan uji autokorelasi pada Tabel 4.5 diperoleh hasil bahwa nilai Durbin Watson
DW sebesar 1,760. Oleh karena nilai D_W dibawah antara 1,51.7602,5 maka tidak ada autokorelasi pada model regresi yang digunakan
dalam penelitian ini.
4.2.3. Analisis Regresi Berganda
Kategori