Gambar 4.2 GrafikNormal Plot
Sumber : DiolahPeneliti2014
Pada grafik normal plotter
lihat titik-titik
menyebar di sekitar garis diagonal
serta penyebarannya
agak mendekati dengan garis
diagonal sehingga dapat disimpulkan bahwa data
dalam model
regresi terdistribusi secara normal.
4.3.2 Uji Multikolinearitas
Ghozali 2006:91 menyatakan“uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah
model regresi
ditemukan adanya
korelasi antar
variabel bebas
independen”.Multikolinearitas menunjukkan ada tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan atau hubungan dengan variabel independen lain dalam model
regresi.Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinearitas dapat dilihat dari nilai Varianc eInflation FactorVIF, apabila nilai VIF10 maka terjadi multikolinearitas dan apabila
VIF10 maka tidak terjadi multikolinearitas.
Tabel4.7 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Universitas Sumatera Utara
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant .348
.625 .557
.580 ln_csr
.293 .356
.123 .823
.415 .982
1.018 ln_der
.132 .082
.240 1.606 .116
.982 1.018
a. Dependent Variable: ln_pbv
Sumber:DiolahPeneliti2014
Dengan demikian,dari data tabel 4.7 disimpulkan dalam model regresi tidak terjadi multikolinearitas dengan dasar nilai VIF untuk setiap variabel independen tidak
ada yang melebihi 10 dan nilai tolerance tidak ada yang kurang dari 0.1, maka dapat dilakukan analisis lebih lanju tdengan menggunakan model regresi berganda.
4.3.3 Uji Heterokedastisitas
Ghozali2006:105 menyatakan“uji
heterokedastisitas bertujuan
untuk mengetahui apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual
satu pengamatan ke pengamatan lainnya”.Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap, maka disebut homokedastisitas, dan jika berbeda disebut
heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas.
Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada tidaknya gejala heterokedastisitas adalah dengan melihat plot grafik yang dihasilkan dari pengolahan data menggunakan
program SPSS.Dasar pengambilan keputusannya adalah: a
Jika ada pola tertentu,seperti titik-titik yang teratur,maka telah terjadi heterokedastisitas,
b Jika tidak ada pola tertentu,serta titik-titik yang menyebar tidak tertentu, maka
tidak terjadi heterokedastisitas atau terjadi homokedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
Berikuti ni dilampirkan gambar scatterplot untuk menganalisis apakah terjadi heterokedastisitas atau terjadi homokedastisitas dengan mengamati penyebaran titik-titik
pada gambar.
Gambar 4.3 Hasil Uji Heterokedastisitas Sumber:Diolah Peneliti2014
Dari gambar scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun dibawah angka 0 pada sumbuY. Halini dapat disimpulkan
bahwa tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi sehingga model layak dipakai dalam penelitian ini.
4.3.4 Uji Autokorelasi
