Uji Asumsi Klasik

C. Uji Asumsi Klasik

Model regresi dalam penelitian dapat digunakan untuk estimasi dengan signifikan dan representatif jika data yang digunakan mempunyai kualitas Model regresi dalam penelitian dapat digunakan untuk estimasi dengan signifikan dan representatif jika data yang digunakan mempunyai kualitas

a. Uji Normalitas

Uji Normalitas dilakukan untuk menguji apakah data terdistribusi secara normal. Model regresi yang baik adalah model regresi yang memiliki distribusi nilai residual normal atau mendekati normal. Pengujian normalitas dalam penelitian ini dilakukan menggunakan alat uji Kolmogorov-Smirnov dengan nilai residu atas persamaan model regresi yang digunakan dalam penelitian. Hasil uji normalitas dapat dilihat dalam tabel IV.3 berikut ini.

Tabel IV. 3

Hasil Uji Normalitas Sebelum Transformasi Data

Unstandardized Residual

N 262

Normal Parameters a Mean

.0000000

Std. Deviation

5.90789021 Most Extreme Differences Absolute

-.078 Kolmogorov-Smirnov Z

1.511 Asymp. Sig. (2-tailed)

.021

a. Test distribution is Normal. Sumber: Hasil pengolahan data

Hasil uji normalitas di atas menunjukkan bahwa data variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdistribusi tidak normal dengan dibuktikan oleh nilai asymp. sig. yang lebih kecil dari tingkat signifikasi penelitian 5%.

transformasi. Proses transformasi dilakukan dengan menggunakan bentuk SQRT. Dengan Proses transformasi data penelitian dengan menggunakan bentuk SQRT diharapkan dapat diperoleh data penelitian terdistribusi normal sehingga proses regresi dapat dilakukan. Setelah melakukan proses transformas diperoleh data penelitian yang berdistribusi normal sejumlah 258 data yang berarti terdapat 4 data yang tidak normal dan dikeluarkan dari data penelitian ini.

Hasil uji normalitas seperti tersaji di atas menunjukkan bahwa data penelitian telah terdistribusi normal yang dibuktikan dengan asymp sig. sebesar 0,169 yang lebih besar dari tingkat signifikansi penelitian 5%. Oleh karena data penelitian telah terdistribusi normal, maka data dapat digunakan dalam pengujian dengan model regresi berganda.

Berikut disajikan hasil uji normalitas data setelah dilakukan proses outlier data.

Hasil Uji Normalitas Data Setelah Transformasi Data

Unstandardized Residual

Normal Parameters a Mean

Std. Deviation

.87627689 Most Extreme Differences Absolute

-.044 Kolmogorov-Smirnov Z

1.111 Asymp. Sig. (2-tailed)

a. Test distribution is Normal. Sumber : Hasil pengolahan data

b. Uji Autokorelasi

Autokorelasi menunjuk pada hubungan yang terjadi antara anggota- anggota dari serangkaian observasi yang terletak berderetan secara series dalam bentuk waktu (time series) atau hubungan antara tempat yang berdekatan (cross sectional). Pada penelitian ini menggunakan alat uji runs test . Dari pengujian ini dapat dilihat apakah terjadi autokorelasi atau tidak didasarkan pada nilai asymp.sig dalam runs test. Apabila asymp. sig. lebih besar dari 5%, maka tidak terjadi gejala autokorelasi dan sebaliknya jika asymp. sig. lebih kecil 5% maka terjadi gejala aoutokorelasi dalam model regresi yang digunakan dalam penelitian ini. Berikut ini disajikan hasil uji runs test untuk mengindikasikan asumsi autokorelasi dalam model regresi yang digunakan dalam penelitian ini.

Hasil Uji Autokorelasi

Unstandardized Residual

Test Value a -.12099

Cases < Test Value

129

Cases >= Test Value

129

Total Cases

258

Number of Runs

123

-.873

Asymp. Sig. (2-tailed)

.382

a. Median Sumber : Hasil pengolahan data

Tabel di atas menunjukkan bahwa nilai asymp. sig dalam runs test adalah 0,382 yang lebih besar dari 0,05. Hasil ini mengindikasikan bahwa tidak terjadi gejala autokorelasi di dalam model regresi yang digunakan dalam penelitian.

c. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain (Ghozali, 2009). Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas dalam model, dapat kita lihat pada Grafik Plot antara nilai prediksi variabel terikat (dependen) yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot seperti gambar 4.1 dibawah ini.

Sumber : Hasil pengolahan data Dari gambar diatas dapat kita lihat penyebaran pola pada grafik Scatterplot, Tidak ada pola penyebaran yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi Heterokedastisitas.

d. Uji Multikolinieritas

Uji Multikolinieritas digunakan untuk menunjukkan ada tidaknya hubungan linier di antara variabel-variabel independen dengan model regresi. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan tolerance value dan variance inflation factor (VIF) dengan kriteria, jika tolerance value < 0,01 dan VIF > 10% maka terjadi multikolinieritas dan jika tolerance value > 0,01 atau VIF < 10% maka tidak terjadi multikolinieritas.

Hasil Uji Multikolinieritas

Model

Collinearity Statistics Tolerance

VIF

(Constant) SQRT_INDP

.927

1.079

SQRT_COMPET

.940

1.064

SQRT_SIZE

.838

1.194

SQRT_RUGI

.973

1.027

SQRT_LEVERAGE

.907

1.102

SQRT_GROWTH

.960

1.042

SQRT_FIRMSIZE

.844

1.185

Sumber : Hasil pengolahan data Tabel di atas menunjukkan bahwa nilai tolerance untuk semua

variabel dalam tiap-tiap model regresi lebih besar dari 0,1 dan nilai value inflating factor untuk semua variabel dalam tiap-tiap model regresi lebih kecil dari 10. Hasil pengujian ini mengindikasikan bahwa dalam model- model regresi yang digunakan dalam penelitian ini tidak terjadi gejala multikolinieritas atau seluruh variabel dalam model-model penelitian ini homokedastisitas.