41
Keterangan: RetY = Return saham
a = Konstanta
b
1
= Koefisien regresi dari rasio Book to Market Value BTM b
2
= Koefisien regresi dari rasio Price Earning Ratio PER b
3
= Koefisien regresi dari rasio Dividend Yield DY b
4
= Koefisien regresi dari rasio Size b
5
= Koefisien regresi dari Price to Net Asset Value PNAV b
6
= Koefisien regresi dari Cash Flow to Price CFTP X
1
= Book to Market Value BTM X
2
= Price Earning Ratio PER X
3
= Dividend Yield DY X
4
= Size X
5
= Price to Net Asset Value PNAV X
6
= Cash Flow to Price CFTP e
= Standar error
3.9 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linear berganda yang berbasis ordinary least square. Uji asumsi
klasik digunakan untuk mengetahui kondisi data yang digunakan dalam penelitian. Hal ini dilakukan agar didapatkan model yang tepat dalam melakukan
analisis data yaitu memenuhi model estimasi yang Best Linear Unbiased Estimator. Untuk itu, model regresi linear memerlukan uji asumsi data yang
meliputi: Uji normalitas, Uji multikolinearitas, Uji heteroskedasitas, dan Uji autokorelasi
3.9.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan ingin mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal yakni distribusi data dengan bentuk
lonceng. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola distribusi normal
Universitas Sumatera Utara
42
yakni distribusi data tersebut tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan Situmorang dkk, 2008:55.
Ada tiga cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu pendekatan histogram, pendekatan grafik, pendekatan Kolmogorv-
Smirnov. Uji normalitas data dengan pendekatan histogram dapat dilihat dengan kurva normal yaitu kurva yang memiliki ciri-ciri khusus, salah satunya adalah
adalah bahwa mean, mode dan median pada tempat yang sama. Pada pendekatan histogram variabel berdistribusi normal jika dapat ditunjukkan oleh distribusi data
yang tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan. Pendekatan kedua yang digunakan adalah pendekatan grafik dengan
melihat normal probability plot. Probability plot akan membentuk plot antara
nilai-nilai teoritis sumbu x melawan nilai-nilai yang didapat dari sampel sumbu y Situmorang dkk, 2008:58. Dasar penentuan normal probability plot dalam uji
normalitas adalah: 1. Apabila data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arahgaris
diagonal serta ujung-ujung plot agak menyimpang dari garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2. Apabila data menyebar di sekitar garis diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Untuk mendeteksi normalitas data dapat dilakukan dengan pendekatan Uji Kolmogorv-Smirnov K-S Test yang bertujuan untuk memastikan apakah data di
sepanjang garis diagonal berdistribusi normal dengan melihat data residualnya
Universitas Sumatera Utara
43
apakah berdistribusi normal atau tidak. Dasar pengambilan keputusan berdasarkan uji Kolmogorv-Smirnov K-S dapat dilihat dari:
1. Nilai sig atau signifikan 0,05 maka distribusi data adalah tidak normal 2. Nilai sig atau signifikan 0,05 maka distribusi data adalah normal.
3.9.2 Uji Multikolinieritas
