Uji Normalitas Uji Asumsi Klasik

3.3.2 Sumber Data

Sumber data berasal dari laporan keuangan perusahaan yang menjadi obyek penelitian. Data laporan keuangan diperoleh dari PT Bursa Efek Indonesia.

3.3.3 Pengumpulan Data

Data dikumpulkan dengan cara dokumentasi yaitu melihat, mempelajari, mengutip catatan dari dokumen yang ada pada laporan keuangan perusahaan Rokok yang go public di Bursa Efek Indonesia, kemudian dilakukan rekapitulasi sesuai dengan kebutuhan penelitian. Data yang digunakan berupa laporan keuangan mulai tahun 2005 sampai 2010 selama 5 tahun.

3.4 Teknik Analisis dan Uji Hipotesis

3.4.1 Teknik Analisis

3.4.1.1 Uji Normalitas

Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya memiliki distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distibusi data normal atau mendekati normal. Pedoman dalam mengambil keputusan apakah sebuah distribusi data mengikuti distribusi normal adalah : a. Jika dari nilai signfikansi dari probabilitasnya lebih kecil dari 5 maka distribusi adalah tidak normal. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber b. Jika dari nilai signfikansi dari probabilitasnya lebih besar dari 5 maka distribusi adalah normal. Sumarsono, 2004 : 43.

3.4.1.2 Uji Asumsi Klasik

Syarat suatu persamaan regresi linear adalah bersifat BLUE Best Linear Unbiased Estimator artinya pengambilan keputusan melalui uji hipotesis tidak boleh bias., untuk menghasilkan keputusan yang BLUE, Untuk menghasilkan keputusan yang BLUE maka harus dipenuhi diantaranya 4 empat asumsi dasar klasik yaitu : a. Uji normalitas b. Uji autokolerasi. c. Uji multikolinieritas. d. Uji heterokedastisitas. a. Uji Normalitas Pengujian normalitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi variabel independen, variabel dependen dan keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Apabila data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti diagonal, maka model tersebut memenuhi asumsi normalitas. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal atau tidak mengikuti arah garis diagonal maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. b. Autokorelasi Tujuan uji autokorelasi adalah untuk mengetahui apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara korelasi pengganggu pada tahun Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber ini dengan periode tahun sebelumnya, untuk mengetahui apakah terjadi autokorelasi atau tidak, dapat digunakan uji Durbin Watson. Ghozali, 2006 : 95. Menurut Ghozali 2006 : 96, deteksi adanya autokorelasi adalah : Tabel 3.1 Tabel Autokorelasi Hipotesis Nol Keputusan Jika Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi negatif Tidak ada autokorelasi negatif Tidak ada autokorelasi positif, atau negatif Tolak No Decision Tolak No decision Tidak ditolak 0 d dl dl ≤ d ≤ du 4 - dl d 4 4 – du ≤ d ≤ 4 – di du d 4 - du Sumber : Ghozali 2006 :96 c. Multikolinieritas Tujuan uji multikolinieritas adalah menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas, karena dalam model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel bebas. Untuk mendeteksi apakah terjadi multikolinieritas atau tidak, dapat dilakukan uji multikolinieritas. Ghozali, 2006 : 91. Menurut Ghozali 2006 : 91, deteksi adanya multikolinieritas adalah multikolinieritas dapat dilihat 1 nilai tolerance dan lawannya 2 variance inflation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel dependen terikat dan diregres terhadap variabel independen lainnya. Tolerance mengukur nilai variabilitas variabel independen yang dipilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama nilainya dengan VIF tinggi karena VIF = 1 tolerance. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10. d. Heterokedastisitas Tujuan uji heterokedastisitas adalah menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan yang lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Uji yang digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya heterokedastisitas adalah uji Glejser. Adapun langkah-langkah uji Glejser : a Lakukanlah regresi keputusan = f GPM, ROA, ROE, NPM b Dapatkan variabel residual Ut c Absolutkan nilai residual AbsUt Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber d Regresikan variabel AbsUt sebagai variabel terikat dan variabel kualitas GPM, ROA, ROE, NPM sebagai variabel bebas. Ghozali, 2001 : 72 Apabila tidak satupun variabel bebas yang signifikan secara statistic mempengaruhi variabel terikat AbsUt yang ditandai dengan tingkat signifikan sig diatas 5, maka model regresi tidak mengandung adanya heterokedastisitas Ghozali, 2001 : 73

3.4.1.3 Teknik Analisis Linear Berganda