47
Berikut ini rincian data deskriptif yang telah diolah. a. Variabel TVA memiliki nilai rata-rata 0,29; standar deviasi 0,26; nilai
minimum 0,0000115; nilai maksimum 0,86; dan jumlah observasi sebanyak 60,
b. Variabel ROA memiliki nilai rata-rata 4,80; standar deviasi 3,32; nilai minimum 0,08; nilai maksimum 13,8; dan jumlah observasi sebanyak 60.
c. Variabel Tobin’s Q Ratio memiliki nilai rata-rata -0,45; standar deviasi 0,81; nilai minimum -3,00; nilai maksimum 0,84; dan jumlah observasi sebanyak
60.
2. Uji Asumsi Klasik
Metode estimasi Ordinary Least Square OLS menjelaskan bahwa salah satu syarat yang mendasari model regresi berganda adalah terpenuhinya semua asumsi
klasik, agar hasil penelitian tidak bersifat bias dan efisien. Pengujian asumsi klasik dalam penelitian ini dilakukan dengan statistik normalitas data,
autokorelasi, heterokedastisitas, dan asumsi klasik lainnya, agar hasil pengujian tidak bersifat bias dan efisien.
a. Uji Normalitas Data
Uji normalitas bertujuan mengetahui apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal serta untuk
menghindari bias dalam model regresi. Pengujian normalitas dalam penelitian ini menggunakan uji statistik non-parametrik Kolmogorov-
Smirnov K-S, dengan hipotesis: H
: data residual berdistribusi normal
48
H
a
: data tidak berdistribusi normal Bila signifikansi lebih besar dari 0,05 maka
H
diterima, bila signifikansi kurang dari 0,05 maka
H
ditolak
Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas I
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Trading Volume Activity
Return on Asset
Tobins Q Ratio
N 60
60 60
Normal Parameters
a,b
Mean .295725882
4.80355 .80983
Std. Deviation .2601080779 3.325307
.507291 Most Extreme Differences
Absolute .139
.162 .180
Positive .139
.162 .180
Negative -.128
-.078 -.067
Kolmogorov-Smirnov Z 1.079
1.256 1.396
Asymp. Sig. 2-tailed .195
.085 .040
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2013
Dari pengolahan data pada table 4.2 tersebut, diperoleh variabel TVA dan ROA terdistribusi secara normal karena nilai signifikan dari masing-
masing variabel tersebut lebih besar dari 0,05. Nilai signifikan yang lebih besar dari 0,05 berarti data terdistribusi normal. Namun, variabel TOBINS
pada table 4.2 tersebut memiliki nilai signifikan 0,04 atau lebih kecil dari 0,05, yang artinya pada variabel TOBINS data tidak menunjukkan
distribusi normal. Untuk memulihkan ketidaknormalan distribusi data pada
49
variabel TOBINS tersebut dilakukan dengan cara mentransformasikan data variabel TOBINS ke dalam bentuk logaritma natural Ln sehingga
diperoleh hasil uji normalitas sebagai berikut:
Tabel 4.3 Hasil Uji Normalitas II
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Trading Volume Activity
Return on Asset
Tobins Q Ratio
N 60
60 60
Normal Parameters
a,b
Mean .295725882
4.80355 -.4527
Std. Deviation
.2601080779 3.325307
.80839
Most Extreme Differences Absolute
.139 .162
.147 Positive
.139 .162
.059 Negative
-.128 -.078
-.147 Kolmogorov-Smirnov Z
1.079 1.256
1.141 Asymp. Sig. 2-tailed
.195 .085
.148 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil pengolahan SPSS 2013
Dari hasil pengolahan data pada table 4.3 tersebut, diperoleh variabel TVA, ROA, dan TOBIN terdistribusi secara normal karena nilai signifikan
dari masing-masing variabel tersebut lebih besar dari 0,05. Nilai signifikan yang lebih besar dari 0,05 berarti data terdistribusi normal. Dengan
demikian, data dapat dilanjutkan dengan uji asumsi klasik lainnya. Untuk lebih jelasnya, berikut turut ditampilkan grafik dan histogram data yang
terdistribusi normal.
50
Gambar 4.1 Histogram
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2013
Dari grafik tersebut dapat disimpulkan bahwa distribusi data mendekati normal, karena grafik histogram menunjukkan garis diagonal
yang tidak menceng skewness baik ke kanan maupun ke kiri. Berikut hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik plot:
51
Gambar 4.2 Normal P-Plot
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2013
Grafik P-Plot menunujukkan titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti garis diagonal. Kondisi demikian
menunjukkan bahwa data tersebut terdistribusi secara normal.
b. Uji Multikolinearitas
