4. Koefisien regresi variabel ROE adalah negatif sebesar 0,231. Hal ini
menyatakan bahwa setiap kali terjadi kenaikan 1 satuan ROE, maka Abnormal Return akan berkurang sebesar Rp. 231.
2. Uji Asumsi Klasik
Agar model persamaan regresi linier berganda memberikan hasil yang representatif sesuai kriteria Best, Linear, Unbiased, Estimated BLUE, maka
dilakukan uji asumsi dasar klasik sebelum model tersebut digunakan untuk mengajukan hipotesis yang diajukan. Persamaan yang dibangun harus memenuhi
asumsi dasar: data berdistribusi normal, tidak terjadi gejala multikolinearitas, tidak ada gejala autokorelasi, dan tidak terjadi heteroskedastisitas. Adapun uji
asumsi dasar klasik yang dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Uji Normalitas
Uji normalitas adalah uji yang digunakan untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data
dengan bentuk seperti lonceng. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal, yakni distribusi data tersebut tidak melenceng ke kiri
atau melenceng ke kanan.
Universitas Sumatera Utara
-2 -1
1 2
Regression Standardized Residual
2 4
6 8
10
Frequency
Mean = -1.19E-16 Std. Dev. = 0.965
N = 45
Dependent Variable: abnormal_return Histogram
Gambar 4.1 Histogram Variabel Dependen Sumber : Hasil olahan SPSS 13.0 for windows 11 Mei 2009, diolah
Pada Gambar 4.1 terlihat bahwa variabel terikat yaitu Abnormal Return mempunyai distribusi normal. Hal ini ditunjukkan oleh distribusi data tersebut
tidak menceng ke kiri atau ke kanan. Cara lain untuk menguji normalitas data dengan grafik adalah dengan
melihat penyebaran data titik pada garis diagonal dari grafik normalitas Normal P-P Plot. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal, maka dapat disimpulkan
bahwa data berdistribusi normal. Namun jika data menyebar jauh dari garis diagonal atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka dapat disimpulkan bahwa
data tidak berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
Observed Cum Prob
0.0 0.2
0.4 0.6
0.8 1.0
Expected Cum Prob
Dependent Variable: abnormal_return Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Gambar 4.2 Normal P-P Plot Sumber : Hasil olahan SPSS 13.0 for wondows 11 Mei 2009, diolah
Pada scatter plot terlihat titik-titik yang tersebar mengikuti arah garis diagonal. Hal ini menunjukkan bahwa data berdistribusi normal. Untuk
memastikan apakah data di sepanjang garis diagonal tersebut berdistribusi normal atau tidak, maka dilakukan uji Kolmogorov Smirnov 1 sample KS yakni dengan
melihat data reridualnya apakah berdistribusi normal atau tidak. Jika nilai Asym.sig 2-tailed taraf nyata
α = 0,05 maka data residual berdistribusi normal, sebaliknya jika nilai Asym.sig 2-tailed taraf nyata
α = 0,05 maka data residual tidak berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.9 Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
45 45
45 45
45 3.7E+07
21967133 .1290
.1311 .0000000
3.1E+07 18553412
.07131 .11995
.11512574 .217
.213 .130
.203 .119
.217 .213
.088 .203
.119 -.116
-.119 -.130
-.120 -.078
1.453 1.431
.874 1.362
.800 .029
.033 .429
.049 .544
N Mean
Std. Deviation Normal Parameters
a,b
Absolute Positive
Negative Most Extreme
Differences Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. 2-tailed t_assets
t_liabilities NPM
ROE Unstandardiz
ed Residual
Test distribution is Normal. a.
Calculated from data. b.
Sumber: Hasil olahan SPSS 13.0 for windows 11 Mei 2009, diolah
Dari Tabel 4.9 dapat dilihat bahwa nilai Asymp.Sig. 2-tailed adalah sebesar 0,544 lebih besar dari taraf nyata
α = 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa data residual berdistribui normal.
b. Uji Multikolinearitas
