49
4.3 Uji Asumsi Klasik
4.3.1 Uji Normalitas
Pengujian normalitas data dapat dilakukan secara kasat mata yaitu dapat dilihat pada grafis histogram dan grafik PP Plots. Suatu data akan berdistribusi
normal jika nilai probabilitas yang diharapkan sama dengan nilai probabilitas pengamatan. Pada grafik PP Plots, kesamaan antara nilai probabilitas harapan
dengan probabilitas pengamatan ditunjukkan dengan garis diagonal yang merupakan perpotongan antara garis probabilitas harapan dan garis probabilitas
pengamatan. Berikut ini adalah hasil pengujian normalitas data dalam bentuk grafik
histogram dan grafik PP Plots.
50
Gambar 4.1 Uji Normalitas 1 : Grafik Histogram
Sumber: Diolah dengan SPSS, 2013
51
Gambar 4.2 Uji Normalitas 2 : Grafik
PP Plots
Sumber: Diolah dengan SPSS, 2013
Grafik histogram memperlihatkan bahwa pola distribusi yang norrmal dan grafik normal probability plot menggambarkan titik-titik yang menyebar di sekitar
garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal pada normal probability plot. kedua grafik ini menunjukkan bahwa normalitas data terpenuhi.
Pengujian normalitias dapat juga dapat diuji secara statistik dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Santoso 2003:34 memberikan pedoman
pengambilan keputusan tentang data-data yang mendekati atau merupakan distribusi normal yang dapat dilihat dari:
1. Nilai signifikan atau probabilitas 0,05 maka distribusi data adalah tidak normal.
52
2. Nilai signifikan atau probabilitas 0,05 maka distribusi data adalah normal. Hasil dari uji normalitas dengan menggunakan tes Kolmogorov-Smirnov
ditunjukkan oleh tabel 4.2 berikut :
Tabel 4.2 Uji
Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
CAR KA
NIM BOPO
ROE N
39 39
39 39
39 Normal Parameters
a,b
Mean .159333
.241738 .053982
.776826 .21292
1 Std.
Deviation .037366
3 .1157543 .0175525 .0986167
.10581 10
Most Extreme Differences Absolute
.131 .092
.165 .135
.109 Positive
.131 .088
.165 .067
.109 Negative
-.101 -.092
-.101 -.135
-.052 Kolmogorov-Smirnov Z
.821 .577
1.031 .840
.680 Asymp. Sig. 2-tailed
.511 .894
.238 .480
.744 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : Diolah dengan SPSS, 2013
Dari tabel diatas, besarnya nilai Kolmogorov-Smirnov antara lain
0,821; 0,577; 1,031; 0,84 dan 0,6
sedangkan nilai signifikansi antara lain 0,511; 0,894; 0,238; 0,48 dan 0,744
. Nilai-nilai ini lebih besar dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi secara normal.
4.3.2 Uji Multikolinearitas
Kategori