1. Home
  2. Hukum

Uji Normalitas Uji Asumsi Klasik

45

4.2.1 Uji Asumsi Klasik

Peneliti mengunakan metode analisis regresi berganda. Análisis ini berguna untuk menguji pengaruh dari Variabel Independen terhadap Variabel Dependen dalam suatu penelitian. Model regresi yang baik haruslah memenuhi uji asumsi klasik yang merupakan asumsi yang mendasari análisis regresi. Uji asumsi klasik digunakan untuk menghasilkan suatu análisis yang akurat dalam suatu model regresi. Dalam penelitian ini, pengujian asumsi klasik meliputi uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi.

4.2.1.1 Uji Normalitas

Uji normalitas ini bertujuan untuk mengetahui apakah dalam suatu model regresi,variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal atau tidak. Beberapa cara yang dapat digunakan untuk menguji apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan análisis grafik dan análisis statistik. Uji normalitas dengan análisis grafik dapat dilakukan dengan melihat grafik histogram dan normal probability plot. Berikut ini merupakan grafik histogram dan grafik normal probability plot dalam penelitian ini. Universitas Sumatera Utara 46 Gambar 4.1 Histogram Gambar 4.2 Grafik P-Plot Sumber: diolah Penulis, 2013 Dari grafik histogram di atas, terlihat bahwa grafik histogram menunjukkan pola yang cukup normal, akan tetapi, pada grafik normal plot tampak bahwa titik-titik menyebar menjauh dari garis diagonal. Universitas Sumatera Utara 47 Untuk memastikan apakah data berdistribusi normal atau tidak, peneliti melakukan uji K-S. Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas K-S Sebelum Transformasi Data One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 81 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation 11798.77960193 Most Extreme Differences Absolute .303 Positive .303 Negative -.261 Kolmogorov-Smirnov Z 2.728 Asymp. Sig. 2-tailed .000 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber: diolah Penulis, 2013 Pada bagian Asymp. Sig 2-tailed bernilai nol, sehingga dapat disimpulkan bahwa data penelitian ini tidak berdistribusi normal. Oleh sebabnya, peneliti akan melakukan treatment terhadap data tersebut agar dapat memenuhi uji Normalitas. Menurut Erlina 2011:100, ada beberapa cara untuk mengatasi data yang tidak normal, antara lain: 1. Mentransformasi data ke dalam bentuk lain, misalnya dalam bentuk logaritma. 2. Melakukan trimming, yaitu membuang data yang outlier. 3. Winsorizing, yaitu mengubah nilai data yang outlier menjadi nilai maksimum dan minimum yang diizinkan. Universitas Sumatera Utara 48 Peneliti akan mentransformasikan data ke dalam bentuk Logaritma Log, lalu data akan diuji ulang dengan menggunakan uji normalitas. Hasil uji normalitas dari data yang telah ditransformasi dapat dilihat dengan menggunakan analisis grafik yang mencakup grafik histogram dan grafik normal probability plot, dan juga dengan menggunakan analisis statistic yang dilakukan dengan uji non- parametrik One Sample Kormogorov-Smirnov. Gambar 4.3 Histogram Sumber: diolah Penulis, 2013 Grafik histogram setelah transformasi data menunjukkan kurva berbentuk lonceng dengan kemiringan hampir setara, ini berarti data berdistribusi normal. Universitas Sumatera Utara 49 Gambar 4.4 Grafik P-Plot Sumber: diolah Penulis, 2013 Grafik P-Plot setelah transformasi data mempelihatkan titik-titik yang menyebar di sekitar dan mendekati garis diagonal. Hal ini menunjukkan bahwa data berdistribusi normal. Tabel 4.3 Hasil Uji Normalitas K-S Setelah Transformasi Dengan Logaritma One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 81 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation .25473746 Most Extreme Differences Absolute .091 Positive .048 Negative -.091 Kolmogorov-Smirnov Z .817 Asymp. Sig. 2-tailed .517 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber: diolah Penulis, 2013 Universitas Sumatera Utara 50 Dari tabel 4.3 hasil uji K-S terlihat bahwa Asymp Sig 2-tailed 0.05, yaitu sebesar 0.517, sehingga dapat disimpulkan bahwa data penelitian berdistribusi normal. Hal ini sejalan dengan hasil analisis grafik yang menunjukkan bahwa data berdistribusi normal.

4.2.1.2 Uji Multikolinearitas

Dokumen yang terkait

Pengaruh Return on Equity (ROE), Return on Asset (ROA) dan Earning Per Share (EPS) terhadap Return saham Pada perusahaan Otomotif dan Komponen yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI)

10 166 91

Pengaruh Earning Per Share (EPS), Return on Equity (ROE), dan Debt to Equity Ratio (DER) Terhadap Return Saham Pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

7 135 69

Analisis Pengaruh Return on Asset (ROA), Earning per Share (EPS), Financial Leverage, dan Proceed Terhadap Initial Return Pada Perusahaan Non Keuangan Yang Melakukan Initial Public Offering (IPO) yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

0 57 118

Pengaruh Return on Asset (ROA), Earning per Share (EPS) dan Debt to Equity Ratio terhadap Harga Saham : Studi Empiris di Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2008-2012

0 35 85

Pengaruh Return On Capital Employed (ROCE), Return On Asset (ROA), Dan Return On Equity (ROE) Terhadap Earnings Per Share (EPS) Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia

26 161 93

Analisis Pengaruh Financial Leverage Terhadap Return on Equity dan Earning per Share Pada Perusahaan Perkebunan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

6 49 98

Analisisis Pengaruh Price Earning Ratio, Return on Equity dan Net Profit Margin Terhadap Harga Saham pada Industri Kimia dan Dasar yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

4 57 85

Pengaruh Faktor-Faktor Fundamental Terhadap Harga Saham Syariah Sektor Consumer Goods di Bursa Efek Indonesia PEriode 2011-2013

0 3 124

Pengaruh Faktor-Faktor Fundamental Terhadap Harga Saham Syariah Sektor Consumer Goods Di Bursa Efek Indonesia Periode 2011-2013

0 7 124

Analisis Pengaruh Laba Bersih Akuntansi, Return On Equity (ROE), Return On Asset (ROA) Dan Earning Per Share (EPS) Terhadap Harga Saham Pada Perusahaan Manufaktur Sektor Konsumsi Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia (BEI)

0 10 86