81 tertinggi maximum 23.61, nilai rata-rata mean 20.9830 dan standar
deviasi sebesar 1.31035. Hasil analisis statistik deskriptif variabel kontrol operating cash flow X5 menunjukan nilai terendah
minimum -0.30, nilai tertinggi maximum 0.48, nilai rata-rata mean 0.0807 dan standar deviasi sebesar 0.11077.
3. Uji Asumsi Klasik Setelah Transformasi Data
a. Uji Normalitas
Setelah melakukan regresi meggunakan data baru hasil transformasi data maka didapatkan hasil uji normalitas sebagi
berikut:
Gambar 4.4
82 Gambar 4.5
Dari grafik histogram tampak bahwa residual terdistribusi secara normal dan berbentuk simetris tidak menceng ke kanan atau
ke kiri. Pada grafik normal probability plots titik-titik menyebar berhimpit di sekitar garis diagonal dimana hal ini menunjukkan
bahwa residual terdistribusi secara normal. Selain itu berdasarkan hasil pengujian uji normalitas
menggunakan metode uji non-parametrik Kolmogorov-Smirnov K- S diperoleh hasil sebagai berikut :
83
Tabel 4.8 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 104
Normal Parameters
a,b
Mean .0000000
Std. Deviation .06814503
Most Extreme Differences Absolute
.127 Positive
.127 Negative
-.099 Kolmogorov-Smirnov Z
1.292 Asymp. Sig. 2-tailed
.071 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data. Sumber: Data sekunder diolah
Berdasarkan tabel di atas, hasil uji Kolmogorov-Smirnov K-S menunjukan bahwa data terdistribusi secara normal. Hal ini
dapat terlihat dari nilai probabilitas sebesar 0.071 lebih besar dari 0.05. Sehingga berdasarkan hasil pengamatan pada grafik
histogram, normal probability plots dan hasil uji Kolmogorov- Smirnov K-S dapat disimpulkan bahwa model penelitian ini
memenuhi uji asumsi klasik normalitas.
d. Uji Heteroskedastisitas
Setelah melakukan regresi meggunakan data baru hasil transformasi data maka didapatkan hasil uji heteroskedastisitas
sebagai berikut:
84
Gambar 4.6
Dari grafik scatterplots di atas terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah
angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
c. Uji Multikolinieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah adanya korelasi antar variabel bebas independen dalam model
regresi. Setelah melakukan regresi menggunakan data baru hasil transformasi data didapatkan hasil uji multikolinieritas sebagai
berikut:
85
Tabel 4.9 Hasil Uji Multikolinieritas Setelah Transformasi Data
Model Collinearity
Statistics
Kesimpulan
Tolerance VIF
Constant AST.INFOR
.969 1.031
Tidak terjadi multikolonieritas LEVERAGE
.741 1.349 Tidak terjadi multikolonieritas
KOM.BONUS .859
1.164 Tidak terjadi multikolonieritas
BY.POLITIK .740
1.351 Tidak terjadi multikolonieritas
OCF .872
1.146 Tidak terjadi multikolonieritas
Sumber: Data sekunder diolah Dalam tabel 4.9 menunjukan hasil uji multikolonieritas
dengan nilai VIF berkisar antara 1.031 sampai 1.351. Sedangkan nilai tolerance berkisar antara 0.740 sampai 0.969. Maka dari hasil
tersebut dapat disimpulkan bahwa model penelitian ini tidak terjadi multikolonieritas
.
d. Uji Autokorelasi
