4.4. Uji Berdistribusi Normalitas
Uji normalitas data digunakan untuk mengetahui apakah suatu data
mengikuti sebaran normal yang dapat dilakukan dengan berbagai metode diantaranya adalah Kolmogorov Smirnov dan Shapiro Wilk.
Dari hasil pengujian normalitas yang dilakukan terhadap variabel- variabel yang diteliti dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov dan
Shapiro Wilk didapatkan hasil sebagai berikut :
Tabel 4.4. Hasil Uji Normalitas Y
X
2
X
3
X
4
N 30 30
30 30
Kolmogorov- Smirnov Z
1.355 2.328 2.333 1.071 Asymp. Sig.
2-tailed .051 .000 .000 .201
Sumber : Lampiran 7.B Berdasarkan hasil pengujian normalitas yang disajikan pada tabel 4.4
di atas diketahui bahwa nilai statistik Kolmogorov-Smirnov yang diperoleh mempunyai taraf signifikan yang kurang dari dari 0,05 yaitu pada variabel X
2
dan X
3
tidak sesuai dengan kriteria bahwa sebaran data disebut berdistribusi
normal apabila memiliki taraf signifikan 0,05 Sumarsono, 2004: 43, oleh
karena itu dapat diputuskan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini tidak berdistribusi normal.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Salah satu uji yang dipakai untuk menormalkan data adalah dengan melakukan transformasi data yaitu dengan mengubah data kedalam bentuk
logaritma atau ke bentuk logaritma natural LN dan kemudian dilakukan pengujian ulang Santoso,2002 : 38
Tabel 4.4.A Hasil Uji Ln
LNY LNX
2
LNX
3
LNX
4
N 30 2
6 28
Kolmogorov- Smirnov Z
.515 .368 .520 .648 Asymp. Sig.
2-tailed .953 .999 .950 .795
Sumber : Lampiran 7.C Berdasarkan tabel 4.4.A diatas dapat ditunjukan bahwa variabel
aktivitas investasi, aktivitas pendanaan dan earning per share berdistribusi normal karena nilai signifikansinya 0,05 .
4.5. Analisis Regresi Linier Berganda
Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan regresi linier berganda dengan bantuan program SPSS diperoleh persamaan regresi sebagai
berikut:
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 4.4. Hasil Uji Regresi Linier Berganda Model Unstandardized
Coefficients B Std.
Error Constant 1398,924
747,866 X
2
-4,5.10
-10
0,000 X
3
-3,0.10
-9
0,000 X
4
3,117 0,932 Sumber : Lampiran 7.C
Y = 1398,924 - 4,5.10
-10
X
2
- 3,0.10
-9
X
3
+ 3,114 X
4
Berdasarkan persamaan regresi di atas dapat di peroleh penjelasan sebagai berikut : β
= Konstanta = 1398,924
Nilai konstanta
β sebesar 1398,924 menunjukkan bahwa, apabila
variabel X
2
,X
3
dan X
4
konstan maka harga saham Y adalah sebesar 1398,924
β
2
= Koefisien regresi untuk X
2
= - 4,5.10
-10
X
2
Besarnya nilai koefisien regresi β
2
sebesar - 4,5.10
-9
X
2
Nilai β
2
negatif menunjukkan adanya hubungan arah yang berlawanan antara variabel arus kas investasi X
2
dengan variabel harga saham Y yang artinya jika variabel arus kas aktivitas investasi X
2
naik sebesar satu satuan, maka besarnya nilai variabel harga saham Y akan turun
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
sebesar 4,5.10
-9
X
2
dengan asumsi bahwa variabel bebas lainnya bersifat konstan, begitu pula sebaliknya.
β
3
= Koefisien regresi untuk X
Kategori