pada perusahaan Sepatu Bata Tbk nilai rata-rata sebesar 3,6337 dan deviasi standar sebesar 3,30404 dan jumlah sampel sebanyak 90.
4.2.Pengujian Asumsi Klasik
Untuk menghasilkan suatu model regresi yang baik, analisis regresi memerlukan pengujian asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis.
Apabila terjadi penyimpangan dalam pengujian asumsi klasik perlu dilakukan perbaikan terlebih dahulu. Pengujian asumsi klasik yang akan dilakukan adalah
uji normalitas, uji heteroskedasitas dan uji autokorelasi.
4.2.1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah variabel residual berdistribusi normal. Uji statistik yang digunakan untuk menguji apakah residual
berdistribusi normal adalah uji statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S dengan membuat hipotesis:
H : Data residual berdistribusi normal
H
a
: Data residual tidak berdistribusi normal Apabila nilai signifikan lebih besar dari 0.05, maka H
diterima dan sebaliknya jika nilai signifikan lebih kecil dari 0.05 maka H
ditolak atau Ha diterima.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 90
Normal Parameters
a,,b
Mean ,0000000
Std. Deviation 3,06879096
Most Extreme Differences Absolute
,095 Positive
,069 Negative
-,095 Kolmogorov-Smirnov Z
,902 Asymp. Sig. 2-tailed
,391 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Data yang diolah penulis, 2012 Dari Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas setelah transformasi dengan logaritma
natural diatas, dapat disimpulkan bahwa data dalam model regresi telah terdistribusi secara normal karena nilai signifikansi residual lebih besar dari 0.05
yaitu sebesar 0,391yang berati bahwa H diterima. Setelah data terdistribusi
secara normal maka dilanjutkanlah uji asumsi klasik lainnya. Untuk lebih jelas pada Gambar 4.1 dan Gambar 4.2 berikut ini dilampirkan grafik histrogram dan
grafik p-plot data yang telah berdistribusi normal:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1 Histogram
Sumber; Data yang diolah penulis, 2012 Dari grafik histrogram pada Gambar 4.1 diatas terlihat bahwa setelah
dilakukan transformasi data menggunakan LN, grafik histrogram memperlihatkan pola distribusi yang normal. Cara yang digunakan untuk mendeteksi apakah
residual berdistribusi normal atau tidak adalah dengan desain grafik. Apabila grafik histrogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi
memenuhi asumsi normalitas, demikian sebaliknya.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2 Garfik Normal P-Plot
Sumber : Data yang diolah penulis, 2012 Dari grafik normal probabilty plot pada Gambar 4.2 diatas, grafik P-P Plot
memperhatikan titik menyebar di sekitarmengikuti arah garis diagonal yang menunjukan pola distribusi normal. Cara yang digunakan untuk mendeteksi
apakah residual berdistribusi normal atau tidak adalah dengan desain grafik. Jika data menyebar disekitar garis diagonal atau mengikuti arah garis diagonal, maka
model regresi memenuhi asumsi normalitas, demikian sebaliknya. 4.2.2. Uji Multikolinieritas
Pengujian multikolineritas dilakukan dengan melihat 1 nilai tolerance dan lawannya 2 VIF variance inflation factor. Nilai cuttoff yang umum dipakai
untuk menunjukkan adanya multikolineritas adalah nilai tolerance 0.10 atau sama dengan nilai VIF 10. Tabel 4.4 berikut merupakan hasil uji
multikolineritas.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 5,482
,821 6,676
,000 ROA
,409 ,201
,207 2,038
,045 ,981
1,020 ROE
,287 ,235
,125 1,220
,226 ,968
1,033 NPM
,327 ,223
,149 1,466
,146 ,988
1,012 EPS
-,312 ,149
-,211 -2,097
,039 ,998
1,002 a. Dependent Variable: HARGA SAHAM
Dari Hasil Uji Multikolineritas pada Tabel 4.4 di atas, dapat dilihat bahwa nilai Tolerance 0.10 dan VIF 10. Hal ini dapat dilihat dari nilai
tolerancereturn on asset ROA sebesar 0.981; return on equtiyROE 0.986;net profit margin NPM 0.988; danearning per share EPS 0.998 dan nilai VIF tidak
ada melebihi 10 return on asset ROA sebesar 1.020; return on equtiyROE 1.033 net profit margin NPM 1.012; dan earning per share EPS 1.002. Nilai
Tolerance lebih besar dari 0.10 dan nilai VIF lebih kecil dari 10 maka tidak terjadi multikolinieritas diantara variabel penelitian.
4.2.3. Uji Autokorelasi
