Uji Normalitas Uji Asumsi Klasik

3.3.2. Sumber Data

Sumber data dalam penelitian ini diperoleh dari Indonesian Capital Market Directory tahun 2011 dan Pusat Referensi Pasar Modal di Bursa Efek Indonesia.

3.3.3. Metode Pengumpulan Data

Pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dokumentasi dan studi kepustakaan. Dokumentasi yaitu suatu teknik pengumpulan data dengan mempelajari dan menggunakan laporan keuangan pihak emiten yang menjadi sampel dalam penelitian ini. Sedangkan studi kepustakaan adalah studi literatur yang digunakan untuk mencari dan mendapatkan data, informasi, dan teori yang relevan dengan bahasan dari buku-buku literatur.

3.4. Teknik Analisis dan Uji Hipotesis

3.4.1. Uji Normalitas

Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data tersebut mengikuti sebaran normal atau tidak. Untuk mengetahui apakah data tersebut mengikuti sebaran normal atau tidak dapat dilakukan dengan berbagai metode diantaranya dengan uji statistik non parametik Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Kolmogorov-Smirnov K-S Sumarsono, 2004 : 40, uji K-S dilakukan dengan membuat hipotesis: - Jika nilai signifikan nilai probabilitas lebih kecil dari 5 , maka data berdistribusi adalah tidak normal. - Jika nilai signifikan nilai probabilitas lebih besar dari 5 , maka data berdistribusi adalah normal. Sumarsono, 2004 : 43.

3.4.2. Uji Asumsi Klasik

a. Multikolineritas Multikolineritas adalah terjadinya hubungan linear antar variabel bebas dalam persamaan regresi linier berganda. Apabila ternyata ada hubungan linear antar variabel bebas, maka persamaan regresi sederhana tidak perlu dilakukan analisis multikolineritas. Tujuan dari multikolineritas adalah untuk menguji apakah ada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas independen Ghozali, 2005: 91. Salah satu cara yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya multikolineritas yaitu dengan melihat besarnya nilai Variance Inflation Factor VIF. VIF ini dapat dihitung dengan rumus: 1 VIF = Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Tolerance Tolerance mengukur variabilitas variabel bebas yang terpilih yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Nilai tolerance yang umum dipakai adalah 0,01 atau sama dengan nilai VIF dibawah 10 maka tidak terjadi multikolineritas apabila nilai VIF lebih tinggi dari 10 maka akan terjadi multikolineritas. b. Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain Ghozali, 2005: 105. Maksud dari penyimpangan heteroskedastisitas adalah varians variabel dalam model tidak sama konstan. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas digunakan korelasi Rank Spearman antara residual dengan variabel independen. - Apabila nilai signifikan hitung sig dari tingkat signifikan α = 0,05 berarti tidak terjadi heteroskedastisitas - Apabila nilai signifikan hitung sig dari tingkat signifikan α = 0,05 berarti terjadi heteroskedastisitas Santoso, 1999: 231. a. Autokorelasi Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Menurut Sumodiningrat 2003: 231 autokorelasi adalah korelasi hubungan yang terjadi diantara anggota-anggota dari serangkaian pengamatan yang tersusun dalam rangkaian waktu seperti pada data runtun waktu atau time series data atau yang tersusun dalam rangkaian ruang seperti pada data silang waktu atau cross sectional data. Uji autokorelasi menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain Ghozali, 2005: 96. Untuk mengetahui ada atau tidaknya gejala autokorelasi maka perlu dilihat tabel kriteria Durbin Watson sebagai berikut: Tabel 3.1 : Tabel Kriteria Durbin Watson Durbin Watson Kriteria 0 DW d L d L DW d U d U DW 4 – d U 4 – d U DW 4 - d L 4 - d L DW 4 Ada autokorelasi positif Tanpa kesimpulan Tidak ada autokorelasi Tanpa kesimpulan Ada autokorelasi negatif

3.4.3. Teknik Analisis