lxxxiii pada tahun 2006, dan Dividen Tunai sebesar Rp 3.973.000.000.000
dari PT Astra Internasional Tbk pada tahun 2008. 7 Mean, untuk AKO sebesar Rp 6.954.419.460.000, AKI sebesar -
Rp 335.156.000.000, AKP sebesar -Rp 176.849.000.000, Inflasi sebesar 9.05, Nilai Tukar Rupiah sebesar -2,94, dan Dividen
Tunai sebesar Rp 356.894.890.000. 8 Standard Deviation, untuk AKO sebesar Rp 1.595.223.648.000,
AKI sebesar
Rp 857.767.000.000,
AKP sebesar
Rp 1.268.136.000.000, Inflasi sebesar 3.02, Nilai Tukar Rupiah
sebesar 6,78, dan Dividen Tunai sebesar Rp 768.938.658.000.
b. Uji Normalitas
Gambar 4.3 Hasil Uji Normalitas
Sebelum Logaritma Natural Ln, Lag Y, dan Outlier
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
E x
p e
c te
d C
u m
P ro
b
Dependent Variable: DIVIDEN TUNAI Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Sumber: Data diolah Output SPSS.13
lxxxiv Dari gambar diatas, terlihat bahwa titik-titik obsevasi tidak
menyebar disekitar garis diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal. Oleh karena itu, maka dapat diindikasikan bahwa data ini
tidak memenuhi asumsi normalitas. Untuk mengatasi permasalahan Normalitas yang terjadi pada model
regresi maka dilakukan tranformasi pada salah satu variabelnya yaitu Dividen Tunai ke dalam bentuk Logaritma Natural.
Setelah dilakukan tranformasi data dividen tunai menjadi LnDiv asumsi normalitas dan semua asumsi klasik terpenuhi kecuali
Autokorelasi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dilakukan dengan memasukkan lag dari variabel terikatnya LnDiv sebagai variable
bebasnya. Persamaan regresi kini mengalami perubahan lagi menjadi sebagai berikut:
LnDiv = a + b1AKO + b2AKI + b3AKP + b4Inflasi + b5Nilai Tukar Rupiah + b6 Lag_LnDiv + e
Agar didapatkan model regresi yang lebih baik, setelah tranformasi data dilakukan, maka dilakukan juga screening data untuk mendeteksi
ada atau tidaknya data outlier. Menurut Ghozali 2005:36 outlier adalah kasus atau data yang memiliki nilai ekstrem atau karakteristik
unik yang terlihat Sangat berbeda dengan observasi-observasi lainnya sehingga total observasi kini menjadi 96.
lxxxv
Gambar 4.4 Hasil Uji Normalitas
Setelah Logaritma Natural Ln, Lag Y, dan Outlier
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
E x
p e
c te
d C
u m
P ro
b Dependent Variable: LnDiv
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Sumber: Data diolah Output SPSS.13
Dari gambar diatas, terlihat bahwa titik-titik obsevasi menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal. Oleh karena
itu, maka dapat diindikasikan bahwa data ini memenuhi asumsi normalitas.
c. Uji Asumsi Klasik