liii
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
A. Pengujian Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan
Kolmogorov- smirnov
dengan cara membandingkan nilai probabilitas
p-value
yang diperoleh dengan taraf signifikansi yang sudah ditentukan yaitu 0,05. Nilai
probabilitas
p-value
masing-masing variabel independen lebih besar dari 0,05 maka data berdistribusi normal, tetapi jika nilai probabilitas
p-value
masing-masing variabel independen lebih kecil dari 0,05 maka data tidak berdistribusi normal. Hasil uji normalitas dapat dilihat pada tabel di bawah
ini: Tabel IV.1
Uji Normalitas Variabel
P value Kriteria Status
Net Profit Margin
0,942 0,05
Berdistribusi normal
Book Value
0,741 0,05
Berdistribusi normal
Price Book Value
0,294 0,05
Berdistribusi normal
Current Ratio
0,312 0,05
Berdistribusi normal
Debt Ratio
0,609 0,05
Berdistribusi normal
Inventory Turnover
0,571 0,05
Berdistribusi normal
Price Earnings Ratio
0,363 0,05
Berdistribusi normal
Return Saham
0,198 0,05
Berdistribusi normal Sumber: data primer diolah
Tabel IV.1 di atas menunjukkan bahwa nilai probabilitas p-value masing-masing variabel memiliki nilai lebih besar dari 0,05 sehingga
liv seluruh data pengaruh aspek internal fundamental perusahaan manufaktur
yang go publik terhadap
price earnings ratio
dan
return saham
di Bursa
Efek Jakarta dalam penelitian ini berdistribusi normal. 2.
Uji Multikolinieritas
Suatu model dikatakan bebas adanya multikolinieritas jika antar variabel x independen tidak boleh saling berkorelasi. Hal ini dapat dilihat dari nilai
VIF
varian inflation factor
tidak melebihi 10 dan mempunyai nilai tolerance lebih besar 0,1. Tabel di bawah ini menunjukkan bahwa angka tolerance
umumnya lebih besar dari 0,1 dan mempunyai nilai VIF tidak melebihi 10, sehingga model regresi dapat dikatakan bebas multikolinieritas. Rangkuman uji
multikolinieritas dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel IV.2 Uji Multikolinieritas
Tolerance VIF
Variabel Nilai
Kriteria Nilai
Kriteria Keputusan
Net Profit Margin
X
1
0,865 0,1
1,156 10
Tidak terjadi multikolinieritas
Book Value
X
2
0,647 0,1
1,545 10
Tidak terjadi multikolinieritas
Price Book Value
X
3
0,895 0,1
1,118 10
Tidak terjadi multikolinieritas
Current Ratio
X
4
0,893 0,1
1,120 10
Tidak terjadi multikolinieritas
Debt Ratio
X
5
0,619 0,1
1,614 10
Tidak terjadi multikolinieritas
Inventory Turnover
X
6
0,876 0,1
1,141 10
Tidak terjadi multikolinieritas
Sumber: data primer diolah
Tabel IV.2 di atas menunjukkan bahwa nilai
variance inflation factor
VIF semua variabel independen yaitu
net profit margin
,
book value
,
price book value
,
current ratio
,
debt ratio
dan
inventory turnover
tidak melebihi nilai 10 yaitu masing – masing sebesar 1,156; 1,545; 1,118; 1,120; 1,614 dan 1,141 serta memiliki nilai
tolerance
lebih besar dari 0,1 yaitu masing-masing sebesar 0,865; 0,647; 0,895; 0,893; 0,619 dan 0,876
lv sehingga seluruh data dalam penelitian ini tidak terjadi gejala
multikolinieritas. 3.
Uji
Auttocorrelation
atau Korelasi Serial
Uji Autokorelasi dilakukan untuk mendeteksi ada tidaknya korelasi serial antara variabel independen yang ada, terjadinya autokorelasi atau
tidak dapat dilihat dari nilai Durbin Watson d. Adapun kriteria uji Autokorelasi adalah:
tidak terjadi
terjadi tidak ada Autokorelasi tidak ada terjadi
autokorelasi kesimpulan kesimpulan autokorelasi positif negatif
dL dU 4 – dU 4 – dL 1,23 1,79 2,21 2,77
a. 0 d dL
= terjadi autokorelasi positif b.
dL d dU = tidak ada kesimpulan
c. dU – 4 – dU
= tidak terjadi autokorelasi d.
4 – dU – 4 – dL = tidak ada kesimpulan e.
4 – dL d 4 = terjadi autokorelasi negatif
Keterangan: d
= nilai Durbin Watson dL
= nilai Durbin Watson batas bawah dU
= nilai Durbin Watson batas atas Tabel IV. 3
Tabel Hasil Uji Auto Korelasi Durbin Watson Statistic
lvi
Scatterplot Dependent Variable: PER
R e
g re
s s
io n
S ta
n d
a rd
iz e
d P
re d
ic te
d V
a lu
e
5 4
3 2
1 -1
-2
N d Statistik
dL dU
Kesimpulan
40 2,075
1,23 1,79
Tidak terjadi autokorelasi
Sumber: data primer diolah Hasil pada tabel IV.3 diatas menunjukkan bahwa nilai Durbin
Watson d hasil output SPSS adalah 2,075 dengan jumlah sampel 40 dan jumlah variabel independen enam maka nilai batas bawah Durbin Watson
dL adalah 1,23 dan nilai batas atas Durbin Watson dU adalah 1,79. Hasil perhitungan Durbin Watson menunjukkan nilai 2,075 berada
diantara dU = 1,79 dan 4 – dU = 2,21 maka dapat disimpulkan tidak terjadi autokorelasi.
4. Uji Heteroskedasitas
Kategori