40
3.3.3. Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan teknik dokumentasi, yang dilakukan dengan perbandingan dengan
membaca buku-buku dan laporan keuangan dari perusahaan Otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
3.4. Teknik analisis dan Uji Hipotesis
3.4.1. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti sebaran normal atau tidak. Untuk mengetahui apakah data
tersebut mengikuti sebaran normal dapat dilakukan dengan metode Kolmogorov Smirnov
dengan menggunakan program SPSS Sumarsono, 2004: 40.
Pedoman dalam mengambil keputusan apakah sebuah distribusi data mengikuti distribusi normal adalah :
- Jika nilai signifikan nilai profitabilitasnya lebih kecil dari 5, maka distribusi adalah tidak normal.
- Jika nilai signifikasi nilai profitabilitasnya lebih besar dari nilai 5, maka distribusi adalah normal.
3.4.2. Uji Asumsi klasik
Persamaan regresi diatas tersebut harus bersifat BLUE Best Linear Unbrased Estimator
artinya pengambilan keputusan uji F dan uji t tidak
41
boleh bias. Untuk menghasilkan keputusan yang BLUE maka harus dipenuhi tiga asumsi klasik yaitu:
1. Non Autokorelasi tidak boleh ada autokorelasi
2. Non Multikolinearitas tidak boleh ada multiklinearitas
3. Homokedastisitas tidak boleh ada heteroskedasitisitas
Berikut penjelasan ketiga asumsi klasik diatas:
1. Autokorelasi
Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai “korelasi antar data observasi yang diurutkan berdasarkan urutan waktu data time series atau
data yang diambil pada waktu tertentu data cross-sectional” Gujarati, 1999: 201. Menurut Santoso 2001 : 219 uji autokorelasi bertujuan untuk
menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara korelasi pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1
sebelumnya. Untuk menguji apakah terjadi autokorelasi atau tidak, digunakan uji Durbin-Watson Dw-Test, dengan ketentuan sebagai
berikut: • Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif
• Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi • Angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
2. Multikolinieritas
Uji multikolnieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variable bebasindependen. Model
42
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variable bebas. Jika variable bebas saling berkorelasi, maka variable-variabel ini tidak
orthogonal. Variable orthogonal adalah variable yang nilai korelasi antar sesame variable bebas sama dengan nol Gujarati, 2001: 57
Menurut Santoso 2002: 206 model regresi bebas dari multikolinieritas bila :
a. Variance inflation factor VIF disekitar angka 1 atau lebih kecil dari10 b. Mempunyai angka tolerance mendekati 1.
3. Heteroskedastisitas
Pada regresi linear nilai residual tidak boleh ada hubungan dengan variabel X. hal ini bisa diidentifikasi dengan cara menghitung korelasi
Rank Spearmen r
s
varian variable dalam model tidak sama konstan. Jika terdapat heteroskedastisitas maka akan menyebabkan penaksir yang diperoleh tidak
efisien, baik dalam sampel kecil maupun besar, walaupun penaksir yang diperoleh menggambarkan populasinya dan bertambahnya sampel yang
digunakan akan mendekati nilai sebenarnya. Ini disebabkan oleh varians yang tidak minimum Algifari, 2000: 85.
antara residual dengan seluruh variabel bebas.
Menurut Santoso 2002: 301 deteksi adanya heteroskedastisitas adalah:
a. Nilai probabilitas 0,05 berarti bebas dari heteroskedastisitas. b. Nilai probabilitas 0,05 berarti terkena heteroskedastisitas.
43
3.4.3. Teknik Analisis
Kategori