sebesar 0,765 diatas 5. Apabila residual u
i
berdistribusi normal dengan sendirinya variabel Current Ratio X
2
, Dividend Payout Ratio X
3
dan harga saham Y juga berdistribusi normal.
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
Expected Cum P rob
Dependent Variable: Y Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Gambar 4.1 : Plot P-P Kurva P-P di atas menunjukkan bahwa data menyebar disekitar garis
diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi linier berganda yang dihasilkan memenuhi asumsi normalitas.
4.3.2. Uji Asumsi Klasik 1.
Autokorelasi
Variabel penelitian dalam digunakan adalah Return On Equity X
1
, Current Ratio X
2
, Dividend Payout Ratio X
3
dan harga saham
Y dengan jumlah observasi sebanyak 32 observasi 8 perusahaan dalam 4 tahun. Berikut ini hasil uji autokorelasi :
k =
3 n
= 32
d
L
= 1,24 Lampiran 7 d
U
= 1,65 Lampiran 7 d
= 1,437
Lampiran 5
Ada autokorela
si positif Daerah
keragu- raguan
Daerah keragu-
raguan Ada
autokorela si negatif
Tidak ada autokorelasi positif dan tidak ada
autokorelasi negatif
Gambar 4.2 : Distribusi Daerah Keputusan Autokorelasi Pada gambar di atas menunjukkan bahwa nilai d yang dihasilkan
berada diantara d
U
dengan d
L
atau berada pada daerah keraguan-raguan sehingga tidak dapat disimpulkan apakah model regresi yang dihasilkan
melanggar asumsi klasik autokorelasi atau tidak.
2. Multikolinieritas
Tolerance mengukur
variabilitas variabel bebas yang terpilih yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Jadi nilai tolerance
yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF = 1tolerance dan
0 1,24 1,437
1,65 2,35
2,76 4
menunjukkan adanya kolinieritas yang tinggi. Nilai cut off yang umum dipakai adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF diatas 10.
setiap peneliti harus menentukan tingkat kolonieritas yang masih dia tolerir. Adapun besaran VIF dari masing-masing variabel bebas adalah
sebagai berikut : Tabel 4.7 : Nilai VIF Variance Inflation Factor
No. Variabel Bebas
Tolerance VIF
1. 2.
3. Return On Equity X
1
Current Ratio X
2
Dividend Payout Ratio X
3
0,677 0,866
0,768 1,477
1,155 1,303
Sumber : Lampiran 5 Berdasarkan tabel 4.7 di atas, dapat disimpulkan bahwa model
regresi terjadi multikolinearitas yang rendah, karena besaran VIF yang dihasilkan oleh variabel Return On Equity X
1
, Current Ratio X
2
dan Dividend Payout Ratio X
3
kurang dari angka 10.
3. Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas dapat diidentifikasikan dengan cara menghitung koefisien korelasi Rank Spearman antara nilai residual
dengan seluruh variabel bebas. Hasil dari uji Rank Spearman adalah sebagai berikut :
Tabel 4.8
: Korelasi
Rank Spearman No. Variabel
Bebas Koefisien korelasi
Rank Spearman Tingkat
signifikansi 1.
2. 3.
Return On Equity X
1
Current Ratio X
2
Dividend Payout Ratio X
3
-0,045 -0,043
-0,140 0,807
0,814 0,445
Sumber : Lampiran 6
Berdasarkan tabel 4.8 di atas, dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak terjadi heteroskedastisitas, karena tingkat signifikansi yang
dihasilkan oleh variabel Return On Equity X
1
, Current Ratio X
2
dan Dividend Payout Ratio X
3
lebih besar dari 0,05.
4.3.3. Persamaan Regresi Berganda
