60
pengujian memiliki nilai signifikansi 0,003 atau 0,05, sehingga data secara positif dapat dikategorikan tidak normal.
Tabel 4.3 One Sample Kolmogorov Smirnov Test Transformas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
N Normal Parameters
a,b
Most Extreme Differences Kolmogorov
-Smirnov Z Asymp. Sig.
2-tailed Mean
Std. Deviation
Absolut e
Positive Negativ
e TSTOCKSPL
IT 34
1,1698 1,44605
,295 ,187
-,295 1,719
,005 TCR
34 5,1491
,81904 ,185
,185 -,100
1,079 ,195
TROA 32
2,0449 ,79926
,088 ,067
-,088 ,498
,965 TNPM
33 2,4931
1,17283 ,116
,116 -,080
,668 ,764
TEPS 32
4,2972 1,33271
,096 ,059
-,096 ,545
,928 THARGASA
HAM 34
7,7520 1,42818
,082 ,068
-,082 ,479
,976 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
a.3. Uji Normalitas Setelah Transformasi Kedua
Untuk membuat data menjadi terdistribusi normal maka dilakukan transformasi kembali dengan masing-masing menggunakan logaritma natural
dari setiap variable yang tergambar dalam Gambar 4.5. dan Gambar 4.6.
61
Gambar 4.5. Normal P-Plot Sesudah Transformasi Kedua
62
Gambar 4.6. Grafik Histogram Setelah Transformasi Kedua
Gambar 4.6. menunjukkan distribusi normal lewat meratanya grafik antara bagian kanan dan kiri. Hal tersebut didukung juga oleh Gambar 4.5 yang
menunjukkan penyebaran titik-titik yang tidak terlalu jauh dengan garis diagonal.
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas dilakukan setelah transformasi data kedua sehingga data menjadi normal dalam uji normalitas. Uji normalitas menunjukkan hasil
yaitu tidak ada multikolinearitas antara variabel dalam penelitian ini. Terlihat
63
dari tabel tolerance yang menunjukkan angka diatas 0,10 dan tabel VIF yang menunjukkan angka dibawah 10,00. Hasil pengujian ditampilkan dalam Tabel
4.4.
Tabel 4.4. Hasil Pengujian Multikolinearitas Setelah Transformasi Kedua
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 1,654
,430 3,845
,001 T2STOCKSPLI
T ,119
,052 ,384
2,316 ,030
,896 1,116
T2CR ,063
,251 ,049
,251 ,804
,653 1,530
T2ROA -,063
,035 -,337
-1,811 ,083
,709 1,411
T2NPM ,014
,057 ,046
,252 ,804
,732 1,366
T2EPS ,213
,061 ,639
3,484 ,002
,731 1,368
a. Dependent Variable: T2HARGASAHAM
c. Uji Heterokedastisitas
Setelah transformasi kedua, penyebaran titik-titik menjadi lebih luas baik di atas maupun di bawah angka 0 nol pada sumbu Y sehingga dapat
disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala heterokedastisitas pada model regresi. Hasil pengujian ditampilkan pada Gambar 4.7.
64
Gambar 4.7. Diagram Scatterplot Setelah Transformasi Kedua d.
Uji Autokorelasi
Setelah transformasi kedua, uji autokorelasi tidak menunjukkan perubahan hasil yaitu tetap tidak ada autokorelasi dalam penelitian ini. Hal ini ditandai
dengan Durbin-Watson yang bernilai 1,645. Hasil pengujian ditampilkan dalam
Tabel 4.5.
65
Tabel 4.5. Durbin-Watson
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
dimension0 1
,659
a
,434 ,311
,11902 1,645
a. Predictors: Constant, T2EPS, T2NPM, T2STOCKSPLIT, T2ROA, T2CR b. Dependent Variable: T2HARGASAHAM
4.2. Pengujian Hipotesis
