1. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan independen keduanya berdistribusi
normal atau tidak Ghozali, 2011. Untuk menguji normalitas, penelitian ini menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Kriteria penilaian
uji ini adalah, jika signifikansi hasil perhitungan data sig 5, maka data berdistribusi normal dan jika signifikansi hasil perhitungan data
Sig 5, maka data tidak berdistribusi normal.
b. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pada periode t dengan periode t-1
sebelumnya penganggu pada periode t dengan kesalahan penganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi maka dinamakan
ada masalah autokorelasi Ghozali, 2011. Untuk menguji ada atau tidaknya gejala autokorelasi maka dapat dideteksi dengan uji Durbin-
Watson DW test. Berikut ini adalah tabel autokorelasi Durbin-Watson:
Tabel 1. Tabel Pengambilan Keputusan Uji Autokorelasi Nilai Statistik d
Hasil
0 d dl Ada autokorelasi
dl d du Tidak ada keputusan
du d 4-du Tidak ada autokorelasi
4-du d 4-dl Tidak Ada Keputusan
4-dl d 4 Ada autokorelasi
Sumber: Ghozali, 2011
c. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen
Ghozali 2011. Jika ada korelasi yang tinggi antar variabel independen tersebut, maka hubungan antara variabel dependen dan independen
menjadi terganggu. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi Multikoliniearitas. Multikolinearitas dapat dilihat dari nilai tolerance
dan VIF Variance Inflation Factor. Nilai yang biasa dipakai untuk menunjukkan adanya masalah multikoliniearitas adalah tolerance
≤ 0,10 da
n nilai VIF ≥10. Ghozali, 2011.
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain Ghozali, 2011. Pengujian dilakukan dengan uji Glejser yaitu dengan meregres variabel
independen terhadap absolute residual. Jika variabel independen signifikan secara statistik memengaruhi variabel dependen, maka ada
indikasi terjadi heteroskedastisitas. Kriteria yang biasa digunakan untuk menyatakan apakah terjadi heteroskedastisiatas atau tidak diantara data
pengamatan dapat dijelaskan dengan menggunakan koefisien signifikansi. Koefisien signifikansi harus dibandingkan dengan tingkat
signifikansi yang ditetapkan sebelumnya α= 5. Apabila koefisien signifikansi nilai probabilitas lebih besar dari tingkat signifikansi yang
ditetapkan, maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas
2. Uji Regresi Linear Berganda
Model regresi merupakan suatu model matematis yang dapat digunakan untuk mengetahui pola hubungan antara dua variabel atau lebih. Persamaan
regresi linear berganda dapat dinyatakan sebagai berikut:
i 5
4 3
2 1
e .RS
β .WCT
β .LTDER
β .CR
β ROA
. β
α Y
Keterangan:
Y = Variabel Return Saham
α = Konstanta
ROA = Return On Asset
CR = Current Ratio
LTDER = Long Term Debt to Equity Ratio
WCT = Working Capital Turnover
Kategori