Metode Pengumpulan Data Variabel Penelitian
e : faktor gangguan
Sumber: Sugiyono 2010:149
Terdapat beberapa asumsi yang harus dipenuhi terlebih dahulu sebelum menggunakan regresi linier berganda sebagai alat untuk menganalisis pengaruh variabel-variabel yang diteliti
Gujarti, 2003. Pengujian asumsi klasik yang digunakan terdiri atas: 1. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah model regresi mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Asumsi normalitas merupakan persyaratan yang sangat penting
pada pengujian kebermaknaan signifikansi koefisien regresi. Model regresi yang baik adalah model regresi yang memiliki distribusi normal atau mendekati normal,
sehingga layak dilakukan pengujian secara statistik. Selain itu uji normalitas digunakan untuk mengetahui bahwa data yang diambil
berasal dari populasi berdistribusi normal. Uji yang digunakan untuk menguji kenormalan adalah uji Kolmogorov- Smirnov. Berdasarkan sampel ini akan diuji
hipotesis nol bahwa sampel tersebut berasal dari populasi berdistribusi normal melawan hipotesis tandingan bahwa populasi berdistribusi tidak normal.
2. Uji multikolonieritas Merupakan salah satu cara untuk mendeteksi kolonier dilakukan dengan
mengkorelasikan antar variabel bebas dan apabila korelasi signifikan maka antar variabel tersebut terjadi multikolonieritas.
3. Uji Heterokedastisitas
3.6. Pengujian Hipotesis 3.6.1 Uji Asumsi Klasik
Pengujian ini dimaksudkan untuk melihat jarak kuadrat titik-titik sebaran terhadap garis regresi. Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat grafik plot antara nilai
prediksi variabel terikat ZPRED dengan residualnya SRESID, ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada
grafik scatter plot antara ZPRED dan SRESID di mana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi dan sumbu X adalah residual. Dasar analisisnya adalah sebagai berikut:
a. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka
mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. b. Jika ada pola yang jelas, serta titik-titik yang menyebar di atas dan di bawah
angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas
4. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui apakah terjadi korelasi antara anggota
serangkaian observasi yang diurutkan berdasarkan waktu date time series untuk mendeteksi terjadinya otokorelasi atau tidak dalam suatu model regresi dilakukan
dengan menggunakan Durbin Watson Test Algifari, 2000:89. Cara pengujiannya dengan membandingkan nilai Durbin Watson d dengan d1 dan d0 tertentu atau
dengan melihat table Durbin Watson yang telah ada klasifikasinya untuk menilai perhitungan d yang diperoleh. Kriteria untuk menilai tersebut ada tidaknya dapat
dilihat pada tabel Durbin Watson Test. Tabel 3.1 Durbin Watson Test
Hipotesis Kesimpulan
Jika Tidak ada autokorelasi +
Tolak 0ddl
Tidak ada autokorelasi + Tidak ada
kesimpulan dl≤d≤du
Tidak ada autokorelasi - Tolak
4-dld4
Tidak ada autokorelasi - Tidak ada
kesimpulan 4-
du≤d≤4-du Tidak ada autokorelasi
+,- Tidak Tolak
dud4-du
sumber: Algifari, 2000:89
Pengujian hipotesis dilakukan untuk mengetahui pengaruh positif atau negatif dan signifikan dari variabel independen aset tetap terhadap variabel dependen laba. Pengujian hipotesis
secara simultan dilakukan dengan uji-F pada tingkat keyakinan 95 dan tingkat kesalahan dalam analisis 5 sedangkan pengujian hipotesis secara parsial dilakukan dengan Uji
Statistik t. Adapun pengujian hipotesis secara sendiri-sendiri dinyatakan sebagai berikut: Ho1 : bi = 0: Pertumbuhan aset tetap berwujud tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan
laba klub sepak bola Ha1 : bi ≠ 0: Pertumbuhan aset tetap berwujud berpengaruh secara signifikan terhadap
pertumbuhan laba klub sepak bola Ho2 : bi = 0: Pertumbuhan aset tetap tidak berwujud tidak terhadap pertumbuhan laba klub
sepak bola Ha2 :
bi ≠ 0: Pertumbuhan aset tetap tidak berwujud berpengaruh secara signifikan terhadap pertumbuhan laba klub sepak bola
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel independen secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Pengujian dilakukan dengan uji-F