0,05 maka H
o
ditolak dimana data tersebut tidak berdistribusi normal atau tidak memenuhi uji normalitas. Uji normalitas dalam
penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut: Uji normalitas dalam penelitian ini dilakukan 2 kali. Pertama,
dengan menggunakan 36 sampel dan kedua dengan menggunakan 17 sampel. Hasil uji normalitas dengan 36 sampel menunjukkan
bahwa data residual tidak berdistribusi normal, hasil tersebut dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini :
Tabel 4. Hasil Uji Normalitas 1
Unstandardized Residual
Kesimpulan
Asymp. Sig. 2-tailed 0,000
Data tidak berdistribusi normal
Sumber: Lampiran 16, halaman 115 Hasil uji normalitas pada tabel 4 menunjukkan bahwa data
residual tidak berdistribusi normal, yaitu nilai 2-tailed significant sebesar 0,000 lebih kecil dari 0,05. Untuk mengatasi masalah
tersebut, penulis melakukan pembuangan outlier yaitu dengan menghilangkan data holding period yang memiliki nilai ekstrim
terlalu tinggi atau terlalu rendah. Pembuangan outlier yang penulis lakukan yaitu pada data holding period yang memiliki nilai
ribuan 2 sampel, data holding period yang memiliki nilai ratusan 5 sampel, data holding period yang memiliki nilai di atas 50 5
sampel, data holding period yang memiliki nilai di atas 40 1
sampel, data holding period yang memiliki nilai di atas 30 4 sampel dan data holding period yang memiliki nilai 1 2 sampel.
Total sampel yang dibuang sebanyak 19 sampel. Berdasarkan hasil pembuangan outlier tersebut, maka diperoleh 17 sampel. Hasil uji
normalitas dengan menggunakan 17 sampel dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini :
Tabel 5. Hasil Uji Normalitas 2
Unstandardized Residual
Kesimpulan
Asymp. Sig. 2-tailed 0,056 Data berdistribusi normal
Sumber: Lampiran 16, halaman 115 Hasil uji normalitas pada tabel 5 menunjukkan bahwa data
residual berdistribusi normal, yaitu nilai 2-tailed significant sebesar 0,056 lebih besar dari 0,05. Berdasarkan hasil perhitungan
tersebut dimana 0,056 0,05 maka data berdistribusi normal, sehingga H
o
diterima H
a
ditolak.
b. Hasil Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas atau
variabel independen. Jika terjadi korelasi maka terjadi masalah multikolinearitas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi
korelasi antar variabel independen, sehingga tidak terjadi multikolinearitas.
Uji multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai tolerance dan nilai Variance Inflation Factor VIF. Data tidak terjadi
multikolinearitas apabila nilai tolerance 0,1 dan nilai VIF 10. Uji multikolinearitas dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel
berikut: Tabel 6. Hasil Uji Multikolinearitas
Variabel Collinearity Statistics
Kesimpulan Tolerance
VIF
Market Value 0,531
1,884 Tidak terjadi
multikolinearitas
Variance of Return 0,947
1,056 Tidak terjadi
multikolinearitas
Earnings per share 0,541
1,848 Tidak terjadi
multikolinearitas
Sumber: Lampiran 17, halaman 116 Hasil uji multikolinearitas pada tabel 6 menunjukkan bahwa
variabel market value, variance of return dan earnings per share memiliki nilai tolerance 0,1 dan nilai VIF 10. Berdasarkan
hasil perhitungan tersebut maka dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas.
c. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastistas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian residual dari satu pengamatan
ke pengamatan yang lain. Pengujian heteroskedastisitas dalam penelitian ini menggunakan Uji Glejser yaitu dengan meregres
masing-masing variabel independen dengan absolute residual
sebagai variabel dependen. Jika variabel independen signifikan secara statistik memengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi
terjadi heteroskedastisitas. Tingkat kepercayaan yang digunakan yaitu sebesar 0,05 5.
Jika nilai signifikansi 0,05 maka tidak terjadi heteroskedastisitas, sebaliknya jika nilai signifikansi 0,05 maka terjadi
heteroskedastisitas. Hasil uji heteroskedastisitas dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 7. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Variabel
Signifikansi Kesimpulan
Market Value 0,083
Tidak terjadi heteroskedastisitas
Variance of Return 0,133
Tidak terjadi heteroskedastisitas
Earnings per share 0,181
Tidak terjadi heteroskedastisitas
Sumber: Lampiran 18, halaman 117 Hasil uji heteroskedastisitas pada tabel 7 menunjukkan bahwa
semua variabel independen memiliki nilai signifikansi di atas 0,05. Hal tersebut menunjukkan bahwa tidak ada satu pun variabel
independen yang signifikan memengaruhi variabel dependen nilai absolut residual abs_res. Berdasarkan analisis tersebut, maka
dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas.
