3.6.2.4 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti
diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak
valid untuk jumlah sampel kecil Ghozali, 2011. Salah satu cara untuk menguji normalitas yaitu dengan analitis statistik.
Analisis statistik merupakan alat statistik yang sering digunakan untuk menguji normalitas residual yaitu uji statistik non-parametik
Kolmogorov-Smirnov. Dalam mengambil keputusan dilihat dari hasil uji K-S, jika nilai probabilitas signifikansinya lebih besar dari 0,05 maka data
terdistribusi secara normal. Sebaliknya, jika nilai probabilitas signifikansinya lebih kecil dari 0.05 maka data tersebut tidak terdistribusi secara normal.
3.6.3 Analisis Regresi
3.6.3.1 Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis Regresi adalah metode statistika yang digunakan untuk menentukan kemungkinan bentuk hubungan atau pengaruh antara dua atau
lebih variabel bebas X dengan variabel terikat Y. Tujuan pokok penentuan metode ini adalah untuk meramalkan atau memperkirakan nilai dari satu
variabel Y dalam hubungannya dengan variabel yang lain X. Regresi berganda adalah bentuk hubungan atau pengaruh dari dua
atau lebih variabel bebas X dengan variabel terikat Y. Persamaan regresi linier berganda dari Y terhadap X dalam penelitian ini adalah :
Universitas Sumatera Utara
KK =
α
+
β
1
KESAPU + β
2
UDEDIR + β
3
ARDK + β
4
PDKI + β
5
STA + β
6
LEV + e
Dimana :
KK = kinerja keuangan perusahaan BUMN yang diukur dengan
CFROA; KESAPU = Kepemilikan saham public;
UDEDIR = Ukuran Dewan Direksi; ARDK = Aktifitas Rapat Dewan Komisaris;
PDKI = Proporsi Dewan Komisaris Independen; STA = Ukuran perusahaan yang diukur dengan log total asset;
LEV = Leverage;
α = konstan
β = koefisien regresi; e = error.
Menentukan adanya pengaruh antara variabel dependen dan variabel independen Ho diterima atau ditolak yaitu dengan melihat hasil nilai
probabilitas atau signifikansi dari tiap-tiap variabel. Ho diterima jika nilai signifikansi 0.05 menunjukkan bahwa model
regresi berganda berjalan dengan baik, atau terdapat pengaruh antara variabel independen dengan variabel dependennya.
Universitas Sumatera Utara
Ho ditolak jika nilai sigmifikansi 0.05 menunjukkan bahwa tidak terdapat pengaruh antara variabel independen dengan variabel
dependennya.
3.6.3.2 Uji t atau Parsial
Tujuan pengujian ini adalah untuk mengetahui apakah masing- masing variabel independen berpengaruh secara signifikan terhadap
variabel dependen. Pengambilan keputusan dilakukan berdasarkan perbandingan nilai t hitung masing-masing koefisien dengan t tabel,
dengan tingkat signifikan 5. Jika thitung t tabel maka Ho diterima, ini berarti variabel independen tidak berpengaruh terhadap nilai variabel
dependen. Sedangkan jika t hitung t tabel maka Ho ditolak dan menerima Ha, ini berarti variabel independen berpengaruh terhadap
variabel dependen Algifari, 2000.
3.6.3.3 Uji F atau Simultan
Kategori