5. Pengujian Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
setelah melakukan pengolahan data dengan menggunakan analisis grafik histogram dan normal probability plots, maka diperoleh
hasil sebagai gambar berikut :
Gambar 4.7 Output Uji Normalitas Analisis Histogram
88
Gambar 4.8 Output Uji Normalitas Analisis Grafik
Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik. Dari gambar
di atas dapat terlihat bahwa data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal,maka model regresi memenuhi asumsi
normalitas Ghozali,2005:112 Pada grafik histogram tampak bahwa residual terdistribusi
secara normal karena tidak menceng ke kanan dan ke kiri Ghozali,2005:112
89
Akan tetapi karena uji normalitas dengan grafik dan histogram cenderung dapat menyesatkan, oleh sebab itu uji grafik di atas
dilengkapi dengan uji statistik. Uji statistik yang digunakan oleh penulis adalah uji statistik non-parametrik Kolmogrov-Smirnov K-S
dengan hasil sebagai berikut :
Tabel 4.7 Output Uji Normalitas Analisis Statistik
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 72
Mean .0000000
Normal Parameters
a,,b
Std. Deviation 1.68424400
Absolute .104
Positive .047
Most Extreme Differences
Negative -.104
Kolmogorov-Smirnov Z .882
Asymp. Sig. 2-tailed .418
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Nilai Kolmogrov-Smirnov sebesar 0,882 dan tingkat signifikansi 0,05 karena p = 0,418 0,05 jadi kita tidak dapat
menolak H0 yang mengatakan bahwa residual terdistribusi secara normal dengan kata lain residual terdistribusi normal. Sekali lagi, hal
ini konsisten dengan uji sebelumnya.
b. Uji Multikolinieritas
Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen, Seperti terlihat pada table berikut :
90
Tabel 4.8 Output Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Collinearity Statistics Model
Tolerance VIF
Constant LNIHSG
.128 7.831
LNSBI .427
2.341 LNKURS
.601 1.664
LNPDB .111
9.029 1
LNINFLASI .370
2.701 a. Dependent variable : LNKINERJA
Pada tabel diatas tidak memiliki nilai tolerence kurang dari 0,10. Untuk variabel IHSG memiliki tolerence sebesar 0,128,
kemudian nilai SBI sebesar 0,427, kemudian nilai KURS sebesar 0,601, nilai PDB sebesar 0,111, dan nilai INFLASI sebesar 0,370.
Hasil dari perhitungan nilai variance inflation faktor VIF juga menunjukan hal yang sama yaitu tidak terdapat nilai VIF lebih dari 10
dari variabel independen. Nilai VIF IHSG adalah sebesar 7.831, nilai SBI adalah sebesar 2.341, nilai KURS sebesar 1.664, nilai PDB
sebesar 9.029, dan nilai INFLASI adalah sebesar 2.701. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi
multikolinieritas antar variabel independen dalam model regresi.
91
c. Uji Autokorelasi
Kategori