35
4.3 Analisis Pengujian Asumsi Klasik
Dalam penelitian ini hanya dilakukan tiga uji asumsi klasik, yaitu uji normalitas, heterokedastisitas, dan autokorelasi. Uji multikolinearitas tidak
dilakukan dikarenakan kedua model yang digunakan dalam penelitian ini hanya memiliki satu variabel independen.
4.3.1 Uji Normalitas
Dengan hipotesis Ha: distribusi residual tidak terdistribusi secara normal dan melihat melalui probabilitas dari Jarque-Bera dengan
α = 5, maka dapat ditentukan bahwa variabel return of equity dan variabel return of equity fitted
terdistribusi secara normal sedangkan variabel assets growth dan modal intelektual tidak terdistribusi normal. Untuk uji normalitas dapat dilihat di tabel di
bawah ini.
Tabel 6. Uji Normalitas
ROE AG
VAIC ROEF
Mean 0,209175
0,206319 3,541938
0,209175
Median
0,175550 0,148450
2,647450 0,189073
Maximum 0,650000
0,654000 14,20860
0,494445
Minimum
0,003300 0,018000
0,637600 -0,050425
Jarque-Bera 4,398018
8,101849 40,04359
1,305270
Probability
0,110913 0,017406
0,000000 0,520672
Observation 32
32 32
32
36
4.3.2 Uji Heterokedastisitas
Untuk pengujian heterokedastisitas dilakukan dengan menggunakan Breush-Pagan test, dengan Ha: heterokedastisitas. Dari hasil pengujian untuk
model pertama dan kedua menghasilkan probabilitas yang lebih besar dari α 5,
hal ini berarti data tidak terindikasi heterokedastisitas atau dapat dikatakan residual kuadrat menunjukkan sebuah pola tertentu. Hasil pengujian
heterokedastisitas untuk model pertama dan kedua dapat dilihat di tabel 7 dan 8 yang ada di bawah ini.
Tabel 7. Uji Heterokedastisitas Model Pertama
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic
1.674834 Prob. F8,23 0.1586
ObsR-squared 11.77948 Prob. Chi-Square8
0.1613 Scaled explained SS
9.413467 Prob. Chi-Square8 0.3086
Tabel 8. Uji Heterokedastisitas Model Kedua
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic
2.030583 Prob. F1,30 0.1645
ObsR-squared 2.028644 Prob. Chi-Square1
0.1544 Scaled explained SS
1.841621 Prob. Chi-Square1 0.1748
37
4.3.3 Uji Autokorelasi
Pengujian autokorelasi dilakukan untuk mengetahui apakah residual regresi memiliki korelasi atau tidak antara satu observasi dengan observasi
lainnya. Uji autokorelasi dilakukan menggunakan Breusch-Godfrey LM test dengan Ha : terdapat autokorelasi, hasil pengujian untuk model pertama dan
kedua menghasilkan probabilitas yang lebih besar dari α 5. Dari hasil
pengujian tersebut dapat dikatakan bahwa kesimpulan dari kedua model adalah menolak Ha, yaitu tidak terdapat autokorelasi yang berarti residual regresi tidak
memiliki korelasi antara satu observasi dengan observasi lainnya. Hasil pengujian dapat dilihat di tabel 9 dan 10 yang ada di bawah ini.
Tabel 9. Uji Autokorelasi Model Pertama
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic
0.203310 Prob. F1,22 0.6565
ObsR-squared 0.293016 Prob. Chi-Square1
0.5883
Tabel 10. Uji Autokorelasi Model Kedua
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic
2.896451 Prob. F1,29 0.0995
ObsR-squared 2.905854 Prob. Chi-Square1
0.0883
38
4.4 Analisis Pengujian Regresi
Kategori