64
terendah diperoleh sebelum right issue yaitu sebesar 0,00094516 dan standar deviasi sebesar 0,001293914. Kemudian nilai minimum tertinggi diperoleh
sesudah right issue yaitu sebesar 0,000012 dengan nilai maksimum tertinggi diperoleh sesudah right issue yaitu sebesar 0,007975 dan nilai rata-rata mean
tertinggi diperoleh sesudah right issue yaitu sebesar 0,00162347 dan standar deviasi sebesar 0,001896956. Angka-angka tersebut menggambarkan perbedaan
statistik deskriptif sebelum dan sesudah right issue dimana angka-angka tersebut menunjukkan bahwa aktivitas volume perdagangan yang paling aktif terjadi
sesudah right issue.
4.2.2 Pengujian Normalitas Data
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel independen dan variabel dependen berdistribusi normal atau tidak. Model
regresi yang baik memiliki variabel residual berdistribusi normal atau mendekati titik normal.
1. Abnormal Return
Sumber: Hasil Output SPSS
Gambar 4.1 Grafik Histogram
Abnormal Return
65
Dengan melihat tampilan grafik histogram dapat disimpulkan bahwa grafik tersebut memberikan pola distribusi yang normal, karena kurvanya tidak
menceng ke kiri atau ke kanan. Untuk lebih menjelaskan bahwa data yang diuji berdistribusi normal dapat juga dilihat dengan grafik normal probability plot yang
menunjukkan titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal, sebagaimana ditampilkan pada Gambar 4.2 berikut:
Sumber: Hasil Output SPSS
Gambar 4.2 Grafik Normal Plot
Abnormal Return
Cara lain untuk melihat distribusi data normal atau tidak adalah dengan melakukan uji Kolmogrov Smirnov. Dengan menggunakan tingkat signifikan 5,
maka jika nilai Asymp. Sig. 2-tailed di atas 5 artinya variabel residual berdistribusi normal. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 4.3:
66
Tabel 4.3 Kolmogrov-Smirnov
Abnormal Return
Unstandardized Residual
N 20
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .04542716
Most Extreme Differences Absolute
.211 Positive
.162 Negative
-.211 Kolmogorov-Smirnov Z
.944 Asymp. Sig. 2-tailed
.335 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Output SPSS
Pada Tabel 4.3 dapat dilihat bahwa nilai Asymp.Sig 2-tailed adalah 0,335 dan di atas nilai signifikansi 0,05. Dengan kata lain variabel residual
berdistribusi normal.
2. Volume Perdagangan
Sumber: Hasil Output SPSS
Gambar 4.3 Grafik Histogram Volume Perdagangan
67
Dengan melihat tampilan grafik histogram dapat disimpulkan bahwa grafik tersebut memberikan pola distribusi yang normal, karena kurvanya tidak
menceng ke kiri atau ke kanan. Untuk lebih menjelaskan bahwa data yang diuji berdistribusi normal dapat juga dilihat dengan grafik normal probability plot yang
menunjukkan titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal, sebagaimana ditampilkan pada Gambar 4.4 berikut:
Sumber: Hasil Output SPSS
Gambar 4.4 Grafik Normal Plot Volume Perdagangan
Cara lain untuk melihat distribusi data normal atau tidak adalah dengan melakukan uji Kolmogrov Smirnov. Dengan menggunakan tingkat signifikan 5,
maka jika nilai Asymp. Sig. 2-tailed di atas 5 artinya variabel residual berdistribusi normal. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 4.4:
68
Tabel 4.4 Kolmogrov-Smirnov Volume Perdagangan
Unstandardized Residual
N 20
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .00103771
Most Extreme Differences Absolute
.271 Positive
.271 Negative
-.174 Kolmogorov-Smirnov Z
1.214 Asymp. Sig. 2-tailed
.105 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data. Sumber: Hasil Output SPSS
Pada Tabel 4.2 dapat dilihat bahwa nilai Asymp.Sig 2-tailed adalah 0,105 dan di atas nilai signifikansi 0,05. Dengan kata lain variabel residual
berdistribusi normal.
4.2.3 Analisis Regresi Linear Sederhana
