sampel yang terdaftar di BEI tahun 2011-2013. Data diperoleh melalui situs resmi Bursa Efek Indonesia BEI yaitu
www.idx.co.id . Studi pustaka atau
literatur melalui buku teks, jurnal ilmiah, artikel, dan sumber tertulis lainnya yang berkaitan dengan informasi yang dibutuhkan dan dijadikan sumber
pengumpulan data. Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah dengan metode dokumentasi, yaitu kegiatan pengumpulan data sekunder seperti
laporan keuangan financial report, laporan keuangan tahunan annual report.
F. Teknik Analisis Data
1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah penyajian data secara numerik. Statistik deskriptif menyajikan ukuran
–ukuran numerik yang sangat penting bagi data sampel. Statistik deskriptif juga digunakan untuk mengetahui nilai
rata –rata, minimal, maksimal dan standar deviasi dari variabel-variabel
yang diteliti.
2. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik diperlukan untuk menguji hipotesis dengan menggunakan analisis regresi berganda. Adapun uji asumsi klasik yang
digunakan meliputi:
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal
atau mendekati normal Ghozali, 2011: 160. Agar terhindar terjadinya bias, data yang digunakan harus terdistribusi dengan normal.
Alat yang digunakan dalam melakukan uji normalitas adalah One Sample Kolmogorov-Smirnov Test. Pengambilan keputusan mengenai
normalitas adalah sebagai berikut: 1
Jika p ≤ 0,05 maka distribusi data tidak normal. 2
Jika p 0,05 maka distribusi data normal. b.
Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen
Ghozali, 2011: 105. Dalam suatu model regresi yang baik seharusnya tidak terdapat korelasi diantara variabel independennya. Untuk
mengatahui ada atau tidaknya korelasi antar varabel independen dalam model regresi, dapat dilihat dengan melihat nilai tolerance dan VIF
Variance Inflation Factor Ghozali, 2011: 106: 1
Jika nilai tolerance 0,10 dan VIF 10, maka dapat diartikan bahwa tidak terdapat multikolinearitas pada penelitian tersebut.
2 Jika nilai tolerance ≤ 0,10 dan VIF ≥ 10, maka terjadi gangguan
multikolinearitas pada penelitian tersebut.
c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1
sebelumnya. Ghozali, 2011: 110 menjelaskan autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama
lain. Masalah yang timbul karena residual tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Model regresi yang baik adalah yang
terbebas dari autokorelasi. Pengujian autokorelasi dapat dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson DW, dimana hasil
pengujian ditentukan berdasarkan nilai Durbin Watson DW.
Tabel 4. Kriteria Autokorelasi Durbin-Watson Hipotesis nol
Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak
0 d dl Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada keputusan dl ≤ d ≤ du
Tidak ada autokorelasi negatif Tolak
4-dl d 4 Tidak ada autokorelasi negatif
Tidak ada keputusan 4
– du ≤ d ≤ 4 – dl Tidak ada autokorelasi, positif
atau negatif Tidak tolak
du d 4 – du
Sumber: Ghozali, 2011: 111
d. Uji Heteroskedastisitas
