dengan analisis grafik dan uji statistik. Uji normalitas dapat dilakukan dengan menggunakan pendekatan kolmogorov smirnov. Dengan menggunakan tingkat
signifikan 5 maka jika nilai Asymp. Sig. 2-tailed diatas nilai signifikan 5 artinya variabel residual berdistribusi normal Situmorang et al, 2008:62.
a. Analisis Grafik
Uji normalitas yang digunakan dalam analisis grafik ini adalah dengan melihat grafik histogram dan normal probability plot.
Gambar 4.1 Histogram Dependent Variable LN Dividend Payout Ratio, pada Industri Perbankan
Sumber : Hasil olahan SPSS 17.0 for windows
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1 menunjukkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan. Hal ini berarti data
residual pada industri perbankan mempunyai distribusi normal.
Gambar 4.2 Histogram Dependent Variable LN Dividend Payout Ratio, pada Industri Manufaktur
Sumber : Hasil olahan SPSS 17.0 for windows
Gambar 4.2 menunjukkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan. Hal ini berarti data
residual pada industri manufaktur mempunyai distribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
Selain dengan analisis grafik histogram uji normalitas dapat juga melalui dilakukan dengan grafik normal p-p plot of regression standardized residual
seperti yang disajikan pada Gambar berikut:
Gambar 4.3 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable LN
Dividend Payout Ratio
,
pada Industri Perbankan Sumber: Hasil olahan SPSS 17.0 for windows
Gambar 4.3 menunjukkan bahwa titik-titik pada P-P Plot mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Hal ini menunjukkan bahwa data residual pada industri
perbankan mempunyai distribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.4 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable LN
Dividend Payout Ratio
,
pada Industri Manufaktur Sumber: Hasil olahan SPSS 17.0 for windows
Gambar 4.4 menunjukkan bahwa titik-titik pada P-P Plot mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Hal ini menunjukkan bahwa data residual pada industri
manufaktur mempunyai distribusi normal.
b. Analisis Statistik
Uji normalitas dapat juga dilakukan dengan analisis statistik. Analisis statistik memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan dengan analisis grafik.
Uji normalitas yang digunakan dalam analisis statistik ini adalah uji statistik non- parametrik One-Sample Kolmogorov Smirnov.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.21 Uji Normalitas pada Industri Perbankan
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 39
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .49747682
Most Extreme Differences Absolute
.116 Positive
.074 Negative
-.116 Kolmogorov-Smirnov Z
.725 Asymp. Sig. 2-tailed
.670
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Hasil olahan SPSS 17.0 for windows
Tabel 4.21 memperlihatkan bahwa nilai Asymp. Sig 2-tailed pada industri perbankan adalah sebesar 0,670 di atas nilai signifikan 0,05. Hal ini
berarti variabel residual untuk industri perbankan berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.22 Uji Normalitas pada Industri Manufaktur
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 82
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .65862508
Most Extreme Differences Absolute
.118 Positive
.118 Negative
-.091 Kolmogorov-Smirnov Z
1.071 Asymp. Sig. 2-tailed
.202
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Hasil olahan SPSS 17.0 for windows
Tabel 4.22 memperlihatkan bahwa nilai Asymp. Sig 2-tailed pada industri manufaktur adalah sebesar 0,202 di atas nilai signifikan 0,05. Hal ini
berarti variabel residual untuk industri manufaktur berdistribusi normal.
4.4.1.2.Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terdapat ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lainnya. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka terjadi homokedastisitas dan jika berbeda maka disebut
heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas Situmorang et al, 2010: 100. Cara untuk melihat apakah heteroskedastisitas
atau tidak dapat dilakukan dengan dua cara yaitu melalui pendekatan grafik dan pendekatan statistik.
Universitas Sumatera Utara
a. Pendekatan Grafik
