Data dianalisis dengan model regresi berganda sebagai berikut :
Y
1
= b + b
1
X1
x11, x12
+ b
2
X2
x21, x22, x23
+ ε
Y
2
= b + b
1
X1
x11, x12
+ b
2
X2
x21, x22, x23
+ ε
Keterangan : X1 = Manajemen Laba Akrual x1.1=akrual diskresioner jangka pendek, x1.2=akrual
diskresioner jangka panjang X2 = Aktivitas Nyata x2.1=abnormal arus kas operasi, x2.2=abnormal biaya
produksi, x2.3=abnormal biaya diskresione Y1 = Penawaran Right Issue
Y2 = Kinerja Jangka Panjang b
1
,b
2
= Koefisien b
= Konstanta
ε = Error Kesalahan pengganggu Variabel Pengganggu.
4.7 Teknik Analisis Data
Teknik analisis data pada penelitian ini adalah dengan menggunakan model regresi berganda. Dalam suatu penelitian, kemungkinan munculnya masalah dalam
regresi berganda cukup sering dalam mencocokkan model prediksi ke dalam sebuah model yang dimasukkan ke dalam serangkaian data. Untuk keabsahan hasil regresi
berganda tersebut, maka dilakukan serangkaian pengujian dengan melakukan software.
Universitas Sumatera Utara
4.8 Pengujian Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik diperlukan sebelum dilakukan pengujian hipotesis. Pengujian asumsi klasik yang dilakukan yaitu uji normalitas, multikolinearitas, dan
heteroskedastisitas.
4.8.1 Uji Normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel independen dan dependen memiliki distribusi normal atau tidak. Model
regresi yang baik apabila distribusi data normal atau mendekati normal Ghozali 2006. Pengujian normalitas yang dilakukan pada penelitian ini dengan
menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov Test. Pengujian ini dengan melihat apabila nilai signifikannya lebih besar dari 5 maka dikatakan bahwa data tersebut
berdistribusi normal. Sedangkan apabila tingkat signifikan untuk masing-masing variabel dibawah dari 5 maka data tersebut tidak berdistribusi normal.
4.8.2 Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen Ghozali 2006.
Pengujian multikolinearitas pada penelitian ini dilakukan dengan uji collinierity statistic. Menurut Ghozali 2006 dalam melakukan uji multikolinearitas harus
terlebih dahulu diketahui Variance Inflation Factor VIF. Pedoman untuk mengambil suatu keputusan adalah sebagai berikut :
Jika Variance Inflation Factor VIF 10, maka terdapat persoalan
Universitas Sumatera Utara
multikolinieritas diantara variabel bebas.
Jika Variance Inflation Factor VIF 10, maka tidak terdapat persoalan multikolinieritas diantara variabel bebas.
Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak
ortogonal.
4.8.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variasi dari data pengamatan yang satu ke pengamatan
yang lain. Salah satu cara untuk mendeteksi heteroskedastisitas ini adalah dengan melihat pola sebaran pada grafik scatter plot. Jika ada pola tertentu seperti titik-titik
yang ada membentuk pola tertentu yang teratur maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas dan jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas
dan di bawah angka 0 pada sumbu Y maka tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali 2006.
Uji heteroskedastisitas juga dapat dilihat dengan uji Glejser. Ada dua tahapan yang dilakukan dalam uji Glejser. Tahap pertama adalah melakukan regresi OLS
dengan menggunakan Y sebagai variabel dependen dan X1, X2, sebagai variabel independen. Tahap kedua adalah dengan meregresikan nilai absolut residual terhadap
variabel independen. Jika setiap variabel independen nilai signifikannya lebih besar dari
α
0,05,
maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
4.9 Pengujian Hipotesis 4.9.1 Uji F Uji Signifikan Simultan
