49
a. Menambahkan satu kolom pada data view dengan memberi no subyek. b. Pilih analyze- regression-liniear kemudian masukkan no subyek menjadi
variabel dependen dan variabel x dan y pada variabel independen pilih save maka checklist pada bagian residual yaitu deleted dan bagian distance checklist
mahalanobis, kemudian klik continue dan ok. Maka akan muncul kolom baru pada data view yaitu kolom mahal.
c. Lihat hasil output pada tabel residual statistic data angka pada bagian mahal maksimum, data yang tertera pada tabel tersebut dihapus pada data view kolom
mahal. d. Regresi ulang sehingga data penelitian menjadi lebih baik. Lampiran 4.
4.2.2 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan untuk melihat apakah data telah terdistribusi dengan normal dengan uji normalitas dan mengetahui ada tidaknya
multikolinearitas, heteroskedasitas dan autokorelasi dalam model regresi.
1. Uji Normalitas
Uji Normalitas dilakukan untuk mengatahui normal tidaknya distribusi variabel pengganggu atau residual dalam model regresi. Data yang baik adalah data yang
mempunyai pola seperti distribusi normal, yakni distribusi data tersebut tidak
menceng ke kiri atau menceng ke kanan Situmorang dan Lufti, 2012:100.
50 Sumber: Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah
Gambar 4.1 Grafik Histogram
Dengan melihat tampilan grafik histogram dapat disimpulkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi normal. Hal ini ditunjukkan oleh distribusi
data tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan. Untuk lebih menjelaskan bahwa data yang diuji berdistribusi normal dapat juga dilihat dengan grafik
normal probability plot yang menunjukkan titik-titik menyebar disekitar garis diagonal, sebagaimana ditampilkan pada Gambar 4.2 berikut:
51 Sumber: Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah
Gambar 4.2 Grafik
Normal Probability Plot
Berdasarkan garik normal probability plot di atas terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi
memenuhi asumsi normalitas. Cara lain untuk melihat distribusi data normal atau tidak adalah dengan
melakukan uji Kolmogorov-Smirnov. Dengan menggunakan tingkat signifikansi sebesar 5, maka jika nilai Asymp Sig 2-tailed diatas 5 artinya variabel
residual berdistribusi normal. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 4.1 berikut:
52
Tabel 4.1 Hasil Uji Komolgrov-Sminorv
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 118
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .85402497
Most Extreme Differences Absolute
.075 Positive
.053 Negative
-.075 Kolmogorov-Smirnov Z
.815 Asymp. Sig. 2-tailed
.519 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah
Dari Tabel 4.1 menunjukkan nilai Asymp.Sig 2-tailed adalah 0,519 dan diatas nilai signifikan 0,05. Maka dapat dinyatakan bahwa variabel residual
berdistribusi normal.
2. Uji Multikolonieritas
Uji multikoloniearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel bebas independen. Dalam penelitian
ini uji multikoloniearitas dapat dilihat dari nilai tolerance dan variance inflation factor VIF.
Apabila tolerance 0,1 atau VIF 10 = terjadi multikolinearitas akan tetapi jika tolerance 0,1 atau VIF 10 = tidak terjadi multikolinearitas.
53
Tabel 4.2 Hasil Uji Multikolonieritas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
ROE .604
1.655 DER
.602 1.662
SukuBunga .979
1.021 LnNilaiTukar
.975 1.026
a. Dependent Variable: LnHargaSaham
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah
Dari Tabel 4.2 menunjukkan bahwa tolerance dari setiap variabel adalah lebih besar 0,10dan nilai VIF setiap variabel independen adalah lebih kecil dari
10. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa dalam model regresi tidak terjadi multikolinearitas antar variabel indpenden.
3. Uji Heteroskedastisitas
