65
3.2.5.2 Uji Asumsi Klasik
Suatu model dinyatakan baik untuk alat prediksi apabila mempunyai sifat- sifat tak bias linier terbaik suatu penaksir Gujarati, 1995. Selain itu, suatu model
dikatakan cukup baik dan dapat dipakai untuk memprediksi apabila telah lolos dari serangkaian uji asumsi klasik yang melandasinya. Uji asumsi klasik
merupakan prasyarat untuk melakukan analisis regresi, Uji asumsi klasik yang dilakukan dalam penelitian ini adalah uji normalitas, uji heterokedastisitas, uji
autokorelasi, dan uji multikolinieritas.
3.2.5.2.1 Uji Normalitas
Menurut Gozhali 2006 Uji normalitas adalah “pengujian tentang
kenormalan distribusi data”. Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model sebuah regresi, variabel dependen dan variabel independen atau keduanya
terdistribusi secara normal. Untuk mengetahui bentuk distribusi data, bisa dilakukan dengan grafik distribusi dan analisis statistik. Pengujian dengan grafik
distribusi dilakukan dengan melihat grafik histrogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal.
Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual
normal, maka garis yang menggambarkan data yang sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya Ghozali, 2006.
Dalam penelitian ini uji normalitas dilakukan dengan program SPSS dengan Uji Kolmogrov Smirnov Ghozali, 2006. Dasar pengambilan keputusan yang
Rukniati Rustandi, 2013 Pengaruh Intellectual Capital Terhadap Kinerja Keuangan pada Perusahaan Retail yang Terdaftar
di Bursa Efek Indonesia BEI Pada Tahun 2009 - 2011 Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
66
digunakan dalam uji Kolmogrov Smirnov adalah sebagai berikut: a.
Jika nilai probabilitas nilai signifikansi 0,05 berarti data residual berdistribusi normal.
b. Jika nilai probabilitas nilai signifikansi 0,05 berarti data residual tidak
berdistribusi normal.
3.2.5.2.2 Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan
lainnya. Gejala varians yang tidak sama ini disebut dengan heterokedastisitas, sedangkan adanya gejala residual yang sama dari satu pengamatan ke pengamatan
lain disebut dengan hemokedastisitas Santosa dan Ashari, 2005. Untuk mengetahui ada atau tidaknya heterokedastisitas dapat menggunakan
metode menggunakan grafik scatterplot antara nilai variabel terikat ZPRED dengan residualnya SRESID, dimana sumbu X adalah yang diprediksi dan
sumbu Y adalah residual. Dasar pengambilan keputusan yang diambil adalah sebagai berikutGhozali, 2006:
a. Jika pola tertentu seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola yang
teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit maka telah terjadi heteroskedastisitas.
b. Jika tidak ada yang jelas serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah
angka nol pada sumbu Y maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
67
3.2.5.2.3 Uji Autokorelasi
Kategori