47 Dividend
Payout Ratio X
4
Rasio
Harga Saham Y
Harga saham pada saat closing price per tahun Rasio
Sumber : Diolah Peneliti 2013
3.6. Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik dengan persamaan regresi linear berganda menggunakan software
SPSS 19.0. Peneliti melakukan pengujian asumsi klasik terlebih dahulu sebelum melakukan pengujian hipotesis.
3.6.1. Pengujian Asumsi Klasik
Sebelum melakukan pengujian hipotesis menggunakan metode analisis regresi linear berganda, peneliti terlebih dahulu menguji apakah data yang
diperolehbebas dari asumsi klasik atau tidak. Pengujian asumsi klasik bertujuan untuk menghindari atau mengurangi bias dari hasil penelitian yang
diperoleh. Pengujian asumsi klasik terdiri dari :
3.6.1.1. Uji Normalitas Data
Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah dalam suatu model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.
Pengujian ini diperlukan karena untuk melakukan uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi
Universitas Sumatera Utara
48 ini dilanggar atau tidak dipenuhi maka uji statistik menjadi tidak valid untuk
jumlah sampel kecil Erlina, 2012:101. Terdapat dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi
normal atau tidak menurut Ghozali 2006 : 110 yaitu: 1 Analisis Grafik
Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data
observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Metode yang lebih handal adalah dengan melihat normal probability plot yang
membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal dan plotnya data
residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya
akan mengikuti garis diagonalnya.
2 Analisis statistik Uji statistik sederhana dapat dilakukan dengan melihat nilai kurtosis
dan nilai Z-skewness. Uji statistik lain yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik non parametrik
Kolmogrov-Smirnov K-S.
Dalam uji Kolmogrov-Smirnov, pedoman yang digunakan dalam pengambilan keputusan yakni :
1 Jika nilai signifikan lebih besar dari 0.05 maka distribusi data normal. 2 Jika nilai signifikan lebih kecil dari 0.05 maka distribusi data tidak
normal. Ada beberapa cara untuk mengatasi data yang tidak normal, antara lain:
1. Lakukan transformasi data ke bentuk lainnya. Hal ini dapat dilakukan dengan cara mentransformasikan nilai ke dalam bentuk log.
Universitas Sumatera Utara
49 2. Lakukan trimming, yakni membuang data yang outlier. Data outlier
adalah data yang mempunyai nilai yang sangat menyimpang dari nilai data lainnya.
3. Lakukan winsorizing, yakni mengubah nilai data yang outlier menjadi nilai maksimum dan minimum yang diizinkan.
3.6.1.2. Uji Multikolinearitas