Uji Asumsi Klasik Teknik Analisis Data

tersebut maka diperlukan uji normalitas data, uji multikolinieritas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas. a. Uji Normalitas Uji normalitas data dalam penelitian ini menggunakan Kolmogorov – Smirnov Test. Tujuan pengujian ini adalah untuk mengetahui apakah sampel yang digunakan dalam penelitian ini berdistribusi normal atau tidak. Sampel berdistribusi normal apabila Asymptotic sig tingkat keyakinan yang digunakan dalam pengujian, dalam hal ini adalah 95 atau α=5. Sebaliknya dikatakan tidak normal apabila Asymptotic sig tingkat keyakinan. b. Uji Multikolinieritas Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independen Ghozali 2011. Jika terdapat hubungan linear antar sesama variabel independen maka dapat dikatakan model terkena masalah multikolinier. Hasil pengujian multikolinieritas dapat dilihat berdasarkan nilai Variance Inflation Factor VIF. Jika nilai VIF 10 maka antar variabel tidak terjadi multikolinieritas. c. Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas adalah keadaan dimana faktor gangguan tidak memiliki varian yang sama. Uji heteroskedastisitas menunjukkan bahwa varian dari setiap error bersifat heterogen yang berarti melanggar asumsi klasik yang mensyaratkan bahwa varian dari error harus bersifat homogen. Uji heteroskedastisitas ini bertujuan untuk menguji apakah dalam regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Pengujian dilakukan dengan uji Glejser yaitu meregresi masing – masing variabel independen dengan absolute residual sebagai variabel dependen, sebagai pengertian dasar, residual adalah selisih antara nilai observasi dengan nilai prediksi, sedangkan absolute adalah nilai mutlaknya. Jika nilai signifikansi antara variabel independen dengan absolut residual lebih dari 0,05 maka tidak terjadi masalah heteroskedastisitas. d. Uji Autokorelasi Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ada korelasi antara kesalahan penggunaan pada peroide t dengan kesalahan penggunaan pada periode t-1 sebelumnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Alat ukur yang digunakan untuk mendeteksi adanya autokorelasi dalam penelitian ini menggunakan Tes Durbin Watson D-W. Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi berdasarkan pada ketentuan sebagai berikut: Tabel 2. Durbin Watson 1 J ika

2. Uji

Linie r Berganda Untuk menguji hipotesis yang telah dirumuskan, akan digunakan persamaan regresi, Ghozali, 2011 yang dinyatakan sebagai berikut: Y i = α + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + ε i Y i = Kinerja Obligasi α = Konstanta X 1 = Inflasi X 2 = BI Rate X 3 X 4 = = Ukuran Perusahaan Utang Perusahaan Hipotesis Nol Keputusan Jika Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 d dl Tidak ada autokorelasi positif No decision dl d du Tidak ada autokorelasi negatif Tolak 4 – dl d 4 Tidak ada autokorelasi negatif No decision 4 – du d 4 – dl Tidak ada autokorelasi positif atau negatif Terima du d 4 – du ε b 1 -b 4 = = Error Term Koefisien Regresi Mencari koefisien regresi antara kriterium Y dengan X 1 , X 2 , X 3 danX 4 . α = ∑ � 2 ∑ � − ∑ �∑ �� � ∑ � 2 − ∑ � 2 � = � ∑ �� − ∑�∑ � � ∑ � 2 − ∑ � 2

3. Uji Hipotesis