Uji Normalitas Uji Heteroskedastisitas Uji Autokorelasi

45

3.7. Metode Pengumpulan Data

Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan studi dokumentasi, yaitu dengan mengumpulakan data pendukung dari berbagai sumber yang berhubungan dengan penelitian seperti buku dan jurnal untuk mendapatkan gambaran mengenai masalah yang diteliti serta mengumpulkan data sekunder dari laporan yang diterbitkan oleh Bursa Efek Indonesia BEI, data-data makro ekonomi dari situs Bank Indonesia serta situs-situs lain yang memuat informasi yang diperlukan dalam penelitian.

3.8. Metode Analisis data

Keseluruhan data yang telah terkumpul selanjutnya dianalisis agar dapat memberikan jawaban dari masalah yang dibahas dalam penelitian ini. Dalam menganalisis data, peneliti menggunakan program SPSS 16.0. Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis deskriptif dan statistik.

3.8.1 Uji Asumsi Klasik

Sebelum data tersebut dianalisis, model regresi harus memenuhi syarat asumsi klasik, yang meliputi:

3.8.1.1. Uji Normalitas

Uji Normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data dengan bentuk lonceng. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal, yakni distribusi data tersebut tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan pendekatan Universitas Sumatera Utara 46 Histogram, Pendekatan Grafik, dan Pendekatan Kolmogorov-Smirnov. Dengan menggunakan tingkat signifikan 5 0,05 maka jika nilai Asymp.Sig. 2 – tailed di atas nilai signifikan 5 0.05 artinya variabel residual berdistribusi normal Situmorang dan Lufti, 2012: 100.

3.8.1.2. Uji Heteroskedastisitas

Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah sebuah model regresi mempunyai varians yang sama. Heteroskedastisitas diuji dengan menggunakan uji grafik dan Glejser, dengan pengambilan keputusan jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadinya heteroskedastisitas. Jika probabilitas signifikannya diatas tingkat kepercayaan 5 dapat disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas Situmorang dan Lufti, 2012: 107.

3.8.1.3. Uji Autokorelasi

Istilah autokorelasi dapat didefinisikan sebagai korelasi antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu seperti dalam deret waktu atau ruang seperti dalam cross section. Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode sebelumnya. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya Situmorang dan Lufti, 2012: 120. Pengujian terhadap autokorelasi digunakan dengan menggunakan uji statistik Durbin Watson D-W, dengan kriteria sebagai berikut: Universitas Sumatera Utara 47 Tabel 3.3 Kriteria Pengambilan Keputusan Statistik Durbin Watson D-W 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 Tidak ditolak du d 4 - du Sumber: Situmorang dan Lufti, 2012: 126

3.8.1.4. Uji Multikolinearitas