commit to user
C. UJI ASUMSI KLASIK
1. Uji Normalitas Data yang ada dalam penelitian ini adalah data sekunder yang
diambil dari ICMD dengan tahun penelitian dari tahun 2005-2008. Variabel-variabel yang digunakan diantaranya Cash Dividend, Debt To
Total Assets DTA, Earning Per-ShareEPS, Current Ratio, Cash Ratio, dan Return Of Investment ROI. Pengujian normalitas dilakukan
dengan Metode STEPWISE dan metode Durbin-Watson. Dalam pengujian ini juga dilakukan outlier terhadap beberapa data yang
menyimpang yang di khawatirkan dapat mengganggu distribusi data secara normal, Kriteria pengujian yang dilakukan adalah dengan
membandingkan nilai sig. Atau signifikansi yang diperoleh dengan taraf signifikansi yang telah ditentukan. Data berdistribusi normal jika sig.
0,05. Hasil pengujian untuk variabel dalam penelitian ini adalah pada
tabel 4.2 berikut ini: Hasil uji One Sample kolmogorov – smigrov Test
Sebelum Transformasi
Sumber : Data sekunder yang telah diolah
Setelah Transformasi
DTA EPS
ROI CUREN
T_RATI O
CASH_RA TIO
CASH_DEVI DEN
N 160
160 160
160 160
160 Normal
Parametersa,b Mean
,3383 721,805
6 ,0874
7,4327 ,6300
1772,7435 Std. Deviation
,21885 1399,77
837 ,08633
44,7389 4
,93492 12708,96771
Most Extreme Differences
Absolute ,096
,327 ,188
,454 ,254
,445 Positive
,096 ,327
,188 ,454
,203 ,430
Negative -,074
-,303 -,166
-,439 -,254
-,445 Kolmogorov-Smirnov Z
1,215 4,140
2,376 5,738
3,208 5,623
Asymp. Sig. 2-tailed ,105
,000 ,000
,000 ,000
,000
commit to user
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
160 -3.81842E-09
1.7911061 .073
.073 -.067
.918 .368
N Mean
Std. Deviation Normal Parameters
a,b
Absolute Positive
Negative Most Extreme
Differences
Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. 2-tailed
Unstandardiz ed Residual
Test distribution is Normal. a.
Calculated from data. b.
Berdasarkan tabel diatas, sebelum Transformasi hanya variabel DTA yang normal, sedangkan variabel lain seperti EPS,ROI, Current
Ratio,Cash Ratio dan Cash Dividend tidak normal. Maka dilakukan Tranformasi, Tranformasi dilakukan pada variabel dependen yaitu Cash
Dividend. Setelah melakukan transformasi pada Cash Dividen dengan tujuan menguragi jarak besaran antara nilai pembagian Cash Dividend
yang dibagikan tiap perusahaan. Setelah Tranformasi, variabel dependen dan independen telah berdistribusi normal. Dapat dilihat semua variabel
berdistribusi Normal dengan nilai asymp.sig 0,05 . Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel variabel seperti Cash Dividend, Debt
To Total Assets DTA, Return Of Investment ROI, Earning Per Share EPS, dan Cash Ratio berdistribusi Normal.
2. Uji Multikolinieritas Pengujian multikolinieritas digunakan untuk menguji apakah
variabel bebas ditemukan adanya korelasi . Untuk asumsi ini dapat
commit to user dilihat dari nilai toleransi dan variance inflation faktor dengan kriteria
apabila nilai tolerance diatas 0,1 dan nilai VIF dibawah 10,0 berarti tidak ada multikoliniaritas antara variabel independen.Hasil pengujian
multikoliniaritas adalah sebagai berikut
Tabel 4.3 Hasil Uji Multikoliniaritas
Variabel Tolerance
VIF Kesimpulan
DTA 0.811
1.233 Tidak terjadi
multikolinearitas EPS
0.670 1.493
Tidak terjadi multikolinearitas
ROI 0.644
1.553 Tidak terjadi
multikolinearitas Current Ratio
0.983 1.018
Tidak terjadi multikolinearitas
Cash Ratio 0.826
1.211 Tidak terjadi
multikolinearitas Sumber :
Data sekunder yang sudah diolah.
Berdsarkan tabel diatas, maka dapat disimpulkan bahwa semua variabel independen memiliki nilai Tolerance lebih besar dari 0,1 dan
memiliki nilai VIF lebih kecil dari 10,0 dengn demikian dapat disimpulkan bahwa tidak ditemukan gejala multikolinearitas antara
variabel independent.
3. Uji Autokorelasi Auto korelasi yaitu korelasi antara anggota serangkaian observasi
yang diurutkan menurut waktu seperti dalam data runtun waktu atau seperti dalam lintas sektoral, Salah satu cara untuk mendeteksi adanya
commit to user korelasi serial dalam model regresi adalah dengan uji step wise, dengan
kriteria sebagai berikut : a. Nilai Dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif.
b. Nilai Diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi. c. Nilai Diantara +2 berarti ada autokorelasi negatif.
Tabel 4.4 Variabel
DW Kesimpulan
DTA, EPS, ROI, CURRENT RATIO Dan CASH RATIO
1,832 Tidak terjadi
Autokorelasi Sumber : Data sekunder yang telah diolah
Berdasarkan pengujian terhadap gejala auto korelasi, diperoleh nilai Durbin-watson sebesar 1,832. Karena nilai DurbinWatson dibawah
2 maka dapat disimpulkan terjadi auto korelasi positif pada model regresi yang digunakan.
4. Uji Heteroskedastisitas Penelitian ini menggunakan uji glejser untuk mendeteksi gejala
heteroskedastisitas. Hasil uji glejser untuk semua variabel bebas dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 4.5 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Coefficients
a
-2.56E-15 .380
.000 1.000
.000 .732
.000 .000
1.000 .000
.000 .000
.000 1.000
.000 2.083
.000 .000
1.000 .000
.003 .000
.000 1.000
.000 .170
.000 .000
1.000 Constant
DTA EPS
ROI CR
CASH Model
1 B
Std. Error Unstandardized
Coefficients Beta
Standardi zed
Coefficien ts
t Sig.
Dependent Variable: RES a.
commit to user
Sumber: Data sekunder yang sudah diolah.
Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat bahwa semua variabel independent memiliki nilai sifnifikansi lebih besar dari 0.05 yang berarti
bahwa dalam
model regresi
yang dihasilkan
tidak terjadi
heteroskedastisitas. Kesimpulan yang dapat diambil dari uji asumsi klasik yang telah
dilakukan yaitu bahwa tidak terdapat penyimpangan asumsi klasik multikolinearitas, autokorelasi, dan heteroskdastisitas. Dengan demikian
persamaan regresi yang dihasilkan sudah memenuhi asumsi klasik yang disyaratkan
D. MODEL REGRESI
Kategori