59
4.2 Analisis Hasil Penelitian
4.2.1 Uji asumsi klasik
1. Uji Normalitas
Uji Normalitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel independen, dan variabel dependen atau
keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Uji ini akan dideteksi melalui dua cara, yaitu analisis grafik histogram dan Normal
P-Plots dan analisis statistik One Sample Kolmogorov-Smirnov Test. a.
Analisis Grafik Analisis grafik dilakukan dengan melihat grafik histogram dan grafik
normal P-Plots berikut ini:
Gambar 4.1 Histogram Dependent Variabel
Sumber: Output SPSS 16, 2015
60 Pada gambar 4.1 di atas dapat disimpulkan bahwa kurva histogram
yang memiliki kemiringan seimbang ke kiri dan ke kanan atau tidak condong ke kiri dan ke kanan, melainkan ke tengah dengan bentuk
seperti lonceng, sehingga data dengan pola seperti ini memiliki distribusi normal. Akan tetapi jika kesimpulan normal atau tidaknya
data hanya dilihat dari grafik histogram, maka hal ini dapat menyesatkan khususnya untuk jumlah sampel yang kecil. Metode lain
yang digunakan dalam analisis grafik adalah dengan melihat normal probability plot. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang
akan menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. Uji normalitas dengan melihat normal probability plot
dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4.2 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Sumber: Output SPSS 16, 2015
61 Gambar 4.2 merupakan kurva P-Plot yang menunjukkan penyebaran
titik-titik data di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal. Hal ini berarti data pada variabel yang digunakan, yaitu
variabel dividend payout ratio berdistribusi normal. b.
Analisis Statistik Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan uji kolmogorov-
smirnov untuk mendapatkan tingkat uji normalitas yang lebih signifikan. Data yang berdistribusi normal ditunjukkan dengan nilai
signifikansi di atas 0,05. Dari hasil pengolahan, maka didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 4.2 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardiz ed Residual
N 36
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation .13009787
Most Extreme Differences
Absolute .085
Positive .076
Negative -.085
Kolmogorov-Smirnov Z .510
Asymp. Sig. 2-tailed .957
a. Test distribution is Normal. Sumber: Hasil Olahan SPSS 16, 2015
Berdasarkan tabel 4.2 menunjukkan bahwa data sudah terdistribusi secara normal. Hal ini dilihat dari nilai asymp.sig 2-tailed sebesar
62 0,957 atau probabilitas di atas 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa
data dalam model regresi telah terdistribusi secara normal.
2. Uji Multikolinearitas
Kategori