terhadap Harga Saham pada perusahaan food and baverage yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
4.6 Uji Kualitas Data Sesudah Perbaikan Data
4.6.1 Uji Normalitas
Perbaikan data dengan melakukan transformasi data, menyebabkan beberapa data dibaca oleh system SPSS sebagai missing value karena nilai data yang bersangkutan
bernilai negative atau ≤ 0. Dengan demikian, oleh karena adanya data missing value,
maka analisis regresi dilakukan dengan hanya menggunakan 25 data saja data yang lengkap untuk X
1
, X
2
, X
3,
X
4
dan Y. Tabel 15 adalah Hasil uji normalitas setelah dilakukan transformasi data
Tabel 15 :Hasil Uji Normalitas
Sumber : Lampiran 7
Setelah dilakukan transformasi data, seluruh variable X dan variable Y memiliki nilai signifikan lebih besar dari 0,05, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa data
penelitian memiliki distribusi data yang normal.
4.7 Uji Asumsi Klasik Sesudah Perbaikan Data
Setelah dilakukan perbaikan data penelitian dengan transformasi seluruh variable
penelitian, maka hasil dari asumsi klasik itu adalah sebagai berikut : 4.7.1
Uji Autokorelasi
Setelah dilakukan perbaikan data penelitian dengan transformasi seluruh variabel penelitian, hasil uji autokorelasi dapat dilihat pada tabel 16.
Tabel 16. Hasil Uji autokorelasi
Sumber : Lampiran 8A Bedasarka tabel 17 diatas nilai DW sebesar 0,681 terletak diantara -2 sampai
dengan +2, berarti bahwa dalam persamaan regresi tidak ada autokorelasi. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa asumsi tidak terjadi autokorelasi dapat dipenuhi.
4.7.2 Uji Multikolinieritas
Hasil uji multikolinieritas yang ada sebelum dilakukan perbaikan data menunjukan bahwa nilai VIF dari masing-masing variabel X memiliki nilai lebih kecil
dari 10 sehingga tidak terjadi multikolinieritas pada data penelitian. Setelah dilakukan perbaikan data hasil uji multikolinieritas dapat dilihat pada tabel 17.
Tabel 17 : Hasil Uji Multikolinieritas
Collinearity statistic
Model tolerance
VIF Arus
Kas Operasi X1 0,388
2,580
Arus Kas Investasi X2
0,470 2,126
Arus Kas Pendanaan X3
0,405 2,468
Laba Akuntansi x4
0,439 2,275
Sumber : Lampiran 8A Setelah data diperbaiki dengan melakukan transformasi, nilai VIF yang
ditunjukan pada tabel 17 tetap lebih kecil dari 10. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pada model regresi tidak terjadi multikolinieritas.
4.7.3 Uji Heteroskedastisitas
Hasil uji heteroskedastisitas yang ada sebelum dilakukan perbaikan data menunjukan bahwa nilai signifikan koefisien korelasi residual dari masing-masing
variabel X memiliki nilai signifikan lebih besar dari 0,05 sehingga tidak terjadi heteroskedastisitas pada data penelitian. Setelah dilakukan perbaikan data hasil uji
Heteroskedastisitas dapat dilihat pada tabel 18.
Tabel 18. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Variable Nilai
Signifikansi Korelasi Rank spearman Arus
Kas Operasi X1 0,066
Arus Kas Investasi X2
0,573 Arus
Kas Pendanaan X3 0,197
Laba Akuntansi x4
0,138
Sumber : Lampiran 8B Setelah data diperbaiki dengan melakukan transformasi, nilai signifikan koefisien
korelasi residual Rank sperman semua variabel bebas tetap lebih besar dari 0,05. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa pada model regresi tidak terjadi
heteroskedastisitas.
4.8 Analisis dan Uji Hipotesis Sesudah Perbaikan Data
