35
3.6 Metode Analisis Data
Dalam menganalisis data, peneliti menggunakan program SPSS 21.0 . Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis
statistik. Untuk mengetahui pengaruh dari masing-masing variabel yang diteliti terhadap harga saham, maka penelitian ini menggunakan analisis regresi linear
berganda dengan terlebih dahulu melakukan pengujian asumsi klasik.
3.6.1 Pengujian Asumsi Klasik
Penggunaan analisis regresi dalam statistik harus bebas dari asumsi-asumsi klasik. Adapun pengujian asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini
adalah uji normalitas, uji multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi.
3.6.1.1 Uji Normalitas Data
Menurut Nugroho, 2005:18 ”uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah variabel independen dan variabel dependen berdistribusi normal”. Ada dua
cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji analisis statistik.
1 Analisis grafik Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran
data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambilan kesimpulan :
• jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model
regresi memenuhi asumsi normalitas.
36
• Jika data menyebar jauh dari diagonal danatau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka
model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. 2 Analisis Statistik
Untuk menentukan uji ini, didasarkan pada Kolmogorov_smirnov Godness of Fit Test terhadap model yang diuji. Pedoman untuk pengambilan keputusannya
didasarkan pada: • Apabila nilai signifikansi atau nilai probabilitas 0,05, maka distribusi data
normal. • Apabila nilai signifikansi atau nilai probabilitas 0,05, maka distribusi data
tidak normal.
3.6.1.2 Uji multikolinearitas
Pengujian multikolinieritas ini berguna untuk mengetahui apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas dalam model regresi adalah dengan menganalisis
matrik korelasi variabel-variabel bebas. Jika antar variabel bebas ada korelasi yang cukup tinggi umumnya diatas 0,90, maka hal ini mengindikasikan adanya
multikolinieritas Ghozali, 2005:57. Multikolinieritas dapat juga dilihat dari nilai tolerance dan nilai variance
inflation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap varibel bebas manakah yang dijelaskan oleh variabel bebas lainya. Nilai cut off yang umum
37
dipakai adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF diatas 10 Ghozali 2005: 91.
Ada tidaknya multikolinearitas dapat dideteksi dengan : 1. melihat nilai tolerance : nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan
adanya multikolonieritas adalah nilai tolerance 0,10 2. melihat nilai variance inflation factor VIF : nilai cut off yang umum dipakai
untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai VIF 10 3. menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Menurut Ghozali
2005 : 93 “untuk matrik korelasi adanya indikasi multikolonieritas dapat dilihat jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi umumnya diatas
0,95”.
3.6.1.3 Uji heteroskedastisitas
Kategori