Teknik Penentuan Data Sumber dan Teknik Penentuan Data .1 Sumber Data

menggunakan uji Kolmogorov Smirnov terhadap data residual hasil taksiran model regresi. Hasil perhitungan untuk model yang diperoleh dapat dilihat pada tabel berikut. Tabel 3.3 Hasil Uji Normalitas Taksiran Model Regresi X –Y One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 6 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation .08299625 Most Extreme Differences Absolute .202 Positive .173 Negative -.202 Kolmogorov-Smirnov Z .495 Asymp. Sig. 2-tailed .967 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber: Lampiran Output SPPS 18 Hasil perhitungan nilai Kolmogorov untuk model regresi yang diperoleh adalah sebesar 0,098 dengan probabiliti p-value sebesar 0,990. Karena nilai probability uji Kolmogorov model lebih besar dari tingkat kekeliruan 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa nilai residual dari model regressi berdistribusi normal. Cara lain untuk mengetahui apakah data terdistribusi normal atau tidak adalah dengan melihat grafik normal P Plot of Regression Statistic. Dengan melihat tampilan grafik normal dapat disimpulkan bahwa grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar disekitar diagonal, serta penyebarannya mengikuti garis diagonal. Kedua grafik menunjukkan bahwa model regresi layak dipakai karena memenuhi asumsi normalitas. Gambar 3.1 Grafik Normal P-Plot Asumsi Normalitas

3.2.4.2 Hasil Pengujian Multikolinearitas

Multikolinearitas merupakan keadaan yang terjadi dalam analisis regresi berganda jika variabel – variabel bebas itu sendiri berkorelasi. Uji ini dilakukan untuk menguji apakah terdapat korelasi antar variabel independen dalam model regresi. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel – variabel bebasnya. Kriteria tidak terdapatnya problem multikolinearitas adalah jika batas nilai Tolerance adalah sebesar 0,10 dan nilai VIF sebesar 10. Hasil uji multikolinearitas dapat dilihat pada Tabel 4.6 berikut ini : Tabel 3.4 Hasil Uji Asumsi Multikolinearitas Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF Nilai Tambah Ekonomi X1 .977 1.023 Pengembalian Modal Sendiri X2 .977 1.023 a. Dependent Variable: Retun Saham Sumber: Lampiran Output SPPS 18 Dari hasil analisis pada tabel 4.6 menunjukkan bahwa variabel yang digunakan memiliki nilai Tolerance di atas 0,1 dan VIFnya berada di bawah 10. Hal ini menunjukkan bahwa pada model regresi di atas tidak terdapat problem multikolinearitas, sehingga model regresi tersebut layak dipakai.

3.2.4.3 Hasil Pengujian Heterokedastisitas

Uji asumsi heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi terdapat ketidaksamaan varian dari objek penelitian. Gejala varians yang tidak sama ini disebut dengan gejala heterokedastisitas, sedangkan adanya gejala varians residual yang sama dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain disebut dengan homokedastisitas. Salah satu uji untuk menguji heterkedastisitas ini adalah dengan melihat penyebaran dari varians residual. Berikut ini hasil uji heteroskedatisitas: Tabel 3.5