Uji Asumsi Klasik Metode Analisis Data

d. Operating Leverage Operating leveraage mengukur sampai sejauh mana laba rugi operasi dipengaruhi oleh kenaikan penurunan penjualan Degree of Operating Leverage DOL = Dependen : Price to Book Value PBV Rasio yang merupakan salah satu indikator dalam menilai harga saham suatu perusahaan. PBV = PBV dihitung dengan menggunakan rata-rata PBV per kuartal

F. Metode Analisis Data

Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis statistik dengan menggunakan software statistik SPSS versi 18.0. Untuk mengetahui pengaruh dari masing-masing faktor yang diteliti terhadap rasio PBV, maka penelitian ini menggunakan regresi linear berganda dengan terlebih dahulu melakukan pengujian asumsi klasik.

1. Uji Asumsi Klasik

Pengujian asumsi klasik yang digunakan meliputi: a. Uji Normalitas Menurut Umar 2008 : 181, uji normalitas diperlukan untuk mengetahui apakah variabel dependen, independen atau keduanya berdistribusi normal, mendekati normal atau tidak. Model regresi yang baik hendaknya memiliki distribusi normal atau mendekati normal. Perubahan Laba Operasi Perubahan Penjualan Harga Saham Nilai Buku per Saham Sumber: Peneliti, 2010 Universitas Sumatera Utara Normalitas data diketahui dengan menggambarkan penyebaran data melalui sebuah grafik. Menurut Ghozali 2006 : 110, terdapat dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Dalam analisis grafik, histogram dan grafik normal propability plot atau P-P Plot akan digunakan dalam penelitian ini, dimana dasar pengambilan keputusan menurut Ghozali 2006 : 112 yaitu: a. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. b. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Uji statistik yang dilakukan adalah uji Kolmogorovk-Smirnov 1 sample K-S dengans signifikansi sebesar 5. Data yang normal adalah data yang memiliki nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 Ghozali, 2005 : 114. b. Uji Multikolinearitas Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variabel independen Erlina, 2008 : 105. Dalam model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai nilai tolerance dan nilai Variance Inflation Factor VIF. Jika nilai tolerance 0,10 dan nilai VIF 10, maka terdapat gejala Universitas Sumatera Utara multikolinearitas. Jika nilai tolerance 0,10 dan nilai VIF 10, maka tidak terjadi multikolinearitas Ghozali, 2006 : 92 c. Uji Heterokedastisitas Pengujian ini diperlukan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain Umar, 2008 : 179. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas Ghozali, 2006 : 105. Deteksi ada tidaknya heterokedastisitas adalah dengan metode chart diagram scatterplot. Bila titik-titik terlihat membentuk suatu pola tertentu, maka telah terjadi gejala heterokedastisitas. Pengujian dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot dengan dasar analisis Ghozali, 2006:105 : 1 jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas, 2 jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. d. Uji Autokorelasi Menurut Erlina 2008 : 106, pengujian autokorelasi bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear terdapat korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada peride t-1. Pengujian dilakukan dengan menggunakan Durbin Watson DW statistic. Pengambilan keputusan mengenai ada tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut: Universitas Sumatera Utara Tabel 3.2. Nilai Durbin Watson No Nilai d Keterangan 1 2 3 4 5 0 d d L d L ≤ d ≤ d U d U d 4 - d U 4 - d U ≤ d ≤ 4 – d L 4 – d L d 4 Ada autokorelasi Tidak ada kesimpulan Ada autokorelasi Tidak ada kesimpulan Tidak ada autokorelasi

2. Pengujian Hipotesis