TABEL 4.2 Perusahaan LQ45 Yang Melakukan Pembagian Deviden
NO KODE
NAMA PERUSAHAAN
1 AALI
Astra Agro Lestari Tbk. 2
ADRO Adaro Energy Tbk.
3 AKRA
AKR Corporindo Tbk. 4
ASII Astra International Tbk.
5 BBCA
Bank Central Asia Tbk. 6
ITMG Indo Tambangraya Megah Tbk.
7 UNTR
United Tractors Tbk. 8
UNVR Unilever Indonesia Tbk.
4.2 Analisis Data
4.2.1 Uji Normalitas
Uji ini berguna untuk tahap awal dalam metode pemilihan analisis data. Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel
pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Ini perlu karena untuk melakukan uji t, mengansumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi
normal. Jika asumsi ini dilanggar atau tidak dipenuhi maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil, dengan ketentuan:
Ho : Data berdistribusi normal. Ha : Data tidak terdistribusi normal.
Jika nilai sig. α 0,05, maka Ho diterima.
Jika nilai sig. α 0,05, maka Ho ditolak.
Dengan menggunakan tingkat kepercaayaan 5, diperoleh hasil distribusi normal sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
TABEL 4.3 Hasil Uji Normalitas
Hari Pengamatan
Nilai Kolmogorov-
Smirnov Z Asymp. Sig.
2 tailed -1
1.554 0.017
-2
1.562 0.015
-3 1.663
0.008
-4
1.632 0.010
-5 1.639
0.009
-6
1.537 0.018
-7 1.504
0.022
-8
1.575 0.014
-9 1.434
0.033
-10
1.393 0.041
-11 1.370
0.047
-12
1.361 0.049
-13 1.316
0.063
-14
1.301 0.068
-15 1.394
0.041
1
1.281 0.075
2 1.321
0.061
3
1.170 0.130
4 1.229
0.098
5
1.269 0.080
6 1.332
0.058
7
1.389 0.042
8 1.338
0.056
9
1.351 0.052
10 1.399
0.040
11
1.253 0.086
12 1.340
0.055
13
1.233 0.095
14 1.307
0.066
15
1.290 0.072
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa terdapat 15 data hari pengamatan yang tidak terdistribusi normal, yaitu terlihat pada tabel dibawah berikut:
Universitas Sumatera Utara
TABEL 4.4 Data Yang Tidak Normal
Hari Pengamatan
Nilai Kolmogorov-
Smirnov Z Asymp. Sig.
2 tailed -1
1.554 0.017
-2
1.562 0.015
-3 1.663
0.008
-4
1.632 0.010
-5 1.639
0.009
-6
1.537 0.018
-7 1.504
0.022
-8
1.575 0.014
-9 1.434
0.033
-10
1.393 0.041
-11 1.370
0.047
-12
1.361 0.049
-15 1.394
0.041
7
1.389 0.042
10 1.399
0.040
Terlihat bahwa data pada tabel tersebut memiliki nilai signifikan yang lebih kecil dari 0,05 yang menunjukkan data tersebut tidak berdistribusi normal.
Dari hasil uji normalitas tersebut maka data yang tidak berdistribusi normal akan dilakukan transformasi data, agar data tersebut berdistribusi normal, transformasi
berarti mengubah semua data, tidak terkecuali untuk menjaga perbedaan antar data relatif tetap.
Tabel 4.5 Rumus Transformasi
Bentuk Histogram Jenis
Transformasi Moderate Positive
SQRT x Substansial Positive
Ln x Substansial Positive jika data mengandung nilai 0
Ln x+1
Universitas Sumatera Utara
Severe Positive 1x
Severe Positive jika data mengandung nilai 0 1x+1
Moderate Negative SQRT k-x
Subtansial Negative Ln k-x
Severe Negative SQRT k-x
K = Konstanta yang berasal dari setiap skor dikurangkan sehingga skor terkecil adalah 1.
Bentuk transformasi data untuk data penelitian ini ditentukan dengan melihat histogram dari data yang tidak berdistribusi normal.
Gambar 4.1 Histogram Data Yang Tidak Berdistribusi Normal
Dari grafik histogram diatas menunjukkan bahwa histogram berbentuk Moderate Negative Skewness, maka jenis transformasi yang dipakai adalah
dengan mengubah data ke dalam bentuk : Sqrt k-xi………………………………4.1
Universitas Sumatera Utara
Keterangan : K = Konstanta yang berasal dari setiap skor dikurangkan sehingga skor
terkecil adalah 1. Maka hasil dari uji normalitas pada data yang telah ditransformasi terlihat
pada tabel berikut :
TABEL 4.6 Hasil Uji Normalitas Data Telah Ditransformasi
Hari pengamatan
Nilai Kolmogorov-
Smirnov Z Asymp. Sig.
2 tailed -1
1.024 0.246
-2 0.998
0.272
-3
1.110 0.170
-4 1.107
0.172
-5
1.139 0.150
-6 0.982
0.290
-7 0.942
0.338
-8 1.005
0.265
-9 0.919
0.367
-10 0.852
0.462
-11 0.876
0.427
-12 0.732
0.657
-13 1.316
0.063
-14 1.301
0.068
-15 0.852
0.462
1 1.281
0.075
2 1.321
0.061
3 1.170
0.130
4 1.229
0.098
5 1.269
0.080
6 1.332
0.058
7 0.795
0.553
8 1.338
0.056
9 1.351
0.052
10 0.773
0.589
11 1.253
0.086
12 1.340
0.055
Universitas Sumatera Utara
13 1.233
0.095
14 1.307
0.066
15 1.290
0.072
Dari hasil diatas menunjukkan bahwa data yang telah ditransformasikan telah berdistribusi normal, maka dengan demikian data tersebut telah dapat
digunakan untuk dianalisis.
4.2.2 Pengujian Hipotesis 4.2.2.1 Pengujian
