Variabel Definisi
Indikator Ket
Return On Asset
X4 Perbandingan laba
bersih setelah pajak terhadap total
aktiva Laba Bersih Setelah Pajak × 100
Total Aktiva Rasio
Kepemilikan Manajerial
Z Besarnya
kepemilikan saham yang di miliki oleh
manajer dari keseluruhan saham
diperusahaan. Saham yang dimiliki
manajemen × 100
Total Saham beredar Rasio
3.6. Metode Analisi Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi berganda. Analisis regresi digunakan untuk memprediksi seberaoa jauh
perubahan variabel dependen jika variabel independennya dimanipulasi. Sebelum melakukan regresi, peneliti terlebih dahulu melakukan uji asumsi klasik dan
statistik deskriptif.
3.6.1. Uji Asumsi Klasik
Asumsi klasik adalah asumsi yang mendasari analisis regresi dengan tujuan mengukur asosiasi atau keterikatan antarvariabel bebas.
Terdapat 4 empat pengujian terkait uji asumsi klasik yaitu uji normalitas data, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas dan uji autokolerasi.
3.6.1.1. Uji Normalitas Data
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui keberadaan variabel pengganggu atau residual di dalam model regresi. Jika
Universitas Sumatera Utara
data normal, maka statistik yang dipergunakan adalah statistik parametrik. Jika sebaliknya, maka statistik non parametriklah yang
digunakan atau peneliti dapat melakukan
treatment
agar data normal.
Dalam menguji normalitas data, peneliti menggunakan uji Kolgomorov-Smirnov untuk menemukan distribusi residual.
Apabila nilai
sig
. atau signifikan atau probabilitas 0,05 maka distribusi data adalah tidak normal, tetapi jika
sig
atau
p-value
0,05 maka data berdistribusi normal l Ghozali, 2013:27. Cara lain untuk melihat normalitas distribusi data
penelititan adalah dengan melihat grafik histogram yang menunjukkan pola distribusi normal. Hasil dari grafik histogram
juga perlu diperkuat dengan melihat
normal probability plot
. Dasar pengambilan kepututsan dari analisis
normal probability plot
adalah sebagai berikut a.
Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal 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 tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak
memenuhi asumsi normalitas
Universitas Sumatera Utara
3.6.1.2. Uji Multikolonearitas
Uji ini betujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel independen. Model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen karena akan mengurangi keyakinan dalam pengujian
signifikan. Untuk
mendeteksi ada
atau tidaknya
gejala multikolonearitas didalam model regresi ini dengan melihat nilai
Variance Inflation Factor
VIF, nilai
cut off
yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonearitas adalah nilai VIF
10. Apabila nilai VIF 10 berarti tidak terjadi multikolonearitas Ghozali, 2013:105.
3.6.1.3. Uji Heteroskedastisitas
