46
b. Variabel Return On Equity ROE mempunyai nilai minimum 0.00, nilai maksimum 35.16, nilai rata-rata statistic 17.7475, dan standar deviasi
9.54628 dengan jumlah pengamatan 36. c. Variabel Earning Per Share EPS mempunyai nilai minimum 0.00 , nilai
maksimum 1896.24, nilai rata-rata statistic 4.3589E2, dan standar deviasi 401.44724 dengan jumlah pengamatan 36.
d. Variabel Return saham Y mempunyai nilai minimum -0.5346, nilai maksimum 10.9525, nilai rata-rata statistic 0.789111, dan standar deviasi
2.0330465 dengan jumlah pengamatan 36.
4.2.2 Pengujian Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk mengetahui kondisi data yang digunakan dalam penelitian.
Untuk menghasilkan suatu model regresi yang baik, diperlukan pengujian asumsi klasik sebelum melakukan pengujian
hipotesis.
4.2.2.1 Uji Normalitas
Tujuan dari uji normalitas adalah untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel bebas dan variabel terikat, atau keduanya
mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Uji Kolmograv-smirnov
dapat digunakan untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal dengan melihat data residualnya apakah berdistribusi normal atau tidak.
47
Jika nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 maka data tersebut terdistribusi normal. Sebaliknya, jika nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05 maka
distribusi data adalah tidak normal.
Tabel 4.3 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 36
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 1.32170165
Most Extreme Differences Absolute .149
Positive .149
Negative -.105
Kolmogorov-Smirnov Z .896
Asymp. Sig. 2-tailed .399
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data
Berdasarkan tabel 4.3 di atas, besarnya kolmograv-smirnov K-S adalah 0.896 dan signifikansi 0.399. Hal ini menunjukkan bahwa data
tersebut telah terdistribusi normal karena nilai Asymp. Sig.2-tailed kolmograv smirnov lebih besar dari 0.05.
48
Selain Kolmograv-smirnov, hasil uji normalitas juga dapat dilihat pada diagram histogram dan Normal Probability Plot yang ditampilkan
pada gambar 4.1 dan 4.2 berikut ini :
Gambar 4.1 Histogram Uji Normalitas
Grafik histogram di atas menunjukkan bahwa distribusi data memiliki kurva berbentuk lonceng dimana distribusi data tidak menceng
ke kiri maupun menceng ke kanan. Hal ini menunjukkan bahwa data telah terdistribusi secara normal. Hal ini juga di dukung dengan hasil uji
normalitas dengan menggunakan grafik plot .
49
Gambar 4.2 Grafik Uji Normalitas
Gambar 4.2 merupakan grafik normal probability plot yang menunjukkan bahwa titik-titik data menyebar di sekitar garis diagonal.
Hal tersebut menunjukkan bahwa data telah terdistribusi secara normal. Hal ini sejalan dengan pengujian dengan menggunakan histogram dan
model kolmograv-smirnov yang juga menyatakan bahwa data telah terdistribusi secara normal.
4.2.2.2 Uji Multikolinearitas
