Uji Normalitas Uji Multikolinieritas Uji Heteroskedastisitas

38

3.6. Jenis dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder historis yang bersifat time series dan cross section. Sedangkan informasi diperoleh melalui laporan perkembangan Nilai Aktiva Bersih per produk reksa dana dengan menggunakan media internet melalui situs resmi Otoritas Jasa Keuangan OJK yaitu aria.bapepam.go.id, data turnover ratio, expense ratio, cash flow, dan fund age yang diperoleh melalui laporan keuangan tahunan dari masing-masing website sampel reksa dana, serta tingkat suku bunga bank indonesia SBI dari www.bi.go.id.

3.7. Metode Pengumpulan Data

Dalam penelitian ini metode pengumpulan data yang digunakan adalah studi kepustakaan, yaitu data diperoleh dari beberapa literatur yang berkaitan dengan masalah yang sedang diteliti dengan mempelajari dokumen-dokumen atau data dilanjutkan dengan pencatatan dan perhitungan. Penelitian ini menggunakan data yang diperoleh secara sekunder. Dalam penelitian ini data sekunder diperoleh dalam bentuk dokumentasi dan informasi-informasi yang diperoleh dari internet.

3.8. Uji Asumsi Klasik

Pengujian yang dilakukan pada uji asumsi klasik ini terdiri dari uji normalitas, uji multikolinieritas dan uji heteroskedastisitas.

3.8.1. Uji Normalitas

Uji normalitas ini bertujuan untuk mengetahui data dalam variabel yang akan digunakan dalam penelitian apakah suatu variabel normal atau tidak, data Universitas Sumatera Utara 39 yang baik dan layak digunakan dalam penelitian adalah data yang memiliki distribusi normal. Normal atau tidaknya berdasarkan patokan distribusi normal dari data dengan mean dan standar deviasi yang sama. Menurut Winarmo 2009;24, Normalitas data dapat dilihat dengan beberapa cara diantaranya, dengan uji Jarque-Bera atau Histogram Test. Kriteria pengujian normalitas data sebagai berikut: 1. H : Terdistribusi normal, jika Probabilitas Jarque-Bera 0,05 2. H 1 : Tidak terdistribusi normal, jika Probabilitas Jarque-Bera 0,05.

3.8.2. Uji Multikolinieritas

Uji Multikolinieritas digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya hubungan antar beberapa atau semua variabel independen dalam model regresi. Multikolieritas merupakan keadaan di mana satu atau lebih variabel independen dinyatakan sebagai kondisi linier dengan variabel lainnya. Artinya jika di antara peubah-peubah bebas yang digunakan sama sekali tidak berkorelasi satu dengan yang lain maka bisa dikatakan bahwa tidak terjadi multikolineritas. Ada atau tidaknya multikolinearitas dapat diketahui atau dilihat dari koefisiensi korelasi masing-masing variabel bebas. Menurut Ghozali 2013:105 jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi, yakni diatas 0,8 maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinearitas.

3.8.3. Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas adalah deteksi untuk melihat apakah variabel gangguan tidak konstan atau berubah-ubah. Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari Universitas Sumatera Utara 40 residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika variance tidak konstan atau berubah-ubah disebut Dengan Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang Homoskedastisitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas. Menurut Winarmo 2009:26, Pendeteksian heteroskedastisitas dapat dilakukan melelui Uji white. Dengan Hipotesis pengujian heterokedastisitas adalah sebagai berikut: 1. H = Homoskedastisitas, jika Probabilitas ObsR2 0,05 2. H 1 = Heteroskedastisitas, jika Probabilitas ObsR2 0,05 Penanggulangan Heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan cara, yaitu: Hamja, 2008:114. 1 Transformasi Logaritma Natural Transformasi logaritma natural menyebabkan skala observasi kecil dan ada kemungkinan varians akan mengecil sehingga menghasilkan homoskedastisitas pada model penelitian kita. 2 Transformasi membagi persamaan dengan variabel bebas Jika model regresi yang terdapat heteroskedastisitas maka salah satu penanggulangannya dapat dilakukan dengan membagi persamaan regresi tersebut dengan variabel bebas independen yang mengandung homoskedastisitas. 3.8.4. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan penggangu pada periode t dengan kesalahan penggangu pada periode t-1 sebelumnya. Menurut Winarmo 2009:28, autokorelasi dapat Universitas Sumatera Utara 41 menunjukkan korelasi di antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu atau ruang. Untuk mendeteksi adanya autokorelasi, yaitu: pertama, memperhatikan nilai t-statistik, R 2 , uji F dan Durbin Watson statistik. Kedua,dengan melakukan uji LM metode Bruesch Godfery. Metode ini didasarkan pada nilai F dan Obs R-Squared, dimana jika nilai profitabilitas dari Obs R-Squared melebihi tingkat kepercayaan, maka H diterima. Artinya tidak ada masalah autokorelasi. 1. H = Bebas dari Autokolerasi, jika P-Value Obs-Square 0,05. 2. H 1 = Terdapat Autokolerasi, jika P-Value Obs-Square 0,05. 3.9. Teknik Analisis Data Berdasarkan tujuan penelitian ini, maka beberapa metode analisis data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

3.9.1. Analisis Deskriptif