Populasi dan Sampel Rasio Arus Kas Operasi CFFOCL terhadap pertumbuhan laba

3.4 Teknik Analisis Data

3.4.1 Statistik Deskriptif

Analisis statistik deskriptif merupakan teknik deskriptif yang memberikan informasi mengenai data yang dimiliki dan tidak bermaksud menguji hipotesis. Analisis ini hanya digunakan untuk menyajikan dan menganalisis data disertai dengan perhitungan agar dapat memperjelas keadaan atau karakteristik data yang bersangkutan. Pengukuran yang digunakan statistik deskriptif ini meliputi jumlah sample, nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata mean, dan standar deviasi Ghozali, 2006. Minimum digunakan untuk mengetahui jumlah terkecil data yang bersangkutan bervariasi dari rata-rata. Maksimum digunakan untuk mengetahui jumlah terbesar data yang bersangkutan. Mean digunakan untuk mengetahui rata –rata data yang bersangkutan. Standar deviasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar data yang bersangkutan bervariasi dari rata-rata.

3.4.2 Uji Asumsi Klasik

Model regresi linear berganda multiple regression dapat disebut sebagai model yang baik jika model tersebut memenuhi beberapa asumsi yang kemudian disebut dengan asumsi klasik. Proses pengujian asumsi klasik dilakukan bersama dengan proses uji regresi sehingga langkah- langkah yang dilakukan dalam pengujian asumsi klasik menggunakan langkah kerja yang sama dengan uji regresi. Pengujian asumsi klasik diperlukan untuk mengetahui apakah hasil estimasi regresi yang dilakukan benar-benar bebas dari adanya gejala heteroskedastisitas, gejala multikolinearitas, dan gejala autokorelasi. Jika terdapat heteroskedastisitas, maka varian tidak konstan sehingga dapat menyebabkan biasnya standar error. Jika terdapat multikoliniearitas, maka akan sulit untuk mengisolasi pengaruh pengaruh individual dari variabel, sehingga tingkat signifikansi koefisien regresi menjadi rendah. Dengan adanya autokorelasi mengakibatkan penaksir masih tetap bias dan masih tetap konsisten hanya saja menjadi tidak efisien. Oleh karena itu, uji asumsi klasik perlu dilakukan. Pengujian-pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut

3.4.2.1 Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Ada dua cara yang digunakan untuk mendeteksi apakah residual normal atau tidak, yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Dalama penelitian ini analisis yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah analisis grafik da n uji statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S.

3.4.2.2 Uji Multikolinearitas

Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah di dalam model analisis regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas di dalam regresi dapat dilihat dari: 1 tolerance value, 2 nilai variance inflation factor VIF. Model regresi yang bebas multikolinieritas adalah yang mempunyai nilai tolerance di atas 0,1 atau VIF di bawah 10 Ghozali, 2009. Apabila tolerance variance di bawah 0,1 atau VIF di atas 10, maka terjadi multikolinearitas.