UE = Unexpected earningss
CSR = Corporate social responsibility
PBV = Price to Book Value
CSRPBV = Interaksi CSR dan PBV
4.6.6. Pengujian Kualitas Data
Sebelum melakukan analisis dengan menggunakan model yang disampaikan di atas, maka sesuai dengan syarat metode Ordinary Least Square OLS, terlebih
dahulu akan dilakukan pengujian normalitas dan asumsi klasik yang menurut Gujarati, alih bahasa Sumarno Zain 1995 akan meliputi pengujian multicollinearity,
heteroschedasticity, dan autocorrelation. Asumsi distribusi normal diperiksa dengan menggunakan grafik Normal
Probability Plot atau Histogram. Jika data mengikuti garis normal pada grafik Normal Probability Plot maka data diasumsikan berdistribusi normal. Cara lainnya adalah
Pengujian normalitas dilakukan dengan menggunakan pengujian Kolmogorov- Smirnov. Pengujian dengan metode ini menyatakan jika nilai Kolmogorov-Smirnov
memiliki probabilitas lebih besar dari 0.05 Santoso, 2005, maka variabel penelitian tersebut dapat dinyatakan berdistribusi normal. Dalam penelitian ini cara yang
digunakan adalah pengujian Kolmogorov – Smirnov.
4.6.7. Uji Asumsi Klasik
4.6.7.1.Uji multikolinearitas Multikolinearitas dapat timbul jika variabel bebas saling berkorelasi satu sama
lain, sehingga multikolinearitas hanya dapat terjadi pada regresi berganda. Hal ini mengakibatkan perubahan tanda koefisien regresi serta mengakibatkan fluktuasi yang
p d f Machine
I s a pdf w r it e r t ha t pr oduce s qua lit y PD F file s w it h e a se
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
besar pada hasil regresi. Perubahan tanda koefisien regresi ini dapat mengakibatkan kesalahan
menafsirkan hubungan
antara variabel
sehingga keberadaan
multikolinearitas ini harus diuji Levin, 1998 supaya dapat dijamin bahwa variabel independen di dalam penelitian tidak saling berkorelasi. Pengujian dapat dilakukan
dengan Colinearity Diagnostic serta partial correlation. Indikator yang digunakan adalah melihat nilai collinearity statistics, yaitu nilai variance inflation factor VIF
lebih besar dari 10 dan nilai tolerance lebih kecil dari 0,10. 4.6.7.2.Uji heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika
varians dari variabel tetap maka disebut homoskedastisitas dan jika varians berbeda disebut heteroskedastisitas. Jika angka signifikan yang diperoleh dari persamaan
regresi yang baru lebih besar dari alpha 5, maka dikatakan tidak terjadi heteroskedastisitas. Sebaliknya jika angka signifikan yang diperoleh lebih kecil dari
alpha 5, maka dapat dikatakan terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2005. Cara pengujian lain adalah dengan membuat diagram plot dari variabel yang
digunakan dalam penelitian. Jika diagram plot yang dibentuk menunjukkan pola tertentu maka dapat dikatakan model tersebut mengandung gejala heteroskedastisitas.
Dalam penelitian ini cara yang digunakan untuk menguji heteroskedastisitas adalah menggunakan diagram plot.
p d f Machine
I s a pdf w r it e r t ha t pr oduce s qua lit y PD F file s w it h e a se
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
4.6.7.3.Uji autokorelasi Autokorelasi adalah suatu kondisi di mana variabel gangguan pada periode
tertentu berkorelasi dengan variabel gangguan pada periode lain. Hal ini berarti bahwa variabel gangguan tidak random. Keadaan autokorelasi ini dapat disebabkan
oleh berbagai hal seperti kesalahan dalam menentukan model, penggunaan lag pada model, tidak memasukkan variabel yang penting. Untuk pengujian ada tidaknya
autokorelasi ini, penulis menggunakan uji Durbin Watson. Mekanisme uji Durbin Watson adalah sebagai berikut:
1. Melakukan regresi dengan Ordinary Least Square OLS, kemudian kita
menyimpan residualnya. 2.
Menghitung nilai d dengan rumus:
2 2
1 t
t t
hit
e e
e d
Apabila model menggunakan lag dari variabel dependen, maka test Durbin Watson yang dilakukan adalah:
p t
N N
H ]
1 [
1 2
Di mana:
p = 1-12d
2 t-1
= Varian variabel lag dari variabel dependen. N
= Banyaknya observasi.
p d f Machine
I s a pdf w r it e r t ha t pr oduce s qua lit y PD F file s w it h e a se
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
3. Dengan jumlah sampel tertentu dan jumlah variabel independen tertentu,
diperoleh nilai kritis dl dan du dalam tabel distribusi Durbin Watson untuk berbagai nilai diambil langsung dari tabel.
4. Hipotesis yang digunakan adalah:
H = Tidak ada autokorelasi baik positif maupun negatif
d dl = Tolak H
ada korelasi positif d 4 - dl
= Tolak H ada korelasi negatif
du d 4- du = Terima H
Tidak ada autokorelasi dl d du
= Tidak dapat ditarik kesimpulan 4-du d 4-dl = Pengujian tidak dapat disimpulkan
Gambar 4.1. Ilustrasi Daerah Pengambilan Keputusan Tes Durbin-Watson Gujarati, 2003
4.6.8. Pengujian Hipotesa
Kategori