48
1. Variabel TOBINS Q memiliki nilai minimum sebesar 0,6240, nilai maksimum sebesar 9,4080, mean sebesar 1,373361 dan standard deviation
sebesar 1,3945876 dengan jumlah sampel 36. 2. Variabel KEPEMILIKAN MANAJERIAL memiliki nilai minimum
sebesar 0,21, nilai maksimum sebesar 0,75, mean sebesar 0,541667 dan standard deviaton sebesar 0,1063552 dengan jumlah sampel 36.
3. Variabel KEPEMILIKAN INSTITUSIONAL memiliki nilai minimum sebesar 0,0030, nilai maksimum sebesar 1,0280, mean sebesar 0,701111
dan standard deviation sebesar 0,2795251 dengan jumlah sampel 36. 4. Variabel PENGUNGKAPAN CSR memiliki nilai minimum sebesar
0,3570, nilai maksimum sebesar 0,7860, mean sebesar 0,606194 dan standard deviation sebesar 0,1166104 dengan jumlah sampel 36.
4.3 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari uji normalitas, uji multikolinearitas, uji autokorelasi dan uji heterokedastitas.
4.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data dengan
bentuk lonceng Situmorang Lufti, 2014:114. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal.
49
Ada dua cara untuk mendeteksi apakah distribusi data normal atau tidak, yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik.
A. Analisis Grafik
Analisis grafik dapat dilihat dengan menggunakan grafik histogram dan grafik normal probability plot. Dalam grafik histogram, distribusi normal
ditunjukan oleh gambar kurva atau histogram yang tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan. Sedangkan pengujian normalitas menggunakan P-P Plot
dengan kriteria, apabila titik-titik pada P-P Plot berada pada garis diagonal dan mengikuti arah diagonal, maka dapat dinyatakan bahwa distribusi data berasal
dari populasi yang terdistribusi normal.
Gambar 4.1 Grafik Histogram
50 Sumber : SPSS 17, Data diolah 2015
Dengan melihat tampilan grafik histogram dapat disimpulkan bahwa grafik tersebut memberikan pola distribusi yang normal, karena kurvanya tidak menceng
ke kiri atau ke kanan. Untuk lebih menjelaskan bahwa data yang diuji terdistribusi normal dapat juga dilihat dengan grafik normal probability plot yang menunjukan
titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal sebagaimana disimpulkan Gambar 4.2 berikut.
Gambar 4.2 Grafik
Normal Probability Plot
Sumber : SPSS 17, Data diolah 2015 B.
Uji Statistik
Uji normalitas dengan metode analisis statistik menggunakan uji One- Sample Kolgomorov-Smirnov Test K-S. Uji ini dilakukan untuk memastikan
51
apakah plotting data residual yang menyebar di sekitar garis diagonal berdistribusi normal atau tidak. Dasar untuk pengambilan keputusan dalam uji K-S adalah
sebagai berikut : a. Apabila nilai asymptonic significance lebih besar dari 0,05 p
0,05 maka data terdistribusi secara normal. b. Apabila nilai asymptonic significance lebih kecil dari 0,05 p ,
0,05 maka data tidak terdistribusi secara normal.
Tabel 4.2 Uji Statistik
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 35
Normal Parameters
a,b
Mean 0E-7
Std. Deviation ,21825259
Most Extreme Differences Absolute
,086 Positive
,086 Negative
-,081 Kolmogorov-Smirnov Z
,506 Asymp. Sig. 2-tailed
,960
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : SPSS 17, Data diolah 2015 Dari hasil pemrosesan data, besar nilai Kolgomorov-Smirnov Z
adalah sebesar 0,506 dan asymptonic significance sebesar 0,960 maka disimpulkan data terdistribusi secara normal karena 0,960 0,05. Hal ini
sejalan dengan hasil yang didapatkan dari analisis grafik.
4.3.2 Uji Multikolinearitas
