b. Rasio lancar
pencapaian penjualan Rasio yang menunjukkan
kemampuan perusahaan untuk melunasi hutang
pada saat ditagih x 100
rasio
Dependen profitabilitas
Profitabilitas menunjukkan kemampuan dari modal
yang diinvestasikan dalam keseluruhan aktiva untuk
menghasilkan keuntungan bersih
x 100 rasio
Sumber : diolah Peneliti 2011
F. Metode Analisis Data
Metode analisis data dalam penelitian ini menggunakan analisis statistik dengan menggunakan software SPSS 17. Tahap awal yang dilakukan sebelum
melakukan pengujian hipotesis yaitu uji asumsi klasik. Pengujian asumsi klasik yang dilakukan terdiri dari uji normalitas, uji multikolonieritas, uji
heteroskedastisitas dan uji autokorelasi. Untuk pengujian hipotesis, dilakukan analisis uji f dan uji t.
3.1 Pengujian Asumsi Klasik
3.1.1 Uji normalitas data
“Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah variable dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal”
Ghozali, 2006: 110. Model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Histogram atau pola distribusi
data normal dapat digunakan untuk melihat normalitas data.
Universitas Sumatera Utara
Menurut Ghozali 2006:112 pada prinsipnya normalitas data dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal
dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambilan keputusan :
1
Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola
distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas
2 Jika data menyebar jauh dari diagonal dan atau tidak mengikuti
arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi
normalitas.
3.1.2 Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi mempunyai korelasi antar variabel independen. Menurut Umar 2003:132 “
multikolonieritas adalah ada tidaknya korelasi yang sempurna atau korelasi yang tidak sempurna tetapi relatif tinggi pada variabel-variabel bebasnya”.
Pengujian multikolonieritas dilakukan dengan melihat nilai VIF antar variabel independen. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolonieritas
didalam model regresi adalah sebagai berikut: 1
Nilai R
2
yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel
independen banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen.
2 Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Jika
antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi umumnya di atas 0,90, maka hal ini merupakan indikasi adanya
multikolonieritas. Tidaknya adanya korelasi yang tinggi antar variabel independen tidak berarti bebas dari multikolonieritas.
3 Multikolonieritas dapat juga dilihat dari nilai tolerance dan
lawannya serta variance inflation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang
dijelaskan oleh variabel independen lainnya Ghozali, 2006: 91.
3.1.3 Uji heteroskedastisitas
Universitas Sumatera Utara
“Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varience dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain” Ghazali, 2006 : 105. Suatu model yang baik adalah homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Menurut Ade,dkk 2007:34 cara memprediksinya adalah jika pola gambar scatterplot model tersebut adalah :
1 Titik – titik data menyebar diatas dan dibawah atau disekitar
angka 0 2
Titik – titik data tidak mengumpul hanya diatas atau dibawah saja
3 Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola
bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali
4 Penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola.
3.1.4 Uji autokorelasi
“Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pada periode t-1 sebelumnya” Ghozali, 2006:95. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun
yang berkaitan satu dengan yang lainnya. Hal ini sering ditemukan dalam time series. Ada beberapa cara untuk menguji adanya autokorelasi seperti
metode grafik, uji LM, Uji Runs dan lain-lain. Untuk menguji ada atau tidaknya autokorelasi dapat digunakan uji Durbin Watson DW. Untuk
melihat ada atau tidaknya autokorelasi dilihat dari tabel sebagai berikut:
Tabel 3.3
Tabel Pengambilan Keputusan Ada Tidaknya Autokorelasi
Universitas Sumatera Utara
Hipotesis Nol Keputusan
Jika Tidak ada autokorealsi positif
Tolak 0 d dl
Tidak ada autokorelasi positif No decision
dl ≤ d ≤ du
Tidak ada korelasi negatif Tolak
4 – dl d 4 Tidak ada korelasi negatif
No decision 4 – du
≤ d ≤ 4 - dl Tidak ada autokorelasi, positif
atau negatif Tidak ditolak
du d 4 - du Sumber: Ghozali, 2006 : 96
3.2 Pengujian Hipotesis Penelitian
