dan dipublikasikan. Pengumpulan data diambil melalui laporan keuangan yang dipublikasikan melalui IDX
Indonesian Stock Exchange
. Data rasio yang diambil yaitu data untuk variabel struktur modal
yang diproksi dengan
debt to equity ratio
DER
,
variabel profitabilitas yang diproksi dengan
return on assets
ROA, variabel struktur aktiva dan
variabel ukuran perusahaan. Alasan memilih proksi ROA untuk variabel profitabilitas karena ROA dapat mengukur efisiensi penggunaan modal
yang bekerja, efisiensi produk dan efisiensi penjualan Munawir, 2004.
F. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi linier berganda, yaitu analisis regresi yang mampu
menjelaskan hubungan antara variabel terikat dependen dengan variabel bebas independen yang lebih dari satu Nafarin, 2007. Analisis linier
berganda dalam penelitian ini digunakan untuk mengetahui pengaruh Profitabilitas, Struktur Aktiva, dan Ukuran Perusahaan terhadap Struktur
Modal pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2010-2013. Untuk dapat melakukan analisis regresi
linier berganda diperlukan uji asumsi klasik. Langkah-langkah uji asumsi klasik pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan variabel independen
keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak Ghozali, 2011. Uji normalitas data dalam penelitian ini menggunakan
Kolmogorov-Smirnov Test
untuk masing-masing variabel.
Hipotesis yang digunakan adalah: H0
: data residual tidak berdistribusi normal Ha
: data residual berdistribusi normal Jika data memiliki tingkat signifikansi lebih besar dari 0,05 atau
5 maka dapat disimpulkan bahwa H0 diterima, sehingga data dikatakan berdistribusi normal Ghozali, 2011.
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi yang cukup kuat antara
variabel bebas. Jika terdapat korelasi yang cukup kuat akan menyebabkan problem multikolinieritas. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi yang cukup kuat antara variabel independen. Identifikasi secara statistik untuk menunjukkan ada
tidaknya gejala multikolinieritas dapat dilakukan dengan melihat nilai VIF
Variance Inflation
Factor
. Indikasi adanya multikolinieritas yaitu apabila VIF lebih dari 10. Sebaliknya
apabila nilai VIF kurang dari 10 maka tidak terjadi multikolinieritas.
c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi didefinisikan sebagai terjadinya korelasi diantara data pengamatan, dimana munculnya suatu data
dipengaruhi oleh data sebelumnya. Jika terjadi autokorelasi maka dapat dikatakan koefisien korelasi yang diperoleh kurang akurat.
Identifikasi secara statistik ada tidaknya gejala autokorelasi dapat dilakukan dengan menghitung nilai
Durbin Watson
DW. Kriteria penilaian dengan uji
Durbin Watson
adalah sebagai berikut: Tabel 1
Pengambilan Keputusan Uji Autokorelasi
Hipotesis Nol Keputusan
Keputusan Tidak ada autokorelasi positif
Tolak
0 d dL Tidak ada autokorelasi positif
Tak ada kep. dL ≤ d ≤ dU
Tidak ada autokorelasi negatif Tolak
4 - dL d 4 Tidak ada autokorelasi negatif
Tak ada kep. 4 -
dU ≤ d ≤ 4 - dL Tidak ada autokorelasi
positifnegatif Terima
dU d 4 - dU Sumber: Gujarati 2006
d. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah suatu asumsi kritis dari model linier klasik yaitu gangguan karena residual penelitian memiliki
varians yang berbeda. Jika asumsi ini tidak dipenuhi dalam suatu model linear maka model penelitian ini kurang baik. Model regresi
baik apabila tidak terjadi heteroskedastisitas. Cara memprediksi ada tidaknya heteroskedastisitas pada suatu model adalah dilihat
dari pola gambar
scatter plot
model tersebut. Gambar scatterplot menyatakan model regresi linier berganda tidak terdapat
heteroskedastisitas jika: 1.
Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0.
2. Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah
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. Selain menggunakan plot gambar
scatter plot
, penelitian ini juga menggunakan uji
Glejser
. Dalam uji
Glejser
ada tidaknya heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat nilai signifikansi
hasil regresi apabila lebih besar dari 0,05 maka tidak terjadi
heteroskedastisitas. 2.
Uji Regresi Linier Berganda
Persamaan regresi linier berganda dapat dinyatakan sebagai berikut:
Y = +
+ +
+ e
