4.3.2 Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linier berganda dilakukan untuk mengetahui sejauh mana pengaruh variabel independen yakni Perputaran Kas, Perputaran Piutang dan
Perputaran Persediaan terhadap variabel dependen yaitu ROI pada CV. Grand Maximum Seafood Restaurant .
4.3.2.1 Uji Asumsi Klasik
Sebelum model regresi linier berganda dipergunakan untuk menguji hipotesis yang diajukan, maka perlu dilakukan uji asumsi klasik agar persamaan regresi
linier berganda memberikan hasil yang representatif. Adapun uji asumsi dasar klasik yang dilakukan adalah sebagai berikut :
1. Uji normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk menguji apakah nilai residual berdistribusi normal atau tidak. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola
distribusi data dengan bentuk seperti lonceng dan tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan. Uji normalitas dapat dilakukan melalui analisis
grafik dan statistik.
a. Analisis Grafik.
Uji normalitas yang digunakan dalam analisis grafik ini adalah dengan melihat grafik histogram dan normal probability plot yang di
tampilkan berikut ini.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.6 Histogram Dependent Variael ROI
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2014
Gambar 4.6 menunjukkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan. Hal ini berarti data residual
mempunyai distribusi normal. Uji normalitas dapat juga dilakukan melalui grafik normal p-p plot of regression
standardized residual seperti yang disajikan pada Gambar 4.7.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.7 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable
ROI.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2014
Gambar 4.7 menunjukkan bahwa titik-titik pada scatter plot mengikuti di sepanjang garis diagonal. Hal ini menunjukkan bahwa data residual mempunyai
distribusi normal.
b. Analisis Statistik
Uji normalitas dapat juga dilakukan dengan menggunakan analisis statistik.Analisis statistik memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan
dengan analisis grafik.Uji normalitas yang digunakan dalam analisis statistik ini adalah uji statistik non-parametrik One-Sample Kolmogorov Smirnov. Data
Universitas Sumatera Utara
akanberdistribusi normal apabila nilai Asymp. Sig 2-tailed taraf nyata α =
0,05. Dan jika nilai Asymp.sig 2-tailed taraf nyata α = 0,05, maka data tidak
berdistribusi normal.
Tabel 4.6 Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
CTO ITO
RTO ROI
N 12
12 12
12 Normal Parameters
a,,b
Mean 2.2575
10.5375 1.6017
.1700 Std. Deviation
.32952 1.54363
.13809 .01128
Most Extreme Differences Absolute
.142 .145
.129 .167
Positive .142
.145 .129
.167 Negative
-.097 -.126
-.106 -.167
Kolmogorov-Smirnov Z .491
.504 .447
.577 Asymp. Sig. 2-tailed
.969 .961
.988 .893
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Tabel 4.6 menunjukkan bahwa nilai Asymp.sig 2-tailed perputaran kas cash turn over, perputaran persediaan inventory turn over , dan perputaran
piutang receivable turn over sebesar 0,969, 0,961, 0,988, 0,893. Sehingga dapat dinyatakan bahwa data berdistribusi normal karenaPerputaran Kas, Perputaran
Piutang dan Perputaran Persediaan masing-masing menunjukkan nilaiAsymp.sig 2-tailedyang lebih besar dari nilai taraf nyata
α = 0,05.
Universitas Sumatera Utara
2. Uji Multikolinearitas.
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi linier ditemukan adanya korelasi yang tinggi diantara variabel
independen.Gejala multikolinearitas dapat dideteksi atau dilihat dari nilai Variance Inflation Factor VIF setiap variable independen.Suatu model regresi
linier berganda dinyatakan tidak terkena multikolinearitas apabila nilai VIF-nya 5.
Tabel 4.7 Collinearity Statistics
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error
Beta Toleranc
e VIF
1 Cons
tant .029
.056 .510
.624 CTO
.021 .010
.615 2.081
.071 .792
1.262 ITO
.002 .002
.229 .855
.417 .965
1.037 RTO
.048 .024
.582 1.973
.084 .793
1.261 a. Dependent Variable: ROI
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS 2014
Tabel 4.7 menunjukkan tidak ada masalah multikolinearitas, dimana hasil uji Variance Inflation Factor VIF variabel Perputaran Kas, Perputaran Piutang dan
Perputaran Persediaan masing-masing menunjukkan nilai kurang dari 5 VIF 5. Nilai VIF yang lebih kecil dari 5 menyatakan bahwa tidak ada masalah
multikolinearitas dalam model.
Universitas Sumatera Utara
3. Uji Heterokedastisitas.
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari suatu residual pengamatan ke residual
pengamatan lain. Dalam penelitian ini, gejala heterokedastisitas dideteksi dengan menggunakan grafik Scatterplot
a. Grafik Scatterplot.
Kategori