61 hipotesis. Hal ini dilakukan untuk menguji kelayakan model analisis untuk
digunakan dalam penelitian ini. Uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas
dan uji autokorelasi.
4.2.1.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan variabel independen mempunyai distribusi normal atau tidak.
Model regresi yang baik, memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk mendeteksi normalitas dapat dilakukan dengan uji statistik. Test statistik
yang digunakan antara lain: analisis grafik histogram, normal probability plots dan Kolmogorov Smirnov test Ghozali, 2005.
Gambar 4.1 Grafik Histogram Data Asli
Berdasarkan gambar 4.1 diketahui bahwa sebaran data yang menyebar ke semua daerah kurva normal
.
Dapat disimpulkan bahwa data mempunyai distribusi normal. Metode lain yang digunakan dalam analisis grafik adalah dengan melihat
normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dan distribusi normal. Menurut Ghozali 2006: 112, “pada prinsipnya normalitas data dapat
Universitas Sumatera Utara
62 dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik
atau dengan melihat histogram dari residualnya”. Uji normalitas dengan melihat normal probability plot dapat dilihat dalam gambar 4.2 berikut:
Gambar 4.2 Normal Probability Plot Data Asli
Berdasarkan grafik probabilitas pada gambar 4.2 dapat dilihat bahwa data bergerak mengikuti arah garis atau data berada pada sekitar garis lurus sehingga
dapat disimpulkan bahwa persyaratan normalitas dapat terpenuhi. Data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti garis diagonal yang menandakan data
terdistribusi secara normal. Pengujian normalitas data secara analisis statistik dapat dilakukan dengan
melakukan uji Kolmogorov-Smirnov. Data yang terdistribusi normal ditunjukkan dengan nilai signifaknsi di atas 0.05. Sedangkan, data yang tidak berdistribusi
normal ditunjukkan dengan nilai signifikansi dibawah 0.05 Ghozali,2007:12. Berdasarkan hasil uji normalitas dengan analisis statistik terlihat bahwa data
telah terdistribusi secara normal, hal ini dapat dilihat dari nilai signifikansi masing-masing variabel berada diatas 0.05. Ketentuannya:
Universitas Sumatera Utara
63 a.
Jika Sampel 50, maka analisis yang digunakan adalah Kolmogorov-Smirnov.
b. Jika Sampel
≤ 50, maka analisis yang digunakan adalah Shapiro-Wilk.
Jumlah sampel penelitian adalah 75, jadi tabel yang digunakan ialah Tabel
Kolmogorov-Smirnov. Dari hasil tabel tersebut, sig untuk variabel X
1
Working Capital To Asset, X
2
Debt to Equity Ratio, X
3
Total Asset Turnover, X
4
Net Profit Margin, X
5
Gross Profit Margin memiliki nilai p 0,005. Jadi semua variabel tersebut memiliki distribusi data yang normal.
Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov Data Asli
Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov
a
Shapiro-Wilk Statistic
df Sig.
Statistic df
Sig. X1
,277 75
,061 ,704
75 ,066
X2 ,368
75 ,059
,352 75
,061 X3
,133 75
,072 ,934
75 ,071
X4 ,287
75 ,060
,390 75
,062 X5
,368 75
,062 ,248
75 ,064
a. Lilliefors Significance Correction
4.2.1.2 Uji Multikolinearitas
