Analisis Statistik Deskriptif Pengujian Asumsi Klasik

62

4.2. Analisis Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif memberikan penjelasan mengenai nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata mean, dan nilai standar deviasi dari variabel-variabel independen dan variabel dependen. Tabel 4.6 Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation LIKUIDITAS 48 -468.00 774.00 -10.5833 145.20504 PROFITABILITAS 48 -292.00 460.00 1.5625 113.54124 RENTABILITASEKONOMI 48 -37.00 243.00 5.7917 37.30151 LEVERAGE 48 -87.00 323.00 91.7708 101.43402 ZSCORE 48 -3316.00 4580.00 73.5208 1080.65041 Valid N listwise 48 Dari tabel 4.6 dapat dijelaskan beberapa hal seperti yang dijelaskan di bawah ini: a. Variabel rasio likuiditas memiliki nilai minimum -468,00 dan nilai maksimum 774,00 dengan rata-rata sebesar -10,5833 dan standar deviasi 145,20504 dengan jumlah observasi sebanyak 48. b. Variabel rasio profitabilitas memiliki nilai minimum -292,00 dan nilai maksimum 460,00 dengan rata-rata sebesar 1,5625 dan standar deviasi 113,54124 dengan jumlah observasi sebanyak 48. c. Variabel rasio rentabilitas ekonomi memiliki nilai minimum -37,00 dan nilai maksimum 243,00 dengan rata-rata sebesar 5,7917 dan standar deviasi 37,30151 dengan jumlah observasi sebanyak 48. Universitas Sumatera Utara 63 d. Variabel rasio leverage memiliki nilai minimum -87,00 dan nilai maksimum 323,00 dengan rata-rata sebesar 91,7708 dan standar deviasi 101,43402 dengan jumlah observasi sebanyak 48. e. Variabel z-score memiliki nilai minimum -3316,00 dan nilai maksimum 4580,00 dengan rata-rata sebesar 73,5208 dan standar deviasi 1080,65041 dengan jumlah observasi sebanyak 48.

4.3. Pengujian Asumsi Klasik

Untuk menghasilkan suatu model regresi yang baik, analisis regresi memerlukan pengujian asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis, maka dalam penelitian ini perlu dilakukan uji asumsi klasik terlebih dahulu yang meliputi: uji normalitas data, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi yang dilakukan sebagai berikut:

1. Uji Normalitas Data

Uji normalitas bertujuan menguji apakah variabel residual berdistribusi normal atau tidak. Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji apakah residual berdistribusi normal adalah uji statistik non parametric Kolmogorov-smirnov K-S dengan membuat hipotesis: H : data residual berdistribusi normal H a : data residual tidak berdistribusi normal Apabila nilai signifikasi lebih besar dari 0,05 maka H diterima dan sebaliknya jika nilai signifikasi lebih kecil dari 0,05 maka H ditolak atau H a diterima. Universitas Sumatera Utara