a. Variabel CAR memiliki nilai minimum = 0,0934, nilai maksimum = 0,4102,
dan nilai rata-rata mean = 0,176482. Simpangan baku std. deviation variabel ini adalah 0,0649621dan variance 0,004
b. Variabel LDR memiliki nilai minimum = 0,4021, nilai maksimum = 1,0388,
dan nilai rata-rata mean = 0,703995. Simpangan baku std. deviation variabel ini adalah 0,10911dan variance 0,028.
c. Variabel ROA memiliki nilai minimum = -1,8776, nilai maksimum = 3,8187,
dan nilai rata-rata mean = 1,512297. Simpangan baku std. deviation variabel ini adalah 1,1162459 dan variance 1,246.
2. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Pengujian normalitas data dalam penelitian ini mengunakan uji statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S. Santoso 2002:34 memberikan
pedoman pengambilan keputusan tentang data-data yang mendekati atau merupakan distribusi normal dapat dilihat dari:
1 nilai signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data adalah tidak
normal, dan 2
nilai signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data adalah normal.
Universitas Sumatera Utara
Hasil dari uji normalitas dengan menggunakan tes Kolmogorov- Smirnov ditunjukkan oleh tabel 4.2 berikut.
Tabel 4.2 Uji Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardiz ed Residual
N 66
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 1.04983360
Most Extreme Differences
Absolute .117
Positive .093
Negative -.117
Kolmogorov-Smirnov Z .954
Asymp. Sig. 2-tailed .322
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Diolah dengan SPSS, 2010 Dari hasil pengolahan data tersebut, dapat diketahu bahwa besarnya
nilai Kolmogorov-Smirnov adalah 0,954 dan signifikansi pada 0,322 maka disimpulkan data terdistribusi secara normal karena nilai signifikansinya
0,05 yaitu 0,322.
Universitas Sumatera Utara
Pengujian normalitas data tidak hanya menggunakan uji Kolmogorov- Smirnov, melainkan secara kasat mata dapat dilihat pada grafik histogram dan
grafik PP Plots dari data yang digunakan dalam penelitian. Suatu data akan terdistribusi secara normal jika nilai probabilitas yang diharapkan adalah
sama dengan nilai probabilitas pengamatan. Pada grafik PP Plots, kesamaan antara nilai probabilitas harapan dan probabilitas pengamatan ditunjukkan
dengan garis diagonal yang merupakan perpotongan antara garis probabilitas harapan dan garis probabilitas pengamatan.
Berikut ini adalah hasil pengujian normalitas data dalam bentuk grafik histogram dan grafik PP Plots.
Gambar 4.1 Uji Normalitas 1 : Grafik Histogram
Sumber : Diolah dengan SPSS, 2010
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2 Uji Normalitas 2 : Grafik PP Plots
Sumber: Diolah dengan SPSS, 2009 Gambar 4.1 memperlihatkan pola distribusi yang normal dan gambar
4.2 juga telah menunjukkan data terdistribusi normal melalui penyebaran titik-titik di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal pada
normal probability plot.
b. Uji Multikolinearitas
