Uji Heteroskedastisitas Uji Normalitas

3. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan menggunakan program SPSS, dihasilkan bahwa tidak ada variabel independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,10. Nilai tolerance untuk struktur aktiva sebesar 0,927, dan untuk profitabilitas sebesar 0,927. Demikian juga dengan besaran VIF pada masing-masing dari variabel bebas yang jauh lebih kecil dari 10, untuk variabel struktur aktiva diperoleh nilai VIF sebesar 1,078, dan untuk variabel profitabilitas nilai VIF adalah sebesar 1,078. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa model regresi tersebut tidak terdapat problem multikolinieritas.

b. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas ditujukan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dan residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastis dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas Ghozali 2001:69. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat diketahui dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara nilai prediksi variabel terikat ZPRED dengan residualnya SRESID di mana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi – Y sesungguhnya. Dasar analisis dari uji heteroskedastis melalui grafik plot adalah sebagai berikut: 1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. 2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Hasil uji heterokedastisitas dapat dilihat dari gambar 3.1 hasil output SPSS release 12.0 sebagai berikut : -4 -2 2 4 Regression Standardized Predicted Value -2 -1 1 2 3 4 5 Regres sion Stud enti ze d Res idua l Dependent Variable: Struktur_Modal Scatterplot Gambar 3.1 Grafik Scatterplot Berdasarkan grafik scatterplot tersebut, tampak bahwa titik-titik tersebar secara acak dan tidak membentuk sebuah pola yang jelas, serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka nol sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk mengetahui struktur modal berdasar masukan dari variabel bebasnya,

c. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya memiliki distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi normal atau mendekati normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data akan dibandingkan dengan dengan garis diagonal. Jika distribusi data adalah normal, maka garis yang menghubungkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya Ghozali 2001:83. Deteksi normalitas dapat dilakukan dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik. Menurut Santoso 2004:214, dasar pengambilan keputusan dari uji normalitas adalah: 1. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. 2. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Hasil uji normalitas dapat dilihat dari hasil analisis menggunakan program SPSS Release 12.0 sebagai berikut : 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Observed Cum Prob 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Expec ted Cu m Prob Dependent Variable: Struktur_Modal Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Gambar 3.2 Grafik Normal Plot Berdasarkan grafik normal plot pada gambar 4.2 tersebut, dapat dilihat bahwa data-data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal. Hal tersebut menunjukkan bahwa model regresi memiliki distribusi data yang normal atau memenuhi asumsi normalitas data.

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1 Tingkat Pengaruh Struktur Aktiva dan Profitabilitas terhadap Struktur

Modal. Pengaruh struktur aktiva dan profitabilitas terhadap struktur modal dapat diketahui dengan menggunakan uji F atau uji simultan. Sedangkan untuk mengetahui tingkat pengaruh struktur aktiva dan profitabilitas terhadap struktur modal dapat dianalisis menggunakan uji koefisien determinasi R 2 . a. Uji F uji simultan Uji F digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh secara bersama-sama variabel bebas terhadap variabel terikat. Kaidah pengambilan keputusan dalam uji F dilakukan dengan membandingkan nilai F hitung dengan F tabel. Apabila F hitung lebih besar dari F tabel maka hipotesis penelitian diterima, sebaliknya jika F hitung lebih kecil dari F tabel maka hipotesis penelitian ditolak. Nilai F hitung dapat dilihat pada tabel 4.1 sebagai berikut: Tabel 4.1 Hasil Uji simultan ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 5.244 2 2.622 3.821 .032a Residual 22.643 33 .686 Total 27.887 35 a Predictors: Constant, Profitabilitas, Struktur_Aktiva b Dependent Variable: Struktur_Modal Sumber : Lampiran 5 Berdasarkan tabel 4.1 tersebut, dapat diketahui nilai F hitung adalah sebesar 3,821, sedangkan F tabel df 33 dengan taraf signifikansi 5 adalah