Hasil Penelitian dan Pembahasan

5. to create market integrity and transparency. 6. to create high competencies and favorable choice for human resource.

4.2. Hasil Penelitian dan Pembahasan

4.2.1. Uji Outlier Multivariate Tabel 4.1. Hasil Uji Outlier Multivariate

Minim um Maxim um Mean St d. Dev iat ion N Predict ed Value 12.762 26.638 18.500 3.385 36 St d. Predict ed Value - 1.696 2.405 0.000 1.000 36 St andard Error of Predict ed Value 2.650 7.514 4.608 1.480 36 Adj ust ed Pr edict ed Value 12.165 31.666 18.728 4.569 36 Residual - 21.734 17.803 0.000 9.977 36 St d. Residual - 1.983 1.624 0.000 0.910 36 St ud. Residual - 2.205 1.726 - 0.009 1.009 36 Delet ed Residual - 26.869 20.100 - 0.228 12.423 36 St ud. Delet ed Residual - 2.374 1.790 - 0.012 1.029 36 Mahalanobis Dist ance [ MD] 1.073 1 5 .4 7 4 5.833 4.406 36 Cooks Dist ance 0.000 0.313 0.037 0.058 36 Cent ered Leverage Value 0.031 0.442 0.167 0.126 36 Sumber : Lampiran Berdasarkan tabel diatas, setelah dilakukan pengujian ditemukan bahwa terdapat outlier multivariat [antar variabel], karena MD Maksimum 15,474 22,458

4.2.2. Uji Normalitas

Uji normalitas sebaran dilakukan dengan kurtotis value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam bentuk statistik deskriptif. Nilai statistik untuk menguji normalitas itu disebut Z-value. Bila nilai Z lebih besar dari nilai kritis maka distribusi data adalah tidak normal. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Tabel 4.2. Assessment of Normality Variable m in m ax kurt osis c.r. X1 - 1.453 2.555 0.375 0.459 X2 - 1.968 1.746 - 0.783 - 0.959 X3 - 2.109 1.563 - 0.744 - 0.911 X4 - 1.008 3.013 1.949 2.387 Y1 - 2.040 3.039 1.715 2.100 Y2 - 0.561 3.668 7.155 8.764 M u lt iv a r ia t e 10.560 3.233 Ba t a s N or m a l ± 2 ,5 8 Sumber : Lampiran Uji normalitas sebaran dilakukan dengan Kurtosis Value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam statistik deskriptif. Nilai statistik untuk menguji normalitas itu disebut Z-value. Bila nilai-Z lebih besar dari nilai kritis maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak normal. Nilai kritis dapat ditentukan berdasarkan tingkat signifikansi 0,01 [1] yaitu sebesar ± 2,58. Hasil uji menunjukkan bahwa nilai c.r. mutivariate berada di luar ± 2,58 itu berarti asumsi normalitas tidak terpenuhi. Fenomena ini tidak menjadi masalah serius seperti dikatakan oleh Bentler Chou [1987] bahwa jika teknik estimasi dalam model SEM menggunakan maximum likelihood estimation [MLE] walau ditribusi datanya tidak normal masih dapat menghasilkan good estimate, sehingga data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya.

4.2.3. Evaluasi Model One-Steep Approach to SEM

Dalam model SEM, model pengukuran dan model struktural parameter-parameternya diestimasi secara bersama-sama. Cara ini agak mengalami kesulitan dalam memenuhi tuntutan fit model. Kemungkinan Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. terbesar disebabkan oleh terjadinya interaksi antara measurement model dan structural model yang diestimasi secara bersama-sama one – steep approach to SEM. One – steep approach to SEM digunakan bila model dilandasi teori yang kuat serta validitas dan reliabilitas data sangat baik Hair, et,al, 1998. Gambar 4.1. Model Pengukuran dan Struktural MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Sales Growth, Assets Structure, Profitability, Debt Ratio, Stock Price Model Specification : One Step Approach - Base Model Capital Structure d_cs Sales Growth Assets Structure Profitability Debt Ratio Stock Price d_sp 1 1 Tabel 4.3. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indeces Krit eria Hasil Nilai Krit is Evaluasi Model Cm in DF 0.643 ≤ 2,00 baik Probabilit y 0.526 ≥ 0,05 baik RMSEA 0.000 ≤ 0,08 baik GFI 0.988 ≥ 0,90 baik AGFI 0.900 ≥ 0,90 baik TLI 1.177 ≥ 0,95 baik CFI 1.000 ≥ 0,94 baik Sumber : Lampiran Dari hasil evaluasi terhadap model one step approach modifikasi ternyata dari semua kriteria goodness of fit yang digunakan, seluruhnya menunjukkan hasil evaluasi model yang baik, berarti model telah sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori telah sepenuhnya didukung oleh fakta. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

4.2.4. Uji Kausalitas

Dilihat dari angka determinant of sample covariance matrix : 12,499 0 mengindikasikan tidak terjadi multicolinierity atau singularity dalam data ini sehingga asumsi terpenuhi. Dengan demikian besaran koefisien regresi masing-masing faktor dapat dipercaya sebagaimana terlihat pada uji kausalitas di bawah ini. Tabel 4.8. Data Uji Kausalitas Ust d St d Fakt or  Faktor Est im at e Est im at e Prob. Capit al St ruct ure  Debt Rat io - 0.168 - 0.168 0.331 Capit al St ruct ure  Sales Growt h - 0.046 - 0.046 0.790 St ock Pr ice  Capital Structure - 0.111 - 0.110 0.405 St ock Pr ice  Assets Struct ure - 0.531 - 0.524 0.000 St ock Pr ice  Profitability 0.285 0.282 0.094 St ock Pr ice  Sales Growt h - 0.173 - 0.171 0.311 St ock Pr ice  Debt Rat io 0.021 0.020 0.893 Sumber : Lampiran

4.3. Hasil Uji Pengujian Hipotesis Penelitian