3.3. Data dan sumber data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data diperoleh dari Indonesian Capital Market Directory ICMD tahun 2007
– 2011. Data dalam penelitian berupa laporan keuangan tahun 2007
– 2011, laporan yang digunakan berupa annual report.
3.4. Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan model regresi linier berganda sebagai berikut :
DT
i
= α + β
1
LnTA
i
+ β
2
∆Sales
i
+ β
4
ROA
i +
β
5
Own
i
+ ε
i
Dimana : DT
i
: Long term debt to total asset perusahaan ke i α
: Intercept β
: Koefisien variabel LnTA
i
: Ukuran perusahaan Logaritma natural dari total asset perubahan ke i ∆Sales
i
: Pertumbuhan Perusahaan perubahan penjualan dari tahun ke t dengan tahun sebelumnya
ROA
i
: Profitabilitas return on asset perusahaan ke i Own
i
: Struktur kepemilikan insiderinvestor perusahaan ke i ε
i
: Error term
3.4.1. Pengujian Autokorelasi
Autokorelasi merupakan korelasi antara anggota dalam data runtut waktu time series atau antara space untuk data croossection. Bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu periode t dengan kesalahan pengganggu periode t-1 sebelumnya . Keberadaan autokorelasi yang signifikan maka
penaksir dari Ordinary Least Square OLS menjadi tidak konsisten meskipun tidak bias. Pengujian terhadap adanya fenomena autokorelasi dalam data yang dianalisis dapat
dilakukan dengan menggunakan Durbin-Watson Test, dengan kriteria sebagai berikut:
1. DW diantara batas atas du dan 4-du, berarti tidak ada autokorelasi
2. DW lebih rendah daripada batas bawah dl, berarti ada autokorelasi positif
3. DW lebih besar dari pada 4-dl, berarti ada autokorelasi negatif
3.4.2. Pengujian Multikolinearitas
Bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Konsekuensi praktis yang timbul sebagai akibat adanya
multikolinearitas ini adanya kesalahan standar penaksir semakin besar, dan probabilitas untuk menerima hipotesis yang salah semakin besar. Pengujian terhadap ada tidaknya
multikolinearitas dilakukan dengan menggunakan metode VIF Varience Inflation Factor . Adapun kriteria yang digunakan dalam pengujian VIF ini adalah sebagai berikut:
a. Mempunyai angka Tolerance diatas 0,10
b. Mempunyai nilai VIF di di bawah 10
3.4.3. Pengujian Heteroskedastisitas
Uji heteroskesdastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan yang lain. Jika variance dari residual
satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang Homoskedastisitas atau
tidak terjadi Heteroskedastisitas Ghozali, 2006.
Uji heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan uji Glejser, yaitu untuk meregresi niai absolut residual terhadap variabel bebas Ghozali, 2006 dengan persamaan regresi sebagai
berikut : Ut = a + Xt + vi
Jika variabel bebas signifikan secara statistik, maka ada indikasi adanya
heteroskedastisitas. Demikian juga sebaliknya jika variabel bebas tidak signifikan maka ada indikasi tidak terjadi heteroskedastisitas.
3.4.4. Pengujian Normalitas
Kategori