Nila Permata Hati Simbolon : Analisis Pengaruh Ukuran Perusahaan Dan Kemampulabaan Terhadap Struktur Modal Pada Perusahaan Properti Dan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
USU Repository © 2009
Tabel 4.11 Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 288
Normal Parametersa,b Mean
.0000000 Std. Deviation
.89347987 Most Extreme
Differences Absolute
.067 Positive
.067 Negative
-.058 Kolmogorov-Smirnov Z
1.132 Asymp. Sig. 2-tailed
.154
a Test distribution is Normal. b Calculated from data.
Sumber : Hasil olahan SPSS 13.0 for windows 12 Februari 2009, diolah
Dari Tabel 4.8 dapat dilihat bahwa nilai Asymp.Sig.2-tailed adalah sebesar 0,154 lebih besar dari taraf nyata
g = 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan
bahwa data residual berdistribusi normal.
2. Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas dilakukan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan linier antara variabel bebas. Variabel bebas yang digunakan yakni Ukuran
Perusahaan dan NPM. Hasil pengujian multikolinieritas dijelaskan dalam tabel sebagai berikut :
Tabel 4.12 Collinearity Statistics
Coefficients
a
-2.735 1.334
-2.051 .041
-.452 .159
-.168 -2.850
.005 .845
1.183 1.509
.475 .175
3.178 .002
.972 1.029
-.290 .047
-.365 -6.224
.000 .857
1.167 Constant
SEKTOR LNSIZE
LNNPM Model
1 B
Std. Error Unstandardized
Coefficients Beta
Standardized Coefficients
t Sig.
Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: LNDER a.
Sumber : Hasil olahan SPSS 13.0 for windows 12 Februari 2009, diolah
Nila Permata Hati Simbolon : Analisis Pengaruh Ukuran Perusahaan Dan Kemampulabaan Terhadap Struktur Modal Pada Perusahaan Properti Dan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
USU Repository © 2009
Dari Tabel 4.12 dapat dilihat bahwa semua variabel bebas tidak terkena masalah multikolinieritas. Hal ini dapat dilihat dari nilai Variance Inflation Factor
VIF masing-masing variabel bebas yakni Ukuran Perusahaan dan NPM adalah lebih kecil dari 5 VIF 5
3. Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah pada model regresi terdapat korelasi kesalahan antara kesalahan pengganggu pada periode ke-t dan
kesalahan pengganggu pada periode sebelumnya periode ke t-1. Gejala autokorelasi dideteksi dengan menggunakan Durbin Watson Test. Kriteria
pengambilan keputusan uji autokorelasi ditunjukkan dalam Tabel 4.13 sebagai berikut
Tabel 4.13 Kriteria Pengambilan Keputusan Uji Autokorelasi
Hipotesis Nol Keputusan
Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak
0 DW d
L
Tidak ada autokorelasi positif No decision
d
L
≤ DW ≤ d
U
Tidak ada autokorelasi negatif Tolak
4-d
L
DW 4 Tidak ada autokorelasi negatif
No decision 4-d
U
≤ DW ≤ 4-d
L
Tidak ada autokorelasi positif atau negatif Tidak ditolak
d
U
DW 4-d
U
Sumber: Situmorang et al 2008: 86
Menurut Situmorang et al 2008 : 86 kriteria yang menunjukkan bahwa tidak terjadi autokorelasi adalah d
u
DW 4-d
u.
Hasil pengujian autokorelasi yang dilakukan dengan SPSS ditampilkan pada tabel sebagai berikut :
Nila Permata Hati Simbolon : Analisis Pengaruh Ukuran Perusahaan Dan Kemampulabaan Terhadap Struktur Modal Pada Perusahaan Properti Dan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
USU Repository © 2009
Tabel 4.14 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary
b
.403
a
.162 .153
.89819 1.966
Model 1
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
Predictors: Constant, LNNPM, LNSIZE, SEKTOR a.
Dependent Variable: LNDER b.
Sumber : Hasil olahan SPSS 13.0 for windows 12 Februari 2009, diolah
Tabel 4.14 tersebut memperlihatkan bahwa nilai Durbin Watson adalah sebesar 2,153. Sedangkan hasil pengujian menurut tabel adalah sebagai berikut :
n = jumlah sampel = 292 k = jumlah variabel bebas = 2
Pada tingkat signifikansi g
= 0,05 diperoleh d
u
= 1,63 dan d
L
= 1,72. d
u
DW 4-d
u
= 1,63 1,966 2,37 memenuhi kriteria
Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah autokorelasi pada model regresi penelitian ini.
4. Uji Heterokedastisitas
