Melvatanti D. Pardosi : Pengaruh Perputaran Modal Kerja Dan Return Spread Terhadap Likuiditas Perusahaan Otomotif Dan Komponennya Yang Terdaftar Di BEI, 2010.
minimum dan nilai rata-rata yang negatif. Sedangkan likuiditas memiliki nilai minimum, nilai maksimum dan nilai rata-rata yang positif. Berikut ini
adalah perincian data deskriptif yang telah diolah:
1. Variabel Perputaran Modal Kerja memiliki nilai minimum sebesar -
102,6773, nilai maksimum sebesar 623,6572, nilai rata-rata sebesar 16,1621 dan standar deviasi sebesar 89,2772 dengan jumlah sampel
sebanyak 51.
2. Variabel Return Spread memiliki nilai minimum sebesar -0,8657
nilai maksimum sebesar 0,0158, nilai rata-rata sebesar -0,3140 dan standar deviasi sebesar
,
3447 dengan jumlah sampel sebanyak 51. 3.
Variabel Likuiditas memiliki nilai minimum sebesar 0
,
5611, nilai maksimum sebesar 5,3772, nilai rata-rata sebesar 1,6689 dan
standar deviasi sebesar 1,0033
dengan jumlah sampel sebanyak 51.
2. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah variabel residual berdistribusi normal. Uji statistik yang dapat digunakan untuk
menguji apakah residual berdistribusi normal adalah uji statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S dengan membuat hipotesis:
H0 : Data residual berdistribusi normal H1 : Data residual tidak berdistribusi normal
Melvatanti D. Pardosi : Pengaruh Perputaran Modal Kerja Dan Return Spread Terhadap Likuiditas Perusahaan Otomotif Dan Komponennya Yang Terdaftar Di BEI, 2010.
Apabila nilai signifikansi lebih besar dari 0.05, maka H0 diterima dan sebaliknya jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05,
maka H0 ditolak atau H1 diterima.
Tabel 4.2 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 51
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation .99883558
Most Extreme Differences Absolute
.168 Positive
.168 Negative
-.155 Kolmogorov-Smirnov Z
1.197 Asymp. Sig. 2-tailed
.114 a. Test distribution is Normal.
Dari hasil pengolahan data tersebut, diperoleh besarnya nilai K- S adalah 1,197 dan signifikan pada 0,114. Nilai signifikansi lebih
besar dari 0,05, maka H0 diterima yang berarti data residual berdistribusi normal. Setelah data terdistribusi secara normal, maka
dilajutkanlah uji asumsi klasik lainnya. Untuk lebih jelas berikut ini dilampirkan grafik histogram dan grafik p-plot data yang telah
berdistribusi normal.
Gambar 4.1 Histogram
Melvatanti D. Pardosi : Pengaruh Perputaran Modal Kerja Dan Return Spread Terhadap Likuiditas Perusahaan Otomotif Dan Komponennya Yang Terdaftar Di BEI, 2010.
Grafik histogram pada gambar 4.1 menunjukkan distribusi normal karena grafik tidak menceng kiri maupun menceng kanan.
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi telah memenuhi asumsi normalitas. Demikian pula hasil uji normalitas
dengan menggunakan grafik normal P-Plot.
Gambar 4.2 Grafik Normal P-Plot
Melvatanti D. Pardosi : Pengaruh Perputaran Modal Kerja Dan Return Spread Terhadap Likuiditas Perusahaan Otomotif Dan Komponennya Yang Terdaftar Di BEI, 2010.
Pada grafik normal P-Plot terlihat bahwa model regresi telah memenuhi asumsi normalitas.
b. Uji Multikolinearitas
