Uji Normalitas Analisis Pengaruh Struktur Modal terhadap Nilai Perusahaan Melalui Profitabilitas Sebagai Variabel Intervening pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia

4.6. Metode Analisis Data

4.6.1. Pengujian Asumsi Klasik

Penelitian ini melakukan beberapa uji asumsi klasik. Berikut ini adalah uraian mengenai uji asumsi klasik:

1. Uji Normalitas

Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel bebas dan variabel terikat keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak Ghozali, 2006. Model regresi yang baik adalah model yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Uji normalitas dapat dilakukan dalam dua cara yaitu analisis grafik dan analisis statistik. Asumsi distribusi normal diperiksa dengan menggunakan grafik normal probability plot atau histogram. Jika data mengikuti garis normal pada grafik normal probability plot maka data diasumsikan berdistribusi normal. Cara kedua adalah analisis statistik di mana pengujian normalitas dilakukan dengan menggunakan pengujian Kolmogorov Smirnov. Pengujian dengan metode ini menyatakan jika nilai Kolmogorov Smirnov memiliki probabilitas lebih besar dari 0.05 maka variabel penelitian tersebut dapat dinyatakan berdistribusi normal Santoso, 2005. Jika data tidak berdistribusi normal, maka dapat dilakukan transformasi agar menjadi normal. Untuk menormalkan data harus diketahui terlebih dahulu bagaimana bentuk grafik histogram dari data yang ada apakah moderate positive skewness, subtansial positive skewness, severe positive skewness dengan bentuk L dan sebagainya. Dengan mengetahui bentuk grafik histogram data, maka dapat ditentukan p d f Machine I s a pdf w r it e r t ha t pr oduce s qua lit y PD F file s w it h e a se Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application you can use pdfMachine. Get yours now Universitas Sumatera Utara bentuk transformasinya. Berikut ini bentuk transformasi yang dapat dilakukan sesuai dengan grafik histogram. Tabel 4.3. Bentuk Transformasi Data Bentuk Grafik Histogram Bentuk Transformasi Moderate positive skewness SQRT x atau akar kuadrat Subtansial positive skewness LG10 x atau logaritma 10 atau LN Severe positive skewness dengan bentuk L 1x atau inverse Moderate negative skewness SQRT k - x Subtansial negative skewness LG10 k – x Severe negative skewness dengan bentuk J 1k – x Sumber: Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS Di mana k adalah konstanta yang berasal dari setiap skor dikurangkan sehingga skor terkecil adalah 1 Ghozali, 2006. Setelah dilakukan transformasi data, maka normalitas dapat dilihat kembali dengan menggunakan uji statistik Kolmogorov-Smirnov dan dilanjutkan dengan melihat metode grafik histogram data. Normalitas nilai residual dilihat dengan menggunakan metode grafik normalitas P-P Plot dengan aturan melihat sebaran data yang mengikuti garis diagonal maka data berdistribusi normal atau mendekati distribusi normal.

2. Uji Multikolinieritas