sebagai perusahaan yang dimiliki oleh asing pada sebagian besar kepemilikan sahamnya. Status perusahaan yang hanya dilihat dari presentase kepemilikan
asing hanya memberikan gambaran bahwa diperusahaan sampel terdapat beberapa perusahaan dengan tingkat kepemilikan pihak asing sebesar lebih dari 50.
Sementara itu nilai rata-rata menunjukkan bahwa status perusahaan pada penelitian ini hanya menunjukkan pengelompokkan status perusahaan menjadi
dua yaitu, perusahaan asing PMA dan perusahaan domestik PMDN. Sementara itu nilai deviasi yang mendekati rata-rata menunjukkan bahwa tidak banyak
variasi status perusahaan dalam penelitian.
4.2.2 Uji Asumsi Klasik
Penelitian ini menggunakan analisis regresi linier berganda dengan terlebih dahulu melakukan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik yang digunakan
adalah uji normalitas, uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokolerasi.
1. Uji Normalitas Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data dari masing-
masing variabel memiliki distribusi secara normal atau tidak. Dengan data yang berdistribusi normal maka bisa dikatakan sebagai model regresi yang baik.
Pengujian normalitas pada penelitian ini menggunakan analisis statistik berupa uji One-Sample Kolmogorov-Sminov yaitu dengan membandingkan p-value dengan
taraf signifikan α sebesar 0,05. Jika p-value 0,05 maka data penelitian berdistribusi normal. Tabel hasil uji normalitas lampiran 10 dengan
menggunakan spss bisa dilihat sebagai berikut:
Tabel 4.3 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual Kolmogorov-Smirnov Z
.871 Asymp. Sig. 2-tailed
.435 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Nilai signifikansi Asymp.Sig 2-tailed pada tabel di atas menunjukkan nilai sebesar 0,435 yang berarti nilainya diatas signifikansi 0,05 0,435 0,05.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi variabel dependen maupun independen penelitian mempunyai nilai residual yang berdistribusi normal.
2. Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas ditujukan untuk mengetahui apakah didalam model
regresi ditemukan adanya variabel independen yang saling berkaitan secara linier. Untuk menguji multikolinieritas data pada penelitian dilakukan dengan melihat
nilai tolerance dan VIF Variance Inflation Faktor. Nilai cutoff yang digunakan untuk menunjukkan adanya multikolieritas adalah jika nilai tolerance 0,10 atau
sama dengan nilai VIF 10 Ghozali, 2011. Tabel berikut ini merupakan hasil multikoinieritas data yang telah dilakukan lihat lampiran 10.
Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinie ritas
Variabel Tolerance VIF
Keterangan Ukuran Perusahaan
0.836 1.196
Tidak terjadi multikolinieritas Profitabilitas
0.879 1.138
Tidak terjadi multikolinieritas Likuiditas
0.767 1.304
Tidak terjadi multikolinieritas Leverage
0.761 1.314
Tidak terjadi multikolinieritas Status Perusahaan
0.897 1.115
Tidak terjadi multikolinieritas Sumber: Data diolah
Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui bahwa semua variabel independen memiliki nilai tolerance lebih dari 0,10 10 yang artinya tidak ada
kolerasi antar variabel. Hasil dari perhitunga n nilai VIF semua variabel juga tidak ada yang lebih dari 10. Sehingga, disimpulkan bahwa antara variabel dependen
dengan independen tidak ada yang saling berkaitan secara linier, dan tidak terjadi gejala multikolinearitas dalam model regresi yang digunaka n dalam penelitian.
3. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas merupakan suatu varian pengganggu yang tidak
mempunyai varian yang sama untuk setiap observasi Wahyuni Wijayanti, 2013. Tujuan dari uji ini adalah agar didalam model regresi tidak te rjadi ketidaksamaan
varian dari residual satu pengamatan dengan pengamatan yang lain. Dalam
menguji heteroskedastisitas ini peneliti menggunakan uji gletser dengan cara meregresi nilai absolute residualnya dengan independennya. Berikut ini
merupakan tabel hasil pengujian lampiran 10 yang dilakukan.
Tabel 4.5 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Variabel Signifikansi
Keterangan Ukuran Perusahaan
0.442 Tidak terjadi heteroskedastisitas
Profitabilitas 0.458
Tidak terjadi heteroskedastisitas Likuiditas
0.126 Tidak terjadi heteroskedastisitas
Leverage 0.070
Tidak terjadi heteroskedastisitas Status Perusahaan
0.662 Tidak terjadi heteroskedastisitas
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai signifikansi menunjukkan nilai lebih dari nilai kepercayaan 5 atau nilai s
ig α 0,05. Sehinggga dapat disimpulkan bahwa model regresi dalam penelitian tidak terjadi ketidaksamaan
varian dari residual masing- masing variabel atau dengan kata lain tidak terjadi heteroskedastisitas.
4. Uji Autokolerasi Uji autokolerasi digunakan untuk mengetahui ada tidaknya kolerasi
disebuah model regresi linier antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t- sebelumnya. Penelitian ini menggunakan uji runs test
dengan membandingkan hasil runs test den gan tingkat signifikannya α.
Tabel 4.6 Hasil Uji Run Test
Unstandardized Residual Test Value
a
-.09340 Cases Test Value
28 Cases = Test Value
28 Total Cases
56 Number of Runs
29 Z
.000 Asymp. Sig. 2-tailed
1.000 a. Median
Dari tabel hasil uji run test terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed sebesar 1,00. Hasil tersebut menunjukkan hasil runs test lebih besar daripada 0,05.
Dengan demikian, data yang digunakan cukup random sehingga tidak terdapat masalah autokolerasi pada data yang diuji.
4.2.3 Analisis Regresi Linie r Berganda
