e.
.
Variabel pebandingan book of value of equity tototal liability � nilai
minimum 0,1185. Nilai maksimum 5,1496 dan mean 1,4347
.
Standar deviation simpangan baku variabel ini 1,187
.
f. Variabel pebandingan Sales to Total Assets
� nilai minimum 0,3641. Nilai maksimum 3,2428 dan mean 1,1308
.
Standar deviation simpangan baku variabel ini 0,5179.
.
4.3.2 Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi , variabel penganggu atau residual distribusi normal. Uji normalitas dilakukan
dengan dua cara yaitu analisis grafik dan statistik. 1
Analisis grafik Analisis grafik dapat digunakan dengan dua alat, yaitu grafik histogram
dan grafik P-P Plot. Data yang baik adalah data yang memiliki pola normal. Pada grafik histogram, data normal ditunjukkan oleh data yang tidak menceng ke kiri
atau menceng ke kanan, Pada grafik PP Plot, data yang normal apabila titik-titik datanya tidak
menceng ke kiri atau ke kanan, melainkan di sekitar garis diagonal. Hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik histogram dan normal probability adalah
seperti ditampilkan berikut ini :
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1 Histogram
Sumber : Data diolah peneliti, 2012
Pada grafik histogram terlihat bahwa variabel berdistribusi normal hal ini ditunjukkan oleh distribusi data tersebut tidak miring ke kiri atau ke kanan.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2 Grafik P-Plot
Sumber : Data diolah peneliti, 2012
Hasil uji normalitas menggunakan scatter plot menunjukkan bahwa titik pada scatterplot mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Hal ini berarti data
berdistribusi normal. 2
Analisis statistik Uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan kalau tidak dilihat dengan
seksama, secara visual keliatan normal, padahal secara statistic bisa sebaliknya.. Sehingga perlu dilakukan uji normalitas dengan menggunakan statistik.
Uji data statistik dengan model Kolmogorov-Smirnov dilakukan untuk mengetahui apakah data sudah terdistribusi secara normal atau tidak. Ghozali
Universitas Sumatera Utara
2005:115, memberikan pedoman pengambilan keputusan tentang data mendekati atau merupakan distribusi normal berdasarkan uji Kolmogorov-
Smirnov yang dapat dilihat dari : a
Nilai sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data tidak normal.
b Nilai sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data
normal.
Tabel 4.8 Uji Kolmogorov
– Smirnov
Sumber : Data diolah Peneliti, 2012
Berdasarkan uji statistik dengan model Kolmogorov – Smirnov seperti
yang terdapat pada tabel 4.8 dapat disimpulkan bahwa data telah terdistribusi normal karena nilai Asymp.Sig 2-tailed Kolmogorov-Smirnov 0,882 lebih
besar dari 0,05.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 40
Normal Parameters
a,b
Mean .0000000
Std. Deviation .00011032
Most Extreme Differences Absolute
.093 Positive
.093 Negative
-.059 Kolmogorov-Smirnov Z
.586 Asymp. Sig. 2-tailed
.882 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Universitas Sumatera Utara
b. Uji Heteroskedastisitas
