Deskripsi Data Hasil Penelitian

c. Thobin’s q Berdasarkan hasil pengujian statistik deskriptif pada tabel 3, dapat diketahui bahwa nilai minimum Thobin’s q sebesar 17,256 dan nilai maksimum sebesar 16819,9. Hal tersebut menunjukkan bahwa besarnya nilai Thobin’s q pada sampel penelitian ini berkisar antara 17,256 sampai 16819,9 dengan rata-rata mean 1359,31 pada standar deviasi sebesar 0,37603. Nilai rata-rata mean lebih besar dari standar deviasi, yaitu 0,7236 0,37603 yang berarti bahwa sebaran nilai Thobin’s q kurang baik. d. Return On Asset Berdasarkan hasil pengujian statistik deskriptif pada tabel 3, dapat diketahui bahwa nilai minimum Return On Asset sebesar 0,001 dan nilai maksimum sebesar 0,325. Hal tersebut menunjukkan bahwa besarnya nilai Return On Asset pada sampel penelitian ini berkisar antara 0,001 sampai 0,325 dengan rata-rata mean 0,06462 pada standar deviasi sebesar 0,051628. Nilai rata-rata mean lebih besar dari standar deviasi, yaitu 0,06462 0,051628 yang berarti bahwa sebaran nilai Return On Asset baik. Data tersebut bersifat homogen, tidak ada kesenjangan yang terlalu besar antara nilai terendah dan tertinggi variabel Return On Asset selama periode penelitian. e. Size Berdasarkan hasil pengujian statistik deskriptif pada tabel tiga, dapat diketahui bahwa nilai minimum Size sebesar 25,635 dan nilai maksimum sebesar 30,6476. Hal tersebut menunjukkan bahwa besarnya nilai Size pada sampel penelitian ini berkisar antara 25,635 sampai 30,6476 dengan rata- rata mean 28,0096 pada standar deviasi sebesar 1,209929. Nilai rata-rata mean lebih besar dari standar deviasi, yaitu 28,0096 1,209929 yang berarti bahwa sebaran nilai Size baik. Data tersebut bersifat homogen, tidak ada kesenjangan yang terlalu besar antara nilai terendah dan tertinggi variabel Size selama periode penelitian.

3. Hasil Pengujian Prasyarat Analisis

Uji prasyarat analisis dalam penelitian ini menggunakan uji asumsi klasik sebagai syarat sebelum dilakukan analisis regresi. Uji asumsi klasik yang dilakukan, yaitu uji normalitas dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov Uji K-S, uji autokorelasi dengan menggunakan Durbin Watson statistik, uji multikolinearitas dengan Variance Inflation Factor VIF, dan uji heteroskedastisitas yang dilakukan dengan uji White. a. Uji Normalitas Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan variabel independen keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak Ghozali, 2011. Uji normalitas data dalam penelitian ini menggunakan Kolmogorov-Smirnov Test untuk masing-masing variabel. Hipotesis yang digunakan adalah: H : data residual tidak berdistribusi normal Ha : data residual berdistribusi normal Jika data memiliki tingkat signifikansi lebih besar dari 0,05 atau 5, maka dapat disimpulkan bahwa H diterima, sehingga data dikatakan berdistribusi normal Ghozali, 2011. Hasil uji normalitas dilakukan dengan melihat nilai 2- tailed significant dari variabel residual. Data dapat dikatakan berdistribusi normal jika nilai Asymp. Sig 2-tailed 0,05, sebaliknya jika nilai Asymp. Sig 2-tailed 0,05, maka data tidak berdistribusi normal Ghozali, 2011. Berikut tabel hasil uji normalitas dengan menggunakan uji K-S pada model regresi Tabel 4. Hasil Pengujian Normalitas Sumber : Lampiran 24, halaman : 125 Berdasarkan tabel 4, uji normalitas menunjukkan nilai Asymp. Sig 2- tailed sebesar 0,285. Hal tersebut menunjukkan bahwa data berdistribusi normal karena nilai Asymp. Sig 2-tailed 0,05. Dengan demikian, H ditolak dan Ha diterima. b. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Dalam model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas atau independen Ghozali, 2009. Uji multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai tolerance dan Unstandardized Residual Kesimpulan Kolmogorov-Smirnov Z 0,986 Asymp. Sig. 2-tailed 0,285 Berdistribusi Normal