Uji Normalitas Uji Multikolinearlitas

41 Berdasarkan data dari tabel 4.6 dapat dijelaskan bahwa: a. variabel Debt to Equity Ratio DER memiliki nilai minimum 0.27; nilai maksimum 5.20. Nilai rata-rata DER sebesar 1.2968; nilai standar deviasi sebesar 0.93993 dan jumlah observasi sebanyak 40 sampel, b. variabel Debt to Asset Ratio DAR memiliki nilai minimum 0.21; nilai maksimum 0.86. Nilai rata-rata DAR sebesar 0.5087; nilai standar deviasi sebesar 0.4215 dan jumlah observasi sebanyak 40 sampel, c. Variabel Longterm Debt to Equity Ratio LDER memiliki nilai minimum 0.01; nilai maksimum 1.22. Nilai rata-rata LDER sebesar 0.3331; nilai standar deviasi sebesar 0.33723 dan jumlah sampel sebanyak 40 sampel, d. variabel Return On Equity ROE memiliki nilai minimum 0.05; nilai maksimum 76.50. Nilia rata-rata ROE sebesar 6.5810; standar deviasi sebesar 12.83705 dan jumlah sampel sebanyak 40 sampel.

4.3 Hasil Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik dilakukan untuk megetahui apakah model estimasi telah memenuhi kriteria ekonometrika, dalam arti tidak terjadi penyimpangan yang cukup serius dari asumsi-asumsi. Apabila terjadi penyimpangan dalam pengujian asumsi klasik perlu dilakukan perbaikan terlebih dahulu. Pengujian asumsi klasik yang telah dilakukan adalah sebagai berikut :

4.3.1 Uji Normalitas

Tujuan digunakannya uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah data yang diperoleh dari kegiatan penelitian mempunyai distribusi sebaran yang normal atau tidak. Cara yang biasa dipakai untuk menghitung masalah ini adalah Universitas Sumatera Utara 42 chi square tapi karena test ini memiliki kelemahan, maka yang di pakai oleh penulis adalah kolmogorov-Smirnov selain itu penulis juga menggunakan cara analisis garfik dalam analisis grafik ini, dilakukan dengan melihat grafik Histogram dan normal P – plot. Berikut adalah distribusi normal berdasarkan uji kolmogorov-Smirnov yang dapat dilihat dari: 1. Nilai sig. atau signifikan probabilitas 0.05, maka distribusi data adalah tidak normal. 2. Nilai sig. atau signifikan atau probabilitas 0.05, maka distribusi data adalah normal. Hasil uji normalitas dengan mengunakan model kolmogorov-Smirnov adalah sebagai berikut: Tabel 4.7 Hasil uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 40 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation 10.14543421 Most Extreme Differences Absolute .197 Positive .197 Negative -.151 Kolmogorov-Smirnov Z 1.248 Asymp. Sig. 2-tailed .089 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber :output SPSS versi 18 Berdasarkan Tabel 4.7, dapat disimpulkan bahwa data dalam model regresi telah terdistribusi secara normal karena data residual lebih besar dari 0.05 yang Universitas Sumatera Utara 43 berarti H diterima. Setelah data terdistribusi secara normal, maka dapat dilanjutkan uji asumsi klasik lainnya. Gambar 4.1 Grafik Histogram Sumber : output SPSS versi 18 Universitas Sumatera Utara 44 Gambar 4.2 Grafik Normal P-Plot Sumber : output SPSS versi 18 Dari tabel di atas kita dapat menyimpulkan bahwa grafik normal plot terlihat titk-titik menyebar disekitar diagonal serta penyebaran agak jauh dari diagonal, hal ini menunjukkan bahwa grafik menunjukan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.

4.3.2 Uji Multikolinearlitas

Uji multikolinearlitas dilakukan untuk melihat ada tidaknya hubungan linear diantara variabel dalam model regresi. Tabel 4.8 menunjukkan ada tidaknya gejala multikolinearlitas, dimana hasil uji VIF Variance Inlatian Factor menentukan nilai kurang dari 5 VIF5. Universitas Sumatera Utara 45 Tabel 4.8 Multikolinearlitas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant -14.043 9.047 -1.552 .129 DER 5.283 3.577 .387 1.477 .148 .253 3.954 DAR 42.409 25.649 .470 1.653 .107 .215 4.649 LDER -23.426 6.890 -.615 -3.400 .002 .530 1.888 a. Dependent Variable: ROE Sumber : Output SPSS versi 18 Dari data tabel 4.8 diatas dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi Multikolinearlitas dengan nilai dasar VIF untuk setiap variabel independent tidak ada yang melebihi 10 dan nilai tolerance tidak ada yang kurang dari 0.1.

4.3.3 Uji Heteroskedastisitas