Rata-rata ukuran perusahaan sampel ialah 0,2. Nilai ukuran perusahaan terendah adalah 0 yang terdiri dari 64 perusahaan. Nilai tertinggi ukuran perusahaan
adalah 1 yang terdiri dari 16 perusahaan. Nilai standar deviasi 0,4 menunjukkan bahwa selama tahun pengamatan ukuran perusahaan perusahaan sampel relative
stabil, jarak antara perusahaan yang mempunyai ukuran perusahaan tinggi relatif dekat dengan jarak antara perusahaan yang mempunyai ukuran perusahaan rendah.
Rata-rata Leverage perusahaan sampel ialah 0,49. Nilai Leverage terendah adalah TCID tahun 2007 yaitu 0,07. Nilai tertinggi Leverage adalah INDF tahun
2008 yaitu 3,66. Nilai standar deviasi 0,6 menunjukkan bahwa selama tahun pengamatan Leverage perusahaan sampel relative stabil, jarak antara perusahaan
yang mempunyai rasio Leverage tinggi relatif dekat dengan jarak antara perusahaan yang mempunyai rasio Leverage rendah.
4.1.3. Hasil Uji Asumsi Klasik Hipotesis Pertama
Suatu model dapat dikatakan baik dan dapat digunakan untuk memprediksi dalam penelitian apabila sudah lolos dan serangkaian uji asumsi ekonometrik yang
melandasinya. Penelitian ini menggunakan uji asumsi klasik untuk mengetahui kondisi data yang ada agar dapat menentukan model analisis yang paling tepat
digunakan. Uji asumsi klasik yang digunakan meliputi uji normalitas, multikolinieritas, uji heterokedastisitas dan uji autokorelasi.
4.1.3.1. Uji Normalitas
Uji normalitas dapat dilakukan dengan dua cara yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik Kolmogrov-Sminov. Tampilan grafik histogram yang terdapat pada
Universitas Sumatera Utara
gambar 4.1 di bawah memberikan pola distribusi yang normal karena menyebar secara merata baik ke kiri maupun ke kanan.
Sumber: Hasil Penelitian, 2012 Data diolah.
Gambar 4.1 Grafik Histogram Hipotesa Pertama
Pada Gambar 4.1 Grafik Histogram di atas memperlihatkan hasil bahwa bentuk grafik mengikuti grafik distribusi normal. Dari grafik tersebut terlihat bahwa
bentuk grafik distribusi menceng ke kiri dan lebih runcing.
Sumber: Hasil Penelitian, 2012 Data diolah.
Gambar 4.2 Grafik Normal Plot Hipotesa Pertama
Universitas Sumatera Utara
Pada Gambar 4.2 Grafik Normal Plot diatas terlihat bahwa titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis regresi
memenuhi asumsi normalitas. Selain dengan analisis grafik, dapat dilakukan uji normalitas dengan melihat angka signifikan dari Kolmogrov-Sminov text, yaitu
dengan cara melakukan uji Kolmogrov-Sminov pada data residual. Dari tabel hasil uji normalitas terlihat bahwa semua variabel berdistribusi normal, hal ini dapat
dilihat dari signifikansi Kolmogrov-Sminov test sebesar 0,768 yaitu lebih besar dari 0,05. Hasil uji Kolmogrov-Sminov terlihat pada tabel 4.2 sebagai berikut:
Tabel 4.2. Uji Kolmogrov-Sminov Hipotesa Pertama
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Ln_ROA N
80 Normal Parameters
a,,b
Mean -2.7684
Std. Deviation .99672
Most Extreme Differences Absolute .074
Positive .074
Negative -.057
Kolmogorov-Smirnov Z .665
Asymp. Sig. 2-tailed .768
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Penelitian, 2012 Data diolah. 4.1.3.2 Uji Multikolinieritas
Pengujian Multikolinieritas pada penelitian ini dapat dilakukan dengan melihat nilai collinearity statistic dan nilai koefisien korelasi diantara variabel bebas.
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas. Multikolinieritas terjadi apabila 1 nilai
tolerance Tolerance 0,10 dan 2 variance inflation factor VIF 10.
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan tabel 4.3 terlihat nilai VIF untuk variabel VAIC, Ukuran dan Leverage lebih kecil dari 10. Sedangkan nilai tolerance-nya lebih besari dari 0,10. Hal ini
menunjukkan bahwa variabel bebas dalam penelitian ini tidak saling berkorelasi atau tidak ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas dan variabel kontrol. Hasil
pengujian terlihat pada tabel 4.3 sebagai berikut:
Tabel 4.3. Uji Multikolinieritas Hipotesa Pertama
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant -1.424
.280 -5.088
.000 Ln_VAIC
-.599 .070
-.678 -8.612
.000 .964
1.038 UKURAN
.354 .217
.143 1.636
.106 .780
1.281 Ln_LEVERAGE
-.285 .119
-.212 -2.392
.019 .761
1.314 a. Dependent Variable: Ln_ROA
Sumber: Hasil Penelitian, 2012 Data diolah
4.1.3.3. Uji Heterokedastisitas
