1. Sejumlah p variabel penjelas harus berdistribusi normal. 2. Matriks varians-covarians variabel penjelas berukuran pxp pada kedua kelompok harus
sama. Jika dianalogikan dengan regresi linier, maka analisis diskriminan merupakan
kebalikannya. Pada regresi linier, variabel respon yang harus mengikuti distribusi normal dan homoskedastis, sedangkan variabel penjelas diasumsikan fixed, artinya variabel
penjelas tidak disyaratkan mengikuti sebaran tertentu. Untuk analisis diskriminan, variabel penjelasnya seperti sudah disebutkan di atas harus mengikuti distribusi normal
dan homoskedastis, sedangkan variabel responnya fixed.
4.2.1 Uji Multikolinieritas
Tabel 4.2 Pooled Within-Groups Matrices
a
NWC TO TA RE TO TA
EBIT TO TA EQ TO TL
S TO TA Covariance
NWC TO TA .020
-.021 .003
-.046 -.018
RE TO TA -.021
.279 .002
-.046 -.009
EBIT TO TA .003
.002 .006
-.044 .000
EQ TO TL -.046
-.046 -.044
3.315 -1.255
S TO TA -.018
-.009 .000
-1.255 1.474
Correlation NWC TO TA
1.000 -.277
.278 -.179
-.101 RE TO TA
-.277 1.000
.047 -.047
-.014 EBIT TO TA
.278 .047
1.000 -.304
.002 EQ TO TL
-.179 -.047
-.304 1.000
-.568 S TO TA
-.101 -.014
.002 -.568
1.000
Sumber: Data Diolah SPSS, 2014
Universitas Sumatera Utara
Dari matriks korelasi sebelumnya, terlihat bahwa tidak ada angka yang mencapai 0,5 atau di atasnya sehingga kita mengidentifikasi tidak ada
multikolinieritas pada data.
4.2.2
Uji Kesamaan Vektor Rata-rata
Tabel 4.3 Tests of Equality of Group Means
Wilks Lambda F
df1 df2
Sig. NWC TO TA
.841 3.335
3 53
.026 RE TO TA
.841 3.339
3 53
.026 EBIT TO TA
.940 1.136
3 53
.343 EQ TO TL
.861 2.860
3 53
.045 S TO TA
.813 4.059
3 53
.011
Sumber: Data Diolah SPSS, 2014 Test of Equality of Groups Means memberikan Nilai Wilks’ Lamda dan
Univariate F Ratio untuk setiap variabel independen. Dengan melihat tingkat signifikansinya, maka dapat disimpulkan bahwa secara univariate semua variabel
independen, kecuali Earnings Before Interesrt an Tax To Total Assets X3 adalah signifikan yang berarti mampu membedakan antar kelompok independen.
4.2.3 Uji Kesamaan Matriks Varians-covarians
Tabel 4.4 Test Results
Boxs M 228.563
F Approx.
5.746 df1
30 df2
923.743 Sig.
.000
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Test Results
Boxs M 228.563
F Approx.
5.746 df1
30 df2
923.743 Sig.
.000 Sumber: Data Diolah SPSS,
2014.
Box’s M menguji asumsi homogenitas covariance matrik antar group. Hasil dari Box’s M menunjukkan nilai yang signifikan yang berarti terdapat perbedaan
coveriance matrix antar group dan ini menyalahi asumsi analisis diskriminan. Namun demikian analisis diskriminan tetap robust walaupun asumsi homoginitas tidak
terpenuhi dan tidak terdapat outlier.
Tabel 4.5 Variables in the Analysis
Step Tolerance
Sig. of F to Remove
Min. D Squared Between Groups
1 NWC TO TA
1.000 .026
2 NWC TO TA
.923 .006
.058 2,00 and 3,00
RE TO TA .923
.006 .082
3,00 and 4,00 3
NWC TO TA .912
.006 .059
2,00 and 3,00 RE TO TA
.921 .012
.226 3,00 and 4,00
S TO TA .988
.019 .496
1,00 and 2,00 4
NWC TO TA .818
.000 .289
2,00 and 3,00 RE TO TA
.898 .011
.463 3,00 and 4,00
S TO TA .624
.000 .635
1,00 and 2,00 EQ TO TL
.605 .000
.961 3,00 and 4,00
Sumber: Data diolah SPSS, 2014
Universitas Sumatera Utara
Hasil analisis dengan metode stepwise menunjukkan bahwa variabel pertama yang dimasukkan dalam analisis adalah X1 Net Working Capital to Total Assets,
variabel kedua yang dimasukkan kedalam analisis adalah X2 Retained Earninng to Total Assets, kemudian variabel ketiga yang dimasukkan kedalam analisis adalah X3
Sales to Total Assets dan variabel berikutnya adalah X4 Total Equity to Total Assets.
Tabel 4.6
Tabel 4.7 Eigenvalues
Functio n
Eigenvalue of Variance
Cumulative Canonical
Correlation 1
1.841
a
95.6 95.6
.805 2
.056
a
2.9 98.5
.231 3
.028
a
1.5 100.0
.165 Sumber: Data diolah SPSS, 2014
Tabel 4.8 Wilks Lambda
Test of Functions
Wilks Lambda Chi-square
df Sig.
1 through 3 .324
58.586 12
.000 2 through 3
.921 4.295
6 .637
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.8 Wilks Lambda
Test of Functions
Wilks Lambda Chi-square
df Sig.
1 through 3 .324
58.586 12
.000 2 through 3
.921 4.295
6 .637
3 .973
1.437 2
.487
Jumlah fungsi diskriminan yang akan dihitung adalah g-1 jumlah grup pada variabel dependen minus 1. Oleh karena kita punya empat group pada variabel
dependen maka jumlah fungsi diskriminan ada tiga 4 – 1. Fungsi diskriminan dengan empat variabel independen X1, X2, X3, dan X4 ternyata signifikan hanya
untuk Fungsi Diskriminan 1, seperti yang terlihat dari nilai Chi-Square. Nilai eigenvalue menunjukkan berapa besar variasi pada variabel dependen yang dapat
dijelaskan oleh setiap fungsi diskriminan. Ternyata fungsi diskriminan 1 mampu menjelaskan 95,6 variasi sedangkan fungsi diskriminan 2 hanya mampu
menjelaskan variasi 2,9 dan fungsi diskriminan 3 hanya mampu menjelaskan variasi sebesar 1,5.
4.2.4 Pembentukan Fungsi Linier
