B. Pengujian Data
1. Uji Normalitas
Pengujian terhadap normalitas data dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov K-S. pengujian normalitas data memberikan hasil
seperti yang ditunjukkan dalam tabel IV.3 sebagai berikut:
TABEL IV.3 UJI NORMALITAS DATA SEBELUM TRANSFORMASI DATA
Variabel Notasi
p-value Critical
Value Interpretasi
Struktur modal Y
0.000 0.05
Tidak Normal Risiko Bisnis
X1 0.002
0.05 Tidak Normal
Struktur Aktiva X2
0.738 0.05
Normal Profitabilitas
X3 0.019
0.05 Tidak Normal
Ukuran Perusahaan X4
0.935 0.05
Normal Tingkat Pertumbuhan
X5 0.000
0.05 Tidak Normal
Likuiditas X6
0.000 0.05
Tidak Normal Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS 12.0
Hasil uji Kolmogorov-Smirnov pada tabel IV.3 menunjukkan bahwa variabel struktur modal, risiko bisnis, profitabilitas, tingkat pertumbuhan
dan likuiditas tidak terdistribusi normal karena memiliki nilai p-value dibawah 0.05. Variabel-variabel yang tidak terdistribusi normal perlu
ditransformasikan agar berubah menjadi normal. Transformasi ini menggunakan transformasi log-linier Ln untuk memperbaiki data
menjadi terdistribusi normal. Hasil uji normalitas terhadap variabel yang telah ditransformasikan disajikan pada tabel IV.4 sebagai berikut:
TABEL IV.4 UJI NORMALITAS DATA SETELAH DITRANSFORMASIKAN
Variabel p-value
Critical Value Interpretasi Y
0.789 0.05
Normal Ln X1
0.773 0.05
Normal X2
0.738 0.05
Normal Ln X3
0.525 0.05
Normal X4
0.935 0.05
Normal Ln X5
0.511 0.05
Normal Ln X6
0.395 0.05
Normal Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS 12.
Keterangan: Ln Y: Ln Struktur Modal
Ln X1: Ln Risiko Bisnis X2: Struktur Aktiva
Ln X3: Ln Profitabilitas X4: Ukuran Perusahaan
Ln X5: Ln Tingkat Pertumbuhan Ln X6: Ln Likuiditas
Setelah data ditransformasikan, hasil uji normalitas membaik. Variabel struktur modal, risiko bisnis, profitabilitas, tingkat pertumbuhan dan
likuiditas yang semula tidak terdistribusi normal setelah ditransformasikan ke dalam log-linier keempat variabel tersebut menjadi terdistribusi normal
karena p-value lebih besar dari 0.05
2. Asumsi Klasik