52
yang dijadikan sampel penelitian memiliki nilai aset lancar, persediaan dan kewajiban lancar yang bernilai negatif. Standard deviation dari variabel ini
menunjukkan nilai sebesar 0,4467308. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat variasi data dari likuiditas sebesar 0,4467308.
6. Variabel peringkat obligasi bond rating memiliki nilai minimum yaitu 11 dan nilai maksimum yaitu 17, dengan nilai rata-rata mean senilai 14,17.
Variabel ini menunjukkan bahwa peringkat obligasi tertinggi untuk sampel penelitian adalah peringkat AA+ dengan nilai 17 dan peringkat terendah
untuk sampel penelitian yaitu BBB+ dengan nilai 11. Hal ini menunjukkan bahwa nilai peringkat obligasi yang dijadikan sampel penelitian dikatakan
cukup baik dan termasuk dalam investment grade. Standard deviation dari variabel ini menunjukkan nilai sebesar 1,893. Hal ini menunjukkan bahwa
tingkat variasi data dari peringkat obligasi sebesar 1,893.
4.2.2 Uji Asumsi Klasik
4.2.2.1 Uji Normalitas Data
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel penganggu atau residual memiliki distribusi normal. Uji normalitas
dilakukan dengan dua cara yaitu analisis grafik dan analisis statistik. Pada penelitian analisis grafik yang digunakan adalah histogram dan normal P-Plot
sedangkan pada uji statistik digunakan Kolmogrov-Smirnov. Berikut adalah hasil dari uji normalitas :
53
Gambar 4.1 Uji Normalitas 1 : Histogram
Sumber: Diolah dengan SPSS 2015 Berdasarkan gambar 4.1 dapat dilihat bahwa kurva berbentuk lonceng
yang menunjukkan kemiringan yang hampir setara, yaitu tidak menceng skewness baik ke kiri maupun ke kanan. Hal tersebut menunjukkan bahwa data
yang digunakan dalam penelitian ini telah terdistribusi secara normal. Pengujian normalitas data yang dilakukan dengan hanya melihat grafik histogram dapat
menyesatkan khususnya untuk jumlah sampel yang kecil. Metode yang lebih handal adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan
distribusi kumulatif dari distribusi normal Ghozali, 2013:161. Hasil analisis grafik dengan normal probability plot normal P-Plot ditunjukkan pada gambar
berikut ini:
54
Gambar 4.2 Uji Normalitas 2 : Grafik Normal P-Plot
Sumber: Diolah dengan SPSS 2015 Pada gambar 4.2 dapat dilihat bahwa pola titik-titik menyebar mengikuti
pola searah garis diagonal grafik dan tersebar di sekitar garis diagonal tersebut. Hasil uji normality probability plot normal P-Plot ini menunjukkan data dalam
model regresi terdistribusi secara normal. Uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan kalau tidak hati-hati secara visual kelihatan normal, akan tetapi
secara statistik bisa menunjukkan hasil yang sebaliknya. Uji normalitas dianjurkan disamping uji grafik dilengkapi juga dengan uji statistik Ghozali, 2013: 163. Uji
statistik dapat dilakukan dengan uji statistik Kolmogrov-Smirnov. Hasil dari uji normalitas dengan menggunakan uji statistik Kolmogrov-Smirnov ditunjukkan
oleh tabel 4.2 berikut:
55
Tabel 4.2 Uji Statistik
Kolmogrov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 40
Normal Parameters
a,b
Mean 0E-7
Std. Deviation 1,16016000
Most Extreme Differences Absolute
,101 Positive
,101 Negative
-,100 Kolmogorov-Smirnov Z
,638 Asymp. Sig. 2-tailed
,811 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Diolah dengan SPSS 2015
Berdasarkan Tabel 4.2 diatas menunjukkan bahwa nilai residual terdistribusi normal dengan Asymp.Sig. 2-tailed 0,05 yaitu sebesar 0,811,
sehingga model memiliki residual yang terdistribusi normal. Dengan demikian maka dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini
terdistribusi secara normal.
4.2.2.2 Uji Multikolonieritas
