4.3. HASIL PENGUJIAN
Pada tahap ini sebelum data-data tersebut dianalisis, sebuah model regresi berganda harus memenuhi syarat normalitas dan asumsi klasik, yaitu:
4.3.1 Pengujian Normalitas
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal Situmorang, et al, 2008:55.
Gambar 4.1. Grafik Histogram ROE Industri Makanan dan Minuman
Sumber: Output SPSS 2011
Universitas Sumatera Utara
Dengan melihat tampilan grafik histogram dapat disimpulkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang mendekati normal, karena
kurvanya tidak menceng ke kiri atau ke kanan. Namun untuk lebih menjelaskan bahwa data yang diuji normal dapat juga dilihat dengan grafik normal probability
plot, dimana terlihat titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal, sebagaimana ditampilkan pada Gambar 4.2. berikut:
Gambar 4.2. Grafik Normal Plot Data Industri Makanan dan Minuman
Sumber: Output SPSS 2011
Universitas Sumatera Utara
Cara lain untuk melihat data berdistribusi normal atau tidak adalah dengan melakukan uji Kolmogorov-Smirnov yaitu dengan melihat residunya berdistribusi
normal atau tidak. Untuk lebih jelas dapat dilihat dalam Tabel 4.2.
Tabel 4.2. Kolmogorov-Smirnov Data Industri Makanan dan Minuman
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardiz ed Residual
N 64
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 1.06280149
Most Extreme Differences
Absolute .080
Positive .070
Negative -.080
Kolmogorov-Smirnov Z .642
Asymp. Sig. 2-tailed .804
a. Test distribution is Normal.
Sumber: Output SPSS 2011
Pada tabel 4.2. dapat dilihat bahwa nilai Asymp.Sig 2-tailed adalah sebesar 0.804 dan diatas nilai signifikan 0.05. Dengan kata lain variabel residual
berdistribusi normal Situmorang dkk, 2008: 97.
Universitas Sumatera Utara
4.3.2. Uji Heteroskedastisitas
Asumsi heteroskedastisitas adalah asumsi dalam regresi dimana varians dari residual tidak sama untuk satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Uji untuk
mengatasi heteroskedastisitas ini adalah dengan melihat penyebaran dari varians residual pada diagram pencar scatterplot.
Gambar 4.3. Grafik Scatterplot Industri Makanan dan Minuman
Sumber: Output SPSS 2011
Pada Gambar 4.3 terlihat bahwa penyebaran residual tidak teratur, plot berpencar, dan tidak membentuk pola tertentu. Hal tersebut dapat disimpulkan
bahwa tidak terjadi Heteroskedastisitas. Untuk memperoleh tingkat uji
Universitas Sumatera Utara
heteroskedastisitas yang lebih signifikan maka dalam penelitian ini menggunakan uji Glejser.
Tabel 4.3. Heteroskedastisitas-Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
.978 .405
2.416 .019
LN_CR -.218
.165 -.247
-1.319 .192
LN_WCT O
.001 .143
.002 .008
.993 LN_DER
.136 .091
.200 1.484
.143 a. Dependent Variable: ABSUT
Sumber : Output SPSS 2011 4.3.3. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah pada model regresi terdapat korelasi kesalahan pengganggu pada periode t dan kesalahan pengganggu
pada periode sebelumnya periode t-1. Gejala autokorelasi dideteksi dengan menggunakan uji Durbin Watson DW. Kriteria pengambilan keputusan uji
autokorelasi ditunjukkan pada Tabel berikut :
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4. Kriteria Pengambilan Uji Autokorelasi
Hipotesis nol Keputusan
Jika Tidak ada autokorelasi positif
Tolak 0 DW dl
Tidak ada autokorelasi positif No decision
dl ≤ DW≤ du
Tidak ada korelasi negatif Tolak
4-dl DW 4 Tidak ada korelasi negatif
No decision 4-du
≤ DW ≤ 4 –dl Tidak ada autokorelasi positif atau
negatif Tidak ditolak
du DW 4- du
Sumber : Situmorang et al 2008:86 Tabel 4.5
Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-
Watson 1
.475
a
.226 .187
1.08905 1.701
a. Predictors: Constant, LN_DER, LN_CR, LN_WCTO b. Dependent Variable: LN_ROE
Sumber : Output SPSS 2011
Tabel 4.5 menunjukkan bahwa hasil Durbin Watson DW adalah sebesar 1,701 dan berada pada daerah tidak ditolak yaitu diantara nilai du 1,69 dan 4-du
2,31 yang artinya tidak terjadi autokorelasi pada model regresi. Nilai Adjusted R Square pada perusahaan makanan dan minuman dalam
penelitian ini adalah sebesar 0,187 yang berarti 18,7 faktor-faktor dari ROE dijelaskan oleh Rasio Lancar, Perputaran Modal Kerja WCTO, dan Debt to
Universitas Sumatera Utara
Equity Ratio DER. Sisanya 81,3 dijelaskan oleh faktor-faktor lainnya diluar model.
4.3.4. Uji Multikoliniearitas
Kategori