maksimum = 0,4068; rata-rata mean sebesar 0,1676 dengan simpangan baku standard deviation adalah 0,1005 dan variance adalah 0,011.
i. Tingkat suku bunga yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia X
8
terdapat terdapat jumlah sampel N yang valid sebanyak 39 amatan diperoleh hasil untuk
minimum = 0,08; maksimum = 0,095; rata-rata mean sebesar 0,841 dengan simpangan baku standard deviation sebesar 0,0056 dan variance adalah 0,0
j. Tingkat inflasi Kota Medan selama tahun 2008 X
9
terdapat terdapat jumlah sampel N yang valid sebanyak 39 amatan diperoleh hasil untuk minimum = -
0,0036, maksimum = 0,0207, rata-rata mean sebesar 0,0079 dengan simpangan baku standard deviation sebesar 0,0072 dan variance adalah 0,0001.
Kredit modal kerja pada PT. Bank Sumut diberikan dalam bentuk Kredit Rekening Koran KRK yaitu pembayaran bunga dibebankan hanya kepada kredit
yang hanya dicairkan dan perhitungan bunga dengan sistem Floating Rate. Ditinjau dari jenis perusahaannya, dari 39 debitur yang menjadi sampel dalam penelitian ini
terdiri dari 12 perusahaan dagangdistributor dan 27 adalah perusahaan kontraktor dan leveransir yang pada umumnya menggunakan Kredit Rekening Koran dengan
nama Kredit SPK Kredit Perintah Kerja.
IV.1.3. Pengujian Asumsi Klasik
IV.1.3.1. Hasil uji normalitas Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal
atau mendekati normal atau tidak. Uji ini dilakukan melalui analisis grafik
Universitas Sumatera Utara
Histogram dan normal P-P Plot. Hasil uji normalitas dengan menggunakan analisis grafik dapat dilihat pada Gambar IV.1 di bawah ini
Gambar IV.1. Hasil Uji Normalitas
Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data Diolah
Gambar IV.2. Hasil Uji Normalitas P- P Plots
Universitas Sumatera Utara
Dari Gambar IV.1 di atas dapat dilihat bahwa data mengikuti bentuk distribusi normal dengan bentuk histogram yang hampir sama dengan bentuk distribusi normal.
Demikian juga dengan normalitas data dapat dilihat dari grafik PP Plots Gambar IV.2. Suatu data akan terdistribusi secara normal apabila nilai probabilitas yang
diharapkan sama dengan nilai probabilitas pengamatan. Pada grafik PP Plots, kesamaan antara nilai probabilitas harapan dan probabilitas pengamatan ditunjukkan
dengan garis diagonal yang merupakan perpotongan antara garis probabilitas harapan dan pengamatan. Gambar IV.2 menunjukkan bahwa nilai PP Plots tidak menyimpang
jauh dari garis diagonal, sehingga dapat diartikan bahwa distribusi data adalah normal, dengan demikian model regresi hipotesis terbebas dari asumsi normalitas.
IV.1.3.2. Hasil uji heteroskedastisitas Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi
terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka
disebut homoskedastisitas, sebaliknya jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Hasil uji Heteroskedastisitas dengan menggunakan grafik Scatter Plot sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data Diolah Gambar IV.3. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Dari Gambar IV.3 di atas dapat dilihat bahwa penyebaran residual adalah tidak teratur, hal ini dapat dilihat pada plot yang terpencar dan tidak membentuk pola
tertentu, dan juga titik-titik menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka nol 0. Dengan hasil demikian, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi linier
berganda terbebas dari asumsi klasik heterokedastisitas dan layak digunakan dalam penelitian.
IV.1.3.3. Hasil uji multikolinieritas Uji multikolinieritas bertujuan untuk menginformasikan apakah terjadi
hubungan antara variabel-variabel bebas dan apakah hubungan yang terjadi cukup besar atau tidak, hasil pengujian dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Universitas Sumatera Utara
Tabel IV.2. Hasil Uji Multikolinieritas
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
Collinearity Statistics
Model B
Std. Error Beta
t Sig.
Tolerance VIF
Constant .674
.063 10.694
.000 CURRENT RATIO
.015 .012
.188 1.261
.217 .727 1.375
QUICK RATIO .058
.022 .459
2.639 .013
.534 1.872 DEBT TO ASSET RATIO
.491 .197
.432 2.490
.018 .538 1.859
LONGTERM DEBT TO EQUITY RATIO
-.303 .149
-.343 -2.033 .051
.569 1.759 NET PROFIT MARGIN TO
SALES RATIO .393
.223 .319
1.760 .088
.492 2.033 RETURN ON INVESMENT
-.292 .152
-.297 -1.918 .064
.676 1.479 1
RETURN ON EQUITY .500
.181 .611
2.768 .009
.333 3.005 a. Dependent Variable: RASIO KREDIT
Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data Diolah
Dari Tabel IV.2 di atas dapat dilihat hasil uji Variance Inflation Factor VIF pada hasil output SPSS, masing-masing variabel bebas memiliki VIP tidak lebih dari
10 atau VIF 10 dan nilai tolerance tidak kurang dari 0,1, maka dapat dinyatakan model regresi linier berganda bebas dari gejala multikolinieritas.
IV.1.3.4. Hasil uji autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi
kondisi gangguan yang berurutan yang dimasukkan dalam fungsi regresi, hasil pengujian dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Universitas Sumatera Utara
Tabel IV.3. Hasil Uji Autokorelasi Model
Durbin-Watson
1 1.468
Sumber: Hasil Penelitian, 2010 Data Diolah Dari Tabel IV.3 dapat dilihat bahwa nilai Durbin Watson DW adalah 1,468
dan sesuai yang disampaikan oleh Santoso 2003 yang menjadi patokan terjadi tidaknya autokorelasi adalah jika angka D–W diantara -2 sampai +2 yang berarti
tidak ada autokorelasi, dengan demikian angkanilai Durbin Watson 1,468 berada diantara angka patokan, ini menunjukkan bahwa tidak adanya autokorelasi antar
variabel bebas yang diteliti.
IV.1.4. Hasil Uji Hipotesis 1
