74 sebesar 0,01478 pada perusahaan perkebunan yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia tahun 2008-2012. Nilai minimum Z-score yaitu sebesar 0,78 dimiliki oleh emiten GZCO PT.
Gozco Plantation Tbk pada tahun 2012. Nilai Z-score maksimum sebesar 15,87 dimiliki oleh emiten AALI PT. Astra Agro Lestari Tbk pada tahun 2009. Nilai
rata-rata dari Z-score sebesar 4,5413 yang menunjukkan bahwa rata-rata penjumlahan working capital to total asset, retained earnign to total asset,
earning before interest and taxes to total asset, market value of equity to book value of total debt dan sales to total asset, dan memiliki nilai standar deviasi
sebesar 4,00596 pada perusahaan perkebunan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2008-2012.
5.2 Uji Asumsi Klasik Hipotesis Pertama
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah ada pelanggaran terhadap asumsi-asumsi klasik yang menjadi dasar dalam model regresi linier berganda.
5.2.1 Uji Normalitas Hipotesis Pertama
Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan
distribusi yang mendekati distribusi normal Ghozali, 2006:147. Hasil dari uji normalitas data dapat dilihat dari grafik pada gambar 5.2.
Universitas Sumatera Utara
75
Gambar 5.2 Normal P-Plot Hipotesis Pertama
Sumber : Hasil Penelitian, 2013 Data Diolah Gambar 5.2 menunjukkan bahwa data menyebar disekitar garis diagonal dan
mengikuti arah garis diagonal grafik P-Plot, pola ini menunjukkan bahwa masing- masing variabel berdistribusi secara normal, maka model regresi memenuhi
asumsi normalitas. Hasil dari uji normalitas data juga dapat dilihat dari grafik histogram pada
gambar 5.3.
Universitas Sumatera Utara
76
Gambar 5.3 Grafik Histogram Hipotesis Pertama
Sumber : Hasil Penelitian, 2013 Data Diolah Pola normalitas pada grafik histogram pada gambar 5.3 yang menunjukkan
bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang normal tidak melenceng ke kiri maupun ke kanan.
Menurut Ghozali 2006:149 dasar pengambilan keputusan normalitas adalah jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas dan jika data menyebar jauh dari
digonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak memenuhi pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi
normalitas.
Universitas Sumatera Utara
77 Uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan kalau tidak hati-hati secara
visual kelihatan normal, pada hal secara statistik bisa sebaliknya Ghozali, 2006:149. Oleh karena itu selain melihat grafik, peneliti menggunakan uji
statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S yang dapat dilihat pada tabel 5.5
Tabel 5.5 Hasil Uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Hipotesis Pertama Per Variabel
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
FirmSize Investment
Performan ceROA
OPM PER
Surplus Growth
Liquidity CR
Zscore N
30 30
30 30
30 30
30 Normal Parameters
a
Mean 29.2343
.1370 .2387 11.0173
.2180 1.9054
4.5413 Std. Deviation
.66578 .08238
.10969 4.62784 .37615
1.02909 4.00596 Most Extreme
Differences Absolute
.093 .140
.145 .088
.153 .220
.208 Positive
.093 .140
.139 .088
.153 .220
.208 Negative
-.089 -.078
-.145 -.073
-.094 -.125
-.174 Kolmogorov-Smirnov Z
1.195 .510
.767 .796
.485 .839
1.204 Asymp. Sig. 2-tailed
.115 .957
.599 .551
.973 .482
.110 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated From data.
Sumber : Hasil Penelitian, 2013 Data Diolah Hasil uji statistik dengan menggunakan uji non parametrik Kolmogorov-
Smirnov menunjukkan bahwa variabel Firm Size, Investment PerformanceROA, OPM, PER, Surplus Growth, LiquidityCR dan Z-score memiliki tingkat
signifikan diatas 0,05, berarti nilai residual variabel tersebut berdistribusi secara normal.
Hasil uji statistik dengan menggunakan uji non parametrik Kolmogorov- Smirnov secara keseluruhan variabel dapat terlihat pada tabel 5.6.
Universitas Sumatera Utara
78
Tabel 5.6 Hasil Uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Hipotesis Pertama Seluruh Variabel
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
30 Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 1.74644021
Most Extreme Differences
Absolute .119
Positive .111
Negative -.119
Kolmogorov-Smirnov Z .652
Asymp. Sig. 2-tailed .789
a. Test distribution is Normal. b. Calculated From Data.
Sumber : Hasil Penelitian, 2013 Data Diolah Berdasarkan tabel 5.6, jika uji non parametrik Kolmogorov-Smirnov diuji
secara keseluruhan variabel, nilai residual variabel juga berdistribusi secara normal.
5.2.2 Uji Multikolonieritas Hipotesis Pertama
