54
b. Koefisien Regresi untuk variabel jumlah permohonan lelang hak tanggungan
oleh kreditur perbankan X2 adalah sebesar 0.176. Nilai koefisien yang positif menunjukkan bahwa jumlah permohonan lelang hak tanggungan oleh
kreditur perbankan berpengaruh positif terhadap jumlah frekuensi lelang hak tanggungan kreditur perbankan. Artinya apabila jumlah permohonan lelang
hak tanggungan oleh kreditur perbankan mengalami kenaikan maka jumlah frekuensi lelang hak tanggungan kreditur perbankan akan mengalami kenaikan
juga, yaitu ceteris paribus. Dengan kata lain apabila instansi semakin banyak menerima permohonan lelang, maka akan berpotensi meningkatkan frekuensi
lelang di instansi tersebut.
c. Koefisien Regresi untuk variabel jumlah objek lelang yang dimohonkan untuk
dilelang X2 adalah sebesar 0,984. Nilai koefisien yang positif menunjukkan bahwa jumlah objek lelang yang dimohonkan untuk dilelang berpengaruh
positif terhadap jumlah frekuensi lelang hak tanggungan kreditur perbankan. Artinya apabila jumlah objek lelang yang dimohonkan untuk dilelang semakin
banyak, maka akan berpotensi meningkatkan frekuensi lelang, yaitu ceteris paribus. Dengan kata lain jumlah objek lelang yang dimohonkan untuk
dilelang semakin banyak, sehingga akan berpotensi meningkat frekuensi lelang di instansi tersebut.
4.2.2. Hasil Uji Penyimpangan Asumsi Klasik
4.2.2.1. Hasil Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel residual memiliki distribusi normal. Model regresi yang baik adalah
55
memiliki nilai residual yang terdistribusi normal. Untuk mengetahui apakah distribusi data normal atau tidak, ada dua cara untuk mendeteksinya yaitu dengan
uji statistik dan analisis grafik. Pengujian normalitas dalam uji penelitian ini mengunakan uji statistik non-parametrik Kolmoogrov-Smirnov K-S dengan
hipotesis: H
: Data residual berdistribusi normal H
a
: Data residual tidak berdistribusi normal Nilai signifikansi 0,05 berarti H
o
diterima, sedangkan jika nilai signifikansi 0,05 berarti H
a
ditolak.
Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas
Frekuensi Lelang
Jumlah Permohonan
Jumlah Objek Lelang
N 60
60 60
Normal Parameters
a,,b
Mean 71.6667
13.8667 71.0500
Std. Deviation 44.17019
7.26838 43.71186
Most Extreme Differences Absolute
.134 .138
.134 Positive
.134 .138
.134 Negative
-.072 -.068
-.072 Kolmogorov-Smirnov Z
1.041 1.069
1.041 Asymp. Sig. 2-tailed
.229 .203
.228 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Berdasarkan hasil pengolahan data di atas pada tabel 4.22 dapat diketahui bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah:
Kolmogorov-Smirnov Y sebesar 1,041, signifikansinya sebesar 0,229
56
Kolmogorov-Smirnov X1 sebesar 1,069, signifikansinya sebesar 0,203 Kolmogorov-Smirnov X2 sebesar 1,041, signifikansinya sebesar 0,228
Dari hasil uji kolmogrov-simornov diatas menunjukkan bahwa nilai signifikansi 0,05, maka H
diterima. Maka data di atas dapat dikatakan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang terdistribusi secara
normal.
4.2.2.2. Hasil Analisis Grafik
Analisis grafik merupakan cara termudah untuk melihat normalitas residual dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data
observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Berikut ini ditunjukkan grafik histogram dan grafik P-P plot data yang terdistribusi normal.
Gambar 4.2 Analisa Grafik
57
Gambar 4.4 terlihat bahwa pola distribusi menunjukkan distribusi normal karena grafik histogram menunjukkan distribusi data mengikuti garis diagonal
yang tidak menceng kiri maupun menceng kanan.
Gambar 4.3 Probability Plot
Pada uji normalitas gambar 4.2 normal P-P plot menunjukkan bahwa titik- titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti garis diagonal, maka dapat
disimpulkan bahwa data yang diperoleh berdistribusi normal. Karena keseluruhan data telah terdistribusi secara normal, maka dapat dilakukan pengujian asumsi
klasik lainnya.
58
4.2.2.3. Hasil Uji Multikolinieritas
Kategori