2. Margin Laba Kotor Margin Laba Kotor menunjukkan besarnya persentase laba kotor terhadap
jumlah penjualan. Dari jumlah sampel sebanyak 39 perusahaan terdapat rentang yang sangat jauh antara margin laba kotor setiap sampel. Nilai margin laba kotor
terkecil sebesar -0,70 yang berarti perusahaan mengalami kerugian dan margin laba kotor terbesar 54,36. Margin laba kotor terkecil diperoleh PT. Alam Karya
Unggul dan margin laba kotor terbesar diperoleh PT. Mulia Industrindo. 3. Financial Leverage
Financial Leverage menunjukkan kemampuan perusahaan membayar hutang jangka panjang dengan kekayaan yang dimilikinya. PT. Jakarta Kyoel
Steel Works memiliki nilai financial leverage terkecil sebesar 0,02 dan PT. Malindo Feedmill dengan nilai financial leverage terbesar sebesar 3,66.
4. Rasio Lancar Rasio Lancar menunjukkan kemampuan perusahaan membayar hutang
jangka pendeknya dengan asset lancar yang dimiikinya. Semakin besar nilai rasio lancar perusahaan maka semakin besar kemampuan perusahaan untuk melunasi
hutang jangka pendeknya. PT. Alam Karya Unggul memiliki nilai rasio lancar terkecil sebesar 0,22 dan PT. Jakarta Kyoel Steel Works memiliki nilai rasio
lancar terbesar senilai 10,32.
4.2.2. Uji Asumsi Klasik
4.2.2.1. Uji Normalitas
Pengujian normalitas data dalam penelitian ini menggunakan uji statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov untuk
Universitas Sumatera Utara
mengetahui apakah data sudah terdistribusi secara normal atau tidak. Ghozali 2005, memberikan pedoman pengambilan
keputusan rentang data mendekati atau merupakan distribusi normal berdasarkan uji Kolmogorov- Smirnov yang dapat
dilihat dari: a.
Jika nilai signifikansi ≤ 0,05, maka distribusi data tidak normal.
b. Jika nilai signifikansi 0,05 maka distribusi data normal. Hasil uji normalitas dengan menggunakan model Kolmogorov-
Smirnov adalah seperti yang ditampilkan berikut ini:
Table 4.2 Hasil Uji Normalitas 1
Berdasarkan hasil uji statistic dengan model Kolmogorov-Smirnov seperti yang terdapat pada table 4.2 dapat diketahui bahwa :
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Variabilitas persediaan
Margin laba kotor
Financial Leverage
Rasio Lancar
N 39
39 39
39 Normal
Parameters
a,,b
Mean 1.5631
1.5969 .5495
2.1144 Std. Deviation
.39792 8.67562
.75282 2.09590
Most Extreme Differences
Absolute .248
.492 .241
.260 Positive
.248 .492
.235 .260
Negative -.127
-.400 -.241
-.178 Kolmogorov-Smirnov Z
1.548 3.074
1.505 1.624
Asymp. Sig. 2-tailed .017
.000 .022
.010 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Universitas Sumatera Utara
Nilai K-S untuk variable variabilitas persediaan adalah 1,54 dengan Asymp. Sig2-tailed 0,017. Nilai tersebut di
bawah α=0,05 karena Asymp. Sig 2-
tailed α2 0,025. Hal ini berarti bahwa variable variabilitas persediaan terdistribusi secara tidak normal.
Nilai K-S untuk variable margin laba kotor adalah 3,07 dengan Asymp. Sig2-tailed 0,00. Nilai tersebut di
bawah α=0,05 karena Asymp. Sig 2- tailed α2 0,025. Hal ini berarti bahwa variable variabilitas persediaan
terdistribusi secara tidak normal.
Nilai K-S untuk variable financial leverage adalah 1,50 dengan Asymp. Sig2-tailed 0,022. Nilai tersebut di
bawah α=0,05 karena Asymp. Sig 2- tailed α2 0,025. Hal ini berarti bahwa variable variabilitas persediaan
terdistribusi secara tidak normal.
Nilai K-S untuk variable rasio lancar adalah 1,62 dengan Asymp. Sig2- tailed 0,01
. Nilai tersebut di bawah α=0,05 karena Asymp. Sig 2-tailed α2 0,025. Hal ini berarti bahwa variable variabilitas persediaan
terdistribusi secara tidak normal. Menurut Erlina dan Mulyani 2007 ada beberapa cara mengubah model
regresi menjadi normal yaitu : a. Lakukan transformasi data ke bentuk lainnya
b. Lakukan trimming, yaitu membuang data outlier c. Lakukan winsorizing, yaitu mengubah nilai data outlier ke suatu nilai
tertentu. Untuk mengubah nilai residual menjadi normal, peneliti melakukan
trimming yaitu membuang beberapa data outlier. Setelah itu, data diuji ulang
Universitas Sumatera Utara
berdasarkan asumsi normalitas. Berikut ini adalah hasil pengujian dengan Kolmogorov-Smirnov setelah dilakukan trimming data.
Table 4.3 Hasil Uji Normalitas 2
Setelah trimming data
Berdasarkan hasil uji statistic setelah dilakukan trimming data seperti yang
terdapat pada table 4.3 dapat diketahui bahwa nilai signifikansi variable variabilitas persediaan sebesar 0,209; margin laba kotor sebesar 0,097; financial
leverage sebesar 0,062; dan rasio lancar 0,069. Nilai signifikansi 2-tailed variabel-variabel di atas lebih dari 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan
bahwa data variabel variabilitas persediaan, margin laba kotor, financial leverage, dan rasio lancar berdistribusi normal.
4.2.2.2. Uji Multikolineritas
