Tabel 4.5 Hasil Rasio Pengembalian Investasi 2009-2011
No. Perusahaan
2009 2010
2011 1
PT. Akasa Wira Internasional, Tbk 6,8
0,32 8,56
2 PT. Multi Bintang Indonesia ,Tbk
3,82 4,26
3,71 3
PT. Gudang Garam, Tbk 3,48
5,14 3,64
4 PT. Prasidha Aneka Niaga, Tbk
2,35 2,65
1,96 5
PT. Indofood CBP Sukses Makmur, Tbk 12,27
13,01 15,89
6 PT. Sampoerna Agro, Tbk
1,07 1,59
1,02 7
PT. Nippon Indosari Corpindo, Tbk 2,46
0,9 0,7
8 PT. Sekar Laut, Tbk
1,89 0,7
0,95 9
PT. Ultrajaya Milk Industry Trading Company, Tbk
2,07 3,1
2,01
10 PT. Unilever Indonesia, Tbk
6,06 3,46
3,89
4.2 Hasil Analisis
4.2.1. Uji Normalitas
Uji normalitas adalah untuk menguji apakah model regresi,
variabel independen dan variabel dependennya memiliki distribusi data normal atau tidak. Uji normalitas dilakukan dengan uji
Kolmogorov-Smirnov satu arah atau analisis grafis. Berikut ini
Universitas Sumatera Utara
adalah hasil uji Kolmogorov-Smirnov pada variabel independen dan variabel dependen.
Tabel 4.6 Uji Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
CR QR
LR N
30 30
30 Normal Parameters
a
Mean 1.6067
1.1093 .5963
Std. Deviation .68801
.64008 .49993
Most Extreme Differences Absolute
.087 .177
.197 Positive
.087 .177
.197 Negative
-.077 -.125
-.134 Kolmogorov-Smirnov Z
.474 .969
1.079 Asymp. Sig. 2-tailed
.978 .304
.195 a. Test distribution is Normal.
Sumber : Output SPSS, diolah peneliti, 2013 Terlihat bahwa rasio likuiditas, tingkat signifikansi Current Ratio CR 0.978;
Quick Ratio QR 0.304; dan Liquid Ratio LR 0.195 lebih besar dari 0.05, maka dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
Grafik 4.1
Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari gambar grafik di
atas. Jika data menyebar disekitar garis diagonal maka itu menunjukkan pola distribusi data normal, maka regresinya
memenuhi asumsi normalitas. Dengan demikian, variabel independen dan variabel dependen yang digunakan telah
terdistribusi secara normal.
Universitas Sumatera Utara
4.2.2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas memiliki bahwa arti bahwa antara variabel
independen yang terdapat dalam model regresi memiliki hubungan yang sempurna. Salah satu cara untuk mendeteksi multikolinearitas
dilakukan dengan mengkorelasikan antara variabel independen dengan variabel dependen dan jika korelasinya signifikan.
Pengujian multikolinearitas dilakukan dengan melihat :
1. Nilai tolerance dan lawannya 2. VIF Variance Inflation Factor, nilai cut off tolerance
0.01 atau sama dengan nilai VIF 10. Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan SPSS versi 16.0 maka dapat
dilihat hasilnya sebagai berikut
Uji Multikolinearitas Tabel 4.7
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
6.105 3.609
1.692 .151
CR -6.200
8.654 -4.895
-.716 .506
.003 347.485
QR 6.547
8.590 5.210
.762 .480
.003 347.910
LR -1.480
1.190 -.461
-1.244 .269
.977 1.023
Universitas Sumatera Utara
Sumber : Output SPSS, diolah peneliti, 2013 Dari tabel coefficient terlihat bahwa nilai VIF yaitu dominan jumlahnya berada di
atas 10 sehingga masih dapat dianggap terjadi multikolinearitas atau tepatnya hanya strong collinearity.
4.2.3. Uji Heteroskesdastisitas
