2. Data Sekunder merupakan sumber data penelitian yang diperoleh peneliti secara tidak langsung melalui media perantara diperoleh dan dicatat oleh
pihak lain. Data sekunder umumnya berupa bukti, catatan atau laporan historis yang telah tersusun dalam arsip data dokumenter yang
dipublikasikan dan yang tidak dipublikasikan. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan data sekunder yaitu data laporan
keuangan pada perusahaan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI yang diambil atau didownload melalui internet.
3.6 Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan analisis statistic dengan menggunakan software SPSS 17. Tahap awal yang
dilakukan sebelum melakukan pengujian hipotesis yaitu asumsi klasik. Penguji asumsi klasik yang dilakukan terdiri dari uji normalitas, uji multikolinieritas, uji
heteroskedastisitas dan uji autokorelasi. Untuk pengujian hipotesis, dilakukan analisis uji t.
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
3.6.1 Analisis Regresi Sederhana
Regresi Sederhana didasarkan pada hubungan fungsional ataupun kausal satu variabel independen dengan satu variabel independen dan satu variabel dependen.
Regresi sederhana dapat digunakan untuk memutuskan apakah naik dan
Universitas Sumatera Utara
menurunnya variabel dependen dapat dilakukan dengan menaikkan dan menurunkan keadaan variabel. Persamaan regresi liniear sederhana:
Y = a + bX.........................................................................Sugiyono, 2006 : 204 Dimana :
Y = Subyek dalam variabel dependen yang diprediksikan. Likuiditas a = Harga Y bila X = 0 harga konstanta
b = Angka arah atau koefisien regresi yang menunjukkan angka peningkatan atau penurunan dependen ynag didasarkan pada variabel independen.
Apabila b + maka terjadi penaikan, dan b - maka terjadi penurunan. X = Subyek pada variabel independen yang mempunyai nilai tertentu Modal
Kerja.
3.6.2 Uji Asumsi Klasik
Untuk mendeteksi terpenuhinya modal regresi dan untuk menginterprestasikan agar lebih relevan pada saat menganalisi. Uji asumsi klasik
terdiri dari:
1 Uji Normalitas
Menurut Erlina dan Mulyani 2007 : 103, “ Tujuan normalitas adalah ingin mengetahui apakah dalam model regresi variabel penganggu atau
residual memiliki distribusi normal”. Cara yang dapat digunakan untuk menguji apakah variabel penganggu atau residual memiliki distribusi
normal adalah dengan melakukan uji Kolmogrov-Smirnov terhadap model yang diuji. Dengan pengambilan keputusan :
Universitas Sumatera Utara
a. Dengan pendekatan statistics uji Kolmogrov-Smirnov Jika D-hitung D-Tabel maka tidak ada alasan untuk mengatakan
data tidak berasal dari populasi yang berdistribusi normal. b. Dengan pendekatan grafik
Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Jika
data menyebar jauh dari garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Jika data
menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
2 Uji Multikolinieritas
Merupakan suatu situasi dimana beberapa atau semua variabel bebas berkorelasi tinggi.
Semakin besar korelasi diantara sesama variabel variabel independen, maka koefisien-koefisien regresi semakin besar kesalahannya dan standar
errornya semakin besar pula. Cara yang digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas adalah dengan menggunakan Variance
Inflation Factors VIF : VIF = 1
1 – R
i 2
Dimana : Ri
2
= Koefisien Determinasi Jika nilai VIF kurang atau sama dengan 10 Myers, 1990 : 369
maka dalam data tersebut tidak terdapat multikolinieritas.
Universitas Sumatera Utara
3 Uji Heteroskedastisitas
Merupakan indikasi bahwa varian antar residual tidak homogen sehingga mengakibatkan nilai taksiran yang diperoleh tidak lagi efesien.
Apabila ada koefesien regresi dari masing-masing variabel bebas yang signifikan, maka hal ini menunjukkan adanya heteroskedastisitas. Suatu
model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas.
4 Uji Autokorelasi
Menurut Ghozali 2005 : 95, uji autokorelasi menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1. Cara yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan pengujian Durbin Watson.
3.6.3Uji Hipotesis 1
Uji-t
Untuk mengetahui signifikan antar variabel. Dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :
t = r √ n – 2 ................................. Sugiyono, 2006 : 184
√ 1 – r
2
Keterangan : r = koefisien korelasi
n = jumlah sampel Dengan kriteria apabila :
t
hitung
t
tabel
pada α 0,05 maka H
ditolak, H
a
diterima t
hitung
t
tabel
pada α 0,05 maka H diterima, H
a
ditolak
Universitas Sumatera Utara
Selanjutnya dilakukan dengan membandingkan signifikan jika : Nilai sig 0,05 maka signifikan
Nilai sig 0,05 maka tidak signifikan
2 Uji Signifikan Simultan Uji-F
Uji-f digunakan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama
terhadap variabel dependen Ghozali : 2005. Dengan kriteria apabila :
Jika F
hitung
F
tabel
pada α 0,05, maka H ditolak, H
a
diterima Jika F
hitung
F
tabel
pada α 0.05, maka H diterima, H
a
ditolak Selanjutnya dilakukan dengan membandingkan signifikan jika :
Jika nilai probabilitas sig 0,05 maka H dan H
a
ditolak tidak ada pengaruh signifikan modal kerja terhadap likuiditas rasio lancar, rasio
cepat, dan rasio kas. Jika nilai probabilitas sig 0,05 maka H
ditolak dan H
a
diterima ada pengaruh signifikan modal kerja terhadap likuiditas rasio lancar, rasio
cepat, dan rasio kas.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
