4.2.1. Uji asumsi klasik
Penulis melakukan uji asumsi klasik yang bertujuan untuk mengetahui kelayakan model regresi yang dikategorikan dalam :
4.2.1.1. Uji normalitas residual Uji normalitas adalah uji yang digunakan untuk mengetahui apakah distribusi
sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data dengan bentuk seperti lonceng. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti
distribusi normal, yakni distribusi data tersebut tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan. Data penelitian yang diperoleh pada awalnya menyebar secara tidak
normal. Hal ini disebabkan karena adanya nilai-nilai ekstrim outliers. Nilai-nilai ekstrim outliers dapat mengganggu estimasi koefisien regresi, sehingga berakibat
tidak tepatnya model regresi yang dibuat. Dengan menggunakan uji normalitas diperoleh bahwa data tersebut secara normal,secara lengkap. Model regresi yang baik
mensyaratkan adanya normalitas pada data penelitian atau pada nilai residualnya bukan pada masing-masing variabelnya. Uji normalitas model regresi dalam
penelitian ini menggunakan analisis grafik dengan melihat histogram dan normal probability plot. Apabila ploting dan membentuk satu garis lurus diagonal maka
distribusi data adalah normal. Diagram dan grafik Normal P-P Plot untuk variable likuid asset dan modal dapat dilihat pada gambar 2 berikut.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1 Diagram dan grafik Normal P-P Plot independen : Likuid Aset Sumber : Data Diolah, Dalam SPSS versi 18.0
Universitas Sumatera Utara
4.2.2. Uji hipotesis
Hipotesis Statistik sebagai berikut : Uji t dilakukan untuk melihat seberapa besar pengaruh hubungan antara
variabel-variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial individu. Dalam uji t digunakan hipotesis sebagai berikut :
H0 : b1 = 0, artinya tidak ada hubungan yang signifikan antara likuid asset dengan modal
Ha : b1 ≠ 0, artinya ada terdapat hubungan yang signifikan antara likuid asset dengan
modal
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
Correlations B
Std. Error Beta
Zero-order Partial
Part 1
Constant 276.150
73.524 3.756
.000 LA
5.651 4.269
.156 1.324
.190 .156
.156 .156 a. Dependent Variable: Modal
Table 4.4 : Table Coefficients Cara melakukan uji t adalah sebagai berikut :
a. Quick look : bila jumlah degree of freedom df adalah 20 atau lebih dan derajat kepercayaan sebesar 5 maka Ho yang menyatakan bi = 0 dapat
ditolak bila nilai t lebih besar dari 2 dalam nilai absolute. Dengan kata lain hipotesis alternative diterima, yang menyatakan bahwa suatu variable
independen secara individual mempengaruhi variable dependen.
Universitas Sumatera Utara
b. Membandingkan nilai statistic t dengan titik kritis menurut table. Apabila nilai statistic t hasil perhitungan lebih tinggi dibandingkan nilai table, maka
hipotesis alternative yang menyatakan variable independen secara individual mempengaruhi variable dependen dapat diterima.
Ho = suatu variable independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variable dependen.
Ha = suatu variable independen merupakan penjelas yang signifikan terhadap variable dependen.
Table 11 menunjukkan bahwa hasil pengujian hipotesis dengan uji t adalah sebagai berikut : Nilai t
hitung
variable likuid asset terhadap modal sebesar 3,756 sedangkan t
tabel
dengan dk 24-2 = 20 adalah sebesar 2,086 sehingga t
hitung
t
tabel
. Ditetapkan bahwa H
o
ditolak atau H
a
diterima , sehingga diambil kesimpulan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara likuid asset dan modal capital.
Universitas Sumatera Utara
4.3. Pembahasan
Kategori