b. variabel Return on assets ROA memiliki nilai minimum 32,8 dan
maksimum 624,61 dengan rata-rata nilai 146,8282 serta penyimpangan baku sebesar 143,07064,
c. variabel perputaran persediaan ITO memiliki nilai minimum 20,66 dan
maksimum 708,53 dengan rata-rata nilai 145,7285 serta penyimpangan baku sebesar 169,44741,
d. variabel perputaran piutang RTO memiliki nilai minimum 20,29 dan
maksimum 885,69 dengan rata-rata nilai 135,9717 serta penyimpangan baku sebesar 163,29555,
2. Hasil Uji Asumsi Klasik
Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan uji regresi linear berganda. Uji-uji ini terdiri dari uji normalitas data, uji multikolinearitas, uji
autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas.
a. Hasil Uji Normalitas Data
Tujuan uji adalah ingin mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar
atau tidak dipenuhi maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Cara yang digunakan peneliti adalah dengan menggunakan analisis grafik
dan analisis statistik. Dalam analisis grafik, dilakukan dengan melihat grafik histogram dan normal probability plot. Sedangkan dalam analisis statistik
dilakukan dengan alat uji Kolmogrov Smirnov. Hasil pengujian normalitas data ditunjukkan dalam histogram dan grafik berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1 Grafik Histogram
Sumber: Hasil Olah Data SPSS,2009
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2 Normal P-P Plot
Sumber: Hasil Olah Data SPSS,2009 Dengan melihat tampilan histogram maupun grafik normal plot maka dapat
disimpulkan bahwa grafik histogram pola distribusi yang tidak menceng ke kiri atau ke kanan menunjukkan bahwa data telah terdistribusi secara normal.
Sedangkan pada grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal, dan penyebarannya tidak jauh dari garis diagonal. Kedua grafik tersebut
menunjukkan bahwa model regresi tidak menyalahi asumsi normalitas.
Universitas Sumatera Utara
Pengujian normalitas data juga dilakukan dengan uji Kolmogrov-Smirnov Uji K- S. Jika tingkat signifikasinya lebih besar dari 0,05 maka data itu terdistribusi
normal. Jika nilai signifikasinya lebih kecil dari 0,05 maka distribusi data adalah tidak normal. Hasil pengujian normalitas terhadap variabel independen dan
variabel dependen akan disajikan pada tabel 4.3
Tabel 4.3 Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardiz ed Residual
N 42
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 1.33377374
Most Extreme Differences
Absolute .181
Positive .181
Negative -.095
Kolmogorov-Smirnov Z 1.175
Asymp. Sig. 2-tailed .127
a. Test distribution is Normal.
Sumber: Hasil Olah Data SPSS,2009
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan tabel 4.3, dapat dilihat bahwa nilai signifikansi variabel independen dan variabel dependen menunjukkan data terdistribusi secara normal,
karena hasil signifikansinya adalah 0,127 dan di atas nilai signifikansi 0,05 dengan kata lain variabel residual berdistribusi normal.
b. Hasil Uji Multikolinearitas
