10 Asahimas Flat Glass
Menerbitkan 11
Indocement Tunggal Prakarsa Menerbitkan
12 Tira Austenite
Menerbitkan 13
Supreme Cable Manufacturing Commerce Menerbitkan
14 Hexindo Adiperkasa
Menerbitkan 15
Astra International Menerbitkan
16 Kalbe Farma
Menerbitkan 17
Unilever Menerbitkan
18 Alfa Retalindo
Menerbitkan 19
Easeval Putera Megatrading Tidak menerbitkan
20 FKS Multi Agro
Menerbitkan 21
Ramayana Lestari Sentosa Tidak menerbitkan
22 Akbar Indo Makmur Stimec
Tidak menerbitkan 23
Milenium Pharmacon International Menerbitkan
24 Matahari Putra Prima
Tidak menerbitkan 25
Tigaraksa Satria Tidak menerbitkan
26 Hero Supermarket
Menerbitkan 27
Rimo Catur Lestari Menerbitkan
28 Toko Gunung Agung
Menerbitkan 29
Samudera Indonesia Menerbitkan
30 Humpuss Intermoda Transportasi
Menerbitkan 31
Rigs Tenders Indonesia Menerbitkan
32 Zebra Indonesia
Tidak menerbitkan 33
Telekomunikasi Indonesia Menerbitkan
34 Indosat
Menerbitkan 35
Citra Marga Nushapala Persada Menerbitkan
Sumber
4.3. Analisis dan Pengujian Hipotesis
: Lampiran 16
4.3.1. Uji Normalitas
Menurut Ghozali 2001 pedoman dalam mengambil keputusan apakah sebuah distribusi data mengikuti distribusi normal adalah:
1. Jika signifikan 0,05 maka distribusi tidak normal.
2. Jika signifikan 0,05 maka distribusi normal.
Tabel 4.10. : Hasil Uji Kolmogrov-Smirnov
Model Uji Nilai Signifikansi
Kesimpulan Kolmogorov-Smirnov
Test 0,412
Berdistribusi normal
Sumber
4.3.2. Uji Asumsi Klasik
: Lampiran 4 Berdasarkan tabel diatas maka uji Normalitas pada yang dilakukan
dengan menggunakan Kolmogrov-Smirnov diperoleh nilai signifikansi dari unstandardized residual persamaan regresi sebesar 0,412 0,05 sehingga
dapat disimpulkan bahwa sebagian data memenuhi asumsi berdistribusi normal.
Beberapa uji asumsi klasik pada penelitian ini adalah uji multikolinieritas, heterokedastisitas, dan autokorelasi. Hasil uji-uji tersebut
dapat dilihat pada uraian berikut ini : •
Uji Multikolinieritas
Adapun besaran VIF dari masing-masing variabel bebas adalah sebagai berikut :
Tabel 4.11. : Nilai VIF Varians Inflation Factors Variabel Nilai
Toleransi Nilai VIF
Kesimpulan
X 0,738
1
1,355 Tidak terjadi multikolinieritas
X 0,766
2
1,305 Tidak terjadi multikolinieritas
X 0,962
3
1,039 Tidak terjadi multikolinieritas
X 0,977
4
1,024 Tidak terjadi multikolinieritas
X 0,956
5
1,046 Tidak terjadi multikolinieritas
X 0,928
6
1,077 Tidak terjadi multikolinieritas
D 0,926
1
1,080 Tidak terjadi multikolinieritas
D 0,710
2
1,409 Tidak terjadi multikolinieritas
Sumber: Lampiran 2 Menurut Ghozali 2001: 91-92, apabila nilai tolerance 0,10 atau
sama dengan nilai VIF 10 menunjukkan adanya multikolineritas. Berdasarkan tabel 4. 11 diatas, menunjukkan bahwa nilai VIF pada variabel
Besaran Perusahaan X
1
, Debt to Equity Ratio X
2
, Current Ratio X
3
, Return On total Assets
X
4
, Umur Perusahaan X
5
, Proporsi Saham Publik X
6
, Basis Perusahaan D
1
, dan Penerbitan Sekuritas D
2
•
Uji Heterokedastisitas
tidak lebih besar dari angka 10 VIF 10, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi
yang dihasilkan tidak terdapat gejala multikolinieritas.
Adapun hasil uji heterokedasitas pada masing-masing variabel bebas adalah sebagai berikut:
Tabel 4.12. : Hasil korelasi Rank Spearman Variabel
Nilai signifikansi Kesimpulan
X 1,000
1
Memenuhi asumsi heteroskedastisitas X
1,000
2
Memenuhi asumsi heteroskedastisitas X
1,000
3
Memenuhi asumsi heteroskedastisitas X
1,000
4
Memenuhi asumsi heteroskedastisitas X
1,000
5
Memenuhi asumsi heteroskedastisitas X
1,000
6
Memenuhi asumsi heteroskedastisitas D
1,000
1
Memenuhi asumsi heteroskedastisitas
D 1,000
2
Memenuhi asumsi heteroskedastisitas Sumber: Lampiran 3
Menurut Gujarati 1995: 188, heterokedasitas dapat dideteksi dengan menggunakan korelasi Rank Spearman dengan ketentuan jika
tingkat signifikan yang dihasilkan lebih kecil dari 0,05 maka terjadi heteroskedasitas dan sebaliknya apabila angka yang dihasilkan lebih besar
dari 0,05 maka tidak terjadi heterokedasitas. Berdasarkan hasil Uji Heteroskedastisitas pada nilai korelasi variabel bebas penelitian
menunjukkan tingkat signifikansi pada variabel Besaran Perusahaan X
1
, Debt to Equity Ratio
X
2
, Current Ratio X
3
, Return On total Assets X
4
, Umur Perusahaan X
5
, Proporsi Saham Publik X
6
, Basis Perusahaan D
1
, dan Penerbitan Sekuritas D
2
•
Uji Autokorelasi
variabel bebas 0,05; berarti tidak terjadi heteroskedastisitas. Sehingga dapat disimpulkan bahwa semua variable
penelitian memenuhi asumsi Heteroskedastisitas.
Untuk menguji apakah dalam sebuah modelregresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada
periode t-1 sebelumny. Jika terjadi korelasi maka dinamakan adaproblem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari
autokorelasi. Adapun hasil uji autokorelasi yang dilakukan dengan menggunakna nilai Durbin – Watson adalah sebagai berikut :
Tabel 4.13. : Nilai Durbin – Watson Model Uji
Hasil Uji Kesimpulan
Durbin-Watson 2,0
Tidak ada autokorelasi Sumber
• Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif
: Lampiran 6 Menurut Santoso 2004: 219, deteksi adanya autokorelasi
menggunakan besaran Durbin – Watson dengan ketentuan:
• Angka D- W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi
• Angka D- W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif
Berdasarkan tabel 4.13 maka uji autokorelasi pada yang dilakukan dengan menggunakan nilai Durbin-Watson tersebut berada di antara -2
sampai +2 sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi dalam model regresi yang artinya tidak ada korelasi antara kesalahan
pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya pada variabel Besaran Perusahaan X
1
, Debt to Equity Ratio X
2
, Current Ratio
X
3
, Return On total Assets X
4
, Umur Perusahaan X
5
, Proporsi Saham Publik X
6
, Basis Perusahaan D
1
, dan Penerbitan Sekuritas D
2
4.3.3. Uji Kecocokan Model Uji F
