Uji Multikolinearitas Teknik Analisis Data

39 ini yang seharusnya terjadi maka dikatakan homoskedastistas. Untuk pengujian heteroskedastistas, penulisan menggunakan alat analisis grafik Scatterolot, deteksi ada tidaknya heteroskedastistas dapat dilakukan dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Sedangkan dengan analisis statistik, uji heteroskedastistas dilakukan dengan uji Glejer dan memperhatikan hasil output Spss. Jika variabel independen signifikan secara statistik, tingkat signifikan berada dibawah tingkat keprcayaan 5, maka ada indikasi terjadi heteroskedastistas.

3.8.4 Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas, dpat dilakukan dari hasil output SPSS dengan melihat nilai tolerance dan Variance inflation factor VIF. Nilai yang umum dipakai untuk medeteksi adanya gejala multikoliniearitas adalah jjika tolerance 0,1 sedangkan VIF10 Ghozali, 2005:92. 3.8.5Uji Hipotesis Uji hipotesis penelitian dilakukan dengan model statistika Analisis Korelasi Kanonikal Canonical Corelation yang merupakan model multivariate Universitas Sumatera Utara 40 dengan mengidentifikasi dan menganallisis hubungan antar set variabel dependen dengan set variabel independen. Analisis korelasi kanonikal harus memenuhi beberapa asumsi klasik, diantarana variabel dantiap-tiap fungsi dalam korelasi kanonikal harus memenuhi asumsi normalitas agar hasil korelasi dapat mencapai hasil yang maksimum, tidak adanya gejala multikolinearitas dalam tiap fungsi korelasi kanonikal, tidak terjadi heteroskedastistas, serta berhubungan secara linear terhadap masing-masing variabel dependen.Proses Korelasi Kanonik dalam SPSS dilakukan dengan menggunakan Syntax Editor melalaui pembuatan perintah pada SPSS, kemusian dieksekusi run untuk menghasilkan output. Persamaan korelasi kanonikal penelitian ini dinyatakan dalam persamaan berikut: Y1+Y2=X1+X2+X3 Keterangan: Set variabel dependen Y1 = ART Account Receivable Turnover Y2 = TATO Total Asset Turnover Set variabel independen X1 = DAR Debt to Asset Ratio Universitas Sumatera Utara 41 X2 = DER Debt to Equity Ratio X3 = LDER Longterm Debt to Equity Ratio Setelah dapat persamaan korelasi tersebut, maka langkah yag akan dilakukan dalam analisis korelasi kanonikal selanjutnya adalah: a. Mendapatkan satu atau lebih fungsi kanonikal dengan melihat tingkat signifikan Multivariate Test of Significance di bawah 0,05 dan besaran nilai korelasi kanonikal Canonical Correlation di atas 0,5. b. Interprestasi Kanonikal Variate dengan menganalisis fungsi kanonikal yang telah ditentukan dan menentukan pentingnya masing-masing variabel awal original di dalam hubungan kanonikal. Ada tiga metode yang digunakan, yaitu : 1. Cannonical Weight Bobot Kanonikal Variabel yang memiliki angka weight relative besar di atas 0,5 dianggap memebrikan kontribusi lebih pada variat dan sebaliknya. 2. Canonical Loading Muatan Kanonikal Muatan kanonikal mengukur korelasi linear sederhana antara variabel awal original dengan variabel dependen atau independen set canonical variate.Metode ini juga menyaakan korelasi variabel terhadap variate di mana variabel bergabung dalam setiap fungsi kanonikal. Universitas Sumatera Utara 42 3. Canonical Cross Loading Muatan Silang Kanonikal Muatan silang kanonikal dapat dianggap sebagai alternative canonical loading.Metode ini menyatakan korelasi variabel dalam suatu variat terhadap variat kanonikal lainnya. Universitas Sumatera Utara 43

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Analisis Statistik Deskriptif

Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai maksimum, nilai minimum, nilai rata-rata mean, dan nilai standar deviasi, dari variabel debt to asset ratio, debt to equity ratio, longterm debt to equity ratio, account receivable ratio dan total asset turnover. Berdasarkan analisis statistik deskriptif diperoleh gambaran sampel sebagai berikut. Tabel 4.1 Statistik Deskriptif dari Debt to Asset Ratio, Debt to Equity Ratio, Longterm Debt to Equity Ratio, Account Receivable Ratio dan Total Asset Turnover Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Account Receivable Ratio Y1 72 .056 12.923 5.51035 2.814879 Total Asset Turnover Y2 72 .015 1.894 .93407 .442045 Debt to Asset Ratio X1 72 .040 1.795 .54933 .312089 Debt to Equity Ratio X2 72 .041 22.461 2.03410 3.318075 Longterm Debt to Equity Ratio X3 72 .024 13.646 .88937 2.331586 Valid N listwise 72 Berdasarkan Tabel 4.1, diketahui debt to asset ratio minimum adalah 0,040 dan maksimum 1,795. Sementara rata-rata dan standar deviasi dari debt to asset ratio adalah 0,54933 dan 0,312089. Diketahui debt to equity ratio minimum adalah 0,041, dan maksimum 22,461. Sementara rata-rata dan standar deviasi dari debt to equity Universitas Sumatera Utara