Bab V Analisis Data dan Pembahasan
5.2 Analisis Data
Untuk menganalisis pengaruh dari variabel independen terhadap variabel
dependen, dalam penelitian ini digunakan analisis regresi linear berganda. Pada
bab ini akan diuraikan hasil pengujian asumsi klasik dan hasil analisis regresi
berganda, yaitu pengaruh Current Ratio, Net Working Capital, Total Assets
Turnover, Inventory Turnover, Operating Profit Margin, Return on Investment, Leverage Ratio dan Debt to Equity Ratio terhadap Earning Per Share.
Pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan program SPSS (Statistical
Product and Service Solution) versi 11.5. Metode yang digunakan adalah
metode ENTER.
5.2.1 Uji Asumsi Klasik
1. Uji Asumsi Multikolinieritas
Uji Asumsi Multikolinieritas digunakan untuk menentukan apakah
suatu model regresi memiliki korelasi antara variabel-variabel
independennya. Hal ini dapat kita lihat pada nilai VIF (Variant Inflation
Factor) pada tabel coefficients di bawah ini:
Coefficients (a)
Model Variabel Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 NWC_R .927 1.079 CR_R .927 1.079 DER_R .231 4.328 LR_R .227 4.396 OPM_R .904 1.106 IT_R .605 1.652 TAT_R .558 1.792 ROI_R .735 1.360
Dependent Variable: EPS_R
Hasil dari analisis adalah sebagai berikut:
a. Pada bagian COEFFICIENTS terlihat bahwa variabel yang memiliki
masalah multikolinieritas adalah Debt to Equity Ratio, Leverage
Ratio, Inventory Turnover, Total Assets Turnover, dan Return of
Investment.
b. Pada tabel COEFFICIENT CORRELATIONS (Lampiran 1) dapat
diketahui bahwa variabel yang memiliki korelasi dengan kuat adalah
Total Assets Turnover dengan Inventory Turnover, Inventory Turnover
dengan Return of Investment dan Leverage Ratio dengan Debt to
Equity Ratio.
Untuk mengatasi masalah Multikolinieritas maka diambil langkah
o Mengeluarkan salah satu variabel yang berkorelasi dengan kuat. Pada
model regresi ini, variabel yang dikeluarkan adalah Inventory
Turnover dan Debt to Equity Ratio.
Tabel 4.5 Coefficients (a) Collinearity Statistics Tolerance VIF NWC_R .984 1.017 CR_R .977 1.024 LR_R .930 1.075 OPM_R .924 1.082 TAT_R .766 1.305 ROI_R .787 1.270
Dependent Variable: EPS_R
Dengan dikeluarkannya variabel Inventory Turnover dan Debt to
Equity Ratio dapat disimpulkan bahwa model regresi terbebas dari
problem multikolinieritas.
2. Uji Asumsi Autokorelasi
Uji Autokorelasi digunakan untuk menguji apakah dalam suatu
model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya). Model regresi
yang baik adalah regresi yang bebas dari Autokorelasi. Untuk menguji
apakah suatu model regresi memiliki problem autokorelasi atau tidak
Tabel 4.6 Model Summary(b)
Model R R Square Adjusted
R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .624(a) .389 .300 690.03791 2.240
Predictors : (Constant), ROI_R, NWC_R, CR_R, OPM_R, LR_R, TAT_R
Dependent Variable : EPS_R
Hasil dari analisis adalah sebagai berikut:
Pada tabel model summary terlihat angka D-W sebesar +2,240 hal
ini berarti model regresi di atas tidak terdapat problem autokorelasi.
1. Uji Asumsi Heteroskedastisitas
Uji Asumsi Heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah
dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah
tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk mengetahui terjadi ada tidaknya
Grafik 4.1
Scatterplot
Dependent Variable: EPS_R
Regression Standardized Predicted Value
5 4 3 2 1 0 -1 -2 R e g re s s io n S tu d e n ti ze d R e s id u a l 5 4 3 2 1 0 -1 -2 -3
Hasil dari analisis adalah sebagai berikut:
Dari grafik di atas, terlihat titik-titik menyebar secara acak, tidak
membentuk suatu pola tertentu yang jelas serta tersebar baik di atas
maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi
Heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak
digunakan untuk menganalisis pengaruh terhadap Earning Per Share
4. Uji Asumsi Normalitas
Uji Asumsi Normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam
sebuah model regresi, baik variabel dependen, independen maupun
keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang
baik adalah berdistribusi normal atau mendekati normal. Untuk menguji
model regresi berdistribusi normal atau tidak, dapat diuji menggunakan
grafik normal plot.
Grafik 4.2
Hasil dari analisis adalah sebagai berikut:
Dari grafik di atas, terlihat titik-titik menyebar di sekitar garis
diagonal, serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Maka model
regresi layak digunakan untuk menganalisis pengaruh terhadap Earning
Per Share berdasar masukan variabel independennya.
5.2.2 Analisis Regresi Linier Berganda
1. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t)
Uji t ini bertujuan untuk mengetahui besarnya pengaruh masing-masing
variabel indipenden secara individual (parsial) terhadap variabel
dependen. Nilai dari uji t dapat dilihat dari p-value (pada kolom sig)
dihitung dari two tailed α = 5%.
Tabel 4.7 Coefficients(a)
Model Variabel Unstandardized
Coefficients B Std. Error Sig. 1 (Constant) 283.533 344.346 .415 CR_R -.754 2.260 .740 NWC_R 1.525E-05 .000 .873 TAT_R -28.729 226.932 .900 OPM_R -16.662 111.248 .882 ROI_R 39.720 9.246 .000 LR_R -510.008 518.282 .331
Dependent Variable: EPS_R
Berdasarkan output SPSS pada table Coefficients(a), maka model
persamaan regresi dapat dirumuskan sebagai berikut:
Y = α + β1CR + β2NWC + β3TAT + β5OPM + β6ROI + β7LR + e
Koefisien Regresi :
Berdasarkan output SPSS pada tabel Coefficients(a), maka persamaan
regresi dapat dirumuskan sebagai berikut:
EPS = 283,533 - 0,754CR + 0,00001525NWC – 28,729TAT –
16,662OPM + 39,720ROI – 510,008LR + e
Interpretasi dari persamaan regresi linier berganda adalah sebagai berikut:
a. Jika segala sesuatu pada variabel-variabel independent dianggap
konstan maka nilai Earning Per Share adalah sebesar Rp. 283,533
juta.
b. Jika terjadi penambahan 1x angka Current Ratio maka Earning Per
Share akan mengalami penurunan sebesar Rp. 0,725 juta.
c. Jika terjadi penambahan Rp. 1 juta angka Net Working Capital maka
Earning Per Share akan mengalami penambahan sebesar Rp. 15,25
d. Jika terjadi penambahan 1x angka Total Asset Turnover maka Earning
Per Share akan mengalami penurunan sebesar Rp. 28,729 juta.
e. Jika terjadi penambahan 1x angka Operating Profit Margin maka
Earning Per Share akan mengalami penurunan sebesar Rp. 16,662
juta.
f. Jika terjadi penambahan 1% angka Return on Investment maka
Earning Per Share akan meningkat sebesar Rp. 0,3972 juta.
g. Jika terjadi penambahan 1x angka Leverage Ratio maka Earning Per
Share akan mengalami penurunan sebesar Rp. 510.,08 juta.
Pengujian Hipotesis Parsial
Uji Hipotesis untuk mengetahui pengaruh variabel independent adalah
sebagai berikut:
H1 = Rasio Keuangan Current Ratio terhadap Earning Per
Share:
Variabel Current Ratio dilihat dari tabel p-value sebesar
0,740 lebih besar dari level of significant sebesar 0,05,
maka kesimpulannya tidak signifikan. H0 diterima, jadi
tidak ada pengaruh antara Current Ratio terhadap Earning
Per Share. Ini menunjukkan bahwa pergerakkan Current
Ratio tidak berpola terhadap pergerakkan Earning Per
Share belum tentu naik, tetapi bisa naik, turun, ataupun
tetap.
H2 = Rasio Keuangan Net Working Capital terhadap Earning
Per Share:
Variabel Net Working Capital dilihat dari tabel p-value
sebesar 0,873. lebih besar dari level of significant sebesar
0,05, maka kesimpulannya tidak signifikan. H0 diterima,
jadi tidak ada pengaruh antara Net Working Capital
terhadap Earning Per Share. Ini menunjukkan bahwa
pergerakkan Net Working Capital tidak berpola terhadap
pergerakkan Earning Per Share, maksudnya jika Net
Working Capital naik, Earning Per Share belum tentu naik,
tetapi bisa naik, turun, ataupun tetap.
H3 = Rasio Keuangan Total Assets Turnover terhadap Earning
Per Share:
Variabel Total Assets Turnover dilihat dari tabel p-value
sebesar 0,900. lebih besar dari level of significant sebesar
0,05, maka kesimpulannya tidak signifikan. H0 diterima,
jadi tidak ada pengaruh antara Total Assets Turnover
terhadap Earning Per Share. Ini menunjukkan bahwa
pergerakkan Earning Per Share, maksudnya jika Total
Assets Turnover naik, Earning Per Share belum tentu naik,
tetapi bisa naik, turun, ataupun tetap.
H5 = Rasio Keuangan Operating Profit Margin terhadap
Earning Per Share:
Variabel Operating Profit Margin dilihat dari tabel p-value
sebesar 0,882. lebih besar dari level of significant sebesar
0,05, maka kesimpulannya tidak signifikan. H0 diterima,
jadi tidak ada pengaruh antara Operating Profit Margin
terhadap Earning Per Share. Ini menunjukkan bahwa
pergerakkan Operating Profit Margin tidak berpola
terhadap pergerakkan Earning Per Share, maksudnya jika
Operating Profit Margin naik, Earning Per Share belum
tentu naik, tetapi bisa naik, turun, ataupun tetap.
H6 = Rasio Keuangan Return on Investment terhadap Earning
Per Share:
Variabel Return on Investment dilihat dari tabel p-value
sebesar 0,000 lebih kecil dari level of significant 0,05 maka
kesimpulannya signifikan. H0 ditolak, jadi ada pengaruh
antara Return on Investment terhadap Earning Per Share.
berpola terhadap pergerakkan Earning Per Share,
maksudnya jika Return on Investment naik, Earning Per
Share naik, dan berlaku juga sebaliknya.
H7 = Rasio Keuangan Leverage Ratio terhadap Earning Per
Share:
Variabel Leverage Ratio dilihat dari tabel p-value sebesar
0,331. lebih besar dari level of significant sebesar 0,05,
maka kesimpulannya tidak signifikan. H0 diterima, jadi
tidak ada pengaruh antara Leverage Ratio terhadap
Earning Per Share. Ini menunjukkan bahwa pergerakkan
Leverage Ratio tidak berpola terhadap pergerakkan
Earning Per Share, maksudnya jika Leverage Ratio naik,
Earning Per Share belum tentu naik, tetapi bisa naik, turun,
ataupun tetap.
2. Uji Koefisien Determinasi (Uji R2
)
Angka adjusted R square atau koefisien determinasi adalah 0,300
variasi dari Earning Per Share bisa dijelaskan oleh variasi dari keenam
variabel independen. Sedangkan 70% sisanya dijelaskan oleh sebab-sebab
lain.
3. Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
Tabel 4.8 ANOVA(b)
Model Sum of Squares df F
Sig.
1 Regression 12428142.617 6 4.350 .002(a)
Residual 19522244.863 41
Total 31950387.479 47
Predictors : (Constant), ROI_R, NWC_R, CR_R, OPM_R, LR_R, TAT_R
Dependent Variable : EPS_R
Uji Hipotesis :
H9 = Dari uji Anova atau F test, didapat F hitung adalah 4,350
dengan tingkat signifikansi 0,002. Karena probabilitas
(0,002) lebih kecil dari 0,05 maka kesimpulannya H0
ditolak, berarti ada pengaruh variabel independent secara
simultan terhadap variabel dependen. Ini menunjukkan
dan TAT) berpola terhadap pergerakkan Earning Per
Share, maksudnya jika Predictors naik, Earning Per
Share naik.