HASIL DAN PEMBAHASAN
F. Analisis Hipotesis Ketiga (H3)
Penelitian ini menggunakan analisis regresi logistik untuk melihat
kekuatan prediksi terhadap kinerja keuangan perusahaan yang melakukan
merger dan akuisisi dengan perusahaan yang tidak melakukan merger dan
akusisi.
Tahap awal dalam melakukan analisis dengan menggunakan metode
regresi logistik adalah memasukkan variabel bebas kedalam uji regresi logistik
dengan menggunakan metode backward stepwise (conditional). Teknik stepwise digunakan untuk menyaring variabel-variabel independent, kemudian mengeluarkan satu persatu dimulai dari variabel yang paling tidak signifikan,
sehingga akhirnya diketahui variabel yang paling signikan. Hasil dari analisis
metode backward stepwise (conditional) ditunjukkan dalam lampiran 9.
Tahap selanjutnya atau tahap terakhir adalah menguji kembali variabel
yang signifikan dari uji regresi logistic teknis stepwise kedalam uji selanjutnya, yaitu uji regresi logistik teknis Enter. Pengujian regresi logistik menghasilkan Uji Nagelkerke R Squre, Uji Hosmer dan Lemeshow, dan uji signifikansi untuk tiap-tiap variabel independent. Tabel 4.11 menampilkan ringkasan hasil uji
hipotesis ketiga dengan menggunakan analisis regresi logistik sedangkan hasil
Tabel 4.11 Hasil Uji Hipotesis 3
Regresi Logistik
Persamaan Regresi Logistik
Y = -0,393 + 0,374CR + (-0,342)QR + 0,078FATO + (-0,289)TATO + (-0,256)DTAR + (-0,051)DTER + 6,463OPM + (-6,886)NPM + 3,738ROI + (-0,191)ROE
Variabel B S.E Wald Df Sig.
CRRL 0.374 0.704 0.283 1 0.595 QRRL -0.342 0.753 0.207 1 0.649 FATORA 0.078 0.099 0.614 1 0.433 TATORA -0.289 0.237 1.494 1 0.222 DTARRLV -0.256 0.975 0.069 1 0.739 DTERRLV -0.051 0.092 0.302 1 0.583 OPMRP 6.463 3.158 4.189 1 0.041 NPMRP -6.886 4.448 2.396 1 0.122 ROIRP 3.738 4.278 0.763 1 0.383 ROERP -0.191 0.368 0.270 1 0.603 Constant -0.393 1.156 0.116 1 0.734
Kategori Melakukan Merger
dan Akuisisi = 0
Tidak Melakukan Merger dan Akusisi = 1
Percentage Correct 71,4% 71,4%
N 56
Omnibus Test of Model
Coefficient 16,987
-2 Log Likehood Block 0 77,632
-2 Log Likehood Block 1 60,646
Cox & Snell-R2 0,262
Nagelkerke-R2 0,349
Uji Chi-square Hosmer and
Lemeshaw Test 0,501
Overall Percentage 71,4%
a. Nilai -2 Loglikehood Ratio
Dari hasil perhitungan -2LogLikelihood pada blok pertama (block number = 0) terlihat nilai -2 LogLikelihood sebesar 77,632. Kemudian hasil perhitungan nilai -2LogLikelihood pada blok kedua (block number = 1) terlihat nilai -2LogLikelihood sebesar 60,646. Penilaian keseluruhan model regresi (overall fit model) menggunakan nilai -2LogLikelihood jika terjadi penurunan pada blok kedua dibanding blok pertama maka dapat disimpulkan
bahwa model regresi kedua menjadi lebih baik. Seperti yang ditunjukkan
pada tabel 4.11 pada blok pertama (block number = 0) nilai -2LogLikelihood sebesar 77,632 dan pada blok kedua (block number = 1) nilai
-2LogLikelihood sebesar 60,646. Dari hasil ini peneliti dapat menyimpulkan bahwa model regresi kedua lebih baik untuk memprediksi kemungkinan
perbedaan antara perusahaan yang melakukan merger dan akuisisi dengan
perusahaan yang tidak melakukan merger dan akuisisi.
b. Koefisien Cox dan Snell R Square dan Nagelkerke’s R Square
Koefisien Cox & Snell R Square pada tabel model summary dapat diinterpretasikan sama seperti koefisien determinasi R2 pada regresi linier
berganda, tetapi karena nilai maksimum Cox & Snell R Square biasanya lebih kecil dari satu, seperti yang ditunjukkan oleh tabel 4.11 nilai Cox & Snell R Square adalah 0,262 lebih kecil dari satu, maka menjadi sukar untuk diinterpretasikan seperti R2 dan jarang digunakan.
Koefisien Nagelkerke R Square pada table Model Summary merupakan modifikasi dari koefisien Cox & Snell R Square agar nilai maksimumnya
bisa mencapai satu dan mempunyai kisaran antara 0 dan sama seperti
koefisien determinasi R2 pada regresi linier berganda. Seperti yang terliahat
pada table 4.11, nilai koefisien Nagelkerke R Square sebesar 0,349 yang berarti kemapuan variable bebas menjelaskan variable tidak bebas sebesar
34,9 %.
c.Uji Chi-square Hosmer and Lemeshaw Test
Untuk menilai kelayakan model regresi dalam memprediksi digunakan
Uji Chi Square Hosmer and Lemeshow. Pengujian ini digunakan untuk menguji hipotesis:
Ho : Tidak terdapat perbedaan antara klasifikasi yang diprediksikan
dengan klasifikasi yang diamati.
Ha : Terdapat perbedaan antara kalsifikasi yang diprediksi dengan
klasifikasi yang diamati.
Hasil pengujian pada tabel 4.11 menunjukkan nilai Chi Square sebesar 17.458dengan nilai sig 0.501. dari hasil tersebut terlihat bahwa nilai sig > α
= 0.05 berarti H0 diterima bahwa tidak terdapat perbedaan antara kalsifikasi
yang diprediksi dengan klasifikasi yang diamati maka model regresi ini bisa
digunakan untuk analisis selanjutnya. d. Ketepatan Prediksi Klasifikasi
Dengan mengunakan sepuluh variabel independent dalam model ini,
yaitu CRRL, QRRL, FATORA, TATORA, DTARRLV, DTERRLV,
OPMRP, NPMRP, ROIRP dan ROERP menunjukkan bahwa kebenaran
perusahaan yang melakukan merger dan akuisisi sebesar 71,4% dan untuk
kebenaran prediksi suatu perusahaan yang dimasukkan dalam kategori
perusahaan yang tidak melakukan merger dan akuisisi sebesar 71,4%.
Hasil pengujian regresi logistik menunjukkan bahwa seluruh variabel
rasio Current Ratio dan Quick Ratio yang merupakan proxy dari likuiditas, variabel Fixed Asset Turn Over dan Total Asset Turn Over yang merupakan proxy dari aktivitas, variabel Debt to Total Equity Ratio dan Debt to Total Asset Ratio yang merupakan proxy dari leverage, dan Operating Profit Margin, Return On Equity, Return On Invesment, dan Net Profit Margin yang merupakan proxy dari profitabilitas yang membuat kinerja keuangan perusahaan dikategorikan secara berbeda dengan kebenaran prediksi model
secara keseluruhan dalam overall adalah 71,4%. Tingginya tingkat ketepatan
prediksi terebut, maka persamaan regresi tersebut dapat digunakan untuk
memprediksi kinerja keuangan perusahaan, sehingga dapat disimpulkan
hipotesis ketiga menerima H3 karena rasio keuangan dapat digunakan untuk
memprediksi kineja keuangan perusahaan di Indonesia.
e. Uji Wald Statistik
Uji Wald menguji masing-masing koefisien regresi logistik, sebagai berikut :
1. Untuk koefisien variabel CRRL : uji Wald = 0.283, P-value = 0.595 > α = 0.05, maka koefisien regresi untuk variabel CRRL tidak signifikan.
2. Untuk koefisien variabel QRRL : uji Wald = 0.207, P-value = 0.649 > α = 0.05, maka koefisien regresi untuk variabel QRRL tidak signifikan.
3. Untuk koefisien variabel FATORA : uji Wald = 0.614, P-value = 0.433 >
α = 0.05, maka koefisien regresi untuk variabel FATORA tidak
signifikan.
4. Untuk koefisien variabel TATORA : uji Wald = 1.494, P-value = 0.222 >
α = 0.05, maka koefisien regresi untuk variabel TATORA tidak
signifikan.
5. Untuk koefisien variabel DTARRLV : uji Wald = 0.069, P-value = 0.739 > α = 0.05, maka koefisien regresi untuk variabel DTARRLV tidak
signifikan.
6. Untuk koefisien variabel DTERRLV : uji Wald = 0.302, P-value = 0.583 > α = 0.05, maka koefisien regresi untuk variabel DTERRLV tidak
signifikan.
7. Untuk koefisien variabel OPMRP : uji Wald = 4.189, P-value = 0.041 < α
= 0.05, maka koefisien regresi untuk variabel OPMRP signifikan.
8. Untuk koefisien variabel NPMRP : uji Wald = 2.396, P-value = 0.122 > α = 0.05, maka koefisien regresi untuk variabel NPMRP tidak signifikan.
9. Untuk koefisien variabel ROIRP : uji Wald = 0.763, P-value = 0.383 > α
= 0.05, maka koefisien regresi untuk variabel ROIRP tidak signifikan.
10. Untuk koefisien variabel ROERP : uji Wald = 0.270, P-value = 0.603 >
α = 0.05, maka koefisien regresi untuk variabel ROERP tidak
signifikan.
11. Untuk konstanta : uji Wald = 0.116, P-value = 0.734 > α = 0.05, maka koefisien regresi untuk konstanta tidak signifikan.
Hasil persamaan regresi logistik dalam penelitian ini menunjukkan daya
klasifikasi ketepatan prediksi keseluruhan sebesar 71.4% dengan klasifikasi
untuk kelompok perusahaan yang melakukan merger dan akuisisi sebesar
71,4% dan untuk kebenaran prediksi suatu perusahaan yang dimasukkan dalam
kategori perusahaan yang tidak melakukan merger dan akuisisi sebesar 71,4%
ini ditunjukkan dengan classification table pada output SPSS dengan cut-off value 0.50 dan mendukung hipotesis III dalam penelitian ini yang berarti rasio keuangan dapat digunakan untuk memprediksi kondisi kinerja keuangan pada
perusahaan yang melakukan merger dan akuisisi.
Nilai koefisien Nagelkarke R Square menjelaskan bahwa dalam model regresi ini kemampuan rasio keuangan dalam menjelaskan kinerja keuangan
sebesar 34.9% dan sisanya 65.1% dijelaskan oleh variabel lain.
Hasil perhitungan yang terdapat pada Wald statistic menunjukkan bahwa hanya satu variabel saja yang berpengaruh signifikan terhadap variabel
dependen : perusahaan yang melakukan merger dan akuisisi dan perusahaan
yang tidak melakukan merger dan akuisisi yaitu variabel Operating Profit Margin, sedangkan variabel lainnya tidak signifikan. Persamaan regresi yang dibentuk adalah sebagai berikut :
Y = -0,393 + 0,374CR + (-0,342)QR + 0,078FATO + (-0,289)TATO +
(-0,256)DTAR + (-0,051)DTER + 6,463OPM + (-6,886)NPM +
Pada hasil pengujian regresi terlihat bahwa variabel Curent Ratio dan Quick Ratio mempunyai angka profitabilitas di atas 0,05. Pada tabel 4.11 diketahui bahwa Variabel Current Ratio signifikan dengan nilai koefisien yang positif yaitu 0,374 artinya pada perusahaan yang melakukan merger dan
akuisisi, dan ada rasio likuiditas yang signifikan dengan nilai koefisien
negative yaitu Quick Ratio (-0,342) hasil ini konsisten dengan penelitian Theodossiou et.al (1996) dalam Windarti (2002), dan konsisten dengan
penelitian Palepu (1986) dalam Windarti (2002) yang menemukan rasio
likuiditas yang negatif.
Rasio aktivitas yang mempunyai nilai koefisien positif (0,078) hanya pada
rasio Fixed Asset Turn Over dan signifikan terhadap perusahaan yang melakukan merger dan akusisi yang berarti menerima H3, hasil ini tidak
mendukung penelitian Sorensen (2000), sedangkan satu rasio lainnya yaitu
Total Asset Turn Over mempunyai koefisien -0,289 mempunyai koefisien yang negative tetapi signifikan. Hasil ini tidak konsisten dengan penelitian
Theodossiou et.al (1996) Sorensen (2000) dalam Windarti (2002).
Rasio leverage mempunyai koefisien yang negative pada Debt to Asset Ratio (-0,256) dan Debt to Total Equity Ratio (-0, 051) dan signifikan, hasil ini tidak mendukung penelitian Theodossiou et.al (1996) dan Sorensen (2000)
dalam Windarti (2002), tetapi konsisten dengan penelitian Palepu (1986).
Rasio profitabilitas juga mempunyai koefisien yang negatif pada rasio Net Profit Margin (-6,886), Return On Invesment (-0,191) dan Return On Equity (-0,393) dan semua rasio tersebut signifikan. Sedangkan satu rasio lainnya
Operating Profit Margin (6,463) mempunyai koefisien yang positif dan tidak signifikan.
Berdasarkan hasil penelitian ini untuk melihat pengaruh kinerja
perusahaan pada perusahaan yang melakukan merger dan akuisisi dengan
kinerja perusahaan yang tidak melakukan merger dan akuisisi, secara
BAB V
