HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
9. Variabel Penelitian
4.4 Analisis Korelasi Kanonikal dan Uji Hipotesis
Setelah dilakukan pengujian asumsi klasik, persamaan korelasi kanonikal yang semula : Y1 + Y2 + Y3 = X1 + X2 + X3 Keterangan: Set variabel dependen Set variabel independen
Y1 = ROA (Return on Assets) Y2 = ROE (Return on Equity) Y3 = NPM (Net Profit Margin) X1 = DAR (Debt to Asset Ratio)
X2 = LDER (Long term Debt to Equity Ratio) X3 = TIER (Time Interest Earned Ratio)
Berubah menjadi : Y1 + Y2 + Y3= X1 + X2 + X3 Keterangan: Y1 = LnROA Y2 = LnROE Y3 = LnNPM X1 = LnDAR X2 = LnLDER X3 = LnTIER
Hal ini dikarenakan variabel yang semula tidak memenuhi asumsi normalitas dan perlu ditransformasi menjadi bentuk logaritma natural (Ln). Sehingga persamaan yang baru memenuhi asumsi klasik dan dapat dianalisis lebih lanjut untuk pengujian hipotesis melalui analisis korelasi kanonikal.
Pengujian hipotesis melalui analisis korelasi kanonikal diawali dengan mengetik perintah SPSS berikut ini pada Syntax Editor:
MANOVA LnROA LnROE LnNPM WITH LnDAR LnLDER LnTIER /PRINT=ERROR (SSCP COV COR) SIGNIF
(HYPOTH EIGEN DIMENR)
/DISCRIM=RAW STAN ESTIM COR ALPHA (1.0)
Kemudian dieksekusi (Run) untuk menghasilkan output yang hasil lengkapnya dapat dilihat pada lampiran 5 (Manova).
Berikut ini adalah hasil output SPSS pada analisis korelasi kanonikal disertai dengan pembahasannya sesuai dengan langkah-langkah analisis yang telah dijelaskan pada bab III sekaligus pengujian terhadap hipotesis penelitian.
Set variabel dependen
Set variabel independen
1. Pembentukan Canonical Function (Fungsi Kanonikal)
Pembentukan fungsi kanonikal digunakan sebagai penetapan fungsi yang dapat dianalisis lebih lanjut untuk digunakan dalam interpretasi terhadap hasil Canonical Variates. Di dalam persamaan (model) penelitian ini, terdapat tiga variabel dependen dan tiga variabel independen, maka akan terbentuk tiga Fungsi Kanonikal di mana dari 3 fungsi tersebut akan dilakukan 2 uji, yakni uji bersama dan uji individu untuk penentuan fungsi yang dapat dianalisis lebih lanjut.
Langkah pertama dalam pembentukan Canonical Function (Fungsi Kanonikal) adalah Uji bersama dengan 3 uji, yakni uji Pillais, Hotellings dan Wilks yang digunakan untuk mengetahui apakah fungsi 1, 2 dan 3 signifikan secara bersama-sama sekaligus untuk membuktikan apakah hipotesis penelitian ini diterima atau ditolak. Batas signifikansi yang digunakan dalam uji secara bersama-sama ini adalah ≤0.05 yang ditunjukkan pada kolom Significance of F. Hasil uji signifikansi secara bersama-sama akan disajikan pada Tabel 4.28 berikut ini:
Tabel 4.28
Uji Signifikansi Multivariat
Multivariate Tests of Significance (S = 3, M = -1/2, N = 27 1/2)
Test Name Value Approx. F Hypoth. DF Error DF Sig. of F
Pillais ,95742 9,21835 9,00 177,00 ,000
Hotellings 2,42599 15,00523 9,00 167,00 ,000
Wilks ,23564 12,51538 9,00 138,87 ,000
Roys ,66918
Tabel 4.28 memperlihatkan hasil uji signifikansi multivariat secara bersama-sama dan menunjukkan keseluruhan nilai signifikan di bawah tingkat kepercayaan 5% yaitu 0.000 Jadi, dapat disimpulkan bahwa persamaan korelasi kanonikal dalam penelitian ini signifikan, dan hipotesis penelitian diterima.
Selanjutnya dilakukan Uji individu yang dapat dilihat pada tabel 4.29 berikut ini:
Tabel 4.29
Eigenvalues dan Korelasi Kanonikal Eigenvalues and Canonical Correlations
Root No. Eigenvalue Pct. Cum.Pct. Canon Cor. Sq. Cor
1 2,02279 83,37971 83,37971 ,81803 ,66918
2 ,40139 16,54520 99,92491 ,53518 ,28642
3 ,00182 ,07509 100,00000 ,04264 ,00182
Sumber : Lampiran 5
Pada tabel 4.29 di mana penentuan fungsi yang dapat dianalisis lebih lanjut dilihat dari hasil kolom nilai Canonical Correlation dengan batas yang digunakan yaitu ≥0.5. Dengan mengamati angka korelasi kanonikal (Canon Cor) untuk fungsi 1 adalah 0.81803, fungsi 2 adalah 0.53518, dan fungsi 3 adalah 0.00182. Besaran nilai korelasi kanonikal yang nilainya melebihi 0.5 adalah fungsi 1(0.81803) dan fungsi 2(0.53518). Dari kedua fungsi tersebut, fungsi 1 menunjukkan angka yang lebih besar sehingga fungsi yang digunakan untuk interpretasi hasil Canonical Variates adalah fungsi 1 (0.81803).
Penentuan fungsi kanonikal juga dapat ditentukan melalui analisis reduksi dimensi dengan melihat nilai pada kolom Significance of F dengan berbatas ≤0.05. Jika nilai Sig.of F berada di bawah batas tersebut maka bisa dianalisis lebih lanjut untuk interpretasi Canonical Variates. Hasil analisis reduksi dimensi ditunjukkan pada tabel 4.30 berikut ini:
Tabel 4.30
Analisis Reduksi Dimensi D i m e n s i o n R e d u c t i o n A n a l y s i s
Roots Wilks L F Hypoth. DF Error DF Sig. of F
1 TO 3 ,2356 12,51538 9,00 138,87 ,000
2 TO 3 ,71228 5,36149 4,00 116,00 ,001
3 TO 3 ,99818 ,10748 1,00 59,00 ,744
Sumber: Lampiran 5
Berdasarkan tabel 4.30, jika dilihat pada kolom Sig.of F yang menguji fungsi kanonikal terlihat untuk fungsi 1 signifikan pada 0.000, sedangkan fungsi 2 signifikan pada 0.001 dan fungsi 3 signifikan pada 0.744. Besaran nilai signifikansi dari fungsi kanonikal yang berada di bawah 0.5 adalah fungsi 1 dan fungsi 2. Namun dari kedua fungsi tersebut, fungsi 1 menunjukkan angka signifikan yang lebih kecil yaitu 0.000 sehingga fungsi 2 dan 3 dapat diabaikan dalam proses analisis interpretasi Canonical Variates.
Berdasarkan hasil uji individu Eigenvalues dan Korelasi Kanonikal serta Analisis Reduksi Dimensi yang ditunjukkan pada tabel 4.29 dan 4.20 maka fungsi kanonikal yang dapat dianalisis lebih lanjut adalah fungsi 1.
2. Interpretasi Canonical Variate
Canonical variate adalah kumpulan dari beberapa variabel yang membentuk sebuah variat. Dalam kasus ini, terdapat dua canonical variates, yaitu dependent canonical variates yang terdiri dari tiga variabel dependen Y1, Y2, dan Y3, serta independent canonical variates yang terdiri dari tiga variabel independent X1, X2 dan X3. Interpretasi Canonical Variates bertujuan untuk mengetahui apakah semua variabel independen dalam kanonikal variat tersebut berhubungan erat dengan dependen variat, yang diukur dengan besaran korelasi masing-masing independen variabel dengan variatnya.
Pada tahap sebelumnya telah terpilih fungsi 1 yang dianalisis lebih lanjut dalam analisis Canonical Weight yang ditunjukkan pada tabel 4.31 dan Canonical Loading yang ditunjukkan pada tabel 4.32 berikut:
a. Canonical Weight (Bobot Kanonikal)
Variabel yang memiliki angka weight relatif besar (di atas 0,5) dianggap memberikan kontribusi lebih pada variate dan sebaliknya. Hasil output SPSS bobot kanonikal akan disajikan pada Tabel 4.31 berikut ini:
Tabel 4.31
Variabel Dependen dalam Canonical Weight Standardized canonical coefficients for DEPENDENT variables
Function No. Variable 1 2 3 LnROA ,97077 4,90484 -2,96793 LnROE -,86072 -4,67992 ,63653 LnNPM ,22274 ,27042 2,55623 Sumber: Lampiran 5
Dengan hanya memperhatikan fungsi 1 dan mengabaikan fungsi 2 dan 3, terlihat angka korelasi antara masing-masing variabel dengan variatnya. Untuk fungsi 1 pada tabel 4.31 terdapat 2 angka korelasi yang berada di atas 0.5 yakni 0.97077 (LnROA) dan -0.86072 (LnROE). Berarti kedua variabel tersebut memiliki hubungan yang kuat dengan variabel independen. Sedangkan variabel LnNPM memiliki angka korelasi di bawah 0.5 yaitu 0.22274 yang berarti bahwa variabel tersebut memiliki hubungan yang lemah dengan variabel independen.
Tabel 4.32
Variabel Independen dalam Canonical Weight Raw canonical coefficients for COVARIATES
Function No. COVARIATE 1 2 3 LnDAR -,83178 -2,54638 -2,92670 LnLDER -,43463 -,20767 1,26715 LnTIER -,77265 ,62970 -,20866 Sumber: Lampiran 5
Dengan hanya memperhatikan fungsi 1 dan mengabaikan fungsi 2 dan 3, terlihat angka korelasi antara masing-masing variabel dengan variatnya. Untuk fungsi 1 pada tabel 4.31 terdapat 2 angka korelasi yang berada di atas 0.5 yakni -0.83178(LnDAR) dan -0.77265 (LnTIER). Berarti kedua variabel tersebut memiliki hubungan yang kuat dengan variabel dependen. Sedangkan variabel LnLDER memiliki angka korelasi di bawah 0.5 yaitu -0.43463 yang berarti bahwa variabel tersebut memiliki hubungan yang lemah dengan variabel dependen.
b. Canonical Loading (Muatan Kanonikal)
Muatan kanonikal mengukur korelasi linear sederhana antara variabel awal (original) dalam variabel dependen atau independen dan set canonical variate. Metode ini juga menyatakan korelasi variabel terhadap variate di mana variabel bergabung dalam setiap fungsi kanonikal. Hasil output SPSS muatan kanonikal akan disajikan pada tabel 4.33 berikut ini:
Tabel 4.33
Variabel Dependen dalam Canonical Loading Correlations between DEPENDENT and canonical variables
Function No. Variable 1 2 3 LnROA ,83589 ,54869 ,01479 LnROE -,91892 ,39255 ,03854 LnNPM ,74170 ,53932 ,39878 Sumber : Lampiran 5
Dengan hanya memperhatikan fungsi 1 dan mengabaikan fungsi 2 dan 3, terlihat angka korelasi antara masing-masing variabel dengan variatnya. Untuk fungsi 1 dependen variabel pada tabel 4.31 seluruh variabel dependen menunjukkan angka canonical loading ysng lebih dari 0.5, yakni -0.83589 (LnROA), -0.91892(LnROE), 0.74170(LnNPM). Berarti ketiga variabel tersebut memiliki hubungan yang kuat dengan variabel independen.
Tabel 4.34
Variabel Independen dalam Canonical Loading Correlations between COVARIATES and canonical variables
CAN. VAR. Covariate 1 2 3 LnDAR -,64712 -,77562 -,31477 LnLDER -,56402 -,46622 ,68156 LnTIER -,76868 ,61871 -,16226 Sumber: Lampiran 5
Dengan hanya memperhatikan fungsi 1 dan mengabaikan fungsi 2 dan 3, terlihat angka korelasi antara masing-masing variabel dengan variatnya. Untuk fungsi 1 independen variabel pada tabel 4.34 seluruh variabel independen menunjukkan angka canonical loading lebih dari 0.5, yakni -0.64712 (LnDAR), -0.56402(LnLDER), -0.76868 (LnTIER). Berarti ketiga variabel tersebut memiliki hubungan yang kuat dengan variabel independen.
Dari analisis di atas, dapat dikatakan bahwa hipotesis penelitian mengenai adanya hubungan yang signifikan antara leverage keuangan (melalui rasio - Debt to Asset Ratio (DAR), Long term Debt to Equity Ratio (LDER), dan Time Interest Earned Ratio (TIER) dengan profitabilitas perusahaan (melalui rasio – Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE) dan Net Profit Margin (NPM) diterima.