BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.5. Analisis Pengaruh Rasio Leverage dan Pangsa Pasar Terhadap
4.5.1. Asumsi Klasik
Untuk mendukung keakuratan hasil model regresi, maka perlu dilakukan penelusuran terhadap asumsi klasik yang meliputi asumsi multikolinieritas, heteroskedastisitas dan autokorelasi.
1. Asumsi Klasik : Multikolinieritas
Adapun besaran VIF dari masing-masing variabel bebas adalah sebagai berikut :
Tabel 4.15 : Hasil VIF (Variance Inflation Factor) VIF Rasio leverage (X1) Pangsa pasar (X2 1,005 1,005 ) Sumber : Lampiran 8.B
Berdasarkan tabel 4.14 di atas, dapat disimpulkan bahwa model regresi yang dihasilkan tidak terjadi multikolinearitas, karena nilai VIF pada variabel rasio leverage (X1) dan pangsa pasar (X2
Heteroskedastisitas dapat diidentifikasikan dengan cara menghitung koefisien korelasi Rank Spearman antara nilai residual
) lebih kecil dari 10.
dengan seluruh variabel bebas. Hasil dari uji Rank Spearman adalah sebagai berikut :
Tabel 4.16 : Korelasi Rank Spearman
Variabel Bebas Koefisien korelasi Rank Spearman Tingkat signifikansi Rasio leverage (X1) Pangsa pasar (X2 -0,069 -0,284 ) 0,772 0,225
Sumber : Lampiran 8.B
Berdasarkan tabel di atas, dapat disimpulkan bahwa model regresi linier berganda tidak terjadi heteroskedastisitas, karena tingkat signifikansi yang dihasilkan oleh variabel rasio leverage (X1) dan pangsa pasar (X2 Model Summaryb .505a .255 .167 48.80954 2.203 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson Predictors: (Constant), pangs a pasar, ras io leverage
a.
Dependent Variable: ROE b.
) lebih besar dari 5%. 3. Asumsi Klasik : Autokorelasi
Uji statistik yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi adalah uji Durbin Watson. Berikut ini hasil uji Durbin Watson:
Tabel 4.17 : Hasil Uji Durbin Watson
Sumber : Lampiran 8.A
Untuk mengetahui ada tidaknya gejala autokorelasi maka perlu dilihat tabel Watson dengan jumlah variabel bebas (k) dan jumlah data (n) sehingga diketahui dL dan dU maka dapat diperoleh distribusi daerah keputusan ada tidaknya autokorelasi.
k = 2 n = 20
Gambar 4.2
Ada Daerah Daerah Ada
Autokorelasi Keragu-raguan Keragu-raguan Autokorelasi
Negatif
Tidak ada autokorelasi positif dan tidak ada autokorelasi negatif
0 1,10 1,54 2,46 2,9 4 Sumber : Gujarati, Damodar, 1995, Ekonometrika Dasar, Terjemahan
Sumarno Zain, Penerbit Airlangga, Jakarta.
Nilai Durbin Watson yang dihasilkan sebesar 2,203 berada diantara 1,54 (d
: Kurva Uji Autokorelasi
U) sampai dengan 2,46 (4-dU) atau berada pada daerah tidak ada autokorelasi positif atau autokorelasi negatif.
4.5.2. Persamaan Regresi Linier Berganda
Berdasarkan hasil asumsi klasik tersebut di atas menyimpulkan bahwa model regresi linier berganda yang dihasilkan adalah Best Linier Unbiased Estimator / BLUE yaitu model regresi yang menghasilkan estimasi linear tidak bias yang baik. Adapun model regresi linier berganda yang dihasilkan adalah sebagai berikut:
Tabel 4.18: Hasil Analisis Pengaruh Rasio Leverage dan Pangsa Pasar Terhadap Return On Equity
Coeffi cientsa -7. 862 23.062 -.341 .737 .192 .211 .191 .910 .376 .222 .216 .190 .995 1.005 .004 .002 .454 2.166 .045 .468 .465 .453 .995 1.005 (Const ant) ras io leverage pangsa pas ar Model 1 B St d. E rror Unstandardized Coeffic ients Beta St andardiz ed Coeffic ients
t Sig. Zero-order Partial Part Correlations
Tolerance VIF Collinearity Statistics
Dependent Variable: ROE a.
Sumber : Lampiran 8.B Model Regresi
Y1 = -7,862 + 0,192 X1 + 0,004 X2 Interpretasi Model Regresi
1. Konstanta (a) sebesar -7,862 menunjukkan besarnya Return On Equity (Y2) jika rasio leverage (X1) dan pangsa pasar (X2) adalah konstan. 2. Koefisien regresi pada variabel rasio leverage (X1) (b1) bertanda
"positif" atau searah yaitu sebesar 0,192 yang artinya jika rasio leverage (X1) naik satu satuan, maka Return On Equity (Y2) akan naik sebesar 0,192 satuan begitu juga sebaliknya, variabel lainnya dianggap konstan. 3. Koefisien regresi pada variabel pangsa pasar (X2) (b2) bertanda "positif"
atau searah yaitu sebesar 0,004 yang artinya jika pangsa pasar (X2) naik satu satuan, maka Return On Equity (Y2
Berdasarkan hasil analisis menunjukkan bahwa nilai F
) akan naik sebesar 0,004 satuan begitu juga sebaliknya, variabel lainnya dianggap konstan.
4.5.3. Uji F dan Uji t
hitung sebesar 2,910 dengan tingkat signifikan lebih besar dari 5% yaitu sebesar 0,082, hal ini berarti model regresi yang dihasilkan adalah tidak cocok atau sesuai
untuk mengetahui pengaruh rasio leverage (X1) dan pangsa pasar (X2) terhadap ROE (Y2
ANOV Ab 13864. 684 2 6932.342 2.910 .082a 40500. 315 17 2382.371 54364. 998 19 Regres sion Residual Total Model 1 Sum of
Squares df Mean S quare F Sig.
Predic tors: (Constant), pangsa pasar, rasio leverage a.
Dependent Variable: ROE b.
).
Tabel 4.19: Hasil Uji F (Pengaruh Rasio Leverage dan Pangsa Pasar Terhadap Return On Equity)
Sumber : Lampiran 8.B
Berdasarkan hasil uji F tersebut di atas, dapat disimpulkan bahwa hipotesis ke-2 penelitian ini yang menyatakan bahwa rasio leverage keuangan dan pangsa pasar berpengaruh terhadap kinerja perusahaan ditinjau dari Return On Equity (ROE), tidak teruji kebenarannya.
Uji t digunakan dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh rasio leverage (X1) dan pangsa pasar (X2) secara parsial terhadap Return On Equity (Y2 Coeffi cientsa -7, 862 23,062 -,341 ,737 ,192 ,211 ,191 ,910 ,376 ,995 1,005 ,004 ,002 ,454 2,166 ,045 ,995 1,005 (Const ant) ras io leverage pangsa pasar Model 1 B St d. E rror Unstandardized Coeffic ient s Beta St andardiz ed Coeffic ient s
t Sig. Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: ROE a.
). Berikut ini hasil uji t :
Tabel 4.20: Hasil Uji t (Pengaruh Rasio Leverage dan Pangsa Pasar Terhadap Return On Equity).
Sumber : Lampiran 8.B
Berdasarkan hasil uji t pada tabel di atas menunjukkan bahwa:
1. Nilai thitung pada variabel rasio leverage (X1) sebesar 0,910 dan nilai signifikan sebesar 0,376. Karena nilai signifikansi yang dihasilkan lebih
dari 5% maka H0 diterima dan Ha ditolak, walaupun berpengaruh tidak signifikan yang berarti rasio leverage tidak berpengaruh terhadap Return On Equity.
2. Nilai thitung pada variabel rasio pangsa pasar (X2) sebesar 2,166 dan nilai signifikan sebesar 0,045. Karena nilai signifikansi yang dihasilkan kurang dari 5% maka H0 ditolak dan Ha diterima yang berarti pangsa pasar berpengaruh terhadap Return On Equity.
4.5.4. Koefisien Determinan (R square/R2)
Adapun nilai koefisien determinasi (R square/R2) yang dihasilkan adalah sebagai berikut:
Tabel 4.21: Nilai Koefisien Determinasi (R square/R2 Model Summaryb ,505a ,255 ,167 48,80954 2,203 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson Predictors: (Constant), pangs a pasar, ras io leverage
a.
Dependent Variable: ROE b.
)
Sumber : Lampiran 8.A
Penjelasan tabel di atas adalah :
1. Nilai R2 sebesar 0,255 yang berarti bahwa rasio leverage (X1) dan pangsa pasar (X2) hanya mampu menjelaskan variabel Return On Equity (Y2) sebesar 25,5% dan sisanya sebesar 74,5% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dibahas pada penelitian ini.
2. Nilai korelasi (R) sebesar 0,505 menunjukkan korelasi yang cukup kuat antara rasio leverage (X1) dan pangsa pasar (X2) dengan Return On Equity (Y2) yaitu sebesar 50,5%.
4.6. Uji Hipotesis 4.6.1. Hipotesis Ke-1
Hipotesis ke-1 penelitian ini yang menyatakan bahwa rasio leverage keuangan dan pangsa pasar berpengaruh terhadap Return On Asset (ROA), dapat dilihat dari hasil uji t yaitu :
1. Rasio leverage berpengaruh negatif terhadap Return On Assets. 2. Pangsa pasar tidak berpengaruh terhadap Return On Assets.
Berdasarkan uraian hasil uji t tersebut di atas dapat disimpulkan bahwa hipotesis ke-1 tidak teruji kebenarannya, karena hanya variabel rasio leverage yang berpengaruh terhadap Return On Assets.
4.6.2. Hipotesis Ke-2
Hipotesis ke-2 penelitian ini yang menyatakan bahwa rasio leverage keuangan dan pangsa pasar berpengaruh terhadap kinerja perusahaan ditinjau dari Return On Equity (ROE), dapat dilihat dari hasil uji F yaitu model regresi yang dihasilkan adalah tidak cocok atau sesuai untuk mengetahui pengaruh rasio leverage (X1) dan pangsa pasar (X2) terhadap ROE (Y2).