Analisis Regresi

BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN

D. Analisis Regresi

Berdasarkan hasil uji asumsi klasik yang telah dilakukan di atas, dapat disimpulkan bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah memenuhi model estimasi yang Best Linear Unbiased Estimstor (BLUE) dan layak untuk dilakukan analisis statistik selanjutnya, yaitu melakukan pengujian hipotesis.

1. Persamaan Regresi

Dalam pengolahan data dengan menggunakan regresi linear, dilakukan dengan beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara variabel independen dan variabel dependen. Adapun hasil pengolahan data dengan analisis regresi dapat dilihat pada tabel 4.10.

Tabel 4.10 Hasil Analisis Regresi

Coefficients^a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 3.250 .661 4.919 .000

Ln_Divident Payout Ratio _{.001 .316 .000 .001 .999}

Ln_Earning Growth _{-.283 .345 -.150 -.820 .417}

Ln_Return On Investment _{-1.352 .355 -.673 -3.812 .000}

a. Dependent Variable: Ln_Price Earning Ratio

Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2010

Berdasarkan tabel 4.10 pada kolom Unstandardized Coefficients bagian B diperoleh model persamaan regresi linier berganda yaitu:

Y = 3.250 + 0.001X1- 0.283 X2 – 1.352X3

Model regresi tersebut akan diinterpretasikan sebagai berikut: a) Nilai β0 = 3.250

Nilai konstanta ini menunjukkan bahwa apabila tidak ada nilai variabel bebas yaitu Divident Payout Ratio, Earning Growth,Return On Investment maka perubahan nilai Price Earning Ratio yang dilihat dari nilai Y adalah sebesar 3.250.

b) Nilai β1 = 0.001

Koefisisen regresi β1 ini menunjukkan bahwa setiap variabel Divident payout ratio meningkat sebesar satu satuan, maka Price Earning Ratio akan meningkat sebesar 0,001 atau 1% dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.

Koefisisen regresi β2 ini menunjukkan bahwa setiap variabel earning growth meningkat sebesar satu satuan, maka Price Earning Ratio akan menurun sebesar 0.283 atau 28.3 % dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.

d) Nilai β3 = -1.352

Koefisisen regresi β3 ini menunjukkan bahwa setiap variabel return on investment meningkat sebesar satu satuan, maka Price Earning Ratio akan menurun sebesar 1.352 atau 135.2% dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.

2. Koefisien Determinasi

Nilai koefisien korelasi R menunjukkan seberapa besar korelasi atau hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel dependen. Koefisien korelasi dikatakan kuat apabila nilai R berada di atas 0,5 dan mendekati1.

Koefisien determinasi (R square) menunjukkan seberapa besar variabel independen menjelaskan variabel dependennya. Nilai R square adalah nol sampai dengan satu. Apabila nilai R square semakin mendekati satu, maka variabel-variabel independen memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen. Sebaliknya, semakin kecil nilai R square, maka kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen semakin terbatas. Nilai R square memiliki kelemahan yaitu nilai R square akan meningkat setiap ada penambahan satu variabel independen meskipun variabel independen tersebut tidak berpengaruh

signifikan terhadap variabel dependen. Oleh karena itu, digunakan nilai adjusted R square untuk mengevaluasi mana model regresi terbaik.

Tabel 4.11

Hasil Analisis Koefisien Determinasi

Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2010

Dari hasil uji dapat dilihat nilai R sebesar 0.506, hal ini berarti hubungan antara price earning ratio dengan variabel-variabel independennya adalah kuat karena berada diatas 0.5. Nilai R Square didapat 0.256, namun untuk mengevaluasi model regresi sebaiknya digunakan nilai Adjusted R Square yaitu 0.209. Hasil ini menjelaskan bahwa 0.209 (20,9%) dari variasi price earning ratio dapat dijelaskan oleh variabel-variabel independen yang ada.. Sedangkan sisanya 79,1% (100%-20,9%) dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Standard Error of the Estimate (SEE) model tersebut adalah 2.84638. SEE yang semakin kecil akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel dependen.

3. Pengujian Hipotesis a. Uji t (t-test)

Model Summary^b

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 .506^a .256 .209 2.84638

a. Predictors: (Constant), Return On Investment, Divident Payout Ratio, Earning Growth b. Dependent Variable: Price Earning Ratio

Uji t dilakukan untuk mengetahui hubungan antara variabel-variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial. Dalam uji t digunakan hipotesis seperti yang terlihat berikut ini.

H1: Dividend Payout Ratio berpengaruh signifikan terhadap Price Earning Ratio

H2: Earning Growth berpengaruh signifikan terhadap Price Earning Ratio

H3: Return On Investment berpengaruh signifikan terhadap Price Earning Ratio

Uji t ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi t_hitung dengan ketentuan:

H₀ diterima dan H_a ditolak jika t _hitung < t _tabeluntuk α = 5%

Ha diterima dan H0 ditolak jika t hitung > t tabel untuk α = 5%

Tabel 4.12 Hasil Uji t coefficients^a

Model t Sig.

1 (Constant) 4.919 .000

Ln_Divident Payout Ratio .001 .999

Ln_Earning Growth -.820 .417

Ln_Return On Investment -3.812 .001

a. Dependent Variable: Ln_Price Earning Ratio

Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2010

Tabel 4.12 menunjukkan hasil pengujian statistik t sehingga dapat menjelaskan pengaruh variabel independen secara parsial.

1) Pengaruh dividend payout ratio terhadap Price Earning Ratio

a. Nilai signifikansi = 0,999 menunjukkan bahwa nilai Sig. untuk uji t individual (parsial) lebih besar dari (>) 0,05. Hal ini sesuai dengan hasil pengujian statistik yang membandingkan antara t hitung dengan t tabel yaitu dividend payout ratio secara parsial tidak signifikan terhadap tingkat pertumbuuhan laba pada tingkat kepercayaan 95%.

b. Variabel pengaruh dividend payout ratio memiliki t hitung 0,001 dengan nilai signifikansi 0,999 ( > 0,05). Dengan menggunakan tabel t, diperoleh t tabel sebesar 2,007. Hal ini menunjukkan bahwa t hitung < t tabel (0,001 < 2,007) yang berarti bahwa H0

diterima, H₁ ditolak artinya dividend payout ratio secara parsial tidak mempunyai pengaruh terhadap price earning ratio pada perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

2) Pengaruh earning growth terhadap price earning ratio

a. Nilai signifikansi = 0,417 menunjukkan bahwa nilai Sig. untuk uji t individual (parsial) lebih besar dari (>) 0,05. Hal ini sesuai dengan hasil pengujian statistik yang membandingkan antara t hitung dengan t tabel yaitu earning growth secara parsial tidak signifikan terhadap tingkat price earning ratio pada tingkat kepercayaan 95%.

b. Variabel earning growth memiliki t hitung -0,82 dengan nilai signifikansi 0,417 ( > 0,05). Dengan menggunakan tabel t, diperoleh t tabel sebesar 2,007. Hal ini menunjukkan bahwa t hitung < t tabel (0,82 < 2,007) yang berarti bahwa H0 diterima, H2

ditolak artinya earning growth secara parsial tidak mempunyai pengaruh signifikan terhadap price earning ratio pada perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia .

3) Pengaruh return on investment terhadap price earning ratio

a. Nilai signifikansi = 0,001 menunjukkan bahwa nilai Sig. untuk uji t individual (parsial) lebih kecil dari (<) 0,05. Hal ini sesuai dengan hasil pengujian statistik yang membandingkan antara t hitung dengan t tabel yaitu return on investment secara parsial berpengaruh signifikan terhadap tingkat price earning ratio pada tingkat kepercayaan 95%.

b. Variabel return on investment memiliki t hitung -3,812 dengan nilai signifikansi 0,001 (< 0,05). Dengan menggunakan tabel t, diperoleh t tabel sebesar 2,007. Hal ini menunjukkan bahwa t hitung > t tabel (3,812 > 2.011) yang berarti bahwa H3 diterima , H0 ditolak artinya return on investment secara parsial mempunyai pengaruh signifikan yang negatip terhadap price earning ratio pada perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia .

Uji F ini dilakukan untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan. Dalam uji F digunakan hipotesis yang disebutkan dibawah ini:

Ha: artinya dividend payout ratio, earning growth, return on investment

mempunyai pengaruh terhadap price earning ratio secara simultan pada

perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Kriteria:

H₀ diterima dan H_a ditolak jika F hitung < F tabel untuk α = 5%

Ha diterima dan H₀ ditolak jika F hitung > F tabel untuk α = 5%

Tabel 4.13 Hasil Uji F

ANOVA^b

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 58.230 3 19.410 19.945 .001

Residual 38.928 40 .973

Total 97.158 43

a. Predictors: (Constant), Ln_Return On Investment, Ln_Divident Payout Ratio, Ln_Earning Growth b. Dependent Variable: Ln_Price Earning Ratio

Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2010

Hasil uji F yang ditampilkan dalam tabel 4.13 menunjukkan bahwa nilai Fhitung adalah 19,945 dengan tingkat signifikansi 0,001 yang lebih kecil dari 0,05. Dengan menggunakan tabel F diperoleh nilai Ftabel sebesar 2,798. Hal tersebut menunjukkan bahwa F_hitung sebesar 19,945 lebih besar dari F_tabel sebesar 2,798 sehingga H0 ditolak dan Ha diterima, artinya variabel bebas yaitu dividend payout ratio, earning growth, return on investment

berpengaruh signifikan secara simultan terhadap price earning ratio pada perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di bursa efek Indonesia.