Uji Asumsi Klasik - Pengaruh Financial Leverage (Debt to Equity Ratio dan Debt to Assets

HASIL DAN PEMBAHASAN

4. Deskripsi Variabel Debt to Assets Ratio

4.3 Pengaruh Financial Leverage (Debt to Equity Ratio dan Debt to Assets

4.4.1 Uji Asumsi Klasik

a. Uji Normalitas

Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi, variabel independen dan variabel dependen, atau keduanya berdistribusi normal atau tidak. Model yang paling baik hendaknya berdistribusi data normal atau mendekati normal. Untuk mengetahui apakah variabel independen Financial Leverage(Debt to Equity Ratio dan Debt to Assets Ratio) dan variabel dependen, Earning per Share berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan cara melakukan uji Kolmogrov Smirnov dengan bantuan software SPSS 16.00.

Sumber : Hasil Penelitian, 2011 (Data Diolah)

Gambar 4.3 P-Plot Uji Normalitas (dengan Variabel Terikat EPS)

Berdasarkan Gambar 4.3diketahui bahwa titik (data) mengikuti garis garis diagonalP-Plot. Hal ini menunjukkan bahwa data berdistribusi normal.

Uji normalitas dengan grafik bisa saja terlihat berdistribusi normal padahal secara statistik tidak berdistribusi normal. Berikut ini pengujian normalitas yang didasarkan dengan uji statistik non-parametrik Kolmogorv Smirnov (K-S).

Tabel 4.13

Uji Normalitas (dengan Variabel Terikat EPS)

Sumber : Hasil Penelitian, 2011 (Data Diolah)

Unstandardized Residual

N 32

Normal Parameters^a Mean .0000000 Std. Deviation 3.21809695E2 Most Extreme Differences Absolute .127 Positive .127 Negative -.107 Kolmogorov-Smirnov Z .718 Asymp. Sig. (2-tailed) .682 a. Test distribution is Normal.

Berdasarkan Tabel 4.13 dapat diketahui bahwa nilai Asymp.Sig. (2-tailed)adalah 0.682, ini berarti di atas nilai signifikan 5%. Oleh karena itu, sesuai dengan analisis grafik, analisis statistik dengan uji statistik non-parametrik Kolmogorv Smirnov (K-S) juga menyatakan bahwa variabel residual berdistribusi normal.

b. Uji Heteroskedastisitas

Uji Heteroskedastisitas dilakukan untuk mengetahui apakah dalam sbuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual atau suatu pengamatan ke pengamatan lain. Untuk mengetahui apakah terjadi atau tidak terjadinya heteroskedastisitas dalam model regresi penelitian ini, analisis yang digunakan yaitu dengan metode informal yaitu grafik Scatterplott sebagai berikut :

Sumber : Hasil Penelitian, 2011 (Data Diolah)

Pada Gambar 4.3 terlihat titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas diatas maupun dibawah angkan nol pada sumbu Y. Oleh karena itu, berdasarkan metode grafik tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.

Tabel 4.14

Hasil Uji Heteroskedastisitas (Dengan Variabel Terikat EPS)

Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) _11.589 _1.239 _9.355 _.000 DEBT TO EQUITY RATIO -.005 .004 -.191 -1.083 .288 DEBT TO ASSETS RATIO -.031 .022 -.245 -1.387 .176 a. Dependent Variable: LnU2i

Sumber : Hasil Penelitian, 2011 (Data Diolah)

Melalui Tabel 4.14 diatas, dapat dilihat bahwa variabel bebas DER maupun DAR memiliki sig. > 0,05 terhadap variabel terikat EPS. Hal ini berarti data tidak terkena heteroskedastisitas.

c. Uji Autokorelasi

Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah model regresi linier terdapat hubungan yang kuat baik positif maupun negatif antar data yang ada pada variabel-variabel pada penelitian Model regresi yang baik adalah regresi yang yang bebas dari autokorelasi. Sehingga dengan demikian dapat dikatakan bahwa autokorelasi terjadi apabila observasi yang berturut-turut sepanjang waktu mempunyai korelasi antara satu dengan yang lainnya. Dalam penelitian ini digunakan Metode The Breusch-Godfrey (BG) Test untuk melihat apakah model regeresi layak dikatakan bebas dari autokorelasi. Kriteria pengambilan keputusan

adalah dengan melihat apakah koefisien parameter untuk variable auto (lag) menunjukkan probabilitas signifikan diatas 0,05 (5%).

Tabel 4.15 Hasil Uji Autokorelasi (Dengan Variabel Terikat EPS)

Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) _-2.902 _7.093 _-.409 _.686 DEBT TO EQUITY RATIO ^.004 ^.024 ^.029 ^.159 ^.875 DEBT TO ASSETS RATIO ^.048 ^.125 ^.071 ^.385 ^.703 auto .016 .009 .322 1.745 .092 a. Dependent Variable: Unstandardized Residual

Sumber : Hasil Penelitian, 2011 (Data Diolah)

Pada tampilan output, Tabel 4.15 dapat dilihat bahwa koefisien parameter untuk variable auto (Lag), menunjukkan probabilitas signifikan 0,092 atau diatas 0,05. Ini berarti data tidak terkena autokorelasi.

d. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi linier ditemukan adanya korelasi yang tinggi diantara variabel bebas dengan ketentuan :

Bila VIF > 5 maka terdapat masalah multikolinearitas yang serius Bila VIF < 5 maka tidak terdapat masalah multikolinearitas yang serius Bila Tolerance <0,1 maka terdapat multikolinearitas yang serius Bila Tolerance >0,1 maka tidak terdapat multikolinearitas yang serius

Tabel 4.16

Hasil Uji Multikolinearitas (Dengan Variabel Terikat EPS)

Model Unstandardized Coefficients Standardi zed Coefficie nts t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleran ce VIF 1 (Constant) _770.901 _137.901 _5.590 _.000 DEBT TO EQUITY RATIO ^-.356 ^.483 ^-.108 ^-.735 ^.468 ^{1.000 1.000} DEBT TO ASSETS RATIO ^-10.090 ^2.467 ^-.601 ^-4.090 ^.000 ^{1.000 1.000}

a. Dependent Variable: EARNING PER SHARE Sumber : Hasil Penelitian, 2011 (Data Diolah)

Dari hasil output SPSS diatas (Tabel 4.16), dapat dilihat model regresi dengan variable terikat ROE memiliki nilai tolerance 1,000 pada kedua variable bebasnya, baik DER maupun DAR. Demikian juga dengan nilai VIF sebesar 1,000. Maka diambil kesimpulan bahwa tidak terjadi multikolinieritas.

4.4.2 Regresi

Analisis regresi linier berganda dilakukan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas, yaitu Debt to Equity Ratio (DER) dan Debt to Asset Ratio (DAR) terhadap variabel terikat, yaitu Earning per Share (EPS). Untuk memperoleh hasil akurat, peneliti menggunakan bantuan program software statistical package for social science (SPSS) versi 16.00.

Tabel 4.17 Hasil Regresi

Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1(Constant) _770.901 _137.901 _5.590 _.000 DEBT TO EQUITY RATIO (X1) ^-.356 ^.483 ^-.108 ^-.735 ^.468 DEBT TO ASSETS RATIO (X1) ^-10.090 ^2.467 ^-.601 ^-4.090 ^.000 a. Dependent Variable: EARNING PER SHARE

Sumber : Hasil Penelitian, 2011 (Data Diolah)

Dari hasil pengolahan data seperti terlihat pada tabel 4.17, diperoleh persamaan regresi linier berganda sebagai berikut :

Y₁ = a + b₁X₁+ b₂X₂+ e

Y = 770,90 – 0,356 X1 ^{– 10,09 X}2

Berdasarkan persamaan tersebut dapat digambarkan sebagai berikut: a. Konstanta (a) = 770,90. Ini mempunyai arti jika tidak ada peningkatan variabel

bebas, DER dan DAR, maka nilai variabel terikat, EPS, adalah 770,90

b. Koefisien X₁ (b₁) = -0,356. Ini menunjukkan bahwa variabel DER (X₁) berpengaruh negatif, atau setiap terjadi peningkatan variabel DER sebesar satu satuan maka EPS juga akan mengalami penurunan sebesar 0,356

c. Koefisien X₂ (b₂) = - 10,09. Ini menunjukkan bahwa variabel DAR (X₂) berpengaruh negatif, atau setiap terjadi peningkatan variabel DAR sebesar satu satuan maka EPS juga akan mengalami penurunan sebesar 10,09.

Ketepatan fungsi regresi dalam menaksir nilai aktual diukur berdasarkan Goodness of Fit Test-nya yaitu nilai AdjustedR Square atau koefisien determinasi. Koefisien determinasi mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel bebas.

Tabel 4.18

Hasil Goodness of Fit Test

Sumber : Hasil Penelitian, 2011 (Data Diolah)

Pada Tabel 4.18 menunjukkan nilai Adjusted R Square pada model regresi dengan variabel terikat EPS dalam penelitian ini adalah sebesar 0,33 yang berarti 33 % variasi dari EPS dijelaskan oleh DER dan DAR. Sisanya 67 % dijelaskan oleh faktor-faktor lainnya diluar model.

4.4.3 Pengujian Hipotesis

1. Uji F (Uji Signifikansi Simultan)

Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel bebas secara simultan dapat diterima menjadi model penelitian terhadap variabel terikat. Pada penelitian ini nilai F _hitungakan dibandingkan dengan F _tabelpada tingkat signifikan α = 5 %. Kriteria hipotesis pada uji simultan atau uji-F :

H1 ditolak ( Ho diterima ) jika F hitung≤ Ftabelpada α = 5 % H1 diterima ( Ho ditolak ) jika F _hitung> F_tabelpada α = 5 %

Untuk menentukan nilai F, maka diperlukan adanya derajat bebas pembilang dan derajat bebas penyebut, dengan rumus sebagai berikut:

df (pembilang) = k-1 df (penyebut) = n-k Keterangan:

Model R ^{Model Summary} Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 .611^a .373 .330 332.722

n = jumlah sampel penelitian

k = jumlah variabel bebas dan terikat

Pada penelitian ini diketahui jumlah sampel (n) adalah 32 dan jumlah keseluruhan variabel (k) adalah 3, sehingga diperoleh:

3) df (pembilang) = k-1 df (pembilang) = 3- 1 =2 4) df (penyebut) = n-k df (penyebut) = 32 - 3 = 29

Pengujian Hipotesis antara Financial Leverage dengan Earning Per share :

1. H0: b1=b2=0, artinya variabel DER dan DAR tidak berpengaruh signifikan secara simultan terhadap Earning per Share perusahaan perkebunan di BEI

2. H0: b1#b2#0, artinya variabel DER dan DAR berpengaruh signifikan secara simultan terhadap Earning per Share perusahaan perkebunan di BEI

Tabel 4.19 Hasil Uji –F (Simultan) (Dengan Variabel Terikat EPS)

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 1913749.698 2 956874.849 8.644 .001^a

Residual _3210405.882 ₂₉ _110703.651 Total _5124155.580 ₃₁

a. Predictors: (Constant), DEBT TO ASSETS RATIO, DEBT TO EQUITY RATIO b. Dependent Variable: EARNING PER SHARE

Sumber : Hasil Penelitian, 2011 (Data Diolah)

Berdasarkan 4.19 diatas bahwa nilai F Hitung^{> F}Tabel^{(8,64 > 3,33) dan nilai} sig. 0,01 < 0,05. Dengan demikian hipotesis H0^{ditolak, Ha diterima. Dapat}

disimpulkan bahwa variabel bebas (X1^{, X}2^{) ,Debt to Equity Ratio dan Debt to} Asset Ratio secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat(Y2^{) Earning per Share}

2. Uji t (Uji Parsial)

Digunakan untuk menguji koefisien regresi secara individual. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah secara parsial masing –masing variabel bebas mempunyai pengaruh signifikan atau tidak terhadap variabel terikat. Setelah didapat nilai t hitung, maka selanjutnya nilai t hitung dibandingkan dengan nilai t tabel^.

Nilai thitung^{akan diperoleh dengan menggunakan software SPSS 16,0 for} Windows, kemudian akan dibandingkan dengan nilai t_tabel pada tingkat α = 5% yakni yang diperoleh dengan deraja bebas = df – k (df = jumlah sampel dan k = jumlah variabel keseluruhan) yaitu df1 = 3-1 = 2, dan df2 = 32-3 = 29. Uji thitu ng yang dilakukan adalah uji dua arah maka t_tabel 0,025(29)= 2,045

Pengujian Hipotesis antara Financial Leverage dengan Earning per Share 1. Ho^{: b}1= 0, artinya tidak ada pengaruh signifikan DER dengan Return on

Equity pada perusahaan perkebunan yang terdaftar di BEI.

2. H_o: b₂= 0, artinya tidak ada pengaruh signifikan DAR dengan Earning per Share pada perusahaan perkebunan yang terdaftar di BEI.

3. H_o : b1 # 0, artinya ada pengaruh signifikan DER dengan Earning per Share pada perusahaan perkebunan yang terdaftar di BEI.

4. Ho ^{: b}2^{# 0, artinya tidak ada pengaruh signifikan DAR dengan Earning per} Share pada perusahaan perkebunan yang terdaftar di BEI.

Tabel 4.20 Hasil Regresi Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) _770.901 _137.901 _5.590 _.000 DEBT TO EQUITY RATIO (X1) ^-.356 ^.483 ^-.108 ^-.735 ^.468 DEBT TO ASSETS RATIO (X2) ^-10.090 ^2.467 ^-.601 ^-4.090 ^.000 a. Dependent Variable: EARNING PER SHARE

Sumber : Hasil Penelitian, 2011 (Data Diolah)

Berdasarkan Tabel 4.20 terlihat bahwa:

a. Nilai thitung ^{variabelDER (X}1^{) sebesar -0,735 dan nilai t}tabel^{bernilai 2,045,} sehingga t_hitung> -t_tabel (-0,735 > -2,045) dan nilai signifikan 0,468 > 0,05,dan memiliki nilai koefisien regresi -0,356, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel DER (X1^{) berpengaruh dan tidak signifikan terhadap Variabel} Earning per Share.

b. Nilai thitung ^{variabelDAR (X}2^{) sebesar -4,090 dan nilai t}tabel^{bernilai 2,045,} sehingga -t_hitung<-t_tabel(-4.090< -2,045) dan nilai signifikan 0,000< 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel DER (X1) tidak berpengaruh terhadap Variabel Earning per share.

Dalam dokumen Analisis Pengaruh Financial Leverage Terhadap Return on Equity dan Earning per Share Pada Perusahaan Perkebunan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (Halaman 70-81)