BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Deskripsi Data
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel-variabel independen terhadap struktur modal perusahaan sebagai variabel dependen. Variabel-variabel independen tersebut berupa struktur aset, ukuran perusahaan, likuiditas dan profitabilitas. pada bab IV ini akan dilakukan analisis data dan pembahasan hasil pengolahan data untuk membuktikan hipotesis yang telah ditentukan sebelumnya. Seluruh data yang telah diperoleh akan diolah menggunakan SPSS (Statistical Product and Service Sollution) version 18.0 for windows. Hasil pengolahan tersebut selanjutnya akan dianalisis untuk mengetahui pengaruh antara variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini terhadap variabel dependen berupa struktur modal perusahaan.
Penelitian ini menggunakan obyek penelitian pada perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebagai populasinya. Periode pengamatan yang dilakukan menggunakan tahun penelitian dari tahun 2009 sampai dengan tahun 2011. Perolehan data penelitian yang merupakan data sekunder diperoleh melalui Indonesian Capital Market Directory (ICMD) 2009, 2010 dan 2011.
4.2. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif merupakan statistik yang menggambarkan fenomena atau karakteristik dari data melalui karakteristik distribusinya. Statistik deskriptif yang dilakukan bertujuan untuk memberikan gambaran suatu data mengenai nilai mean, standard deviation, minimum, dan maximum dalam variabel struktur aset, ukuran perusahaan, likuiditas dan profitabilitas dan struktur modal. Hasil analisis statistik deskriptif setiap variabel dalam penelitian ini disajikan dalam tabel 4.1 seperti berikut:
TABEL 4.1
HASIL ANALISIS STATISTIK DESKRIPTIF
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
SA 36 .17 .96 .5126 .19476 Size 36 10.61 16.23 13.5663 1.37292 Liquidity 36 .66 6.34 2.0473 1.30892 Profitability 36 .02 .41 .1057 .09824 DER 36 .19 2.28 1.0245 .51815 Valid N (listwise) 36
Sumber: Hasil pengolahan data
Berdasarkan tabel 4.1 di atas dapat diketahui bahwa nilai struktur modal (DER) perusahaan makanan dan minuman yang digunakan dalam sampel mempunyai nilai rata-rata sebesar 1,0245 (102,45%) dengan standar deviasi sebesar 0,51815. Nilai struktur modal (DER) terendah adalah 0,19 (19%), sedangkan nilai struktur modal (DER) tertinggi adalah 2,28 (228%).
Perusahaan makanan dan minuman yang menjadi sampel dalam penelitian ini memiliki nilai struktur aset (SA) rata-rata sebesar 0,5126 (51,26%) dengan
standar deviasi sebesar 0,19476. Nilai struktur aset terendah adalah 0,17 (17%), sedangkan nilai struktur aset tertinggi adalah 0,96 (96%).
Nilai rata-rata ukuran perusahaan (Size) pada perusahaan makanan dan minuman yang menjadi sampel dalam penelitian ini sebesar 15,3663 dengan standar deviasi sebesar 1,37292. Nilai ukuran perusahaan terendah adalah 10,61 sedangkan nilai ukuran perusaahaan tertinggi adalah 16,23.
Nilai rata-rata likuiditas (liquidity) perusahaan makanan dan minuman yang digunakan sebagai sampel dalam penelitian ini memiliki nilai sebesar 2,0473 (204,73%) dengan standar deviasi sebesar 1,30892. Nilai likuiditas terendah adalah 6,34 (634%), sedangkan nilai likuiditas tertinggi adalah 0,66 (66%).
Nilai rata-rata profitabilitas (profitability) perusahaan makanan dan minuman yang digunakan sebagai sampel dalam penelitian ini memiliki nilai sebesar 0,1057 (204,73%) dengan standar deviasi sebesar 0,09824. Nilai profitabilitas terendah adalah 0,02 (2%), sedangkan nilai profitabilitas tertinggi adalah 0,41 (41%).
4.3. Pengujian Asumsi Klasik 4.3.1 Pengujian Normalitas Data
Sebelum dilakukan pengujian hipotesis maka terlebih dahulu dilakukan pengujian normalitas data untuk menguji apakah data yang digunakan berdistribusi normal atau tidak. Analisis normalitas menggunakan uji
Kolmogorov_Smirnov dengan menggunakan tingkat signifikansi 5%,
normalitas dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov_Smirnov terhadap nilai residual seluruh variabel untuk meghindari adanya variasi variabel dependen yang tidak nampak pada regresi tetapi akan termuat pada nilai residualnya. Dengan kriteria, apabila nilai p value hasil pengujian lebih besar dari 0,05 maka data dikatakan terdistribusi normal. Untuk pengujian dengan
Histogram Display Normal Curve, data dikatakan terdistribusi normal jika bentuk kurva memiliki kemiringan yang seimbang pada sisi kiri dan kanan, atau tidak condong, melainkan ketengah dengan bentuk seperti lonceng, dengan nilai skewness mendekati 0 (Nugroho, 2005:20). Sedangkan pengujian dengan kurva normal P-P PLOT, data dikatakan terdistribusi normal jika penyebaran titik-titik data terletak di sekitar garis diagonal dan searah mengikuti garis diagonal (Nugroho, 2005:24).
Hasil pengujian normalitas data disajikan dalam tabel 4.2 dan grafik 4.1 sebagai berikut
TABEL 4.2
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Mean
N 36
Normal Parameters Mean .00000000
Std. Deviation
Most Extreme Differences Absolute Positive Negative .18122299 .094 .094 -.063 Kolmogorov-Smirnov Z
ASymp. Sig. (2 Tailed)
.992 .279 a. Test distribution is Normal.
Gambar 4.1
Uji Normalitas Histogram
Gambar 4.2
Berdasarkan hasil uji Kolmogorov_Smirnov pada tabel 4.2, di atas menunjukkan bahwa nilai residual memiliki p-value > 0,05 yaitu sebesar 0,279 yang mempunyai arti bahwa data variabel yang digunakan dalam penelitian ini telah terdistribusi normal. Demikian halnya dengan hasil perhitungan SPSS untuk uji normalitas data menggunakan Histogram Display Normal Curve pada grafik 4.1 variabel struktur modal (DER) Regresi Residual menunjukkan bahwa bentuk histogram mengikuti bentuk distribusi normal. Untuk grafik P-P Plot terlihat bahwa nilai plot P-P terletak di sekitar garis diagonal. Plot tidak menyimpang jauh dari garis diagonal dan penyebaran titik-titik data searah mengikuti garis diagonal, yang menunjukkan bahwa regresion residual model ini berdistribusi normal. Dari hasil uji normalitas dalam seluruh tahap, menyimpulkan arti bahwa semua Variabel dalam penelitian ini berdistribusi normal.
4.3.2 Multikolinearitas
Pengujian multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan linear yang “sempurna” atau pasti di antara variable-variabel independen yang menjelaskan dari model regresi. Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai Tolerance atau nilai Varian Inflation Factor (VIF). Model dapat dikatakan terhindar dari asumsi klasik multikoliearitas jika nilai
Tolerance lebih besar dari 0,1 atau nilai VIF lebih kecil dari 10. Hasil Pengujian multikolinearitas, nilai Tolerance dan nilai VIF untuk masing-masing variabel dapat dilihat melalui tabel 4.3seperti berikut:
Tabel 4.3
Hasil Pengujian Multikolinearitas
Tolerance VIF Interpretasi Hasil
SA 0,595 1,680 Tidak terjadi multikolinearitas
Size 0,941 1,163 Tidak terjadi multikolinearitas
Liquidity 0,650 1,539 Tidak terjadi multikolinearitas
Profitability 0,928 1,178 Tidak terjadi multikolinearitas
Variabel dependen: DER
Berdasarkan hasil pengujian multikolinearitas yang ditunjukkan pada tabel 4.3 di atas maka dapat terlihat bahwa seluruh variabel independen yang digunakan dalam tiga model regresi memiliki nilai Tolerance lebih dari 0,1 dan nilai VIF kurang dari 10. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa model regresi dalam penelitian ini terhindar dari multikolinearitas.
4.3.3 Auto Korelasi
Pengujian autokorelasi perlu dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antar unsur gangguan pada observasi dengan unsur gangguan dengan observasi lain. Cara yang paling sering dilakukan untuk mendeteksi autokorelasi adalah dengan menggunakan metode Durbin Watson test. Metode ini menyatakan bahwa data yang digunakan dalam model tidak terjadi autokorelasi jika nilai Durbin Watson berkisar antara 0 sampai dengan 4 yaitu terletak diantara du dan (4-du) (Priyanto, 2008:48). Bila nilai uji statistik Durbin-Watson lebih kecil dari satu atau lebih besar dari tiga yaitu dw lebih
kecil dari dl atau lebih besar dari (4-dl) maka residual dari model regresi berganda tidak bersifat independen atau terjadi autokorelasi. Hasil pengujian Autokorelasi dapat dilihat pada tabel 4.4seperti berikut:
TABEL 4.4
HASIL PENGUJIAN AUTOKORELASI
N k dl du dhitung Interpretasi Hasil
36 5 1,406 1,6708 1,983 Tidak terjadi autokorelasi
Sumber: Hasil Pengolahan Data, Lampiran
Berdasarkan tabel hasil pengujian asumsi klasik autokorelasi pada tabel 4.4 di atas menunjukkan bahwa nilai Durbin Watson terletak diantara du dan (4-du) yang memenuhi syarat Durbin Watson yaitu berada di sekitar angka 2 sehingga dapat dikatakan bahwa model regresi yang digunakan dalam penelitian ini terhindar dari autokorelasi (Nugroho, 2005:60).
4.3.4 Heteroskedastisitas
Metode yang digunakan untuk menguji ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antara nilai variabel dependen (ZPRED) dengan nilai residual (SRESID). Dasar analisis ini adalah : 1. Titik-titik tersebar di atas dan di bawah atau disekitar angka 0
2. Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja
3. Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali
GAMBAR 4.4
Hasil Pengujian Heteroskedastisitas
Dari gambar 4.4 dapat dilihat bahwa tidak terdapat pola yang jelas dan titik-titik menyebar di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini menunjukkan bahwa model regresi tidak menjukkan adanya heteroskedastisitas.
4.4. Pengujian Hipotesis
Pengujian normalitas telah membuktikan bahwa seluruh variabel dalam penelitian ini telah terdistribusi normal maka dapat dilakukan pengujian selanjutnya yakni pengujian hipotesis. Pengujian hipotesis dilakukan untuk menguji apakah hipotesis-hipotesis yang telah ditentukan sebelumnya dapat dibuktikan. Hasil uji hipotesis ini dilakukan dengan model regresi sebagai berikut:
4.4.1. Pengujian Koefisien Regresi Secara Parsial (Uji t) TABEL 4. 5
HASIL UJI KOEFISIEN PARSIAL (UJI t)
Coefficientsa Variabel T Signifikansi Hasil SA SIZE Liquidity Profitability -.261 .769 Ha ditolak .160 .874 Ha ditolak -2.569 .015 Ha diterima -.189 .025 Ha diterima
a. Dependent Variable: DER
Tabel 4.5 di atas menunjukkan bahwa p-value untuk variabel SA adalah 0,769 yang lebih besar dari tingkat signifikan yaitu 0,05, sehingga dapat ditentukan bahwa secara parsial variabel SA tidak berpengaruh signifikan terhadap struktur modal (DER).
Nilai p-value untuk variabel SIZE adalah 0,874 yang lebih besar dari tingkat signifikansi yaitu 0,05, sehingga dapat ditentukan bahwa secara parsial variabel SIZE tidak berpengaruh signifikan terhadap struktur modal (DER).
Nilai p-value untuk variabel Liquidity adalah 0,015 yang lebih kecil dari tingkat signifikan yaitu 0,05, sehingga dapat ditentukan bahwa secara parsial variabel Liquidity berpengaruh signifikan terhadap struktur modal (DER).
Nilai p-value untuk variabel Profitability adalah 0,025 yang lebih kecil dari tingkat signifikan yaitu 0,05, sehingga dapat ditentukan bahwa secara
parsial variabel Profitability berpengaruh signifikan terhadap struktur modal (DER).
4.4.2. Pengujian Koefisien Regresi Secara Simultan (Uji F)
Pengujian koefisien regresi secara simultan (Uji F) ini digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen (SA, Size, Liquidity, Profitability) secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen struktur modal (DER). Hasil uji F menunjukkan pengaruh variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen jika F-hitung pada kolom F lebih besar dari F-tabel.
TABEL 4. 6
HASIL UJI F (KOEFISIEN REGRESI SIMULTAN)
ANOVA
Model
b
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 2.146 4 .537 2.294 .032a
Residual 7.250 31 .234
Total 9.397 35
a. Predictors: (Constant), Profitability, Liquidity, Size, SA b. Dependent Variable: DER
Tabel 4.6 di atas memperlihatkan nilai F-hitung sebesar 2,294 dan tingkat signifikansi sebesar 0,032 yang berarti probabilitas < α 0,05%. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model ini signifikan, karena memiliki signifikansi kurang dari alpha 5% serta dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh secara simultan dari seluruh variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini pada variabel dependen berupa struktur modal perusahaan.
4.4.3. Pengujian Regresi Linear Berganda
Pengujian regresi berganda bertujuan untuk mengetahui koefisien setiap variabel independen. Sehingga mengetahui besarnya pengaruh setiap variabel independen secara simultan. Persamaan regresi berganda yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Y = a + b
1X
1+ b
2X
2+ b
3X
3+ b
4X
4Keterangan:
+e
Y = Struktur Modal (DER)
a = Konstanta b1, b2, b3, b4 = Koefisien regresi
X
1X
= Struktur Aset (SA)
2
X
= Ukuran Perusahaan (Size)
3
X
= Tingkat Likuiditas (Liquidity)
4
e = Standar Error
= Tingkat Profitabilitas (Profitability)
TABEL 4. 7
HASIL UJI REGRESI LINIEAR BERGANDA
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
(Constant) 1.389 .856 1.621 .115
SA -.142 .544 -.053 -.261 .796 .595 1.680
Size .010 .061 .026 .160 .874 .941 1.163
Liquidity -.199 .077 -.503 -2.569 .015 .650 1.539
Profitability -.163 .864 -.031 -.189 .025 .928 1.178
Y = 1,389 - 0,142 X
1+ 0,10X
2- 0,199 X
3- 0,163X
4+ e
Dari persamaan regresi berganda tersebut dapat diinterpretasikan untuk masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen berupa struktur modal perusahaan yang diukur melalui DER sebagai berikut:
Nilai konstanta sebesar 1,389 menunjukkan bahwa jika nilai variabel struktur aset, ukuran perusahaan, likuiditas dan profitabilitas adalah nol maka rata-rata struktur modal (DER) bernilai positif sebesar 1,389.
Variabel struktur aset memiliki nilai koefisien regresi bertanda negatif sebesar 0,142. Nilai tersebut menunjukkan bahwa setiap kenaikan struktur aset sebesar 1% akan menurunkan struktur modal (DER) sebesar 0,142 satuan atau sebesar 14,2%.
Variabel ukuran perusahaan memiliki nilai koefisien regresi bertanda positif sebesar 0, 10. Nilai tersebut menunjukkan bahwa setiap kenaikan ukuran perusahaan 1 satuan akan berpengaruh meningkatkan struktur modal (DER) sebesar 0, 10 satuan atau sebesar 10 %.
Variabel likuiditas memiliki nilai koefisien regresi bertanda positif sebesar 0,056. Nilai tersebut menunjukkan bahwa setiap kenaikan likuiditas sebesar 1 satuan akan meningkatkan struktur modal (DER) sebesar 0,056 satuan atau sebesar 5,6%.
Variabel profitabilitas memiliki nilai koefisien regresi bertanda positif sebesar 0,056. Nilai tersebut menunjukkan bahwa setiap kenaikan
profitabilitas sebesar 1 satuan akan meningkatkan struktur modal (DER)
sebesar 0,056 satuan atau sebesar 5,6%.
4.4.4. Koefisien Determinasi (Goodness of Fit)
Nilai koefisien determinasi menjelaskan seberapa besar sumbangan variabel independen terhadap perubahan variabel dependen. Hasil perhitungan terhadap koefisien determinasi yang terlihat pada tabel 4.8:
TABEL 4. 8
HASIL UJI KOEFISIEN DETERMINASI (R2)
Model Summaryb
Model
R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
dimension0
1 ,478a ,228 ,129 ,48362 1,983
a. Predictors: (Constant), Profitability, Liquidity, Size, SA b. Dependent Variable: DER
Tabel 4.8 menunjukkan nilai R sebesar 0,478. Hal ini menunjukkan hubungan yang kuat antar variabel independen (profitabilitas, likuiditas, ukuran perusahaan, dan struktur aset). Nilai adjusted R-Square sebesar 0,129. Nilai tersebut memiliki arti bahwa seluruh variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini (struktur aset, ukuran perusahaan, likuiditas dan profitabilitas) mampu menjelaskan pengaruh terhadap variabel dependen sebesar 12,9% sedangkan sisanya sebesar 87,1% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak digunakan dalam model.