BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.2. Hasil Penelitian
Untuk memberikan gambaran dan informasi mengenai data variabel dalam penelitian ini maka digunakanlah analisis deskriptif. Analisis deskriptif ini meliputi nilai rata-rata, jumlah data, dan standard deviasi dari 4 variabel independen sebagai variabel yang mempengaruhi Peringkat Obligasi. Hasil analisis deskriptif akan ditunjukkan dalam Tabel 4.1 di bawah ini:
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean
Std. Deviation ROA 56 -7.23 18.88 5.4671 4.85589 DER 56 .47 5.67 1.7379 1.16789 CR 56 32.21 484.81 144.1805 80.98935 FS 56 6.19 9.01 7.1139 .53995 PERINGKATOBLI GASI 56 3.00 21.00 16.1786 3.08136 Valid N (listwise) 56
Sumber: Hasil Penelitian, 2014 (data diolah)
Berdasarkan Tabel 4.1 dapat dilihat bahwa dengan N = 56 waktu amatan, Peringkat Obligasi mempunyai nilai minimum 3,00 dan nilai maksimum 21,00. Sementara nilai standar deviasi (standard deviation) sebesar 3,08 dan nilai rata-rata (mean) sebesar 16,17. Nilai rata-rata (mean) yang lebih besar dibandingkan dengan standar deviasi (standard deviation) menunjukkkan banhwa data berdistribusi dengan baik.
Return on Asset mempunyai nilai minimum -7,23% dan nilai maksimum 18.88. Sementara nilai standar deviasi (standard deviation) sebesar 4,85% dan nilai rata-rata (mean) sebesar 5,46%. Nilai rata-rata (mean) yang lebih besar dibandingkan dengan standar deviasi (standard deviation) menunjukkkan banhwa data berdistribusi dengan baik.
Debt to Equity Ratio mempunyai nilai minimum 0,47x dan nilai maksimum 5,67x. Sementara nilai standar deviasi (standard deviation) sebesar 1,16x dan nilai rata-rata (mean) sebesar 1,73x. Nilai rata-rata (mean) yang lebih
besar dibandingkan dengan standar deviasi (standard deviation) menunjukkkan banhwa data berdistribusi dengan baik.
Current Ratio mempunyai nilai minimum 32,21% dan nilai maksimum 484,81%. Sementara nilai standar deviasi (standard deviation) sebesar 80,98% dan nilai rata-rata (mean) sebesar 144,18%. Nilai rata-rata (mean) yang lebih besar dibandingkan dengan standar deviasi (standard deviation) menunjukkkan banhwa data berdistribusi dengan baik.
Firm Size mempunyai nilai minimum 6,19x dan nilai maksimum 9,01x. Sementara nilai standar deviasi (standard deviation) sebesar 0,53x dan nilai rata-rata (mean) sebesar 7,11x. Nilai rata-rata (mean) yang lebih besar dibandingkan dengan standar deviasi (standard deviation) menunjukkkan banhwa data berdistribusi dengan baik.
4.2.2. Uji Asumsi Klasik 4.2.2.1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Metode yang dapat dipakai untuk normalitas adalah Kolmogorov Smirnov. Uji Kolmogorov Smirnov dapat dilihat dalam Tabel 4.2 sebagai berikut:
Tabel 4.2
Hasil Uji Kolmogorov Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 56
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation 2.13712999
Most Extreme Differences Absolute .123
Positive .082
Negative -.123
Kolmogorov-Smirnov Z .917
Asymp. Sig. (2-tailed) .369
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Penelitian, 2014 (Data diolah)
Berdasarkan Tabel 4.2 dapat diketahui bahwa nilai K-S adalah 0,917 dengan signifikansi 0,369. Hal ini berarti bahwa semua variabel independen (ROA, DER, CR, FS) brdistribusi normal.
Metode lain untuk mengetahui normalitas adalah dengan menggunakan metode analisis grafik, baik dengan melihat grafik secara histrogram ataupun dengan melihat secara Normal Probability Plot. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya.
Berdasarkan tampilan grafik histogram (dapat dilihat pada Gambar 4.1), Uji normalitas dengan melihat grafik secara histogram dapat disimpulkan bahwa variabel residual berdistribusi normal karena data mengikuti arah garis grafik histogramnya.
Gambar 4.1 Grafik Histogram
Sedangkan berdasarkan grafik normal plot (dapat dilihat pada gambar 4.2), dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal. Hal ini mengindikasikan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas.
4.2.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regressi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen Berdasarkan Tabel 4.3 diperoleh hasil bahwa variabel ROA, DER, CR, dan FS bebas dari multikolinearitas yang ditunjukkan dengan nilai tolerance > 0,10 dan nilai VIF < 10.
Tabel 4.3 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficientsa Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant) ROA .915 1.093 DER .887 1.128 CR .982 1.019 FS .913 1.095
a. Dependent Variable: PERINGKATOBLIGASI Sumber: Hasil Penelitian, 2014 (Data diolah)
4.2.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah sebuah grup mempunyai varians yang sama diantara anggota grup tersebut. Hasil dari uji heteroskedastisitas dapat dilihat pada gambar 4.3 berikut:
Gambar 4.3 Scatterplot
Berdasarkan hasil scatterplot,terlihat titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk suatu pola tertentu yang jelas serta tersebat baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas padamodel regresi.
4.2.2.4. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan penggangggu pada periode t-1 (sebelumnya). Cara mengetahui adanya autokorelasi dapat dilakukan dengan uji Durbin Watson. Hasil dari uji autokorelasi dapat dilihat pada Tabel 4.4 berikut ini:
Tabel 4.4
Hasil Uji Autokorelasi Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .720a .519 .481 2.21936 1.987
a. Predictors: (Constant), FS, CR, ROA, DER b. Dependent Variable: PERINGKATOBLIGASI
Berdasarkan uji autokorelasi pada Tabel 4.4 diperoleh hasil bahwa nilai Durbin Watson (DW) sebesar 1,618. Penelitian ini diantara 1,5 sampai 2,5. Hal ini berarti dalam penellitian ini tidak terdapat autokorelasi.
4.2.3. Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi linear berganda digunakan untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen. Persamaan regresi dapat dilihat dari tabel hasil uji coefficients terhadap keempat variabel independen yaitu ROA, DER, CR, FS terhadap Peringkat Obligasi ditunjukkan pada Tabel 4.5 berikut:
Tabel 4.5 Hasil Analisis Regresi
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.779 4.310 .413 .682 ROA .240 .064 .379 3.731 .000 DER -.025 .272 -.010 -.093 .926 CR -.015 .004 -.398 -4.061 .000 FS 2.153 .580 .377 3.711 .001
a. Dependent Variable: PERINGKATOBLIGASI Sumber: Hasil Penelitian, 2014 (Data diolah)
Dari Tabel 4.5 dapat disusun persamaan regresi berganda sebagai berikut: Y = 1,779 + 0,240 X1 – 0,025 X2 – 0,015 X3 + 2,153 X4
Berdasarkan persamaan regresi linear berganda diperoleh koefisien regresi ROA sebesar 0,240. Koefisen tersebut mengindikasikan adanya hubungan positif antara ROA terhadap Peringkat Obligasi. Koefisien regresi DER sebesar -0,025. Koefisen tersebut mengindikasikan adanya hubungan negatif antara DER terhadap Peringkat Obligasi. Koefisien regresi CR sebesar -0,015. Koefisen tersebut mengindikasikan adanya hubungan negatif antara CR terhadap Peringkat Obligasi. Koefisien regresi FS sebesar 2,153. Koefisen tersebut mengindikasikan adanya hubungan positif antara FS terhadap Peringkat Obligasi.
Dari persamaan regresi linear berganda tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Nilai konstanta persamaan diatas adalah sebesar 1,779. Artinya apabila nilai ROA (X1), DER (X2), CR (X3), dan FS (X4) dianggap konstan, maka Peringkat Obligasi perusahaan nonkeuangan sebesar 1,779.
2. ROA memiliki nilai koefisien regresi yang positif yaitu sebesar 0,240. Nilai koefisien positif menunjukkan bahwa ROA berpengaruh positif terhadap Peringkat Obligasi. Hal ini menggambarkan bahwa jika terjadi kenaikan ROA sebesar 1%, maka Peringkat Obligasi akan mengalami kenaikan sebesar 0.24 poin dengan asumsi variabel independen lain dianggap konstan.
3. DER memiliki nilai koefisien regresi yang negatif yaitu sebesar -0,025. Nilai koefisien negatif menunjukkan bahwa DER berpengaruh negatif terhadap Peringkat Obligasi. Hal ini menggambarkan bahwa jika terjadi kenaikan DER
sebesar 1x, maka Peringkat Obligasi akan mengalami penurunan sebesar -0,02 poin, dengan asumsi variabel independen lain dianggap konstan.
4. CR memiliki nilai koefisien regresi yang negatif yaitu sebesar -0,015. Nilai koefisien negatif menunjukkan bahwa CR berpengaruh negatif terhadap Peringkat Obligasi. Hal ini menggambarkan bahwa jika terjadi kenaikan CR sebesar 1%, maka Peringkat Obligasi akan mengalami penurunan sebesar -0,01 poin, dengan asumsi variabel independen lain dianggap konstan.
5. FS memiliki nilai koefisien regresi yang positif yaitu sebesar 2,153. Nilai koefisien positif menunjukkan bahwa FS berpengaruh positif terhadap Peringkat Obligasi. Hal ini menggambarkan bahwa jika terjadi kenaikan FS sebesar 1%, maka Peringkat Obligasi akan mengalami kenaikan sebesar 2,15 poin, dengan asumsi variabel independen lain dianggap konstan.
4.2.4. Pengujian Hipotesis
4.2.4.1. Uji Hipotesis Secara Serempak (Uji F)
Analisis regresi linear berganda digunakan untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen. Persamaan regresi dapat dilihat dari tabel hasil uji coefficients terhadap keempat variabel independen yaitu ROA, DER, CR, FS terhadap Peringkat Obligasi Perusahaan Nonkeuangan ditunjukkan pada Tabel 4.6 berikut:
Tabel 4.6
Hasil Hipotesis Secara Serempak (Uji F) ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 271.011 4 67.753 13.755 .000a Residual 251.203 51 4.926 Total 522.214 55
a. Predictors: (Constant), FS, CR, ROA, DER b. Dependent Variable: PERINGKATOBLIGASI Sumber: Hasil Penelitian, 2014 (Data diolah)
Berdasarkan Tabel 4.6 diperoleh nilai Fhitung sebesar 13,755 sedangkan Ftabel pada tingkat kepercayaan α = 5% adalah 2,55. Nilai Fhitung 13,755 > Ftabel 2,55 dengan tingkat signifikansi 0,000. Dengan demikian berarti H1 diterima dan H0 ditolak, atau dapat dinyatakan bahwa ROA, DER, CR, dan FS berpengaruh signifikan terhadap Peringkat Obligasi Perusahaan Nonkeuangan.
4.2.4.2. Uji Hipotesis Secara Parsial (Uji t)
Uji t dilakukan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel independen (secara parsial) yang terdiri atas ROA, DER, CR, dan FS terhadap Dividend Payout Ratio. Hasil uji t dapat kita lihat pada Tabel 4.7 berikut ini:
Tabel 4.7
Hasil Uji Hipotesis Secara Parsial (Uji t) Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.779 4.310 .413 .682 ROA .240 .064 .379 3.731 .000 DER -.025 .272 -.010 -.093 .926 CR -.015 .004 -.398 -4.061 .000 FS 2.153 .580 .377 3.711 .001
a. Dependent Variable: PERINGKATOBLIGASI Sumber: Hasil Penelitian, 2014 (Data diolah)
Kriteria pengambilan keputusan menggunakan taraf nyata 5% untuk uji
dua arah (α/2 = 0,05/2 = 0,025) dengan derajat bebas (df) = n – k = 56 – 5 = 51.
Nilai t tabel dengan taraf nyata α/2 = 0,025 dan df = 51 adalah 2,007.
1. Pengujian ROA (X1) terhadap Peringkat Obligasi (Y) menunjukkan signifikansi (0,000) < α (0,05) dan thitung adalah 3,731 dimana thitung (3,731) > ttabel (2,007), maka H1 diterima dan H0 ditolak. Artinya karena tingkat signifikansi < 0,05 dan t hitung bertanda positif, maka secara parsial ROA berpengaruh positif dan signifikan terhadap Peringkat Obligasi Perusahaan Nonkeuangan.
2. Pengujian DER (X2) terhadap Peringkat Obligasi (Y) menunjukkan
signifikansi (0,926) > α (0,05) dan thitung adalah -0,093 dimana thitung (-0,093)
< ttabel (2,007), maka H1 ditolak dan H0 diterima. Artinya karena tingkat signifikansi > 0,05 dan t hitung bertanda negatif, maka secara parsial DER berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap Peringkat Obligasi Perusahaan Nonkeuangan.
3. Pengujian CR (X3) terhadap Peringkat Obligasi (Y) menunjukkan signifikansi (0,000) < α (0,05) dan thitung adalah -4,061 dimana thitung (-4,061) < ttabel (2,007), maka H1 ditolak dan H0 diterima. Artinya karena tingkat signifikansi < 0,05 dan t hitung bertanda negatif, maka secara parsial CR berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Peringkat Obligasi Perusahaan Nonkeuangan. 4. Pengujian FS (X4) terhadap Peringkat Obligasi (Y) menunjukkan signifikansi
(0,001) < α (0,05) dan thitung adalah 3.711 dimana thitung (3,711) > ttabel (2,007), maka H1 diterima dan H0 ditolak. Artinya karena tingkat signifikansi < 0,05 dan t hitung bertanda positif, maka secara parsial FS berpengaruh positif dan signifikan terhadap Peringkat Obligasi Perusahaan Nonkeuangan.
4.2.4.3. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui keeratan hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat. Nilai R2 terletak antara 0 sampai dengan 1 (0 ≤ R 2 ≤ 1). Tujuan menghitung koefisien determinasi adalah untuk mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Dari hasil analisis data diperoleh hasil yang ditunjukkan pada Tabel 4.8 sebagai berikut:
Tabel 4.8
Hasil Koefisien Determinasi Model Summaryb Model
R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .720a .519 .481 2.21936
a. Predictors: (Constant), FS, CR, ROA, DER b. Dependent Variable: PERINGKATOBLIGASI Sumber: Hasil Penelitian, 2014 (Data diolah)
Berdasarkan Tabel 4.8 dapat diketahui bahwa nilai adjusted R2 adalah 0,481. Hal ini menunjukkan bahwa sebesar 48,1% Peringkat Obligasi Perusahaan Nonkeuangan dipengaruhi oleh variasi dari keempat variabel independen yang digunakan yaitu Retun on Asset (ROA), Debt to Equity Ratio (DER), Current Ratio (CR), dan Firm Size (FS). Sedangkan sisanya sebesar 51,9% dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.