BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
B. Hasil Penelitian
1. Deskripsi Variabel a. Modal (X1)
Modal merupakan salah satu faktor produksi yang digunakan dalam melakukan proses produksi. Dengan perkembangan teknologi serta semakin ketatnya persaingan di sektor industri, modal memiliki arti yang penting bagi perusahaan untuk mengembangkan usahanya. Berikut jumlah kebutuhan modal dalam proses PT. Makassar Tene dapat dilihat pada tabel 4.1 :
34
Tabel 4.1 Modal dalam Proses PT. Makassar Tene Tahun 2018-2020 Bulan Tahun (Rp/Bulan) 2018 Tahun (Rp/Bulan) 2019 Tahun (Rp/Bulan) 2020 Januari 800,000,000 1,800,000,000 2,300,000,000 Februari 800,000,000 1,800,000,000 2,300,000,000 Maret 1,150,000,000 2,000,000,000 2,300,000,000 April 1,150,000,000 2,000,000,000 2,000,000,000 Mei 1,150,000,000 2,000,000,000 2,000,000,000 Juni 1,400,000,000 2,000,000,000 2,000,000,000 Juli 1,400,000,000 2,200,000,000 2,300,000,000 Agustus 1,500,000,000 2,200,000,000 2,500,000,000 September 1,650,000,000 2,200,000,000 2,500,000,000 Oktober 1,650,000,000 2,200,000,000 - November 1,650,000,000 2,300,000,000 - Desember 1,800,000,000 2,300,000,000 - Jumlah 16,100,000,000 25,000,000,000 20,200,000,000 Sumber : Data Sekunder Tahun 2018-2020
Dari tabel 4.1 di atas jumlah modal adalah pada tahun 2018-2020 sebesar Rp 112.898.385.000, jumlah modal paling tinggi adalah pada tahun 2019 sebesar Rp 25.000.000.000, dan jumlah modal paling rendah pada tahun 2018 sebesar Rp 16.100.000.000. setiap tahunnya jumlah modal mengalami naik turun, disebabkan harga bahan baku pembuatan naik turun.
b. Tenaga Kerja
Tenaga kerja merupakan salah satu faktor dalam menjalankan proses produksi barang maupun jasa, dimana tujuan akan mudah tercapai apabila perusahaan merekrut tenaga kerja sesuai dengan kebutuhan dan dapat memelihara, membina tenaga kerja hingga sangat potensial bagi perkembangan perusahaan dimasa yang akan datang. Jumlah tenaga kerja pada PT. Makassar Tene dari tahun 2018-2020 dapat dilihat pada tabel 4.2 berikut ini :
Tabel 4.2 Jumlah Tenaga Kerja PT. Makassar Tene Tahun Jumlah (Orang)
2018 282
2019 290
2020 300
Sumber : Data Sekunder Tahun 2018-2020 c. Pendapatan
Pendapatan merupakan indikator utama untuk mengukur tingkat penghasilan perusahaan. Berikut perkembangan pendapatan PT. Makassar Tene dalam beberapa tahun yang diformulasikan dalam bentuk per bulan dapat dilihat pada tabel 4.3 :
Tabel 4.3 Pendapatan PT. Makassar Tene Tahun 2018-2020
Bulan Tahun (Rp/Bulan) 2018 Tahun (Rp/Bulan) 2019 Tahun (Rp/Bulan) 2020 Januari 1,001,505,000 3,175,500,000 4,241,500,000 Februari 1,142,500,000 3,802,500,000 4,472,000,000 Maret 1,502,000,000 3,225,000,000 4,610,000,000 April 1,523,500,000 3,745,000,000 4,315,500,000 Mei 1,785,000,000 3,790,000,000 3,713,000,000 Juni 2,300,730,000 3,525,000,000 4,120,500,000 Juli 3,500,125,000 3,571,500,000 4,233,500,000 Agustus 2,672,000,000 3,612,000,000 5,625,500,000 September 2,643,500,000 3,825,500,000 5,479,000,000 Oktober 3,301,525,000 3,581,000,000 - November 3,581,500,000 3,855,500,000 - Desember 3,152,000,000 4,273,500,000 - Jumlah 28,105,885,000 43,982,000,000 40,810,500,000 Sumber : Data Sekunder Tahun 2018-2020
Gula rafinasi merupakan hasil yang diproduksi dari PT. Makassar Tene, dimana data yang diperoleh dari tahun 2018-2020 menunjukkan ketidakstabilan pendapatan PT. Makassar Tene yang dihasilkan. Perkembangan hasil produksi dapat dilihat pada tabel 4.3.
Dari tabel 4.3 terlihat bahwa pendapatan PT. Makassar Tene jumlah pendapatan paling tinggi adalah pada tahun 2019 sebesar
36
Rp 43.982.000.000 dan jumlah paling rendah pada tahun 2018 sebesar Rp 28.105.885.000.
2. Hasil Analisis Data a. Uji Asumsi Klasik
1) Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah model regresi, variabel bebas dan variabel terikat mempunyai distribusi normal atau tidak. Uji normalitas menggunakan metode analisis grafik, baik dengan melihat grafik secara histogram ataupun dengan melihat secara normal P-Plot. Normalitas data dapat dilihat dari penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal pada grafik normal P-Plot atau dengan melihat histogram dari residualnya.
Jika distribusi normal garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. Uji normalitas dengan melihat grafik secara histogram dan garis normal P-Plot dengan menggunakan SPSS for windows versi 25.0
sebagaimana dengan terlihat dalam gambar 4.2 dan 4.3 sebagai berikut :
Gambar 4.2 Grafik Histogram Uji Normalitas Sumber : Output SPSS 25.0, Data Diolah Tahun 2020
Gambar 4.3 Grafik Normal P-Plot Uji Normalitas Sumber : Output SPSS 25.0, Data Diolah Tahun 2020 Dari gambar 4.2 di atas terlihat bahwa pola distribusi mendekati normal, karena data mengikuti arah garis grafik histogramnya. Dari gambar 4.3 normal P-Plot di atas menunjukkan
38
bahwa data menyebar di sekitar garis diagonal, mengikuti arah garis diagonal dan menunjukkan pola distribusi normal, sehingga dapat disimpulkan bahwa asumsi normalitas telah terpenuhi. 2) Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Dalam penelitian ini teknik untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas adalah dengan mengamati nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF). Jika nilai tolerance lebih kecil dari 0,10 atau sama dengan jika nilai VIF lebih besar dari 10. Berdasarkan hasil pengujian data dengan uji multikolinearitas menggunakan SPSS for windows versi 25.0 didapatkan hasil sebagaimana dapat dilihat pada tabel 4.4 sebagai berikut :
Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinearitas
Sumber : Output SPSS 25.0, Data Diolah Tahun 2020
Berdasarkan tabel 4.3 di atas nilai Tolerance untuk variabel Modal (X1) dan Tenaga Kerja (X2) adalah 0,312 lebih
besar dari 0,10, sementara nilai VIF untuk variabel Modal (X1) dan Tenaga Kerja (X2) adalah 3,208 lebih kecil dari 10. Maka dapat disimpulkan tidak terjadi gejala multikolinearitas dalam model regresi.
3) Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam regresi terjadi ketidaksamaan varian atau residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas. Dalam penelitian ini untuk mendeteksi ada tidaknya gejala dalam model regresi adalah dengan melihat grafik plot tertentu pada scatter plot atau antara nilai prediksi variabel terikat (dependen) yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi – Y sesungguhnya). Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan sebagai berikut :
a) Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur, maka mengidentifikasi telah terjadi heteroskedastisitas.
b) Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah sumbu y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Berdasarkan hasil pengujian data dengan menggunakan
SPSS for windows versi 25.0 didapatkan hasil sebagaimana dapat
40
Gambar 4.4 Hasil Uji Heteroskedastisitas Sumber : Output SPSS 25.0, Data Diolah Tahun 2020
Berdasarkan gambar 4.4 di atas diketahui Scatter plot tersebut, terlihat titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu yang jelas, serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala heteroskedastisitas dalam model regresi.
b. Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
Penelitian ini terdapat tiga variabel independen (variabel bebas atau X) yaitu Modal dan Tenaga Kerja, sedangkan variabel dependen (variabel terikat atau Y) yaitu Pendapatan. Untuk menguji ada tidaknya pengaruh tiap variabel independen (variabel bebas atau X) terhadap variabel dependen (variabel terikat atau Y). Berdasarkan hasil pengujian data menggunakan alat bantu SPSS for windows versi 25.0 didapatkan hasil sebagaimana dapat dilihat pada tabel 4.5 sebagai berikut :
Tabel 4.5 Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
Sumber : Output SPSS 25.0, Data Diolah Tahun 2020
Berdasarkan hasil analisis regresi berganda pada tabel 4.5 di atas dapat dilihat bahwa koefisien regresi pada persamaan regresi linier berganda dapat dipahami sebagai berikut :
Y = a + b1x1 + b2x2 + e
Y = -8755261847,783 + 1,798X1 + 30374896,634X2 + e a) Nilai konstan
Nilai konstan sebesar -8755261847,783 berarti jika modal (X1) dan tenaga kerja (X2) nilainya 0 atau konstan maka pendapatan PT. Makassar Tene sebesar -8755261847,783.
b) Modal (X1)
Nilai koefisien regresi modal sebesar 1,798 menyatakan bahwa setiap penambahan 1 persen modal maka akan menyebabkan peningkatan pendapatan PT. Makassar Tene sebesar 1,1798 %. Arah hubungan antara modal dengan pendapatan adalah searah (+), artinya semakin tinggi biaya produksi maka pendapatan semakin meningkat.
42
c) Tenaga Kerja (X2)
Nilai koefisien regresi tenaga kerja sebesar 30374896,634 menyatakan bahwa setiap penambahan 1 persen jumlah produksi maka akan menyebabkan peningkatan pendapatan PT. Makassar Tene sebesar 303748,97%. Arah hubungan antara tenaga kerja dengan pendapatan adalah searah (+), artinya semakin tinggi biaya produksi maka pendapatan semakin meningkat.
c. Uji Statistik
1) Koefisien Determinasi (R2)
Analisis koefisien determinasi (R2) dilakukan untuk mengetahui seberapa besar nilai persentase kontribusi variabel bebas (Independen) terhadap variabel terikat (Dependen). Berdasarkan hasil pengujian data dengan menggunakan SPSS for
windows versi 25.0 didapatkan hasil sebagaimana dapat dilihat
pada tabel 4.6 sebagai berikut :
Tabel 4.6 Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)
Sumber : Output SPSS 25.0, Data Diolah Tahun 2020
Berdasarkan tabel 4.6 di atas diketahui nilai R adalah sebesar 0,931 dengan kata lain hubungan antara variabel X
terhadap variabel Y sebesar 0,931 atau 93,1%. Dan nilai koefisien determinasi (R Square) sebesar 0,867 atau sama dengan 86,7%. Hal itu mengandung arti bahwa variabel modal (X1) dan variabel tenaga kerja (X2) secara simultan (bersama-sama) berpengaruh terhadap variabel pendapatan (Y) sebesar 86,7%. Sedangkan sisanya (100% - 86,7% = 13,3%). Jadi besarnya pengaruh modal dan tenaga kerja terhadap pendapatan gula rafinasi di PT. Makassar Tene sebesar 86,9%, sedangkan sisanya sebesar 13,3% dipengaruhi oleh variabel lain diluar penelitian.
2) Uji Simultan (Uji F)
Uji simultan (Uji F) digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen (variabel bebas) yaitu modal dan tenaga kerja secara simultan (bersama-sama) mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap terhadap variabel dependen (variabel terikat) yaitu pendapatan. Berdasarkan hasil dari pengujian data dengan menggunakan SPSS for windows versi 25.0 didapatkan hasil sebagaimana pada tabel 4.7 sebagai berikut :
Tabel 4.7 Hasil Uji Simultan (Uji F)
44
Berdasarkan tabel 4.7 di atas diketahui pengaruh variabel bebas yaitu modal (X1) dan tenaga kerja (X2) terhadap variabel terikat yaitu pendapatan (Y), maka diperoleh nilai signifikan (Sig.) 0,000 < 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa kedua variabel bebas secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat. 3) Uji Parsial (Uji t)
Uji parsial (Uji t) digunakan untuk menguji sendiri-sendiri (parsial) secara signifikan hubungan antara variabel bebas (independen) dan variabel terikat (dependen). Signifikansi tersebut dapat diestimasi dengan membandingkan antara nilai ttabel dengan
thitung. Berdasarkan hasil pengujian data dengan menggunakan
SPSS for windows versi 25.0 didapatkan hasil sebagaimana dapat
dilihat pada tabel sebagai berikut :
Tabel 4.8 Hasil Uji Parsial (Uji t)
Sumber : Output SPSS 25.0, Data Diolah Tahun 2020
Berdasarkan tabel 4.8 perhitungan uji t dapat dilihat hasil pengujian parsial terhadap masing-masing variabel independen (variabel bebas atau X) yaitu modal dan tenaga kerja secara parsial terhadap variabel dependennya (variabel terikat atau Y) yaitu pendapatan dapat dianalisis sebagai berikut :
a) Variabel Modal (X1) didapatkan nilai koefisien variabel sebesar 1,798 dan nilai signifikansi (Sig.) lebih kecil dari 0,05 (0,000 <0,05), dan nilai thitung lebih besar dari ttabel (6,365>2,042), maka dapat disimpulkan bahwa modal berpengaruh positif dan signifikan terhadap pendapatan pengusaha gula rafinasi di PT. Makassar Tene.
b) Variabel Tenaga Kerja (X2) didapatkan nilai koefisien variabel sebesar 30374896,634 dan nilai signifikansi (Sig.) lebih besar dari 0,05 (0,104>0,05), dan dan nilai thitung lebih kecil dari ttabel (1,678<2,042), maka dapat disimpulkan bahwa tenaga kerja berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap pendapatan pengusaha gula rafinasi di PT. Makassar Tene.