Hasil Penelitian - HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

B. Hasil Penelitian

1. Karakteristik Responden

Karakteristik responden adalah profil terhadap obyek penelitian yang dapat memberikan hasil penelitian mengenai Analisis Pengaruh Pengetahuan Pasar Modal dan Pengelolaan Keuangan Terhadap Keputusan Investasi Generasi Milenial di Kota Makassar.

Responden dalam penelitian ini adalah generasi milenial di Kota Makassar dengan kelahiran 1980-2000 sebanyak 100 orang. Penelitian dilakukan dengan membagikan kuesioner secara online kepada masing-masing Responden. Adapun karakteristik responden yang dimasukkan dalam penelitian, yaitu berdasarkan jenis kelamin, usia dan pekerjaan Responden.

a. Jenis Kelamin Responden

Jenis kelamin secara umum dapat memberikan perbedaan perilaku seseorang termasuk dalam pengambilan keputusan.

Terdapat perbedaan keputusan yang akan diambil antara laki-laki dan perempuan. Penyajian data responden berdasarkan jenis kelamin terdapat dalam tabel berikut ini:

Tabel 4.1

Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin

Jenis Kelamin Jumlah Responden Persentase

Laki-laki 16 16%

Perempuan 84 84%

Total 35 100%

Sumber: Data primer yang diolah (2022)

Responden auditor sebanyak 100 kuesioner yang kembali.

Hal ini dapat disajikan pada tabel 4.1. Berdasarkan Tabel 4.1, jenis kelamin responden terdiri dari 16 orang atau 16% berjenis kelamin laki-laki dan 84 orang atau 84% berjenis kelamin perempuan.

Sehingga dapat dikatakan bahwa jumlah jumlah responden lebih mendominasi perempuan dibandingkan laki-laki.

b. Usia Responden

Karakteristik usia dalam keterkaitannya dengan pengambilan keputusan investasi sebagai gambaran bahwa semakin banyak pengalaman yang dialami tentu terdapat perbedaan keputusan investasi yang akan diambil dibanding dengan seseorang yang kurang berpengalaman. Gambaran mengenai usia responden disajikan dalam tabel berikut ini:

Tabel 4.2

Karakteristik Responden Berdasarkan Usia

Usia Jumlah Responden Persentase

21 Tahun 21 21%

22Tahun 27 27%

23 Tahun 14 14%

24 Tahun 17 17%

25 Tahun 25 25%

Total 100 100%

Sumber: Data primer yang diolah (2022)

Berdasarkan Tabel 4.2 Usia responden dalam penelitian ini diantaranya berumur 21 tahun yaitu sebanyak 21 Responden atau

sebesar 21%, umur 22 tahun sebanyak 27 responden atau sebesar 27%, umur 23 tahun sebanyak 14 responden atau sebesar 14%, umur 24 sebanyak 17 responden atau sebesar 17%, sedangkan umur 25 tahun sebanyak 25 responden atau sebesar 25%.

c. Pekerjaan Responden

Pekerjaan merupakan tolak ukur pendapatan yang dimiliki oleh seseorang. Semakin baik pekerjaan yang dimiliki seseorang maka akan berpengaruh terhadap pendapatan yang akan diterima.

Gambaran mengenai pekerjaan reponden seperti yang tertera dalam tabel berikut ini:

Tabel 4.3

Karakteristik Responden Berdasarkan Pekerjaan Pekerjaan Jumlah Responden Persentase

PNS 7 7%

Wiraswasta 27 27%

Mahasiswa 56 56%

Pegawai BUMN 5 5%

Fisioterapis 1 1%

Karyawan Toko 4 4%

Total 100 100%

Sumber: Data primer yang diolah (2022)

Berdasarkan Tabel 4.3 diatas, menunjukkan bahwa responden dalam tingkat pendidikan di dominasi oleh responden yang berpendidikan S1 berjumlah 29 atau 82,9%, kemudian responden yang berpendidikan SLTA berjumlah 6 atau 17,1%.

2. Uji Instrumen a. Uji Validitas

Dalam suatu instrumen dikatakan valid jika butir-butir pertanyaan atau pernyataan pada suatu instrumen tersebut mampu mengungkapkan suatu yang akan diukur oleh instrumen tersebut.

Adapun cara yang digunakan pada uji validitas ini menggunakan pearson corelation, dimana dikatakan valid jika nilai signifikansi

<0,05. Atau dengan melihat rhitung dengan rtabel untuk jumlah 100 orang (N=100) dengan alpha 0,05 (ɑ=5%), maka didapatnya rtabel

sebesar 0,197. Apabila rhitung lebih besar dari rtabel (rhitung>rtabel) dan nilai r positif, maka butir pernyataan tersebut dapat dikatakan valid, dan sebaliknya apabila (rhitung<rtabel) maka pernyataan tersebut tidak valid. Hasil Analisis dapat dilihat pada tabel berikut:

Hasil Uji validitas data dapat dilihat pada tabel-tabel berikut:

1. Variabel Pengetahuan Pasar Modal Tabel 4.4 Uji Validitas X1 Variabel

Indikator

rhitung rtabel Keterangan

X1.1 0,823 0,197 Valid

X1.2 0,866 0,197 Valid

X1.3 0,838 0,197 Valid

X1.4 0,896 0,197 Valid

X1.5 0,873 0,197 Valid

Sumber: Output SPSS Versi 25 (2022)

Berdasarkan tabel 4.4 dapat disimpulkan bahwa semua item pernyataan untuk mengukur variabel pengetahuan pasar modal, dari masing-masing item menghasilkan nilai rhitung>rtabel dan bernilai positif, maka dapat disimpulkan semua item angket dalam penelitian ini dinyatakan valid.

2. Variabel Pengelolaan Keuangan Tabel 4.5

Uji Validitas

Sumber: Output SPSS Versi 25 (2022) Variabel

Indikator

rhitung rtabel Keterangan

X2.1 0,682 0,197 Valid

X2.2 0,688 0,197 Valid

X2.3 0,744 0,197 Valid

X2.4 0,728 0,197 Valid

X2.5 0,753 0,197 Valid

X2.6 0,748 0,197 Valid

X2.7 0,531 0,197 Valid

X2.8 0,702 0,197 Valid

X2.9 0,671 0,197 Valid

X2.10 0,648 0,197 Valid

X2.11 0,620 0,197 Valid

X2.12 0,628 0,197 Valid

Berdasarkan tabel 4.5 dapat disimpulkan bahwa semua item pernyataan untuk mengukur variabel pengetahuan pasar modal, dari masing-masing item menghasilkan nilai rhitung>rtabel dan bernilai positif, maka dapat disimpulkan semua item angket dalam penelitian ini dinyatakan valid.

3. Variabel Keputusan Investasi

Tabel 4.6 Uji Validitas Y Variabel

indikator

rhitung rtabel Keterangan

Y.1 0,737 0,197 Valid

Y.2 0,848 0,197 Valid

Y.3 0,791 0,197 Valid

Y.4 0,849 0,197 Valid

Y.5 0,773 0,197 Valid

Sumber: Output SPSS Versi 25 (2022)

b. Uji Realibilitas

Reliabilitas merupakan alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari suatu variabel. Instrumen yang

reliabel adalah instrumen yang bila digunakan beberapa kali untuk mengukur obyek yang sama, akan menghasilkan data yang sama (Sugiyono, 2012: 172-173). Uji reliabilitas dapat dilakukan secara bersama-sama terhadap seluruh butir pernyataan. Jika α > 0,60 maka reliable (Sujarweni, 2015: 192). Berikut ini adalah hasil uji reliabilitas dari penelitian yang telah dilakukan:

Tabel 4.7 Uji Realibilitas

Variabel Cronbach’s

Alpha

N of items

α=

0,60

Keterangan

Pengetahuan Pasar Modal (X1) 0,910 5 0,60 Realibel Pengelolaan Keuangan (X2) 0,892 12 0,60 Realibel Keputusan Investasi (Y) 0,858 5 0,60 Realibel Sumber: Output SPSS Versi 25 (2022)

Berdasarkan tabel 4.7 di atas, dapat diketahui bahwa seluruh variabel memiliki nilai cronbach alpha yang lebih besar dari 0,60 maka butir pernyataan tersebut dinyatakan reliabel.

4. Uji Asumsi Klasik

Terdapat beberapa macam uji asumsi klasik yang haus dipenuhi untuk melanjutkan dalam analisis regresi. Adapun hasil uji asumsi klasik adalah sebagai berikut:

a. Uji Normalitas

Uji normalitas yang dilakukan terhadap sampel dapat mendeteksi melalui grafik histogram,p-p plot, dan kolmogrov-smirnov.

Adapun cara melihat data normal dan tidak normal dapat diuraikan menggunakan aplikasi SPSS versi 25 from windows sebagai berikut.

1) Jika data disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik hitogramnya, menunjukkan pola terdistribusi normal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.

2) Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya, tidak menunjukkan pola terdistribusi normal maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.

3) Adapun uji kolmogrov-smirnov dikatakan terdistribusi normal jika nilai signifikan yang dihasilkan lebih besar α=5% maka Ho diterima.

Sumber: Output SPSS Versi 25 (2022) Gambar 4.1

Hasil Uji Normalitas – Normal Probability Plot

Gambar 4.1 menunjukkan bahwa data terdistribusi normal karena bentuk grafik normal dan tidak melenceng ke kanan atau ke kiri. Gambar 4.1 menunjukkan adanya titik-titik (data) yang tersebar di sekitar garis diagonal. Hal ini berarti bahwa model-model regresi dalam penelitian ini memenuhi asumsi normalitas berdasarkan analisis grafik normal probability plot.

b. Uji Heteroskedastisitas

Suatu asumsi penting dari model regresi linier klasik adalah bahwa gangguan (disturbance) yang muncul dalam regresi adalah homoskedastisitas, yaitu semua gangguan tadi mempunyai varian yang sama. Untuk mengetahui terjadi atau tidaknya hetereskedastisitas, pada penelelitian ini menggunakan dua metode pengujian yakni dengan metode Grafik Scatterplot.

Pada prinsipnya, metode ini adalah melihat grafik Scatterplot antara nilai prediksi variabel independen yaitu ZPRED dengan residunya SRESID. Dasar pengambilan keputusan dalam Coefficiens* Model Sig. 1. (Constant) Pengetahuan Investasi Motivasi Investasi ,003 ,112 ,039 69 uji heteroskedastisitas dengan menggunakan metode grafik scatterplot adalah apabila semua titik-titik tersebar secara bergelombang di atas nilai 0 atau dibawahnya maka terjadi heteroskedastisitas. Apabila titik-titik menyebar merata dibawah nilai 0 dan diatas nilai 0 maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

Sumber: Output SPSS Versi 25 (2022)

Gambar 4.2 Grafik Scatterplot

Berdasarkan gambar 4.2 diatas yang merupakan grafik scatterplot dalam hasil uji heterokedastisitas dapat diketahui bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas sebab tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y. Sehingga dapat dikatakan uji heteroskedastisitas terpenuhi.

c. Uji Multikoliniersitas

Tujuan pengujian terhadap asumsi klasik multikolonieritas adalah untuk mengetahui apakah ada atau tidaknya korelasi antar variabel independen dalam model regresi. Uji multikolonieritas

dapat dilakukan apabila terdapat lebih dari satu variabel independen dalam model regresi. Cara yang paling umum digunakan oleh para peneliti dalam melakukan pendeteksian ada atau tidaknya problem multikolonieritas pada model regresi adalah dengan melihat nilai Tolerance dan VIF (Variance Inflation Factor).

Nilai yang direkomendasikan untuk menunjukan tidak adanya problem multikolonieritas adalah nilai Tolerance harus > 0.10 dan nilai VIF < 10 (Hair, dkk dalam Latan 2013).

Hasil uji multikolinearitas dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.8 Uji Multikolinearitas

Variabel Tolerance VIF

X1 0,490 2,040

X2 0,490 2,040

Sumber: Output SPSS Versi 25 (2022)

Berdasarkan tabel 6 diatas, dapat diketahui bahwa nilai tolerance > 0,1 dan VIF < 10, dengan demikian model yang diajukan dalam penelitian tidak terjadi multikolinearitas.

5. Analisis Regresi Linear Berganda

Berdasarkan perhitungan analisis regresi linear berganda yang dilakukan melalui statistik dengan menggunakan program SPSS 25, maka diperoleh hasil sebagai berikut:

Tabel 4.9

Analisis Regresi Linear Berganda Coefficients^a

a. Dependent Variable: Y.TOT

Sumber: Output SPSS Versi 25 (2022)

Berdasarkan output SPSS di atas, maka diperoleh persamaan regresi sebagai berikut :

Y = 3,603 + 0.530 X1 + 0.091 X2

Model tersebut menunjukkan arti bahwa:

a. Nilai konstanta sebesar 3,603 menunjukan bahwa tanpa variabel bebas atau ketika nilainya 0, maka keputusan investasi pasar modal generasi milenial di Kota Makassar adalah 3,603.

b. Nilai koefisien regresi variabel pengetahuan investasi sebesar 0, 530, artinya jika pengetahuan pasar modal mengalami kenaikan satu satuan, maka keputusan berinvestasi pasar modal generasi milenial di Kota Makassar mengalami kenaikan sebesar 0,530 dengan asumsi nilai variabel bebas lain tetap.

c. Nilai koefisien regresi variabel pengendalian diri sebesar 0,091, artinya jika pengelolaan keuangan mengalami kenaikan sebesar satu satuan, maka keputusan berinvestasi pasar modal generasi milenial di Kota Makassar mengalami peningkatan sebesar 0,091 dengan diasumsikan nilai variabel bebas lain tetap.

6. Uji Hipotesis

a. Uji Koefisien Determinasi (R²)

Koefisien determinasi (Adjusted R²) adalah data untuk mengetahui seberapa besar persentase pengaruh langsung variabel bebas yang semakin dekat hubungannya dengan variabel terikat atau dapat dikatakan bahwa penggunaan model tersebut bisa dibenarkan. Nilai koefisien determinasi terletak diantara nol dan satu. Apabila nilai Adjusted R² kecil (mendekati nol) berarti kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen sangat terbatas.Nilai Adjusted R² mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen.

Tabel 4.10

Uji Koefisien Determinasi (R²) Model Summary^b

a. Predictors: (Constant), X2.TOT, X1.TOT b. Dependent Variable: Y.TOT

Sumber: Output SPSS Versi 25 (2022)

Berdasarkan tabel di atas, dapat diketahui nilai R square sebesar 0,446 setara dengan 44%.Hal ini berarti bahwa sebesar 44%

keputusan investasi generasi milenial di Kota Makassar di pengaruhi oleh pengetahuan pasar modal dan pengeolaan keuangan.

Kemudian sebesar 56% lainnya di jelaskan oleh variabel-variabel lain yang tidak di teliti dalam penelitian ini.

b. Uji t

Uji t digunakan untuk mengetahui pengaruh

masing-47

masing variabel indenpenden terhadap variabel dependen dengan melihat nilai probabilitasya. Tingkat signifikan menggunakan α = 5% (signifikan 5% atau 0,05 adalah ukuran standar yang sering digunakan dalam penelitian).

Rumus menghitung Ttabel :

a. Dependent Variable: Y.TOT

Sumber: Output SPSS Versi 25 (2022)

1. Pada tabel 4.12 menunjukkan variabel pengetahuan pasar modal 0,530 dengan nilai thitung sebesar 4,878 lebih besar dari ttabel 1,984 dan nilai signifikan sebesar 0,000 lebih kecil dari α atau 0,05 (0,000<0,05) yang menunjukkan bahwa pengetahuan pasar modal berpengaruh signifikan dan positif terhadap keputusan investasi generasi milenial di Kota Makassar.

2. Pada tabel 4.12 menunjukkan variabel pengelolaan keuangan 0,341 dengan nilai thitung sebesar 3,289 lebih besar dari ttabel 1,984 dan nilai signifikan sebesar 0,000 lebih besar dari α atau 0,05 (0,000<0,05) yang menunjukkan

bahwa pengelolaan keuangan berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan investasi generasi milenial di Kota Makassar.

Dalam dokumen ANALISIS PENGARUH PENGETAHUAN PASAR MODAL DAN PENGELOLAAN KEUANGAN TERHADAP KEPUTUSAN INVESTASI GENERASI MILENIAL DI KOTA MAKASSAR SKRIPSI (Halaman 51-65)