AKADEMI KOMUNITAS DHARMA BHAKTI BANGKA
PERUSAHAAN TEKSTIL DAN GARMENT YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA PERIODE 2015-2018
4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Tabel 1 Stastistik Deskriptif
X1 X2 X3 Y Mean 0.493000 0.337835 1.174750 3.343000 Median 0.575000 0.240000 1.310000 2.405000 Maximum 0.690000 0.710000 2.190000 13.69000 Minimum 0.100000 0.006500 0.110000 0.020000 Struktur Hutang Struktur Aktiva Struktur Modal Kinerja Perusahaan
Std. Dev. 0.179689 0.217938 0.642044 3.518715 Skewness -0.936474 0.263417 -0.193438 1.309791 Kurtosis 2.635448 1.799474 1.803558 4.091823 Jarque-Bera 6.068057 2.864698 2.635244 13.42382 Probability 0.048121 0.238747 0.267771 0.001216 Sum 19.72000 13.51340 46.99000 133.7200 Sum Sq. Dev. 1.259240 1.852390 16.07660 482.8728 Observations 40 40 40 40
Sumber:data sekunder yang diolah,Eviews versi 4,2019
Berdasarkan table diatas, dari analisis deskriptif tersebut diketahui bahwa jumlah observasi dalam penelitian (N) adalah 40 pengamatan pada perusahaan dan periode selama 4 tahun. Hasil analisis dengan menggunakan stastistik deskriptif menggambarkan dari perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini menunjukan struktur hutang memiliki nilai mean sebesar 0.493000 dan untuk standar deviasi yaitu 0.179689, standar deviasi yang relatif lebih kecil dari rata-rata menunjukan bahwa variasi data terdispersi relatif dekat. Nilai maksimum struktur hutang adalah 0.690000 dan nilai minimum sebesar 0.100000 melambangkan bahwa struktur hutang pada perusahaan sektor tekstil and garment masing-masing perusahaan relatif beragam.
Hasil analisis dari struktur aktiva dengan menggunakan stastistik deskriptif menunjukan struktur aktiva yang menjadi sampel dalam penelitian ini menunjukan bahwa ukuran perusahaan memiliki nilai mean sebesar 0.337835 dan standar deviasi yaitu 0.217938, standar deviasi yang relative lebih kecil dari rata-rata menunjukan bahwa variasi data terdispersi relatif dekat. Nilai maksimal struktur aktiva adalah 0.710000 dan nilai minimum sebesar 0.006500 melambangkan bahwa struktur aktiva pada perusahaan sektor tekstil and garment masing-masing perusahaan adalah relatif beragam.
Hasil analisis dengan menggunakan stastistik deskriptif menggambarkan dari perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini menunjukan struktur modal memiliki nilai mean sebesar 1.174750 dan untuk standar deviasi yaitu 0.642044, standar deviasi yang relatif lebih kecil dari rata-rata menunjukan bahwa variasi data terdispersi relatif dekat. Nilai maksimum struktur modal adalah 2.190000 dan nilai minimum sebesar 0.110000 melambangkan bahwa struktur modal pada perusahaan sektor tekstil and garment masing-masing perusahaan relatif beragam.
Hasil analisis dengan menggunakan stastistik menggambarkan bahwa perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini menunjukan kinerja perusahaan sektor tekstil and garment memiliki nilai secara rata-rata 3.343000 dengan standar deviasi 3.518715 menunjukan bahwa standar deviasi tinggi sehingga data variabel nilai perusahaan terdispersi cukup jauh. Sedangkan nilai maksimal sebesar 13.69000 dan nilai minimum sebesar 0.020000 menunjukan bahwa masing-masing perusahaan memiliki kinerja perusahaan yang relatif beragam.
Uji Normalitas
Pada uji normalitas dalam penelitian ini dari hasil perhitungan: Gambar 4.1 Uji Normalitas
5 6 7 8 Series: Residuals Sample 1 40 Observations 40 Mean 5.61E-15 Median -0.266158
Pada hasil uji normalitas residual diatas menunjukan nilai jarque bera sebesar 0.916328 dengan p value sebesar 0,632444 dimana >0,05 sehingga uji normalitas ini berarti residual berdistribsi normal. Sesuai dengan (Ghozali 2011) menyatakan Data berdistribusi normal jika nilai prob >0,05 dan sebaliknya Data berdistribusi tidak normal jika prob <0,05.
Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas digunakan untuk menidentifikasi apakah terdapat korelasi yang tinggi antara variabel bebas dalam model regresi yang digunakan, dimana salah satu syarat model regresi yang baik adalah regresi yang tidak memiliki masalah multikolinearitas antara variabel indepanden.
Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 06/14/19 Time: 15:58 Sample(adjusted): 1 40
Included observations: 40 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -4.788200 2.350200 -2.037358 0.0490 LOG(X1) -5.734713 3.180594 -1.803032 0.0798 LOG(X2) -0.554806 0.234177 -2.369176 0.0233 LOG(X3) 3.874912 1.990383 1.946817 0.0594 R-squared 0.256579 Mean dependent var 0.337120 Adjusted R-squared 0.194627 S.D. dependent var 1.700067 S.E. of regression 1.525684 Akaike info criterion 3.777402 Sum squared resid 83.79758 Schwarz criterion 3.946290 Log likelihood -71.54803 F-statistic 4.141592 Durbin-Watson stat 1.445506 Prob(F-statistic) 0.012760
Sumber: diolah oleh peneliti (2019)
Berdasarkan hasil dari perhitungan diatas dapat disimpulkan bahwa jika nilai koefisien korelasi (R2) < 0.80, maka data tersebut tidak terjadi multikolinearitas, dari data diatas nilai R2 sebesar 0.25 < 0.80 maka dapat disimpulkan tidak terjadi korelasi antar variabel independen.
Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitasdalam penelitian inimenggunakan White Heteroskedasticity Test. Hasil yang diperlukan dalam pengujian ini adalah Obs*R-squared dengan hipotesis sebagai berikut:
H0: tidak ada heteroskedastisitas (Obs*R-squared > 0,05) H1: ada heteroskedastisitas (Obs*R-squared < 0,05)
Berikut table yang menunjukan hasil uji heteroskedastisitas:
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 6.974995 Probability 0.000075
Obs*R-squared 22.36472 Probability 0.051040
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares
Date: 06/14/19 Time: 16:07 Sample: 1 40
Included observations: 40
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 30.86067 9.521467 3.241167 0.0027 X1 -145.6419 95.87293 -1.519114 0.1383 X1^2 174.6121 114.0257 1.531340 0.1352 X2 83.02155 29.92285 2.774520 0.0090 X2^2 -82.85010 39.31043 -2.107586 0.0427 X3 -17.42037 40.32717 -0.431976 0.6686 X3^2 4.388024 10.84138 0.404748 0.6883
R-squared 0.559118 Mean dependent var 9.105076
Adjusted R-squared 0.478958 S.D. dependent var 11.69492 S.E. of regression 8.441774 Akaike info criterion 7.261890 Sum squared resid 2351.697 Schwarz criterion 7.557444
Log likelihood -138.2378 F-statistic 6.974995
Durbin-Watson stat 1.659149 Prob(F-statistic) 0.000075
Sumber: diolah oleh peneliti (2019)
Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas di atas menunjukan nilai p-value Obs*R-square 22.36472. Oleh karena nilai p-value 0.051040 > 0.05 maka H0diterima atau yang berarti model regresi bersifat homoskedastisitas atau dengan kata lain tidak ada masalah asumsi non heteroskedastisitas.
Uji Autokorelasi
Autokorelasi menunjukan suatu keadaan dimana terjadi korelasi (hubungan) antara residual tahun ini dengan tingkat kesalahan tahun sebelumnya. Untuk mengetahui ada tidaknya penyakit autokorelasi dapat dilihat dari nilai statistic durbin-watson. Selain dengan menggunakan uji durbin-watson untuk melihat ada tidaknya autokorelasi dengan menggunakan uji langrange multiple (LM Test) atau yang disebut dengan uji Breusch-Godfrey dengan membandingkan nilai probabilitas obs*R-Squared dengan:
α = 5% (0.05).
Untuk membuktikan ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dari hasil uji Breusch-Godfrey dibawah ini:
• Bila nilai probability > α = 5%, berarti tidak ada autokorelasi. • Bila nilai probability ≤ α = 5%, berarti tidak ada autokorelasi.
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 3.665850 Probability 0.036168
Obs*R-squared 7.095473 Probability 0.058790
Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 06/14/19 Time: 16:17
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.228865 2.160957 -0.105909 0.9163 X1 0.359497 9.006373 0.039916 0.9684 X2 0.100028 2.310772 0.043288 0.9657 X3 -0.003396 2.514671 -0.001351 0.9989 RESID(-1) 0.461927 0.170617 2.707390 0.0105 RESID(-2) -0.176390 0.180702 -0.976135 0.3359
R-squared 0.177387 Mean dependent var 5.61E-15
Adjusted R-squared 0.056414 S.D. dependent var 3.055902 S.E. of regression 2.968453 Akaike info criterion 5.151440
Log likelihood -97.02880 F-statistic 1.466340 Durbin-Watson stat 2.023836 Prob(F-statistic) 0.226470
Berdasarkan tabel diatas diketahui bahwa nilai Obs*R-squared adalah 7.095473
dan nilai probabilitasnya adalah 0.058790 yang lebih besar dari α = 5%(0,05) sehingga dapat disimpulkan bahwa data dalam penelitian ini tidak terdapat masalah autokorelasi. Pengujian Hipotesis Analisis Regresi Data Panel
Hasil Uji Simultan
R-squared 0.874950 Mean dependent var 3.336250 Adjusted R-squared 0.819372 S.D. dependent var 3.518842 S.E. of regression 1.495520 Sum squared resid 60.38764 F-statistic 15.74280 Durbin-Watson stat 1.977065 Prob(F-statistic) 0.000000
Berdasarkan hasil output Eviews diatas, F-hitung yaitu sebesar 15.74280
sementara tabel dengan tingkat α = 0,05 adalah sebesar 2,87. Dengan demikian F-hitung > F-tabel (15.74280 > 2,87), kemudian juga terlihat dari nilai probabilitasnya yaitu sebesar 0,000000 yang lebih kecil dari 0,05 sehingga Hoditolak. Hal ini menunjukkan bahwa variabel struktur hutang, struktur aktiva dan struktur modal secara bersama-sama (simultan) mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap kinerja perusahaan, sehingga model regresi dapat digunakan untuk memprediksi variabel dependen.
Hasil Uji Parsial
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/14/19 Time: 15:37 Sample(adjusted): 1 40
Included observations: 40 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 10.57646 2.250665 4.699258 0.0000
X1 -28.22493 9.635264 -2.929336 0.0059
X2 -1.574829 2.359042 -0.667571 0.5087
X3 6.140426 2.694320 2.279026 0.0287
Penjelasan dari tabel di atas adalah sebagai berikut: