BAB III METODE PENELITIAN
D. Hasil Pengujian Hipotesis
Dari hasil pengujian asumsi klasik disimpulkan bahwa bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah memenuhi model estimasi yang Best Linear Unbiased Estimator (BLUE) dan layak dilakukan analisis regresi.
1. Persamaan Regresi
Dalam pengolahan data dengan menggunakan regresi linear, dilakukan beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara variabel independen dan variabel dependen, melalui hubungan Ln_NPM (X1), Ln_MBV (X2), dengan Ln_Pertumbuhan Laba (Y). Hasil regresi dapat dilihat pada tabel 4.9.
Tabel 4.9 Analisis Hasil Regresi
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.038 1.109 .936 .359 Ln_NPM .841 .156 .752 5.402 .000 Ln_MBV -.083 .195 -.059 -.426 .674
a. Dependent Variable: Ln_Pertumbuhan_laba
Berdasarkan penjelasan dari pengujian asumsi klasik sebelumnya, model regresi dalam penelitian ini telah diubah menjadi model logaritma natural, sehingga beta dan koefisien dari penelitian ini juga dalam bentuk logaritma natural. Model regresi berdasarkan hasil analisis regresi dinyatakan dalam bentuk fungsi Ln_Perubahan Laba.
Kemudian model regresi tersebut akan diinterpretasikan. β0 = 1.038
Nilai konstanta ini menunjukkan bahwa apabila tidak ada variabel Ln_NPM dan Ln_MBV (X1=X2=0), maka Ln_ pertumbuhan laba adalah sebesar 1.038.
β1 = 0.841
Koefisien regresi β1 ini menunjukkan bahwa setiap variabel Ln_NPM meningkat sebesar satu satuan, maka Ln_pertmubahan laba akan bertambah sebesar 0.841 atau 84,1% dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
β2 = -0.083
Koefisien regresi β2 ini menunjukkan bahwa setiap variabel Ln_MBV meningkat sebesar satu satuan, maka Ln_pertumbuhan laba akan berkurang sebesar 0.083 atau 8,3% dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
Pengujian hipotesis dilakukan dengan tujuan untuk menguji ada tidaknya pengaruh dari variabel independen terhadap variabel dependen.
Tabel 4.10 Variables Entered/Removedb Model Variables Entered Variables Removed Method 1 Ln_MBV, Ln_NPMa . Enter
a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: Ln_Pertumbuhan_laba
Berdasarkan tabel 4.10 diatas, maka dapat diketahui bahwa :
a. variabel yang dimasukkan kedalam persamaan adalah variabel independen yaitu ln MBV dan Ln NPM tidak ada variabel independen yang dikeluarkan,
b. metode yang digunakan untuk memasukkan data yaitu metode enter. 2. Hasil Pengukuran Adjusted R2
Nilai koefisien korelasi (R) menunjukkan seberapa besar korelasi atau hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel dependen. Koefisien korelasi dikatakan kuat jika nilai R berada di atas 0.5 dan mendekati 1.
Koefisien determinasi (R square) menunjukkan seberapa besar variabel independen menjelaskan variabel dependennya. Nilai R square adalah nol sampai dengan satu. Apabila nilai R square semakin mendekati satu, maka variabel-variabel independen memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Sebaliknya, semakin kecil nilai R square, maka kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen semakin terbatas. Nilai Rsquare memiliki kelemahan yaitu nilai R square akan meningkat setiap ada penambahan satu variabel independen meskipun variabel independen tersebut tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Oleh karena itu, digunakan nilai adjusted Rsquare untuk mengevaluasi mana model regresi terbaik.
Tabel 4.11
Hasil Analisis Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi Model Summary Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .759a .576 .537 1.20874 a. Predictors: (Constant), Ln_MBV, Ln_NPM b. Dependent Variable: Ln_Pertumbuhan_laba
Sumber: Data diolah penulis, 2010
Tabel 4.11 menunjukkan bahwa nilai koefisien korelasi (R) sebesar 0.759 yang berarti bahwa korelasi atau hubungan antara variabel pertumbuhan laba dengan variabel independennya (Ln_NPM, Ln_MBV) erat. Menurut Situmorang (2008), untuk memastikan tipe hubungan antar variabel dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 4.12
Tabel Hubungan antar Variabel
Nilai Interpretasi
0.0 – 0.19 Sangat Tidak Erat
0.2 – 0.39 Tidak Erat
0.4 - 0.59 Cukup Erat
0.6 – 0.79 Erat
0.8 – 0.99 Sangat Erat
Angka koefisien determinasi (Adjusted R Square) adalah 0.576. Hal ini berarti 57,6% dari Ln_pertumbuhan laba dijelaskan oleh variasi dari kedua variabel independen (Ln_NPM, Ln_MBV), sedangkan sisanya 42,4% lagi dijelaskan oleh variasi atau faktor lainnya.
3. Uji Signifikansi Simultan
Secara simultan, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji F (F test). Uji F dilakukan untuk menguji apakah variabel-variabel independen berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen. Adapun hipotesis untuk uji F adalah sebagai berikut:
H1 : Ada Hubungan pertumbuhan Market Book Value (MBV) dan Net Profit Margin (NPM) dengan pertumbuhan laba.
Uji ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi Fhitung dengan ketentuan:
− jika Fhitung < Ftabel pada α 0.05, maka H1 ditolak dan − jika Fhitung > Ftabel pada α 0.05, maka H1 diterima.
Setelah uji F dilakukan, maka diperoleh nilai F hitung dan nilai signifikansi. Tabel 4.13
Hasil Uji F
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 43.642 2 21.821 14.935 .000a
Residual 32.143 22 1.461
Total 75.785 24
a. Predictors: (Constant), Ln_MBV, Ln_NPM b. Dependent Variable: Ln_Pertumbuhan_laba
Sumber: Data diolah penulis, 2010
Salah satu criteria pengambilan keputusan untuk pengujian hipotesis ini adalah Quick Look. Menurut Ghozali (2005 :84), “Quick look : bila nilai F lebih besar daripada 4, maka H0 ditolak pada derajat kepercayaan 5%, dengan kata lain, hipotesis alternative diterima”. Artinya hipotesis yang diterima adalah
bahwa semua variabel independen secara bersama-sama dan signifikan berhubungan dengan variabel dependen.
Dari uji F diatas, diperoleh F hitung sebesar 14.935 > 4, dengan tingkat signifikansi 0.000 < 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel Net Profit Margin dan Market Book Value berhubungan dengan pertumbuhan laba (Y).
4. Uji Signifikansi Parsial
Untuk mengetahui apakah variabel independen dalam model regresi berhubungan dengan variabel dependen, maka dilakukan pengujian dengan menggunakan uji t (t test). Ada dua hipotesis yang akan diuji dengan uji t.
H2 : Ada hubungan Market Book Value (MBV) dengan pertumbuhan laba.
H3 : Ada hubungan Net Profit Margin (NPM) dengan pertumbuhan laba.
Uji t ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi thitung dengan ketentuan:
− jika thitung < ttabel pada α 0.05, maka Hi ditolak dan − jika thitung > ttabel pada α 0.05, maka Hi diterima.
Tabel 4.14 Hasil Uji t Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.038 1.109 .936 .359 Ln_NPM .841 .156 .752 5.402 .000 Ln_MBV -.083 .195 -.059 -.426 .674
a. Dependent Variable: Ln_Pertumbuhan_laba
Dari uji t yang telah dilakukan, diperoleh nilai t tabel sebesar 1.711. Dari hasil uji t yang disajikan pada tabel 4.14 dapat diketahui pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen.
Variabel Market Book Value (MBV) berhubungan negativ dengan pertumbuhan laba, hal ini terlihat dari nilai signifikan (0.674) di atas (lebih besar dari) 0.05 dan nilai t hitung (-0.426) < t Tabel (1.711) artinya variabel Market Book Value tidak berhubungan secara signifikan terhadap pertumbuhan laba.
Variabel Net Profit Margin (NPM) memiliki hubungan dengan pertumbuhan laba, hal ini terlihat dari nilai signifikan (0.000) di bawah (lebih kecil dari) 0.05. Dan nilai t hitung (5.402) > t tabel (1.711) artinya jika ditingkatkan variabel Net Profit Margin sebesar satu satuan (unit) maka pertumbuhan laba (Y) akan meningkat sebesar 0.841 satuan (unit).