BAB V PENUTUP
A. Kesimpulan
dU sampai dengan 4-dU Tidak terdapat autokorelasi 4 - dU sampai dengan 4 - dL Tanpa kesimpulan
> 4 - dL Ada autokorelasi (-)
3. Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linear berganda pada dasarnya merupakan analisis yang memiliki pola teknis dan substansi yang hampir sama dengan analisis regresi linear sederhana. Analisis ini memiliki perbedaan dalam hal jumlah variabel independen yang merupakan variabel penjelas jumlahnya lebih dari satu buah (Wibowo, 2012). Regresi berganda menurut Siregar (2012) adalah pengembangan dari regresi linier sederhana, yaitu sama-sama alat yang dapat digunakan untuk memprediksi permintaan di masa akan datang berdasarkan data masa lalu atau untuk mengetahui pengaruh satu atau lebih variabel bebas (independent) terhadap satu variabel tak bebas (dependent). Dalam penelitian ini variabel dependen adalah profitabilitas (ROA), sedangkan yang menjadi variabel independen adalah hutang jangka pendek, perputaran piutang dan ukuran perusahaan.
Regresi liner berganda di notasikan sebagai berikut (Wibowo, 2012);
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3
i Y = Profitabilitas ( Return on Assets )
a = Nilai konstanta
b = Nilai koefisien regresi
X1 = Hutang Jangka Pendek
X2 = Perputaran piutang
X3 = Ukuran Perusahaan
4. Uji-T (Uji Parsial)
Uji beda t-test digunakan untuk menentukan apakah dua sampel yang tidak berhubungan memiliki nilai rata-rata yang berbeda (Ghozali, 2013). Sedangkanmenurut Wibowo (2012) uji yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan rata-rata antara; populasi dan sampel, antara sampel dan sampel, baik dengan karakter yang saling berhubungan maupun yang tidak saling berhubungan diantara sampel atau populasi yang diteliti.Uji ini sekaligus melihat manakah rata-rata yang lebih tinggi, jika ada perbedaan tersebut. Dalam hal ini, apakah variabel hutang jangka pendek, perputaran piutang dan ukuran perusahaanberpengaruh terhadap profitabilitas (ROA). Penelitian ini dilakukan dengan melihat pada Coefficients yang membandingkan Unstandardized Coefficients B dan Standard error of estimate sehingga didapat hasil yang dinamakan t hitung.
i
Kriteria variable independen secara individual dapat dikatakan berpengaruh terhadap variable dependen apabila t hitung> t table atau -t hitung < -t table dan tingkat signifikansi < a (0,05), Ho ditolak dan Ha diterima. Jika-t table < t hitung< t table dan tingkat signifikansi > a (0,05) maka Ho diterima dan Ha ditolak.
5 Uji F (Uji Simultan)
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel independen secara bersama-sama (simultan) dapat berpengaruh terhadap variabel dependen. Uji statistik F menurut Ghozali (2013) pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen/terikat. Dalam hal ini, apakah variabel hutang jangka pendek, perputaran piutang dan ukuran perusahaan secara bersama-sama (simultan) berpengaruh terhadap profitabilitas (ROA).
Pengujian terhadap pengaruh variabel independen secara bersama-sama (simultan) terhadap perubahan nilai variabel dependen yang dapat dijelaskan (explained) oleh perubahan nilai semua variabel independen. Penelitian ini dilakukan dengan melihat pada Anova yang menbandingkan Mean Square dari regression dan Mean Square dari residual sehingga didapat hasil yang dinamakan F hitung. Apabila F hitung > F tabel dan apabila tingkat signifikansi < a (0,05),
i
maka variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen sehingga Ho ditolak dan Ha diterima.
6. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel-variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Ghozali, 2013).
Koefisien determinasi (R2) dimaksudkan untuk mengetahui tingkat ketepatan paling baik dalam analisis regresi, dimana hal yang ditunjukkan oleh besarnya koefisien determinasi (R2) antara 0 (nol) dan 1 (satu). Koefisien determinasi ini di tunjukan dengan R Square dalam Model Summary yang dihasilkan oleh SPSS. Apabila R2 semakin mendekati angka 1, maka model regresi dianggap semakin baik karena variabel independen yang dipakai dalam penelitian ini mampu menjelaskan variabel dependennya. Penelitian ini berpatokan pada nilai Ajusted R Square atau koefisien determinasi yang sudah disesuaikan karena apbila nilai R Square akan menimbulkan suatu bias yang dapat meningkatkan R2 jika ada penambahan variabel independen. Berbeda dengan R Square, nilai Ajusted R Square tidak akan menimbulkan bias karena R Squaredapat naik atau turun apabila
i
sebuah variabel independen ditambahkan dalam model. Selain itu koefisien determinasi dipergunakan untuk mengetahui presentase perubahan variabel terikat (Y) yang disebabkan oleh variabel bebas (X).
i BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Statistik Deskriptif Variabel Penelitian
Statistik deskriptif adalah ilmu statistik yang menjelaskan tentang bagaimana data akan dikumpulkan dan selanjutnya diringkas dalam unit analisis yang penting yang meliputi; frekuensi, nilai rata-rata (mean), nilai tengah (median), modus, dan range serta variasi lain.
1. Data Penelitian
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik yang menggunakan persamaan regresi linier berganda. analisis data dimulai dengan mengolah data menggunakan Microsoft excel, selanjutnya dilakukan pengujian asumsi klasik dan pengujian menggunakan regresi linier berganda. Pengujian asumsi klasik dan regresi linier berganda dilakukan dengan menggunakan software SPSS versi 2.1. Prosedur dimulai dengan memasukkan variabel-variabel penelitian ke program SPSS tersebut dan menghasilkan output-output sesuai metode analisis data yang ditentukan. Berdasarkan kriteria yang ditetapkan, didapat 15perusahaan yang memenuhi kriteria dan dijadikan sampel dalam penelitian ini dan diamati selama periode 2011-2015.
i
Tabel 4.1 Daftar Sampel Perusahaan Sektor Manufaktur Food and Beverage Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2011 – 2015 Yang
Memenuhi Kriteria Penelitian
No Code Nama Perusahaan
1 ADES PT. Akasha Wira International Tbk 2 DLTA PT. Delta Djakarta Tbk
3 CPIN Charoen Pokphand Indonesia Tbk.[S] 4 CEKA Wilmar Cahaya Indonesia Tbk. [S] 5 SKBM PT. Sekar Bumi Tbk
6 AISA PT. Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk 7 INDF Indofood Sukses Makmur Tbk.[S] 8 SKLT PT. Sekar Laut Tbk
9 ALTO PT. Tri Banyan Tirta Tbk
10 MLBI PT. Multi Bintang Indonesia Tbk 11 MYOR Mayora Indah Tbk. [S]
12 ULTJ Ultrajaya Milk Industry & Trading Co. Tbk. [S] Sumber: Data diolah pada perusahaa manufaktur tahun 2017
2. Analisis Statistik Deskriptif
Informasi yang dibutuhkan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari Indonesian Capital Market Directory (ICDM) dan Bursa Efek Indonesia (BEI) berupa data keuangan sampel perusahaan manufaktur dari tahun 2011 - 2015 yang dijabarkan dalam bentuk statistik.
Variabel dari penelitian ini adalah hutang jangka pendek, perputaran piutang dan ukuran perusahaan sebagai variabel bebas (independent variable) dan
i
profitabilitas (ROA) sebagai variabel terikat (dependent variable). Statistik deskriptif dari variabel tersebut dari sampel perusahaan manufaktur selama periode 2011 - 2015 disajikan dalam tabel 4.2 berikut.
Tabel 4.2 Hasil Statistik Deskriptif Variabel Selama Tahun 2011-2015
Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N ROA .0800 .06605 60 HUTANGJANGKAPENDEK 11459064.300000 17559677.7127596 60 PERPUTARANPIUTANG 25.290322 31.1572532 60 UKURANPERUSAHAAN 7.293276 .5614072 60
Sumber: Data sekunder diolah SPSS Versi 2.1 (2017)
Berdasarkan hasil perhitungan pada tabel 4.2 tersebut terlihat bahwa dari 12 perusahaan Manufaktur sampel dengan 5 tahun pengamatan (12 x 5) maka N = 60. Rata-rata hutang jangka pendek selama periode pengamatan 2011 - 2015 sebesar 11459064.300000 dengan SD (standar deviasi) sebesar 17559677.7127596. Perputaran piutang memiliki rata-rata 25.290322 dengan SD (standar deviasi) 31.1572532. Ukuran perusahaan memiliki rata-rata 7.293276 dengan SD (standar deviasi) 0.5614072. Dan ROA memiliki rata-rata 0.0800 dengan SD (standar deviasi) 0.06605.
Nilai rata-rata yang terdapat pada tabel di atas dapat menjelaskan bahwa apabila rata-rata dari masing-masing variabel lebih kecil dari standar deviasi maka dapat dikatakan hasil yang kurang baik, dikarenakan standar deviasi merupakan hal yang mencerminkan penyimpangan dari data variabel tersebut cukup tinggi karena lebih besar daripada nilai rata-ratanya. Variabel yang nilai rata-ratanya lebih kecil dari standar deviasinya ialah ukuran perusahaan.
i
Sebaliknya jika nilai rata-rata dari masing-masing variabel yang dihasilkan lebih besar dari nilai standar deviasi maka dikatakan memiliki hasil yang baik. Variabel yang nilai rata-ratanya lebih besar dari standar deviasinya ialah hutang jangka pendek, perputaran piutang, dan profitabilitas (ROA).
B. Hasil Pengujian Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Uji normalitias bertujuan apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan histogram dan grafik.
i Gambar 4.3 Grafik Histogram
Sumber: Data sekunder diolah SPSS Versi 2.1 (2017)
Jika melihat kurva normal pada Histogram di atas maka dapat diambil kesimpulan bahwa model memiliki distribusi normal, hal ini diperlihatkan oleh bentuk kurva yang memyerupai lonceng, bell shaped dan tidak menceng ke kanan atau ke kiri.
i Gambar 4.4 Diagram Normal P-P Plot of
Sumber: Data sekunder diolah SPSS Versi 2.1 (2017)
Dari grafik normal probability plot titik-titik menyebar berhimpit disekitar garis diagonal dan hal ini menunjukan bahwa residual terdistribusi secara normal. Dalam uji normalitas residual dengan histogram dan grafik dapat menyesatkan apabila tidak hati-hati secara visual kelihatan normal, oleh karena itu untuk dilengkapi uji histogram dan grafik dilakukan juga uji statistik lain yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik nonparametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S). Uji Kolmogorov-Smirnov dapat dilakukan untuk menguji apakah residual terdistribusi secara normal. Hasil uji K-S dapat dilihat pada tabel 4.5 sebagai berikut:
i
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 60
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation .10427801
Most Extreme Differences
Absolute .071
Positive .071
Negative -.060
Kolmogorov-Smirnov Z .548
Asymp. Sig. (2-tailed) .925
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Data sekunder diolah SPSS Versi 2.1 (2017)
Dari hasil uji data pada tabel diatas dapat diambil kesimpulan bahwa, data memiliki distribusi normal karena niai Kolmogorov-Smirnov memiliki signifikansi 0.925 lebih besar dari 0.05.
2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Jika nilai Tolerance ≥ 0.10 dan Nilai VIF ≤ 10 maka antar variabel independen tidak terjadi multikolinearitas. Berikut ini adalah hasil uji multikolinearitas:
Tabel 4.6 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1
(Constant)
HUTANGJANGKAPENDEK
i
PERPUTARANPIUTANG
0.957 1.045
UKURANPERUSAHAAN
0.632 1.582
a. Predictors: (Constant), UKURANPERUSAHAAN, PERPUTARANPIUTANG, HUTANGJANGKAPENDEK b. Dependent Variable: ROA
Sumber: Data sekunder diolah SPSS Versi 2.1 (2017)
Dari data tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai Tolerance dan VIF dari hutang jangka pendek sebesar 0,612; 1.635; nilai perputaran piutang sebesar 0,957; 1.045; dan ukuran perusahaan sebesar 0,632; 1.582. Nilai Tolerance untuk semua variabel independen lebih besar dari 0,10 (Tolerance ≥ 0,10) dan nilai VIF lebih kecil dari 10 (VIF ≤ 10). Berdasarkan nilai tersebut dapat disimpulkan bahwa ketiga variabel independen tidak terjadi multikolineartias.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain.
Salah satu cara untuk mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas dalam suatu model regresi linier adalah dengan melihat grafik scatterplot antara nilai prediksi variabel terikat yaitu ZPRED dengan residual error yaitu SRESID. Jika tidak ada pola tertentu dan titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Grafik scatterplot ditunjukkan pada grafik berikut :
i
Sumber: Data sekunder diolah SPSS Versi 2.1 (2017)
Gambar 4.7 menunjukan bahwa data tersebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu.Data tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, tidak berkumpul di satu tempat, serta tidak membentuk pola tertentu.Hal ini menunjukan bahwa tidak terdapat heteroskedastisitas pada model regresi yang digunakan.
4. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi merupakan pengujian yang bertujuan apakah dalam sebuah model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya) dengan asumsi dan bantuan dua
i
buah nilai dari tabel Durbin-Watson yaitu nilai dL dan nilai dU pada K tertentu, K = jumlah variabel bebas dan pada n tertentu, n = jumlah sampel yang digunakan. Jika angka DW berada pada range nilai dU hingga (4-dU) maka ditarik kesimpulan bahwa model tidak terdapat autokorelasi. Nilai kritis yang digunakan adalah default spss = 5%. Cara yang lain adalah dengan menilai tingkat probabilitas, jika > 0.05 berarti tidak terjadi autokorelasi dan sebaliknya
Tabel 4.8 Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .691a 0.477 0.449 0.04903 1.162
a. Predictors: (Constant), UKURANPERUSAHAAN, PERPUTARANPIUTANG, HUTANGJANGKAPENDEK
b. Dependent Variable: ROA
Sumber: Data sekunder diolah SPSS Versi 2.1 (2017)
Dari hasil tampilan output SPSS table 4.8 dapat diketahui bahwa nilai Durbin Watson sebesar 1.162 lebih besar dari 0.05, maka dapat dipastikan bahwa model tersebut tidak mengalami gejala autokorelasi.
C. Hasil Pengujian Hipotesis
1. Analisis Regresi Linear Berganda
Dalam analisis regresi, selain mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih, juga menunjukan arah hubungan antara variabel dependen
i
dengan variabel independen. Variabel independen pada penelitian ini yaitu perputaran piutang, perputaran kas dan perputaran persediaan terhadap variabel dependen yaitu profitabilitas (ROA). Berikut ini adalah hasil uji dari analisis regresi linear berganda:
Tabel 4.9 Hasil Uji Analisi Regresi Linear Berganda
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta 1 (Constant) 0.117 0.101 HUTANGJANGKAPENDEK -1.040 0 -0.277 PERPUTARANPIUTANG 0.001 0 0.61 UKURANPERUSAHAAN 0.024 0.014 0.206
a. Predictors: (Constant), UKURANPERUSAHAAN, PERPUTARANPIUTANG, HUTANGJANGKAPENDEK
b. Dependent Variable: ROA
Sumber: Data sekunder diolah SPSS Versi 2.1 (2017)
Dari tabel hasil uji regresi berganda diatas maka diperoleh persamaan regresi berganda sebagai berikut:
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3
Y = 0.117 - 1.040X1 + 0,001X2 + 0.024X3
Keterangan:
Y = Variabel Dependen a = Konstanta
X1= Hutang Jangka Pendek X2 = Perputaran Piutang X3 = Ukuran Perusahaan
i Artinya:
1. Konstant memiliki nilai sebesar 0.117 ini menunjukan jika hutang jangka pendek, perputaran piutang dan ukuran perusahaan adalah nol, maka profitabilitas memiliki nilai 0.117.
2. Variabel hutang jangka pendek memiliki nilai koefisien regresi sebesar -1.040, ini berarti jika variabel independen lain nilainya berubah, maka setiap kenaikan 1 poin atau 1% variabel hutang jangka pendek akan terjadi penurunan profitabilitas sebesar -1,040. Koefisien variabel hutang jangka pendek bernilai negatif, artinya terdapat hubungan negatif antara hutang jangka pendek dengan profitabilitas artinya semakin menurun nilai hutang jangka pendek maka akan menurunkan profitabilitas
3. Variabel perputaran piutang memiliki nilai koefisien regresi sebesar 0,002, ini berarti jika variabel independen lain nilainya tetap atau tidak berubah, maka setiap kenaikan 1 poin atau 1% variabel perputaran piutang akan meningkatkan profitabilitas sebesar 0,002. Koefisien variabel perputaran piutang bernilai positif, artinya terdapat hubungan positif antara perputaran piutang dengan profitabilitas, artinya semakin meningkatnya nilai perputaran piutang maka akan meningkatkan profitabilitas.
4. Variabel ukuran perusahaan memiliki nilai koefisien regresi sebesar 0.024, ini berarti jika variabel independen lain nilainya berubah, maka setiap kenaikan 1 poin atau 1% variabel ukuran perusahaan akan menurunkanprofitabilitas sebesar 0.024. Koefisien variabel ukuran perusahaan bernilai positif, artinya terdapat hubungan positif antara ukuran
i
perusahaan dengan profitabilitas, artinya semakin meningkatnya nilai ukuran perusahaan maka akan meningkatkan profitabilitas.
2. Uji-T (Uji Parsial)
Uji t menunjukan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Hasil uji t dapat dilihat pada tabel di bawah ini
Tabel 4.10 Hasil Uji-T
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -0.117 0.101 -1.16 0.251 HUTANGJANGKAPENDEK -1.040 0 -0.277 -2.245 0.029 PERPUTARANPIUTANG 0.001 0 0.61 6.179 0.000 UKURANPERUSAHAAN 0.024 0.014 0.206 1.692 0.036
a. Predictors: (Constant), UKURANPERUSAHAAN, PERPUTARANPIUTANG, HUTANGJANGKAPENDEK
b. Dependent Variable: ROA
Sumber: Data sekunder diolah (2017)
Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa hutang jangka pendek memiliki thitung sebesar -2.245 dengan signifikansi 0,029 lebih kecil dengan taraf signifikan
i
0,05 Dalam perbandingan dengan menggunakan Tabel t Df = n – k – 1 atau 60 – 3 – 1 = 56 (n = jumlah data yang diolah, k = jumlah variabel independen) maka hasil yang diperoleh dari ttabel sebesar 1.673 maka hipotesis peneliti yang berbunyi Ha1 : hutang jangka pendek berpengaruh signifikan terhadap profitabilitas (ROA) diterima.
Nilai thitung untuk perputaran piutang adalah sebesar 6.179 dengan signifikansi 0,000 lebih kecil dengan taraf signifikan 0,05. Dalam perbandingan dengan menggunakan Tabel t maka hasil yang diperoleh dari ttabel sebesar 1.673 maka hipotesis peneliti yang berbunyi Ha2 : perputaran piutang berpengaruh signifikan terhadap profitabilitas (ROA) diterima.
Nilai thitung untuk ukuran perusahaan adalah sebesar 1.692 dengan signifikansi 0,036 lebih kecil dengan taraf signifikan 0,05. Dalam perbandingan dengan menggunakan Tabel t maka hasil yang diperoleh dari ttabel sebesar 1.673 maka hipotesis peneliti yang berbunyi Ha3 : Ukuran perusahaan berpengaruh signifikan terhadap profitabilitas (ROA) diterima.
3. Uji-F (Uji Simultan)
Uji F menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen/terikat. Hasil uji F dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 4.11 Hasil Uji-F
ANOVAa
i
1
Regression .123 3 .041 17.017 .000b
Residual .135 56 .002
Total .257 59
a. Dependent Variable: ROA
b. Predictors: (Constant), UKURANPERUSAHAAN, PERPUTARANPIUTANG, HUTANGJANGKAPENDEK
Sumber: Data sekunder diolah SPSS Versi 2.1 (2017)
Dari tabel 4.11 di atas dapat dilihat bahwa variabel hutang jangka pendek, perputaran piutang dan ukuran perusahaanmemiliki nilai Fhitung 17.017 > 2.769 (Ftabel dengan df 1= jumlah kelompok data – 1 atau 4 -1 = 3, Df2 = jumlah data – jumlah kelompok data atau 60 – 4 = 56) dan signifikan 0,000 < 0,05. Sehingga dapat disimpulkan Ha4 diterima, hutang jangka pendek, perputaran piutang, ukuran perusahaan berpengaruh signifikan secara simultan terhadap profitabilitas (ROA) diterima dan Ho4 ditolak.
4. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Uji koefisien determinasi pada tabel di bawah ini:
Tabel 4.12 Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted
R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .691a 0.477 0.449 0.04903 1.162
i
a. Predictors: (Constant), UKURANPERUSAHAAN, PERPUTARANPIUTANG, HUTANGJANGKAPENDEK
b. Dependent Variable: ROA
Sumber: Data sekunder diolah SPSS Versi 2.1 (2017)
Dari tabel di atas dapat dilihat nilai koefisien determinasi (Adjusted R Square) sebesar 0.1 atau 44.9% dari variabel profitabilitas (ROA) dapat dijelaskan atau dipengaruhi oleh hutang jangka pendek, perputaran piutang dan ukuran perusahaan. Sedangkan sisanya 55.1% dijelaskan atau dipengaruhi oleh variabel-variabel yang lain. Dari persentase yang tergolong rendah tersebut menunjukan bahwa terdapat pengaruh dari faktor lain yang tidak dimasukan dalam penelitian ini.
D. Pembahasan Hasil Penelitian
Dari hasil penelitian yang telah dibahas di atas, maka peneliti akan melalukan pembahasan sebagai berikut:
1. Pengaruh Hutang Jangka Pendek Terhadap Profitabilitas (ROA)
Berdasarkan hasil penelitian yang telah diuraikan secara statistik dengan menggunakan program SPSS maka dapat dilihat bahwa hutang jangka pendek memiliki thitung sebesar -2.245 > 1.673 dengan signifikansi 0.029 lebih kecil dengan taraf signifikan 0.05 maka Ho ditolak dan Ha1 diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa hutang jangka pendek secara parsial memiliki pengaruh secara signifikan terhadap profitabilitas (ROA). Pengaruh hutang jangka pendek adalah negatif
i
dimana pada saat hutang jangka pendek tinggi cenderung akan menurunkan profitabilitas (ROA) dan sebaliknya jika hutang jangka pendek rendah cenderung akan menaikan profitabilitas (ROA).
Hasil penelitian ini sama dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Liza Nadira (2013) menunjukan mempunyai pengaruh positif yang signifikan dari hutang jangka pendek terhadap profitabilitas.
2. Pengaruh Perputaran Piutang Terhadap Profitabilitas (ROA)
Berdasarkan hasil penelitian yang telah diuraikan secara statistik dengan menggunakan program SPSS maka dapat dilihat bahwa perputaran piutang memiliki Nilai thitung sebesar 6.179 dengan signifikansi 0.000 lebih kecil dengan taraf signifikan 0.05 maka Ho ditolak dan Ha2 diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa perputaran piutang secara parsial memiliki pengaruh secara signifikan terhadap profitabilitas (ROA). Pengaruh perputaran piutang adalah positif dimana pada saat perputaran piutang tinggi cenderung akan menurunkan profitabilitas (ROA) dan pada saat perputaran piutang rendah cenderung akan menaikan profitabilitas (ROA).
Hasil penelitian ini sama dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Rina Yuliani (2013) menunjukkan perputaran piutang mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap ROA.
3. Pengaruh Ukuran Perusahaan Terhadap Profitabilitas (ROA)
Berdasarkan hasil penelitian yang telah diuraikan secara statistik dengan menggunakan program SPSS maka dapat dilihat bahwa ukuran
i
perusahaanmemiliki Nilai thitung sebesar 1.692 dengan signifikansi 0.036 lebih kecil dengan taraf signifikan 0,05 maka Ho ditolak dan Ha3 diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa ukuran perusahaan secara parsial memiliki pengaruh secara signifikan terhadap profitabilitas (ROA). Pengaruh ukuran perusahaan adalah positif, dimana pada saat ukuran perusahaan tinggi cenderung akan menurunkan profitabilitas (ROA) dan pada saat ukuran perusahaan rendah cenderung akan menaikan profitabilitas (ROA).
Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Talebnia et al.,(2010) dan Fachrudin (2011), yang menunjuk keofisien regresi ukuran perusahaan yang positif menunjukkan jika ukuran perusahaan meningkat maka profitabilitas perusahaan akan menurun. Pengaruh signifikan ini menunjukkan bahwa merupakan faktor utama yang dapat mempengaruhi profitabilitas.
Pada perusahaan yang berukuran besar, manajer akan berusaha memaksimalkan kemampuannya mengelola perusahaan untuk meningkatkan profitabilitas perusahaan, karena pada perusahaan besar cenderung membutuhkan laba agar perusahaan dapat menjalankan operasi perusahaan serta membayar deviden. Namun pada perusahaan kecil meskipun investasinya kurang besar juga dapat memberikan keuntungan yang optimal. Ukuran perusahaan dapat dillihat dari total aktivanya, perusahaan dengan total aktiva yang besar dengan komponen dominan pada piutang dan persediaan belum tentu dapat membayar deviden (laba ditahan) dikarenakan asset yang menumpuk pada piutang dan persediaan.
i
Perusahaan lebih mempertahankan laba dibandingkan membagikannya sebagai deviden, yang dapat mempengaruhi harga saham.
4. Pengaruh Hutang Jangka Pendek, Perputaran Piutang Dan Ukuran Perusahaan Terhadap Profitabilitas (ROA)
Berdasarkan hasil penelitian yang telah diuraikan secara statistik dengan menggunakan program SPSS Dari hasil uji ANOVA atau uji F menunjukan bahwa nilai Fhitung sebesar 17.017 dengan df pembilang = 3 dan df penyebut = 56 dan taraf signifikan α = 0.000 sehingga Ho ditolak dan Ha4 diterima yang artinya terdapat pengaruh secara signifikan antara hutang jangka pendek, perputaran piutang dan ukuran perusahaan terhadap profitabilitas (ROA). Dari tabel di atas dapat dilihat tingkat signifikansi sebesar 0.000 lebih kecil dari taraf yang ditentukan α = 0,05 yang mengindikasikan bahwa hutang jangka pendek, perputaran piutang dan ukuran perusahaan secara bersama-sama berpengaruh terhadap profitabilitas (ROA).
Hasil penelitian hutang jangka pendek terhadap profitabilitas sama dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Liza Nadira (2013) menunjukan mempunyai pengaruh yang signifikan, Hasil penelitian perputaran piutang terhadap profitabilitas yang dilakukan oleh Rina Yuliani (2013) menunjukan mempunyai