• Tidak ada hasil yang ditemukan

DER = Total Kewajiban atau Hutang

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

B. Analisis dan Pembahasan 1.Analisis Deskriptif 1.Analisis Deskriptif

3) Pengaruh NPM terhadap PER

Menurut output yang dihasilkan nilai probabilitas sebesar 0.965 yang artinya lebih besar dari 0.05, maka tidak cukup data untuk menolak H0 dan menerima Ha yang artinya bahwa tidak terdapat pengaruh antara NPM dengan PER. Besaran pengaruh adalah -0.002 % atau -0.2%.

Pada penelitian yang dilakukan mnyatakan tidak adanya pengaruh antara NPM dengan PER Hal ini tidak sesuai dengan teori awal yang menyatakan bahwa NPM memiliki pengaruh terhadap PER. Namun, penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Enika Diana Batu Bara (2011) yang menyatakan bahwa tidak adanya pengaruh antara NPM dengan PER. Hal ini tidak sesuai dengan toeri awal yang menyatakan bahwa semakin meningkat NPM maka harga saham akan naik dan PER akan meningkat.

94 4) Pengaruh TATO terhadap PER

Menurut output yang dihasilkan nilai probabilitas sebesar 0.027 yang artinya lebih kecil dari 0.05, maka cukup data untuk menolak H0 dan menerima Ha yang artinya bahwa terdapat pengaruh antara TATO dengan PER. Besaran pengaruh adalah -0.002 % atau -0.2%.

Penelitian ini menunjukkan bahwa TATO memiliki pengaruh yang signifikan dan negatif terhadap PER. Dimana apabila TATO naik maka PER akan turun dan apabila TATO turun PER akan naik. TATO merupakan rasio yang membandingkan penjualan dengan total aktiva.

Rangkuman seluruh pengujian pengaruh antar variabel eksogen dan endogen dapat dilihat dari tabel sebagai berikut.

95 Tabel 4.11

Pengujian Pengaruh antar Variabel Eksogen dengan Endogen

(Sumber: Data diolah)

d. Uji Kesesuaian Model (Goodness of Fit )

Goodness of fit mengukur kesesuaian input observasi dengan prediksi model yang diajukan. Untuk mengetahui model penelitian ini sudah sesuai atau belum maka dilakukan uji kesesuaian sebagai berikut.

Pengaruh Variabel Estimasi Probabilitas Kesimpulan

DER --> ROE 0.861 0.000 Signifikan

NPM --> ROE 0.52 0.053 Tidak signifikan

TATO --> ROE 0.197 0.000 Signifikan

DER --> PER 0.236 0.019 Signifikan

NPM --> PER -0.002 0.965 Tidak signifikan TATO --> PER -0.123 0.027 Signifikan

96 Tabel 4.12

Hasil Output Uji Goodness of Fit Pengaruh DER, NPM, dan TATO Terhadap ROE Serta Dampaknya Terhadap

Nilai Perusahaan Laporan Statistik Nilai yang

Direkomendasikan Hasil Keterangan (Imam Ghozali, 2008)

Absolut Fit

Probabilitas �2 Tidak Signifikan

(p>0.05) -

Model yang diusulkan

cocok/ fit dengan data observasi �2/df ≤5 - Ukuran yang reasonable <2 RMSEA <0.1 - Good fit <0.05 <0.01 0.05 ≤ x ≥ 0.08 Reasonable fit

GFI > 0.90 1.000 Good fit

Incremental Fit

AGFI ≥ 0.90 - Good fit

TLI ≥ 0.90 - Good fit

NFI ≥ 0.90 1.000 Good fit

Parsimonious Fit

PNFI 0 – 1.0 0.000

Lebih besar lebih baik

PGFI 0 – 1.0 -

Lebih besar lebih baik

(Sumber : Data Diolah)

Dari hasil uji goodness of fit tersebut masih banyak yang tidak dapat terdefinisi sehingga pengujian tersebut dianggap kurang fit. Hal ini disebabkan dalam model tersebut masih ada

97 pengaruh variabel yang tidak signifikan. Sehingga perlu dilakukan analisis jalur model trimming. Analisis jalur model

trimming adalah model yang dilakukan unuk memperbaiki suatu model struktur bila koefisien eksogen tidak signifikan. Dalam metode trimming peneliti menghilangkan anak panah yang memiliki koefisien eksogen yang tidak signifikan dan yang memiliki probabilitas terbesar. Berikut rangkuman

98 Tabel 4.13

Hasil Output Uji Goodness of Fit setelah Trimming Laporan

Statistik

Nilai yang

Direkomendasikan Hasil Uji

(Imam Ghozali, 2008) Sebelum

Trimming

Setelah

Trimming

Absolut Fit

Probabilitas �2 Tidak Signifikan (p>0.05) - 0.56

�2/df ≤5 - 1.857 <2 RMSEA <0.1 - 0.049 <0.05 <0.01 0.05 ≤ x ≥ 0.08 GFI > 0.90 1 0.996 Incremental Fit AGFI ≥ 0.90 - 0.969 TLI ≥ 0.90 - 0.983 NFI ≥ 0.90 1 0.993 Parsimonious Fit PNFI 0 – 1.0 0 0.199 PGFI 0 – 1.0 - 0.133

(Sumber : Data Diolah)

Pada trimming yang telah dilakukan, jalur NPM terhadap ROE dan NPM terhadap PER dihilangkan karena memiliki nilai probabilitas > 0.05 (tidak signifikan). Dari hasil model

99 kesesuaian model yang cukup baik. Dari modifikasi model

trimming ini di dapat hasil perhitungan sebagai berikut. Tabel 4.14

Hasil Perhitungan Pengaruh antar Variabel Setelah Trimming

Pengaruh Variabel Estimasi Probabilitas Kesimpulan DER  ROE 0.861 0.000 Signifikan TATO  ROE 0.197 0.000 Signifikan DER  PER 0.236 0.019 Signifikan TATO  PER -0.123 0.027 Signifikan ROE  PER -0.347 0.000 Signifikan (Sumber: Data diolah)

Dengan dilakukannya trimming pada penelitian ini dengan membuang bagian jalur yang tidak signifikan maka untuk penelitian selanjutnya bertujuan sebagai berikut:

1. Untuk menganalisis DER, TATO terhadap ROE. 2. Untuk menganalisis DER, TATO, ROE terhadap

PER. 3. Analisis Jalur Setelah Triming

Pengujian analisis jalur setelah trimming terdiri dari dua sub struktur. Sub struktur yang pertama yaitu menganalisis pengaruh DER dan TATO terhadap ROE. Sub struktur yang ke dua adalah menganalisis pengaruh DER, TATO, ROE terhadap PER. Dari hasil perhitungan setelah

trimming dengan menggunakan Amos 0.5, maka dapat digambarkan sebagai berikut:

100 Gambar 4.4

Hasil Perhitungan Diagram Jalur Setelah Trimming

(Sumber: Output Amos 0.5)

a. Analisis Jalur Sub Struktur Pertama

Adapun gambar dari analisis DER dan TATO terhadap ROE dari sub struktur pertama sebagai berikut :

Gambar 4.5

Diagram Jalur Sub struktur Pertama dengan Trimming

(Sumber: Output Amos 0.5)

7.08 DER 5.59 NPM .38 TATO ROE PER .07 .08 2.64 -43.30 -5.93 -.21 -.06 -.18 .01 e1 1 827.21 e2 1 5.59 NPM .38 TATO 7.08 DER ROE .08 .07 -.21 -.06 -.18 .01 e1 1

101 Tabel 4.15

Hasil Uji Pengaruh DER dan TATO terhadap ROE Pengaruh

Variabel Estimasi Probabilitas

R Square DER  ROE 0.861 0.000

0.739 TATO  ROE 0.197 0.000

(Sumber: Data diolah)

R Square (r2) atau Squared Multiple Correlation

menunjukkan nilai 0.739 yang berarti bahwa variabel ROE dapat dijelaskan oleh variabel DER dan TATO sebesar 0.739 atau 73.9%. sedangkan sisanya sebesar 26.1% dijelaskan oleh variabel lainnya.

Untuk mengetahui besarnya pengaruh antara DER dan TATO terhadap ROE secara parsial dapat dilihat dari nilai estimasi, sedangkan nilai probabilitas digunakan untuk melihat nilai signifikansi.

1) Pengaruh Debt to Equity Ratio terhadap Return On Equity

Hasil output menunjukkan nilai probabilitas sebesar 0.000 yang berarti lebih kecil dari 0.05 maka, sudah cukup data untuk menolak H0 dan menerima Ha. Artinya, bahwa adanya pengaruh antara variabel DER terhadap ROE. Besarnya pengaruh DER terhadap ROE adalah sebesar 0.861 atau 86.1%.

DER memiliki pengaruh yang signifikan dan positif terhadap ROE. Artinya apabila DER

102 mengalami kenaikan maka ROE juga mengalami kenaikan. Hal ini tidak sesuai dengan teori yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh signifikan negatif antara DER dan ROE namun hasil analisis ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Kwan Billy kwandinata (2005) dan Aminatuzzahra (2010), bahwa DER menunjukkan pengaruh yang signifikan positif terhadap ROE. Hasil penelitian ini mengidentifikasikan bahwa perubahan hutang perusahaan (DER) yang meningkat dapat menghasilkan keuntungan perusahaan (ROE) yang optimal dengan biaya hutang yang minimum, sehingga perubahan DER akan meningkatkan kinerja perusahaan.

Pada periode penelitian ini banyak perusahaan yang menggunakan lebih banyak hutang dibandingkan dengan modal sendiri sehingga DER menjadi lebih tinggi, namun diiringi dengan tingkat penjualan yang tinggi pula sehingga biaya hutang akan terasa lebih rendah dan akan meningkatkan ROE. Hal ini juga sesuai dengan teori bahwa penggunaan financial leverage yang tinggi akan meningkatkan rentabilitas modal saham (ROE)

103 dengan cepat, namun bila penjualan menurun maka rentabilitas modal saham akan cepat menurun juga (Mamduh M.Hanafi dan Abdul Halim, 2009:81).

2) Pengaruh Total Asset Turnover terhadap Return On Equity

Hasil output menunjukkan nilai probabilitas sebesar 0.000 yang artinya lebih kecil dari 0.05, maka data sudah cukup untuk menolak H0 dan menerima Ha. Dengan menolak H0 dan menerima Ha maka dapat disimpulakan bahwa adanya pengaruh antara TATO dengan ROE. Besarnya pengaruh antara TATO dengan ROE adalah sebesar 0.052 atau 5.2%.

TATO mempunyai pengaruh yang signifikan dan positif dengan ROE. Artinya, apabila terjadi kenaikan pada TATO maka ROE juga akan mengalami kenaikan, dan berlaku kebalikannya. Hal ini mendukung hasil penelitian Dionisius Setyo Srihartono (2008), Kwan Billy Kwandinata (2005), dan Aminatuzzahra (2010) yang menunjukkan adanya pengaruh yang positif antara TATO dengan ROE, dimana perputaran asset perusahaan yang

104 efektif akan meningkatkan laba perusahaan yang tercermin pada ROE yang kemudian berdampak pada tingkat pengembalian yang didapat investor sehingga akan meningkatkan nilai perusahaan yang tercermin oleh PER.

b.Analisis Jalur Sub Struktur Kedua

Adapun gambar dari analisis DER, TATO dan ROE terhadap PER dari sub struktur kedua sebagai berikut :

Gambar 4.6

Diagram Jalur Sub struktur ke Dua dengan Trimming

(Sumber:Output Amos0.5) 7.08 DER 5.59 NPM .38 TATO .06 ROE PER -43.30 2.64 -5.93 -.21 -.06 -.18 827.21 e2 1

105 Tabel 4.15

Hasil Uji Pengaruh Sub Struktur Kedua yang telah di trimming

Pengaruh Variabel Estimasi Probabilitas Kesimpulan DER  PER 0.236 0.019 Signifikan TATO  PER -0.123 0.027 Signifikan

ROE  PER -0.347 0 Signifikan

(Sumber: Data Diolah)

1) Pengaruh DER terhadap PER

Pengaruh DER terhadap PER menurut hasil output yang ada menghasilkan nilai probabilitas sebesar 0.019 yang artinya lebih kecil dari 0.05, maka sudah cukup data untuk menolah H0 dan menerima Ha yang artinya bahwa terdapat pengaruh antara DER dengan PER. Besaran pengaruh antara DER dan PER adalah 0.236 atau 23.6%.

DER memiliki pengaruh yang signifikan dan positif. Artinya, apabila DER naik maka kenaikan juga terjadi pada PER. Hal ini tidak sesuai dengan hipotesis awal yang menyatakan pengaruh DER dengan PER signifikan dan negatif. Namun, penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Mulia Perwira Daulata (2005 ). Pada periode penelitian ini banyak perusahaan yang menggunakan lebih banyak hutang dibandingkan dengan modal sendiri sehingga DER menjadi lebih

106 tinggi, tingginya DER dapat memacu meningkatnya PER.

Dokumen terkait