HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.2 Analisis Deskriptif
4.2.4 Pengaruh Perputaran Persediaan dan Rasio Hutang (leverage) Terhadap Perubahan Laba Pada PT Aqua Golden Missisippi Tbk
Untuk mengetahui pengaruh perputaran persediaan dan rasio hutang terhadap
perubahan laba PT Aqua Golden Missisippi Tbk, dilakukan perhitungan terhadap
variabel-variabel perputaran persediaan dan rasio hutang terhadap perubahan laba.
Peneliti menggunakan statistik inferensial bila penelitian dilakukan pada sampel
yang dilakukan secara random. Data hasil analisis selanjutnya disajikan dan
diberikan pembahasan. Penyajian dalam penelitian ini terdapat data-data yang
menggunakan berupa tabel, grafik garis. Pembahasan hasil penelitian merupakan
penjelasan yang mendalam dan interpretasi terhadap data-data yang telah
disajikan.
Adapun langkah-langkah analisis kuantitatif yang diuraikan diatas adalah sebagai berikut :
1. Pengujian Asumsi Klasik
Pengujian mengenai ada tidaknya pelanggaran asumsi-asumsi klasik yang
merupakan dasar dalam model regresi linier berganda. Hal ini dilakukan sebelum
dilakukan pengujian terhadap hipotesis. Pengujian asumsi klasik meliputi :
a) Uji Asumsi Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah model regresi mempunyai
distribusi normal ataukah tidak. Model regresi yang baik adalah model regresi
yang memiliki distribusi normal atau mendekati normal, sehingga layak dilakukan
95
Berdasarkan pengujian asumsi normalitas yang dilakukan terhadap perputaran persediaan, rasio hutang dan perubahan laba, maka diperoleh perhitungan dengan
SPSS 18 for windows yaitu sebagai berikut :
Tabel 4.4
Hasil Pengujian Asumsi Normalitas
Coefficientsa
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Statistic df Sig. Statistic df Sig.
Perubahan laba (Y) ,231 7 ,200* ,932 7 ,572
Perputaran persediaan (X1) ,184 7 ,200* ,914 7 ,421
Debt to equity ratio (X2) ,252 7 ,199 ,884 7 -,244
a.Lilliefors Significance Correction
*. This is a lower bound of the true significance.
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Kriteria pengambilan keputusan yaitu jika signifikansi > 0,05 maka data
berdistribusi normal, dan jika signikansi < 0,05 maka data tidak berdistribusi
normal.
Berdasarkan dari hasil data di atas dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Data pada variabel perputaran persediaan (X1) memiliki nilai signifikansi
0,200 dikarenakan signifikansi > 0,05 sehingga data dinyatakan
berdistribusi normal.
2. Data pada variabel debt to equity ratio (X2) memiliki nilai signifikansi
0,199 dikarenakan signifikansi > 0,05 sehingga data dinyatakan
berdistribusi normal.
3. Data pada variabel perubahan laba (Y) memiliki nilai signifikansi 0,200
dikarenakan signifikansi > 0,05 sehingga data dinyatakan berdistribusi
96
Sedangkan pengujian normal probability dapat dilihat pada hasil output
regresi sebagai berikut :
Gambar 4.5
Hasil Pengujian Asumsi Normalitas
Kreteria pengambilan keputusan sebagai berikut :
1. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah
diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal atau tidak mengikuti arah
diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Berdasarkan hasil data di atas maka dapat diartikan bahwa model asumsi
normalitas ini benar-benar telah terpenuhi dikarenakan dari nilai masing-masing
variabel > 0,05 dan hasil output pengujian normal probability regresi pun
97
ternyata menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah diagonal, maka
model regresi memenuhi asumsi normalitas.
b) Uji Asumsi Multikolinieritas
Multikolinieritas merupakan suatu situasi dimana beberapa atau semua variabel bebas berkorelasi kuat. Berdasarkan pengujian asumsi multikolinieritas
yang dilakukan terhadap perputaran persediaan dan rasio hutang, maka diperoleh
perhitungan dengan SPSS 18 for windows yaitu sebagai berikut :
Tabel 4.5
Hasil Pengujian Asumsi Multikolinieritas
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 92751,016 90590,866 1.024 ,364
Perputaran persediaan (X1)
83,067 310,197 ,132 ,268 ,802 ,987 1,014
Debt to equity ratio (X2) -337,087 1138,369 -,146 -,296 ,782 ,987 1,014
a. Dependent Variable: Perubahan laba (Y)
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dengan melihat nilai
tolerance dan VIF (Variance Inflation Factor). Semakin kecil nilai tolerance dan
semakin besar VIF maka semakin mendekati terjadinya masalah multikolinearitas.
Dalam kebanyakan penelitian menyebutkan bahwa jika tolerance lebih dari 0,1
dan VIF kurang dari 10 maka tidak terjadi multikolinearitas.
Berdasarkan dari hasil data di atas dapat ditarik kesimpulan bahwa data pada
variabel independen antara perputaran persediaan (X1) dan debt to equity ratio
98
nilai VIF antara perputaran persediaan (X1) dan debt to equity ratio (X2) sebesar
1,014 dikarenakan signifikansi <10, maka sehingga tidak terjadi multikolinearitas.
c) Uji Asumsi Heteroskedastisitas
Pengujian asumsi heteroskedastisitas ini dimaksudkan untuk mengetahui
apakah variasi residual absolut sama atau simetrik atau tidak sama atau bahkan
tidak simetrik untuk semua pengamatan (variabel independen).
Berdasarkan pengujian asumsi heteroskedastisitas yang dilakukan terhadap
perputaran persediaan dan rasio hutang, maka diperoleh hasil output dengan
menggunakan program SPSS 18 for windows yaitu sebagai berikut :
Tabel 4.6
Hasil Pengujian Asumsi Heteroskedastisitas
Correlations Perputaran persediaan (X1) Debt to equity ratio (X2) ax1 ax2 Perputaran persediaan (X1) Pearson Correlation Sig. (1-tailed) N 1 7 ,116 ,402 7 ,045 ,462 7 -,239 ,303 7 Debt to equity ratio (X2) Pearson Correlation Sig. (1-tailed) N ,116 ,402 7 1 7 256 ,290 7 ,000 ,500 7 ax1 Pearson Correlation Sig. (1-tailed) N ,045 ,462 7 .256 ,290 7 1 7 ,915** ,002 7 ax2 Pearson Correlation Sig. (1-tailed) N -,239 ,303 7 ,000 ,500 7 ,915** ,002 7 1 7 **. Correlation is significant at the 0,01 level (1-tailed).
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Kriteria pengambilan keputusan yaitu jika signifikansi > 0,05 maka tidak ada
99
residualnya (variabel independen diluar variabel independen yang di hitung), dan
jika signikansi < 0,05 maka ada hubungan yang simetrik antara variabel yang
menjelaskan dan nilai mutlak dari residualnya (variabel independen diluar
variabel independen yang di hitung).
Berdasarkan dari hasil data yang berada di atas dapat diartikan sebagai
berikut :
1. Data pada variabel perputaran persediaan (X1) terhadap variabel absolut
debt to equity ratio (aX2) memiliki nilai signifikansi 0,303 dikarenakan
signifikansi > 0,05 maka tidak ada hubungan yang simetrik antara variabel
yg menjelaskan dan nilai mutlak dari residualnya (variabel independen
diluar variabel independen yang di hitung).
2. Data pada variabel debt to equity ratio (X2) terhadap variabel absolut
perputaran persediaan (aX1) memiliki nilai signifikansi 0,290 dikarenakan
signifikansi > 0,05 maka tidak ada hubungan yang simetrik antara variabel
yg menjelaskan dan nilai mutlak dari residualnya (variabel independen
diluar variabel independen yang di hitung).
Untuk lebih jelas dalam mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dengan
melihat pola titik-titik pada scatterplot regresi. Jika titik-titik menyebar dengan
pola yang tidak jelas diatas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y maka tidak
terjadi masalah heteroskedastisitas.
Berdasarkan pengujian asumsi heteroskedastisitas yang ada pada scatterplot
yang dapat dilihat pada hasil gambar output regresi yang dilakukan dengan
100
Gambar 4.6
Hasil Pengujian Asumsi Heteroskedastisitas
Berdasarkan dari scatterplot yang ada di atas dapat diketahui bahwa titik-titik
menyebar dengan pola yang tidak jelas di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu
Y maka pada model regresi tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.
d) Uji Asumsi Autokorelasi
Autokorelasi adalah keadaan dimana terjadinya korelasi dasi residual untuk pengamatan satu dengan pengamatan yang lain yang disusun menurut runtun
waktu. Model regresi yang baik mensyaratkan tidak adanya maslah autokorelasi.
Dampak yang diakibatkan dengan adanya masalah autokorelasi yaitu varian
101
Berdasarkan pengujian asumsi autokorelasi yang ada pada model summary yang
dapat dilihat pada output regresi yang dilakukan pada perhitungan SPSS 18 for
windows yaitu sebagai berikut :
Tabel 4.7
Hasil Pengujian Asumsi Autokorelasi
Model Summaryb
Model
R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 ,186a ,034 -,448 20769,604 1,738
a. Predictors: (Constant), Debt to equity ratio (X2), Perputaran persediaan (X1) b. Dependent Variable: Perubahan laba (Y)
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Berdasarkan hasil pengolahan diperoleh nilai statistik Durbin-Watson (DW) =
1,738, sementara dari tabel d pada tingkat kekeliruan 5% untuk jumlah variabel
bebas = 2 dan jumlah pengamatan n = 7 diperoleh batas bawah nilai tabel (dL) =
0,467 dan batas atasnya (dU) = 1,896. Karena nilai Durbin-Watson model regresi
(1,738) berada disebelah kiri dU (1,896) dan 4-dU (2,104), maka terjadi keragu-
raguan pada hasil model regresi ini. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada
gambar dibawah ini :
Gambar 4.7
Hasil Pengujian Asumsi Autokorelasi
Ho ditolak autokorelasi
Keragu- raguan
Ho diterima Tidak ada autokorelasi
Keragu- raguan Ho ditolak autokorelasi dL = 0,467 dU = 1,896 4- dU = 2,104 1,738 4- dL = 3,533
102
Dikarenakan dalam model regresi ini terjadi keragu-raguan maka oleh sebab
itu harus dilanjutkan dengan uji runs test agar hasilnya dapat diketahui.
Tabel 4.8
Hasil Pengujian Runs Test
Runs Test
Perputaran persediaan (X1)
Debt to equity ratio (X2)
Perubahan laba (Y) Test Valuea
Cases < Test Value Cases >= Test Value Total Cases Number of Runs Z
Asymp. Sig. (2-tailed)
124,10b 6 1 7 2 -,474 ,635 91b 6 1 7 2 -,474 ,635 95913b 6 1 7 2 -,474 ,635 a. Mode
b. There are multiple modes. The mde with the largest data value is used.
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Berdasarkan data tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai asysmtotic significant
value dari hasil uji run test perputaran persediaan (X1), debt to equity ratio (X2),
dan perubahan laba (Y) masing-masing variabel memiliki nilai yang sama yaitu
sebesar 0,635 > 0,05, maka hal ini dapat diartikan bahwa tidak terjadi
autokorelasi. Hasil yang diperoleh diketahui bahwa tidak ada masalah
autokorelasi dalam model regresi yang diperoleh.
Karena keempat asumsi regresi terpenuhi, maka dapat disimpulkan bahwa
hasil estimasi model regresi variabel antara perputaran persediaan dan rasio
hutang (leverage) terhadap perubahan laba dapat disimpulkan dari setiap hasil uji
asumsi klasik yang diperoleh dari model regresi dapat dianggap sudah
103
2. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis linier regresi digunakan untuk melakukan prediksi bagaimana perubahan nilai variabel dependen bila nilai variabel independen dinaikan atau
diturunkan. Analisis regresi berganda dalam penelitian ini digunakan untuk
mengetahui pengaruh perputaran persediaan dan rasio hutang (leverage) terhadap
perubahan laba pada PT Aqua Golden Missisippi Tbk Tahun 2003-2009 secara
parsial. Adapun rumus yang digunakan adalah sebagai berikut :
Perubahan Laba = a + b1 (Perputaran Persediaan) + b2 (DER)
Untuk menggunakan rumus persamaan tersebut sebelumnya dilakukan
perhitungan nilai-nilai dari perputaran persediaan dan rasio hutang (leverage)
terhadap perubahan laba pada PT Aqua Golden Missisippi Tbk Tahun 2003-2009.
Berdasarkan pengujian analisis regresi linier berganda yang ada pada
cofficients yang dapat dilihat pada output regresi yang dilakukan pada perhitungan
SPSS 18for windows yaitu sebagai berikut :
Tabel 4.9
Hasil Pengujian Analisis Regresi Linier Berganda
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients t Sig. Correlations
B Std. Error Beta Zero-order Partial Part
1 (Constant) 92751,016 90590,866 1.024 ,364
Perputaran persediaan (X1)
83,067 310,197 ,132 ,268 ,802 ,115 ,133 ,132
Debt to equity ratio (X2) -337,087 1138,369 -,146 -,296 ,782 -,131 -,146 -,145
a. Dependent Variable: Perubahan laba (Y)
104
Berdasarkan hasil output dari pengolahan data menggunakan program SPSS
18for windows diatas, maka diperoleh persamaan regresi sebagai berikut :
Y = 92751,016 + 83,067X1 + (-337,087) X2 arti dari nilai α, β1 dan β2 tersebut
ialah :
α = 92751,016 ini mempunyai arti bahwa jika perputaran persediaan dan debt to equity ratio nilainya adalah 0, maka nilai Y (perubahan laba) akan menunjukkan
tingkat sebesar 92571,016 % atau dalam arti lain jika tidak ada perputaran
persediaan dan debt to equity ratio maka perubahan laba akan merniliki nilai
sebesar 92571,016 %.
β1 = 83,067 ini menunjukkan koefisien regresi variabel perputaran persediaan arah
regresi positif, dimana setiap perubahan sebesar 1 % pada nilai X1 (perputaran
persediaan) maka nilai Y (perubahan laba) akan berubah sebesar 83,067 %.
β2 = -337,087 ini menunjukkan koefisien regresi variabel debt to equity ratio arah
regresi negatif debt to equity ratio, dimana setiap perubahan sebesar 1 % pada
nilai X2 (debt to equity ratio) maka nilai Y (perubahan laba) akan berubah sebesar
-337,087 %.
Dari hasil tersebut, dapat dilihat bahwa diantara kedua variabel tersebut
mempunyai hubungan linear. Tanda positif pada koefisien regresi β1 artinya setiap
kenaikan nilai perputaran persediaan akan menaikkan nilai perubahan laba. Tanda
negatif pada koefisien regresi β2, artinya setiap penurunan debt to equity ratio
akan menyebabkan penurunan nilai perubahan laba. Nilai koefisien regresi α yang positif juga menunjukan bahwa grafik linear dimulai dari titik 92751,016 yang
105