BAB IV. ANALISIS HASIL PENELITIAN
2. Pengujian Hipotesis
3 4 5 0 < d < dL dL≤ d ≤ dU dU < d < 4 - dU 4 - dU≤ d ≤ 4 – dL 4 – dL < d < 4 Ada autokorelasi Tidak ada kesimpulan
Ada autokorelasi Tidak ada kesimpulan Tidak ada autokorelasi
2. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dilakukan dengan model regresi berganda/
multiple linear regression. Model regresi yang digunakan untuk menguji
hipotesis adalah sebagai berikut:
Y = α + β1X1t + β2X2t + β3X3t + β4X4t+ e Keterangan:
Y = Rasio Price to Book Value (PBV)
α = Konstanta
β1...β4 = Koefisien regresi
X1 = Current Ratio tahun ke-t
X2 = Operating Earning tahun ke-t
X3 = Debt to Asset Ratio tahun ke-t
X4 = Degree of Operating Leverage tahun ke-t
e = Variabel pengganggu Sumber: (Ghozali, 2006 : 96)
Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk menentukan besarnya variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variasi variabel independennya, dengan kisaran nilai antara 0 dan 1. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Ghozali, 2006 : 83)
Pengujian hipotesis dilakukan dengan uji signifikansi seluruh koefisien regresi simultan (Uji-F), dan uji signifikansi regresi secara parsial (Uji-t).
a. Uji Signifikansi Parsial (t-test)
Uji-t digunakan untuk menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen terhadap variabel dependen. Variabel independen dikatakan memiliki pengaruh terhadap variabel dependen apabila variabel dependen tersebut memiliki nilai signifikansi (sig) dibawah 0,05 (Ghozali, 2006 : 87).
b. Uji Signifikansi Simultan (F-test)
Uji-F digunakan untuk menunjukkan apakah terdapat semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Variabel-variabel independen tersebut dikatakan mempunyai pengaruh secara simultan dan signifikan terhadap variabel dependen apabila memiliki nilai signifikansi (sig) dibawah 0,05. (Ghozali, 2006 : 87).
BAB IV
ANALISIS HASIL PENELITIAN
A. Deskripsi Data Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah likuiditas, laba, kebijakan hutang dan operating leverage berpengaruh terhadap rasio price to book
value pada perusahaan real estate dan property yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia. Data cross section yang digunakan sebanyak 33 perusahaan dengan
time series sebanyak 3 tahun pengamatan sehingga diperoleh jumlah sampel
sebanyak 99. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah rasio Price to Book
Value dan variabel independennya adalah current ratio, operating earning, debt to asset ratio, dan degree of operating leverage.
Berikut merupakan statistik deskriptif untuk data penelitian ini yang menunjukkan gambaran mengenai nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata, dan standar deviasi:
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation CR 99 .11 113.60 4.9563 13.86750 OE (dlm Rp jutaan) 99 -75724.00 480706.77 81885.1731 1.13181E5 DAR 99 .0050 .8015 .405995 .2224720 DOL 99 -187.95 201.78 -.3842 33.69575 PBV 99 .15 4.03 1.3277 .89543 Valid N (listwise) 99 Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
Penjelasan dari tabel 4.1 (Statistik Deskriptif) tersebut adalah sebagai berikut:
1. variabel Current Ratio memiliki nilai terkecil (minimum) 0,11, nilai terbesar (maximum) 113,60 dengan rata-rata (mean) Current Ratio yang diperoleh perusahaan real estate dan property selama tahun 2007-2009 sebesar 4,953. Hal ini menunjukkan jumlah aktiva lancar yang tersedia cukup untuk melunasi kewajiban jangka pendek perusahaan real estate dan property. Untuk setiap Rp1 kewajiban lancar perusahaan, terdapat Rp4,9 aktiva lancar yang menjaminnya. Simpangan baku (standar
deviation) dari current ratio adalah sebesar 13,86750.
2. variabel Operating Earning memiliki nilai terkecil (minimum) -Rp75.724,00, nilai terbesar (maximum) Rp480.706,77 dengan rata-rata (mean) laba operasi yang diperoleh perusahaan real estate dan property selama tahun 2007-2009 sebesar Rp81.885,1731. Hal ini menunjukkan bahwa perusahaan secara rata-rata menghasilkan laba operasi sebesar Rp 81,9 milyar. Simpangan baku (standar deviation) variabel ini adalah sebesar 1,13181E5.
3. variabel Debt to Asset Ratio memiliki nilai terkecil (minimum) 0,0050, nilai terbesar (maximum) 0,8015 dengan rata-rata (mean) DAR yang diperoleh perusahaan real estate dan property selama tahun 2007-2009 sebesar 0,405995. Ini menunjukkan secara rata-rata, perusahaan real
modalnya. Simpangan baku (standar deviation) variabel ini adalah sebesar 0,2224720.
4. variabel Degree of Operating Leverage memiliki nilai terkecil (minimum) -187.95, nilai terbesar (maximum) 201.78 dengan rata-rata (mean) sebesar -0.3842. Rata-rata DOL yang bernilai negatif ini mengindikasikan adanya penurunan laba operasi meskipun penjualan meningkat, hal ini dapat terjadi ketika peningkatan beban pokok pendapatan yang tidak dapat diimbangi peningkatan penjualan. Simpangan baku (standar deviation) variabel ini adalah sebesar 33.69575.
5. variabel Price to Book Value memiliki nilai terkecil (minimum) 0,15, nilai terbesar (maximum) 4,03 dengan rata-rata (mean) PBV yang diperoleh perusahaan real estate dan property selama tahun 2007-2009 sebesar 1,3277. Hal ini menunjukkan bahwa untuk setiap Rp1 nilai buku perusahaan tersebut, pasar bersedia membayar Rp1,3. Simpangan baku (standar deviation) variabel ini adalah sebesar 0,89543.
B. Analisis Hasil Penelitian 1. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan untuk menghasilkan analisis yang akurat dalam suatu model regresi. Model regresi yang baik harus memenuhi asumsi-asumsi klasik, yang merupakan asumsi-asumsi yang mendasari analisis regresi. Pengujian asumsi klasik dalam penelitian ini mencakup uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heterokedastisitas dan uji autokorelasi.
a. Uji Normalitas Data
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah dalam suatu model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal atau tidak Terdapat dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal, yaitu dengan analisis grafik dan analisis statistik.
i. Analisis Grafik
Dalam analisis ini, grafik yang digunakan berupa grafik histogram dan grafik P-P Plot, dimana data yang baik adalah data yang memiliki pola distribusi normal.
Dari histogram tersebut, terlihat kurva berbentuk lonceng yang menunjukkan kemiringan yang hampir setara. Hal tersebut menunjukkan bahwa distribusi data mendekati normal.
Gambar 4.1 Histogram
Dari grafik P-P Plot, terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal. Hal ini menujukkan data penelitian yang terdistribusi secara normal
ii. Analisis Statistik
Peneliti melakukan uji statistik ini untuk memastikan apakah data di sepanjang garis diagonal telah berdistribusi normal. Uji statistik yang dilakukan adalah uji Kolmogorovk-Smirnov (1 sample K-S) dengan signifikansi sebesar 5%. Pengujian dilakukan terhadap nilai residual dari model regresi karena jika terdapat normalitas, maka nilai residual akan terdistribusi secara normal dan independen (Ghozali,
Gambar 4.2 Grafik P-P Plot
2006 : 114). Data yang normal adalah data yang memiliki nilai
signifikansi lebih besar dari 0,05.
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai signifikansi (Asymp.
Sig. (2-tailed)) sebesar 0,358 > 0,05, sehingga dapat disimpulkan
bahwa data penelitian berdistribusi normal dan dapat digunakan untuk pengujian selanjutnya.
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas dilakukan untuk mengetahui apakah dalam suatu model regresi terdapat korelasi di antar variabel bebas (independen). Suatu model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independennya. Gejala multikolinearitas dapat dilihat dari nilai
tolerance dan nilai Variance Inflation Factor (VIF). Jika nilai tolerance <
0,1 dan nilai VIF > 10, maka terdapat gejala multikolinearitas. Jika nilai One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 99
Normal Parametersa,b Mean .0000000 Std. Deviation .77526084 Most Extreme Differences Absolute .093 Positive .093 Negative -.067 Kolmogorov-Smirnov Z .926 Asymp. Sig. (2-tailed) .358 a. Test distribution is Normal.
Tabel 4.2
Hasil Uji Normalitas K-S
tolerance > 0,1 dan nilai VIF < 10, maka tidak terjadi multikolinearitas.
Hasil pengujian multikolinearitas dapat dilihat pada tabel 4.3 di bawah
Dari hasil pengujian di atas, dapat dilihat bahwa nilai VIF untuk semua variabel < 10, dan nilai tolerance untuk semua variabel > 0,1, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala multikolinearitas antar variabel independen.
c. Uji Heterokedastisitas
Tujuan pengujian heterokedastisitas adalah untuk melihat apakah dalam suatu model regresi terdapat korelasi antar kesalahan pengganggu antara satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi heterokedastisitas. Pengujian heterokedastisitas dilakukan dengan uji grafik dengan melihat grafik
scatterplot (gambar 4.3) Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) .663 .197 3.371 .001 CR -.003 .006 -.051 -.522 .603 .826 1.211 OE 2.445E-6 .000 .309 3.380 .001 .953 1.049 DAR 1.182 .401 .294 2.945 .004 .802 1.247 DOL -.002 .002 -.080 -.885 .378 .975 1.026 a. Dependent Variable: PBV Tabel 4.3
Hasil Uji Multikolinearitas
Dari grafik scatterplot di atas dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu yang jelas serta titik-titik tersebut tersebar baik di atas maupun di bahwa angka 0 pada sumbu Y. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi.
d. Uji Autokorelasi
Pengujian autokorelasi dilakukan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear terdapat korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (periode sebelumnya). Model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari autokorelasi
Gambar 4.3 Grafik Scatterplot
(Ghozali, 2006 : 96). Pengujian autokorelasi menggunakan uji Durbin-Watson (DW). Hasil uji DW dapat dilihat pada tabel 4.4 di bawah
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson dimensi 1 .500a .250 .218 .79158 1.909 a. Predictors: (Constant), DOL, OE, CR, DAR
b. Dependent Variable: PBV
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai DW sebesar 1,909 dengan jumlah sampel sebanyak 99 buah, dan jumlah variabel bebas sebanyak 4 (n = 99, k = 4), dan tingkat signifikansi sebesar 0,05. Dari data tersebut maka batas dL = 1,589 dan dU = 1,757.
Interpretasi dari pengujian ini dapat dilihat pada tabel 4.5 di atas. Dari
Jika Keputusan 0 < 1,909 < 1,.589 1,589 ≤ 1,909 ≤ 1,757 1,757 < 1,909 < 2,243 2,243 ≤ 1,909 ≤ 2,411 2,411 < 1,909 < 4 Ada autokorelasi Tidak ada kesimpulan Tidak ada autokorelasi Tidak ada kesimpulan
Ada autokorelasi
Tabel 4.4
Hasil Uji Autokorelasi
Tabel 4.5
Intepretasi Hasil Uji Autokorelasi (DW)
Sumber: Data yang diolah peneliti, 2010
DU sebesar 1,757 dan lebih kecil dari batas DL sebesar 1,589, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi dalam model regresi.
2. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan analisis regresi linear berganda (uji t dan uji F), karena variabel independen berjumlah lebih dari satu. Analisis regresi linear berganda bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Sebelum melakukan analisis regresi, terlebih dahulu dilakukan goodness of fit atau uji determinan untuk menentukan kelayakannya. Kelayakan dapat dilihat dari nilai adjusted R
square yang mengukur proporsi atau persentase sumbangan variabel dependen
yaitu variabel current ratio (CR), operating earning (OE), debt to asset ratio (DAR), dan degree of operating leverage (DOL). Nilai adjusted R square dapat dilihat dari tabel 4.6 di bawah ini:
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai R sebesar 0,500 yang mengindikasikan hubungan atau korelasi antara variabel CR, DAR, OE, dan DAR (variabel independen) dengan variabel PBV (variabel dependen ) cukup
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate dimensi 1 .500a .250 .218 .79158 a. Predictors: (Constant), DOL, OE, CR, DAR
b. Dependent Variable: PBV
Tabel 4.6
Hasil Pengujian Goodness of Fit
kuat karena R 50% (0,5). Nilai adjusted R Square (R2) atau koefisien determinasi sebesar 0,218 menunjukkan bahwa pengaruh yang diberikan oleh variabel CR, DAR, OE dan DOL terhadap variabel PBV adalah sebesar 21,8%, sedangkan sisannya sebesar 78,2% disebabkan oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
a. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji statistik t)
Pengujian statistik t dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh setiap variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial. Cara melakukan uji t adalah dengan membandingkan signifikansi t hitung dengan ketentuan jika signifikansi < 0,05 maka variabel independen secara parsial memiliki pengaruh terhadap variabel dependen. Jika signifikansinya > 0,05 maka variabel independen secara parsial tidak memiliki pengaruh terhadap variabel dependen. Tabel 4.7 berikut menunjukkan hasil uji t:
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .663 .197 3.371 .001 CR -.003 .006 -.051 -.522 .603 OE 2.445E-6 .000 .309 3.380 .001 DAR 1.182 .401 .294 2.945 .004 DOL -.002 .002 -.080 -.885 .378 a. Dependent Variable: PBV Tabel 4.7 Hasil Uji t
Berdasarkan hasil diatas dapat dilihat bahwa variabel current ratio (CR) dan variabel degree of operating leverage (DOL) secara parsial tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap rasio PBV karena kedua variabel tersebut masing-masing memiliki signifikansi sebesar 0,603 dan 0,378 yang lebih besar dari 0,05. Sedangkan variabel laba operasi (OE) dan variabel debt to asset ratio (DAR) masing-masing memiliki signifikansi sebesar 0,001 dan 0,004 dimana signifikansi kedua variabel tersebut lebih kecil dari 0,05, hal ini menunjukkan bahwa secara parsial variabel OE dan variabel DAR berpengaruh signifikan terhadap rasio
price to book value.
Berdasarkan dari tabel 4.7., dapat diperoleh suatu model regresi yang dibentuk dari nilai unstandardized coefficients sebagai berikut:
Y = α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + e
Price to Book Value = α + β1CR + β2OE + β3DAR+ β4DOL+ e Dimana:
α (konstanta) = 0,663
β1 (koefisien regresi CR) = -0,003
β2 (koefisien regresi OE) = 0,000002445
β3 (koefisien regresi DAR) = 1,182
β4 (koefisien regresi DOL) = -0,002
Berikut merupakan persamaan regresi yang dibentuk berdasarkan persamaan di atas:
Price to Book Value = 0,663 – 0,003 CR + 0,000002445 OE + 1,182 DAR –
0,002 DOL + e
Interepretasi dari persamaan regresi di atas adalah sebagai berikut: 1. α = 0,663, merupakan nilai konstanta yang menunjukkan bahwa jika
tidak terdapat variabel CR, OE, DAR dan DOL maka rasio PBV yang terbentuk adalah sebesar 0.663.
2. β1 = -0,003, merupakan koefisien regresi untuk variabel CR, yang menunjukkan bahwa setiap satu satuan kenaikan variabel CR, maka variabel PBV akan menurun sebesar -0,003 atau -0.3%.
3. β2 = 0,000002445, merupakan koefisien regresi untuk variabel OE, yang menunjukkan bahwa setiap kenaikan satu satuan variabel OE, maka variabel PBV akan meningkat sebesar 0,000002445 atau 0.000244%.
4. β3 = 1,182, merupakan koefisien regresi untuk variabel DAR, yang menunjukkan bahwa setiap kenaikan satu satuan variabel DAR, maka variabel PBV akan meningkat sebesar 1,182 atau 118,2%.
5. β4 = -0,002, merupakan koefisien regresi untuk variabel DOL, yang menunjukkan bahwa setiap satu satuan kenaikan variabel DOL, maka variabel PBV akan menurun sebesar -0,002 atau -0.2%.
b. Uji Signifikansi Simultan (Uji statistik F)
Untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan dilakukan uji statistik F dengan tingkat keyakinan 95%. Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai
signifikansi signifikansi F hitung dengan ketentuan jika signifikansi < 0,05 maka variabel independen secara simultan (bersama-sama) memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Jika signifikansinya > 0,05 maka variabel independen secara parsial tidak memiliki pengaruh terhadap variabel dependen. Tabel 4.8. berikut menunjukkan hasil uji F:
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 19.675 4 4.919 7.850 .000a
Residual 58.901 94 .627 Total 78.576 98
a. Predictors: (Constant), DOL, OE, CR, DAR b. Dependent Variable: PBV
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa semua variabel independen (CR, OE, DAR, dan DOL) secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen (PBV). Hal ini ditunjukkan dari nilai signifikansinya yang sebesar 0,000 yang lebih kecil dari 0,05.