BAB IV : KESIMPULAN DAN SARAN
HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Gambaran Umum Objek Penelitian
4.2 Uji Statistik Deskriptif
Statistik deskriptifmenunjukan nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata (mean) dan standard deviasi dari masing-masing variabel serta jumlah data (N) yang digunakan dalam penelitian ini. Standar deviasi menunjukan seberapa jauh kemungkinan nilai yang diperoleh menyimpang dari nilai yang diharapkan.
Semakin besar nilai standard deviasi maka semakin besar nilai riil menyimpang dari yang diharapkan. Analisa statistik deskriptif yang digunakan terdiri atas:
a. Mean (nilai rata-rata) yakni nilai rata-rata dari data yang diamati.
b. Maximum (nilai tertinggi) yakni mengetahui nilai tertinggi dari data.
c. Minimum (nilai terendah) yakni mengetahui nilai terendah dari data.
Standar deviasi digunakan untuk mengetahui variabilitas dari penyimpangan terhadap nilai rata – rata.
36
Tabel 4.3
Hasil Output Uji Statistik Deskriptif Descriptive Statistics
N Min. Max. Mean Std.
Deviation
PER 63 ,48 315,00 24,4644 41,05794
DPR 63 ,05 2,10 ,3513 ,34160
DER 63 ,04 5,26 1,1494 1,00456
Log_PBV 63 -,37 1,21 ,2156 ,33258
Valid N (listwise)
63
Sumber : Data diolah peneliti, 2019
Dari tabel 4.3 di atas diketahui bahwa sampel yang digunakan dalam penelitian adalah sebanyak 21 sampel dan disebabkan karena jangka waktu observasi selama 3 tahun Sehingga N (total sampel) yang diteliti adalah 63 sampel. Berdasarkan Uji SPSS yang telah dilakukan, statistik deskrptif menunjukan gambaran secara umum variabel dependen dan independen.
Berdasarkan tabel diatas dapat dijelaskan sebagai berikut :
Nilai Min pada variabel PER sebesar 0.48, variabel DPR Sebesar 0.05, variabel DER sebesar 0.04, dan PBV sebesar -0.37. untuk nilai variabel DPR sebesar 315.00, untuk nilai Max pada variabel PER sebesar 315.00, variabel DPR Sebesar 2.10, variabel DER sebesar 5.26, dan PBV sebesar 1.21. untuk nilai Mean variabel PER sebesar 24.4644 , variabel DPR Sebesar 0.3513, variabel DER sebesar 1.1494, dan PBV sebesar 0.2156. Nilai Standar deviasi pada variabel PER sebesar 41,05794, variabel DPR Sebesar 0.34160, variabel DER sebesar 1,00456, dan PBV sebesar 0,33258.
Variabel Price Earning Ratio (PER) memiliki nilai terkecil (minimum) sebesar 0.48 dan nilai terbesar (maximum) 315.00 Rata-rata PER dari 63 sampel menunjukkan hasil sebesar 24.4644 dan Nilai standar deviasi return saham adalah sebesar 0.2823. variabel Deviden Payout Ratio (DPR) memiliki nilai terkecil (minimum) sebesar 0.05 dan nilai terbesar (maximum) 2.10 Rata-rata DPR dari 63 sampel menunjukkan hasil sebesar 0.3513 dan Nilai standar deviasi return saham adalah sebesar 0.34160.
Variabel Debt To Equity Ratio (DER) memiliki nilai terkecil (minimum) sebesar 0.04 dan nilai terbesar (maximum) 5.26 Rata-rata DER dari 63 sampel menunjukkan hasil sebesar 1,1494 dan Nilai standar deviasi return saham adalah sebesar 1,00456. variabel Price to Book Value Ratio (PBV) memiliki nilai terkecil
37
(minimum) sebesar -,37 dan nilai terbesar (maximum) 1,21 Rata-rata PBV dari 63 sampel menunjukkan hasil sebesar 0,2156 dan Nilai standar deviasi return saham adalah sebesar 0,33258.
Tabel 4.3 merupakan statistik deskriptif untuk model penelitian dalam mengukur variabel dependen yaitu, Nilai Perusahaan yang di proksikan sebagai PBV. Menunjukan bahwa rata rata Nilai Perusahaan pada perusahaan property, real estate dan kontruksi bangunan yaitu 0.2156 dengan standar deviasi 0.33258.
Dan perusahaan yang memiliki nilai PBV terbesar yaitu perusahaan PT.
Summarecon Agung Tbk pada tahun 2017 sebesar 1,21. Perusahaan yang memiliki nilai PBV terendah yaitu perusahaan PT. Perdana Gapuraprima Tbk pada tahun 2018 yaitu -0,37.
Variable independen pertama yaitu Keputusan Investasi yang di proksikan dengan PER. Menunjukan bahwa yang memiliki nilai PER terbesar yaitu perusahaan PT. Summarecon Agung Tbk pada tahun 2017 yaitu sebesar 315,00 dan yang memiliki nilai PER terkecil yaitu perusahaan PT. Bekasi Fajar Industrial Estate pada tahun 2018 yaitu 0,48. Dan rata rata PER pada perusahaan property, real estate, dan kontruksi bangunan yaitu sebesar 24,4644, dengan standar deviasi 41,05794
Variable independen kedua yaitu Kebijakan Deviden yang di proksikan dengan DPR. Menunjukan bahwa yang memiliki nilai DPR terbesar yaitu perusahaan PT. Puradelta Lestari Tbk pada tahun 2018 yaitu sebesar 2,10 dan yang memiliki nilai DPR terkecil yaitu perusahaan PT. PP Properti Tbk pada tahun 2016 yaitu 0,05. Dan rata rata DPR pada perusahaan property, real estate, dan kontruksi bangunan yaitu sebesar 0,3513, dengan standar deviasi 0.34160.
Variable independen ketiga yaitu Keputusan Pendanaan yang di proksikan dengan DER Menunjukan bahwa perusahaan yang memiliki nilai DER terbesar yaitu PT. Acset Indonusa Tbk pada tahun 2018 yaitu sebesar 5,263 dan yang memiliki nilai DER terendah yaitu perusahaan Puradelta Lestari Tbk pada tahun 2018 yaitu 0.04. Dan rata rata DER pada perusahaan property, real estate, dan kontruksi bangunan yaitu sebesar 1,1494 dengan standar deviasi 1,00456.
4.3 Uji Asumsi Klasik
Sebelum menguji hipotesis terlebih dahulu dilakukan uji asumsi klasik untuk mengetahui apakah model regresi memenuhi syarat dari asumsi klasik sehingga
38
kelayakannya dapat diketahui. Pengujian asumsi klasik yang dilakukan terdiri dari uji Normalitas, uji Heteroskedastisitas, uji Multikolinearitas dan uji Autokorelasi.
4.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya memiliki distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal.
Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonaldan ploting data akan dibandingkan dengan dengan garis diagonal (Imam Ghozali, 2009:107).
Gambar 4.1 Grafik Histogram
Sumber : Output Data Sekunder yang diolah SPSS 25.0, 2019
Salah satu cara untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Pada grafik diatas menunjukkan bahwa garis membentuk satu garis diagonal, dan ploting data residual akan membandingkan dengan garis diagonal.
Dari gambar 4.1 terlihat bahwa pola distribusi sekilas normal karena berbentuk simetris, akan tetapi jika kesimpulannya tidak normal data hanya dilihat dari grafik histogram, maka hal ini akan memberikan hasil yang meragukan khususnya untuk jumlah sampel yang kecil. Metode lain yang digunakan dalam
39
analisis grafik adalah melihat normal probability plot. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang akan menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.
Gambar 4.2 Grafik Histogram Uji Normalitas P-P Plot
Sumber : Output Data Sekunder yang diolah SPSS 25.0, 2019 Dalam grafik normalitas plot terlihat data mengumpul di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal. Maka dapat disimpulkan variabel memiliki data yang terdistribusi normal dimana terlihat bahwa titik titik mengikuti arah garis diagonal.. Hal ini mengindikasikan bahwa penelitian ini layak menggunakan parametrik, seperti : uji t dalam pembahasannya.
40 Tabel 4.4
Uji Normalitas – Kolmogorov Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 63
Normal Parametersa,b Mean ,0000000
Std. Deviation ,29374945
Most Extreme Differences
Absolute
,097
Positive ,097
Negative -,057
Test Statistic ,097
Asymp. Sig. (2-tailed) ,200c,d
Sumber : Output Data Sekunder yang diolah SPSS 25.0, 2019
Berdasarkan hasil output SPSS pada gambar di atas dilihat bahwa nilai Test Statistic uji Kolmogorov-Smirnov (K-S) adalah sebesar 0.097 dan nilai asymp. Sig.
(2-tailed) sebesar 0.200, hal ini menunjukkan bahwa hasil uji kolmogorov smirnov lebih besar dari nilai taraf signifikansi yaitu sebesar 0,05. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa data penelitian berdistribusi normal.
4.3.2 Uji Multikoleniaritas
Uji Multikolinieritas dilakukan dengan melihat nilai tolerance dengan nilai VIF.
Variabel bebas mengalami multikolinieritas jika tolerance < 0,10 dan VIF > 10 atau variabel bebas tidak mengalami multikolinieritas jika tolerance> 0,10 dan VIF < 10.
Berdasarkan tabel 4.4 nilai tolerance dari PER, DPR, dan DER masing-masing sebesar 0.983, 0.954, dan 0.948. Nilai tersebut menunjukkan bahwa nilai tolerance masing-masing variabel lebih besar dari 0.100. Nilai VIF dari variabel bebas berturut-turut sebesar 1.018, 1.048, dan 1.055. Dimana masing-masing variabel nilainya lebih kecil dari 10 yang berarti bahwa model regresi bebas dari multikolinearitas.
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
41
Sumber : Output Data Sekunder yang diolah SPSS 25.0, 2019
Hasil uji multikoleniarias pada tabel diatas menunjukan bahwa variabel independen mempunyai nilai tolerance > 0,10 dan niali VIF < 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikoleniaritas diantara variabel independen sehingga model regresi ini layak digunakan untuk penelitian.
4.3.3 Uji Heterokedastisitas
Pada uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika variance pengamatan lain tetap, maka disebut Homokedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Dalam pengamatan ini peneliti menggunakan metode Glejser. Model ini dilakukan dengan meregresikan nilai absolut ei dengan variabel bebas. Bila tidak ada satupun variabel bebas yang berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat ( nilai absolut ei ) maka tidak ada Heteroskedastisitas (Ghozali dalam buku Utama, 2018:54). Apabila nilai signifikansi (sig.) > 0,05 maka bisa dikatakn model terbebas dari gejala heteroskedastisitas.
Tabel 4.6
Hasil Uji Heterokedastisitas Coefficientsa
a. Dependent Variable: ABSOLUT_RES
Sumber : Output Data Sekunder yang diolah SPSS 25.0, 2019
42
Hasil uji heteroskedastisitas menunjukan bahwa semua variabel independen yang diteliti memiliki nilai signifikansi diatas 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi ini.
Dari hasil Output diatas, terlihat bahwa nilai masing masing variabel PER, DPR, dan DER adalah 0.507, 0,245, dan 0.053 sehingga tidak ada gejala Heteroskedastisitas karena nilai sig. > 0,05 sesuai standar Model Glejser.
Artinya, varian semua variabel independen seperti Keputusan Investasi, Kebijakan Deviden, dan Keputusan Pendanaan dapat digunakan untuk mempengaruhi Nilai Perusahaan pada perusahaan Property, Real Estate, dan Konstruksi bangunan di BEI pada periode tahun 2016-2018.
4.3.4 Uji Autokorelasi
Uji autokolerasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada kolerasi antar kesalahan penggangu (residual) pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya). Uji autokorelasi dilakukan dengan menghitung nilai Durbin Watson (DW) berdasarkan kriteria Durbin Watson. Berikut hasil dari uji autokorelasi menggunakan nilai Durbin Watson pada Tabel 4.5.
Tabel 4.7 Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 ,469a ,220 ,180 ,30113 2,072
a. Predictors: (Constant), DER, PER, DPR b. Dependent Variable: Log_PBV
Sumber : Output Data Sekunder yang diolah SPSS 25.0, 2019
Hasil uji autokorelasi dengan menggunakan nilai Durbin membuktikan bahwa dengan n = 63, k = 3 diperoleh nilai dL = 1,4943 dan dU = 1,6932 sehingga 4-dU = 4-1,6932. Dari Tabel diatas diketahui bahwa nilai d= 2,072 diantara dU (1,6932) dan 4-dU (2,3068). Sehingga (1,6932 < 2.072 < 2,3068) dapat disimpulkan bahwa model regresi dalam penelitian ini adalah terbebas dari autokorelasi.
43 4.4 Uji Analisis Regresi Linier Berganda
Penelitian ini menganalisis pengaruh PER (X1), DPR (X2), DER (X3), terhadap PBV (Y) pada perusahaan real estate, property dan kontruksi bangunan yang tercatat di BEI periode 2016-2018. Hasil persamaan regresi dapat dilihat pada tabel 4.6 :
Tabel 4.8
Uji Analisis Regresi Linier Berganda
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta
t Sig. Tolerance VIF 1 (Constant) ,251 ,077
PER ,004 ,001 ,445 3,834 ,000 ,983 1,018
DPR -,141 ,115 -,145 -1,232 ,223 ,954 1,048
DER -,065 ,039 -,195 -1,650 ,104 ,948 1,055
a. Dependent Variable: Log_PBV
Sumber : Output Data Sekunder yang diolah SPSS 25.0, 2019
Dari tabel diatas diperoleh hasil regresi linier berganda yaitu sebagai berikut : Y = 0.251 + 0.004 X1 - 0.141 X2 – 0.065 X3
Keterangan :
Y = PBV
X1 = PER X2 = DPR X3 = DER
Berdasarkan tabel 4.6 diatas dapat disimpulkan bahwa variabel Keputusan Investasi atau PER ( Price Earning Ratio ) memiliki tingkat signifikansi sebesar 0,000 dengan nilai signifikansi 0,05. Hal ini menandakan bahwa variabel PER memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel PBV, hal karena tingkat signifikansi variabel lebih kecil 0,05. Adapun nilai beta yang dihasilkan adalah positif sebesar 0,004.
Untuk variabel Kebijakan Deviden atau yang diproksikan dengan DPR (Deviden Payout Ratio) didapatkan tingkat signifikansi sebesar 0,223. Hal ini
44
menandakan bahwa variabel Kebijakan Deviden atau DPR tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel Nilai Perusahaan atau PBV karena tingkat signifikansi variabel yang lebih tinggi dari nilai signifikan 0,05. Adapun nilai beta yang dihasilkan adalah negatif sebesar -0,141.
Variabel DER memiliki tingkat signifikansi sebesar 0,104 dengan nilai signifikan 0.05. hal ini menandakan bahwa variabel Keputusan Pendanaan atau DER tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel Nilai Perusahaan, karena tingkat signifikansi variabel lebih tinggi daripada nilai signifikan 0,05.
Adapun nilai beta yang dihasilkan adalah negatif yaitu sebesar -0,065.
4.5 Uji Hipotesis
4.5.1 Uji Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai R2 terletak antara 0 sampai dengan 1 (0 ≤ R2 ≤ 1). Tujuan menghitung koefisien determinasi adalah untuk mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat.
Jika dalam proses mendapatkan nilai R2 yang tinggi adalah baik, tetapi jika nilai R2 rendah tidak berarti model regresi jelek (Imam Ghozali, 2009;15).
Nilai R2 pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.7 : Tabel 4.9
Uji Koefisien Determinasi (R2) Model Summaryb
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std.
Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 ,469a ,220 ,180 ,30113 2,072
a. Predictors: (Constant), DER, PER, DPR
b. Dependent Variable: Log_PBV
Sumber : Output Data Sekunder yang diolah SPSS 25.0, 2019
Table 4.7 diatas menunjukan nilai koefisien determinasi (Adjusted R2) sebesar 0,349. Hal ini berarti Keputusan Investasi (X1), Kebijakan Deviden (X2), dan Keputusan Pendanaan (X3) berpengaruh terhadap Nilai Perusahaan (Y) sebesar 18.0%. Sedangkan sisanya yaitu sebesar (100% - 18.0%) = 82.0%
dijelaskan oleh faktor – faktor lain selain variabel yang diteliti di atas.
45
4.5.2 Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t)
Uji hipotesis dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh yang signifikan antara variabel bebas : Keputusan Investasi (X1), Kebijakan Deviden (X2), dan Keputusan Pendanaan (X3) terhadap Nilai Perusahaan. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan besarnya nilai probabilitas (p-value) masing-masing koefisien regresi variabel independen dibandingkan dengan tingkat signifikansi (α). Berikut hasil uji t disajikan dalam tabel 4.8 :
Tabel 4.10 Hasil Uji (t)
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
Collinearity Statistics
B Std.
Error
Beta
t Sig. Tolerance VIF 1 (Constant) ,251 ,077
PER ,004 ,001 ,445 3,834 ,000 ,983 1,018
DPR -,141 ,115 -,145 -1,232 ,223 ,954 1,048
DER -,065 ,039 -,195 -1,650 ,104 ,948 1,055
a. Dependent Variable: Log_PBV
Sumber : Output Data Sekunder yang diolah SPSS 25.0, 2019
Berdasarkan tabel uji t di atas didapatkan hasil hipotesis sebagai berikut : 1. Variabel Keputusan Investasi (X1) terhadap nilai perusahaan (Y) Berdasarkan
hasil pengujian diperoleh thitung variabel X1 sebesar 3,834 dan ttabel sebesar 2,00030 dengan nilai signifikansi 0,000. Jadi diperoleh thitung > ttabel (3,834 >
2,00030) dan sig < alpha (0,000 < 0,05) artinya H0 ditolak dan Ha1 diterima.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel Keputusan Investasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap nilai perusahaan
2. Variabel Kebijakan Deviden (X2) terhadap nilai perusahaan (Y) Berdasarkan hasil pengujian diperoleh thitung variabel X2 sebesar -1,232 dan ttabel sebesar 2,00030 dengan nilai signifikansi 0,223. Jadi diperoleh -thitung > -ttabel (-1,232 >
-2,00030) dan sig > alpha (0,223 > 0,05) artinya H0 diterima dan Ha1 ditolak.
46
Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel Kebijakan Deviden tidak berpengaruh positif (negatif) dan tidak signifikan terhadap nilai perusahaan 3. Variabel Keputusan Pendanaan (X3) terhadap nilai perusahaan (Y)
Berdasarkan hasil pengujian diperoleh thitung variabel X3 sebesar -1,650 dan ttabel
sebesar 2,00030 dengan nilai signifikansi 0,104. Jadi diperoleh -thitung > -ttabel (-1,650 > -2,00030) dan sig > alpha (0,104 > 0,05) artinya H0 diterima dan Ha1
ditolak. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel Keputusan pendanan tidak berpengaruh positif (negatif) dan tidak signifikan terhadap nilai perusahaan
Tabel 4.11
Hasil Penguji Hipotesis Keseluruhan
Hipotesis Pernyataan Hasil
H1 Keputusan Investasi berpengaruh positif terhadap Nilai Perusahaan
H1 diterima
H2 Kebijakan Deviden berpengaruh Negatif terhadap Nilai Perusahaan
H2 ditolak
H3 Keputusan Pendanaan berpengaruh negatif terhadap Nilai Perusahaan
H3 ditolak
H4 Keputusan Investasi, Kebijakan Deviden, dan Keputusan Pendanaan berpengaruh terhadap Nilai Perusahaan
H4 diterima
Sumber : Data yang diolah, 2019
4.5.3 Uji Pengaruh Simultan (Uji F)
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama / simultan terhadap variabel dependen Imam Ghozali, 2009; 16).
Berikut hasil Uji F yang diolah menggunakan SPSS disajikan dalam tabel 4.9 :
47
Tabel 4.12 Hasil Uji F
ANOVAa
Model Sum of
Squares
df Mean
Square
F Sig.
1 Regression 1,508 3 ,503 5,543 ,002b
Residual 5,350 59 ,091
Total 6,858 62
a. Dependent Variable: Log_PBV
b. Predictors: (Constant), DER, PER, DPR
Sumber : Output Data Sekunder yang diolah SPSS 25.0, 2019
Berdasarkan tabel 4.12 diperoleh nilai Fhitung sebesar 5,543 dengan Sig sebesar 0.002. hal ini menunjukan bahwa nilai Fhitung lebih besar dari Ftabel 2,76 (5,543 > 2.76) dan nilai signifikan lebih kecil dari 0,05 (0,002˂0,05). dengan demikian H0 diterima dan Ha ditolak. Artinya Keputusan Investasi, Kebijakan Deviden, dan Keputusan Pendanaan berpengaruh signifikan terhadap Nilai Perusahaan. Berdasarkan tabel diatas dan hipotesis yang telah ditentukan sebelumnya, maka dapat disimpulkan sebagai berikut: