BAB III. METODE PENELITIAN
3.2. Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian dilakukan pada perusahaan barang dan konsumsi di Indonesia yang terdaftar di www.idx.co.id maupun dari website perusahaan masing-masing serta dari jurnal-jurnal penelitian sebelumnya. Website tersebut masing dipilih sebagai tempat penelitian karena terdapat laporan tahunan yang lengkap. Waktu penelitian ini dimulai dari bulan November 2016 sampai Februari 2017.
3.3 Batasan Operasional
Ada beberapa batasan yang terdapat dalam penelitian ini :
1. Objek penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan sektor industri barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
2. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah variabel independen dan variabel dependen. Variabel independen terdiri dari: Kepemilikan Manajerial, Kebijakan Deviden, Keputusan Investasi, Keputusan Pendanaan, dan Ukuran Perusahaan. Variabel dependennya adalah Nilai Perusahaan.
3. Data yang digunakaan didalam penelitian ini adalah laporan keuangan tahunan Perusahaan sektor industri barang dan konsumsi pada periode 2013-2015.
3.4 Definisi Operasional Dan Pengukuran Variabel
Variabel yang diteliti harus didefenisikan secara operasional agar lebih mudah dicari hubungannya antara satu variabel dengan lainnya dan pengukurannya. Dilihat dari sudut pandang hubungannya variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari variabel independen dan variabel dependen.
3.4.1 Variabel Independen
Variabel independen atau variabel bebas merupakan variabel stimulus atau variabel yang mempengaruhi variabel lain (Sarwono, 2006:54). Variabel ini merupakan variabel yang variabelnya diukur, dimanipulasi, atau dipilih oleh peneliti untuk menentukan hubungannya dengan suatu gejala yang diobservasi. Variabel independen dalam penelitian ini adalah:
1. Kepemilikan Manajerial
Kepemilikan manajerial adalah tingkat kepemilikan saham pihak manajemen yang secara aktif ikut dalam pengambilan keputusan, misalnya direktur dan komisaris (Wahidahwati, 2002:601-625). Kepemilikan manajerial ini diukur dengan proporsi saham yang dimiliki perusahaan pada akhir tahun dan dinyatakan dalam presentase.
2. Kebijakan Deviden
Deviden merupakan pembayaran dari perusahaan kepada para pemegang saham atas keuntungan yang diperolehnya.
Kebijakan deviden adalah kebijakan yang berhubungan dengan pembayaran deviden oleh pihak perusahaan, berupa penentuan besarnya dividen yang dibagikan dan besarnya saldo laba yang ditahan untuk kepentingan perusahaan (sutrisno, 2001:63).
3. Keputusan Investasi
Menurut Harjito dan Martono, (2005:85) investasi merupakan penanaman dana yang dilakukan oleh suatu perusahaan ke dalam suatu aset (aktiva) dengan harapan memperoleh pendapatan dimasa yang akan datang.
4. Keputusan Pendanaan
Keputusan pendanaan dapat diartikan sebagai keputusan yang menyangkut struktur keuangan (financial structure). Struktur keuangan merupakan komposisi dari keputusan pendanan yang meliputi hutang jangka pendek, hutang jangka panjang dan modal sendiri. Struktur keuangan perusahaan sering kali berubah akibat investasi yang akan dilakukan perusahaan dan akan berpengaruh pada komposisi pendanaan perusahaan. Setiap perusahaan akan mengharapkan adanya struktur modal yang dapat memaksimalkan nilai perusahaan dan meminimalkan biaya modal (purnamasari, 2009:106-109).
5. Ukuran Perusahaan
Menurut (Sujianto, 2001:59) ukuran perusahaan adalah besar kecilnya suatu perusahaan yang ditunjukkan oleh total aktiva, jumlah penjualan, rata-rata total penjualan dan rata-rata total aktiva.
Jadi ukuran perusahaan merupakan ukuran atau besarnya aset yang dimiliki oleh suatu perusahaan.
3.4.2 Variabel Dependen 1. Nilai Perusahaan
Nilai perusahaan dapat didefinisikan dari nilai harga sahamnya, yang berarti semakin tinggi harga saham, semakin tinggi pula nilai perusahaan. Nilai perusahaan yang tinggi mengindikasikan kemakmuran pemegang saham, yang berarti tujuan utama perusahaan didirikan yaitu untuk memakmurkan pemilik (pemegang saham) telah tercapai (Sulistiono, 2010:73).
3.5 Skala Pengukuran Variabel
Skala pengukuran variabel dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel sebagai berikut :
Tabel 3.1
DEFINISI OPERASIONAL DAN SKALA PENGUKURAN VARIABEL
No Variabel Definisi Pengukuran Skala
1 Kepemilikan direktur dan komisaris (Wahidahwati, 2002).
Kepemilikan Manajerial =
Jumlah Saham Manajerial x 100 % Jumlah Saham Yang Beredar adalah kebijakan yang berhubungan dengan pembayaran dividen oleh pihak perusahaan, berupa penentuan
Deviden Payout Rasio =
Deviden per lembar saham x 100%
Laba per saham yang beredar
Rasio
besarnya dividen yang dilakukan oleh suatu perusahaan ke dalam yang meliputi hutang jangka pendek, hutang jangka panjang dan modal sendiri.
Struktur keuangan perusahaan sering kali berubah akibat investasi yang akan dilakukan perusahaan dan akan berpengaruh pada komposisi nilai perusahaan dan meminimalkan biaya
Debt to Equity Ratio = Total Hutang
Total Ekuitas
Rasio
modal (purnamasari, besar kecilnya suatu perusahaan yang ditunjukkan oleh total aktiva, jumlah penjualan, rata-rata total penjualan dan rata-rata total aktiva.
Jadi ukuran
perusahaan merupakan ukuran atau besarnya aset yang dimiliki oleh berarti semakin tinggi harga saham, semakin didirikan yaitu untuk memakmurkan
pemilik (pemegang saham) telah tercapai (Sulistiono, 2010).
Price to book value = Harga saham
Nilai buku per lembar saham
Rasio
3.6 Populasi Dan Sampel Penelitian 3.6.1 Populasi
Menurut Kuncoro (2003:55), Populasi merupakan “Wilayah generalisasi yang terdiri dari objek atau subjek yang menjadi kuantitas dan karakterisitk tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya”. Populasi yang digunakan untuk penelitian ini adalah seluruh perusahaan manufaktur sektor industri barang dan konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sejak tahun 2013 sampai dengan tahun 2015 yang berjumlah 37 perusahaan.
3.6.2 Sampel
Menurut Erlina (2011:82) Sampel adalah “Bagian populasi yang digunakan untuk memperkirakan karakteristik populasi, Hasil penelitian yang menggunakan sampel, maka kesimpulannya akan diberlakukan untuk populasi. Oleh sebab itu, sampel yang diambil dari populasi harus benar-benar representatif atau mewakili.Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah penarikan sampel secara purpose sampling yaitu penetapan sampel dengan didasari pada kriteria tertentu. Kriteria untuk dipilih menjadi sampel adalah:
1. Perusahaan manufaktur sektor industri barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
2. Perusahaan manufaktur sektor industri barang konsumsi yang menyediakan data laporan keuangan.
3. Perusahaan manufaktur sektor industri barang konsumsi yang di IPO sebelum januari 2013 dan tidak di-delisting selama periode penelitian.
4. Perusahaan yang menghasilkan laba (earnings) setiap tahun selama 2013-2015.
Berdasarkan kriteria yang dikemukakan di atas, maka diperoleh 17 sampel yang diperlihatkan dalam tabel 3.2 berikut ini:
Tabel 3.2
Daftar Perusahaan Manufaktur Sektor Barang Dan Konsumsi
No Kode
and Trading Company
3.7 Jenis Dan Sumber Data
Jenis dan sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder merupakan data yang umumnya berupa bukti, catatan, atau laporan historis yang telah tersusun dalam arsip (data dokumenter) baik yang dipublikasikan dan tidak dipublikasikan (Naiborhu, 2014). Data yang diperlukan dalam penelitian ini diperoleh melalui Bursa Efek Indonesia yang dapat diakses di situs www.idx.co.id sebagai sumber data perusahaan.
3.7 Metode Pengumpulan Data
Metode Data dalam penelitian ini diperoleh dengan menggunakan metode dokumentasi yaitu pengumpulan data dengan cara mengumpulkan data sekunder dari laporan keuanganperusahaan manufaktur sektor industri barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dari tahun 2013 sampai dengan tahun 2015.
3.9 Teknik Analisis Data
3.9.1 Analisis Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif merupakan statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku umum atau generalisasi (Sugiyono, 2008:62).
Analisis statistik deskriptif digunakan untuk memberikan deskriptif tentang data setiap variabel-variabel penelitian yang digunakan di dalam penelitian
ini. Data yang dilihat adalah jumlah data, nilai rata-rata, standar deviasi, nilai minimum dan nilai maksimum dari variabel dependen Nilai Perusahaan, dan variabel independen yaitu Kepemilikan Manajerial, Kebijakan Deviden, Keputusan Investasi, Keputusan Pendanaan, dan Ukuran Perusahaan manufaktur sektor industri barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dari tahun 2013 sampai dengan tahun 2015.
3.9.2 Model Analisis Data
Penelitian ini menggunakan analisis regresi linier berganda (Multiple Regression Analysis). Secara umum, menurut Kuncoro (2002:75) dikatakan bahwa analisis regresi linier berganda adalah studi mengenai ketergantungan satu variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen, dengan tujuan untuk mengestimasi atau memprediksi rata-rata populasi atau nilai-nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel yang diketahui. Dengan demikian, pusat perhatian adalah pada upaya menjelaskan dan mengevaluasi hubungan antara suatu variabel dengan satu atau lebih variabel independen.
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh lebih dari satu variabel independen Kepemilikan Manajerial, Kebijakan Deviden, Keputusan Investasi, Keputusan Pendanaan, dan Ukuran Perusahaan terhadap variabel dependen (Nilai Perusahaan).
Persamaannya sebagai berikut:
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 +b4X4+b5X5+e Keterangan :
Y : Nilai perusahaan a : Harga Konstan e : disturbance erorr
b1, b2, b3 : Koefisien regresi X1 : Kepemilikan Manajerial X2 : Kebijakan Dividen
X3 : Keputusan Investasi X4 : Keputusan Pendanaan X5 : Ukuran perusahaan
3.9.3 Uji Asumsi Klasik
Sehubungan dengan menggunakan data sekunder dalam penelitian ini maka untuk mendapatkan ketepatan model yang akan dianalisis perlu dilakukan pengujian atas beberapa persyaratan asumsi klasik yang mendasari model regresi diatas. Pengujian asumsi klasik ini terdiri dari:
3.9.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan variabel independen mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik, memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Jika analisis menggunakan metode parametrik, maka persyaratan normalitas harus dipenuhi, yaitu data berasal dari distribusi normal. Jika data tidak berdistribusi normal atau jumlah sampel sedikit dan jenis data
adalah nominal atau ordinal maka metode yang digunakan adalah statistik nonparametrik. Statistik parametrik merupakan metode analisis yang digunakan untuk jenis data skala interval dan rasio dengan ukuran sample yang relatif (Priyatno,2008:71).
Pengujian normalitas dilakukan untuk menghindari terjadinya bias pada model regresi. Model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi data normal atau mendekat normal. Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah populasi data berdistribusi normal atau tidak. Uji ini biasanya digunakan untuk mengukur data berskala ordinal, interval, ataupun rasio. Jika analisis menggunakan metode parametrik, maka persyaratan normalitas harus terpenuhi yaitu data berasal dari distribusi yang normal. Jika data tidak terdistribusi normal, atau jumlah sampel sedikit dan jenis data adalah nominal atau ordinal maka metode yang digunakan adalah statistik non parametrik. Untuk mendeteksi normalitas dapat dilakukan dengan uji statistik. Test statistik yang digunakan antara lain: analisis grafik histogram, normal probability plots dan Kolmogorov Smirnov test (Ghozali, 2005:50).
3.9.3.2 Uji Multikolinearitas
Menurut Ghozali (2005:51), uji ini digunakan untuk mengetahui apakah terdapat korelasi di antara variabel-variabel independen dalam model regresi tersebut. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Jika terdapat korelasi antara variabel independen, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen adalah nol.
Untuk mendeteksi ada tidaknya multikoliniearitas dalam model regresi dapat dilihat dari tolerance value atau variance inflation factor (VIF).
3.9.3.3 Uji Autokorelasi
Uji sautokorelasi bertujuan untuk menguji apakah model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka ada masalah autokorelasi.
Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu dengan yang lain. Masalah ini timbul karena residual tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya, biasanya dijumpai pada data deret waktu. Konsekuensi adanya autokorelasi dalam model regresi adalah variance sample tidak dapat menggambarkan variance populasinya, sehingga model regresi yang dihasilkan tidak dapat digunakan untuk menaksir nilai variabel dependen pada nilai independen tertentu (Ghozali, 2005:53).
3.9.4 Uji Heteroskedasitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedatisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedasitas. Model regresi yang baik adalah yang homokedasitas atau tidak terjadi heteroskedasitas. Untuk mendeteksi adanya heterokedastisitas dilakukan dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat dengan residualnya.
3.9.5 Uji Hipotesis
Setelah melakukan pengujian normalitas dan pengujian atas asumsi-asumsi klasik, langkah selanjutnya yaitu melakukan pengujian atas hipotesis 1 (H1) sampai dengan hipotesis 5 (H5). Pengujian tingkat penting (Test of significance) ini merupakan suatu prosedur dimana hasil sampel digunakan untuk menguji kebenaran suatu hipotesis (Gujarati, 1999:66) dengan alat analisis yaitu uji t, uji F dan nilai koefisien determinansi (R2).
Perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik, apabila uji nilai statistiknya berada dalam daerah kritis (daerah dimana H0 ditolak).
Sebaliknya, disebut tidak signifikan bila uji nilai statistiknya berada dalam daerah dimana H0 diterima.
3.9.5.1 Uji R2 atau Koefisien Determinasi
Menurut Ghozali (2011:48) Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai (R2) yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel indenpenden memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.
Secara umum koefisien determinasi untuk data silang relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masing-masing pengamatan, sedangkan untuk data runtut waktu biasanya memiliki nilai koefisien determinasi yang tinggi.
3.9.5.2 Uji Statistik t (Uji Parsial)
Uji-t (pengujian parsial) ini dilakukan untuk menguji pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen, yaitu pengaruh dari masing-masing variabel independen yang terdiri atas Kepemilikan Manajerial, Kebijakan Dividen, Keputusan Investasi, Keputusan Pendanaan, dan Ukuran Perusahaan terhadap Nilai Perusahaan. pengukuran pengaruh ini melibatkan variabel bebas (X) dan variabel terikat (Y).
3.9.5.3 Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji F digunakan untuk menguji signifikansi pengaruh Kepemilikan Manajerial, Kebijakan Deviden, Keputusan Investasi, Keputusan Pendanaan, dan Ukuran Perusahaan terhadap Nilai Perusahaan pada perusahaan consumer goods yang terdaftar di BEI secara simultan. Apabila tingkat signifikansinya lebih kecil dari 0.05 maka dapat dikatakan bahwa semua variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen ( Ghozali, 2005:53).
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian 4.1.1`Data penelitian
Penelitian ini menggunakan data perusahaan consumer goods yang terdaftar di BEI pada periode 2013-2015 sebagai populasi penelitian perusahaan consumer goods yang terdaftar selama periode tersebut berjumlah 37 perusahaan, akan tetapi hanya terdapat 17 perusahaanyang dijadikan sampel dalam penelitian ini sesuai dengan kriteria-kriteria pengambilan sampel menggunakan metode purposive sampling. Berikut ini adalah daftar perusahaan yang menjadi sampel penelitian :
Tabel 4.1
Daftar Sampel Perusahaan Consumer Goods Yang Terdaftar DI BEI periode 2013-2015
No Kode Nama Perusahaan
1 AISA Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk 2 CEKA Wilmar Cahaya Indonesia Tbk 3 DLTA Delta Djakarta Tbk
4 ICBP Indofood CBP Sukses Makmur Tbk 5 INDF Indofood Sukses Makmur Tbk 6 ROTI Nippon Indosari Corporindo Tbk
7 SKBM Sekar Bumi Tbk 8 SKLT Sekar Laut Tbk 9 STTP Siantar Top Tbk 10 GGRM Gudang Garam Tbk 11 KAEF Kimia Farma Tbk 12 KLBF Kalbe Farma Tbk
13 MERK Merck Tbk
14 TSPC Tempo Scan Pasific Tbk 15 TCID Mandom Indonesia Tbk 16 UNVR Unilever Indonesia Tbk 17 CINT Chitose International Tbk Sumber : www.idx.com
4.2 Hasil Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji normalitas, uji multikolinearitas,uji heterokedastisitas, dan uji autokorelasi.
Adapun syarat penelitian lolos uji asumsi klasik adalah data berdistribusi normal, tidak terdapat multikolinearitas, data penelitian homokedastisitas (tidak heterokedastisitas) serta tidak terjadi autokorelasi.
4.2.1 Hasil Uji Normalitas
Uji Normalitas dapat dilakukan dengan melihat grafik normal plot yang dapat disimpulkan bahwa jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Jika data menyebar jauh dari diagonal/tidak mengikuti garis diagonal maka tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Atau dengan cara penarikan kesimpulan dengan menggunakan nilai Asymp.Sig tentang data tersebut mendekati atau merupakan distribusi normal dapat dilihat sebagai berikut:
a. Nilai Sig. Atau signifikan atau probabilitas < 0,05 maka distribusi data adalah tidak normal,
b. Nilai Sig. Atau signifikan atau probabilitas > 0,05 maka distribusi data adalah normal.
Berikut adalah hasil uji normalitas atas lima variable independent dan satu variable dependent :
Tabel 4.2
Hasil Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov (KS) One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 51
Normal Parametersa,b Mean .0000000 Std.
Deviation .46097331 Most Extreme
Differences
Absolute .072
Positive .072
Negative -.062
Test Statistic .072
Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
Sumber : Hasil Pengolahan Data SPSS 23
Dari data diatas dapat diketahui bahwa nilai Asymp.Sig sebesar 0,20 lebih besar dari syarat normalitas sebesar 0,05. Hal tersebut membuktikan bahwa variable X1 (Kepemilikan Manajerial), X2 (Kebijakan Deviden), X3
(Keputusan Investasi), X4 (Keputusan Pendanaan), X5 (Ukuran Perusahaan), dan variable Y ( Nilai Perusahaan) terdistrubusi secara normal.
Data yang terdistribusi secara normal tersebut juga dapat dinilai melalui grafik histogram berikut ini :
Gambar 4.1 Grafik Histogram
Berdasarkan grafik diatas dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal karena grafik histogram menunjukkan distribusi data mengikuti garis diagonal yang tidak melenceng ke kiri atau ke kanan. Namun, jika kesimpulan normal atau tidaknya data hanya dilihat dari grafik histogram, maka hal ini dapat menyesatkan khususnya untuk jumlah sampel yang kecil.
Metode lain yang dapat digunakan dalam analisis grafik adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distibusi kumulatif dan distribusi normal.
Jika distribusi data residual normal, maka garis yang akan menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. Uji normalitas dengan melihat probability plot dapat dilihat dalam gambar 4.2 berikut :
Gambar 4.2 Normal Probability Plot
4.2.2 Hasil Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independen. Jika terjadi korelasi maka terdapat masalah multikolinearitas sehingga model regresi tidak dapat digunakan.
Adanya multikolinearitas dapat dilihat dari nilai tolerance dan nilai Variance Inflation Factor (VIF) dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut :
a. Tolerance value < 0,1 atau VIF > 10, maka terjadi Multikolinearitas b. Tolerance value > 0,1 atau VIF < 10, maka tidak terjadi
Multikolinearitas
Berikut ini merupakan tabel hasil pengujian multikolinearitas:
Tabel 4.3
Hasil Uji Multikolinearitas Coefficientsa
Model
Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant)
kepemilikan manajerial .830 1.205 kebijakan dividen .787 1.271 keputusan investasi .897 1.114 keputusan pendanaan .707 1.414 ukuran perusahaan .880 1.136 a. Dependent Variable: Nilai Perusahaan
Sumber : Hasil Pengolahan Data SPSS 23
Dari tabel di atas, dapat dilihat bahwa nilai tolerance pada variable X1 (Kepemilikan Manajerial) sebesar 0.830 %, X2 (Kebijakan Deviden) sebesar 0.787 %, X3 (Keputusan Investasi) sebesar 0.897 %, X4
(Keputusan Pendanaan) sebesar 0.707 %, dan X5 (Ukuran Perusahaan) sebesar 0.880 %, lebih besar dari 0.10 dan nilai VIF hitung pada lima variabel, variabel X1 (Kepemilikan Manajerial), X2 (Kebijakan Deviden), X3 (Keputusan Investasi), X4 (Keputusan Pendanaan), dan X5 (Ukuran Perusahaan), berada dibawah nilai 10. Dengan demikian maka tidak terdapat multikolinearitas antar variabel bebas, sehingga penelitian dapat dilanjutkan.
4.2.3 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari satu pengamatan dengan pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi
heteroskedastisitas. Pada penelitian ini untuk mengetahui ada tidaknya problem heterokedastisitas digunakan scatter plot.
Kriteria grafik scatter plot adalah apabila titik-titik pada scatter plot atau diagram pencar tidak membentuk pola tertentu, maka dapat dinyatakan bahwa model regresi tidak terkendala heterokedastisitas. Hasil dari uji Heterokedastisitas dapat dilihat pada grafik scatterplot berikut ini.
Gambar 4.3 Scatterplot
Dari grafik scatterplot diatas dapat disimpulkan bahwa titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi Nilai Perusahaan berdasarkan variabel X1 (Kepemilikan Manajerial), X2 (Kebijakan Deviden), X3 (Keputusan Investasi), X4 (Keputusan Pendanaan), dan X5 (Ukuran Perusahaan).
4.2.4 Hasil Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu periode t dengan kesalahan periode t – 1. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi ada karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain.
Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas autokorelasi. Pengujian autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson (DW-test). Kriteria untuk penilaian terjadinya autokorelasi dapat dilihat pada table berikut ini
Tabel 4.4
Kriteria Autokorelasi Durbin-Watson (DW)
Hipotesis 0 Ketentuan
Terjadi Autokorelasi Positif Jika nilai DW dibawah -2(DW < -2) Tidak Terjadi Autokorelasi Jika nilai DW berada diantara -2 dan +2
atau -2 ≤ DW ≤ 2
Terjadi Autokorelasi Negatif Jika nilai DW diatas 2 ( DW > 2 )
Dari lima varibel yaitu variable X1 (Kepemilikan Manajerial), X2 (Kebijakan Deviden), X3 (Keputusan Investasi), X4 (Keputusan Pendanaan), dan X5 (Ukuran Perusahaan), maka didapat hasil uji autokorelasi sebagai berikut
Tabel 4.5
Hasil Uji Durbin-Watson Model Summaryb
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1 .745a .555 .505 .48591 1.155
Sumber : Hasil Pengolahan Data SPSS 23
Dari output di atas dapat dilihat bahwa nilai DW adalah 1,155.
Dengan demikian tidak terjadi autokolerasi karena nilai DW berada diantara -2 dan +2 atau -2 ≤ 1,155 ≤ 2.
4.2.5 Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen, dimana penelitian ini menggunakan metode enter. Dari pengujian asumsi klasik dapat disimpulkan bahwa model regresi dapat digunakan dalam pengolahan data. Berdasarkan pengolahan data dengan SPSS, diperoleh hasil pada tabel 4.4 sebagai berikut :
Tabel 4.6
Hasil Uji Regresi Linear Berganda
Coefficientsa
a. Dependent Variable: nilai perusahaan Sumber : Hasil Pengolahan Data SPSS 23
Berdasarkan tabel diatas diperoleh persamaan regresi sebagai berikut :
Dari persamaan regresi tersebut, maka dapat diinterpretasikan beberapa hal berikut:
1. Nilai a (konstanta) adalah sebesar 3,881, hal ini menunjukkan bahwa jika nilai Kepemilikan Manajerial , Kebijakan Deviden, Keputusan
Investasi, Keputusan Pendanaan, dan Ukuran Perusahaan, bernilai konstanta maka akan menyebabkan peningkatan sebesar 3,881,
2. Kepemilikan Manajerial (X1) memiliki koefisien positif sebesar 0.005.
Peningkatan Kepemilikan Manajerial (X1) sebesar satu satuan, maka akan menyebabkan peningkatan Nilai Perusahaan (Y) sebesar 0.005, 3. Kebijakan Deviden (X2) memiliki koefisien negatif sebesar 0.120. Ini
menunjukan hubungan yang berlawanan arah dengan Nilai Perusahaan
menunjukan hubungan yang berlawanan arah dengan Nilai Perusahaan