HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 5.1. Statistik Deskriptif
5.4. Uji Hipotesis
yang berarti tidak ada terjadi autokorelasi positif maupun negatif.
Pengujian hipotesis dilakukan setelah diadakannya pengujian asumsi klasik. Pengujian hipotesis menggunakan analisis regresi berganda, yang dilakukan untuk menganalisis pengaruh kinerja operasional dan ekonomi makro (produktivitas hasil kebun, rendemen hasil olahan, produktivitas tenaga kerja, biaya tenaga kerja, suku bunga kredit, kurs, harga CPO) terhadap return on investment. Untuk melihat pengaruh secara simultan dengan menggunakan uji statistik F dan untuk melihat pengaruh secara parsial dengan menggunakan uji statistik t.
5.4.1. Uji signifikansi simultan (Uji statistik F)
Hasil pengujian statistik F (uji simultan) pada kinerja operasional (produktivitas hasil kebun, rendemen hasil olahan, produktivitas tenaga kerja dan biaya tenaga kerja) terhadap return on investment dapat dilihat pada Tabel 5.8.
Tabel 5.8. Hasil uji statistik F
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 3.976 7 .568 7.875 .000a
Residual 2.236 31 .072
Total 6.213 38
a. Predictors: (Constant), Ln_HCPO@, Ln_Kurs@, Ln_PHK@, Ln_RHO@, Ln_BTK@, Ln_PTK@, Ln_SBK@
b. Dependent Variable: Ln_ROI@
Sumber: Hasil Penelitian, 2013 (Data Diolah)
Dari Tabel 5.8. diperoleh nilai Fhitung sebesar 7,875 sedangkan Ftabel pada derajat kepercayaan α = 5% dengan df1 = k – 1 = 7 – 1 = 6 dan df2 = n – k = 39 –
7 = 32, adalah sebesar 2,42 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa sig = 0,000 < α = 0,05, yang berarti bahwa hipotesis Ha
5.4.2. Uji signifikansi parsial (Uji statistik t)
diterima. Variabel produktivitas hasil kebun, rendemen hasil olahan, produktivitas tenaga kerja, biaya tenaga kerja, suku bunga kredit, kurs, harga CPO secara simultan berpengaruh signifikan terhadap return on investment
Hasil pengujian statistik t (uji parsial) pada produktivitas hasil kebun, rendemen hasil olahan, produktivitas tenaga kerja, biaya tenaga kerja, suku bunga kredit, kurs, harga CPO terhadap return on investment dapat dilihat pada tabel 5.9.
Tabel 5.9. Hasil uji statistik t
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -30.444 9.841 -3.094 .004 Ln_PHK@ .957 .264 .559 3.623 .001 .487 2.053 Ln_RHO@ .248 1.550 .025 .160 .874 .478 2.090 Ln_PTK@ .133 .077 .402 1.720 .095 .212 4.713 Ln_BTK@ -.580 .189 -.702 -3.070 .004 .222 4.500 Ln_SBK@ 1.312 .601 .598 2.181 .037 .154 6.472 Ln_Kurs@ 1.935 .687 .374 2.819 .008 .660 1.515 Ln_HCPO@ .820 .198 1.004 4.134 .000 .197 5.082
a. Dependent Variable: Ln_ROI@
Sumber: Hasil Penelitian, 2013 (Data Diolah)
Kriteria pengambilan keputusan menggunakan derajat kepercayaan 5% untuk uji dua arah (α/2 = 0,05/2 = 0,025) dengan derajat bebas (df) = n – k = 39 – 7 = 32. Nilai t tabel dengan derajat kepercayaan α/2 = 0,025 dan df = 32 adalah 2,0369.
a. Jika t hitung > t tabel (2,0369) atau t hitung < t tabel (-2,0369), maka Ha diterima, H0
b. Jika t ditolak.
tabel (-2,0369) ≤ t hitung ≤ t tabel (2,0369) maka Ha ditolak, H0
Berdasarkan pengujian pada Tabel 5.9, maka secara parsial pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen dapat diuraikan sebagai berikut:
diterima.
1 Variabel produktivitas hasil kebun (Ln_PHK@) mempunyai nilai t hitung = 3,623 > t tabel
2 Variabel rendemen hasil olahan (Ln_RHO@) mempunyai t
= 2,0369, dengan tingkat signifikasi sebesar 0,001 yang lebih kecil dari α = 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel produktivitas hasil kebun (Ln_PHK@) berpengaruh signifikan terhadap return on investment PT Perkebunan Nusantara IV (Persero). Kondisi ini berarti Ha diterima.
hitung = 0,160 < t tabel
3 Variabel produktivitas tenaga kerja (Ln_PTK@) mempunyai t
= 2,0369 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,874 yang lebih besar dari α = 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel rendemen hasil olahan (Ln_RHO@) berpengaruh tidak signifikan terhadap return on investment PT Perkebunan Nusantara IV (Persero). Kondisi ini berarti Ha ditolak.
hitung = 1,720 < t tabel = 2,0369, dengan tingkat signifikansi sebesar 0,095 yang lebih besar
dari α = 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel produktivitas tenaga kerja (Ln_PTK@) berpengaruh tidak signifikan terhadap return on investment PT Perkebunan Nusantara IV (Persero). Kondisi ini berarti Ha ditolak.
4 Variabel biaya tenaga kerja (Ln_BTK@) mempunyai t hitung = -3,070 < t tabel
5 Variabel suku bunga kredit (Ln_SBK@) mempunyai t
= -2,0369, dengan tingkat signifikansi sebesar 0,004 yang lebih kecil dari α = 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel biaya tenaga kerja (Ln_BTK@) berpengaruh signifikan terhadap return on investment PT Perkebunan Nusantara IV (Persero). Kondisi ini berarti Ha diterima.
hitung = 2,181 > t tabel
6 Variabel kurs (Ln_Kurs@) mempunyai t
= 2,0369, dengan tingkat signifikansi sebesar 0,037 yang lebih kecil dari α = 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel suku bunga kredit (Ln_SBK@) berpengaruh signifikan terhadap return on investment PT Perkebunan Nusantara IV (Persero). Kondisi ini berarti Ha diterima.
hitung = 2,819 > t tabel
7 Variabel harga CPO (Ln_HCPO@) mempunyai t
= 2,0369, dengan tingkat signifikansi sebesar 0,008 yang lebih kecil dari α = 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel kurs (Ln_Kurs@) berpengaruh signifikan terhadap return on investment PT Perkebunan Nusantara IV (Persero). Kondisi ini berarti Ha diterima.
hitung = 4,134 > t tabel
Dari informasi yang disajikan pada Tabel 5.9, maka dapat dibangun persamaan regresi berganda antara variabel independen (X) terhadap variabel dependen (Y). Model yang dibangun dari hasil penelitian ini adalah:
= 2,0369, dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000 yang lebih kecil dari α = 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel harga CPO (Ln_HCPO@) berpengaruh signifikan terhadap return on investment PT Perkebunan Nusantara IV (Persero). Kondisi ini berarti Ha diterima.
- 0,580 Ln_BTK@ + 1,312 Ln_SBK@ + 1,935 Ln_Kurs@ + 0,820 Ln_HCPO@ +
ε
Model persamaan regresi berganda tersebut berarti: 3
1. Nilai konstanta sebesar – 30,444 yang menunjukkan bahwa apabila semua variabel independen yaitu Ln_PHK@, Ln_RHO@, Ln_PTK@, Ln_BTK@, Ln_SBK@, Ln_Kurs@ dan Ln_HCPO@ dianggap konstan atau nol, maka nilai dari return on investment adalah sebesar -30,444.
2. Variabel produktivitas hasil kebun (Ln_PHK@) bernilai positif terhadap return on investment dengan nilai koefisien sebesar 0,957, artinya jika produktivitas hasil kebun (PHK) naik sebesar 1%, maka return on investment akan mengalami kenaikan sebesar 95,7%, dengan asumsi variabel lain dianggap konstan.
3. Variabel rendemen hasil olahan (Ln_RHO@) bernilai positif terhadap return on investment dengan nilai koefisien sebesar 0,248, artinya jika rendemen hasil olahan (Ln_RHO@) naik sebesar 1%, maka return on investment akan mengalami kenaikan sebesar 24,8% dengan asumsi variabel lainnya dianggap konstan.
4. Variabel produktivitas tenaga kerja (Ln_PTK@) bernilai positif terhadap return on investment dengan nilai koefisien sebesar 0,133, artinya jika produktivitas tenaga kerja (Ln_PTK@) naik sebesar 1%, maka return on investment akan mengalami kenaikan sebesar 13,3% dengan asumsi variabel lainnya dianggap konstan.
5. Variabel biaya tenaga kerja (Ln_BTK@) bernilai negatif terhadap return on investment dengan nilai koefisien sebesar -0,580, artinya jika biaya tenaga
kerja (Ln_BTK@) naik sebesar 1%, maka return on investment akan mengalami penurunan sebesar 58,0% dengan asumsi variabel lainnya dianggap konstan.
6. Variabel suku bunga kredit (Ln_SBK@) bernilai positif terhadap return on investment dengan nilai koefisien sebesar 1,312, artinya jika suku bunga kredit (Ln_SBK@) naik sebesar 1%, maka return on investment akan mengalami kenaikan sebesar 131,2% dengan asumsi variabel lainnya dianggap konstan. 7. Variabel kurs (Ln_Kurs@) bernilai positif terhadap return on investment
dengan nilai koefisien sebesar 1,936, artinya jika kurs (Ln_Kurs@) naik sebesar 1%, maka return on investment akan mengalami kenaikan sebesar 193,6% dengan asumsi variabel lainnya dianggap konstan.
8. Variabel harga CPO (Ln_HCPO@) bernilai postif terhadap return on investment dengan nilai koefisien sebesar 0,820, artinya jika harga CPO (Ln_HCPO@) naik sebesar 1%, maka return on investment akan mengalami kenaikan sebesar 82,0% dengan asumsi variabel lainnya dianggap konstan. 5.4.3. Koefisien determinasi
Uji Statistik koefisien determinasi pada penelitian ini tujuannya adalah
untuk mengetahui seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Uji statistik koefisien determinasi dapat dilihat pada Tabel
5.10 berikut:
Tabel 5.10. Hasil uji koefisien determinasi
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .800a .640 .559 .26858 2.052
a. Predictors: (Constant), Ln_HCPO@, Ln_Kurs@, Ln_PHK@, Ln_RHO@, Ln_BTK@, Ln_PTK@, Ln_SBK@
b. Dependent Variable: Ln_ROI@
Sumber: Hasil Penelitian, 2013 (Data Diolah)
Tabel 5.10. memperlihatkan bahwa nilai Adjusted R Square sebesar 0,559 atau 55,9% yang berarti bahwa persentase pengaruh variabel independen yaitu kinerja operasional (produktivitas hasil kebun, rendemen hasil olahan, produktivitas tenaga kerja, biaya tenaga kerja, suku bunga kredit, kurs dan harga CPO) terhadap return on investment adalah sebesar nilai koefisien determinasi atau 55,9%. Sedangkan sisanya 44,1% dipengaruhi atau dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini.