BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PE MBAHASAN
4.3. Teknik Analisis dan Pengujian Hipotesis Data
4.3.4. Uji Asumsi Klasik
4.3.4.1. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas pada penelitian ini digunakan untuk mendeteksi adanya gejala multikolinieritas dalam pengujian keeratan hubungan antar variabel bebas, tercermin dari Coefficients. Hal ini tampak pada nilai tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF) untuk setiap variabel bebas. Jika VIF melebihi angka 10, maka variabel tersebut mengindikasikan adanya multikolinieritas (Gujarati, 2006:171).
Pada hasil analisis data yang diperoleh melalui uji asumsi klasik dengan menggunakan multikolinieritas, dapat diketahui melalui tabel sebagai berikut:
Tabel 4.9. Hasil Uji Multikolinieritas
Sumber: Data diolah (Lampiran)
Dari tabel koefisien diatas, nilai VIF untuk Ukuran Perusahaan (X1) = 1,034, Pertumbuhan Aktiva (X2) = 1,124, dan Profitabilitas (X3) = 1,133. Hal ini menunjukkan nilai VIF pada variabel tidak lebih besar dari 10, maka disimpulkan bahwa ke tiga variabel independen (Ukuran Perusahaan, Pertumbuhan Aktiva, dan Profitabilitas) dalam penelitian ini menunjukkan tidak ada gejala multikolinieritas.
4.3.4.2. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteoskedastisitas adalah untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homokedastisitas. Jika varians berbeda, disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik tidak mempunyai heteroskedastisitas.
Deteksi adanya Heteroskedastisitas:
a. Dari Scatter Plot Residual: jika ada pola tertentu (seperti titik / point-point yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, menyebar, kemudian menyempit).
b. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi Heteroskedastisitas.
c. Pada regresi linier nilai residual tidak boleh ada hubungan dengan variabel X. Hal ini bisa diidentifikasi dengan cara menghitung korelasi rank Spearman antara residual dengan seluruh variabel bebas. Rumus rank Spearman adalah:
rs= 1-6
∑
( )
Keterangan:
di = perbedaan dalam rank antara residual dengan variabel bebas ke-i
Pengujian Heteroskedastisitas di sini menggunakan korelasi rank Spearman antara residual dengan seluruh variabel bebas dengan hasil analisis sebagai berikut:
Tabel 4.10. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Data diolah (Lampiran)
Hasil Uji Heteroskedastisitas pada nilai residual variabel bebas penelitian menunjukkan nilai signifikan variabel X1 = 0,445; X2 = 0,405; dan X3 = 0,196 yang nilainya > 0,05; berarti tidak terjadi heteroskedastisitas. Dengan demikian asumsi tidak terjadi heteroskedastisitas dapat dipenuhi.
4.3.4.3. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan untuk mengetahui korelasi antara anggota serangkaian data observasi. Untuk mendeteksi gejala autokorelasi digunakan Durbin-Watsin (DW) statistic.
Hasil penelitian pengujian uji Autokorelasi adalah sebagai berikut:
Tabel 4.11. Hasil Uji Autokorelasi
Sumber: Data diolah (Lampiran)
Besarnya Angka Durbin Watson yang dapat menjadi patokan adalah dimana angka D-W di bawah -2 ada autokorelasi (positif), angka D-W di atas +2 ada autokorelasi (negatif) dan angka berada diantara -2 sampai +2 Tidak ada Autokorelasi.
Untuk asumsi klasik yang mendeteksi adanya autokorelasi pada penelitian ini dilihat dari hasil analisis yang menunjukkan hasil bahwa nilai Durbin Watson sebesar 0,875. Hal ini dapat diasumsikan bahwa Tidak adanya gejala autokor elasi.
4.3.5. Koefisien Determinasi (R-squar e/R2)
Besarnya pengaruh Ukuran Perusahaan (X1), Pertumbuhan Aktiva (X2) , dan Profitabilitas (X3) berpengaruh terhadap Struktur Modal (Y) dapat dilihat dari nilai koefisien determinasi (R-square/R2). Berikut ini nilai koefisien determinasi (R-square/R2).
Tabel 4.12. Koefisien Deter minasi (R-squar e/R2)
Sumber: Data diolah (Lampiran)
Pada tabel 4.12, koefisien korelasi berhganda (R) = 0,673 yang menunjukkan bahwa hubungan antara variabel independen (X1), (X2), dan (X3)
dengan (Y) adalah lemah. Nilai koefisien determinasi (R-square/R2) yang dihasilkan sebesar 0,453 menunjukkan bahwa Dari tabel 4.12, variabel Ukuran Perusahaan (X1), Pertumbuhan Aktiva (X2), dan Profitabilitas (X3) berpengaruh
terhadap Struktur Modal (Y) sebesar 45,3% sedangkan sisanya 54,7% dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
4.3.6. Uji Hipotesis 4.3.6.1. Uji F
Uji F digunakan untuk menguji kesesuaian model regresi. Uji F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel Ukuran Perusahaan (X1), Pertumbuhan Aktiva (X2), dan Profitabilitas (X3) mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel Struktur Modal (Y).
Tabel 4.13. Hasil Uji F
Sumber: Data diolah (Lampiran)
Dari tabel 4.13, uji ANOVA (Analysis of Varians) atau uji F menunjukkan bahwa Fhitung sebesar 8,547, sedangkan Ftabel sebesar 2,911 dengan derajat bebas
(n-k-1) = (35-3-1) = 31 atau df penyebut = 31, df pembilang = 3, dan taraf signifikan α = 0,05 sehingga F hitung (8,546) > Ftabel (2,911). Dengan demikian,
maka Ho ditolak dan Hi diterima, artinya variabel bebas (X1,X2, dan X3) secara
bersama-sama atau simultan berpengaruh terhadap variabel terikat (Y). Hasil uji kesesuaian model dapat dilihat dari angka F, dimana angka F sebesar 8,547 dengan nilai Sig. 0,000 < 0,05 yang berarti bahwa perubahan Ukuran Perusahaan (X1), Pertumbuhan Aktiva (X2), dan Profitabilitas (X3) mampu menjelaskan perubahan variabel Struktur Modal (Y). Hasil analisis ini menunjukkan bahwa model regr esi yang digunakan untuk teknik analisis ini cocok.
4.3.6.2. Uji t
Uji t adalah uji yang digunakan untuk melihat pengaruh masing-masing variabel bebas Ukuran Perusahaan (X1), Pertumbuhan Aktiva (X2), dan
dilakukan dengan menggunakan tingkat signifikan 5% dan df = n-k-1 = 35-3-1 = 31 maka diperoleh nilai Ttabel = 1,696
Tabel 4.14. Hasil Uji t
Sumber: Data diolah (Lampiran)
Adapun hasil pengujian hipotesis berdasarkan hasil pada tabel diatas adalah sebagai berikut:
1. Pengaruh secara parsial Ukuran Perusahaan terhadap Struktur Modal
Dari hasil uji t untuk variabel X1 (Ukuran Perusahaan) diperoleh
Thitung = 0,081 dengan tingkat signifikan 0,936. Nilai Thitung (0,081)
< Ttabel (1,696) sehingga nilai Thitung berada di daerah diterima Ho
dan Hi ditolak, maka Ukuran Perusahaan tidak berpengaruh terhadap struktur modal, berarti Hipotesis yang diajukan tidak dapat diuji kebenarannya atau tidak dapat diterima dengan tingkat signifikan 0,936 > 0,05 (tidak signifikan positif)
2. Pengaruh secara parsial Pertumbuhan Aktiva terhadap Struktur Modal
Dari hasil uji t untuk variabel X2 (Pertumbuhan Aktiva) diperoleh
Thitung = 0,987 dengan tingkat signifikan 0,331. Nilai Thitung (0,987)
< Ttabel (1,696) sehingga nilai Thitung berada di daerah diterima Ho
dan Hi ditolak, maka Pertumbuhan Aktiva tidak berpengaruh terhadap struktur modal, berarti Hipotesis yang diajukan tidak dapat diuji kebenarannya atau tidak dapat diterima dengan tingkat signifikan 0,331 > 0,05 (tidak signifikan positif)
3. Pengaruh secara parsial Profitabilitas terhadap Struktur Modal Dari hasil uji t untuk variabel X3 (Profitabilitas) diperoleh Thitung =
-4,954 dengan tingkat signifikasi 0,000. Nilai -Thitung (-4,954) > -
Ttabel (-1,696) sehingga nilai Thitung berada di daerah penolakan Ho
dan Hi diterima, maka Profitabilitas mempunyai pengaruh secara nyata dan negatif terhadap struktur modal. Berarti hipotesis yang diajukan dapat diuji kebenarannya dan dapat diterima dengan tingkat signifikan 0,000 < 0,05 (signifikan negatif)
Jadi, kesimpulan hasil uji hipotesis adalah sebagai berikut:
1. Ukuran Perusahaan (X1) tidak berpengaruh positif terhadap Struktur Modal (Y), tidak dapat diterima dengan tingkat [Sig. 0,936 > 0,05] : Tidak signifikan [positif].
2. Pertumbuhan Aktiva (X2) tidak berpengaruh terhadap Struktur Modal (Y), tidak dapat diterima dengan tingkat [Sig. 0,331 > 0,005] : Tidak signifikan [positif].
3. Profitabilitas (X3) berpengaruh negatif terhadap Struktur Modal (Y), dapat diterima dengan tingkat [Sig. 0,000 < 0,05 : Signifikan [negatif].
