BAB III
KERANGKA KONSEP DAN TEORITIS 3.1. Kerangka Konsep
Adapun yang menjadi kerangka konsep dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
Gambar 3.1. Kerangka Konsep
Dari gambar 3.1.kerangka konsep, terlihat bahwa variabel independen terdiri pertumbuhan rasio lancar, pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset, pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas, pertumbuhan ukuran perusahaan dan good corporate governance. Selain itu juga terdapat variabel dependen yaitu pertumbuhan laba kotor dan variabel pemoderasi yaitu pertumbuhan penjualan.
Pertumbuhan Rasio Lancar (CR_Gro)
Pertumbuhan Rasio Hutang Terhadap Total Aset
(DAR_Gro)
Pertumbuhan Rasio Tingkat Pengembalian Ekuitas
(ROE_Gro)
Pertumbuhan Ukuran Perusahaan (Size_Gro)
Good Corporate Governance (GCG)
Pertumbuhan Penjualan (Sales_Gro)
Pertumbuhan Laba Kotor
Menurut Dwimulyani dan Shirley (2007), rasio keuangan merupakan alat analisis yang membandingkan perkiraan-perkiraanyang terdapat dalam laporan keuangan untuk mengetahui hubungan antara perkiraan-perkiraan tersebut. Dengan mengetahui hubungan antara perkiraan-perkiraantersebut, maka memungkinkan untuk melakukan prediksi terhadap keadaan di masa mendatang yang salah satunya yaitu memprediksi pertumbuhan laba. Demikian pula dengan ukuran perusahaan, juga dapat digunakan untuk memprediksi pertumbuhan laba di masa mendatang. Hal inidisebabkan bahwa ukuran perusahaan yang terlihat pada aktiva yang dimiliki perusahaanmenentukan kemampuan perusahaan dalam mengendalikan dan menghasilkan laba.
Shleifer dan Vishny (1997), menyatakan corporate governance berkaitan dengan cara atau mekanisme untuk menyakinkan pemilik modal dalam memperoleh return yang sesuai dengan investasi yang telah ditanam. Corporate governance merujuk pada kerangka aturan dan peraturan yang memungkinkan seluruh pihak yang bersangkutan didalamnya untuk membuat perusahaan memaksimalkan nilai dan untuk memperoleh return.
Adapun hubungan antara variabel independen terhadap variabel dependen antara lain :
1. Hubungan antara pertumbuhan rasio lancar terhadap pertumbuhan laba.
investment dalam persediaan tersebut atau adanya saldo piutang yang besar yang tak tertagih. Hal ini mengindikasi bahwa rasio lancar berpengaruh positif terhadap pertumbuhan laba. Sehingga dapat disimpulkan jika rasio lancar bertumbuh, laba perusahaan akan bertumbuh meskipun adanya masalah dalam jumlah persediaan.
Akan tetapi, hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Mahaputra (2013), dimana rasio lancar berpengaruh signifikan positif terhadap pertumbuhan laba perusahaan. Wibowo dan Pujiati (2011), rasio lancar pada emiten di Bursa Efek Indonesia berpengaruh signifikan positif terhadap perubahan laba perusahaan. Sehingga dapat disimpulkan jika rasio lancar bertumbuh maka laba perusahaan akan ikut bertumbuh.
2. Hubungan antara pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset terhadap pertumbuhan laba.
3. Hubungan antara pertumbuhan tingkat pengembalian ekuitas terhadap pertumbuhan laba.
Rasio tingkat pengembalian ekuitas mengukur berapa persen diperoleh laba bersih bila diukur dari modal pemilik. Menurut Harahap (2009), semakin besar rasionya semakin bagus karena dianggap kemampuan perusahaan yang efektif dalam menggunakan ekuitasnya untuk menghasilkan laba. Jadi dapat disimpulkan bahwa pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas berpengaruh positif terhadap pertumbuhan laba.
4. Hubungan antara pertumbuhan ukuran perusahaan terhadap pertumbuhan laba. Ukuran perusahaan perusahaan secara tidak langsung menentukan kemampuan suatu perusahaan dalam mengendalikan dan menghasilkan laba (Dwimulyani dan Shirley, 2007). Dimana semakin besar ukuran sebuah perusahaan akan meningkatkan kemampuaannya untuk menghasilkan laba yang lebih besar dibandingkan dengan perusahaan kecil. Jadi dapat disimpulkan bahwa pertumbuhan ukuran perusahaan berpengaruh positif terhadap pertumbuhan laba.
5. Hubungan antara good corporate governance terhadap pertumbuhan laba
Adapun hubungan antara variabel pemoderasi dapat memoderasi pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen antara lain :
1. Pertumbuhan penjualan sebagai variabel pemoderasi dalam memoderasi pengaruh antara pertumbuhan rasio lancar terhadap pertumbuhan laba.
Pertumbuhan penjualan merupakan indikator penting untuk menilai perkembangan dari suatu perusahaan, dengan meningkatnya pertumbuhan penjualan yang biasa lebih dikenal dengan pertumbuhan maka pendapatan perusahaan akan tinggi. Demikian juga sebaliknya apabila pertumbuhan penjualan perusahaan menurun, maka pendapatan perusahaan akan ikut menurun juga. Maka pertumbuhan penjualan secara tidak lansung langsung akan memperkuat pengaruhpertumbuhan rasio lancar terhadap pertumbuhan laba.
2. Pertumbuhan penjualan sebagai variabel pemoderasi dalam memoderasi pengaruh antara pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset terhadap pertumbuhan laba.
Menurut Higgins (2003), current asset dan current liablities mempunyai tendensi terhadap penjualan suatu perusahaan, sehingga merupakan suatu ide yang bagus melihat perkembangan suatu perusahaan dari pertumbuhan penjualan. Maka pertumbuhan penjualan secara langsung akan memperkuat pengaruh pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset terhadap pertumbuhan laba.
3. Pertumbuhan penjualan sebagai variabel pemoderasi dalam memoderasi pengaruh antara pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas terhadap pertumbuhan laba.
maka secara langsung akan meningkat profitabilitas perusahaan itu sendiri. Maka pertumbuhan penjualan secara langsung akan memperkuat pengaruh antara pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas terhadap pertumbuhan laba.
4. Pertumbuhan penjualan sebagai variabel pemoderasi dalam memoderasi pengaruh antara pertumbuhan ukuran perusahaan terhadap pertumbuhan laba.
Semakin besar ukuran suatu perusahaan, maka semakin baik perusahaan tersebut dalam memasarkan produk dan jasanya sehingga laba perusahaan juga akan semakin tinggi. Hal ini didukung dengan kantor pemasaran yang tersebar luas, produk dan jasa yang sudah dikenal secara umum oleh masyarakat dan layanan penjualan perusahaan yang baik. Maka pertumbuhan penjualan secara lansung akan memperkuat pengaruh antara pertumbuhan ukuran perusahaan terhadap pertumbuhan laba.
5. Pertumbuhan penjualan sebagai variabel pemoderasi dalam memoderasi pengaruh hubungan antara good corporate governance terhadap pertumbuhan laba.
3.1. Hipotesis
Jawaban sementara atas rumusan masalah penelitian atau hipotesis yang didasarkan pada teori dan hasil penelitian terdahulu dirumuskan sebagai berikut : 1. Pertumbuhanrasio lancar, pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset,
pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas, pertumbuhan ukuran perusahaan dangood corporate governance berpengaruh signifikan positif terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan secara simultan dan parsial.
BAB IV
METODE PENELITIAN
4.1. Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah penelitian asosiatif yaitu untuk menganalisis pengaruh pertumbuhan rasio keuangan, pertumbuhan ukuran perusahaan dan good corporate governance terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan, serta apakah pertumbuhan penjualan dapat memoderasi pengaruh pertumbuhan rasio keuangan, pertumbuhan ukuran perusahaan dan good corporate governance terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan. Dimana pertumbuhan rasio keuangan tersebut terdiri dari pertumbuhan rasio lancar, pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset dan pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas.
Menurut Sugiyono (2011), penelitian asosiatif merupakan penelitian yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh ataupun juga hubungan antara dua variabel atau lebih. Penelitian ini lebih mempunyai tingkatan tertinggi dibandingkan penelitian deskriptif dan komparatif karena dengan penelitian ini dapat dibangun suatu teori yang dapat berfungsi untuk menjelaskan, meramalkan dan mengontrol suatu gejala.
4.2. Lokasi dan Waktu Penelitian
pertumbuhan rasio keuangan, pertumbuhan ukuran perusahaan dan good corporate governace yang diperlukan dalam penelitian.
4.3. Populasi dan Sampel
Populasi yang diteliti meliputi perusahaan yang bergerak di bidang perkebunan, pertambangan, makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi (Sugiyono, 2011).
Penelitian ini menggunakan Non Probability Sampling yaituPurposive Sampling. Purposive Sampling adalah teknik menentukan sampel dengan pertimbangan tertentu sesuai dengan tujuan yang dikehendaki. Sampel ini lebih cocok digunakan untuk penelitian kualitatif atau penelitian-penelitian yang tidak melakukan generalisasi (Sugiyono, 2011).
Adapun berdasarkan kriteria dari pengambilan sampel yang akan digunakan untuk mendapatkan sampel yang respresentatif adalah sebagai berikut :
1. Perusahaan sektor perkebunan, pertambangan, makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan konsisten ada selama periode penelitian (2009 sampai dengan 2013)
3. Perusahaan sektor perkebunan, pertambangan, makanan dan minuman yang tidak menghasilkan laba negatif selama periode penelitian (2009 sampai dengan 2013). Karena apabila terdapat laba negatif, maka tidak dapat dihitung pertumbuhan laba tersebut.
4. Data yang diperoleh dari laporan keuangan selama periode penelitian (2009 sampai dengan 2013) bukan merupakan data ekstrim. Karena data ekstrim tersebut tidak dapat digunakan dalam pengolahan data secara statistik.
Adapun jumlah populasi penelitian adalah sebanyak 70 perusahaan yang terdiri dari 16 perusahaan sektor perkebunan, 39 perusahaan sektor pertambangan, dan 15 perusahaan sektor makanan dan minuman. Berdasarkan kriteria pengambilan sampel dengan metode purposive sampling maka diperoleh sampel sebanyak 26 perusahaan yang terdiri dari 6 perusahaan sektor perkebunan, 10 perusahaan sektor pertambangan dan 10 perusahaan sektor makanan dan minuman. Adapun periode penelitian adalah selama 5 tahun (2009 sampai dengan 2013), sehingga total data yang diperoleh adalah sebanyak 130 data. Berikut perincian jumlah populasi dan sampel yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah :
Tabel 4.2. Tabel deskripsi populasi dan sampel
Deskripsi Populasi Sampel Keterangan
Perusahaan sektor
perkebunan 16 6
Terdapat 10 perusahaan sektor
perkebunanyang tidak memenuhi kriteria. Perusahaan sektor
pertambangan 39 10
Terdapat 29 perusahaan sektor pertambangan yang tidak memenuhi kriteria.
Perusahaan sektor
makanan dan minuman 15 10
Terdapat 5 perusahaan sektor makanan dan minuman yang tidak memenuhi kriteria
Total 70 26 n = 26 x 5 = 130
4.4. Metode Pengumpulan Data
Jenis data yang dipakai dalam penelitian ini adalah data sekunder. Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini adalah dokumentasi, yaitu dengan mengumpulkandokumen-dokumen berupa laporan keuangan perusahaan yang bergerak di sektor perkebunan, pertambangan, makanan dan minuman yang
di-download dar
4.5. Defenisi Operasional Variabel dan Pengukuran Variabel
Dalam penelitian ini, penulis menggunakan variabel pertumbuhan rasio lancar, pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset, pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas, pertumbuhan ukuran perusahaan dan good corporate governance.Adapun defensi operasional dan metode pengukuran dari variabel-variabel penelitian adalah sebagai berikut :
1. Pertumbuhan Laba Kotor (Gross Profit Growth)
Pertumbuhan laba kotor merupakan hasil perbandingan antara laba kotor perusahaan periode tertentu dibandingkan dengan periode sebelumnya. Dimana pertumbuhan laba kotor dihitung dengan cara mengurangkan laba kotor periode sekarang dengan laba kotor periode sebelumnya, kemudian dibagi dengan laba kotor pada periode sebelumnya.
��_���= ��� − ���−1
���−1
Dimana :
GP_Gro = Pertumbuhan laba kotor GP t
GP
= Laba kotor periode sekarang (t)
2. Pertumbuhan Penjualan (Sales Growth)
Pertumbuhan penjualan merupakan hasil perbandingan antara penjualan periode tertentu dibandingkan dengan periode sebelumnya. Dimana Pertumbuhan penjualan dihitung dengan cara mengurangkan penjualan periode sekarang dengan penjualan periode sebelumnya, kemudian dibagi dengan laba penjualan pada periode sebelumnya.
�����_���= ������ − ������−1
������−1
Dimana :
Sales_Gro = Pertumbuhan penjualan Salest
Sales
= Penjualan periode sekarang (t)
t – 1 = Penjualan periode sebelumnya (t – 1)
3. Pertumbuhan Rasio Lancar (Current Ratio Growth)
Pertumbuhan rasio lancar merupakan hasil perbandingan antara rasio lancar periode tertentu dibandingkan dengan periode sebelumnya. Dimana pertumbuhan rasio lancar dihitung dengan cara mengurangkan rasio lancar periode sekarang dengan rasio lancar periode sebelumnya, kemudian dibagi dengan rasio lancar pada periode sebelumnya.
��_��� = ��� − ���−1
���−1
Dimana :
CR_Gro = Pertumbuhan rasio lancar CRt
CR
= Rasio lancar periode sekarang (t)
4. Pertumbuhan Rasio Hutang Terhadap Total Aset (Debt To Total Assets Ratio Growth)
Pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset merupakan hasil perbandingan antara rasio hutang terhadap total aset periode tertentu dibandingkan dengan periode sebelumnya. Dimana pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset dihitung dengan cara mengurangkan rasio hutang terhadap total aset periode sekarang dengan rasio hutang terhadap total aset periode sebelumnya, kemudian dibagi dengan rasio hutang terhadap total aset pada periode sebelumnya.
���_��� = ����− ����−1
����−1
Dimana :
DAR_Gro = Pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset DARt
DAR
= Rasio hutang terhadap total aset periode sekarang (t)
t – 1 = Rasio hutang terhadap total aset periode sebelumnya (t – 1)
5. Pertumbuhan rasio Tingkat Pengembalian Ekuitas (Return On Equity Growth) Pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas merupakan hasil perbandingan antara rasio tingkat pengembalian ekuitas periode tertentu dibandingkan dengan periode sebelumnya. Dimana pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas dihitung dengan cara mengurangkan rasio tingkat pengembalian ekuitas periode sekarang dengan rasio tingkat pengembalian ekuitas periode sebelumnya, kemudian dibagi dengan rasio tingkat pengembalian ekuitas pada periode sebelumnya.
���_��� = ���� − ����−1
����−1
Dimana :
ROE_Gro = Pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas ROEt
ROE
= Rasio tingkat pengembalian ekuitas periode sekarang (t)
6. Pertumbuhan Ukuran Perusahaan (Size Growth)
Pertumbuhan ukuran perusahaan merupakan hasil perbandingan antara ukuran perusahaan periode tertentu dibandingkan dengan periode sebelumnya. Dimana pertumbuhan ukuran perusahaan dihitung dengan cara mengurangkan ukuran perusahaan periode sekarang dengan ukuran perusahaan periode sebelumnya, kemudian dibagi dengan laba ukuran perusahaan pada periode sebelumnya. Dimana ukuran perusahaan tersebut diukur dengan menggunakan natural logaritma dari total aktiva yang dimiliki oleh perusahaan.
����_��� = ����� − �����−1
�����−1
Dimana :
Size_Gro = Pertumbuhan ukuran perusahaan Sizet
Size
= Ukuran perusahaan periode sekarang (t)
t – 1 = Ukuran perusahaan periode sebelumnya (t – 1)
7. Tata Kelola Perusahaan Yang Baik (Good Corporate Governance)
Tabel 4.2. Tabel Defenisi Operasional Variabel dan Pengukuran Variabel Nama/Jenis
Variabel Defenisi Variabel Parameter Skala
Pertumbuhan laba kotor (gross profit growth)
Pertumbuhan laba kotor dihitung dengan cara mengurangkan laba kotor periode sekarang dengan laba kotor periode sebelumnya,
kemudian dibagi dengan laba kotor pada periode sebelumnya. penjualan periode sekarang dengan penjualan periode sebelumnya, kemudian dibagi dengan penjualan pada periode sebelumnya.
Pertumbuhan rasio lancar dihitung dengan cara mengurangkan rasio lancar periode sekarang dengan rasio lancar periode sebelumnya, kemudian dibagi dengan lancar cepat pada periode sebelumnya.
��_��� = ��� − ���−1
Pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset dihitung dengan cara mengurangkan rasio hutang
terhadap total aset periode sekarang dengan rasio hutang terhadap total aset periode sebelumnya, kemudian dibagi dengan rasio hutang
terhadap total aset pada periode sebelumnya.
Pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas dihitung dengan cara mengurangkan rasio tingkat pengembalian ekuitas periode sekarang dengan rasio tingkat pengembalian ekuitas periode sebelumnya, kemudian dibagi dengan rasio tingkat
pengembalian ekuitas pada periode sebelumnya. dihitung dengan cara mengurangkan ukuran perusahaan periode sekarang dengan ukuran perusahaan periode sebelumnya, kemudian dibagi dengan ukuran perusahaan pada periode sebelumnya.
Ukuran perusahaan = Logaritma Natural dari Total Aktiva
����_��� = �����− �����−1 �����−1
Lanjutan Tabel 4.2 Nama/Jenis
Variabel Defenisi Variabel Parameter Skala
Tata Kelola
Good Corporate Governance adalah tata kelola perusahaan yang
menjelaskan hubungan antara berbagai partisipan dalam
perusahaan yang menentukan arah dan kinerja perusahaan (Monks dan Minow, 2001).
Penelitan ini didesain sebagai suatu studi empiris. Dalam rangka menguji hipotesis yang telah dirumuskan, yaitu untuk membuktikan pengaruh pertumbuhan rasio keuangan, pertumbuhan ukuran perusahaan, dan good corporate governance terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan dengan pertumbuhan penjualan sebagai variabel moderating. Dimana pertumbuhan rasio keuangan terdiri dari pertumbuhan rasio lancar, pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset dan pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas. Maka bentuk dari model regresinya adalah sebagai berikut:
1. Model regresi I untuk model regresi berganda adalah :
GP_Gro = b0+b1.CR_Gro+b2.DAR_Gro+b3.ROE_Gro+b4.Size_Gro + b5.GCG + e (Model Regresi I)
2. Model regresi II untuk model regresi moderasi dengan uji residual adalah : Sales_Gro = b0+b1.CR_Gro+b2.DAR_Gro+b3.ROE_Gro+b4.Size_Gro +
b5.GCG + e (Model Regresi II)
|e| = b0 + b1.GP_Gro (Model Regresi Uji Residual)
Dimana :
b0= Intercept, pertumbuhanlaba yang diasumsikan tidak berhubungan dengan variabel independen
b1 – b6 = koefisien regresi
CR_Gro = Current Ratio Growth (Pertumbuhan rasio lancar) DAR_Gro = Debt to Total Asset Ratio Growth (Pertumbuhan rasio
hutang terhadap total asset)
ROE_Gro = Return on Equity Growth (Pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas)
Size_Gro = Size Growth (PertumbuhanUkuran Perusahaan) GCG = Good Corporate Governance
Sales_Gro = Sales Growth (Pertumbuhan Penjualan) e = Kesalahan residual
|e| = Absolute Residual
4.6.1 Statistik deskriptif
Menurut Ghozali (2013), yang bertujuan untuk memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis dan skewness (kemencengan distribusi).
4.6.2. Uji Asumsi Klasik
Model regresi linear berganda memerlukan uji asumsi klasik sebagai persyaratan distribusi data. Uji asumsi klasik antara lain adalah:
1. Uji Multikolinaritas
Menurut Ghozali (2013), uji multikolinaritas yang bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variabel bebas (independen). Untuk mendeteksi apakah model regresi yang dipakai bebas dari permasalahan multikolinearitas dapat dilihat dari besaran VIF (Variance Inflation Factor) dan tolerance value. Sebagai dasaracuannya dapat disimpulkan:
b. Jika nilai tolerance < 0,1 dan nilai VIF > 10, maka dapatdisimpulkan bahwa ada multikolinearitas antar variabel independendalam model regresi.
2. Uji Autokorelasi
Menurut Ghozali(2013), uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t–1 (sebelumnya). Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk mendeteksi apakah model regresi yang dipakai bebas dari permasalah autokorelasi dapat dinilai dari uji Durbin-Watson (DW test). Dasar pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dari tabel 5.5.
Tabel 4.3. Tabel Dasar Pengambulan Keputusan Ada Tidaknya Autokorelasi
No. Hipotesis Nol Keputusan Jika
1. Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 < d < dl 2. Tidak ada autokorelasi positf Tidak ada keputusan dl ≤ d ≤ du 3. Tidak ada korelasi negatif Tolak 4 – du ≤ d ≤ 4 – dl 4. Tidak ada korelasi negatif Tidak ada keputusan 4 – du ≤ d ≤ 4 – dl 5. Tidak ada autokorelasi,
positif atau negatif Tidak ditolak du < d < 4 – du Sumber : Ghozali (2013)
Dimana : H0
H
= tidak ada autokorelasi (r = 0)
1
d = nilai Durbin-Watson = ada autokorelasi (r ≠ 0)
3. Uji heteroskedastisitas
Menurut Ghozali (2013), uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Untuk mendeteksi apakah model regresi yang dipakai bebas dari masalah heterokedastisitas dapat dilihat dari grafik scatterplots. Suatu model regresi dapat dikatakan bebas dari permasalahan heteroskedastisitas jika: a. Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0.
b. Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang, melebar kemudian menyempit dan melebar kembali
c. Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja.
Menurut Ghozali (2013), analisis dengan grafit plots memiliki kelemahan yang cukup signifikan oleh karena jumlah pengamatan mempengaruhi hasil plotting. Semakin sedikit jumlah pengamatan semakin sulit menginterprestasikan hasil grafik plot. Oleh sebab itu diperlukan uji statistik yang dapat menjamin keakuratan hasil. Adapun salah satu uji statistik tersebut adalah uji glejser. Dimana uji glejser mengusulkan untuk meregres nilai absolut residual terhadap variabel independen sehingga persamaan regresinya menjadi :
Abs_Ut = b0 + b1.X1 + b2.X2 + b3.X3 + ... + e
4. Uji Normalitas
Menurut Ghozali (2013), uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.Asumsi normalitas dapat diketahui dengan berbagai cara. Baik melaluipengujian statistik seperti Chi Square, Kolmogorov-Smirnov maupun Shapiro Wilk, Histogram dan juga Normal Propabilty Plot. Pada Normal Propabilty Plot, normalitas data dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik. Dasar pengambilan keputusan jika : a. Data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal,
maka model regresi memenuhi asumsi normalitas
b. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan/atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi Normalitas.
4.6.3. Uji Hipotesis
Hipotesis yang telah diajukan akan diuji signifikansinya. Pengujian akan dilakukan dengan uji statistik berikut ini:
a. Uji Koefisien determinasi (R2
Koefisien determinasi digunakan untuk menguju goodness-fit dari model regresi. Besar dari nilai R
)
2
b. Uji Pengaruh Simultan (F Test)
menjelaskan seberapa besar variabilitas variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabilitas variabel independen.
Jika, p > 0,05 = Ho diterima p < 0,05 = Ho ditolak c. Uji Parsial (t test)
Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui tingkat signifikansi dari setiap koefisien variabel independen mempengaruhi variabel dependenya. Jika nilai probabiltas lebih kecil dari nilai 0,05 maka hipotesis nol ditolak, artinya pengaruh variabel bebas tersebut terhadap variabel terikatnya adalah signifikan. Sebaliknya bila nilai probabiltas berada lebih besar dari 0,05 maka itu berarti pengaruhnya tidak signifikan dan hipotesis nol diterima.
Jika, p > 0,05 = Ho diterima p < 0,05 = Ho ditolak
4.6.4. Uji Hipotesis dengan Analisis Regresi Moderasi
Adapun kriteria untuk dapat menentukan apakah variabel tersebut dapat memoderasi dapat dilihat dari signifikan pada tabel coeficient dimana jika :
a. Nilai parameter dari Standardized Coefficients Beta yang diperoleh bernilai negatif.
BAB V
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5.1. Hasil Penelitian 5.1.1. Statistik Deskriptif
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pertumbuhan rasio keuangan, pertumbuhan ukuran perusahaan dan good corporate governance terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan serta apakah pertumbuhan penjualan dapat memoderasi pengaruh tersebut pada perusahaan perkebunan, pertambangan, makanan dan minuman yang terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia tahun 2009 – 2013. Dimana pertumbuhan rasio keuangan terdiri dari pertumbuhan rasio lancar, pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset, dan pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas. Variabel dependen penelitian ini adalah pertumbuhan laba kotor, variabel pemoderasinya adalah pertumbuhan penjualan dan variabel independen yang digunakan terdiri dari pertumbuhan rasio lancar, pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset, pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas, pertumbuhan ukuran perusahaan, dan good corporate governance.
dari 2009 - 2013, sehingga total data yang digunakan dalam penelitian berjumlah 130 data.
Tabel 5.1. Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Min Max Sum Mean
Std.
Deviation
Skewness Kurtosis
Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Std.
Dari Tabel 5.1. Statistik Deskriptif, deskripsi dan gambaran data yang digunakan dalam penelitian dapat dilihat dari nilai minimum, nilai maksimum, total nilai data, mean, standar deviasi, skewness, kurtosis dan jumlah data yang valid (N) untuk pertumbuhan laba kotor (GP_Gro), pertumbuhan penjualan (Sales_Gro), pertumbuhan rasio lancar (CR_Gro), pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset (DAR_Gro), pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas (ROE_Gro),
pertumbuhan ukuran perusahaan (Size_Gro), good corporate governance(GCG)sebanyak 130.
deviasi sebesar 53,42163, nilai skewness sebesar 1,883 dan nilai kurtosis sebesar 6,885. Nilai maksimum dan minimun dari Sales_Gro adalah -56,38 dan 212,58, total nilai seluruh variabel sebesar 2.359,09, nilai rata-rata sebesar 18,1468, standar deviasi sebesar 49,95060, nilai skewness sebesar 2,244 dan nilai kurtosis sebesar 7,593.
Nilai maksimum dan minimum dari CR_Gro adalah -76,38 dan 281,63, nilai total seluruh variabel sebesar 427,70, nilai rata-rata sebesar 3,2900, standar deviasi sebesar 42,62214, nilai skewness sebesar 2,863 dan nilai kurtosis sebesar 15,094. Nilai maksimum dan minimun dari DAR_Gro adalah -72,57 dan 139,22, nilai total seluruh variabel sebesar 370,97, nilai rata-rata sebesar 2,8536, standar deviasi sebesar 24,01555, nilai skewness sebesar 1,457 dan nilai kurtosis sebesar 8,277. Nilai maksimum dan minimun dari ROE_Gro adalah -92,90 dan 666,23, nilai total seluruh variabel sebesar 2.981,44, nilai rata-rata sebesar 22,9342, standar deviasi sebesar 115,64717, nilai skewnes sebesar 3,106, dan nilai kurtosis sebesar 11,737.
Nilai maksimum dan minimun dari Size_Gro adalah -5,48 dan 5,77, nilai total seluruh variabel sebesar 128,08, nilai rata-rata sebesar 0,9852, standar deviasi sebesar 1,37217, nilai skewness sebesar -0,288, dan nilai kurtosis sebesar 5,445. Nilai maksimum dan minimun dari GCG adalah 35,63 dan 97,20, nilai total seluruh variabel sebesar 9.214,53, nilai rata-rata sebesar 70,8810, standar deviasi sebesar 14,75920, nilai skewness sebesar 0,66, dan nilai kurtosis sebesar -0,665
padabesarnya mean dan standar deviasi. Standar deviasi akan menunjukkan tingkatkemencengan data, jika jumlahnya semakin besar maka data tersebut semakinmenceng, artinya data tidak tersebar dengan rata yang disebabkan oleh data yangekstrim yang akan menyebabkan data tidak terdistribusi secara normal. Untukmemperoleh tingkat normalitas data yang lebih baik maka perlu dilakukan transformasi pada data ekstrim dengan menggunakan logaritma natural. Akan tetapi, data-data tersebut mengandung data negatif, sehingga data tidak dapat langsung di transformasi. Adapun solusi yang dapat digunakan menurut Rick Wicklin (2011) dalam www.blogs.sas.com untuk mengatasi masalah transform data negatif adalah Translate, Then Transform dan Using Missing Value
Adapun solusi yang peneliti gunakan adalah Translate, Then Transform. Dimana dengan cara men-traslate terlebih darhulu dengan menambahkan sebuah nilai konstanta dalam data prior kemudian di transform. Bentuk translate, then transformasi yang digunakan adalah logaritma natural dari variabel ditambahkan konstanta 100 kemudian dikurangkan dengan nilai minimal dari variabel tersebut, sehingga jika dijabarkan dalam bentuk matematis adalah sebagai berikut :
Y = {-3,1,2,.,5,10,100}; /* negative datum */
Tabel 5.2. Statistik Deskriptif Setelah Transformasi Data
Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Std.
Dari Tabel 5.2. Statistik Deskriptif Setelah Transformasi Data, dapat diketahui nilai minimum dan maksimum variabel GP_Gro adalah 4,61 dan 6,19, total nilai seluruh variabel sebesar 678,74, nilai rata-rata sebesar 5,2211, standar deviasi sebesar 0,25214, nilai skewness sebesar 0,57 dan nilai kurtosis sebesar 1,419. Nilai maksimum dan minimun dari Sales_Gro adalah 4,61 dan 5,91, total nilai seluruh variabel sebesar 668,15, nilai rata-rata sebesar 5,1396, standar deviasi sebesar 0,20524, nilai skewness sebesar 0,959 dan nilai kurtosis sebesar 3,224.
variabel sebesar 670,59, nilai rata-rata sebesar 5,1584, standar deviasi sebesar 0,13234, nilai skewness sebesar 0,098 dan nilai kurtosis sebesar 4,732. Nilai maksimum dan minimun dari ROE_Gro adalah 4,61 dan 6,76, nilai total seluruh variabel sebesar 687,13, nilai rata-rata sebesar 5,2856, standar deviasi sebesar 0,38668, nilai skewnes sebesar 1,316, dan nilai kurtosis sebesar 2,660.
Nilai maksimum dan minimun dari Size_Gro adalah 4,61 dan 4,71, nilai total seluruh variabel sebesar 606,81, nilai rata-rata sebesar 4,6677, standar deviasi sebesar 0,01292, nilai skewness sebesar -0,430, dan nilai kurtosis sebesar 5,821. Nilai maksimum dan minimun dari GCG adalah 4,61 dan 5,08, nilai total seluruh variabel sebesar 637,15, nilai rata-rata sebesar 4,9012, standar deviasi sebesar 0,10998, nilai skewness sebesar -0,161, dan nilai kurtosis sebesar -0,530.
5.1.2.Uji Asumsi Klasik
Model regresi linear berganda memerlukan uji asumsi klasik sebagai persyaratan distribusi data. Setelah dilakukannya transformasi data maka uji asumsi klasik yang dilakukan pada penelitian ini antara lain adalah:
5.1.2.1. Uji Multikorelasi
Tabel 5.3. Uji Multikolinearitas Model Regresi I
a. Dependent Variable: GP_Gro
Sumber : Lampiran
pengaruh pertumbuhan rasio lancar, pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset, pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas, pertumbuhan ukuran perusahaan dan good corporate governace terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan tidak memiliki masalah multikolinearitas, dimana nilai tolerance tidak lebih kecil dari 0,100 dan nilai Variance Inflation Factor tidak lebih besar dari 10, sehingga model ini layak digunakan.
Tabel 5.4. Uji Multikolinearitas Model Regresi II
Coefficientsa
a. Dependent Variable: Sales_Gro
Sumber : Lampiran
(Size_Gro) memiliki nilai tolarance sebesar 0,956 dengan nilai Variance Inflation Factor sebesar 1,046, dan variabel good corporate governance (GCG) memiliki nilai tolarance sebesar 0,941 dengan nilai Variance Inflation Factor sebesar 1,063. Hal ini menunjukkan bahwa model tersebut tidak memiliki masalah multikolinearitas, dimana nilai tolerance tidak lebih kecil dari 0,100 dan nilai Variance Inflation Factor tidak lebih besar dari 10, sehingga model ini layak digunakan sebagai variabel Residual Unstandarized untuk melihat apakah pertumbuhan penjualan dapat memoderasi pengaruh pertumbuhan rasio lancar, pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset, pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas, pertumbuhan ukuran perusahaan dan good corporate governance terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan.
5.1.2.2. Uji Autokorelasi
Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk mendeteksi apakah model regresi yang dipakai bebas dari permasalah autokorelasi dapat dinilai dari uji Durbin-Watson (DW test). Dasar pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dari tabel 5.5.
Tabel 5.5. Dasar Pengambulan Keputusan Ada Tidaknya Autokorelasi
No. Hipotesis Nol Keputusan Jika
1. Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 < d < dl 2. Tidak ada autokorelasi positf Tidak ada keputusan dl ≤ d ≤ du 3. Tidak ada korelasi negatif Tolak 4 – du ≤ d ≤ 4 – dl 4. Tidak ada korelasi negatif Tidak ada keputusan 4 – du ≤ d ≤ 4 – dl 5. Tidak ada autokorelasi,
Dimana : H0
Tabel 5.6. Uji Autokorelasi Model Regresi I
Model Summaryb
a. Predictors: (Constant), GCG, Size_Gro, CR_Gro, ROE_Gro, DAR_Gro
b. Dependent Variable: GP_Gro
Sumber : Lampiran
Dari tabel 5.6. Uji Autokorelasi Model Regresi I, dapat dilihat nilai Durbin-Watson yang diperoleh adalah sebesar 2,325. Nilai tersebut akan dibandingkan dengan niali tabel dengan menggunakan nilai signifikan 5 %, jumlah sampel 130 (n) dan jumlah variabel independen 5 (k=5), maka di tabel Durbin-Watson akan diperoleh nilai batas bawah (dl) sebesar 1,6346 dan nilai batas atas (du) sebesar 1,7941. Oleh karena nilai 4 – du (4 – 1,7941) lebih kecil dari nilai Durbin-Watson 2,325 dan nilai Durbin-Watson 2,322 lebih kecil 4 – dl (4 – 1,6346), maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada keputusan apakah model tersebut mendapat masalah autokorelasi atau bebas dari masalah autkorelasi (lihat tabel 5.5. point 4) . Secara matematis dapat ditulis sebagai berikut :
Tabel 5.7. Uji Autokorelasi Model Regresi II
a. Predictors: (Constant), GCG, Size_Gro, CR_Gro, ROE_Gro, DAR_Gro
b. Dependent Variable: Sales_Gro
Sumber : Lampiran
Dari tabel 5.7. Uji Autokorelasi Model Regresi II, dapat dilihat nilai Durbin-Watson yang diperoleh adalah sebesar 2,036. Nilai tersebut akan dibandingkan dengan niali tabel dengan menggunakan nilai signifikan 5 %, jumlah sampel 130 (n) dan jumlah variabel independen 5 (k=5), maka di tabel Durbin-Watson akan diperoleh nilai batas bawah (dl) sebesar 1,6346 dan nilai batas atas (du) sebesar 1,7941. Oleh karena nilai Durbin-Watson 2,073 lebih besar dari batas atas (du) 1,7941 dan kurang dari 4 – du (4 – 1,7941 = 2,2059), maka dapat disimpulkan bahwa tidak bisa menolak H0
du < d <4 – du
yang menyatakan bahwa tidak ada autokorelasi positif atau negatif (lihat tabel 5.5. point 5) atau dapat disimpulkan tiadak terdapat autokorelasi. Secara matematis dapat ditulis sebagai berikut :
1,7941 < 2,0360 <4 – 1,7941 1,8110 < 2,0360 < 2,2059
5.1.2.3. Uji Heteroskedatisitas
a. Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0.
b. Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang,melebar kemudian menyempit dan melebar kembali.
c. Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja.
Menurut Ghozali (2013), analisis dengan grafit plots memiliki kelemahan yang cukup signifikan oleh sulit menginterprestasikan hasil grafik plot. Oleh sebab itu diperlukan uji statistik yang dapat menjamin keakuratan hasil dengan uji glejser. Adapun dasar pengambilan keputusannya adalah dengan melihat tabel Coefficient, dimana hasil regresi dari tabel tersebut haruslah menjukkan bahwa tak ada satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen nilai absolut Ut (Abs_Ut).
Gambar 5.1. Uji Heterokedastisitas - Scattlerplot Model Regresi I
Pada gambar 5.1. Uji Heterokedastisitas - Scatterplot Model Regresi I, menunjukkan bahwa titik-titik diagram menyebar disekitar angka nol, tidak hanya mengumpul pada satu titik. Penyebaran titik-titik tersebut tidak membentuk pola bergelombang, melebar kemudian menyempit dan melebar kembali. Akan tetapi terdapat beberapa plot yang saling mengumpulkan, sehingga sulit disimpulkan bahwa model regresi I terbebas dari kasus heterokedastisitas. Maka perlukan melakukan uji glejser.
Tabel 5.8. Uji Glejser – Model Regresi I
Coefficientsa
a. Dependent Variable: Abs_Ut1
Sumber : Lampiran
Gambar 5.2. Uji Heterokedastisitas – Scatterplot Model II
Sumber : Lampiran
Pada gambar 5.2. Uji Heterokedastisitas - Scatterplot Model Regresi II, menunjukkan bahwa titik-titik diagram menyebar disekitar angka nol, tidak hanya mengumpul pada satu titik. Penyebaran titik-titik tersebut tidak membentuk pola bergelombang, melebar kemudian menyempit dan melebar kembali. Akan tetapi terdapat beberapa plot yang saling mengumpulkan, sehingga sulit disimpulkan bahwa model regresi I terbebas dari kasus heterokedastisitas. Maka perlukan melakukan uji glejser.
Coefficientsa
a. Dependent Variable: Abs_Ut1
Pada tabel 5.9. Uji Glejser – Model Regresi II, dapat dilihat bahwa seluruh nilai signifikansi dari variabel independen lebih besar dari 0,05 terhadap varibel dependen (Absolute Ut) yang berarti tidak ada satupun variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi II terbebas dari kasus heterokedastisitas.
5.1.2.4. Uji Normalitas
Pada Normal Propability Plot, normalitas data dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik. Dasar pengambilan keputusan antara lain :
2. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan/atau tidak mengikuti arahgaris diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi Normalitas.
Gambar 5.3. Uji Normalitas - Normal P-Plot of Regression Standardized Residual I
Sumber : Lampiran
Gambar 5.4. Uji Normalitas - Normal P-Plot of Regression Standardized Residual II
Sumber : Lampiran
5.1.3. Uji Hipotesis dengan Analisis Regresi Berganda 5.1.3.1. Koefisien Determinasi (R2
Koefisien determinasi (R )
2
) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Korelasi atau hubungan antar variabel dapat dilihat dari angka R2
Tabel 5.10. Adjusted R Square Model Regresi I atau koefisien determinasi.
Model Summaryb
a. Predictors: (Constant), GCG, Size_Gro, CR_Gro, ROE_Gro, DAR_Gro
b. Dependent Variable: GP_Gro
Sumber : Lampiran
Dari tabel 5.10. Adjusted R Square Model Regresi I, dapat dilihat nilai koefisien determinasi yang diwakili oleh nilai Adjusted R Square adalah sebesar 0,439. Hal ini bearti 43.90 % variasi pertumbuhan laba kotor dapat dijelaskan oleh variansi dari ke lima variabel independen (pertumbuhan rasio lancar, pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset, pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas, pertumbuhan ukuran perusahaan dan good corporate governance). Sedangkan sisanya 56,10 % dijelaskan oleh variasi lain diluar model.
Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui tingkat signifikansi dari setiap koefisien variabel independen mempengaruhi variabel dependennya. Jika nilai probabilitas (t - sig.) lebih kecil dari nilai 0,05 maka hipotesis nol ditolak, artinyapengaruh variabel bebas tersebut terhadap variabel terikatnya adalah signifikan. Sebaliknya bila nilai probabilitas berada lebih besar dari 0,05 maka itu berarti pengaruhnya tidak signifikan dan hipotesis nol diterima.
Jika, p> 0,05 = H0
p < 0,05 = H
diterima
0
Tabel 5.11. Uji Signifikansi Parsial (Uji Statistik t) Model I ditolak
a. Dependent Variable: GP_Gro
Sumber : Lampiran
corporate governance (GCG) yang diproyeksikan dengan kepemilikan institusional tidak signifikan terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan. Hal ini dapat dilihat dari nilai probabilitas signifikansi (p sig.) untuk DAR_Gro sebesar 0,177, dan GCG sebesar 0,088 dimana kedua independen tersebut lebih besar dari 0,05 sehingga H0
Sedangkan untuk variabel pertumbuhan rasio lancar (CR_Gro), pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas (ROE_Gro), dan pertumbuhan ukuran perusahaan (Size_Gro) terbukti berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan. Hal ini dapat dilihat dari nilai probabilitas signifikansi (p sig.) dari CR_Gro sebesar 0,003, ROE_Gro sebesar 0,000 dan Size_Gro 0,000 dimana keempat
variabel independen tersebut lebih kecil dari 0,05 sehingga H
diterima yang berarti kedua variabel tersebut terbukti berpengaruh tidak signifikan terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan.
0
Dari sini dapat disimpulkan bahwa variabel pertumbuhan laba kotor perusahaan (GP_Gro) dipengaruhi oleh pertumbuhan rasio lancar (CR_Gro), pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset (DAR_Gro), pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas (ROE_Gro), pertumbuhan ukuran perusahan (Size_Gro) dan good corporate governance (GCG) dengan persamaan matematis sebagai berikut :
ditolak yang berarti keempat variabel tersebut terbukti berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba kotor.
GP_Gro = – 38,160 + 0,265 CR_Gro + 0,190 DAR_Gro + 0,319 ROE_Gro +
8,148 Size_Gro + 0,268 GCG
a. Nilai konstanta sebesar –38,160 terjadi jika tidak ada perubahan pada pertumbuhan rasio lancar (CR_Gro), pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset (DAR_Gro), pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas (ROE_Gro), pertumbuhan ukuran perusahaan (Size_Gro) dan good corporate governance (GCG) maka pertumbuhan laba kotor adalah sebesar – 38,306 % dengan asumsi faktor lain konstan.
b. Koefisien regresi pertumbuhan rasio lancar (CR_Gro) sebesar 0,265 menyatakan bahwa setiap terjadi pertumbuhan rasio lancar sebanyak 1% akan menaikkan pertumbuhan laba kotor perusahaan sebesar 0,265 % dengan asumsi faktor lain konstan.
c. Koefisien regresi pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset (DAR_Gro) sebesar 0,190 menyatakan bahwa setiap terjadi pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset sebesar 1 % akan menaikan pertumbuhan laba kotor perusahaan sebesar 0,190 % dengan asumsi faktor lain konstan.
d. Koefisien regresi pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas (ROE_Gro) sebesar 0,319 menyatakan bahwa setiap terjadi kenaikan pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas sebesar 1% akan menaikan pertumbuhan laba kotor perusahaan sebesar 0,319 % dengan asumsi faktor lain konstan.
f. Koefisien regresi good corporate governance (GCG) yang diproyeksikan dengan kepemilikan institusional sebesar 0,268menyatakan bahwa setiap terjadi kenaikan good corporate governance sebesar 1% akan menaikan pertumbuhan laba kotor perusahaan sebesar 0,268 % dengan asumsi faktor lain konstan.
5.3.3. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji F digunakan untuk menguji signifikansi seluruh koefisien variabel independen secara bersama-sama atau keseluruhan terhadap variabel dependen. Jika nilai probabilitas (F - sig.) lebih kecil dari nilai 0,05 maka hipotesis nol ditolak, artinya pengaruh variabel bebas tersebut terhadap variabel terikatnya adalahsignifikan. Sebaliknya bila nilai probabilitas berada lebih besar dari 0,05 maka itu berarti pengaruhnya tidak signifikan dan hipotesis nol diterima.
Jika, p > 0,05 = H0
p < 0,05 = H
diterima
0
Tabel 5.12. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F) Model I ditolak
ANOVAb
Model Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 3,780 5 ,756 21,208 ,000a
Residual 4,421 124 ,036
Total 8,201 129
a. Predictors: (Constant), GCG, Size_Gro, CR_Gro, ROE_Gro, DAR_Gro
b. Dependent Variable: GP_Gro
Dari tabel 5.12. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F) Model I (untuk analsis regresi berganda), dapat dilihat nilai probabilitas (p sig.) sebesar 0,000. Karena probabilitas (p sig.) lebih kecil dari 0,05 maka H0 ditolak yang berarti model
regresi tersebut dapat digunakan untuk memprediksi pertumbuhan laba kotor perusahaan atau dapat dikatakan bahwa pertumbuhan rasio lancar (CR_Gro), pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas (ROE_Gro), pertumbuhan ukuran perusahaan (Size_Gro), dan good corporate governance (GCG) secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan (GP_Gro).
5.1.4. Uji Hipotesis dengan Analisis Regresi Moderasi
Pengujian variabel moderating dengan uji interaksi maupun uji selisih nilai mutlak mempunyai kecenderungan akan terjadi multikolinearitas yang tingi antar variabel independen dan hal ini akan menyalahi asumsi klasik dalam regresi ordinary least square (OLS). Untuk mengatasi multikolinearitas ini, maka dikembangkan metode lain yang disebut uji residual.
Tabel 5.13. Analisis Residual (Moderasi) Model Regresi II
Coefficientsa a. Dependent Variable: Sales_Gro
Dari tabel 5.13. Analisis Residual Model Regresi II, digunakan menguji pengaruh deviasi (penyimpangan) dari suatu model. Fokusnya adalah ketidakcocokan (lack of fit) yang dihasilkan dari deviasi hubungan linear antar variabel independen. Lack of fit ditunjukkan oleh nilai residual didalam regresi. Dalam hal ini jika terjadi kecocokan antara variabel independen (CR_Gro, DAR_Gro, ROE_Gro, Size_Gro, GCG) dan variabel pemoderasi (Sales_Gro) dimana nilai residual kecil atau nol maka pengaruh deviasi variabel independen dan variabel pemoderasi juga tinggi, dan variabel dependen (GP_Gro) juga tinggi. Sebaliknya jika terjadi ketidakcocokan (lack of fit) antara variabel independen (CR_Gro, DAR_Gro, ROE_Gro, Size_Gro, GCG) dan variabel pemoderasi (Sales_Gro) dimana nilai residualnya besar maka pengaruh deviasi variabel independen dan variabel pemoderasi rendah, dan variabel dependen (GP_Gro) akan rendah juga
Dari tabel 5.13. Analisis Residual (Moderasi) Model Regresi II, diperoleh persamaan matematis sebagai berikut :
Sales_Gro = – 28,832 + 0,211 CR_Gro + 0,222 DAR_Gro + 0,177 ROE_Gro +
6,432 Size_Gro + 0,158 GCG
Tabel 5.14. Uji Residual (Analisis Moderasi) - Model Regresi Uji Residual
Correlations Collinearity Statistics
B Std.
a. Dependent Variable: Abs_Res
Sumber : Lampiran
Dari tabel 5.14. Uji Residual (Analisis Moderasi) - Model Regresi Uji Residual, dapat dilihat nilai signifikan (p sig) dari pertumbuhan laba kotor (GP_Gro) adalah 0,140 dengan nilai Standardized Coefficents Beta sebesar 0,130 maka dapat disimpulkan bahwa pertumbuhan penjualan (Sales_Gro) bukan variabel moderating atau dapat diartikan bahwa pertumbuhan penjualan (Sales_Gro) bersifat netral dimana pertumbuhan penjualan (Sales_Gro) tidak dapat memoderasi (memperkuat/ melemahkan) hubungan antara pertumbuhan rasio keuangan, pertumbuhan ukuran perusahaan dan good corporate governenace terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan. Hal ini dikarena nilai koefisien parameternya positif (yang berarti terdapat kecocokan antara variabel independen dengan variael pemoderasi). Adapun persamaan matematis model regresi IIb (Uji residual moderasi) adalah sebagai berikut :
5.2. Pembahasan
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh rasio keuangan, pertumbuhan ukuran perusahaan dan good corporate governance terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan. Pertumbuhan rasio keuangan diproyeksikan dengan pertumbuhan rasio lancar, pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset, dan pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekutitas, sedangkan good corporate governance diproyeksikan dengan kepemilikan institusional. Selain itu juga menggunakan analisis regresi moderasi dengan uji residual digunakan untuk menganalisis apakah pertumbuhan penjualan dapat memoderasi pengaruh pertumbuhan rasio keuangan, pertumbuhan ukuran perusaan dan good corporate governance terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan.
Berdasarkan uji asumsi klasik yang dilakukan pada model regresi I, dapat diketahui bahwa model regresi tersebut memenuhi syarat uji asumsi klasik sehingga layak digunakan untuk menganalisis pengaruh pertumbuhan rasio lancar, pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset, pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas, pertumbuhan ukuran perusahaan dan good corporate governance terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan.
tersebut layak digunakan untuk menjawab pertanyaan apakah pertumbuhan penjualan dapat memoderasi pengaruh pertumbuhan rasio lancar, pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset, pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas, pertumbuhan ukuran perusahaan dan good corporate governance terhadap pertumbuhan laba kotor perusuhaan.
Hasil penelitian dari model regresi I dengan taraf kepercayaan 95,00 % dan tingkat signifikan 5,00 % untuk analisis regresi berganda yang digunakan untuk menjawab hipotesis satu, menunjukkan bahwa pertumbuhan rasio lancar, pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset, pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas, pertumbuhan ukuran perusahaan dan good corporate governance secara simultan berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan. Akan tetapi secara parsial, pertumbuhan rasio lancar, pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas dan good corporate governance yang konsisten berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan. Sedangkan untuk pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset dan good corporate governance terbukti tidak signifikan mempengaruhi pertumbuhan laba kotor perusahaan.
Rasio hutang terhadap total aset digunakan untuk mengukur seberapa besar jumlah aktiva perusahaan dibiayai dengan total hutang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset berpengaruh tidak signifikan terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan. Hal ini kontradiktif dengan penelitian sebelumnya dimana menurut Dwimulyani dan Shirley (2007), dimana pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset berpengaruh signifikan positif terhadap pertumbuhan laba usaha perusahaan satu tahun mendatang.
Rasio tingkat pengembalian ekuitas mengukur berapa persen diperoleh laba bersih bila diukur dari modal pemilik. Menurut Wibowo dan Pujiati (2011), rasio tingkat pengembalian ekuitas tidak berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba perusahaan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas berpengaruh positif signifikan terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan, hal ini kontradiktif dengan penelitian sebelumnya.
Good corporate governance merupakan tata cara kelola perusahaan yang baik, bagaimana cara dan seharusnya perusahaan tersebut menjalan kegiatan korporasinya. Dengan adanya tata kelola perusahaan yang baik tersebut, maka segala tindakan-tindakan yang merugikan perusahaan dapat di cegah. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa good corporate governance yang diproyeksikan dengan kepemilikan inistitusional memiliki hubungan positif terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan yang sejalan dengan teori, akan tetapi berpengaruh tidak signifikan.
Hasil penelitian dari model regresi II dan uji residual untuk analisis regresi moderasi yang digunakan untuk menjawab hipotesis dua, menunjukkan bahwa pertumbuhan penjualan bukan variabel pemoderasi karena nilai parameternya positif yang berarti bahwa terdapat kecocokan antara varibel independen dengan variabel pemoderasi.
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
6.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan untuk menganalisis pengaruh pertumbuhan rasio keuangan, pertumbuhan ukuran perusahaan dan good corporate governance terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan dengan pertumbuhan penjualan sebagai variabel pemoderasi (studi empiris pada perusahaan perkebunan, pertambangan, makanan dan minuman di Bursa Efek Indonesia Periode 2009 – 2013). Dimana pertumbuhan rasio keuangan tersebut diproyeksikan dengan pertumbuhan rasio lancar, pertumbuhan hutang terhadap total aset, dan pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas. Sedangkan good corporate governance diproyeksikan dengan kepemilikan inistitusional. Maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
corporate governance secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan.
2. Untuk analisis regresi moderasi, pertumbuhan penjualan bukan variabel moderating atau dapat diartikan pertumbuhan penjualan bersifat netral dimana tidak dapat memperkuat/memperlemah pengaruh pertumbuhan rasio lancar, pertumbuhan rasio hutang terhadap total aset, pertumbuhan rasio tingkat pengembalian ekuitas, pertumbuhan ukuran perusahaan dan good corporate governance terhadap pertumbuhan laba kotor perusahaan.
6.2. Keterbatasan
Adapun keterbatasan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Peneliti menggunakan variabel independen good corporate governance dengan menggunakan teknik scoring yang diproyeksikan dengan kepemilikan institusional.
2. Peneliti menggunakan pertumbuhan penjualan sebagai variabel pemoderasi.
3. Populasi dan sampel yang digunakan pada penelitian terbatas hanya pada perusahaan sektor perkebunan, pertambangan, makanan dan minuman selama periode penelitian (2009 sampai dengan 2013)
6.3. Saran
1. Diharapkan agar penelitian selanjutnya, variabel good corporate governance teknik pemberian bobot menurut Corporate Governance Preception Index.
2. Diharapkan agar penelitian selanjutnya, variabel pertumbuhan penjualan dapat digunakan sebagai variabel independen, karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pertumbuhan penjualan bukanlah variabel pemoderasi dengan nilai parameter positif yang berarti terdapat kecocokan antara variabel pemoderasi dengan variabel independen. Dimana kecocokan tersebut mengindikasi bahwa pertumbuhan penjualan akan lebih baik digunakan sebagai variabel independen. 3. Diharapkan agar penelitian selanjutnya, dapat menggunakan populasi dan sampel
