BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. perhitungan untuk semua variabel dengan menggunakan Ms excel.

(1)

42

BAB IV

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Sesuai dengan variabel penelitian, data yang dibutuhkan pada penelitian ini adalah penyaluran kredit (X1), pendapatan operasional (X2) dan laba (Y) jumlah data diambil dari tahun 2014-2016 secara bulanan (36 bulan). Data diolah menggunakan software SPSS. 24 yang terlebih dahulu dilakukan dalam perhitungan untuk semua variabel dengan menggunakan Ms excel.

Untuk mencapai suatu tujuan penelitian, hasil penelitian dibahas melalui dua tahap. Tahap pertama analisis statistik deskriptif dan tahap kedua dengan analisis statistik inferensial. Pada tahap analisis statistik deskriptif dianalisis peneliti akan mencari nilai min, max, mean dan standar deviasi. Pada tahap analisis statistik inferensial, dianalisis dengan menggunakan uji asumsi klasik yaitu uji normalitas dan uji linearitas, analisis regresi, dan uji hipotesis yaitu uji hipotesis parsial (uji t), uji hipotesis simultan (uji F), dan koefisien determinasi (R²).

(2)

43

1.1 HASIL PENELITIAN

4.1.1 Hasil Analisis Statistik Deskriptif

Dari output SPSS.24 dapat dihasilkan statistik deskriptif dengan masing-masing variabel sebagai berikut:

Tabel 4.1

Hasil Statistik Deskriptif Penyaluran Kredit dan Pendapatan Operasional Terhadap Laba

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Penyaluran_Kredit 36 114300000 318050000 235594027,80 44779059,980 Pendapatan_Operas ional 36 150572000 332292000 261337097,20 45567107,100 Laba 36 -39147000 34855000 6813625,00 14042949,210 Valid N (listwise) 36

Sumber: Data Laporan Keuangan KSP Karya Cipta Mandiri Tahun 2014-2016

Hasil analisis dari SPSS 24 pada analisis statistik deskriptif, jumlah data yang digunakan adalah 36 dimana 36 tersebut diambil dari tahun 2014-2016. Nilai minimum dari masing-masing variabel yaitu: penyaluran kredit adalah 114300000,00, pendapatan operasional adalah 150572000,00, dan laba adalah -39147000,00. Untuk nilai maximumnya pada penyaluran kredit adalah 318050000,00, pendapatan operasional adalah 332292000,00, dan laba adalah 34855000,00. Nilai meannya/nilai rata-ratanya yaitu: penyaluran kredit adalah 235594027,8000, pendapatan operasional adalah 261337097,2000, dan laba adalah 68136625,0000. Sedangkan untuk nilai standar deviasinya yaitu: penyaluran kredit adalah 44779059,98000, pendapatan operasional adalah 45567107,10000, dan laba adalah 14042949,21000.

(3)

44

1.1.2 Hasil Analisis Statistik Inferensial

Analisis ini digunakan dengan menggunakan uji asumsi klasik yaitu uji normalitas dan uji linearitas, analisis regresi, dan uji hipotesis yaitu uji hipotesis parsial (uji t), uji hipotesis simultan (uji F), dan koefisien determinasi (R²). Selanjutnya pada penelitian ini akan dilakukan uji asumsi klasik dengan uji normalitas dan linearitas.

1.1.2.1 Uji Normalitas

Uji normalitas diterapkan guna mengecek apakah data penelitian berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas memakai tes non parametrik Kolmogorov-Smirnov. Nilai dikatakan berdistribusi normal apabila nilainya > 0,05 dan dikatakan tidak normal apabila < 0,05.

Tabel 4.2

Hasil Uji Normalitas Penyaluran Kredit dan Pendapatan Operasional Terhadap Laba

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Penyaluran_Kre dit

Pendapatan_Op

erasional Laba

N 36 36 36

Normal Parametersa,b Mean 235594027,80 261337097,20 6813625,00

Std. Deviation 44779059,980 45567107,100 14042949,210 Most Extreme Differences Absolute ,106 ,082 ,103 Positive ,063 ,060 ,082 Negative -,106 -,082 -,103 Test Statistic ,106 ,082 ,103

Asymp. Sig. (2-tailed) ,200c,d ,200c,d ,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.

(4)

45

Hasil uji normalitas Kolmogorov-Smirnov Test pada variabel penyaluran kredit menunjukkan bahwa nilai signifikansi yang dilihat dari Asymp. Sig adalah 0,200 yang artinya nilai yang tertera > 0,05, maka data penyaluran kredit berdistribusi normal. Pada variabel pendapatan operasional nilai signifikansinya sebesar 0,200 dan berada > 0,05 maka data tersebut juga berdistribusi normal. Variabel laba nilai signifikansi menunjukkan nilai 0,200 dan berada > 0,05 maka pada variabel ini juga menunjukkan data tersebut berdistribusi normal.

1.1.2.2 Uji Linearitas

Uji linearitas bermaksud guna mengecek apakah dua variabel memiliki hubungan yang linear secara signifikan atau tidak. Nilai dikatakan berhubungan linear apabila nilai signifikansinya > 0,05 dan dikatakan tidak berhubungan linear apabila < 0,05.

Tabel 4.3

Hasil Uji Linearitas Penyaluran Kredit dan Pendapatan Operasional Terhadap Laba

ANOVA Table Sum of Squares Df Mean Square F Sig. Laba * Penyalur an_Kred it Between Groups (Combined) 67716950880 00000,000 34 1991675026 00000,000 1,527 ,576 Linearity 81852392170 00,000 1 8185239217 000,000 ,063 ,844 Deviation from Linearity 67635098480 00000,000 33 2049548439 00000,000 1,571 ,569 Within Groups 13045970450 0000,000 1 1304597045 00000,000 Total 69021547920 00000,000 35

(5)

46

Berdasarkan hasil output dari SPSS pada tabel tersebut nilai signifikansi diihat dari Deviation from Linearity diperoleh sebanyak 0,569 nilai yang tertera > 0,05 artinya terdapat hubungan yang linear antara variabel penyaluran kredit dengan variabel laba.

1.1.3 Analisis Regresi Berganda

Berdasarkan data penyaluran kredit dan pendapatan operasional terhadap laba pada KSP Karya Cipta Mandiri.

Tabel 4.4

Hasil Analisis Regresi Antara Penyaluran Kredit dan Pendapatan Operasional Terhadap Laba

Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardiz ed Coefficien ts t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -23261523,8 10 1867967,49 7 -12,453 ,000 Penyaluran_Kredit -,928 ,022 -2,961 -41,714 ,000 Pendapatan_Operasi onal ,952 ,022 3,089 43,528 ,000

a. Dependent Variable: Laba

Berdasarkan hasil analisis tersebut, maka hasil regresi berganda pada penyaluran kredit dan pendapatan operasional terhadap laba sebagai berikut: Y= a + β1 X1 +β2 X2 + e

Y= -23261523,8 - 0,928 X1+ 0,952 X2 + e

Berdasarkan dari persamaan tersebut menunjukkan bahwa nilai koefisien regresi penyaluran kredit sebesar – 0,928 menurun satu satuan maka nilai laba akan menurun 0,928 sedangkan asumsi pendapatan operasional tetap. Demikian juga nilai koefisien regresi pendapatan operasional sebesar

(6)

47

0,952 yang berarti jika pendapatan operasional meningkat satu satuan maka nilai laba akan meningkat sebesar 0,952 dengan asumsi penyaluran kredit tetap.

1.1.4 Hasil Uji Hipotesis

1.1.4.1 Uji hipotesis parsial (uji t) Tabel 4.5

Hasil Uji T Penyaluran Kredit dan Pendapatan Operasional Terhadap Laba Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardiz ed Coefficien ts t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -23261523,8 10 1867967,49 7 -12,453 ,000 Penyaluran_Kredit -,928 ,022 -2,961 -41,714 ,000 Pendapatan_Operasi onal ,952 ,022 3,089 43,528 ,000 a. Dependent Variable: Laba

Berdasarkan hasil uji t pada variabel penyaluran kredit nilai Sig. 0,000 artinya 0,000 < 0,05 memiliki nilai signifikan yang tinggi. Menurut hasil yang tertera dapat disimpulkan bahwa Ha diterima dan Ho ditolak, artinya variabel penyaluran kredit secara parsial berpengaruh signifikan terhadap laba.

Variabel pendapatan operasional nilai signifikansinya sebesar 0,000 artinya < 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa Ha diterima dan Ho ditolak, artinya variabel pendapatan operasional secara parsial berpengaruh signifikan terhadap laba.

(7)

48

1.1.4.2 Uji Simultan (uji F)

Tabel 4.6

Hasil Uji Simultan Penyaluran Kredit dan Pendapatan Operasional Terhadap Laba

H

Hasil output SPSS pada tabel tersebut, didapat nilai F sebesar 948,499 dengan tingkat kesalahan signifikansi 0,000, karena nilai signifikansi < 0,05, maka pada variabel penyaluran kredit dan pendapatan operasional secara simultan berpengaruh signifikan terhadap laba.

1.1.4.3 Koefisien Determinasi (R²) Tabel 4.7

Hasil Uji Koefisien Determinasi Penyaluran Kredit dan Pendapatan Operasional Terhadap Laba

ANOVAa

Model

Sum of

Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 67841385910 00000,000 2 33920692960 00000,000 948,499 ,000b Residual 11801620080 0000,000 33 35762485090 00,000 Total 69021547920 00000,000 35 a. Dependent Variable: Laba

b. Predictors: (Constant), Pendapatan_Operasional, Penyaluran_Kredit

Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,991a ,983 ,982 1891097,17100 a. Predictors: (Constant), Pendapatan_Operasional, Penyaluran_Kredit b. Dependent Variable: Laba

(8)

49

Dari output model summary pada tabel tersebut, nilai R Square adalah 0,983, berarti sama dengan 98,3%, selisihnya 1,7% dipengaruhi oleh aspek yang tidak ada dimodel regresi ini. Angka tersebut mengandung arti bahwa penyaluran kredit dan pendapatan operasional berpengaruh signifikan terhadap laba.

4.2 PEMBAHASAN

Pengaruh Penyaluran Kredit Terhadap Laba

Penyaluran kredit harus ditingkatkan secara terus menerus dari bulan ke bulan, tanpa harus dikurangi, karena penyaluran kredit ini merupakan sumber pendapatan yang berorientasi pada laba, jika penyaluran kredit menurun maka laba akan menurun dan akan mengurangi modal pada KSP Karya Cipta Mandiri. Menurut Harahap (2007:298), laba adalah jumlah maksimum yang dapat dikonsumsi dan dia masih tetap mempertahankan modalnya tidak berkurang. Pada perusahaan yang modalnya tidak berkurang maka perusahaan tersebut kemungkinan masih bisa beroperasi karena modal tersebut akan diputarkan kembali sesuai yang dibutuhkan oleh perusahaan.

Hasil penelitian uji hipoteis parsial (uji t) membuktikan pada pengaruh penyaluran kredit terhadap laba menunjukkan nilai signifikansi sebesar 0,000. Menurut hasil yang tertera dapat disimpulkan bahwa H0 diterima dan Ha ditolak, artinya variabel penyaluran kredit secara parsial berpengaruh signifikan terhadap laba.

(9)

50

Seperti penelitian yang dilakukan Made Weni bahwa penyaluran kredit berpengaruh signifikan terhadap laba.

Pengaruh Pendapatan Operasional Terhadap Laba

Menaikkan pendapatan operasional merupakan salah satu tujun dari perusahaan. Untuk mendapatkan laba pada perusahaan maka beban yang dikeluarkan harus seimbang dalam arti beban yang dikeluarkan tidak boleh lebih dari pendapatan yang didapat. Menurut Yadiati (2010:92) laba merupakan hasil penandingan antara pendapatan operasional dan beban, atau selisih antara pendapatan operasional dan beban yang berdasarkan pada prinsip realisasi dan aturan matching yang memadai. Laba tersebut akan muncul jika pendapatan operasionalnya lebih besar dan beban yang dikeluarkan lebih sedikit.

Hasil pengujian pengaruh pendapatan operasional terhadap laba menunjukkan bahwa pendapatan operasional diperoleh t hitung 43,528 dan t tabel 2,034. Nilai koefisien t hitung pada pendapatan operasional lebih besar dari t tabel yang artinya pendapatan operasional berpengaruh signifikan terhadap laba.

Hasil ini sependapat dengan penelitian yang dilaksanakan Made Weni Pradnyamita, dan Fridayana dengan judul Pengaruh Penyaluran Kredit dan Pendapatan operasional Terhadap Laba Pada Bank Perkreditan Rakyat (BPR), bahwa pendapatan operasional memiliki hubungan positif terhadap laba.

(10)

51

Pengaruh Penyaluran Kredit dan Pendapatan Operasional Terhadap Laba

Penyaluran kredit dan pendapatan operasional merupakan kegiatan yang perkaitan dalam KSP karya Cipta Mandiri. Pada KSP Karya Cipta Mandiri ini kegiatan utamanya adalah menyalurkan kredit dengan menyalurkan kredit maka KSP tersebut akan memperoleh pendapatan. Sejalan dengan Yadiati (2010:92), definisi dari income (pendapatan) mencakup pendapatan dan keuntungan, dan pendapatan operasional muncul karena aktivitas utama yang biasa dari satu kesatuan usaha dan ditunjukkan dengan nama yang berbeda seperti penjualan, honorarium, bunga, dividen, royalti dan sewa.

Hasil output SPSS pada uji simultan (uji F), didapat nilai F sebesar 948,499 dengan tingkat kesalahan signifikansi 0,000, karena nilai signifikansi dibawah 0,05, maka pada penelitian ini penyaluran kredit dan pendapatan operasional secara simultan berpengaruh signifikan terhadap laba.

Penelitian ini sejalan dengan penelitian Made Weni Pradnyamita menunjukkan ada pengaruh signifikan atara pentaluran kredit dan pendapatan operasional.