67
Dalam bab ini akan diuraikan hal-hal yang berkaitan dengan data-data yang berhasil dikumpulkan, hasil pengolahan data dan pembahasan dari hasil pengolahan tersebut. Berdasarkan hasil perhitungan rata-rata rasio keuangan selama delapan tahun, maka sebelum dilakukan pengujian hipotesis yang akan dilakukan dalam penelitian ini, perlu dilakukan pengujian asumsi klasik terlebih dahulu yang meliputi: uji normalitas data, uji multikolinearitas, uji heteroskedasitas, dan uji autokorelasi, output dari uji diatas adalah sebagai baerikut:
A. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk menunjukkan jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini serta dapat menunjukkan nilai maksimum, nilai minimum, serta nilai rata-rata serta standard deviasi dari masing-masing variabel. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini meliputiPerputaran Piutang, Perputaran Kas, Perputaran Persediaan dan Return On Invesment (ROI).
Tabel 4.1
Data Penelitian Variable Tahun 2006 - 2013 TAHUN PERPUTARAN PIUTANG PERPUTARAN KAS PERPUTARAN PRSEDIAAN ROI 2006 2,13 1,19 1,76 1,55 5,09 2,49 3,39 1,26 5,83 3,61 4,87 1,59 10,23 5,54 9,94 3,49 2007 1,95 1,09 1,94 1,66 4,50 2,22 3,37 2,54 5,57 3,37 4,60 3,05 9,32 5,14 7,38 3,76 2008 2,00 0,97 1,28 0,81 3,63 2,20 2,15 1,00 4,83 3,43 3,35 2,02 9,57 5,40 6,52 3,83 2009 2,01 1,04 1,16 0,89 3,41 2,46 2,51 0,93 5,06 3,77 3,68 1,66 10,02 5,60 6,52 4,00 2010 2,21 0,93 1,21 0,79 3,58 2,60 2,49 1,13 5,24 3,20 3,94 2,37 9,61 4,75 8,23 8,37 2011 2,20 0,91 1,33 1,46 4,28 2,09 2,37 2,08 6,21 3,15 4,50 6,53 9,39 1,15 7,63 9,57 2012 1,91 0,84 1,20 1,66 3,71 1,85 2,54 4,39 5,27 2,98 4,37 7,13 8,86 3,86 7,04 9,91 2013 1,75 0,81 1,42 1,21 3,57 1,87 2,69 2,01 5,00 2,82 4,29 5,24 8,65 4,08 6,78 8,87
Hasil olah data deskriptif dapat dilihat pada tabel 4.2 sebagai berikut: Tabel 4.2
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean
Std. Deviation PERPUTARAN PIUTANG 32 1.75 10.23 5.2834 2.83689 PERPUTARAN KAS 32 .81 5.60 2.7847 1.56380 PERPUTARAN PERSEDIAAN 32 1.16 9.94 3.9628 2.40462 PROFITABILITAS 32 .79 9.91 3.3316 2.75515 Valid N (listwise) 32 Sumber: Output SPSS, olah data.
Setelah dilakukan pengolahan data, semua data yang diperoleh adalah valid sebanyak 32 sampel. Dari 32 data Perputaran Piutang, nilai minimum 1,75 yaitu pada triwulan pertama 2013 dengan nilai maksimum10,23 pada triwulan pertama 2006. Nilai rata-rata sebesar 5,2834 dengan standard deviasi 2,83689.Standar deviasi yang lebih kecil menunjukkan kesenjangan pada variabel perputaran piutag kecil. Semakin kecil standar deviasi, menandakan semakin rendah penyebar data pengamatan dan memiliki variabilitas rendah.
Dari 32 data Perputaran Kas, nilai minimum 0,81 yaitu pada triwulan pertama 2013 dengan nilai maksimum 5,60 pada triwulan keempat 2009. Nilai rata-rata sebesar 2,7847 dengan standar deviasi 1,56380.Standar deviasi yang lebih kecil menunjukkan kesenjangan pada variabel perputaran kas kecil. Semakin kecil standar deviasi, menandakan semakin rendah penyebar data pengamatan dan memiliki variabilitas rendah.
Dari 32 data Perputaran Persediaan, nilai minimum 1,66 yaitu pada triwulan pertama 2009 dengan nilai maksimum 9,94 pada triwulan keempat 2006. Nilai rata-rata sebesar 3,9628 dengan standar deviasi 2,40462.Standar deviasi yang lebih kecil menunjukkan kesenjangan pada variabel perputaran kas kecil. Semakin kecil standar deviasi, menandakan semakin rendah penyebar data pengamatan dan memiliki variabilitas rendah
Dari 32 data ROI, nilai minimum 0,79yaitu pada triwulan pertama 2010 dengan nilai maksimum 9,91 pada triwulan keempat 2012. Nilai rata-rata sebesar 3,3316 dengan standard deviasi 2,75515. Standar deviasi yang lebih kecil menunjukkan kesenjangan pada variabel ROI kecil. Semakin kecil standar deviasi, menandakan semakin rendah penyebar data pengamatan dan memiliki variabilitas rendah.
B. Hasil Pengujian Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk mengetahui apakah data yang akan di regresikan layak untuk diteliti atau tidak.
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi secara normal. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik, analisis statistik, dan uji Kolmogorov-Smirnov.Cara yang paling sederhana adalah dengan melihat histogrm yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal sebagaimana Gambar 4.1 berikut:
Gambar 4.1
Gambar Grafik Histrogram
(Sumber: Output SPSS, data diolah)
Dengan melihat tampilan grafik histogram, dapat disimpulkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang mendekati normal, tidak menceng ke kiri maupun ke kanan. Namun demikian dengan hanya melihat histogram dinilai kurang memberikan hasil yang maksimal sehingga perlu melihat normal probability plot, dimana pada grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar di sekitar diagonal serta penyebarannya mengikuti arah diagonal, sebagaimana ditampilkan pada Gambar 4.2 berikut:
Gambar 4.2 Grafik Normal Plot
(sumber: Output SPSS, data diolah)
Berdasarkan grafik normal plot, menunjukkan bahwa model regresi layak dipakai dalam penelitian ini karena data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Selain menggunakan grafik histogram dan grafik normal plot, uji statistik yang dapat dilakukan dalam uji normalitas adalah uji Kolmogorov Smirnov. Data yang berdistribusi normal ditunjukkan dengan nilai signifikan diatas 0,05. Hasil pengujian normalitas pada pengujian terhadap data statistik terlihat dalam tabel 4.3 berikut:
Tabel 4.3
Tabel Uji Kolomogorov - Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized
Residual
N 32
Normal Parametersa,b
Mean ,0000000 Std. Deviation 1,60691813 Most Extreme Differences Absolute ,208 Positive ,208 Negative -,101 Kolmogorov-Smirnov Z 1,177
Asymp. Sig. (2-tailed) ,125
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
(Sumber: Output SPSS, data diolah)
Berdasarkan hasil pada tabel 4.3 diatas, data terdistribusi normal. Hal ini ditunjukkan dengan nilai Kolmogorov-Smirnov sebesar 1,117 dan signifikan pada 0,125 yang lebih besar dari 0,05. Hal ini berarti data residualnya terdistribusi secara normal, karena nilai signifikansinya lebih dari 0,05.
2. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain. Deteksi ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara residualnya (SRESID) dan nilai prediksi variabel terikat (ZPRED) dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi-Y sesungguhnya) yang telah di studentized. Grafik scatterplot ditunjukkan pada gambar 4.3 berikut:
Gambar 4.3 Grafik Scatterplot
(Sumber: Output SPSS, data diolah)
Pada gambar 4.3 diatas, titik-titik yang terbentuk menyebar secara acak, tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas dan model regresi yang layak digunakan.
3. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya kolerasi antar variabel. Dalam mendeteksi ada tidaknya gejala multikolinearitas antar variabel independen pada model persamaan pertama digunalan variance inflation factor (VIF). Nilai yang menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance ≤ 0.10 atau sama dengan nilai VIF ≥ 10. Berdasarkan hasil yang ditunjukkan dalam output SPSS versi 17.0 maka besarnya VIF dari masing-masing variabel independen dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:
Tabel 4.4 Coefficientsa Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 PERPUTARAN PIUTANG 0,100 10,046 PERPUTARAN KAS 0,255 3,928 PERPUTARAN PERSEDIAAN 0,153 6,549
a. Dependent Variable: PROFITABILITAS
(Sumber: output SPSS, data diolah)
Berdasarkan tabel menujukkan bahwa ketiga variabel independen tidak terjadi multikolinearitas karena nilai tolerance ≥ 0.10 atau nilai VIF ≤ 10. Sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat pengaruh antar variabel independen. Dengan demikian ketiga variabel independen (perputaran
piutang, perputaran kas, dan perputaran persdiaan) dapat digunakan untuk memprediksi ROI.
4. Uji Autokorelasi
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).
Penyimpangan autokorelasi dalam penelitian diuji Durbin-Watson (dw-test). Hasil regresi dengan level of significance 0,05 (α=0,05) dengan
jumlah variabel bebas (k = 3) dan banyaknya data (n=32). Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dari nilai uji D-W dengan ketentuan sebagai berikut:
Tabel 4.5
Pengambilan Keputusan Korelasi
Hipotesis nol Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 < d < dl Tidak ada autokorelasi positif No decision dl ≤ d ≤ du Tidak ada autokorelasi negative Tolak 4 – dl < d < 4 Tidak ada autokorelasi negative No decision 4 – du ≤ d ≤ 4 –
dl Tidak ada autokorelasi positif atau
negative
Tidak ditolak du < d < 4 – du
Tabel 4.4
Hasil Uji Durbin-Watson Model Summaryb Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,822a ,676 ,641 1,65071 1,253
a. Predictors: (Constant), Perputaran Piutang, Perputaran Kas, dan Perputaran Persediaan
b. Dependent Variable: ROI
(sumber: output SPSS, data diolah)
Berdasarkan hasil hitung Durbin-Watson sebesar 1,253 sedangkan dalam tabel DW untuk k = 3 dan N = 32 besarnya DW-tabel: du (batas atas) = 1,6505 dan dl (batas bawah) = 1,2437.
Sehingga4-dU=4 - 1,6505 = 2,3495 dan 4- dl=4-1,2437=2,7563 tidak ada autokorelasi negative.
Gambar 4.4 Hasil Uji Durbin Watson
Tidak Ada autokorelasi Ada autokorelasi - Ada autokorelasi + 3 1,2437 Autoko relasi + 1,6505 2,3495 2,7563
Sesuai dengan gambar diatas menunjukkan bahawa nilai Durbin Watson sebesar 1,253 nilai berada diantara 1,2437 dan 1,6505 sehingga dapat disimpulkan bahwa data tersebut tidak terjadi autokorelasi negative(no decision).
C. Hasil Pengujian Hipotesis
Analisis data dengan menggunakan pengujian regresi linier berganda untuk mengetahui secara serempak dan secara parsial antara perputaran piutang, perputaran kas dan perputaran persedian terhadap profitabilitas. Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan tiga metode, yakni metode berdasarkan uji t statistik, uji F statistik dan koefisien determinasi. 1. Hasil Uji Signifikansi Parsial (Uji Statistik t)
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan apakah variabel independen yang dimasukan dalam model mempunyai pengaruh secara parsial terhadap variabel dependennya.
Berdasarkan output SPSS secara parsial pengaruh dari ketiga variabel independen yaitu perputaran piutang, perputaran kas, dan perputaran persediaan terhadap variabel dependen ROI ditunjukan pada tabel sebagai berikut:
Tabel 4.7
Hasil Perhitungan Regresi Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -1,117 1,047 -1,066 ,295 PERPUTARAN PIUTANG 3,593 1,618 ,757 2,221 ,035 PERPUTARAN KAS -1,393 ,376 -,791 -3,707 .001 PERPUTARAN PERSEDIAAN ,731 ,316 ,638 2,317 ,028
a. Dependent Variable : PROFITABILITAS (ROI) (Sumber: output SPSS, data diolah)
(Sumber: output SPSS, data diolah)
Perputaran Piutang = nilai sig.t < 5% (0,035<0,05) artinya Ha1diterima yang artinya ada pengaruh antara perputaran piutang terhadap ROI.
Perputaran Kas = nilai sig.t < 5% (0,001<0,05) artinya Ha2 diterima yang artinya ada pengaruh antara perputaran kas terhadap ROI.
Perputaran Persediaan = nilai sig.t < 5% (0,028<0,05) artinya Ha3 diterima yang artinya ada pengaruh antara perputaran persediaan terhadap ROI.
2. Hasil Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Berdasarkan output SPSS nampak bahwa pengaruh secara bersama-sama tiga variabel bebas yaituperputaran piutang, perputaran kas,, dan perputaran persediaan terhadap ROI ditunjukkan tabel sebagai berikut:
Tabel 4.8
Hasil Perhitungan Regresi Simultan ANOVAb Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 159,022 3 53,077 19,453 ,000b Residual 76,296 28 2,725 Total 235,317 31
a. Dependent Variable: ROI
b. Predictors: (Constant), PERPUTARAN PIUTANG, PERPUTARAN KAS, PERPUTARAN PERSEDIAAN.
(Sumber: output SPSS, data diolah)
Berdasarkan Uji F, didapat nilai Fhitung = 18,104 dengan nilai signifikansi 0,000. Nilai signifikansi yang kurang dari dari 0,05 artinya secara simultan terdapat pengaruh antara perputaran piutang, perputaran kas, dan perputaran peresediaan terhadap profitabilitas (ROI).
3. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependennya. Nilai (R2) yang mendekati satu berarti variabel-variabel independennya memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependennya. Hasil perhitungan koefisien determinasi tersebut dapat terlihat pada tabel berikut:
Tabel 4.9
Koefisien Determinasi atau R2 Model Summaryb Mode
l
R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 ,822a ,676 ,641 1,65071
a. Predictors: (Constant),Perputaran Piutang, Perputaran Kas, Perputaran Persediaan.
b. Dependent Variable: PROFITABILITAS (ROI) (Sumber: output SPSS, data diolah)
Berdasarkan hasil uji determinasi koefisien pada tabel besarnya nilai adjusted R square dalam model regresi diperoleh sebesar 0,676 Hal ini menunjukkan bahwakemampuanmenjelaskan variabel independen yaitu
perputaran piutang, perputaran kas, dan perputaran persediaan terhadap variabel dependen ROI.
4. Analisis Regresi Linier Berganda
Dari tabel maka dapat disusun persamaan regresi linear berganda sebagai berikut:
Y=a+ b1X1+ b2X2 b3X3+e
ROI= -1,117+3,593PERPUTARAN PIUTANG-1,393 PERPUTARAN KAS+0,731 PERPUTARAN PERSEDIAAN
1) Nilai koefisien konstanta sebesar 1,117 yang artinya apabila nilai perputaran piutang, perputaran kas, dan perputaran persediaan tetap atau bernilai nol maka nilai ROI sebesar 1,117%.
2) Nilai koefisien regresi perputaran piutang sebesar 3,593 artinya setiap kenaikan 1% perputaran piutang maka nilai ROI naik sebesar 3, 593% 3) Nilai koefisien regresi perputaran kas sebesar -1,393 dan bernilai yang
artinya apabila nilai perputaran kas bertambah 1% maka nilai ROI turun sebesar -1,393%.
4) Nilai koefisien regresi perputaran persediaan sebesar 0,731yang artinya apabila nilai perputaran persediaan bertambah 1% maka nilai ROI naik sebesar 0731%.
a. Analisis Perputaran Piutang Terhadap ROI
Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar 2,221lebih besar dari t tabel sebsar 1,69389. Sedangkan koefisien regresi sebesar 3,593. dengan nilai signifikansi sebesar
0,035yang lebih kecil dari 5% (0,05) maka dapat disimpulkan bahwa perputaran piutang berpengaruh terhadap ROI.
Hasil diatas sejalan dengan teori yang menyatakan bahwa semakin efisien dan efektif perusahaan mengelola piutang, maka profitabilitas perusahaan dapat dipertahankan.58
Hasil diatas mendukung penelitian yang dilakukan oleh Rina Yuliani dalam penelitiannya yang berjudul “Pengaruh Perputaran
Piutang Terhadap Profitabilitas Pada Perusahaan PT. Unilever Indonesia Tbk. Tahun 2005 – 2012”. Hasil penelitiannya di dapat perputaran piutang memiliki pengaruh yang signifikan terhadap ROI.59
b. Analisis Perputaran Kas Terhadap ROI
Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar -3,707lebih besar dari t tabel sebsar 1,69389. Sedangkan koefisien regresi sebesar –1,393. dengan nilai signifikansi sebesar 0,001yang lebih kecil dari 5% (0,05) maka dapat disimpulkan bahwa perputaran kas berpengaruh signifikan terhadap ROI.
58 Julkarnain, “Pengaruh Modal Kerja, Perputaran Modal Kerja, Perputaran Kas, dan
Perputaran Piutang Terhadap Profitabilitas Pada Perusahaan Industri Barang Konsumsi Yang
Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2008-2011.(Tanjung Pinang: Universitas Maritim Raja
Ali Haji. Jurnal Akuntansiku 2013. Hlm:5)
59 Rina Yuliani” Pengaruh Perputaran Piutang Terhadap ProfitabilitasPada Perusahaan Pt.
Hasil diatas sejalan dengan teori yang menyatakan bahwa tingkat perputaran kas merupakan ukuran efisiensi penggunaan kas yang di lakukan oleh perusahaan. Semakin tinggi tingkat perputarannya maka pengelolaan kas semakin efisien sehingga meningkatkan profitabilitas.60
Hasil diatas mendukung penelitian yang dilakukan oleh Putu Audhya Rahayu Kartika Dewi dan I Made Dana dalam penelitiannya yang berjudul “Pengaruh Perputaran Kas, LDR, dan CAR Terhadap
Profitabilitas Pada LPD Desa Bondalem”.Hasil penelitiannya di dapat perputaran kas memiliki pengaruh yang signifikan terhadap ROI.61
c. Analisis Perputaran Persediaan Terhadap ROI
Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar 2,317lebih besar dari t tabel sebsar 1,69389. Sedangkan koefisien regresi sebesar 0,731. dengan nilai signifikansi sebesar 0,028yang lebih kecil dari 5% (0,05) maka dapat disimpulkan bahwa perputaran persediaan berpengaruh terhadap ROI.
Hasil diatas sejalan dengan teori yang menyatakan bahwa Perputaran persediaan yang lambat menunjukkan lamanya persediaan tersimpan di perusahaan, sehingga hal ini dapat
60L.Rizkiyanti dan Lucy Sri Musmini “Pengaruh Perputaran Kas Terhadap Profitabilitas” (UNIVERSITAS PENDIDIKAN GANESHA : Journal Akutansi Profesi Vol.3 No.2, 2013).
61
Putu Audhya Rahayu Kartika Dewi dan I Made Dana “Pengaruh Perputaran Kas, LDR,
memperbesar biaya persediaan, dan akan mempengaruhi laba perusahaan. Sehingga berdapak terhadap profitabitas.62
Hasil diatas mendukung penelitian yang dilakukan oleh Nina Sufiana dan Ni Ketut Purnawati dalam penelitiannya yang berjudul
“Pengaruh Perputaran Kas, Perputaran Piutang dan Perputaran Persediaan Terhadap Profitabilitas padaperusahaan food and beverages di Bursa Efek Indonesia periode 2008-2010”. Hasil penelitiannya di dapat perputaran pesediaan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Peofitabilitas (ROI).63
d. Analisis Perputaran Piutang, Perputaran Kas dan Perputaran Persediaan Terhadap ROI
Dari pembahasan uji F, maka diperoleh kesimpulan bahwa secara simultan perputaran piutang, perputaran kas, dan perputaran persediaan berpengaruh terhadap profitabilitas (ROI).
Hal ini dapat dibuktikan melalui nilai F hitung 18,104 dengan tingkat signifikansi0,000kurang dari 0,05 yang artinya ada pengaruh antara perputaran piutang, perputaran kas, dan perputaran persediaanterhadap profitabilitas.
62Meria Fitri, “Pengaruh Perputaran Piutang Usaha Dan Perputaran Persediaan Terhadap
Tingkat Profitabilitas Perusahaan Otomotif dan Komponen Yang Terdaftar diBEI”.(Universitas
Negeri Padang). 63
Nina Sufiana dan Ni Ketut Purnawati, “Pengaruh Perputaran Kas, Perputaran Piutang
86
Dalam teorinya, semakin cepat perputaran piutang maka profitabilitas akan naik dan semakin cepat pula berputarnya kas serta perputaran persediaan maka profitabilitas juga akan naik.
Dalam agency theory, yang mengetahui segala hal tentang keuangan perusahaan adalah manajer keuangan. Manajer keuangan berusaha agar perusahaan tersebut memperoleh laba yang maksimal. Dari rasio-rasio keuangan tersebut, kita dapat mengetahui kinerja perusahaan yang merupakan gambaran yang telah dicapai perusahaan terutama dalam menghasilkan profitabilitas. Sehingga rasio tersebut dapat digunakan untuk memprediksi profitabilitas suatu perusahaan.
