48
BAB IV
ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisis Hasil
1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif menggambarkan tentang ringkasan data – data penelitian seperti jumlah data yang diolah, nilai minimum, maksimum, mean, dan standar deviasi dari masing – masing variabel yang terdapat dalam penelitian. Adapun hasil dari statistik deskriptif dengan pengolahan SPSS versi 17.0 for Windows sebagai berikut:
Tabel 4. 1
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
BIAYA PROYEK 36 4.73E8 1.95E9 1.1444E9 3.31125E8
BIAYA ADMIN UMUM
36 1.21E9 2.44E9 1.6297E9 3.24119E8
LABA BERSIH 36 46518589.68 1.57E9 9.2595E8 4.34178E8
Valid N (listwise) 36
Dari output statistik deskriptif pada table 4.1 di atas dapat diketahui bahwa:
a. N = 36, berarti jumlah data yang diolah dalam penelitian ini adalah 36
sampel yaitu terdiri dari laporan keuangan bulanan perusahaan yang dijadikan sampel selama tiga tahun yaitu dari tahun 2008 sampai dengan tahun 2010, yang terdiri dari data variabel biaya proyek, biaya administrasi umum dan laba bersih.
b. Biaya proyek mempunyai mean atau rata – rata sebesar 1.144.400.000,
standar deviasi 331.125.000, serta nilai maksimum 1.950.000.000 dan nilai minimum 473.000.000.
c. Biaya administrasi umum mempunyai mean atau rata – rata sebesar
1.629.700.000, standar deviasi 324.119.000, serta nilai maksimum 2.440.000.000 dan nilai minimum 1.210.000.000.
d. Laba bersih mempunyai mean atau rata – rata sebesar 925.950.000, standar
deviasi 434.178.000, serta nilai maksimum 1.570.000.000 dan nilai minimum 46.518.589.
Dari output data yang dihasilkan memiliki sebaran data yang menjauhi rata-rata, maka dapat disimpulkan data tersebut tidak terdistribusi dengan merata. Oleh karena itu, diperlukan transformasi data dengan Logaritma Natural (LN) agar data tersebut menjadi normal. Dan untuk melakukan pengujian selanjutnya, data yang digunakan adalah data yang telah ditransformasi dengan Logaritma Natural (LN) tersebut.
2. Uji Normalitas Data
Uji normalitas dilakukan dengan analisis One – Sample Kolmogorov – Smirnov. Pengembalian keputusan untuk menentukan data variabel penelitian terdistribusi normal atau tidak adalah sebagai berikut:
a. Nilai Asymp. Sig. (2-tailed) ≥ 0.05, maka data berdistribusi normal.
b. Nilai Asymp. Sig. (2-tailed) ≤ 0.05, maka data tidak berdistribusi normal.
Adapun hasil dari uji normalitas yang dilakukan dengan analisis One –
Sample Kolmogorov – Smirnov dengan pengolahan SPSS versi 17.0 for
Windows sebagai berikut:
Tabel 4.2
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
BIAYA PROYEK BIAYA ADMIN UMUM LABA BERSIH N 36 36 36
Normal Parametersa,,b Mean 1.1444E9 1.6297E9 9.2595E8 Std. Deviation 3.31125E8 3.24119E8 4.34178E8 Most Extreme Differences Absolute .087 .220 .112 Positive .082 .220 .085 Negative -.087 -.102 -.112 Kolmogorov-Smirnov Z .523 1.318 .671
Asymp. Sig. (2-tailed) .947 .062 .759 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Dari output One – Sample Kolmogorov – Smirnov test pada table 4.2 di atas setelah di logaritma natural dapat diketahui bahwa:
a. Biaya proyek memiliki nilai signifikan 0.947 dilihat dari kolom asymp. sig.
(2-tailed) dimana nilai signifikan diatas 0.05 yaitu (0.947>0.05).
b. Biaya administrasi umum 0.062 dilihat dari kolom asymp. sig. (2-tailed)
dimana nilai signifikan diatas 0.05 yaitu (0.062>0.05).
c. Dan laba bersih 0.759 yang dilihat dari kolom asymp. sig. (2-tailed) dimana
nilai signifikan diatas 0.05, yaitu (0.759>0.05).
Dari output data yang dihasilkan dapat disimpulkan bahwa data biaya proyek, biaya administrasi umum dan laba bersih berdistribusi secara normal.
3. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas dapat dideteksi pada model regresi apabila pada variabel terdapat pasangan variabel bebas yang saling berkorelasi satu sama lain. Variabel yang menyebutkan multikolinearitas dapat dilihat dari nilai VIF
lebih besar dari 10 dan nilai tolerance yang lebih kecil dari 0.1. Adapun hasil
dari uji multikolinieritas dengan pengolahan SPSS versi 17.0 for Windows
Tabel 4.3 Coefficientsa Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 LN_BIAYA_PROYEK .930 1.075 LN_BIAYA_ADM_U M .930 1.075 a. Dependent Variable: LN_LABA_BERSIH
Sumber: Data hasil pengolahan SPSS versi 17.0 for Windows
Dari output coefficients pada tabel 4.3 dengan pengujian multikolinieritas
dapat diketahui bahwa angka yang terdapat pada kolom tolerance dan VIF pada
model 1 sebagai berikut:
1) Biaya proyek berturut – turut memiliki nilai tolerance dan VIF adalah
sebesar 0.930 dan 1.075. Angka tersebut menunjukkan bahwa tolerance
pada variabel lebih besar dari 0.1 (0.930>0.1) dan hasil VIF memiliki nilai lebih kecil dari 10 (1.075<10)
2) Biaya administrasi umum juga memiliki nilai tolerance dan VIF yang sama
yaitu sebesar 0.930 dan 1.075. Angka tersebut menunjukkan bahwa
tolerance pada variabel lebih besar dari 0.1 (0.930>0.1) dan hasil VIF
memiliki nilai lebih kecil dari 10 (1.075<10)
Dari output data yang dihasilkan dapat disimpulkan bahwa biaya proyek dan biaya administrasi umum tidak terjadi multikolinearitas.
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah suatu model regresi ada kesamaan atau ketidaksamaan varian. Gejala residual yang tidak sama ini disebut dengan gejala heteroskedastisitas. Salah satu cara untuk menguji heteroskedastisitas ini adalah dengan menggunakan spearman’s rho. Adapun
hasil dari uji heteroskedastisitas dengan pengolahan SPSS versi 17.0 for
Windows sebagai berikut:
Tabel 4.4 Correlations Unstandardized Residual LN_BIAYA_ ADM_UM LN_BIAYA _PROYEK Spearma n's rho
Unstandardized Residual Correlation Coefficient 1.000 -.009 -.166 Sig. (2-tailed) . .957 .334 N 36 36 36 LN_BIAYA_ADM_UM Correlation Coefficient -.091 1.000 .274 Sig. (2-tailed) .957 . .107 N 36 36 36 LN_BIAYA_PROYEK Correlation Coefficient -.166 .274 1.000 Sig. (2-tailed) .334 .107 . N 36 36 36
Dari output correlations pada tabel 4.4 dengan pengujian heteroskedastisitas, dapat diketahui bahwa:
1) Biaya proyek memiliki koefisien korelasi antara residual absolutnya adalah
-0.166 dengan probabilitas 0.334 yang nilainya > 0.05 menunjukkan bahwa nilai signifikansi (probabilitas) hubungan antara variabel bebas dengan residual absolutnya jauh diatas taraf signifikansi yang ditetapkan, yaitu 5%.
2) Sedangkan biaya administrasi umum memiliki koefisien korelasi antara
residual absolutnya adalah sebesar -0.091 dengan probabilitas 0.957 yang nilainya >0.05 menunjukkan bahwa nilai signifikansi (probabilitas) hubungan antara variabel bebas dengan residual absolutnya jauh diatas taraf signifikansi yang ditetapkan, yaitu 5%.
Dari output data yang dihasilkan dapat disimpulkan bahwa antara biaya proyek dan biaya administrasi umum dengan residual absolutnya tidak terjadi heteroskedastisitas.
c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi sering disebut juga korelasi serial. Uji ini dimaksudkan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antara variabel pengganggu pada periode tertentu dengan variabel pengganggu periode sebelumnya. Cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi autokorelasi ini yaitu dengan menggunakan Durbin-Watson. Adapun hasil dari uji autokorelasi dengan pengolahan SPSS
Tabel 4.5 Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .663a .440 .406 .58458 1.626
a. Predictors: (Constant), LN_BIAYA_PROYEK, LN_BIAYA_ADM_UM b. Dependent Variable: LN_LABA_BERSIH
Sumber: Data hasil pengolahan SPSS versi 17.0 for Windows
Dari output model summery pada tabel 4.5 diatas diperoleh nilai Durbin-Watson sebesar 1.626, nilai ini terletak antara -2 sampai +2, dan akan dibandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan nilai signifikansi 5%,
jumlah sampel 36 (n) dan jumlah variabel bebas (independent variable) 2 (k=2),
nilai dL = 1.354 dan dU = 1.587. Nilai DW sebesar 1.626 terletak di antara dU dan (4 – dU) atau lebih besar dari 1.587 (1.626>1.587) dan lebih kecil dari 2.413 (1.626<2.413), maka dapat disimpulkan bahwa dalam model regresi tersebut tidak terdapat autokorelasi.
4. Uji Hipotesis
a. Uji Koefisien Determinasi (R²)
Pengujian ini digunakan untuk mengetahui persentase sumbangan pengaruh
variabel bebas (independent variable) terhadap variabel terikat (dependent
variable). Adapun hasil dari uji koefisien determinasi (R²) dengan pengolahan
Tabel 4.6 Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .663a .440 .406 .58458
a. Predictors: (Constant), LN_BIAYA_ADM_UM, LN_BIAYA_PROYEK b. Dependent Variable: LN_LABA_BERSIH
Sumber: Data hasil pengolahan SPSS versi 17.0 for Windows
Dari output model summery pada tabel 4.6 diatas, dapat diketahui bahwa nilai R Square sebesar 0.440 adalah pengkuadratan dari keofisien korelasi, atau 0.663ª. R Square disebut dengan koefisien determinasi, yang dalam hal ini berarti 44% dari laba bersih dapat dijelaskan oleh biaya proyek dan biaya administrasi umum, sedangkan sisanya sebesar 56% dapat dijelaskan oleh faktor
atau variabel lainnya di luar penelitian ini. Seperti halnya tingkat leverage atau
penggunaan hutang serta faktor non keuangan seperti elastisitas permintaan dan kualitas jasa yang diberikan.
b. Analisis Regresi Linear Berganda
1) Analisis test of significance (Uji-t)
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah variabel bebas (independent
variable) yaitu biaya proyek dan biaya administrasi umum secara parsial
berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat (dependent variable)
yaitu laba bersih. Adapun hasil dari test of significance (Uji-t) dengan
Tabel 4.7 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1(Constant) -16.544 12.001 -1.379 .177 LN_BIAYA_PROYEK 1.583 .329 .650 4.811 .000 LN_BIAYA_ADM_U M .191 .558 .046 .342 .734 a. Dependent Variable: LN_LABA_BERSIH
Sumber: Data hasil pengolahan SPSS versi 17.0 for Windows
Dari output coefficients pada tabel 4.5 diatas, dapat diketahui bagaimana
pengaruh variabel bebas (independent variable) yaitu biaya proyek dan
biaya administrasi umum secara parsial terhadap variabel terikat
(dependent variable), yaitu sebagai berikut :
a) Variabel biaya proyek pada model 1, memiliki nilai signifikansi
0.00 < 0.05 dan t hitung 4.811 > t tabel sebesar 2.032. Dengan ini dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak dan Ha diterima artinya biaya proyek secara parsial berpengaruh signifikan terhadap pencapaian laba bersih.
b) Variabel biaya administrasi umum pada model 1, memiliki nilai
signifikansi 0.734 > 0.05 dan t hitung 0.342 < t tabel sebesar 2.032. Dengan ini dapat disimpulkan bahwa Ho diterima dan Ha ditolak
artinya biaya administrasi umum secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap pencapaian laba bersih.
2) Analisis Varians Fisher (Uji-F)
Uji-F merupakan pengujian yang dilakukan untuk melihat besarnya
pengaruh variabel bebas (independent variable) dalam hal ini biaya
proyek dan biaya administrasi umum secara bersama – sama (simultan)
terhadap variabel terikat (dependent variable) yaitu laba bersih. Adapun
hasil dari Varians Fiher(Uji-F) dengan pengolahan SPSS versi 17.0 for
Windows sebagai berikut:
Tabel 4.8
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 8.865 2 4.433 12.971 .000a
Residual 11.277 33 .342
Total 20.143 35
a. Predictors: (Constant), LN_BIAYA_ADM_UM, LN_BIAYA_PROYEK b. Dependent Variable: LN_LABA_BERSIH
Sumber: Data hasil pengolahan SPSS versi 17.0 for Windows
Berdasarkan uji ANOVA (analysis of variance Fisher) didapat F hitung
sebesar 12.971 dengan tingkat signifikansi 0.00 sedangkan nilai F tabel
diperoleh sebesar 3.285 dengan tingkat signifikansi 0.05. Dengan ini
dapat disimpulkan bahwa nilai F hitung lebih besar dari F tabel (12.971 > 3.285) sehingga H0 ditolak dan Ha diterima. Artinya secara bersama
sama (simultan) variabel bebas (independent variable) dalam hal ini
biaya proyek dan biaya administrasi umum berpengaruh signifikan
terhadap variabel terikat (dependent variable) yaitu laba bersih pada
tingkat kepercayaan 95%.
3) Persamaan Regresi Linear Berganda
Persamaan regresi berganda ini bertujuan untuk memprediksi seberapa
besar dua pengaruh variabel bebas (independent variable) atau lebih
terhadap variabel terikat (dependent variable).
Berdasarkan tabel 4.7 dengan menggunakan model regresi linear berganda pada penelitian ini dapat dirumuskan dengan persamaan sebagai berikut:
Y=a+β1X1+β2X2+e
Y=-16.544+1.583 biaya proyek+0.191 biaya administrasi umum Keterangan dari persamaan regresi linear berganda sebagai berikut:
a) Konstanta sebesar -16.544 menyatakan bahwa jika variabel bebas
(independent variable) dalam hal ini biaya proyek dan biaya
administrasi umum dianggap konstan, maka variabel terikat
(dependent variable) yaitu laba bersih akan senilai -16.544.
b) Koefisien regresi biaya proyek sebesar 1.583 menyatakan bahwa
apabila variabel bebas (independent variable) dalam hal ini biaya
proyek ditingkatkan 1% maka kecenderungan variabel terikat
(dependent variable) yaitu laba bersih akan meningkat 1.583 unit
c) Sedangkan koefisien regresi biaya administrasi umum sebesar 0.191
menyatakan bahwa apabila variabel bebas (independent variable)
dalam hal ini biaya administrasi umum ditingkatkan 1% maka
kecenderungan variabel terikat (dependent variable) yaitu laba
bersih akan meningkat 0.191 unit pada konstanta -16.544.
B. Pembahasan
Berdasarkan hasil penelitian yang menguji pengaruh biaya proyek dan biaya administrasi umum terhadap pencapaian laba bersih, diperoleh hasil bahwa koefisien regresi berpengaruh signifikan atau biaya proyek dan biaya administrasi umum secara bersama – sama (simultan) berpengaruh signifikan
terhadap pencapaian laba bersih, tetapi melalui test of significance (uji-t)
menghasilkan kesimpulan bahwa hanya biaya proyek yang berpengaruh secara signifikan terhadap pencapaian laba bersih, sedangkan biaya administrasi umum tidak berpengaruh secara signifikan terhadap pencapaian laba bersih.
Hipotesis pertama, pengaruh antara biaya proyek dan biaya administrasi umum terhadap pencapaian laba bersih secara parsial. Dari hasil ini dapat disimpulkan bahwa biaya proyek berpengaruh signifikan terhadap pencapaian laba bersih. Adanya pengaruh yang signifikan antara biaya proyek terhadap pencapaian laba bersih dikarenakan dalam menghasilkan laba secara optimal sangat ditentukan oleh biaya proyek yang harus dikeluarkan untuk memperoleh pendapatan atas jasa yang diberikan. Laba bersih merupakan suatu ukuran keseluruhan profitabilitas perusahaan yang dapat digunakan untuk mengevaluasi apakah manajemen telah mendapatkan imbalan yang memadai
dari penggunaan asset yang dikuasainya. Tetapi untuk biaya administrasi umum dapat disimpulkan bahwa, pencapian laba bersih tidak dapat dipengaruhi secara
signifikan oleh biaya administrasi umum. Melalui hasil test of significance
(uji-t) memiliki nilai signifikansi 0.734 > 0.05 dan t hitung 0.342 < t tabel sebesar 2.032, dengan ini biaya administrasi umum tidak berpengaruh secara signifikan terhadap pencapain laba bersih. Tidak berpengaruhnya biaya administrasi umum terhadap pencapaian laba bersih terjadi karena pada dasarnya biaya administrasi umum tidak dapat berpengaruh secara langsung terhadap pencapaian laba bersih. Karena untuk menghasilkan laba secara optimal tidak ditentukan oleh biaya administrasi umum yang harus dikeluarkan untuk memperoleh pendapatan atas jasa yang diberikan. Oleh karena itu biaya administrasi umum tidak dapat dikatagorikan sebagai komponen yang berpengaruh secara signifikan terhadap pencapaian laba bersih.
Sedangkan untuk hipotesis kedua, pengaruh biaya proyek dan biaya administrasi umum terhadap pencapaian laba bersih secara bersama – sama (simultan). Dari hasil ini dapat disimpulkan bahwa biaya proyek dan biaya administrasi umum berpengaruh signifikan terhadap pencapai laba bersih secara bersama – sama (simultan). Adanya pengaruh yang signifikan antara biaya proyek dan biaya administrasi umum terhadap pencapaian laba bersih dikarenakan biaya proyek dan biaya administrasi umum timbul karena adanya aktivitas operasi atau jasa yang diberikan untuk menghasilkan pendapatan. Biaya proyek dan biaya administrasi umum adalah biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan untuk menjalankan aktivitas perusahaan guna mencapai tujuan dari
perusahaan tersebut. Biaya proyek dan biaya administrasi umum dapat digunakan sebagai alat untuk meningkatkan profitabilitas yang diupayakan oleh perusahaan. Karena kenaikan atau penurunan biaya proyek dan biaya administrasi umum akan berpengaruh signifikan terhadap kenaikan atau penurunan laba bersih.
Adanya kesamaan dari hasil penelitian ini dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Jadiaman (2007), hanya dibedakan atas penggolongan biaya yang digunakan. Dinyatakan bahwa biaya operasional dan biaya non operasional secara simultan berpengaruh secara signifikan terhadap laba perusahaan. Dengan demikian hasil penelitian ini juga memperkuat bahwa setiap kenaikan atau penurunan biaya akan berpengaruh signifikan terhadap kenaikan atau penurunan tingkat laba yang dicapai oleh suatu perusahaan.
