36 A. Deskriptif Data
statistik deskriptif dalam penelitian ini memberikan gambaran mengenai
current ratio (CR), debt ratio (DR), Inventory Turnover (IT), Receivable turnover (RT) dan rasio Return On Asset (ROA). Selanjutnya, deskripsi dari
masing-masing variabel dijelaskan seperti berikut ini:
Tabel 4.1. Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
ROA 32 2.32 71.51 16.4428 13.74401 CR 32 66.83 614.81 236.0622 148.50281 DR 32 .14 1.21 .4353 .20735 IT 32 .86 18.03 9.5930 4.34231 RT 32 1.67 14.65 7.8225 3.33726 Valid N (listwise) 32 Data diolah (2016)
Hasil analisis pada tabel 4.1 nilai rata rata ROA Tahun 2012-juni 2015 adalah 16,44 %. Hal ini menunjukkan bahwa ROA pada perusahaan manufaktur normal karena nilai standar deviasi ROA adalah sebesar 16,44% yang lebih kecil dari nilai rata-ratanya Semakin kecil nilai standar deviasis emakin baik, karena kecilnya nilai standar deviasi mengindikasikan penyimpangan yang kecil. Nilai minimum ROA dari
seluruh sampel adalah sebesar 2,32% dan nilai maksimumnya sebesar 71,51%.
Nilai rata-rata CR adalah 236,06%, nilai standar deviasi CR adalah sebesar 148,50% yang lebih kecil dari nilai rata-ratanya.Artinya data CR adalah normal. Nilai minimum CR dari seluruh sampel adalah sebesar 66,83% dan nilai maksimumnya sebesar 614,81%.
Nilairata-rata DR adalah 0,44% dengan standar deviasi sebesar 0,21%. Nilai standar deviasi DR lebih kecil dari nilai rata-ratanya yang menunjukkan adanya penyimpangan yang relatif kecil, sehingga mengindikasikan adanya data yang normal. Nilai minimum dari seluruh sampel adalah sebesar 0,14% dan nilai maksimumnya sebesar 1,21%
Nilai rata-rata It adalah 9,59% nilai standar deviasi IT adalah sebesar 4,34% yang lebih kecil dari nilai rata-ratanya. Artinya data IT adalah normal. Nilai minimum It dari seluruh sampel adalah sebesar 0,86 dan nilai maksimumnya sebesar18,03.
Nilai rata-rata RT adalah 7, 82%. Nilai standar deviasi RT adalah sebesar 3,34% yang lebih kecil dari nilai rata-ratanya. Hal ini mengindikasikan bahwa data RT adalah normal. Semakin kecil nilai standar deviasi semakin baik, karena kecilnya nilai standar devias imengindikasikan penyimpangan yang kecil. Nilai minimum RT dari seluruh sampel adalah sebesar1,67% dan nilai maksimumnya sebesar 14,65%.
B. Analisis Data
1. Uji Asumsi Klasik
a.Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam modelregresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal atau tidak. Pengujian normalitas yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan analisis grafik dan analisis statistik.
1) Analisis Grafik
Analisis grafik dilakukan dengan melihat grafik histogram dan grafik P-Plot.Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Data yang baik adalah data yang memiliki pola distribusi normal seperti Gambar 4.1. berikut:
Gambar 4.1. Grafik Histogram
Sumber: Output SPSS 21, 2015 data diolah.
Dilihat dari tampilan grafik histogram tersebut dapat disimpulkan bahwa kurva membentuk lonceng dan tidak melenceng ke kiri atau kanan, maka dapat dikatakan model berdistribusi normal.Jika dilihat dari grafik normal P-Plot sebagaimana ditampilkan pada Gambar 4.2.berikut:
Gambar 4.2. Grafik Normal Plot
Sumber : data yang diolah (2016)
Grafik probabilitas pada gambar 4.1 di atas menunjukkan data terdistribusi secara normal karena distribusi data residualnya terlihat mendekati garis normalnya, sehingga dapat disimpulkan dalam model regresi, variabel residual berdistribusi normal.
2) Analisis Statistik
Pengujian normalitas data dengan hanya melihat grafik dapat menyesatkan kalau tidak melihat secara seksama.Oleh sebab itu,
dilakukan kembali uji normalitas data dengan menggunakan statistik agar lebih meyakinkan.
Untuk memastikan apakah residual terdistribusi normal maka dilakukan uji Kolmogorov-Smirnov (K-S). Data dikatakan berdistribusi normal jika memiliki nilai signifikansi lebih dari 5%. Hasil uji K – S dapat dilihat pada Tabel 4.2 sebagai berikut:
Tabel 4.2.
Kolmogorov-Smirnov
Sumber: Output SPSS 21, 2016data diolah
Berdasarkan hasil pada tabel 4.2 di atas, data terdistribusi normal. Hal ini ditunjukkan dengan nilai Kolmogorov – Smirnov sebesar 0,876 dan signifikan pada 0,426 yang lebih besar dari dari 0,05. Hal ini berarti data residualnya terdistribusi secara normal.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardiz
ed Residual
N 32
Normal Parametersa,b Mean .0000000 Std. Deviation 8.71130276 Most Extreme Differences Absolute .155 Positive .155 Negative -.087 Kolmogorov-Smirnov Z .876
Asymp. Sig. (2-tailed) .426
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
b. Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel. Dalam mendeteksi ada tidaknya gejala multikolonieritas antar variabel independen pada model persamaan pertama digunakan variance inflation factor (VIF). Berdasar hasil yang ditunjukkan dalam output SPSS maka besarnya VIF dari masing-masing variabel independen dapat dilihat padatabel 4.3.sebagai berikut:
Tabel 4.3. Uji Multikolonieritas
Sumber: output SPSS, 2015data diolah.
Berdasarkan tabel 4.3.menunjukkan bahwa keempat variabel independen tidak terjadi multikolonieritas karena memiliki nilai Tolerance lebih dari 0,1 dan nilai VIF kurang dari 10. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pada penelitian ini tidak terdapat masalah antar variabel independen dalam model regresi atau disebut tidak terjadi
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 CR .450 2.221 DR .435 2.300 IT .848 1.179 RT .920 1.087
multikolinieritas. Dengan demikian, keempat variabel independen (CR, DR, IT, dan RT) dapat digunakan untuk memprediksi ROA.
c. 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 dengan uji
Durbin-Watson (DW-test). Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat
dilihat dari nilai uji D-W dengan ketentuan sebagai berikut:1
Tabel 4.4.
Pengambilan Keputusan Korelasi
Hipotesis nol Keputusan Jika
ada autokorelasi positif Tolak 0 < d < dl
Tdk ada autokorelasi positif
No decision dl ≤ d ≤ du
ada korelasi negative Tolak 4 – dl < d < 4
Tdk ada korelasi negative No decision 4 – du ≤ d ≤ 4 – dl
Tdk ada autokorelasi, positif atau negatif
Tdk ditolak du < d < 4 – du
1Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19, (Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011), Cet. Ke-5, hal. 111.
Hasil regresi dengan level of significance 0,05 (α=0,05) dengan jumlah variabel bebas (k = 4) dan banyaknya data (n = 32) diperoleh nilai dL = 0,978 dan dU = 1,7725 dan nilai D-W yang dapat dilihat pada Tabel 4.5. sebagai berikut:
Tabel 4.5. Uji Durbin-Watson Model Summaryb Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .773a .598 .539 9.33431 1.811
a. Predictors: (Constant), RT, CR, IT, DR b. Dependent Variable: ROA
Sumber : data diolah (2013)
Berdasarkan hasil analisis transformasi regresi diperoleh nilai DurbinWatson (DW) sebesar1,811. Sedangkan besarnya DW-tabel: du (batas dalam)=1,732;4–du = 2,268 dan d > du. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa DW-test terletak di dalam daerah uji yaitu du < d < 4 – du, maka dapat disimpulkan bahwa pada model regresi tidak terjadi gejala autokorelasi baik secara positif maupun negative.
Gambar 4.3. Hasil Uji Durbin-Watson
1,177 1,732 2 2,368 2,823 1,811 7 Autokorela si Positif Autokorelasi negatif Daerah keragu-raguan Daerah keragu-raguan
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain.Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Pengujian heteroskedastisitas dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan analisis grafik
scatterplot sebagai berikut:
Gambar 4.4. Grafik Scatterplot
Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y, hal ini dapat disimpulkan bahwa model tidak terjadi heteroskedastisitas dan model regresi layak digunakan.
Tabel 4.6 Hasil uji galtser
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 6.029 3.676 1.640 .113 CR -.011 .007 -.357 -1.608 .119 DR 2.585 5.060 .115 .511 .614 IT -.200 .173 -.187 -1.154 .259 RT .595 .216 .428 2.752 .070
a. Dependent Variable: abs
Hasil yang ditampilkan dari tabel di atas menunjukan nilai signifikansi masing masing variabel lebih besar dari 0,05, sehingga dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung adanya heteroskedastisitas.2
2. Analisis Regresi berganda
Setelah melalui semua tahapan uji asumsi klasik, maka dapat dikatakan model regresi linear berganda sudah layak atau tepat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan pengujian hipotesis
2 V.wiratna sujarweni, belajar mudah spss, (Yogyakarta : glabal media informasi , 2002) hlm 185
serta mengetahui pengaruh CR (X1), DR (X2), IT (X3),dan RT (X4)
terhadap profitabilitas/ROA (Y) pada perusahaan manufaktur yang terdapat di JII. Berdasarkan hasil analisis regresi berganda dengan menggunakan SPSS 21 diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 47 Persamaan Regresi Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -30.152 8.909 -3.385 .002 CR .039 .017 .424 2.332 .027 DR 49.583 12.263 .748 4.043 .000 IT 1.109 .419 .350 2.644 .013 RT .653 .524 .159 1.248 .223
Dependent variable : ROA
Sumber: output SPSS 21, 2016 data diolah
Berdasarkan tabel 4.7, koefisien dalam persamaan regresi diperoleh nilai koefisien persamaan adalah 0,424 untuk koefisien CR, 0,748 untuk koefisien DR,0,350 untuk koefisien IT, 0,159 untuk koefisien RT. Dengan hasil tersebut maka dapat disusun persamaan linier regresi linier berganda sebagai berikut :
Y = 0,424 X1 +0,748 X2 + 0,350 X3 + 0,159 X4 ROA = 0,424CR + 0,748 DR + 0,350 IT + 0,159 RT
Hasil Persamaan transformasi regresi di atas mempunyai makna terhadap hipotesis penelitian sebagai berikut :
a. Pengaruh CR terhadap ROA
Berdasarkan persamaan regresi linier diata smenunjukkan apabila terjadi kenaikan CR sebesar satu satuan akan meningkatkan ROA sebesar nilai koefisien variabel X1 yaitu sebesar 0,424 satuan. hal ini
juga berarti apabila nilai CR semakin besar maka nilai ROA perusahaan akan semakin besar, Sehingga semakin kecil nilai CR maka semakin kecil nilai ROAnya.
b. Pengaruh DR terhadap ROA
Koefisien transformasi regresi X2 untuk variabel DR adalah sebesar 0,748 Nilai koefisien menunjukkan bahwa a p a b i l a n i l a i DR meningkat satu satuan maka Return On Asset (ROA) dari perusahaan manufaktur yang terdaftar di Jakarta Islamic Index periode tahun 2012 –juni 2015 akan mengalami peningkatan sebesar 0,748 satuan.hal ini juga berarti apabila nilai DR semakin besar maka nilai ROA perusahaan meningkat. Sehingga semakin kecil nilai DR maka semakin kecil nilai ROAnya.
c. Pengaruh IT terhadap ROA
Koefisien transformasi regresi X3 atau untuk variabel It adalah sebesar 0,350.Apabila IT meningkat sebesar satu satuan maka akan mengakibatkan ROA meningkat 0,35 satu saatuan. Nilai koefisien menunjukkan bahwa apabila IT mengalami peningkatan m a k a Return
OnAsset (ROA) dari perusahaan manufaktur yang terdaftar di Jakarta
peningkatan , apabila IT menurun maka ROA menurun. d. PengaruhRTterhadapROA
KoefisientransformasiregresiX4atauuntukvariabel ITadalahsebesar 0,159.Hal ini berarti apabila RT perusahaan meningkat sebesar satu satuan maka ROA meningkat sebesar 0,159 satu satuan. Nilaikoefisienmenunjukkanbahwa RTsebesar 0,159 meningkatnyaReturnOnAsset(ROA)dariperusahaanmanufakturyang terdaftar di Jakarta Islamic Index periode tahun 2012–juni2015. 3. Uji Hipotesis
Analisis data dengan menggunakan pengujian regresi linier berganda untuk mengetahui pengaruh secara serempak dan secara parsial antaraCR, DR, IT, dan RT terhadap ROA.Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan dua metode, yakni metode berdasarkan uji t statistik dan uji F statistik.
a. Hasil Uji t (Parsial)
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan apakah variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara parsial terhadap variabel dependennya.
Berdasar output SPSS secara parsial pengaruh dari kelima variabel independen yaitu CR, DR, IT, dan RT terhadap ROA ditunjukkan pada tabel 4.8sebagai berikut :
Tabel 4.8 Uji Statistik t
Sumber: Output SPSS 21, 2016 data diolah.
Hasil pengujian hipotesis masing-masing variabel independen secara parsial terhadap variabel dependennya dapat dianalisis sebagai berikut :
1. Hipotesis 1
Berdasarkanujistatistik secaraparsial pada tabel 4.8diperolehnilaithitungsebesar2,332 dan t tabel sebesar 2,037sehingga t hitung lebih besar dari t tabel (2,332>2,037). Tabel di atas juga menunjukkan nilai taraf signifikasi t sebesar 0,027 < 0,05. Dengan demikian, dapat disimpulkan terdapat pengaruh positif-signifikan antaraCR terhadap ROA pada perusahaan manufaktur di Jakarta islamix index periode 2012 – juni 2015.
2. Hipotesis 2
Berdasarkanujistatistik secaraparsial pada tabel 4.10diperolehnilaithitungsebesar4,043 dan t tabel sebesar 2,037sehingga t hitung lebih besar dari t tabel (4,043>2,037). Tabel di atas juga menunjukkan nilai signifikan-t sebesar 0,000 yang lebih
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -30.152 8.909 -3.385 .002 CR .039 .017 .424 2.332 .027 DR 49.583 12.263 .748 4.043 .000 IT 1.109 .419 .350 2.644 .013 RT .653 .524 .159 1.248 .223
kecil dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan terdapat pengaruh positif-signifikan antara DR terhadap ROA pada perusahaan manufaktur di
Jakarta islamix index periode 2012 – juni 2015.
3. Hipotesis 3
Berdasarkanujistatistiksecaraparsial pada tabel 4.8diperolehnilaithitungsebesar2,644 dan t tabel sebesar 2,037sehingga t hitung lebih kecil dari t tabel (2,644<2,037). Tabel di atas juga menunjukkan nilai signifikan-t sebesar 0,013 yang lebih besar dari 0,05. Dengan demikian, dapat disimpulkan terdapat pengaruh signifikan antara IT terhadap ROA pada perusahaan manufaktur di Jakarta islamix index periode 2012 – juni 2015.
4. Hipotesis 4
Berdasarkanujistatistiksecaraparsial pada tabel 4.8diperolehnilaithitung sebesar1,248 dan t tabel sebesar 2,037sehingga t hitung lebih besar dari t tabel (1,248<2,037). Tabel di atas juga menunjukkan nilai signifikan-t sebesar 2,33 yang lebih besar dari 0,05. Dengan demikian, dapat disimpulkan terdapat pengaruh positif-signifikan antara RT terhadap ROA pada perusahaan manufaktur di Jakarta islamix index periode 2012 – Juni 2015.
b. Hasil Uji F (Simultan)
Berdasarkan output SPSS 21 nampak bahwa pengaruh secara bersama-sama lima variabel bebas pada persamaan pertama CR, DR, IT, dan RT terhadap ROA pada perusahaan manufaktur di jakarta
islamic index periode 2012-juni215 di Indonesia seperti ditunjukkan
pada tabel 4.9 sebagai berikut:
Tabel 4.9 Uji Statistik F
Sumber : data diolah (2013)
PadaTabel4.9menunjukkanbahwanilaiFhitungsebesar10,052yan g lebihbesardariFtabelsebesar2,64dannilaisignifikansisebesar0,000.Kare na nilaiF-hitunglebihbesardarinilaiFtabeldannilaisignifikansilebihkecildari5%ma kahipotesisditerima.Olehkarenaitusecarabersama-sama(simultan) variabelindependen CR, DR, IT, dan RT mempengaruhi variabeldependenROA. ANOVAa Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 3503.339 4 875.835 10.052 .000b Residual 2352.491 27 87.129 Total 5855.830 31
a. Dependent Variable: ROA
4. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien ini dinyatakan dalam R2. Nilai R2 menunjukkan tingkat kemampuan semua variabel bebas untuk mempengaruhi variabel terikat, sedangkan sisanya ditentukan oleh variabel lain diluar variabel bebas.Nilai koefisien determinasi adalah antara nol sampai dengan satu. Semakin tinggi nilai koefisien determinasi, maka akan semakin baik pula kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen. Berikut merupakan hasil koefisien determinasi pada penelitian ini.
Koefisien ini dinyatakan dalam R2. Nilai R2 menunjukkan tingkat kemampuan semua variabel bebas untuk mempengaruhi variabel terikat, sedangkan sisanya ditentukan oleh variabel lain diluar variabel bebas.Nilai koefisien determinasi adalah antara nol sampai dengan satu. Semakin tinggi nilai koefisien determinasi, maka akan semakin baik pula kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen. Berikut merupakan hasil koefisien determinasi pada penelitian ini. Tabel 4.10. Koefisien Determinasi Model Summaryb Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .773a .598 .539 9.33431
b. Dependent Variable: ROA Sumber : data diolah (2016)
Tabel4.10diatasmenunjukkanbahwanilaiadjustedR2 modeladalah
sebesar0,539atau53,9%,artinyasebesar53,9%variasiROAbisadijelaskan olehvariasivariabelindependendalammodeltersebutyaitu,CR, DR, IT, dan RT.Sisanyasebesar46,1%dijelaskanolehvariabellaindi luar penelitian ini.
C. Pembahasan
1. Pengaruh CR terhadap ROA
Hasil regresi CR menunjukkan nilai yang diperoleh dari hasil koefisien sebesar 0,424 dengan tingkat signifikansi 0,027. Hal ini berarti CR berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA dan menunjukkan bahwa meningkatnya nilai CR akan meningkatkan ROA. Apabila ROA meningkat satu satuan maka CR akan meningkat 0,424 satu satuan. UJi Hipotesi CR nilai t hitung lebih besar dari t tabel (2,332>2,037) dan menunjukkan nilai signifikan-t sebesar 0,027 yang lebih kecil dari 0,05.Artinya terdapat pengaruh positif-signifikan antara jumlah CR terhadap profitabilitas pada perusahaan manufaktur di Jakarta islamix index periode 2012 – Juni 2015.
2. Pengaruh DR terhadap ROA
Hasil regresi DR menunjukkan nilai yang diperoleh dari hasil koefisien sebesar 0,748 dengan tingkat signifikansi 0,000. Hal ini berarti DR memiliki pengaruh positif signifikan terhadap ROA..Nilai t hitung lebih besar dari t tabel (4,043>2,037). dan nilai signifikan-t sebesar 0,000 yang lebih kecil dari 0,05 artinya terdapat pengaruh positif-signifikan antara DR terhadap profitabilitas pada perusahaan manufaktur di Jakarta islamix index periode 2012 – juni 2015.
3. Pengaruh IT terhadap ROA
Hasil regresi IT menunjukkan bahwa nilai yang diperoleh dari hasil koefisien sebesar 0,350 dengan tingkat signifikansi 0,13..Hal ini berarti IT berpengaruh positif dan signifikan terhadap ROA dan menunjukkan bahwa meningkatnya nilai CR akan meningkatkan ROA. UJi Hipotesis CR nilai t hitung lebih besar dari t tabel (12,48<2,037) dan menunjukkan nilai signifikan-t sebesar 0,223 yang lebih besar dari 0,05. Artinya terdapat pengaruh positif-signifikan antara jumlah CR terhadap profitabilitas
4. Pengaruh RT terhadap ROA
Hasil regresi RT menunjukkan bahwa nilai yang diperoleh dari hasil koefisien sebesar 0,159 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,223. Hal ini berarti RTtidak berpengaruh secara signifikan terhadap ROA. UJi Hipotesi CR nilai t hitung lebih besar dari t tabel (2,644>2,037) dan menunjukkan nilai signifikan-t sebesar 0,223yang
lebih besar dari 0,05. Artinya tidak terdapat pengaruh signifikan antara jumlah RT terhadap profitabilitas
5. Pengaruh CR, DR, IT, dan RT terhadap ROA
Dalam penelitian ini hasilregresi menunjukkan bahwa secara simultan variabel independen (CR, DR, IT, dan RT) berpengaruh terhadap variabel dependen (ROA). Hal ini dibuktikandari hasil uji F yang menghasilkan Fhitungsebesar 10,052 yang lebih besar dari Ftabel
sebesar 2,64 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000 yang lebih kecil dari 0,05. hasil ini memberikan informasi mengenai ROA yaitu rasio yang diukur dengan CR, DR, IT dan RT secara bersama-sama dapat digunakan untuk memprediksi ROA.
