BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PERUSAHAAN
4.3. Analisis Data
4.3.1. Pengendalian Piutang
Menurut Budinas (2013) pengendalian piutang merupakan suatu perangkat alat yang perlu dilaksanakan dengan sebaik-baiknya karena piutang yang tidak dapat ditagih merupakan faktor yang kana merugikan perusahaan atau piutang tak tertagih.
Dalam pengendalian piutang terdapat beberapa jenis pengendalian dan dalam penelitian ini pengendalian piutang yang digunakan yaitu: rasio days of sale outstanding (DSO).
1. Pengendalian Piutang Tahun 2015
= 53 hari 2. Pengendalian Piutang Tahun 2016
= 45 hari
76 3. Pengendalian Piutang Tahun 2017
= 41 hari
Tabel 4.2
Hasil Perhitungan Pengendalian Piutang Tahun 2015 - 2017
Tahun Piutang Penjualan Hari Pengendalian Piutang
(1) (2) (3) (4) (5)=(2) : (3) * (4)
2015 Rp 87.556.556 Rp 598.257.763 360 53 hari 2016 Rp 220.195.698 Rp 966.616.689 360 45 hari 2017 Rp 102.570.012 Rp 907.027.062 360 41 hari
Sumber: Data Diolah Tahun 2018
Berdasarkan tabel 4.2 pengendalian piutang pada tahun 2015 sampai dengan tahun 2017 cenderung mengalami penurunan. Pada tahun 2015 sebesar 53 hari turun menjadi 45 hari kemudia pada tahun 2016 dan pada tahun 2017 mengalami mengalami penurunan sebasar 41 hari.
4.3.2. Likuiditas
Likuiditas merupakan kemampuan suatu perusahaan untuk membayar semua kewajiban jangka pendeknya secara tepat waktu (Fahmi, 2012). Tidak semua likuiditas barasal dari kesulitan keuangan. Likuiditas suka rela sering kali didasarkan pada keyakinan bahwa nilai pasar saham perusahaan lebih kecil dari jumlah yang akan direalisasi dengan jumlah aktiva perusahaan.
77
Rasio lancar (current rasio) adalah ukuran yang umum digunakan atas solvensi jangka pendek, kemampuan suatu perusahanan memenuhi kebutuhan utang ketika jatuh tempo. Harus dipahami bahwa penggunaan current rasio dalam menganalisis laporan keuangan hanya mampu memberi analisa secara kasar, oleh karena itu peru ada dukungan analisa secara lebih konferhensif.
1. Likuiditas Tahun 2015
= 1,188772719 2. Likuiditas Tahun 2016
= 1,369409223 3. Likuiditas Tahun 2017
=1,067112586
78 Tabel 4.3
Hasil Perhitungan Rasio Likuiditas Pada Tahun 2015 - 2017 Tahun Aktiva Lancar Utang Lancar Current Rasio
(1) (2) (3) (4)= (2) : (3)
2015 Rp 13.478.601.914 Rp 11.338.249.691 1,188772719 2016 Rp 15.975.563.311 Rp 11.666.025.791 1,369409223
2017 Rp 15.959.891.613 Rp 14.956.145.981 1,067112586
Sumber: Data Diolah Tahun 2018
Berdasarkan tabel 4.3 current rasio pada tahun 2015 sampai dengan tahun 2017 cenderung mengalami perubahan. Pada tahun 2015 sebesar 1,167155394 naik menjadi 1,369409223 pada tahun 2016 dan pada tahun 2017 mengalami penurunan sebasar 1,067112586.
4.3.3. Hasil Analisis Regresi Linier Sederhana
Regresi Linear Sederhana adalah Metode Statistik yang berfungsi untuk menguji sejauh mana hubungan sebab akibat antara variabel faktor penyebab (X) terhadap variabel akibatnya. Faktor Penyebab pada umumnya dilambangkan dengan X atau disebut juga dengan predictor sedangkan variabel akibat dilambangkan dengan Y atau disebut juga dengan response.
Model persamaan regresi linear sederhana adalah seperti berikut ini : Y = a + bX
79
Hasil perhitungan analisis regresi linier sederhana dengan menggunakan bantuan program SPSS 17 berdasarkan data penelitian sebagai berikut:
Tabel 4.4
Hasil Analisis Regresi Linier Sederhana
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) .712 .029 24.829 .026
DSO .009 .000 .998 17.826 .036
a. Dependent Variable: Likuiditas
Hasil analisis regresi yang diperoleh dari tabel di atas dapat ditulis dalam bentuk persamaan yang menggambarkan hubungan x dan y yang digunakan adalah sebagai berikut Y= 0,712 + 0,009X. Persamaan regresi linier sederhana yang diperoleh dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Konstanta sebesar 0,712 persen menunjukkan pada saat tidak dilakukan proses manajemen piutang nilai likuiditas perusahaan sebesar 0,712 persen.
2. Pengendalian piutang (Days Of Sale Outstanding atau DSO) memiliki koefisien bertanda postif 0,009 artinya setiap peningkatan pengendalian piutang sebesar 1 kali diprediksikan akan menaikkan tingkat likuiditas sebesar 0,009 persen dengan asumsi faktor –faktor yang lain tidak berubah.
80 4.3.4. Hasil Analisis Korelasi Parsial
Untuk mengetahui keeratan hubungan antara pengendalian piutang terhadap likuiditas PT. Adhi Cakra Utama Mulia digunakan analisis korelasi pearson (product). Korelasi pearson (product) digunakan sesuai dengan jenis dan skala penelitian yang digunakan yaitu rasio. Berikut akan dilanjutkan dengan perhitungan korelasi parsial yang digunakan untuk mengetahui kekuatan hubungan variabel independen (pengendalian piutang) dengan likuiditas. Melalui korelasi parsial akan dicari bersar pengaruh variabel independen terhadap likuiditas keteika variabel independen dianggap kostan.
Untuk mengentahui hubungan atau korelasi antara variabel baik secara parsial maupun simultan dapat dilakukan dengan bantuan SPSS 17 sebagai beriku:
Tabel 4.5
Koefisien Korelasi Parsial Pengendalian Piutang Terhadap Likuiditas Correlations
DSO Likuiditas
DSO Pearson Correlation 1 .998*
Sig. (2-tailed) .036
N 3 3
Likuiditas Pearson Correlation .998* 1
Sig. (2-tailed) .036
N 3 3
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
81
Dari hasil pengolahan data pada tabel 4.5 maka dapat diketahui nilai koefisien korelasi sebesar 0,998. Nilai positif berarti hubungan antara pengendalian piutang terhadap likuiditas berbanding lurus (bersifat positif) yang berarti jika semakin besar pengendalian piutang maka likuiditas akan tinggi. Nilai korelasi tersebut tepat berada pada kisaran 0,80 sampai dengan 1.000 yang dapat di lihat pada BAB III (tabel 3.2) dengan artian hubungan koefisien korelasi sangat kuat.
4.3.5. Hasil Analisis Determinasi (R)2
Koefisien determinasi dilakukan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh pengendalian piutang terhadap likuiditas dan seberapa besar yang dipengaruhi oleh faktor-faktor lain.
Determinasi (R)2 berguna untuk menggukur seberapa besar peranan variabel bebas secara bersama-sama menjelaskan perubahan yang terjadi pada dasar variabel terkait (likuiditas perusahaan). Untuk mancari koefisiensi determinasi maka penulis menggunakan SPSS 17, sebagai berikut:
Tabel 4.6
Deteminasi (R)2 Pengendalian Piutang Terhadap Likuiditas Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 .998a .997 .994 .0120481987
a. Predictors: (Constant), DSO
Koefisien determinasi r square adalah 0,997 atau 99,7% dari perhitungan tersebut menunjukkan besarnya pengaruh pengendalian piutang
82
terhadap likuiditas sebesar 99,7% sedangkan sisanya 3% dipengaruhi oleh faktor lain dari luar piutang pengendalian piutang yang tidak diteliti oleh penulis.
4.3.6. Hasil Uji Hipotesis
Pada tahap akhir, hipoteis yang telah diajukan dan diuji memlalui hipotesis nol (H0) dan hipotesis alternatif (Ha). Pengujian hipoteis dilakukan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh signifikan antara pengendalian piutang terhadap likuiditas perusahaa. Langkah-langkah dalam pengujian hipoteis ini adalah
1. Penetapan hipotesis
H0 : β = 0 : tidak terdapat pengaruh pengendalian piutang terhadap likuiditas perusahaan.
Ha : β = 0 : terdapat pengaruh pengendalian piutang signifikan terhadap likuiditas perusahaan.
2. Penetapan kriteria penerimaan dan penolakan hipotesis H0 diterima dan Ha ditolak jika: t hitung < t tabel.
H0 ditolak dan Ha diterima jika : t hitung > t tabel.
3. Menetapkan t hitung dengan menggunakan SPSS 17
Berdasarkan perhitungan pada tabel 4.4, diketahui hasil uji parsial (uji t) dapat diketahui data berikut:
1) Tingkat keselahan α = 0,05 (5%)
2) Derajat kesalahan dk = n-2 atau sama dengan dk = 3-2 = 1 3) T hitung = 17,826 dan t tabel = 12,706
83
Berdasarkan hasil analisis pada tabel 4.4 dapat ditarik kesimpulan bahwa t hitung > t tabel atau 17,826 > 12,706 sehingga dapat disimpulakan H0 ditolak dan Ha diterima dan nilai signifikan sebesar 0,036 atau 3,6% <
0,05 atau 5%. Artinya terdapat pengaruh yang signifikan antara pengendalian piutang terhadap likuiditas pada PT. Adhi Cakra Utama Mulia.
84
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. KesimpulanBerdasarkan hasil penelitian dari pengaruh pengendalian piutang terhadap likuiditas pada PT. Adhi Cakra Utama Mulia, maka penulis memberikan kesimpulan bahwa:
1. Pengendalian piutang selama tiga tahun dapat dilihat bahwa sebagian besar atau cenderung mengalami fluktuatif. Pada tahun 2015 mengalami kenaikan dan pada tahun 2016 mengalami penurunan sedangkan tahun 2017 kembali mengalami kenaikan.
2. Likuiditas current rasio pada PT. Adhi Cakra Utama Mulia tahun 2015 sampai dengan 2017 mengalami fluktuasi naik dan turun namun secara keseluruhan mengalami kecenderungan kenaikan. Diketahui pada data tingkat likuiditas PT. Adhi Cakra Utama Mulai dari tahun 2015 sampai denga tahun 2016 mengalami kenaikan sedangkan pada tahun 2017 mengalami penurunan.
3. Pengaruh pengendalian piutang terhadap likuiditas pada PT. Adhi Cakra Utama Mulia berdasarkan perhitungan statistik dengan menggunakan SPSS 17, maka dapat diketahui nilai koefisien korelasi sebesar 0.998.
Nilai korelasi tersebut tepat berada pada kisaran 0,80 sampai dengan 1.000 yang dapat di lihat pada BAB III (tabel 3.2) dengan artian hubungan koefisien korelasi sangat kuat.
85
Adapun koefisien determinasi r Square adalah 0,997 atau 99,7%
sedangkan sisanya 3% dipengaruhi oleh faktor lain dari luar pengendalian piutang yang tidak diteliti oleh penulis. Berdasarkan perhitungan uji hipotesis t hitung > t tabel atau 17,826 > 12,706. Hal ini berarti bahwa hasil penelitian menerima hipotesis H0 ditolak dan Ha diterima. Dapat disimpulkan bahwa pengendalian piutang berpengaruh terhadap tingkat likuiditas dengan nilai signifikan 0,036 < 0,05.
5.2. Saran
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, saran yang dapat penulis berikan yaitu:
1. Laporan piutang yang telah dibuat hendaknya dapat dijadikan sebagai acuan secara optimal dalam pedoman kegiatan operasional perusahaan untuk 1 (satu) tahun ke dapan dan laporan tersebut disusun secara lebih optimal, sehingga mudah dipahami oleh pihak-pihak yang membutuhkan.
2. Likuiditas yang ada pada perusahaan PT. Adhi cakra utama mulia lebih dioptimalkan agar setiap tahunnya dapat dipantau sejauh mana perkembangan likuiditas yang dipeoleh, sehingga terjaga kestabilannya.
3. Agar dalam pengambilan keputasan, perusahan selalu memperhitungakan posisi keuanga setiap waktunya kedepan dan memanfaatkan perhitungan rasio likuiditas, sebagai bahan pertimbangan dalam menyusun kebijakan penentuan likuiditas yang berpengaruh terhadap jalannya usaha di masa yang akan datang agar lebih baik. Adapun tingkat likuiditas yang telah dicapai oleh perusahaan hendaknya dapat dipertahankan.
86
4. DAFTAR PUSTAKA
5. Adzikra Ibrahim, 2018. Pengertian Likuiditas Fungsi Likuiditas Dan Komponen Didalamnya. Website: https://pengertiandefinisi.com (Diakses: 7 Agustus 2018).
6. Ani Rahmani, 2018. Cara Menghitung Rasio Likuiditas. Website:
https://www.jurnal.id/id/blog (Diakses: 7 Agustus 2018).
7. Budiman, 2013. Pengantar Akuntansi, Yogyakarta: CV Andi Offset.
8. Diana Anatasia dan Lilis Setiawati, 2017. Akuntansi Keuangan Menengah,
9. Yogyakarta: CV Andi Offset.
10. D. Siamat, 2005. Manajemen lembaga keuangan kebijakan moneter dan perbankan, Edisi 5, Jakarta: fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
11. Fred Weston Dan Copland, 2010 Manajemen Keuangan, Tangerang:
Binarupa Aksara.
12. Hery, 2013. Akuntansi Keuangan Menengah, Yogyakarta: CAPS (Center Of Academic Publishing Service).
13. Hery, 2013. Teori Akuntansi, Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
14. Ikatan Akuntan Indonesia, 2012. Standar Akuntansi Indonesia, Jakarta:
IAI.
15. Irham Fahmi, 2012. Pengantar Manajeman Keuangan, Bandung:
Alfabeta..
16. J.P. Sitanggang, 2014. Manajemen Keuangan Perusahaa, Edisi 2, Jakarta: Mitra Wacana Media.
17. Jumingan, 2008. Analisis Laporan Keuangan, Jakarta: PT Bumi Aksara.
18. Kasmir, 2017. Analisis Laporan Keuangan, Jakarta: Rajawali Pers.
19. Kieso Donald E, Jerry J. Weygandt dan Terry D. Warfield, 2011.
Akuntansi Intermediate, Edisi 12, Jakarta: Erlangga.
20. Kieso Donald E. Jerry J.Weygandt, Paul D. Kimmel, 2011. Accounting Principles (Pengantar Akuntansi) Edisi 7 Jilid 1, Jakarta: Salemba Empat.
87
21. Keown, A.J, 2010. Manajemen Keuangan, Edisi 10, Jakarta: PT Indeks.
22. Kudle, Ronald J, 1988. Pengantar Akuntansi, Bandung: Alfabeta.
23. Lukman, Syamsuddin. 2007. Manajemen Keuangan Perusahaan.
Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
24. Mamud M.Hanafi dan Abdul Halim, 2010. Analisis Laporan Keuangan, Yogyakarta: UPP Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen YKPN.
25. Maya, 2005. Efektivitas Manajeman Piutang Dan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Besarnya Piutang Pada PT. Biro Klasifikasi Indonesia (Persero), Bogor: Skripsi Pada Departen Manajeme, Fakultas Ekonomi Dan Manajemen Intitut Pertanian Bogor. Michell Suharli, 2006.
Akuntansi Untuk Bisnis Dagang dan Jasa, Yogyakarta: Graha Ilmu.
26. M. Nafain, 2007. Penganggaran Perusahaan, Edisi 3, Yogyakarta:
Salemba Empat.
27. Riyanto Bambang, 2015. Dasar-dasar Pembelanjaan, Edisi 4, Yogyakarta: BPFE
28. Soemarso S.R, 2004. Akuntansi Suatu Pengantar, Edisi 5, Yogyakarya:
Salemba Empat.
29. Sugiyono, 2017. Metode Penelitian Kuntitatif, Kualitatif dan R&D, Bandung: Alfabeta.
30. Sulaeman, 2012. Pengantar Akuntansi, Jakarta: PT Bumi Aksara.
31. Syamsuddin Lukman, 2010. Manajemen Keuangan, cetakan ketujuh, Jakarta: Rajawali Pers.
32. V. Wiratna Sujarweni, 2015. Metodologi Penelitian Bisnis dan Ekonomi, Yogyakarta: Pustakabarupress.
33. Waluyo, 2014. Akuntansi Pajak, Edisi 5, Jakarta: Salemba Empat.
34. Waren Carl S, James M. Reeve, Philip E. Fees, 2005. Pengantar Akuntansi, Edisi 20, Jakarta: Salemba Empat.
35. Yudhitya Larasti, 2007. Pengaruh Pengendalian Piutang Terhadap Likuiditas, Surabaya: STIESIA (Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia).
88
Lampiran
89
Lampiran I
PT. Adhi Cakra Utama Mulia (Cabang Makassar) Neraca
per 31 Desember 2015
Aktiva Kewajiban
Aktiva Lancar Kewajiban Lancar
Kas Rp 3,080,844,088 Utang Dagang
Rp 2,770,122,871 Bank Rp 64,920,933 Utang Bank
Rp 8,019,766,391 Piutang dagang Rp 87,556,556
Utang Kendaraan
Rp 548,360,429 Persediaan barang
dagangan Rp 8,982,100,110
Jumlah Kewajiban Lancar
Rp 11,338,249,691 Asuransi dibayar
dimuka Rp 82,612,371
Kewajiban Tidak
Lancar
Sewa dibayar
dimuka Rp 1,180,567,856 utang bank
Rp 1,193,846,939 Total Aktiva
Lancar Rp 13,478,601,914 utang kendaraan
Rp 489,730,381 Aktiva Tidak
Lancar
utang pemegang saham
Rp 2,000,000,000 Tanah Rp 43,684,711,512
Jumlah Kewajiban Tidak Lancar
Rp 3,683,577,320 Bangunan Rp 14,149,882,455 Ekuitas
Kendaraan Rp 7,821,433,520 Modal disetor
Rp 93,743,756,178 Mesin dan peralatan Rp 3,865,255,450 Laba rugi ditahan
Rp 42,878,543,541 Inventaris Rp 8,979,450,222
Laba rugi bulan berjalan
Rp 2,232,567,549 Akum. Penyusutan
Rp
(8,451,670,821) Jumlah Ekuitas
Rp
138,854,867,268 NILAI BUKU Rp 70,049,062,338
Aktiva dalam penyelesaiaan
Rp 255,091,258 Biaya
ditanggunhkan Rp 44,876,431 Total Aktiva
Tidak Lancar Rp 70,349,030,027 Total Ativa
Rp
153,876,694,279
Jumlah Kewajiban dan Ekuitas
Rp
153,876,694,279
90
Lampiran II
PT. Adhi Cakra Utama Mulia (Cabang Makassar) Neraca
per 31 Desember 2016
Aktiva Kewajiban
Aktiva Lancar Kewajiban Lancar
Kas Rp 8,090,706,488 Utang dagang Rp 3,688,680,251
Bank Rp 64,920,933 Utang bank Rp 7,809,766,891 Piutang dagang Rp 220,195,698 Utang kendaraan Rp 167,579,149 Persediaan barang
dagangan Rp 6,767,126,456
Jumlah Kewajiban
Lancar Rp 11,666,026,291 Asuransi dibayar
dimuka Rp 56,783,459
Kewajiban Tidak
Lancar
Sewa dibayar
dimuka Rp 775,830,277 utang bank Rp 968,289,399 Total Aktiva
Lancar Rp 15,975,563,311 utang kendaraan Rp 512,300,750 Aktiva Tidak
Lancar
utang pemegang
saham Rp 2,000,000,000 Tanah Rp 43,684,711,512
Jumlah Kewajiban
Tidak Lancar Rp 3,480,590,149 Bangunan Rp 14,149,882,455 Ekuitas
Kendaraan Rp 7,821,433,520 Modal disetor Rp 96,789,087,672 Mesin dan peralatan Rp 3,865,255,450 Laba rugi ditahan Rp 35,656,893,454 Inventaris Rp 8,979,450,222
Laba rugi bulan
berjalan Rp 6,720,628,320 Akum. Penyusutan Rp (9,481,885,716) Jumlah Ekuitas Rp 139,166,609,446 NILAI BUKU Rp 69,018,847,443
Aktiva dalam
penyelesaiaan Rp 255,091,258 Biaya ditanggunhkan Rp 44,876,431 Total Aktiva Tidak
Lancar Rp 69,318,815,132 Total Ativa Rp 154,313,225,886
Jumlah Kewajiban
dan Ekuitas Rp 154,313,225,886
91
Lampiran III
PT. Adhi Cakra Utama Mulia (Cabang Makassar) Neraca
per 31 Desember 2017
Aktiva Kewajiban
Aktiva Lancar Kewajiban Lancar
Kas
Rp
10,675,684,976 Utang dagang Rp 4,898,780,341
Bank
Rp
64,920,933 Utang bank Rp 9,979,866,491
Piutang dagang
Rp
102,570,012 Utang kendaraan Rp 77,499,149 Persediaan barang
dagangan
Rp
4,561,234,535
Jumlah Kewajiban
Lancar Rp 14,956,145,981 Asuransi dibayar
dimuka
Rp
45,789,235 Kewajiban Tidak Lancar
Sewa dibayar dimuka
Rp
509,691,922 utang bank Rp 987,989,599
Total Aktiva Lancar
Rp
15,959,891,613 utang kendaraan Rp 722,370,650 Aktiva Tidak Lancar utang pemegang saham Rp 2,000,000,000 Tanah
Rp
48,899,268,359
Jumlah Kewajiban Tidak
Lancar Rp 3,710,360,249 Bangunan
Rp
14,149,882,455 Ekuitas
Kendaraan
Rp
7,821,433,520 Modal disetor Rp 103,567,845,684
Mesin dan peralatan
Rp
3,865,255,450 Laba rugi ditahan Rp 40,442,432,234
Inventaris
Rp
8,979,450,222 Laba rugi bulan berjalan Rp 270,123,734 Akum. Penyusutan
Rp
(10,371,765,716) Jumlah Ekuitas Rp 144,280,401,652
NILAI BUKU
Rp
73,343,524,290 Aktiva dalam
penyelesaiaan
Rp 255,091,258 Biaya ditanggunhkan
Rp 44,876,431 Total Aktiva Tidak
Lancar
Rp
73,643,491,979 Total Ativa
Rp
162,946,907,882
Jumlah Kewajiban dan
Ekuitas Rp 162,946,907,882
92
Lampiran IV
GET FILE='E:\skripsi sederhana 1\spss input.sav'. REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT y /METHOD=ENTER x.
Regression
Variables Entered/Removedb
Model
Variables Entered
Variables
Removed Method
1 DSOa . Enter
a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: Likuiditas
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .998a .997 .994 .0120481987
a. Predictors: (Constant), DSO
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .998a .997 .994 .0120481987
a. Predictors: (Constant), DSO
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression .046 1 .046 317.763 .036a
Residual .000 1 .000
Total .046 2
a. Predictors: (Constant), DSO b. Dependent Variable: Likuiditas
93
Lampiran V
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) .712 .029 24.829 .026
DSO .009 .000 .998 17.826 .036
a. Dependent Variable: Likuiditas
CORRELATIONS /VARIABLES=x y /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE.
Correlations
[DataSet1] E:\skripsi sederhana 1\spss input.sav
Correlations
DSO Likuiditas
DSO Pearson Correlation 1 .998*
Sig. (2-tailed) .036
N 3 3
Likuiditas Pearson Correlation .998* 1
Sig. (2-tailed) .036
N 3 3
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
94
Titik Persentase Distribusi t (df = 41 – 80)
Pr df
0.25 0.50
0.10 0.20
0.05 0.10
0.025 0.050
0.01 0.02
0.005 0.010
0.001 0.002 1
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
1.00000 0.81650 0.76489 0.74070 0.72669 0.71756 0.71114 0.70639 0.70272 0.69981 0.69745 0.69548 0.69383 0.69242 0.69120 0.69013 0.68920 0.68836 0.68762 0.68695 0.68635 0.68581 0.68531 0.68485 0.68443 0.68404 0.68368 0.68335 0.68304 0.68276 0.68249
3.07768 1.88562 1.63774 1.53321 1.47588 1.43976 1.41492 1.39682 1.38303 1.37218 1.36343 1.35622 1.35017 1.34503 1.34061 1.33676 1.33338 1.33039 1.32773 1.32534 1.32319 1.32124 1.31946 1.31784 1.31635 1.31497 1.31370 1.31253 1.31143 1.31042 1.30946
6.31375 2.91999 2.35336 2.13185 2.01505 1.94318 1.89458 1.85955 1.83311 1.81246 1.79588 1.78229 1.77093 1.76131 1.75305 1.74588 1.73961 1.73406 1.72913 1.72472 1.72074 1.71714 1.71387 1.71088 1.70814 1.70562 1.70329 1.70113 1.69913 1.69726 1.69552
12.70620 4.30265 3.18245 2.77645 2.57058 2.44691 2.36462 2.30600 2.26216 2.22814 2.20099 2.17881 2.16037 2.14479 2.13145 2.11991 2.10982 2.10092 2.09302 2.08596 2.07961 2.07387 2.06866 2.06390 2.05954 2.05553 2.05183 2.04841 2.04523 2.04227 2.03951
31.82052 6.96456 4.54070 3.74695 3.36493 3.14267 2.99795 2.89646 2.82144 2.76377 2.71808 2.68100 2.65031 2.62449 2.60248 2.58349 2.56693 2.55238 2.53948 2.52798 2.51765 2.50832 2.49987 2.49216 2.48511 2.47863 2.47266 2.46714 2.46202 2.45726 2.45282
63.65674 9.92484 5.84091 4.60409 4.03214 3.70743 3.49948 3.35539 3.24984 3.16927 3.10581 3.05454 3.01228 2.97684 2.94671 2.92078 2.89823 2.87844 2.86093 2.84534 2.83136 2.81876 2.80734 2.79694 2.78744 2.77871 2.77068 2.76326 2.75639 2.75000 2.74404
318.30884 22.32712 10.21453 7.17318 5.89343 5.20763 4.78529 4.50079 4.29681 4.14370 4.02470 3.92963 3.85198 3.78739 3.73283 3.68615 3.64577 3.61048 3.57940 3.55181 3.52715 3.50499 3.48496 3.46678 3.45019 3.43500 3.42103 3.40816 3.39624 3.38518 3.37490