BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
B. Analisis Data
peranannya dan juga membagikan masukan dan pertimbangan kepada atasan langsung dan melakukan tugas- tugas lainnya yang diberikan atasan langsung.
f. Manajer Umum
Manajer Umum berada dibawah pengawasan Direktur dan bertanggung jawab atas pengendalian kebijakan umum di bidang umum, menyusun, mengatur serta mengevaluasi aktivitas sumber daya manusia dan rumah tangga, aktivitas gudang, aktivitas pembelian dan menata, membina, mengevaluasi serta memperhitungkan kinerja bawahan langsung dan menjalakan koordinasi dengan pejabat terkait dalam mendukung penerapan tugas pokok serta peranannya dan juga memberi masukan serta pertimbangan kepada atasan langsung begitu pula melakukan tugas- tugas lainnya yang diberikan atasan langsung.
Tabel 4.1 menunjukkan hasil Descriptive Statistics dari tiap variabel penelitian.
Berdasarkan tabel 4.1, menunjukkan hasil analisis dengan menggunakan descriptive statistics terhadap variabel efektivitas pengelolaan piutang dengan nilai minimum sebesar 0,94, nilai maximum dari variabelefektivitas pengelolaan piutang sebesar 5,54, dan nilai mean atau rata-rata dari variabelefektivitas pengelolaan piutang sebesar 2,7789, dengan nilai standar deviasi untuk variabel efektivitas pengelolaan piutang sebesar 1,31859. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa nilai standar deviasi lebih kecil dari pada nilai rata-rata, hal ini menunjukkan bahwa data variabel efektivitas pengelolaan piutang yang dikeluarkan perusahaan memiliki nilai yang merata.
Variabel pengendalian piutang menunjukkan nilai minimum sebesar 0,83, nilai maximum dari variabel pengendalian piutang sebesar 1,04, nilai mean atau rata-rata dari variabel pengendalian piutang sebesar 0,9940, dengannilai standar deviasi untuk pengendalian piutang sebesar 0,04383. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa nilai standar deviasi lebih kecil dari pada nilai rata-rata, hal ini menunjukkan bahwa data pengendalian piutangyang dikeluarkan perusahaan memiliki rentang variasi data.
Variabel laba rugi menunjukkan nilai minimum sebesar -0,01, nilai maximum dari variabel laba rugi sebesar 0,09, nilai mean atau rata-rata dari variabel laba rugi sebesar0,0180, dengan nilai standar deviasi untuk variabel laba rugi sebesar 0,02339.
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa nilai standar deviasi lebih kecil dari pada nilai rata-rata, hal ini menunjukkan bahwa data laba rugi yang dihasilkan perusahaan memiliki nilai yang merata.
Variabel arus kas menunjukkan nilai minimum sebesar 1,12, nilai maximum dari variabel arus kas sebesar 7,78, nilai mean atau rata-rata dari variabel arus kas sebesar 4,6658, dengan nilai standar deviasi untuk variabel arus kas sebesar 2,10897. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa nilai standar deviasi lebih kecil dari pada nilai rata-rata, hal ini menunjukkan bahwa data variabel arus kas yang dihasilkan perusahaan memiliki nilai yang merata.
Berdasarkantabel 4.1 diatas dapat disimpulkan bahwa nilai minimum tertinggi terdapat pada variabel arus kas sebanyak1,12, untuk nilai minimum terendah terdapat pada variabel laba rugi dan yaitu sebesar -0,01. Nilai maximum tertinggi terdapat pada variabel arus kas, yaitu sebesar 7,78, Sedangkan untuk nilai maximum terendah terdapat pada variabel laba rugi, yaitu sebesar 0,09. Nilai mean atau rata-rata tertinggi terdapat pada variabel arus kas , yaitu sebesar 4,6658, sedangkan untuk nilai terendah mean atau rata-rata terdapat pada variabel laba rugi, yaitu sebesar 0,0180. Selanjutnya, standar deviasi tertinggi terdapat pada variabel arus kas, yaitu sebesar 2,10897, sedangkan untuk standar deviasi terendah terdapat pada variable laba rugi, yaitu sebesar 0,02339.
2. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik pada penelitian ini dilakukan dengan uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi. Interpretasinya ditunjukkan sebagai berikut:
a. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk melihat apakah variabel-variabel yang digunakan untuk menguji hipotesis sudah berdistribusi normal atau tidak.Dalam
penelitian ini uji normalitas dilakukan dengan menggunakan pengujian one sample kolmogorov-smirnov.Uji tersebut digunakan untuk melihat hasil angka yang lebih detail, dimana suatu persamaan regresi yang akan digunakan lolos uji normalitas.
Gambar 4.2
Hasil Uji Normalitas - One Sample Kolmogorov-Smirnov Unstandardized
Residual
N 20
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation .01571965
Most Extreme Differences Absolute .121
Positive .115
Negative -.121
Test Statistic .121
Asymp. Sig. (2-tailed) .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.
(Sumber : Output SPSS 22 (2022))
Tabel 4.2 - Hasil Uji Normalitas
Hasil pengujian normalitas pada tabel 4.2 diatas yang dilakukan menunjukkan data berdistribusi normal.Oleh karena itu, ditunjukkan dengan hasil uji statistik menggunakan nilai Kolmogorov-smirnov.Signifikansi nilai Kolmogorov-smirnov yaitu tingkat kepercayaan diatas 5% yaitu sebesar 0,200 yang menunjukkan bahwa hasil penelitian ini berditribusi normal. Seperti yang dikemukakan oleh (Ghozali, 2013)yang menyatakan bahwa ketika nilai signifikansi uji Kolmogorov-
Smirnov memiliki nilai yang lebih besar dari 0,05 maka bisa dikatakan lolos uji normalitas.
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas digunakan untuk mengetahui dalam model regresi apakah ditemukan korelasi variabel bebas (independen). Model regresi seharusnya tidak terjadi hubungan atau korelasi antara tiap variabel independen.
Pengujian multikolinieritas bisa dilihat dari Tolerance Value atau Variance Inflation Factor (VIF). Nilai Variance Inflation Factor (VIF) < 10 dan nilai Tolerance > 0,1 maka model tersebut tidak terjadi multikolinieritas antar variabel independen (Ghozali, 2013).
Table 4.3
Hasil Uji Multikolinearitas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 (Constant)
Efektivitas Pengelolaan .740 1.352
Pengendalian Piutang .840 1.191
Arus Kas .727 1.375
a. Dependent Variable: Laba Rugi (Sumber: Output SPSS 22 (2022))
Tabel 4.3 Hasil Uji Multikolinearitas
Hasil pengujian pada tabel 4.3 diatas, tolerance yang menunjukkan nilai yang lebih besar dari 0,10, dimana variabel efektivitas pengelolaan piutang senilai 0,740, pengendalian piutang 0,840 dan arus kas sebesar 0,727. Adapun VIF untuk semua variabel memiliki nilai lebih kecil dari pada 10, untuk variabel efektivitas pengelolaan piutang 1,352,pengendalian piutang 1,191 dan arus kas sebesar 1,375.
Hal ini menunjukkan bahwa tidak terdapat gejala multikolinearitas antara variabel independen karena semua nilai tolerance variabel lebih besar dari 0,10 dan semua nilai VIF variabel lebih kecil dari 10.
c. Uji Heteroskedastisitas
Hasil uji heteroskedastisitas ini menggunakan uji Spearman’s Rho.Uji Spearman’s Rho pada tabel 4.4 dibawah juga menunjukkan nilai yang signifikansi antara variabel independen dengan residual lebih dari 0.05, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.Nilai Signifikansi lebih besar dari 0.05, maka kesimpulannya adalah tidak terjadinya gejala heteroskedastisitas dalam model regresi (Ghozali, 2011).
Table 4.4
Hasil Uji Heteroskedastisitas – Spearman’sRho Efektivitas
Pengelolaan
Pengendalian Piutang
Arus Kas
Unstandardized Residual
Spearman's rho
Efektivitas Pengelolaan
Correlation
Coefficient 1.000 .089 .402 -.066
Sig. (2-
tailed) . .709 .079 .782
N 20 20 20 20
Pengendalian Piutang
Correlation
Coefficient .089 1.000 -.226 .195
Sig. (2-
tailed) .709 . .339 .410
N 20 20 20 20
Arus Kas
Correlation
Coefficient .402 -.226 1.000 -.110
Sig. (2-
tailed) .079 .339 . .645
N 20 20 20 20
Correlation
Coefficient -.066 .195 -.110 1.000
(Sumber: Output SPSS 22 (2022))
Table 4.4 menunjukan bahwa tidak ada variabel independen dan variabel moderasi yang signifikan mempengaruhi variabel independen.Hal ini terlihat dari tingkat probabilitas signifikansi di atas 0.05.dimana nilai signifikansiefektivitas pengelolaan piutang 0,782, pengendalian piutang sebesar 0,410 dan arus kas 0,645. Dengan demikian maka dapat ditarik kesimpulan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak digunakan.
d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi, maka untuk mengetahui uji tersebut maka kita harus melihat nilai dari uji Runs Test dengan output sebagai berikut
Tabel 4.5
Hasil Uji Autokorelasi – Uji Runs Test Unstandardized
Residual
Test Valuea .00181
Cases < Test Value 10
Cases >= Test Value 10
Total Cases 20
Number of Runs 9
Z -.689
Asymp. Sig. (2-tailed) .491
a. Median
(Sumber: Output SPSS 22 (2022))
Tabel 4.5 Hasil Uji Autokorelasi
Unstandardized Residual
Sig. (2-
tailed) .782 .410 .645 .
N 20 20 20 20
Tabel 4.4Hasil Uji Heteroskedastisitas
Output SPSS tabel 4.5 di atas menunjukkan tidak terdapat adanya gejala autokorelasi yang terjadi, hal ini di simpulkan berdasarkan nilai Asymp.Sig. (2- tailed) sebesar 0,491 yang lebih besar dari tingkat signifikan 0,05 (0,491 > 0,05).
3. Uji Hipotesis
Menguji hipotesis H1 dan H2 teknik analisis yang digunakan adalah analisis regresi berganda dengan meregresikan variabel independen, yaitu (Efektivitas pengelolaan piutang dan Pengendalian Piutang) terhadap variabel dependen, yaitu (Laba Rugi). Analisis moderasi dengan pendekatan MRA (Moderated Regression Analysis) digunakan untuk menguji hipotesis H3 dan H4. Program SPSS versi 22 digunakan untuk membantu uji hipotesis ini.
a. Hasil Uji Regresi Berganda Hipotesis Penelitian H1 dan H2 1) Analisis Koefisien Determinasi (R2)
Pengujian hipotesis H1 dan H2 dilakukan dengan analisis regresi berganda pengaruh efektivitas pengelolaan dan pengendalian piutang, terhadap laba rugi. Hasil pengujian tersebut ditampilkan sebagai berikut:
Table 4.6
Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .560a .313 .232 .02049
a. Predictors: (Constant), Pengendallian Piutang , Efektivitas Pengelolaan (Sumber: Output SPSS 22 (2022) ) Tabel 4. 6 Hasil Uj i Koefisien
Determinasi (R2)
Berdasarkan tabel 4.6 dapat dilihat pada “Model Summary” hasil nilai xs`koefisien determinasi atau R Square adalah sebesar 0,313.Nilai R Square0,313 ini berasal dari pengkuadratan nilai koefisien korelasi atau “R”,
yaitu 0,560 x 0,560 = 0,313. Besarnya angka koefisien determinasi (R Square) adalah 0,313 atau sama dengan 31,3%. Angka tersebut mengandung arti bahwa variabel efektivitas pengelolaan piutang (X1) dan variabel pengendalian piutang (X2) secara simultan (bersama-sama) berpengaruh terhadap variabel laba rugi (Y) sebesar 31,3%. Sedangkan sisanya (100% - 31,3% = 68,7%) dipengaruhi oleh variabel lain diluar persamaan regresi ini atau variabel yang tidak diteliti.
2) Uji Simultan (Uji F)
Uji F menunjukkan semua variabel bebas (independen) yang dimasukkan dalam model apakah berpengaruh secara bersamaan terhadap variabel terikat (dependen).Uji simultan juga berarti semua variabel bebas (independen) secara simultan merupakan penjelasan yang signifikan terhadap variabel terikat (dependen).
Tabel 4.7
Hasil Uji Regresi Secara Simultan (Uji F)
T
Tabel 4.7 bisa dilihat di atas dalam pengujian regresi berganda F Hitung menunjukkan nilai sebesar 3,877 dengan tingkat signifikan 0,041 yang lebih kecil dari 0,05 dan nilai F Hitung 3,877sementara F tabel = ( k; n-k) yaitu (2;
Model Sum of
Squares df Mean Square F Sig. F tabel
1 Regression .003 2 .002 3.877 .041b 3,55
Residual .007 17 .000
Total
.010 19 a. Dependent Variable: Laba Rugi
b. Predictors: (Constant), Pengendallian Piutang , Efektivitas Pengelolaan (Sumber: Output SPSS 22 (2022))
Tabel 4.7 Hasil Uji Regresi Secara Simultan (Uji F)
20-2 = 2; 18) lebih besar dari nilai F tabel sebesar 3,55. Maka variabel efektivitas pengelolaan piutang dan pengendalian piutang dapat ditarik kesimpulan secara bersama-sama atau secara simultan berpengaruh terhadap laba rugi.
3) Uji Parsial (Uji T)
Uji ini dilakukan untuk melihat sejauh mana pengaruh dari satu variabel independen secara individual dalam mempengaruhi variabel dependen. Variabel independen dikatakan berpengaruh dilihat dari besarnya sig < 0,05.
Table 4.8
Hasil Uji Regresi Secara Parsial (Uji T)
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) .097 .107 .907 .377
Efektivitas
Pengelolaan .010 .004 .564 2.748 .014
Pengendallian
Piutang -.108 .109 -.202 -.985 .339
a. Dependent Variable: Laba Rugi (Sumber: Output SPSS 22 (2022))
Tabel 4.8 Hasil Uji Regresi Secara Parsial (Uji T)
Berdasarkantabel 4.8 diatas menunjukkan model estimasi sebagai berikut:
Y = α + β 1X1 + β 2X2 + e
Y= 0,097 + 0,010 - 0,108 + e Keterangan:
Y = Laba Rugi a = Konstanta
β1,β2 = Koefisien Regresi
X1 = Efektivitas Pengelolaan Piutang X2 = Pengendalian Piutang
e = Eror Term
Dari regresi tersebut maka dapat dijelaskan sebagai berikut :
a) Pada model regresi ini nilai konstanta sebesar 0,097 menunjukkan bahwa jika variabel independen (efektivitas pengelolaan piutang dan pengendalian piutang) diasumsikan sama dengan nol, maka laba rugi akan meningkat sebesar 0,097.
b) Nilai koefisien regresi variabel efektivitas pengelolaan piutang (X1) sebesar 0,10. Pada penelitian ini dapat diartikan bahwa ketika variabel efektivitas pengelolaan piutang mengalami kenaikan satu satuan maka laba rugiakan mengalami peningkatan sebesar 0,10.
c) Nilai koefisien regresi variabel pengendalian piutang (X2) sebesar -0,108.
Pada penelitian ini dapat diartikan bahwa ketika variabel pengendalian piutang mengalami penurunan sebesar satu satuan, maka laba rugi akan mengalami penurunan sebesar-0,108.
Hasil interpretasi atas hipotesis penelitian (H1 dan H2) yang diajukan dapat dilihat sebagai berikut:
a) Efektivitas pengelolaan piutang berpengaruh signifikan terhadap laba rugi (H1)
Berdasarkan tabel 4.8 dapat dilihat bahwa variabel efektivitas pengelolaan piutang memiliki t hitung > t table yaitu t hitung sebesar 2,748 sementara t tabel
dengan sig, α = 0,05 dan df = n-k-1, yaitu 20-2-1 = 17 sebesar 2,110 (2,748 >
2,110) dengan tingkat signifikansi 0,014 < 0,05, maka Ha diterima. Ketika thitung > t tabel dengan tingkat signifikansi lebih kecil dari α = 0,05maka efekivitas pengelolaan berpengaruh signifikan terhadap laba rugi. Dengan demikian hipotesis pertama yang menyatakan efektivitas pengelolaan piutang berpengaruh signifikan terhadap laba rugi terbukti.
b) Pengendalian Piutang berpengaruh tidak signifikanterhadap laba rugi (H2) Berdasarkan tabel 4.8 dapat dilihat bahwa variabel pengendalian piutang memiliki t hitung sebesar -0,985 < t tabel 2,110 dengan tingkat signifikansi 0,339 >0,05, maka Ha ditolak.. Ketika t hitung < t tabel dengan tingkat signifikansi lebih besardari α = 0,05maka pengendalian berpengaruh tidak signifikanterhadap laba rugi. Dengan demikian hipotesis kedua yang menyatakan pengendalian piutang tidak berpengaruh terhadap laba rugi terbukti.
b. Hasil Uji Regresi Moderasi Hipotesis Penelitian H3 dan H4
Table 4.9
Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2) Model Summary
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .849a .721 .621 .01440
a. Predictors: (Constant), Pengendalian Piutang*Arus Kas, Pengendalian Piutang, Efektivitas Pengelolaan, Efektivitas Pengelolaan*Arus Kas, Arus KasTabel 4. 9 Hasil Uji Koefisien Dete rminasi
(Sumber: Output SPSS 22 (2022))
(R2)
Berdasarkan tabel 4.9 diatas nilai R2 (R Square ) adalah 0,721 atau 72,1%.
Hasil uji koefisien determinasi diatas dengan nilai R Square adalah 0,721 yang berarti laba rugi yang dapat dijelaskan oleh variabel efektivitas pengelolaan
piutang (X1), pengendalian piutang (X2), arus kas (M), X1_M, dan X2_M sebesar 72,1%. Sisanya sebesar 27,9% dipengaruhi oleh variabel lain yang belum diteliti dalam penelitian ini.
Tabel 4.10
Hasil Uji Regresi Secara Simultan
Hasil uji F pada tabel 4.10 menunjukkan bahwa nilai F hitung sebesar 7,234 sementara F tabel =( k; n-k) yaitu (2; 20-2 = 2; 18) lebih besar dari nilai F tabel sebesar 3,55,dengan tingkat signifikansi 0,002<0,05. Maka menunjukkan bahwa variabel efektivitas pengelolaan(X1), pengendalian piutang (X2), moderasi (M), X1_M dan X2_M secara bersama-sama atau simultan mempengaruhilaba rugi.
Pengujian hipotesis yang melibatkan variabel moderasi menggunakan uji interaksi/MRA (Moderated Regression Analysis). Moderated Regression Analysis (MRA) atau uji interaksi merupakan aplikasi khusus regresi berganda linear dimana dalam persamaan regresinya mengandung unsur interaksi (perkalian dua atau lebih variabel independen).
Langkah uji MRA (Moderated Regression Analysis) dalam penelitian ini dapat digambarkan dengan persamaan regresi sebagai berikut:
ANOVAa
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression .007 5 .001 7.234 .002b
Residual .003 14 .000
Total .010 19
a. Dependent Variable: Laba Rugi
b. Predictors: (Constant), Pengendalian Piutang*Arus Kas, Pengendalian Piutang, Efektivitas Pengelolaan, Efektivitas Pengelolaan*Arus Kas, Arus Kas
(Sumber: Output SPSS 22 (2022))
Tabel 4.10 Hasil Uji Regresi Secara Simultan
Y = α + β1X1 + β2X2 + β3M + β4X1*M + β5X2*M + e
Tabel 4. 11 Hasil Uji Interaksi
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) -.017 .257 -.066 .948
Efektivitas Pengelolaan -.011 .006 -.642 -1.778 .097
Pengendalian Piutang .037 .259 .069 .142 .889
Arus Kas .020 .044 1.774 .443 .664
Efektivitas
Pengelolaan*Arus Kas .005 .002 1.908 2.877 .012
Pengendalian
Piutang*Arus Kas -.027 .046 -2.415 -.592 .563
a. Dependent Variable: Laba Rugi (Sumber: Output SPSS 22 (2022))
Tabel 4.11 Hasil Uji Interaksi
Y = -0,017 – 0,011 + 0,037 + 0,020 + 0,005 - 0,027 + e Keterangan:
Y = Laba Rugi
X1 = Efektivitas Pengelolaan Piutang X2 = Pengendalian Piutang
M = Arus Kas
X1*M = Interaksi antara Efektivitas pengelolaan Piutang dengan Arus Kas
X2*M = Interaksi antara Pengendalian Piutang dengan Arus Kas
α = Kostanta
β = Koefisien Regresi
e = Error Term
Dari persamaan diatas dapat dijelaskan bahwa:
a) Pada model regresi ini nilai konstanta sebesar -0,017 menunjukkan bahwa jika variabel independen (efektivitas pengelolaan) diasumsikan dengan nol, maka laba rugi akan menurun sebesar -0,017.
b) Nilai koefisien regresi variabel efektivitas pengelolaan piutang (X1) sebesar -0,011. Pada Penelitian ini dapat diartikan bahwa ketika variabel efektivitas pengelolaan piutang mengalami penurusan sebesar satu satuan, maka laba rugi akan mengalami penurunan sebesar -0,011.
c) Nilai koefisien regresi variabel pengendalian piutang (X2) sebesar 0,037. Pada penelitian ini dapat diartikan bahwa ketika variabel pengendalian piutang mengalami peningkatan sebesar satu satuan, maka laba rugi akanmengalami peningkatan sebesar 0,037.
d) Nilai koefisien regresi variabel arus kas (M) sebesar 0,020. Pada penelitian ini dapat diartikan bahwa ketika variabel arus kas mengalami peningkatan sebesar satu satuan, maka laba rugiakan mengalami peningkatan sebesar 0,020.
e) Nilai koefisien regresi interaksi antara arus kas (M) dengan efektivitas pengelolaan piutang (X1) sebesar 0,05 Pada penelitian ini dapat diartikan bahwa adanya interaksi antara arus kas (M) dengan efektivitas pengelolaan piutang (X1), maka laba perusahaan akan mengalami peningkatan sebesar 0,05.
f) Nilai koefisien regresi interaksi antara arus kas (M) dengan pengendalian piutang (X2) sebesar -0,027. Pada penelitian ini dapat diartikan bahwa adanya interaksi antara arus kas (M) dengan pengendalian piutang (X2), maka laba rugiakan mengalami penurunan sebesar -0,027.
Pembahasan terkait pengujian hipotesis yang melibatkan variabel moderasi dapat dijelaskan sebagai berikut:
a) Interaksi antara arus kas dan efektivitas pengelolaan piutang berpengaruh terhadap laba rugi (H3)
Berdasarkan tabel 4.11 diketahui bahwa arus kas memiliki tingkat signifikansi 0,664 yang lebih besardari 0,05. Nilai tersebut menunjukkan bahwa tidak terdapat pengaruh variabel arus kas terhadap laba rugi.Selanjutnya pada regresi dengan interaksi diperoleh signifikansi interaksi efektivitas pengelolaan piutang dan arus kas sebesar 0,012 yang menunjukkan bahwa interaksi tersebut berpengaruh karena nilai signifikansinya dibawah 0,05.
Berdasarkan hasil uji nilai selisih mutlak yang terlihat pada tabel 4.11 menunjukkan bahwa variabel moderasi X1_M mempunyai t hitung sebesar 2,877 > 2,110 dengan dengan koefisien beta unstandardized sebesar 0,005 dan tingkat signifikansi 0,012 yang lebih kecil dari 0,05 maka H3 diterima. Hal ini berarti bahwa variabel arus kas merupakan variabel yang memoderasi hubungan variabel terhadap laba rugi.Jadi hipotesis ketiga (H3) yang menyatakan bahwa arus kas memoderasi hubungan efektivitas pengelolaan piutang terhadap laba rugi terbukti atau diterima.
b) Interaksi antara arus kas dan pengendalian piutang berpengaruh terhadap laba rugi.
Berdasarkan tabel 4.11 diketahui bahwa arus kasmemiliki tingkat signifikansi 0,664 yang lebih besar dari 0,05. Sebuah variabel dikatakan variabel moderasi jika berpengaruh signifikan pada tingkat 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa interaksi tersebut tidak berpengaruh karena nilai signifikansinya diatas 0,05. Arus kas merupakan variabel moderasi berarti tidak membuktikan dan tidak menerima hipotesis keempat (H4) dimana interaksi antara arus kas dan pengendalian piutangtidak berpengaruh terhadap peningkatan laba rugi.
Menguji signifikansi bisa juga dengan menggunakan t hitung dengan t tabel pada taraf kesalahan 5%, jika nilai t hitung lebih besar dari t tabel maka korelasi tersebut signifikan, dan jika nilai t hitung lebih kecil dari t tabel maka korelasi tersebut tidak signifikan. Kemudian untuk mengetahui apakah pengaruh tersebut signifikan atau tidak adalah dengan membandingkan nilai t hitung dengan t tabel pada taraf signifikan 5% dan df = n-k-1 yaitu 20-2-1 = 17 sebesar 2,110. Hasil koefisien korelasi menunjukkan bahwa t hitung lebih kecil dari t tabel (-0,592
<2,110) dengan koefisien beta unstandardized sebesar -0,027 dan tingkat signifikansi 0,563 yang lebih besar dari 0,05 maka H4 ditolak. Hal ini berarti bahwa variabel arus kas merupakan variabel yang tidak memoderasihubungan variabel pengendalianpiutang terhadap laba rugi.Jadi hipotesis keempat (H4) yang menyatakanarus kas tidakmemoderasi hubungan pengendalian piutang terhadap laba rugi tidak terbukti atau ditolak.