BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
B. Analisis Dan Interpretasi (Hasil)
Statistik deskriptif merupakan proses transformasi data penelitian dalam bentuk tabulasi sehingga mudah dipahami dan diinterpretasikan, analisis statistik ini digunakan untuk memberikan gambaran dari suatu data yang dilihat dari nilai minimum, maksimum, rata-rata, dan standar deviasi (SD) dari masing-masing variabel (Ghozali, 2016). Pada penelitian ini menggunakan variabel dependen yaitu persistensi laba dan variabel
independen yaitu tingkat utang, arus kas operasi dan ukuran perusahaan.
Statistik deskriptif menggambarkan suatu data yang dilihat dari nilai minimum, nilai maksimum, mean, dan standar deviasi. Berikut hasil analisis statistika deskriptif disajikan pada tabel 4.1:
Tabel 4.1
Hasil Analisis Statistika Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Tingkat Utang 48 .058 .919 .39367 .216187
Arus Kas Operasi
48 246,905,899 1,412,515,000, 000
306,067,251, 960.81
394,092,916,830.
449
Ukuran Perusahaan 48 22.641 32.726 28.62067 1.983133
Persistensi Laba 48 .003 .579 .15506 .136447
Valid N (listwise) 48
Dari tabel 4.1 diatas diketahui jumlah data yang digunakan sebagai sampel keseluruhan adalah 48 dengan 4 variabel penelitian.
Berdasarkan tabel tersebut dapat dijelaskan hasil analisis statistik masing-masing variabel berikut:
a) Tingkat hutang memiliki nilai minimum sebesar 0.058, nilai maksimum sebesar 0,919, nilai rata-rata dari variabel tingkat hutang sebesar 0.39367 dan standar deviasi sebesar 0,216187.
b) Arus kas operasi memiliki nilai minimum sebesar 246,905,899, nilai maksimum sebesar 1,412,515,000,000, nilai rata-rata dari variabel tingkat hutang sebesar 306,067,251,960.81 dan standar deviasi sebesar 394,092,916,830.449.
c) Ukuran perusahaan memiliki nilai minimum sebesar 22.641, nilai maksimum sebesar 32.726, nilai rata-rata dari variabel tingkat hutang sebesar 28.62067 dan standar deviasi sebesar 1.983133.
37
d) Persistensi laba memiliki nilai minimum sebesar 0.003, nilai maksimum sebesar 0.579, nilai rata-rata dari variabel tingkat hutang sebesar 0. 15506 dan standar deviasi sebesar 0.136447.
2. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah dalam suatu model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi yang normal atau tidak (Ghozali, 2011). Model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi normal atau mendekati normal.
Pengujian normalitas data menggunakan one sample Kolmogorov- Smirnov. Hasil pengujian uji normalitas terdapat pada Tabel 4.2 berikut:
Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 48
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation .11865902 Most Extreme Differences Absolute .118
Positive .118
Negative -.104
Test Statistic .118
Asymp. Sig. (2-tailed) .093c
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
Hasil pengujian normalitas pada tabel 4.2 menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig (2-tailed) sebesar 0.093 dimana nilai ini lebih besar
dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal.
c. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat korelasi antar variabel independen dalam model regresi yang digunakan dalam penelitian. Model regresi yang baik dalam penelitian adalah tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Hasil uji multikolinearitas dapat dilihat pada tabel 4.3 berikut ini:
Tabel 4.3
Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficientsa
Model
Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant)
Tingkat Utang .922 1.085
Arus Kas Operasi .971 1.030
Ukuran Perusahaan .897 1.115
Pada tabel 4.3 hasil perhitungan menunjukan bahwa nilai VIF < 10 dan Tolerance > 0,1, sehingga dapat ditarik kesimpulan pada model regresi tidak terdapat masalah multikolonieritas atau bebas dari multikolonieritas.
d. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah keadaan dimana terjadinya ketidaksamaan varian dari residual pada model regresi. Model regresi yang baik mensyaratkan tidak adanya masalah heteroskedastisitas.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini untuk menguji heteroskedastisitas memakai diagram scatterplot.
39
Gambar 4.1 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Berdasarkan hasil gambar di atas, dapat dilihat pola penyebaran data yang ada. Pola penyebaran data yang berupa titik-titik pada scatterplot menyebar di atas dan di bawah dan penyebarannya tidak membentuk pola tertentu, sehingga dari pola penyebaran ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas.
e. Uji Autokorelasi
Uji autokorelsi bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pegganggu pada periode t-1 atau periode sebelumnya dalam model regresi linear. Uji autokorelasi dapat dilakukan dengan cara uji Durbin- Watson (DW test). Hasil uji autokorelasi dapat dilihat pada tabel 4.4 berikut ini:
Tabel 4.4 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .494a .244 .192 .122638 1.344
a. Predictors: (Constant), Ukuran Perusahaan, Arus Kas Operasi, Tingkat Utang b. Dependent Variable: Persistensi Laba
Berdasarkan hasil pengujian menggunakan uji Durbin-Watson diperoleh nilai sebesar 1.344. Jika nilai uji statistik Durbin-Watson lebih kecil dari satu atau lebih besar dari tiga, maka residual atau error dari model regresi berganda tidak bersifat independen atau terjadi autokorelasi. Jadi berdasarkan uji statistik Durbin-Watson dalam penelitian ini berada berada di atas satu dan dibawah tiga (1.344) sehingga tidak terjadi autokorelasi.
3. Analisis Regresi Linear Berganda
Terdapat tiga hipotesis yang diuji dengan menggunakan teknik regresi berganda yaitu uji koefisien determinasi (uji R2), uji statistik F (uji model fit), dan uji hipotesis (uji t). Berikut hasil analisis regresi linier berganda pada tabel 4.5 berikut:
Tabel 4.5
Hasil Analisis Regresi Linear Berganda
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) .872 .264 3.304 .002
Tingkat Utang .040 .086 .064 .467 .643
Arus Kas Operasi 1.335E-13 .000 .386 2.898 .006
Ukuran Perusahaan -.027 .010 -.393 -2.837 .007
41
Berdasarkan hasil analisis regresi pada tabel 4.5 diatas, maka diperoleh persaman regresi linear berganda berikut:
Dari hasil persamaan tersebut, koefisien-koefisien persamaan regresi linear berganda dapat diuraikan sebagai berikut:
a) Berdasarkan persamaan regresi, menunjukkan bahwa nilai constant sebesar 0.872 yang berarti bahwa jika variabel independen lainnya bernilai nol, maka variabel persistensi laba mengalami kenaikan.
b) Nilai koefisien regresi tingkat hutang sebesar 0.040. Hasil ini menunjukkan bahwa apabila variabel tingkat hutang bertambah satu satuan, maka persistensi laba akan mengalami peningkatan sebesar 0.040 dengan asumsi semua variabel independen lain konstan.
c) Nilai koefisien regresi arus kas operasi sebesar 1.335. Hasil ini menunjukkan bahwa apabila variabel arus kas operasi bertambah satu satuan, maka persistensi laba akan mengalami peningkatan sebesar 1.335 dengan asumsi semua variabel independen lain konstan.
d) Nilai koefisien regresi ukuran perusahaan sebesar -0,027. Hasil ini menunjukkan bahwa apabila variabel ukuran perusahaan bertambah satu satuan, maka persistensi laba akan mengalami penurunan sebesar -0,027 dengan asumsi semua variabel independen lain konstan.
a. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Uji koefisien determinasi (Adjusted R2) digunakan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen. Hasil uji koefisien determinasi dapat dilihat pada tabel 4.6 berikut ini:
Tabel 4.6
Hasil Uji Koefisien Determinasi
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .494a .244 .192 .122638
a. Predictors: (Constant), Ukuran Perusahaan, Arus Kas Operasi, Tingkat Utang b. Dependent Variable: Persistensi Laba
Nilai analisis koefisien determinasi (Adjusted R2) yang disajikan dalam tabel 4.6 adalah sebesar 0,192. Hal ini menunjukkan bahwa secara statistik besarnya variasi variabel dependen yaitu persistensi laba (Y) yang dapat dijelaskan oleh variabel independen yaitu tingkat hutang (X1), arus kas operasi (X2) dan ukuran perusahaan (X3) adalah sebesar 19,2%. Sedangkan sisanya adalah sebesar 80,8% dijelaskan oleh variasi variabel lain atau faktor lain yang tidak dimasukkan ke dalam model regresi.
b. Uji Statistik F
Uji F sering disebut dengan uji model. Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah model regresi yang diteliti sudah signifikan atau tidak signifikan. Berikut hasil uji statistik F pada tabel 4.7 berikut:
43
Tabel 4.7 Hasil Uji Statistik F
ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression .213 3 .071 4.727 .006b
Residual .662 44 .015
Total .875 47
a. Dependent Variable: Persistensi Laba
b. Predictors: (Constant), Ukuran Perusahaan, Arus Kas Operasi, Tingkat Utang
Berdasarkan tabel di atas menunjukkan bahwa nilai signifikansi F hitung sebesar 0,006. Angka signifikansi atau probabilitas tersebut lebih kecil dari 0,05. Dari hasil tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel tingkat hutang, arus kas operasi dan ukuran perusahaan uji model fit yaitu berpengaruh terhadap persistensi laba.
4. Uji Hipotesis a. Uji Statistik t
Uji Statistik t atau uji signifikansi parsial dilakukan untuk menguji pengaruh variabel independen secara individual atau parsial dalam menjelaskan variasi variabel dependen. Pengujian ini diterima apabila nilai signifikansi < 0,05. Hasil uji t dapat dilihat pada tabel 4.8 berikut:
Tabel 4.8 Hasil Uji Statistik t
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) .872 .264 3.300 .002
Tingkat Utang .040 .086 .064 .467 .643
Arus Kas Operasi 1.335E-13 .000 .386 2.898 .006
Ukuran Perusahaan -.027 .010 -.393 -2.837 .007
Berdasarkan tabel diatas hasil pengujian hipotesis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Pengujian Hipotesis Pertama
Koefisien variabel tingkat hutang (X1) sebesar 0,040 menunjukkan bahwa setiap kenaikan tingkat hutang sebesar 1% maka persistensi laba akan naik sebesar 0,040. Hasil nilai signifikansi sebesar 0,643 dapat diartikan bahwa nilai signifikansi lebih besar dari 0,05. Hal ini berarti bahwa tingkat hutang tidak memiliki pengaruh terhadap persistensi laba.
2. Pengujian Hipotesis Kedua
Koefisien variabel arus kas operasi (X2) sebesar 1,335 menunjukkan bahwa setiap kenaikan arus kas operasi sebesar 1% maka p ersistensi laba akan naik sebesar 1,335. Hasil nilai signifikansi sebesar 0,006 dapat diartikan bahwa nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05. Hal ini berarti bahwa arus kas operasi berpengaruh signifikan dan positif terhadap persistensi laba.
3. Pengujian Hipotesis Ketiga
Koefisien variabel ukuran perusahaan (X3) sebesar -0,027 menunjukkan bahwa setiap kenaikan ukuran perusahaan sebesar 1%
maka persistensi laba akan naik sebesar 0,027. Hasil nilai signifikansi sebesar 0,007 dapat diartikan bahwa nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05. Hal ini berarti bahwa ukuran perusahaan memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap persistensi laba.
45