BAB 4 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan dijelaskan hal yang berhubungan dengan analisis data yang berhasil dikumpulkan, hasil pengolahan data dan pembahasan dari hasil pengolahan data yang ada. 4.1 Statistik Deskriptif Objek penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah perusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2009-2011 dan telah memenuhi kriteria yang telah ditentukan. Adapun kriteria pengambilan sampel yang ditetapkan peneliti adalah sebagai berikut : 1. Perusahaan sampel melakukan pembayaran dividen kas (tunai) selama tiga tahun berturut-turut yaitu pada tahun 2009,2010 dan 2011. 2. Perusahaan sampel memiliki semua data yang diperlukan secara lengkap dari variabel yang diteliti. 3. Perusahaan memiliki informasi tentang closing price. Perusahaan yang memenuhi kriteria sejumlah 6 perusahaan selama periode 2009-2011. Berikut ini adalah nama perusahaan yang memenuhi kriteria dalam sampel penelitian :
37
Tabel 4.1 SAMPEL PENELITIAN No
Nama Perusahaan
1
Bumi Resources Tbk
2
Indo Tambangraya Megah Tbk
3
Resource Alam Indonesia Tbk
4
Tambang Batubara Bukit Asam Tbk
5
Radiant Utama Interinsco Tbk
6
Aneka Tambang (Persero) Tbk
Penelitian ini akan menganalisis pengaruh DER, DPR, dan Skala Perusahaan terhadap PBV ( Nilai Perusahaan ). Pada tabel di bawah ini akan ditampilkan karakteristik sampel yang digunakan di dalam penelitian ini yang meliputi jumlah sampel (N), rata-rata sampel (mean), nilai maximum, nilai minimum dan standar deviasi untuk masing-masing variable.
38
Tabel 4.2 KARAKTERISTIK SAMPEL Descriptive Statistics
N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
PBV
18
.67
12.06
4.6928
3.31436
DER
18
.21
5.26
1.4417
1.61841
DPR
18
7.81
76.83
46.1933
18.91004
skala perusahaan
18
12.52
18.18
15.5567
1.79963
Valid N (listwise)
18
Pada tabel di atas ditunjukan bahwa jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 18 sampel data. Tabel tersebut juga menampilkan bahwa rata-rata masing-masing variable berada pada angka positif.
4.2 Analisis Data Uji Asumsi Klasik Berikut ini akan dibahas hasil dari pengujian asumsi klasik pada model regresi yang mencakup
uji
normalitas
data,
multikolinearitas,
autokorelasi
dan
uji
Heteroskedastisitas, pengujian klasik di dalam regresi berganda harus dilakukan untuk mengetahui hubungan antara variable bebas yang digunakan pada penelitian ini. Secara keseluruhan pengujian ini akan menyimpulkan apakah antar variable bebas memiliki hubungan atau tidak dengan sesame variable bebas. Variable dependen dalam penelitian ini adalah PBV sedangkan variable independen meliputi DPR, DER, dan skala perusahaan. 39
4.2.1
Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, data residual memiliki distribusi yang normal. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah distribusi data normal atau tidak, yaitu dengan uji statistic dan analisis grafik. Berdasarkan teori statistika model linier hanya residu dari variable dependent Y yang wajib diuji normalitasnya, sedangkan variable independent diasumsikan bukan fungsi distribusi. Jadi tidak perlu diuji normalitasnya. 4.2.1.1 Analisis Grafik Analisis grafik merupakan cara yang termudah untuk melihat normalitas residual dengan melihat grafik histogram yang membandingkan data observasi dengan distribusi yang mendekati normal. Grafik 4.1 HASIL NORMALITAS DENGAN HISTOGRAM
40
Interpretasi : sebaran data normal
Uji normalitas juga dapat dilihat pada grafik Normal P-Plot sebagai berikut :
Grafik 4.2 P-Plot PBV
Pada grafik P-Plot terlihat data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis histograf menuju pola distribusi normal maka variabel dependen Y memenuhi asumsi normalitas
41
4.2.1.1 Analisis Statistik Hasil output dari pengujian normalitas dengan menggunakan uji statistic Skewness adalah sebagai berikut :
Tabel 4.3 Skewness Descriptive Statistics
N
Skewness
Statistic Unstandardized Residual
18
Valid N (listwise)
18
Statistic .646
Kurtosis
Std. Error .536
Statistic -.200
Std. Error 1.038
Dengan melihat tabel diatas Uji signifikan skewness dapat dilakukan dengan cara sebagai berikut:
Zskew =
S-0 √6/N
Dimana: S : nilai skewness N : jumlah kasus
42
Nilai Z dari dari proksi diatas kita bandingkan dengan nilai kritisnya yaitu untuk alpha 0.01 nilai kritisnya ±2.58 sedangkan untuk alpha 0.05 nilai kritisnya ±1.96. Dari hasil perhitungan diatas nilai Z skew sebesar 4,75 maka H0 diterima. Artinya variabel PBV berdistribusi normal . Hasil output dari pengujian normalitas dengan menggunakan uji statistic
Kolmogorov Smirnov adalah sebagai berikut : Tabel 4.4 Kolmogorov Smirnov Tests of Normality a
Kolmogorov-Smirnov Statistic Unstandardized Residual
.114
df
Shapiro-Wilk
Sig. 18
.200
Statistic *
.947
df
Sig. 18
.382
a. Lilliefors Significance Correction *. This is a lower bound of the true significance.
Interpretasi : p = 0,382 (p > 0,05) artinya sebaran data normal NB : Nilai yang digunakan adalah nilai sig. shapiro wilk karena jumlah sample < 50.
4.2.2
Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas berguna untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antara variable bebas (independen). Jika variable independen saling berkorelasi, maka variable-variable ini tidak ortogonal. Variable ortogonal adalah variable independen yang nilai korelasi antar sesama variable independen sama dengan nol (Ghozali, 2005). 43
Tabel 4.5 Multikolinearitas Coefficientsa Collinearity Statistics Model 1
Tolerance VIF
(Constant) DER
.797
1.255
DPR
.892
1.121
skala perusahaan .887
1.128
a. Dependent Variable: PBV
Untuk mendeteksi apakah model regresi linier mengalami multikolinearitas dapat diperiksa menggunakan Variance Inflation Factor (VIF) untuk masing-masing Variabel Independen, yaitu jika suatu Variabel Independen mempunyai nilai VIF > 10 berarti telah terjadi multikolinearitas. Pada bagian Coefficients, diketahui bahwa nilai VIF dari masing-masing variabel independen lebih kecil dari pada 10. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa di antara variabel independen tersebut tidak terdapat korelasi atau tidak terjadi Multikolinearitas pada model regresi linier.
44
4.2.3 Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidak samaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda akan disebut heteroskedastisitas. Untuk menentukan heteroskedastisitas dapat menggunakan grafik scatterplot, titik-titik yang terbentuk harus menyebar secara acak, tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, bila kondisi ini terpenuhi maka tidak terjadi heteroskedastisitas dan model regresi layak digunakan. Hasil uji heteroskedastisitas dengan menggunakan grafik scatterplot di tunjukan pada gambar di bawah ini:
45
Grafik 4.3 Scatterplot dpr
Dari Grafik Scatter, jelas bahwa tidak ada pola tertentu karena titik menyebar tidak beraturan di atas dan di bawah sumbu 0 pada sumbu Y. Maka dapat disimpulkan tidak terdapat heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah model yang tidak terjadi heteroskedastisitas (Ghozali, 2006).
46
Grafik 4.4 Scatterplot PBV
Dari Grafik Scatter, jelas bahwa tidak ada pola tertentu karena titik menyebar tidak beraturan di atas dan di bawah sumbu 0 pada sumbu Y. Maka dapat disimpulkan tidak terdapat heteroskedastisitas.
4.2.4 Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. 47
Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Untuk menguji Autokorelasi dapat dilihat dari nilai Durbin Waston (DW), yaitu jika nilai DW terletak antara dL dan (4 – dU) atau dL ≤ DW ≤ (4 – dU) berarti bebas dari Autokorelasi, sebaliknya jika nilai DW < dL atau DW > (4 – dU) berarti terdapat Autokorelasi. Keterangan: n adalah jumlah sampel, k adalah jumlah variable, dan α adalah taraf signifikan. Nilai dL dan dU dapat dilihat pada tabel Durbin Waston ( lampiran 2 ), Tabel 4.6 Autokorelasi b
Model Summary
Model 1
R .315
R Square a
.099
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
-.094
3.46621
Durbin-Watson .943
a. Predictors: (Constant), skala perusahaan, DPR, DER b. Dependent Variable: PBV
Kriteria pengambilan keputusan: Dengan pengambilan keputusan apabila nilai dl < d < 4–du Dengan n = 18 k = 3 diperoleh dl = 0,820 dan 4-du = 2,129
48
Grafik 4.5 Durbin Watson
Dari tabel Model Summary didapatkan nilai Durbin Watson sebesar 0.943 dan nilai tersebut terletak antara dL dan (4-DU) atau 0.820 < 0.943 < 2.129 maka dapat disimpulkan bahwa dalam regresi linier ini tidak terdapat Autokorelasi atau bebas dari autokorelasi.
49
4.3 Analisis Regresi Berganda Dari data yang diperoleh kemudian dianalisis dengan metode regresi dan dihitung dengan menggunakan program SPSS. Berdasar output SPSS tersebut secara parsial pengaruh dari keempat variable independent yaitu ROE, ROA, ROI dan DER terhadap DPR ditunjukkan pada Tabel sebagai berikut:
Tabel 4.7 Analisis Regresi Berganda
Dari tabel diatas didapatkan model persamaan regresi yang diperoleh dengan koefisien konstanta dan koefisien variable yang ada di kolom Unstandardized Coefficients B.
50
Berdasarkan tabel ini diperoleh model persamaan regresi : Y = Y = 4.309 – 0,700 X1 – 0,007 X2 + 0,112 X3 Ket : Y : PBV X1 : DER X2 : DPR X3 : Skala Perusahaan
Dari hasil persamaan regresi linier berganda tersebut di atas dapat dilihat nilai konstanta sebesar 4.309 Hal ini mengindikasikan bahwa DPR mempunyai nilai sebesar 4.309 dengan tidak dipengaruhi oleh variable-variable independen (DER, DPR, dan Skala Perusahaan) Persamaan regresi di atas memiliki arti sebagai berikut: 1. Variable DER menunjukkan pengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap PBV pada perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2009-2011 . 2. Variable DPR menunjukan pengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap PBV pada perusahaan yang terdaftar di Bursa Bursa Efek Indonesia periode 2009-2011.. 3. Variable Skala Perusahaan menunjukkan pengaruh positif dan tidak signifikan terhadap DPR pada perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2009-2011 . 51
4.4 Hasil Pengujian Hipotesis 4.4.1 Uji Statistik T Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variable independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali, 2005). Hasil uji statistik t dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 4.8 Uji Statistik T
Coefficientsa Unstandardized Standardized
Collinearity
Coefficients
Statistics
Coefficients
Std. Model
B
1 (Constant) 4.309
Error
Beta
7.817
t
Sig. Tolerance VIF
.551
.590
DER
-.700
.582
-.342
-1.202 .249 .797
1.255
DPR
-.007
.047
-.043
-.158 .876 .892
1.121
skala
.112
.496
.061
.225
1.128
.825 .887
perusahaan a. Dependent Variable: PBV
Perhatikan nilai t pada tabel Coefficients diatas. Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai T hitung dengan nilai T tabel Untuk memperoleh nilai T tabel, dapat dilihat pada tabel T Student, yaitu pada Degrees of 52
Freedom (df) sebesar 14 [jumlah data dikurangi jumlah variabel dan tingkat kepercayaan 5% (uji dua arah) maka nilai T tabel sebesar ±1,761. Jika nilai T hitung dalam rentang -1,761 sampai 1,761 maka H0 diterima. Maka, dengan membandingkan nilai T hitung dengan T tabel maka dapat disimpulkan 1. Variabel X1 memiliki nilai T = -1,202 (dalam rentang -1,761 sampai 1,761) artinya variabel X1 (DER) tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap PBV. 2. Variabel X2 memiliki nilai T = -0,158 (dalam rentang -1,761 sampai 1,761) artinya variabel X2 (DPR) tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap PBV. 3. Variabel X3 memiliki nilai T = 0,225
(dalam rentang -1,761 sampai 1,761)
artinya variabel X3 (Skala perusahaan) tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap PBV. 4.4.2
Hasil Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersamasama terhadap variabel dependennya (Ghozali, 2005). Hasil perhitungan Uji F ini dapat dilihat pada Tabel berikut:
53
Tabel 4.9 Analisis Regresi Berganda
ANOVAb Sum Model 1
Squares
of df
Mean Square F
Sig.
Regression 18.539
3
6.180
.679a
Residual
168.205
14
12.015
Total
186.744
17
.514
a. Predictors: (Constant), skala perusahaan, DPR, DER b. Dependent Variable: PBV Perhatikan nilai Signifikansi pada kolom sig. Didapatkan nilai sig = 0,679 (p > 0,05) artinya variabel X1, X2, dan X3 secara keseluruhan tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel PBV. Dari hasil analisis regresi dapat diketahui pula bahwa secara bersama-sama variabel independen tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. Hal tersebut didapatkan karena nilai sig = 0,679 (p > 0,05) artinya variabel X1, X2,dan X3 secara keseluruhan tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel PBV
54
4.4.3
Hasil Uji Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependennya. Nilai R2 yang mendekati satu berarti variabel-variabel independennya memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Hasil perhitungan koefisien determinasi penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.10 Koefisien Determinasi
Model Summaryb
Adjusted Model R
1
.315a
R Std. Error of Durbin-Watso
R Square Square
the Estimate
n
.099
3.46621
.943
-.094
a. Predictors: (Constant), skala perusahaan, DPR, DER b. Dependent Variable: PBV Didapatkan nilai R Square = 0,099 = 9,9%
55
Artinya bahwa variabel X1, X2, dan X3 memiliki pengaruh kontribusi sebesar 9,9% terhadap variabel PBV, sedangkan 90,1% lainnya dipengaruhi oleh faktor-faktor lain diluar variabel yg diteliti. 4.4 Interpretasi Hasil
1. Pengaruh Kebijakan Leverage terhadap Nilai Perusahaan
Berdasarkan hasil uji t diperoleh keterangan bahwa kebijakan leverage memiliki pengaruh tidak signifikan terhadap nilai perusahaan. Hipotesis pertama ini ditolak. Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan penelitian Taswan (2003) yang menemukan hubungan positif dan signifikan antara leverage terhadap nilai perusahaan. Namun penelitian ini sejalan dengan penelitian Shinta Devi (2010) yang menyatakan bahwa kebijakan leverage berpengaruh negative. Rasio leverage merupakan rasio untuk mengukur sampai seberapa jauh aktiva perusahaan dibiayai dengan hutang. Semakin tinggi tingkat hutang yang dilakukan perusahaan maka semakin tinggi harga saham, namun pada titik tertentu peningkatan hutang akan menurunkan nilai perusahaan karena manfaat yang ditimbulkan hutang lebih kecil daripada biaya yang ditimbulkannya, apabila perusahaan memiliki hutang yang tinggi dan perusahaan tidak mampu membayar hutangnya, maka perusahaan tidak akan berkembang dan mungkin saja perusahaan tersebut akan bangkrut atau gulung tikar. 56
2. Pengaruh Kebijakan Dividen terhadap Nilai Perusahaan
Berdasarkan hasil uji t diperoleh keterangan bahwa kebijakan dividen berpengaruh tidak signifikan terhadap nilai perusahaan. Hipotesis kedua ini ditolak. Kebijakan dividen menyangkut keputusan dalam kaitannya untuk membagikan laba atau menahannya untuk diinvestasikan kembali dalam perusahaan. Kebijakan deviden merupakan hak pemegang saham biasa (common stock) untuk mendapatkan bagian dari keuntungan perusahaan atau jika perusahaan memutuskan untuk membagikan deviden (tingkat DPR tinggi) maka mengakibatkan cash out flow (aliran kas keluar) bertambah, sedangkan in cash flow (aliran kas masuk) tetap, selain itu pembayaran dividen juga akan mengurangi peluang investasi, dan kenyataannya investor lebih menyukai capital gain daripada dividen karena pajak capital gain lebih kecil daripada pajak dividen. Jadi kebijakan dividen tidak mempunyai pengaruh terhadap nilai perusahaan.
3. Pengaruh Skala Perusahaan terhadap Nilai Perusahaan
Berdasarkan hasil uji t diperoleh keterangan bahwa variabel skala berpengaruh tidak signifikan terhadap nilai perusahaan. Hipotesis ketiga ini di tolak. Penelitian ini tidak sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Taswan (2002) dalam
57
penelitiannya mereka mengemukakan bahwa skala perusahaan mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap nilai perusahaan
Brigham dan Houston (2001) mendefinisikan ukuran perusahaan sebagai rata-rata total penjualan bersih untuk tahun yang bersangkutan sampai beberapa tahun, dan ukuran perusahaan merupakan karakteristik sebuah perusahaan dalam hubungannya dengan struktur perusahaan. Pada dasarnya para investor ingin menanamkan sahamnya pada perusahaan yang memiliki propek yang baik, tidak tergantung dengan besar kecilnya perusahaan tersebut, sebesar apapun perusahaan tersebut ketika terdengar isu bahwa perusahaan tersebut sedang mengalami kerugian dan diambang kebangkrutan maka secara otomatis para investor tidak akan menanamkan modalnya pada perusahaan tersebut. Hal ini tentu berdampak pada turunnya nilai saham pada perusahaan tersebut. Besar kecilnya perusahaan tidak mempengaruhi para investor dalam menginvestasikan modalnya, tetapi investor lebih memilih perusahaan yang memberi keuntungan. Semakin banyak investor yang menanamkan saham di suatu perusahaan maka semakin tinggi pula nilai perusahaan tersebut.
58
