BAB III METODE PENELITIAN. Desain penelitian yang dilakukan adalah penelitian asosiatif kausal. Menurut

BAB III METODE PENELITIAN

A. Desain Penelitian Desain penelitian yang dilakukan adalah penelitian asosiatif kausal. Menurut Umar (2003 : 30) penelitian asosiatif kausal adalah “penelitian yang bertujuan untuk menganalisis hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya atau bagaimana suatu variabel mempengaruhi variabel lain”.

B. Populasi dan Sampel Penelitian Menurut Sugiyono (2006 : 55) “populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas: obyek/subyek yang mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu yang

ditetapkan

oleh

peneliti

untuk

dipelajari

dan

kemudian

ditarik

kesimpulannya”. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan barang konsumsi yang terdaftar (listing) di Bursa Efek Indonesia selama periode 2006, 2007 dan 2008. Berdasarkan data yang diperoleh dari Indonesia Capital Market Directori (ICMD). Perusahaan yang menjadi populasi dari penelitian ini adalah 36 perusahaan. Menurut Erlina dan Mulyani (2007 : 74) “sampel adalah bagian populasi yang digunakan untuk memperkirakan karakteristik populasi”. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini ditentukan dengan teknik penentuan sampel dengan metode

Universitas Sumatera Utara

nonprobabily sampling berupa teknik purposive sampling, yaitu teknik penentuan sampel dengan pertimbangan atau kriteria tertentu dengan tidak memberikan peluang sama bagi setiap anggota populasi untuk dipillih menjadi sampel. Adapun kriteria penetuan sampel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Perusahaan-perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2006, 2007 dan 2008 2. Perusahaan-perusahaan barang konsumsi tidak didelisting pada tahun 2006, 2007 dan 2008. 3. Perusahaan-perusahaan barang konsumsi tersebut memeliki laba bersih pada tahun 2006, 2007 dan 2008. 4. Perusahaan-perusahaan barang konsumsi memiliki laporan keuangan lengkap dan telah diaudit pada tahun 2006, 2007, 2008. Berdasarkan kriteria tersebut, terdapat 30 perusahaan yang dijadikan sampel dalam penelitian ini dari populasi 36 perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di BEI. Adapun daftar sampel penelitian ini adalah sebagai berikut: Tabel 3.1 Daftar Perusahaan Yang Memenuhi Kriteria

Kriteria No.

Sampel

Nama perusahaan 1

2

3

4

1 PT. Hanjaya Mandala Soempurna Tbk

√

√

√

√

1

2 PT. Gudang Garam Tbk

√

√

√

√

2


3 PT. Bentoel Internasional Investama Tbk

√

√

√

√

3

4 PT. Smart Tbk

√

√

√

√

4

5 PT. BAT Indonesia Tbk

√

√

-

√

6 PT. Indofood Suksek Makmur Tbk

√

√

√

√

5

7 PT. Davomas Abadi Tbk

√

√

√

√

6

8 PT. Mayora Indah Tbk

√

√

√

√

7

9 PT. Fast Food Indonesia Tbk

√

√

√

√

8

10 PT. Ades Water Indonesia Tbk

√

√

-

√

11 PT. Tunas Baru Lampung Tbk

√

√

√

√

9

12 PT. Multi Bintang Indonesia Tbk

√

√

√

√

10

13 PT. Aqua Golden Mississipi Tbk

√

√

√

√

11

14 PT. Sekar Bumi Tbk

√

√

-

√

15 PT. Delta Djakarta Tbk

√

√

√

√

16 PT. Prasidha Aneka Niaga Tbk

√

√

-

√

17 PT. Ultra Jaya Milk Tbk

√

√

√

√

13

18 PT. Cahaya Kalbar Tbk

√

√

√

√

14

19 PT. Sierad Produce Tbk

√

√

√

√

15

20 PT. Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk

√

√

√

√

16

21 PT. Pioneerindo Gourmet International Tbk

√

√

-

√

22 PT. Siantar Top Tbk

√

√

√

√

17

23 PT. Sekar Laut Tbk

√

√

√

√

18

24 PT. Karbe Karma Tbk

√

√

√

√

19

25 PT. Tempo Scan Pasific Tbk

√

√

√

√

20

12


26 PT. Merck Tbk

√

√

√

√

22

27 PT. Kimia Farma Tbk

√

√

√

√

22

28 PT. Bristol-Meyrs Squibb Indonesia Tbk

√

√

√

√

23

29 PT. Darya-Varia Laboratoria Tbk

√

√

√

√

24

30 PT. Scering Plough Indonesia Tbk

√

√

-

√

31 PT. Indofarma Tbk

√

√

√

√

25

32 PT. Pyridam Farma Tbk

√

√

√

√

26

33 PT. Unilever Indonesia Tbk

√

√

√

√

27

34 PT. Mandom Indonesia Tbk

√

√

√

√

28

35 PT. Sara Leebody Care Indonesia Tbk

√

√

√

√

29

36 PT. Mustika Ratu Tbk

√

√

√

√

30

Sumber: Data diolah penulis, 2010

C. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data kuantitatif yaitu data yang diukur dalam suatu skala secara numerik (Kuncoro, 2003 : 124). Data yang digunakan adalah laporan keuangan tahunan perusahaan-perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2006, 2007, dan 2008. Data ini merupakan data sekunder yaitu data yang diperoleh dari sumber kedua atau sumber sekunder dari data yang kita butuhkan (Bungin, 2005 : 122). Data tersebut diperoleh dari Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dan Bursa Efek Indonesia.


D. Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan adalah data eksternal. Data eksternal adalah data yang dicari secara simultan dengan cara mendapatkannya dari luar perusahaan. Pada penelitian ini, pengumpulan data dilakukan dengan dua tahap. Tahap pertama dilakukan dengan studi pustaka, yaitu jurnal akuntansi dan buku-buku yang berkaitan dengan masalah yang diteliti. Dalam tahap kedua, pengumpulan data diperoleh dari media internet dengan cara mendownload melalui situs www.idx.co.id untuk memperoleh data mengenai laporan keuangan yang telah dipublikasikan.

E. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Penelitian Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah variabel independen (bebas) dan variabel dependen (terikat). 1.

Variabel independen (bebas) Variabel independen menurut Sugiyono (2006 : 3) adalah “variabel yang

menjadi sebab timbulnya atau berubahnya variabel dependen (variabel terikat)”. Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah rasio keuangan yang terdiri dari current ratio, debt to equity ratio, total assets turnover, dan gross profit margin. a. Current ratio


Current ratio (CR)/ X1 adalah rasio untuk mengukur kemampuan perusahaan membayar kewajiban jangka pendeknya dengan aktiva lancar yang tersedia.

CR =

Aktiva Lancar Kewajiban Lancar

b. Debt to aquity ratio Debt ratio (DER)/ X2 adalah rasio untuk mengukur jumlah aktiva yang dibiayai oleh utang.

DER =

Total Kewajiban Total Ekuitas

c. Total assets turnover Total assets turnover (TATO)/ X3 adalah rasio untuk mengukur efisiensi penggunaan total aktiva untuk menghasilkan penjualan.

TATO =

Penjualan Bersih Total Aktiva

d. Gross profit margin Gross profit margin (GPM)/ X4 adalah rasio untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba kotor. Semakin besar nilai GPM, maka semakin efisien operasi perusahaan.

GPM =

Penjualan - Harga Pokok Penjualan Penjualan

2. Variabel dependen (terikat)


Variabel dependen menurut Sugiyono (2006 : 3) adalah “variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas”. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah pertumbuhan laba bersih dari setiap perusahaan yang terpilih menjadi sampel. Pertumbuhan laba perusahaan menyatakan berapa besar peningkatan atau penurunan laba perusahaan. Rumus untuk menghitung pertumbuhan laba dinyatakan sebagai berikut:

Pertumbuhan Laba =

Laba Bersih Tahun t - Laba Bersih Tahun t - 1 x100% Laba Bersih Tahun t - 1

F. Metode Analisis Data 1. Pengujian Asumsi Klasik Metode analisis data yang digunakan adalah model analisis regresi berganda dengan bantuan software SPSS versi 17 for Windows. Untuk menghasilkan suatu model yang baik, analisis regresi memerlukan pengujian asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis. Pengujian asumsi klasik

tersebut

meliput i

uji

normalitas,

uji

multikolinearitas,

uji

heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi. a. Uji Normalitas Menurut Ghozali (2005 : 110) “ uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal”. Cara yang dapat digunakan untuk menguji apakah variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal adalah dengan


melakukan uji Kolmogorov-Smirnov terhadap model yang diuji. Kriteria pengambilan keputusan adalah apabila nilai signifikansi atau probabilitas > 0.05, maka residual memiliki distribusi normal dan apabila nilai signifikansi atau probabilitas < 0.05, maka residual tidak memiliki distribusi normal. Selain itu, uji normalitas juga dapat dilakukan dengan melakukan analisis grafik normal probability plot dan grafik histogram. Dasar pengambilan keputusan dalam uji normalitas menurut Ghozali (2005 : 110) sebagai berikut: 1) jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas dan 2) jika data menyebar jauh dari diagonal dan / atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. b. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen (Ghozali, 2005 : 91). Multikolinearitas dapat dideteksi dengan melihat nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF).Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance <0.10 atau sama dengan nilai VIF >10 (Ghozali, 2005 : 92). c. Uji Heteroskedastisitas Menurut Ghozali (2005 : 105) “uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu


pengamatan ke pengamatan yang lain”. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi

heteroskedastisitas.

Cara

mendeteksi

ada

atau

tidaknya

heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel dependen. Menurut Ghozali (2005 : 105) dasar analisis untuk menentukan ada atau tidaknya heteroskedastisitas yaitu: 1) jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas, 2) jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

d. Uji Autokorelasi Menurut Ghozali (2005 : 95) “uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya)”. Cara yang dapat dilakukan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi adalah dengan melakukan uji Durbin Watson. 2. Pengujian Hipotesis Hipotesis penelitian diuji dengan menggunakan analisis regresi linear berganda. Model regresi untuk menguji hipotesis tersebut dinyatakan dalam bentuk fungsi perubahan laba. Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β 4X4 + e Y

= perubahan laba


β0

= konstanta

X1

= current ratio

X2

= debt to equity ratio

X3

= total assets turnover

X5

= gross profit margin

β1, β2,… β4 = koefisien regresi e

=

variabel pengganggu

a. Uji signifikansi simultan Secara simultan, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji F-test. Menurut Ghozali (2005 : 84) “uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen/ terikat”. Uji ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi Fhitung dengan ketentuan: jika Fhitung < Ftabel pada α 0.05, maka H1 ditolak dan jika Fhitung > Ftabel pada α 0.05, maka H1 diterima. b. Uji signifikansi parsial Secara parsial, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji t-test. Menurut Ghozali (2005 : 84) “uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas/ independen secara individual dalam


menerangkan variabel dependen”. Uji ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi thitung dengan ketentuan: jika thitung < ttabel pada α 0.05, maka Hi ditolak dan jika thitung > ttabel pada α 0.05, maka Hi diterima.


G. Jadwal Penelitian Adapun jadwal penelitian dapat dilihat dalam table berikut: Tabel 3.2 Jadwal Penelitian Tahapan Penelitian

Bulan Apr

Mei

Juni

Juli

Agst

Sept

Okt

Nov

Des

Pencarian Data Awal Penyelesaian Proposal Bimbingan dan Perbaikan Proposal Pengumbulan Data Seminar Proposal Pengumpulan dan Pengolahan Data Analisis Data Bimbingan Skripsi Penyelesaian Skripsi



BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Data Penelitian Sebelum melakukan pembahasan mengenai data statistik harus terlebih dahulu ditentukan sebanyak 30 sampel perusahaan. Perusahaan yang telah menjadi sampel kemudian dicari nilai CR, DER, TATO, GPM dan pertumubuan laba masing-masing perusahaan. Perusahaan yang menjadi sampel disajikan dalam tabel dibawah ini: Tabel 4.1 Daftar Sampel Penelitian

No.

KODE

Nama Perusahaan Sampel

1

HMSP

PT. Hanjaya Mandala Sampoerna Tbk.

2

GGRM

PT. Gudang Garam Tbk.

3

RMBA

PT. Bentoel International Investama Tbk.

4

SMAR

PT. SMART Corporation Tbk.

5

INDF

PT. Indofood Sukses Makmur Tbk.

6

DAVO

PT. Davomas Abadi Tbk.

7

MYOR

PT. Mayora Indah Tbk.

8

FAST

PT. Fast Food Indonesia Tbk.

9

TBLA

PT. Tunas Baru Lampung Tbk.


10

MLBI

PT. Multi Bintang Indonesia Tbk.

11

AQUA

PT. Aqua Golden Mississipi Tbk.

12

DLTA

PT. Delta Djakarta Tbk.

13

ULTJ

PT. Ultra Jaya Milk Tbk.

14

CEKA

PT. Cahaya Kalbar Tbk.

15

SIPD`

PT. Sierad Produce Tbk.

16

AISA

PT. Tiga Pilar Sejahtera Tbk.

17

STTP

PT. Siantar Top Tbk.

18

SKLT

PT. Sekar Laut Tbk.

19

KLBF

PT. Kalbe Farma Tbk.

20

TSPC

PT. Tempo Scan Pacific Tbk.

21

MERK

PT. Merck Tbk.

22

KAEF

PT. Kimia Farma (Persero) Tbk.

23

SQBI

PT. Bristol-Myers Squibb Indonesia Tbk.

24

DVLA

PT. Darya-Varia Laboratoria Tbk.

25

INAF

PT. Indofarma (Persero) Tbk.

26

PYFA

PT. Pyridam Farma Tbk.

27

UNVR

PT. Unilever Tbk.

28

TCID

PT. Mandom Indonesia Tbk.

29

PROD

PT. Sara Lee Body Care Indonesia Tbk.

30

MRAT

PT. Mustika Ratu Tbk.



B. Analisis Data Penelitian 1. Analisis Statistik Deskriptif Statistik deskriptif memberikan penjelasan mengenai nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata (mean), dan nilai standar deviasi dari variabelvariabel independen dan variabel dependen. Table 4.2 Statistik Deskriptif

Descriptive Statistics

N

Minimum Maximum

Std. Deviation

Mean

Current Ratio

90

.53

27.50

3.5279

3.73471

Debt to Equity Ratio

90

.08

4.45

.9029

.79827

Total Asset Turn Over

90

.44

3.25

1.3116

.56340

Gross Profit Margin

90

.04

5.00

.3838

.52338

Pertumbuhan Laba

90

-1.45

9.02

.5369

1.42985

Valid N (listwise)

90

Sumber: Ouput SPSS, diolah penulis, 2010


Berdasarkan data dari Tabel 4.2 dapat dijelaskan bahwa: a. Variabel Current Ratio (CR) memiliki nilai minimum 0,53 dan nilai maksimum 27,50 dengan rata-rata sebesar 3,5279 dan standar deviasi 3,73471. Hal ini berarti nilai minimum CR perusahaan barang konsumsi yang menjadi sampel penelitian dari tahun 2006 sampai 2008 adalah 0,53 dan nilai maksimum sebesar 27,50 dengan rata-rata nilai CR perusahaan barang konsumsi yang menjadi sampel penelitian ini sebesar 3,73471. b. Variabel Debt to Equity Ratio (DER) memiliki nilai minimum 0,08 dan nilai maksimum 4,45 dengan rata-rata sebesar 0,9029 dan standar deviasi 0,79827. Hal ini berarti nilai minimum DER perusahaan barang konsumsi yang menjadi sampel penelitian dari tahun 2006 sampai 2008 adalah 0,08 dan nilai maksimum sebesar 4,45 dengan rata-rata nilai DER perusahaan barang konsumsi yang menjadi sampel penelitian ini sebesar 0,9029. c. Variabel Total Asset Turn Over (TATO) memiliki nilai minimum 0,44 dan nilai maksimum 3,25 dengan rata-rata sebesar 1,3116 dan standar deviasi 0,56340. Hal ini berarti nilai minimum TATO perusahaan barang konsumsi yang menjadi sampel penelitian dari tahun 2006 sampai 2008 adalah 0,44 dan nilai maksimum sebesar 3,25 dengan rata-rata nilai TATO perusahaan barang konsumsi yang menjadi sampel penelitian ini sebesar 1,3116.


d. Variabel Gross Profit Margin (GPM) memiliki nilai minimum 0,04 dan nilai maksimum 5,00 dengan rata-rata sebesar 0,3838 dan standar deviasi 0,52338. Hal ini berarti nilai minimum GPM perusahaan barang konsumsi yang menjadi sampel penelitian dari tahun 2006 sampai 2008 adalah 0,44 dan nilai maksimum sebesar 5,00 dengan rata-rata nilai GPM perusahaan barang konsumsi yang menjadi sampel penelitian ini sebesar 0,3838. e. Variabel Pertumbuhan Laba memiliki nilai minimum -1,45 dan nilai maksimum 9,02 dengan rata-rata sebesar 0,5369 dan standar deviasi 1,42985. Hal ini berarti nilai minimum pertumbuhan laba perusahaan barang konsumsi yang menjadi sampel penelitian dari tahun 2006 sampai 2008 adalah -1,45 dan nilai maksimum sebesar 9,02 dengan rata-rata nilai pertumbuhan laba perusahaan barang konsumsi yang menjadi sampel penelitian ini sebesar 0,5369.

2. Pengujian Asumsi Klasik Metode analisis data yang digunakan adalah model analisis regresi berganda dengan bantuan software SPSS versi 17 for Windows. Untuk menghasilkan suatu model yang baik, analisis regresi memerlukan pengujian asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis. Apabila terjadi penyimpangan dalam pengujian asumsi klasik perlu dilakukan perbaikan terlebih dahulu. Pengujian asumsi klasik tersebut meliput i uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi.


a. Uji Normalitas Data Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah variabel residual berdistribusi normal atau tidak. Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji apakah residual berdistribusi normal adalah uji statitstik non parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S) dengan membuat hipotesis: H0 : data residual berdistribusi normal, Ha : data residual tidak berdistribusi normal. Apabila nilai siginifikansi lebih besar dari 0,05 maka H0 diterima dan Ha ditolak, sebaliknya jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima.


Tabel 4.3 Hasil Uji Normalitas sebelum Transformasi

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N Normal Parametersa,,b

90 Mean Std. Deviation

Most Extreme Differences

.0000000 1.37102126

Absolute

.235

Positive

.235

Negative

-.149

Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed)

2.225 .000

a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.

Sumber: Output SPSS, diolah penulis, 2010 Dari hasil pengolahan data pada Tabel 4.3 di atas, diperoleh besarnya nilai Kolmogorov-Smirnov adalah 2,225 dan signifikansi pada 0,000. Nilai signifikansi ternyata lebih kecil dari 0,05 maka Ha diterima yang berarti data residual tersebut tidak berdistribusi normal. Data yang tidak berdistribusi normal dapat disebabkan oleh adanya data yang outlier, yaitu


data yang memiliki nilai yang sangat menyimpang dari nilai data lainnya. Beberapa cara mengatasi data outlier yaitu: − lakukan transformasi data ke bentuk lainnya, − lakukan trimming, yaitu membuang data outlier, − lakukan winsorizing, yaitu mengubah nilai data yang outlier ke suatu nilai tertentu. Untuk mengubah nilai residual agar normal, Peneliti melakukan transformasi data ke model logaritma natural (LN) dari PL = f(CR,, DER, TATO, GPM) menjadi LN_PL = f(LN_CR, LN_DER, LN_TATO, LN_GPM). Setelah dilakukan transformasi data ke model logaritma natural, jumlah sampel observasi berkurang menjadi hanya 72 sampel. Kemudian data diuji ulang berdasarkan asumsi normalitas, berikut ini hasil pengujian dengan Kolmogorov-Smirnov setelah transformasi.


Tabel 4.4 Hasil Uji Normalitas Setelah Transformasi

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N Normal Parametersa,,b

72 Mean Std. Deviation

Most Extreme Differences

.0000000 1.26311117

Absolute

.104

Positive

.050

Negative

-.104

Kolmogorov-Smirnov Z

.883

Asymp. Sig. (2-tailed)

.416

a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.

Sumber: Output SPSS, diolah penulis, 2010 Dari hasil pengolahan data pada Tabel 4.4 diperoleh besarnya nilai Kolmogorov-Smirnov adalah 0,883 dan signifikansi pada 0,416. Nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 maka H0 diterima yang berarti data residual berdistribusi normal. Data yang berdistribusi normal tersebut juga dapat dilihat melalui grafik histrogram dan grafik normal p-plot data.


Gambar 4.1 Grafik Histogram Sumber: Output SPSS, diolah penulis, 2010

Grafik histogram pada Gambar 4.1 menunjukkan pola distribusi normal karena grafik tidak miring ke kiri maupun miring ke kanan. Demikian pula hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik p-plot pada Gambar 4.2 di bawah ini.


Gambar 4.2 Grafik Normal P-Plot Sumber: Output SPSS, diolah penulis, 2010

Pada grafik normal p-plot terlihat bahwa data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi telah memenuhi asumsi normalitas. b. Uji Multikolinieritas


Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antar variabel independen dalam model regresi. Jika pada model regresi terjadi multikolinieritas, maka koefisien regresi tidak dapat ditaksir dan nilai standard error menjadi tidak terhingga. Untuk melihat ada atau tidaknya multikolinieritas dalam model regresi dapat dilihat dari: 1. Nilai tolerance dan lawannya 2. Variance Inflation Factor (VIF) Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independan lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi, nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi (karena VIF = 1/ tolerance). Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolineritas adalah nilai tolerance < 0,10 atau sama dengan VIF > 10 (Ghozali, 2005 : 91). Hasil dari uji multikolinieritas dapat dilihat pada tabel berikut ini:


Tabel 4.5 Hasil Uji Multikolinieritas

Coefficientsa Collinearity Statistics Model 1

Tolerance

VIF

(Constant) LN_Current Ratio

.451

2.219

LN_Debt to Equity Ratio

.390

2.566

LN_Total Asset Turn Over

.999

1.001

LN_Gross Profit Margin

.730

1.370

a. Dependent Variable: LN_Pertumbuhan Laba

Sumber: Output SPSS, diolah penulis, 2010

Dari data pada Tabel 4.5, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolinearitas antara variabel independen yang diindikasikan dari nilai tolerance setiap variabel independen lebih besar atau sama dengan 0,1 dan nilai VIF lebih kecil atau sama dengan dari 10. Maka dapat disimpulkan bahwa analisis lebih lanjut dapat dilakukan dengan menggunakan model regresi berganda.


c. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Cara mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel dependen. Menurut Ghozali (2005:105) dasar analisis untuk menentukan ada atau tidaknya heteroskedastisitas yaitu: 1) jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu

yang

menyempit),

teratur

(bergelombang,

maka

mengindikasikan

melebar telah

kemudian terjadi

heteroskedastisitas, 2) jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.


Gambar 4.3 Hasil Uji Heteroskedastisitas (Scatterplot) Sumber: Output SPSS, diolah penulis, 2010

Dari grafik Scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi Pertumbuhan Laba perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di BEI berdasarkan masukan variabel independen CR, DER, TATO dan GPM. d. Uji Autokorelasi


Pengujian autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada suatu periode dengan kesalahan pengganggu periode sebelumnya dalam model regresi. Jika terjadi autokorelasi dalam model regresi berarti koefisien korelasi yang diperoleh menjadi tidak akurat, sehingga model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari autokorelasi. Cara yang dapat dilakukan untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi adalah dengan melakukan pengujian Durbin-Watson (D-W). Tabel 4.6 berikut menyajikan hasil uji D-W dengan menggunakan program SPSS Versi 17.0. Tabel 4.6 Hasil Uji Autokorelasi

Model Summaryb

Model

R

1

.412a

R Square .170

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

.120

1.30027

DurbinWatson 1.697

a. Predictors: (Constant), LN_Gross Profit Margin, LN_Total Asset Turn Over, LN_Current Ratio, LN_Debt to Equity Ratio b. Dependent Variable: LN_Pertumbuhan Laba


Kriteria untuk penilaian terjadinya autokorelasi yaitu:


1) nilai D-W lebih kecil dari -2 berarti ada korelasi positif, 2) nilai D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi, 3) nilai D-W lebih besar dari +2 berarti ada autokorelasi negatif. Dari hasil tabel

di atas diketahui bahwa nilai D-W yang didapat

sebesar 1,697 yang berarti termasuk pada kriteria kedua, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi bebas dari masalah autokorelasi. 3. Pengujian Hipotesis Untuk menguji hipotesis, Peneliti menggunakan analisis regresi berganda. Data diolah dengan menggunakan program SPSS Versi 17.0 Berdasarkan hasil pengolah data dengan program SPSS Versi 17.0, maka diperoleh hasil sebagai berikut. Tabel 4.7 Model Summary

Model Summaryb

Model

R

1

.412a

R Square .170

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

.120

1.30027

DurbinWatson 1.697




Pada Tabel 4.7 di atas, dapat dilihat hasil analisis regresi secara keseluruhan menunjukkan nilai R sebesar 0,412 menunjukkan bahwa korelasi atau hubungan antara pertumbuhan laba (variabel dependen) dengan Current Ratio, Debt to Equity Ratio, Total Asset Turn Over dan Gross Profit Margin (variabel independen) mempunyai tingkat hubungan yang sedang, yaitu sebesar 41,2%. Tingkat hubungan yang sangat kuat ini dapat dilihat dari tabel pedoman untuk memberikan interpretasi koefisien korelasi. Tabel 4.8 Pedoman untuk Memberikan Interpretasi Koefisien Korelasi

Interval Koefisien

Tingkat hubungan

0,000 – 0,199

Sangat Rendah

0,200 – 0,399

Rendah

0,400 – 0,599

Sedang

0,600 – 0,799

Kuat

0,800 – 1,000

Sangat Kuat

Sumber: Sugiyono (2006:183) Nilai Adjusted R Square atau koefisien determinasi adalah sebesar 0,120. Angka ini mengidentifikasikan bahwa pertumbuhan laba (variabel dependen) mampu dijelaskan oleh Current Ratio, Debt to Equity Ratio, Total Asset Turn Over dan Gross Profit Margin (variabel independen) sebesar 12,0%, sedangkan selebihnya sebesar 88,0% dijelaskan oleh sebab-sebab lain. Kemudian standard error of the estimate adalah sebesar 1,30027 dimana


semakin kecil angka ini akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi pertumbuhan laba. a. Uji Signifikansi Simultan (Uji-F) Uji-F dilakukan untuk menilai pengaruh Current Ratio, Debt to Equity Ratio, Total Asset Turn Over dan Gross Profit Margin secara simultan terhadap pertumbuhan laba. Dalam uji-F digunakan hipotesis sebagai berikut: H0 :

artinya variabel Current Ratio, Debt to Equity Ratio, Total Asset Turn Over dan Gross Profit Margin secara bersama-sama tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pertumbuhan laba pada perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di BEI,

Ha :

artinya variabel Current Ratio, Debt to Equity Ratio, Total Asset Turn Over dan Gross Profit Margin secara bersama-sama mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pertumbuhan laba pada perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di BEI.

Uji ini dilakukan dengan membandingkan signifkansi F-hitung dengan Ftabel dengan ketentuan: - jika F-hitung < F-tabel, maka H0 diterima dan Ha ditolak untuk α = 5%, - jika F-hitung > F-tabel, maka H0 ditolak dan Ha diterima untuk α = 5%.


Berdasarkan hasil pengolahan data dengan program SPSS Versi 17.0, maka diperoleh hasil sebagai berikut. Tabel 4.9. Hasil Uji Simultan (Uji-F)

ANOVAb

Model

Sum of Squares

Df

Mean Square

1 Regression

23.209

4

5.802

Residual

113.277

67

1.691

Total

136.486

71

F 3.432

Sig. .013a


Sumber: Output SPSS, diolah penulis, 2010 Dari uji ANOVA (Analysis of Variance) pada Tabel 4.9 di atas didapat F-hitung sebesar 3,432 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,013. Sedangkan F-tabel diketahui sebesar 2,509. Berdasarkan hasil tersebut dapat diketahui bahwa F-hitung > F-tabel (3,432 > 2,509) maka H0 ditolak dan Ha diterima. Jadi dapat disimpulkan bahwa variabel Current Ratio, Debt to Equity Ratio, Total Asset Turn Over dan Gross Profit Margin secara simultan


berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di BEI. Tabel 4.10 Hasil Analisis Regresi

Coefficientsa

Unstandardized Coefficients Model

B

1 (Constant)

Std. Error

Standardize d Coefficients Beta

T

Sig.

-.928

.380

-2.442

.017

LN_Current Ratio

-.379

.314

-.200 -1.206

.232


.114

.284


-.901


-.287

.072

.403

.688

.354

-.284 -2.549

.013

.268

-.139 -1.071

.288


Sumber: Output SPSS, diolah penulis, 2010 Berdasarkan tabel 4.10 di atas, maka didapatlah persamaan regresi sebagai berikut:


Keterangan: 1) konstanta sebesar -0,928 menunjukkan bahwa apabila variabel independen ditiadakan maka pertumbuhan laba adalah sebesar 0,928, 2)

sebesar -0,379 menunjukkan bahwa setiap kenaikan current ratio sebesar 1% maka akan diikuti oleh penurunan pertumbuhan laba sebesar 0,535 dengan asumsi variabel lain tetap,

3)

sebesar 0,114 menunjukkan bahwa setiap kenaikan debt to equity ratio sebesar 1% maka akan diikuti oleh kenaikan pertumbuhan laba sebesar 0,114 dengan asumsi variabel lain tetap.

4)

sebesar -0,901 menunjukkan bahwa setiap kenaikan total asset turn over sebesar 1% maka akan diikuti oleh penurunan pertumbuhan laba sebesar -0,901 dengan asumsi variabel lain tetap.

5)

sebesar -0,287 menunjukkan bahwa setiap kenaikan gross profit margin sebesar 1% maka akan diikuti oleh penurunan pertumbuhan laba sebesar -0,287 dengan asumsi variabel lain tetap.

b. Uji Signifikansi Parsial (Uji-t) Uji-t dilakukan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh suatu variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial. Dalam uji-t digunakan hipotesis sebagai berikut.


H0 :

artinya variabel Current Ratio, Debt to Equity Ratio, Total Asset Turn Over dan Gross Profit Margin secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba pada perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di BEI,

Ha :

artinya variabel Current Ratio, Debt to Equity Ratio, Total Asset Turn Over dan Gross Profit Margin secara parsial berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba pada perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di BEI.

Uji ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi t-hitung dengan ttabel dengan ketentuan: − jika t-hitung < t-tabel, maka H0 diterima dan Ha ditolak untuk α = 5% atau signifikansi > 0,05, − jika t-hitung > t-tabel, maka H0 ditolak dan Ha diterima untuk α = 5% atau signifikansi < 0,05.


Tabel 4.11 Hasil Uji Parsial (Uji-t) Coefficientsa

Unstandardized Coefficients Model

B

1 (Constant)

Std. Error

Standardize d Coefficients Beta

T

Sig.

-.928

.380

-2.442

.017

LN_Current Ratio

-.379

.314

-.200 -1.206

.232


.114

.284


-.901


-.287

.072

.403

.688

.354

-.284 -2.549

.013

.268

-.139 -1.071

.288


Sumber: Outpus SPSS, diolah penulis, 2010 Hasil pengujian statistik t pada Tabel 4.11. dapat dijelaskan sebagai berikut. 1) Pengaruh Current Ratio terhadap pertumbuhan laba Nilai t-hitung untuk variabel CR adalah sebesar -1,206 dan t-tabel dengan α = 5% diketahui sebesar 2,289. Dengan demikian t-hitung lebih besar dari t-tabel (-1,206 < 2,289) dan nilai signifikansi sebesar


0,232 (lebih besar dari 0,05) artinya H0 ditolak dan Ha diterima, bahwa CR secara parsial tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan laba pada perusahaan barang konsumsi pada tingkat kepercayaan 95%. 2) Pengaruh Debt to Equity Ratio terhadap pertumbuhan laba Nilai t-hitung untuk variabel DER adalah sebesar 0,403 dan t-tabel dengan α = 5% diketahui sebesar 2,289. Dengan demikian t-hitung lebih kecil dari t-tabel (0,403 < 2,289) dan nilai signifikansi sebesar 0,688 (lebih besar dari 0,05) artinya H0 ditolak dan Ha diterima, bahwa DER secara parsial tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan laba pada perusahaan barang konsumsi pada tingkat kepercayaan 95%. 3) Pengaruh Total Asset Turn Over terhadap pertumbuhan laba Nilai t-hitung untuk variabel TATO adalah sebesar -2,549 dan t-tabel dengan α = 5% diketahui sebesar 2,289. Dengan demikian t-hitung lebih kecil dari t-tabel (-2,549 < 2,289) dan nilai signifikansi sebesar 0,013 (lebih kecil dari 0,05) artinya H0 ditolak dan Ha diterima, bahwa TATO secara parsial tidak berpengaruh secara signifikan terhadap pertumbuhan laba pada perusahaan barang konsumsi pada tingkat kepercayaan 95%. 4) Pengaruh Gross Profit Margin terhadap pertumbuhan laba Nilai t-hitung untuk variabel GPM adalah sebesar -1,071 dan t-tabel dengan α = 5% diketahui sebesar 2,289. Dengan demikian t-hitung lebih besar dari t-tabel (-1,071 < 2,289) dan nilai signifikansi sebesar 0,288 (lebih besar dari 0,05) artinya H0 ditolak dan Ha diterima, bahwa


DPS secara parsial tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan laba pada perusahaan barang konsumsi pada tingkat kepercayaan 95%.

C. Pembahasan Hasil Analisis Penelitian Dari hasil pengujian hipotesis secara parsial diketahui bahwa tidak ditemukan adanya pengaruh yang signifikan antara variabel current rato, debt to equity ratio, total asset turn over dan gross profit margin terhadap pertumbuhan laba perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tingkat kepercayaan 95%. Dari hasil pengujian hipotesis secara simultan diketahui bahwa ditemukan adanya pengaruh yang signifikan antara variabel current ratio, debt to equity ratio, total asset turn over dan gross profit margin terhadap pertumbuhan laba perusahaan barang konsumsi. Hasil ini mendukung hasil penelitian terdahulu yang menyatakan bahwa rasio keuangan berpengaruh secara simultan terhadap pertumbuhan laba. Namun, secara parsial terdapat hasil yang tidak mendukung penelitian terdahulu. Perbedaan ini disebabkan karena perbedaan rasio yang digunakan dalam penelitian dan perbedaan lingkup perusahaan yang digunakan sebagai sampel penelitian. Nilai R sebesar 0,412 menunjukkan bahwa korelasi atau hubungan antara pertumbuhan laba (variabel dependen) dengan current ratio, debt to equity ratio, total asset turn over dan gross profit margin (variabel independen) mempunyai tingkat hubungan yang sedang yaitu sebesar 41,2%. Tingkat hubungan yang sedang ini dapat dilihat dari tabel pedoman untuk memberikan interpretasi koefisien korelasi. Nilai Adjusted R Square atau koefisien determinasi adalah


sebesar 0,120. Angka ini mengidentifikasikan bahwa pertumbuhan laba (variabel dependen) mampu dijelaskan oleh current ratio, debt to equity ratio, total asset turn over dan gross profit margin (variabel independen) sebesar 12,0% sedangkan selebihnya sebesar 88,0% dijelaskan oleh sebab-sebab lain. Kemudian standard error of the estimate adalah sebesar 1,30027 dimana semakin kecil angka ini akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi pertumbuhan laba. Variabel current ratio memiliki koefisien korelasi yang negatif yaitu sebesar -1,206 menunjukkan bahwa setiap penambahan current ratio sebesar 1% maka akan diikuti oleh penurunan pertumbuhan laba sebesar 1,206 dengan asumsi variabel lain tetap. Variabel debt to equity ratio sebesar 0,114 menunjukkan bahwa setiap kenaikan debt to equity ratio sebesar 1% maka akan diikuti oleh kenaikan pertumbuhan laba sebesar 0,114 dengan asumsi variabel lain tetap. Variable total asset turn over sebesar -0,901 menunjukkan bahwa setiap kenaikan total asset turn over sebesar 1% maka akan diikuti oleh penurunan pertumbuhan laba sebesar -0,901 dengan asumsi variabel lain tetap. Variabel gross profit margin sebesar -0,287 menunjukkan bahwa setiap kenaikan gross profit margin sebesar 1% maka akan diikuti oleh penurunan pertumbuhan laba sebesar -0,287 dengan asumsi variabel lain tetap.


BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

A. Kesimpulan Penelitian ini menguji apakah rasio keuangan memiliki pengaruh, baik secara parsial maupun secara simultan, terhadap pertumbuhan laba pada perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Dalam hal ini, rasio keuangan yang digunakan berupa current ratio, debt to equity ratio, total asset turn over dan gross profit margin. Penelitian ini menggunakan sampel sebanyak 30 perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan yang telah dikemukakan dalam bab empat, maka kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sebagai berikut. 1. Secara simultan, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ditemukan adanya pengaruh yang signifikan antara rasio keuangan (current ratio, debt to equity ratio, total asset turn over dan gross profit margin) terhadap petumbuhan laba pada tingkat kepercayaan 95%. Hasil peneltian ini mendukung hasil penelitian terdahulu. 2. Secara parsial, penelitian ini menunjukkan bahwa tidak ditemukan adanya pengaruh yang signifikan antara variabel current ratio terhadap pertumbuhan laba pada perusahaan barang konsumsi pada tingkat kepercayaan 95%, pada


variabel debt to equity ratio juga tidak ditemukan adanya pengaruh yang signifikan terhadap pertumbuhan laba pada perusahaan barang konsumsi pada tingkat kepercayaan 95%, pada variabel total asset turn over juga tidak ditemukan adanya pengaruh yang signifikan terhadap pertumbuhan laba pada perusahaan barang konsumsi pada tingkat kepercayaan 95%, dan pada variabel gross profit margin juga tidak ditemukan adanya pengaruh yang signifikan terhadap pertumbuhan laba pada perusahaan barang konsumsi pada tingkat kepercayaan 95%.

B. Keterbatasan Penelitian Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan baik dari jumlah sampel yang digunakan, periode penelitian, maupun faktor-faktor yang diteliti. 1. Jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini terbatas hanya menganalisis perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan jumlah populasi sebanyak 36 perusahaan dan jumlah sampel sebanyak 30 perusahaan dengan sampel observasi sebanyak 90. 2. Periode penelitian yang diamati terbatas karena hanya mencakup tahun 2006, 2007, dan 2008. 3. Penulis melakukan pengamatan terhadap pertumbuhan laba hanya dengan menggunakan rasio keuangan dengan mengabaikan faktor-faktor lain yang dapat mempengaruhi pertumbuhan laba seperti kebijakan manajemen. Adapun rasio keuangan yang menjadi fokus penelitian terbatas pada current ratio, debt to equity ratio, total asset turn over dan gross profit margin.


C. Saran Beberapa saran yang dapat diberikan berkaitan dengan hasil penelitian ini bagi perusahaan, investor dan calon investor, dan bagi peneliti selanjutnya. 1. Bagi Investor dan Calon Investor Investor atau calon investor disarankan untuk melakukan analisis terhadap rasio keuangan terutama rasio-rasio keuangan yang berkaitan dengan pertumbuhan laba karena laba yang diperoleh perusahaan akan menentukan besarnya pengembalian atas investasi yang dilakukan. 2. Bagi Peneliti Selanjutnya a. Bagi peneliti selanjutnya disarankan untuk menggunakan sampel yang lebih banyak dengan karakteristik yang lebih beragam dari berbagai sektor dan memperpanjang periode penelitian. b. Penelitian yang akan datang juga sebaiknya menambah variabel independen yang masih berbasis pada laporan keuangan selain yang digunakan dalam penelitian ini dengan tetap berlandaskan pada penelitian-penelitian sebelumnya.


BAB III METODE PENELITIAN. Desain penelitian yang dilakukan adalah penelitian asosiatif kausal. Menurut

Recommend Documents