BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Sampel Penelitian Berdasarkan sampel yang telah ditetapkan dalam penentuan penelitian, maka jumlah perusahaan yang memenuhi kriteria menjadi sampel peneltitian yang dilakukan oleh penulis, adalah sebanyak 10 perusahaan.Berikut ini daftar perusahaan yang telah terpilih: Tabel 4.1. NO
NAMA PERUSAHAAN
1
P.T. ASTRA INTERNATIONAL Tbk
2
P.T. ASTRA OTOPARTS TBK
3
P.T. EVER SHINE TEX TBK
4
P.T. GOODYEAR INDONESIA TBK
5
P.T. INDO KORDSA TBK
6
P.T. KABELINDO MURNI TBK
7
P.T. NUSANTARA INTI CORPORA TBK
8
P.T. SELAMAT SEMPURNA TBK
9
P.T. SEPATU BATA TBK
10
P.T. KMI WlRE AND CABLE Tbk
110 110
111
B. Deskripsi Objek penelitian Bagian ini berisi tentang hasil penelitian dan pembahasan yang meliputi analisis kuantitatif yang berupa analisis regresi berganda serta dilakukan pengujian hipotesis dan pembahasan. Teknik penentuan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode purposive sampling yaitu penelitian yang tidak dilakukan pada semua populasi, melainkan terfokus pada target. Data-data pendukung yang digunakan dalam perhitungan variabel penelitian diperoleh dari laporan keuangan tahunan 10 perusahaan manufaktur yang terdaftar di DES, dari tahun 2010 sampai dengan 2013. Tabel 4.2. Descriptive Statistics N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
EAT
35
-8.22E6
2.77E13
2.8307E12
7.63022E12
WCTA
35
3.74E7
8.84E13
8.4789E12
2.27711E13
DER
35
.00
34.08
5.9027
9.16571
TAT
35
.23
1.96
1.1626
.42380
NPM
35
-.03
1.00
.0841
.16746
Valid N (listwise)
35
sumber: output pengolahan data menggunakan SPSS 16,0. C. Berdasarkan hasil perhitungan rata-rata rasio keuangan selama dua tahun maka sebelum dilakukan pengujian hipotesis yang dilakukan dalam penelitian ini perlu dilakukan pengujian asumsi klasik terlebih dahulu yang
meliputi;
uji
normalitas
data,
uji
multikolinearitas,
uji
112
heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi, output dari uji di atas adalah sebagai berikut: D. Pembahasan Uji Statistik Setelah sampel penelitian sudah diperoleh dan data sudah dijelaskan, maka langkah selanjutnya adalah uji asumsi klasik.Uji ini dilakukan sebelum uji regresi. Apabila model regresi yang akan dipakai memenuhi persyaratan dlam uji asumsi klasik maka model regresi dinyatakan layak untuk dipakai. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh-pengaruh WCTA, DER, TAT, dan NPM terhadap pertumbuhan Earning After tax diperusahaan manufaktur yang terdaftar di Daftar Efek Syariah. dalam hal ini, EAT adalah Sebagai variabel dependen. Data sekunder diperoleh dari www.idxco.id selanjutnya dianalisis secara deskriptif dan analisis regresi. Analisis deskriptif dimaksudkan untuk mengetahui gambaran secara jelas dari masing-masing variabel yang diteliti. 1. Uji Asumsi Klasik A. Uji Normalitas Uji normalitas digunakan apakah variabel berdistribusi normal atau tidak, dapat dilihat dari grafik normal probablility plot.Hasil
uji
normalitas
dalam
kajian
penelitian
ini
menggunakan p-p plot. Apabila grafik yang diperoleh dari output SPSS ternyata titik titik mendekati garis diagonal, dapat
113
disimpulkan bahwa regresi berdistribusi normal. Kenormalan model regresi dapat dilihat dari niai uji One Sample Klomogorof-smirnof.1 Dengan menggunakan Program SPSS 16,0 akan diperoleh data sebagai berikut: Grafik 4.1.Uji Normalitas
Dengan melihat tampilan grafik histogram, dapat disimpulkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang mendekati normal.Namun demikian dengan hanya melihat histogram dinilai kurang memberikan hasil yang maksimal sehingga perlu melihat normal probability plot dimana pada grafik normal plot terlihat titik-
1
Imam Ghozali, Analisis Multivariate dengan Program SPSS, (Semarang: Badan Penerbit Universitas Dipenogoro) hlm.114.
114
titik menyebar disekitar garis diagonal serta penyebarannya mengikuti arah diagonal,sebagaimana ditampilkan pada Gambar 4.2.berikut: Gambar 4.2. Grafik P-Plot
(Sumber: Output SPSS16 data diolah)
Berdasarkan grafik histogram dan grafik normal plot, menunjukkan bahwa model regresi layak dipakai dalam penelitian ini karena memenuhi asumsi normalitas. Untuk menentukan data dengan uji Kolmogorov-Smirnov, nilai signifikansi harus diatas 5%. Jika signifikasi > 0,05 maka data berdistribusi normal dan jika signifikasi < 0,05 maka tidak berdistribusi normal.2Pengujian terhadap normalitas data dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov menunjukkan bahwa data variabel mempunyai nilai
2
Wiratna Sujarweni, Belajar Mudah SPSS untuk Penelitian Mahasiswa dan Umum, (Yogyakarta : Ardana Media , 2007), hlm 48
115
signifikansi
Asymp.Sig.
(2-tailed)sebesar0.948.
Dimana
hasilnya
menunjukkan tingkat signifikasi di atas 0,05, hal ini berarti data yang digunakan terdistribusi normal. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 4.3.berikut: Tabel 4.3.One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N
33
Normal Parametersa
Mean Std. Deviation
Most Extreme Differences
.0000000 .60696148
Absolute
.091
Positive
.091
Negative
-.077
Kolmogorov-Smirnov Z
.522
Asymp. Sig. (2-tailed)
.948
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
B. Uji Multkolinearitas Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen.Model regresi yang baik seharusnya tidk terjadi korelasi diantara variabel independen. Dalam penelitian ini, pengujian multikolinieritas diuji menggunakan nilai Collinearity Statistics Tolerance (T) dan Variance Inflation Factor (VIF). Model regresi yang terdeteksi masalah multikolinieritas adalah yang memiliki nilai Tolerance ≤ 0,10 atau sama dengan nilai VIF ≥ 10. Hasil pengujian
116
multikolinieritas model regresi pada penelitian ini dapat dilihat sebagai berikut: TABEL 4.4. MULTIKOLINEARITAS Coefficientsa Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
Model
B
Std. Error
Beta
1(Constant)
.233
1.245
WCTA
1.056
.047
DER
-.385
TAT NPM
Collinearity Statistics t
Sig.
Tolerance VIF
.187
.853
.929
22.463
.000
.553
1.808
.093
-.171
-4.144
.000
.554
1.807
.997
.274
.113
3.635
.001
.977
1.023
1.468
.100
.453
14.619
.000
.983
1.017
a. Dependent Variable: Y(EAT)
Sumber: output pengolahan data dengan spss 16.0 Tabel 4.4 menunjukkan bahwa keempat variabel independen tidak terjadi multikolinearitas karena nilai VIF <10,00. Sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat pengaruh antar variabel independen. Dengan demikian lima variabel independen (WCTA,DER,TAT,NPM) dapat digunakan untuk memprediksiEarning After Tax diperusahaan manufaktur yang terdaftar di DES periode 2010-2013. C. Uji Heteroskedastisitas ( Rank Spearman) Uji Heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi liner kesalahan pengganggu (e) mempunyai varians yang sama atau tidak dari satu pengamatan ke
117
pengamatan lain. Untuk menguji Heteroskedastisitas dapat diketahui dari nilai signifikan korelasi Rank Spearman antara masing-masing variabel independen dengan residualnya. Jika nilai signifikan lebih besar dari α (5%) maka tidak terdapat Heteroskedastisitas, dan sebaliknya jika lebih kecil dari α (5%) maka terdapat Heteroskedastisitas Berdasar output SPSS maka hasil uji heteroskedastisitas dapat ditunjukkan dalam tabel 4.4 sebagai berikut: TABEL 4.5. UJI HETEROSKEDASTISITAS RANK SPEARMAN Correlations Spearman's rho
Unstandardized EAT
E
AT
Correlation Coefficient
Correlation Coefficient
.683**
.157
.
.000
.004
.695
.000
.384
33
33
33
33
33
33
1.000
**
.170
.339
-.127
.747
.
.000
.329
.054
.481
35
35
35
33
33
**
**
1.000
.093
.338
.143
.000
.
.594
.054
.426
.665
33
35
35
35
33
33
Correlation Coefficient
.071
.170
.093
1.000
-.219
-.165
Sig. (2-tailed)
.695
.329
.594
.
.221
.359
33
35
35
35
33
33
**
.339
.338
-.219
1.000
-.076
.000
.054
.054
.221
.
.676
33
33
33
33
33
33
Correlation Coefficient
.157
-.127
.143
-.165
-.076
1.000
Sig. (2-tailed)
.384
.481
.426
.359
.676
.
33
33
33
33
33
33
N Correlation Coefficient
.683
Sig. (2-tailed) N Unstandardized Residual
.665
33
.004
N
NPM
**
.000
.483
Sig. (2-tailed)
TAT
Residual
.071
N Correlation Coefficient
NPM
.483**
Sig. (2-tailed)
DER
TAT
.747**
N WCTA
DER
1.000
Sig. (2-tailed)
AT
WCTA
N **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
118
Berdasarkan hasil yang ditujukkan dalam tabel 4.4. tersebut nampak bahwa variabel bebas WCTA, DER, TAT, NPM di atas, pada kolom Residual dapat dilihat bahwa nilai Correlation Coefficient adalah rendah atau nilai signifikan (Sig. (2-tailed)) masing-masing memiliki nilai sebesar 0.384, 0.481, 0.426, 0.359, dan 0.676menunjukkan hasil yang lebih besar dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa semua variabel bebas tersebut tidak terjadi heteroskedastisitas dalam varian kesalahan,
dan
semua
variabel
bebas
yang
digunakan
tidak
mempengaruhi residualnya. D. Uji Autokorelasi Penyimpangan autokorelasi dalam penelitian diuji dengan uji Durbin-Watson (DW-test). Hasil regresi dengan level of significance 0,05 (α=0,05) dengan jumlah variabel bebas (k =4) dan banyaknya data (n = 33). besarnya angka durbin-watson ditunjukkan pada tabel 4.6. yang menunjukkan hasil dari residual statistic. Tabel 4.6.hasil uji Autokorelasi Dengan Durbin Watson Model Summaryb
B
Std. Error of the Model 1
R
R Square .987a
.974
Adjusted R Square .970
Estimate .64887
Durbin-Watson 1.662
Berdasarkan hasil hitung Durbin-Watson sebesar 1.662 sedangkan dalamtabel DW untuk k = 5 dan N =33 besarnya DW-tabel: dl (batas luar) = 1.8128dan du (batas dalam) = 1.1270 sehingga nilai 4
119
– du = 4 – 1.1270 =2.873 dan 4 – dl = 4 – 1.8128=2.1872Maka dari perhitungan disimpulkan bahwa DW-test terletak pada daerah uji. Hal ini dapat dilihat pada gambar 4.3.sebagai berikut:
Grafik 4.3. Durbin Watson Test
TidakadaAutokorel asi Ada Autokorelasi-
Ada Autokorelasi+
1.8128
1.1270
2.873
5
2.1872
E. Analisis Regresi Berganda Tabel 4.7. Regresi Berganda
Unstandardized Coefficients Model 1
B koe. Reg (Constant)
Std. Error
.233
1.245
Wcta
1.056
.047
Der
-.385
.093
TAT
.997
.274
Npm
1.468
.100
Berdasarkan hasil perhitungan dengan program IBM SPSS 16 diketahui bahwa persamaan regresi linier berganda adalah sebagai berikut :
120
Yt = β0 + β1 X1(t-1) + β2 X2(t-1) + β3 X3(t-1) + β4 X4(t-1) + e1 Dimana Yt = Earning After Tax X1(t-1) = Working Capital to Total Assets X2(t-1) = Debt to Equity Ratio X3(t-1) = Total Assets Turnover X4(t-1) = Net Provit Margin β0 = Konstanta e1 = variabel pengganggu sehingga: EAT = 0.233 Constant+ 1.056 WCTA-0.385DER + 0.997 TAT +1.468 NPM+ e Dari persamaan regresi linier berganda tersebut dapat diinterpretasikan apabila WCTA, DER, TAT, dan NPM sama dengan nol, maka EAT tahun 20102013 pada perusahaan manufaktur sektor industri akan naik sebesar Rp 3.369 Besarnya koefisien dari masing-masing variabel independen dapat dijelaskan bahwa: a. WCTA mempunyai koefisien sebesar 1,056.Berarti apabila DER, TAT, dan NPMkonstan, maka setiap 1x penurunan WCTA akan menurunkanEAT sebesar 1.056. b. DER mempunyai koefisien sebesar -0.385. Berarti apabila WCTA, TAT, dan NPMkonstan, maka setiap 1 rupiah penurunan DER akanmenurunkanEAT sebesar -0.385.
121
c. TAT mempunyai koefisien sebesar 0.997. Berarti apabila WCTA, DER, dan NPM konstan, maka setiap 1x penurunan TAT akan menurunkanEAT sebesar 0.997. d. NPM mempunyai koefisien sebesar 1.648. Berarti apabila WCTA, DER, dan TATkonstan, maka setiap 1 rupiah penurunan NPM akan menurunkan EAT sebesar 1.648. F. Uji Parsial (t) Untuk mengetahui dan menganalisis pengaruh secara parsial dari WCTA (X1),DER (X2)TAT (X3) dan NPM (X4) terhadap EAT(Y) padaperusahaan manufaktur sektor industri yang terdaftar di DES. Dengan program IBM SPSS 16,0 maka hasil perhitungan uji statistik t diperoleh hasil pada tabel 4.9 sebagai berikut. TABEL 4.8. UJI T Coefficientsa
Unstandardized Coefficients Model 1
B koe. Reg (Constant)
Std. Error
.233
1.245
Wcta
1.056
.047
Der
-.385
TAT Npm
Standardized Coefficients Beta
T hitung
Sig.
.187
.853
.929
22.463
.000
.093
-.171
-4.144
.000
.997
.274
.113
3.635
.001
1.468
.100
.453
14.619
.000
a. Dependent Variable: Y1
Dari hasil output pada tabel 4.9 dapat dijelaskan sebagai berikut. 1. Nilai t hitung WCTA (X1) sebesar 22.463, dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000.Karena tingkat signifikansi 0,000,< α
122
= 0,05, maka WCTA (X1) berpengaruh terhadap EAT (Y) pada perusahaan manufaktur sektor industri yang terdaftar di DES. 2. Nilai t hitung DER (X2) sebesar -4.144, dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000.Karena tingkat signifikansi0,000,< α = 0,05, maka DER(X2) berpengaruh negatif terhadap EAT (Y) pada perusahaan manufaktur sektor industri yang terdaftar di DES. 3. Nilai t hitung TAT (X3) sebesar 3.635, dengan tingkat signifikansi sebesar 0,001.Karena tingkat signifikansi0,001,< α = 0,05, maka TAT (X3) berpengaruh terhadap EAT (Y) padaperusahaan manufaktur sektor industri yang terdaftar di DES. 4. Nilai t hitung NPM (X4) sebesar 14,619 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000 karena tingkat signifikansi0,000,< α = 0,05, maka NPM (X4) berpengaruh negatif terhadap EAT (Y) pada perusahaan manufaktur sektor industri yang terdaftar di DES. G. Uji F Berdasarkan output SPSS nampak bahwa pengaruh secara bersama-sama empat variabel bebas pada persamaan WCTA, DER, TAT, NPM terhadapEarning After Tax diperusahaan manufaktur yang terdaftar di DES. Seperti ditunjukkan pada tabel 4.7.sebagai berikut:
123
TABEL 4.9. UJI F ANOVAb Model
Sum of Squares
df
Mean Square
1 Regression
433.847
4
108.462
Residual
11.789
28
.421
445.636
32
Total
F 257.610
Sig. .000a
a. Predictors: (Constant), NPM, TAT, DER, WCTA b. Dependent Variable: EAT
(Sumber: output SPSS 16 data diolah)
Dari hasil output pada tabel 4.10 bahwa nilai F hitung sebesar 257.610 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000 karena tingkat signifikansi 0,000< α = 0,05, maka ada pengaruh secara simultan dari WCTA(X1), DER(X2) TAT (X3) dan NPM (X4) terhadap EAT(Y) pada perusahaan manufaktur sektor industri yang terdaftar di DES dan Ho ditolak. H. Koefisien Determinasi (R2) Koefisien determinasi atau R2 merupakan kemampuan prediksi dari keempat variabel bebas WCTA, DER, TAT, NPM, terhadap variabel terikat (EAT). Nilai koefisien determinasi (Adjusted R2) sebesar 0, .970 atau 97,0% hal ini berarti 97,0% variabel Earning After Tax 10 perusahaan manufaktur yang terdaftar di DES yang bisa dijelaskan oleh 4 varabel bebas yaitu WCTA, DER, TAT, NPM. Sedangkan sisanya sebesar 3,0% dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model.
124
TABEL 4.10.Koefisien Determinasi (R2) Model Summaryb Std. Error of the Model
R
R Square .987a
1
Adjusted R Square
.974
.970
Estimate .64887
a. Predictors: (Constant), NPM, TAT, DER, WCTA b. Dependent Variable: EAT (Sumber:
SPSS 16,0)
I. Interpretasi Hasil Hasil uji signifikan parameter individual (Uji t), pengaruh masingmasing variabel independen terhadap variabel dependen serta uji hipotesis koefisien regresi secara menyeluruh (Uji F) dapat dijelaskan sebagai berikut. 1. Pengaruh WCTA terhadap EAT Ha diterima, jika signifikansi <α = 0,05 : ada pengaruh secara parsial antara WCTA terhadap EAT. Nilai t hitung WCTA (X1) sebesar 22.463, dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000. Karena tingkat signifikansi0,000,< α = 0,05, maka WCTA (X1) berpengaruh positif terhadap EAT (Y) pada perusahaan manufaktur sektor industri yang terdaftar di DES.. Hasil Penelitian ini mendukung penelitian Hasil penelitian Takarini dan Ekawati tahun 2003 yang menunjukkan bahwa WCTA berpengaruh positif terhadap laba, di sisi lain hasil penelitian ini tidak mendukung hasil penelitian Epri Ayu Lestari yang menunjukan bahwa WCTA tidak berpengaruh terhadap laba.
125
2. Pengaruh DER terhadap EAT Ha diterima, jika signifikansi <α = 0,05 : ada pengaruh secara parsial antara DER terhadap EAT. Nilai t hitung DER (X2) sebesar -4.144, dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000. Karena tingkat signifikansi 0,000,< α = 0,05, maka DER (X2) berpengaruh negatif terhadap EAT (Y) pada perusahaan manufaktur sektor industri yang terdaftar di DES. Hasil Penelitian ini mendukung Hal ini didukung olehpenelitian Indarti (2000) yang menunjukkan bahwa DER berpengaruh negatif terhadap laba, sedangkandisisi lain hasil penelitian ini tidak mendukung hasil penelitian I.G.K.A Ulupui (2007) yang menunjukan bahwa berpengaruh positif terhadap laba. 3. Pengaruh TAT terhadap EAT Ha diterima, jika signifikansi <α = 0,05 : ada pengaruh secara parsial antara DER terhadap EAT. Nilai t hitung TAT (X3) sebesar 3.635, dengan tingkat signifikansi sebesar 0,001. Karena tingkat signifikansi 0,001,< α = 0,05, maka TAT (X3) berpengaruh positif terhadap EAT (Y) pada perusahaan manufaktur sektor industri yang terdaftar di DES. Hasil Penelitian ini mendukung Hal ini didukung olehpenelitian Asyik dan Soelistyo (2000) yang menunjukkan bahwa DER berpengaruh positif terhadap laba, sedangkandisisi lain hasil penelitian ini tidak mendukung hasil penelitian I.G.K.A Ulupui (2007) yang menunjukan bahwa berpengaruh negatif terhadap laba.
126
4. Pengaruh NPM terhadap EAT Ha diterima, jika signifikansi <α = 0,05 : ada pengaruh secara parsial antara NPM terhadap EAT. Nilai t hitung NPM (X4) sebesar 14.619, dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000 karena tingkat signifikansi0,000,< α = 0,05, maka NPM (X4) berpengaruh positif terhadap EAT (Y) padaperusahaan manufaktur sektor industri yang terdaftar di DES. Hasil Penelitian ini mendukung Hal ini didukung olehpenelitian Suwarno (2004) danAsyik dan Soelistyo (2000) yang menunjukkan bahwa DER berpengaruh positif terhadap laba, sedangkandisisi lain hasil penelitian ini tidak mendukung hasil penelitian alifah karamina (2002) yang menunjukan bahwa NPM tidak berpengaruh terhadap laba. Berdasarkan hasil uji signifikansi simultan (Uji F)Dari hasil output pada tabel 4.10 bahwa nilai F hitung sebesar 257.610dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000 karena tingkat signifikansi 0,000< α = 0,05, maka ada pengaruh secara simultan dari WCTA(X1), DER(X2) TAT (X3) dan NPM (X4) terhadap EAT(Y) pada perusahaan manufaktur sektor industri yang terdaftar di DES dan Ho ditolak.Berdasarkan hasil analisis regresi diperoleh adjusted R square sebesar 0.970 yang berarti bahwa kontribusi WCTA(X1), DER(X2) TAT (X3) dan NPM (X4) secara simultan berpengaruhterhadap EAT(Y)sebesar 97%.
