BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisis Statistik Deskriptif Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata – rata ( mean ),standar deviasi serta nilai maksimum dan minimum.Hasil analisis statistik deskriptif dalam penelitian ini dapat dilihat dalam tabel 4.1 sebagai berikut : Tabel 4.1 Analisis Deskriptif
Descriptive Statistics N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Statistic
Statistic
Statistic
Statistic
Statistic
NPM
72
1.8
43.8
15.736
8.7069
OPM
72
2.6
54.2
20.965
10.7878
DER
72
3.8
15.6
8.904
2.4729
ROA
72
.3
4.0
1.943
.9314
PERTUMBUHAN LABA
72
.2
1.8
.458
.3985
Valid N (listwise)
72
Pada tabel 4.1 di atas menunjukkan bahwa jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 72 sampel data yang diambil dari Laporan Keuangan Publikasi masing-masing bank yang bersangkutan periode 2008 sampai dengan 2011.
51
52
Data rasio NPM terendah (minimum) adalah 1,8% berasal dari NPM Bank Arta Graha Internasional pada tahun 2008, sedangkan rasio NPM tertinggi (maksimum) adalah 49% berasal dari NPM Bank BCA pada tahun 2011. Dengan melihat nilai rata-rata (mean) NPM sebesar 15,73%, Sementara standar deviasi NPM sebesar 8,706% yang berarti simpangan data nilainya lebih kecil daripada meannya sebesar 15,73% yang menunjukkan bahwa data variabel NPM baik. Data rasio OPM terendah (minimum) adalah 2,6% berasal dari OPM Bank Arta Graha Internasional pada tahun 2008, sedangkan rasio OPM tertinggi (maksimum) adalah 54,2% berasal dari OPM Bank BCA pada tahun 2011. Dengan melihat nilai rata-rata (mean) OPM sebesar 20,96% berasal dari Bank Tabungan Negara pada tahun 2011, Sementara standar deviasi OPM sebesar 10,78% yang berarti simpangan data nilainya lebih kecil daripada meannya sebesar 20,96%yang menunjukkan bahwa data variabel OPM baik. Data rasio DER terendah (minimum) adalah 3,8% berasal dari DER Bank Swadesi pada tahun 2008, sedangkan rasio DER tertinggi (maksimum) adalah 15,6% berasal dari DER Bank Arta Graha Internasional pada tahun 2011. Dengan melihat nilai rata-rata (mean) DER sebesar 8,904% berasal dari Bank Himpunan Saudara 1906 pada tahun 2008,Sementara standar deviasi DER sebesar 2,47% yang berarti simpangan data nilainya lebih kecil daripada meannya sebesar 8,904% yang menunjukkan bahwa data variabel DER baik. Data rasio ROA terendah (minimum) adalah 0,3% berasal dari ROA Bank Arta Graha Internasional pada tahun 2008, sedangkan rasio ROA tertinggi
53
(maksimum) adalah 4% berasal dari ROA Bank Rakyat Indonesia pada tahun 2011. Dengan melihat nilai rata-rata (mean) ROA sebesar 1,943% berasal dari ROA Bank Mega pada tahun 2008,Sementara standar deviasi ROA sebesar 0,93% yang berarti simpangan data nilainya lebih kecil daripada meannya sebesar 1,943% yang menunjukkan bahwa data variabel ROA baik. Data pertumbuhan laba terendah (minimum) adalah 0,2% dan data pertumbuhan laba tertinggi (maksimum) adalah 1,8%, sedangkan rata-rata (mean) pertumbuhan laba sebesar 0,458%, hal ini menunjukkan bahwa rata-rata perusahaan sektor perbankan memiliki pertumbuhan laba yang tinggi. Sementara standar deviasi pertumbuhan laba sebesar 0,39% yang berarti simpangan data nilainya lebih kecil daripada meannya sebesar 0,458% yang menunjukkan bahwa data variabel pertumbuhan laba baik. Standar deviasi (δ) menunjukkan seberapa jauh kemungkinan nilai yang diperoleh menyimpang dari nilai yang diharapkan. Semakin besar nilai standar deviasi dibandingkan dengan mean, maka semakin besar kemungkinan nilai tersebut menyimpang dari nilai yang diharapkan. Dari
gambaran
di
atas
dapat
disimpulkan
bahwa
data
variable
NPM,OPM,DER,ROA dan pertumbuhan laba menunjukkan hasil yang baik, hal tersebut karena standar deviasi yang mencerminkan penyimpangan dari data variabel tersebut lebih kecil dari rata-ratanya..
54
B. Asumsi Klasik
a) Uji Normalitas Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data dalam penelitian
yang digunakan, memiliki distribusi yang normal atau tidak.
Analisis Kolmogorov–Smirnov merupakan suatu pengujian untuk menguji keselarasan data, dimana suatu sampel dikatakan berdistribusi normal atau berdistribusi tidak normal. Perumusan hipotesa untuk uji normalitas ialah : Ho : data normal Ha : data tidak normal Dasar pengambilan keputusannya, yaitu : 1 . S i g n i f i k a n s i > 0 , 0 5 ( H o diterima : data normal) 2 . S i g n i f i k a n s i < 0 , 0 5 ( H o ditolak : data tidak normal)
Berikut ini adalah hasil pengolahan data statistik untuk uji normalitas Kolmogorov-Smirnov :
55
Tabel 4.2 Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test NPM N a,,b
Normal Parameters
OPM
DER
ROA
72
72
72
72
Mean
15.736
20.965
8.904
1.943
Std. Deviation
8.7069
10.7878
2.4729
.9314
Most Extreme
Absolute
.112
.154
.073
.081
Differences
Positive
.112
.154
.073
.081
Negative
-.088
-.071
-.051
-.079
Kolmogorov-Smirnov Z
.953
1.304
.621
.688
Asymp. Sig. (2-tailed)
.324
.067
.835
.730
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Tabel 4.3 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N
72 a,,b
Normal Parameters
Mean Std. Deviation
Most Extreme Differences
.0000000 .35816313
Absolute
.111
Positive
.111
Negative
-.061
Kolmogorov-Smirnov Z
.938
Asymp. Sig. (2-tailed)
.342
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. S u m b e r d a t a d io l a h : S P S S 2 0 0 7
56
Berdasarkan t abel 4.3 di at as diketahui bahwa variabe l NPM,OPM,DER,ROA memiliki tingkat signifikansi yang lebih besar dari 0,05.maka seluruh var iable bebas memiliki kesimpulan bahwa Ho: diterima yang berarti data berdistribusi normal.
b) Uji Multikolinieritas Multikolinieritas suatu keadaan dimana di antara variabel bebas dalam model regresi terdapat korelasi yang signifikan. Model regresi yang baik tidak mengandung multikolinieritas. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas digunakan Variance Inflation Factor (VIF). Apabila nilai tolerance > 0,10 atau nilai VIF < 10, maka tidak ada multikolinieritas antar variabel bebas dalam model regresi. Dari hasil model regresi menghasilkan nilai tolerance dan VIF sebagai berikut : Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinearitas
a
Coefficients
Model 1
Unstandardized
Standardized Collinearity
Coefficients
Coefficients
Statistics
Beta
Tolerance VIF
B
Std. Error
(Constant)
.692
.225
NPM
.076
.020
1.665
.660
4.349
OPM
-.064
.019
-1.721
.407
3.235
DER
-.015
.019
-.093
.881
1.533
ROA
.017
.098
.040
.828
4.736
a. Dependent Variable: PERTUMBUHAN LABA
sumber : Data Sekunder yang Diolah Menggunakan SPSS 17
57
Berdasarkan Tabel 4.4 di atas, dapat dilihat bahwa nilai VIF lebih kecil dari 10 dan Tolerance lebih kecil dari 0,10. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak mengindikasikan adanya multikolinieritas atau asumsi non multikolinieritas terpenuhi.
c) Uji Autokorelasi Autokorelasi menunjukkan dalam sebuah model regresi linier terdapat kesalahan pengganggu pada periode waktu dengan kesalahan pada periode waktu sebelumnya. Model regresi yang baik bebas dari autokorelasi. Pendeteksian ada tidaknya autokorelasi dapat dilakukan dengan menggunakan uji Durbin Watson (DW-test). Suatu observasi dikatakan tidak terjadi autokorelasi jika nilai Durbin Watson dU < d < 4dU. Berikut adalah nilai Durbin Watson yang dihasilkan dari model regresi : Tabel 4.5 Hasil Uji Autokorelasi b
Model Summary
Model 1
R
B
R Square a
.439
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
.192
.144
Durbin-Watson .3687
2.161
e Predictors: (Constant), ROA, DER, NPM, OPM a. b. Dependent Variable: PERTUMBUHAN LABA
r
Berdasarkan tabel di atas diketahui nilai Durbin-Watson (DW) adalah 2,161,Nilai D-W menurut D-W tabel dengan tingkat signifikasi 5% dan nilai n=72 serta k=4 diperoleh angka dl=1,5029 dan du=1,7366.Oleh
58
karena itu,nilai du lebih kecil ( 1,7366) dari DW ( 2,161 ) dan kurang dari 4-1,7366 = 2,2643 Sehingga dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa model regresi mengindikasikan tidak adanya autokorelasi atau asumsi bebas autokorelasi pada model terpenuhi.
d) Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas menunjukkan adanya ketidaksamaan varians dari residual atas suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Pendeteksian ada atau tidaknya heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan scatterplot antara nilai ZPRED pada sumbu X dan ZRESID pada sumbu Y. Jika scatterplot menghasilkan titik-titik yang tidak membentuk pola-pola tertentu dan titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y, maka disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.Berikut gambar scatterplot yang dihasilkan dari model regresi:
Gambar 4.1 Hasil Uji Heterokedastisitas
59
Gambar 4.1 menunjukkan titik-titik tidak membentuk pola tertentu dan titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y, sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas dalam model regresi, dengan demikian asumsi non heteroskedastisitas terpenuhi.
C. Analisis Regresi Linear Berganda a)
Analisis Koefesien Determinasi Tabel 4.6 Hasil Uji Regresi Berganda
a
Coefficients
Model 1
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
B
Std. Error
(Constant)
.692
.225
NPM
.076
.020
OPM
-.064
DER ROA
Beta
Collinearity Statistics t
Sig.
Tolerance VIF
3.076
.003
1.665
3.886
.000
.660
4.349
.019
-1.721
-3.397
.001
.407
3.235
-.015
.019
-.093
-.794
.430
.881
1.533
.017
.098
.040
.175
.862
.828
4.736
a. Dependent Variable: PERTUMBUHAN LABA
Analisis rergesi linear berganda digunakan untuk menguji pengaruh dua atau variabel independen terhadap satu variabel dependen. Dengan melihat tabel di atas, dapat disusun persamaan regresi linear berganda. Pertumbuhan Laba= 0,692+0,076 NPM -0,064 OPM- 0.015 DER + 0,017 ROA .Ringkasan hasil analisis regresi pada Tabel di atas diuraikan sebagai berikut:
60
1) Konstanta (a) Nilai konstanta (a) adalah sebesar 0,692, artinya jika semua variabel bebas sama dengan 0 maka nilai Pertumbuhan labanya akan menurun sebesar 0,692. 2) Koefisien regresi (bi)
Nilai koefisien regresi variabel Net Profit Margin (NPM) adalah sebesar 0,076 dengan asumsi variabel bebas lainnya konstan/tidak berubah. Tanda positif menunjukkan hubungan yang searah antara Net Profit Margin (NPM) dan pertumbuhan laba perusahaan, yang berarti apabila Net Profit Margin (NPM) semakin besar maka tingkat pertumbuhan laba perusahaan akan meningkat pula sebesar 0,076%.
Nilai koefisien regresi variabel Operating Profit Margin (OPM) adalah sebesar
-0,064 dengan asumsi variabel bebas lainnya
konstan/tidak berubah. Tanda negatif menunjukkan hubungan yang berlawanan arah antara Operating Profit Margin (OPM) dan pertumbuhan laba perusahaan, yang berarti apabila Operating Profit Margin (OPM) semakin besar maka tingkat pertumbuhan laba perusahaan akan menurun sebesar 0,064%.
Nilai koefisien regresi variabel Debt to Equity Ratio (DER) adalah sebesar
-0,015
dengan
asumsi
variabel
bebas
lainnya
61
konstan/tidak berubah. Tanda positif
menunjukkan hubungan
yang searah antara Debt to Equity Ratio (DER) dan pertumbuhan laba perusahaan, yang berarti apabila Debt to Equity Ratio (DER) semakin besar maka tingkat pertumbuhan laba perusahaan akan menurun pula sebesar 0,015%.
Nilai koefisien regresi variabel Return On Asset (ROA) adalah sebesar 0,017 dengan asumsi variabel bebas lainnya konstan/tidak berubah. Tanda positif menunjukkan hubungan yang searah antara Return On Asset (ROA) dan pertumbuhan laba yang berarti apabila Return On Asset (ROA) semakin besar maka tingkat pertumbuhan laba akan meningkat pula sebesar 0,017%.
3) Koefisien Determinasi Tabel 4.7 Hasil Koefisien Determinasi (R2)
b
Model Summary
Model 1
R
R Square a
.439
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
.192
.144
a. Predictors: (Constant), ROA, DER, NPM, OPM b. Dependent Variable: PERTUMBUHAN LABA
Durbin-Watson .3687
2.161
62
Koefisien Determinasi (R2) sebesar 0,144 yang memiliki arti bahwa persentase pengaruh dari variabel Return On Asset (ROA), Net Profit Margin (NPM), Debt to Equity (DER), dan Operating Profit Margin (OPM) terhadap pertumbuhan laba adalah sebesar 14,4% dan sisanya 85,6 % dipengaruhi oleh variabel lainnya yang tidak diteliti. 4) Koefisien Korelasi Nilai R menerangkan tingkat hubungan antar variabel-variabel independen (X) dengan variabel dependen (Y). pada tabel di atas, dapat dilihat bahwa R sebesar 0,439 atau 43,9%. Artinya hubungan antara variabel independen yaitu NPM,OPM,DER dan ROA terhadap variabel dependen yaitu pertumbuhan laba adalah 43,9%.
b) Uji F ( Uji bersama-sama ) Berdasarkan tabel 4.8 hasil uji F pada analisis regresi linier berganda, diketahui nilai F hitung sebesar 3,988 dengan nilai signifkansi 0,000. Karena nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka disimpulkan variabel Return On Asset (ROA), Net Profit Margin (NPM), Debt to Equity (DER), dan Operating Profit Margin (OPM) secara bersama-sama berpengaruh terhadap pertumbuhan laba.
63
Tabel 4.8 Hasil uji F ( Uji bersama-sama )
b
ANOVA Model 1
Sum of Squares df
Mean Square
Regression
2.169
4
.542
Residual
9.108
67
.136
11.276
71
Total
F
Sig. 3.988
a
.000
a. Predictors: (Constant), ROA, DER, NPM, OPM b. Dependent Variable: PERTUMBUHAN LABA
c)
Uji T ( Uji Individual ) Uji T digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel – variabel bebas secara parsial terhadap variabel terikat. Apabila t hitung > t tabel, maka Ha diterima, dengan demikian variabel bebas dapat menjelaskan variabel terikat yang ada dalam model dengan kata lain ada pengaruh antara 4 variabel yang diuji. Dan sebaliknya jika t hitung < t tabel, maka Ho diterima, dengan demikian variabel bebas tidak dapat menjelaskan variabel terikat atau dengan kata lain tidak ada pengaruh antara dua variabel yang diuji.
64
Tabel 4.9 Hasil Uji T
a
Coefficients
Model 1
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
B
Std. Error
(Constant)
.692
.225
NPM
.076
.020
OPM
-.064
DER ROA
Collinearity Statistics
Beta
t
Sig.
Tolerance VIF
3.076
.003
1.665
3.886
.000
.066
5.239
.019
-1.721
-3.397
.001
.047
2.283
-.015
.019
-.093
-.794
.430
.881
1.135
.017
.098
.040
.175
.862
.228
4.378
a. Dependent Variable: PERTUMBUHAN LABA
Dari tabel 4.9 di atas, maka hasil regresi berganda dapat dianalisis sebagai berikut.
1. Net Profit Margin ( NPM ) Dari hasil perhitungan secara parsial diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,000. Karena nilai signifikan NPM ini lebih kecil dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa NPM berpengaruh secara parsial terhadap pertumbuhan laba. Hal ini mengindikasikan bahwa perubahan yang terjadi pada NPM akan berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba. Koefisien NPM sebesar 0,076
menunjukkan NPM berhubungan
positif terhadap pertumbuhan laba. Pengaruh positif yang ditunjukkan oleh NPM mengindikasikan bahwa apabila NPM mengalami kenaikan, maka pertumbuhan laba juga akan mengalami kenaikan, dan sebaliknya. Semakin besar NPM mengindikasikan pendapatan yang dimiliki
65
perusahaan perbankan juga meningkat, sehingga menambah kemampuan bank dalam meningkatkan laba Hasil penelitian ini juga mendukung hasil penelitian Rina Ani Sapariyah dan Ayu Ananta Putri (2012) yang menunjukkan bahwa NPM berpengaruh negative dan signifikan terhadap pertumbuhan laba.
2. Operating Profit Margin ( OPM ) Dari hasil perhitungan secara parsial diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,001. Karena nilai signifikan OPM ini lebih kecil dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa OPM
berpengaruh secara parsial terhadap
pertumbuhan laba. Hal ini mengindikasikan bahwa perubahan yang terjadi pada OPM akan berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba. Koefisien OPM sebesar -0.064 menunjukkan OPM berhubungan negatif terhadap pertumbuhan laba. Pengaruh negatif yang ditunjukkan oleh OPM mengindikasikan bahwa apabila OPM mengalami kenaikan, maka pertumbuhan laba akan mengalami kenaikan, dan sebaliknya apabila OPM mengalami penurunan, maka pertumbuhan laba akan mengalami penurunan juga. Hasil penelitian ini juga mendukung hasil penelitian Meilina Sari (2009)
yang menyatakan bahwa OPM
berpengaruh terhadap pertumbuhan laba.
66
3. Debt to Equity Ratio ( DER ) Dari hasil perhitungan secara parsial diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,430. Karena nilai signifikan DER ini lebih besar dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa DER tidak berpengaruh secara parsial terhadap pertumbuhan laba. Koefisien DER sebesar -0.015 menunjukkan DER berhubungan negatif terhadap pertumbuhan laba. Pengaruh negatif yang ditunjukkan oleh DER mengindikasikan bahwa apabila DER Semakin turun DER menunjukkan semakin berkurang komposisi utang perusahaan dibandingkan dengan modal sendiri sehingga berdampak besar pada beban perusahaan terhadap pihak luar karena akan meningkat tingkat solvabilitas perusahaan. Hasil penelitian ini juga mendukung hasil penelitian Rina Ani Sapariyah dan Ayu Ananta Putri (2012) yang menyatakan bahwa DER berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba.
4. Rasio On Asset ( ROA ) Dari hasil perhitungan secara parsial diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,862. Karena nilai signifikan ROA ini lebih besar dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa ROA tidak berpengaruh secara parsial terhadap pertumbuhan laba. Hal ini mengindikasikan bahwa perubahan yang terjadi pada ROA tidak akan berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba.Koefisien ROA sebesar 0,017 menunjukkan ROA berhubungan positif terhadap pertumbuhan laba.
67
Pengaruh positif yang ditunjukkan oleh ROA mengindikasikan bahwa apabila ROA mengalami kenaikan, maka pertumbuhan laba akan mengalami
kenaikan,
dan
sebaliknya.
Semakin
besar
ROA
mengindikasikan keuntungan yang diperoleh perusahan bank atas aset juga
meningkat,
sehingga
menambah
kemampuan
bank
dalam
meningkatkan laba. Sebaliknya, semakin kecil ROA mengindikasikan keuntungan atas aset mengalami penurunan, sehingga hal tersebut akan mengurangi kemampuan bank dalam menghasilkan laba.Hasil penelitian ini juga mendukung hasil penelitian Abiwodo, Ubud Salim, dan Bambang Swasto (2004) yang menunjukkan bahwa ROA berpengaruh signifikan terhadap rasio laba bersih.
5.
Variabel
independen
yang
paling
dominan
berpengaruh
terhadap
pertumbuhan laba.Dari tabel koefisien di atas, dapat dilihat bahwa tingkat signifikansi yang paling kecil di bawah 0.05 adalah NPM,OPM dengan tingkat masing masing signifikansi NPM sebesar 0,000, OPM sebesar 0,001. Hal ini menunjukkan bahwa NPM,OPM merupakan variabel yang paling dominan berpengaruh secara parsial terhadap pertumbuhan laba.
68
D. Pembahasan NPM berpengaruh secara parsial terhadap pertumbuhan laba. Hal ini mengindikasikan bahwa perubahan yang terjadi pada NPM berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba. OPM berpengaruh secara parsial terhadap pertumbuhan laba. Hal ini mengindikasikan bahwa perubahan yang terjadi pada OPM tidak berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba. DER tidak berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba. Pengaruh negatif yang ditunjukkan oleh DER mengindikasikan bahwa apabila DER Semakin turun DER menunjukkan semakin berkurang komposisi utang perusahaan dibandingkan dengan modal sendiri sehingga berdampak besar pada beban perusahaan terhadap pihak luar karena akan meningkat tingkat solvabilitas perusahaan . ROA tidak berpengaruh secara parsial terhadap pertumbuhan laba. Hal ini mengindikasikan bahwa perubahan yang terjadi pada ROA akan berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba Hal ini juga menggambarkan bahwa H4 yang diajukan diterima.
