BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Uji Statistik Deskriptif Statistik deskriptif menjelaskan karakteristik dari masing-masing variabel yang terdapat dalam penelitian ini, baik variabel dependen maupun independen yang terdiri dari nilai minimum, maksimum, mean (rata-rata), dan standar deviasi (Ghozali 2009:19). Tabel 4.1 Uji Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N DOL DFL ROE Valid N (listwise)
Minimum 75 75 75 75
.006626 .000000 .004084
Maximum 1.006357 .005228 1.869318
Mean .13303485 .00080313 .16919960
Std. Deviation .122724291 .001160227 .236624805
Sumber: Data yang diolah SPSS 20.0
Tabel 4.1 diatas menunjukkan bahwa keseluruhan jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 75 data yang diambil dari Laporan Keuangan Publikasi Tahunan Perusahaan Sektor Industri Barang Konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2011 sampai 2013. Keseluruhan data yang berjumlah 25 perusahaan yang bergerak disektor dikalikan dengan jumlah periode, yaitu 3 periode sehingga jumlah data menjadi 75 buah. Berikut ini adalah penjelasan data deskriptif dalam penelitian ini yang telah diolah dan disajikan dalam tabel 4.1 diatas:
44
45
1.
Operating Leverage (DOL) memiliki nilai minimum sebesar 0,006626 dan nilai maksimum sebesar 1,006357 dengan nilai rata-rata (mean) sebesar 0,13303485 dan standar deviasi sebesar 0,122724291. Perusahaan yang memiliki DOL minimum adalah PT. Mayora Indah Tbk. pada tahun 2011, hal ini disebabkan karena nilai dari persentase perubahan EBIT dibagi dengan persentase perubahan penjualan pada tahun tersebut memiliki perhitungan terendah dibandingkan dengan perusahaan-perusahaan lain pada periode penelitian. Sedangkan perusahaan yang memiliki DOL maksimum adalah PT. Multi Bintang Indonesia Tbk. pada tahun 2013, hal ini disebabkan karena nilai dari persentase perubahan EBIT dibagi dengan persentase perubahan penjualan pada tahun tersebut memiliki perhitungan tertinggi dibandingkan dengan perusahaan-perusahaan lain pada periode penelitian.
2.
Financial Leverage (DFL) memiliki nilai minimum sebesar 0,000000 dan nilai maksimum sebesar 0,005228 dengan nilai rata-rata (mean) sebesar 0,0080313 dan standar deviasi sebesar 0,001160227. Perusahaan yang memiliki DFL minimum adalah PT. Hanjaya Mandala Sampoerna Tbk dan PT. Gudang Garam Tbk pada tahun 2011, 2012, dan 2013, hal ini disebabkan karena nilai dari persentasi perubahan EPS dibagi dengan persentase perubahan EBIT pada tahun tersebut memiliki perhitungan terendah dibandingkan dengan perusahaan-perusahaan lain pada periode penelitian. Sedangkan perusahaan yang memiliki DFL maksimum adalah
46
PT. Kedaung Indah Can Tbk. pada tahun 2013, hal ini disebabkan karena nilai dari persentase perubahan EPS dibagi dengan persentase perubahan EBIT pada tahun tersebut memiliki perhitungan tertinggi dibandingkan dengan perusahaan-perusahaan lain pada periode penelitian. 3.
Return On Equity (ROE) memiliki nilai minimum sebesar 0,004084 dan nilai maksimum sebesar 1,869318 dengan nilai rata-rata (mean) sebesar 0,16919960 dan standar deviasi sebesar 0,236624805. Perusahaan yang memiliki ROE minimum adalah PT. Kedaung Indah Can Tbk, pada tahun 2011, hal ini disebabkan karena nilai dari laba bersih (EAT) dibagi dengan modal sendiri pada tahun tersebut memiliki perhitungan terendah dibandingkan dengan perusahaan-perusahaan lain pada periode penelitian. Sedangkan perusahaan yang memiliki ROE maksimum adalah PT. Kalbe Farma Tbk. pada tahun 2012, hal ini disebabkan karena nilai dari laba bersih (EAT) dibagi dengan modal sendiri pada tahun tersebut memiliki perhitungan tertinggi dibandingkan dengan perusahaan-perusahaan lain pada periode penelitian.
B. Uji Asumsi Klasik 1.
Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah data berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas ini menggunakan metode One Sample Kolmogrov Smirnov Test dengan menggunakan taraf signifikansi 0,05.
47
Pengambilan keputusan untuk menentukan data variabel penelitian terdistribusi normal atau tidak adalah sebagai berikut: a. Nilai Asym.Sig. (2-tailed) > 0,05 maka data berdistribusi normal. b. Nilai Asym.Sig. (2-tailed) < 0,05 maka data berdistribusi tidak normal. Tabel 4.2 Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N a,b Normal Parameters Most Extreme Differences
Mean Std. Deviation Absolute Positive Negative
Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed)
75 .0000000 .65989323 .097 .097 -.089 .843 .477
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Data yang diolah SPSS 20.0
Berdasarkan Tabel 4.2 dapat dilihat pada baris Asymp. Sig. (2-tailed) pada uji Kolmogorov-Smirnov bahwa nilai signifikansi untuk seluruh variabel sebesar 0,477 > 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa data pada seluruh variabel berdistribusi normal.
48
2.
Uji Multikolonieritas Model
regresi
yang
baik
adalah
terbebas
dari
masalah
multikolonieritas (adanya variable independent yang saling berhubungan). Untuk mengetahui ada atau tidaknya multikolonieritas dengan mendasarkan pada Tolerance dan Variance Inflaction Factor (VIF). Multikolonieritas dapat diketahui dengan batasan nilai tolerance 0.10 dan VIF 10. a.
VIF > 10 = Antar variabel independen terjadi korelasi atau multikolonieritas.
b.
VIF < 10 = Antar variabel independen tidak terjadi kolerasi atau multikolonieritas. Tabel 4.3 Uji Multikolonieritas a
Model 1 (Constant) DOL DFL
Coefficients Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients B Std. Error Beta -2.591 .141 4.137 .662 .555 -222.415 70.026 -.282
t -18.436 6.248 -3.176
Sig. .000 .000 .002
Collinearity Statistics Tolerance VIF .916 .916
1.091 1.091
a. Dependent Variable: ROE Sumber: Data yang diolah SPSS 20.0
Berdasarkan data tabel 4.3 diatas angka yang didapat dalam kolom tolerance menunjukkan DOL sebesar 0,916, dan DFL sebesar 0,916 lebih besar dari 0,10. Sedangkan angka yang didapat dari kolom VIF untuk DOL sebesar 1,091 dan DFL sebesar 1,091 lebih kecil dari 10 maka model ini terbebas dari multikolonieritas antar variabel independen. Maka disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolineritas.
49
3. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan t-1 atau sebelumnya (Ghozali, 2009:99), sehingga diperoleh hasil regresi yang valid dan dapat digunakan untuk melakukan pengujian terhadap hipotesis yang diajukan. Jika terjadi autokorelasi dalam model regresi linear berarti koefisien korelasi yang diperoleh menjadi tidak akurat, sehingga model regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi. Salah satu cara mendeteksi bahwa data tersebut terkena autokorelasi atau tidak adalah dengan menggunakan Durbin Watson (DW-test). Tabel 4.4 Uji Autokorelasi b
Model Summary Model 1
R
R Square
.692
a
.479
Adjusted R Square .464
Std. Error of the Estimate .66900
Durbin-Watson 2.028
Sumber: Data yang diolah SPSS 20.0
Ketentuan uji Durbin-Watson (DW) adalah du < dw < 4-du. Berdasarkan Tabel 4.4 diketahui nilai DW sebesar 2,028, nilai ini akan dibandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan signifikansi 5%, jumlah sampel 75 (n) dan jumlah variabel independen 2 (k=2), maka dalam tabel Durbin Watson didapatkan nilai du =1,6802. Sesuai ketentuan uji DW,
50
du < dw <4-du, maka dapat dihitung dan menghasilkan 1,6802 < 2,028 < 2.3198, sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi. 4.
Uji Heteroskedastisitas Uji ini bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari risidual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika variance dari risidual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka
disebut
Homoskedastisitas
dan
jika
berbeda
disebut
Heteroskedastisitas, Imam Ghizali (2013:139. Dalam uji heteroskesdastisitas digunakan uji Glejser yang lebih dapat menjamin keakuratan hasil (Ghozali, 2005, dalam Saputro 2011). Dasar pengambilan keputusan uji Glejser dilakukan sebagai berikut: 1. Jika signifikansi lebih besar dari 0,05, maka kesimpulannya adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. 2. Jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka kesimpulannya adalah terjadi heteroskedastisitas. Tabel 4.5 Uji Glejser Coefficients
Model 1
Unstandardized Coefficients B Std. Error (Constant)
.075
.039
DOL .209 DFL -19.982 a. Dependent Variable: RES2
.184 19.465
Sumber: Data yang diolah SPSS 20.0
a
Standardized Coefficients Beta .137 -.124
t
Sig.
1.913
.060
1.136 -1.027
.260 .308
51
Berdasarkan hasil dari uji heteroskedastisitas pada tabel 4.5 menunjukkan bahwa beda temporer (X1) menghasilkan nilai signifikansi 0,260 dan beda permanen (X2) menghasilkan nilai 0,308 yang artinya samasama mempunyai nilai signifikansi lebih dari 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa model regresi terbebas dari heterokedastisitas.
C. Uji Kesesuaian atau Kelayakan Model 1.
Uji Koefisien Determinasi (Uji Adjusted R2) Nilai koefisien determinasi yang ditunjukkan dengan nilai Adjusted RSquare dari model regresi digunakan untuk mengetahui besarnya indeks pengungkapan sosial yang dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebasnya. Tabel 4.6 Uji Koefisien Determinasi b
Model Summary Model 1
R
R Square .692
a
.479
Adjusted R Square .464
Std. Error of the Estimate .66900
a. Predictors: (Constant), DFL, DOL b. Dependent Variable: ROE
Sumber: Data yang diolah SPSS 20.0
Dari hasil output SPSS, nilai koefisien determinasi (R2) adalah sebesar 0,464, hal ini memiliki arti bahwa presentase pengaruh dari variabel DOL dan DFL terhadap ROE pada perusahaan subsektor barang konsumsi periode tahun 2011-2013 yang terdaftar di BEI adalah sebesar 46,4%.
52
Sedangkan sisanya (100% - 46,4% = 53,6%) 53,6% dijelaskan oleh sebabsebab lain diluar model yang tidak dimasukkan dalam model penelitian. 2.
Uji Signifikan F Uji F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Menurut Ghozali (2009), jika tingkat signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka semua variabel independen mempengaruhi variabel dependen. Pada dasarnya nilai F diturunkan dari tabel ANOVA (analysis of variance). Dari hasil pengujian dengan nilai F diperoleh sebagai berikut: Tabel 4.7 Uji Signifikan F a
Model 1
ANOVA Sum of Squares df Mean Square
Regression
29.611
2
14.806
Residual
32.224
72
.448
Total
61.835
74
F 33.081
Sig. .000
b
a. Dependent Variable: ROE b. Predictors: (Constant), DFL, DOL
Sumber: Data yang diolah SPSS 20.0 Dari hasil uji ANOVA atau F test, menghasilkan nilai F hitung sebesar 33,081 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000. Dari perhitungan diatas tingkat signifikansinya sebesar 0,000 maka model regresi dapat digunakan untuk memprediksikan pengungkapan ROE atau dapat dikatakan bahwa
53
DOL dan DFL secara bersama-sama berpengaruh terhadap ROE. Maka dapat disimpulkan bahwa variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. 3.
Uji Hipotesis (Uji Signifikan t) Uji signifikan t dilakukan untuk mengetahui apakah pengaruh masingmasing variabel independen yang terdiri atas DOL dan DFL terhadap ROE. Berdasarkan tingkat signifikansi, masing-masing variabel independen mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen, jika mempunyai tingkat signifikansi < 0.05. Tabel 4.8 Uji Signifikan t Coefficients Unstandardized Coefficients
Model 1
B (Constant)
-2.591
Std. Error
a
Standardized Coefficients Beta
t
.141
Sig.
-18.436
.000
DOL
4.137
.662
.555
6.248
.000
DFL
-222.415
70.026
-.282
-3.176
.002
a. Dependent Variable: ROE
Sumber: Data yang diolah SPSS 20.0
Dari hasil uji statistik t hitung pada tabel diatas diperoleh nilai: a.
DOL sebesar 6,248 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000. Dari hasil tersebut diketahui nilai signifikansi variabel DOL lebih kecil dari tingkat signifikan 0,05, bahwa secara parsial DOL berpengaruh secara
54
signifikan terhadap ROE dapat diterima. Dan dapat disimpulkan bahwa ROE dipengaruhi oleh DOL. b.
DFL sebesar -3,176 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,002. Dari hasil tersebut diketahui nilai signifikansi variabel DFL lebih kecil dari tingkat signifikan 0,05, bahwa secara parsial DFL berpengaruh secara signifikan terhadap ROE dapat diterima. Dan dapat disimpulkan bahwa ROE dipengaruhi oleh DFL.
D. Analisis Linear Berganda Analisis linear berganda digunakan dalam penelitian ini dengan tujuan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Perhitungan statistik dalam analisis linear berganda yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan SPSS 20.0. Ringkasan hasil pengolahan data dengan menggunakan program SPSS tersebut dapat dilihat pada tabel 4.8. Dari hasil regresi linear berganda, dapat disusun dalam bentuk persamaan regresi sebagai berikut: Y = α + β1X1 + β2X2 + e ROE = -2,591 + 4,137 (DOL) - 222,415) (DFL) + e Keterangan: Y = ROE α = Konstanta
55
β1, β2 = Koefisien Regresi X1 = DOL X2 = DFL e = Standar Eror
1.
Konstanta (α) Nilai konstanta (α) adalah sebesar -2,591, artinya jika semua variabel independen sama dengan 0 maka nilai ROE akan bernilai -2,591.
2.
Koefisien Regresi (β) a.
Nilai koefisien regresi variabel DOL sebesar 4,137. Hal ini berarti jika DOL berubah satu satuan, maka ROE akan berubah sebesar 4,137 dengan asumsi variabel independen lainnya konstan atau tidak berubah. Tanda positif menunjukkan hubungan yang searah antara DOL terhadap ROE, yang berarti apabila DOL semakin meningkat maka ROE akan meningkat pula sebesar 4,137.
b.
Nilai koefisien regresi variabel DFL sebesar -222.415. Hal ini berarti jika DFL berubah meningkat satu satuan, maka ROE akan berubah menurun sebesar -222.415 dan sebaliknya, dengan asumsi variabel independen lainnya konstan atau tidak berubah. Tanda negatif menunjukkan hubungan yang tidak searah antara DFL terhadap ROE, yang berarti apabila DFL meningkat satu satuan maka terjadi penurunan terhadap perubahan ROE ataupun sebaliknya.
56
E. Pembahasan Berdasarkan hasil analisis diatas secara garis besar dijelaskan sebgai berikut : Hasil penelitian ini menunjukan DOL dan DFL berpengaruh terhadap ROE. Hal ini didasarkan pada tabel 4.9, dimana nilai F hitung 33,081 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000 tidak melebihi dari 0.05 hal ini menunjukan bahwa variabel DOL dan DFL berpengaruh secara simultan atau bersama sama terhadap ROE. Tabel 4.9 Ringkasan Hasil Pengujian Hipotesis Hipotesis H1 H2
Variabel Independen DOL DFL
Variabel Dependen ROE ROE
Sig. 0,000 0,002
Sumber: diolah oleh penulis sendiri
1. Pengaruh DOL terhadap ROE (H1) Berdasarkan pengujian tabel 4.8 diketahui bahwa DOL memiliki pengaruh yang signifikan terhadap ROE. Hasil ini menunjukan bahwa hipotesis H1 yang merupakan pengujian pengaruh degree of operating leverage (DOL) terhadap ROE diterima, ini dapat dibuktikan dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000 yang lebih kecil dari 0,05. Hal ini terjadi karena sebagian resiko usaha bergantung pada seberapa besar biaya tetap digunakan
57
dalam operasi suatu perusahaan, jika biaya tetap tinggi, bahkan penurunan yang kecil sekalipun akan dapat menyebabkan penurunan Return On Equity (ROE). Hal ini terjadi apabila perbandingan EBIT dan penjualan naik maka mengakibatkan peningkatan pula pada laba bersih dengan modal sendiri pada perusahaan tersebut. Hasil ini sejalan dengan teori yang disampaikan Brigham & Houston (2011) yang terdapat dalam bukunya bahwa dalam hubungannya leverage operasi mempunyai pengaruh terhadap ROE, jika hal-hal lain yang dianggap konstan, maka memiliki arti bahwa suatu perubahan kecil yang terjadi pada jumlah penjualan akan dapat mengakibatkan perubahan pada ROE. Hal ini berbanding terbalik dengan penelitian yang dilakukan oleh Yulianti (2010) yang menyatakan bahwa operating leverage tidak memiliki pengaruh terhadap ROE.
2. Pengaruh DFL terhadap ROE (H2) Berdasarkan pengujian tabel 4.8 diketahui bahwa DFL memiliki pengaruh yang signifikan terhadap ROE. Hasil ini menunjukan bahwa hipotesis H2 yang merupakan pengujian pengaruh degree of financial leverage (DFL) memiliki pengaruh terhadap ROE diterima, yang dibuktikan dengan tingkat signifikansi
58
sebesar 0,002 yang lebih kecil dari 0,05. Dapat dinyatakan bahwa dalam pengaruhnya financial leverage berpengaruh terhadap ROE dan mempunyai hubungan yang negatif, dapat dilihat dari table 4.8 dimana koefisien regresi variabel DFL menunjukan angka yang negatif, ini berarti bahwa apabila terjadi peningkatan terhadap finansial leverage akan mengakibatkan penurunan terhadap ROE. Hal ini terjadi apabila perbandingan EPS dan EBIT naik maka mengakibatkan penurunan pada laba bersih dengan modal sendiri pada perusahaan perusahaan tersebut. Dengan kata lain jika terjadi kebijakan financial leverage yang menggunakan modal pinjaman didalam suatu perusahaan maka akibatnya modal sendiri akan terjadi penurunan karena modal pinjaman lebih besar daripada modal sendiri. Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Syahyunan (2011) yang menyatakan bahwa terbukti financial leverage memiliki pengaruh terhadap ROE dan menjelaskan leverage finansial memiliki pengaruh signifikan negatif terhadap ROE, ini berarti semakin besar leverage keuangan akan mengakibatkan semakin kecil tingkat ROE perusahaan. Hal ini berbanding terbalik dengan penelitian yang dilakukan oleh Yulianti (2010) yang menyatakan bahwa financial leverage tidak memiliki pengaruh terhadap ROE.
