BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk melihat gambaran secara umum data yang telah dikumpulkan dalam penelitian ini. Gambaran tersebut dapat dilihat pada hasil yang telah diperoleh pada table 4.1 sebagai berikut : Tabel 4.1 Hasil Uji Analisis Deskriptif
Descriptive Statistics N Beban_Pemeliharaan_dan_Re
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
53
7108565
188019662
72384053,15
4,485E7
Hasil_Produksi
53
77214
212767
131872,57
39228,917
Valid N (listwise)
53
parasi
Sumber : Output SPSS versi 18.0, diolah 2011 Dari tabel diatas ditunjukkan bahwa jumlah data yang dianalisis adalah sebanyak 53. Mean atau rata-rata dari beban pemeliharaan dan reparasi ke-53 jumlah data tersebut adalah Rp 72.384.053,15 standar deviasi Rp 4,485 nilai minimum Rp 7.108.565 terjadi pada bulan desember tahun 2008 dan nilai maksimumnya adalah Rp 188.019.662 terjadi pada bulan desember tahun 2009, pada bulan ini banyak mesin yang mengalami kerusakan sehingga perusahaan banyak mengeluarkan biaya untuk pemeliharaan dan
50
reparasi mesin-mesin tersebut. Hasil produksi memiliki mean atau rata-rata 131.872,57 karton, standar deviasi 39.228,917 karton, nilai minimum 77.214 karton terjadi pada bulan agustus tahun 2008, dan nilai maksimum 212.767 karton terjadi pada bulan mei 2009.
B. Uji Normalitas Data Uji statistik sederhana yang dapat dilakukan dengan menguji normalitas residual adalah uji statistik non-parametrik Kolmogorof-Smirnov (K-S), karena data ini memusatkan pada dua buah fungsi distribusi kumulatif yang dihipotesiskan dan distribusi kumulatif yang teramati. Dasar pengambilan keputusan apabila : 1. Jika profitabilitas atau sig > 0.05 maka Ho diterima 2. Jika profitabilitas atau sig < 0.05 maka Ho ditolak Kriteria pengujiannya adalah : a. Angka signifikan (SIG) > 0.05 maka data berdisrtibusi normal b. Angka signifikan (SIG) < 0.05 maka data tidak berdistribusi normal
51
Table 4.2 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Beban_Pemelihar aan_dan_Reparas i N
Hasil_Produksi 53
53
72384053,15
131872,57
4,485E7
39228,917
Absolute
,132
,163
Positive
,132
,163
Negative
-,080
-,082
Kolmogorov-Smirnov Z
,958
1,185
Asymp. Sig. (2-tailed)
,318
,120
Normal Parameters
a,b
Mean Std. Deviation
Most Extreme Differences
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : Output statistik non parametric One-Sample KolmogorovSmirnov Test Analisa : 1. Beban pemeliharaan dan reparasi Distribusi data dari hasil penelitian ini terlihat bahwa pada kolom asymp.sig / Asymptotic Significanse dua sisi untuk variabel beban pemeliharaan dan reparasi adalah 0.318 atau profitabilitas diatas 0.05 (0.318 > 0.05), maka Ho diterima atau data berdistribusi normal 2. Hasil produksi Distribusi data dari hasil penelitian ini terlihat bahwa pada kolom asymp.sig / Asimptotic Significance dua sisi untuk variabel
52
hasil produksi adalah 0.120 atau profitabilitas diatas 0.05 (0.120 > 0.05), maka Ho diterima atau data berdistribusi normal.
C. Analisa Regresi Linear Sederhana 1. Uji Koefisien Determinasi Table 4.3 Hasil Uji Koefisien Determinasi Model Summary Model
R
R Square
,765a
1
Adjusted R Square
,585
Std. Error of the Estimate
,577
25514,692
a. Predictors: (Constant), Beban_Pemeliharaan_dan_Reparasi
Sumber : Output SPSS versi 18.0, diolah 2011
Dari
tabel
diatas
menunjukkan
R.square
adalah
0,585
(penguadratan dari koefisien korelasi 0,765 X 0,765 = 0,585). R.square disebut juga koefisien determinasi, hal ini berarti 58,5% dari variabel hasil produksi perusahaan dapat dijelaskan oleh variabel beban pemeliharaan dan reparasi. Sedangkan sisanya 41,5% (100% - 58,5% = 41,5%) dijelaskan oleh faktor-faktor lain, seperti keahlian tenaga kerja, kondisi fisik ataupun mental tenaga kerja, penambahan jam kerja, dan faktorfaktor yang lain.
53
2. Uji Statistik t Uji signifikansi parameter individual (Uji Statistik t) untuk dapat menginterpretasikan koefisien variabel bebas (independent variable) dapat menggunakan Unstandardized Coeficients atau Standardized Coefisiens. Table 4.4 Hasil Uji Statistik t
Coefficientsa Model
Standardized Unstandardized Coefficients B
1
(Constant)
Std. Error
Beta
83438,719
6700,649
,001
,000
Beban_Pemeliharaan_
Coefficients t
Sig.
12,452
,000
8,481
,000
,765
dan_Reparasi a. Dependent Variable: Hasil_Produksi
Sumber : Output SPSS versi 18.0, diolah 2011 Dari output diatas untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen adalah sebagai berikut : Variabel beban pemeliharaan memiliki nilai signifikansi 0.00 lebih kecil dari 0.05 sehingga Ha diterima dan Ho ditolak. Dengan kata lain bahwa beban pemeliharaan dan reparasi berpengaruh secara signifikan terhadap hasil produksi. Bila dilihat dari perbandingan t
hitung
dengan t
tabel
dapat dilihat
bahwa t hitung memiliki nilai 8,481 sedangkan t tabel 1,678, ini artinya
54
t
hitung
> t
tabel
sehingga Ho ditolak. Jadi terdapat pengaruh beban
pemeliharaan dan reparasi terhadap hasil produksi. Hasil Produksi
= 83438,719 ɑ + 0,001 Beban Pemeliharaan dan Reparasi + e
Keterangan persamaan regresi : 1. Konstanta sebesar 83438,719 menyatakan bahwa jika beban pemeliharaan dan beban reparasi diabaikan maka hasil produksi adalah 83438,719. 2. Koefisien regresi X1 sebesar 0,001 menyatakan bahwa setiap pengaruh 1% akan menurunkan hasil produksi sebesar 0,001.
55
