BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Statistik Deskriptif Pengujian ini bertujuan untuk memberikan gambaran atau deskriptif suatu data yang dilihat dari nilai minimum, maksimum, mean dan standar deviasi dari masing-masing sampel perusahaan. Selain itu pengujian ini juga dapat dijadikan gambaran umum terkait factor yang mempengaruhi Koefisien Respon Laba (ERC) pada Perusahaan Manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2011-2013. Statistik deskriptif untuk variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 4.1 Hasil Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
ERC
150
-29.14494
38.40096
-.0800906
4.32184652
SIZE
150
25.19398
32.99697
28.2970481
1.76065689
GROWTH
150
.25000
40.09000
3.6768000
6.18715668
ROA
150
.00408
.41720
.1162930
.09008034
LEV
150
.03723
.88217
.4174662
.17957588
Valid N (listwise)
150
54
55
Dari hasil olahan data diatas maka dapat diinterpretasikan sebagai berikut : a. Dari hasil data statistik deskriptif diatas, jumlah sampel yang digunakan sebanyak 150 dari 50 perusahaan selama 3 tahun mulai dari tahun 2011-2013 dengan data variabel independen adalah Ukuran Perusahaan, Pertumbuhan, Profitabilitas, Leverage dan variabel dependennya adalah Koefisien Respon Laba. b. Variabel koefisien respon laba memiliki nilai minimum -29.14 yaitu pada PT Ekadharma International Tbk 2011 tahun artinya reaksi pasar dalam menangkap laba sangatlah kecil. Nilai maksimum 38.40 yaitu pada PT Siantar Top Tbk tahun 2011 yang artinya reaksi pasarr dalam menangkap laba mencapai 38%. Nilai mean yaitu sebesar
-0.801 dan nilai standar deviasi sebesar
4.32185.
Berdasarkan nilai tersebut bahwa rata-rata tingkat abnormal saham dalam merespon komponen unexpected earning relatif kecil terlihat dari hasil yang minus yaitu mencapai -0.801%. Nilai standar deviasi yang lebih kecil dibandingkan nilai mean mengartikan bahwa simpangan data pada variabel ERC relative baik. c. Variabel ukuran perusahaan memiliki nilai minimum 25.19 yaitu pada PT Kedaung Indah Can Tbk tahun 2011 yang artinya perusahaan mampu menghasilkan aktiva tetap dan lancar mencapai 25%. Nilai maksimum 33 yaitu pada PT Astra International Tbk tahun 2013 dimana perusahaan ini mampu menghasilkan aktiva tetap dan lancar mencapai 33%. Nilai mean sebesar 28.2970 dan nilai standar deviasi sebesar 1.76066. Nilai standar deviasi yang lebih kecil
56
dibandingkan nilai mean mengartikan bahwa simpangan data pada variabel ERC relative baik. d. Variabel pertumbuhan perusahaan memiliki nilai minimum 0.25 yaitu pada PT Alumindo Light Metal Industry Tbk tahun 2013 yang artinya perusahaan mengalami pertumbuhan perusahaan mencapai 0.25% . Nilai maksimum 40.09 yaitu PT Unilever Indonesia Tbk tahun 2012 artinya perusahaan mengalami pertumbuhan mencapai 40%. Nilai mean sebesar 3.6768 dan nilai standar deviasi sebesar 6.18716. Nilai standar deviasi yang lebih besar dibandingkan nilai mean mengartikan bahwa simpangan data pada variabel PBV relative kurang baik. e. Variabel profitabilitas perusahaan memiliki nilai minimum 0.00408 yaitu pada Kedaung Indah Can Tbk tahun 2011 yang artinya kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba sangatlah kecil 0.00408%. Nilai maksimum 0.41720 yaitu pada PT Hm Sampoerna Tbk tahun 2011 dimana kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba mencapai 0.41% . Nilai mean sebesar 0.1163 dan nilai standar deviasi sebesar 0.09008. Nilai standar deviasi yang lebih kecil dibandingkan nilai mean mengartikan bahwa simpangan data pada variabel ROA relative baik. f. Variabel leverage memiliki nilai minimum 0.04 yaitu pada PT Jaya Pari Steel Tbk tahun 2013 dimana perusahaan menggunakan hutang dalam pembelian asset mencapai 0.04%. Nilai maksimum 0.88 yaitu pada PT Akasha Wira International Tbk tahun 2013 dimana perusahaan ini menggunakan hutang dalam pembelian asset mencapai 0.88%. Nilai mean yaitu sebesar 0.4175 dan nilai standar deviasi
57
sebesar 0.17958. Nilai standar deviasi yang lebih kecil dibandingkan nilai mean mengartikan bahwa simpangan data pada variabel Leverage relative baik.
B. Uji Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas Data Syarat data layak untuk diuji adalah data tersebut harus berdistribusi normal. Uji ini digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependen dan variabel independen, ataupun keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Untuk mendeteksi apakah variabel residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik. Hasil uji normalitas dapat dilihat dari tabel berikut ini : Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov. Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N Normal Parametersa,b
Most Extreme Differences
Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
150 Mean Std. Deviation
0E-7 4.31004955
Absolute
.395
Positive
.360
Negative
-.395 4.836 .000
58
Hasil pengujian normalitas menunjukkan nilai Asymp sebesar 0.000 atau berada dibawah nilai 0.005 hal ini berarti nilai unresidual berdistribusi secara tidak normal. Berdasarkan hasil uji normalitas data diatas, sampel data yang diolah menunjukkan bahwa data tidak berdistribusi secara normal maka penulis berusaha mencari solusi untuk menormalkan data dengan cara mentransformasi data menjadi logaritma natural. Dalam pengujian ini variabel yang ditransformasi yaitu koefisien respon laba. Hasil pengujiannya adalah sebagai berikut : Tabel 4.3 Hasil Uji Normalitas Setelah Transformasi One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N
91
Normal Parametersa,b
Most Extreme Differences
Mean Std. Deviation
0E-7 1.42074782
Absolute
.059
Positive
.059
Negative
-.058
Kolmogorov-Smirnov Z
.566
Asymp. Sig. (2-tailed)
.906
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Dari tabel 4.3 diatas dapat diketahui bahwa nilai Asymp. Sig adalah 0.906 dimana nilai ini > 0.05. Maka dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi secara normal dan layak untuk digunakan dalam penelitian ini.
59
2. Uji Multikolinearitas Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi
korelasi
diantara
variabel
independen
(Ghozali,
2011).
Hasil
uji
multikolinearitas dapat dilihat dari data dibawah ini :
Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinearitas
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
Collinearity Statistics
Coefficients B (Constant)
1
Std. Error
Beta
Tolerance
VIF
-4.572
2.868
SIZE
.111
.102
.116
.901
1.110
GROWTH
.096
.045
.371
.336
2.973
ROA
-2.680
3.414
-.144
.309
3.238
LEV
-1.660
1.114
-.198
.588
1.699
Dari hasil dari uji multikolinearitas pada tabel 4.4 terlihat bahwa nilai tolerance pada masing-masing variabel independen lebih dari 0.10 dan hasil dari Variance Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan nilai kurang dari 10. Maka dapat disimpulkan
bahwa
persamaan
model
regresi
yang
diajukan
bebas
dari
multikolinearitas. 3. Uji Autokorelasi Pengujian autokorelasi dilakukan dengan tujuan untuk melihat adanya hubungan antara data satu dengan data yang lainnya dalam satu variabel. Cara untuk
60
mendeteksi adanya autokorelasi salah satunya adalah menggunakan Uji Durbin Watson. Hasil dari pengujian autokorelasi dapat dilihat pada tabel dibawah ini : Tabel 4.5 Hasil Uji Autokolerasi Model Summaryb Model
1
R
R Square
.322
a
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
.104
.062
Durbin-Watson
1.45341
1.439
a. Predictors: (Constant), LEV, GROWTH, SIZE, ROA b. Dependent Variable: ln_erc
Dari hasil uji autokorelasi diatas dapat dilihat bahwa nilai DW menghasilkan nilai sebesar 1.439. Nilai DW diantara -2 sampai +2, berarti uji diatas tidak menunjukkan adanya autokorelasi. 4. Uji Heterokedastisitas Pengujian ini dilakukan dengan tujuan melihat jarak kuadrat titik-titik sebaran terhadap garis regresi. Hasil pengujian ini dapat dilihat pada gambar berikut ini :
61
Gambar 4.1 Uji Heterokedastisitas
Berdasarkan Scatter Plot diatas terlihat bahwa tidak ada pola yang jelas yang digambarkan. Maka dapat disimpulkan bahwa semua variabel independen dalam model regresi ini bebas dari heterokodastisitas.
C. Uji Hipotesis 1. Uji Koefisien Determinasi (Adjusted R2)
62
Kosfisien Determinasi (R2) digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variabel independen. Hasil pengujian R2 dapat dilihat dalam tabel berikut ini : Tabel 4.6 Koefisien Determinasi Model Summaryb Model
1
R
R Square
.322a
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
.104
.062
1.45341
Durbin-Watson
1.439
a. Predictors: (Constant), LEV, GROWTH, SIZE, ROA b. Dependent Variable: ln_erc
Dari hasil regresi menurut tabel diatas dapat diketahui bahwa angka koefisien determinasi R Square adalah 0.062 atau 6.2% . Hal ini menunjukkan bahwa variabel dependen yaitu Koefisien Respon Laba dapat dijelaskan oleh variabel independen yaitu Ukuran Perusahaan, Pertumbuhan, Profitabilitas, dan Leverage sebesar 6.2% sedangkan presentase sisanya yaitu 93.8% dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak dibahas dalam penelitian ini. 2. Uji Koefisien Regresi Secara Simultan (Uji F) Uji F digunakan untuk menguji apakah variabel independen secara bersamasama berpengaruh terhadap variabel dependen. Hasil Uji F dapat dilihat dari tabel regresi dibawah ini :
63
Tabel 4.7 Hasil Regresi Berganda Uji Signifikasi Simultan (Uji F) ANOVAa Model
Sum of Squares Regression
1
df
Mean Square
21.065
4
5.266
Residual
181.667
86
2.112
Total
202.732
90
F
Sig. 2.493
.049b
a. Dependent Variable: ln_erc b. Predictors: (Constant), LEV, GROWTH, SIZE, ROA
Kriteria pengujian : H0 diterima bila F hitung < F tabel Ha diterima bila F hitung > F tabel Berdasarkan tabel diatas diperoleh nilai F hitung sebesar 2.493 dengan nilai signifikasi sebesar 0.049 dimana nilai ini lebih kecil dari 0.05. F tabel pada tingkat kepercayaan 95% (α = 0.05) dan derajat kebebasan (df1 = 5-1 = 4 df2 = 91-4 = 87) sehingga didapatkan F tabel 2.48 dalam hal ini dapat dilihat bahwa Fhitung > Ftabel (2.493 > 2.48) sehingga dapat disimpulkan Ha diterima dan Ho ditolak. Jika demikian berarti Ukuran Perusahaan, Pertumbuhan Perusahaan, Profitabilitas, Leverage secara bersama-sama memiliki pengaruh signifikan terhadap Koefisien Respon Laba.
3. Uji Parsial (Uji t) Uji T digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen (Ukuran Perusahaan, Pertumbuhan, Profitabilitas, dan Leverage) secara parsial berpengaruh
64
terhadap variabel dependen (Koefisien Respon Laba). Berdasarkan tingkat signifikansi, masing-masing variabel independen mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen, jika mempunyai tingkat signifikansi < 0.05. Hasil Uji t dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 4.8 Hasil Regresi Berganda Uji Signifikasi Parsial (Uji t)
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
t
Sig.
Coefficients B (Constant)
1
Std. Error -4.572
2.868
SIZE
.111
.102
GROWTH
.096
ROA LEV
Beta -1.594
.115
.116
1.081
.283
.045
.371
2.109
.038
-2.680
3.414
-.144
-.785
.435
-1.660
1.114
-.198
-1.490
.140
Pada tabel t ditemukan bahwa nilai t tabel adalah 1.66277 dimana nilai tersebut dilihat berdasarkan n – k atau 91-5 = 86 dengan menggunakan signifikansi 5%. Berdasarkan tabel 4.9 dapat disimpulkan mengenai uji hipotesis dari masingmasing variabel independen terhadap variabel dependen sebagai berikut : a. SIZE memiliki nilai thitung sebesar 1.081 sedangkan ttabel sebesar 1.66277. Hasil perhitungan ini menunjukkan thitung < ttabel dengan signifikansi sebesar 0.283. Dengan demikian hasil perhitungan statistik menunjukkan bahwa Ukuran
65
Perusahaan secara parsial tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Koesfisien Respon Laba. b. GROWTH memiliki nilai thitung sebesar 2.109 sedangkan ttabel sebesar 1.66277. Hasil perhitungan ini menunjukkan thitung > ttabel dengan signifikansi sebesar 0.038. Dengan demikian hasil perhitungan statistik menunjukkan bahwa Pertumbuhan Perusahaan secara parsial memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Koefisien Respon Laba. c. ROA memiliki nilai thitung sebesar -0.785 sedangkan ttabel sebesar 1.66277. Hasil perhitungan ini menunjukkan thitung < ttabel dengan nilai signifikasi sebesar 0.435. Dengan demikian hasil perhitungan statistik menunjukkan bahwa variabel Profitabilitas secara parsial tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Koefisien Respon Laba. d. LEV memiliki nilai thitung sebesar -1.490 sedangkan ttabel sebesar 1.66277. Hasil perhitungan ini menunjukkan thitung < ttabel dengan nilai signifikasi sebesar 0.140. Dengan demikian hasil perhitungan statistik menunjukkan bahwa variabel Leverage secara parsial tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Koefisien Respon Laba.
66
D. Analisis Regresi Linear Berganda Hasil regresi berganda dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 4.9 Hasil Uji Regresi Berganda
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
t
Sig.
Coefficients B (Constant)
1
Std. Error -4.572
2.868
SIZE
.111
.102
GROWTH
.096
ROA LEV
Beta -1.594
.115
.116
1.081
.283
.045
.371
2.109
.038
-2.680
3.414
-.144
-.785
.435
-1.660
1.114
-.198
-1.490
.140
Dari tabel 4.7 diatas dapat diperoleh model persamaan regresi yang dapat dibentuk sebagai berikut : ERCit = β0 + β1S1it + β2G2it + β3P3it + β4L4it + εit ERC = -4.572 + 0.111 SIZE + 0.096 GROWTH – 2.680 ROA – 1.660 LEV + e Dari hasil regresi dapat disimpulkan bahwa : 1. Konstanta sebesar -4.572 artinya jika variabel independen dianggap konstan, maka ERC akan mengalami penurunan 4.57 % 2. Koefisien regresi SIZE 0.111 artinya jika setiap kenaikan 1% dari Ukuran Perusahaan maka ERC akan mengalami kenaikan sebesar 0.111 %
67
3. Koefisien regresi GROWTH sebesar 0.096 artinya jika setiap kenaikan 1% dari pertumbuhan perusahaan maka ERC tetap akan mengalami kenaikan sebesar 0.096% 4. Koefisien regresi ROA sebesar –2.680 artinya jika setiap kenaikan 1% dari profitabilitas perusahaan maka ERC akan mengalami penurunan –2.680% 5. Koefisien regresi LEV sebesar –1.660 artinya setiap kenaikan 1% dari leverage maka ERC akan mengalami penurunan sebesar 1.660 %
E. Pembahasan Hasil Penelitian Dari model regresi yang diperoleh dari hasil pengujian akan dijelaskan pengaruh
variabel-variabel
independen
Ukuran
Perusahaan,
Pertumbuhan
Perusahaan, Profitabilitas, dan Leverage terhadap Koefisien Respon Laba. 1. Pengaruh Ukuran Perusahaan terhadap Koefisien Respon Laba Berdasarkan tabel 4.9 variabel Ukuran Perusahaan menghasilkan nilai signifikansi sebesar 0.283 < 0.05. Hal ini menunjukkan bahwa Ukuran Perusahaan secara parsial tidak berpengaruh terhadap Koefisien Respon Laba (ERC). Hasil penelitian ini menunjukkan Ha ditolak dan Ho diterima. Ukuran perusahaan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap koefisien respon laba, dikarenakan investor dikarenakan investor menganggap bahwa perusahaan yang besar belum tentu memberikan keuntungan, bisa saja perusahaan tersebut juga memiliki hutang yang besar untuk mendanai kegiatan operasional perusahaan. Sebagian besar perusahaan manufaktur merupakan perusahaan yang
68
berukuran besar, namun investor lebih memilih melihat kondisi pasar perusahaan secara umum daripada melihat total asetnya. Selain itu, saat publikasi laporan keuangan, informasi yang tersedia tidak cukup informatif dan tidak lagí menjadi perhatian investor dalam mengambíl keputusan berinvestasi, investor beranggapan bahwa perusahaan yang besar tidak selamanya dapat memberikan laba yang besar begitu juga sebaliknya, perusahaan kecil tidak menutup kemungkinan dapat memberikan laba yang tinggi bagi para investornya. Hasil ini tidak konsisten dengan penelitian Setiawati dan Nursiam (2014) yang menyatakan bahwa ukuran perusahan berpengaruh secara signifikan terhadap koefisien respon laba. 2. Pengaruh Pertumbuhan terhadap Koefisien Repson Laba Berdasarkan tabel 4.9 variabel Pertumbuhan Perusahaan menghasilkan nilai signifikansi 0.038 > 0.05. Hal ini menunjukkan bahwa Pertumbuhan Perusahaan secara parsial berpengaruh secara signifikan terhadap Koefisien Respon Laba (ERC). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Ha diterima dan Ho ditolak. Pertumbuhan berhubungan positif dengan koefisien respon laba. Perusahaan yang memiliki kesempatan bertumbuh yang lebih besar akan memiliki nilai ERC yang lebih tinggi. Hal ini dikarenakan ketika laporan perusahaan menunjukkan bahwa perusahaan sedang mengalami pertumbuhan, hal ini akan dijadikan sebagai representasi dari perolehan laba perusahaan yang mengalami peningkatan baik dimasa ini maupun akan datang sehingga sinyal para investor dan calon investor pun ikut meningkat.
69
Hasil ini konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Naimah dan Utama (2005) yang menyatakan bahwa pertumbuhan perusahaan berpengaruh secara positif terhadap koefisien respon laba. 3. Pengaruh Profitabilitas terhadap Koefisien Respon Laba Berdasarkan tabel 4.9 variabel Profitabilitas mengasilkan nilai signifikansi 0.435 > 0.05 dimana hasil penelitian ini menunjukan bahwa secara parsial profitabilitas tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Koefisien Respon Laba (ERC). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Ho diterima dan Ha ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa Profitabilitas tidak terlalu dipertimbangkan oleh investor dalam pengambilan keputusan. Investor kurang peduli atas profitabilitas yang diukur dengan ROA, karena ROA memperlihatkan tingkat pengembalian atas asset yang dimiliki oleh perusahaan. Karena apabila asset suatu perusahaan besar tetapi didapatkan dari hutang maka hal ini tidaklah menguntungkan bagi investor. Investor akan lebih peduli pada tingkat pengembalian yang dilihat dari investasi yang dilakukannya. Hal inilah yang menyebabkan profitabilitas yang diukur dengan ROA tidak mempengaruhi Koefisien Respon Laba (ERC). Hasil penelitian ini berbanding terbalik dengan penelitian Setiawati dan Nursiam (2014) yang mengatakan bahwa profitabilitas yang tinggi dapat meningkatkan Koefisien Respon Laba (ERC).
4. Pengaruh Leverage terhadap Koefisien Respon Laba Berdasarkan tabel 4.9 variabel Leverage menghasilkan nilai signifikansi 0.140 > 0.05 dimana hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara parsial leverage
70
tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Koefisien Respon Laba (ERC). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Ho diterima dan Ha ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa perusahaan yang mempunyai utang lebih besar tidak direspon pasar atau bahkan tidak diminati oleh para investor. Investor akan berkonsentrasi terhadap perusahaan yang memberikan return pasar yang lebih besar daripada kemampuan membayar kewajiban. Tingginya rasio leverage ini akan sangat bermanfaat bagi para kreditur dalam pengambilan keputusan pemberian kredit karena dana mereka dijamin oleh asset perusahaan. Hasil ini mendukung penelitian dari Setiati (2010) yang menyatakan bahwa Leverage berpengaruh secara negative terhadap Koefisien Respon Laba (ERC).
