BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN
Dalam bab ini akan diuraikan hal-hal yang berkaitan dengan data-data yang berhasil dikumpulkan, hasil pengolahan data dan pembahasan dari hasil pengolahan tersebut. Berdasarkan hasil perhitungan rata-rata rasio keuangan selama delapan tahun, maka sebelum dilakukan pengujian hipotesis yang akan dilakukan dalam penelitian ini, perlu dilakukan pengujian asumsi klasik terlebih dahulu
yang
meliputi:
uji
normalitas
data,
uji
multikolinearitas,
uji
heteroskedasitas, dan uji autokorelasi, output dari uji diatas adalah sebagai baerikut: A. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk menunjukkan jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini serta dapat menunjukkan nilai maksimum, nilai minimum, serta nilai rata-rata serta standard deviasi dari masing-masing variabel. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini meliputiPerputaran Piutang, Perputaran Kas, Perputaran Persediaan dan Return On Invesment (ROI).
67
68
Tabel 4.1 Data Penelitian Variable Tahun 2006 - 2013 TAHUN
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
PERPUTARAN PERPUTARAN PERPUTARAN PIUTANG KAS PRSEDIAAN 2,13 1,19 1,76 5,09 2,49 3,39 5,83 3,61 4,87 10,23 5,54 9,94 1,95 1,09 1,94 4,50 2,22 3,37 5,57 3,37 4,60 9,32 5,14 7,38 2,00 0,97 1,28 3,63 2,20 2,15 4,83 3,43 3,35 9,57 5,40 6,52 2,01 1,04 1,16 3,41 2,46 2,51 5,06 3,77 3,68 10,02 5,60 6,52 2,21 0,93 1,21 3,58 2,60 2,49 5,24 3,20 3,94 9,61 4,75 8,23 2,20 0,91 1,33 4,28 2,09 2,37 6,21 3,15 4,50 9,39 1,15 7,63 1,91 0,84 1,20 3,71 1,85 2,54 5,27 2,98 4,37 8,86 3,86 7,04 1,75 0,81 1,42 3,57 1,87 2,69 5,00 2,82 4,29 8,65 4,08 6,78 Laporan Keuangan PT Kimia Farma Yang diolah.
ROI 1,55 1,26 1,59 3,49 1,66 2,54 3,05 3,76 0,81 1,00 2,02 3,83 0,89 0,93 1,66 4,00 0,79 1,13 2,37 8,37 1,46 2,08 6,53 9,57 1,66 4,39 7,13 9,91 1,21 2,01 5,24 8,87
69
Hasil olah data deskriptif dapat dilihat pada tabel 4.2 sebagai berikut: Tabel 4.2 Descriptive Statistics N
Minimum Maximum
Mean
Std. Deviation
PERPUTARAN PIUTANG
32
1.75
10.23
5.2834
2.83689
PERPUTARAN KAS
32
.81
5.60
2.7847
1.56380
PERPUTARAN PERSEDIAAN
32
1.16
9.94
3.9628
2.40462
PROFITABILITAS
32
.79
9.91
3.3316
2.75515
Valid N (listwise) 32 Sumber: Output SPSS, olah data. Setelah dilakukan pengolahan data, semua data yang diperoleh adalah valid sebanyak 32 sampel. Dari 32 data Perputaran Piutang, nilai minimum 1,75 yaitu pada triwulan pertama 2013 dengan nilai maksimum10,23 pada triwulan pertama 2006. Nilai rata-rata sebesar 5,2834 dengan standard deviasi 2,83689.Standar deviasi yang lebih kecil menunjukkan kesenjangan pada variabel perputaran piutag kecil. Semakin kecil standar deviasi, menandakan semakin rendah penyebar data pengamatan dan memiliki variabilitas rendah. Dari 32 data Perputaran Kas, nilai minimum 0,81 yaitu pada triwulan pertama 2013 dengan nilai maksimum 5,60 pada triwulan keempat 2009. Nilai rata-rata sebesar 2,7847 dengan standar deviasi 1,56380.Standar deviasi yang lebih kecil menunjukkan kesenjangan pada variabel perputaran kas kecil. Semakin kecil standar deviasi, menandakan semakin rendah penyebar data pengamatan dan memiliki variabilitas rendah.
70
Dari 32 data Perputaran Persediaan, nilai minimum 1,66 yaitu pada triwulan pertama 2009 dengan nilai maksimum 9,94 pada triwulan keempat 2006. Nilai rata-rata sebesar 3,9628 dengan standar deviasi 2,40462.Standar deviasi yang lebih kecil menunjukkan kesenjangan pada variabel perputaran kas kecil. Semakin kecil standar deviasi, menandakan semakin rendah penyebar data pengamatan dan memiliki variabilitas rendah Dari 32 data ROI, nilai minimum 0,79yaitu pada triwulan pertama 2010 dengan nilai maksimum 9,91 pada triwulan keempat 2012. Nilai rata-rata sebesar 3,3316 dengan standard deviasi 2,75515. Standar deviasi yang lebih kecil menunjukkan kesenjangan pada variabel ROI kecil. Semakin kecil standar deviasi, menandakan semakin rendah penyebar data pengamatan dan memiliki variabilitas rendah. B. Hasil Pengujian Asumsi Klasik Uji asumsi klasik digunakan untuk mengetahui apakah data yang akan di regresikan layak untuk diteliti atau tidak. 1. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi secara normal. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik, analisis statistik, dan uji KolmogorovSmirnov.Cara yang paling sederhana adalah dengan melihat histogrm yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal sebagaimana Gambar 4.1 berikut:
71
Gambar 4.1 Gambar Grafik Histrogram
(Sumber: Output SPSS, data diolah) Dengan melihat tampilan grafik histogram, dapat disimpulkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang mendekati normal, tidak menceng ke kiri maupun ke kanan. 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-titik menyebar di sekitar diagonal serta penyebarannya mengikuti arah diagonal, sebagaimana ditampilkan pada Gambar 4.2 berikut:
72
Gambar 4.2 Grafik Normal Plot
(sumber: Output SPSS, data diolah) Berdasarkan grafik normal plot, menunjukkan bahwa model regresi layak dipakai dalam penelitian ini karena data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Selain menggunakan grafik histogram dan grafik normal plot, uji statistik yang dapat dilakukan dalam uji normalitas adalah uji Kolmogorov Smirnov. Data yang berdistribusi normal ditunjukkan dengan nilai signifikan diatas 0,05. Hasil pengujian normalitas pada pengujian terhadap data statistik terlihat dalam tabel 4.3 berikut:
73
Tabel 4.3 Tabel Uji Kolomogorov - Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N
32 Mean
Normal Parametersa,b
Std.
,0000000 1,60691813
Deviation Absolute
,208
Positive
,208
Negative
-,101
Most Extreme Differences
Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed)
1,177 ,125
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. (Sumber: Output SPSS, data diolah) Berdasarkan hasil pada tabel 4.3 diatas, data terdistribusi normal. Hal ini ditunjukkan dengan nilai Kolmogorov-Smirnov sebesar 1,117 dan signifikan pada 0,125 yang lebih besar dari 0,05. Hal ini berarti data residualnya terdistribusi secara normal, karena nilai signifikansinya lebih dari 0,05.
74
2. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain. Deteksi ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara residualnya (SRESID) dan nilai prediksi variabel terikat (ZPRED) dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi-Y sesungguhnya) yang telah di studentized. Grafik scatterplot ditunjukkan pada gambar 4.3 berikut: Gambar 4.3 Grafik Scatterplot
(Sumber: Output SPSS, data diolah) Pada gambar 4.3 diatas, titik-titik yang terbentuk menyebar secara acak, tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas dan model regresi yang layak digunakan.
75
3. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya kolerasi antar variabel. Dalam mendeteksi ada tidaknya gejala multikolinearitas antar variabel independen pada model persamaan pertama digunalan
variance inflation factor (VIF). Nilai
yang
menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance ≤ 0.10 atau sama dengan nilai VIF ≥ 10. Berdasarkan hasil yang ditunjukkan dalam output SPSS versi 17.0 maka besarnya VIF dari masing-masing variabel independen dapat dilihat pada tabel sebagai berikut: Tabel 4.4 Coefficientsa Collinearity Statistics Model 1
Tolerance
VIF
PERPUTARAN PIUTANG
0,100
10,046
PERPUTARAN KAS
0,255
3,928
PERPUTARAN
0,153
6,549
PERSEDIAAN
a. Dependent Variable: PROFITABILITAS
(Sumber: output SPSS, data diolah) Berdasarkan tabel menujukkan bahwa ketiga variabel independen tidak terjadi multikolinearitas karena nilai tolerance ≥ 0.10 atau nilai VIF ≤ 10. Sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat pengaruh antar variabel independen. Dengan demikian ketiga variabel independen (perputaran
76
piutang, perputaran kas, dan perputaran persdiaan) dapat digunakan untuk memprediksi ROI. 4. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Penyimpangan autokorelasi dalam penelitian diuji Durbin-Watson (dw-test). Hasil regresi dengan level of significance 0,05 (α=0,05) dengan jumlah variabel bebas (k = 3) dan banyaknya data (n=32). Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dari nilai uji D-W dengan ketentuan sebagai berikut: Tabel 4.5 Pengambilan Keputusan Korelasi Hipotesis nol
Keputusan
Jika
Tidak ada autokorelasi positif
Tolak
0 < d < dl
Tidak ada autokorelasi positif
No decision
dl ≤ d ≤ du
Tidak ada autokorelasi negative
Tolak
4 – dl < d < 4
Tidak ada autokorelasi negative
No decision
4 – du ≤ d ≤ 4 – dl
Tidak ada autokorelasi positif atau
Tidak ditolak
negative (sumber: Imam Ghazali. 2011 : 101)
du < d < 4 – du
77
Tabel 4.4 Hasil Uji Durbin-Watson Model Summaryb Mode
R
R Square
l ,822a
1
Adjusted R
Std. Error of
Durbin-
Square
the Estimate
Watson
,676
,641
1,65071
1,253
a. Predictors: (Constant), Perputaran Piutang, Perputaran Kas, dan Perputaran Persediaan b. Dependent Variable: ROI (sumber: output SPSS, data diolah) Berdasarkan hasil hitung Durbin-Watson sebesar 1,253 sedangkan dalam tabel DW untuk k = 3 dan N = 32 besarnya DW-tabel: du (batas atas) = 1,6505 dan dl (batas bawah) = 1,2437. Sehingga4-dU=4 - 1,6505 = 2,3495 dan 4- dl=4-1,2437=2,7563 tidak ada autokorelasi negative.
Gambar 4.4 Hasil Uji Durbin Watson
Tidak Ada autokorelasi Ada autokorelasi -
Ada autokorelasi + 1,2437 Autoko relasi +
1,6505
3
2,3495
2,7563
78
Sesuai dengan gambar diatas menunjukkan bahawa nilai Durbin Watson sebesar 1,253 nilai berada diantara 1,2437 dan 1,6505 sehingga dapat disimpulkan bahwa data tersebut tidak terjadi autokorelasi negative(no decision).
C. Hasil Pengujian Hipotesis Analisis data dengan menggunakan pengujian regresi linier berganda untuk mengetahui secara serempak dan secara parsial antara perputaran piutang, perputaran kas dan perputaran persedian terhadap profitabilitas. Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan tiga metode, yakni metode berdasarkan uji t statistik, uji F statistik dan koefisien determinasi. 1. Hasil Uji Signifikansi Parsial (Uji Statistik t) Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan apakah variabel independen yang dimasukan dalam model mempunyai pengaruh secara parsial terhadap variabel dependennya. Berdasarkan output SPSS secara parsial pengaruh dari ketiga variabel independen yaitu perputaran piutang, perputaran kas, dan perputaran persediaan terhadap variabel dependen ROI ditunjukan pada tabel sebagai berikut:
79
Tabel 4.7 Hasil Perhitungan Regresi Coefficientsa Standardized Unstandardized Coefficients Model 1
B (Constant) PERPUTARAN PIUTANG PERPUTARAN KAS PERPUTARAN PERSEDIAAN
Std. Error
Coefficients Beta
-1,117
1,047
3,593
1,618
-1,393 ,731
t
Sig.
-1,066
,295
,757
2,221
,035
,376
-,791
-3,707
.001
,316
,638
2,317
,028
a. Dependent Variable : PROFITABILITAS (ROI) (Sumber: output SPSS, data diolah)
(Sumber: output SPSS, data diolah) Perputaran Piutang
=
nilai
sig.t
<
5%
(0,035<0,05)
artinya
Ha1diterima yang artinya ada pengaruh antara perputaran piutang terhadap ROI. Perputaran Kas
=
nilai sig.t < 5% (0,001<0,05) artinya Ha2 diterima yang artinya
ada pengaruh antara
perputaran kas terhadap ROI. Perputaran Persediaan
=
nilai sig.t < 5% (0,028<0,05) artinya Ha3 diterima yang artinya
ada pengaruh antara
perputaran persediaan terhadap ROI.
80
2. Hasil Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F) Berdasarkan output SPSS nampak bahwa pengaruh secara bersamasama tiga variabel bebas yaituperputaran piutang, perputaran kas,, dan perputaran persediaan terhadap ROI ditunjukkan tabel sebagai berikut: Tabel 4.8 Hasil Perhitungan Regresi Simultan ANOVAb Model
Sum of
Df
Mean
Squares Regression 1
Residual Total
F
Sig.
Square
159,022
3
53,077
76,296
28
2,725
235,317
31
19,453
,000b
a. Dependent Variable: ROI b. Predictors: (Constant), PERPUTARAN PIUTANG, PERPUTARAN KAS, PERPUTARAN PERSEDIAAN. (Sumber: output SPSS, data diolah) Berdasarkan Uji F, didapat nilai Fhitung = 18,104 dengan nilai signifikansi 0,000. Nilai signifikansi yang kurang dari dari 0,05 artinya secara simultan terdapat pengaruh antara perputaran piutang, perputaran kas, dan perputaran peresediaan terhadap profitabilitas (ROI).
81
3. Koefisien Determinasi (R2) Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependennya. Nilai (R2) yang mendekati satu berarti variabel-variabel independennya memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependennya. Hasil perhitungan koefisien determinasi tersebut dapat terlihat pada tabel berikut:
Tabel 4.9 Koefisien Determinasi atau R2 Model Summaryb Mode
R
R Square
l 1
Adjusted R
Std. Error of the Estimate
Square ,822a
,676
,641
1,65071
a. Predictors: (Constant),Perputaran Piutang, Perputaran Kas, Perputaran Persediaan. b. Dependent Variable: PROFITABILITAS (ROI) (Sumber: output SPSS, data diolah) Berdasarkan hasil uji determinasi koefisien pada tabel besarnya nilai adjusted R square dalam model regresi diperoleh sebesar 0,676 Hal ini menunjukkan bahwakemampuanmenjelaskan variabel independen yaitu perputaran piutang, perputaran kas, dan perputaran persediaan terhadap variabel dependen ROI.
82
4. Analisis Regresi Linier Berganda Dari tabel maka dapat disusun persamaan regresi linear berganda sebagai berikut: Y=a+ b1X1+ b2X2 b3X3+e ROI= -1,117+3,593PERPUTARAN PIUTANG-1,393 PERPUTARAN KAS+0,731 PERPUTARAN PERSEDIAAN
1) Nilai koefisien konstanta sebesar 1,117 yang artinya apabila nilai perputaran piutang, perputaran kas, dan perputaran persediaan tetap atau bernilai nol maka nilai ROI sebesar 1,117%. 2) Nilai koefisien regresi perputaran piutang sebesar 3,593 artinya setiap kenaikan 1% perputaran piutang maka nilai ROI naik sebesar 3, 593% 3) Nilai koefisien regresi perputaran kas sebesar -1,393 dan bernilai yang artinya apabila nilai perputaran kas bertambah 1% maka nilai ROI turun sebesar -1,393%. 4) Nilai koefisien regresi perputaran persediaan sebesar
0,731yang
artinya apabila nilai perputaran persediaan bertambah 1% maka nilai ROI naik sebesar 0731%.
a.
Analisis Perputaran Piutang Terhadap ROI Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar 2,221lebih besar dari t tabel sebsar 1,69389. Sedangkan koefisien regresi sebesar 3,593. dengan nilai signifikansi sebesar
83
0,035yang lebih kecil dari 5% (0,05) maka dapat disimpulkan bahwa perputaran piutang berpengaruh terhadap ROI. Hasil diatas sejalan dengan teori yang menyatakan bahwa semakin efisien dan efektif perusahaan mengelola piutang, maka profitabilitas perusahaan dapat dipertahankan.58 Hasil diatas mendukung penelitian yang dilakukan oleh Rina Yuliani dalam penelitiannya yang berjudul “Pengaruh Perputaran Piutang Terhadap Profitabilitas Pada Perusahaan PT. Unilever Indonesia Tbk. Tahun 2005 – 2012”. Hasil penelitiannya di dapat perputaran piutang memiliki pengaruh yang signifikan terhadap ROI.59
b. Analisis Perputaran Kas Terhadap ROI Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar -3,707lebih besar dari t tabel sebsar 1,69389. Sedangkan koefisien regresi sebesar –1,393. dengan nilai signifikansi sebesar 0,001yang lebih kecil dari 5% (0,05) maka dapat disimpulkan bahwa perputaran kas berpengaruh signifikan terhadap ROI.
58
Julkarnain, “Pengaruh Modal Kerja, Perputaran Modal Kerja, Perputaran Kas, dan Perputaran Piutang Terhadap Profitabilitas Pada Perusahaan Industri Barang Konsumsi Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2008-2011.(Tanjung Pinang: Universitas Maritim Raja Ali Haji. Jurnal Akuntansiku 2013. Hlm:5) 59 Rina Yuliani” Pengaruh Perputaran Piutang Terhadap ProfitabilitasPada Perusahaan Pt. Unilever Indonesia Tbk. Tahun 2005 – 2012”(Malang: Universitas Brawijaya).
84
Hasil diatas sejalan dengan teori yang menyatakan bahwa tingkat perputaran kas merupakan ukuran efisiensi penggunaan kas yang di lakukan oleh perusahaan. Semakin tinggi tingkat perputarannya maka pengelolaan kas semakin efisien
sehingga meningkatkan
profitabilitas.60 Hasil diatas mendukung penelitian yang dilakukan oleh Putu Audhya Rahayu Kartika Dewi dan I Made Dana dalam penelitiannya yang berjudul “Pengaruh Perputaran Kas, LDR, dan CAR Terhadap Profitabilitas Pada LPD Desa Bondalem”.Hasil penelitiannya di dapat perputaran kas memiliki pengaruh yang signifikan terhadap ROI.61 c.
Analisis Perputaran Persediaan Terhadap ROI Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar 2,317lebih besar dari t tabel sebsar 1,69389. Sedangkan koefisien regresi sebesar 0,731. dengan nilai signifikansi sebesar 0,028yang lebih kecil dari 5% (0,05) maka dapat disimpulkan bahwa perputaran persediaan berpengaruh terhadap ROI. Hasil diatas sejalan dengan teori yang menyatakan bahwa Perputaran
persediaan
persediaan tersimpan
60
di
yang
lambat menunjukkan
perusahaan,
sehingga
hal
lamanya ini dapat
L.Rizkiyanti dan Lucy Sri Musmini “Pengaruh Perputaran Kas Terhadap Profitabilitas” (UNIVERSITAS PENDIDIKAN GANESHA : Journal Akutansi Profesi Vol.3 No.2, 2013). 61 Putu Audhya Rahayu Kartika Dewi dan I Made Dana “Pengaruh Perputaran Kas, LDR, dan CAR Terhadap Profitabilitas Pada LPD Desa Bondalem” (Bali : Universitas Udayana).
85
memperbesar
biaya
persediaan,
dan akan mempengaruhi laba
perusahaan. Sehingga berdapak terhadap profitabitas.62 Hasil diatas mendukung penelitian yang dilakukan oleh Nina Sufiana dan Ni Ketut Purnawati dalam penelitiannya yang berjudul “Pengaruh Perputaran Kas,
Perputaran Piutang dan Perputaran
Persediaan Terhadap Profitabilitas padaperusahaan
food
and
beverages di Bursa Efek Indonesia periode 2008-2010”. Hasil penelitiannya di dapat perputaran pesediaan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Peofitabilitas (ROI).63 d. Analisis Perputaran Piutang, Perputaran Kas dan Perputaran Persediaan Terhadap ROI Dari pembahasan uji F, maka diperoleh kesimpulan bahwa secara simultan perputaran piutang, perputaran kas, dan perputaran persediaan berpengaruh terhadap profitabilitas (ROI). Hal ini dapat dibuktikan melalui nilai F hitung 18,104 dengan tingkat signifikansi0,000kurang dari 0,05 yang artinya ada pengaruh antara
perputaran
piutang,
perputaran
kas,
dan perputaran
persediaanterhadap profitabilitas.
62
Meria Fitri, “Pengaruh Perputaran Piutang Usaha Dan Perputaran Persediaan Terhadap Tingkat Profitabilitas Perusahaan Otomotif dan Komponen Yang Terdaftar diBEI”.(Universitas Negeri Padang). 63 Nina Sufiana dan Ni Ketut Purnawati, “Pengaruh Perputaran Kas, Perputaran Piutang dan Prputaran Persediaan Terhadap Profitabilitas” (Universitas Udayana (Unud), Bali).
86
Dalam teorinya, semakin cepat perputaran piutang maka profitabilitas akan naik dan semakin cepat pula berputarnya kas serta perputaran persediaan maka profitabilitas juga akan naik. Dalam agency theory, yang mengetahui segala hal tentang keuangan perusahaan adalah manajer keuangan. Manajer keuangan berusaha agar perusahaan tersebut memperoleh laba yang maksimal. Dari rasio-rasio keuangan tersebut, kita dapat mengetahui kinerja perusahaan yang merupakan gambaran yang telah dicapai perusahaan terutama dalam menghasilkan profitabilitas. Sehingga rasio tersebut dapat digunakan untuk memprediksi profitabilitas suatu perusahaan.
