BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Objek penelitian dalam penelitian ini adalah perusahaan makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). Terdapat 14 perusahaan makanan dan minuman yang tercatat pada BEI. Dari 14 perusahaan diperoleh 7 perusahaan yang memenuhi kriteria untuk dijadikan sampel selama periode tahun 2010 sampai dengan 2014. Berikut adalah profil perusahaan makanan dan minuman yang terpilih untuk dijadikan sampel: 1. DLTA ( Delta Djakarta Tbk) Delta Djakarta Tbk (DLTA) didirikan tanggal 15 juni 1970 dan memulai kegiatan usaha komersialnya pada tahun 1933. Kantor pusat DLTA dan pabriknya berlokasi di Jalan Inspeksi tarum Barat, Bekasi Timur-Jawa Barat. Delta Djakarta (DLTA) merupakan salah satu angggota dari San Miguel Group, Filipina. Induk usaha Delta djakarta adalah San Miguel Malaysia Private Limited, Malaysia. Sedangkan induk usaha utama DLTA adalah top Frontier Investment Holdings, Inc, berkedudukan di Filipina. Pemegang saham yang memiliki 5% atau lebih saham Delta Djakarta Tbk, antara lain: San Miguel Malaysia Pte. Ltd (pengendali) (58,33%) dan pemda DKI Jakarta (23,34%). 62 http://digilib.mercubuana.ac.id/

63

2. AISA (Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk) Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk (TPS Food) (AISA) didirikan pada tanggal 26 Januari 1990 dengan nama PT Asia intiselera dan mulai beroperasi secara komersial pada tahun 1990. Kantor pusat AISA berada di Gedung Plaza Mutiara, LT. 16, Jl. DR. Ide Agung Gede Agung, Kav.E.1.2 No 1 & 2 (Jl. Lingkar Mega Kuningan), Jakarta Selatan-12950. Pemegang saham yang memiliki 5% atau lebih saham Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk, antara lain: PT Tiga Pilar Corpora (pengendali) (16,01%), JP Morgan Chase Bank NA Non-Treaty Clients (9,33%), PT Permata Handrawina Sakti (pengendali) (9,20%), Trophy 2014 Investor Ltd (9,09%), Primanex Pte, Ltd (pengendali) (6,59%), Pandawa Treasures Pte., Ltd (5,40%) dan Primanex Limited (pengendali) (5,38%). 3. MYOR (Mayora Indah Tbk) Mayora Indah Tbk (Perseroan) didirikan pada tahun 1977 dengan pabrik pertama berlokasi di Tangerang, menjadi perusahaan publik pada tahun 1990. Kegiatan usaha perseroan diantaranya adalah dalm bidang indutri. Saat ini, Mayora Indah Tbk. Memproduksi dan memilih 6 (enam) divisi yang masing-masing menghasilkan produk berbeda namun terintegrasi. Pemegang saham utama Perseroan sejak pertama kali menjadi Perusahaan Publik pada tahun 1990 adalah PT. Unita Branindo. Sinar

http://digilib.mercubuana.ac.id/

64

Pangan Barat (SPB), Sinar Pangan Timur (SPT), Torabika Eka Semesta (TES), Kakao Mas Gemilang (KMG), dan Mayora Nederland BV (MN BV) adalah anak perusahaan Perseroan. Unita Branindo merupakan Pemegang Saham Utama dengan kepemilikan sebesar 32,93%. 4. MLBI (Multi Bintang Indonesia Tbk) Multi Bintang Indonesai Tbk (MLBI) didirikan 03 Juni 1929 dengan nama N.V Nederlandsch Indische Bierbrouwerijen dan mulai beroperasi secara komersial pada tahun 1929. Kantor pusat MLBI berlokasi di Talavera Office Park Lantai 20, Jl. Let. Jend. TB. Simatupang Kav. 22-26, Jakarta 12430, sedangkan pabrik berlokasi di Jl. Daan Mogot km.19, Tangerang 15122 dan Jl. Raya Mojosari-Pacet KM. 50, Sampang Agung, Jawa Timur. Pemegang saham yang memiliki 5% atau lebih saham Multi Bintang Indonesia Tbk adalah Heineken International BV (pengendali) (81,78%) 5. ROTI ( Nippon Indosari Corporindo Tbk) Nippon Indosari Corporindi Tbk (ROTI) (Sari Roti) didirikan 08 Maret 1995 dengan nama PT Nippon Indosari Corporation dan mulai beroperasi komersial pada tahun 1996. Kantor pusat dan salah satu pabrik ROTI berkedudukan di Kawasan Industri MM 2100 Jl. Selayar blok A9, Desa Mekarwangi, Cikarang Barat, Bekasi 17530-Jawa Barat, dan pabrik lainnya berlokasi di Kawasan Industri Jababeka


65

Cikarang blok U dan W-Bekasi, Pasuruan, Semarang, Makassar, Purwakarta, Palembang, Cikande dan Medan. Pemegang saham yang memiliki 5%atau lebih saham Nippon Indosari Corpindo Tbk, antara lain: Indoritel Makmur Interbasional Tbk (DNET) (31,50%), Bonlight Investments., Ltd (25,03%) dan Pasco Shikishima Corporation (8,50%). 6. SKLT (Sekar Laut Tbk) Sekar Laut Tbk (SKLT) didirikan 19 Juli 1976 dan mulai beroperasi secara komersial pada tahun 1976. Kantor pusat SKLT berlokasi di Wisma Nugra Santana, Lt. 7, Suite 707, Jln. Jend. Sudirman Kav. 7-8, Jakarta 10220ndan Kantor Cabang berlokasi di Jalan Raya Darmo No. 23-25, Surabaya, serta pabrik berlokasi di Jalan jenggolo II/17 Sidoarjo. Pemegang saham yang memiliki 5% atau lebih saham Sekar Laut Tbk, antara lain: Omnistar Invesment Holding Limited (26,78%), PT Alamiah Saei (pengendali) (26,16%), Malvina Investment Limited (17,22%), Shadforth Agents Limited (13,39%), dan Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk (BNI) QQ KP2LN Jakarta III (12,54%) 7. STTP (Siantar Top Tbk) Siantar Top Tbk (STTP) didirikan tanggal 12 Mei 1987 dan mulai beroperasi secara komersial pada bulan September 1989. Kantor pusat Siantar Top beralamat di Jl. Tambak Sawah No. 21-23 Waru, Sidoarjo,


66

dengan pabrik berlokasi di Sidoarjo (Jawa Timur), Medan (Sumatera Utara), Bekasi (Jawa Barat) dan Makassar (Sulawesi Selatan). Pemegang saham yang memiliki 5% atau lebih saham Siantar Top Tbk adalah PT Shindo Tiara Tunggal, dengan presentase kepemilikan sebesar 56,76%.

B. Statistik Deskriptif Sugiyono (2014) Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi. Termasuk dalam statistik deskriptif antara lain adalah penyajian data melalui tabel, grafik, diagram lingkaran, pictogram, perhitungan modus, median, mean (pengukuran tendensi sentral), perhitungan desil, presentil, perhitungan penyebaran data melalui perhitungan rata-rata dan standar deviasi, perhitungan presentase. 1. Statistik Deskriptif Return On Asset (ROA) Tabel 4.1 Statistik Deskriptif ROA 2010 2011 2012 18,64 19,99 18,40

Mean Median 14,96 Minimum 3,1 Maximum 52,25 Std. Dev 17,68848 Observation 7 (perhitungan Exel)

9,49 3,74 55,74 19,03622 7

11,56 4,67 52,71 18,37127 7


2013

25,22 9,71 5,49 88,48 30,43368 7

2014

18,15 9,87 5,14 48,33 17,55745 7

67

Berdasarkan hasil di atas, rata-rata Return On Asset mengalami fluktuasi setiap tahunnya, kenaikan return on asset tertinggi terjadi pada tahun 2013 dan penurunan terendah terjadi pada tahun 2014. Return On Asset memiliki nilai rata-rata (mean) 2011-2014 sebesar 20,08086 yang secara umum perusahaan mengalam peningkatan selama periode 20102014. Nilai maksimum pada return on asset terdapat pada ROTI (Nippon Indosari Corporindo) pada tahun 2013 sebesar 88,48, sedangkan nilai minimum terdapat pada STTP (Siantar Top) pada tahun 2010 sebesar 3,1 dan nilai standar deviasi dari return on asset tahun 2010-2014 sebesar 5,519203. Nilai standar deviasi lebih kecil dari nilai rata-ratanya yaitu sebesar 20,08086 sehingga menunjukkan hasil yang cukup baik. Karena, standar deviasi merupakan pencerminan penyimpangan yang sangat tinggi, sehingga penyebaran data menunjukkan hasil yang normal dan tidak menyebabkan bias. 2. Statistik Deskriptif Debt To Equity Ratio (DER) Tabel 4.2 Statistik Deskriptif DER 2010 2011 2012 93,14714 117,7014 85,83

Mean Median 68,52 Minimum 19,95 Maximum 233,92 Std. Dev 77,15453 Observation 7 (perhitungan Exel)

74,31 21,5 172,19 52,16592 7

92,88 24,59 249,26 72,47906 7


2013

104,36 113,02 28,15 149,37 39,60816 7

2014

133,7329 116,2 29,75 302,86 83,2798 7

68

Berdasarkan hasil di atas, rata-rata Debt To Equity Ratio mengalami fluktuasi setiap tahunnya, kenaikan Debt To Equity Ratio tertinggi terjadi pada tahun 2014 dan penurunan terendah terjadi pada tahun 2011. Debt To Equity Ratio memiliki nilai rata-rata (mean) selama periode 2010-2014 sebesar 106,95429 yang secara umum perusahaan mengalami peningkatan selama periode 2010-2014. Nilai maksimum pada debt to equity ratio terdapat pada MLBI (Multi Bintang Indonesia) pada tahun 2014 sebesar 302,86, sedangkan nilai minimum terdapat pada DLTA (Delta Djakarta) pada tahun 2010 sebesar 19,95 dan nilai standar deviasi dari debt to equity ratio tahun 2010-2014 sebesar 18,352517. Nilai standar deviasi lebih kecil dari nilai rata-ratanya yaiu sebesar 106,95429 sehingga menunjukkan hasil yang cukup baik. Karena, standar deviasi merupakan pencerminan penyimpangan yang sangat tinggi, sehingga penyebaran data menunjukkan hasil yang normal dan tidak menyebabkan bias. 3. Statistik Deskriptif Earning Per Share (EPS) Tabel 4.3 Statistik Deskriptif EPS 2010 2011 2012

Mean 4363,327 Median 106,38 Minimum 7 Maximum 21021 Std. Dev 8010,333 Observation 7 (perhitungan Exel)

4863,586 114,52 21,86 24074 9096,367 7

5107,574 147,33 11,53 21516 8662,04 7


2013

10492,46 106,08 16,56 55576 20784,84 7

2014

2673,571 110,61 23,86 17621 6593,335 7

69

Berdasarkan hasil di atas, rata-rata Earning Per Share mengalami fluktuasi setiap tahunnya, kenaikan Earning Per Share tertinggi terjadi pada tahun 2014 dan penurunan terendah terjadi pada tahun 2010. Earning Per Share memiliki nilai rata-rata (mean) selama periode 2010-2014 sebesar 5500,104 yang secara umum perusahaan mengalam peningkatan selama periode 2010-2014. Nilai maksimum pada earning per share terdapat pada MLBI (Multi Bintang Indonesia) pada tahun 2013 sebesar 55576, sedangkan nilai minimum terdapat pada SKLT (Sekar Laut) pada tahun 2010 sebesar 7 dan nilai standar deviasi dari earning per share tahun 2010-2014 sebesar 5755,598. Nilai standar deviasi lebih besar dari nilai rata-ratanya yaiu sebesar 5500,104 sehingga menunjukkan hasil yang kurang

baik.

Karena,

standar

deviasi

merupakan

pencerminan

penyimpangan yang sangat tinggi, sehingga penyebaran data menunjukkan hasil yang tidak normal dan menyebabkan bias.

C. Analisis Kelayakan Data (Uji Stasioner) Dari kelayakan data ini untuk melihat stasioneritas data dengan melakukan uji akar - akar unit (unit root test) menggunakan metode Augmented Dickey Fuller (ADF). Stationeritas merupakan salah satu prasyarat penting dalam penggunaan analisis data yang berbentuk time series. Suatu variabel dikatakan stasione jika nilai rata-rata dan variansnya konstan sepanjang waktu dan nilai kovarian antara dua periode waktu


70

hanya tergantung pada selisih atau selang antara dua periode waktu tersebut bukan waktu sebenarnya ketika kovarian tersebut dihitung. Apabila data yang digunakan dalam model ada yang tidak stasioner, maka data tersebut dipertimbangkan kembali validitas dan kestabilannya, karena hasil regeresi yang berasal dari data yang tidak stationer akan menyebabkan regresi palsu (Spurious Regression). Spurious regression adalah regeresi yang memiliki R2 yang tinggi, namun tidak ada hubungan yang berarti dari keduanya. Data dapat dikatakan stasioner apabila nilai ADF statistik < nilai α sebesar 5% (0,05). 1. Uji Stasioner Earning Per Share (EPS) Untuk menguji apakah data panel dari variabel Earning Per Share yang digunakan stasioner atau tidak, maka dilakukan uji akar unit (unit root test). Uji akar unit dilakukan dengan menggunakan metode Augmented Dickey Fuller (ADF). Hipotesis :

H0 : terdapat unit root (data tidak stasioner) H1 : tidak terdapat unit root data stasioner)

Kriteria pengujian hipotesis yaitu, jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak. Sebaliknya, jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima.


71

Tabel 4.4 Unit Root Test Earning Per Share Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process) Series: EPS_AISA, EPS_DLTA, EPS_MLBI, EPS_MYOR, EPS_ROTI, EPS_SKLT, EPS_STTP Date: 12/29/16 Time: 16:00 Sample: 2010 2014 Exogenous variables: None Automatic selection of maximum lags Automatic lag length selection based on SIC: 0 Total (balanced) observations: 14 Cross-sections included: 7 Method ADF - Fisher Chi-square ADF - Choi Z-stat

Statistic 31.5309 -3.05285

Prob.** 0.0047 0.0011

** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi -square distribution. All other tests assume asymptotic normality. Intermediate ADF test results D(EPS)

Series D(EPS_AISA,2) D(EPS_DLTA,2) D(EPS_MLBI,2) D(EPS_MYOR,2) D(EPS_ROTI,2) D(EPS_SKLT,2) D(EPS_STTP,2)

Prob. 0.2092 0.1744 0.0074 0.3065 0.0406 0.2134 0.1972

Lag 0 0 0 0 0 0 0

Max Lag 0 0 0 0 0 0 0

Obs 2 2 2 2 2 2 2

Sumber: hasil olah data Eviews 8

Dari hasil tabel 4.4 di atas menunjukan bahwa variabel earning per share memiliki nilai probabilitas yang lebih kecil dari α (5%) sebesar 0.0047 < 0.05 hasil data tersebut setelah melakukan 2nd difference maka terdapat hasil H0 ditolak menunjukkan bahwa variabel EPS stasioner atau tidak terdapat akar-akar unit.


72

2. Uji Stationer Return On Asset (ROA) Untuk menguji apakah data panel dari variabel Return On Asset yang digunakan stationer atau tidak, maka dilakukan uji akar unit (unit root test). Uji akar unit dilakukan dengan menggunakan metode Augmented Dickey Fuller (ADF). Hipotesis :

H0 : terdapat unit root (data tidak stasioner) H1 : tidak terdapat unit root (data stasioner)

Kriteria pengujian hipotesis yaitu, jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak. Sebaliknya, jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima. Tabel 4.5 Unit Root Test ROA Series: ROA_AISA, ROA_DLTA, ROA_MLBI, ROA_MYOR, ROA_ROTI, ROA_SKLT, ROA_STTP Date: 12/29/16 Time: 16:00 Sample: 2010 2014 Exogenous variables: Individual effects Automatic selection of maximum lags Automatic lag length selection based on SIC: 0 Total (balanced) observations: 28 Cross-sections included: 7 Method ADF - Fisher Chi-square ADF - Choi Z-stat

Statistic 29.2564 -1.62671

Prob.** 0.0096 0.0519

** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi -square distribution. All other tests assume asymptotic normality. Intermediate ADF test results ROA

Series ROA_AISA ROA_DLTA ROA_MLBI ROA_MYOR ROA_ROTI ROA_SKLT ROA_STTP

Prob. 0.0014 0.8729 0.0295 0.0589 0.7184 0.7688 0.3751

Lag 0 0 0 0 0 0 0



Max Lag 0 0 0 0 0 0 0

Obs 4 4 4 4 4 4 4

73

Dari hasil tabel 4.5 di atas menunjukan bahwa variabel ROA (Return On Asset) memiliki nilai probabilitas yang lebih kecil dari α (5%) sebesar 0.0096 < 0.05 maka H0 ditolak yang menunjukkan bahwa variabel ROA stasioner atau tidak terdapat akar-akar unit. 3. Uji Stationer Debt To Equity Ratio (DER) Untuk menguji apakah data panel dari variabel Debt To Equity Ratio yang digunakan stasioner atau tidak, maka dilakukan uji akar unit (unit root test). Uji akar unit dilakukan dengan menggunakan metode Augmented Dickey Fuller (ADF). Hipotesis :

H0 : terdapat unit root (data tidak stasioner) H1 : tidak terdapat unit root (data stasioner)

Kriteria pengujian hipotesis yaitu : jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak. Jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima.


74

Tabel 4.6 Unit Root Test Debt To Equity Ratio Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process) Series: DER_AISA, DER_DLTA, DER_MLBI, DER_MYOR, DER_ROTI, DER_SKLT, DER_STTP Date: 12/29/16 Time: 15:58 Sample: 2010 2014 Exogenous variables: Individual effects Automatic selection of maximum lags Automatic lag length selection based on SIC: 0 Total (balanced) observations: 21 Cross-sections included: 7 Method ADF - Fisher Chi-square ADF - Choi Z-stat

Statistic 28.5090 -2.44116

Prob.** 0.0122 0.0073

** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi -square distribution. All other tests assume asymptotic normality. Intermediate ADF test results D(DER)

Series D(DER_AISA) D(DER_DLTA) D(DER_MLBI) D(DER_MYOR) D(DER_ROTI) D(DER_SKLT) D(DER_STTP)

Prob. 0.0181 0.2438 0.0372 0.7393 0.3504 0.0478 0.3169

Lag 0 0 0 0 0 0 0

Max Lag 0 0 0 0 0 0 0

Obs 3 3 3 3 3 3 3

Sumber: Hasil olah data Eviews 8

Dari hasil tabel 4.6 di atas menunjukan bahwa variabel Debt To Equity Ratio (DER) memiliki nilai probabilitas yang lebih kecil dari α (5%) yaitu 0.0122 < 0.05 hasil data setelah melakukan 1st difference, maka H0 ditolak menunjukkan bahwa variabel stasioner atau tidak terdapat akar-akar unit.


75

D. Analisis Regresi Data Panel Data panel adalah konstribusi dari data time series dan cross section. Data panel merupakan kumpulan data cross section yang diamati secara simultan/serentak dari waktu ke waktu (time series). Dalam estimasi model data panel terdapat tiga pilihan yang dapat dilakukan yaitu: 1. Common Effect Common effect adalah teknik estimasi data panel yang paling sederhana yaitu dengan cara mengkombinasikan data time series dan cross section dengan metode Ordinary Least Square.

Tabel 4.7 Common Effect Dependent Variable: EPS Method: Pooled Least Squares Date: 12/29/16 Time: 15:54 Sample: 2010 2014 Included observations: 5 Cross-sections included: 7 Total pool (balanced) observations: 35 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C ROA DER

6.879823 0.040368 0.001615

2.875310 0.021979 0.000126

2.392724 1.836680 12.84530

0.0228 0.0756 0.0000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.838018 0.827894 8.336409 2223.863 -122.3168 82.77628 0.000000

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat



20.08086 20.09467 7.160959 7.294274 7.206979 1.171259

76

Dari hasil di atas diperoleh persamaan common effect: EPS

= 6.879823 + 0.040368 ROA + 0.001615 DER

T-Statistic

= 2.392724 + 1.836680 ROA + 12.84530 DER

F-Statistic

= 82.77628

Prob (F-statistic) = 0.000000

2. Fixed Effect Fixed effect didasarkan adanya perbedaan intersep antar individu namun sama antar waktu (time invariant), sedangkan koefisien regresi (slope) dianggap tetap baik antar kelompok individu maupun antar waktu. Dalam model fixed effect, generalisasi secara umum sering dilakukan dengan cara memberikan variabel dummy. Tujuannya adalah untuk mengizinkan terjadinya perbedaan nilai parameter yang berbedabeda baik lintas unit cross section maupun antar waktu.


77

Tabel 4.8 Fixed Effect Dependent Variable: EPS Method: Pooled Least Squares Date: 12/29/16 Time: 15:57 Sample: 2010 2014 Included observations: 5 Cross-sections included: 7 Total pool (balanced) observations: 35 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C ROA DER Fixed Effects (Cross) _DLTA--C _AISA--C _MYOR--C _MLBI--C _ROTI--C _SKLT--C _STTP--C

17.01460 -0.010595 0.000764

2.661073 0.019713 0.000125

6.393888 -0.537468 6.127654

0.0000 0.5955 0.0000

8.300175 -8.940589 -4.953334 25.68713 -0.005534 -11.22480 -8.863044 Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.968298 0.958544 4.091417 435.2320 -93.77214 99.26874 0.000000


Dan dummy variabelnya adalah: 1 2 3 4 5 6 7

KODE 1 2 3 4 5 6 7

Effect 8.300175 -8.940589 -4.953334 25.68713 -0.5534 -11.22480 -8.863044

(Hasil olah data Eviews 8)


20.08086 20.09467 5.872694 6.272641 6.010755 1.007971

78

Dari hasil di atas, diperoleh persamaan fixed effect: EPS

= 17.01460 – 0.010595 ROA + 0.000764 DER + 8.300175 D1 – 25.68713 D4

8.940589 D2 – 4.953334 D3 + –

0.5534 D5 – 11.22480 D6 –

8.863044 D7 T-statistic

= 6.393888 – 0.537468 ROA + 6.127654 DER

F-statistic

= 99.26874

Prob F-statistic

= 0.000000

3. Random Effect Random effect adalah metode regresi yang mengestimasi data panel dengan menghitung eror dari model regresi dengan metode Generalized Least Square. Dalam random effect parameter-parameter yang berbeda antara daerah maupun antar waktu dimasukkan kedalam eror. Diasumsikan pula bahwa eror secara individu (Ui) tidak saling berkorelasi, begitu juga dengan error kombinasinya (eit).


79

Tabel 4.9 Random Effect Dependent Variable: EPS Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects) Date: 12/29/16 Time: 15:57 Sample: 2010 2014 Included observations: 5 Cross-sections included: 7 Total pool (balanced) observations: 35 Swamy and Arora estimator of component variances Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C ROA DER Random Effects (Cross) _DLTA--C _AISA--C _MYOR--C _MLBI--C _ROTI--C _SKLT--C _STTP--C

10.62202 0.028637 0.001163

2.590747 0.015968 9.76E-05

4.099983 1.793437 11.91937

0.0003 0.0824 0.0000

S.D.

Rho

3.986497 4.091417

0.4870 0.5130

7.050548 -6.267953 -3.995659 12.55221 2.660033 -7.035102 -4.964079 Effects Specification

Cross-section random Idiosyncratic random Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression F-statistic Prob(F-statistic)

0.711355 0.693315 5.716973 39.43138 0.000000

Mean dependent var S.D. dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat

8.376591 10.32332 1045.881 0.779202

Unweighted Statistics R-squared Sum squared resid

0.772264 3126.600

Mean dependent var Durbin-Watson stat

20.08086 0.260651


Dari hasil di atas, di peroleh persamaan random effect: EPS

= 10.62202 + 2.8637 ROA + 0.1163 DER

t-Statistik

= 4.099983+ 1.793437ROA + 11.91937 DER

F-statistik

= 39.43138


80

Prob F-statistik

= 0.000000

E. Pemilihan Model Regresi Data Panel Untuk memilih salah satu model yang dianggap paling tepat dari tiga jenis model data panel, maka perlu dilakukan serangkaian uji, yaitu: 1. Uji Chow-Test Uji Chow adalah pengujian untuk menentukan model Common Effect atau Fixed Effect yang paling tepat digunakan dalam mengestimasi data panel. Untuk mengetahui model mana yang lebih baik dalam pengujian data panel, bisa dilakukan dengan penambahan variabel dummy sehingga dapat diketahui bahwa intersepnya berbeda dapat diuji dengan uji statistik F. Hipotesis

:

H0 : Common effect model H1 : Fixed effect model

Kriteria pengujian hipotesis yaitu, jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak. Sebaliknya, jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima. Tabel 4.10 Chow Test Redundant Fixed Effects Tests Pool: FIXED Test cross-section fixed effects Effects Test

Statistic

d.f.

Prob.

Cross-section F Cross-section Chi-square

17.808282 57.089263

(6,26) 6

0.0000 0.0000



81

Dari tabel 4.10 diatas, dapat dilihat bahwa model Hipotesis memiliki nilai probabilitas Cross-section yang lebih kecil dari α (5%) yaitu 0.0000 < 0,05, sehingga H0 ditolak yang artinya Common Effect bukan metode yang cocok, sehingga metode yang cocok untuk model tersebut adalah fixed effect model. Karena dari hasil Uji Chow, H0 ditolak, maka pengujian dilanjutkan ke uji selanjutnya yaitu Uji Hausman, untuk menentukan model yang terbaik antara Fixed Effect atau Random Effect. 2. Uji Hausman-Test Uji Hausman adalah pengujian untuk menentukan model Fixed Effect atau Random Effect yang paling tepat digunakan dalam mengestimasi data panel. Dengan asumsi bahwa error secara individual tidak saling berkorelasi begitu juga error kombinasinya. Statistik uji Hausman mengikuti distribusi statistik Chi-Squares dengan derajat kebebasan (df) sebesar jumlah variabel bebas. Hipotesis nulnya adalah bahwa model yang tepat untuk regresi data panel adalah model Random Effect dan hipotesis alternatifnya adalah model yang tepat untuk regresi data panel adalah Fixed Effect. Kriteria pengujian hipotesis yaitu, jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak. Sebaliknya, jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima. Hipotesis

: H0 : Random Effect model H1 : Fixed effect mode


82

Tabel 4.11 Hausman Test Correlated Random Effects - Hausman Test Pool: RANDOM Test cross-section random effects

Test Summary

Chi-Sq. Statistic

Chi-Sq. d.f.

Prob.

Cross-section random

32.479111

2

0.0000


Dari hasil tabel 4.11, dapat dilihat model hipotesis memiliki nilai probabilitas Cross-section yang lebih kecil dari α (5%) yaitu 0.0000 < 0.05 sehingga H0 ditolak, yang berarti random effect bukan model yang tepat. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model Fixed Effect menjadi model yang tepat dibandingkan Common Effect dan Random Effect. F. Analisis Model Regresi Data Panel Setelah melakukan pemilihan model persamaan dengan Uji Chow-test dan Hausman-test, maka didapatkan hasil model persamaan yang paling tepat untuk penelitian ini adalah model Fixed Effect.


83

Tabel 4.12 Fixed Effect Dependent Variable: EPS Method: Pooled Least Squares Date: 12/29/16 Time: 15:57 Sample: 2010 2014 Included observations: 5 Cross-sections included: 7 Total pool (balanced) observations: 35 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C ROA DER Fixed Effects (Cross) _DLTA--C _AISA--C _MYOR--C _MLBI--C _ROTI--C _SKLT--C _STTP--C

17.01460 -0.010595 0.000764

2.661073 0.019713 0.000125

6.393888 -0.537468 6.127654

0.0000 0.5955 0.0000

8.300175 -8.940589 -4.953334 25.68713 -0.005534 -11.22480 -8.863044 Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.968298 0.958544 4.091417 435.2320 -93.77214 99.26874 0.000000


20.08086 20.09467 5.872694 6.272641 6.010755 1.007971

Sumber: Olah data Eviews 8

Dari hasil pada tabel 4.12 model yang baik dalam penelitian ini menggunakan model Fixed Effect, karena setelah melakukan uji hausman hasil dari nilai probabilitas memiliki nilai lebih kecil dari α (5%) sebesar 0.0000 < 0.05 sehingga H0 ditolak. Adapun persamaan model Effect sebagai berikut:


Fixed

84

EPS

= 17.01460 – 0.010595 ROA + 0.000764 DER + 8.300175 D1 – 8.940589 D2 – 4.953334 D3 + 25.68713 D4 – 0.5534 D5 – 11.22480 D6 – 8.863044 D7

Dan berikut hasil persamaan setiap perusahaan : EPS DLTA = 17.01460 – 0.010595 ROA + 0.000764 DER + 8.300175 D1 EPS AISA = 17.01460 – 0.010595 ROA + 0.000764 DER – 8.940589 D2 EPS MYOR = 17.01460 – 0.010595 ROA + 0.000764 DER – 4.953334 D3 EPS MLBI = 17.01460 – 0.010595 ROA + 0.000764 DER + 25.68713 D4 EPS ROTI = 17.01460 – 0.010595 ROA + 0.000764 DER – 0.5534 D5 EPS SKLT = 17.01460 – 0.010595 ROA + 0.000764 DER – 11.22480 D6 EPS STTP = 17.01460 – 0.010595 ROA + 0.000764 DER – 8.863044 D7

1. Koefisien Determinasi R2 Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui presentase sumbangan pengaruh variabel independen secara serentak terhadap variabel dependen. Koefisien ini menunjukan seberapa besar presentase variasi variabel independen yang digunakan dalam model mampu menjelaskan variasi variabel dependen sama dengan 0. Tabel 4.13 Koefisien Determinasi R2 Effect Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared Adjusted R-squared

0.968298 0.958544



85

Berdasarkan hasil penghitungan olah data Eviews seperti pada tabel 4.13 dapat diketahui bahwa pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen Earning Per Share terlihat dari nilai Adjusted R-Squared yaitu sebesar 0.958544 atau 95.8544%. Hal ini berarti 95.8544% dari fluktuasi Earning Per Share yang bisa dijelaskan oleh variasi dari seluruh variabel independen yaitu Return On Asset (ROA) dan Debt To Equity Ratio (DER). Sedangkan sisanya sebesar 100% - 95.8544% = 4.1456% dijelakan oleh sebab-sebab lain diluar dari variabel independen. Nilai R2 yang telah mencapai 95.8544% dalam model ini, sudah terbilang sangat besar. Karena dengan dua variabel telah dapat menjelaskan

peningkatan

sebesar

95.8544%

dari

pergerakan

perubahan Earning Per Share.

G. Analisis Pengaruh Return On Asset dan Debt To equity Ratio terhadap Earning Per Share Penelitian ini menguji antar variabel dependen yaitu Earning Per Share dengan variabel independen yaitu Return On Asset dan Debt To equity Ratio secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Earning Per Share dengan tingkat signifikansi sebesar 0,05. Penelitian ini menggunakan Uji t parsial dan hipotesisnya sebagai berikut:


86

H0 : Tidak terdapat pengaruh antara variabel Return On Asset terhadap variabel Earning Per Share H1 : Terdapat pengaruh antara variabel Debt To Equity Ratio terhadap variabel Earning Per Share Hasil Uji t dalam pengujian statistik analisis regresi data panel dengan menggunakan software Eviews 8, yaitu: 1. Pengaruh Return On Asset terhadap Earning Per Share Kriteria pengujian hipotesis yaitu, jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak. Sebaliknya, jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima. Tabel 4.14 Uji Statistik t (ROA) Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C ROA

17.01460 -0.010595

2.661073 0.019713

6.393888 -0.537468

0.0000 0.5955

Sumber: Hasil olah data Eviews

Hipotesis 1 menyatakan bahwa Return On Asset berpengaruh signifikan secara parsial terhadap Earning Per Share. Dapat dilihat pada hasil tabel di atas hasil Uji Statistik t pada variabel ROA menunjukan nilai probabilitas sebesar 0.5955. Nilai probabilitas ROA lebih besar dari nilai α 0,05 sebesar 0.5955 > 0,05. Sehingga hal ini menunjukkan bahwa H0 diterima dan dapat disimpulkan bahwa Return On Asset (ROA) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Earning Per Share.


87

Temuan ini tidak mendukung penelitian yang dilakukan oleh Mohamad Barlianta Uno (2014) dan Lucky Lukman (2014) yang menyatakan ROA berpengaruh terhadap earning per share. Namun temuan ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Rafika Diaz dan Jufrizen (2014) yang menyatakan bahwa ROA tidak memiliki pengaruh terhadap earning per share. Dapat terlihat bahwa besarnya laba bersih yang diperoleh perusahaan menjadi ukuran investor untuk berinvestasi, melainkan ada faktor - faktor lain yang dijadikan sebagai ukuran investor dalam berinvestasi. Interpretasi dari variabel ini adalah bahwa setiap kenaikan 1 pada Return On Asset akan mempengaruhi Earning Per Share sebesar -0.010595 hal ini menunjukkan ROA mempunyai pengaruh yang negatif. Dengan demikian H1 yang diduga dalam penelitian ini dimana Return On Asset (ROA) berpengaruh signifikan secara parsial terhadap Earning Per Share (EPS) tidak dapat diterima. 2. Pengaruh Deb To equity ratio terhadap Earning Per Share Kriteria pengujian hipotesis yaitu, jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak. Sebaliknya, jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima. Tabel 4.15 Uji Statistik t DER Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C DER

17.01460 0.000764

2.661073 0.000125

6.393888 6.127654

0.0000 0.0000



88

Hipotesis 2 menyatakan bahwa Debt To Equity Ratio berpengaruh signifikan secara parsial terhadap Earning Per Share. Dapat dilihat pada hasil tabel di atas hasil Uji Statistik t pada variabel DER menunjukan nilai probabilitas sebesar 0.0000. Nilai probabilitas lebih kecil dari nilai α 0,05 sebesar 0.0000 < 0,05. Sehingga hal ini menunjukkan bahwa H0 ditolak dan dapat disimpulkan bahwa Debt To Equity Ratio (DER) berpengaruh secara signifikan terhadap Earning Per Share. Temuan ini tidak mendukung penelitian yang dilakukan oleh Herbirowo Nugroho dan Taufikul Ichsan, (2011) dan Muhfiatun (2011) yang menyatakan bahwa DER secara parsial tidak berpengaruh terhadap EPS. Tetapi, temuan ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Mohamad Barlianta Uno (2014) yang menyatakan bahwa DER berpengaruh signifikan terhadap earning per share. Besarnya Debt To Equity Ratio mempengaruhi keputusan investor untuk berinvestasi, karena DER merupakan rasio yang menunjukan besarnya hutang dibandingkan modal sendiri. Semakin tinggi hutang yang digunakan oleh perusahaan sebagai sumber dana maka beban bunga yang ditanggung perusahaan akan semakin tinggi juga. Beban bunga yang tinggi dapat mengurangi laba yang diperoleh perusahaan. Interpretasi dari variabel ini adalah bahwa setiap kenaikan 1 pada Debt To Equity Ratio akan mempengaruhi Earning Per Share sebesar


89

0.000764 hal ini menunjukkan DER mempunyai pengaruh yang positif. Dengan demikian H2 yang diduga penelitian ini dimana Debt To Equity Ratio (DER) berpengaruh signifikan secara parsial terhadap Earning Per Share (EPS) dapat diterima.


BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Recommend Documents