Utang DPO =
Penjualan 365
3.5 Data dan Metode Pengumpulan Data
Jenis data yang dipakai adalah data sekunder, yang bersifat kuantitatif secara time series, yaitu yang bisa diukur dengan angka dari laporan keuangan
tahunan, antara lain laporan labarugi dan neraca. Metode pengumpulan data ini adalah metode dokumentasi.
Metode dokumentasi merupakan teknik pengumpulan data yang tidak langsung ditujukan kepada subyek penelitian.Metode ini dilakukan dengan
mencatat atau megumpulkan data-data yang tercantum pada Indonesian Capital Market Directory yang berupa dalam laporan keuangan perusahaan-perusahaan
manufaktur yang terdaftar di BEI dan situs www.idx.co.id.
3.6 Teknik Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian agar dapat diinterprestasikan dan mudah dipahami adalah:
1. Analisis Deskriptif Analisis ini digunakan untuk menganalisis data kuantitatif yang diolah
menurut perhitungan dalam variabel penelitian, sehingga dapat memberikan penjelasan atau gambaran mengenai kondisi selama periode pengamatan.
Universitas Sumatera Utara
2. Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik digunakan untuk menguji apakah model regresi benar-
benar menunjukkan hubungan yang signifikan dan representative. Ada dua pengujian dalam uji asumsi klasik, yaitu:
a. Uji Multikoliniearitas Uji multikoliniearitas dimaksudkan untuk menguji apakah model regresi
ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas independen Ghozali, 2001:57. Apabila terjadi korelasi antara variabel bebas, maka terdapat
problem multikolineariaritas multiko pada model regresi tersebut. Deteksi adanya multikolineariaritas
1 Besaran VIF variance inflation faktor dan tolerance Model regresi yang bebas multikolinearitas adalah :
1. mempunyai nilai VIF disekitar angka 1. 2. Mempunyai angka tolerance mendekati 1.
2 Besaran kolerasi antar variabel independen Pedoman suatu model regresi yan bebas multikolinearitas adalah
koefisien korelasi antar variabel independen haruslah lemah di bawah 0,05. Jika korelasi kuat maka terjadi problem multikoSantoso2004:207.
b. Uji Heteroskedastisitas Uji ini ditujukan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi
ketidaksamaan variance dan residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan pengamatan yang
lain tetap maka disebut homoskedestis dan jika berbeda disebut
Universitas Sumatera Utara
heteroskedastisitas Ghozali, 2001:69. Cara untuk mendeteksi atau tidaknya heteroskedastisitas dapat diketahui dengan melihat ada tidaknya
pola tertentu pada grafik scatterplot antara nilai prediksi variabel terikat dengan residualnya dimana sumu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan
sumbu X adalah residual Y prediksi – Y sesungguhnya dasar analisis
dari uji heteroskedastisitas melalui grafik plot adalah sebagai berikut :
1. Jika pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka
mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. 2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di
bawah angka 0 ada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. c. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya memiliki distribusi normal atau tidak.
Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus
diagonal, dan ploting data akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data adalah normal, maka garis yan menghubungkan data
sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya Ghozali 2001:83. Deteksi normalitas dapat dilakukan dengan melihat penyebaran datatitik
ada sumbu diagonal dari grafik. Menurut Santoso 2004:241, dasar pengambilan keputusan dari uji nomalitas adalah.
Universitas Sumatera Utara
1. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah
garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. 2.
Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikut arah garis diagonal, maka model regresi tidak
memenuhi asumsi normalitas. 3. Analisis Regresi Berganda
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi berganda. Regresi berganda berguna untuk meramalkan pengaruh dua
variabel predictor atau lebih terhadap satu variabel kriterium atau untuk membuktikan ada atau tidaknya hubungan fungsional antara dua buah variabel
bebas X atau lebih dengan sebuah variabel terikat Y Usman,2003:241. Analisis regresi berganda dalam penelitian ini digunakan untuk mengetahui
pengaruh DSO, DIO, dan DPO terhadap Likuiditas pada perusahaan manufaktur. Formulasi persamaan regresi berganda sendiri adalah sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e Dimana:
Y : Likuiditas
A : Bilangan Konstanta
X
1
: DSO X
2
: DIO X
3
: DPO b
1
sd b
3
: Parameter yang diestimasi untuk X
1
sd X
3
e : Unsur Gangguan Error
Universitas Sumatera Utara
a. Uji Serempak Uji F Uji F digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen secara
bersama-sama terhadap variabel dependen dari suatu persamaan regresi dengan menggunakan hipotesis statistik, uji ini dilakukan dengan membandingkan t
hitung
dengan t
tabel
pada tingkat signifikansi tertetu. Apabila t
hitung
≥ t
tabel
atau P ≤ 0,05 maka variabel bebas secara parsial mempunyai pengaruh bermakna terhadap
variabel tergantungnya dengan anggapan variabel lainnya konstan. Pengambilan keputusan didasarkan pada nilai probabilitas yang didapatkan dari hasil
pengolahan data melalui program SPSS Statistik Parametrik Santoso:2004:168 sebagai berikut:
a. Jika Probabilitas 0,05 maka H diterima.
b. Jika probabilitas 0,05 maka H ditolak.
Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam uji simultan Uji F ini adalah sebagai berikut :
Formulasi hipotesis Ho : β
i
= 0, artinya secara simultan DSO, DIO, dan DPO memiliki
yang tidak signifikan terhadap Likuiditas. Ha : β
i
≠ 0, artinya secara simultan DSO, DIO dan DPO memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Likuiditas.
1. Menentukan taraf signifikan yang digunakan sebesar 5.
Universitas Sumatera Utara
2. Menentukan daerah penerimaan dan penerimaan Ho.
H ditolak
H diterima
F
tabel
Gambar 3.1 Daerah Penerimaan dan Penolakan
3. Menentukan besarnya F
hitung
dengan rumus sebagai berikut :
F
hitung
=
�− −
−�
Dimana : F
hitung
= Hasil perhitungan R
2
= Koefisien Determinan K
= Jumlah Variabel N
= Jumlah Data
4. Penarikan kesimpulan dengan membandingkan F
hitung
dengan F
tabel
sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
Ho ditolak, jika F
hitung
F
tabel
artinya terdapat pengaruh yang signifikan
dari DSO, DIO, dan DPO secara bersama-sama terhadap Likuiditas.
Ho diterima, jika F
hitung
≤ F
tabel
artinya tidak dapat pengaruh yang signifikan
dari DSO, DIO, dan DPO secara bersama- sama tehadap Likuiditas.
b. Uji Parsial Uji t Uji t digunakan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel bebas
yang dimasukkan ke dalam model mempunyai pengaruh yang bermakna terhadap variabel
tergantungnya, uji
ini dilakukan
dengan membandingkan
t
hitung
≥ t
tabel
atau P ≤ 0,05 maka variabel bebas secara parsial mempunyai pengaruh yang bermakna terhadap variabel tergantungnya dengan anggapan
variabel lainnya konstan. Seperti halnya dengan uji hipotesis secara simultan, pengambilan keputusan uji hipotesis secara parsial juga didasarkan pada nilai
probabilitas yang didapatkan dari hasil pengolahan data melalui SPSS Statistik Parametrik Santoso 2004:168 sebagai berikut :
a. Jika probabilitas 0,05 maha H diterima
b. Jika probabilitas 0,05 maka H ditolak
Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam uji parsial Uji t ini adalah sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
1. Formulasi hipotesis Ho : β
i
= 0, artinya secara parsial DSO, DIO dan DPO memiliki pengaruh yang tidak signifikan terhadap Likuiditas.
Ha : β
i
≠ 0, artinya secara parsial DSO, DIO, dan DPO memiliki pengaruh yang signifikan terhadap
Likuiditas. 2. Menentukan taraf signifikan yang digunakan sebesar 5
3. Menentukan daerah penerimaan dan penolakan Ho
Gambar 3.2 Daerah Penerimaan dan Penolakan
4. Menentukan besarnya t hitung dengan rumus berikut b
1
t = Sb
1
dimana : b
1
= Koefisien regresi variabel X Sb
1
= Standar error dari koefisien regresi T
table
= t.α2.df.n-k-1
Universitas Sumatera Utara
5. Membandingkan t
hitung
dengan t
tabel
yang dipergunakan adalah uji t dua arah. Dengan kriteria sebagai beikut :
Ho diterima jika -t
table
≤ t
hitung
≤ t
table
artinya bahwa secara parsial ada pengaruh yang tidak signifikan dari variabel bebas yaitu DSO, DIO,
dan DPO terhadap variabel tergantung yaitu Likuiditas.
Ho ditolak jika ≤ -t
table
≥ atau t
hitung
≥ t
table
artinya bahwa secara parsial ada pengaruh yang signifikan dari variabel bebas yaitu DSO, DIO dan
DPO terhadap variabel tergantung yaitu Likuiditas. 4. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi R
2
dari hasil regresi berganda menunjukkan seberapa besar variabel dependen bisa dijelaskan oleh variabel-variabel bebasnya
Santoso 2004:167. Dalam penelitian ini menggunakan regresi linier berganda maka masing-
masing variabel independent yaitu DSO, DIO, dan DPO secara parsial dan secara simultan mempengaruhi variabel dependen yaitu likuiditas yang dinyatakan
dengan R
2
untuk menyatakan koefisien determinasi atau seberapa besar pengaruh variabel efisiensi modal kerja terhadap likuiditasnya. Sedangkan r
2
untuk menyatakan koefisien determinasi parsial variabel independen terhadap variabel
dependen.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV GAMBARAN SUBJEK PENELITIAN DAN ANALISIS DATA
Kategori