BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5.1. Analisis Faktor
Analisis faktor mengkehendaki bahwa matriks data harus memiliki korelasi yang cukup agar dapat dilakukan analisis faktor. Jika berdasarkan data
visual tidak ada nilai korelasi yang diatas 0,30, maka analisis faktor tidak dapat dilakukan. Korelasi antara variabel dapat juga dianalisis dengan menghitung
partial correlation antar variabel yaitu korelasi antar variabel dengan asumsi variabel lainnya dianggap konstan..
Cara lain menentukan dapat tidaknya dilakukan analisis faktor adalah melihat matrix korelasi secara keseluruhan. Untuk menguji apakah terdapat
korelasi antar variabel digunakan uji Bartlett test of sphericity. Jika hasilnya signifikan berarti matrik korelasi memiliki korelasi signifikan dengan sejumlah
variabel. Uji lain yang digunakan untuk melihat interkorelasi antar variabel dan dapat tidaknya analisis faktor dilakukan adalah measure of sampling adequacy
MSA. Nilai MSA bervariasi dari 0 sampai 1, jika nilai MSA 0,50 maka analisis faktor tidak dapat dilakukan.
5.1.1. Analisis Faktor Pertama
Sebelum melakukan pengujian terhadap kualitas data yang digunakan, penelitian ini terlebih dahulu melakukan uji faktor. Pengujian ini bertujuan untuk
Universitas Sumatera Utara
melihat variabel yang dapat digunakan sebagai faktor yang mempengaruhi nilai perusahaan.
Hasil faktor yang digunakan untuk mengetahui faktor yang digunakan dalam penelitian akan ditunjukkan pada Tabel 5.1.
Tabel 5.1.KMO and Bartletts Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.605
Bartletts Test of Sphericity Approx. Chi-Square
118.575 Df
28 Sig.
.000
Sumber: Hasil Penelitian, 2013 Data Diolah Pada Tabel 5.1. dapat dilihat bahwa hasil uji KMO Kaiser-Meyer-Olkin
ternyata 0,605 diatas 0,500, berarti bahwa data signifikan untuk melakukan analisis faktor.
Tabel 5.2. Anti-image Matrices
DPR DER
ROE SIZE
IOS KOMINDP
Anti-image Covariance DPR
.330 -.062
.174 .071
-.230 .023
DER -.062
.699 -.077
-.078 .076
.178 ROE
.174 -.077
.492 -.032
-.199 -.129
SIZE .071
-.078 -.032
.716 -.073
-.132 IOS
-.230 .076
-.199 -.073
.247 -.022
KOMINDP .023
.178 -.129
-.132 -.022
.695 Anti-image Correlation
DPR .511
-.130
a
.432 .146
-.806 .048
DER -.130
.545 -.131
a
-.110 .184
.256 ROE
.432 -.131
.576 -.055
a
-.570 -.221
SIZE .146
-.110 -.055
.648 -.175
a
-.187 IOS
-.806 .184
-.570 -.175
.567 -.053
a
KOMINDP .048
.256 -.221
-.187 -.053
.578
a
a. Measures of Sampling AdequacyMSA
Universitas Sumatera Utara
Hasil anti-image correlation pada Tabel 5.2. menunjukkan bahwa variabel memiliki nilai korelasi diatas 0,500. Oleh karena itu, DPR, DER, ROE,
size, IOS, dan komisaris independen dapat melanjutkan analisis.
5.2. Deskriptif Data