4.3.2. Uji Independensi
Uji ini dilakukan sebagai saringan pertama untuk menyeleksi variabel. Uji independensi yang digunakan adalah uji Pearson Chi-Square.
Hipotesis: H
: Tidak ada hubungan antara variabel bebas X dengan variabel terikat Y
H
1
: Ada hubungan antara variabel bebas X dengan variabel terikat Y
Kaidah pengambilan keputusan: H
ditolak jika p-value sig = 5 dan H
diterima jika p-value sig
= 5 Tabel berikut ini adalah hasil pengujian Pearson Chi-Square:
Tabel 4.9: Hasil Uji Pearson Chi-Square
No Variabel Bebas X
Pearson Chi-
Square p-value
sig Keterangan
1. 2.
3. 4.
Ukuran Perusahaan X
1
Rasio Profitabilitas X
2
Rasio Leverage X
3
Net Profit Margin X
4
38,118 44,000
44,000 20,472
0,329 0,429
0,429 0,429
Tidak ada hubungan Tidak ada hubungan
Tidak ada hubungan Tidak ada hubungan
Sumber: Lampiran 4 Berdasarkan
hasil tersebut
di atas dapat diketahui bahwa semua variabel bebas yang digunakan dalam penelitian ini tidak memiliki
hubungan dengan perataan laba. Namun, untuk mengetahui penerapan analisis regresi logistik dalam penelitian ini, variabel ukuran perusahaan
X
1
, rasio profitabilitas X
2
, rasio Leverage X
3
dan Net Profit Margin X
4
tetap dianalisis dengan menggunakan analisis regresi logistik.
4.3.3. Analisis Regresi Logistik Univariate
Analisis regresi
logistik univariate digunakan untuk mengetahui pengaruh dari masing-masing variabel bebas X dengan variabel terikat Y
dan untuk memilih variabel yang potensial yang akan dimasukkan kedalam model regresi logistik multivariate regresi logistik secara bersama.
4.3.3.1. Pengaruh Variabel Ukuran Perusahaan X
1
Terhadap Perataan Laba Y
Hipotesis: H
:
1
= 0 Ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap perataan laba
H
1
:
1
0 Ukuran perusahaan berpengaruh terhadap perataan laba
Tingkat kesalahan untuk menolak H atau
α sebesar 5 0.05, sehingga kriteria penolakan H
jika p-value α .
Tabel 4.10: Hasil Uji Parsial Variabel X
1
Variables in the Equation
-.756 .737
1.055 1
.304 .469
10.765 9.557
1.269 1
.260 47334.509
x1 Constant
Step 1
a
B S.E.
Wald df
Sig. ExpB
Variables entered on step 1: x1. a.
Sumber: Lampiran 5 Berdasarkan
hasil pengujian
di atas, diketahui bahwa konstanta tidak signifikan sig = 0,260, sehingga konstanta tidak akan dimasukkan
dalam analisis
selanjutnya, maka hasil pengujian parsial setelah konstanta
dihilangkan adalah seperti pada Tabel 4.11. Tabel 4.11: Hasil Uji Parsial Variabel X
1
Tanpa Konstanta
Variables in the Equation
.075 .026
8.221 1
.004 1.078
x1 Step 1
a
B S.E.
Wald df
Sig. ExpB
Variables entered on step 1: x1. a.
Sumber: Lampiran 5
Berdasarkan hasil
pada Tabel 4.11, maka diketahui p-value sig
pada variabel ukuran perusahaan X
1
adalah sebesar 0,004 5, maka keputusan yang diambil adalah tolak H
artinya ukuran perusahaan X
1
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap perataan laba Y. Model logit yang dihasilkan sebagai berikut :
gx = 0,075 X
1
Fungsi probabilitas yang dihasilkan adalah: e
0,075
= 1 + e
0,075
= 0,5187 Berdasarkan variabel ukuran perusahaan X
1
, maka dapat disimpulkan bahwa sebuah perusahaan akan berpeluang untuk
melakukan perataan laba adalah sebesar 0,5187 atau 51,87.
4.3.3.2. Pengaruh Variabel Rasio Profitabilitas X
2
Terhadap Perataan Laba Y
Hipotesis: H
:
2
= 0 Rasio profitabilitas tidak berpengaruh terhadap perataan laba
H
1
:
1
0 Rasio profitabilitas berpengaruh terhadap perataan laba
Tingkat kesalahan untuk menolak H atau
α sebesar 5 0.05, sehingga kriteria penolakan H
jika p-value α .
Tabel 4.12: Hasil Uji Parsial Variabel X
2
Variables in the Equation
.005 .039
.018 1
.894 1.005
.904 .667
1.836 1
.175 2.469
x2 Constant
Step 1
a
B S.E.
Wald df
Sig. ExpB
Variables entered on step 1: x2. a.
Sumber: Lampiran 6 Berdasarkan
hasil pengujian
di atas, diketahui bahwa konstanta tidak signifikan sig = 0,175, sehingga konstanta tidak akan dimasukkan
dalam analisis selanjutnya, maka hasil pengujian parsial setelah konstanta dihilangkan adalah seperti pada Tabel 4.13.
Tabel 4.13: Hasil Uji Parsial Variabel X
2
Tanpa Konstanta
Variables in the Equation
.054 .022
6.134 1
.013 1.056
x2 Step 1
a
B S.E.
Wald df
Sig. ExpB
Variables entered on step 1: x2. a.
Sumber: Lampiran 6
Berdasarkan hasil
pada Tabel 4.13, maka diketahui p-value sig
pada variabel rasio profitabilitas X
2
adalah sebesar 0,013 5, maka keputusan yang diambil adalah tolak H
artinya rasio profitabilitas X
2
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap perataan laba Y. Model logit yang dihasilkan sebagai berikut :
gx = 0,054 X
2
Fungsi probabilitas yang dihasilkan adalah: e
0,054
= 1 + e
0,054
= 0,5135
Berdasarkan variabel rasio profitabilitas X
2
, maka dapat disimpulkan bahwa sebuah perusahaan akan berpeluang untuk
melakukan perataan laba adalah sebesar 0,5135 atau 51,35.
4.3.3.3. Pengaruh Variabel Rasio Leverage X
3
Terhadap Perataan Laba Y
Hipotesis: H
:
3
= 0 Rasio leverage tidak berpengaruh terhadap perataan laba
H
1
:
3
0 Rasio leverage berpengaruh terhadap perataan laba Tingkat kesalahan untuk menolak H
atau α sebesar 5 0.05, sehingga
kriteria penolakan H jika p-value
α .
Tabel 4.14: Hasil Uji Parsial Variabel X
3
Variables in the Equation
.024 .024
.994 1
.319 1.024
-.069 1.085
.004 1
.950 .934
x3 Constant
Step 1
a
B S.E.
Wald df
Sig. ExpB
Variables entered on step 1: x3. a.
Sumber: Lampiran 7 Berdasarkan
hasil pengujian
di atas, diketahui bahwa konstanta tidak signifikan sig = 0,950, sehingga konstanta tidak akan dimasukkan
dalam analisis selanjutnya, maka hasil pengujian parsial setelah konstanta dihilangkan adalah seperti pada Tabel 4.15.
Tabel 4.15: Hasil Uji Parsial Variabel X
3
Tanpa Konstanta
Variables in the Equation
.023 .008
8.843 1
.003 1.023
x3 Step 1
a
B S.E.
Wald df
Sig. ExpB
Variables entered on step 1: x3. a.
Sumber: Lampiran 7 Berdasarkan
hasil pada
Tabel 4.15, maka diketahui p-value sig pada variabel rasio leverage X
3
adalah sebesar 0,003 5, maka keputusan yang diambil adalah tolak H
artinya rasio leverage X
3
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap perataan laba Y. Model logit yang dihasilkan sebagai berikut :
gx = 0,023 X
3
Fungsi probabilitas yang dihasilkan adalah: e
0,023
= 1 + e
0,023
= 0,5057
Berdasarkan variabel
rasio leverage X
3
, maka dapat disimpulkan bahwa sebuah perusahaan akan berpeluang untuk melakukan perataan
laba adalah sebesar 0,5057 atau 50,57.
4.3.3.4. Pengaruh Variabel Net Profit Margin X
4
Terhadap Perataan Laba Y
Hipotesis: H
:
4
= 0 Rasio Net Profit Margin tidak berpengaruh terhadap perataan laba
H
1
:
4
0 Rasio Net Profit Margin berpengaruh terhadap perataan laba
Tingkat kesalahan untuk menolak H atau
α sebesar 5 0.05, sehingga kriteria penolakan H
jika p-value α .
Tabel 4.16: Hasil Uji Parsial Variabel X
4
Variables in the Equation
-.009 .044
.046 1
.830 .991
1.167 .938
1.549 1
.213 3.212
x4 Constant
Step 1
a
B S.E.
Wald df
Sig. ExpB
Variables entered on step 1: x4. a.
Sumber: Lampiran 8 Berdasarkan
hasil pengujian
di atas, diketahui bahwa konstanta tidak signifikan sig = 0,213, sehingga konstanta tidak akan dimasukkan
dalam analisis selanjutnya, maka hasil pengujian parsial setelah konstanta dihilangkan adalah seperti pada Tabel 4.17.
Tabel 4.17: Hasil Uji Parsial Variabel X
4
Tanpa Konstanta
Variables in the Equation
.043 .017
6.816 1
.009 1.044
x4 Step 1
a
B S.E.
Wald df
Sig. ExpB
Variables entered on step 1: x4. a.
Sumber: Lampiran 8 Berdasarkan
hasil pada
Tabel 4.17, maka diketahui p-value sig pada variabel Net Profit Margin X
4
adalah sebesar 0,009 5, maka keputusan yang diambil adalah tolak H
artinya Net Profit Margin X
4
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap perataan laba Y. Model logit yang dihasilkan sebagai berikut :
gx = 0,043 X
4
Fungsi probabilitas yang dihasilkan adalah: e
0,043
= 1 + e
0,043
= 0,5107
Berdasarkan variabel Net Profit Margin X
4
, maka dapat disimpulkan bahwa sebuah perusahaan akan berpeluang untuk
melakukan perataan laba adalah sebesar 0,5107 atau 51,07.
4.3.4. Analisis Regresi Logistik Multivariate
Kategori