67
Dari data Market Value perusahaan perbankan dapat diketahui bahwa peningkatan nilai Market Value terbesar terjadi pada perusahaan PT. Astra
Internasional Tbk dari tahun sebelumnya tahun 2006 yaitu sebesar 15.700 menjadi sebesar 27.300 pada tahun 2007. Peningkatan Market Value menunjukkan bahwa
saham yang dimiliki oleh perusahaan mengalami peningkatan. Sedangkan penurunan Market Value terbesar terjadi pada PT. Goodyear Indonesia Tbk dari
tahun sebelumnya tahun 2007 yaitu sebesar 13.000 menjadi sebesar 5.000 pada tahun 2008.
Penurunan Market Value menunjukkan saham yang dimiliki oleh perusahaan mengalami mengalami penurunan. Semakin tinggi Market Value akan
semakin baik karena saham yang dimiliki oleh perusahaan nilainya semakin tinggi dan dapat menambah keuntungan bagi perusahaan, demikian juga keadaan
sebaliknya.
4.3. Deskripsi Hasil Analisis Dan Uji Hipotesis 4.3.1. Uji Normalitas Sebaran dan Linieritas
Uji normalitas sebaran dilakukan dengan Kurtosis Value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam statistik deskriptif. Nilai statistik untuk
menguji normalitas itu disebut Z-value. Bila nilai-Z lebih besar dari nilai kritis maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak normal. Nilai kritis dapat
ditentukan berdasarkan tingkat signifikansi 0,01 [1] yaitu sebesar ± 2,58. Hasil pengujian Normalitas pada penelitian ini akan ditampilkan pada
tabel berikut :
68
Tabel 4.13. Hasil Uji Normalitas
Variable min
max skew
c.r. kurtosis
c.r.
Y3 70,000
27300,000 3,188
11,270 12,368
21,864 Y2
-,982 6,143
4,290 15,167
23,956 42,349
Y1 -8126169000000,000
27161878000000,000 3,470
12,270 14,098
24,922 X21
,118 27,039
3,165 11,188
9,506 16,805
X22 ,105
,918 -,358
-1,265 -,825
-1,458 X23
,000 ,583
,588 2,081
-,715 -1,265
X24 ,051
23,425 2,574
9,100 7,249
12,814 X11
-,271 ,764
,849 3,003
,940 1,661
X12 ,365
4,471 2,772
9,800 9,764
17,260 X13
-,213 ,461
,348 1,231
,933 1,649
X14 -49,080
1170,000 5,952
21,043 36,690
64,859 X15
,264 ,969
,354 1,251
-,521 -,921
Multivariate 107,061
25,291
Sumber : Lampiran 2
Hasil uji menunjukkan bahwa nilai c.r. mutivariate berada di atas ± 2,58 itu berarti asumsi normalitas tidak terpenuhi. Fenomena ini tidak menjadi masalah
serius seperti dikatakan oleh Bentler Chou [1987] bahwa jika teknik estimasi dalam model SEM menggunakan maximum likelihood estimation [MLE] walau
ditribusi datanya tidak normal masih dapat menghasilkan good estimate, sehingga data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya.
4.3.2. Evaluasi atas Outlier
Outlier adalah observasi atau data yang memiliki karakteristik unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi lainnya dan muncul dalam
bentuk nilai ekstrim untuk sebuah variabel tunggal atau variabel kombinasi Hair,1998.
69
Multivariate outlier diuji dengan kriteria jarak Mahalanobis pada tingkat p 0,001. Jarak diuji dengan Chi-Square [
χ2] pada df sebesar jumlah variabel bebasnya df = 11. Ketentuan : bila Mahalanobis dari nilai
χ2 adalah multivariate outlier. Pada penelitian ini terdapat outlier apabila nilai Mahalanobis
distancenya 32,909. Untuk lebih memperjelas uraian mengenai evaluasi outlier multivariate
berikut ini akan disajikan tabel Uji Outlier Multivariate :
Tabel 4.14. Hasil Pengujian Outlier Multivariate
Re sidu als Sta tistics
a
2004,56 2008,02
2006,00 ,570
75 -2, 517
3,536 ,000
1,000 75
,241 1,274
,553 ,216
75 2004,81
2008,08 2006,03
,624 75
-2, 527 2,443
,000 1,304
75 -1, 773
1,714 ,000
,915 75
-1, 852 1,960
-,007 ,987
75 -2, 791
3,193 -,027
1,531 75
-1, 890 2,007
-,007 ,995
75 1,121
28,105 11,840
11,178 75
,000 ,091
,014 ,019
75 ,015
,785 ,160
,151 75
Predic ted V alue St d. P redic ted Value
St andard E rror of Predic ted V alue
Adjust ed P redicted Value Residual
St d. Residual St ud. Residual
Deleted Residual St ud. Deleted Residual
Mahal. Dis tanc e Cooks Dis tanc e
Centered Leverage Value Minimum
Maximum Mean
St d. Deviat ion N
Dependent Variable: Tahun a.
Sumber : Lampiran 3 Berdasarkan tabel di atas, setelah dilakukan pengujian diketahui nilai MD
maksimum adalah 28,105 lebih kecil dari 32,909. Oleh karena itu diputuskan dalam penelitian tidak terdapat outlier multivariate antar variabel.
70
4.3.3. Deteksi Multicollinierity dan Singularity
Dengan mengamati Determinant matriks covarians. Dengan ketentuan apabila determinant sample matrix mendekati angka 0 kecil, maka terjadi
multikolinieritas dan singularitas Tabachnick Fidell, 1998. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan program AMOS 4.0
diperoleh hasil Determinant of Sample Covariance Matrix adalah 0 yaitu sebesar 98041166228336,000 mengindikasikan tidak terjadi multikolinieritas dan
singularitas dalam data ini sehingga asumsi terpenuhi.
4.3.4. Pengujian Model Dengan One-Step Approach
Dalam model SEM, model pengukuran dan model struktural parameter- parameternya diestimasi secara bersama-sama. Cara ini agak mengalami kesulitan
dalam memenuhi tuntutan fit model. Kemungkinan terbesar disebabkan oleh terjadinya interaksi antara measurement model dan structural model yang
diestimasi secara bersama-sama One Step Approach to SEM. One step aprroach to SEM digunakan apabila model diyakini bahwa dilandasi teori yang kuat serta
validitas reliabilitas data sangat baik Hair et.al.,1998. Hasil estimasi dan fit model one step approach to SEM dengan
menggunakan program aplikasi Amos 4.0 terlihat pada Gambar dibawah ini:
71
1 Keputusan
Investasi X1
X15 er_5
1 1
X14 er_4
1
X13 er_3
1
X12 er_2
1
X11 er_1
1
Keputusan Pendanaan
X2
X24 er_9
1 1
X23 er_8
1
X22 er_7
1
X21 er_6
1
Nilai Perusahaan
Y
Y1 er_10
1 1
Y2 er_11
1
Y3 er_12
1
d_Y
1
Tabel 4.15. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices
Kriteria Hasil
Nilai Kritis Evaluasi
Model CminDF
7,918 ≤ 2,00
Kurang baik Probability
0,000 ≥ 0,05
Kurang Baik RMSEA
0,306 ≤ 0,08
Kurang baik GFI
0,676 ≥ 0,90
Kurang baik AGFI
0,514 ≥ 0,90
Kurang baik TLI
-0,341 ≥ 0,95
Kurang baik CFI
0,000 ≥ 0,94
Kurang baik
Sumber : Hasil Pengolahan data Dari hasil evaluasi terhadap model one step base model ternyata tidak
semua kriteria goodness of fit yang digunakan, menunjukkan hasil evaluasi model yang belum baik, berarti model telah tidak sesuai dengan data.
Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori belum sepenuhnya didukung oleh fakta. Berdasarkan uji Reliability Consistency Internal
terdapat indikator tereliminasi sehingga model berubah sebagaimana terdapat di bawah ini.
Gambar 4.1. Grafik Amous Base Model
72
Gambar 4.2. Model Pengukuran Kausalitas One Step Approach Modofication
1 Keputusan
Investasi X1
X15 er_5
1 1
X14 er_4
1
X13 er_3
1
X12 er_2
1
X11 er_1
1
Keputusan Pendanaan
X2
X24 er_9
1 1
X23 er_8
1
X22 er_7
1
X21 er_6
1
Nilai Perusahaan
Y
Y1 er_10
1 1
Y2 er_11
1
Y3 er_12
1
d_Y
1
Tabel 4.16. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices
Kriteria Hasil
Nilai Kritis Evaluasi
Model CminDF
0,064 ≤ 2,00
Baik Probability
0, 286 ≥ 0,05
Baik RMSEA
0,086 ≤ 0,08
Kurang Baik GFI
0,902 ≥ 0,90
Baik AGFI
0,900 ≥ 0,90
Baik TLI
1,027 ≥ 0,95
Baik CFI
0,960 ≥ 0,94
Baik
Sumber : Hasil Pengolahan data Dari hasil evaluasi terhadap model one step base model ternyata tidak
semua kriteria goodness of fit yang digunakan, Meskipun demikian karena sebagian besar kriteria tersebut telah baik maka diasumsikan model telah
sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori sepenuhnya didukung oleh fakta.
73
Dilihat dari angka determinant of sample covariance matrix : 98041166228336,000 mengindikasikan tidak terjadi multicolinierity atau
singularity dalam data ini sehingga asumsi terpenuhi. Dengan demikian besaran koefisien regresi masing-masing faktor dapat dipercaya sebagaimana terlihat pada
uji kausalitas dibawah ini.
4.3.5. Pengujian Hipotesis dan Hubungan Kausalitas
Pengaruh langsung koefisien jalur diamati dari bobot regresi terstandar, dengan pengujian signifikansi pembanding nilai CR Critical Ratio atau p
probability yang sama dengan nilai t
hitung
Faktor
.
Tabel 4.17. Hasil Pengujian Kausalitas
Faktor
Ustd Estimate
Std Estimate
Prob. Nilai perusahaan
Keputusan investasi 3706737683582,790
,067 0,000
Nilai perusahaan Keputusan pendanaan
-134810321914,409 -,005
0,557 Batas Signifikansi
≤ 0,10
Sumber : Lampiran 4 Dilihat dari tingkat probabilitas arah hubungan kausal, ditemukan
bahwa : 1.
“Faktor Keputusan investasi berpengaruh positif terhadap Faktor Nilai perusahaan [Prob. kausalnya 0,000
≤ 0,10 [signifikan positif]”.
2. “Faktor Keputusan pendanaan berpengaruh negatif terhadap Faktor Nilai
perusahaan, [Prob. kausalnya 0,557
≥ 0,10 [tidak signifikan [negatif]”
74
4.4. Pembahasan
