Tabel. 4.4. : Rekapitulasi Data Laba Usaha Y Periode 2007–2009
Laba Usaha Periode Penelitian
No Nama Perusahaan
2007 2008 2009
1 PT. Ace Hard Ware Indonesia, Tbk
96.866.414.049 164.477.191.401 178.200.902.320
2 PT. Mitra Adi Perkasa, Tbk
257.184.468.000 303.348.599.000 307.715.711.000 3
PT. Hero Supermarket, Tbk 79.415.000.000
180.677.000.000 254.956.000.000 4
PT. Catur Sentosa Adiprana, Tbk 74.216.683.000
108.869.436.000 49.260.360.000
5 PT. Ramayana Lestari, Tbk
367.519.000.000 416.603.000.000 366.545.000.000 6
PT. Enseval Putra Megatrading, Tbk 307.103.862.167 363.103.862.167 484.356.522.146 7
PT. Matahari Putra Prima, Tbk 401.367.000.000 491.299.000.000 504.273.000.000
8 PT. Tigaraksa Satria, Tbk
81.968.272.512 122.062.165.831
87.032.403.964 9
PT. Toko Gunung Agung, Tbk 8.497.680.219 11.625.199.754 5.587.026.067
10 PT. Triwira Insan Lestari, Tbk
30.332.307.835 17.039.722.250
5.310.920.961
Sumber : Lampiran 4
Berdasarkan pada tabel 4.4 dapat diinterprestasikan bahwa besarnya nilai laba usaha tertinggi untuk tahun 2007–2009 dimiliki oleh
PT. Matahari Putra Prima, Tbk, yaitu untuk tahun 2007 sebesar Rp. 401.367.000.000, untuk tahun 2008 sebesar Rp. 491.299.000.000 dan
untuk tahun 2009 sebesar Rp. 504.273.000.000, sedangkan yang terendah untuk tahun 2007–2008 dimiliki oleh PT. Triwira Insan
Lestari, Tbk yaitu untuk tahun 2007 sebesar Rp. 8.497.680.219, dan untuk tahun 2008 sebesar Rp. 11.625.199.754 dan untuk tahun 2009
nilai laba usaha terrendah dimiliki oleh PT. Triwira Insan Lestari, Tbk yaitu sebesar Rp. 5.310.920.961.
4.2.1. Uji Normalitas
Untuk mengetahui apakah data tersebut berdistribusi normal, dapat diuji dengan metode Kolmogorov Smirnov.
Dasar analisis yang digunakan yaitu nilai signifikansi atau nilai probabilitasnya Asymp sig 2-tailed 5, maka data tersebut
berdistribusi normal Sumarsono, 2004 :40
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Berdasarkan hasil uji normalitas dengan alat bantu komputer yang menggunakan Program SPSS. 16.0, dapat dilihat pada tabel 4.5, sebagai
berikut:
Tabel 4.5. Hasil Uji Normalitas
Unstandardized Residual
N 30
Mean 0.0000122
Normal Parameters
a
Std. Deviation 127.292.081.996,93
Absolute 0,104
Positive 0,084
Most Extreme Differences Negative
-0,104 Kolmogorov-Smirnov Z
0,571
Asymp. Sig. 2-tailed 0.900
Sumber : Lampiran 5
Berdasarkan pada tabel 4.5 di atas menunjukkan bahwa nilai signifikan nilai probabilitasnya sebesar 0,900 lebih besar dari 5, dan
sesuai dengan dasar analisis yang digunakan, hal ini berarti bahwa data tersebut berdistribusi normal.
4.2.2. Uji Asumsi Klasik
Dalam suatu persamaan regresi harus bersifat BLUE Best Linier Unbiased Estimator, artinya dalam pengambilan keputusan melalui uji F
dan uji t tidak boleh bias Sesuai dengan tujuan Berdasarkan hasil uji asumsi klasik dengan alat bantu komputer
yang menggunakan Program SPSS. 16.0 For Windows. diperoleh hasil sebagai berikut:
1. Autokorelasi
Untuk menguji apakah terjadi autokorelasi atau tidak, digunakan uji Durbin-Watson DW-Test. Suatu observasi dikatakan
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
tidak terjadi autokorelasi jika nilai Durbin Watson terletak antara batas atas atau upper bound du dan 4-du Ghozali, 2006:99.
Menurut Santoso 2002: 218 deteksi adanya Autokolerasi adalah:
a. Angka D-W di bawah - 2, hal ini berarti ada Autokolerasi positif.
b. Angka D-W diantara -2 sampai +2, hal ini berarti tidak ada
Autokolerasi. c.
Angka D-W di atas + 2, hal ini berarti ada Autokolerasi negatif. Berdasarkan dari hasil “Uji Autokorelasi” dengan alat bantu
komputer yang menggunakan Program SPSS. 16.0. For Windows dapat diketahui bahwa besarnya nilai Durbin Watson atau DW tes
yaitu sebesar 0,932 Lampiran. 6, berada diantara -2 sampai +2, dan sesuai dengan dasar pengambilan keputusan, hal ini berarti bahwa
dalam persamaan regresi tersebut tidak ada Autokolerasi
2. Multikolinieritas
Alat uji yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya multikolinieritas dalam penelitian ini dengan melihat besarnya nilai
Variance Inflation Factor VIF. Dasar analisis yang digunakan yaitu jika nilai variance inflation
factor VIF 10, dan mempunyai angka tolerance mendekati 1 maka hal ini berarti dalam persamaan regresi tidak ditentukan adanya kolerasi
antar variabel bebas atau bebas multikolinieritas Ghozali, 2009: 96
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Berdasarkan hasil Uji Multikolinieritas dengan alat bantu komputer yang menggunakan Program SPSS. 16.0, dapat dilihat pada
tabel 4.6, sebagai berikut
Tabel 4.6. Hasil Uji Multkolinieritas
Variabel VIF Keterangan
Perputaran kas X1 1,269
Bebas Multikolinieritas Perputaran piutang X2
1,511 Bebas Multikolinieritas
Perputaran persediaan X3 1,328 Bebas
Multikolinieritas
Sumber : Lampiran 6
Berdasarkan pada tabel 4.6 di atas menunjukkan bahwa seluruh variabel bebas X yang digunakan dalam penelitian ini baik X
1
, X
2
, dan X
3
, mempunyai nilai VIF Variance Inflation Factor 10, dan sesuai dengan dasar analisis yang digunakan, maka hal ini berarti dalam
persamaan regresi tidak ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas atau bebas Multikolinieritas.
3. Heteroskedastisitas
Alat uji yang digunakan untuk mengetahui adanya heteroskedastisitas secara kuantitatif dalam suatu persamaan regresi
dapat dilakukan dengan uji korelasi Rank Spearman. Menurut Santoso 2002: 301 deteksi adanya heteroskedastisitas
adalah: a.
Nilai probabilitas 0,05 berarti bebas dari heteroskedastisitas b.
Nilai probabilitas 0,05 berarti terkena heteroskedastisitas Berdasarkan hasil Uji Heteroskedastisitas dengan alat bantu
komputer yang menggunakan Program SPSS. 16.0., dapat dilihat pada tabel 4.7, sebagai berikut:
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 4.7. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Variabel Probabilitas
Sig 2 - tailed Keterangan
Perputaran kas X1 0,439
Bebas Heteroskedastisitas Perputaran piutang X2
0,607 Bebas Heteroskedastisitas
Perputaran persediaan X3 0,548
Bebas Heteroskedastisitas
Sumber : Lampiran 7
Berdasarkan pada tabel 4.7 di atas menunjukkan bahwa seluruh variabel bebas X yang digunakan dalam penelitian ini baik X
1
, X
2,
dan X
3
, mempunyai nilai Sig 2-tailed 0,05, dan sesuai dengan dasar analisis yang digunakan maka hal ini berarti dalam model regresi tidak
terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya atau bebas Heteroskedastisitas.
Setelah dilakukan Uji Asumsi Klasik tersebut di atas, maka dapat disimpulkan bahwa model persamaan regresi linier dalam
penelitian ini, bebas dari asumsi dasar klasik tersebut, sehingga pengambilan keputusan melalui uji F dan uji t yang akan dilakukan
dalam penelitian ini tidak akan bias atau sesuai dengan tujuan penelitian.
4.3. Teknik Analisis Dan Uji Hipotesis
