Jenis Data Metode Pengumpulan Data Defini Hasil Penelitian dan Pembahasan

Trading Company, Tbk 15 Gudang Garam, Tbk    Sampel 11 16 Hanjaya Mandala Sampoerna, Tbk    Sampel 12 17 Bentoel International Investama, Tbk    Sampel 13 18 Darya Varia Laboratoria, Tbk    Sampel 14 19 Indofarma, Tbk   20 Kimia Farma, Tbk    Sampel 15 21 Kalbe Farma Tbk    Sampel 16 22 Merck, Tbk   23 Pyridam Farma, Tbk    Sampel 17 24 Schring Plough Indonesia, Tbk   25 Taisho Pharmaceutical Indonesia, Tbk   26 Tempo Scan Pasific, Tbk    Sampel 18 27 Martina Berto, Tbk    Sampel 19 28 Mustika Ratu, Tbk   29 Mandom Indonesia, Tbk    Sampel 20 30 Unilever Indonesia, Tbk    Sampel 21 31 Kedawung Setia Industrial, Tbk    Sampel 22 32 Kedaung Indag Can, Tbk    Sampel 23 33 Langgeng Makmur Industry, Tbk    Sampel 24 Sumber: Hasil Olahan Penulis

3.3 Jenis Data

Ada dua jenis data yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu data kualitatif dan kuantitatif. Data yang diperoleh secara kualitatif yaitu berasal dari buku, jurnal, makalah, penelitian terdahulu dan situs internet yang berhubungan dengan tema penelitian ini. Sedangkan data kuantitatif yaitu data yang diukur dalam suatu skala numerik dan merupakan data sekunder. Data sekunder adalah sumber data penelitian yang diperoleh peneliti secara tidak langsung melalui media perantara.

3.4 Metode Pengumpulan Data

Universitas Sumatera Utara Da peroleh da di gunaka mana data teliti. Pene literatur ya

3.5 Defini

Va 1. De indepe struktu perusa Struktu mengg 2. Ind atau b penelit a. Lik ata yang di ari laporan B an adalah d a yang di p elitian ini d ang berhubu isi Operasio ariabel-varia ependent Va Variabel enden. Vari ur modal, ahaan mela ur modal gunakan deb dependent V Variabel i berubahnya tian ini. kuiditas gunakan d Bursa Efek data sekund peroleh tida data di pero ungan deng onal dan P abel penelit ariable Var dependen a iabel depen yaitu sum alui berbag dihitung d bt to equity Variable V independen a variabel dalam penel Indonesia. der yang di ak di perole oleh melalu gan masalah Pengukuran tian yang di riabel Terik adalah vari nden yang d mber pend gai kombin dengan ras ratio DER Variabel Beb n adalah va dependen. itian ini ad Dalam pen peroleh de eh secara la ui website w h yang di tel n Variabel gunakan da kat iabel yang digunakan d danaan perm nasi dari m sio leverag R. bas ariabel yang Berikut v dalah data s elitian ini su engan cara angsung dar www.idx.co liti. alam penelit dipengaruh dalam pene manen yan modal send ge rasio h g menjadi s variabel ind sekunder ya umber data dokumenta ri objek ya .id dan lite tian ini. hi oleh var elitian ini a ng di gun diri dan hu hutang de sebab timb dependen d ang di a yang asi, di ang di ratur- riabel adalah nakan utang. engan ulnya dalam Universitas Sumatera Utara kew b. Pro me ret c. Wo jan

3.6 Tekni

3.6.1 M

Metod regresi li independe untuk me populasi d yang diket Likuid wajiban jan ofitabilitas Profita eningkatkan turn on equ orking capi Worki ngka pendek Worki ik Analisis Model Ana de analisis inier berga en dan satu engestimasi dan rata-rat tahui. Mode ditas merup ngka pendek abilitas m n laba. “Gi ity ROE. tal ing capital k seperti kas ing capital = lisis Data yang digu anda, karen variable de atau mem ta variable el persamaa pakan kem knya. merupakan ibson”. Ras merupakan s, sekuritas, = current a unakan untu na peneliti ependen. M mprediksi r dependen b an regresi be mampuan pe kemamp sio ini di u n investasi , piutang da assets – curr uk menguji ian ini m odel regres rata-rata po berdasarkan erganda unt erusahaan uan peru ukur denga perusahaa agang dan p rent liabiliti i hipotesis enggunakan i linier berg opulasi atau n nilai varia tuk menguji untuk mel usahaan u an menggun an dalam a persediaan. ties adalah an n tiga var ganda digun u nilai rata able indepe i hipotesis. lunasi untuk nakan aktiva nalisis riable nakan a-rata enden Universitas Sumatera Utara 3.6 ana pen no ma Ketera Y = α = e = = = = =

6.2 Pengu

Uji as alisis regres nelitian ini rmalitas, m asing-masin 3.6.2.1 yang diperta untuk m a. Ana adalah antara angan: Return sah Konstanta Error Koefisien Likuiditas Profitabili Working c ujian Asum sumsi klasi si linier ber terbebas da multikolinier ng pengujian 1 Uji Norm Uji norma dilakukan, anggungjaw mendeteksi alisis Grafik Salah satu h dengan m data obse ham a regresi s current as itas ROE capital msi Klasik ik di guna rganda yang ari penyimp ritas, hetero n tersebut d malitas alitas dilak , sehingga wabkan. Me i apakah res k u cara termu melihat gra ervasi deng ssets akan untuk g di gunakan pangan asum skedastisita dapat di jela kukan untuk a kesimpul enurut Gho sidual berdis udah untuk afik histogr gan data d mengetahu n untuk men msi klasik y as dan autok skan di baw k menentuk lan yang ozali 2006 stribusi norm melihat nor ram yang m distribusi y ui apakah nganalisis d yang melipu korelasi. Ad wah ini. kan alat sta diambil , ada dua mal atau tid rmalitas res membandin yang mend hasil dalam uti uji dapun atistik dapat cara dak. sidual ngkan dekati Universitas Sumatera Utara distribusi normal. Metode yang lebih handal adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi komulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal dan plotnya data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. b. Analisis Statistik Uji statistik sederhana dapat dilakukan dengan melihat nilai kurtosis dan nilai Z-skweness. Uji statistik lain yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik non parametric Kolmogorov-Smirnov K-S. Pedoman pengambilan keputusan tentang data tersebut mendekati atu merupakan distribusi normal berdasarkan uji Kolmogorov-Smirnov yang dapat dilihat dari Sig. atau signifikan. Apabila signifikannya 0,05, maka data itu terdistribusi normal. Dalam penelitian ini, uji normalitas dilakukan dengan menggunakan grafik histogram, normal probability plot, dan uji Kolmogorov-Smirnov.

3.6.2.2 Uji Heterokedastisitas

Uji heterokedastisitas dilakukan untuk melihat nilai varians antarnilai Y, apakah sama atau heterogen Suharyadi Purwanto, 2009. Salah satu cara mendeteksi terjadinya heterokedastisitas Universitas Sumatera Utara adalah dengan melihat ada atu tidaknya pola tertentu pada grafik Scatterplot. Dasar analisis menurut Ghozali, 2006 terdiri dari: 1. jika ada pola tertentu, seperti titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit, maka mengindikasikan terjadinya heterokedastisitas, 2. jika tidak ada pola yang jelas, serta titik menyebar di atas dan dibawah angka nol sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas.

3.6.2.3 Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi merupakan korelasi antara anggota observasi yang disusun menurut urutan waktu Suharyadi Purwanto, 2009. Uji autokorelasi digunakan untuk menguji asumsi klasik regresi berkaitan dengan adanya autokorelasi. Model regresi yang baik adalah model regresi yang tidak mengandung autokorelasi. Pengujian autokorelasi menggunakan Durbin Watson. Jika angka D-W diantara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi. Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi: 1. jika angka D-W dibawah -2, berarti ada autokorelasi positif, 2. jika angka D-W antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi, 3. jika angka D-W diatas +2, berarti ada autokorelasi negatif. Universitas Sumatera Utara Jika nilai Durbin-Watson tidak dapat memberikan kesimpulan apakah data yang digunakan terbebas dari autokorelasi atau tidak, maka perlu dilakukan Run-Test. Pengambilan keputusan didasarkan pada acak atau tidaknya data. Apabila data bersifat acak, maka dapat diambil kesimpulan bahwa data mengalami autokorelasi. Menurut Ghozali 2006, acak atau tidaknya data di dasarkan pada batasan berikut ini: a. apabila nilai probabilitas ≥ α = 0,05, maka observasi terjadi secara acak, b. apabila nilai probabilitas ≤ α = 0,05, maka observasi terjadi secara tidak acak.

3.6.2.4 Uji Multikolinearitas

Multikolinearitas dikemukakan pertama kali oleh Ragner Frish dalam bukunya “Statistical Confluence Analysis by Means of Complete Regression Systems”. Frish menyatakan bahwa multikolinier adalah adanya lebih dari satu hubungan linier yang sempurna Suharyadi Purwanto, 2009. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya multikolinearitas antar variabel-variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independen. Pengamatan dilakukan dengan melihat nilai VIF Universitas Sumatera Utara Variable Inflation Factor dan nilai tolerance. Multikolinearitas terjadi jika VIF 10 dan nilai tolerance 0,10.

3.6.3 Pengujian Hipotesis

Menurut Ghozali 2006, ketepatan fungsi regresi dalam mengestimasi nilai aktual dapat diukur dari Goodness of Fit-nya. Secara statistik dapat di ukur dari nilai statistik t, nilai statistik f dan koefisien determinasinya. Suatu perhitungan statistik di sebut signifikan secara statistik apabila nilai uji yang di kehendaki statistiknya berada dalam daerah kritis daerah dimana Ho ditolak. Ho yang menyatakan bahwa variabel independen tidak berpengaruh secara parsial maupun simultan terhadap variabel dependen. Sebaliknya di sebut tidak signifikan apabila nilai uji statistiknya berada dalam daerah di mana Ho diterima.

3.6.3.1 Uji Koefisien Determinasi R

2 Nilai R 2 besarnya antara 0-1 0 R 2 1. Koefisien determinasi ini digunakan untuk mengukur tingkat kemampuan model dalam menerangkan variabel independen. Tapi, karena R 2 mengandung kelemahan mendasar, dimana adanya bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan dalam model, maka R 2 akan meningkat walaupun variabel itu tidak berpengaruh secara signifikan terhadap suatu model. Berbeda dengan R 2 , nilai adjusted R 2 dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan ke dalam suaru model. Dalam kenyataan nilai adjusted R 2 bernilai negatif. Jika hal ini terjadi, maka nilai adjusted R 2 dianggap 0 Ghozali, 2006. Universitas Sumatera Utara Oleh karena itu, pada penelitian ini yang digunakan adjusted R 2 berkisar antara nol dan satu. Jika nilai adjusted R 2 makin mendekati satu, maka makin baik kemampuan model tersebut dalam menjelaskan variabel independen, dan sebaliknya.

3.6.3.2 Uji Simultan Uji F

Secara simultan, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji F- test. Uji F digunakan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Terdapat beberapa langkah dalam penelitian seperti yang terangkum di bawah ini. 1. Ho : β1 = β2 = β3 = 0, berarti tidak ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Ha : β1 = β2 = β3 = 0, berarti ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen. 2. Menentukan besarnya nilai F hitung dan Signifikan F Sig-F. 3. Menentukan tingkat signifikan α, yaitu sebesar 5. 4. Kriteria pengujian: - jika nilai sig F 0,05, maka Ho diterima. Berarti, variabel bebas secara simultan tidak mempengaruhi variabel terikat secara signifikan, Universitas Sumatera Utara - jika nilai sig F ≤ 0,05, maka Ho ditolak. Artinya, variabel bebas secara simultan mempengaruhi variabel terikat secara signifikan.

3.6.3.3 Uji Signifikansi Parsial Uji t

Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel bebas independen secara individual dalam menerangkan variansi variabel dependen dengan menganggap variabel lain konstan atau tetap. Berikut beberapa langkah dalam pengujian ini. 1. Ho: β = 0, berarti tidak ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial. Ha: β = 0, berarti ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial. 2. Menentukan tingkat signifikansi α, yaitu sebesar 5. 3. Jika probabilitas signifikansi lebih besar dari 0,05 α, maka variabel bebas secara individu tidak berpengaruh terhadap struktur modal. Jika signifikansi lebih kecil dari 0,05, maka variabel bebas secara individu berpengaruh terhadap struktur modal. Universitas Sumatera Utara BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1 Data Penelitian

Metode analisis data yang di gunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik yang menggunakan persamaan regresi linear berganda. Objek dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI periode 2009-2011. Pemilihan sampel di lakukan dengan metode purposive sampling. Populasi penelitian ini berjumlah 33 perusahaan yang terdaftar di BEI. Sampel yang di gunakan dalam penelitian ini adalah 24 perusahaan, penelitian di lakukan mulai dari periode 2009-2011. Setelah melakukan pengelolaan terhadap data laporan keuangan perusahaan manufaktur pada periode 2009-2011 yang terkumpul dengan menggunakan Microsoft Excel di peroleh data untuk setiap variabel yang dapat di tampilkan pada tabel di bawah ini. Tabel 4.1 Struktur Modal Rasio Leverage NO KODE Leverage 2011 2010 2009 1. ADES 1,51 2,24 1,61 2. DLTA 0,22 0,19 0,27 3 ICBP 0,42 0,43 5,29 4 INDF 0,69 0,90 1,61 5 MLBI 1,30 1,41 8,43 6 MYOR 1,72 1,16 1,00 7 PSDN 1,04 1,15 1,04 8 ROTI 0,39 0,25 1,07 9 SKLT 0,74 0,69 0,73 10 ULTJ 0,55 0,54 0,45 11 GGRM 0,59 0,44 0,48 12 HMSP 0,89 1,01 0,69 Universitas Sumatera Utara 13 RMBA 1,82 1,30 1,56 14 DVLA 0,28 0,33 0,41 15 KAEF 0,43 0,49 0,57 16 KLBF 0,28 0,23 0,39 17 PYFA 0,43 0,30 0,37 18 TSPC 0,39 0,35 0,33 19 MBTO 0,35 1,85 2,05 20 TCID 0,28 0,10 0,13 21 UNVR 0,43 1,15 1,02 22 KDSI 0,39 1,18 1,30 23 KICI 0,35 0,34 0,39 24 LMPI 0,08 0,52 0,36 Sumber: Hasil Olahan Penulis Berdasarkan tabel diatas dapat disimpulkan bahwa untuk tahun 2009 struktur modal tertinggi terdapat pada perusahaan Multi Bintang Indonesia, Tbk sebesar 8,43, sedangkan nilai struktur modal terendah adalah perusahaan Mandom Indonesia, Tbk sebesar 0,13. Untuk tahun 2010 struktur modal tertinggi dimiliki oleh perusahaan Martina Berto, Tbk sebesar 1,85, sedangkan nilai struktur modal terendah adalah perusahaan Mandom Indonesia, Tbk sebesar 0,10. Dan jika kita melihat pada tahun 2011, nilai struktur modal tertinggi terdapat pada perusahaan Bentoel International Investama, Tbk senilai 1,82 dan nilai struktur modal terendah adalah Langgeng Makmur Industri, Tbk senilai 0,08. Berdasarkan penjelasan di atas, dapat di simpulkan bahwa Perusahaan Multi Bintang Indonesia, Tbk, Perusahaan Martina Berto, dan Bentoel International Investama memiliki struktur modal yang tinggi, sehingga perusahaan-perusahaan tersebut dapat di katakan lebih banyak menggunakan dana eksternal dari para kreditur untuk memenuhi kebutuhan perusahaan. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.2 Likuiditas current asset NO KODE Likuiditas 2011 2010 2009 1. ADES 1,71 1,51 2,48 2. DLTA 6,00 6,33 4,53 3 ICBP 2,87 2,59 0,52 4 INDF 1,91 2,04 1,16 5 MLBI 0,99 0,94 0,65 6 MYOR 2,22 2,58 2,29 7 PSDN 1,55 1,38 1,56 8 ROTI 1,28 2,30 1,44 9 SKLT 1,70 1,92 1,89 10 ULTJ 1,52 2,00 2,12 11 GGRM 2,24 2,70 2,46 12 HMSP 1,75 1,61 1,88 13 RMBA 1,12 2,50 2,08 14 DVLA 4,83 3,72 3,05 15 KAEF 2,75 2,43 2,00 16 KLBF 3,65 4,39 2,99 17 PYFA 2,54 3,00 2,10 18 TSPC 3,08 3,37 3,47 19 MBTO 4,08 1,59 1,76 20 TCID 11,74 10,68 7,26 21 UNVR 0,69 0,85 1,00 22 KDSI 1,36 1,27 1,20 23 KICI 7,26 7,34 5,53 24 LMPI 1,06 1,76 2,78 Sumber: Hasil Olahan Penulis Berdasarkan tabel diatas dapat disimpulkan bahwa untuk tahun 2009 likuiditas tertinggi terdapat pada perusahaan Kedaung Indag Can, Tbk sebesar 5,53, sedangkan nilai likuiditas terendah adalah perusahaan Indofood CBP Sukses Makmur, Tbk sebesar 0,52. Untuk tahun 2010 nilai likuiditas tertinggi dimiliki oleh perusahaan Mandom Indonesia, Tbk senilai 10,68, sedangkan nilai likuiditas terendahnya adalah Unilever Indonesia, Tbk senilai 0,85. Dan jika dilihat dari tahun 2011 nilai likuiditas yang tertinggi terdapat pada perusahaan Mandom Universitas Sumatera Utara Indonesia, Tbk senilai 11,74, dan nilai likuiditas terendah adalah Unilever Indonesia, Tbk senilai 0,69. Berdasarkan penjelasan di atas, dapat di simpulkan bahwa Perusahaan Kedaung Indag Can, dan Perusahaan Mandom Indonesia memiliki kemampuan yang baik dalam memenuhi hutang jangka pendeknya. Semakin tinggi tingkat likuiditas perusahaan, maka semakin sehat keadaan perusahaan tersebut. Tabel 4.3 Profitabilitas ROE NO KODE Profitabilitas 2011 2010 2009 1. ADES 0,09 0,14 0,12 2. DLTA 0,89 0,27 0,17 3 ICBP 0,11 0,10 - 4 INDF 0,11 0,10 0,08 5 MLBI 0,27 0,25 0,21 6 MYOR 0,05 0,07 0,08 7 PSDN 0,01 0,01 0,05 8 ROTI 0,14 0,16 0,12 9 SKLT 0,03 0,02 0,006 10 ULTJ 0,05 0,06 0,04 11 GGRM 0,12 0,11 - 12 HMSP 0,15 0,15 0,13 13 RMBA 0,03 0,02 0,02 14 DVLA 0,12 0,12 0,08 15 KAEF 0,05 0,04 0,02 16 KLBF 0,14 0,13 0,10 17 PYFA 0,03 0,03 0,03 18 TSPC 0,10 0,10 0,08 19 MBTO 0,07 0,06 0,04 20 TCID 0,08 0,09 0,09 21 UNVR 0,18 0,17 0,17 22 KDSI 0,02 0,02 0,01 23 KICI 0,004 0,04 0,06 24 LMPI 0,01 0,006 0,01 Sumber: Hasil Olahan Penulis Universitas Sumatera Utara Berdasarkan tabel 4.3 dapat disimpulkan bahwa untuk tahun 2009 profitabilitas tertinggi terdapat pada perusahaan Multi Bintang Indonesia, Tbk senilai 0,21, sedangkan profitabilitas terendahnya terdapat pada perusahaan Bentoel International Investama, Tbk senilai -0,02. Untuk tahun 2010 profitabilitas tertinggi dimiliki oleh perusahaan Delta Djakarta, Tbk senilai 0,27, sedangkan profitabilitas terendah dimiliki oleh perusahaan Langgeng Makmur Industry, Tbk senilai 0,006. Dan jika dilihat dari tahun 2011 profitabilitas tertinggi terdapat pada perusahaan Delta Djakarta, Tbk senilai 0,89, sedangkan profitabilitas terendahnya dimiliki oleh perusahaan Kedaung Indag Can, Tbk senilai 0,004. Berdasarkan penjelasan di atas, dapat di simpulkan bahwa perusahaan Multi Bintang Indonesia dan Perusahaan Delta Djakarta memiliki kemampuan yang lebih baik dalam meningkatkan laba perusahaan di bandingkan perusahaan- perusahaan yang lain. Tabel 4.4 Working Capital NO KODE Working capital 2011 2010 2009 1. ADES 53441 44626 7634 2. DLTA 481515 476557 477705 3 ICBP 5591771 4316635 3577832 4 INDF 11670430 10218876 1818712 5 MLBI 3834 34785 290712 6 MYOR 2249507 1644520 986194 7 PSDN 99288 74294 74253 8 ROTI 42021 120347 42137 9 SKLT 43200 44115 41404 10 ULTJ 316486 477884 429048 11 GGRM 16847435 14426360 11623254 12 HMSP 5941613 5989616 6361583 Universitas Sumatera Utara 13 RMBA 458124 1831843 1596946 14 DVLA 552645 475218 376705 15 KAEF 803335 669726 510030 16 KLBF 4325535 3885055 312203 17 PYFA 37523 31428 23821 18 TSPC 2109327 1857713 1675349 19 MBTO 347125 97802 91636 20 TCID 614666 553624 485460 21 UNVR 2028375 654810 12523 22 KDSI 100745 74584 58012 23 KICI 48364 46816 44100 24 LMPI 104361 131028 162970 Sumber: Hasil Olahan Penulis Berdasarkan tabel diatas dapat disimpulkan bahwa pada tahun 2009 working capital tertinggi terdapat pada perusahaan Gudang Garam, Tbk senilai 11.623.254, sedangkan working captal terendahnya dimiliki oleh perusahaan Multi Bintang Indonesia, Tbk senilai -290.712. untuk tahun 2010 working capital tertinggi adalah Gudang Garam, Tbk senilai 14.426.360, sedangkan working capital terendah adalah perusahaan Multi Bintang Indonesia, Tbk senilai -34785. Dan jika melihat pada tahun 2011 working capital tertinggi terdapat pada perusahaan Gudang Garam, Tbk senilai 16.847.435, sedangkan working capital terendahnya dimiliki oleh perusahaan Multi Bintang Indonesia, Tbk senilai -3834. Berdasarkan penjelasan di atas, dapat di simpulkan bahwa perusahaan- perusahaan Gudang Garam selama tiga tahun berturut-turut memiliki tingkat working capital tertinggi sehingga mampu membayar semua kewajiban-kewajiban tepat pada waktunya.

4.1.1 Statistik Deskriptif

Pembahasan tentang pengaruh likuiditas, profitabilitas, dan working capital terhadap struktur modal harus terlebih dahulu memperhatikan data Universitas Sumatera Utara perusahaan. Data perusahaan perlu di analisis terlebih dahulu sebelum melakukan pembahasan masing-masing pengaruh dari variabel independen terhadap variabel dependen tersebut. Statistik deskriptif dari data yang di ambil untuk penelitian ini adalah dari tahun 2009-2011 yaitu sebanyak 72 data pengamatan. Deskripsi variabel dalam statistik deskriptif yang di gunakan pada penelitian ini meliputi nilai minimum, maksimum, mean dan standar deviasi dari satu variabel dependen yaitu struktur modal dan tiga variabel independen yaitu likuiditas, profitabilitas, dan working capital. Statistik deskriptif berkaitan dengan pengumpulan dan peringkat data. Statistik deskriptif menggambarkan karakter sampel yang di gunakan dalam penelitian ini. Distribusi statistik deskriptif untuk masing-masing variabel terdapat dalam Tabel 4.5 di bawah ini. Tabel 4.5 Descriptive Statistic N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Profitabilitas 72 -,06 ,89 ,0927 ,11670 Likuiditas 72 ,52 11,74 2,7625 2,12081 working capital 72 -3577832,00 16847435,00 1,6879E6 3,57754E6 struktur modal 72 ,08 8,43 ,9121 1,16723 Valid N listwise 72 Sumber: Hasil Olahan Penulis 2013 Tabel 4.5 menunjukkan bahwa rata-rata masing-masing dapat di peroleh selama periode pengamatan, seperti yang di simpulkan di bawah ini. Universitas Sumatera Utara 1. Variabel dependen dengan struktur modal yang di ukur melalui debt to equity ratio DER rasio total utang dan ekuitas modal perusahaan. DER memiliki nilai terendah 0,08 dan nilai tertinggi 8,43 dengan nilai rata-rata 0,91 dengan standar deviasi 1,16. Indikator ini menggambarkan bahwa struktur modal perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2009- 2011 relatif rendah, sehingga perusahaan tidak mampu untuk memenuhi kegiatan operasionalnya. 2. Variabel independen likuiditas yang di ukur melalui current asset yang di miliki oleh perusahaan. Nilai terendah adalah 0,52 dan nilai tertinggi 11,74 dengan nilai rata-rata 2,76 dengan standar deviasi 2,12. Indikator menggambarkan bahwa likuiditas perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2009-2011 sedikit kemungkinan perusahaan untuk memenuhi semua kewajiban atau hutangnya. 3. Variabel independen profitabilitas yang di ukur dengan Return On Equity. Nilai terendah adalah -0,06 dan nilai tertinggi 0,89 dengan nilai rata-rata 0,09 dengan standar deviasi 0,11. Indikator menggambarkan bahwa profitabilitas perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2009- 2011 di dalam mengembalikan ekuitas pemegang saham relatif rendah. 4. Variabel independen working capital yang merupakan kinerja perusahaan. Nilai terendah -357,00 dan nilai tertinggi 168,00 dengan nilai rata-rata 1,68 dengan standar deviasi 3,57. Indikator menggambarkan bahwa working capital perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2009- Universitas Sumatera Utara 2011 sedikit kemungkinan perusahaan untuk membayar kewajiban perusahaan tepat pada waktunya.

4.1.2 Pengujian Asumsi Klasik

Menguji hipotesis akan di gunakan analisis regresi linier berganda. Namun demikian akan terlebih dahulu di uji mengenai ada tidaknya penyimpangan terhadap asumsi klasik yang di perlukan untuk mendapatkan model regresi yang baik.

4.1.2.1 Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan variabel independen keduanya mempunyai distribusi normal atau mendekati normal. Normalitas umumnya di deteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Gambar 4.1 Uji Normalitas Histogram setelah di transformasi Universitas Sumatera Utara Gambar 4.2 Uji Normalitas Grafik P-P Plot setelah di transformasi Analisis grafik dapat di gunakan dengan dua alat yaitu grafik histogram dan grafik P-P Plot. Data yang baik adalah data yang memiliki pola distribusi normal. Pada grafik histogram, data yang mendekati distibusi normal adalah distribusi data dengan bentuk lonceng. Pada grafik P-P Plot, sebuah data di katakan berdistribusi normal apabila titik-titik datanya tidak melenceng ke kiri atau ke kanan, melainkan menyebar di sekitar garis diagonal. Berikut hasil uji normalitas dengan menggunakan analisis grafik. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode transformasi data untuk menormalkan data penelitian. Menurut Ghozali 2006, “data yang tidak terdistribusi secara normal dapat di transformasi agar menjadi normal”. Salah satu transformasi data yang dapat di lakukan adalah dengan mentransformasikan data ke logaritma 10 atau LN. Dengan melihat tampilan grafik histogram pada gambar 4.1 kita dapat melihat bahwa gambar grafik berbentuk lonceng dan tidak menceng ke kiri atau Universitas Sumatera Utara ke kanan yang menunjukkan bahwa data terdistribusi secara normal. Pada grafik P-P Plot pada gambar 4.2 terlihat titik-titik menyebar di sepanjang dan tidak menjauhi garis diagonal. Kedua grafik tersebut menunjukkan bahwa model regresi tidak menyalahi asumsi normalitas. Pengujian normalitas data dengan hanya melihat grafik tidak cukup, sehingga kita perlu melakukan uji normalitas data dengan menggunakan statistik agar lebih meyakinkan. Untuk memastikan apakah data di sepanjang garis diagonal berdistribusi normal, maka di lakukan uji Kolmogorof-Smirnov, 1 sample KS dengan melihat data residualnya apakah berdistribusi normal atau tidak. Jika nilai signifikansinya lebih besar dari 0,05 maka data tersebut berdistribusi normal. Jika nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05 maka distribusi data adalah tidak normal. Pengujian normalitas dengan metode statistik ini dapat di lihat pada tabel 4.6. Tabel 4.6 Uji Normalitas Data Awal One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardiz ed Residual N 72 Normal Parameters a,,b Mean ,0000000 Std. Deviation 1,06645204 Most Extreme Differences Absolute ,205 Positive ,205 Negative -,182 Kolmogorov-Smirnov Z 1,740 Asymp. Sig. 2-tailed ,005 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Universitas Sumatera Utara Hasil uji Kolmogorov-Smirnov pada tabel di atas menunjukkan nilai profitabilitas 0,005. Dengan demikian data pada penelitian ini tidak berdistribusi normal dan tidak dapat di lakukan untuk menguji hipotesis karena 0,005 0,05. Tabel 4.7 Uji Normalitas setelah transformasi One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 64 Normal Parameters a,,b Mean ,0000000 Std. Deviation ,59782673 Most Extreme Differences Absolute ,137 Positive ,114 Negative -,137 Kolmogorov-Smirnov Z 1,099 Asymp. Sig. 2-tailed ,178 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Dengan melihat hasil uji Kolmogorov-Smirnov pada tabel 4.7 menunjukkan nilai profitabilitas = 0,178. Dengan demikian, data pada penelitian ini berdistribusi normal dan dapat di gunakan untuk melakukan uji hipotesis karena 0,178 0,05.

4.1.2.2 Uji Heteroskedastisitas

Uji ini bertujuan untuk menguji terjadinya perbedaan variance residual suatu periode pengamatan ke periode yang lain. Menurut Ghozali 2006 Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Cara mendeteksi ada atau tidaknya Universitas Sumatera Utara gejala heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik scatterplott yang di hasilkan dari pengolahan data menggunakan program software statistic. Berikut ini beberapa dasar pengambilan keputusannya menurut Ghozali. a. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. b. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik menyebar di bawah angka 0 dan Y maka tidak heteroskedastisitas. Uji ini di lakukan dengan mengamati pola tertentu pada grafik scatterplott, di mana bila ada titik-titik yang menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y serta tidak membentuk pola maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Gambar 4.3 Uji Heteroskedastisitas scatterplot setelah transformasi Universitas Sumatera Utara Pada gambar 4.3 tentang grafik scatterplot terlihat titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi sehingga layak di pakai untuk melihat pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.

4.1.2.3 Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan untuk menganalisis apakah dalam model regresi linier terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode 1 dengan kesalahan t-1 atau sebelumnya Erlina, 2008. Model regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi. Masalah autokorelasi umumnya terjadi pada regresi yang datanya time series. Untuk mendeteksi masalah autokorelasi dapat di lakukan dengan menggunakan uji Durbin Watson. Di bawah ini terdapat panduan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi. a. Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif. b. Angka D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi. c. Angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif. Tabel 4.8 Hasil Uji Autokorelasi setelah transformasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,679 a ,461 ,434 ,61259 2,473 a. Predictors: Constant, LN Working capital, LN Likuiditas, LN Profitabilitas b. Dependent Variable: LN Struktur modal Universitas Sumatera Utara Tabel 4.8 meperlihatkan statistik D-W sebesar 2,473. Angka ini terletak di atas +2, dari pengamatan ini dapat di simpulkan bahwa adanya autokorelasi negatif.

4.1.2.4 Multikolinearitas

Multikolinearitas adalah situasi adanya korelasi variabel-variabel independen antara yang satu dengan yang lainnya. dalam hal ini kita sebut variabel-variabel bebas ini tidak ortogonal Erlina,2008. Variabel-variabel bebas yang bersifat ortogonal adalah variabel bebas yang memiliki nilai korelasi di antara sesamanya sama dengan nol. Pengujian bertujuan mengetahui ada tidaknya multikolinearitas antara variabel-variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independen. Deteksi di lakukan dengan melihat nilai VIF Variable Inflation Factor dan nilai tolerance. Multikolinearitas terjadi apabila VIF 10 dan nilai tolerance 0,10. Tabel 4.9 Uji Multikolinearitas setelah transformasi Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF Constant LN Profitabilitas ,818 1,222 LN Likuiditas ,940 1,064 LN Working capital ,823 1,215 a. Dependent Variable: LN Struktur modal Bedasarkan tabel di atas dapat di lihat bahwa tidak ada satupun variabel bebas yang memiliki nilai VIF lebih dari 10 dan tidak ada yang memiliki tolernce Universitas Sumatera Utara value lebih kecil dari 0,1. Jadi dapat di simpulkan bahwa penelitian ini bebas dari adanya multikolinearitas. Dari hasil uji ini maka dapat di simpulkan bahwa semua variabel bebas yang di pakai dalam penelitian ini lolos uji gejala multikolinearitas.

4.2 Hipotesis

4.3.1 Uji Koefisien Determinasi R

2 Nilai yang di gunakan untuk melihat uji koefisien determinasi adalah nilai Adjusted R 2 pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan variabel independen dalam menerangkan variasi variabel dependen. Dalam hal ini adjusted R 2 digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel likuiditas, profitabilitas, dan working capital terhadap struktur modal. “Adjusted R 2 dianggap lebih baik dari R 2 karena nilai adjusted R 2 dapat naik atau turun apabila satu variabel independen di tambahkan ke dalam model” Ghozali, 2006. Oleh karena itu, pada penelitian ini yang di gunakan adjusted R 2 berkisar antara nol dan satu. Jika nilai adjusted R 2 makin mendekati satu maka makin baik kemampuan model tersebut dalam menjelaskan variabel independen dan sebaliknya. Tabel 4.10 Uji Koefisien Determinasi R 2 Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,679 a ,461 ,434 ,61259 a. Predictors: Constant, LN Working capital, LN Likuiditas, LN Profitabilitas b. Dependent Variable: LN Struktur modal Universitas Sumatera Utara Besarnya adjusted R 2 berdasarkan hasil analisis statistik yang di peroleh sebesar 0,434. Dengan demikian besarnya pengaruh yang di berikan likuiditas, profitabilitas, dan working capital terhadap struktur modal adalah sebesar 43,4. Sedangkan sisanya sebesar 56,6 adalah di pengaruhi oleh faktor lain yang tidak di teliti dalam penelitian ini.

4.2.2 Uji Simultan

Uji ini bertujuan untuk menguji pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen secara bersama-sama. Apabila profitabilitas signifikansi lebih besar dari α 0,05 maka variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel struktur modal, tetapi jika probabilitas signifikansi lebih kecil dari α 0,05 maka variabel indepnden secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel struktur modal. Pengujian hipotesis uji F ini di gunakan untuk melihat apakah secara keseluruhan variabel bebas mempunyai pengaruh yang bermakna terhadap variabel terikat. Dari hasil pengujian simultan maka di peroleh seperti yang terlihat di tabel 4.11. Tabel 4.11 Hasil Uji Simultan Uji F ANOVA b Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 19,257 3 6,419 17,105 ,000 a Residual 22,516 60 ,375 Total 41,773 63 a. Predictors: Constant, LN Working capital, LN Likuiditas, LN Profitabilitas b. Dependent Variable: LN Struktur modal Universitas Sumatera Utara Pada tabel 4.11 dapat di lihat bahwa nilai p-value uji simultan ini adalah sebesar 0,000 α = 0,05 dan dari tabel di atas menunjukkan bahwa nilai F hitung F tabel = 17,105 2,74. Berdasarkan hasil tersebut maka di simpulkan bahwa likuiditas, profitabilitas, dan working capital secara simultan berpengaruh terhadap struktur modal.

4.2.3 Uji Signifikan Parsial

Uji T di gunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel- variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial individu. Kesimpulan yang dapat di ambil dari uji t ini adalah jika probabilitas signifikansi lebih besar dari 0,05 α maka variabel bebas secara individu tidak berpengaruh terhadap struktur modal, jika lebih kecil dari 0,05 maka variabel bebas secara individu berpengaruh terhadap struktur modal. Hasil uji parsial ini dapat di lihat pada tabel 4.12. Tabel 4.12 Hasil Uji Parsial Uji T Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1Constant ,634 ,702 ,903 ,370 LN Profitabilitas ,077 ,082 ,099 ,942 ,350 LN Likuiditas -,969 ,137 -,690 -7,054 ,000 LN Working capital -,009 ,045 -,021 -,201 ,842 Dependent Variable: LN Struktur modal Berdasarkan hasil penelitian di atas dapat di ambil kesimpulan bahwa variabel profitabilitas memiliki nilai p value sebesar 0,350 lebih besar dari 0,05. Nilai tersebut menyimpulkan bahwa profitabilitas tidak berpengaruh signifikan Universitas Sumatera Utara terhadap struktur modal DER. Nilai p value variabel likuiditas adalah sebesar 0,000 lebih kecil dari 0,05. Hal ini menyimpulkan bahwa likuiditas berpengaruh signifikan terhadap struktur modal DER. Nilai p value variabel working capital adalah sebesar 0,842 lebih besar dari 0,05. Hal ini menyimpulkan bahwa working capital tidak berpengaruh signifikan terhadap struktur modal DER. Dari tabel 4.12 dapat di peroleh model persamaan regresi berganda seperti di bawah ini. Y = 0,634 - 0,969X 1 + 0,077X 2 – 0,009X 3 a Koefisien konstan adalah 0,634 menyatakan jika X 1 , X 2 , X 3 dan X 4 adalah 0. Maka struktur modal DER adalah 0,634. b Likuiditas memiliki koefisien regresi ke arah yang negatif sebesar -0,969. Hal ini berarti bahwa kenaikan 1 persen dari variabel likuiditas maka struktur modal perusahaan akan mengalami penurunan sebesar 0,969 persen. c Profitabilitas memiliki koefisien regresi ke arah yang positif sebesar +0,077. Hal ini berarti bahwa kenaikan 1 persen dari variabel profitabilitas maka struktur modal perusahaan akan mengalami penaikan sebesar 0,077 persen. d Working capital memiliki koefisien regresi ke arah negatif sebesar -0,009. Hal ini berarti bahwa kenaikan 1 persen dari variabel working capital akan menyebabkan variabel struktur modal mengalami penurunan sebesar 0,009 persen. Universitas Sumatera Utara

4.3 Hasil Penelitian dan Pembahasan

Hasil analisa statistik menunjukkan bahwa secara simultan variabel likuiditas, profitabilitas, dan working capital berpengaruh terhadap struktur modal. Berdasarkan F tabel dapat di lihat signifikansinya, di mana secara simultan variabel yang di gunakan memiliki variabel yang signifikan di lihat dari 0,000 0,05 nilai signifikan kurang dari 0,05 seperti yang kita lihat pada tabel 4:11. Dalam pengujian secara parsial di temukan hanya variabel likuiditas yang memiliki pengaruh signifikan terhadap struktur modal perusahaan, sedangkan variabel profitabilitas dan working capital tidak berpengaruh secara signifikan. Pembahasan terhadap masing-masing variabel dalam pengujian secara parsial dapat di simpulkan di bawah ini. 1. Likuiditas Melalui analisis uji-t, menunjukkan bahwa likuiditas berpengaruh terhadap struktur modal perusahaan. Hal ini dapat di lihat dari nilai variabel likuiditas sebesar 0,000 0,05 yang berarti lebih kecil, koefisien regresi likuiditas bertanda negatif. Hal ini berarti perusahaan memiliki likuiditas yang tinggi yang akan di gunakan untuk membiayai investasi. Semakin tinggi kemampuan perusahaan dalam melunasi kewajiban- kewajiban jangka pendek maka hal tersebut dapat mengindiksikan perusahaan berada dalam keadaan sehat. Hal tersebut akan mempermudah perusahaan untuk memperoleh kewajiban jangka panjang Universitas Sumatera Utara yang di peroleh dari pihak kreditur. Hasil ini sejalan dengan penelitian yang di lakukan oleh Ozkan 2001. 2. Profitabilitas Melalui analisis uji-t, menunjukkan bahwa profitabilitas tidak berpengaruh terhadap struktur modal perusahaan. Hal ini dapat di lihat dari nilai variabel profitabilitas sebesar 0,350 0,05 yang berarti lebih besar. Koefisien regresi profitabilitas bertanda positif. Hasil ini sejalan dengan penelitian yang di lakukan oleh Ozkan 2001. Perusahaan yang mempunyai profitabilitas tinggi memungkinkan untuk membiayai sebagian besar kebutuhan pendanaan dengan dana yang di hasilkan secara internal. Dalam hal ini perusahaan akan lebih sering menggunakan pembiayaan dari laba di tahan untuk mengurangi penggunaan hutang perusahaan. 3. Working capital Melalui analisis uji-t, menunjukkan bahwa working capital tidak berpengaruh terhadap struktur modal perusahaan. Hal ini dapat di lihat dari nilai variabel working capital sebesar 0,842 0,05 berarti lebih besar. Koefisien regresi working capital bertanda negatif. Hal ini berarti working capital dapat membayar semua kewajiban-kewajiban tepat pada waktunya. Belum ada peneliti lain yang melakukan penelitian working capital terhadap struktur modal, maka dari itu peneliti berpatok terhadap jurnal yang menjadi panduan dalam penulisan ini. Hasil ini tidak sejalan dengan penelitian yang di lakukan oleh Thair Al Shaher 2012. Universitas Sumatera Utara Hasil penelitian yang berbeda dan tidak konsisten dari penelitian terdahulu di sebabkan oleh objek penelitian yang berbeda. Penelitian ini menggunakan sampel perusahaan Manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia, selain itu perbedaan pengukuran atas struktur modal juga menimbulkan perbedaan hasil penelitian ini dengan peneliti terdahulu. Universitas Sumatera Utara BAB V KESIMPULAN, KETERBATASAN, DAN SARAN

5.1 Kesimpulan