Statistik deskriptif Analisis regresi Uji kausalitas Granger

50

3.9 Teknik Analisis

Keseluruhan data yang terkumpul selanjutnya dianalisis untuk dapat memberikan jawaban dari masalah yang dibahas dalam penelitian ini. Dalam menganalisis data, peneliti menggunakan program EViews. EViews merupakan program yang disajikan untuk analisis statistika dan ekonometrika.Eviews menyajikan perangkat analisis data, regresi regression, dan peramalan forecasting.EViews dapat digunakan untuk analisis dan evaluasi data ilmiah, analisis keuangan, peramalan makro ekonomi, simulasi, peramalan penjualan, dan analisis biaya. Ajija, 2011:9

3.9.1 Statistik deskriptif

Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata mean, standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis dan skewness kemencengan distribusi, sehingga secara kontekstual dapat lebih mudah dimengerti oleh pembaca.

3.9.2 Uji asumsi klasik

Uji asumsi klasik dilakukan untuk memastikan bahwa sampel yang diteliti terbebas dari gangguan multikolinearitas, heteroskedastisitas dan autokorelasi.

3.9.2.1 Uji multikolinearitas

Uji multikolinearitas dilakukan untuk menguji apakah ada hubungan linear yang sempurna atau pasti diantara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan model regresi. Jika koefisien Universitas Sumatera Utara 51 korelasi di antara masing-masing variabel bebas lebih besar dari 0,8, maka terjadi multikolinearitas.

3.9.2.2 Uji heterokedastisitas

Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas dilakukan dengan menggunakan White Heteroscedasticity Test no cross term.

3.9.2.3 Uji autokorelasi

Uji autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan penganggu pada periode t-1 sebelumnya. Terdapat beberapa cara untuk menguji ada atau tidaknya autokorelasi. Dalam penelitian ini uji autokorelasi dilakukan dengan mengggunakan Langrange Multiplier LM. Menurut Nachrowi 2006 : 193, uji ini dikembangkan oleh Breusch-Godfrey, sehingga dikenal juga sebagai The Breusch-Godfrey BG Test . Estimasi model persamaan : Pada uji ini diasumsikan U t mengikuti model otoregresif ordo pARp 1 , dengan bentuk sebagai berikut: Universitas Sumatera Utara 52 … . . Adapun hipotesis yang digunakan: Ho: = = .......= = 0 H1: tidak demikian

3.9.3 Analisis regresi

Menurut Sugiyono 2006 dalam Florida, 2012 analisis regresi ganda digunakan untuk meramalkan bagaimana keadaan naik turunnya variabel dependen, jika dua atau lebih variabel independen sebagai faktor prediktor dimanipulasi dinaik turunkan nilainya.Model regresi berganda atau model regresi majemuk merupakan suatu model regresi yang terdiri dari lebih dari satu variabel independen. Estimasi persamaan model regresi berganda pada penelitian ini adalah sebagai berikut: ∝ Dimana : DER = Keputusan Pendanaan ROA = Return on Asset Profitabilitas PER = Price Earning Ratio FAR = Struktur Aktiva ASSET = Total Asset Ukuran Perusahaan ∝ = konstanta β = koefisien regresi = error Universitas Sumatera Utara 53

3.9.4 Uji kausalitas Granger

Metode yang digunakan untuk menganalisis hubungan kausalitas antarvariabel yang diamati adalah dengan Uji Kausalitas Granger. Dalam penelitian ini uji kausalitas Granger digunakan untuk melihat hubungan diantara variabel-variabel keputusan pendanaan, profitabilitas, price earning ratio , struktur aktiva, dan ukuran perusahaan. Dalam Ajija2011:167, persamaan Granger dapat diinterpretasikan sebagai berikut: 1. Unindirectional causality dari variabel dependen ke variabel independen. Hal ini terjadi ketika koefisien lag variabel dependen secara statistik signifikan berbeda dengan nol, sedangkan koefisien lag seluruh variabel independen sama dengan nol.] 2. Feedbackbilaterall causality jika koefisien lag seluruh variabel, baik variabel dependen maupun independen secara statistik signifikan berbeda dengan nol. 3. Independence jika koefisien lag seluruh variabel, baik variabel dependen maupun independen secara statistik tidak berbeda dengan nol. Universitas Sumatera Utara 54

BAB 4 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1 Gambaran Umum

Di dalam bab ini disajikan analisis terhadap data yang telah diperoleh selama pelaksanaan penelitian. Data yang digunakan dalam penelitian adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI periode 2010-2012. Jumlah perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI pada tahun 2010 hingga tahun 2012 adalah sebanyak 137 perusahaan. Keseluruhan data tersebut kemudian diambil sesuai dengan kriteria yang telah dipilih berdasarkan metode purposive sampling sehingga data yang terkumpul sebanyak 66 perusahaan. Berdasarkan 66 perusahaan manufaktur tersebut, kemudian dilakukan pengujian-pengujian meliputi analisis statistik deskriptif, uji asumsi klasik, analisis regresi dan uji hipotesis penelitian. Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik yang menggunakan persamaan regresi berganda. Analisis data