Ellys Delfrina Sipangkar : Pengaruh Perputaran Persediaan Terhadap Tingkat Profitabilitas Perusahaan Pada Perusahaan Otomotif Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
2. Variabel dependen adalah variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat
adanya variabel bebas Sugiyono, 2006:3. Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah profitabilitas yang diukur dengan
Return On Asset. Return On Asset dapat dihitung dengan rumus:
Return On Asset =
asset Total
Tax Interest
after Earning
F. Metode Analisis Data
Dalam penelitian ini, metode analisis data yang dilakukan dengan analisis statistik dan menggunakan software SPSS 16.0. Dalam penggunaan metode
analisis regresi dalam pengujian hipotesis, terlebih dahulu diuji apakah model tersebut memenuhi asumsi klasik atau tidak.
1. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik yang dilakukan adalah uji normalitas data, uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi.
a. Uji Normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Kalau nilai
residual tidak mengikuti distribusi normal, uji statistik menjadi tidak valid untuk
Ellys Delfrina Sipangkar : Pengaruh Perputaran Persediaan Terhadap Tingkat Profitabilitas Perusahaan Pada Perusahaan Otomotif Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
jumlah sampel kecil Ghozali, 2005:110. Menurut Ghozali 2005:110, ”cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak ada dua, yaitu
analisis grafik dan analisis statistik. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dan grafik dengan melihat histogram
dari residualnya”. Dasar pengambilan keputusannya adalah: 1
jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola berdistribusi normal, maka model
regresi memenuhi asumsi normalitas, 2
jika data menyebar jauh dari diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan data berdistribusi normal, maka
model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. ”Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah
uji statistik Kolmogorov-Smirnov K-S”, yang dijelaskan oleh Ghozali 2005:115. Uji K-S dibuat dengan membuat hipotesis:
Ho : Data residual berdistribusi normal Ha : Data residual tidak berdistribusi normal
Bila signifikansi 0,05 dengan = 5 berarti distribusi data normal dan Ho diterima, sebaliknya bila nilai signifikan 0,05 berarti distribusi data tidak normal
dan Ha diterima.
b. Uji Heterokedastisitas
Uji ini memiliki tujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Menurut Erlina 2007:108 “jika varians dari residual satu pengamatan ke
Ellys Delfrina Sipangkar : Pengaruh Perputaran Persediaan Terhadap Tingkat Profitabilitas Perusahaan Pada Perusahaan Otomotif Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
pengamatan lainnya tetap, maka disebut homoskedastisitas. Sebaliknya jika varians berbeda, maka disebut heterokedasitas”. Ada tidaknya heteroskedastisitas
dapat dilakukan dengan melihat grafik Scaterplot antar nilai prediksi variabel independen dengan nilai residualnya. Dasar analisis yang dapat digunakan untuk
menentukan heteroskedastisitas, antara lain: 1
jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka
mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas, 2
jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi
homoskedastisitas.
c. Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada
periode t-1. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu dengan yang lainnya. Hal ini sering ditemukan pada
time series. Cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi masalah autokorelasi adalah dengan menggunakan nilai uji Durbin Watson dengan ketentuan:
bila nilai DW Durbin-Watson terletak antara batas atas DU dan 4-DU,
maka koefisien autokorelasi sama dengan nol artinya tidak terjadi autokorelasi
bila nilai DWDL batas bawah maka koefisien autokorelasi lebih besar dari nol artinya ada autokorelasi positif
Ellys Delfrina Sipangkar : Pengaruh Perputaran Persediaan Terhadap Tingkat Profitabilitas Perusahaan Pada Perusahaan Otomotif Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
bila nilai DW4-DL, maka koefisien autokorelasi lebih kecil dari nol artinya
ada autokorelasi negatif
bila nilai DW terletak antara DU dengan DL atau DW terletak diantara 4-DU dan 4-DL, maka hasilnya tidak dapat diputuskan ada autokorelasi atau tidak.
d. Uji 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. Variabel-variabel bebas yang bersifat ortogonal adalah variabel bebas yang memiliki nilai korelasi di antara sesamanya sama dengan nol.
Jika terjadi korelasi sempurna di antara sesama variabel bebas, maka konsekuensinya adalah: 1 Koefisien-koefisien regresi menjadi tidak dapat
ditaksir. 2 Nilai standar error setiap koefisien regresi menjadi tak terhingga. Pengujian ini bermaksud untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan
adanya korelasi antar variabel independen. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan terdapat problem multikolinearitas. Ada dua cara yang dapat dilakukan jika
terjadi multikolinearitas, yaitu: a mengeluarkan salah satu variabel dari model regresi, b menggunakan metode lanjut seperti Regresi Bayesian atau Regresi
Ridge.
Dalam penelitian ini, penulis tidak menggunakan uji multikolineariras karena penelitian ini hanya menggunakan 1 variabel independen.
2. Pengujian Hipotesis
Ellys Delfrina Sipangkar : Pengaruh Perputaran Persediaan Terhadap Tingkat Profitabilitas Perusahaan Pada Perusahaan Otomotif Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
Analisa data dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi linier sederhana. Penelitian ini hanya terdapat satu variabel independen, yaitu
perputaran persediaan dan satu variabel dependen, yaitu profitabilitas perusahaan yang mempunyai hubungan saling mempengaruhi antara kedua variabel tersebut.
Analisis regresi dengan menggunakan SPSS 16. Persamaan umum regresi linear sederhana yang digunakan dalam penelitian
ini yaitu: Y = a + bX + e
Keterangan : Y
: Variabel dependen Profitabilitas Perusahaan a
: Konstanta atau harga Y bila X = 0 b
: Angka atau arah koefisien regresi, yang menunjukkan angka peningkatan ataupun penurunan variabel dependen yang didasarkan pada variabel
independen X
: Variabel independen Perputaran Persediaan e
: Variabel pengganggu
a. Uji t t-test
Uji t digunakan untuk menunjukkan seberapa jauh pengaruh suatu variabel independen terhadap variabel dependen. Uji ini dimaksudkan untuk melihat
pengaruh perputaran persediaan terhadap tingkat profitabilitas. Uji ini dilakukan dengan membandingkan t hitung dengan t tabel dengan ketentuan sebagai berikut:
Ellys Delfrina Sipangkar : Pengaruh Perputaran Persediaan Terhadap Tingkat Profitabilitas Perusahaan Pada Perusahaan Otomotif Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia, 2009.
Ho diterima jika t
hitung
t
tabel
= 5 Ha diterima jika t
hitung
t
tabel
= 5 Hipotesis Penelitian
Perputaran persediaan berpengaruh terhadap tingkat profitabilitas.
Tahapan Penelitian
Hipotesis Statistik Ho : b = 0 perputaran persediaan tidak mempunyai pengaruh yang signifikan
terhadap profitabilitas Ha : b
≠ 0 perputaran persediaan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap profitabilitas
G. Jadwal Penelitian
