BAB IV HASIL PENELITIAN
4.1 Hasil Penelitian
4.1.1 Data Deskriptif Statistik
Untuk memberikan gambaran dan informasi mengen ai datavariabel dalam penelitian ini maka digunakanlah tabel statistik deskriptif. Tabel statistic
deskriptif ini melinuti nilai rata-rata mean,jumlah data Qrl dan standar deviasi dari dua variabel independen yaitu gross prortt ntargin, net profit margin , return
on asser sebagai variabel yang mempengaruhi opercrtirrg ptJit morgin pada perusahaan food and beverage yang terdaftar di bursa efek Indonesia.
Tabel 4.1 Descriptive Statistics
N Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation OPM
GPM NPM
DER Valid N listwise
40 40
40 40
40 1.00
-.61 -.40
-.19
4.00 .82
.63
42.15 2.4132
.1266 .0878
6.0581 1.14643
.27813 26742
10. 98785 Sumber : Dari Hasil pengolahan SPSS 2012
Berikut ini perincian data delkreptif yang telah diolah: a.
variabel operating profit margin opM memiliki nilai minimum 1,00; nilai maksimum 4,00; nilai rata-rata operating profit margin OPM sebesar
2,4132 dengan standar deviasi 1.14643 dan jumlah observasi sebanyak 40 sampel.
Universitas Sumatera Utara
b. Variabel gross prafit margin GPM memiliki nilai minimum -0,61; nilai
maksimum 0,82; nilai rata-rata 0,1266 dengan standar deviasi sebesar 0.278I3 dan jumlah observasi sebanyak 40 sampel
c. Variabel net profit margin NPM memiliki nilai minimum -0,40; nilai
maksimum 0,63; nilai rata-rata 0,0876 dengan standar deviasi 0,26742 dan jumlah observasi sebanyak 40 sampel.
d. Variabel return on asset ROA memiliki nilai minimum 0,02; nilai
maksimum 0,39; nilai ruta-rata 0,1066 dengan standart deviasi 0.10011 dan jumlah observasi sebanyak 40 sampel.
4.1.2 Pengujian Asumsi Klasik
4.1.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal serta untuk
menghindari bias dalam model regresi. Penggujian normalitas dalam penelitian ini menggunakan uji statistik non-parametik Kolmogorov-Sminov K-S, dengan
membuat hipotesis: H
H : data residual berdistribusi normal
a
Apabila signifikansi lebii besar dari 0,05 maka diterima, sedangkan jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka Ho ditolak.
: data residual tidak berdistribusi normal
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Dari hasil pengelorahan data, diperoleh variabel kepemilikan saham
institusi, GPM, NPM dan RoA terdistribusi secara normal dengan nilai signifikan sebesar A,928 0,05 maka Ho diterima
Dengan demikian secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa nilai-nilai observasi data telah terdistribusi secara normal dan dapat dilanjutkan dengan uii
asumsi klasik lainnya Untuk lebih jelas berikut ini turut dilampirkan grafik histogram dan plot data yang terdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2012 Dengan cara membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang
mendekati nonnal, dari grafik histogram di atas dapat disimpulkan bahwa distribusi data normal karena grafik histogram menunjukkan distribusi data
mengikuti garis diagonal yang tidak menceng skewness kiri maupun menceng kanan.
Demikian pula dehgan hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik plot. Menurut Ade dkk ea07:29normalitas data dapat menggunakan normal P-
Plot data dalam keadaan normal apabila distribusi data menyebar disekitar diagonal.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2012
Pada grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal serta penyebarannya agak mendekati dengan garis diagonal sehingga dapat
disimpulkan bahwa data dalam model regresi terdistribusi secara normal.
4.1.2.2 Uji Multikolonieritas
Adanya Multikolinearitas dapat dilihat dari tolerance value atau nilai variance inflation factor
YIF.Batas dari tolerance value dibawah 0,01 atau nilai VIF diatas 10, maka terjadi problem multikolinearitas
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolonieritas
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2012
Dari data pada tabel 4.4 dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolonieritas dengan dasar nilai VIF untuk setiap variabel independen tidak
ada yang melebihi 10 dan nilai tolerance tidak ada yang kurang dari 0.1, hal ini dapat ilihat dari nilai tolerance GPM sebesar 0,987; NpM sebesar 0,403 dan RoA
sebesar 0,406 tidak kurang dari 0,1 dan nilai VIF GpM sebesar 1,013; NpM sebesar 2,481 dan ROA sebesar 2,462 iiaat melebihi 10. Maka dapat dilakukan
analisis lebih lanjut dengan menggunakan model regresi berganda.
4.1.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada tidaknya gejala heteroskedastisitas adalah gnelihat plot grafik yang dihasilkan dari pengolahan
data menggunakan program SPSS. Dasar pengambilan keputusannya adalah: 1
Jika pola tertentu, sperti titik-titik yang teratur maka telah terjadi heteroskedastisitas,
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 2.675
3.993 .670
.507 GPM
.001 .056
.002 .013
.989 .987
1.013 NPM
.459 .203
.458 2.259 .030
.403 2.481
ROA .306
.291 .212
1.052 .300 .406
2.462 a. Dependent Variable: OPM
Universitas Sumatera Utara
2 Jlka tidak ada pola tertentu, serta titik-titik yang menyebar tidak tertentu diatas
dan dibawah angka 0 pada sumbu y, maka tidak , terjadi heteroskedastisitas. Berikut ini dilampirkan grafik scatterplo untuk menganalisis apakah terjadi
heterskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas dengan mengganti penyebaran titik-titik pada gambar.
Gambar 4.3
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2012
Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat
disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Dengan demikian, model ini layak dipakai untuk memprediksi kebijakan pendanaan pada
perusahaan food andrbeverage yang terdaftar di bursa efek indonesia berdasarkan masukan variabel independen GPM, NPM dan ROA
Universitas Sumatera Utara
4.1.2.4. Uji Autokorelasi
Autokorelasi dapat diartikan sebagai korelasi yang terjadi di antara anggota-anggota dari serangkaian obserrasi yang berderetan waktu apabila
datanya time series atau korelasi antara tempat berdekatan apabila cross sectional.
Tabel 4.4
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
dimens ion0
1 .636
.404
a
.354 17.22268
2.044 a. Predictors: Constant, ROA, GPM, NPM
b. Dependent Variable: OPM
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2012
Hasil uji autokorelasi diatas menunjukkan nilai R sebesar 0,636 menunjukkan bahwa koralasi yang kecil yaitu 63,6. Nilai adjust R sguare
sebesar 0,404 atau 40,4 mengindikasikan bahwa variasi dari kedua variable independen hanya mampu menjelaskan variabel dependen 63.6. Durbin -
Watson sebesar 2,044, nilai ini akan dibandingkari dengan nilai tabel dengan menggunakan nilai signifikansi 5 jumlah sampel 20 n dan jumlah independen
4 k=4. Oleh karena nilai DW 2,765lebih besar dari batas du 1,828 dan kurang dari 4-1,828 4-du, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada autokorelasi positif
atau negatif.
Universitas Sumatera Utara
4.1.3 Pengujian Hipotesi Penelitian 4.1,3.1. Persamaan Regresi
Dalam pengolahan data dengan menggunakan regresi linear, dilakukan beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara variabel depcnden dengan
variabel independen.
Tabel 4.5 Hasil Analisis Regresi
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 2.675
3.993 .670
.507 GPM
.001 .056
.002 .013
.989 NPM
.459 .203
.458 2.259 .030
ROA .306
.291 .212
1.052 .300 a. Dependent Variable: OPM
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2012
Berdasarkan hasil analisis regresi sepefii tertera pada ringkasan tabel 4.6 diatas diperoleh persamaan model regresi yang distandarkan sebagai berikut:
Y = 2,675 + 0,001 X
1
- 0,459 X
2
Adapun interpretasi dari persamaan di atas adalah:
+0,306X4+e
1. a = 2,675
nilai konstanta ini Lnenunjukkan bahwa apabila tidak ada variabel GPM, NPM, ROA Xl : X2 :X3: 0, maka profitabilitas yang diberikan adalah
2,675
Universitas Sumatera Utara
2. b
1
koefisien regresi br ini menunjukkan bahwa setiap variabel GPM meningkat satu satuan, maka OPM akan bertambah 0,001 atau 0,01
dengan asumsi variabel lain dianggap tetap atau ceteris paribus. = 0,001
3. B
2
nilai parameter atau koefisien regresi b = 0,459
2
4. b
menunjukkan bahwa setiap variabel NPM meningkat satu satuan, maka OPM akan menurun sebesar
0,459 atau 45,9 dengan asumsi variabel lainnya tetap atau sama dengan nol.
3
koefisien regresi b = 0,306
1
ini menunjukkan bahwa setiap variabel ROA meningkat satu satuan, maka OPM akan bertambah 0,306 atau 30,60
dengan asumsi variabel lain dianggap tetap atau ceteris paribus.
4.1.3.2. Uji Signifikasi Simultan
Pengujian hipotesis secara simultan dilakukan dengan uji F. Menurut Ghazali 20A6: 84 uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua
variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama tehadap variabel dependenterikat. Uji F
merupakan suatu untuk Jrrg.tuh,ri apakah semua variabel independen bukan merupakan penjelas yang sihnifikan terhadap variabel dependen. Penguji ini
dilakukan dengan menghitung serta membandingkan F hitung dengan F table yaitu ketentuan sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Jika F
hitung
F
Tabel
dan signifikansi 5 H
o
Jika F diterima
hitung
F
Tabel
dan signifikansi 5 H
a
diterima
Tabel 4.6 Hasil Uji F
ANOVA
Model
b
Sum of Squares df
Mean Square F
Sig. 1
Regression 7241.066
3 2413.689
8.137 .000
a
Residual 10678.345
36 296.621
Total 17919.411
39 a. Predictors: Constant, ROA, GPM, NPM
b. Dependent Variable: OPM
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2012 Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan program SPSS
tersebut, dapat disirnpulkan bahwa F
hitung
sebesar 8,137 dan F
Tabel
sebesar 4,085 dengan nilai p value sebesar 0,000 jauh lebih kecil dari 0,05. Dengan demikian
dapat diketahui bahwa F
hitung
F
Tabel
8,137 4,805, H
a
4.1.3.3. Uji Signifikansi Parsial
diterima dan nilai p value yaitu 0,000 0,05 artinya antara, GPM, NPM, ROA memiliki pengaruh
linear terhadap ROA. Dengan kata lain, variabel-variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi jumlah OPM secara signifikan.
Pengaruh setiap variabel independen terhadap variabel dependen yang nyata atau signifikan dalam model regresi dapat dilihat dengan melakukan uji t T
test. Menurut Ghozali 200d: 84 uji statistik t pada dasamya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau independen secara individual
menerangkan variabel independen
Universitas Sumatera Utara
Adapun kriteria penguj iannya yaitu: H
o
diterima jika t
Hitung
t
Tabel
H dan signifikansi 0,05
a
diterima jika t
Hitung
t
Tabel
dan signifikansi 0.05
Tabel 4.7 Hasil Uji t
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 2.675
3.993 .670
.507 GPM
.001 .056
.002 .013
.989 NPM
.459 .203
.458 2.259 .030
ROA .306
.291 .212
1.052 .300 a. Dependent Variable: OPM
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2012 Berdasarkan hasil pengujian secaraparsial dapat disimpulkan bahwa:
- Pengaruh GPM terhadap OPM dengan menggunakan SPSS diperoleh
t
Hitung
, sebesar 0,013 dan t
Tabel
2,026 dengan nilai p value 0,989. Karena t
hitung
t
Tabel
0,013 2,026 dan nilai p value 0,989 0,05 dapat disimpulkan bahwa H
o
- Pengaruh NPM yang diukur dengan menggunakan program SPSS
diperoleh t diterima. Hal ini menunjukkan bahwa ada
pengaruh positif dan signifikan GPM terhadap OPM.
Hitung
sebesar 2,259 dan 166.1 2,026 dengan nilai p value 0,030. Karena nilai p value 0,0300,05 dan t
Tabel
t
tabel
2,259 2,026 maka
Universitas Sumatera Utara
dapat disimpulkan bahwa H
o
- Pengaruh ROA yang diukur dengan menggunakan program SPSS
diperoleh t diterima. Hal ini menunjukkan bahwa NPM
berpengaruh terhadap OPM.
Hitung
sebesar 1,052 dan t
Tabel
2,026 dengan nilai p value 0,300 Karena nilai p value 0,3000,05 dan t
Hitung
t
Tabel
1,5052 2,026 maka dapat disimpulkan bahwa H6 diterima. Hal ini menunjukkan bahwa ROA
berpengaruh terhadap OPM.
4.2 Pembahasan Hasil Penelitian
Hasil pengujian secara individual parsial diketahui bahwa modal kerja memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tingkat profitabilitas pada tingkat
kepercayaan 95. Nilai adjusted R square sebesar 0,404 atau 40,4 yang mengindikasikan bahwa variasi dari profitabilitas dapat dijelaskan oleh variasi
modal kerja dan investasi aktiva tetap hanya sebesar 40,4 dan sisanya 59,6 dijelaskan oleh faktor lain.
Dari hasil pengujian, dapat dilihat bahwa GPM, NPM dan ROA berpengaruh terhadap OPM secara signifikansi, yang ditunjukkan dengan F
Hitung
sebesar 8,137 dan F
Tabel
sebesar 4,085 maka H
a
diterima dan H ditolak, dengan
tingkat signifikansi 0,000 iauh lebih kecil dari 0,05 arlinya antara GPM, NPM dan ROA memiliki pengaruh linear terhadap OPM. Dengan kata lain,
variabelvariabel independen secara bersama-sama mempengaruhi jumlah OPM secara signifikan.
Universitas Sumatera Utara
Dari hasil pengujian variabel secara parsial. variabel GPM berpengaruh signifikan terhadap profitabilitas. Hasil pengujian tersebut diperoleh melalui uji t
dimana t
Hitung
t
Tabel
NPM yang berpengaruh terhadap kebijakan pendanaan secara signifikan. Hasil pengujian ini diperoleh uji t hal ini dapat dilihat dari nilai t
0,013 2,026 dengan tingkat signifikansi 0,989 0,05.
Hitung
t
Tabel
ROA yang berpengaruh terhadap kebijakan pendanaan secara signifikan. Hasil pengujian ini diperoleh uji t hal ini dapat dilihat dari nilai t
2,2592,026 serta signifikansi 0,030 0,05.
Hitung
t
Tabel
Berdasarkan hasil pengujian dengan progrem SPSS dalam penelitian ini mengenai pengaruh variabel independen yaitu GPM, NPM dan ROA terhadap
variabel dependen yaitu Profitabilitas baik secara parsial maupun simultan kedua variabel tersebut berpengaruh signifikan. Selain berpengaruh, hubungan antara
variabel independen dan dependen besar atau erat 1,5052 2,026 serta signifi kansi 0,3 000,05.
Universitas Sumatera Utara
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan maka dapat diambil disimpulkan bahwa :
1. Hasil analisis data yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan GPM
X
1
berpengaruh signifikan terhadap profitabilitas. Hasil pengujian tersebut diperoleh melalui uji t dimana t
Hitung
t
Tabel
2. NPM X
0,0312,026 dengan tingkat signifikan 0,989 0,05, artinya GPM secara parsial berpengruh
secara signifikan terhadap profitabilitas terhadap perusahaan grosir dan eceran yang terdaftar di BEI pada tingkat kepercayaan 95. Model kerja
memiliki koefisien regresi bertanda positif sebesar 0,989, artinya apabila terjadi perubahan variabel GPM sebesar 1 satuan kenaikkan OPM sebesar
0.989.
2
yang berpengaruh terhadap profitabilitas secara signifikan. Hasil pengujian ini diperoleh uji t hal ini dapat dilihat dari nilai hitung
t
Hitung
t
Tabel
3. ROA X
2,259 2,026 serta signifikan 0,030 0,05. Hal ini dapat dikatakan bahwa setiap kenaikan NPM akan diikuti oleh kenaikkan
profitabilitas, artinya apabila variabel NPM meningkat 1 satuan akan menaikkan OPM sebesar 0,030.
3
berpengaruh terhadap profitabilitas secara signifikan, hasil pengujian ini diperoleh uji t hal ini dapat dilihat dari nilai t
Hitung
t
Tabel
Universitas Sumatera Utara
Kategori