48
3.3 Jenis Data
Jenis data yang dikumpulkan dan digunakan terdiri dari: 1.
Data primer adalah data yang diperoleh secara langsung dari perusahaan yaitu data dari dealer sepeda motor di Sumatera Utara yang telah memenuhi kriteria
tertentu. 2.
Data sekunder adalah data yang diperoleh melalui studi dokumen baik dari buku, jurnal, dan situs internet untuk mendukung penelitian.
3.4 Metode Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, pengumpulan data dilakukan dengan mengumpulkan informasi atau data primer yang didapatkan langsung dari dealer sepeda motor di
Sumatera Utara berupa anggaran pelatihan dan anggaran pengembangan serta laporan laba rugi tahun 2012-2014.
3.5 Batasan Operasional
Atas pertimbangan-pertimbangan efisiensi, minat, keterbatasan waktu, tenaga, dan pengetahuan peneliti, maka peneliti melakukan beberapa batasan
konsep terhadap penelitian yang akan diteliti, yaitu diantaranya: 1.
Penelitian ini dibatasi hanya selama 3 tahun yaitu dari tahun 2012-2014.
Universitas Sumatera Utara
49
2. Penelitian ini dilakukan hanya terbatas pada perusahaan yang mau laporan
keuangannya dipublikasikan.
3.6 Defenisi Operasional 3.6.1
Variabel Dependen
Variabel dependen adalah variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas Sugiyono 2007:59. Variabel dependen
dalam penelitian ini adalah laba. Laba merupakan salah satu alat pengukuran kinerja suatu perusahaan.
3.6.2 Variabel Independen
Variabel independen atau variabel bebas adalah variabel yang dapat mempengaruhi perubahan dalam variabel dependen dan mempunyai hubungan
yang positif maupun negatif bagi variabel dependen lainnya. Berikut variabel independen yang digunakan dalam penelitian.
1. Anggaran Pelatihan
Pelatihan merupakan salah satu faktor penunjang meningkatnya kinerja karyawan, dengan semakin sering dan rutin pelatihan diadakan, maka semakin
tinggi kinerja karyawan yang berhasil. Namun, dalam melaksanakan pelatihan baik, perlu perencanaan yang baik. Maka perlu disusun anggaran biaya dalam
setahun untuk pelatihan.
Universitas Sumatera Utara
50
2. Anggaran Pengembangan
Pengembangan menjadi salah satu faktor penunjang meningkatnya kinerja perusahaan pada saat yang akan datang, karena pengembangan lebih
berorientasi terhadap pelatihan jangka panjang perusahaan. Pelatihan untuk pengembangan juga harus dilakukan sesering mungkin dan rutin, agar
pelatihan untuk pengembangan dapat terlaksana dengan baik maka perlu disusun anggaran biaya untuk pengembangan karyawan dalam setahun.
3.6.3 Variabel Moderasi
Variabel moderating didefenisikan sebagai variabel yang dapat memperkuat atau memperlemah hubungan langsung antara variabel independen dan variabel
dependen. Pada penelitian ini kinerja menjadi variabel moderating. Kinerja diharapkan dapat mempengaruhi hubungan antara anggaran pelatihan dan
pengembangan.
Universitas Sumatera Utara
51
3.7 Skala Pengukuran Variabel Tabel 3.2
Skala Pengukuran Variabel
Variabel Pengukuran
Skala Anggaran Pelatihan
Jumlah dana yang dialokasikan oleh
perusahaan Rasio
Anggaran Pengembangan
Jumlah dana yang dialokasikan oleh
perusahaan Rasio
Laba Pendapatan
operasional – biaya operasional
Rasio
Kinerja Total penjualan
Rasio
3.8 Metode Analisis Data
Seluruh data yang sudah terkumpul selanjutnya dianalisis dengan menggunakan metode analisis statistik dengan menggunakan persamaan regresi
berganda. Analisis data dilakukan dengan bantuan SPSS versi 20. Model regresi berganda adalah teknik analisis yang menjelaskan hubungan antara variabel
dependen dengan beberapa variasi independen Sugiyono 2004:271. Model penelitian tersebut digunakan untuk mengetahui pengaruh anggaran
pelatihan dan anggaran pengembangan terhadap laba perusahaan dengan kinerja sebagai variabel moderating.
Universitas Sumatera Utara
52
3.8.1 Statistik Deskriptif
Menurut Ghozali 2006:19, statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata mean, standar deviasi, varian,
maksimum, minimum, sum, rage, kurtois, dan skewness kemencengan distribusi
3.8.2 Uji Asumsi Klasik
Asumsi klasik adalah asumsi yang mendasari analisis regresi dengan tujuan mengukur asosiasi atau keterikatan antar variabel bebas. Terdapat empat
pengujian terkait uji asumsi klasik yaitu uji normalitas data, uji multikolinearitas, uji heteroskedasitas, dan uji autokorelasi.
3.8.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Model regresi yang
baik memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk mendetek=si apakah variabel residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan analisis
grafik. Sedangkan normalitas suatu variabel umumnya dideteksi dengan uji statistik nonparametric kolmogrof – smirnov K-S. Suatu variabel dikatakan
terdistribusi normal jika nilai signifikansinya 0,05.
Universitas Sumatera Utara
53
3.8.2.2 Uji Multikolonieritas
Uji Multikolonieritas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen.
3.8.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika variance dan residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut
Heteroskedastisitas. Salah satu cara untuk mendeteksi adanya gejala heteroskedastisitas dalam model regresi adalah dengan melihat nilai Lagrange
Multiplier LM Test. Nilai LM didapat dari hasil perkalian antara R2 dengan jumlah sampel dalam penelitian N. Jika nilai LM Chi Square maka dalam
model regresi mengalami gejala heteroskedastisitas, sedangkan jika nilai LM nilai Chi Square maka dalam model regresi tidak mengalami gejala
heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
54
3.8.2.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi.
3.8.3 Analisis Regresi Berganda
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda untuk mengetahui pengaruh anggaran pelatihan dan anggaran
pengembangan terhadap kinerja dengan model sebagai berikut: i
Y = α + β1X1 + β2X2 + β3 X1.X3 + β4 X2.X3 + e Keterangan:
Y = Laba
X1 = Anggaran Pelatihan
X2 = Anggaran Pengembangan
X3 = Kinerja
a = konstanta
e = standar error
Universitas Sumatera Utara
55
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan alat statistik Statistical Package For The Social Science SPSS. SPSS adalah salah satu program
komputer yang khusus dibuat untuk mengolah data dengan metode statistik tertentu Ghozali, 2005:103. Pengujian hasil analisis regresi linear berganda
dilakukan dengan Uji F dan Uji t.
3.8.4 Uji Hipotesis 3.8.4.1 Pengujian Hipotesis Secara Simultan Uji F
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen secara simultan mempengaruhi variabel dependen secara signifikan.
Pengujian ini menggunakan uji F dengan membandingkan F hitung dengan F tabel. Uji ini dilakukan dengan syarat :
1. Jika F hitung F tabel, maka Ho diterima, yaitu variabel-variabel independen
secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. 2.
Jika F hitung F tabel, maka Ho ditolak, yaitu variabel-variabel independen secara simultan berpengaruh terhadap variabel dependen. Pengujian ini
dapat dilakukan mel alui pengamatan nilai signifikan F pada tingkat α yang
digunakan penelitian ini menggunakan tingkat α sebesar 5. Analisis
Universitas Sumatera Utara
56
didasarkan pada pembandingan antara nilai signifikansi 0,05 dimana syaratnya adalah sebagai berikut:
a. Jika signifikansi F 0,05 maka Ho ditolak yang berarti variabel-variabel
independen secara simultan berpengaruh terhadap variabel dependen. b.
Jika signifikansi F 0,05, maka Ho diterima yaitu berarti variabel-variabel independen secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
3.8.4.2 Pengujian Hipotesis Secara Parsial Uji t
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel independen mempengaruhi variabel dependen secara signifikan. Pengujian ini
dilakukan dengan uji t atau t-test, yaitu membandingkan antar t-hitung dengan t-tabel. Uji ini dilakukan dengan syarat:
1. Jika t-hitung t-tabel, maka Ho ditolak yang berarti variabel independen
berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. 2.
Jika t-hitung t-tabel, maka Ho diterima yang berarti variabel independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Pengujian juga dapat dilakukan melalui pengamatan nilai signifikansi t pada tingkat α yang digunakan penelitian ini menggunakan tingkat α sebesar 5.
Analisis didasarkan pada perbandingan antara signifikan t dengan nilai signifikansi 0,05, dimana syarat-syaratnya adalah sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
57
1. Jika signifikansi t 0,05, maka Ho ditolak yang berarti variabel
independennya berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen 2.
Jika signifikansi t 0,05, maka Ho diterima yaitu variabel dependen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
3.8.4.3 Menguji Regresi dengan Variabel Moderating
Variabel moderating adalah variabel independen yang akan menguatkan atau melemahkan hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen.
Ada tiga cara menguji metode analisis regresi linear dengan variabel moderating, yaitu :
1. Uji interaksi atau sering disebut dengan Moderated Regression Analysis
MRA. Menurut Ghozali 2013:229 metode ini menggunakan pendekatan analitik yang mempertahankan integritas sampel dan memberikan dasar untuk
mengontrol pengaruh variabel moderator. Untuk menggunakan MRA dengan satu variabel prediktor X, maka kita harus membandingkan tiga persamaan
regresi untuk menentukan jenis variabel moderator. Ketiga persamaan tersebut adalah :
- Yi = α+β1Xi+ε
- Yi = α+β1Xi+β2Zi+ε
Universitas Sumatera Utara
58
- Yi = α+β1Xi+β2Zi+β3XiZi+ε
Jika persamaan 2 dan 3 tidak berbeda secara signifikan atau β3= 0; β2≠ 0 maka Z bukanlah variabel moderator, tetapi sebagai prediktor independen. Jika
persamaan 1 dan 2 tidak berbeda maka variabel Z merupakan pure moderator, tetapi harus berbeda dengan persamaan 3 atau β2= 0; β3≠ 0. Jika persamaan 1,2,
dan 3 berbeda satu sama lainnya, maka variabel Z merupakan variabel quasi moderator.
Universitas Sumatera Utara
59
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah dealer sepeda motor
yang ada di provinsi Sumatera Utara. Dealer sepeda motor yang dijadikan sampel berjumlah 10 perusahaan. Data yang diambil dari dealer sepeda motor yang ada
di Sumatera utara sepanjang 3 tahun, yaitu mulai tahun 2012-2014 Analisis dan pembahasan yang tersaji pada bab ini menunjukkan hasil dari
analisis data berdasarkan pengamatan variabel bebas maupun variabel moderasi yang digunakan dalam model analisis regresi dengan menggunakan Moderated
Regression Analisys MRA untuk mengetahui apakah kinerja berpengaruh positif terhadap hubungan antara anggaran pelatihan dan anggaran pengembangan
dengan laba perusahaan.
4.2 Uji Deskriptif
Statistik deskriptif dari data-data dalam penelitian ini disajikan dalam tabel berikut:
Universitas Sumatera Utara
60
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation X1
30 3446000.00
28450000.00 16594400.0000
6609463.07277 X2
30 2815000.00
30000000.00 15759533.3333
6417033.20500 Z
30 2258585000.00 65125910188.00
25402565740.9333 15094606020.73297 Y
30 62921311.00
1913507694.00 472351354.2333
350937079.39734 Valid N listwise
30
Dari pengujian deskriptif statistik yang tersaji pada tabel 4.1 menunjukkan nilai rata-rata anggaran pelatihan sebesar 16,594,400.00 dengan nilai standar
deviasi sebesar 6,609,463.07. Anggaran pelatihan dari nilai terendah sebesar 3,446,000 yaitu perusahaan CV. Deli Mitra Lestari sampai dengan nilai tertinggi
sebesar 28,450,000 yaitu PT. Panca Niaga Motor. Dari analisis statistik deskriptif diketahui rata-rata anggaran pengembangan
oleh perusahaan sampel sebesar 15,759,533.33 dengan nilai standar deviasi sebesar 6,609,463.07. Anggaran pengembangan terendah sebesar 2,815,000.00
yaitu perusahaan CV. Deli Mitra Lestari sampai dengan nilai tertinggi sebesar 30,000,000.00 yaitu perusahaan PT. Panca Niaga Motor.
Dari analisis statstik deskriptif diketahui nilai rata-rata kinerja karyawan bagian penjualan sampel sebesar 25,402,565,740.93 dengan nilai standar deviasi
15,094,606,020.73. Kinerja terendah sebesar 2,258,585,000.00 yaitu perusahaan UD. Cantik Motor sampai dengan nilai tertinggi sebesar 65,125,910,188.00 yaitu
Universitas Sumatera Utara
61
perusahaan PT. Panca Niaga Motor. Dari analisis statistik deskriptif diketahui nilai rata-rata laba perusahaan
sampel sebesar 472,351,354.23 dengan nilai standar deviasi 350,937,079.39. Laba perusahaan terendah sebesar 62,921,311.00 yaitu perusahaan CV. Deli Mitra
Lestari tahun 2012 sampai dengan nilai tertinggi sebesar 1,913,507,694.00 yaitu perusahaan PT. Panca Niaga Motor.
4.3 Uji Asumsi Klasik 4.3.1 Uji normalitas
Uji normalitas dilakukan pada tiap-tiap variabel penelitian untuk mengetahui variabel mana yang memenuhi dan tidak memenuhi asumsi
normalitas variabel tersebut terdistribusi secara normal. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan Normal Probility Plot dan uji
Kolmogorov-Smirnov. Pada uji Kolmogorov-Smirnov, apabila nilai signifikansi lebih besar dari 0.05, maka data residual berdistribusi normal.
Sebaliknya, jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05, maka data residual tidak berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
62
Tabel 4.2 Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov
Sebelum Moderasi
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
X1 X2
Y N
30 30
30 Normal Parameters
a,b
Mean 16594400.0000
15759533.3333 472351354.2333
Std. Deviation 6609463.07277
6417033.20500 350937079.39734
Most Extreme Differences Absolute
.161 .153
.209 Positive
.131 .104
.209 Negative
-.161 -.153
-.126 Kolmogorov-Smirnov Z
.883 .837
1.147 Asymp. Sig. 2-tailed
.417 .485
.144 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Hasil dari pengolahan data penelitian sebelum moderasi dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov yang tersaji dengan tabel 4.2 diperoleh
signifikansi variabel X1 anggaran pelatihan = 0.417, X2 anggaran pengembangan = 0.485, dan Y laba = 0.144 lebih besar dari 0.05, yang
menunjukkan bahwa data penelitian terdistribusi secara normal
Universitas Sumatera Utara
63
Tabel 4.3 Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov
Setelah Moderasi
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Z N
30 Normal Parameters
a,b
Mean 25402565740.9333
Std. Deviation 15094606020.73297
Most Extreme Differences Absolute
.121 Positive
.121 Negative
-.088 Kolmogorov-Smirnov Z
.662 Asymp. Sig. 2-tailed
.773 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Universitas Sumatera Utara
64
Hasil dari pengolahan data penelitian setelah moderasi dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov yang tersaji dengan tabel 4.3 diperoleh
signifikansi variabel Z kinerja lebih besar dari 0.05 yaitu 0.773 yang menunjukkan bahwa data penelitian terdistribusi secara normal.
Gambar 4.1 Sebelum Moderasi
Gambar 4.2 Setelah Moderasi
Universitas Sumatera Utara
65
4.3.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi terdapat korelasi antar variabel independen. Pengujian multikolinearitas
dilakukan dengan melihat VIF antar variabel independen. Jika VIF menunjukkan angka 10 dan nilai tolerance 0.1 hal ini berarti terdapat gejala
multikolinearitas.
Tabel 4.4 Uji Multikolinearitas
Sebelum Moderasi
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
X1 .214
4.674 X2
.214 4.674
a. Dependent Variable: Y
Dari uji multikolinearitas sebelum moderasi yang tersaji dalam tabel 4.4, dapat dilihat tidak terjadi gejala multikolinearitas antar variabel penelitian, hal ini
Dengan melihat grafik normal plot yang tersaji pada gambar 4.1 sebelum moderasi dan gambar 4.2 setelah moderasi terlihat titik-titik menyebar
disekitar diagonal, serta penyebarannya mendekati garis diagonal. Kedua grafik ini menunjukkan bahwa model regresi tidak menyalahi asumsi normalitas.
Universitas Sumatera Utara
66
ditunjukkan dalam angka VIF Variance Inflation Factor dari X1 anggaran pelatihan dan X2 anggaran pengembangan yang 10 dan nilai tolerance 0,10.
Tabel 4.5 Uji Multikolinearitas
Setelah Moderasi
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
X1 .195
5.131 X2
.203 4.915
Z .438
2.286 a. Dependent Variable: Y
Dari uji multikolinearitas setelah moderasi yang tersaji dalam tabel 4.5 dapat dilihat tidak terjadi gejala multikolinearitas antar variabel penelitian, hal ini
ditunjukkan dalam angka VIF Variance Inflation Factor dari X1 anggaran pelatihan, X2 anggaran pengembangan, dan Z kinerja 10 dan nilai tolerance
0.10.
Universitas Sumatera Utara
67
4.3.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedasitas dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan
yang lain. Pengujian ini dapat dilakukan dengan berbagai uji yang dilakukan. Di bawah ini merupakan hasil dari pengujian heteroskedasitas dengan melihat grafik
plot antara nilai prediksi variabel terikat dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot
antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu Xadalah residual Y predksi – Y sesungguhnya yang telah di –
studentized. Cara mendeteksi ada tidaknya heteroskedasitas adalah dengan melihat grafik scatterplot yang dihasilkan dari pengolahan data dengan SPSS.
Pengambilan keputusan adalah dengan melihat pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian
menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedasitas dan jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada
sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedasitas. Berikut ini dilampirkan grafik scatterplot untuk menganalisis apakah
terjadi gejala heteroskedasitas atau tidak dengan cara mengamati penyebaran titik-titik pada grafik.
Universitas Sumatera Utara
68
Gambar 4.3 Hasil Uji Heteroskedasitas dengan Scatter Plot
Sebelum Moderasi
Berdasarkan gambar 4.3 terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y, maka dapat
disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedasitas.
Universitas Sumatera Utara
69
Gambar 4.4 Uji Heteroskedastisitas
Setelah Moderasi
Dari grafik Scatterplot setelah moderasi yang tersaji pada gambar 4.4 dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar secara acak dn tidak membentuk suatu
pola tertentu serta terebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, jadi dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung adanya
heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
70
4.3.4 Uji autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model linear ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada
periode t-1 sebelumnya. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi masalah dalam autokorelasi diantaranya masalah dalam autokorelasi
diantaranya dengan menggunkan uji Durbin-Watson.
Tabel 4.6 Hasil Uji Durbin-Watson
Sebelum Moderasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 .741
a
.549 .516
244253521.62730 1.497
a. Predictors: Constant, X2, X1 b. Dependent Variable: Y
Berdasarkan tabel 4.5 hasil pengujian Durbin-Watson diperoleh bahwa tidak terjadi autokorelasi antar kesalahan pengganggu antar periode. Hal ini dilihat dari
nilai Durbin-Watson D-W sebesar 1.497. Angka tersebut berada diantara -2 dan +2, artinya bahwa angka DW lebih besar dari -2 dan lebih kecil dari +2 -2
1,497 +2. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada autokorelasi positif maupun negative.
Universitas Sumatera Utara
71
Tabel 4.7 Hasil Uji Durbin-Watson
Setelah Moderasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 .823
a
.678 .641
210333788.97888 1.676
a. Predictors: Constant, Z, X2, X1 b. Dependent Variable: Y
Setelah dimasukkan variabel moderasi berdasarkan tabel 4.6 hasil pengujian Durbin-Watson diperoleh bahwa tidak terjadi autokorelasi antar kesalahan
pengganggu antar periode. Hal ini dilihat dari nilai Durbin-Watson D-W sebesar 1.676. Angka tersebut berada diantara -2 dan +2, artinya bahwa angka DW lebih
besar dari -2 dan lebih kecil dari +2 -2 1.676 +2. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada autokorelasi positif maupun negative.
4.4 Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi berganda digunakan untuk memprediksi seberapa jauh perubahan nilai variabel dependen, bila nilai variabel independen dimanipulasi
Sugiyono, 2011:260. Dalam penelitian ini terdapat dua model regresi yang akan di uji dengan dua metode regresi yaitu regresi linear berganda dan analisis regresi
Universitas Sumatera Utara
72
moderasi. Variabel yang dipakai adalah laba sebagai variabel dependen dan anggaran pelatihan dan anggaran pengembangan sebagai variabel independen
serta kinerja sebagai variabel moderasi. Hasil dari analisis regresi dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4.8 Uji Regresi Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
-96000966.435 124357960.115
-.772 .447
X1 -22.009
14.837 -.415
-1.483 .150
X2 59.239
15.282 1.083
3.876 .001
a. Dependent Variable: Y
Pada tabel di atas dapat dilihat nilai konstanta sebesar -96000966.435. Nilai koefisien variabel X1 anggaran pelatihan adalah -22.009 dan variabel X2
anggaran pengembangan adalah 59.239. Berdasarkan hasil uji regresi linear berganda di atas diperoleh persamaan regresi : Y = -96000966.435+ -22.009X1 +
59.239X2 + e
Universitas Sumatera Utara
73
Tabel 4.9 Uji Regresi Moderasi
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
-50927080.455 107995581.053
-.472 .641
X1 -34.895
13.386 -.657
-2.607 .015
X2 49.603
13.494 .907
3.676 .001
Z .013
.004 .543
3.227 .003
a. Dependent Variable: Y
Pada tabel di atas dapat dilihat nilai konstanta sebesar -50927080.455. nilai koefisien untuk variabel X1 adalah sebesar -34.895. nilai koefisien untuk
X2 49.603. nilai koefisien untuk variabel moderasi adalah sebesar 0.013. berdasarkan hasil uji regresi maka diperoleh persamaan regresi :
Y = 50927080.455 + -34.895X1 + 49.603X2 + 0.013 X1X3 + e
4.5 Uji hipotesis
4.5.1 Uji R2 atau Koefisien Determinasi
Dari hasil pengujian asumsi klasik dapat disimpulkan bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah memenuhi model estimasi Best Linear
Unbiased Estimated BLUE sehingga layak dilakukan analisis regresi, untuk mengetahui seberapa baik model regresi yang digunakan dalam penelitian, dapat
dilihaat melalui tabel Goodness of Fit. Koefisien korelasi R Square menunjukkan seberapa besar korelasi atau hubungan antara variabel-variabel
independen dengan variabel dependen. Nilai R Square R2 berada diantara 0 dan
Universitas Sumatera Utara
74
1. Semakin tinggi nilai R Square maka akan semakin baik model regresi. Nilai R Square yang kecil menunjukkan kemampuan variabel independen menerangkan
variasi variabel dependen sangat terbatas atau sebaliknya. Namun, R Square memiliki kelemahan mendasar apabila setiap penambahan variabel independen ke
dalam model, maka R Square pasti meningkat tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan atau tidak terhadap variabel dependen
Ghozali,2013. Sedangkan angka koefisien korelasi Adjusted R Square menunjukkan seberapa besar variasi variabel dependen dapat dijelaskan oleh
variasi yang terjadi pada variabel independen. Tidak seperti nilai R Square, nilai Adjusted R Square dapat turun maupun naik meskipun ada penambahan variabel.
Standar Error of Estimate, apabila semakin kecil maka akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel dependen. Berikut ini disajikan
tabel Goodness of Fit.
Tabel 4.10 Sebelum Moderasi
Goodness of Fit
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate 1
.741
a
.549 .516
244253521.62730 a. Predictors: Constant, X2, X1
b. Dependent Variable: Y
Universitas Sumatera Utara
75
Pada tabel 4.6 nilai R Square adalah sebesar 0.741 yang berarti bahwa 74,1 variabel dependen laba perusahaan yang diproksi ke Tobins Q dapat
dijelaskan oleh anggaran pelatihan dan anggaran pengembangan, sedangkan sebesar 25,9 sisanya dapat dijelaskan oleh variabel-variabel lain yang tidak
diteliti dalam penelitian ini.
Tabel 4.11 Setelah Moderasi
Goodness of Fit
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate 1
.823
a
.678 .641
210333788.97888 a. Predictors: Constant, Z, X2, X1
b. Dependent Variable: Y
Setelah dimasukan variabel moderasi yaitu kinerja, R Square meningkat menjadi 0.678 yang berarti 67.8 laba dapat dijelaskan dari kedua variabel
tersebut. Begitu juga dengan Adjusted R Square pada persamaan 2 adalah sebesar 0.641 yang berarti 64.1 variasi variabel dependen laba dapat dijelaskan oleh
anggaran pelatihan dan anggaran pengembangan. Nilai Standar Error of Estimate persamaan 1 sebesar 244253521.62730, kemudian menjadi turun pada persamaan
2 setelah dimasukkan variabel moderasi menjadi 210333788.97888 yang
Universitas Sumatera Utara
76
menunjukkan model regresi berarti semakin baik.
4.5.2 Pengujian hipotesis secara parsial Uji t
Uji t digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen. Uji t untuk mengetahui signifikansi koefisien
regresi. Kriteria keputusan diambil dengan membandingkan Sig- t dengan α =
0.05: -
Jika Sig-t 0.05: koefisien rergesi signifikan, -
Jika Sig-t ≥ 0.05: koefisien regresi tidak signifikan.
Berikut adalah hasil uji regresi parsial yang disajikan dalam bentuk tabel:
Tabel 4.12 Sebelum Moderasi
Uji Signifikansi Parameter Individual Uji t
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients T
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
-96000966.435 124357960.115
-.772 .447
X1 -22.009
14.837 -.415
-1.483 .150
X2 59.239
15.282 1.083
3.876 .001
a. Dependent Variable: Y
Pengambilan keputusan dilakukan dengan cara melihat nilai pada kolom Sig. yaitu untuk X1 anggaran pelatihan sebesar 0.150 dan X2 anggaran
pengembangan sebesar 0.001 di mana suatu model dikatakan signifikan atau
Universitas Sumatera Utara
77
variabel independen mempengaruhi variabel dependen secara parsial apabila nilai signifikansi kolom Sig. lebih kecil dari tingkat signifikansi yang ditetapkan.
Dalam penelitian ini tingkat signifikansi yang digunakan adalah 5 sehingga berdasarkan tabel 4.7 dapat diambil keputusan bahwa X1 anggaran pelatihan
tidak berpengaruh terhadap Y laba, sedangkan X2 anggaran pengembangan berpengaruh terhadap Y laba.
Tabel 4.13 Setelah Moderasi
Uji Signifikansi Parameter Individual Uji t
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
308823979.787 184445034.954
1.674 .106
X1 -13.158
12.669 -.248
-1.039 .309
Z -.003
.010 -.118
-.268 .791
X1Z 9.169E-010
.000 1.065
2.006 .055
a. Dependent Variable: Y
Tabel di atas menunjukkan hasil regresi dengan variabel moderasi Z kinerja. Anggaran pelatihan dan kinerja tidak berpengaruh secara parsial terhadap laba.
Kinerja juga tidak dapat memoderasi pengaruh anggaran pelatihan terhadap laba. Hal ini dapat dilihat dari nilai signifikansi berada di atas 0.05 untuk setiap variabel
yang ada.
Universitas Sumatera Utara
78
Tabel 4.14 Setelah Moderasi
Uji Signifikansi Parameter Individual Uji t
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
245386654.806 147518408.530
1.663 .108
X2 -.762
10.783 -.014
-.071 .944
Z -.011
.007 -.453
-1.530 .138
X2Z 1.083E-009
.000 1.265
3.388 .002
a. Dependent Variable: Y
Tabel di atas menunjukkan hasil regresi dengan variabel moderasi Z kinerja. Anggaran peengembangan dan kinerja berpengaruh secara parsial terhadap laba.
Kinerja juga dapat memoderasi pengaruh anggaran pelatihan terhadap laba. Hal ini dapat dilihat dari nilai signifikansi berada di angka 0.002.
4.5.3 Pengujian hipotesis secara simultan Uji F
Uji simultan yang sering disebut dengan uji F dilakukan untuk menguji apakah seluruh variabel independen secara bersama-sama simultan
mempengaruhi variabel dependen. Kriteria keputusan diambil dengan membandingkan Sig-
F dengan α = 0.05 -
Jika Sig-F 0.05 : koefisien regresi signifikan -
Jika Sig-F ≥ 0.05 : koefisien regresi tidak signifikan
Universitas Sumatera Utara
79
Untuk mengetahui apakah X1 anggaran pelatihan dan X2 anggaran pengembangan secara bersama-sama simultan mempengaruhi Y laba dapat
dilihat dari tabel berikut:
Tabel 4.15 Uji Signifikansi Secara Simultan Uji F
ANOVA
a
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
1960734040843983620.000 2
980367020421991810.000 16.433
.000
b
Residual 1610814136338068220.000
27 59659782827335864.000
Total 3571548177182051800.000
29 a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: Constant, X2, X1
Dari tabel 4.8 dapat diambil kesimpulan bahwa X1 anggaran pelatihan dan X2 anggaran pengembangan secara bersama-sama simultan
mempengaruhi Y laba dengan tingkat signifikansi 0.00. Pengambilan keputusan terhadap hipotesis dapat dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas p
dengan nilai tingkat signifikansi, yakni α. Jika nilai probabilitas kolom Sig. p ≥
tingkat signifikansi yang digunakan 5 maka dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel bebas secara bersama-sama atau simultan tidak mempengaruhi variabel
dependen. Jika, nilai probabilitas kolom Sig. p tingkat signifikansi 5, maka dapat disimpulkan bahwa variabel independen mempengaruhi secara
simultan terhadap variabel dependen.
Universitas Sumatera Utara
80
4.6 Pembahasan 4.6.1
Pengaruh Anggaran Pelatihan Terhadap Laba Perusahaan
Menurut Ghozali 2006:84, apabila variabel dependen memiliki nilai signifikansi diatas 0.05, maka variabel independen dikatakan tidak
memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Berdasarkan hasil SPSS, hasil penelitian pada Tabel 4.11 menunjukkan bahwa nilai
signifikansi anggaran pelatihan terhadap laba perusahaan sebesar 0.150 0.05, sehingga anggaran pelatihan tidak berpengaruh terhadap laba
perusahaan. Pada penelitian ini, anggaran pelatihan yang dianggarkan
perusahaan sebesar Rp161.377.000 pada tahun 2012, Rp 164.280.000 pada tahun 2013, Rp 170.425.000 pada 2014, dengan merencanakan pelatihan
product knowledge, company orientation, dan dasar-dasar prospecting. Karyawan-karyawan yang diberikan pelatihan adalah karyawan-karyawan
yang baru bekerja, seperti menurut Dessler 2009:263 pelatihan adalah proses mengajarkan karyawan baru keterampilan dasar yang mereka
butuhkan untuk menjalankan pekerjaan mereka. Pada penelitian ini karyawan yang dimaksud adalah karyawan
bagian penjualan atau salesman. Karyawan baru akan diberikan pelatihan untuk menguasai dasar-dasar sepeda motor, seperti
keunggulan-keunggulan yang ditonjolkan, harga jual produk, beserta
Universitas Sumatera Utara
81
spesifikasi umum produk. Perusahaan berharap dengan disediakannya anggaran ini, perusahaan bisa mendapatkan laba yang maksimal namun,
anggaran pelatihan justru tidak berpengaruh terhadap laba perusahaan, hal ini bisa saja disebabkan oleh realisasi anggaran yang rendah, pelatihan
yang dilaksanakan tidak efektif dan efisien sehingga justru hanya membebani perusahaan dan karyawan yang diberi pelatihan tidak
mendapat skill seperti yang diharapkan.
4.6.2 Pengaruh Anggaran Pengembangan Terhadap Laba Perusahaan
Apabila variabel dependen memiliki nilai signifikansi dibawah 0.05, maka variabel independen dikatakan memiliki pengaruh signifikan
terhadap variabel dependen Ghozali 2006:84. Berdasarkan hasil SPSS, hasil penelitian pada tabel 4.11 menunjukkan bahwa nilai signifikansi
anggaran pengembangan terhadap laba perusahaan sebesar 0.001 0.05, sehingga anggaran pengembangan berpengaruh terhadap laba perusahaan.
Pada penelitian ini, anggaran pengembangan yang dianggarkan perusahaan sebesar Rp 143.511.000 pada tahun 2012, Rp 146.925.000
pada tahun 2013, dan Rp 153.042.000 pada tahun 2014 dengan merencanakan pengembangan seperti communication skill, relationship
marketing, prospecting skill, dan time management. Pengembangan
Universitas Sumatera Utara
82
karyawan ditujukan kepada karyawan lama yang telah memiliki skill seperti Menurut Mathis dan Jackson dalam Nasution 2010:127,
pengembangan dilakukan terhadap karyawan-karyawan lama yang dianggap memiliki potensi untuk mengembangkan bakat-bakat karyawan
dengan tujuan menjalankan rencana-rencana strategis jangka panjang perusahaan.
Dealer sepeda motor di Sumatera Utara menetapkan para karyawan yang sudah mempunyai status sebagai karyawan tetap yang
dianggap berbakat untuk diberikan pengembangan sebagai suatu bentuk soft skill yang nantinya akan mendukung kemampuan karyawan
salesman dalam melakukan penjualan dan menjalin relasi yang baik dengan para konsumen. Dealer sepeda motor di Sumatera Utara juga
beranggapaan bahwa penting bagi mereka untuk menetapkan suatu anggaran pengembangan bagi para salesman mereka, karena salesman
merupakan frontliner yang menjadi image suatu perusahaan, juga merupakan ujung tombak dalam hal meraih keuntungan. Anggaran
pengembangan yang ditetapkan oleh dealer sepeda motor di Sumatera Utara telah mampu mempengaruhi peningkatan laba perusahaan.
Universitas Sumatera Utara
83
4.6.3 Pengaruh Anggaran Pelatihan dan Anggaran Pengembangan Terhadap Laba Perusahaan
Apabila variabel dependen memiliki nilai signifikansi dibawah 0.05, maka variabel independen dikatakan memiliki pengaruh signifikan
terhadap variabel dependen Ghozali 2006:83. Berdasarkan hasil SPSS, hasil penelitian pada tabel 4.11 menunjukkan bahwa nilai signifikansi
anggaran pelatihan dan anggaran pengembangan terhadap laba perusahaan sebesar 0.002 0.05 sehingga anggaran pelatihan dan anggaran
pengembangan berpengaruh terhadap laba perusahaan. Pada penelitian ini, anggaran pelatihan yang dianggarkan
perusahaan sebesar Rp161.377.000 pada tahun 2012, Rp 164.280.000 pada tahun 2013, dan Rp 170.425.000 pada 2014, sedangkan anggaran
pengembangan dianggarkan sebesar Rp 143.511.000 pada tahun 2012, Rp 146.925.000 pada tahun 2013, dan Rp 153.042.000 pada tahun 2014,
namun anggaran pengembangan mempunyai kontribusi yang cukup besar terhadap laba perusahaaan, sehingga anggaran pelatihan dan anggaran
pengembangan berpengaruh terhadap laba perusahaan meskipun anggaran pelatihan tidak berpengaruh terhadap laba perusahaan secara parsial,
karena bisa saja karyawan yang diberi pelatihan adalah karyawan baru yang belum menguasai job profile atau karyawan baru tersebut tidak
Universitas Sumatera Utara
84
mempunyai attitude yang baik, sedangkan karyawan yang diberi pengembangan adalah karyawan lama yang telah menguasai job profile
dan menguasai pekerjaan saat ini. Karyawan yang diberikan pengembangan disiapkan untuk menghadapi tantangan pekerjaan dimasa
depan. Pada industri sepeda motor, para salesman diharapkan memiliki
communication skill, time management, prospecting skill, dan relationship marketing yang baik. Hal ini dikarenakan, sepeda motor adalah kategori
homogenous shopping good, yaitu barang yang untuk keputusan pembelinya butuh pertimbangan seperti dengan melakukan perbandingan
dan pencarian informasi produk dari berbagai sumber. Dalam kasus ini, terkadang konsumen yang datang membeli sudah mengumpulkan
informasi dari berbagai sumber, sehingga salesman diharapkan mampu mempengaruhi keputusan pembelian konsumen melalui skill yang telah
diberikan. Sebagai contoh, salesman baru pada umumnya hanya menguasai
mengenai pengetahuan umum atau ciri-ciri umum produk yang dijual, sedangkan salesman yang lebih berpengalaman, yang telah disiapkan
untuk menghadapi tantangan dimasa yang akan datang telah mengetahui produk secara detail, bahkan menguasai produk komplementer
Universitas Sumatera Utara
85
dan substitusi dari produk yang dijual. Pengetahuan yang baik dan skill yang baik akan mempermudah salesman mempengaruhi keputusan
pembelian konsumen.
4.6.4 Pengaruh kinerja terhadap hubungan antara anggaran pelatihan dengan laba perusahaan
Berdasarkan hasil SPSS, hasil penelitian pada tabel 4.12 menunjukkan bahwa nilai signifikansi kinerja mempengaruhi hubungan
antara anggaran pelatihan dengan laba perusahaan sebesar 0.055 0.05, sehingga kinerja tidak mempengaruhi hubungan antara pelatihan dengan
laba perusahaan. Jumlah total penjualan perusahaan yang digunakan sebagai
indikator kinerja adalah Rp 252.814.106.327 pada tahun 2012, Rp 227.229.899.832 pada tahun 2013, Rp 282.032.966.069 pada tahun 2014.
Anggaran pelatihan yang dianggarkan perusahaan sebesar Rp161.377.000 pada tahun 2012, Rp 164.280.000 pada tahun 2013, dan Rp 170.425.000
pada 2014. Dari data di atas dapat dilihat dalam 3 tahun terjadi penurunan total penjualan pada tahun 2013 sedangkan anggaran pelatihan yang
disusun perusahaan tetap meningkat setiap tahunnya, hal ini bisa saja disebabkan karena, perusahaan dalam menyusun anggaran lebih melihat
Universitas Sumatera Utara
86
laba pada tahun sebelumnya atau jumlah karyawan pada perusahaan. Umumnya pelatihan ditujukan kepada karyawan baru. Karyawan baru ada
yang belum memiliki pengalaman kerja, ada juga yang telah memiliki pengalaman kerja, namun biasanya karyawan baru pada perusahaan adalah
karyawan yang belum memiliki pengalaman bekerja, sehingga dalam menyusun anggarannya perusahaan menganggap bahwa semua karyawan
baru belum memiliki pengalaman atau kinerja.
4.6.5 Pengaruh kinerja terhadap hubungan antara anggaran pengembangan dengan laba perusahaan
Berdasarkan hasil SPSS, hasil penelitian pada tabel 4.12 menunjukkan bahwa nilai signifikansi kinerja mempengaruhi hubungan
antara anggaran pengembangan terhadap laba perusahaan sebesar 0.002 0.05 dan nilai koefisiennya 1.08, sehingga kinerja mempengaruhi
hubungan secara positif antara anggaran pengembangan dengan laba perusahaan, namun kinerja memperlemah hubungan antara anggaran
pengembangan dengan laba perusahaan. Dapat dilihat dari tabel 4.11 nilai koefisiennya 59.239 menjadi 1.08 setelah dimasukkan variabel moderasi.
Jumlah total penjualan perusahaan yang digunakan sebagai indikator kinerja adalah Rp 252.814.106.327 pada tahun 2012, Rp
Universitas Sumatera Utara
87
227.229.899.832 pada tahun 2013, Rp 282.032.966.069 pada tahun 2014. Anggaran pengembangan dianggarkan sebesar Rp 143.511.000 pada tahun
2012, Rp 146.925.000 pada tahun 2013, dan Rp 153.042.000 pada tahun 2014. Menurut Jackson, Schuler, dan Werner 2009:211 Pengembangan
merupakan aktivitas-aktivitas yang dimaksudkan untuk meningkatkan kompetensi untuk jangka panjang sebagai antisipasi atas kebutuhan masa
datang. Perusahaan menganggarkan sejumlah dana yang digunakan untuk membangun kualitas SDM, karena penting bagi perusahaan untuk dapat
selalu menjadi yang utama diindustri yang sedang dijalani. Perubahan pasar yang kian dinamis, menuntut perusahaan untuk terus meningkatkan
skill karyawan. Kinerja mempengaruhi hubungan antara anggaran dan laba
perusahaan, namun kinerja memperlemah hubungan antara anggaran pengembangan dan laba peusahaan, hal ini dikarenakan anggaran yang
dikeluarkan perusahaan untuk pengembangan karyawan sekarang, namun hasilnya atau kinerja karyawan akan kelihatan pada saat yang akan datang.
Oleh karena itu, kinerja akan memperlemah hubungan antara anggaran pengembangan dengan laba perusahaan.
Universitas Sumatera Utara
88
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang didapatkan maka kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Anggaran pelatihan tidak berpengaruh terhadap laba perusahaan.
2. Anggaran pengembangan berpengaruh terhadap laba perusahaan.
3. Anggaran pelatihan dan anggaran pengembangan berpengaruh terhadap laba
perusahaan. 4.
Kinerja tidak mempengaruhi hubungan antara anggaran pelatihan dengan laba perusahaan.
5. Kinerja mempengaruhi hubungan antara anggaran pengembangan dengan laba
perusahaan.
5.2 Saran
Beberapa saran yang dapat diberikan dari peneliti adalah sebagai berikut: 1.
Untuk peneliti selanjutnya, disarankan untuk menambah variabel atau mencari jenis anggaran lainnya, karena masih banyak variabel lain yang dapat
mempengaruhi anggaran.
Universitas Sumatera Utara
89
2. Peneliti selanjutnya diharapkan menambah tahun penelitian. Sampel yang
digunakan tidak hanya terbatas dari dealer sepeda motor, tetapi juga perusahaan-perusahaan lainnya. Sampel yang dipakai juga tidak hanya yang
ada di Sumatera Utara, tetapi daerah-daerah lainnya. 3.
Peneliti selanjutnya dapat menggunakan variabel moderasi yang lain, menambah variabel moderasi, ataupun menambah variabel intervening untuk
hubungan anggaran pelatihan dan anggaran pengembangan dengan laba perusahaan.
4. Peneliti selanjutnya dapat meneliti mengenai sebab tidak berpengaruhnya
anggaran pelatihan dengan laba perusahaan dan kinerja tidak memoderasi antara anggaran pelatihan dengan laba perusahaan.
Universitas Sumatera Utara
10
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Tinjauan Pustaka
Kategori