Pengujian Hipotesis METODE PENELITIAN

ditransformasikan menjadi -2LogL. Statistik -2LogL kadang-kadang disebut likelihood rasio X 2 statistik.

4.1.2.3. Menilai Kelayakan Model regresi Goodness ot Fit Test

Uji ini dilakukan untuk melihat apakah data empiris cocok atau sesuai dengan model tidak ada perbedaan antara model dengan data sehingga model dapat dikatakan fit. Jika nilai Hosmer dan Lemeshow goodness of fit test statistic adalah sama dengan atau kurang dari 0,05, berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan observasinya sehingga goodness fit tidak baik, karena model tidak dapat memprediksi nilai observasinya. Sebaliknya jika nilai Hosmer dan Lemeshow Goodness of Fit Test lebih besar dari 0,05 berarti model mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan bahwa model dapat diterima karena cocok dengan data observasinya Hosmer dan Lemeshow, 2000. Tabel 4.4 Hosmer And Lemeshow Test Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square Df Sig. 1 8.267 8 .408 Sumber : Hasil Pengolahan SPSS. Berdasarkan Tabel 4.4 diatas dapat dilihat bahwa nilai statistik Hosmer dan Lemeshow Goodness of Fit sebesar 8,267 dengan probabilitas signifikansi 0.408 nilai ini jauh diatas 0,05 dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model tersebut diterima karena cocok dengan data observasinya tidak ada perbedaan dengan data sehingga model dapat dikatakan fit.

4.3. Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis dalam penelitian ini adalah menggunakan metode regresi logistik, dimana secara teoritis fungsi regresi logistik dengan memakai SPSS, akan memberikan hasil estimasi prevelensi atau proporsi p yang persis sama dengan prevalensi berdasarkan statistik deskriptif. Pengujian hipotesis Universitas Sumatera Utara dengan metode ini diharapkan untuk melihat Pengaruh Profitabilitas, Financial Leverage dan Pertumbuhan Perusahaan terhadap Propensity Income Smoothing pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Berikut adalah ikhtisar pengolahan data dengan menggunakan metode regresi logistik : Tabel 4.5 Ikhtisar Pengolahan Data Case Processing Summary Unweighted Cases a N Percent Included in Analysis 114 100.0 Missing Cases .0 Total 114 100.0 Unselected Cases .0 Selected Cases Total 114 100.0 a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases. Sumber : Hasil Pengolahan SPSS. Dari tabel pengolahan data diatas maka dapat diambil analisis sebagai berikut: 1. Jumlah seluruh kasus yang diolah dalam penelitian ini adalah sebanyak 114 observasi, dimana jumlah ini berasal dari 114 observasi dengan jumlah sebanyak 19 perbankan dikalikan dengan 6 tahun 2004-2009. Jika dilihat dari presentasenya kasus tersebut 100 layak untuk diolah dengan regresi logit. 2. Metode regresi logistik yang digunakan adalah metode regresi logistik dengan metode enter dimana dengan menggunakan metode ini berarti seluruh variabel bebas independen disertakan dalam pengolahan analisis data untuk mengetahui variabel mana yang berpangaruh terhadap variabel dependen. 3. Nilai yang diberikan untuk variabel dependen dimana variabel ini adalah variabel yang menggunakan variabel dummy adalah satu dan nol. Universitas Sumatera Utara Untuk melihat tingkat variasi data dalam penelitian ini akan menggunakan Cox Snell R Square dan Nagelkerke R Square. Tabel 4.6 Cox Snell R Square Dan Nagelkerke R Square Model Summary Step -2 Log likelihood Cox Snell R Square Nagelkerke R Square 1 148.223 a .059 .080 a. Estimation terminated at iteration number 4 because parameter estimates changed by less than .001. Sumber : Hasil Pengolahan SPSS. Cox dan Snell’s R Square merupakan ukuran yang mencoba meniru ukuran R 2 pada multiple regression yang didasarkan pada teknik estimasi likelihood dengan nilai maksimum kurang dari satu sehingga sulit diinterpretasikan. Nagelkerke’s R Square merupakan modifikasi dari koefisien Cox dan Snell untuk memastikan bahwa nilainya bervariasi dari 0 nol sampai dengan 1 satu. Hal ini dilakukan dengan cara membagi nilai Cox dan Snell’s R 2 dengan nilai maksimumnya. Nilai Nagelkerke R Square dapat diinterpretasikan seperti nilai R 2 dalam multiple regresion Hosmer dan Lemeshow, 2000. Dengan melihat tabel 4.6 diatas nilai Cox Snell’s R square sebesar 0.059 dan nilai Nagelkerke R 2 sebesar 0.080 yang berarti variabilitas variabel independen yang dapat dijelaskan oleh variabilitas variabel independen adalah sebesar 8 sedangkan sisanya sebesar 92 dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak terjelaskan pada model penelitian. Adapun hasil pengujian hipotesis terdapat pada Tabel 4.7 berikut : Tabel 4.7 : Hasil Pengujian Hipotesis dengan Uji Wald Variables in the Equation B S.E. Wald Df Sig. ExpB ROA_X1 -.285 .144 3.942 1 .047 .752 DER_X2 .002 .041 .002 1 .960 1.002 EPS_X3 .000 .000 .203 1 .652 1.000 Step 1 a Constant -.009 .542 .000 1 .987 .991 Sumber : Hasil Pengolahan SPSS. Universitas Sumatera Utara Dari Tabel 4.7 diatas maka didapat model persamaan sebagai berikut : Makna dari persamaan tersebut : 1. Nilai Konstanta sebesar -0.009 menunjukkan ceteris paribus, maka probabilitaskecendrungan emiten untuk melakukan perataan laba meningkat sebesar 0.5. 2. Koefisien variabel ROA bernilai -0.285 menunjukkan ceteris paribus, bermakna bila terjadi peningkatan satu unit ROA maka kecendrungan perusahaan melakukan income smoothing meningkat sebesar 0.57. 3. Koefisien variabel DER bernilai 0.002 menunjukkan ceteris paribus, bermakna bila terjadi peningkatan satu unit DER maka kecendrungan perusahaan melakukan income smoothing meningkat sebesar 0.5. 4. Apabila koefesien EPS bernilai 0 menunjukkan ceteris paribus, bermakna bila terjadi peningkatan satu unit EPS maka kecendrungan perusahaan melakukan income smoothing meningkat sebesar 0.5. Berdasarkan hipotesis yang telah diajukan pada pembahasan sebelumnya, setelah dilakukan analisis maka hasil yang ditunjukkan adalah : H 1 : Profitabilitas berpengaruh terhadap Propensity Income Smoothing pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Variabel Return on Assets dalam tabel diatas menunjukkan pengaruh sebesar sebesar 3.942 dengan signifikansi 0.047, dimana signifikansi ini berada dibawah signifikansi 0.05 5 artinya Ho ditolak dan Ha diterima. Dikarenakan koefisien tersebut signifikansinya berada dibawah 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis diterima, yang berarti bahwa profitabilitas yang diproksikan oleh ROA berpengaruh terhadap Propensity Income Smoothing. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa investor masih sangat mengandalkan profitabilitas dalam menilai kelangsungan hidup perusahaan serta kelayakan investasi dengan memanfaatkan secara maksimal informasi yang Universitas Sumatera Utara tersedia di pasar. Hasil penelitian ini konsisten dengan hasil penelitian Jatiningrum 2000 dan Juniarti Corolina 2005, tetapi tidak konsisten dengan hasil penelitian Jin Machfoedz 1998 dan Yurianto Gudono 2002. H 2 : Financial Leverage berpengaruh terhadap Propensity Income Smoothing pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Melalui tabel hasil pengujian diatas didapat bahwa variabel Financial Leverage mempunyai koefisien positif sebesar 0.002 dengan signifikansi sebesar 0.960. dikarenakan koefisien yang diterima adalah positif dengan signifikansi sebesar 0.960 dimana signifikansi ini berada jauh diatas signifikansi 0,05 5 maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis kedua tidak dapat diterima ditolak, yang berarti variabel Financial Leverage tidak berpengaruh terhadap Propensity Income Smoothing pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Variabel Debt to Equity Ratio tidak berpengaruh terhadap kebijakan perataan laba karena kemungkinan struktur equitas yang besar ataupun posisi hutang yang besar. Posisi hutang yang besar disebabkan kebutuhan akan ekspansi usaha perbankan di Indonesia yang giat untuk mendirikan cabang baru agar dapat mengembangkan sayap usahanya. Nilai DER yang semakin membaik DER semakin menurun menunjukkan semakin membaiknya keadaan emiten khususnya peningkatan laba yang terjadi, dimana emiten yang sebelumnya mengalami kerugian, lalu ditahun berikutnya telah mendapat laba yang lebih baik. Bagaimanapun juga perubahan tersebut terjadi karena adanya perbaikan kinerja dari perusahaan itu sendiri. Dampaknya ekuitas akan terus bertambah sehingga menurunkan rasio DER. Semakin tinggi rasio perbandingan antara total hutang yang ada dengan total ekuitas yang ada semakin tinggi tingkat leverage suatu unit usaha. Leverage antar usaha berbeda, leverage yang tinggi menunjukkan tingginya suatu usaha Universitas Sumatera Utara yang didanai yang bersumber dari hutang. Semakin tinggi hutang yang ada menyebabkan semakin sulitnya suatu usaha untuk melunasi kewajiban dengan asumsi cash flows yang terbatas. H 3 : Pertumbuhan Perusahaan berpengaruh terhadap Propensity Income Smoothing pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Variabel pertumbuhan earning per share tidak berpengaruh signifikan terhadap Propensity Income Smoothing pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia, hal ini ditandai dengan nilai beta sebesar 0.000 dengan nilai signifikansi sebesar 0.652. Maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis ketiga tidak dapat diterima ditolak, yang berarti variabel pertumbuhan perusahaan tidak berpengaruh terhadap kebijakan Propensity Income Smoothing pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Tinggi rendahnya nilai pertumbuhan earning per share tidak mengidentifikasikan kecendrungan perusahaan dalam melakukan praktik perataan laba. Hal ini tidak mempengaruhi para pemilik perusahaan maupun investor dalam menilai kelayakan perusahaan untuk meninvestasikan dananya. 4.2. Pembahasan 4.2.1.