Jurnal Administrasi Bisnis JAB| Vol. 1 No. 1 Januari 2015| administrasibisnis.studentjournal.ub.ac.id
4
mengambil keputusan digunakannya hutang.
D. Hipotesis
1. DFL, DR, DER dan TIER secara serentak
berpengaruh terhadap
ROE Perusahaan
Industri Kimia. 2.
DFL, DR, DER dan TIER secara individu berpengaruh
terhadap ROE
Perusahaan Industri Kimia.
III. METODE PENELITIAN
Jenis penelitian yaitu
explanatory research
. menjelaskan
hubungan sebab
akibat antar
variabel dengan
quantitative approach
. Penelitian dilakukan di BEI.
A. Variabel Penelitian
1.
Independent variable
yaitu: a.
Degree of financial leverage
DFL sebagai X
1
b.
Debt ratio
DR sebagai X
2
c.
Total debt to equity ratio
DER sebagai X
3
d.
Time interest earned ratio
TIER sebagai X
4
2.
Dependent variable
adalah:
Return on equity
ROE sebagai Y
B. Populasi dan Sampel
Populasi berjumlah 10 perusahaan
Purposive sampling
dipilih sebagai teknik untuk mengambil sampel sehingga sampel berjumlah 9 perusahaan.
Periode pengamatan selama 5 tahun dari tahun 2009 sampai 2013 sehingga unit analisa berjumlah
45.
C. Jenis dan Teknik Pengumpulan Data
Jenis data yang digunakan data sekunder yaitu data perusahaan yang berada di BEI baik melalui
Pojok BEI maupun www.idx.co.id. Teknik pengumpulan data yang digunakan penelusuran
literatur. Data yang diperoleh dari perpustakaan yaitu buku literatur dan skripsi, dari internet berupa
jurnal dan artikel yang berhubungan dengan obyek penelitian serta
Indonesian Capital
Market Directory
Daftar Pasar Modal Indonesia dan laporan keuangan perusahaan yang diperoleh dari
BEI.
D. Analisis Data
1. Analisis statistik deskriptif, digunakan untuk
menganalisis data dengan mendeskripsikan data
yang telah
diperoleh Sugiyono,
2011:147-148. 2.
a. Uji normalitas, bertujuan untuk mengetahui
apakah
independent variable
dan
dependent variable
mempunyai distribusi normal atau tidak Ghozali, 2005:65.
b. Uji heteroskedastisitas, heteroskedastisitas
yaitu semua pengamatan memiliki varians variabel
yang tidak
konstan Hasan,
2010:281. c.
Uji Autokorelasi, autokorelasi yaitu ada korelasi antar
anggota sampel Hasan,
2010:285. d.
Uji multikolinearitas, multikolinearitas berarti antara
independent variable
yang satu dengan
independent variable
yang lain
saling berkorelasi
sempurna atau
mendekati sempurna Hasan, 2010:292.
3. Analisis Regresi Linier Berganda
Metode analisis data yang ketiga yaitu analisis regresi linier berganda. Regresi linear berganda
adalah regresi dimana
dependent variable
nya Y dihubungkan atau dijelaskan lebih dari satu
variabel Hasan, 2010:254. Berdasarkan uji statistik regresi linier berganda akan diketahui:
a. Uji hipotesis serentak uji F, yaitu pengujian
hipotesis koefisien regresi linier berganda dengan b
1
dan b
2
serentak atau bersama-sama mempengaruhi Y Hasan, 2010:264.
b. Uji hipotesis individu uji t, yaitu pengujian
hipotesis koefisien regresi berganda dengan hanya satu b b
1
atau b
2
yang mempengaruhi Y Hasan, 2010:267.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisis Statistik Deskriptif
Tabel 1. Statistik Deskriptif
Sumber: Data Diolah SPSS 16.00
Berdasarkan Tabel 1 maka diketahui nilai standar deviasi masing-masing variabel. DFL
merupakan variabel yang memiliki nilai standar deviasi yang terkecil diantara variabel lainnya
yaitu sebesar 1,95587. Hal ini semakin baik karena semakin mendekati rata-rata. Namun variabel
TIER merupakan variabel yang memiliki standar
Jurnal Administrasi Bisnis JAB| Vol. 1 No. 1 Januari 2015| administrasibisnis.studentjournal.ub.ac.id
5
Uji Asumsi Dasar
1. Uji Normalitas
Tabel 2.
One-Sample
Kolmogorov-Smirnov
Test
Sumber: Data Diolah SPSS 16.00
Berdasarkan Tabel 2 maka diperoleh nilai
asymp sig. 2-tailed
atau
p value
atau
probability
peluang dari uji Kolmogorov-Smirnov sebesar 0,912 dengan nilai signifikansi
α = 0,05. Keputusan yang diambil dalam analisis ini adalah
menerima hipotesis nol karena nilai
asymp sig. 2- tailed
sebesar 0,912 nilai signifikansi α = 0,05.
Berdasarkan penjelasan di atas maka dapat disimpulkan bahwa asumsi normalitas terpenuhi.
2. Uji Heteroskedastisitas
Tabel 3.
Coefficients
dari Uji Glejser
Sumber: Data Diolah SPSS 16.00
Berdasarkan Tabel 2 maka diperoleh nilai sig. atau peluang DFL sebesar 0,466, DR sebesar
0,475, DER sebesar 0,498 dan TIER sebesar 0,967 dengan taraf nyata
α = 0,05. Keputusan yang diambil dalam analisis ini adalah menerima
hipotesis nol karena nilai sig. atau peluang dari keempat
independent variable
taraf nyata α =
0,05. Berdasarkan penjelasan di atas maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada heteroskedastisitas
3. Uji Autokorelasi
Tabel 4.
Model Summary
dari Uji Durbin Watson
Sumber: Data Diolah SPSS 16.00
Berdasarkan Tabel 4 maka diperoleh nilai uji statistik Durbin-Watson nilai
d
sebesar 1,843. Nilai tersebut dibandingkan dengan nilai
d
pada tabel Durbin-Watson yaitu
d
L
= 1,3357, 4 -
d
L
= 2,6643,
du
= 1,7200 dan 4 –
du
= 2,2800. Keputusan dari pengujian ini adalah menerima
hipotesis nol karena �
�
=
1,7200 �
=
1,843 4−�
�
=
2,2800. Berdasarkan penjelasan di atas maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi
masalah autokorelasi
sehingga asumsi
nonautokorelasi
terpenuhi. 4.
Uji Multikolinearitas
Tabel 5.
Coefficients
dari Uji Multikolinearitas dengan Metode VIF
Sumber: Data Diolah SPSS 16.00
Berdasarkan Tabel 5 maka diperoleh nilai VIF DFL sebesar 1,102, DR sebesar 10,067, DER
sebesar 10,024 dan TIER sebesar 1,044. DR dan DER memiliki nilai VIF 10 maka terdapat
masalah
multikolinearitas atau
asumsi
nonmultikolinearitas
tidak terpenuhi. Pelanggaran asumsi ini dapat diatasi dengan melakukan metode
Principal Component Analysis
regresi komponen utama.
Metode regresi
komponen utama
menghasilkan model persamaan regresi baru sebagai berikut:
ROE = 7,63116 + 0,0837081DFL + 0,0073599DR + 0,0000079DER
– 0,0010057TIER
Jurnal Administrasi Bisnis JAB| Vol. 1 No. 1 Januari 2015| administrasibisnis.studentjournal.ub.ac.id
6
cara menghilangkan korelasi diantara
independent variable
melalui transformasi 8,
independent variable
asal ke
independent variable
baru yang tidak berkorelasi sama sekali.
Independent variable
baru kemudian dianalisa pengaruhnya terhadap
dependent variable
menggunakan analisis regresi. Berdasarkan penjelasan di atas maka tidak terjadi
masalah multikolinearitas
atau asumsi
nonmultikolinearitas
terpenuhi.
C. Analisis Regresi Linier Berganda
