paling tinggi pada tahun 2005 dengan tingkat rasio sebesar 39,35. Yang artinya hutang jangka panjang yang dimiliki oleh perusahaan nilainya
lebih besar bila dibandingkan modal sendiri yang digunakan. Hal tersebut menunjukkan bahwa dalam membiayai kegiatan
perusahaan PT. Kalbe Farma, Tbk menggunakan sumber dana dari pihak luar yang berwujud hutang.
Sedangkan PT. Merck, Tbk merupakan salah satu perusahaan yang memiliki struktur modal yang paling rendah pada tahun 2004 dengan nilai
sebesar 1,87. Yang berarti bahwa perusahaan lebih cenderung menggunakan
modal sendiri dalam membiayai kegiatan perusahaan ketimbang menggunakan hutang.
4.3. Analisis Data dan Pengujian Hipotesis
4.3.1. Hasil Pengujian Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti sebaran normal atau tidak. Untuk mengetahui apakah data
tersebut mengikuti sebaran normal dapat dilakukan dengan berbagai metode diantaranya adalah dengan menggunakan metode Kolmogorov-
Smirnov Sumarsono, 2004 : 40. Dengan menggunakan program SPSS diperoleh nilai normalitas
untuk setiap vaiabel tabel 4.5 dibawah ini :
Tabel 4.5
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
30 30
30 30
21.471107495218 10.258879964160
19.491309817115 8.1622249619953
6.4224837078153 9.0404333626406
4.0220489845565 7.4675457180421
.110 .188
.076 .247
.110 .188
.070 .247
-.091 -.141
-.076 -.205
.605 1.032
.417 1.354
.858 .237
.995 .051
N Mean
Std. Deviation Normal Parameters
a,b
Absolute Positive
Negative Most Extreme
Differences Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. 2-tailed Tangibility of
Assets X1 Profitability X2
Firm Size X3 Struktur Modal Y
Test distribution is Normal. a.
Calculated from data. b.
Sumber : Lampiran 1 Berdasarkan Hasil uji normalitas Kolmogorov-Smirnov
menunjukkan nilai signifikansi adalah 0,051; yang lebih besar dari 0,05. Hal ini dapat disimpulkan bahwa data yang diolah memiliki distribusi data
yang normal.
4.3.2 Hasil Pengujian Asumsi Klasik 4.3.2.1. Autokorelasi
Asumsi penting model klasik adalah tidak terdapatnya autokorelasi atau kondisi yang berututan diantara residual.
Berdasarkan perhitungan, diperoleh nilai Durbin-Watson 0,951. Pedoman model regresi untuk mendeteksi autokorelasi menurut besaran D-W
Durbin Watson sebagai berikut : a.
Angka D-W dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif b.
Angka D-W antara -2 sampai +2 berati tidak ada autokorelasi c.
Angka D-W diatas +2 berarti ada autokorelasi negatif
Sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi autokorelasi dapat dipenuhi karena nilai D-W sebesar 0,951 yang berada nilai antara –2 sampai +2.
Seperti terlihat pada tabel 4.6 berikut ini : Tabel 4.6
Model Summary
b
.397
a
.157 .060
7.239679760946150 .951
Model 1
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
Predictors: Constant, Firm Size X3, Tangibility of Assets X1, Profitability X2 a.
Dependent Variable: Struktur Modal Y b.
Sumber : Lampiran 1
4.3.2.2. Multikolinieritas
Suatu model regresi dikatakan bebas multikolinieritas apabila besaran VIF Variance Inflation Factors dan TOLERANCE. Pembekalan varians atau Varians
Inflation factor VIF yang diperoleh dengan meregresikan antara variabel bebas
apabila nilai VIF 10, maka persamaan regresi linier tersebut tidak terkena
multikolinier
Tabel 4.7 Pengujian Multikorelasi VIF Variance Inflation Factor
Coefficients
a
24.82 8.376
2.963 .006
-.399 .212
-.343 -1.879
.071 -.346
.971 1.030
-.117 .152
-.142 -.770
.448 -.149
.959 1.043
-.353 .337
-.190 -1.049
.304 -.201
.984 1.016
Constant Tangibility of Assets X1
Profitability X2 Firm Size X3
Model 1
B Std. Error
Unstandardized Coefficients
Beta Standardized
Coefficients t
Sig. Partial
Correl ations
Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: Struktur Modal Y a.
Sumber : Lampiran 1
Dari tabel 4.7 di atas terlihat bahwa nilai VIF variabel X1=1,030; X2=1,043; dan X3=1,016 yang lebih kecil dari 10 sehingga tidak terjadi
multikolinieritas yang tinggi. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa asumsi tidak terjadi multikolinieritas pada variabel bebas penelitian dapat
dipenuhi.
4.3.2.3. Heteroskedastisitas
Pengujian ini dilakukan untuk mencari tahu apakah terjadi kesamaan varian dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan yang
lain. Pengujian diperoleh melalui SPSS, dapat dilihat pada tabel 4.8 untuk output secara keseluruhan lihat lampiran 2.
Tabel 4.8 Pengujian Heterokedastisitas
Koefisien Korelasi Rank Spearman
Tingkat Signifikan
Tangibility of Assets X1 Profitability X2
Firm Size X3 0,186
0,001 0,122
0,162 0,498
0,260
Sumber : Lampiran 2 Hasil Uji Heteroskedastisitas pada nilai residual variabel bebas
penelitian menunjukkan nilai signifikansi semua variabel 0,05; berarti tidak terjadi heteroskedastisitas. Dengan demikian asumsi tidak
terjadi heteroskedastisitas dapat dipenuhi.
4.3.2. Hasil Pengujian Regresi Linear Berganda
Dengan analisis yang dilakukan terhadap variabel data dengan program SPSS lampiran 1 dapat diperoleh persamaan regresi sebagai
berikut : Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
Hasil pengujian dengan menggunakan program SPSS dapat diperoleh persamaan sebagai berikut :
Y = 24,82 – 0,399X
1
– 0,117X
2
– 0,353X
3
Sumber : Lampiran 1 Dari persamaan regresi tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Konstanta a = 24,82 menunjukkan besarnya nilai Struktur Modal Y,
apabila Tangibility of Assets X
1
, Profitability X
2
, dan Firm Size X
3
adalah konstan atau nol. b.
Tangibility of Assets X
1
= -0,399 menyatakan bahwa setiap penambahan X1 sebesar satu satuan akan menurunkan Y sebesar 0,399.
Namun perlu diperhatikan bahwa secara statistik X1 tidak signifikan, yang berarti sebetulnya tidak ada pengaruh X1 terhadap variabel Y
c. Profitabilitas X
2
= -177, menyatakan bahwa setiap penambahan X2 sebesar satu satuan akan menurunkan Y sebesar 0,117. Namun perlu
diperhatikan bahwa secara statistik X2 tidak signifikan, yang berarti sebetulnya tidak ada pengaruh X2 terhadap variabel Y.
d. Firm Size X
3
= -0,353, menyatakan bahwa setiap penambahan X3 sebesar satu satuan akan menurunkan Y sebesar 0,353.
Namun perlu diperhatikan bahwa secara statistik X3 tidak signifikan, yang berarti sebetulnya tidak ada pengaruh X3 terhadap variabel Y.
Pada kolom R terlihat angka 0,397, angka ini menunjukkan nilai koefisien korelasi yang berarti hubungan seluruh variabel bebas dengan variabel terikat
sebesar 0,397 atau 39,7. Pada
kolom Adjusted R Square memiliki nilai signifikan sebesar 0,060
yang berarti 6 variabel bebas mampu mempengaruhi variabel terikat sedangkan sisanya dipengaruhi variabel lain yang tidak ikut diteliti. Seperti
terlihat pada tabel 4.9 dibawah ini : Tabel 4.9
Model Summary
b
.397
a
.157 .060
7.239679760946150 .951
Model 1
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
Predictors: Constant, Firm Size X3, Tangibility of Assets X1, Profitability X2 a.
Dependent Variable: Struktur Modal Y b.
Sumber : Lampiran 2
4.3.3. Uji Hipotesis
4.3.4.1.Uji F uji kesesuaian model
Dari hasil uji kesesuaian model menunjukkan nilai F hitung sebesar 1,618 lebih kecil dari F tabel 2,975154 dengan signifikansi = 0,209. Oleh
karena probabilitas jauh lebih besar dari 0,05, maka model regresi tidak cocok dan tidak dapat digunakan untuk memprediksi Struktur Modal Y.
Hasil dapat dilihat pada tabel 4.10 : Tabel 4.10
ANOVA
b
254.426 3
84.809 1.618
.209
a
1362.737 26
52.413 1617.163
29 Regression
Residual Total
Model 1
Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
Predictors: Constant, Firm Size X3, Tangibility of Assets X1, Profitability X2 a.
Dependent Variable: Struktur Modal Y b.
Sumber : Lampiran 2
4.3.4.2.Uji t
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan pada variabel Tangibility of Assets X
1
terhadap Struktur Modal Y diperoleh hasil t hitung adalah -1,879 dengan signifikan 0,071. Karena probabilitas
lebih besar dari 0,05, maka variabel Tangibility of Assets berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap Struktur Modal.
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan pada variabel profitability X
2
terhadap Struktur Modal Y diperoleh hasil t hitung y
adalah -0,770 dengan signifikan 0,448. Karena probabilitas lebih besar dari 0,05, maka variabel Profitability berpengaruh negatif dan tidak
signifikan terhadap Struktur Modal. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan pada variabel Firm
Size X
3
terhadap Struktur Modal Y diperoleh hasil t hitung yang diperoleh adalah -1,049 dengan signifikan 0,304. Karena probabilitas
lebih kecil dari 0,05, maka variabel Firm Size berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap Struktur Modal. Seperti terlihat pada tabel
4.11 berikut ini : Tabel 4.11
Coefficients
a
24.82 8.376
2.963 .006
-.399 .212
-.343 -1.879
.071 -.346
.971 1.030
-.117 .152
-.142 -.770
.448 -.149
.959 1.043
-.353 .337
-.190 -1.049
.304 -.201
.984 1.016
Constant Tangibility of Assets X1
Profitability X2 Firm Size X3
Model 1
B Std. Error
Unstandardized Coefficients
Beta Standardized
Coefficients t
Sig. Partial
Correl ations
Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: Struktur Modal Y a.
Sumber : Lampiran 1
4.4. Pembahasan Hasil Penelitian
