Analisis Statistik Deskriptif Analisis Korelasi Kanonikal

43

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Analisis Statistik Deskriptif

Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai maksimum, nilai minimum, nilai rata-rata mean, dan nilai standar deviasi, dari variabel debt to asset ratio, debt to equity ratio, longterm debt to equity ratio, account receivable ratio dan total asset turnover. Berdasarkan analisis statistik deskriptif diperoleh gambaran sampel sebagai berikut. Tabel 4.1 Statistik Deskriptif dari Debt to Asset Ratio, Debt to Equity Ratio, Longterm Debt to Equity Ratio, Account Receivable Ratio dan Total Asset Turnover Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Account Receivable Ratio Y1 72 .056 12.923 5.51035 2.814879 Total Asset Turnover Y2 72 .015 1.894 .93407 .442045 Debt to Asset Ratio X1 72 .040 1.795 .54933 .312089 Debt to Equity Ratio X2 72 .041 22.461 2.03410 3.318075 Longterm Debt to Equity Ratio X3 72 .024 13.646 .88937 2.331586 Valid N listwise 72 Berdasarkan Tabel 4.1, diketahui debt to asset ratio minimum adalah 0,040 dan maksimum 1,795. Sementara rata-rata dan standar deviasi dari debt to asset ratio adalah 0,54933 dan 0,312089. Diketahui debt to equity ratio minimum adalah 0,041, dan maksimum 22,461. Sementara rata-rata dan standar deviasi dari debt to equity Universitas Sumatera Utara 44 ratio adalah 2,03410 dan 3,318075. Diketahui longterm debt to equity ratio minimum adalah 0,024, dan maksimum 13,646. Sementara rata-rata dan standar deviasi dari longterm debt to equity ratio adalah 0,88937 dan 2,331586. Diketahui nilai account receivable ratio adalah 0,056, dan maksimum 12,923. Sementara rata-rata dan standar deviasi dari account receivable ratio adalah 5,51035 dan 2,814879. Diketahui nilai total asset turnover minimum adalah 0,015, dan maksimum 1,894. Sementara rata- rata dan standar deviasi dari total asset turnover adalah 5,51035 dan 2,814879. 4.2 Uji Asumsi Klasik 4.2.1 Uji Asumsi Normalitas Dalam penelitian ini, uji normalitas terhadap residual dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Tingkat signifikansi yang digunakan � = 0,05. Dasar pengambilan keputusan adalah melihat angka probabilitas �, dengan ketentuan sebagai berikut. Jika nilai probabilitas � ≥ 0,05, maka asumsi normalitas terpenuhi. Jika probabilitas 0,05, maka asumsi normalitas tidak terpenuhi. Universitas Sumatera Utara 45 Tabel 4.2 Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 72 Normal Parameters a,,b Mean .0000000 Std. Deviation 2.64114101 Most Extreme Differences Absolute .121 Positive .121 Negative -.119 Kolmogorov-Smirnov Z 1.028 Asymp. Sig. 2-tailed .241 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.2, diketahui nilai probabilitas p atau Asymp. Sig. 2-tailed sebesar 0,241. Karena nilai probabilitas p, yakni 0,241, lebih besar dibandingkan tingkat signifikansi, yakni 0,05. Hal ini berarti asumsi normalitas dipenuhi.

4.2.2 Uji Multikolinearitas

Untuk memeriksa apakah terjadi multikolinearitas atau tidak dapat dilihat dari nilai variance inflation factor VIF. Nilai VIF yang lebih dari 10 diindikasi suatu variabel bebas terjadi multikolinearitas Ghozali, 2013. Universitas Sumatera Utara 46 Tabel 4.3 Uji Multikolinearitas Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 Constant Debt to Asset Ratio X1 .699 1.430 Debt to Equity Ratio X2 .391 2.559 Longterm Debt to Equity Ratio X3 .496 2.015 Perhatikan bahwa berdasarkan Tabel 4.3, nilai VIF dari debt to asset ratioadalah 1,430, nilai VIF dari debt to equity ratio adalah 2,559, dan nilai VIF dari longterm debt to equity ratioadalah 2,015. Karena masing-masing nilai VIF tidak lebih besar dari 10, maka tidak terdapat gejala multikolinearitas yang berat.

4.2.3 Uji Heteroskedastisitas

Uji statistik Glejser dipilih karena lebih dapat menjamin keakuratan hasil dibandingkan dengan uji grafik plot yang dapat menimbulkan bias Ghozali, 2013, Gujarati, 2004, Gio dan Elly, 2015. Kriteria yang digunakan untuk menyatakan apakah terjadi heteroskedastisitas atau tidak di antara data pengamatan dapat dijelaskan dengan menggunakan koefisien signifikansi. Koefisien signifikansi harus dibandingkan dengan tingkat signifikansi yang ditetapkan sebelumnya 5. Apabila koefisien signifikansi lebih besar dari tingkat signifikansi yang ditetapkan, maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas homoskedastisitas. Jika koefisien Universitas Sumatera Utara 47 signifikansi lebih kecil dari tingkat signifikansi yang ditetapkan, maka dapat disimpulkan terjadi heteroskedastisitas. Tabel 4.4 Uji Heteroskedastisitas dengan Uji Glejser Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 2.354 .413 5.700 .000 Debt to Asset Ratio X1 -.437 .753 -.083 -.581 .563 Debt to Equity Ratio X2 .035 .095 .071 .372 .711 Longterm Debt to Equity Ratio X3 -.155 .120 -.219 -1.298 .199 a. Dependent Variable: abs_residual_Glejser Berdasarkan Tabel 4.4, diketahui nilai probabilitas atau Sig. dari debt to asset ratio adalah 0,563, nilai probabilitas atau Sig. dari debt to equity ratio adalah 0,711, dan nilai probabilitas atau Sig. dari longterm debt to equity ratio adalah 0,199. Karena masing-masing nilai probabilitas Sig. 0,05, maka disimpulkan tidak terjadi gejala heteroskedastistas.

4.3 Analisis Korelasi Kanonikal

Ghozali 2013:372 menyatakan Tabel Analysis of Variance bertujuan untuk menguji signifikansi dari korelasi kanonikal pertama. Berdasarkan Tabel 4.5 semua uji statistik menunjukkan signifikansi pada 0,05. Jadi dapat disimpulkan bahwa korelasi kanonikal pertama signifikan. Jika korelasi kanonikal pertama tidak signifikan, maka korelasi kanonikal kedua dan seterusnya juga tidak signifikan Ghozali:372. Universitas Sumatera Utara 48 Tabel 4.5 Uji Signifikansi Korelasi Kanonikal A n a l y s i s o f V a r i a n c e -- Design 1 EFFECT .. WITHIN CELLS Regression Multivariate Tests of Significance S = 2, M = 0, N = 32 12 Test Name Value Approx. F Hypoth. DF Error DF Sig. of F Pillais .19775 2.48707 6.00 136.00 .026 Hotellings .24122 2.65339 6.00 132.00 .018 Wilks .80414 2.57175 6.00 134.00 .022 Roys .18769 Note.. F statistic for WILKS Lambda is exact. - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Tabel 4.6 Persentase Pengaruh Covariate Variabel Kanonikal terhadap Variabel Kanonikal Dependen - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Eigenvalues and Canonical Correlations Root No. Eigenvalue Pct. Cum. Pct. Canon Cor. Sq. Cor 1 .23105 95.78583 95.78583 .43323 .18769 2 .01017 4.21417 100.00000 .10031 .01006 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Berdasarkan Tabel 4.6, nilai korelasi kanonikal untuk fungsi pertama adalah 0,43323, sementara nilai korelasi kanonikal untuk fungsi kedua adalah 0,10031. Perhatikan bahwa pada fungsi pertama, covariate variabel kanonikal mampu menjelaskanmempengaruhi variabel kanonikal dependen sebesar 18,769. Dengan Universitas Sumatera Utara 49 kata lain, seluruh variabel indpenden, secara simultan mampu mempengaruhi atau menjelaskan seluruh variabel dependen sebesar 18,769. Sementara pada fungsi kedua, covariate variabel kanonikal mampu menjelaskanmempengaruhi variabel kanonikal dependen sebesar 1,006, sehingga untuk analisis selanjutnya digunakan fungsi yang pertama Ghozali, 2013:372. Tabel 4.7 Uji Signifikansi Pengaruh Variabel Bebas terhadap Masing-Masing Variabel Dependen - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - EFFECT .. WITHIN CELLS Regression Cont. Univariate F-tests with 3,68 D. F. Variable Sq. Mul. R Adj. R-sq. Hypoth. MS Error MS F Sig. of F Y1 .11963 .08079 22.43401 7.28337 3.08017 .033 Y2 .17001 .13340 .78624 .16934 4.64305 .005 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Tabel 4.7 menyajikan hasil uji signifikansi pengaruh variabel bebas terhadap masing- masing variabel dependen. Diketahui nilai Sig. of F pada baris Y1 adalah 0,033 0,05. Hal ini berarti pengaruh simultan dari debt to asset ratio, debt to equity ratio, dan longterm debt to equity ratio terhadap account receivable ratio signifikan. Diketahui nilai Sig. of F pada baris Y2 adalah 0,005 0,05. Hal ini berarti pengaruh simultan dari debt to asset ratio, debt to equity ratio, dan longterm debt to equity ratio terhadap total asset turnover signifikan. Universitas Sumatera Utara 50 Ghozali 2013:373 menyatakan canonical variate adalah kumpulan dari beberapa variabel yang membentuk sebuah variate. Dalam penelitian ini terdapat dua canonical variate, yaitu dependent canonical variate yang berisi variabel account receivable ratio dan total asset turnover, dan independent canonical variate, yang berisi variabel debt to asset ratio, debt to equity ratio, dan longterm debt to equity ratio. Analisis pada prinsipnya ingin mengetahui apakah semua variabel independen dalam canonical variate berhubungan erat dengan dependent variate, yang diukur dengan besaran korelasi masing-masing independen variabel dengan variatnya. Pengukuran canonical variate dapat dilakukan dengan melihat canonical weight atau canonical loading. Tabel 4.8 Canonical Loading - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Correlations between DEPENDENT and canonical variables Function No. Variable 1 2 Y1 .78541 -.61898 Y2 .94895 .31542 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Berdasarkan Tabel 4.8 menyajikan nilai canonical loading. Nilai canonical loading berfungsi untuk mengukur keeratan hubungan antara variabel dependent terhadap variabel kanonikal independen. Diketahui pada fungsi pertama, nilai korelasi Universitas Sumatera Utara 51 kanonikal pada variabel Y1 adalah 0,78541, sementara nilai korelasi kanonikal pada variabel Y2 adalah 0,94895. Perhatikan bahwa karena seluruh nilai korelasi kanonikal pada fungsi pertama di atas 0,5, maka disimpulkan terdapat hubungan yang signifikan antara debt to asset ratio, debt to equity ratio, dan longterm debt to equity ratio secara simultan, terhadap account receivable ratio dan total asset turnover. Universitas Sumatera Utara 52 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Pengaruh simultan dari seluruh variabel bebas, yakni debt to asset ratio, debt to equity ratio, dan longterm debt to equity ratio terhadap account receivable ratio signifikan. Begitu juga pengaruh simultan dari seluruh variabel bebas, yakni debt to asset ratio, debt to equity ratio, dan longterm debt to equity ratio terhadap total asset turnover signifikan. Sementara berdasarkan hasil korelasi kanonikal, diketahui pada fungsi pertama, nilai korelasi kanonikal pada variabel account receivable ratio adalah 0,78541, sementara nilai korelasi kanonikal pada variabel total asset turnover adalah 0,94895. Seluruh nilai korelasi kanonikal pada fungsi pertama di atas 0,5, maka disimpulkan terdapat hubungan yang signifikan antara debt to asset ratio, debt to equity ratio, dan longterm debt to equity ratio secara simultan, terhadap account receivable ratio dan total asset turnover.

5.2 Saran