BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN
4.1 Gambaran Umum
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik yang menggunakan persamaan regresi linear berganda. Analisis
data dimulai dengan mengolah data dengan menggunakan Microsoft Excell yang dilanjutkan dengan pengujian asumsi klasik dan pengujian dengan regresi
berganda dilakukan dengan menggunakan software SPSS. Prosedur dimulai dengan memasukkan variabel-variabel penelitian ke program SPSS tersebut dan
menghasilkan output sesuai metode analisis data yang telah ditentukan. Berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, didapat 24 perusahaan property dan
real estate yamg memenuhi kriteria dan dijadikan sampel dalam penelitian ini selama periode tahun 2009-2011.
4.2 Hasil Penelitian 4.2.1 Analisis Data Deskriptif
Statistik deskriptif adalah analisis yang memberikan gambaran secara umum karakterisitik data dari perusahaan yang dianalisis. Data deskriptif yang
digunakan dalam penelitian ini meliputi nilai maksimum, nilai minimum, mean dan standar deviasi dari empat data independen yaitu profitabilitas,
likuiditas, ukuran perusahaan dan struktur aset serta satu variabel dependen yaitu struktur modal. Distibusi data statitik deskriptif dari variabel-variabel
Universitas Sumatera Utara
tersebut dari sampel perusahaan real estate dan property selama periode 2009- 2011 adalah sebagai berikut:
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
N Minimum Maximum Mean
Std. Deviation RETURN ON EQUITY
72 -10.43
31.37 9.7036
8.02944 CURRENT RATIO
72 .25
11.96 1.6794
1.69792 UKURAN
PERUSAHAAN 72
8.77 13.26 11.6981
1.29956 STRUKTUR ASET
72 15.75
92.95 55.1497 21.02917
DEBT TO EQUITY 72
.07 3.83
1.0406 .75308
Valid N listwise 72
Sumber : Output SPSS. Diolah oleh penulis 2013 Berdasarkan tabel 4.1 diatas dapat dijelaskan bahwa:
1. Variabel profitabilitas yang diukur dengan return on equity memiliki jumlah sampel N sebanyak 72, dengan nilai minimum terendah -10,43,
nilai maksimum tertinggi 31,37 dan nilai rata-rata 9,7036. Standar deviasi simpangan baku variabel ini adalah 8,02944. Nilai rata-rata
sebesar 9,7036 menunjukkan bahwa dari 72 sampel variabel independen yaitu profitabilitas memiliki pengaruh rata-rata sebesar 9,0736 terhadap
variabel dependen yaitu sruktur modal. Standar deviasi simpangan baku merupakan ukuran penyebaran yang terbaik dari suatu rangkaian data.
Profitabilitas memiliki nilai standar deviasi sebesar 8,02944 menunjukkan bahwa penyebaran yang terbaik dari 72 sampel profitabilitas penelitian
adalah sebesar 8,02944. Sedangkan dari 72 sampel penelitian diperoleh nilai minimum terendah yang memenuhi kriteria penelitian dalam
Universitas Sumatera Utara
mempengaruhi struktur modal adalah sebesar -10,43 dan nilai maksimum tertinggi adalah sebesar 31,37. Dengan demikian, nilai yang memenuhi
untuk menjadi sampel penelitian adalah nilai diantara -10,43 sampai 31,37. 2. Variabel likuiditas current ratio memiliki sampel N sebanyak 72,nilai
minimumnya terendah 0,25 dan nilai maksimumnya tertinggi 11,96. Sedangkan nilai rata-ratanya mean 1,6794 dan nilai standar deviasinya
1,69792. Dari tabel dapat disimpulkan bahwa dari 72 sampel penelitian maka, pengaruh likuiditas terhadap struktur modal sekitar rata-rata 1,6794
dan standar deviasi penyebaran terbaik datanya sangat kecil yaitu sebesar 1,69792 dari 72 sampel yang ada.Sedangkan, dari penjelasan di atas bahwa
nilai minimumnya sebesar 0,25 dan nilai maksimumnya 11,96 maka dari 72 sampel penelitian diperoleh nilai yang memenuhi kriteria dalam
mempengaruhi struktur modal adalah nilai yang berada diantara 0,25 sampai 11,96.
3. Variabel ukuran perusahaan firm size yang diukur dengan nilai logaritma natural dari aset total memiliki jumlah sanpel N sebanyak 72. Nilai
minimum dari variabel ini adalah 8,77 dan nilai maksimumnya 13,26 sedangkan nilai mean rata-rata 11,6981. Nilai standar deviasinya adalah
1,29956. Pengaruh variabel ukuran perusahaan terhadap struktur modal memiliki rata-rata nilai sebesar 11,6981 dari 72 sampel penelitian yang
ada. Disamping itu, penyebaran data terbaik yang dimiliki variabel ukuran perusahaan hanya sebesar 1,29956 dari 72 sampel penelitian. Sedangkan
dari sampel yang ada yaitu sebanyak 72 sampel, maka diperoleh nilai yang
Universitas Sumatera Utara
memenuhi dalam mempengaruhi variabel dependen yaitu struktur modal adalah nilai yang berada diantara 8,77 minimum sampai nilai sebesar
13,26 maksimum. 4. Variabel struktur aset assets structur value memiliki jumlah sampel N
sebanyak 72 dan nilai minimumnya 15,75 serta nilai maksimum dari struktur aset sebesar 92,95. Sedangkan nilai mean rata-rata sebesar
55,1497 dan nilai standar deviasinya sebesar 21,02917. Dari keempat variabel independen, variabel struktur aset yang cukup besar nilai rata-
ratanya dalam mempengaruhi struktur modal yaitu sebesar 55,1497 dari 72 sampel yang menjadi data penelitian. Disamping itu penyebaran data yang
terbaik dari struktur aset terhadap struktur modal cukup besar senilai 21,0917 dari 72 data penelitian. Nilai yang memiliki pengaruh terhadap
struktur modal adalah nilai yang berada diantara 15,75 minimum sampai nilai sebesar 92,95 maksimum dari 72 sampel penelitian.
5. Variabel dependen yaitu struktur modal yang diukur dengan DER debt equity ratio memilki jumlah sampel N sebanyak 72. Nilai minimumnya
yaitu 0,07 dan nilai maksimumnya 3,83. Nilai meannya sebesar 1,0406 dan nilai standar deviasinya adalah 0,75308. Dari 72 sampel penelitian,
variabel struktur modal memilki rata-rata sangat kecil yaitu senilai 1,0406 yang akan dipengaruhi oleh keempat variabel independen serta penyebaran
data yang sangat kecil yaitu hanya sebesar 0,75308. Selain itu dari 72 sampel penelitian diperoleh nilai yang memiliki pengaruh adalah data yang
Universitas Sumatera Utara
memiliki nilai antara 0,03 minimum samapai nilai sebesar 3,83 maksimum.
4.2.2 Uji Asumsi Klasik 4.2.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas adalah uji yang dilakukan untuk mengetahui apakah variabel pengganggu atau variabel residual terdistribusi normal.
Cara yang digunakan untuk melihat apakah data normal atau tidak adalah dengan melakukan analisis grafik dengan melihat grafik
histogram dan probability plot dan dengan melakukan analisis statistik yang dapat dilakukan dengan uji kolmogorov smirnov, dengan membuat
hipotesis sebagai berikut: Ho : data residual terdistribusi normal
Ha : data residual tidak terdistribusi normal Dengan ketentuan, apabila nilai signifikansinya 0,05 maka Ho
diterima dan sebaliknya apabila nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05 maka Ho ditolak dan Ha diterima.
Analisis grafik dapat dilakukan dengan cara melihat grafik histogram dan probability plot. Suatu data dikatakan baik apabila data
tersebut terdistribusi normal. Pada grafik histogram, data yang mengikuti atau mendekati distribusi normal adalah distribusi data dengan bentuk
lonceng. Pada gambar 4.1 dalam lampiran viii kita dapat melihat bahwa gambar grafik histogram berbentuk lonceng, tetapi gambar dari grafik
Universitas Sumatera Utara
tersebut tidak merata diantara sisi kiri dan sisi kanan yang menunjukkan bahwa data tidak terdistribusi secara normal.
Pada grafik P-P plot, data dikatakan terdistribusi secara normal apabila titik-titik datanya menyebar disekitar garis pola. Pada gambar 4.2
yang terdapat dalam lampiran ix, terlihat bahwa titik-titik data tidak menyebar dengan merata disekitar garis pola dimana ada beberapa titik
yang menjauhi garis pola, sehingga ini menunjukkan bahwa data tidak terdisitribusi normal.
Pengujian normalitas data apakah terdistribusi normal atau tidak dengan melihat grafik histogram dan P-P plot saja tidak cukup, sehingga
kita perlu melakukan uji normalitas data dengan analisis statistik agar lebih meyakinkan. Analisis statistik dilakukan dengan pengujian
kolmogorov smirnov. Untuk melihat apakah data terdistribusi normal atau tidak dapat dilihat dari nilai signifikansinya. Jika nilai
signifikansinya lebih besar dari 0,05 maka data terdistribusi normal. Apabila nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05 maka data tidak
terdisitribusi normal. Pengujian tersebut dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.2 Uji Normalitas Data Awal
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
72 Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .62575949
Most Extreme Differences
Absolute .168
Positive .168
Negative -.104
Kolmogorov-Smirnov Z 1.421
Asymp. Sig. 2-tailed .035
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Hasil uji Kolomogrov Smirnov pada tabel diatas menunjukkan bahwa nilai struktur modalnya adalah 0,035. Maka dapat disimpulkan
bahwa data tidak terdistribusi normal karena nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05 yaitu 0,0350,05. Dengan demikian maka uji hipoteisis
tidak dapat dilakukan. Pengujian normalitas data yang dilakukan dengan uji grafik dan
uji statistik menunjukkan bahwa data tidak terdistribusi normal sehingga uji hipotesis tidak dapat dilakukan. Untuk menormalkan data penelitian
maka penulis menggunakan transformasi data. Salah satu transformasi data yang dapat dilakukan adalah dengan mentransformasikan data ke
logaritma 10 atau LN. Penulis melakukan pengujian ulang terhadap normalitas data
untuk melihat apakah data terdistribusi normal atau tidak setelah
Universitas Sumatera Utara
dilkakukan transformasi data. Hasil uji normalitas data setelah dilakukan transformasi data dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 4.3 Uji Normalitas setelah transformasi
Dengan melihat grafik histogram pada gambar 4.3 yang terdapat dalam lampiran xii dan grafik P-P Plpot pada gambar 4.4 yang ada pada
lampiran xiii setelah ditransformasi terlihat perbedaan antara gambar sebelum di transformasi dengan sesudah di transformasi. Pada gambar
grafik histogram setelah di transformasi terlihat grafik sudah berbentuk lonceng dengan sisi kiri dan sisi kanan telah merata. Sama halnya
dengan gambar 4.4 grafik P-P Plot tersebut terlihat bahwa titik-titik menyebar di sepanjang garis diagonal dan tidak menjauhi garis diagonal.
Hal ini berarti menunjukkan data terdistribusi normal dan tidak menyalahi aturan uji normalitas. Selain uji normalitas data dengan grafik
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 69
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .46677082
Most Extreme Differences Absolute .093
Positive .054
Negative -.093
Kolmogorov-Smirnov Z .769
Asymp. Sig. 2-tailed .595
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Universitas Sumatera Utara
dilakukan juga melalui statistik. Hasil uji kolmogorov-smirnov pada tabel 4.3 diatas menunjukkan nilai struktur modal = 0,595. Karena nilai
signifikansinya 0,595 0,05 berarti data terdistribusi normal sehingga uji hipotesis dapat dilakukan.
4.2.2.2 Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas adalah uji yang dilakukan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi perbedaan variabel residu dari satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas yaitu dengan melihat gambar grafik
scatterplott yang dhasilkan dari pengolahan data menggunakan program SPSS. Jika dari grafik scatterplott membentuk pola tertentu maka dapat
disimpulkan bahwa telah terjadi heterokedastisitas. Apabila dari grafik scatterplott tidak membentuk suatu pola tertentu dimana titik-titik
menyebar dibawah angka 0 dan y maka tidak terjadi heterokedastisitas. Pada grafik scatterplott yang ada pada lampiran xv terlihat
bahwa titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol dan sumbu
y. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi. Penyebaran titik-titik ini dikarenakan adanya perbedaan
data observasi yang satu dengan yang lain sehingga model regresi dapat digunkan untuk melihat pengaruh variabel independen terhadap variabel
dependen.
Universitas Sumatera Utara
4.2.2.3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi adalah uji yang dilakukan untuk melihat apakah dalam suatu periode regresi linear ada korelasi antar kesalahan
pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi.
Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain, oleh karena itu autokorelasi sering ditemukan
pada data runtut waktu atau time series. Salah satu cara untuk mendeteksi autokorelasi di antaranya dengan uji Durbin Watson.
Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut:
a Jika angka D-W dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif b Jika angka D-W diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada
autokorelasi c Jika angka D-W diatas -2 berarti ada autokorelai negatif
Tabel 4.4 Hasil Uji Autokorelasi setelah Transformasi
D a
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .836
a
.700 .681
.48114 2.415
a. Predictors: Constant, profitability, liquidity, firm size, assets structure value b. Dependent Variable: Struktur modal
Universitas Sumatera Utara
Dari tabel 4.4 memperlihatkan nilai statistik D-W sebesar 2,415. Sesuai dengan ketentuan durbin Watson maka penelitian ini tidak
terdapat autokorelasi. Karena nilai 2,415 berada diantara -2 sampai +2.
4.2.2.4 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas adalah uji yang dilakukan untuk melihat apakah pada model regresi terdapat adanya korelasi diantara variabel
independen. Karena model yang baik seharusnya tidak terjadi multikolinearitas diantara variabel independen. Sebab jika terjadi
multikolinearitas diantara sesama variabel independen konsekuensinya yaitu koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir, varian dan standar
error setiap koefisien regersi menjadi tidak terhingga. Cara untuk mendeteksi terjadinya multikolinearitas yaitu dengan
melihat nilai VIF Variable Inflation Factor dan nilai tolerance. Jika nilai VIF 10 dan nilai tolerance 0,01 maka dapat disimpulkan tidak
terjadi multikolinearitas.
Tabel 4.5 Uji Multikolinearitas Setelah Transformasi
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
7.358 1.372
5.361 .000
Ln_ROE .016
.061 .019
.260 .796
.858 1.165 Ln_CR
-.878 .086
-.785 -10.244 .000
.799 1.251 Ln_Size
-1.481 .514
-.206 -2.881 .005
.916 1.092 Ln_ASV
-.976 .143
-.522 -6.836 .000
.805 1.243 a. Dependent Variable: Ln_DER
Universitas Sumatera Utara
Dari tabel 4.5 menunjukkan bahwa nilai tolerance variabel independen lebih besar dari 0,01. Nilai tolerance ROE 0,858; CR 0,799;
Size 0,916; ASV 0,805. Nilai VIF kelima variabel independen lebih kecil 0,10. Nilai VIF ROE 1,165; CR 1,252; Size 1,092 dan ASV 1,243.
Dari nilai VIF dan Tolerance dimana nilai variabel independennya semua memenuhi asumsi uji multikolinearitas maka dapat disimpulkan
bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen.
4.3 Uji Hipotesis 4.3.1 Uji Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi
Untuk melakukan pengujian hipotesis, peneliti menggunakan regresi linear berganda. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan program SPSS 17
maka diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 4.6
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1
.836
a
.700 .681
.48114 2.415
a. Predictors: Constant, profitability, liquidity, firm size, assets structure value b. Dependent Variable: Debt Total To Equity Ratio DER
Sumber : output SPSS, diolah penulis, 2013 Nilai koefisien korelasi R menunjukkan seberapa besar hubungan antar
variabel-variabel independen dengan variabel dependen. Koefisien korelasi dikatakan kuat apabila nilai koefisien R berada diatas 0,5 dan mendekati 1.
Sedangkan koefisien determinasi R Square menunjukkan seberapa besar
Universitas Sumatera Utara
variabel independen menjelaskan variabel dependennya. Apabila nilai R Square semakin mendekati satu, maka variabel-variabel independen
memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen. Sebaliknya semakin kecil nilai R Square maka kemampuan
variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen semakin terbatas. Koefisien R Square sendiri memiliki kelemahan dimana nilai R
Square akan meningkat apabila ada penambahan satu variabel independen meskipun variabel independen tersebut tidak berpengaruh signifikan terhadap
variabel dependen. Pada model summary pada tabel 4.6 diatas dapat dilihat hasil analisis regresi secara keseluruhan menunjukkan nilai R sebesar 0,836
yang menunjukkan korelasi atau hubungan antar variabel dependen yaitu struktur modal dengan variabel independen yaitu profitabilitas, likuiditas,
ukuran perusahaan dan struktur aset mempunyai hubungan sebesar 83,6. Nilai Adjusted R sebesar 0,681 atau 68,1 mengindikasikan bahwa
variasi dari keempat variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen sebesar 68,1 dan sisanya sebesar 31,9 dijelaskan oleh faktor-
faktor lain. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen sangat kuat.
Universitas Sumatera Utara
4.3.2 Uji Signifikansi Simultan uji- F
Untuk melihat pengaruh profitabilitas, likuiditas, ukuran perusahaan dan struktur aset terhadap struktur modal perusahaan secara simultan dapat
dihitung dengan menggunakan F-test. Apabila tingkat signifikansinya lebih besar dari 0,05 maka variabel independen secara bersama-sama tidak
berpengaruh terhadap struktur modal. Tetapi, jika nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05 maka variabel independen secara bersama-sama berpengaruh
terhadap struktur modal.
Tabel 4.7 Hasil Uji Simultan F-test
Pada tabel 4.7 diatas dapat dilihat bahwa nilai p-value adalah sebesar 0,000 0,05 dan dari tabel diatas menunjukkan bahwa nilai F
hitung
F
tabel
37,261 2,52. Berdasarkan hasil tersebut, variabel independen profitabilitas, likuiditas, ukuran perusahaan dan struktur aset secara bersama-
sama simultan berpengaruh signifikan terhadap stuktur modal.
ANOVA
b
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
1 Regression
34.503 4
8.626 37.261
.000
a
Residual 14.815
64 .231
Total 49.318
68 a. Predictors: Constant, Ln_ASV, Ln_Size, Ln_ROE, Ln_CR
b. Dependent Variable: Ln_DER
Universitas Sumatera Utara
4.3.3 Uji Signifikan Parsial t-test
Uji parsial t-test adalah uji yang dilakukan untuk mengetahui hubungna antara variabel-variabel independen dengan variabel dependen
secara individu parsial. Apabila tingkat signifikansi probabilitas lebih besar dari 0,05 maka variabel independen secara parsial tidak berpengaruh terhadap
struktur modal. Sebaliknya, jika nilai signifikansi probabilitas lebih kecil dari 0,05 maka variabel independen berpengaruh terhadap struktur modal.
Hasil uji parsial dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 4.8 Hasil Uji Parsial
B e
r d
a s
a rkan tabel 4.8 diatas dapat dilihat bahwa variabel profitabilitas memiliki nilai
t
hitung
sebesar 0,260 dengan nilai signifikansinya 0,796. Sedangkan nilai t
tabel
sebesar 1,99 sehingga, t
hitung
t
tabel
0,260 1,99 dan nilai signifikansinya 0.796 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa profitabilitas ROE
tidak berpengaruh signifikan terhadap struktur modal.
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 7.358
1.372 5.361
.000 Ln_ROE
.016 .061
.019 .260
.796 Ln_CR
-.878 .086
-.785 -10.244
.000 Ln_Size
-1.481 .514
-.206 -2.881
.005 Ln_ASV
-.976 .143
-.522 -6.836
.000 a. Dependent Variable: Ln_DER
Universitas Sumatera Utara
Likuiditas pada tabel diatas menunjukkan nilai t
hitung
-10,244 dan nilai t
tabel
1,99 sehingga t
hitung
t
tabel
-10,244 1,99. Dengan demikian likuiditas current ratio secara parsial memiliki pengaruh terhadap struktur modal
dengan nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05 0,00 0,05 artinya likuiditas memiliki pengaruh signifikan negatif terhadap struktur modal.
Size menunjukkan nilai t
hitung
-2,881 dan nilai t
tabel
1,99 sehingga t
hitung
t
tabel
-2,881 1,99 maka, secara parsial ukuran perusahaan berpengaruh terhadap struktur modal dengan nilai signifikansinya sama dengan 0,05.
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa ukuran perusahaan berpengaruh signifikan negatif terhadap struktur modal.
ASV menunjukkan nilai t
hitung
-6,836 dan nilai t
tabel
sebesar 1,99 maka t
hitung
t
tabel
-6,836 1,99 maka secara parsial struktur aset berpengaruh negatif terhadap struktur modal dengan nilai signifikansinya lebih kecil dari
0,05 0,00 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa struktur aset berpengaruh signifikan negatif terhadap struktur modal.
Dari tabel 4.8 diatas dapat diperoleh model persamaan regresi berganda sebagai berikut:
Y = 7,358 + 0.016X
1
– 0,878X
2
– 1,481X
3
– 0,976X
4
+ e
a. Koefisien konstan adalah 7,358 menyatakan jika X
1,
X
2
,X
3
,X
4
adalah 0 maka struktur modar DER adalah 7,358.
b. X
1
adalah profitabilitas ROE yang memiliki nilai koefisien regersi kearah yang positif sebesar +0,016. Hal ini mempunyai arti bahwa kenaikan 1
Universitas Sumatera Utara
variabel profitabilitas maka struktur modal akan mengalami kenaikan sebesar 0,061 dengan asumsi variabel yang tetap.
c. X
2
adalah variabel likuiditas current ratio yang memiliki nilai koefisien regresi kearah yang negative sebesar -0,878. Hal ini menunjukkan bahwa
kenaikan 1 likuiditas current ratio maka struktur modal akan mengalami penurunan sebesar 0,878 dengan asumsi variabel lain tetap.
d. X
3
adalah firm size yang memiliki nilai koefisien regresi kearah yang negatif sebesar – 1,481. Hal ini menunjukkan bahwa kenaikan 1 ukuran
perusahaan firm size maka struktur modal akan mengalami penurunan sebesar 1,481 dengan asumsi variabel yang lain tetap.
e. X
4
adalah Assets Structure Value ASV yang memiliki nilai koefisien regresi kearah yang negatif – 0,976. Ini menunjukkan bahwa kenaikan 1
ASV maka struktur modal akan mengalami penurunan sebesar 0,976 dengan asumsi variabel lain tetap.
4.4 Pembahasan Hasil Penelitian
Hasil analisa statistik yang telah dilakukan menunjukkan bahwa secara bersama-sama simultan variabel independen yaitu profitabilitas, likuiditas,
ukuran perusahaan dan struktur aset berpengaruh signifikan terhadap struktur modal. Hali ni dapat dilihat dari F-tabel pada tabel 4.7 dimana nilai dari
signifikansinya lebih kecil dari 0,05 0,000 0,05. Nilai F
hitung
F
tabel
37,261 2,52 dan nilai adjusted R square 0,681 atau 68,1 hal ini berarti kemampuan
variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen sebesar 68,1 dan
Universitas Sumatera Utara
31,9 dijelaskan oleh variabel-variabel lain. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian terdahulu Situmorang 2010, Simanjuntak 2011 dan Azlan 2011.
Sedangkan dalam pengujian secara parsial hanya variabel profitabilitas ROE yang tidak berpengaruh signifikan terhadap strutur modal. Sedangkan variabel
lainnya memiliki pengaruh signifikan negative terhadap struktur modal. Variabel profitabilitas yang diukur dengan Ratio On Equity secara parsial
tidak memilki pengaruh signifikan terhadap struktur modal. Hal ini ditunjukkan oleh nilai t
hitung
sebesar 0,26 dengan nilai signifikansi sebesar 0,796 0,05 sedangkan nilai t
tabel
sebesar 1,99 sehingga nilai t
hitung
t
tabel
0,26 1,99 . Nilai koefisien regresi profitabilitas sebesar 0,016 atau 1,6 menunjukkan bahwa
kenaikan profitabilitas sebesar satu satuan maka nilai struktur modal yang dilihat dari nilai Y akan meningat sebesar 0,016 dengan ketentuan variabel lain dianggap
tetap. Hasil pengujian ini tidak sesuai dengan penelitian Hafitz 2011 dan Simanjuntak 2012 yang menyatakan bahwa profitabilitas memilki pengaruh
signifikan terhadap struktur modal. Profitabilitas ROE adalah tingkat pengembalian yang diterima perusahaan atas investasi yang dilakukan perusahaan.
Hasil ini sesuai dengan pecking order theory yang menyatakan bahwa suatu perusahaan akan lebih memilih memakai dana internal yang dimilki perusahaan
daripada dana atas ekuitas sehingga profitabilitas tidak berpengarug signifikan terhadap struktur modal.
Likuiditas yang diukur dengan current ratio secara parsial memiliki pengaruh signifikan negatif terhadap struktur modal. Hal ini dapat dilihat dari nilai t
hitung
- 10,224 dengan nilai signifikansi sebesar 0,000 0,05 sedangkan nilai t
tabel
1,99
Universitas Sumatera Utara
sehingga nilai t
hitung
t
tabel
-10,224 1,99. Nilai koefisien regresi likuiditas current ratio sebesar -0,878 atau -87,8 yang berarti kenaikan satu satuan nilai
likuiditas maka struktur modal akan mengalami penurunan sebesar -0,878 dengan asumsi variabel lain tetap. Hasil pengujian ini sejalan dengan penelitian hafitz
2011. Likuiditas adalah kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya. Semakin tinggi nilai likuiditasnya maka semakin tinggi
kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya. Hal ini sejalan dengan hasil penelitian dimana likuiditas berpengaruh signifikan negatif
dimana koefisien regresi liquidity bertanda negatif. Semakin tinggi nilai koefisien likuiditas maka semakin tinggi nilai struktur modal. Dengan demikian ini
menunjukkan bahwa perusahaan dalam keadaan sehat dan mudah memperoleh dana dari pihak kreditur.
Ukuran perusahaan firm size secara parsial berpengaruh signifikan negatif. Hal ini ditunjukkan dari nilai t
hitung
sebesar -2,881 dengan nilai signifikasinya sebesar 0,005 0,05 dan nilai t
tabel
sebesar 1,99 sehingga nilai t
hitung
t
tabel
-2,881 1,99. Selain itu, nilai koefisien regresi ukuran perusahaan sebesar -1,481 atau
148,1 yang berarti bahwa setiap kenaikan ukuran perusahaan tiap satu satuan maka struktur modal akan mengalami penurunan sebesar 1,481 dengan asumsi
variabel lain tetap. Besarnya ukuran perusahaan adalah salah satu faktor yang mempengaruhi struktur modal pada perusahaan real esate dan property, karena
semakin besar ukuran sebuah perusahaan akan mengindikasikan semakin besar dana yang dibutuhkannya untuk melakukan diversifikasi usaha sehingga
perusahaan menggunakan dana eksternal untuk memenuhi kebutuhannya, tetapi
Universitas Sumatera Utara
pengaruh tersebut signifikan negatif. Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Situmorang 2010, Hafitz 2011 dan Simanjuntak 2012 yang
menyatakan bahwa ukuran perusahaan tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap struktur modal.
Struktur aset assets structure value secara parsial berepengaruh signifikan negatif. Hal ini dapat dilihat dari nilai t
hitung
sebesar -6,836 dengan nilai signifikansinya sebesar 0,000 0,05 dan nilai t
tabel
sebesar 1,99 maka nilai t
hitung
t
tabel
-6,836 1,99. Nilai koefisien regresinya sebesar -0,976 atau 97,6 ini
menunjukkan bahwa setiap kenaikan variabel struktur setiap satu satuan maka struktur modal mengalami penurunan sebesar 0,976 dengan asumsi variabel lain
dianggap tetap. Sartono menyatakan bahwa perusahaan yang memilki aset tetap dalam jumlah besar dapat menggunakan hutang dalam jumlah besar, tetapi
berpengaruh signifikan negatif. Hasil penelitian ini sejalan dengan Situmorang 2010 tetapi tidak sejalan dengan penelitian Simanjuntak 2012 yang menyatakan
bahwa struktur aset tidak berpengaruh signifikan terhadap struktur modal.
Universitas Sumatera Utara
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Penelitian ini dilakukan untuk menguji apakah profitabilitas, likuiditas, ukuran perusahaan dan struktur aset memiliki pengaruh signifikan baik secara simultan
maupun parsial terhadap struktur modal pada perusahaan real estate dan property yeng terdaftar pada Bursa Efek Indonesia. Jumlah sampel yang digunakan dalam
penelitian ini sebanyak 24 emiten yang delisting dari tahun 2009 sampai 2011. Berdasarkan penjelasan hasil pada bab sebelumnya maka dapat diambil
kesimpulan sebagai berikut: 1. Secara simultan profitabilitas, likuiditas, ukuran perusahaan dan struktur
aset berpengaruh signifikan terhadap struktur modal. Hal ini dapat dilihat nilai probability uji F yaitu sebesar 0,000 lebih kecil dari 0,05. Hasil
penelitian ini sejalan dengan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Situmorang 2010, Hafitz 2011 dan Siamanjuntak 2012.
2. Secara parsial, variabel profitabilitas tidak berpengaruh signifikan terhadap struktur modal pada perusahaan real estate dan property yang
terdaftar di BEI. Hal ini dapat kita lihat dari nilai t
hitung
sebesar 0,26 dimana nilainya lebih kecil dari nilai t
tabel
serta nilai signifikansinya lebih besar dari 0,05 yaitu sebesar 0,796.
3. Secara parsial, variabel likuiditas berpengaruh signifikan negatif terhadap struktur modal pada perusahaan real estate dan property yang terdaftar di
Universitas Sumatera Utara
Kategori