4. Tidak mengalami kerugian selama tahun penelitian. Berdasarkan kriteria di atas diperoleh sampel sebanyak 24 sampel, dan
keseluruhan sampel selama tiga tahun penelitian adalah 72 sampel.
4.2 Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif dilakukan agar dapat memberikan gambaran tentang suatu data yang dilihat dari nilai minimum, maksimum, rata-rata mean dan standar
deviasi yang dihasilkan dari variabel-variabel penelitian. Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah struktur modal, kinerja keuangan,
pertumbuhan, dan ukuran perusahaan sebagai variabel independen, serta nilai perusahaan sebagai variabel dependen. Hasil uji statistik deskriptif dengan
menggunakan program SPSS disajikan dalam tabel 4.1 berikut ini:
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum
Mean Std. Deviation
Struktur_Modal 72
,108242 2,137302
,731768 ,472883
Kinerja_Keuangan 72
,005548 174,515954 2,657288
20,540534 Pertumbuhan_Perusahaan 72
,055969 ,887280
,193578 ,183300
Ukuran_Perusahaan 72
11 18
14,55 1,743
Nilai_Perusahaan 72
-1,02 7,86
2,8141 2,20272
Valid N listwise 72
Sumber: Lampiran 7
Berdasarkan hasil statistik deskriptif pada tabel 4.2 di atas menunjukkan bahwa variabel struktur modal memiliki nilai minimum 0,108242, nilai
maksimum 2,137302, nilai rata-rata 0,731768, dan standar deviasinya sebesar
Universitas Sumatera Utara
0,472883. Variabel kinerja keuangan memiliki nilai minimum 0,005548, nilai maksimum 174,515954, nilai rata-rata 2,657288, dan standar deviasinya
20,540534. Variabel pertumbuhan perusahaan memiliki nilai minimum 0,055969, nilai maksimum 0,887280, nilai rata-rata 0,193578, dan standar deviasinya
0,183300. Variabel ukuran perusahaan memiliki nilai minimum sebesar 11, maksimum 18, rata-rata 14,55, dan standar deviasi 1,743. Variabel nilai
perusahaan memiliki nilai minimum -1,02, nilai maksimum 7,86, rata-rata 2,8141, dan standar deviasinya sebesar 2,20272.
4.3 Uji Asumsi Klasik 4.3.1 Uji Normalitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel dependen, variabel independen atau keduanya memiliki distribusi normal
atau tidak. Model regresi yang baik adalah datanya terdistribusi normal atau mendekati normal. Uji normalitas dalam penelitian ini dapat dilihat pada
gambar 4.1 berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1 Grafik P-Plot Sumber: lampiran 7
Dengan melihat tampilan grafik normal plot dapat disimpulkan bahwa grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal, serta
mengikuti arah garis diagonal. Dapat dikatakan bahwa distribusi data model regresi adalah normal.
4.3.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan korelasi antar variabel bebas independen. Untuk mendeteksi
ada tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi adalah dengan cara melihat nilai Tolerance dan nilai Variance Inflation Factor VIF. Jika nilai
Tolerance lebih dari 0,10 berarti tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95. Jika nilai Variance Inflation
Factor VIF lebih besar dari 10 maka terjadi multikolinearitas Ghozali, 2013: 103. Hasil uji multikolinearitas disajikan pada tabel 4.2 berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.2 Hasil Uji Multikolinearitas Data
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Struktur_Modal
,866 1,155
Kinerja_Keuangan ,986
1,014 Pertumbuhan_Perusahaan
,907 1,103
Ukuran_Perusahaan ,936
1,069 a. Dependent Variable: Nilai_Perusahaan
Sumber: Lampiran 7 Berdasarkan tabel 4.2 di atas diperoleh nilai Tolerance untuk semua
variabel independen yang diteliti lebih besar dari 0,10 dan juga diperoleh nilai Variance Inflation Factor untuk semua variabel independen yang
diteliti lebih kecil dari 10 VIP 10, maka dapat disimpulkan tidak ada gejala multikolinearitas terhadap variabel independen yang diteliti.
4.3.3 Uji Autokorelasi
Metode uji ini digunakan untuk mengetahui apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t,
dengan kesalahan pada periode t-1. Jika terjadi korelasi, berarti dijumpai problem autokorelasi. Uji Autokorelasi dilakukan dengan menggunakan
Run test. Apabila nilai Asymptotic Significance 0,05 maka tidak terjadi gejala autokorelasi sementara itu jika nilai Asymptotic Significance 0,05
maka telah terjadi gejala autokorelasi. Berikut merupakan hasil dari Run Test:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.3 Hasil Uji Autokorelasi Data
Runs Test
Unstandardized Residual
Test Value
a
-,18686 Cases Test Value
36 Cases = Test Value
36 Total Cases
72 Number of Runs
32 Z
-1,187 Asymp. Sig. 2-tailed
,235 a. Median
Sumber: Lampiran 7 Berdasarkan hasil run test di atas, diperoleh nilai Asymptotic
Significance 0,05. Dengan demikian dapat ditarik kesimpulan bahwa data yang digunakan cukup random sehingga tidak terdapat masalah autokorelasi
pada data yang diuji.
4.3.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskesastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual pada suatu
pengamatan ke pengamatan yang lain.. Cara mendeteksi ada tidaknya gejala heteroskedasitisitas adalah dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada
grafik scatterplot di sekitar nilai X dan Y. Jika ada pola tertentu, maka telah terjadi gejala heteroskedastisitas. Adapun hasil dari uji heteroskedastisitas
adalah sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2 Hasil Uji Heteroskedastisitas Sumber: lampiran 7
Berdasarkan gambar 4.2 di atas dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar di atas dan di bawah nol pada sumbu Y dan tidak membentuk suatu pola
tertentu. Dengan demikian dapat ditarik kesimpulan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada uji regresi yang dilakukan.
4.4 Analisis Regresi Berganda
Pada penelitian ini, analisis regresi linear berganda digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen, yaitu struktur modal, kinerja keungan,
pertumbuhan, dan ukuran perusahaan terhadap variabel dependennya, yaitu nilai perusahaan. Hasil dari analisis regresi linear berganda ditampilkan pada tabel
berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Hasil Analisis Regresi Linear Berganda dan Uji T
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
-9,619 1,657
-5,804 ,000
Struktur_Modal -,111
,447 -,024
-,249 ,804
Kinerja_Keuangan ,003
,010 ,031
2,347 ,003
Pertumbuhan_Perusahaa n
-,905 1,127
-,075 -,803
,425 Ukuran_Perusahaan
,871 ,117
,690 7,474
,000
Sumber: Lampiran 7 Berdasarkan tabel 4.4 hasil analisis regresi linear berganda di atas, dapat
diketahui persamaan regresi linear berganda adalah sebagai berikut: Y = -9,619 – 0,111X1 + 0,003X2 – 0,905X3 + 0,871
X4 + ε
Keterangan : Y = Nilai Perusahaan
X1 = Struktur Modal X2 = Kinerja Keuangan
X3 = Pertumbuhan Perusahaan X4 = Ukuran Perusahaan
ε = ErrorPenyimpangan yang mungkin terjadi, yaitu sebesar 0,05 Interpretasi dari regresi di atas adalah sebagai berikut:
1. Konstanta α
Universitas Sumatera Utara
Nilai konstanta menunjukkan bahwa apabila semua variabel independen memiliki nilai 0 nol maka variabel dependen Y sebesar -9,619.
2. Struktur Modal X
1
terhadap Nilai Perusahaan Y Nilai koefisien struktur modal untuk variabel X
1
sebesar –0,111. Hal ini mengandung arti bahwa setiap kenaikan struktur modal DER satu satuan
maka variabel beta Y akan turun sebesar 0,111dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari model regresi adalah tetap.
3. Kinerja Keuangan X
2
terhadap Nilai Perusahaan Y Nilai koefisien ROA untuk variabel X
2
sebesar 0,003. Hal ini mengandung arti bahwa setiap kenaikan Kinerja Keuangan ROE satu satuan maka
variabel beta Y akan naik sebesar 0,003dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari model regresi adalah tetap.
4. Pertumbuhan Perusahaan X
3
terhadap Nilai Perusahaan Y Nilai koefisien pertumbuhan perusahaan untuk variabel X
3
sebesar –0,905. Hal ini mengandung arti bahwa setiap kenaikan pertumbuhan perusahaan
satu satuan maka variabel beta Y akan turun sebesar 0.905dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari model regresi adalah tetap.
5. Ukuran Perusahaan X
4
terhadap Indeks Perataan Laba Y Nilai koefisien ukuran perusahaan untuk variabel X
4
sebesar 0,871. Hal ini mengandung arti bahwa setiap kenaikan ukuran perusahaan total aset
satu satuan maka variabel beta Y akan naik sebesar 0,871dengan asumsi bahwa variabel bebas yang lain dari model regresi adalah tetap.
Universitas Sumatera Utara
4.5 Uji Hipotesis 4.5.1 Uji Signifikansi Parsial Uji T
