Metode Analisis Data Dalam Penelitian ini data diolah dengan menggunakan program SPSS.

40

3.5 Metode Analisis Data Dalam Penelitian ini data diolah dengan menggunakan program SPSS.

Pengolahan statistik dalam penelitian ini meliputi analisis deskriptif yang dilanjutkan dengan pengujian asumsi klasik, Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi linear berganda dengan terlebih dahulu diuji menggunakan uji asumsi klasik dan terakhir dilakukan pengujian Hipotesis. 3.5.1 Analis Statistik Deskriptif Analisis statistik deskriptif bertujuan untuk memberikan gambaran umum mengenai semua variable yang digunakan dalam penelitian ini. Semua variable diringkas dalam unit analisis yang meliputi mean, median, modus, nilai minimal dan maksimal, range serta variasi lainnya. 3.5.2 Uji Asumsi Klasik Model regresi yang baik adalah yang bersifat representif dan signifikan atau memenuhi prinsip BLUE Best Linier Unbiased Estimator, model regresi tersebut harus memenuhi asumsi dasar klasik regesi. Asumsi dasar tersebut adalah apabila tidak terjadi gejala autokorelasi, heteroskedastisitas, multikolinearitas diantara variabel bebas dalam model regresi. 3.5.2.1 Uji Normalitas Uji Normalitas yaitu suatu pengujian untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel penggangu atau residual memiliki distribusi normal atau tidak Ghozali, 2006:110. Pengujian normalitas dalam penelitian ini menggunakan Universitas Sumatera Utara 41 statistik Kormogorof-Smirnov. Data dikatakan terdistribusi normal jika nilai Asymp. Sig 2-tailed lebih besar dari α=0,05. Menurut Wibowo 2012:69 untuk meyakinkan lagi bahwa data benar-benar memiliki distribusi normal ada baiknya perlu diuji lagi dengan menggunakan pendekatan numerik, yaitu mengambil keputusan berdasarkan besaran nilai kuantitatif yang dibandingkan. 3.5.2.2 Uji Multikolineritas Uji Multikolineritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas Ghozali, 2006:91. Ada tidak nya multikolineritas dapat diketahui dari koefisien korelasi antar variable bebas tidak lebih besar dari 0,5 maka tidak terjadi multikolineritas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen Ghozali, 2006:95. Menurut Ghozali 2006:95 pengujian ini dapat dilihat melalui: 1. Nilai Tolerance Nilai tolerance, nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai tolerance ≤ 0,10. 2. Nilai Variance Inflation Factor VIF a. Jika nilai Variance Inflation Factor VI F ≥ 10 maka terdapat multikolinieritas diantara variabel bebas. b. Jika nilai Variance Inflation Factor VIF ≤ 10 maka tidak terdapat multikolinieritas diantara variabel bebas. Universitas Sumatera Utara 42 Suatu model dapat juga dinyatakan tidak terjadi multikolineritas jika nilai korelasi antar variabel independennya 5 Wibowo, 2012:93. 3.5.2.3 Uji Autokorelasi Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan penggangu pada periode t dengan kesalahan penganggu periode t-1 Ghozali, 2006:95. Masalah ini timbul karena residual tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtut waktu time series. Secara sederhana, suatu model dapat dinyatakan tidak terjadi gejala autokorelasi, jika probabilitas nilai Durbin Watson. 0.05 Wibowo,2012:106. 3.5.2.4 Uji Heterokedastisitas Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan kepengamatan yang lain Ghozali,2006:105. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Untuk menguji ada tidaknya heterokedastisitas digunakan uji Geyser. Metode ini dilakukan dengan meregres nilai absolute residual terhadap variabel bebas. Jika tidak ada satupun variabel bebas yang berpengaruh signifikan terhadap nilai terhadap absolute residual, maka tidak terdapat gejala heterokedastisitas. Universitas Sumatera Utara 43 3.5.3 Uji Hipotesis Pengujian hipotesis yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan model persamaan analisis regresi berganda. Analisis regresi berganda menyatakan hubungan antara dua atau lebih variabel independen X 1, X 2, X n…. dengan variabel dependen Y. Analisis ini digunakan untuk mengetahui hubungan antar variabel independen dengan dependen apakah masing-masing varibel independen berhubungan positive atau negative serta dapat memprediksi nilai dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependennya dalam kondisi tertentu berupa naik-turunnya variabel-variabel independen itu sendiri dalam model regresi. Model Analisis regresi berganda: Y FV = α + β1.CAR+ β2.NPL + β3.ROA + β4.LDR + e Keterangan: Y FV = Nilai perusahaan yang di proksikan oleh Price to Book Value α = Konstanta Intercept β1, β2, β3, β4 = Koefisien regresi CAR = Capital Adequacy Ratio NPL = Non Performing Loan ROA = Return On Assets Universitas Sumatera Utara 44 LDR = Loan to Deposit Ratio e = Kesalahan standar error Pengujian Hipotesis dilakukan melalui uji koefisien determinan Adj R 2 , Uji F dan Uji t. 3.5.3.1. Koefisien Determinasi R 2 Besaran R 2 di dedefinisikan sebagai koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar persentase sumbangan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara serentak. Batasan untuk R 2 adalah 0 R 2 1. Jika R 2 mendekati 1 menunjukkan peranan variabel independen terhadap variabel dependen semakin besar. Begitu juga sebaliknya, jika R 2 semakin mendekati 0 maka peranan variabel independen terhadap variabel dependen semakin kecil. Koefisien determinan dapat diartikan sebagai besaran proporsi atau persentase keragaman Y variabel terikat yang diterangkan oleh X variabel bebas. Secara singkat koefisien tersebut untuk mengukur besar sumbangan dari variable X bebas terhadap keragaman variabel Y terikat Wibowo, 2012:135. Secara umum, koefisien determinasi untuk data silang crossection relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masing-masing pengamatan, sedangkan untuk data runtun waktu time series biasanya memiliki nilai koefisien determinasi yang tinggi Ghozali, 2006:87. Rumus R 2 secara umum dirumuskan sebagai berikut: Universitas Sumatera Utara 45 R 2 = 3.5.3.2 Uji-F Uji hipotesis dalam penelitian ini menggunakan uji-F dan uji-t. Uji-F digunakan untuk mengetahui apakah variabel bebas yang terdiri atas capital, risk profile, earning dan liquidity secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen yaitu nilai perusahaan. Menurut Ghozali 2006:62 jika nilai F hitung lebih besar daripada F tabel, maka Ho ditolak atau Ha diterima menyatakan bahwa semua variabel independen secara serentak dan signifikan mempengaruhi variabel dependen . Uji F dilakukan dengan menggunakan signifikaansi 0,05 dengan hipotesis sebagai berikut: H o = Capital, risk profile, earning dan liquidity tidak berpengaruh secara signifikan terhadap nilai perusahaan H 1 = Capital, risk profile, earning dan liquidity berpengaruh secara signifikan terhadap nilai perusahaan Dalam uji F kesimpulan yang diambil adalah dengan melihat signifikansi α dengan ketentuan sebagai berikut: α 5 : diterima atau α 5 : ditolak Universitas Sumatera Utara 46 3.5.3.3 Uji-t Uji-t digunakan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel independen yang terdiri dari capital, risk profile, earning dan liquidity memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen, yaitu nilai perusahaan. Uji-t dilakukan dengan menggunakan nilai signifikansi 5 . Menurut Ghozali 2006:59 jika nilai statistik t hitung lebih tinggi dibandingkan t tabel, maka Ho ditolak atau Ha diterima. Hal ini menyatakan bahwa suatu variabel independen secara individual mempengaruhi variabel dependen Universitas Sumatera Utara 47 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Objek Penelitian Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan populasi bank umum yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI periode tahun 2012 sampai tahun 2014 berjumlah 42 bank. Berdasarkan populasi bank umum yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI periode tahun 2012 sampai dengan tahun 2014, penelitian ini menggunakan beberapa sampel bank umum yang ditentukan berdasarkan metode purposive sampling, yaitu penentuan sample yang prinsipnya menggunakan kriteria-kriteria tertentu sehingga didapat sampel berjumlah 28 sampel penelitian. Adapun data yang digunakan adalah data sekunder yaitu laporan keuangan tahun 2012, 2013 dan 2014 yang didapat melalui situs resmi Bursa Efek Indonesia BEI www.idx.co.id 4.2 Hasil Uji Statistik Deskriptif Berdasarkan data sekunder yang diperoleh melalui laman resmi Bursa Efek Indonesia BEI www.idx.co.id periode tahun 2012-2014, dapat diperoleh data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu, Nilai Perusahaan, Capital Adequacy Ratio CAR, Non Performing Loan NPL, Return On Asset ROA, dan Loan To Deposit Ratio LDR. Digunakan tabel statistik deskriptif untuk memberikan gambaran dan Universitas Sumatera Utara 48 informasi tentang data penelitian. Statistik deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran tentang suatu data yang meliputi mean, minimum, maksimum, standar deviasi yang dihasilkan dari proksi variabel penelitian. Variabel- variabel yang digunakan meliputi capital, risk profile, earning dan liquidity yang masing-masing diproksikan oleh CAR, NPL, ROA dan LDR sebagai variabel independen, dan nilai perusahaan sebagai variabel dependen yang diproksikan oleh PBV. CAR, NPL, ROA, LDR dan nilai perusahaan diuji secara statistik deskriptif dengan menggunakan program SPSS V.21 seperti yang terlihat dalam tabel 4.1 dibawah ini: Tabel 4.1 Hasil Uji Statistik Deskriptif Statistics CAR NPL ROA LDR NILAI_PERUS AHAAN N Valid 84 84 84 84 84 Missing Mean 16.776511214 1.938826834 2.052155077 85.110294251 1.553048984 Std. Deviation 2.8991722411 .9976071117 .9995208425 10.2472079658 1.0202430846 Minimum 10.6369130 .2100146 .2999106 53.6874225 .3802386 Maximum 26.5559972 4.1505364 4.4571745 108.8711035 5.2582085 Sumber: Data sekunder yang diolah, Lampiran 3, Halaman 77 Berdasarkan uji statistik deskriptif pada tabel 4.1 diatas dapat dijelaskan sebagai berikut: 1.Besarnya nilai CAR pada 84 perusahaan sampel mempunyai nilai rata-rata sebesar 16,78 dengan nilai minimum CAR adalah sebesar 10,64, nilai maksimum 26,56 Universitas Sumatera Utara 49 dan standar deviasi sebesar 2,90. Nilai rata-rata lebih besar dari standar deviasi, berarti bahwa sebaran nilai CAR adalah baik. 2. Besarnya nilai NPL pada 84 perusahaan sampel mempunyai nilai rata-rata sebesar 1,94 dengan nilai minimum NPL adalah sebesar 0,21, nilai maksimum 4,15 dan standar deviasi sebesar 0,99. Nilai rata-rata lebih besar dari standar deviasi, berarti bahwa sebaran nilai NPL adalah baik. 3. Besarnya nilai ROA pada 84 perusahaan sampel mempunyai nilai rata-rata sebesar 2,05 dengan nilai minimum ROA adalah sebesar 0,30, nilai maksimum 4,46 dan standar deviasi sebesar 0,99. Nilai rata-rata lebih besar dari standar deviasi, berarti bahwa sebaran nilai ROA adalah baik. 4. Besarnya nilai LDR pada 84 perusahaan sampel mempunyai nilai rata-rata sebesar 85,11 dengan nilai minimum LDR adalah sebesar 53,69, nilai maksimum 108,87 dan standar deviasi sebesar 10,25. Nilai rata-rata lebih besar dari standar deviasi, berarti bahwa sebaran nilai LDR adalah baik. 5. Besarnya Nilai Perusahaan pada 84 perusahaan sampel mempunyai nilai rata-rata sebesar 1,55 dengan nilai minimum Nilai Perusahaan adalah sebesar 0,38, nilai maksimum 5,26 dan standar deviasi sebesar 1,02. Nilai rata-rata lebih besar dari standar deviasi, berarti bahwa sebaran nilai Nilai Perusahaan adalah baik. Universitas Sumatera Utara 50 4.3 Hasil Uji Asumsi Klasik 4.3.1 Uji Normalitas Uji Normalitas yaitu suatu pengujian untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel penggangu atau residual memiliki distribusi normal atau tidak Ghozali:2006:110. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Pengujian normalitas distribusi data populasi menggunakan statistik Kormogorov-Smirnov. Tabel 4.2 Tabel Kormogorof-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Standardized Residual N 84 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation .97560608 Most Extreme Differences Absolute .122 Positive .122 Negative -.082 Kolmogorov-Smirnov Z 1.119 Asymp. Sig. 2-tailed .164 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber:Data sekunder yang diolah, Lampiran 4, Halaman 78 Data populasi dikatakan normal jika koefisien Asymp. Sig 2-tailed lebih besar dari 0,05. Berdasarkan uji normalitas menggunakan Kormogorof-Smirnov Test pada tabel diatas menunjukkan bahwa data terdistribusi normal, karena nilai probabilitas lebih besar dari 0,05. Universitas Sumatera Utara 51 4.3.2 Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas Ghozali,2006;91. Multikolinearitas dapat dilihat dari nilai tolerance dan Variance Infation Factor VIF. Jika nilai tolerance lebih dari 10 persen dan nilai VIF kurang dari 10 maka dikatakan tidak terdapat gejala multikolinearitas. Hasil uji multikolinearitas dapat dilihat pada tabel berikut ini: Tabel 4.3 Hasil Uji Multikolinearitas Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 CAR .873 1.146 NPL .874 1.144 ROA .848 1.179 LDR .892 1.121 a. Dependent Variable: NILAI_PERUSAHAAN Sumber:Data sekunder yang diolah, Lampiran 5, Halaman 79 Berdasarkan tabel 4.3 diatas dapat diketahui bahwa hasil uji multikolinearitas menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,1 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen. Nilai Variance Inflation Factor VIF juga menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa Universitas Sumatera Utara 52 tidak ada multikolinearitas diantara variabel-variabel independen dalam model regresi. 4.3.3 Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan penganggu pada periode t-1 sebelumnya Ghozali,2006:95. Untuk mengetahui adanya autokorelasi, digunakan metoda Durbin-Watson DW Test. Hasil uji autokorelasi tersebut dapat dilihat pada tabel berikut ini: Tabel 4.4 Hasil Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .622 a .387 .356 .8189350518 1.142 a. Predictors: Constant, LDR, CAR, NPL, ROA b. Dependent Variable: NILAI_PERUSAHAAN Sumber: Data sekunder yang diolah, Lampiran 6, Halaman 80 Secara sederhana, suatu model dapat dinyatakan tidak terjadi gejala autokorelasi, jika probabilitas nilai Durbin Watson. 0.05 Wibowo,2012:106. Pada tabel di atas probabilitas nilai Durbin-Watson adalah 1.142 0,05, maka dapat dikatakan bahwa model tersebut tidak mengalami gejala autokorelasi. 4.3.4 Uji Heterokedastisitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain Universitas Sumatera Utara 53 Ghozali, 2006:105. Jika variance residual dari suatu pengamatan ke pengamatan laiannya tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas. Untuk menguji ada tidaknya heterokedastisitas digunakan uji Geyser. Hasil uji heterokedastisitas dapat dilihat pada tabel berikut: Tabel 4.5 Hasil Uji Heterokedastisitas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 1.006E-013 .911 .000 1.000 CAR .000 .033 .000 .000 1.000 NPL .000 .096 .000 .000 1.000 ROA .000 .098 .000 .000 1.000 LDR .000 .009 .000 .000 1.000 a. Dependent Variable: Abresid Sumber:Data sekunder yang diolah, Lampiran 7, Halaman 81 Suatu model dapat dikatakan tidak mengalami gejala heterokedastisitas jika Nilai signifikansi masing-masing variabel lebih besar dari 0.05. Pada tabel 4.5 di atas nilai signifikansi dari masing-masing variabel adalah 1.000 sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi terbebas dari gejala heterokedastisitas, dengan kata lain korelasi masing-masing variabel dengan nilai residualnya menghasilkan nilai lebih besar dari alphanya. Universitas Sumatera Utara 54 4.4 Hasil Uji Hipotesis Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan model analisis regresi berganda multiple regression analysis, yaitu dilakukan melalui uji koefisien determinasi, uji statistik F dan uji statistik t. 4.4.1 Uji Koefisien Determinasi Koefisien determinasi dapat diartikan sebagai besaran proporsi atau persentase keragaman Y variabel terikat yang diterangkan oleh X variabel bebas. Secara singkat koefisien tersebut untuk mengukur besar sumbangan dari variabel X bebas terhadap keragaman variabel Y terikat Wibowo, 2012:135. Tabel 4.6 Hasil Uji Determinan Sumber:Data sekunder yang diolah, Lampiran 8, Halaman 83 Tingkat koefisien determinasi yang terdapat pada kolom Adj R 2 memiliki nilai sebesar 0,356 atau 35,60 menunjukkan bahwa variabel capital, risk profile, earning dan liquidity mampu menjelaskan variabel nilai perusahaan sebesar 35,60 sedangkan sisanya 64,40 dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dijelaskan dalam penelitian ini. Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .622 a .387 .356 .81894 a. Predictors: Constant, LDR, CAR, NPL, ROA Universitas Sumatera Utara 55 4.4.2 Uji Statistik F dan Uji Statistik t a. Pengujian Hipotesis 1 Uji F Uji F digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independen secara simultan terhadap nilai perusahaan. Dalam hal ini pengaruh capital, risk profile, earning dan liquidity secara simultan terhadap nilai perusahaan. Variabel capital, risk profile, earning dan liquidity masing-masing diproksikan oleh CAR, NPL, ROA dan LDR. Sedangkan nilai perusahaan diproksikan oleh PBV. Tabel 4.7 Hasil Uji Simultan ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 33.413 4 8.353 12.455 .000 b Residual 52.982 79 .671 Total 86.394 83 a. Dependent Variable: NILAI_PERUSAHAAN b. Predictors: Constant, LDR, CAR, NPL, ROA Sumber:Data sekunder yang diolah, Lampiran 9, Halaman 84 Berdasarkan tabel 4.7 di atas, menunjukkan bahwa signifikansi F hitung sebesar 0,000. Karena nilai signifikansi F hitung lebih kecil dari pada signifikansi yang ditentukan 0,0000,05 maka hipotesis nol H 01 ditolak yang berarti bahwa variabel capital, risk profile earning dan liquidity secara simultan berpengaruh signifikan terhadap nilai perusahaan. Universitas Sumatera Utara 56 b. Pengujian Hipotesis 2 Uji t Uji t digunakan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel yang terdiri atas capital, risk profile, earning dan liquidity memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen yaitu, nilai perusahaan. Berdasarkan uji statistik diperoleh hasil sebagai berikut: Tabel 4.8 Hasil Uji t Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 3.438 .911 3.775 .000 CAR -.116 .033 -.329 -3.493 .001 NPL -.031 .096 -.030 -.318 .751 ROA .648 .098 .635 6.635 .000 LDR -.014 .009 -.143 -1.532 .130 a. Dependent Variable: NILAI_PERUSAHAAN Sumber: Data sekunder yang dioleh, Lampiran 10 , Halaman 85 Berdasarkan tabel 4.8 diatas dapat diuraikan sebagai berikut: 1. Pengaruh Capital secara parsial terhadap Nilai Perusahaan Capital dalam penelitian ini diproksikan oleh CAR. Berdasarkan pada tabel hasil uji analisis regresi berganda diperoleh nilai signifikansi 0,001. Karena nilai signifikansi hitung lebih kecil dari nilai signifikansi yang ditentukan 0,001 0,05 maka maka hipotesis nol H 02 ditolak dan menerima hipotesis alternatif Ha 2a . Berarti capital berpengaruh secara parsial terhadap nilai perusahaan. Universitas Sumatera Utara 57 2. Pengaruh Risk Profile secara parsial terhadap Nilai Perusahaan Risk Profile dalam penelitian ini diproksikan oleh NPL. Berdasarkan pada tabel hasil uji analisis regresi berganda diperoleh nilai signifikansi 0,751. Karena nilai signifikansi hitung lebih besar dari nilai signifikansi yang ditentukan 0,751 0,05 maka maka hipotesis nol H 02 diterima dan menolak hipotesis alternatif Ha 2b . Berarti Risk Profile tidak berpengaruh secara parsial terhadap nilai perusahaan. 3. Pengaruh Earning secara parsial terhadap Nilai Perusahaan Earning dalam penelitian ini diproksikan oleh ROA. Berdasarkan pada tabel hasil uji analisis regresi berganda diperoleh nilai signifikansi 0,000. Karena nilai signifikansi hitung lebih kecil dari nilai signifikansi yang ditentukan 0,000 0,05 maka maka hipotesis nol H 02 ditolak dan menerima hipotesis alternatif Ha 2c . Berarti Earning berpengaruh secara parsial terhadap nilai perusahaan. 4. Pengaruh Liquidity secara parsial terhadap Nilai Perusahaan Liquidity dalam penelitian ini diproksikan oleh LDR. Berdasarkan pada tabel hasil uji analisis regresi berganda diperoleh nilai signifikansi 0,130. Karena nilai signifikansi hitung lebih besar dari nilai signifikansi yang ditentukan 0,130 0,05 maka maka hipotesis nol H 02 diterima dan menolak hipotesis alternatif Ha 2C . Berarti Liquidity tidak berpengaruh secara parsial terhadap nilai perusahaan. Berdasarkan Tabel 4.6 diatas, maka dapat dibuat persamaan regresi sebagai berikut: Universitas Sumatera Utara 58 Y FV = 3,438 − 0,116CAR − 0,031NPL + 0,648ROA – 0,014LDR + e Koefisien-koefisien regresi linear berganda di atas dapat diartikan sebagai berikut: a. Konstanta sebesar 3,428 menyatakan bahwa jika variabel independen dinyatakan konstan, maka nilai perusahaan adalah sebesar 3,438 b. Koefisien regresi CAR sebesar – 0,116 menyatakan bahwa setiap kenaikan satu persen CAR, maka akan menurunkan nilai perusahaan sebesar 0,116 c. Koefisien regresi NPL − 0,031 menyatakan bahwa setiap kenaikan satu persen NPL, maka akan menurunkan nilai perusahaan sebesar 0,031 d. Koefisien regresi ROA 0,648 menyatakan bahwa setiap kenaikan satu persen ROA, maka akan menaikkan nilai perusahaan sebesar 0,648. e. Koefisien regresi LDR –0,014 menyatakan bahwa setiap kenaikan satu persen LDR, maka akan menurunkan nilai perusahaan sebesar – 0,014 Pembahasan Analisis Simultan Hasil uji regresi berganda menghasilkan nilai signifikansi F hitung sebesar 0,000. Karena nilai signifikansi F hitung lebih kecil dari pada signifikansi yang ditentukan 0,0000,05 maka hipotesis nol H 01 ditolak yang berarti bahwa variabel capital, risk profile earning dan liquidity secara simultan berpengaruh signifikan terhadap nilai perusahaan. Universitas Sumatera Utara 59 Tingkat koefisien determinasi yang terdapat pada kolom Adj R 2 memiliki nilai sebesar 0,356 atau 35,60 menunjukkan bahwa variabel capital, risk profile, earning dan liquidity mampu menjelaskan variabel nilai perusahaan sebesar 35,60 sedangkan sisanya 64,40 dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dijelaskan dalam penelitian ini. Hal ini dikarenakan koefisien ROA sebagai proksi earning yang tinggi, sehingga setiap adanya penurunan atau kenaikan akan berpengaruh signifikan terhadap nilai perusahaan. Hal ini juga menutupi nilai koefisien CAR, NPL dan LDR sebagai proksi dari capital, risk profile dan liquidity yang rendah, sehingga penurunan atau kenaikan kosfisien ketiga proksi tersebut dapat ditutupi oleh tingginya nilai koefisien ROA. Analisis Parsial Analisis Capital Capital dalam penelitian ini diproksikan oleh Capital Adequacy Ratio CAR. Berdasarkan hasil uji regresi linear berganda diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,001. Karena nilai signifikansi hitung lebih kecil dari nilai signifikansi yang telah ditetapkan 0,001 0,05 maka maka hipotesis nol H 02 ditolak dan menerima hipotesis alternatif Ha 2a . Berarti terdapat pengaruh signifikan capital terhadap nilai perusahaan. Hal ini berarti investor memandang capital memiliki peranan penting Universitas Sumatera Utara 60 dalam peningkatan nilai perusahaan. Hal ini konsisten dengan hasil penelitian Kirman 2013, Pane 2009. Capital yang memiliki pengaruh signifikan terhadap nilai perusahaan berarti bahwa investor memandang permodalan bank sangat penting sebagai penyangga terhadap kemungkinan terjadinya resiko. Pengaruh capital yang negatif terhadap nilai perusahaan berarti bahwa semakin tinggi permodalan suatu bank maka akan menurunkan nilai perusahaan. Hal ini disebabkan permodalan yang tinggi akan menyebabkan idle cash, sehingga kredit atau pinjaman yang disalurkan tidak maksimal yang berakibat pada penurunan profitabilitas bank. Karena dana yang seharusnya disalurkan untuk mendapatkan laba menjadi tidak disalurkan dan menjadi cadangan likuiditas bank jika terjadi penarikan dana oleh pihak ketiga. Permodalan bank yang besar akan menurunkan profitabilitas bank sehingga menurunkan nilai perusahaan. Karena bagi investor yang paling utama adalah profitabilitas perbankan. Analisis Risk Profile Risk Profile dalam penelitian ini diproksikan oleh NPL. Berdasakan pada tabel hasil uji analisis regresi berganda diperoleh nilai signifikansi 0,751. Karena nilai signifikansi hitung lebih besar dari nilai signifikansi yang ditentukan 0,751 0,05 maka maka hipotesis nol H 02 diterima dan menolak hipotesis alternatif Ha 2b . Berarti tidak terdapat pengaruh Risk Profile secara parsial terhadap nilai perusahaan. Hal ini berarti bahwa investor memandang risk profile tidak memiliki peranan Universitas Sumatera Utara 61 penting dalam peningkatan nilai perusahaan. Hal ini sejalan dengan penelitian Srihayati dkk 2015, Hidayat 2014, dan Ningtyastuty 2014 dan Kirman 2013 Risk Profile yang secara parsial tidak memilki pengaruh tehadap nilai perusahaan berarti bahwa investor atau calon investor berkeyakinan bahwa bank memiliki modal yang cukup untuk menutupi kerugian akibat kredit macet berupa cadangan kerugian aktiva produktif yang disebut Penyisihan Penghapusan Aktiva Produktif PPAP. Investor tidak terpengaruh besarnya kredit macet yang ditanggung oleh sebuah bank. Disamping itu harus adanya jaminan dalam pemberian kredit, seperti kredit perumahan atau kredit modal kerja sehingga apabila terjadi resiko kredit macet, bank dapat mengambil alih jaminannya untuk menanggulangi kerugian akibat kredit macet. Jadi, risk profile bank yang diproksikan oleh NPLkredit macet tidak mempengaruhi harga saham bank. Bagi investor yang paling utama adalah rentabilitas suatu bank. Semakin tinggi rentabilitas bank maka semakin tinggi dividen yang akan diterima oleh investor. Analisis Earning Earning dalam penelitian ini diproksikan oleh ROA. Berdasarkan pada tabel hasil uji analisis regresi berganda diperoleh nilai signifikansi 0,000. Karena nilai signifikansi hitung lebih kecil dari nilai signifikansi yang ditentukan 0,000 0,05 maka maka hipotesis nol H 02 ditolak dan menerima hipotesis alternatif Ha 2c . Berarti terdapat pengaruh Earning secara parsial signifikan terhadap nilai perusahaan. Hal ini berarti investor memandang bahwa earning memiliki peranan Universitas Sumatera Utara 62 penting dalam peningkatan nilai perusahaan. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Hidayat 2014, Ningtyastuty 2014, Fahrizal 2013 dan Charningsih 2009. Earning yang dalam penelitian ini diproksikan oleh Return On Asset ROA, Return On Asset ROA adalah ukuran keberhasilan kinerja suatu perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan variabel earning mempunyai pengaruh yang paling signifikan terhadap nilai perusahaan. Dimana investor lebih tertarik pada laba yang dicetak oleh perusahaan. Earning yang positif menggambarkan kemampuan perusahaan menghasilkan laba dari total aktiva perusahaan. Rasio ini digunakan oleh investor untuk mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan keuntungan di masa lampau dan menilai prospek perusahaan di masa depan. Hal ini konsisten dengan penelitian Mogdiliani dan Miller dalam Nugroho, 2013;13 bahwa nilai perusahaan ditentukan oleh earning power dari aset perusahaan. Analisis Liquidity Liquidity dalam penelitian ini diproksikan oleh LDR .Berdasarkan pada tabel hasil uji analisis regresi berganda diperoleh nilai signifikansi 0,130. Karena nilai signifikansi hitung lebih besar dari nilai signifikansi yang ditentukan 0,130 0,05 maka maka hipotesis nol H 02 diterima dan menolak hipotesis alternatif Ha 2C . Berarti tidak terdapat pengaruh Liquidity secara parsial terhadap nilai perusahaan. Hal ini berarti investor memandang liquidity tidak memiliki peranan penting dalam Universitas Sumatera Utara 63 peningkatan nilai perusahaan. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh. Wibowo dkk 2015, Ningtyastuti 2014 Liquidity yang tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai perusahaan hal ini terjadi dimungkinkan karena investor tidak mempertimbangkan tingkat likuiditas bank karena perbankan cenderung mencari nilai aman LDR. Hal ini bisa terlihat dari nilai rata-rata LDR bank sebesar 85 diatas batas bawah LDR yang telah ditetapkan. Liquidity yang memiliki pengaruh negative terhadap nilai perusahaan berarti bahwa semakin tinggi likuiditas bank maka semakin rendah nilai perusahaan bank. Hal ini berarti bank yang memiliki likuiditas yang tinggi LDR rendah tidak bisa menghasilkan rentabilitas yang tinggi karena dana yang tersedia yang seharusnya digunakan untuk penyaluran kredit atau pinjaman kepada masyarakat untuk menghasilkan laba tidak disalurkan tetapi digunakan sebagai cadangan likuiditas bank apabila terjadi penarikan oleh nasabah dengan kata lain terjadi idle cash yang berarti bank tidak bisa menghasilkan profit secara maksimal. Universitas Sumatera Utara 64 BAB V PENUTUP

5.1 Kesimpulan