46
C. Metode Pengumpulan Data
Untuk memperoleh hasil penelitian yang di harapkan, dibutuhkan data dan informasi yang mendukung penelitian ini. Data sekunder dan informasi yang
di butuhkan adalah : Studi pustaka dilakukan dengan cara mempelajari literatur yang terkait
dengan modal kerja, leverage, likuiditas, dan firm size serta dari jurnal, buku, website SSRN, garudadikti.go.id, google,
www.idx.co.id dan lain-lain yang
berhubungan dengan penelitian ini.
D. Metode Analisis Data
1. Analisis Deskriptif
Penggunaan analisis deskriptif ini ditujukan untuk mengetahui gambaran kondisi efesiensi modal kerja, leverage, likuiditas dan firm size terhadap
profitabilitas melalui retrun on assets perusahaan yang di komparasikan secara eksternal, yaitu melibatkan satu perusahaan yang membandingkan dengan
kondisi rata-rata seluruh objek penelitian. 2. Uji Asumsi Klasik
Untuk mengetahui bagaimana pengaruh variabel bebas X terhadap variabel terikat Y, maka peneliti menggunakan analisis regresi untuk
membandingkan dua variabel yang berbeda. Pada analisis regresi untuk memperoleh model regresi yang bisa dipertanggung jawabkan, maka asumsi
– asumsi berikut harus di penuhi:
47
a. Uji Normalitas Uji Normalitas data ini bertujuan untuk mengetahui distribusi data dalam
variabel yang akan digunakan dalam penelitian dan sebaiknya dilakukan sebelum data diolah berdasarkan model
– model penelitian. Data yang baik dan layak digunakan dalam penelitian adalah data yang memilih
distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data akan membandingkan dengan garis diagonal.
Jika distribusi data adalah normal, maka garis yang menghubungkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya Ghozali 2001:83.
b. Uji Multikolinieritas Melakukan uji multikolinieritas, yaitu untuk menguji ada tidaknya
hubungan sempurna antara independen variable pada model regresi, antara lain dengan melihat besaran VIF Variance Inflation Factor dan
Tolerance, pada pengujian ini, regresi yang bebas multikolinieritas adalah mempunyai nilai VIF disekitar angka 1 dan mempunyai angka tolerance
mendekati 1. Besaran korelasi antar independen variabel, pada pengujian ini, regresi yang bebas multikolinieritas adalah koefisien korelasi antara
independen variabel haruslah lemah dibawah 0,5. c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya.
48
Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu
berkaitan satu sama lainya Imam Ghozali, 2005. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi dalam suatu penelitian.
1 Uji Durbin – Watson
Uji durbin Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu first order autocorrelation dan mensyaratkan adanya intercept
konstanta dalam model regresi dan tidak ada variabel lagi di antara variabel independen hipotesis yang akan diuji adalah :
Ho : tidak ada autokorelasi r = 0 Ha : ada autokorelasi r ≠ 0
Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi Hipotesis nol
Keputusan Jika
Tdk ada autokorelasi positif Tdk ada autokorelasi positif
Tdk ada korelasi negatif Tdk ada korelasi negatif
Tdk ada autokorelasi positf atau negatif
Tolak No desicien
Tolak No deeisen
Tdk ditolak 0 d dl
dl ≤ d ≤ du 4 dl d 4
4 – da ≤ d ≤ 4 - dl
Du d 4 – du
49
d. Uji Heterokedasitas Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi
terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainya. Jika variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang
homoskedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas Imam ghazali, 2005. Dalam analisis memiliki dasar yaitu :
1 Jika ada pola tertentu, seperti titik yang ada membentuk pola tertentu teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit, maka telah
terjadi heteroskedasitas. 2 Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di
bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. 3. Analisis Regresi Berganda
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi berganda. Regresi berganda berguna untuk meramalkan
pengaruh dua variabel predictor atau lebih terhadap satu variabel kriterium atau untuk membuktikan ada atau tidaknya hubungan fungsional antara tiga
variabel bebas X atau lebih dengan sebuah variabel terikat Y Usman, 2003 : 241. Analisis regresi berganda dalam penelitian in digunakan untuk
50
mengetahui pengaruh efesiensi modal kerja, leverage, likuiditas dan firm size terhadap profitabilitas pada perusahaan manufaktur yang terdapat di BEI.
Formulasi Persamaan regresi linier berganda sendiri adalah sebagai berikut :
Dimana : Y
= Profitabilitas ROA a
= Bilangan Konstanta b
1
– b
2
= Koefisien Regresi X
1
= Efesiensi modal kerja WCT X
2
= Leverage DER X
3
= Likuiditas CR X
4
= Ukuran Perusahaan Firm Size e
= error 4. Uji t atau Uji Parsial
Uji t digunakan untuk menguji hipotesa yaitu untuk menguji signifikasi pengaruh masing-masing variabel indenpenden secara parsial
terhadap variabel dependen
Hipotesis :
Ho : Koefisien regresi tidak signifikan Hi : Koefisien regresi signifikan
51
Kriteria Pengujian :
Jika probabilitas 0,05 maka Ho ditolak Jika probabilitas 0,05 maka Ho diterima
dan
Pada uji t, nilai probabilitas dapat dilihat pada hasil pengolahan dari program SPSS pada table coefficients kolom sig atau significance.
5. Uji F atau Uji Simultan Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah model regresi dapat
digunakan untuk mempengaruhi variabel bebas secara simultan atau tidak.
Hipotesis :
Ho : Model regresi tidak dapat digunakan Hi : Model regresi dapat digunakan
Kriteria Pengujian : Jika probabilitas 0,05 maka Ho ditolak
Jika probabilitas 0,05 maka Ho diterima
52
Uji F digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen dari suatu persamaan regresi
dengan menggunakan hipotesis statistik. Pengambilan keputusan didasarkan pada nilai probabilitas yang didapatkan hasil pengolahan data melalui
program SPSS Statistik Parametrik Santoso 2004:168 yaitu jika probabilitas 0,05 maka H
diterima, sedangkan jika 0,05 maka H ditolak. Nilai
Probabilitas dari uji F dapat dilihat pada hasil pengolahan dari program SPSS pada table ANOVA kolom sig atau significance.
6. Adjusted R
2
Koefisien determinasi R
2
dari hasil regresi berganda menunjukkan seberapa besar variabel dependen bisa dijelaskan oleh variabel
– variabel bebasnya Santoso 2004:167.
Dalam penelitian ini menggunakan regresi berganda maka masing- masing variabel independen yaitu efesiensi modal kerja, leverage, likuiditas
dan firm size secara parsial dan secara simultan mempengaruhi variabel dependen yaitu profitabilitas yang dinyatakan dengan R
2
untuk menyatakan koefisien determinasi atau seberapa besar pengaruh variabel efesiensi modal
kerja, leverage, likuiditas dan firm size terhadap variabel profitabilitas.
53
Sedangkan r
2
untuk menyatakan koefisien determinasi parsial variabel independen terhadap variabel dependen.
Besarnya koefisien determinasi adalah 0 sampai dengan 1. Semakin mendekati nol, maka semakin kecil pula pengaruh semua variabel independen
terhadap nilai variabel dependen dengan kata lain semakin kecil kemampuan model dalam menjelaskan perubahan nilai variabel dependen. Sedangkan jika
koefisien determinasi mendekati 1 maka dapat dikatakan semakin kuat model tersebut dalam menerangkan variasi variabel independen terhadap variabel
terikat. Angka dari R Square didapat dari pengolahan data melalui program SPSS yang bisa dilihat pada table summery kolom R square.
E. Operasional Variabel Penelitian
Kategori