Tabel 3.3 Defenisi Operasional dan Pengukuran Variabel
Variabel Defenisi
operasional Indikator
Skala Dependen
Y Metode
Akuntansi Persediaan
Menunjukkan metode
akuntansi persediaan yang
digunakan. 1 satu = Metode rata-rata
0 nol = Metode FiFo Kategori
biner
Independen X
Variabilitas persediaan
Menunjukkan variasi dari nilai
persediaan suatu perusahaan.
VP=KOVAR= Rasio
Margin laba kotor
Menunjukkan besarnya
persentase laba kotor terhadap
jumlah penjualan.
Margin laba kotor = Rasio
Financial leverage
menunjukkan kemampuan
membayar hutang
dengan kekayaan
yang dimilikinya.
Long term debt to equity ratioLDER=
Rasio
Rasio Lancar Menunjukkan kemampuan
membayar hutang
lancar dengan
asset lancar
Rasio lancar = Rasio
3.7. Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan adalah analisis statistik regresi logistik dengan spss versi 17.0, dan dilakukan melalui berbagai uji sebagai
berikut:
Universitas Sumatera Utara
1. Uji Asumsi Klasik
Sebelum dilakukan pengujian hipotesis maka perlu dilakukan uji asumsi klasik. Menurut Syafrizal, dkk. 2010:201, dikarenakan uji
hipotesis yang digunakan adalah regresi logistik, dimana uji ini mengabaikan uji hetereroskedastisitas, maka uji asumsi klasik yang
digunakan dalam penelitian ini adalah uji normalitas, multikolineritas dan uji autokorelasi.
a. Uji Normalitas
Uji ini berguna untuk tahap awal dalam metode pemilihan analisis data. Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah
dalam model regresi, variabel penggangu atau residu memiliki distribusi normal Erlina, 2008 : 102. Jika data normal maka statistik
parametik yang akan digunakan, dan jika data tidak normal maka statistik non-parametik atau melakukan treatment agar data menjadi
normal. Model regresi yang baik memiliki data distribusi yang normal
atau mendekati normal. Jika asumsi ini tidak dipenuhi maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Uji statistik
yang digunakan untuk menguji normalitas adalah uji statistik non parametic one Kolmogorov Smirnov. Jika angka probabilitas
0,05 maka variabel tidak terdistrubusi secara normal. Sebaliknya, bila angka probabilitas
= 0,05 maka variabel terdistribusi secara normal.
Universitas Sumatera Utara
b. Uji Multikolineritas
Uji ini digunakan untuk situasi dimana adanya korelasi variabel-variabel independen antara yang satu dengan yang
lainnya. Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai VIF dan korelasi diantara variabel independen, jika nilai VIF lebih besar
dari 2, maka terjadi multikolineritas diantara variabel independen Erlina, 2008:105.
c. Uji Autokorelasi Uji ini digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi
linier ada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode saat ini dengan kesalahan penggangu pada periode sebelumnya.
Uji yang digunakan untuk melihat autokorelasi dalam penelitian ini adalah uji Durbin-Watson DW test, dengan
kriteria sebagai berikut :
Angka D-W terletak antara Upper Bound DU dan 4- DU maka tidak ada auto korelasi.
Angka D-WDL maka ada autokorelasi positif.
Angka D-W 4-DL maka ada autokorelasi negatif.
Angka D-W terletak antara 4-DU dan 4-DL, maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
2. Menguji Keseluruhan Model
Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan antara -2 Log Likelihood -2LL pada awal Bolck Number = 0 dengan -2 Log
Universitas Sumatera Utara
Likelihood pada akhir Bolck Number = 1, Syafrizal, dkk. 2010:202.
3. Menilai Kelayakan Model Regresi
Uji ini dilakukan untuk menilai kelayakan model regresi logistik yang akan digunakan. Yang menjadi ukuran adalah nilai chi-
square dari suatu uji Homser and Lemeshow.
4. Pengujian Hipotesis Regresi Logistik
Pengujian hipotesis pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan pengujian Regresi Logistik. Alasan penggunaan model
regresi logistik pada penelitian ini adalah karena varibel dependen penelitian merupakan variabel kategori yaitu FIFO = 0, Average = 1.
Regresi logistik adalah bentuk khusus analisis regresi dengan variabel respon bersifat kategori, kontinu, atau gabungan antara
keduanya. Regresi logistik ini digunakan untuk menguji apakah probabilitas terjadinya variabel terikat dapat diprediksi dengan variabel
bebasnya Syafrizal,dkk. 2010:199. Dilakukan dengan menggunakan regresi logistik, dengan:
+ + + + +
Dimana : Y
= pemilihan metode persediaan a
= konstanta X1
= variabilitas persediaan X2
= margin laba kotor X3
= financial leverage X4
= rasio lancar b1..2..3..4
= koefisien regresi e
= error atau variabel pengganggu
Universitas Sumatera Utara
Menurut Algifari 2000:21, “pada umumnya penelitian menggunakan tingkat signifikansi 1, 5, atau 10. Pada suatu
pengujian hipotesis jika menggunakan α = 5, maka artinya peneliti memiliki keyakinan bahwa dari 100 sampel, probabilitas anggota sampel
yang tidak memiliki karakteristik populasi adalah 5”. Berdasarkan teori tersebut, maka pengujian ini dilakukan dengan menggunakan tingkat
signifikansi 0,05 α = 5. Ketentuan penolakan atau penerimaan hipotesis adalah sebagai berikut:
a. Jika nilai signifikansi 0,05 maka hipotesis ditolak koefisien regresi tidak signifikan . Ini berarti bahwa secara bersama-
sama keempat variabel independen tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
b. Jika nilai signifikansi 0,05 maka hipotesis diterima koefisien regresi signifikan . Ini berarti bahwa secara bersama-
sama keempat variabel independen mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
