57. Unilever Indonesia Tbk UNVR
Unilever Indonesia Tbk UNVR didirikan pada tanggal 5 Desember 1933 dengan nama Lever’s Zeepfabrieken N.V. dan mulai beroperasi secara komersial
tahun 1933. Kantor pusat Unilever berlokasi di Jl. Jendral Gatot Subroto Kav. 15, Jakarta 12930. Berdasarkan Anggaran Dasar Perusahaan, ruang lingkup kegiatan
usaha UNVR meliputi bidang produksi, pemasaran dan distribusi barang-barang konsumsi yang meliputi sabun, deterjen, margarin, makanan berinti susu, es krim,
produk–produk kosmetik, minuman dengan bahan pokok teh dan minuman sari buah.
Pada tanggal 16 Nopember 1982, UNVR memperoleh pernyataan efektif dari BAPEPAM untuk melakukan Penawaran Umum Perdana Saham UNVR IPO
kepada masyarakat sebanyak 9.200.000 dengan nilai nominal Rp1.000,- per saham dengan harga penawaran Rp3.175,- per saham. Saham-saham tersebut
dicatatkan pada Bursa Efek Indonesia BEI pada tanggal 11 Januari 1982.
4.2 Hasil Penelitian 4.2.1 Analisis Deskriptif
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis pengaruh growth opportunity, profitabilitas, dan struktur modal terhadap nilai perusahaan
pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2011- 2015. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah nilai perusahaan yang
diproksikan dengan Price Book Value PBV. Sedangkan variabel independen dalam penelitian ini adalah growth opportunity yang diproksikan dengan Price
Earning Ratio PER, profitabilitas yang diproksikan dengan Return on Equity
Universitas Sumatera Utara
ROE, dan struktur modal yang diproksikan dengan Debt to Equity Ratio DER. Adapun statistik deskriptif variabel yang digunakan dalam penelitian ini disajikan
pada Tabel 4.1
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
PBV PER
ROE DER
Mean 3.063140
16.00391 17.68802
0.948953 Maximum
65.66000 118.7700
143.5300 5.150000
Minimum 0.120000
0.320000 0.100000
0.110000 Std. Dev.
6.016804 13.28360
18.37878 0.825515
Sumber: Hasil Olah Software EViews 7, 2016 Data Diolah
Berdasarkan Tabel 4.1 dapat dilihat bahwa nilai minimum dari Price Earning Ratio PER adalah sebesar 0,32 yang terdapat pada PT Multi Bintang
Indonesia Tbk dan pada tahun 2014, sedangkan nilai maksimum PER adalah sebesar 118,77 yang terdapat pada PT Indospring Tbk dan pada tahun 2015.
Diketahui nilai rata-rata mean dari PER adalah 16,00391 dan nilai standar deviasinya adalah 13,28360. Nilai standar deviasi yang lebih kecil dari nilai rata-
rata mean menunjukkan bahwa data yang digunakan dalam variabel PER memiliki sebaran data yang kecil, sehingga dapat disimpulkan bahwa data yang
digunakan dalam variabel PER merupakan data yang bagus. Nilai minimum dari Return on Equity ROE adalah sebesar 0,1 yang
terdapat pada PT Indospring Tbk dan pada tahun 2015, sedangkan nilai maksimum ROE adalah 143,53 yang terdapat pada PT Multi Bintang Indonesia
Tbk dan pada tahun 2014. Diketahui nilai rata-rata mean dari ROE sebesar 17,68802 dan nilai standar deviasinya adalah 18,37878. Nilai standar deviasi yang
lebih besar dari nilai rata-rata mean menunjukkan bahwa data yang digunakan dalam variabel ROE memiliki sebaran data yang cukup besar, sehingga dapat
Universitas Sumatera Utara
disimpulkan bahwa data yang digunakan dalam variabel ROE merupakan data yang kurang bagus.
Nilai minimum dari Debt Equity Ratio DER adalah sebesar 0,11 yang terdapat pada PT Mandom Indonesia Tbk dan pada tahun 2011, sedangkan nilai
maksimum DER adalah 5,15 yang terdapat pada PT Indal Aluminium Industry Tbk dan pada tahun 2014. Diketahui nilai rata-rata mean dari DER sebesar
0,948953 dan nilai standar deviasinya adalah 0,825515. Nilai standar deviasi yang lebih kecil dari nilai rata-rata mean menunjukkan bahwa data yang digunakan
dalam variabel DER memiliki sebaran data yang kecil, sehingga dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan dalam variabel DER merupakan data
yang bagus. Nilai minimum dari Price Book Value PBV adalah sebesar 0,12 yang
terdapat pada PT Indospring Tbk dan pada tahun 2015, sedangkan nilai maksimum PBV adalah 65,66 yang terdapat pada PT Kalbe Farma Tbk dan pada
tahun 2015. Diketahui nilai rata-rata mean dari PBV sebesar 3,063140 dan nilai standar deviasinya adalah 6,016804. Nilai standar deviasi yang lebih besar dari
nilai rata-rata mean menunjukkan bahwa data yang digunakan dalam variabel PBV memiliki sebaran data yang cukup besar, sehingga dapat disimpulkan bahwa
data yang digunakan dalam variabel PBV merupakan data yang kurang bagus.
4.2.2 Uji Asumsi Klasik 4.2.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel independen dan variabel dependen atau keduanya mempunyai
Universitas Sumatera Utara
distribusi normal atau tidak. Model yang paling baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Dalam penelitian ini, uji normalitas terhadap
residual dengan menggunakan uji Jarque-Bera J-B. Dalam penelitian ini, tingkat signifikansi yang digunakan
� = 0,05. Dasar pengambilan keputusan adalah melihat angka probabilitas dari statistik J-B, dengan ketentuan sebagai berikut.
Jika nilai probabilitas � ≥ 0,05, maka asumsi normalitas terpenuhi.
Jika probabilitas 0,05, maka asumsi normalitas tidak terpenuhi.
Sumber: Hasil Olah software Eviews 7, 2016 Data Diolah
Gambar 4.1 Uji Normalitas dengan Uji Jarque-Bera
Perhatikan bahwa berdasarkan Gambar 4.1, diketahui nilai probabilitas dari statistik J-B adalah 0,878137. Karena nilai probabilitas
�, yakni 0,878137, lebih besar dibandingkan tingkat signifikansi, yakni 0,05. Hal ini berarti asumsi
normalitas dipenuhi.
4.2.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan yang berarti antara masing-masing variabel bebas dalam model regresi. Dalam
penelitian ini, gejala multikolinearitas dapat dilihat dari nilai korelasi antar
5 10
15 20
25
-2.0 -1.5
-1.0 -0.5
0.0 0.5
1.0 1.5
2.0
Series: RESID01 Sample 1 258
Observations 258 Mean
-0.058043 Median
-0.075549 Maximum
1.987881 Minimum
-1.953742 Std. Dev.
0.769163 Skewness
0.077322 Kurtosis
3.016205 Jarque-Bera 0.259905
Probability 0.878137
Universitas Sumatera Utara
variabel yang terdapat dalam matriks korelasi. Ghozali 2013:105 menyatakan jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi, yakni di atas 0,9,
maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinearitas. Hasil uji multikolinearitas disajikan pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2 Uji Multikolinearitas dengan Matriks Korelasi
Sumber: Hasil Olah Software Eviews 7, 2016 Data Diolah
Berdasarkan Tabel 4.2, dapat dilihat bahwa korelasi antara PER dan ROE sebesar 0,011509, korelasi antara PER dan DER sebesar -0,129828, korelasi
antara ROE dan DER sebesar 0,012212. Dari hasil pengujian multikolinearitas pada Tabel 4.2 dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala multikolinearitas
antar variabel independen. Hal ini karena nilai korelasi antar variabel independen tidak lebih dari 0,9 Ghozali, 2013:105.
4.2.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan Uji White. Dasar pengambilan keputusan adalah melihat angka probabilitas dari
statistik uji White, dengan ketentuan sebagai berikut. Jika nilai Prob. Chi-Square dari Obs R-squared
≥ 0,05, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Jika nilai Prob. Chi-Square dari Obs R-sqaured 0,05, maka terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.3 Uji Heteroskedastisitas Uji White
Heteroskedasticity Test: White F-statistic
1.395821 Prob. F9,248 0.1903
ObsR-squared 12.43885 Prob. Chi-Square9
0.1897
Scaled explained SS 738.3563 Prob. Chi-Square9
0.0000
Sumber: Hasil Olah Software Eviews 7, 2016 Data Diolah
Berdasarkan Tabel 4.4, nilai Prob. Chi-Square dari Obs R-squared = 0,1897
≥ 0,05, maka asumsi homoskedastisitas terpenuhi. Dengan kata lain, tidak terjadi gejala heteroskedastisitas yang tinggi pada residual.
4.2.2.4 Uji Autokorelasi
Asumsi mengenai independensi terhadap residual non-autokorelasi dapat diuji dengan menggunakan uji Durbin-Watson Field, 2009:220. Nilai statistik
dari uji Durbin-Watson berkisar di antara 0 dan 4. Field 2009:220 menyatakan sebagai berikut “Specifically, it Durbin-Watson tests whether adjacent residuals
are correlated. The test statistic can vary between 0 dan 4 with a value 2 meaning that the residuals are uncorrelated.
Nilai statistik dari uji Durbin-Watson yang lebih kecil dari 1 atau lebih besar dari 3 diindikasi terjadi autokorelasi. Field 2009:220-221 menyatakan
sebagai berikut “The size of the Durbin-Watson statistic depends upon the number of
predictors in the model and the number of observations. For accuracy, you should look up the exact acceptable values in Durbin and Watsons 1951
original paper. As very conservative rule of thumb, values less then 1 or greater than 3 are definitely cause for concern; however, values closer to 2
may stil be problematic depending on your sample and model”.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Uji Autokorelasi Durbin-Watson
Durbin-Watson stat 1,984
Sumber: Hasil Olah Software Eviews 7, 2016 Data Diolah
Berdasarkan Tabel 4.3, nilai dari statistik Durbin-Watson adalah 1,984. Perhatikan bahwa karena nilai statistik Durbin-Watson terletak di antara 1 dan 3,
maka asumsi non-autokorelasi terpenuhi. Dengan kata lain, tidak terjadi gejala autokorelasi yang tinggi pada residual.
4.2.3 Analisis Regresi Linear Berganda
Teknik analisis regresi linear berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh antaragrowth opportunity, profitabilitas, dan struktur modal terhadap
keputusan nilai perusahaan. Hasil analisis regersi berganda ditunjukkan pada Tabel 4.5 berikut:
Tabel 4.5 Analisis Regresi Berganda
Variabel dependen Price Book Value
Variable Coefficient
Std. Error t-Statistic
Prob. PER
0.119342 0.021844
5.463329 0.0000
ROE 0.191925
0.015656 12.25904
0.0000 DER
-0.226244 0.351504
-0.643646 0.5204
C -2.026882
0.646383 -3.135730
0.0019
Dependent Variable: PBV Sumber: Hasil Olah Software Eviews 7, 2016 Data Diolah
Berdasarkan Tabel 4.5dapat disusun persamaan untuk regresi berganda sebagai
berikut : Y = -2,026 + 0,119X
1
+ 0,192X
2
– 0,226X
3
Universitas Sumatera Utara
4.2.4 Pengujian Hipotesis
Untuk melakukan pengujian terhadap hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini, maka akan dilakukan analisis koefisien determinasi, pengujian
pengaruh simultan uji F, dan pengujian pengaruh parsial uji t. Tujuan pengujian hipotesis adalah untuk mengetahui pengaruh variabel independen
terhadap variabel dependen baik secara parsial maupun simultan serta untuk mengetahui besarnya kemampuan variabel independen dalam menjelaskan
pengaruhnya terhadap variabel dependen.
3.2.4.1 Pengujian Hipotesis Secara Parsial Uji t
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah setiap variabel bebas dan variabel kontrol secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap
variabel terikat. Jika probabilitas signifikansinya
≤ 0,05, maka Ho diterima signifikan.
Jika probabilitas signifikansinya 0,05, maka Ha diterima tidak signifikan.
Tabel 4.6 Uji t
Variabel dependen Nilai Perusahaan
Dependent Variable: PBV Method: Least Squares
Sample: 1 258 Included observations: 258
Variable Coefficient
Std. Error t-Statistic
Prob. PER
0.119342 0.021844
5.463329 0.0000
ROE 0.191925
0.015656 12.25904
0.0000 DER
-0.226244 0.351504
-0.643646 0.5204
C -2.026882
0.646383 -3.135730
0.0019
Sumber: Hasil Olah Software Eviews 7, 2016 Data Diolah
Universitas Sumatera Utara
Hasil uji t penelitian dapat dilihat pada Tabel 4.6. Interpretasinya adalah sebagai berikut:
1. Nilai koefisien dari PER adalah 0,119. Nilai koefisien yang bernilai positif
berarti variabel PER berpengaruh positif terhadap nilai perusahaan yang diproksikan dengan PBV. Diketahui nilai Prob. dari PER 0,000 0,05, maka
PER berpengaruh signifikan terhadap nilai perusahaan.Hal ini berarti Price Earning Ratio PERberpengaruh positif dan signifikan terhadap nilai
perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI. Hasil penelitian ini sesuai dengan hipotesis yang dikemukakan oleh peneliti
sehingga hipotesis yang diajukan diterima dimana H diterima.
2. Nilai koefisien dari ROE 0,192. Nilai koefisien yang bernilai positif berarti
variabel ROE berpengaruh positif terhadap nilai perusahaan yang diproksikan dengan PBV. Diketahui nilai Prob. dari ROE 0,000 0,05, maka ROE
berpengaruh signifikan terhadap nilai perusahaan.Hal ini berarti Return on Equity ROEberpengaruh positif dan signifikan terhadap nilai perusahaan
manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI. Hasil penelitian ini sesuai dengan hipotesis yang dikemukakan oleh peneliti sehingga hipotesis
yang diajukan diterima dimana H diterima.
3. Diketahui nilai koefisien dari DER adalah -0,226. Nilai koefisien yang bernilai
negatif berarti variabel DER berpengaruh negatif terhadap nilai perusahaan yang diproksikan dengan PBV. Diketahui nilai Prob. dari DER 0,5204 0,05,
maka DER berpengaruh tidak signifikan terhadap nilai perusahaan.Hal ini berarti DERberpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap nilaiperusahaan
Universitas Sumatera Utara
manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI.Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan hipotesis yang dikemukakan peneliti sehingga hipotesis
yang diajukan peneliti ditolak.
4.2.4.2 Pengujian Hipotesis Secara Simultan Uji F
Uji � bertujuan untuk menguji pengaruh variabel bebas secara bersama-
sama atau simultan terhadap variabel tak bebas.
Tabel 4.7 Uji F
Variabel dependen Keputusan Investasi
Dependent Variable: PBV Method: Least Squares
Sample: 1 258 Included observations: 258
R-squared 0.419307 Mean dependent var
3.063140 Adjusted R-squared
0.412449 S.D. dependent var 6.016804
S.E. of regression 4.611993 Akaike info criterion
5.910580 Sum squared resid
5402.702 Schwarz criterion 5.965664
Log likelihood -758.4648 Hannan-Quinn criter.
5.932730 F-statistic
61.13625 Durbin-Watson stat 1.984096
ProbF-statistic 0.000000
Sumber: Hasil Olah Software Eviews 7, 2016 Data Diolah
Berdasarkan Tabel 4.7, diperoleh nilai Prob. F-statistics, yakni 0,0000 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel bebas, yakni PER, ROE,
dan DER secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel tak bebas nilai perusahaan.
4.2.4.3 Koefisien Determinasi R
2
Pengukuran besarnya persentase kebenaran dari uji regresi dapat dilihat melalui nilai koefisien determinasi multiple R
2
koefisien determinan mengukur proporsi dari variasi yang dapat dijelaskan oleh variabel independen. Apabila
nilai R
2
suatu regresi semakin mendekati satu, maka semakin baik regresi
Universitas Sumatera Utara
tersebut dan apabila semakin mendekati nol, maka variabel independen secara keseluruhan semakin tidak bisa menjelaskan variabel dependen. Adjusted R-
Square digunakan untuk melihat berapa besar pengaruh faktor- faktor yang ditimbulkan oleh variabel-variabel independen terhadap variabel dependen.
Tabel 4.8 Koefisien Determinasi R²
Adjusted R-Square Variabel dependen Nilai Perusahaan
Dependent Variable: PBV Method: Least Squares
Sample: 1 258 Included observations: 258
R-squared 0.419307 Mean dependent var
3.063140 Adjusted R-squared
0.412449 S.D. dependent var 6.016804
S.E. of regression 4.611993 Akaike info criterion
5.910580 Sum squared resid
5402.702 Schwarz criterion 5.965664
Log likelihood -758.4648 Hannan-Quinn criter.
5.932730 F-statistic
61.13625 Durbin-Watson stat 1.984096
ProbF-statistic 0.000000
Sumber: Hasil Olah Software Eviews 7, 2016 Data Diolah
Tabel 4.8 menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi Adjusted R- squared dalam penelitian ini adalah sebesar
�
2
= 0,412. Nilai tersebut dapat diinterpretasikan bahwa growth opportunity, profitabilitas, dan struktur modal
mampu mempengaruhi nilai perusahaan secara simultan atau bersama-sama sebesar 41,2, sedangkan sisanya sebesar 58,8 dipengaruhi oleh variabel lain
yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
Universitas Sumatera Utara
4.3 Pembahasan 4.3.1 Pengaruh
Kategori