BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata rata ( mean ),standar deviasi serta nilai maksimum dan minimum.hasil analisis statistik deskriptif dalam penelitian ini dapat dilihat dalam tabel 4.1 sebagai berikut : Tabel 4.1 Analisis Deskriptif Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic NPM 72 1.8 43.8 15.736 8.7069 OPM 72 2.6 54.2 20.965 10.7878 DER 72 3.8 15.6 8.904 2.4729 ROA 72.3 4.0 1.943.9314 PERTUMBUHAN LABA 72.2 1.8.458.3985 Valid N (listwise) 72 Pada tabel 4.1 di atas menunjukkan bahwa jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 72 sampel data yang diambil dari Laporan Keuangan Publikasi masing-masing bank yang bersangkutan periode 2008 sampai dengan 2011. 51
52 Data rasio NPM terendah (minimum) adalah 1,8% berasal dari NPM Bank Arta Graha Internasional pada tahun 2008, sedangkan rasio NPM tertinggi (maksimum) adalah 49% berasal dari NPM Bank BCA pada tahun 2011. Dengan melihat nilai rata-rata (mean) NPM sebesar 15,73%, Sementara standar deviasi NPM sebesar 8,706% yang berarti simpangan data nilainya lebih kecil daripada meannya sebesar 15,73% yang menunjukkan bahwa data variabel NPM baik. Data rasio OPM terendah (minimum) adalah 2,6% berasal dari OPM Bank Arta Graha Internasional pada tahun 2008, sedangkan rasio OPM tertinggi (maksimum) adalah 54,2% berasal dari OPM Bank BCA pada tahun 2011. Dengan melihat nilai rata-rata (mean) OPM sebesar 20,96% berasal dari Bank Tabungan Negara pada tahun 2011, Sementara standar deviasi OPM sebesar 10,78% yang berarti simpangan data nilainya lebih kecil daripada meannya sebesar 20,96%yang menunjukkan bahwa data variabel OPM baik. Data rasio DER terendah (minimum) adalah 3,8% berasal dari DER Bank Swadesi pada tahun 2008, sedangkan rasio DER tertinggi (maksimum) adalah 15,6% berasal dari DER Bank Arta Graha Internasional pada tahun 2011. Dengan melihat nilai rata-rata (mean) DER sebesar 8,904% berasal dari Bank Himpunan Saudara 1906 pada tahun 2008,Sementara standar deviasi DER sebesar 2,47% yang berarti simpangan data nilainya lebih kecil daripada meannya sebesar 8,904% yang menunjukkan bahwa data variabel DER baik. Data rasio ROA terendah (minimum) adalah 0,3% berasal dari ROA Bank Arta Graha Internasional pada tahun 2008, sedangkan rasio ROA tertinggi
53 (maksimum) adalah 4% berasal dari ROA Bank Rakyat Indonesia pada tahun 2011. Dengan melihat nilai rata-rata (mean) ROA sebesar 1,943% berasal dari ROA Bank Mega pada tahun 2008,Sementara standar deviasi ROA sebesar 0,93% yang berarti simpangan data nilainya lebih kecil daripada meannya sebesar 1,943% yang menunjukkan bahwa data variabel ROA baik. Data pertumbuhan laba terendah (minimum) adalah 0,2% dan data pertumbuhan laba tertinggi (maksimum) adalah 1,8%, sedangkan rata-rata (mean) pertumbuhan laba sebesar 0,458%, hal ini menunjukkan bahwa rata-rata perusahaan sektor perbankan memiliki pertumbuhan laba yang tinggi. Sementara standar deviasi pertumbuhan laba sebesar 0,39% yang berarti simpangan data nilainya lebih kecil daripada meannya sebesar 0,458% yang menunjukkan bahwa data variabel pertumbuhan laba baik. Standar deviasi (δ) menunjukkan seberapa jauh kemungkinan nilai yang diperoleh menyimpang dari nilai yang diharapkan. Semakin besar nilai standar deviasi dibandingkan dengan mean, maka semakin besar kemungkinan nilai tersebut menyimpang dari nilai yang diharapkan. Dari gambaran di atas dapat disimpulkan bahwa data variable NPM,OPM,DER,ROA dan pertumbuhan laba menunjukkan hasil yang baik, hal tersebut karena standar deviasi yang mencerminkan penyimpangan dari data variabel tersebut lebih kecil dari rata-ratanya..
54 B. Asumsi Klasik a) Uji Normalitas Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data dalam penelitian yang digunakan, memiliki distribusi yang normal atau tidak. Analisis Kolmogorov Smirnov merupakan suatu pengujian untuk menguji keselarasan data, dimana suatu sampel dikatakan berdistribusi normal atau berdistribusi tidak normal. Perumusan hipotesa untuk uji normalitas ialah : Ho : data normal Ha : data tidak normal Dasar pengambilan keputusannya, yaitu : 1. S i g n i f i k a n s i > 0, 0 5 ( H o diterima : data normal) 2. S i g n i f i k a n s i < 0, 0 5 ( H o ditolak : data tidak normal) Berikut ini adalah hasil pengolahan data statistik untuk uji normalitas Kolmogorov-Smirnov :
55 Tabel 4.2 Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test NPM OPM DER ROA N 72 72 72 72 Normal Parameters a,,b Mean 15.736 20.965 8.904 1.943 Std. Deviation 8.7069 10.7878 2.4729.9314 Most Extreme Differences Absolute.112.154.073.081 Positive.112.154.073.081 Negative -.088 -.071 -.051 -.079 Kolmogorov-Smirnov Z.953 1.304.621.688 Asymp. Sig. (2-tailed).324.067.835.730 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Tabel 4.3 Hasil Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 72 Normal Parameters a,,b Mean.0000000 Std. Deviation.35816313 Most Extreme Differences Absolute.111 Positive.111 Negative -.061 Kolmogorov-Smirnov Z.938 Asymp. Sig. (2-tailed).342 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber data dio lah : SPSS 20 07
56 Berdasarkan tabel 4.3 di atas diketahui bahwa variabel NPM,OPM,DER,ROA memiliki tingkat signifikansi yang lebih besar dari 0,05.maka seluruh variable bebas memiliki kesimpulan bahwa Ho: diterima yang berarti data berdistribusi normal. b) Uji Multikolinieritas Multikolinieritas suatu keadaan dimana di antara variabel bebas dalam model regresi terdapat korelasi yang signifikan. Model regresi yang baik tidak mengandung multikolinieritas. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas digunakan Variance Inflation Factor (VIF). Apabila nilai tolerance > 0,10 atau nilai VIF < 10, maka tidak ada multikolinieritas antar variabel bebas dalam model regresi. Dari hasil model regresi menghasilkan nilai tolerance dan VIF sebagai berikut : Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinearitas Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant).692.225 NPM.076.020 1.665.660 4.349 OPM -.064.019-1.721.407 3.235 DER -.015.019 -.093.881 1.533 ROA.017.098.040.828 4.736 a. Dependent Variable: PERTUMBUHAN LABA sumber : Data Sekunder yang Diolah Menggunakan SPSS 17
57 Berdasarkan Tabel 4.4 di atas, dapat dilihat bahwa nilai VIF lebih kecil dari 10 dan Tolerance lebih kecil dari 0,10. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak mengindikasikan adanya multikolinieritas atau asumsi non multikolinieritas terpenuhi. c) Uji Autokorelasi Autokorelasi menunjukkan dalam sebuah model regresi linier terdapat kesalahan pengganggu pada periode waktu dengan kesalahan pada periode waktu sebelumnya. Model regresi yang baik bebas dari autokorelasi. Pendeteksian ada tidaknya autokorelasi dapat dilakukan dengan menggunakan uji Durbin Watson (DW-test). Suatu observasi dikatakan tidak terjadi autokorelasi jika nilai Durbin Watson du < d < 4- du. Berikut adalah nilai Durbin Watson yang dihasilkan dari model regresi : Tabel 4.5 Hasil Uji Autokorelasi Model Summary b Adjusted R Std. Error of the Model R R Square e r B Square Estimate Durbin-Watson 1.439 a.192.144.3687 2.161 a. Predictors: (Constant), ROA, DER, NPM, OPM b. Dependent Variable: PERTUMBUHAN LABA Berdasarkan tabel di atas diketahui nilai Durbin-Watson (DW) adalah 2,161,Nilai D-W menurut D-W tabel dengan tingkat signifikasi 5% dan nilai n=72 serta k=4 diperoleh angka dl=1,5029 dan du=1,7366.oleh
58 karena itu,nilai du lebih kecil ( 1,7366) dari DW ( 2,161 ) dan kurang dari 4-1,7366 = 2,2643 Sehingga dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa model regresi mengindikasikan tidak adanya autokorelasi atau asumsi bebas autokorelasi pada model terpenuhi. d) Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas menunjukkan adanya ketidaksamaan varians dari residual atas suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Pendeteksian ada atau tidaknya heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan scatterplot antara nilai ZPRED pada sumbu X dan ZRESID pada sumbu Y. Jika scatterplot menghasilkan titik-titik yang tidak membentuk pola-pola tertentu dan titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y, maka disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.berikut gambar scatterplot yang dihasilkan dari model regresi: Gambar 4.1 Hasil Uji Heterokedastisitas
59 Gambar 4.1 menunjukkan titik-titik tidak membentuk pola tertentu dan titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y, sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas dalam model regresi, dengan demikian asumsi non heteroskedastisitas terpenuhi. C. Analisis Regresi Linear Berganda a) Analisis Koefesien Determinasi Tabel 4.6 Hasil Uji Regresi Berganda Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 1 (Constant).692.225 3.076.003 NPM.076.020 1.665 3.886.000.660 4.349 OPM -.064.019-1.721-3.397.001.407 3.235 DER -.015.019 -.093 -.794.430.881 1.533 ROA.017.098.040.175.862.828 4.736 a. Dependent Variable: PERTUMBUHAN LABA Analisis rergesi linear berganda digunakan untuk menguji pengaruh dua atau variabel independen terhadap satu variabel dependen. Dengan melihat tabel di atas, dapat disusun persamaan regresi linear berganda. Pertumbuhan Laba= 0,692+0,076 NPM -0,064 OPM- 0.015 DER + 0,017 ROA.Ringkasan hasil analisis regresi pada Tabel di atas diuraikan sebagai berikut:
60 1) Konstanta (a) Nilai konstanta (a) adalah sebesar 0,692, artinya jika semua variabel bebas sama dengan 0 maka nilai Pertumbuhan labanya akan menurun sebesar 0,692. 2) Koefisien regresi (b i ) Nilai koefisien regresi variabel Net Profit Margin (NPM) adalah sebesar 0,076 dengan asumsi variabel bebas lainnya konstan/tidak berubah. Tanda positif menunjukkan hubungan yang searah antara Net Profit Margin (NPM) dan pertumbuhan laba perusahaan, yang berarti apabila Net Profit Margin (NPM) semakin besar maka tingkat pertumbuhan laba perusahaan akan meningkat pula sebesar 0,076%. Nilai koefisien regresi variabel Operating Profit Margin (OPM) adalah sebesar -0,064 dengan asumsi variabel bebas lainnya konstan/tidak berubah. Tanda negatif menunjukkan hubungan yang berlawanan arah antara Operating Profit Margin (OPM) dan pertumbuhan laba perusahaan, yang berarti apabila Operating Profit Margin (OPM) semakin besar maka tingkat pertumbuhan laba perusahaan akan menurun sebesar 0,064%. Nilai koefisien regresi variabel Debt to Equity Ratio (DER) adalah sebesar -0,015 dengan asumsi variabel bebas lainnya
61 konstan/tidak berubah. Tanda positif menunjukkan hubungan yang searah antara Debt to Equity Ratio (DER) dan pertumbuhan laba perusahaan, yang berarti apabila Debt to Equity Ratio (DER) semakin besar maka tingkat pertumbuhan laba perusahaan akan menurun pula sebesar 0,015%. Nilai koefisien regresi variabel Return On Asset (ROA) adalah sebesar 0,017 dengan asumsi variabel bebas lainnya konstan/tidak berubah. Tanda positif menunjukkan hubungan yang searah antara Return On Asset (ROA) dan pertumbuhan laba yang berarti apabila Return On Asset (ROA) semakin besar maka tingkat pertumbuhan laba akan meningkat pula sebesar 0,017%. 3) Koefisien Determinasi Tabel 4.7 Hasil Koefisien Determinasi (R 2 ) Model Summary b Adjusted R Std. Error of the Model R R Square Square Estimate Durbin-Watson 1.439 a.192.144.3687 2.161 a. Predictors: (Constant), ROA, DER, NPM, OPM b. Dependent Variable: PERTUMBUHAN LABA
62 Koefisien Determinasi (R 2 ) sebesar 0,144 yang memiliki arti bahwa persentase pengaruh dari variabel Return On Asset (ROA), Net Profit Margin (NPM), Debt to Equity (DER), dan Operating Profit Margin (OPM) terhadap pertumbuhan laba adalah sebesar 14,4% dan sisanya 85,6 % dipengaruhi oleh variabel lainnya yang tidak diteliti. 4) Koefisien Korelasi Nilai R menerangkan tingkat hubungan antar variabel-variabel independen (X) dengan variabel dependen (Y). pada tabel di atas, dapat dilihat bahwa R sebesar 0,439 atau 43,9%. Artinya hubungan antara variabel independen yaitu NPM,OPM,DER dan ROA terhadap variabel dependen yaitu pertumbuhan laba adalah 43,9%. b) Uji F ( Uji bersama-sama ) Berdasarkan tabel 4.8 hasil uji F pada analisis regresi linier berganda, diketahui nilai F hitung sebesar 3,988 dengan nilai signifkansi 0,000. Karena nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka disimpulkan variabel Return On Asset (ROA), Net Profit Margin (NPM), Debt to Equity (DER), dan Operating Profit Margin (OPM) secara bersama-sama berpengaruh terhadap pertumbuhan laba.
63 Tabel 4.8 Hasil uji F ( Uji bersama-sama ) ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 2.169 4.542 3.988.000 a Residual 9.108 67.136 Total 11.276 71 a. Predictors: (Constant), ROA, DER, NPM, OPM b. Dependent Variable: PERTUMBUHAN LABA c) Uji T ( Uji Individual ) Uji T digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel variabel bebas secara parsial terhadap variabel terikat. Apabila t hitung > t tabel, maka Ha diterima, dengan demikian variabel bebas dapat menjelaskan variabel terikat yang ada dalam model dengan kata lain ada pengaruh antara 4 variabel yang diuji. Dan sebaliknya jika t hitung < t tabel, maka Ho diterima, dengan demikian variabel bebas tidak dapat menjelaskan variabel terikat atau dengan kata lain tidak ada pengaruh antara dua variabel yang diuji.
64 Tabel 4.9 Hasil Uji T Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 1 (Constant).692.225 3.076.003 NPM.076.020 1.665 3.886.000.066 5.239 OPM -.064.019-1.721-3.397.001.047 2.283 DER -.015.019 -.093 -.794.430.881 1.135 ROA.017.098.040.175.862.228 4.378 a. Dependent Variable: PERTUMBUHAN LABA Dari tabel 4.9 di atas, maka hasil regresi berganda dapat dianalisis sebagai berikut. 1. Net Profit Margin ( NPM ) Dari hasil perhitungan secara parsial diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,000. Karena nilai signifikan NPM ini lebih kecil dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa NPM berpengaruh secara parsial terhadap pertumbuhan laba. Hal ini mengindikasikan bahwa perubahan yang terjadi pada NPM akan berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba. Koefisien NPM sebesar 0,076 menunjukkan NPM berhubungan positif terhadap pertumbuhan laba. Pengaruh positif yang ditunjukkan oleh NPM mengindikasikan bahwa apabila NPM mengalami kenaikan, maka pertumbuhan laba juga akan mengalami kenaikan, dan sebaliknya. Semakin besar NPM mengindikasikan pendapatan yang dimiliki
65 perusahaan perbankan juga meningkat, sehingga menambah kemampuan bank dalam meningkatkan laba Hasil penelitian ini juga mendukung hasil penelitian Rina Ani Sapariyah dan Ayu Ananta Putri (2012) yang menunjukkan bahwa NPM berpengaruh negative dan signifikan terhadap pertumbuhan laba. 2. Operating Profit Margin ( OPM ) Dari hasil perhitungan secara parsial diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,001. Karena nilai signifikan OPM ini lebih kecil dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa OPM berpengaruh secara parsial terhadap pertumbuhan laba. Hal ini mengindikasikan bahwa perubahan yang terjadi pada OPM akan berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba. Koefisien OPM sebesar -0.064 menunjukkan OPM berhubungan negatif terhadap pertumbuhan laba. Pengaruh negatif yang ditunjukkan oleh OPM mengindikasikan bahwa apabila OPM mengalami kenaikan, maka pertumbuhan laba akan mengalami kenaikan, dan sebaliknya apabila OPM mengalami penurunan, maka pertumbuhan laba akan mengalami penurunan juga. Hasil penelitian ini juga mendukung hasil penelitian Meilina Sari (2009) yang menyatakan bahwa OPM berpengaruh terhadap pertumbuhan laba.
66 3. Debt to Equity Ratio ( DER ) Dari hasil perhitungan secara parsial diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,430. Karena nilai signifikan DER ini lebih besar dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa DER tidak berpengaruh secara parsial terhadap pertumbuhan laba. Koefisien DER sebesar -0.015 menunjukkan DER berhubungan negatif terhadap pertumbuhan laba. Pengaruh negatif yang ditunjukkan oleh DER mengindikasikan bahwa apabila DER Semakin turun DER menunjukkan semakin berkurang komposisi utang perusahaan dibandingkan dengan modal sendiri sehingga berdampak besar pada beban perusahaan terhadap pihak luar karena akan meningkat tingkat solvabilitas perusahaan. Hasil penelitian ini juga mendukung hasil penelitian Rina Ani Sapariyah dan Ayu Ananta Putri (2012) yang menyatakan bahwa DER berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba. 4. Rasio On Asset ( ROA ) Dari hasil perhitungan secara parsial diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,862. Karena nilai signifikan ROA ini lebih besar dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa ROA tidak berpengaruh secara parsial terhadap pertumbuhan laba. Hal ini mengindikasikan bahwa perubahan yang terjadi pada ROA tidak akan berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba.koefisien ROA sebesar 0,017 menunjukkan ROA berhubungan positif terhadap pertumbuhan laba.
67 Pengaruh positif yang ditunjukkan oleh ROA mengindikasikan bahwa apabila ROA mengalami kenaikan, maka pertumbuhan laba akan mengalami kenaikan, dan sebaliknya. Semakin besar ROA mengindikasikan keuntungan yang diperoleh perusahan bank atas aset juga meningkat, sehingga menambah kemampuan bank dalam meningkatkan laba. Sebaliknya, semakin kecil ROA mengindikasikan keuntungan atas aset mengalami penurunan, sehingga hal tersebut akan mengurangi kemampuan bank dalam menghasilkan laba.hasil penelitian ini juga mendukung hasil penelitian Abiwodo, Ubud Salim, dan Bambang Swasto (2004) yang menunjukkan bahwa ROA berpengaruh signifikan terhadap rasio laba bersih. 5. Variabel independen yang paling dominan berpengaruh terhadap pertumbuhan laba.dari tabel koefisien di atas, dapat dilihat bahwa tingkat signifikansi yang paling kecil di bawah 0.05 adalah NPM,OPM dengan tingkat masing masing signifikansi NPM sebesar 0,000, OPM sebesar 0,001. Hal ini menunjukkan bahwa NPM,OPM merupakan variabel yang paling dominan berpengaruh secara parsial terhadap pertumbuhan laba.
68 D. Pembahasan NPM berpengaruh secara parsial terhadap pertumbuhan laba. Hal ini mengindikasikan bahwa perubahan yang terjadi pada NPM berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba. OPM berpengaruh secara parsial terhadap pertumbuhan laba. Hal ini mengindikasikan bahwa perubahan yang terjadi pada OPM tidak berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba. DER tidak berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba. Pengaruh negatif yang ditunjukkan oleh DER mengindikasikan bahwa apabila DER Semakin turun DER menunjukkan semakin berkurang komposisi utang perusahaan dibandingkan dengan modal sendiri sehingga berdampak besar pada beban perusahaan terhadap pihak luar karena akan meningkat tingkat solvabilitas perusahaan. ROA tidak berpengaruh secara parsial terhadap pertumbuhan laba. Hal ini mengindikasikan bahwa perubahan yang terjadi pada ROA akan berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan laba Hal ini juga menggambarkan bahwa H4 yang diajukan diterima.