BAB IV HASIL PENGUJIAN 4.1 Hasil Penelitian Dalam bab ini diuraikan hal-hal yang berkaitan dengan data yang berhasil dikumpulkan, dan pembahasan dari hasil penelitian data tersebut. Bagian yang akan dibicarakan antara lain gambaran umum sampel, uji kualitas data, uji asumsi klasik, dan analisis data menggunakan regresi linier berganda. 4.1.1 Statistik Deskriptif Analisis deskriptif statistic dilakukan untuk mengetahui sebaran nilai dari variabel-variabel penelitian. Hal hal yang akan dikaji dalam membahas analisis deskriptif adalah nilai rata-rata, nilai maksimum dan nilai minimum dari masingmasing variable. Berikut adalah hasil output perhitungan deskriptif statistik menggunakan SPSS 16. Tabel 4.1 Deskriptif statistik variable penelitian Statistics S_Institusi S_Manajerial KAP INDP ML N 84 84 84 84 84 Mean 70.596 3.160 0.393 0.191-0.002 Std. Deviation 16.182 6.146 0.491 0.395 0.035 Minimum 37.100 0.010 0.000 0.000-0.090 Maximum 96.100 27.770 1.000 1.000 0.100 Dari tabel diatas diperoleh keterangan bahwa rata rata variable struktur kepemilikan institusional 70,596 nilai maksimum = 96,1 nilai minimumnya = 37,1 dengan simpangan baku = 16,182. Untuk variable struktur kepemilikan manajerial diperoleh keterangan nilai rata-rata 3,16 nilai maksimum = 27,77 dan nilai 47
48 minimumnya = 0,01 dengan simpangan baku = 6,146. Pada variable KAP diperoleh keterangan nilai rata-rata = 0,393 ini menunjukan banyaknya sampel yang menggunakan KAP big four adalah 0,393x84= 33 sampel. Pada variable independensi auditor diperoleh keterangan nilai rata-rata = 0,191 ini menunjukan banyaknya sampel yang tidak mengalami financial distress adalah 0,191x84= 16 sampel. Dari tabel diatas diperoleh keterangan bahwa rata rata variable Manajemen Laba 0,000 nilai maksimum = 0,096 nilai minimumnya = -0,08 dengan simpangan baku = 0,035. 4.1.2 Uji Asumsi Klasik Dalam bagian analisis datahal-hal yang akan dibicarakan antara lain uji normalitas, uji asumsi klasik, analisis regresi berganda dan pengujian hipotesis. 4.1.2.1 Uji Normalitas Berdasarkan teori statistika model linier hanya residu dari model regresi yang wajib diuji normalitasnya, sedangkan variabel independen dan dependen diasumsikan bukan fungsi distribusi Jadi tidak perlu diuji normalitasnya. Hasil output dari pengujian normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov adalah sebagai berikut. Tabel 4.2 Uji Normalitas Data One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 84 Kolmogorov-Smirnov Z 0.323 Asymp. Sig. (2-tailed) 1.000 a. Test distribution is Normal.
49 Analisis data hasil Output : Uji normalitas data digunakan hipotesis sebagai berikut : H0: Data berdistribusi normal H1: Data tidak berdistribusi normal Kriteria penerimaan H0 H0diterima jika nilai sig (2-tailed) > 5%. Dari tabel diperoleh nilai sig = 1.000 = 100 % > 5%, maka H0 diterima. Artinya variabel unstandardized residual berdistribusi normal. Uji normalitas juga dapat dilihat pada grafik Normal P-Plot sebagai berikut. Diagram 4.1 Grafik Normal PP-Plot Pada grafik P-Plot terlihat data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis histograf menuju pola distribusi normal maka variabel dependen Y memenuhi asumsi normalitas. 4.1.2.2 Uji Multikolonieritas Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik tidak terjadi korelasi antar variabel bebas. Untuk mendeteksi ada tidaknya
50 multikolonearitas di dalam model regresi adalah dengan melihat nilai toleransi dan Variance Inflation Factor (VIF). Apabila nilai tolerance > 10% dan nilai VIF < 10, maka dapat disimpulkan tidak ada multikolinieritas antar variabel bebas dalam model regresi. Berikut hasil perhitungan menggunakan program SPSS 16: Tabel 4.3 Uji Multikolenieritas Coefficients a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF (Constant) S_Institusi 0.941 1.063 1 S_Manajerial 0.927 1.078 KAP 0.995 1.005 INDP 0.974 1.026 a. Dependent Variable: ML Dari tabel diatas terlihat setiap variabel bebas mempunyai nilai tolerance > 0,1 dan nilai VIF < 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinieritas antar variabel bebas dalam model regresi ini. 4.1.2.3 Uji Heterokedastisitas Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Heteroskedastisitas menunjukkan penyebaran variabel bebas.penyebaran yang acak menunjukkan model regresi yang baik. Dengan kata lain tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk menguji heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan mengamati grafik scatterplot dengan pola titik-titik yang menyebar di atas dan di bawah sumbu Y.Berikut hasil pengolahan menggunakan program SPSS 16:
51 Diagram 4.2 Uji scatter plot Pada grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi ini. Selain dengan mengamati grafik scatterplot, uji heterokedastisitas juga dapat dilakukan dengan uji Glejser. Uji glejser yaitu pengujian dengan meregresikan nilai absolut residual terhadap variabel independent. Output dari proses di atas adalah sebagai berikut. Tabel 4.4 Uji Glejser Coefficientsa Model T Sig. 1 (Constant) 3.721 0.000 S_Institusi -1.175 0.244 S_Manajerial 0.172 0.864 KAP -0.066 0.947 INDP -1.565 0.122 a. Dependent Variable: Abs_res Hasil tampilan output SPSS dengan jelas menunjukkan semua variabel independent mempunyai nilai sig 0,05. Jadi tidak ada variabel independent yang
52 signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependentabs_res. Jadi dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung adanya heterokedastisitas. 4.1.3 Analisis Regresi Berganda Berdasarkan analisis dengan programspss 16 for Windows diperoleh hasil regresi berganda seperti terangkum pada tabel 4.14 berikut: Tabel 4.5 Analisis Regresi Berganda Model Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients 1 B Beta (Constant) -0.022 S_Institusi 2.36E-04 0.104 S_Manajerial 0.001 0.225 KAP -0.011-0.150 INDP 0.033 0.365 a. Dependent Variable: ML Berdasarkan tabel 4.7 di atas diperoleh persamaan regresi berganda sebagai berikut: ML = -0,022 + 2.36E-04 S_institusi + 0,001 S_manajerial 0,011 KAP + 0,033 Indp. Persamaan regresi tersebut mempunyai makna sebagai berikut: 1. Koefisien S_Institusi = 2.36E-04 Jika variabel kepemilikan Institusi mengalami kenaikan sebesar satu poin, sementara variabel tetap, maka akan menyebabkan penurunan kenaikan ML sebesar 2,36E-04.
53 2. Koefisien struktur kepemilikan manajerial = 0,001 Jika variabel struktur kepemilikan manajerial mengalami kenaikan sebesar satu poin, sementara variable lain tetap, maka akan menyebabkan kenaikan DA sebesar 0,001. 3. Koefisien KAP = -0,011 Jika variabel KAP mengalami kenaikan sebesar satu poin, sementara variable lain tetap, maka akan menyebabkan penurunan KAP sebesar 0,011. 4. Koefisien Indp = 0,033 Jika variabel Indp mengalami kenaikan sebesar satu poin, sementara variable lain tetap, maka akan menyebabkan penurunan Indp sebesar 0,033. 4.1.4 Pengujian Hipotesis 4.1.4.1 Pengujian Hipotesis secara Simultan (uji F) Uji F dilakukan untuk melihat keberartian pengaruh variabel independent secara simultan terhadap variabel dependent atau sering disebut uji kelinieran persamaan regresi. Hipotesis: H : 0 (Variabel dependent secara simultan tidak berpengaruh terhadap 0 variabel dependent) H : 0 (Variabel dependent secara simultan berpengaruh terhadap variabel 1 dependent) Pengambilan keputusan: Ho diterima jika F hitung F tabel atau sig 5%. H1 diterima jika Fhitung> Ftabel dan sig < 5%.
54 Dengan n = 84 k = 4 diperoleh Ftabel = 2,486 Hasil perhitungan uji F dapat dilihat pada tabel anova dibawah ini. Tabel 4.6 Uji Simultan Model ANOVA b Sum of df Squares Mean Square F Sig. Regression 0.023 4 0.006 5.592.001 a 1 Residual 0.081 79 0.001 Total 0.104 83 a. Predictors: (Constant), INDP, KAP, S_Institusi, S_Manajerial b. Dependent Variable: ML Pada tabel Anova diperoleh nilai F = 5,592 dan sig = 0,001 < 5% ini berarti variable independen struktur kepemilikan institusional, struktur kepemilikan manajerial, KAP dan independensi secara simultan benar-benar berpengaruh signifikan terhadap variable dependen Manajemen Laba. Dengan kata lain variabelvariabel independen struktur kepemilikan institusional, struktur kepemilikan manajerial, KAP dan independensi mampu menjelaskan besarnya variable dependen DA pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI. 4.1.4.2 Pengujian Hipotesis secara Parsial (uji t) Uji t dilakukan untuk mengetahui apakah secara individu (parsial) variabel independent mempengaruhi variabel dependent secara signifikan atau tidak. Hasil output dari SPSS adalah sebagai berikut.
55 Tabel 4.7 Uji Parsial Coefficients a Model T Sig. (Constant) -1.304 0.196 S_Institusi 1.014 0.314 1 S_Manajerial 2.180 0.032 KAP -1.509 0.135 INDP 3.631 0.000 a. Dependent Variable: ML Hipotesis : Ho : Variabel independent tidak berpengaruh terhadap variabel dependent. Ha : Variabel independent berpengaruh terhadap variabel dependent. Kriteria pengambilan keputusan : Dengan tingkat kepercayaan = 95% atau ( ) = 0,05. DAajat kebebasan (df) = n-k-1 = 84-4-1 = 79, serta pengujian dua sisi diperoleh dari nilai thitung = 1,990. Ho diterima apabila ttabel thitung ttabel atau sig 5% Ho ditolak apabila (thitung< ttabel atau thitung> ttabel) dan sig < 5%. Hasil pengujian statistik dengan SPSS pada variabel struktur kepemilikan institusional diperoleh nilai thitung = 1,014 dan sig = 0,314 = 31,4 % > 5% jadi Ho diterima. Ini berarti struktur kepemilikan institusional tidak berpengaruh terhadap ML pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI. Pada variabel struktur kepemilikan manajerial diperoleh nilai thitung = 2,180 dengan nilai sig = 0,032 = 3,2 % < 5% jadi Ho ditolak, Ini berarti variabel independen struktur kepemilikan manajerial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen ML yang terdaftar di BEI. Pada variabel KAP diperoleh nilai thitung = -1,509 dan sig = 0,135 = 13,5 % <
56 5% jadi Ho diterima. Ini berarti variabel independen KAP tidak berpengaruh signifikan terhadap ML pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI. Pada variabel INDP diperoleh nilai thitung = 3,631 dan sig = 0,000 = 0,00% < 5% jadi Ho ditolak. Ini berarti variabel independensi auditor berpengaruh signifikan terhadap ML pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI. 4.1.4.3 Koefisien Determinasi Ganda (R2) Untuk mengetahui besarnya pengaruh variable bebas terhadap variable dependen dapat dilihat pada table model summary dibawah ini. Tabel 4.8 Uji Determinasi Model R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1.470 a 0.221 0.181 0.03205 a. Predictors: (Constant), INDP, KAP, S_Institusi, S_Manajerial Pada tabel diatas diperoleh nilai Adjusted R 2 = 0,181 = 18,1%, ini berarti variabel bebas kepemilikan institusional, kepemilikan manajerial, KAP dan independensi auditor secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependent ML sebesar 18,1% dan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak masuk dalam penelitian ini. 4.1.4.4 Koefisien Determinasi Parsial (r 2 ) Selain melakukan uji t maka perlu juga mencari besarnya koefisien determinasi parsialnya untuk masing-masing variabel bebas. Uji determinasi parsial ini digunakan untuk mengetahui seberapa besar sumbangan dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat.secara parsial kontribusi variable independent terhadap variable dependent bisa dilihat pada tabel berikut ini:
57 Tabel 4.9 Uji determinasi parsial 1 Coefficients a Correlations Model Zeroorder Partial Partial 2 (Constant) S_Institusi 0.017 0.13 1.69% S_Manajerial 0.258 0.23 5.29% KAP -0.144-0.167 2.78% INDP 0.381 0.378 14.28% a. Dependent Variable: DA Berdasarkan tabel di atas, diketahui besarnya pengaruh struktur kepemilikan institusional terhadadap ML adalah 1,69%, Besarnya pengaruh struktur kepemilikan manajerial adalah 5,29%. Besarnya pengaruh KAP terhadap ML pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI adalah 2,78%. Besarnya pengaruh independensi auditor terhadap ML pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI adalah 14,28%.