Analisis Pengaruh Penerimaan Total dan Biaya Operasional ...

Seminar Nasional Pengembangan Agribisnis Perkebunan dalam Menghadapi Persaingan Global 04-05 April 2018 DOI: https://doi.org/10.31289/snpapmpg.v1i1.82 http://proceeding.uma.ac.id/index.php/semnasagribisnis

111

Analisis Pengaruh Penerimaan Total dan Biaya Operasional

Terhadap Laba Usaha Karet di Perseroan Terbatas Perkebunan

Nusantara III (Persero)

Dicky Syahlevy, Rahmanta & M. Akbar Siregar

Staff PT. Perkebunan Nusantara III (Persero), Staff Pengajar Universitas Sumatera Utara, Staff Pengajar Universitas Medan Area, Indonesia

Abstrak Tanaman karet di Indonesia pertama kali diperkenalkan kepada masyarakat pada jaman kolonial Belanda (1864), orang-orang

yang pertama kali diperkenalkan karet di Indonesia bernama Hofland, karet yang dibawa ke Indonesia sebagai salah satu koleksi

tanaman di Kebun Raya Bogor.

Tujuan utama dari studi ini adalah untuk menentukan efek dari total pendapatan operasi pendapatan, efek dari biaya pada

pendapatan operasional operasional dan efek dari total pendapatan dan biaya pada keuntungan karet di PT. Perkebunan Nusantara

III (Persero) operasional untuk periode Januari 2014 sampai Desember 2016.

Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa penghasilan total (X1) positif dan penting hal ini sesuai dengan hipotesis, biaya

operasional (X2) negatif dan signifikan ini adalah sesuai dengan hipotesis dan total pendapatan dan operasional biaya bersama-

sama efek signifikan pada pendapatan bisnis.

Berdasarkan hal tersebut, maka manajemen pihak harus meningkatkan perhatian untuk total pendapatan dan biaya operasional

untuk meningkatkan laba operasional.

Kata Kunci: pengaruh; signifikan; Tanaman

PENDAHULUAN

Tanaman karet di Indonesia

pertama kali diperkenalkan kepada

masyarakat pada zaman kolonial Belanda

(1864), orang yang pertama kali

memperkenalkan karet di Indonesia

bernama Hofland, karet yang dibawa ke

Indonesia dijadikan sebagai salah satu

jenis tanaman koleksi di kebun raya

Bogor, Hofland selanjutnya

mengembangkan karet di daereh Ciasem

dan Pamanukan Jawa Barat sebagai

komoditas perkebunan, jenis karet yang

pertama kali ditanam di Indonesia adalah

jenis karet rambung (Ficus elastica),

penanaman jenis karet Hevea Brasiliensis

yang berlokasi di Indonesia terjadi pada

tahun 1902 untuk daerah Sumatera

Timur dan pada 1906 untuk daerah

tanam pulau Jawa (Yusnu dan Aditya

2014).

Menurut Soekartawi (1990)

penerimaan total atau total revenue

adalah penerimaan total produsen dari

penjualan outputnya.

Biaya operasional merupakan

seluruh biaya yang di keluarkan oleh

perusahaan untuk mendanai kegiatan

operasi perusahaan demi mencapai

tujuan yang ingin dicapai oleh

perusahaan tersebut (Sukarno Edy, 2002)

Menurut Harahap (2009:113)

Laba adalah kelebihan penghasilan diatas

biaya selama satu periode akuntansi.

Sedangkan menurut Suwardjono

(2008:464) Laba dimaknai sebagai

imbalan atas upaya perusahaan

menghasilkan barang dan jasa.

Total luas areal tanaman karet Provinsi

Sumatera Utara adalah 57.993 hektar

untuk tanaman belum menghasilkan,

298.736 hektar untuk tanaman


112

menghasilkan, dengan jumlah produksi

sebanyak 333.922 ton (BPS Sumut, 2015).

Perkebunan karet yang didominasi

oleh perkebunan karet rakyat di Provinsi

Sumatera Utara menyediakan bahan baku

berupa bahan olah karet (bokar) untuk

karet remah berbahan baku bokar yang

ada dan juga sebagian dipasok ke pabrik

karet diluar Provinsi Sumatera Utara.

Salah satu pengolah karet remah di

Provinsi Sumatera Utara adalah PT

Perkebunan Nusantara III (Persero).

Kajian penelitian terdahulu

Beberapa penelitian sebelumnya

telah dilakukan untuk mengukur

pengaruh biaya Produksi terhadap biaya

anggaran pembelian bahan baku, seperti

yang dilakukan oleh Ferrier dan Lovell,

(1990) dan Shaffnit, Rosen dan Paradi,

(1997) yang menganalisis pengaruh biaya

yang terkait dengan produksi penjualan

serta pemasaran terhadap anggaran

perusahaan yang diproksikan target yang

akan dicapai serta pengalaman masa lalu

perusahaan, hasil penelitian

membuktikan bahwa biaya yang

dikeluarkan untukproduksi berpengaruh

secara positif dan signifikan terhadap

biaya pembelian bahan baku.

Selain itu Al-Sa’ath (2012)

melakukan penelitian terhadap

perusahaan Indofood Tbk dengan periode

penelitian tahun 2009-2010, variabel

bebas yang diduga sebagai Anggaran

Pembelian Bahan Baku adalah Biaya

Produksi yang didapat dengan

pengamatan langsung ke perusahaan

serta Harga Saham per bulan. Hasil 7

peneitian dengan menggunakan Alat

analisis Regresi linier berganda sebagai

alat perhitungannya membuktikan bahwa

variabel Biaya Produksi dan Harga Saham

per bulan memiliki Pengaruh terhadap

Anggaran Biaya Pembelian Bahan Baku

PT. Indofood Tbk.

Atas dasar tersebut maka penulis

melakukan penelitian dengan judul:

“Analisis Pengaruh Penerimaan total dan

Biaya Operasional Terhadap Laba Usaha

Karet di Perseroan Terbatas Perkebunan

Nusantara III (Persero)”.

Tujuan Penelitian.

Tujuan dari penelitian ini adalah:

1. Untuk mengetahui pengaruh

penerimaan total terhadap laba usaha

karet di PT. Perkebunan Nusantara III

(Persero) periode bulan Januari 2014

sampai dengan bulan Desember 2016.

2. Untuk mengetahui pengaruh biaya

operasional terhadap laba usaha karet

di PT. Perkebunan Nusantara III



3. Untuk mengetahui pengaruh

penerimaan total dan biaya

operasional terhadap laba usaha karet

di PT. Perkebunan Nusantara III



METODE PENELITIAN Waktu dan Lokasi Penelitian.

Waktu penelitian dimulai dari

bulan Maret sampai dengan Mei 2018.

Penelitian ini dilaksanakan di Kantor

Direksi PT. Perkebunan Nusantara III

(Persero) Medan, Sumatera Utara.


113

Metode Penentuan Sampel.

Menurut Sugiono (2004), populasi

adalah wilayah generalisasi yang terdiri

atas: objek/subjek yang mempunyai

kuantitas dan karakteristik tertentu yang

ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari

dan kemudian ditarik kesimpulannya.

Populasi dalam penelitian ini

adalah keseluruhan dari objek penelitian

yang terdapat dalam biaya karet di PT.

Perkebunan Nusantara III (Persero)

sebagai sumber data yang memiliki

karakteristik tertentu.

Sampel merupakan bagian

populasi yang akan diteliti atau sebagian

jumlah dari karakteristik yang dimiliki

oleh populasi (Wawan dan Dewi, 2010).

Dalam penelitian ini menggunakan

sampel data biaya pengolahan sebanyak

36 sampel atau 36 bulan yaitu data

penerimaan total, biaya operasional dan

laba usaha dari bulan Januari 2014

sampai dengan Desember 2016.

Teknik Pengumpulan Data.

Untuk memperoleh data yang

diperlukan dalam penelitian ini,penulis

mempergunakan tekni pengumpulan

data sebagai berikut:

a . Dokumentasi


lebih lengkap, dan akurat penulis

melakukan dokumentasi secara langsung

pada Bagian Teknologi dan Bagian

Akuntansi PT. Perkebunan Nusantara III

(Persero).

b. Observasi

Pengumpulan data dengan

mengadakan pengamatan dan penelitian

secara langsung keadaan perusahaan

dengan segala aspek kegiatan yang

berhubungan dengan penelitian.

c. Wawancara


lebih lengkap, penulis mengadakan

wawancara langsung dengan bagian yang

menangani masalah yang diperlukan

dalam membahas permasalahan yang

terjadi.

Teknik Analisa Data.

Seluruh data penelitian yang telah

dikumpulkan untuk diolah, kemudian

akan dianalisis untuk memperoleh

jawaban atas permasalahan yang timbul

dalam penelitian ini Dalam menganalsis

data, peneliti menggunakan program

software SPSS versi

Metode analisis yang digunakan

dalam penelitian ini adalah metode

analisis statistik. Metode dan teknik

analisis dilakukan dengan tahapan

sebagai berikut:

1. Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi digunakan untuk

memberikan pre-test, atau uji awal

terhadap suatu perangkat atau

instrument yang digunakan dalam

pengumpulan data, bentuk data, dan jenis

data yang akan diproses lebih lanjut dari

suatu kumpulan data awal yang telah

diperoleh. Adapun pengujian asumsi

klasik yang digunakan dalam penelitian

ini adalah uji normalitas, uji

multikolinieritas, heterokedastisitas, dan

autokolerasi.

a. Uji Normalitas

Uji Normalitas dilakukan untuk

menentukan apakah data penelitian

terdistribusikan secara normal atau tidak


114

dengan menggunakan grafik normal

probability plot. Uji normalitas ini

dideteksi dengan melihat penyebaran

datanya, jika penyebaran data (titik)

terjadi di sekitar garis diagonal dan

mengikuti garis diagonal, maka model

regresi memenuhi asumsi normalitas.

Sebaliknya, jika data menyebar jauh dari

garis diagonal dana tau tidak mengikuti

arah garis diagonal, maka model regresi

tidak memenuhi asumsi normalitas

(Santoso, 2010).

b. Uji Multikolonieritas

Uji multikolinieritas bertujuan

untuk menguji apakah model regresi

ditemukan adanya korelasi antar variabel

independen. Model regresi yang baik

seharusnya tidak terjadi korelasi diantara

variabel bebas/independen (Ghozali,

2011). Ada atau tidaknya korelasi

multikolinieritas didalam model regresi

dapat dideteksi dengan melihat nilai

tolerance dan variance

inflation factor (VIF).Ukuran ini

menunjukkan setiap variabel bebas mana

yang dijelaskan oleh variabel bebas

lainnya.

Nilai tolerance mengukur

variabilitas variabel bebas yang terpilih

yang tidak dapat dijelaskan variabel

bebas lainnya.Nilai tolerance yang rendah

sama dengan nilai VIF yang tinggi dan

menunjukkan adanya kolinieritas yang

tinggi. Nilai cut off yang umum dipakai

adalah nilai tolerance VIF dibawah 10

atau nilai VIFdiatas 0,10 sehingga setiap

peneliti harus menentukan tingkat

kolinieritasa yang masih dapat ditolerir

(Ghozali, 2011).

c. Uji Autokorelasi

Menurut Ghozali (2013), uji

autokorelasi bertujuan menguji apakah

dalam suatu model regresi linier ada

korelasi antara kesalahan pengganggu

pada suatu periode t dengan kesalahan

pada periode t-1 (sebelumnya). Jika

terdapat korelasi, maka dinamakan ada

masalah autokorelasi. Autokorelasi

muncul karena observasi yang berurutan

sepanjang waktu yang berkaitan satu

sama lainnya. Autokorelasi pada sebagian

besar kasus ditemukan pada regresi yang

datanya adalah time series, atau

berdasarkan waktu berkala, seperti

bulanan, tahunan dan seterusnya

(Santoso, 2010).

Penelitian ini menggunakan data

time series sehingga peneliti melakukan

uji autokorelasi. Model regresi yang baik

adalah regresi yang bebas dari

autokorelasi. Untuk mendeteksi ada atau

tidaknya autokorelasi maka dapat dilihat

dari uji Durbin Watson (DW).

d. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas digunakan

untuk mengetahui ada atau tidaknya

penyimpangan asumsi klasik

heteroskedastisitas yaitu adanya

ketidaksamaan varian dari residual untuk

pengamatan pada model regresi.

Persyaratan yang harus terpenuhi dalam

model regresi adalah tidak adanya gejala

heterosedastisitas.

Heteroskedastisitas mempunyai

suatu keadaan bahwa varian dari suatu

residual suatu pengamatan ke pengamata

yang lain berbeda (Ghozali, 2011).


115

2. Analisis Regresi Linear Berganda

Analisa data dalam penelitian ini

adalah analisis regresi berganda, di mana

pada penelitian ini terdapat dua variabel

independen, yaitu penjualan bersih dan

beban operasional dan satu variabel

dependen, yaitu laba bersih perusahaan

yang mempunyai hubungan saling

mempengaruhi antara kedua

variable tersebut. Analisis regresi

dengan menggunakan SPSS. Persamaan

regresi berganda adalah sebagai berikut:

Keterangan :

Y = Variabel Dependen (Laba Usaha)

A = Konstanta atau harga Y bila X = 0

X1 = Variabel Independen

(Penerimaan total)

X2 =Variabel independen (biaya

operasional)

b1b2 =koefisien regresi berganda

e =Error

3.Pengujian Hipotesis

a. Uji t

Uji t digunakan untuk menguji

seberapa jauh suatu variabel dapat

mempengaruhi variabel terikat dengan

penguji secara individu. Suatu variabel

dikatakan tidak mempunyai pengaruh

yang signifikan jika nilai profabilitas ≤

0.05 dan sebaliknya dikatakan tidak

mempunyai pengaruh signifikan jika nilai

profabilitas ≥ 0.05 (Ghozali, 2011).

Penerimaan atau penolakan hipotesis

dilakukan dengan kriteria:

a. Jika nilai signifikan ≥ 0,05 maka

hipotesis ditolak (koefisien regresi

tidak signifikan). Ini berarti secara

parsial variabel independen tidak

mempunyai pengaruh secara signifikan

terhadap variabel dependen.

b. Jika nilai signifikan ≤ 0,05 maka

hipotesis diterima (koefisien regresi

signifikan). Ini berarti secara parsial

variabel independen tersebut

mempunyai pengaruh yang signifikan

terhadap variabel dependen.

b. Uji F

Menurut Ghozali (2011), uji

statistic F pada dasarnya menunjukkan

apakah semua variabel independen yang

dimasukkan dalam model mempunyai

pengaruh secara bersama – sama

terhadap variabel dependen. Untuk

menguji kedua hipotesis ini digunakan uji

statistik F.

1) Taraf signifikan α = 0,05

2) Kriteria pengujian dimana Ha

diterima apabila p value < α dan Ha

ditolak apabila p value > α.

c. Uji Adjusted R2

Uji koefisien korelasi (R) dilakukan

untuk mengetahui arah hubungan antara

variabel – variabel independen dengan

variabel dependen. Nilai korelasi berada

pada rentang 0 sampai 1 atau 0 sampai -1,

dimana nilai R positif menunjukkan arah

hubungan positif dan nilai R negative

menunjukkan arah hubungan negative

(Ghozali, 2011).

Uji koefisien determinasi (adjusted

R2) digunakan untuk mengukur seberapa

besar kemampuan model regresi dalam

menjelaskan variabel dependen. Nilai


116

koefisien determinasi (adjusted R2)

adalah diantara 0 dan 1. Nilai adjusted R2

yang semakin kecil menunjukkan

kemampuan variabel – variabel

independen dalam menjelaskan variabel

dependen semakin kecil ataupun

sebaliknya (Ghozali, 2011).

HASIL DAN PEMBAHASAN.

Analisis Statistik Deskriptif

Iqbal Hasan (2001:7) menjelaskan

bahwa statistik deskriptif adalah bagian

dari statistika yang mempelajari cara

pengumpulan data dan penyajian data

sehingga mudah dipahami. Statistika

deskriptif hanya berhubungan dengan hal

menguraikan atau memberikan

keterangan-keterangan mengenai suatu

data atau keadaan. Dengan kata statistika

deskriptif berfungsi menerangkan

keadaan, gejala, atau persoalan.

Penarikan kesimpulan pada statistika

deskriptif (jika ada) hanya ditujukan pada

kumpulan data yang ada.

Bambang Suryoatmono (2004:18)

menyatakan Statistika deskriptif adalah

statistika yang menggunakan data pada

suatu kelompok untuk menjelaskan atau

menarik kesimpulan mengenai kelompok

itu saja.

Menurut Sugiyono (2004:169)

Analisis deskriptif adalah statistik yang

digunakan untuk menganalisa data

dengan cara mendeskripsikan atau

menggambarkan data yang telah

terkumpul sebagaimana adanya tanpa

bermaksud membuat kesimpulan yang

berlaku untuk umum atau generalisasi.

Tabel 1. Hasil Uji Analisis Deskriptif N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic

Y 36 -131544285900 33,287,432,177.00 -4122707336.14 38,729,315,945.64

X1 36 47,792,342,383.00 1,011,349,458,093.00 434,651,697,146.31 247,113,617,417.95

X2 36 42,162,836,705.00 879,805,172,193.00 39,343,898,910.17 226,088,067,479.49

Valid

(listwise) Sumber: Output SPSS versi 21, (2018) Berdasarkan data dari tabel 1 dapat

dijelaskan bahwa:

1. Variabel Penerimaan total (X1)

memiliki sampel (N) sebanyak 36

dengan nilai minimum (terkecil)

sebesar 42.162.836.705 yang

diperoleh pada bulan Januari 2016,

sedangkan nilai maksimum

(terbesar) sebesar 879.805.172.193

yang diperoleh pada bulan Desember

2014.

2. Variabel Biaya Operasional (X2)

memiliki sampel (N) sebanyak 36

dengan nilai minimum (terkecil)

sebesar 47.792.342.383 yang

diperoleh pada bulan Januari 2016,

sedangkan nilai maksimum

(terbesar) sebesar 1.011.349.458.093

yang diperoleh pada bulan Desember

2014.

3. Variabel Laba Usaha (Y) memiliki

sampel (N) sebanyak 48 dengan nilai

minimum (terkecil) sebesar -

131.544.285.900 yang diperoleh pada

bulan Desember 2014, sedangkan nilai

maksimum (terbesar) sebesar

33.287.432.177 yang diperoleh pada

bulan Pebruari 2014.


117

Hasil Pengujian Asumsi

Klasik Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk

menguji apakah dalam model regresi,

variabel terikat, variabel bebas atau

keduanya mempunyai distribusi normal

atau tidak. Model regresi yang baik adalah

memiliki distribusi data normal atau

penyebaran data statistik pada sumbu

diagonal dari grafik distribusi normal

(Ghozali,2001).

Uji Multikolinearitas

Didalam persamaan regresi tidak

boleh terjadi multikolinearitas, yang

berarti tidak boleh ada korelasi atau

hubungan yang sempurna atau mendekati

sempurna antara variabel bebas yang

membentuk persamaan tersebut. Uji ini

bertujuan untuk menguji apakah terdapat

korelasi antar variabel. Berikut adalah

hasil uji multikolinearitas:

Tabel 2. Hasil Uji Multikolinearitas Coefficients

Collinearity Statistics

Model

Tolerance VIF

(Constant)

X1 ,676 1,478

X2 ,676 1,478

a. Dependent Variabel: Y

Sumber: Output SPSS versi 21, (2018)

Dari data diatas dapat dilihat

bahwa penerimaan total dengan nilai

tolerance sebesar 0,676 dan nilai VIF

1,478 dan biaya operasional dengan nilai

tolerance sebesar 0,676 dan nilai VIF

1,478. Nilai tolerance untuk semua

variabel independen lebih besar dari 0,10

(tolerance >0,10) dan nilai VIF lebih kecil

dari 10 (VIF < 10). Berdasarkan nilai

tersebut dapat disimpulkan bahwa kedua

variabel independen tidak terjadi

multikolinearitas.

Uji Heteroskedastisitas

Uji Heteroskedastisitas bertujuan

menguji apakah dalam model regresi

terjadi ketidaksamaan varian dari

residual suatu pengamatan ke

pengamatan lain. Pengujian

heteroskedastisitas dilakukan salah satu

cara untuk mengetahui tidaknya

heteroskedastisitas dalam suatu regresi

linear adalah dengan melihat grafik

scatterplot antara nilai prediksi variabel

terikat yaitu ZPRED dengan residual

error yaitu SRESID. Jika tidak ada pola

tertentu dan titik menyebar diatas dan

dibawah angka 0 pada sumbu Y maka

tidak terjadi heteroskedastisitas.

Menurut Suliyanto (2011 : 98), uji

heteroskedastisitas dengan metode

glejser dilakukan dengan meregresikan

semua variabel bebas terhadap nilai

mutlak residualnya. Jika nilai

profitabilitas lebih besar dari nilai (Sig.

>α=0,05), maka dapat dipastikan model

tidak mengandung gejala

heterokedastisitas. Hasil uji glejser dapat

dilihat pada tabel berikut: Tabel 3. Hasil Uji Heteroskedastisitas

Coefficients

Model Unstandardized Coefficients

Beta t Sig.

B Std. Error

(Constant) 5500350909 1,655,556,557,519 3,322 ,002

X1 ,001 ,023 ,005 ,024 ,981

X2 -,043 ,028 -,311 -1,543 ,132

a. Dependent Variabel: Y Sumber: Output SPSS versi 21, (2018)


118

Suatu model dapat dikatakan tidak

mengalami gejala heteroskedastisitas

jika nilai probabilitas atau signifikansi

lebih dari 0,05. Tabel diatas

menunjukkan bahwa probabilitas atau

taraf signifikansi masingmasing variabel

bernilai 0.981 > 0,05 untuk nilai X1 dan

bernilai 0.132 > 0,05 untuk nilai X2

sehingga dapat dipastikan model

tersebut tidak mengalami gejala

heteroskedastisitas.

Uji Autokorelasi

Uji Autokorelasi bertujuan untuk

melihat ada tidaknya korelasi antara

residual pada suatu pengamatan dengan

pengamatan lain pada model. Cara untuk

mendeteksi ada tidaknya autokorelasi

dapat diuji dengan menggunakan metode

paling umum yaitu metode Runs. Suatu

model dapat dinyatakan tidak terjadi

gejala autokorelasi jika probabilitas nilai

Runs lebih dari 0,05 (Hernalisa, 2017).

Tabel 4. Hasil Uji Autokorelasi Runs Test Runs Test

Unstandardize

d

Residual

1310209032,99

Test Value 502

Cases<Test Value 18

Cases>=Test Value 18

Total Cases 36

Number of Runs 18

Z -,169

Asymp. Sig (2-tailed) ,866

a. Median Sumber: Output SPSS versi 21, (2018)

Dari hasil uji autokorelasi diatas

dapat dilihat uji nilai Runs adalah 0,866

yaitu > 0,05, maka dapat dipastikan

bahwa model tersebut tidak mengalami

gejala autokorelasi.

Tabel 5. Hasil Uji Autokorelasi Durbin Watson

Model Summary

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of

Durbin-Watson

the Estimate

1 .936 .876 .868 3710958656 2,329

a. Predictors: (Constant), X2, X1 B. Dependent Variabel: Y


Berdasarkan output di atas,

diketahui nilai DW 2,329, selanjutnya

nilai ini kita bandingkan dengan nilai

tabel signifikansi 5%, dimana jumlah

sampel N=36 dan jumlah variabel

independen 2 (K=2) =1.36, dari tabel

Durbin Watson diperoleh nilai du sebesar

1,5004.

Nilai DW 2,329 lebih besar dari

batas atas (du) yakni 1,5004 dan kurang

dari (4-du) 4-1,5004 = 2,4996 sehingga

dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi

autokorelasi.

Analisis Regresi Linear Berganda

Dalam analisis regresi, selain

mengukur kekuatan hubungan antara

dua variabel atau lebih, juga menunjukan

arah hubungan antara variabel

dependen dengan variabel independed

(Hernalisa, 2017). Variabel independen

pada penelitian ini yaitu penerimaan

total dan biaya operasional terhadap

variabel dependen yaitu laba usaha.


119

Berikut ini adalah hasil uji dari analisis

regresi linear berganda:

Tabel 6. Hasil Uji Regresi Linear Berganda Coefficients

Unstandardized Coefficients

Standardized

Model Coefficients t Sig.

B Std. Error Beta

(Constant) 4077809465 1700022156 -2,399 .021

X1 .345 .058 1,309 5,897 .000

X2 -.207 .059 -.779 -3,516 .001

a. Dependent Variabel: Y Berdasarkan tabel tersebut diatas

maka dapat disusun persamaan regresi

linear berganda dengan melihat diatas

sebagai berikut:

Y = a+b1X1+b2X2

Y = 4.077.809.465,619 + 0,345X1–

0,207X2

Keterangan:

a = konstanta

b1 = koefisien regresi berganda

b2 = koefisien regresi berganda

X1 = Penerimaan total X2 = Biaya

Operasional

Persamaan regresi diatas dapat dijelaskan

sebagai berikut:

1. Konstanta memiliki nilai sebesar

4.077.809.465,619 ini menunjukkan

jika penerimaan total (X1) dan biaya

operasional (X2) nilainya 0, maka nilai

laba usaha (Y) adala

4.077.809.465,619.

2. Nilai koefisien variabel penerimaan

total (X1) adalah sebesar 0,345 dan

bertanda positif, artinya jika nilai

variabel penerimaan total (X1) naik

Rp.1 akan menyebabkan nilai laba

usaha naik sebesar Rp 0,345. Ini

menunjukkan bahwa penerimaan total

memiliki hubungan searah dengan laba

usaha.

3. Nilai koefisien variabel biaya

operasional (X2) adalah sebesar -0,207

dan bertanda negatif, artinya jika nilai

variabel biaya operasional (X2) naik

Rp.1 akan menyebabkan nilai laba

usaha turun sebesar Rp 0,207. Ini

menunjukkan bahwa biaya operasional

memiliki hubungan berlawanan arah

dengan laba usaha.

Uji t (Uji Parsial)

Uji t digunakan untuk mengetahui

apakah dalam model regresi variabel

independen secara parsial berpengaruh

signifikan terhadap variabel dependen

atau tidak (Hernalisa, 2017). Hasil uji t

dapat dilihat pada tabel dibawah ini: Tabel 7. Hasil Uji T (Uji Parsial)


Untuk melihat signifikansi

variabel, dapat digunakan tabel t agar

hasil akurat dapat kita lihat sebagai

berikut:

1. Penerimaan total (X1) bersifat

positif, dengan menggunakan t tabel,

dapat kita ketahui bahwa derajat

kebebasannya adalah 38-2-1=35,

maka t tabel yang diperoleh adalah

1,684, dengan demikian t hitung > t

tabel (5,897>1,684) yang secara


120

statistik, variabel penerimaan total

(X1) mempengaruhi variabel Y (laba

usaha) sehingga dapat disimpulkan

bahwa H0 ditolak dan H1 diterima.

Jadi dari kasus ini dapat disimpulkan

bahwa secara parsial penerimaan

total berpengaruh signifikan terhadap

laba usaha pada PT. Perkebunan

Nusantara III (Persero).

2. Biaya operasional (X2) bersifat

negatif, dengan menggunakan t tabel


kebebasannya adalah 38-2-1=35,

maka t tabel yang diperoleh adalah

1,684, dengan demikian t hitung > t

tabel (3,516>1,684) yang secara

statistik, variabel biaya operasional



bahwa H0 ditolak dan H2 diterima.


bahwa secara parsial biaya

operasional berpengaruh signifikan

terhadap laba usaha pada PT.


UJI F(Uji Simultan)

Pengujian ini bertujuan untuk

menguji pengaruh variabel independen

(penerimaan total dan biaya

operasional) secara simultan terhadap

variabel dependen (laba usaha). Dari

hasil output analisis regresi dapat

diketahui nilai F seperti pada tabel

berikut ini:

Tabel 8. Hasil Uji F (Uji Simultan)

ANOVA

Mode

l

Sum Of Square df Mea

n

Squa

re

F Sig.

Regre

ssion

19,233,677,984,074.00 2 961,683,899,203,700,000,000.00

23917

.00

0

Resid

ual

1,809,447,772,685,260,000,000.00

45 40,209,950,504,119,200,000.00

Total 3,732,815,571,092,760,000,000.00

47


Dari tabel diatas dapat diketahui

bahwa signifikansi 0,000 < 0,05, maka H0

ditolak dan H3 diterima. Artinya Terdapat

pengaruh antara penerimaan total dan

biaya operasional secara bersama -

sama terhadap laba usaha. Jadi dari

kasus ini dapat disimpulkan bahwa

penerimaan total dan biaya operasional

secara bersama – sama berpengaruh

signifikan terhadap laba usaha pada

PT. Perkebunan Nusantara III (Persero).

Uji Koefisien Determinasi (R2)

Uji koefisien determinasi

bertujuan untuk mengetahui jumlah atau

presentase sumbangan pengaruh varabel

bebas dalam model regresi yang secara

bersama – sama memberikan pengaruh

terhadap variabel dependen atau terikat

(Hernalisa, 2017). Hasil uji koefisien

determinasi dapat dilihat pada tabel

berikut:


121

Tabel Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)

Model Summary

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of

the Estimate

1 .936 .876 .869 3710958656 b. Predictors: (Constant), X2, X1


Dari tabel diatas dapat dilihat

bahwa variabel X1 dan X2 memberi

pengaruh sebesar 87,6 terhadap variabel

Y, hal ini menyatakan bahwa ada

sebanyak 12,4 % dari sumbangan

variabel lain yang tidak dimasukkan ke

dalam penelitian.

KESIMPULAN Penerimaan total (X1) bersifat positif,

dengan menggunakan t tabel, dapat kita

ketahui bahwa derajat kebebasannya

adalah 38-2-1=35, maka t tabel yang

diperoleh adalah 1,684, dengan demikian

t hitung > t tabel (5,897>1,684) yang

secara statistik, variabel penerimaan total



bahwa H0 ditolak dan H1 diterima. Jadi

dari kasus ini dapat disimpulkan bahwa

secara parsial penerimaan total

berpengaruh signifikan terhadap laba

usaha pada PT. Perkebunan Nusantara III

(Persero). Biaya operasional (X2) bersifat

negatif, dengan menggunakan t tabel


kebebasannya adalah 38-2-1=35, maka t

tabel yang diperoleh adalah 1,684,

dengan demikian t hitung > t tabel

(3,516>1,684) yang secara statistik,

variabel biaya operasional (X2)

mempengaruhi variabel Y (laba usaha)

sehingga dapat disimpulkan bahwa H0

ditolak dan H2 diterima. Jadi dari kasus

ini dapat disimpulkan bahwa secara

parsial biaya operasional berpengaruh

signifikan terhadap laba usaha pada PT.


Terdapat pengaruh antara penerimaan

total dan biaya operasional secara

bersama - sama terhadap laba usaha.


bahwa penerimaan total dan biaya

operasional secara bersama–sama

berpengaruh signifikan terhadap laba

usaha pada PT. Perkebunan

Nusantara III (Persero). Hal ini

dibuktikan dengan tingkat signifikansi

0,000 < 0,05.

DAFTAR PUSTAKA Ahyari, A. 2003. Manajemen Produksi &

Perencanaan Sistem Produksi Buku I. BPFE. Yogyakarta.

Al-Sa’ath, D. 2012. “Pengaruh Biaya Produksi dan

Harga Saham per bulan terhadap Anggaran Pembelian Bahan Baku“.

Budiyanto Kosasi ,2015. Pengaruh Biaya Produksi

dan Penjualan Terhadap Laba pada Ariya Maitreya Vegetarian

Restaurant. Batam: Akademi Akuntansi Permata Harapan.

Baroto, T. 2002. Perencanaan dan Pengendalian

Produksi. Ghalia Indonesia.Jakarta. Bagus AS ,2015. Pengaruh Kualitas Produk,

Kualitas Pelayanan dan Kepuasan Pelanggan Terhadap Penjualan Karet di PT. Perkebunan Nusantara III (Persero). Tesis. Medan: Universitas Medan Area.

Basu Swastha. 2001, “Manajemen Penjualan”.

Edisi 3, cetakan 5. Yogyakarta : BPFE.


122

BPS. 2015. Sumut Dalam Angka Tahun. Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara.

Buffa, E S. dan Sarin, R K. (2006). Manajemen

Operasi dan Produksi Modern.Edisi 2. Binarupa Aksara. Jakarta.

Carter, W K. 2009. Akuntansi Biaya. Edisi 14.

Salemba Empat. Jakarta . Daljono. 2011. Akuntansi Biaya. Penentuan Harga

Pokok dan Pengendalian. BP UNDIP. Semarang.

Damodar. N. Gurajati. 2015. Dasar - Dasar

Ekonometrika. Salemba Empat. Jakarta Daslin, A. 1995. Pengelolaan Bahan Tanam Karet. Pusat Penelitian Karet. Balai Penelitian Sembawa. Palembang.

Ferrier, G D. and Lovell, C A K. 1990. Analisis Biaya

Produksi, Penjualan dan Pemasaran Terhadap Anggaran Perusahaan.

Given, L M. 2008. The Sage encyclopedia of

qualitative research methods. Sage Thousand Oaks. California.

Ghozali, Imam. 2011. Aplikasi Analisis

Multivariate dengan Program SPSS. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

Gomes, F C. 2003. Manajemen Sumber Daya

Manusia. Andi. Yogyakarta. Halim, A. 2005. Analisis Investasi. Salemba Empat.

Jakarta. Handoko. 2000. Pengendalian Produksi.

Alpabetha. Jakarta. Hernalisa, 2017. “Pengaruh penjualan usaha dan

beban operasional terhadap laba bersih pada perusahaan dagang PT. Bintang Central Imada”.

Harahap, S S. 2008. Analisis Kritis atas Laporan

Keuangan. PT. Raja Grafindo Persada. Jakarta.

Harahap, Sofyan Syafri. 2009. Analisis Kritis Atas

Laporan Keuangan. Jakarta: Raja Grafindo Persada.

Hasan, I. 2004. Analisis Data Penelitian Dengan Statistik. PT. Bumi Aksara. Jakarta.

Horngren, C T G F. dan Datar, S M. 2007. Cost

Accounting A Managerial Emphasis. Kotler, Philip, 2005, Marketing Management.

Dalam Benyamin Molan. Jilidsatu, Edisi kesebelas. Jakarta: Indeks.

Mardikanto, Totok. 2014. CSR (Corporate Social

Responsibility) (Tanggung jawab sosial korporasi). Bandung: Alfabeta. Meiza Efilia, 2014, “Pengaruh Pendapatan

Usaha dan Beban Operasional Terhadap Laba Bersih Pada Perusahaan Kimia dan Keramik, Porselin & Kaca yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2008 – 2012” Jurnal, Tg.Pinang: Universitas Maritim Raja Ali Haji.

Mulyadi, 2001, Sistem Akuntansi. Edisi Ketiga,

Cetakan Ketiga. Jakarta: Penerbit Salemba Empat.

Mulyadi. 2009. Akuntansi Biaya, Edisi 5. Aditya

Media. Yogyakarta. Munandar, M. 2000. “Budgeting : Perencanaan

Kerja, Pengkoordinasian Kerja, Pengawasan Kerja”, Edisi 1. BPFE. Yogyakarta.

Nazaruddin dan Paimin, F B. 1998. Karet,

Strategi Pemasaran Tahun 2000. Budidaya dan Pengolahan. Penebar Semangat. Jakarta.

Pindyck, R S. dan Rubinfeld, D L. 2001. Mikro

Ekonomi. PT. Indeks. Jakarta. Prawirosentono, S. 2008. Kebijakan Kinerja

Karyawan. BPFE. Yogyakarta. R. A Supriyono. 2002. “Akuntansi Manajemen”.

Jakarta: Salemba Empat. Rosyidi, S. 2005. Pengantar Teori Ekonomi. PT

Rajagrafindo Persada. Surabaya. Rudianto. 2006. Akuntansi Manajemen :

Informasi Untuk Pengambilan Keputusan Manajemen. PT. Grasindo. Jakarta.


123

Rustami, P. Kirya, I K. dan Cipta, W. 2014.

Pengaruh Biaya Produksi, Biaya Rudianto, 2012. Pengantar Akuntansi Konsep &

Teknik Penyusunan Laporan Keuangan, Penerbit: Erlangga, Jakarta.

Soekartawi. 1990.Teori Ekonomi Produksi:

Dengan Pokok Bahasan Analisis Cobb Douglas. Rajawali Pers: Jakarta.

Harahap Sofyan Syafri. 2007. “Analisa Kritis Atas

Laporan Keuangan”. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.

Sugiono. 2011. Metodologi Penelitian Tindakan

(Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D). Bandung: CV. Alfa Beta.

Setyamidjaja. 1993. Karet, Budidaya dan Pengolahan, Penerbit Kanisius

Sukarno Edy. 2002. Petunjuk Praktis Penyusunan

Balanced Scorecard, Penerbit Gramedia Pustaka Utama.

Salvatore, D K. 2006. Ekonomi Internasional. Edisi

5. PT Gelora Aksara Pratama.Bandung. Samuelson, P A. & Nordhaus, W D. 2002. Makro

Ekonomi. Erlangga. Jakarta. Sarwono, J. 2006. Metode Penelitian Kuantitatif

dan Kualitatif. Graha Ilmu. Yogyakarta. Santoso, B. 2007. Data Mining Teknik

Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis. Graha Ilmu. Yogyakarta.

Analisis Pengaruh Penerimaan Total dan Biaya Operasional ...

Documents

Transcript of Analisis Pengaruh Penerimaan Total dan Biaya Operasional ...