kata lain jika DER meningkat 1 akan menyebabkan kenaikan DPR sebesar 2,380.
3 Koefisien Regresi return on asset sebesar 10,078 menunjukkan besarnya
pengaruh yang dilakukan terhadap DPR dengan nilai t hitung sebesar 2,315. tanda positif menunjukkan adanya pengaruh yang searah antara besarnya
ROA dengan DPR. Dengan kata lain jika ROA meningkat sebesar 1 akan menyebabkan kenaikan DPR sebesar 2,315
4 Koefisien Regresi growth potential sebesar 0,016 menunjukkan besarnya Gp
yang dilakukan terhadap DPR dengan nilai t hitung sebesar 0,273. tanda positif menunjukkan adanya pengaruh yang searah antara besarnya GP dengan
DPR. Dengan kata lain jiak GP meningkat sebesar 1 akan menyebabkan kenaikan DPR sebesar 0,273.
5 Koefisien Regresi firm size sebesar -0,060 menunjukkan besarnya pengaruh
firm size yang dilakukan terhadap DPR dengan nilai t hitung sebesar -1,004. tanda negatif menunjukkan adanya pengaruh yang berlawanan antara FS
dengan DPR. Dengan kata lain jika FS meningkat sebesar 1 akan menyebabkan kenaikan sebesar -1,004.
3. Pengujian Asumsi Klasik
Untuk mendapatkan hasil yang BLUE Best Linear Unbiased Estimated, maka dilakukan pengujian asumsi klasik yang diantaranya harus memiliki distribusi
Zulkifli : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Dividend Payout Ratio Pada Perusahaan Makanan…, 2008 USU Repository © 2009
data normal, tidak terjadi masalah autokorelasi, multikolinearitas, dan heterokedastisitas.
1. Uji Normalitas
Uji ini berguna untuk tahap awal dalam metode pemilihan analisis data. Jika data normal, gunakan statistik parametrik dan jika tidak normal, gunakan statistik non
parametrik atau lakukan treatment agar data normal. Tujuan uji normalitas adalah ingin mengetahui apakah sebuah data mengikuti
atau mendekati distribusi normal, yaitu distribusi data bentuk lonceng Bell Shaped. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal. Pedoman
pengambilan keputusan tentang data tersebut mendekati atau merupakan distribusi normal dapat dilihat dari :
f. Nilai sign. Atau signifikan atau probabilitas 0,5, maka distribusi data
adalah tidak normal g.
Nilai sign. Atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data adalah normal.
Selain melihat nilai signifikan dari uji kolmogorov Smirnov, untuk melihat apakah suatu data mempunyai distribusi normal dapat dilihat dari nilai Zskewness.
Berdasarkan uji skewness ini, maka suatu data dikatakan memiliki normal jika Zhitung lebih kecil dari Ztabel.
Nilai Z dari uji skewness dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
Zulkifli : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Dividend Payout Ratio Pada Perusahaan Makanan…, 2008 USU Repository © 2009
Z
hitung =
n Skewness
6
Gambar 4.1 Sumber: hasil olahan SPSS
Zulkifli : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Dividend Payout Ratio Pada Perusahaan Makanan…, 2008 USU Repository © 2009
Gambar 4.2 Sumber : Hasil olahan SPSS
Gambar 4.7 menunjukkan bahwa diagram batang cenderung dan berbentuk lonceng dan pada gembar 4.8 terlihat titik-titik data menyebar disekitar garis diagonal
dan mengikuti arah garis diagonal sehingga dapat disimpulkan dalam penelitian ini model memiliki distribusi data normal atau mendekati normal.
Mendapatkan tingkat uji Normalitas yang lebih signifikan maka dalam penelitian ini juga menggunakan uji Statistik non parametik Kolmogorov-Smirnov.
Pada tabel 4.8 dibawah ini diperoleh Asymp-Sig 2-tailed taraf nyata atau 0,370 0,05. Hal ini berarti data residual berasal dari distribusi normal.
Zulkifli : Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Dividend Payout Ratio Pada Perusahaan Makanan…, 2008 USU Repository © 2009
Tabel 4.8
NPar Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
17 ,0000000
,51641205 ,222
,189 -,222
,917 ,370
N Mean
Std. Deviation Normal Parameters
a,b
Absolute Positive
Negative Most Extreme
Differences
Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. 2-tailed
Unstandardiz ed Residual
Test distribution is Normal. a.
Calculated from data. b.
Sumber : hasil olahan SPSS
2. Uji Multikolinearitas
