Analisis Statistik Deskriptif Pengujian Hipotesis

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1. Data Penelitian

Populasi dalam penelitian ini adalah industri manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI tahun 2010-2012. Dari pengamatan selama tiga tahun terdapat 36 perusahaan terpilih. Data perusahaan selama tiga tahun menghasilkan jumlah amatan sebanyak 108 amatan 36x3. Penelitian ini merupakan penelitian yang bersifat time series deret waktu karena menggunakan data perusahaan selama tiga periode 2010-2012 sehingga sebelum diolah data sebanyak 108 amatan tersebut terlebih dahulu harus dirata-ratakan atau menggunakan metode perataan average untuk masing-masing variabel. Oleh karena itu, jumlah sampel n dalam penelitian ini tetap berjumlah 36. Hasil perataan tersebut kemudian diolah dengan menggunakan bantuan SPSS 20.

4.2. Hasil Penelitian

4.2.1. Analisis Statistik Deskriptif

Hasil analisis deskriptif menunjukkan nilai maksimum, nilai minimum, mean, dan standar deviasi, baik variabel dependen yaitu dividend payout ratio DPR maupun variabel-variabel independen, yaitu Net Trade Cycle NTC, variabel pertumbuhan perusahaan Growth dan variabel ukuran perusahaan Size yang dapat dilihat pada tabel 4.1 berikut ini: Universitas Sumatera Utara Tabel 4.1 Descriptive Statistics Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation NTC 36 -13 210 72,61 46,305 Growth 36 -,19 2,42 ,3665 ,52108 Size 36 11,51 17,79 14,6459 1,58413 DPR 36 ,04 1,80 ,4984 ,40211 Valid N listwise 36 Berdasarkan data dari tabel 4.1 dapat dijelaskan bahwa: 1. Variabel Net Trade Cycle NTC memiliki nilai minimum terkecil - 13, nilai maksimum terbesar 210 dan mean rata-rata 72,61 dan standart deviation simpangan baku variabel ini adalah 46,305. 2. Variabel pertumbuhan perusahaan Growth memiliki nilai minimum terkecil -0,19, nilai maksimum terbesar 2,42 dan mean rata-rata 0,3665 dan standart deviation simpangan baku variabel ini adalah 0,52108. 3. Variabel ukuran perusahaan Size memiliki nilai minimum terkecil 11,51, nilai maksimum terbesar 17,79 dan mean rata-rata 14,6459 dan standart deviation simpangan baku variabel ini adalah 1.58413. 4. Variabel dividend payout ratio DPR memiliki nilai minimum terkecil 0,04, nilai maksimum terbesar 1,80, dan mean rata-rata 0,4984dan standart deviation simpangan baku variabel ini adalah 0,40211. 5. Jumlah sampel yang digunakan ada sebanyak 36 perusahaan. Universitas Sumatera Utara

4.2.2. Pengujian Asumsi Klasik

Pengujian asumsi klasik ini dimaksudkan untuk memastikan bahwa model yang diperoleh benar-benar memenuhi asumsi dasar dalam analisis regresi. Sebelum pengujian hipotesis dilakukan, terlebih dahulu perlu dilakukan pengujian terhadap gejala penyimpangan asumsi klasik. Pengujian asumsi klasik tersebut meliputi:

4.2.2.1. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal atau tidak. Ada dua cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Pada penelitian ini akan digunakan kedua cara tersebut.

A. Analisis Grafik

Analisis grafik dapat digunakan dengan dua alat, yaitu grafik histogram dan grafik P-P Plot. Data yang baik adalah data yang memiliki pola distribusi normal. Pada grafik histogram, data yang mengikuti atau mendekati distribusi normal adalah distribusi data dengan bentuk lonceng. Pada grafik P-P Plot, sebuah data dikatakan berdistribusi normal apabila titik-titik datanya tidak menceng ke kiri atau ke kanan, melainkan menyebar di sekitar garis diagonal. Universitas Sumatera Utara Gambar 4.1 Hasil Uji Normalitas dengan Grafik Histogram Gambar 4.2 Hasil Uji Normalitas dengan Grafik P-P Plot Dengan melihat tampilan grafik histogram, kita dapat melihat bahwa gambarnya berbentuk lonceng tidak menceng ke kanan atau ke kiri yang menunjukkan bahwa data telah terdistribusi secara normal. Pada grafik P-P Plot terlihat titik-titik menyebar di sekitar garis Universitas Sumatera Utara diagonal. Kedua grafik tersebut menunjukkan bahwa model regresi tidak menyalahi asumsi normalitas.

B. Analisis Statistik

Pengujian normalitas data dengan hanya melihat grafik dapat menyesatkan, sehingga kita perlu melakukan uji normalitas data dengan menggunakan statistik agar lebih meyakinkan. Untuk memastikan apakah data berdistribusi normal, maka dilakukan uji Kolmogorov-Smirnov dengan melihat data residual apakah berdistribusi normal atau tidak. Hasil uji Kolmogorov-Smirnov dapat dilihat pada tabel 4.2 Tabel 4.2 Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardiz ed Residual N 36 Normal Parameters a,b Mean 0E-7 Std. Deviation ,36954087 Most Extreme Differences Absolute ,210 Positive ,210 Negative -,131 Kolmogorov-Smirnov Z 1,262 Asymp. Sig. 2-tailed ,083 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.2 di atas menunjukkan bahwa nilai signifikansi dari data residual penelitian 0,05, yaitu 0, 083, artinya data residual penelitian terdistribusi secara normal.

4.2.2.2. Uji Multikolonieritas

Tujuan dari uji multikolonieritas adalah untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Multikolonieritas juga dapat dilihat dari 1 nilai tolerance dan lawannya 2 variance inflation factor VIF. Nilai batasan yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai tolerance 0,10 atau VIF 10. Hasil uji multikolonieritas dari penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.3. Tabel 4.3 Hasil Uji Multikolonieritas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleranc e VIF 1 Constant ,869 ,637 1,36 4 ,182 NTC -,001 ,001 -,115 -,701 ,488 ,974 1,02 7 Growth -,303 ,127 -,393 - 2,393 ,023 ,979 1,02 1 Size -,013 ,042 -,050 -,308 ,760 ,985 1,01 5 a. Dependent Variable: DPR Universitas Sumatera Utara Dari hasil pengujian di atas, baik Tolerance maupun VIF tiap variabel penelitian menunjukkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas data, dimana nilai tolerance dari masing-masing variabel tidak lebih kecil dari 0,10 dan nilai VIF dari masing-masing variabel tidak lebih besar dari 10.

4.2.2.3. Uji Heteroskedastisitas

Uji ini dilakukan dengan melihat grafik scatterplot dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual. Gambar 4.3 Hasil Uji Heteroskedastisitas: Scatterplot Universitas Sumatera Utara Dari gambar dapat dilihat bahwa tidak terdapat pola-pola tertentu pada titik residu yang artinya adalah tidak terjadi heteroskedastisitas dalam variabel penelitian.

4.2.2.4. Uji Autokorelasi

Dalam penelitian ini, uji autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson. Hasil uji ini dapat dilihat pada tabel 4.4 sebagai berikut. Tabel 4.4 Hasil Uji Autokorelasi Model Summary b Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 ,394 a ,155 ,076 ,38648 2,264 a. Predictors: Constant, Size, Growth, NTC b. Dependent Variable: DPR Tabel Durbin-Watson dengan ∝ = 0.05, N = 36, dan variabel independen 3, menghasilkan nilai 1.2953 dan 1.6539 untuk dl dan du- nya, hal tersebut menunjukkan tidak ada autokorelasi positif maupun negatif dalam variabel penelitian, karena nilai d berada di antara du dan 4-du 1.65392.264 4-1.6539.

4.2.3. Pengujian Hipotesis

Untuk menguji hipotesis penelitian, penulis menggunakan analisis regresi berganda. Dalam melakukan pengujian ini variabel Universitas Sumatera Utara independen yang digunakan yaitu Net Trade Cycle NTC, pertumbuhan perusahaan Growth dan ukuran perusahaan Size, serta variabel dependen dividend payout ratio DPR. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan SPSS 20, maka diperoleh hasil sebagai berikut: Tabel 4.5 Model Summary Model Summary b Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,394 a ,155 ,076 ,38648 a. Predictors: Constant, Size, Growth, NTC b. Dependent Variable: DPR Pada tabel 4.5Model Summary, angka R sebesar 0.394 menunjukkan korelasi atau hubungan antara dividend payout ratio DPRdengan variabel Net Trade Cycle NTC, pertumbuhan perusahaan Growth dan ukuran perusahaan Size sebagai variabel independennya adalah tidak kuat 39,4 0,5 50. Angka Adjusted R Square atau koefisien determinasi adalah 0,076. Hal ini berarti 7,6 variasi atau perubahan dalam dividend payout ratio DPR dapat dijelaskan oleh variasi dariNet Trade Cycle NTC, pertumbuhan perusahaan Growth dan ukuran perusahaan Size , sedangkan sisanya 92,4 dijelaskan oleh faktor-faktor yang lain. Universitas Sumatera Utara

a. Pengujian secara Parsial

Untuk melihat pengaruh secara parsial dari masing-masing variabel independen dapat dilihat dengan menggunakan uji-t , yaitu apakah Net Trade Cycle NTC, pertumbuhan perusahaan Growth dan ukuran perusahaan Size memiliki pengaruh signifikan secara parsial terhadap dividend payout ratio DPR dengan melihat apakah t hitung t tabel atau t hitung t tabel dimana tingkat signifikasinya yaitu 0,05. Tabel 4.6 Hasil Uji t Uji Parsial Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleranc e VIF 1 Constant ,869 ,637 1,36 4 ,182 NTC -,001 ,001 -,115 -,701 ,488 ,974 1,02 7 Growth -,303 ,127 -,393 - 2,393 ,023 ,979 1,02 1 Size -,013 ,042 -,050 -,308 ,760 ,985 1,01 5 a. Dependent Variable: DPR Universitas Sumatera Utara