Analisis dan Pembahasan ANALISIS DAN PEMBAHASAN

72 nilai maksimum 0.52. Nilai rata – rata yang lebih besar dari standar deviasi menunjukan bahwa data terdistribusi dengan baik. Variabel Earning per Share EPS memiliki nilai rata – rata sebesar 6.35752 dan nilai standar deviasi sebesar 208.46531, nilai minimum dari Earning per Share 250.00 dan nilai maksimum 1250.00. Nilai rata – rata yang lebih besar dibandingkan standar deviasi menunjukan bahwa data terdistribusi dengan baik. Debt Assset Ratio DAR memiliki nilai rata – rata sebesar 0.3793 dan nilai standar deviasi sebesar 0.18969, nilai minimum dari Debt Asset Ratio 0.13 dan nilai maksimum 0.84. Nilai rata – rata yang lebih besar dari standar deviasi menunjukan bahwa data terdistribusi dengan baik. Debt Equity Ratio DER memiliki nilai rata – rata sebesar 0.9577 dan nilai standar deviasi sebesar 0.65370, nilai minimum dari Debt Equity Ratio 0.22 dan nilai maksimum 2.75. Nilai rata – rata yang lebih besar dari standar deviasi menunjukan bahwa data terdistribusi dengan baik. Deviden Payout Ratio DPR memiliki nilai rata – rata sebesar 0.3544 dan nilai standar deviasi sebesar0.15484, nilai minimum dari Deviden Payout Ratio 0.08 dan nilai maksimum 0.74.Nilai rata – rata yang lebih besar dari standar deviasi menunjukan bahwa data terdistribusi dengan baik. a. Pembahasan terhadap model regresi linear berganda ini, agar valid perlu dilakukan uji asumsi klasik. Adapun yang harus dilakukan dan terpenuhi agar model terbebas dari asumsi klasik antara lain tidak terjadi: 73 b. Pengujian Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk menguji apakah distribusi data normal atau tidak, salah satunya dengan menggunakan analisis grafik. Cara yang paling sederhana adalah dengan melihat histogram yang membandingkan antara data yang diteliti dengan distribusi yang mendekati distribusi normal sebagaimana terlihat pada gambar berikut: Gambar 4.1 Histogram Uji Normalitas Dengan melihat tampilan grafik histogram, dapat disimpulkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang mendekati normal. Namun 74 demikian jika hanya dengan melihat histogram, hal ini dapat memberikan hasil yang meragukan khususnya untuk jumlah sampel kecil. Metode yang handal adalah dengan melihat normal probability plot, dimana pada grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal, sebagaimana di tampilkan pada gambar 4.2 berikut: Gambar 4.2 Berdasarkan grafik normal plot, menunjukan bahwa model regresi layak dipakai dalam penelitian ini karena pada grafik normal plot terlihat titik – titik menyebar disekitar garis diagonal serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal sehingga memenuhi asumsi normalitas. 75 Tabel 4.4 Uji Kolmogorov Smirnov a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Berdasarkan tabel hasil uji kolmogorov smirnov diatas bahwa data variabel CR, QR, ITO, TATO, ROA, EPS, DAR, DER, dan DPR mempunyai nilai signifikan masing-masing berurutan sebesar 0.148, 0.547, 0.231, 0.336, 0.611, 0.096, 0.129, 0.240, 0.430 dimana hasilnya menunjukan tingkat signifikan lebih besar dari  = 0,05. Hal ini berarti bahwa nilai data tersebut signifikan. Sehingga H diterima, artinya bahwa data berasal distribusi normal. 2. Uji Multikolinieritas Salah satu asumsi model regresi linier berganda adalah tidak terjadi korelasi yang signifikan antar variabel bebasnya. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test CR QR ITO TATO ROA EPS DAR DER DPR N 60 60 60 60 60 60 60 60 60 Normal Parameters a Mean 1.5028 1.0282 .8247 .7347 .2010 6.35752 .3793 .9577 .3544 Std. Deviation 1.18431 .80524 .56220 .42765 .11027 2.084652 .1896 9 .65370 .15484 Most Extreme Differences Absolute .147 .103 .134 .122 .098 .159 .151 .133 .113 Positive .147 .099 .134 .110 .098 .159 .151 .133 .113 Negative -.104 -.103 -.129 -.122 -.056 -.095 -.094 -.130 -.060 Kolmogorov-Smirnov Z 1.140 .798 1.039 .943 .759 1.232 1.171 1.029 .873 Asymp. Sig. 2-tailed .148 .547 .231 .336 .611 .096 .129 .240 .430 76 Tabel 4.5 Uji Multikolinieritas Coefficients Berdasarkan tabel diatas terlihat bahwa VIF berkisar antara 1.824 – 3.311 atau diatas 1 dan kurang dari 8 dan nilai tolerance berkisar antara 0.548 – 0.302 atau mendekati angka 1. Angka VIF dan tolerance tersebut menunjukan bahwa tidak terdapat multikolinearitas antara variabel independen. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi ini layak dipakai untuk melakukan pengujian dalam penelitian dan tidak terdapat problem multikolinieritas. 3. Uji Autokorelasi Tujuan pengujian autokorelasi adalah untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antara anggota dari observasi yang disusun menurut time series atau cross section. Asumsi autokorelasi didefinisikan sebagai terjadinya korelasi diantara Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 Constan t CR .548 1.824 QR .744 1.344 ITO .884 1.131 TATO .645 1.550 ROA .715 1.398 EPS .890 1.123 DAR .392 2.554 DER .302 3.311 a. Dependent 77 data pengamatan, dimana muncul suatu data dipengaruhi oleh data sebelumnya. Penyimpangan autokorelasi dalam penelitian diuji dengan uj i Durbin-Watson DW-test. Berdasarkan output SPSS 16.00, maka hasil uji autokorelasi pada tabel 4.6 sebagai berikut: Tabel 4.6 Output Durbin-Watson SPSS 16. Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .655 a .429 .339 .12587 2.072 a. Predictors: Constant, DER, ITO, EPS, TATO, QR, ROA, CR, DAR b. Dependent Variable: DPR Pengambilan keputusan ada atau tidaknya autokorelasi berdasarkan tabel autokorelasi yang menyebutkan bahwa nilai Uji Durbin-Watson = 2.072 sedangkan dalam tabel DW untuk “k”=8 dan N=60 besarnya DW tabel: dl batas luar = 1,297; du batas dalam = 1,893; 4-du = 2,107; dan 4-dl = 2,703 maka dari perhitungan disimpulkan bahwa DW-test terletak pada daerah uji. Hal ini dapat dilihat pada gambar Tabel 4.7 Hasil Uji Durbin Watson Hipotesis Nol Keputusam Jika Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 1.941 1.297 Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada kesimpulan 1.2971.9411.893 Tidak ada korelasi negatif Tolak 4-1.2971.9414 Tidak ada korelasi negatif Tidak ada kesimpulan 4-1.8931.9414-1.297 Tidak ada autokorelasi, positif atau negatif Tidak terjadi autokorelasi 1.8932.0724-1.893 78 4. Uji Heteroskedastisitas Uji ini bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan kepengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan kepengamatan lain tetap, maka dapat disebut Homoskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang Homoskedastisitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas. Kebanyakan data cross section mengandung situasi Heteroskedastisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran. Dalam penelitian ini untuk melihat Grafik Plot antara nilai prediksi variabel terikat dependen yaitu ZPRED dan residualnya SRESID. Deteksi ada tau tidaknya Heteroskedastisitas dapat dilakukan 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 Y prediksi – Y sesungguhnya yang telah di-studentized. Dasar analisis: a. jika ada pola tertentu, seperti titik yang ada membentuk pola tertentu bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi Heteroskedastisitas. b. jika tidak ada pola yang jelas, serta titik – titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi Heteroskedastisitas. 79 Gambar 4.3 Uji Heteroskedastisitas Dari grafik scatterplot diatas terlihat bahwa titik – titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi Heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi Deviden payout ratio berdasarkan masukan variabel independen Likuiditas CR,QR, Aktivitas ITO,TATO, Profitabilitas ROA,EPS, dan Strukturm Modal DAR,DER. 2. Analisis Regresi Linier Berganda Dari hasil analisis uji asumsi klasik didapatkan hasil bahwa semua variabel yang diteliti terbebas dari gejala multikolinearitas. Setelah dilakukan uji asumsi 80 klasik yang dilakukan dengan hanya menggunakan satu variabel dependen yaitu deviden payout ratio dan delapan variabel independen yaitu Likuiditas CR,QR, Aktivitas ITO,TATO, Profitabilitas ROA,EPS, dan Struktur Modal DAR,DER. C. Model Regresi Tabel 4.8 Hasil Uji T Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant .035 .094 .374 .710 CR .004 .019 .032 .221 .826 .548 1.824 QR .063 .024 .325 2.651 .011 .744 1.344 ITO .017 .031 .060 .534 .596 .884 1.131 TATO -.064 .048 -.177 -1.347 .184 .645 1.550 ROA .779 .176 .555 4.432 .000 .715 1.398 EPS 9.2155 .000 .124 1.106 .274 .890 1.123 DAR .149 .138 .183 1.082 .284 .392 2.554 DER .011 .046 .047 .242 .810 .302 3.311 a. Dependent Variable: DPR Y = 0.035 + 0.004 X 1 + 0.063X 2 + 0.017X 3 - 0.064X 4 + 0.779X 5 + 9.215 X 6 + 0.149X 7 + 0.011X 8 81 D. Hasil Uji F Tabel 4.9 Hasil Uji F ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression .607 8 .076 4.786 .000 a Residual .808 51 .016 Total 1.415 59 a. Predictors: Constant, DER, ITO, EPS, TATO, QR, ROA, CR, DAR b. Dependent Variable: DPR Pengujian secara simultan pada tabel 4.9 dapat diketahui bahwa variabel independen Likuiditas CR,QR, Aktivitas ITO,TATO, Profitabilitas ROA,EPS dan Struktur Modal DAR,DER secara simultan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen deviden payout ratio. F tabel = Fα k-1 , n-k = F 0.05 9-1, 60-9 = F 0.05 8, 51=2.13 Berdasarkan nilai F hitung pada printout diperoleh nilai sebesar 4.786, dengan demikian dapat diketahui bahwa F hitung 4.786 lebih besar dari F tabel 2.13, karena F hitung lebih besar dari F tabel maka, Ho ditolak. Dari nilai signifikan F juga diperoleh nilai 0. 000 yang lebih kecil dari α = 0,05. Karena nilai signifikan lebih kecil dari α maka Ho ditolak, sehingga dapat ditarik kesimpulan 82 bahwa secara simultan seluruh variabel bebas mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen dividen payout ratio. Hasill ini sesuai dengan penelitian yang telah dilakukan oleh Didik Indarwati 2007. Dalam penelitiannya mengenai profitabilitas sebagai penentu kebijakan dividen di Bursa Efek Indonesia, menghasilkan bahwa pengaruh secara parsial variabel ROA yang berpengaruh signifikan pada level kurang dari 5 ditunjukan dengan sig.F 0.032. E. Hasil Uji t Tabel 4.10 Hasil uji T Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant .035 .094 .374 .710 CR .004 .019 .032 .221 .826 .548 1.824 QR .063 .024 .325 2.651 .011 .744 1.344 ITO .017 .031 .060 .534 .596 .884 1.131 TATO -.064 .048 -.177 -1.347 .184 .645 1.550 ROA .779 .176 .555 4.432 .000 .715 1.398 EPS 9.215E5 .000 .124 1.106 .274 .890 1.123 DAR .149 .138 .183 1.082 .284 .392 2.554 DER .011 .046 .047 .242 .810 .302 3.311 a. Dependent Variable: DPR 83 2. Pengujian Hipotesis Pembahasan didalam penelitian ini menggunakan satu variabel dependen yaitu DPR dan delapan variabel independen yaitu Likuiditas CR,QR, Aktivitas ITO,TATO, Profitabilitas ROA,EPS, dan Struktur Modal DAR,DER. a. Pengaruh antara CR dengan Dividend Payout Ratio Karena nilai t-hitung 0.221 lebih kecil dari t-tabel 2.0003, maka Ho diterima. Nilai sig 0.826 lebih besar dari  = 0.05, maka Ho diterima. Artinya CR tidak mempunyai pengaruh terhadap DPR. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Tita 2009 menyatakan bahwa CR tidak berpengaruh terhadap DPR. b. Pengaruh QR dengan Dividend Payout Ratio Karena nilai t-hitung 2.651 lebih besar dari t-tabel 2.0003, maka Ho ditolak. Nilai sig 0.011 lebih kecil dari  = 0.05, maka Ho ditolak. Artinya QR mempunyai pengaruh terhadap DPR. Hal ini sejalan dengan penelitian Didik 2007 yang menyatakan terdapat pengaruh QR terhadap DPR. c. Pengaruh ITO dengan Dividend Payout Ratio Karena nilai t-hitung 0.534 lebih kecil dari t-tabel 2.0003, maka Ho diterima. Nilai sig 0.596 lebih besar dari  = 0.05, maka Ho diterima. Artinya ITO tidak mempunyai pengaruh terhadap DPR. Penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Tita 2009 yang menyatakan tidak terdapat pengaruh ITO terhadap DPR 84 d. Pengaruh TATO dengan Dividend Payout Ratio Karena nilai t-hitung -1.347 lebih kecil dari t-tabel 2.0003, maka Ho diterima. Nilai sig 0.184 lebih besar dari  = 0.05, maka Ho diterima. Artinya TATO tidak mempunyai pengaruh terhadap DPR. Hal ini sejalan dengan penelitian Dwi Purwanti dan Peni Sawitri 2008 yang mengatakan bahwa TATO tidak berpengaruh terhadap DPR. e. Pengaruh ROA dengan Dividend Payout Ratio Karena nilai t-hitung 4.432 lebih besar dari t-tabel 2.0003, maka Ho ditolak. Nilai sig 0.000 lebih kecil dari  = 0.05, maka Ho ditolak. Artinya ROA mempunyai pengaruh terhadap DPR. Hal ini sejalan dengan penelitian Didik Indarwati 2007 yang menyatakan bahwa ROA mempunyai pengaruh terhadap DPR. f. Pengaruh EPS dengan Dividend Payout Ratio karena nilai t-hitung 1.106 lebih kecil dari t-tabel 2.0003, maka Ho diterima. Nilai sig 0.274 lebih besar dari  = 0.05, maka Ho diterima. Artinya EPS tidak mempunyai pengaruh terhadap DPR. Hal ini sejalan dengan penelitian oleh Agung Satmoko dan Sri Isworo Ediningsih 2009 yang menyatakan bahwa EPS tidak mempunyai pengaruh terhadap DPR. g. Pengaruh DAR dengan Dividend Payout Ratio Karena nilai t-hitung 1.082 lebih kecil dari t-tabel 2.0003, maka Ho diterima. Nilai sig 0.284 lebih besar dari  = 0.05, maka Ho diterima. Artinya DAR mempunyai pengaruh terhadap DPR. Hal ini sesuai dengan Agung Satmoko 85 dan Sri Isworo Ediningsih 2009 yang menyatakan bahwa DAR tidak mempunyai pengaruh terhadap DPR. h. Pengaruh DER dengan Dividend Payout Ratio Karena nilai t-hitung 0.242 lebih kecil dari t-tabel 2.000, maka Ho diterima. Nilai sig 0.810 lebih besar  = 0.05, maka Ho diterima. Artinya DER tidak mempunyai pengaruh terhadap DPR. Hasil ini sesuai dengan penelitian Michell 2009 yang menyatakan bahwa DER tidak terdapat pengaruh terhadap DPR. F. Uji DW Tabel 4.11 Hasil Uji Koefisien Determinasi � 2 Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .655 a .429 .339 .12587 2.072 a. Predictors: Constant, DER, ITO, EPS, TATO, QR, ROA, CR, DAR b. Dependent Variable: DPR Berdasarkan tabel 4.11 kedelapan variabel bebas tersebut diperoleh � 2 atau nilai koefisien determinasi adjusted � 2 sebesar 0.339 atau 33.9. Hal ini berarti bahwa hanya 33.9 dari variabel dependen yaitu dividen kas dapat dijelaskan oleh variabel Likuiditas CR,QR, Aktivitas ITO,TATO, Profitabilitas ROA,EPS, dan Struktur Modal DAR,DER sedangkan sisanya yaitu sebesar 66.1 dijelaskan oleh faktor-faktor lain diluar model yang diuji dalam penelitian ini, misalnya ROE, ROI, DTA, PBV, NPM dan PER 86 G. Interpretasi Hasil Penelitians Y = + � + � + � + � + � + � + � + � + e Y = 0.035 + 0.004 X 1 + 0.063X 2 + 0.017X 3 - 0.064X 4 + 0.779X 5 + 9.215 X 6 + 0.149X 7 + 0.011X 8 Dari hasil persamaan tersebut menunjukan bahwa selama periode penelitian konstanta sebesar 0.035 menyatakan bahwa jika variabel independen dianggap konstan, maka rata – rata dividen kas yang didapat oleh pemegang saham sebesar 0.035 rupiah. Sedangkan tanda positif pada CR, QR, ITO, ROA, EPS, DAR dan DER sesuai dengan konsep teori yang mendasarinya, dimana jika CR,QR, ITO, ROA, EPS, DAR dan DER semakin meningkat maka DPR juga meningkat. Sementara variabel TATO yang bertanda negatif menunjukan hubungan dengan DPR juga negatif. TATO menunjukan jumlah penjualan yang diperoleh dari tiap aktiva. Hal ini sesuai dengan teori yang dijelaskan pada bab sebelumnya. Dengan demikian semakin tinggi rasio perputaran TATO menunjukan bahwa investasi yang ditanamkan dalam kas rendah. 1. Interpretasi pengaruh Likuiditas CR terhadap DPR Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar 0.221 dengan hasil nilai signifikan sebesar 0.826. Karena nilai signifikan lebih besar dari 0.05 maka Ho diterima dan Ha ditolak, dimana tidak ada pengaruh antara variabel CR dengan variabel DPR. Alasan CR mempunyai tanda positif, karena semakin meningkatnya rasio CR maka akan berpendapat pada pendapatan perusahaan. Hal ini bisa terjadi dikarenakan perusahaan mampu memenuhi kewajiban jangka pendek, sehingga bila nilai rasio 87 Likuiditas meningkat, maka kemampuan perusahaan untuk meningkatkan pendapatan dan laba pun akan meningkat. Hal ini mempengaruhi keputusan dividen, dimana dividen akan diberikan apabila perusahaan memiliki laba. 2. Interpretasi pengaruh Likuiditas QR terhadap DPR Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar 2.651 dengan hasil nilai signifikan sebesar 0.011. karena nilai signifikan lebih bkecil dari 0.05 maka Ho ditolak dan Ha diterima yang berarti ada pengaruh antara variabel QR dengan variabel DPR. Alasan QR mempunyai tanda positif, karena semakin meningkatnya QR maka akan berdampak pada keamanan perusahaan untuk memenuhi kewajiban jangka pendeknya pun semakin tinggi. 3. Interpretasi pengaruh Aktivitas ITO terhadap DPR Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar 0.534 dengan hasil nilai signifikan sebesar 0.596. Karena nilai signifikan lebih besar dari 0.05 maka hipotesis Ha ditolak dan Ho diterima berarti tidak ada pengaruh antara variabel ITO dengan variabel DPR, dimana besarnya hasil perhitungan ITO menunjukan tingkat kecepatan persediaan menjadi kas. Karena ITO mempunyai tanda positif maka semakin tinggi ITO akan semakin cepat persediaan perusahaan menjadi kas, sehingga hal ini mempengaruhi keputusan dividen. 4. Interpretasi pengaruh Aktivitas TATO terhadap DPR Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar -1.347 dengan hasil nilai signifikan sebesar 0.184. Karena nilai signifikan lebih besar dari 0.05 maka hipotesis Ho diterima dan Ha ditolak berarti tidak 88 ada pengaruh antara variabel TATO dengan variabel DPR. TATO menunjukan tingkat jumlah penjualan yang diperoleh dari tiap aktiva. Hal ini sesuai dengan teori yang dijelaskan pada bab sebelumnya. Dengan demikian semakin tinggi rasio perputaran TATO menunjukan bahwa investasi yang ditanamkan dalam kas rendah. 5. Interpretasi pengaruh Profitabilitas ROA terhadap DPR Dari hasil perhitungan secara parsial diperoleh nilai t hitung 4.432 dengan hasil nilai signifikan sebesar 0.000. Karena nilai signifikan lebih kecil dari 0.05 maka hipotesis Ha diterima dan Ho ditolak berarti ada pengaruh antara variabel ROA dan variabel DPR. Alasan ROA mempunyai tanda positif, karena semakin meningkatnya rasio ROA maka berdampak pada pendapatan perusahaan. Hal ini sesuai dengan teori Weston dan Brigham yang menyatakan bahwa pemegang saham investor dalam jangka panjang akan melihat keuntungan yang benar – benar akan diterima dalam bentuk dividen. Semakin tinggi ROA berarti semakin efektif aktiva perusahaan dalam menghasilkan laba bersih. Dengan semakin besarnya laba yang diperoleh perusahaan maka perusahaan mempunyai potensi yang lebih besar untu membagikan dividen kepada para pemegang saham. 6. Interpretasi pengaruh Profitabilitas EPS terhadap DPR Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar 1.106 dengan nilai signifikan sebesar 0.274. Karena nilai signifikan lebih besar dari 0.05 maka Ha ditolak dan Ho diterima berarti tidak ada pengaruh antara variabel EPS dan variabel DPR. Sesuai dengan teori yang dipaparkan 89 dalam bab sebelumnya, apabila EPS meningkat berarti manajemen dalam perusahaan berhasil memuaskan pemegang saham. Hal ini dikarenakan pembentukan perhitungan rasio – rasio keuangan terutama EPS merupakan pembentukan nilai jangka pendek. Dimana perubahan EPS secara langsung dipengaruhi oleh harga saham. Sehingga apabila dilakukan perhitungan nilai EPS secara realtime pada perdagangan saham, perubahan EPS akan berbanding lurus dengan perubahan harga saham. Yang artinya setiap perubahan harga saham akan secara langsung mempengaruhi perubahan nilai EPS. 7. Interpretasi pengaruh Struktur Modal DAR terhadap DPR Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung sebesar 1.082 dengan hasil nilai signifikan sebesar 0.284. Karena nilai signifikan lebih kecil dari 0.05 maka Ha ditolak dan Ho diterima berarti tidak ada pengaruh antara variabel DAR dengan variabel DPR. Alasan DAR mempunyai tanda positif, karena semakin tinggi ratio utang suatu perusahaan mengindikasikan bahwa rasio keuangan yang ditanggung para pemagang saham biasa pun semakin tinggi. 8. Interpretasi pengaruh Struktur Modal DER terhadap DPR Dari hasil perhitungan uji secara parsial diperoleh nilai t hitung 0.242 dengan hasil nilai signifikan 0.810. Karena nilai signifikan lebih besar dari 0.05 maka Ha ditolak dan Ho diterima yang berarti tidak ada pengaruh antara variabel DER dengan variabel DPR. Alasan DER mempunyai tanda positif, karena dengan besarnya jumlah utang yang dimiliki perusahaan maka perusahaan dapat melakukan kebijakan dividen. Sehingga peningkatan nilai ratio DER akan memiliki nilai searah.