63
a. Uji Normalitas Dengan Pendekatan Histogram
Sumber: Pengolahan data SPSS 2015
Gambar 4.1 Normalitas Histogram
Uji Normalitas Data dengan pendekatan histogram diatas menunjukkan bahwa model regresi yang digunakan telah berdistribusi normal, hal ini dapat
dilihat dari garis histogram tidak menceng ke kiri atau ke kanan, sehingga penyebaran datanya telah berdistribusi secara normal.
b. Uji Normalitas Dengan Pendekatan Grafik
Pendekatan lainnya yang digunakan untuk menguji normalitas data adalah Pendekatan Grafik. Pendekatan Grafik yang digunakan adalah Normality
Probability Plot.
64 Pada Gambar 4.2 dapat dilihat uji normalitas dengan pendekatan grafik.
Sumber: Pengolahan data SPSS 2015
Gambar 4.2 Grafik Normal Probability Plot
Berdasarkan hasil Uji Normalitas dengan pendekatan grafik diatas, dapat diketahui bahwa data memiliki distribusi atau penyebaran yang normal, hal ini
dapat dilihat dari penyebaran titik berada di sekitar sumbu diagonal dari grafik.
c. Uji Normalitas Dengan Pendekatan Statistik Kolmogorov-Smirnov
Uji Normalitas dengan pendekatan statistik Kolmogorov-Smirnov digunakan untuk menguji apakah data secara statistik telah berdistribusi secara
normal atau mendekati normal. Pada Tabel 4.2 berikut dapat dilihat hasil uji normalitas dengan pendekatan statistik Kolmogorov-Smirnov.
65
Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
60 Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .20226064
Most Extreme Differences Absolute .112
Positive .112
Negative -.072
Kolmogorov-Smirnov Z .868
Asymp. Sig. 2-tailed .439
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Pengolahan SPSS 2015
Berdasarkan pendekatan Kolmogorov-Smirnov pada Tabel 4.2 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0,439 0,05 dengan demikian variabel
residual berdistribusi normal dan nilai Kolmogorov-Smirnov Z sebesar 0,868 1,97 yang artinya tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi
empiris atau dengan kata lain data dikatakan normal. 2. Uji Heteroskedastisitas
Untuk melihat ada tidaknya Heteroskedastisitas pada model yang digunakan, dilakukan dengan Uji Heteroskedastisitas dengan pendekatan grafik
Scatter Plot dan pendekatan statistik Glejser.
66 a.
Uji Heteroskedastisitas Dengan Pendekatan Grafik Scatter Plot
Sumber: Pengolahan data SPSS 2015
Gambar 4.4 Grafik Scatter Plot
Berdasarkan Hasil Uji Heteroskedastisitas pada Gambar 4.3, diketahui bahwa titik-titik penyebaran pada Scatter Plot tidak menunjukkan pola tertentu
dan penyebarannya berada di atas dan di bawah angka nol, sehingga model regresi yang digunakan tidak mengalami Heteroskedastisitas.
b. Uji Heteroskedastisitas Dengan Pendekatan Statistik Glejser
Tabel 4.3 Hasil Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant .122
.026 4.667
.000 ROE
.181 .162
.356 1.123
.266 NPM
.391 .205
.310 1.913
.061 MVABVA
-.016 .011
-.403 -1.415
.163 CAPMVA
-.043 .127
-.045 -.343
.733 a. Dependent Variable: absut
Sumber: Pengolahan SPSS 2015
67 Hasil uji heteroskedastisitas dengan pendekatan statistik Glejser
menunjukkan bahwa tingkat signifikansi variabel ROE X
1
sebesar 0,266 0,05, tingkat signifikansi variabel NPM X
2
sebesar 0,0610,05, tingkat signifikansi variabel MVABVA X
3
sebesar 0,1630,05, dan tingkat signifikansi variabel CAPMVA X
4
sebesar 0,7330,05. Dengan demikian terlihat bahwa tidak satu pun variabel independen yang signifikan secara statistik sehingga dapat
disimpulkan bahwa data tidak mengarah adanya heteroskedastisitas. 3. Uji Multikolonearitas
Uji Multikolonearitas pada penelitian ini digunakan untuk melihat ada tidaknya gejala multikolonearitas antar variabel independen. Pada Tabel 4.4
berikut dapat dilihat hasil Uji Multikolonearitas dengan melihat nilai Tolerance dan nilai VIF.
Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolonearitas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 ROE .150
6.645 NPM
.574 1.741
MVABVA .186
5.365 CAPMVA
.892 1.121
a. Dependent Variable: DPR Sumber: Pengolahan SPSS 2015
Pada Tabel 4.4 disimpulkan bahwa pada model regresi yang digunakan tidak terlihat adanya gejala multikolonearitas antar variabel independen. Hal ini
dapat diketahui dari nilai tolerance dan nilai VIF. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa nilai tolerance variabel ROE X
1
adalah sebesar 0,150 0,1
68 dengan nilai VIF sebesar 6,645 10, nilai tolerance variabel NPM X
2
sebesar 0,574 dengan nilai VIF sebesar 1,74110, nilai tolerance variabel MVABVA
X
3
sebesar 0,186 dengan nilai VIF sebesar 5,365 10 dan nilai tolerance variabel CAPMVA X
4
sebesar 0,892 dengan nilai VIF sebesar 1,121 10. Dengan demikian sesuai dengan kriteria pengujian jika nilai tolerance 0,1 dan
nilai VIF 10, maka data tidak mengalami multikolonearitas.
4.2.3 Hasil Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis Regresi Linear Berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel ROE X
1
, variabel NPM X
2
, variabel MVABVA X
3
dan variabel CAPMVA X
4
terhadap variabel DPR Y. Hasil perhitungan koefisien Regresi Linear Berganda dapat dilihat pada
Tabel 4.5 berikut:
Tabel 4.5 Hasil Perhitungan Koefisien Regresi Linear Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
.219 .050
4.417 .000
ROE .677
.306 .597
2.211 .031
NPM .197
.388 .070
.509 .613
MVABVA -.002
.021 -.018
-.075 .940
CAPMVA -.055
.240 -.025
-.228 .821
a. Dependent Variable: DPR
Sumber: Pengolahan SPSS 2015
Hasil analisis regresi linear berganda Tabel 4.5 diperoleh persamaan sebagai berikut:
Y= a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
- b
3
X
3
- b
4
X
4
+ e Y= 0,219 + 0,677 X
1
+ 0,197 X
2
- 0,002X
3
- 0,055X
4
+ e
69 Berdasarkan hasil perhitungan koefisien regresi linear berganda dapat
diketahui bahwa: 1.
Konstanta a = 0,219 menunjukkan nilai konstan, jika nilai variabel bebas ROE, NPM, MVABVA, dan CAPMVA = 0 maka DPR Y akan sebesar
0,219. 2.
Koefisien regresi variabel ROE sebesar 0,677 menunjukkan bahwa variabel ROE memiliki pengaruh yang positif atau searah terhadap DPR Y. Dengan
kata lain, jika ROE meningkat, maka DPR akan meningkat sebesar 0,677. 3. Koefisien regresi variabel NPM sebesar 0,197 menunjukkan bahwa variabel
pendanaan memiliki pengaruh yang positif atau searah terhadap DPR. Dengan kata lain, jika variabel NPM meningkat, maka DPR akan meningkat
sebesar 0,197. 4. Koefisien regresi variabel MVABVA sebesar -0,002 menunjukkan bahwa
variabel MVABVA memiliki pengaruh yang negatif atau tidak searah terhadap DPR. Dengan kata lain, jika variabel MVABVA meningkat, maka
DPR akan menurun sebesar 0,002. 5. Koefisien regresi variabel CAPMVA sebesar -0,055 menunjukkan bahwa
variabel CAPMVA memiliki pengaruh yang negatif atau tidak searah terhadap DPR. Jika nilai CAPMVA meningkat maka DPR akan menurun
sebesar 0,055.
4.2.4 Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis yang dilakukan meliputi Uji Signifikansi Simultan Uji F, Uji Signifikansi Parsial Uji t, dan Uji Koefisien Determinasi R
2
.
70
4.2.4.1 Uji Signifikansi Simultan Uji F
Hasil Uji signifikansi simultan Uji F menunjukkan pengaruh variabel bebas yang terdiri dari ROE, NPM, MVABVA, dan CAPMVA secara bersama-
sama terhadap variabel terikat yaitu DPR. Hasil Uji F dapat dilihat pada Tabel 4.6 berikut:
Tabel 4.6 Hasil Uji Signifikansi Simultan Uji F
ANOVA
b
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
1.589 4
.397 9.054
.000
a
Residual 2.414
55 .044
Total 4.003
59 a. Predictors: Constant, CAPMVA, NPM, MVABVA, ROE
b. Dependent Variable: DPR
Sumber: Pengolahan SPSS 2015
Berdasarkan Tabel 4.6 diatas dapat diketahui bahwa nilai F
hitung
adalah sebesar 9,054 dan nilai F
tabel
pada alpha 5 adalah 2,53. Dengan demikian nilai F
hitung 9,054
F
tabel 2,53,
dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000 0,05 Dengan demikian secara bersama-sama atau simultan variabel ROE X
1
, variabel NPM X
2
, variabel MVABVA X
3
dan variabel CAPMVA X
4
berpengaruh positif dan signifikan terhadap DPR Y. Maka berdasarkan kriteria pengujian hipotesis
H
a
diterima atau H ditolak.
4.2.4.2 Uji Signifikansi Parsial Uji t
Hasil Uji signifikansi parsial Uji t menunjukkan seberapa besar pengaruh masing-masing variabel bebas X terhadap variabel terikat Y. Hasil
Uji t dapat dilihat pada Tabel 4.7 berikut:
71
Tabel 4.7 Hasil Uji Signifikansi Parsial Uji t
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
.219 .050
4.417 .000
ROE .677
.306 .597
2.211 .031
NPM .197
.388 .070
.509 .613
MVABVA -.002
.021 -.018
-.075 .940
CAPMVA -.055
.240 -.025
-.228 .821
a. Dependent Variable: DPR
Sumber: Pengolahan SPSS 2015
Berdasarkan Tabel 4.7 hasil uji signifikansi parsial Uji t maka diperoleh persamaan sebagai berikut:
Y= a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
- b
3
X
3
- b
4
X
4
+ e Y= 0,219 + 0,677 X
1
+ 0,197 X
2
- 0,002X
3
- 0,055X
4
+ e Hasil persamaan tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Variabel ROE X
1
berpengaruh positif dan signifikan terhadap nilai DPR Y. Hal ini terlihat dari nilai t
hitung
sebesar 2,211 t
tabel
1,671 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,031 0,05. Dengan demikian maka H
a
diterima atau H
ditolak. 2. Variabel NPM X
2
berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap nilai DPR Y. Hal ini terlihat dari nilai t
hitung 0,509
t
tabel 1,671
dengan tingkat signifikansi sebesar 0,613 0,05. Dengan demikian, maka H
diterima atau H
a
ditolak. 3. Variabel MVABVA X
3
berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap DPR Y. Hal ini terlihat dari nilai t
hitung -0,075
t
tabel 1,671
dengan tingkat
72 signifikansi sebesar 0,940 0,05. Dengan demikian, maka H
diterima atau H
a
ditolak. 4. Variabel CAPMVA X
4
berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap DPR Y. Hal ini terlihat dari nilai t
hitung 0,228
t
tabel 1,671
dengan tingkat signifikansi sebesar 0,821 0,05. Dengan demikian, maka H
diterima atau H
a
ditolak.
4.2.4.3 Uji Koefisien Determinasi R
2
Uji koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan model dalam menjelaskan variabel terikat. Hasil Uji Koefisien
Determinasi dapat dilihat pada Tabel 4.8 berikut:
Tabel 4.8 Hasil Uji Koefisien Determinasi R
2
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .630
a
.397 .353
.20948650 a. Predictors: Constant, CAPMVA, NPM, MVABVA, ROE
b. Dependent Variable: DPR
Sumber: Pengolahan SPSS 2015
Berdasarkan Tabel 4.8 hasil uji koefisien determinasi terlihat bahwa nilai adjusted R Square adalah sebesar 0,353. Hal ini menunjukkan bahwa variabel
Dividend Payout Ratio 35,3 dapat dijelaskan oleh variabel ROE, NPM, MVABVA, dan CAPMVA sedangkan sisanya sebesar 64,7 dijelaskan oleh
faktor-faktor lain yang tidak diikutsertakan dalam penelitian ini.
73
4.3 Pembahasan 4.3.1 Pengaruh Return On Equity Terhadap Dividend Payout Ratio
Berdasarkan pengujian secara parsial Uji t menunjukkan bahwa variabel Return on Assets ROE berpengaruh positif dan signifikan terhadap Dividend
Payout Ratio dengan tingkat signifikansi sebesar 0,031. Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan atau penurunan yang terjadi pada ROE searah dengan
peningkatan atau penurunan yang terjadi pada DPR. Ketika nilai ROE meningkat, maka DPR akan mengalami peningkatan demikian sebaliknya.
Return on Assets merupakan salah satu rasio yang digunakan untuk mengukur tingkat profitabilitas perusahaan. ROE merupakan perbandingan antara
laba bersih dengan jumlah ekuitas perusahaan semakin tinggi rasionya menunjukkan kinerja perusahaan dalam menghasilkan keuntungan semakin baik.
Tinggi rendahnya nilai ROE secara langsung berdampak pada kebijakan dividen perusahaan-perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada periode
2013. Perusahaan-perusahaan manufaktur yang memiliki nilai ROE yang tinggi cenderung membagikan dividen tunai yang tinggi pula demikian sebaliknya. Hal
ini tentunya karena tinggi atau rendahnya jumlah dividen yang dibagikan akan sangat tergantung pada tingkat keuntungan yang dicapai perusahaan jika
perusahaan tidak mampu menghasilkan laba atau meningkatkan keuntungan, maka akan sulit bagi perusahaan untuk membagikan dividen bagi para pemegang
saham. Hasil penelitian ini sesuai dengan pendapat yang dikemukakan oleh
Brigham dan Houston 2006: 108 yang menyatakan bahwa perusahaan yang
74 memperoleh keuntungan cenderung akan membayar porsi keuntungan yang lebih
besar sebagai dividen. Semakin besar keuntungan yang diperoleh, maka akan semakin besar pula kemampuan perusahaan dalam membayar dividen.
Hasil penelitian sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Suharli 2007 yang menyatakan bahwa profitabilitas berpengaruh positif dan signifikan
terhadap Dividend Payout Ratio, demikian juga dengan penelitian yang dilakukan oleh Ekawati 2012 yang menyatakan bahwa profitabilitas berpengaruh positif
dan signifikan terhadap Dividend Payout Ratio.
4.3.2 Pengaruh Net Profit Margin Terhadap Dividend Payout Ratio
Hasil pengujian secara parsial Uji t terlihat bahwa Net Profit Margin NPM berpengaruh positif dan tidak signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa
meskipun Net Profit Margin memiliki nilai koefisien yang bernilai positif atau searah dengan Dividend Payout Ratio, tetapi tidak memberikan dampak atau
pengaruh yang signifikan terhadap Dividend Payout Ratio. Hal ini menunjukkan bahwa meskipun nilai Net Profit Margin meningkat, namun tidak mampu
mendorong meningkatnya pembayaran dividen kas oleh perusahaan kepada para pemegang saham.
Hal ini karena secara umum nilai Net Profit Margin rata-rata perusahaan manufaktur di tahun 2013 tidak begitu tinggi, rata-rata hanya sebesar 9,93
sehingga tidak mampu memberikan dampak yang signifikan terhadap Dividend Payout Ratio. Selain hal tersebut, nilai Net Profit Margin hanya
menjelaskan tentang laba yang diperoleh perusahaan dibandingkan dengan penjualan perusahaan sehingga rasio Net Profit Margin kurang mampu
75 menggambarkan kinerja perusahaan secara keseluruhan maka meskipun rasio
Net Profit Margin bernilai positif, namun tidak serta merta mendorong manajemen perusahaan untuk membagikan dividen kas yang lebih tinggi bagi
para pemegang saham.
4.3.3 Pengaruh Market to Book Value of Assets Terhadap Dividend Payout Ratio
Market to Book Value of Assets MVABVA merupakan salah satu alat yang digunakan untuk mengukur Investment Opportunity Set pada perusahaan
dengan memperhitungkan berbagai faktor penting seperti jumlah aktiva, jumlah ekuitas, harga saham dan jumlah saham yang beredar dengan memperhitungkan
berbagai faktor tersebut akan lebih memberikan gambaran peluang investasi karena rasio ini menjelaskan gabungan antara aset ditempat dengan kesempatan
investasi karena kesempatan investasi yang dimiliki perusahaan akan sangat terkait dengan jumlah aset yang dimiliki.
Kesempatan investasi Investment Opportunity Set merupakan faktor yang mempengaruhi besar kecilnya pembayaran dividen. Apabila suatu perusahaan
memiliki kesempatan investasi yang tinggi, hal ini berarti aliran kas bebas dalam perusahaan atau laba yang dihasilkan sebagian besar akan digunakan untuk
mendanai investasi yang menguntungkan tersebut. Hal ini akan mempengaruhi jumlah dividen yang akan diterima pemegang saham.
Hasil pengujian secara parsial Uji t terlihat bahwa Market to Book Value of Assets MVABVA berpengaruh secara negatif dan tidak signifikan terhadap
Dividend Payout Ratio. Hal ini menunjukkan bahwa meskipun Market to Book
76 Value of Assets MVABVA bernilai negatif, namun tidak berdampak signifikan
terhadap Dividend Payout Ratio. Kondisi ini dimungkinkan karena perusahaan-perusahaan manufaktur yang
terdaftar di Bursa Efek Indonesia umumnya memiliki rasio Market to Book Value of Assets yang tidak begitu tinggi sehingga aliran kas untuk investasi tidak begitu
besar. Selain hal tersebut, perusahaan-perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia umumnya dimungkinkan menggunakan pendanaan eksternal untuk
kegiatan investasinya. Jika menggunakan pendanaan internal, maka akan semakin banyak laba yang ditahan sehingga dividen rendah sedangkan jika menggunakan
pendanaan eksternal, maka laba yang diperoleh di tahun 2013 tidak banyak terpakai untuk investasi dan tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap
Cash Dividend. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Suharli
2007 yang menyatakan bahwa adanya pengaruh negatif antara Investment Opportunity Set dengan kebijakan dividen.
4.3.4 Pengaruh Capital Expenditure to Market Value of Assets Terhadap
Dividend Payout Ratio
Rasio Capital Expenditure to Market Value of Assets digunakan dengan dasar pemikiran bahwa semakin besar investasi yang dilakukan oleh perusahaan
pada aset tetap maka akan semakin tinggi kadar investasi yang dilakukan perusahaan. Dengan demikian jika investasi yang dilakukan tinggi maka akan
berdampak pada kebijakan dividen. Pengujian secara parsial menunjukkan bahwa
77 Capital Expenditure to Market Value of Assets berpengaruh negatif dan tidak
signifikan pada perusahaan manufaktur tahun 2013. Hal ini menunjukkan bahwa meskipun Capital Expenditure to Market
Value of Assets bernilai negatif, namun tidak berdampak pada menurunnya pembayaran dividen secara signifikan. Hal ini dimungkinkan karena nilai
CAPMVA pada perusahaan-perusahaan manufaktur di tahun 2013 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia secara umum tidak mengalami peningkatan yang
signifikan dibanding tahun sebelumnya. Artinya, investasi yang dilakukan perusahaan pada aset tetap tidak begitu tinggi hal ini menunjukkan bahwa
perusahaan-perusahaan manufaktur tidak banyak melakukan ekspansi ditahun 2013 sehingga laba yang diperoleh perusahaan tidak banyak digunakan untuk
investasi pada aset tetap maka laba yang diperoleh tetap dapat dibagikan pada pemegang saham, dengan demikian Capital Expenditure to Market Value of
Assets tidak berdampak signifikan pada Dividend Payout Ratio pada perusahaan manufaktur tahun 2013.
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Ekawati 2012 yang menyatakan bahwa Capital Expenditure to Market Value of Assets
tidak berpengaruh signifikan terhadap Dividend payout Ratio.
78
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Pengujian secara simultan Uji F menunjukkan bahwa Return on Equity
ROE, Net Profit Margin NPM, Market to Book Value of Assets MVABVA, dan Capital Expenditure to Market Value of Assets
CAPMVA berpengaruh positif dan signifikan terhadap Dividend Payout Ratio pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
Tahun 2013. 2.
Pengujian secara parsial Return on Equity ROE berpengaruh positif dan signifikan terhadap Dividend Payout Ratio pada perusahaan-perusahaan
manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2013. 3.
Pengujian secara parsial, Net Profit Margin NPM berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap Dividend Payout Ratio pada perusahaan-
perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2013.
4. Pengujian secara parsial, Market to Book Value of Assets MVABVA
berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap Dividend Payout Ratio pada perusahaan-perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia Tahun 2013.
79 5.
Pengujian secara parsial, Capital Expenditure to Market Value of Assets CAPMVA berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap Dividend
Payout Ratio pada perusahaan-perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2013.
5.2 Saran
Kategori