Growth Uji Serempak Uji-F

2. Debt to Equity Ratio

Tabel 4.2 memperlihatkan bahwa nilai mean DER adalah sebesar 1,25813 dengan standar deviasi 1,089730. Nilai minimum DER adalah 0,310 pada perusahaan INCO tahun 2014 dan nilai maksimum DER adalah sebesar 3,940 pada perusahaan RUIS tahun 2012. Secara keseluruhan terlihat bahwa nilai mean lebih besar dari standar deviasi. Hal ini mengindikasikan bahwa pada umumnya DER selama periode 2011-2014 adalah tinggi lebih besar dari nilai standar deviasi.

3. Growth

Tabel 4.2 memperlihatkan bahwa nilai mean Growth adalah sebesar 0,20372 dengan standar deviasi 0,217534. Nilai minimum Growth adalah -0,082 pada perusahaan PTBA tahun 2013 dan nilai maksimum Growth adalah sebesar 0,740 pada perusahaan ITMG tahun 2012. Secara keseluruhan terlihat bahwa nilai mean lebih kecil dari standar deviasi. Hal ini mengindikasikan bahwa pada umumnya Growth selama periode 2011-2014 adalah rendah lebih kecil dari nilai standar deviasi.

4. Collaterizable Asset

Tabel 4.2 memperlihatkan bahwa nilai mean Collaterizable Asset adalah sebesar 0,54344 dengan standar deviasi 0,177920. Nilai minimum Collaterizable Asset adalah 0,230 pada perusahaan PTBA dan nilai maksimum Collaterizable Asset adalah sebesar 0,800 pada perusahaan ADRO tahun 2014. Secara keseluruhan terlihat bahwa nilai mean lebih besar dari standar deviasi. Hal ini Universitas Sumatera Utara mengindikasikan bahwa Collaterizable Asset yang diperoleh selama periode 2011- 2014 adalah tergolong tinggi lebih besar dari nilai standar deviasi.

4.2.1.2. Variabel Dependen Dividend Payout Ratio

Tabel 4.2 memperlihatkan bahwa nilai mean DPR adalah sebesar 0,47109 dengan standar deviasi 0 , 372069 Nilai minimum DPR adalah 0,023 pada perusahaan MEDC tahun 2012 dan nilai maksimum DPR adalah sebesar 2,110 pada perusahaan ITMG tahun 2013. Secara keseluruhan terlihat bahwa nilai mean lebih besar dari standar deviasi. Hal ini mengindikasikan bahwa pada umumnya selama periode 2011-2014 DPR yang diperoleh perusahaan pertambangan di Bursa Efek Indonesia tergolong tinggi lebih besar dari nilai standar deviasi. 4.2.2 Analisis Statistik 4.2.2.1 Uji AsumsiKlasik Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dimiliki oleh analisisregresi linier berganda .

a. Uji Normalitas

Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi, variabel independen dan variabel dependen atau keduanya berdistribusi normal atau tidak. Model yang paling baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Normalitas data dapat dideteksi dengan melihat bentuk kurva histogram dengan kemiringan seimbang ke kiri dan ke kanan dan berbentuk seperti lonceng atau dengan melihat titik-titik data yang menyebar di sekitar garis diagonal dan searah mengikuti garis diagonal dari gambar normal P-Plot. Universitas Sumatera Utara Gambar 4.1 Histogram Dependent Variabel Dividend Payout Ratio Sumber : Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah Gambar 4.1 ini menunjukkan kurva histogram yang memiliki kemiringan seimbang kekiri dan kekanan, atau tidak condong ke kiri maupun kekanan, melainkan ke tengah dengan bentuk seperti lonceng. Hal ini memenuhi salah satu syarat uji normalitas data bahwa data berdistribusi normal Universitas Sumatera Utara Gambar 4.2 Normal P-Plot of Regresion Standarized Residual Sumber : Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah Gambar 4.2 ini merupakan kurva P-Plot yang menunjukkan penyebaran titik-titik data di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal. Menurut Umar 2008:181, apabila data menyebar di sekitar garis diagonal, maka regresi memenuhi asumsi normalitas. Sehingga dapat disimpulkan bahwa data pada variabel yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu variable Dividend Payout Ratio, berdistribusi normal. Penelitian ini juga menggunakan Uji Statistik non-parametrik One sample Kolmogorov-Smirnov untuk mendapatkan tingkat uji normalitas yang lebih signifikan. Menurut Umar, 2008:181 bahwa, apabila pada hasil Uji Kolmogrov Smirnov, nilai Asymp.Sig. 2-tailed lebih besar dari 0,05 α=5 , tingkat signifikan maka data berdistribusi normal. Pada Tabel 4.3 berikut ini, diperoleh nilai Asymp.Sig 2-tailed taraf nyat a α , yaitu 1.109 0.05. Hal ini berarti bahwa H diterima, yang berarti data residual berasal dari distribusi normal. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.3 Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 32 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation ,31757619 Most Extreme Differences Absolute ,196 Positive ,196 Negative -,138 Kolmogorov-Smirnov Z 1,109 Asymp. Sig. 2-tailed ,171 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber : Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah Uji Heterokedastisitas Asumsi heteroskedastisitas adalah asumsi dalam regresi dimana varians dari residual tidak sama untuk satu pengamatan kepengamatan lain. Jika varians dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas, dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Salah satu uji untuk mengetahui heteroskedastisitas ini adalah dengan melihat penyebaran dari varians residual pada diagram pencar scatter plot. Universitas Sumatera Utara Gambar 4.3 Hasil Scatterplot Sumber : Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah Pada Gambar 4.3, dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk suatu pola tertentu. Titik-titik tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat gejala heteroskedastisitas pada model regresi dalam penelitian ini. Hal ini menandakan bahwa model regresi layak dipakai untuk memprediksi DPR berdasarkan masukan variabel independennya, yaitu ROE, DER, growth, dan collaterizable Asset. Untuk memperoleh tingkat uji heteroskedastisitas yang lebih signifikan, maka dalam penelitian ini juga dilakukan uji Glejser. Apabila signifikansi dari variabel bebas lebih besar dari taraf nyata Sig. 0,05 , maka dianggap tidak terjadi masalah heteroskedastisitas, dan begitu juga sebaliknya. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.4 Hasil Uji Glejser Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant ,332 ,209 1,586 ,124 ROE ,048 ,385 ,028 ,125 ,902 DER -,023 ,046 -,099 -,506 ,617 Growth ,012 ,242 ,010 ,048 ,962 ColAsset -,236 ,296 -,164 -,797 ,433 a. Dependent Variable: absut Sumber : Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah Berdasarkan hasil output Tabel 4.4, semua variabel independen tidak signifikan terhadap variabel dependennya sig 0,05. Nilai probabilitas signifikansi variabel ROE 0,902, DER 0,617, Growth 0.962, dan Collaterizable Asset 0,433 lebih besar dari taraf nyata sig 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan tidak terjadi gejala heteroskedastisitas dalam model regresi ini.

c. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi linear terdapat hubungan yang kuat baik positif maupun negatif antara data yang ada pada variabel-variabel penelitian. Untuk mengetahui apakah model terkena autokorelasi atau tidak, dapat dilakukan dengan melakukan Runs Test. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.5 Hasil Runs Test Runs Test Unstandardized Residual Test Value a -,06330 Cases Test Value 16 Cases = Test Value 16 Total Cases 32 Number of Runs 14 Z -,898 Asymp. Sig. 2-tailed ,369 a. Median Sumber : Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah Hasil Runs Test menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig 2-tailed 0,05 yang berarti hipotesis nol gagal ditolak. Dengan demikian, data yang dipergunakan cukup random sehingga tidak terdapat masalah autokorelasi pada data yang diuji.

c. Uji Multikolinieritas

Uji multikolonieritas digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi linear ditemukan adanya korelasi yang tinggi antar variabel bebas. Untuk mengetahui ada tidaknya gejala multikolineritas dapat dilihat dari besarnya nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor VIF. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.6 Hasil Uji Multikolonieritas Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant ,754 ,266 2,838 ,009 ROE ,060 ,489 ,024 ,122 ,903 ,692 1,445 DER -,170 ,058 -,498 -2,933 ,007 ,934 1,070 Growth -,136 ,308 -,080 -,443 ,661 ,835 1,198 ColAsset -,095 ,376 -,045 -,253 ,802 ,834 1,199 a . Dependent Variable: DPR Sumber : Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah Berdasarkan Tabel 4.6, dapat diketahui bahwa tidak terdapat masalah multikolinieritas, karena semua variabel independen memiliki angka VIF lebih kecil dari 5, sedangkan nilai tolerance lebih besar dari 0,1. Hal ini berarti bahwa semua variabel bebas tersebut layak digunakan sebagai prediktor.

4.2.2.2 Analisis Regresi Linear Berganda

Tabel 4.7 berikut ini menunjukkan hasil estimasi regresi melalui pengolahan data dengan bantuan program Software SPSS Statistic Package for the Social Science 19.00 for Windows. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.7 Hasil Regresi Linier Berganda Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant ,754 ,266 2,838 ,009 ROE ,060 ,489 ,024 ,122 ,903 DER -,170 ,058 -,498 -2,933 ,007 Growth -,136 ,308 -,080 -,443 ,661 ColAsset -,095 ,376 -,045 -,253 ,802 a. Dependent Variable: DPR Sumber : Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah Pengolahan data tersebut menghasilkan suatu model regresi linier berganda sebagai berikut : Y = 0,754 + 0,060X 1 – 0,170X 2 – 0,136X 3 - 0,95X 4 Interpretasi : a Konstanta sebesar 0,754, menyatakan bahwa apabila tidak ada variabel bebas ROE, DER, Growth dan Collaterizable Asset, maka DPR di Bursa Efek Indonesia adalah sebesar 0,754 b ROE yang diukur melalui perubahan ROE mempunyai nilai sebesar 0,060, menyatakan bahwa apabila ROE naik sebesar satu persen maka DPR perusahaan pertambangan akan naik sebesar 0,060. Dan apabila ROE turun sebesar satu persen maka DPR perusahaan pertambangan akan turun sebesar 0,060 c DER yang diukur melalui perubahan ROE mempunyai nilai sebesar - 0,170, menyatakan bahwa apabila ROE naik sebesar satu kali, maka Universitas Sumatera Utara DPR perusahaan pertambangan akan turun sebesar 0,170. Dan apabila DER turun sebesar satu kali, maka DPR perusahaan pertambangan turun sebesar 0,170 d Growth yang diukur melalui perubahan Growth mempunyai nilai sebesar -0,136, menyatakan bahwa apabila Growth naik sebesar satu persen, maka DPR perusahaan pertambangan akan turun sebesar 0,136. Apabila Growth turun sebesar satu persen, maka DPR perusahaan pertambangan turun sebesar 0,136 e Collaterizable Assets yang diukur melalui perubahan Collaterizable Assets mempunyai nilai sebesar -0,095, menyatakan bahwa apabila Collaterizable Assets naik sebesar satu persen, maka DPR perusahaan pertambangan akan turun sebesar 0,095. Dan apabila Collaterizable Assets turun sebesar satu persen, maka DPR perusahaan pertambangan turun sebesar 0,095 4.2.2.3 Pengujian Hipotesis

1. Uji Serempak Uji-F

Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh suatu variabel independen secara serempak terhadap variasi variabel dependen. Bentuk pengujiannya adalah: a. H : b 1 = b 2 = b 3 = b 4 = 0, artinya Return on Equity, Debt to Equity Ratio, Growth dan Collaterizable Assets secara serempak berpengaruh tidak signifikan terhadap variabel kebijakan dividen pada perusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Universitas Sumatera Utara b. H a : b 1 ≠b 2 ≠b 3 ≠b 4 ≠0, artinya Return on Equity, Debt to Equity Ratio, Growth dan Collaterizable Assets secara serempak berpengaruh signifikan terhadap variabel kebijakan dividen. Dengan menggunakan tingkat signifikan α 5, jika nilai sig.F 0,05 maka H diterima, artinya tidak ada pengaruh yang signifikan secara bersamaan dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Sebaliknya, jika nilai sig. F 0,05 maka H a diterima, artinya ada pengaruh yang signifikan secara bersamaan dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Pengambilan keputusan juga dapat dilakukan dengan membandingkan nilai F hitung dan nilai F tabel . Dimana kriterianya, yaitu: a. H diterima jika F hitung F tabel pada α = 5 b. H a diterima jika Fhitung Ftabel pada α = 5 Tabel 4.8 Hasil Uji Hipotesis Secara Serempak Uji-F ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 1,165 4 ,291 2,515 ,042 a Residual 3,126 27 ,116 Total 4,292 31 a. Predictors: Constant, ColAsset, Growth, DER, ROE b. Dependent Variable: DPR Sumber : Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah Berdasarkan hasil pengujian SPSS diperoleh nilai sig 0.042 dan F hitung 2,515. Maka hasil pengujian menurut tabel adalah sebagai berikut: N = jumlah sampel = 32 k = jumlah seluruh variabel = 4 df 1 = derajat pembilang = k-1 = 3 df 2 = derajat penyebut = n-k = 28 Universitas Sumatera Utara Pada tingkat signifikansi α = 0.05 diperoleh F tabel = 2,40 Karena F hitung 2,515 F tabel 2,40 dan nilai Sig.tabel 0,042 tingkat signifikan 0,05, maka dapat dinyatakan H ditolak H a diterima, artinya terdapat pengaruh secara serempak dan signifikan variabel bebas ROE, DER, Growth dan Collaterizable Assets terhadap variabel terikat yaitu DPR. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa terdapat pengaruh secara simultan dan signifikan variabel bebas ROE, DER, Growth dan Collaterizable Assets terhadap DPR pada perusahaan pertambangan di Bursa Efek Indonesia periode 2011 - 2014.

2. Uji ParsialUji-t