4.6 Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah model uji faktor, model regresi linear berganda, model regresi linear multivariat berganda
moderating dengan uji residual. Untuk mengadakan analisis dengan model regresi harus diadakan
pengujian kualitas data dengan mengunakan statistik deskriptif dan asumsi klasik.
4.6.1 Statistik Deskriptif
Statistik ini digunakan untuk memberikan gambaran profil data sampel. Penelitian ini menggunakan statistik deskriptif yang terdiri dari rata-rata, deviasi
standar, minimum dan maksimum.
4.6.2 Uji Analisis Faktor
Uji analisis faktor menggunakan SPSS 19 dengan uji KMO Kaiser- Meyer-Olkin yang bertujuan untuk mengetahui apakah semua variabel
independen yang telah terambil berpengaruh terhadap variabel dependen yang cukup untuk difaktorkan. Jika hasil diatas 0.50 berarti variabel sudah signifikan
dan memenuhi syarat. Maka dapat disimpulkan bahwa analisis faktor dapat diteruskan.
Universitas Sumatera Utara
4.6.3 Uji Asumsi Klasik
Salah satu syarat pengujian hipotesis dengan menggunakan analisis regresi adalah uji asumsi klasik. Uji ini meliputi : Uji normalitas, uji multikolinearitas, uji
autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas.
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel independen dan variabel dependen memiliki distribusi normal atau
tidak. Model regresi yang baik hendaknya berdistribusi normal atau mendekati normal. Menurut Ghozali 2005: 147 ada dua cara untuk menguji apakah
residual berdistribusi normal atau tidak yaitu: a. Analisis grafik
Untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang
mendekati distribusi normal. Metode lain adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi
normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika
distribusi data residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.
b. Analisis Statistik Uji statistik adalah dengan uji Kolmogorov-Smirnov K-S untuk
menentukan normalitas distribusi residual. Jika sig atau p-value 0,05, maka data berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Jika suatu
model regresi mengandung multikolinearitas maka kesalahan standar estimasi akan cenderung meningkat dengan bertambahnya variabel dependen. Menurut
Ghozali, 2005: 95 multikolinearitas dapat dideteksi sebagai berikut : 1
Nilai deskriminasi yang sangat tinggi dan diakui dengan nilai F test yang sangat tinggi, serta tidak atau hanya sedikit nilai t test yang signifikan.
2 Meregresikan model analisis dan melakukan uji korelasi antar variabel
dependen dengan menggunakan Variance Inflating Factor VIF dan Tolerance Value. Batas VIF adalah 10 dan Tolerance Value adalah 0.1 jika
nilai VIF lebih besar dari 10 dan nilai Tolerance Value lebih kecil dari 0.1 maka terjadi multikolinearitas dan harus dikelompokkan dari model.
3. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah terjadi korelasi antara anggota serangkaian data observasi yang diurutkan menurut waktu time
series. Untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi dalam penelitian ini maka digunakan uji DW dengan melihat koefisien korelasi Durbin Watson.
Salah satu pengujian yang digunakan untuk mengetahui adanya autokolerasi adalah dengan memakai uji statistik Durbin-Watson DW test. Adapun
kriteria pengujiannya menurut Setiaji, 2004 adalah: a.
Jika nilai D-W diantara 0 sampai 1,5 berarti ada autokolerasi positif;
Universitas Sumatera Utara
b. Jika nilai D-W diantara 1,5 sampai dengan 2,5 berarti tidak ada
autokolerasi; c.
Jika nilai D-W diantara 2,5 sampai dengan 4 berarti ada autokolerasi negatif.
4. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan dalam sebuah model regresi, dengan tujuan bahwa apakah suatu regresi tersebut terjadi ketidaksamaan varians dari
residual dari setiap pengamatan ke pengamatan lainnya berbeda, maka disebut heteroskedastisitas. Gejala heteroskedastisitas terjadi apabila disturbance
terms untuk setiap observasi tidak lagi konstan tetapi bervariasi. Ada beberapa cara untuk menguji ada tidaknya situasi heteroskedastisitas
dalam varian error terms untuk model regresi. Dalam penelitian ini akan digunakan metode chart Diagram Scatterplot, dengan dasar pemikiran
bahwa: 1 Jika ada pola tertentu seperti titik-titik poin-poin, yang ada membentuk
suatu pola tertentu yang beraturan bergelombang, melebar, kemudian menyempit, maka terjadi heteroskedastisitas.
2 Jika ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar keatas dan dibawah 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
4.6.4 Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan alat statistik Statistical Package For Science SPSS versi 19. SPSS dapat digunakan untuk
Universitas Sumatera Utara
melakukan analisis sebab akibat dengan lebih akurat karena telah dilengkapi
dengan nearest neighbor analysis yang biasa digunakan dalam ilmu interpolasi.
Pengujian hipotesis pada penelitian ini membutuhkan tiga pengujian hipotesis. Pengujian pertama menggunakan uji faktor dengan KMO yang
bertujuan untuk mengetahui apakah semua variabel independen yang telah terambil berpengaruh terhadap variabel dependen yang cukup untuk difaktorkan.
Jika hasil diatas 0.50 berarti sudah signifikan dan memenuhi syarat. Jadi dapat disimpulkan bahwa analisis faktor dapat diteruskan. Variabel independen yang
digunakan adalah ROA x1, current ratio x2, debt to total asset x3, investment opportunity set x4, size x5, growth x6 terhadap dividen tunai y
sebagai variabel dependen. Setelah dilakukan uji fakor maka melakukan pengujian hipotesis kedua
yaitu model regresi berganda, variabel yang berpengaruh terhadap dividen tunai adalah current ratio, debt to total asset, dan investment opportunity set. Metode
ini akan menguji tingkat signifikasi dari pengaruh semua variabel independennya. Apabila nilai koefisien current ratio yang signifikan menunjukkan
terdapat bahwa current ratio berpengaruh terhadap kebijakan dividen tunai. Nilai debt to total asset DTA yang diukur dengan membandingkan total debt terhadap
total asset yang signifikan menunjukkan terdapat pengaruh antara DTA terhadap kebijakan dividen tunai. Nilai koefisien investment opportunity set yang diukur
dengan Market to Book Value Asset MBVA signifikan menunjukkan bahwa terdapat pengaruh antara investment opportunity set terhadap kebijakan dividen
tunai. Persamaan regresi untuk mengetahui pengaruh secara parsial dan simultan
Universitas Sumatera Utara
current asset, debt to total asset, dan investment opportunity set terhadap kebijakan dividen tunai disusun sebagai berikut:
Y = a
+
b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
Keterangan: Y = Kebijakan dividen tunai + ε
a = Parameter konstanta b =Koefisien garis regresi masing-masing Xi, i= 1,2,3
X
1
X = Current Asset
2
X = Debt to total asset
3
ε = Error = Investment Opportunity Set
Pengujian hasil analisis regresi dilakukan dengan melalui uji F untuk mengetahui pengaruh secara simultan dan uji t untuk mengetahui pengaruh secara
parsial. Hipotesis untuk uji statistik F adalah sebagai berikut:
1. H
0 :
b
1
= b
2
= b
3
Artinya current asset, debt to total asset, dan investment opportunity set secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap kebijakan dividen tunai.
= 0
2. H
1
: b
1
≠ b
2
≠ b
3
Artinya current asset, debt to total asset, dan investment opportunity set secara simultan berpengaruh signifikan terhadap kebijakan dividen tunai.
≠ 0
Kriteria pengambilan keputusan:
Universitas Sumatera Utara
1. Jika F hitung F tabel dengan tingkat signifikasi 5, maka H
2. Jika F hitung F tabel dengan tingkat signifikan 5, maka H
ditolak atau hipotesis yang diajukan diterima
Hipotesis untuk uji statistik t digunakan untuk menguji seberapa jauh pengaruh dari variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen atau
untuk melihat variabel apa yang memberikan pengaruh paling dominan diantara variabel yang ada. Hipotesis untuk uji t adalah sebagai berikut:
diterima atau hipotesis yang diajukan ditolak.
1. H : b
1
Artinya current asset, debt to total asset, dan investment opportunity set secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap kebijakan dividen tunai.
= 0
2. H
1
: b
1
Artinya current asset, debt to total asset, dan investment opportunity set secara parsial berpengaruh signifikan terhadap kebijakan dividen tunai.
≠ 0
Kriteria pengambilan keputusan: 1.
Jika t hitung t tabel df, α2 atau t hitung - t tabel df, α2, maka H
2. Jika – t tabel df, α2 ≤ t hitung ≤ t tabel df, α2, maka H
ditolak atau hipotesis yang diajukan diterima
Pengujian hipotesis ketiga untuk menguji interaksi debt to equity ratio DER dengan variabel independen berbeda dalam mempengaruhi kebijakan
diterima atau hipotesis yang diajukan ditolak.
Universitas Sumatera Utara
dividen tunai. Pengujian ini untuk membuktikan hipotesis bahwa debt to equity ratio DER merupakan variabel moderating yang dapat memperkuat atau
memperlemah hubungan variabel independen terhadap variabel dependen. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan metode uji residual. Seluruh
variabel independen harus diregreskan dengan variabel moderating. Untuk mengetahui pengaruhnya, dapat dilakukan persamaan regresi dengan model
berikut: M= a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
Setelah menghasilkan persamaan diatas, maka akan menghasilkan nilai residual, selanjutnya akan di transformasikan yang akan menghasilkan nilai
absolut residual yang akan di regresikan dengan variabel dividen tunai, sehingga menghasilkan persamaan dengan model berikut:
+ ε
|e|= a + b
4
Keterangan: Y
= Kebijakan Dividen Tunai +
ε
a = Konstanta
X
1
X = Current Asset
2
X = Debt to Total Asset
3
M = Moderating DER
= Investment Opportunity Set
b
1
-b
3
b = Koefisien regresi variabel bebas
4
ε = error term
= Koefisien regresi variabel moderating
Universitas Sumatera Utara
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5.1 Uji Faktor Hipotesis Pertama
Sebelum melakukan pengujian terhadap kualitias data yang digunakan, penelitian ini terlebih dahulu melakukan uji faktor. Pengujian ini bertujuan untuk
melihat variabel yang dapat digunakan sebagai faktor yang mempengaruhi kebijakan dividen tunai.
Hasil uji faktor yang digunakan untuk mengetahui variabel yang digunakan dalam penelitian akan ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 5.1 Uji Kaiser-Meyer-Olkin Pertama
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,417
Bartletts Test of Sphericity Approx. Chi-Square
55,706 Df
15 Sig.
,000 Sumber: Hasil Penelitian, 2012 Data Diolah
Pada Tabel 5.1 dapat dilihat bahwa hasil uji KMO Kaiser-Meyer-Olkin ternyata 0.417 dibawah 0.50, berarti data tidak signifikan untuk melakukan
analisis faktor. Untuk itu harus melihat anti-image matrix untuk menentukan variabel mana yang harus dibuang agar dapat dilakukan analisis faktor.
Universitas Sumatera Utara
Kategori