43 5. Perusahaan-perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI selama tahun 2008-
2010. Setelah dilakukan uji purpose sampling maka emiten yang lolos uji ini
adalah:
Tabel 3.2 Daftar Sampel Emiten
No. Nama Perusahaan
1 PT. Colorpak Indonesia Tbk
2 PT. Gudang Garam Tbk
3 PT. Sumi Indo Kabel Tbk
4 PT. Multi Bintang Indonesia
5 PT. Metrodata Electronics Tbk
6 PT. Tempo Scan Pacifik Tbk
7 PT. Tunas Ridean Tbk
8 PT. United Tractor Tbk
9 PT. Semen Gresik Persero Tbk
3.4 Jenis dan Sumber Data
“Data yang dikumpulkan berupa data kuantitatif, yaitu data yang diukur dalam suatu skala numerik”, Kuncoro dalam Zulkifli, 2009: 30, dan merupakan
“data sekunder, yaitu data penelitian yang diperoleh secara tidak langsung melalui media perantara”, Indriantoro dalam Zulkifli, 2009: 30, yang diperoleh dari
Indonesian Capital Market Directory dan dari lokasi penyimpanan data dimana
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
44 saja diluar perusahaan. Data yang dibutuhkan adalah informasi keuangan yang
berhubungan dengan variabel penelitian.
3.5 Metode Pengumpulan Data
Metode yang digunakan peneliti untuk mendapatkan data sekunder adalah metode dokumentasi. Dengan metode dokumentasi, peneliti menyelidiki benda-
benda tertulis seperti jurnal akuntansi atau buletin akuntansi, buku-buku yang berkaitan dengan masalah yang diteliti, majalah, dokumen, peraturan-peraturan,
dan sebagainya. Dokumen bisa berupa teori-teori dan bisa pula hasil-hasil penelitian yang telah dilakukan mengenai permasalahan yang akan diteliti
Bungin, 2005:169. Dengan metode pengumpulan data secara metode dokumentasi, peneliti juga
melakukan pengumpulan data sekunder atau data yang diperoleh secara tidak langsung melalui media perantara yaitu internet melalui laporan keuangan yang
telah diaudit oleh auditor yang diterbitkan setiap tahunnya baik dalam media cetak maupun data yang diunduh dari internet melalui situs resmi Bursa Efek Indonesia
www.idx.co.id dan ICMD Indonesia Market Capital Directory.
3.6 Teknik Analisis
Keseluruhan data yang telah dikumpul dianalisis untuk dapat memberikan jawaban dari masalah yang dibahas dalam penelitian ini.. Dalam menganalisis
data, peneliti menggunakan program Software Eviews 7.1. Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisis regresi berganda
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
45 Multiple Regression. Model regresi berganda atas variabel-variabel penelitian ini
dapat disusun dengan fungsi atau persamaan sebagai berikut : Y
= α + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ b
5
X
5
+ e
Keterangan : Y = Dividend Payout Ratio DPR
α = Konstanta βi = Koefisien regresi
X
1
= Cash Position CP X
2
= Debt to Equity Ratio DER X
3
= Net Profit Margin NPM X
4
=Return on Investment ROI e = Tingkat kesalahan variabel pengganggu error
3.6.1 Pengujian Model
Ada tiga pendekatan yang digunakan dalam melakukan analisis terhadap data time series dan cross section atau disebut dengan data panel antara lain
pendekatan kuadrat terkecil pooling least square, pendekatan efek tetap fixed effect approach dan pendekatan efek acak random effect approach.
1. Pendekatan kuadrat terkecil
pooled least square approach
Pendekatan ini menggabungkan data cross section dan data time series dalam bentuk pool data. Kemudian data tersebut diregresikan dengan metode
OLS. Pendekatan ini adalah pendekatan yang paling sederhana dimana kita tidak dapat melihat perbedaan antar individu dan perbedaan antar waktu karena
intercept maupun slope dari persamaan tersebut sama.
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
46 Secara matematis, model pendekatan ini dinyatakan sebagai berikut
Nachrowi dan Usman, 2006 : �
�,�
= α + β�
�,�
+ �
�,�
; i = 1,2,...,N ; t = 1,2,...,T
2. Pendekatan efek tetap
fixed effect approach
Model ini mempunyai intercept persamaan yang tidak konstan atau terdapat perbedaan pada setiap individu data cross-section. Di sisi lain, slope koefisien
dari regresi tidak berbeda pada setiap individu dan waktu Pratomo dan Hidayat, 2010. Pendekatan ini merupakan teknik regresi dimana model panel data
memiliki nilai konstanta atau intercept yang mungkin berubah-ubah untuk setiap individu dan waktu dimana setiap unit cross section bersifat tetap secara time
series. Perbedaan nilai intercept ini bisa terjadi adanya variabel-variabel yang tidak semuanya masuk dalam persamaan model yang memungkinkan adanya
intercept yang tidak konstan. Hal ini juga dikenal sebagai proses generalisasi pada pendekatan fixed effect, yakni dengan cara memasukkan variabel boneka dummy
variabel kedalam persamaan regresi. Hal yang perlu dipertimbangkan adalah bahwa dengan ditambahkannya variabel boneka maka degree of freedom akan
semakin berkurang dan semakin mengecil sehingga nantinya akan mempengaruhi efisiensi dari parameter yang di estimasi.
Secara matematis, model fixed effect dinyatakan sebagai berikut Nachrowi dan Usman, 2006 :
�
��
= � + ��
��
+ �
2
�
2�
+ �
3
�
3�
+ ⋯ + �
�
�
��
+ �
2
�
��
+ �
2
�
�2
+ �
3
�
�3
+ ⋯ + �
�
�
��
+ �
��
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
47 Dimana:
�
��
= Variabel terikat untuk individu ke-i dan waktu ke-t �
��
= Variabel bebas untuk individu ke-i dan waktu ke-t �
��
= Variabel boneka dummy dimana �
��
=1 ; untuk individu i ; i=1,2,...,N dan bernilai 0 untuk lainnya
�
��
= Variabel boneka dummy dimana �
��
=1 ; untuk periode t ; t=1,2,...,T dan bernilai 0 untuk lainnya.
3. Pendekatan efek acak
random effect approach
Pada model ini, perbedaan antar individu terletak di error term dari persamaan. Model ini memperhitungkan bahwa error term mungkin berkorelasi
sepanjang time series dan cross section Pratomo dan Hidayat, 2010. Pendekatan ini menyatakan bahwa perbedaan antar waktu dan antar individu dimasukkan ke
dalam komponen error pada persamaan persamaan regresi. Error dalam pendekatan ini terbagi menjadi error untuk komponen individu, error komponen
waktu dan error gabungan. Model ini mengasumsikan bahwa intercept dari individual effect terdistribusi secara acak dengan rata-rata yang konstan, error
secara individual tidak saling berkorelasi, begitu pula halnya dengan error gabungannya. Pendekatan ini dapat menghemat penggunaan degree of freedom
sehingga parameter yang menjadi hasil estimasi menjadi lebih efisien. Secara matematis, model fixed effect dinyatakan sebagai berikut Nachrowi
dan Usman, 2006: �
��
= � + ��
��
+ �
��
; �
��
= �
�
+ �
�
+ �
��
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
48 Dimana:
�
�
= komponen error cross-section �
�
= komponen error time-series �
��=
komponen error gabungan Untuk menentukan pendekatan mana yang akan digunakan dalam
melakukan pengolahan data pada metode regresi maka perlu dilakukan beberapa pengujian agar diperoleh model yang valid. Agar dalam pengolahan data yang
dilakukan lebih sistematis, peneliti menggunakan kedua uji ini sehingga pada akhirnya model yang dipilih adalah model yang paling dominan menjelaskan hasil
dari penelitian ini. Pengujian tersebut meliputi: 1. Uji Chow Chow Test
Uji Chow atau disebut juga dengan uji F–Statistic adalah pengujian yang dilakukan untuk mengetahui apakah model yang digunakan berbentuk Pooled
Least Square atau Fixed Effect. Hipotesis dari Chow Test atau F–Statistic adalah sebagai berikut:
� = Model Pooled Least Square
�
1
= Model Fixed Effect Dengan dasar penolakan hipotesis nol
� adalah F–Statistic dengan rumus
Chow sebagai berikut :
���� = ���� − ����� − 1
������ − � − �
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
49 Dimana:
RRSS = Restricted Residual Sum Square Sum of Square Residual dari estimasi data panel menggunakan Pooled Least Square
URSS = Unrestricted Residual Sum Square Sum of Square Residual dari estimasi data panel menggunakan Fixed Effect
N = Jumlah data Cross Section
T = Jumlah data Time Series
K = Jumlah variabel penjelas
Pengujian ini mengikuti distribusi F–Statistic dimana jika F–Statistic nilai Chow lebih besar dari F tabel maka Ho ditolak yang berarti model yang
digunakan adalah model Fixed Effect. 2. Uji Haussman Haussman test.
Haussman test adalah suatu uji statistik yang menjadi dasar pertimbangan dalam menentukan pemilihan model yang akan digunakan, apakah
menggunakan model fixed effect atau model random effect. Hipotesis dari pengujian ini adalah sebagai berikut :
� = Random effect model
�
1
= Fixed model effect Pertimbangan statistik chi-square dipergunakan untuk menetukan penolakan
terhadap hipotesis nol H dimana jika probabilitas Haussman lebih kecil dari
α hasil Haussman test signifikan maka H ditolak dan model fixed effect
digunakan.
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
50
3.6.2 Pengujian Asumsi
Untuk menentukan ketepatan model, perlu dilakukan pengujian atas beberapa asumsi dari ordinary least squares OLS sehingga asumsi BLUE Best
Linear Unbiased Estimator dapat terpenuhi, secara rinci dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah normal atau tidaknya faktor pengganggu. Uji Normalitas ini digunakan dengan menggunakan Jarque-Bera
Test J-B test. Jarque-Bera merupakan salah satu nilai yang digunakan untuk mengukur normalitas dari suatu data. Apabila data tidak signifikan berarti data
tersebut data berdistribusi normal.untuk mengetahui apakah koefisien Jarque- Bera signifikan atau tisak adalah dengan melihat nilai probability. Apabila
nilainya lebih rendah dari 0.05 berarti koefisien JB itu signifikan. Berikut
merupakan hasil Uji Normalitas Normality Test. b. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian Heterokedastisitas sebuah model regresi dilakukan dengan tujuan untuk menguji apakah suatu regresi tersebut terjadi ketidaksamaan varians dari
residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Jika varian dari residual satu pengamatan yang lain tetap maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda
disebut heteroskedastisitas Erlina, 2008. Model regresi yang baik adalah homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk mengidentifikasi
adanya heteroskedastisitas, maka dilakukan uji White. Dengan menggunakan tingkat α = 5, maka terdapat ketentuan sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
51 • Jika ObsR-Square 0.05, maka terdapat masalah heteroskedastisitas
• Jika ObsR-Square 0.05, maka tidak terdapat masalah heteroskedastisitas
c. Uji Autokorelasi Autokorelasi merupakan korelasi antar anggota sampel yang diurutkan
