3.7. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan melalui studi dokumentasi,
dengan mengumpulkan data pendukung berupa buku, jurnal, skripsi, dan data-data internet.
3.8. Jenis Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh secara tidak langsung. Data sekunder peneliti diperoleh melalui media internet dengan
menggunakan situs www.duniainvestasi.com dan www.idx.co.id. Data yang digunakan dalam
penelitian ini adalah data laporan keuangan Industri Barang Konsumsi.
3.9. Teknik Analisis Data Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai beikut:
a. Metode Analisis Deskriptif
Metode analisis deskriptif merupakan suatu metode dimana data-data yang dikumpulkan dan dikelompokkan kemudian dianalisis dan diintrepretasikan secara objektif.
b. Analisis Regresi Linear Berganda
Untuk mengetahui pengaruh variabel-variabel bebas terhadap variabel terikat, dengan rumus: Y= a + bıXı + b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ b
5
X
5
+ e Dimana :
Y = Dividen Per Share
a = Konstanta
X
1
= Current Ratio X
2
= Debt to Equity Ratio
Universitas Sumatera Utara
X
3
= Return On Asset X
4
= Firm Size X5 = Earning Per Share
b1,2,3,4,5, = Koefisien Regresi Variabel Independen 1,2,3,4,5 e
= Standar error
c. Pengujian Asumsi Klasik
Sebelum data tersebut dianalisis, model regresi berganda harus memenuhi syarat uji
asumsi klasik yang meliputi :
1. Uji Normalitas
Uji ini digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel bebas, variabel terikat atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model yang
paling baik adalah data terdistribusi normal atau mendekati normal. Uji ini dilakukan melalui analisis Kolmogrov-Smirnov. Apabila diperoleh nilai signifikan uji Kolmograv-
Smirnov lebih besar dari 0,05 maka data dinyatakan normal Situmorang et al, 2010:97.
2. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain. Jika variance dari residual
satu pengamatan kepengamatan yang lainnya tetap, maka terjadi homokedasitas dan jika berbeda maka disebut heteroskedastisitas. Cara mendeteksi ada tidaknya gejala
heteroskedasitas adalah dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot disekitar nilai X dan Y, jika ada pola tertentu, maka terjadi gejala heteroskedasitas.
Situmorang et al,2010:100.
Universitas Sumatera Utara
3. Uji Multikolinearitas
Uji ini digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ditemukan adanya korelasi yang tinggi diantara variabel bebas. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya
multikolinearitas di dalam model regresi sebagai berikut: jika nilai tolerance 0,1 atau nilai varians inflation factor VIF 5 untuk setiap variabel bebas. Hubungan linear antar
variabel inilah yang disebut dengan multikolinearitas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi kolerasi antar variabel independen. Situmorang et al, 2010:136
4. Uji Autokorelasi
Uji ini digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dan kesalahan pengganggu pada periode t-
ı periode sebelumnya Situmorang et al,2010:113. Model regresi yang baik adalah
regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk menguji ada atau tidaknya autokorelasi dalam suatu model regresi, maka digunakan model statistik dari D-W Durbin-Watson dengan
ketentuan sebagai berikut: Tabel 3.4
Kriteria Pengambilan Kepurtusan Durbin Watson
Hipotesis Nol Keputusan
Jika Tidak ada autokorelasi positif
Tolak 0 d dl
Tidak ada autokorelasi positif No decision
dl ≤ d ≤ du
Tidak ada autokorelasi negative Tolak
4 - dl ≤ d 4
Tidak ada autokorelasi negative No decision
4 - du ≤ d ≤ 4 - dl
Tidak ada autokorelasi, positif atau negatif Tidak ditolak
du d 4 - du
Sumber : Situmorang, et al 2010:120
d. Koefesien Determinasi
Kategori