Variabel-variabel tersebut dapat dirangkumkan pada tabel berikut ini :
Tabel 3.2 Definisi Operasional Variabel
No Jenis Variabel Nama Variabel
Definisi Skala
Pengukuran
1 Independen
Laba Akuntansi Laba akuntansi adalah laba
bersih yang didapat dari selisih antara pendapatan
yang operatif maupun tidak dan seluruh biaya operatif
maupun tidak. Rasio
2 Independen
Laba Tunai Laba tunai adalah laba
akuntansi yang telah disesuaikan dengan
transaksi-transaksi non kas, seperti beban penyusutan,
beban amortisasi, penjualan kredit, beban gaji, beban
pajak, dan beban bunga yang belum dibayar, serta
pembelian kredit. Rasio
3 Dependen
Dividen Kas Dividen kas
adalah distribusi laba dalam bentuk
kas oleh sebuah perusahaan kepada pemegang sahamnya
Rasio
F. Metode Analisis Data
Seluruh data penelitian yang telah dikumpulkan untuk diolah, kemudian akan dianalisis untuk memperoleh jawaban atas permasalahan yang timbul dalam penelitian ini
Dalam menganalsis data, peneliti menggunakan program software SPSS versi 16. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik. Metode dan
teknik analisis dilakukan dengan tahapan sebagai berikut :
1. Statistik Deskriptif
Universitas Sumatera Utara
Statistik deskriptif adalah metode statistika yang digunakan untuk menggambarkan atau mendeskripsikan data yang telah dikumpulkan menjadi sebuah
informasi. Suharyadi, 2007 : 10
2. Pengujian Asumsi Klasik
Penggunaan analisis regresi dalam statistik harus bebas dari asumsi-asumsi klasik. Adapun pengujian asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji
normalitas, uji multikolinieritas, heterokedastisitas, dan autokorelasi.
a. Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas menurut Ghozali 2005 : 111 adalah untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual
memiliki distribusi normal. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk melihat normalitas data dalam penelitian ini yaitu :
1. Uji Kolmogorov-Smirnov Menurut Ghozali 2005 : 115, “uji Kolmogorov – Smirnov memberikan pedoman
pedoman pengambilan keputusan rentang data mendekati atau merupakan distribusi normal”. Dalam uji ini pedoman yang digunakan dalam pengambilan
keputusan yaitu: a.
Jika nilai signifikan 0.05 maka distribusi data tidak normal b. Jika nilai signifikan 0.05 maka distribusi data normal
Hipotesis yang digunakan : •
Ho : Data residual berdistribusi normal •
Ha : Data residual tidak berdistribusi normal 2. Histogram, yaitu pengujian dengan menggunakan ketentuan bahwa data
normal menyerupai bentuk lonceng Bell shaped yang hampir sempurna. Data
Universitas Sumatera Utara
yang baik adalah data yang memiliki pola distribusi normal. Data dikatakan normal jika bentuk kurva kemiringan yang cenderung imbang, baik dari sisi kiri
maupun kanan. 3. Grafik Normality Probability Plot, ketentuan yang digunakan adalah :
• Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal
maka model regesi memenuhi asumsi normalitas •
Jika data menyebar jauh dari diagonal danatau tidak mengikuti arah garis diagonal maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
b. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel independen. Jika terjadi korelasi,
berarti terjadi masalah multikolinieritas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Untuk mendteksi ada atau tidaknya
multikolinieritas dalam model regresi dilihat dari nilai Tolerence dan lawannya Variance Inflation Factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel
indepenen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih dan tidak dijelaskan oleh
variabel lainnya. Batasan yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai Tolerence 0,10 atau sama dengan VIF 10
Ghozali, 2005 : 91.
c. Uji Autokorelasi
Universitas Sumatera Utara
Ghozali 2005 : 95 menyatakan bahwa: Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model
regresi linear ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Autokorelasi muncul
karena observasi yang berurutan sepanjang tahun satu dengan lainnya. Hal ini sering ditemukan pada time series. Pada data crossection, masalah
autokorelasi relatif tidak terjadi.
Uji yang digunakan dalam penelitian ini untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi dapat dilihat dengan menggunakan uji Durbin-Watson.
Uji Durbin-Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu first order autocorelation dan mensyaratkan adanya intercept konstanta dalam
model regresi dan tidak ada varibel lagi diantara variabel dependen. Hipotesis yang akan diuji adalah :
Ho : tidak ada autokorelasi r = 0
Ha : ada autokorelasi r
≠ 0
d. Uji Heterokedastisitas
Menurut Erlina dan Mulyani 2007 : 108, Uji heterokedastisitas bertujuan untuk melihat apakah di dalam model regresi
terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain
tetap maka disebut homokedastisitas, dan jika berbeda disebut heterokedastisitas. Model regresi yang baik yaitu homokedastisitas.
Pengujian dilakukaan dengan Scatter-Plot dengan menggunakan SRESID dan ZPRED pada software SPSS. Menurut Ghozali 2005 : 105 dasar
pengambilan keputusannya adalah sebagai berikut: 1
Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit,
maka mengindikasikan telah terjadi heterokedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
2 Jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar di atas dan di
bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas atau terjadi homokedastisitas.
2. Analisis Regresi Berganda
Analisa data dalam penelitian ini adalah analisis regresi berganda, di mana pada penelitian ini terdapat dua variabel independen, yaitu perputaran kas dan perputaran
piutang dan satu variabel dependen, yaitu likuiditas perusahaan yang mempunyai hubungan saling mempengaruhi antara kedua variabel tersebut. Analisis regresi dengan
menggunakan SPSS.
Persamaan regresi berganda adalah sebagai berikut: Y = a+b
1
X
1
+b
2
X
2
+e
Keterangan : Y
: Variabel dependen Dividen Kas a
: Konstanta atau harga Y bila X = 0 b
1
: Koefisien regresi Laba Akuntansi b
2
: Koefisien regresi Laba Tunai X
1
: Variabel independen Laba Akuntansi X
2
: Variabel independen Laba Tunai e
: Faktor lain diluar model
3. Pengujian Hipotesis
Universitas Sumatera Utara
a Koefisien Determinasi R
2
Koefisien Determinasi R
2
digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model regresi dalam menjelaskna variasi variabel dependen Y. Nilai
koefisien determinasi adalah antara nol dan satu 0 R
2
1. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel independen X menjelaskan variabel dependen Y amat terbatas. Nilai
R
2
yang mendekati satu berarti variabel independen X memberikan hampir seluruh informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi dependen Y. Untuk mendukung
kebenaran nilai R
2
, peneliti juga memperhatikan nilai adjusted R
2
mengingat adanya kelemahan mendasar dari penggunaan koefisien determinasi yang sering bias terhadap
jumlah variabel independen yang dimasukkan dalam model regresi.
b Uji t
Uji ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel independen. Uji ini dilakukan dengan membandingkan t hitung dengan
t tabel dengan ketentuan sebagai berikut : Ho diterima jika t
hitung
t
tabel
untuk α = 5
Ha diterima jika t
hitung
t
tabel
untuk α = 5
c Uji F
Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah variabel bebas secara bersama-sama simultan mempunyai pengaruh terhadap variabel tidak bebas. Pembuktian dilakukan
dengan cara membandingkan nilai kritis, F
tabel
dengan F
hitung
yang terdapat pada tabel analisis df variance.
Ho diterima jika F
hitung
F
tabel
untuk α = 5
Ha diterima jika F
hitung
F
tabel
untuk α = 5
Universitas Sumatera Utara
G. Jadwal Penelitian
Penelitian ini akan direncanakan sebagai berikut :
Tabel 3.3 Jadwal Penelitian
No Tahapan Penelitian
Tahun 2010 Keterangan
Feb Mar
Apr Mei
Jun 1
Pengajuan Proposal Skripsi √
1 minggu 2
Bimbingan Proposal Skripsi √
2 minggu 3
Seminar Proposal Skripsi √
1 hari 4
Pengumpulan Data √
2 minggu 5
Pengolahan Data √
1 minggu 6
Bimbingan Skripsi √
3 minggu 7
Penyelesaian Penulisan Laporan Penelitian
√ √
2 minggu 8
Rencana Sidang Meja Hijau √
1 hari
Universitas Sumatera Utara
