Clara Danica : Analisis Pengaruh Cash Position, Debt To Equity Ratio Dan Return On Assets Terhadap Dividend Payout Ratio Pada Perusahaan Manufaktur Di Bursa Efek Indonesia, 2008.
USU Repository © 2009
b. Analisis Statistik
Uji normalitas yang digunakan dalam analisis statistik ini adalah uji statistik non-parametrik One-Sample Kolmogorov Smirnov. Dalam penelitian ini.
sebelumnya data peneliti tidak normal yang kemudian diperbaiki dengan menggunakan logaritma natural pada variabel yang tidak mempunyai distribusi
normal. Berikut ini ditampilkan Tabel 4.18 setelah perbaikan:
Tabel 4.18 Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 92
Normal Parametersa.b Mean
.0000000 Std. Deviation
20.72964399 Most Extreme
Differences Absolute
.116 Positive
.116 Negative
-.067 Kolmogorov-Smirnov Z
1.112 Asymp. Sig. 2-tailed
.169 a Test distribution is Normal.
b Calculated from data.
Sumber: Hasil olahan SPSS 12.0 for windows
Tabel 4.18 memperlihatkan bahwa nilai Asymp. Sig 2-tailed Unstandardized Residual masing-masing bernilai 0,169 yang lebih besar
dibandingkan dengan taraf nyata α yaitu 0,05. Hal ini berarti model regresi
variabel dependen dan independen mempunyai distribusi normal.
2. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas dilakukan untuk menunjukkan ada tidaknya hubungan linear di antara variabel bebas dalam model regresi. Gejala multikolinearitas dapat
dideteksi atau dilihat dari nilai Variance Inflation Factor VIF.
Clara Danica : Analisis Pengaruh Cash Position, Debt To Equity Ratio Dan Return On Assets Terhadap Dividend Payout Ratio Pada Perusahaan Manufaktur Di Bursa Efek Indonesia, 2008.
USU Repository © 2009
Tabel 4.19 Uji Multikolinearitas
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 CP
.940 1.064
DER .896
1.116 ROA
.877 1.140
a Dependent Variable: DPR setelah perbaikan
Sumber: Hasil olahan SPSS 12.0 for windows
Tabel 4.19 menunjukkan tidak ada masalah multikolinearitas. dimana hasil uji Variance Inflation Factor VIF Cash Position, Debt to Equity Ratio dan
Return on Assets masing-masing menunjukkan nilai kurang nilai kurang dari 5 VIF5. yaitu 1,064, 1,116, dan 1,140.
Nilai VIF ketiga variabel tersebut lebih kecil dari 5 menyatakan bahwa tidak ada masalah multikolinearitas dalam model.
3. Uji Heterokedastisitas
Heterokedastisitas merupakan suatu kondisi dimana masing-masing kesalahan pengganggu mempunyai varians yang tidak sama. Heterokedastisitas
akan mengakibatkan penafsiran koefisien-koefisien regresi menjadi tidak efisien dan hasil penaksiran akan menjadi kurang dari semestinya. Cara mendeteksi
heterokedastisitas dapat menggunakan metode grafik dengan melihat penyebaran titik-titik data. Titik data harus tidak mencerminkan suatu pola yang tidak
sistematis atau dapat dikatakan random. Gambar grafik untuk menguji heterokedastisitas ditampilkan pada Gambar 4.3 berikut:
Clara Danica : Analisis Pengaruh Cash Position, Debt To Equity Ratio Dan Return On Assets Terhadap Dividend Payout Ratio Pada Perusahaan Manufaktur Di Bursa Efek Indonesia, 2008.
USU Repository © 2009
Gambar 4.3 Scatterplot Dependent Variable Dividen Payout Ratio setelah outlier kedua dikeluarkan
Sumber : Hasil olahan SPSS 12.0 for windows
Gambar 4.3 mencerminkan varian homokedastisitas karena titik-titik data telah memenuhi syarat homokedastisitas, yaitu Nugroho, 2005: 63:
1. Titik-titik data tidak mengumpul di atas atau di bawah saja
2. Penyebaran titik-titik data tidak membentuk pola bergelombang melebar lalu
menyempit dan melebar kembali 3.
Penyebaran titik data tidak berpola atau dapat dikatakan random Gambar 4.3 menunjukkan bahwa penyebaran residual cenderung tidak
teratur. Terdapat beberapa plot yang berpencar dan tidak membentuk pola tertentu. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala heterokedastisitas
dalam model regresi ini.
Clara Danica : Analisis Pengaruh Cash Position, Debt To Equity Ratio Dan Return On Assets Terhadap Dividend Payout Ratio Pada Perusahaan Manufaktur Di Bursa Efek Indonesia, 2008.
USU Repository © 2009
4. Uji Autokorelasi
