66
Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak dengan tidak adanya pola yang jelas serta tersebar baik di atas maupun dibawah
angka 0 pada sumbu Y. Hal tersebut menunjukkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas, sehingga model ini layak dipakai untuk memprediksi DPR
perusahaan LQ-45 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia berdasarkan masukan variabel independen yaitu Cash Ratio,Roa,Growth, FS,DER Dan NPM.
4.4. Analisis Regresi
Berdasarkan hasil uji asumsi klasik yang telah dilakukan di atas, dapat disimpulkan bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah
memenuhi model estimasi yang Best Linear Unbiased Estimstor BLUE dan layak untuk dilakukan analisis statistik selanjutnya, yaitu melakukan pengujian
hipotesis.
4.4.1. Persamaan Regresi Dalam pengolahan
data dengan menggunakan regresi linear, dilakukan beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara variabel independen dan variabel
dependen, melalui pengaruh Cash Ratio,Roa,Growth, FS,DER Dan NPM terhadap DPR Y. Hasil regresi dapat dilihat pada tabel 4.13 berikut ini :
67
Tabel 4.13 Hasil Analisis Regresi
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Correlations
Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta
Zero- order
Partial Part Tolerance VIF
1 Constant -30,391 29,623
- 1,026
,313 CASHRATIO 1,033
1,237 ,118
,835 ,410 ,055 ,146 ,106 ,809
1,236 ROA
1,361 ,296
,636 4,597 ,000 ,536 ,631 ,586
,849 1,178
GROWTH 2,792
1,477 ,248
1,890 ,068 ,196 ,317 ,241 ,944
1,059 FS
4,183 1,708
,327 2,449 ,020 ,143 ,397 ,312
,914 1,095
DER ,077
,059 ,184
1,305 ,201 ,180 ,225 ,166 ,823
1,216 NPM
-,802 ,415
-,279 -
1,934 ,062 -,014 -,323
- ,247
,781 1,280
a. Dependent Variable: DPR
Berdasarkan tabel 4.13 pada kolom Unstandardized Coefficients bagian B diperoleh model persamaan regresi linier berganda yaitu:
Y = -30,391 + 1,033X
1
+ 1,361X
2
+2,792X
3
+ 4,183X
4
+ 0,077X
5
– 0,802X
6
+ e
dimana : Y = Dividend Payout Ratio
X1 = Cash Ratio X2 = ROA
X3 = Growth X4 = Firm Size
X5 = DER X6 = NPM
e = Tingkat kesalahan pengganggu
68
Model regresi tersebut akan diinterpretasikan sebagai berikut: 1.
Nilai β0 = -30,391 Nilai konstanta ini menunjukkan bahwa apabila tidak ada nilai variabel
bebas yaitu Cash Ratio,Roa,Growth, FS,DER Dan NPM maka perubahan nilai DPR yang dilihat dari nilai Y adalah sebesar -30,391.
2. Nilai β1 = 1,033
Koefisisen regresi β1 ini menunjukkan bahwa setiap variabel Cash Ratio meningkat sebesar satu satuan, maka DPR akan meningkat sebesar 1,033
dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
3. Nilai β2 = 1,361
Koefisisen regresi β2 ini menunjukkan bahwa setiap variabel ROA meningkat sebesar satu satuan, maka DPR akan menurun sebesar 1,361
dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
4. Nilai β3 = 2,792
Koefisisen regresi β3 ini menunjukkan bahwa setiap variabel Growth meningkat sebesar satu satuan, maka DPR akan meningkat sebesar 2,792
dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
5. Nilai β4 = 4,183
Koefisisen regresi β4 ini menunjukkan bahwa setiap variabel Firm Size meningkat sebesar satu satuan, maka DPR akan meningkat sebesar 4,183
69
dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
6. Nilai β5 = 0,077
Koefisisen regresi β5 ini menunjukkan bahwa setiap variabel DER meningkat sebesar satu satuan, maka DPR akan meningkat sebesar 0,077
dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
7. Nilai β6 = - 0,802
Koefisisen regresi β6 ini menunjukkan bahwa setiap variabel NPM meningkat sebesar satu satuan, maka DPR akan menurun sebesar -0,802
dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.
4.4.2. Koefisien Determinasi