Pada tahun 2009 nilai dividend payout ratio tertinggi dimiliki oleh PT Delta Djakarta Tbk yaitu sebesar 120,25. Sedangkan nilai dividend payout ratio
terendah dimiliki oleh PT Kimia Farma Tbk yaitu sebesar 20,00.
B. Pengujian Asumsi Klasik
Penggunaan model analisis yang digunakan peneliti dalam menguji hipotesis adalah regresi linear berganda. Untuk melihat keabsahan persamaan
regresi yang dibuat, pembuatan regresi dilandasi oleh asumsi yang tidak boleh dilanggar. Pada tahap ini, penulis melakukan pengujian asumsi klasik sebelum
data-data dianalisis untuk kemudian memperoleh model regresi linear berganda. Syarat- syarat yang harus dipenuhi antara lain data berdistribusi normal, tidak
terjadi multikolinearitas, heteroskedastisitas dan autokorelasi.
1. Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah ingin mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data dengan
bentuk lonceng dan garis Normal PP Plot mengikuti garis diagonal P-Plot. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal
Situmorang, 2010:91.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1 : Histogram
Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah
Tampilan gambar 4.1 menunjukkan bahwa data berdistribusi normal dimana di dalam grafik histogram, data membentuk suatu pola seperti lonceng dan
data tersebut tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan.
Gambar 4.2 : Normal P-P Plot
Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah
Universitas Sumatera Utara
Tampilan gambar 4.2 menunjukkan bahwa data berdistribusi normal dimana pada garis Normal P-P Plot terlihat titik yang mengikuti data di sepanjang
garis diagonal. Untuk mendapatkan uji Normalitas yang lebih signifikan, maka penelitian
ini juga menggunakan uji Kolmogorv-Smirnov 1 sample KS. Uji Kolmogorov- Smirnov berdistribusi normal apabila nilai Asymp. Sig. 2-tailed di atas nilai
signifikan 0,05. Pada Tabel 4.8 di diperoleh nilai Asymp. Sig. 2-tailed di atas nilai signifikan 0,05 yaitu sebesar 0,072 sehingga variabel residual berdistribusi
normal.
Tabel 4.8 Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 44
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 27.19318766
Most Extreme Differences Absolute
.194 Positive
.194 Negative
-.123 Kolmogorov-Smirnov Z
1.289 Asymp. Sig. 2-tailed
.072 a. Test distribution is Normal.
Sumber: Hasil Penelitian, 2011 data diolah
2. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas dilakukan untuk melihat ada atau tidaknya lebih dari satu hubungan linear yang sempurna diantara variabel bebas dalam model regresi.
Multikolinearitas dapat dilihat dari nilai tolerance dan Variance Inflation Factor
Universitas Sumatera Utara
VIF kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerance adalah mengukur
variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya
multikolinearitas adalah tolerance 0,1 sedangkan variance inflation factor VIF 5.
Tabel 4.9 menunjukkan tidak adanya gejala multikolinearitas, dimana hasil masing-masing uji VIF Variance Inflation Factor variabel CP, DER, ROA, GP,
dan SIZE menunjukkan nilai kurang dari 5 VIF 5 yakni 1,660, 1,100, 1,654, 1,070, 1,120 dan nilai Tolerance 0,1 yakni 0,602, 0,909, 0,605, 0,935, 0,893.
Tabel 4.9 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 102.268
96.371 1.061
.295 CP
5.522 3.893
.230 1.419
.164 .602
1.660 DER
4.350 3.386
.170 1.285
.207 .909
1.100 ROA
2.146 .498
.698 4.308
.000 .605
1.654 GP
.019 .300
.008 .064
.949 .935
1.070 SIZE
-3.322 3.438
-.129 -.966
.340 .893
1.120 a. Dependent Variable: DPR
Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah
3. Uji Heteroskedastisitas
