46
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisis Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai maksimum, nilai minimum, nilai rata-rata
mean, dan nilai standar deviasi. Dalam penelitian ini, variabel yang digunakan dalam perhitungan statistik deskriptif adalah Economics Value
Added EVA, Investment Opportunity Set IOS, Profitabilitas, Likuiditas dan Kebijakan Dividen Kas. Berdasarkan analisis statistik deskriptif
diperoleh gambaran sampel sebagai berikut :
Tabel 4.1
Descriptive Statistics
N Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation y=Dividen Kas
60 ,052
,998 ,39597
,225904 x1=EVA
60 -324
6660 1179,58
1836,289 X2=IOS
60 -,013
,245 ,08180
,058180 X3=Profitabilitas
60 ,012
,657 ,15976
,115881 z=Likuiditas
60 ,514
6,148 2,21370
1,390721 Valid N listwise
60
Sumber : Hasil Olahan SPSS Versi 21 2016
Tabel 4.1 menunjukkan bahwa Mean variabel EVA sebesar 1179,58 dengan standar deviasi sebesar 1836,289 serta nilai kisaran
minimum dan maksimum adalah sebesar -324 dan 6660. Mean variabel IOS sebesar ,08180 dengan standar deviasi sebesar ,058180 serta nilai
kisaran minimum dan maksimum adalah sebesar -,013 dan ,245. Mean
Universitas Sumatera Utara
47 variabel profitabilis adalah sebesar ,15976 dengan standar deviasi sebesar
,115881 serta nilai kisaran minimum dan maksimum ,012 dan ,657. mean variabel likuiditas sebesar2,21370 dengan standar deviasi sebesar
1,390721 serta nilai kisaran minimum dan maksimum adalah sebesar ,514 dan 6,148. Mean variabel kebijakan dividen tunai sebesar ,39597 dengan
standar deviasi sebesar ,225904 serta nilai kisaran minimum dan maksimum adalah sebesar ,052 dan ,998.
4.2. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel independen, variabel dependen atau keduanya
mempunyai distribusi normal atau tidak.Model regresi yang baik hendaknya berdistribusi normal atau mendekati normal. Uji ini akan
dideteksi melalui dua cara yaitu, analisis grafik histogram dan Normal P-Plots dan analisis statistik Non-Parametrik Kolmogorov-Smirnov.
i. Analisis Grafik
Universitas Sumatera Utara
48
Dengan melihat tampilan grafik histogram yang tersaji pada Gambar 4.1 maupun grafik normal plot yang tersaji pada Gambar 4.2, dapat
disimpulkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang normal.Sedangkan pada grafik normal plot terlihat titik- titik penyebaran
data menyebar jauh dari garis diagonal serta tidak mengikuti arah garisdiagonal.Kedua grafik ini menunjukkan bahwa model regresi tidak
menyalahi asumsi normalitas.
ii.
Analisis Statistik Peneliti menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov dimana uji ini
membuktikan kenormalan suatu data dalam penelitian dengan angka. Suatu data dinyatakan normal apabila nilai signifikansi atau
probabilitas 0,05, dan apabila nilai signifikansi atau probabilitas 0,05, maka data tidak terdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
49
Uji Kolmorov Sirminov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandarized Residual N
60 Normal
Parameters
a,b
Mean ,39597
Std. Deviation ,225904
Most Extreme Differences
Absolute ,159
Positive ,159
Negative -,064
Kolmogorov-Smirnov Z 1,232
Asymp. Sig. 2-tailed ,096
Test distribution is Normal. Calculated from data.
Hasil dari pengolahan data penelitian dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov yang tersaji dengan Tabel 4.1 diperoleh
signifikansi variabel dividen kas lebih besar dari 0,05 yaitu 0,96 yang menunjukkan bahwa data penelitian terdistribusi secara normal.
b. Uji Autokorelasi
Tabel 4. Uji Autokorelasi
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 ,444
a
,197 ,139
,209649 1,906
Sumber : Hasil Olahan SPSS 21 - 2016
Hasil uji autokorelasi pada Tabel 4 menunjukkan nilai D-W sebesar 1,906 dengan nilai d
L
= 1,43 dan d
U
= 1,62 sehingga 4-d
L
= 4-1,43 = 2,57 dan 4-d
U
= 4- 1,62 = 2,38 . Oleh karena nilai d statistic 2,207 berada diantara d
U
dan 4-d
U
1,621,906 2,38 maka pengujian dengan Durbin- Watson berada pada daerah tidak ada autokorelasi maka ini berarti pada
model regresi tidak terjadi gejala autokorelasi.
Universitas Sumatera Utara
50
c. Uji Multikolinieritas
Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas dapat diketahui dari nilai tolerance dan variance inflation factor VIF.
Tabel 4. Uji Multikolinearitas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
Constant x1=EVA
,881 1,136
X2=IOS ,938
1,066 X3=Profitabilitas
,931 1,074
z=Likuiditas ,852
1,174
Sumber : Data Olahan SPSS 21 - 2016
Hasil menunjukkan bahwa semua variabel yang digunakan dalam penelitian ini memiliki memiliki nilai tolerence lebih dari 0,1 dan nilai
VIF kurang dari 10. Hal ini berarti bahwa variabel-variabel dalam penelitian ini tidak menunjukkan adanya multikolinearitas dalam
model regresi.
d. Uji Heteroskedastisitas
Tabel 4. Heteroskedastisitas
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta
1 Constant
,163 ,053
3,071 ,003
x1=EVA -1,582E-005
,000 -,222
-1,603 ,115
X2=IOS -,274
,302 -,122
-,907 ,369
X3=Profitabilitas ,176
,152 ,156
1,157 ,252
z=Likuiditas -,001
,013 -,006
-,043 ,966
a. Dependent Variable: abs_res2
Pengujian menggunakan model glejser.Model ini dilakukan
Universitas Sumatera Utara
51 dengan meregresikan nilai absolute ei dengan variabel bebas.Jika tidak
ada satu pun nilai absolute ei variabel bebas yang berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat maka tidak ada
heteroskedastisitas.Hasil uji glejser pada Tabel 5 ini menunjukkan bahwa penelitian ini telah terbebas dari indikasi heteroskedastisitas
karena tidak ada satupun nilai absolute residual variabel bebas yang berpengaruh signifikan 0,05 terhadap variabelterikat.
Untuk mengetahui ada atau tidaknya heteroskedastitas antar variabel independen dapat dilihat dari ada tidaknya pola tertentu pada gambar
scatterplot.
Berdasarkan grafik di atas dapat diketahui bahwa data titik-titik menyebar secara merata di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y,
dengan demikian dapat disimpulkan bahwa penelitian ini bebas dari masalah heteroskadastitas.
4.3. Pengujian Hipotesis
a. Analisis Regresi Berganda
Universitas Sumatera Utara
52
Tabel 4. Analisis Regresi Berganda
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
Constant ,362
,057 6,346
,000 x1=EVA
2,789E-005 ,000
,227 1,865
,001 X2=IOS
-1,067 ,477
-,275 -2,239
,079 X3=Profitabilitas
,555 ,242
,285 2,297
,002
Sumber : Data Olahan SPSS 21 – 2016
Berdasarkan hasil analisis regresi linear berganda yang ditunjukan pada Tabel6, maka dapat dibuat persamaan regresi sebagai berikut:
Y = 0,362+2,789
-005
X
1
-1,067X
2
+0,555X
3
+ ε......................................... 1
Interpretasi dari persamaan regresi di atas adalah sebagai berikut: Nilai konstanta sebesar 0,362 menunjukkan bahwa jika variabel EVA, IOS dan
Profitabilitas sama dengan nol, maka nilai Kebijakan Dividen Tunai Y adalah sebesar 0,362
. Nilai koefisien β
1
=2,789
-005
menunjukkan bahwa jika EVA meningkat satu rupiah, maka Kebijakan Dividen Tunai akan
meningkat sebesar 0,362 rupiah dengan asumsi variable independen lainnya konstan. Nilai koefisien β
2
= -1,067 menunjukkan bahwa jika IOS meningkat satu rupiah, maka Kebijakan Dividen Tunai akan menurun
sebesar -1,067 rupiah dengan asumsi variable independen lainnya konstan.Nilai koefisien β
3
= 0,555 menunjukkan bahwa jika Profitabilitas meningkat satu rupiah, maka Kebijakan Dividen Tunai akan naik sebesar
0,362 rupiah dengan asumsi variable independen lainnya konstan.
Universitas Sumatera Utara
53
b. Hasil Uji F
Uji statistik F atau Analisis of Variance ANOVA pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan
dalam model regresi mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependennya. Hasil uji F dapat dilihat pada tabel
berikut :
ANOVA
Model Sum of
Squares df
Mean Square
F Sig.
Regression ,571
3 ,190
4,370 ,002
Residual 2,440
56 ,044
Total 3,011
59
Sumber : Olahan Data SPSS 21 – 2016
Dari hasil pengolahan data di atas dapat dilihat bahwa variabel independen EVA, IOS dan Profitabilitas nilai F hitung sebesar 4,370
dengan tingkat signifikan sebesar 0,002. Dengan demikian hasil analisis dalam penelitian ini menunjukkan bahwa secara bersama-sama variabel
independen memberi pengaruh terhadap dividen kas.
c. Uji Hasil T
Uji parsial uji t dilakukan untuk mengetahui pengaruh apakah setiap variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen. Nilai
dari uji t dapat dilihat dengan membandingkan nilai thitung dan ttabel.. Sebelum menghitung nilai
� tabel, terlebih dahulu menghitung nilai derajat. Berikut rumus untuk menghitung nilai derajat bebas.
������������=�−�.
Universitas Sumatera Utara
54 Perhatikan bahwa
� menyatakan jumlah elemen dalam sampel, sedangkan
� merupakan jumlah variabel.Diketahui jumlah elemen dalam sampel sebanyak 60 dan jumlah variabel adalah 4, sehingga
derajat bebas adalah 60 – 4 = 56. Misalkan tingkat signifikansi yang digunakan adalah 5, sehingga nilai
� tabel dengan derajat bebas 60 dan tingkat signifikansi 5 adalah ±2,00. Gambar 4.6 merupakan
penghitungan � tabel berdasarkan Microsoft Excel.
Suatu variabel dikatakan berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen jika:|
�
ℎ�����
|| �
�����
| Uji Signifikasi Parsial Uji T
Model t
Sig. Constant
6,346 ,000
x1=EVA 2,865
-2,239 2,497
,002 X2=IOS
,089 X3=Profitabilitas
,004
Sumber : Olahan Data SPSS 21 – 2016
Berdasarkan tabel diatas, maka hasil penelitian untuk masing-masing variabel adalah sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
55 a. variabel EVA X1 mempunyai nilai signifikansi 0,001 yang berarti
nilai ini lebih kecil dari 0,05, sedangkan nilai| �ℎ�����||������|, yakni
|2,865||2,00|. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa variabel EVA secara parsial berpengaruh terhadap Dividen Kas,
b. variabel IOS X2 mempunyai nilai signifikansi 0,089 yang berarti nilai ini lebih besar dari 0,05, sedangkan nilai |
�ℎ�����||������|, yakni |-2,239||2,00|. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa variabel
IOS secara parsial tidak berpengaruh terhadap Dividen Kas. c. variabel Profitabilitas X3 mempunyai nilai signifikansi 0,04 yang
berarti nilai ini lebih kecil dari 0,05, sedangkan nilai | �ℎ�����||������|,
yakni |2,497||2,00|. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa variabel Profitabilitas secara parsial berpengaruh terhadap Dividen Kas.
d. Uji Moderated Regression Analysis MRA
Untuk mengetahui apakah variabel likuiditas mampu memoderasi pengaruh variabel EVA dan Profitabilitas terhadap Kebijakan Dividen
Tunai maka digunakan model pengujian interaksi Moderated Regression Analysis—MRA.Model ini bertujuan untuk mengetahui
apakah variabel moderasi mampu mempengaruhi hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat, dimana dalam persamaan regresinya
mengandung unsur interaksi perkalian dua atau lebih variabel bebas.Adapun hasil analisis uji interaksi dengan menggunakan program
SPSS dapat dilihat pada Tabel Berikut ini :
Universitas Sumatera Utara
56
Tabel 4. Hasil Uji Interaksi MRA
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF
1 Constant
,376 ,068
5,553 ,000
x1=EVA 6,735E-005
,000 ,547
1,367 ,042
,102 9,788
z=Likuiditas -,005
,024 -,031
-,210 ,834
,751 1,332
z1 2,717E-005
,000 ,325
,846 ,401
,111 8,977
Sumber : Data Olehan SPSS 21 – 2016
Berdasarkan Tabel 7, maka persamaan regresi yang terbentukadalah sebagai berikut:
Y= α + β1X1 + β2Z+ β3Z
1
+ ε ........................................2
Y= 0,376 + 6,735
-005
X1 -0,005Z + 2,717
-005
Z
1
+ ε .............3
Keterangan : α : Konstanta
β
1
– β
2
: Koefisien Regresi X
1
: EVA Z : Likuiditas
Z
1
: Interaksi EVA dengan Likuitas Hasil uji interaksi Moderated Regression Analysis—MRA
menunjukkan setelah likuiditas masuk sebagai variabel moderasi menunjukkan bahwa hasil interaksi variabel EVA dengan variabel
likuiditas X
1
Z terhadap kebijakan dividen tunai menunjukkan nilai signifikansi sebesar 0,042 0,05 serta koefisien regresi yang bernilai
positif sebesar 2,717
-005
. Hal ini menunjukkan bahwa variabel likuiditas
Universitas Sumatera Utara
57 mampu memoderasi pengaruh positif dan signifikan EVA Economic
Value Added terhadap kebijakan dividen tunaiperusahaan.
Tabel 4 Hasil Uji Interaksi MRA Protitabilitas Terhadap Kebijakan Dividen Dengan Likuiditas
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF
1 Constant
,371 ,090
4,126 ,000
X3=Profitabilitas ,429
,344 ,020
1,248 ,217
,527 1,898
z=Likuiditas -,025
,043 -,155
-,591 ,557
,237 4,211
z3 ,039
,217 ,049
,182 ,856
,224 4,457
Sumber : Data Olahan SPSS 21 – 2016
Berdasarkan Tabel 7, maka persamaan regresi yang terbentukadalah sebagai berikut:
Y= α + β1X3+ β2Z+ β3X3Z+ ε ........................................4
Y= 0,371 + 0,429X1 -0,025Z + 0,039 X1 Z+ ε .............5
Hasil uji interaksi Moderated Regression Analysis— MRAmenunjukkan setelah likuiditas masuk sebagai variabel moderasi
menunjukkan bahwa hasil interaksi variabel Profitabilitas dengan variabel likuiditas Z
3
terhadap kebijakan dividen tunai menunjukkan nilai signifikansi sebesar 0,020 0,05 serta koefisien regresi yang bernilai
positif sebesar 0,371.Hal ini menunjukkan bahwa variabel Likuiditas mampu memoderasi pengaruh positif variable profitabilitas terhadap
kebijakan dividen tunai perusahaan.
Universitas Sumatera Utara
58
4.4. Pembahasan Hasil Penelitian
Berdasarkan hasil dari tabel regresi berganda diatas yang dilakukan dengan menggunakan SPSS 21, didapat hasil berikut:
I. Uji Hipotesis I
Berdasarkan hasil pengujian menunjukkan bahwa variabel Economics Value Added EVA memiliki nilai signifikansi
sebesar 0,001 lebih kecil dari 0,05. Berdasarkan kriteria pengujian makaH
1
diterima, yang artinya Economics Value Added EVA berpengaruh positif dan signifikan terhadap
dividen kas pada perusahaan manufaktur di BEI.
II. Uji Hipotesis 2
Berdasarkan hasil pengujian menunjukkan bahwa variabel Investment Opportunity Set IOS memiliki nilai signifikansi
sebesar 0,079 lebih besar dari 0,05. Berdasarkan kriteria pengujian makaH
2
ditolak, yang artinya Investment Opportunity Set IOS berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap
dividen kas pada perusahaan manufaktur di BEI.
III. Uji Hipotesis 3
Berdasarkan hasil pengujian menunjukkan bahwa variabel Profitabilitas memiliki nilai signifikansi sebesar 0,002 lebih kecil
dari 0,05. Berdasarkan kriteria pengujian makaH
3
diterima, yang
Universitas Sumatera Utara
59 artinya Profitabilitas berpengaruh Positif dansignifikan terhadap
dividen kas pada perusahaan manufaktur di BEI.
IV. Uji Hipotesis 4
Berdasarkan hasil output SPSS, hasil penelitian pada tabel 4.9 menunjukkan bahwa
Likuiditas dapat memoderasi
hubunganEconomics Value Added EVA dengan Dividen Kas. Hal ini dapat dilihat dari nilai signifikansi sebesar
0,042 0,05
. Olehkarena itu, dapat disimpulkan bahwa H
4
yaitu Likuiditas dapat memoderasi hubungan Economics Value Added EVA dengan
Dividen Kas diterima.
V.
Uji Hipotesis 5
Berdasarkan hasil output SPSS, hasil penelitian pada tabel 4.9 menunjukkan bahwa Likuiditas dapat memoderasi hubungan
Profitabilitas dengan Dividen Kas. Hal ini dapat dilihat dari nilai signifikansi sebesar
0,020 0,05
. Olehkarena itu, dapat disimpulkan bahwa H
5
yaitu Likuiditas dapat memoderasi hubungan Profitabilitas dengan Dividen Kas diterima.
Universitas Sumatera Utara
60
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
