BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
C. Interpretasi
4. Dividend Payout Ratio tahun sebelumnya (DPR t-1 )
Dari hasil penelitian menunjukkan Dividend Payout Ratio tahun sebelumnya memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Dividend Payout Ratio. Pada variabel ini, didapatkan tanda yang positif pada koefisien regresinya. Artinya, jika Dividend Payout Ratio tahun lalu suatu perusahaan
tinggi, maka besarnya DPR tahun ini juga akan tinggi. Koefisien regresi DPR t-1 sebesar 0.437055 menyatakan bahwa setiap penambahan 1 dari faktor DPR t-1, maka jumlah Dividend Payout Ratio akan bertambah sebesar 0.437055 dengan asumsi bahwa variabel independen lain dari model regresi tetap.
Jumlah pembayaran dividen tahun sebelumnya memiliki pengaruh yang positif terhadap pembayaran dividen saat ini, karena perusahaan biasanya enggan untuk menurunkan besaran dividennya dari jumlah dividen yang dibayarkan tahun lalu. Perusahaan biasanya menghindari ketidakpuasan pemegang saham ketika mereka membandingkan dividen yang dibayarkan tahun ini dengan dividen yang dibayarkan tahun lalu. Sehingga perusahaan tidak akan meningkatkan pembayaran dividen terlalu besar kecuali diramalkan akan meningkatnya keuntungan di masa mendatang.
Hasil penelitian ini sejalan dengan yang ditemukan Imran (2011), Alzomaia dan Al-Khadhiri (2013), Appannan dan Wei Sim (2011), bahwa dividen tahun sebelumnya berpengaruh signifikan dan positif dengan pembayaran dividen saat ini.
94 BAB V PENUTUP
A. Kesimpulan
Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh Return on Asset, Debt to Equity Ratio, Asset Growth, dan Dividen Payout Ratio tahun sebelumnya terhadap Dividend Payout Ratio pada perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index periode 2009-2014. Berdasarkan data yang telah dikumpulkan dan analisis yang telah dilakukan terhadap 10 sampel perusahaan dengan menggunakan model regresi data panel, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan hasil pengujian statistik uji R2, nilai koefisien determinasi adjusted R2 yang didapat pada model regresi adalah 0.728767. Hal ini menunjukkan bahwa kemampuan variabel independen yaitu ROA, DER, Asset Growth dan DPRt-1 dalam menjelaskan variabel dependen yaitu DPR adalah sebesar 72.88%, sedangkan sisanya sebesar 22.12% dijelaskan variabel lain yang tidak termasuk dalam penelitian ini.
2. Berdasarkan hasil pengujian statistik F, variabel independen (ROA, DER, Asset Growth dan DPRt-1) secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen Dividend Payout Ratio pada perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index tahun 2009-2014.
3. Berdasarkan hasil pengujian statistik t (secara parsial) adalah:
a. Return on Asset berpengaruh signifikan dan menghasilkan hubungan yang positif terhadap Dividend Payout Ratio pada perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index tahun 2009-2014.
b. Debt to Equity Ratio tidak berpengaruh signifikan terhadap Dividend Payout Ratio pada perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index tahun 2009-2014.
c. Asset Growth berpengaruh signifikan dan menghasilkan hubungan yang negatif terhadap Dividend Payout Ratio pada perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index tahun 2009-2014.
d. DPR tahun sebelumnya berpengaruh signifikan dan menghasilkan hubungan yang positif terhadap Dividend Payout Ratio pada perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index tahun 2009-2014.
4. Dari hasil penelitian, didapatkan variabel yang berpengaruh paling besar terhadap rasio pembayaran dividen adalah DPRt-1 dengan koefisien regresi sebesar 0.437055, yang menunjukkan bahwa setiap penambahan 1 dari faktor DPR t-1, maka jumlah Dividend Payout Ratio akan bertambah sebesar 0.437055 dengan asumsi bahwa variabel independen lain dari model regresi tetap.
5. Hasil variabel DER dalam penelitian ini tidak berpengaruh signifikan terhadap Dividend Payout Ratio pada perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index tahun 2009-2014. Hasil ini menunjukkan bahwa meningkatnya DER
tidak akan mempengaruhi kemampuan perusahaan untuk membayarkan dividen kepada pemegang saham. Artinya, peningkatan rasio hutang suatu perusahan berarti tidak akan mengurangi pendapatan yang akan diterima pemegang saham.
6. Dari hasil penelitian yang dilakukan, maka dapat dikatakan bahwa perusahaan akan membagikan dividen lebih besar ketika laba perusahaan meningkat dan pertumbuhan perusahaan stabil, artinya ketika perusahaan memperoleh keuntungan yang besar, sementara kebutuhan dana untuk membiayai pertumbuhan aset rendah, maka perusahaan dapat meningkatkan pembayaran dividen kepada pemegang saham. Dalam penelitian ini, ROA menunjukkan hubungan yang positif, sementara Asset Growth menunjukkan hubungan yang negatif terhadap rasio pembayaran dividen. Disamping itu, besarnya pembayaran dividen tahun sebelumnya terbukti memiliki pengaruh yang paling besar dan positif terhadap besarnya pembayaran dividen saaat ini, yang berarti perusahaan enggan untuk menurunkan jumlah pembayaran dividen dari tahun sebelumnya karena akan memberikan kesan negatif bagi pemegang saham perusahaan.
B. Implikasi
Berdasarkan hasil penelitian, maka implikasi yang dapat diberikan melalui hasil penelitian ini baik kepada investor maupun pihak manajemen perusahaan adalah sebagai berikut:
1. Investor yang mengharapkan return berupa dividen, perlu memperhatikan besarnya pembayaran dividen tahun sebelumnya. Karena dividen tahun sebelumnya dalam hasil penelitian ini berpengaruh paling besar dan positif terhadap besarnya DPR. Investor dapat membandingkan nilai dividen setiap tahunnya sebagai gambaran besarnya dividen yang akan diterima.
2. Selain itu juga terdapat variabel ROA yang menghasilkan pengaruh signifikan dan postitif terhadap DPR. Oleh karena itu, manajemen perlu memanfaatkan aset yang dimiliki perusahaan secara optimal untuk mendapatkan pengembalian laba yang besar, sehingga kemampuan perusahaan membayar dividen kepada pemegang saham meningkat.
3. Variabel asset growth menghasilkan pengaruh yang signifikan dan negatif terhadap DPR, yang menunjukkan bahwa manajemen perusahaan juga mempertimbangkan pertumbuhan aset perusahaan dalam menentukan kebijakan dividen.
4. Manajemen perusahaan perlu memperhatikan return on asset dan asset growth perusahaan dalam menetapkan kebijakan pembayaran dividen, karena keduanya memiliki pengaruh yang bertolak belakang. Dimana apabila manajemen memutuskan untuk menigkatkan pertumbuhan aset perusahaan, maka akan menurunkan kemampuan perusahaan dalam pembayaran dividennya, karena perusahaan cenderung akan menahan keuntungannya yang akan digunakan sebagai dana untuk meningkatkan pertumbuhan. Selain itu,
perusahaan juga harus memanfaatkan aset yang dimilikinya secara optimal sehingga laba yang dihasilkan perusahaan juga akan meningkat.
C. Saran
Adapun saran yang dapat diberikan melalui hasil penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Sebelum melakukan kebijakan pembayaran dividen, perusahaan harus mengkaji terlebih dahulu faktor-faktor yang dapat mempengaruhi besar kecilnya jumlah dividen yang dibagikan, sehingga dalam pelaksanaannya nanti akan menguntungkan kedua belah pihak baik manajemen maupun pemegang saham. Manajemen perlu memperhatikan besarnya pembayaran dividen tahun sebelumnya, perusahaan-perusahaan seharusnya berusaha untuk mempertahankan aliran dividen yang stabil atau meningkatkan besaran dividen dari yang diumumkan sebelumnya untuk menghindari ketidakpuasan pemegang saham ketika mereka membandingkan dividen saat ini dengan dividen yang diumumkan sebelumnya. Sehingga perusahaan dapat menjadikan dividen tahun seblumnya sebagai patokan untuk menentukan besarnya pembayaran dividen saat ini.
2. Investor perlu menilai profitabilitas perusahaan melalui kemampuan perusahaan menghasilkan keuntungan dari aset yang diinvestasikan perusahaan, karena rasio ini mengukur efektivitas perusahaan dalam menghasilkan keuntungan dengan memanfaatkan seluruh aktiva untuk
operasi. Semakin besar ROA menunjukkan kinerja perusahaan yang semakin baik karena tingkat pengembalian investasi atas investasi perusahaan pada aktiva semakin besar. Sehingga pemegang saham dapat memperhatikan besarnya ROA untuk mengukur keuntungan perusahaan yang akan menjadi dasar besarnya dividen yang dibayarkan.
3. Investor dapat memperhatikan pertumbuhan perusahaan dalam mengambil keputusan investasinya. Karena apabila pertumbuhan aset perusahaan meningkat, maka perusahaan cenderung untuk menahan pendapatan dan menurunkan atau bahkan tidak membayarkan dividen.
4. Karena penurunan pembayaran dividen memberikan sinyal yang buruk, sebaiknya perusahaan menentukan dalam jumlah yang tidak terlalu besar. Dengan demikian memudahkan perusahaan untuk meningkatkan pembayaran dividen ketika laba perusahaan meningkat dan tidak perlu segera menurunkan besarnya dividen ketika laba perusahaan menurun.
5. Penelitian selanjutnya sebaiknya mempertimbangkan dan menambah faktor- faktor lain, karena pada kenyataannya masih banyak faktor yang dapat mempengaruhi besarnya pembayaran dividen. Selain itu, faktor-faktor yang digunakan pada penelitian ini hanya terbatas pada informasi internal masing- masing perusahaan yang berdasarkan pada laporan keuangan. Oleh karena itu, disarankan agar penelitian selanjutnya mengambil faktor eksternal perusahaan, contohnya yang menyangkut kondisi makroekonomi.
6. Diharapkan untuk memperluas penelitian dengan memperpanjang periode pengamatan dan memperbanyak jumlah sampel perusahaan untuk penelitian yang akan datang. Sehingga hasil yang didapatkan akan lebih menggambarkan kondisi sesungguhnya.
7. Penelitian selanjutnya sebaiknya melakukan penelitian pada perusahaan dengan mengkategorikan berdasarkan sektor-sektor usaha. Karena pada kenyatannya setiap sektor usaha memiliki perbedaan pertimbangan yang digunakan sebagai acuan dalam menetapkan kebijakan pembayaran dividen.
101
DAFTAR PUSTAKA
Ajija, Shochrul R., dkk. Cara Cerdas Menguasai Eviews. Jakarta: Salemba Empat, 2011.
Al-Kuwari, Duha. “Determinants of The Dividend Policy in Emerging Stock Ex- changes: The Case of GCC Countries”. Global Economy and Finance Journal, Vol.2 No.2 (September 2009) : h.38-63.
Al-Malkawi, Husam-Aldin Nizar, dkk. “Determinants of the Likelihood to Pay
Dividends: Evidence from Saudi Arabia”. Journal of American Science, Vol.9 No.12 (2013) : h.518-528.
Al-Malkawi, Husam-Aldin Nizar. “Factors Influencing Corporate Dividend Decision:
Evidence from Jordanian Panel Data”, International Journal of Business, Vol.13 No.2 (2008) : h.177-195.
Al-Shubiri, Faris Nasif. “Determinants of Changes Dividend Behavior Policy:
Evidence from the Amman Stock Exchange”, Far Fast Journal of Psycholgy and Business, Vol.4 No.2 (August 2011) : h.1-15.
Alzomaia, Turki dan Ahmeed Al-Kadhiri. “Determination of Dividend Policy: The
Evidence from Saudi Arabia”. Journal of Business and Social Science, Vol.4 No.1 (January 2013) : h.5-18.
Amidu, Mohammed dan Joshua Abor. “Determinants of Dividend Payout Ratios in Ghana”. Journal of Risk Finance, Vol.7 No.2 (2006) : h.136-145.
Appannan, Santhi dan Lee Wei Sim. “A Study on Leading Determinants of Dividend
Policy in Malaysia Listed Companies for Food Industry under Consumer
Product Sector”. 2nd International Conference on Business and Economic, (2011), h.946-976.
Arifin, Zaenal .Teori Keuangan dan Pasar Modal. Yogyakarta: Ekonisia, 2007. Atmaja, Lukas Setia. Teori dan Praktik Manajemen Keuangan. Yogyakarta: Andi
Darminto. Pengaruh Profitabilitas, Likuiditas, Struktur Modal dan Struktur Kepemilikan Saham terhadap Kebijakan Dividen. Jurnal Ilmu-Ilmu Sosial, Vol.20 No.2 (Agustus 2008) : h.87-97.
Difah, Siti Syamsiroh. “Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Dividend Payout Ratio pada Perusahaan BUMN yang Terdaftar di BEI periode tahun 2004-
2009”. Skripsi S1 Fakultas Ekonomi Universitas Diponegoro Semarang,
2011.
Djalal, Nachrowi dan Hardius Usman. Penggunaan Teknik Ekonometri. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada, 2008.
Fama, Eugene F. dan Kenneth R French. “Disappearing Dividends: Changing Firm
Characteristics or Lower Propensity to pay?”. Journal of Financial Economics, Vol.60 No.1 (2001) : h.3-43.
Ghozali, Imam. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 19. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011.
Harjito, Agus dan Martono. Manajemen Keuangan. Yogyakarta: Ekonisia, 2005. Heykal, Mohamad. Tuntunan dan Aplikasi Investasi Syariah. Jakarta: PT Elex Media
Komputindo, 2012.
Imran, Kashif. “Determinants of Dividend Payout Policy: A case of Pakistan
Engineering Sector”. The Romanian Economic Journal, Year XIV No.41 (September 2011) : h.47-60.
Indriani, Nina. “Pengaruh Profitabilitas, Likuiditas, Leverage dan Firm Size terhadap Dividend Payout Ratio”. Skripsi S1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2014.
Karjono, Albertus. “Beberapa Faktor yang Mempengaruhi Dividend Payout Ratio pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di BEI”. Jurnal Esensi, Vol.13 No.1 (2010), h.33-49.
Kuncoro, Mudrajad. Metode Riset untuk Bisnis dan Ekonomi Edisi 3. Jakarta: Erlangga, 2009.
Laksono, Bagus. “Analisis Pengaruh ROA, Sales Growth, Asset Growth, Cash Flow dan Likuiditas terhadap Dividend Payout Ratio”. Tesis S2 Program Studi Magister Manajemen Universitas Diponegoro Semarang, 2006.
Margaretha, Farah. Manajemen Keuangan Investasi dan Sumber Dana Jangka Panjang. Jakarta: Grasindo, 2005.
Marlina, Lisa dan Clara Danica. “Analisis Pengaruh Cash Position, Debt to Equity
Ratio dan Return on Asset terhadap Dividend Payout Ratio”. Jurnal Manajemen dan Bisnis, Vol.2 No.1 (Januari 2009) : h.1-6.
Martin, John D., dkk. Dasar-dasar Manajemen Keuangan Edisi ke-5. Jakarta: PT. Rajagrafindo Persada, 1995.
Refra, Erviliana dan Maria C Widiastuti. “Pengaruh Profitability, Firm Size, Tax, Investment Opportunities, Life Cycle Stage terhadap Dividend Policy pada
Industri Manufaktur di Indonesia”. e-Journal Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Trisakti, Vol.1 No.2 (September 2014): h.84-105.
Ritha, Henny dan Eko Koestiyanto.“Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Dividend Payout Ratio”. e-Journal Manajemen dan Bisnis, Vol.1 No.1 (Oktober 2013) : h.1-15.
Rodoni, Ahmad. Investasi Syariah. Jakarta: Lembaga Penelitian UIN Jakarta, 2009.
Rozeff, S.M. “Growth, Beta and Agency Cost as Determinants of Dividend Payout Ratios”, Journal of Financial Research, Vol. 5 No.3 (1982) : h. 249-259. Sawir, Agnes. Kebijakan Pendanaan dan Restrukturisasi Perusahaan. Jakarta:
Gramedia Pustaka Utama, 2004.
Sudarmanto, R. Gunawan. Statistik Terapan Berbasis Komputer dengan Program IBM SPSS Statistics 19. Jakarta: Mitra Wacana Media, 2013.
Sugiono, Arief dan Edy Untung. Panduan Praktis Dasar Analisa Laporan Keuangan. Jakarta: PT Grasindo, 2008.
Suharli, Michell. “Studi Empiris Mengenai Pengaruh Profitabilitas, Leverage, dan Harga Saham terhadap Jumlah Dividen Tunai”. Jurnal MAKSI, Vol.6 N0.2 (Agustus 2006) : h.243-256.
Suliyanto, Ekonometrika Terapan Teori dan Aplikasi dengan SPSS. Yogyakarta: CV. Andi Offset, 2011.
Sumodiningrat, Gunawan. Ekonometrika Pengantar. Yogyakarta: BPFE Yogyakarta, 2002.
Sundjaja, Ridwan S., dkk. Manajemen Keuangan Dua Edisi Keenam. Jakarta: Literata Lintas Media, 2010.
Sunyoto, Danang. Analisis Laporan Keuangan untuk Bisnis. Jakarta: CAPS, 2013. Supranto, J. Statistik untuk Pemimpin Berwawasan Global Edisi 2. Jakarta: Salemba
Empat, 2007.
Warsono. Manajemen Keuangan Perusahaan. Malang: Bayumedia Publishing, 2003. Weston, J. Fred dan Eugene F. Brigham. Dasar-dasar Manajemen Keuangan Jilid 2.
Jakarta: Erlangga, 2001.
Widarjono, Agus. Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Edisi Ketiga. Yogyakarta: Ekonisia, 2009.
Bursa Efek Indonesia, “Indeks Saham Syariah”, artikel diakses pada 1 Juli 2015 dari
http://www.idx.co.id/id-
id/beranda/produkdanlayanan/pasarsyariah/indekssahamsyariah.aspx.
www.ojk.go.id
Otoritas Jasa Keuangan, “Pasar Modal Syariah”, artikel diakses pada 1 Juli 2015 dari
http://www.ojk.go.id/sharia-capital-id.
LAMPIRAN
Lampiran 1: Data mentah variabel per perusahaan
NO. NAMA TAHUN DPR ROA DER GROWTH DPR t-1
1 AALI 2009 35.56 21.93 18.39 16.13 58.36 2 AALI 2010 51.14 22.94 18.51 16.12 35.56 3 AALI 2011 61.33 24.48 21.10 16.07 51.14 4 AALI 2012 60.09 20.29 32.61 21.71 61.33 5 AALI 2013 54.32 12.72 45.73 20.48 60.09 6 AALI 2014 38.72 14.12 56.78 24.03 54.32 7 ASII 2009 34.67 11.29 100.28 10.15 34.53 8 ASII 2010 36.64 12.73 109.85 26.89 34.67 9 ASII 2011 38.88 13.73 102.43 36.03 36.64 10 ASII 2012 42.98 12.48 102.95 18.73 38.88 11 ASII 2013 44.97 10.42 101.52 17.40 42.98 12 ASII 2014 46.13 9.37 96.16 10.00 44.97 13 INTP 2009 20.10 20.69 24.08 17.63 8.44 14 INTP 2010 25.68 21.01 17.17 15.59 20.10 15 INTP 2011 26.88 19.84 15.36 18.28 25.68 16 INTP 2012 22.64 20.93 17.18 25.36 26.88 17 INTP 2013 33.10 18.84 15.80 16.93 22.64 18 INTP 2014 62.82 18.26 16.54 8.56 33.10 19 ITMG 2009 44.45 28.00 52.20 22.42 38.37 20 ITMG 2010 125.40 18.73 51.13 -9.08 44.45 21 ITMG 2011 37.80 34.60 46.05 44.85 125.40 22 ITMG 2012 116.88 28.97 48.76 -5.53 37.80 23 ITMG 2013 116.73 16.56 44.43 -6.64 116.88 24 ITMG 2014 99.92 15.31 45.48 -1.46 116.73 25 KLBF 2009 13.67 14.33 39.24 13.65 14.37 26 KLBF 2010 19.74 18.29 23.45 8.49 13.67 27 KLBF 2011 47.25 18.41 26.99 17.66 19.74 28 KLBF 2012 55.78 18.85 27.76 13.82 47.25 29 KLBF 2013 49.48 17.41 33.12 20.14 55.78 30 KLBF 2014 38.17 17.07 26.56 9.81 49.48 31 PTBA 2009 36.94 33.77 40.21 32.30 22.26 32 PTBA 2010 61.52 23.03 35.83 7.97 36.94
33 PTBA 2011 41.51 26.84 40.93 31.92 61.52 34 PTBA 2012 55.44 22.86 49.66 10.62 41.51 35 PTBA 2013 86.02 15.88 54.63 -8.26 55.44 36 PTBA 2014 49.74 13.63 70.83 26.85 86.02 37 SMGR 2009 48.27 25.68 25.82 22.15 35.18 38 SMGR 2010 50.36 23.35 28.51 20.17 48.27 39 SMGR 2011 37.55 20.12 34.53 26.34 50.36 40 SMGR 2012 40.11 18.54 46.32 35.18 37.55 41 SMGR 2013 41.30 17.39 41.23 15.85 40.11 42 SMGR 2014 43.54 16.24 37.25 11.44 41.30 43 TLKM 2009 56.17 11.62 122.18 6.91 75.66 44 TLKM 2010 44.57 11.56 97.58 2.25 56.17 45 TLKM 2011 57.20 15.01 68.99 3.30 44.57 46 TLKM 2012 58.46 16.49 66.28 8.07 57.20 47 TLKM 2013 64.29 15.86 65.26 14.89 58.46 48 TLKM 2014 71.94 15.22 63.59 10.12 64.29 49 UNTR 2009 30.50 15.64 75.51 6.82 28.58 50 UNTR 2010 42.09 13.04 83.88 21.70 30.50 51 UNTR 2011 28.77 12.70 68.85 56.36 42.09 52 UNTR 2012 42.82 11.44 55.73 8.31 28.77 53 UNTR 2013 45.62 8.37 60.91 14.04 42.82 54 UNTR 2014 41.23 8.03 56.29 5.11 45.62 55 UNVR 2009 80.21 40.67 101.99 15.07 83.04 56 UNVR 2010 89.88 38.93 115.00 16.25 80.21 57 UNVR 2011 108.83 39.73 184.77 20.47 89.88 58 UNVR 2012 93.97 40.38 202.01 14.34 108.83 59 UNVR 2013 94.65 40.10 213.73 11.37 93.97 60 UNVR 2014 94.00 40.18 210.53 6.99 94.65
Lampiran 2: Output hasil pengujian data sebelum di LOG Hasil Uji Normalitas 0 2 4 6 8 10 12 14 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50
Series: Standardized Residuals Sample 2009 2014 Observations 60 Mean 7.34e-15 Median -1.706991 Maximum 47.98199 Minimum -25.94132 Std. Dev. 14.07977 Skewness 0.816972 Kurtosis 4.613589 Jarque-Bera 13.18361 Probability 0.001372
Hasil Uji Multikolinearitas
ROA DER Asset Growth DPR t-1
ROA 1.000000 0.386073 0.114721 0.419885
DER 0.386073 1.000000 -0.054464 0.500868
Asset Growth 0.114721 -0.054464 1.000000 -0.074256 DPR t-1 0.419885 0.500868 -0.074256 1.000000
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Dependent Variable: RESABS Method: Panel Least Squares Date: 07/31/15 Time: 19:18 Sample: 2009 2014
Periods included: 6
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 60
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 11.22221 3.704221 3.029573 0.0037
X1 0.095414 0.163276 0.584375 0.5614
X2 0.001579 0.031095 0.050785 0.9597
X3 -0.098443 0.106836 -0.921443 0.3608
X4 -0.023574 0.056890 -0.414377 0.6802
R-squared 0.019518 Mean dependent var 10.49825
Adjusted R-squared -0.051790 S.D. dependent var 9.282172 S.E. of regression 9.519501 Akaike info criterion 7.424217
Sum squared resid 4984.149 Schwarz criterion 7.598746
Log likelihood -217.7265 Hannan-Quinn criter. 7.492485
F-statistic 0.273708 Durbin-Watson stat 1.619515
Hasil Uji Chow
Hasil Estimasi Common Effect Model
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 2.024080 (9,46) 0.0579
Cross-section Chi-square 20.017335 9 0.0178
Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 07/25/15 Time: 13:20 Sample: 2009 2014
Periods included: 6
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 60
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 30.66623 5.674439 5.404274 0.0000
X1 0.826189 0.250120 3.303169 0.0017
X2 0.046093 0.047635 0.967641 0.3375
X3 -1.124268 0.163661 -6.869511 0.0000
X4 0.420971 0.087149 4.830493 0.0000
R-squared 0.700065 Mean dependent var 53.99033
Adjusted R-squared 0.678252 S.D. dependent var 25.70882 S.E. of regression 14.58278 Akaike info criterion 8.277215
Sum squared resid 11696.16 Schwarz criterion 8.451744
Log likelihood -243.3164 Hannan-Quinn criter. 8.345483
F-statistic 32.09331 Durbin-Watson stat 2.092086
Hasil Estimasi Fixed Effect Model
Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 07/25/15 Time: 13:25 Sample: 2009 2014
Periods included: 6
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 60
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 72.40212 16.05396 4.509923 0.0000 X1 -0.470983 0.586250 -0.803382 0.4259 X2 -0.024441 0.102297 -0.238926 0.8122 X3 -0.794692 0.196693 -4.040268 0.0002 X4 0.098913 0.119617 0.826911 0.4126 Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.785149 Mean dependent var 53.99033
Adjusted R-squared 0.724431 S.D. dependent var 25.70882 S.E. of regression 13.49577 Akaike info criterion 8.243593
Sum squared resid 8378.242 Schwarz criterion 8.732273
Log likelihood -233.3078 Hannan-Quinn criter. 8.434742
F-statistic 12.93095 Durbin-Watson stat 2.153900
Hasil Estimasi Random Effect Model
Dependent Variable: Y
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 07/25/15 Time: 13:28
Sample: 2009 2014 Periods included: 6
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 60
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficie
nt
Std. Error t-Statistic Prob.
C 30.66623 5.251462 5.839560 0.0000 X1 0.826189 0.231476 3.569222 0.0008 X2 0.046093 0.044084 1.045579 0.3003 X3 - 1.124268 0.151461 -7.422813 0.0000 X4 0.420971 0.080653 5.219563 0.0000 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.000000 0.0000 Idiosyncratic random 13.49577 1.0000 Weighted Statistics
R-squared 0.700065 Mean dependent var 53.99033
Adjusted R-squared 0.678252 S.D. dependent var 25.70882
S.E. of regression 14.58278 Sum squared resid 11696.16
F-statistic 32.09331 Durbin-Watson stat 2.092086
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.700065 Mean dependent var 53.99033
Lampiran 3: Output hasil pengujian data setelah di LOG
Karena data penelitian tidak terdistribusi dengan normal, maka semua data variabel dilakukan LOG untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.
Hasil Uji Normalitas
0 2 4 6 8 10 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4
Series: Standardized Residuals Sample 2009 2014 Observations 60 Mean 6.37e-16 Median -0.009942 Maximum 0.466753 Minimum -0.644112 Std. Dev. 0.231522 Skewness -0.601087 Kurtosis 3.419204 Jarque-Bera 4.052379 Probability 0.131837 Hasil Uji Multikolinearitas
LOG ROA
LOG DER LOG Asset Growth LOG DPR t-1 LOG ROA 1.000000 0.013452 0.140366 0.236033 LOG DER 0.013452 1.000000 -0.088147 0.502370 LOG Asset Growth 0.140366 -0.088147 1.000000 -0.178483 LOG DPR t-1 0.236033 0.502370 -0.178483 1.000000
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Dependent Variable: RESABS Method: Panel Least Squares Date: 09/04/15 Time: 08:37 Sample: 2009 2014
Periods included: 6
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 60
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.449712 0.187953 2.392691 0.0202
LOGX1 0.019737 0.048621 0.405942 0.6864
LOGX2 -0.043620 0.031831 -1.370363 0.1761
LOGX3 -0.017108 0.020201 -0.846880 0.4007
LOGX4 -0.029995 0.042392 -0.707558 0.4822
R-squared 0.080753 Mean dependent var 0.180118
Adjusted R-squared 0.013899 S.D. dependent var 0.143562
S.E. of regression 0.142561 Akaike info criterion -0.978441
Sum squared resid 1.117797 Schwarz criterion -0.803912
Log likelihood 34.35323 Hannan-Quinn criter. -0.910173
F-statistic 1.207895 Durbin-Watson stat 1.658450
Hasil Uji Chow
Hasil Estimasi Common Effect Model
Dependent Variable: LOGY Method: Panel Least Squares Date: 09/03/15 Time: 19:39 Sample: 2009 2014
Periods included: 6
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 60
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.500349 0.316144 4.745775 0.0000
LOGX1 0.317229 0.081782 3.878946 0.0003
LOGX2 0.087224 0.053541 1.629104 0.1090
LOGX3 -0.218273 0.033980 -6.423639 0.0000
LOGX4 0.437055 0.071305 6.129360 0.0000
R-squared 0.747156 Mean dependent var 3.885259
Adjusted R-squared 0.728767 S.D. dependent var 0.460432
S.E. of regression 0.239793 Akaike info criterion 0.061577
Sum squared resid 3.162547 Schwarz criterion 0.236106
Log likelihood 3.152695 Hannan-Quinn criter. 0.129845
F-statistic 40.63130 Durbin-Watson stat 1.985809
Prob(F-statistic) 0.000000
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 0.412194 (9,46) 0.9221
Hasil Estimasi Fixed Effect Model
Dependent Variable: LOGY Method: Panel Least Squares Date: 09/03/15 Time: 19:43 Sample: 2009 2014
Periods included: 6
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 60
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.771488 1.320039 2.099550 0.0413 LOGX1 0.205582 0.241312 0.851931 0.3987 LOGX2 -0.088043 0.167953 -0.524213 0.6026 LOGX3 -0.222329 0.052049 -4.271562 0.0001 LOGX4 0.371470 0.105730 3.513370 0.0010 Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.766025 Mean dependent var 3.885259
Adjusted R- squared
0.699902 S.D. dependent var 0.460432
S.E. of regression 0.252231 Akaike info criterion 0.284017
Sum squared resid 2.926532 Schwarz criterion 0.772698
Log likelihood 5.479483 Hannan-Quinn criter. 0.475167
F-statistic 11.58479 Durbin-Watson stat 1.922649
Hasil Estimasi Random Effect Model
Dependent Variable: LOGY
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 09/03/15 Time: 20:25
Sample: 2009 2014 Periods included: 6
Cross-sections included: 10
Total panel (balanced) observations: 60
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.500349 0.332541 4.511766 0.0000 LOGX1 0.317229 0.086024 3.687679 0.0005 LOGX2 0.087224 0.056318 1.548774 0.1272 LOGX3 -0.218273 0.035742 -6.106896 0.0000 LOGX4 0.437055 0.075003 5.827128 0.0000 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.000000 0.0000 Idiosyncratic random 0.252231 1.0000 Weighted Statistics
R-squared 0.747156 Mean dependent var 3.885259
Adjusted R- squared
0.728767 S.D. dependent var 0.460432
S.E. of regression 0.239793 Sum squared resid 3.162547
F-statistic 40.63130 Durbin-Watson stat 1.985809
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.747156 Mean dependent var 3.885259