BAB III METODE PENELITIAN
3.9. Jadwal dan Lokasi Penelitian
Penelitian dilakukan di Bursa Efek Indonesia (BEI) melalui media internet dengan menggunakan sites www.idx.co.id serta buku-buku refrensi mulai dari bulan Januari 2016 sampai dengan April 2016.
44
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Data Penelitian
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik yang menggunakan persamaan regresi berganda. Analisis data dimulai dengan mengolah data dengan menggunakan Microsoft excel, selanjutnya dilakukan pengujian asumsi klasik dan pengujian menggunakan regresi berganda. Pengujian asumsi klasik dan regresi berganda digunakan dengan menggunakan software SPSS. Prosedur dimulai dengan memasukkan variabel-variabel penelitian ke program SPSS tersebut dan menghasilkan output-output sesuai metode analisis data yang telah ditentukan. Berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan didapat 10 perusahaan yang memenuhi kriteria dan dijadikan sampel dalam penelitian ini dan diamati selama periode 2011-2015
Tabel 4.1 Sampel Penelitian
No. Nama Perusahaan Kriteria
Sampel 1 2 3 4
1 PT. PP London Sumatera Tbk √ √ √ √ 1
2 PT. Salim Ivomas Pratama Tbk √ √ - -
3 PT. Astra Agro Lestari Tbk √ √ √ √ 2
4 PT. Sampoerna Agro Tbk √ √ √ √ 3
5 PT, Provident Agro Tbk √ √ - -
6 PT. Sinar Mas Agro Resource Tbk √ √ √ √ 4
7 PT. BW Plantation Tbk √ √ - -
8 PT. Gozco Plantation Tbk √ √ √ √ 5
9 PT. Bakrie Sumatera Plantations Tbk √ √ √ √ 6
10 PT. Jaya Agra Wattie Tbk √ √ - -
11 PT. Tunas Baru Lampung Tbk √ √ √ √ 7
Sumber: Hasil olahan peneliti
4.2 Analisis Hasil Penelitian
1. Analisis Statistik Deskriptif
Informasi yang dibutuhkan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari www.bei.co.id berupa data keuangan sampel perusahaan manufaktur dari 2011 sampai 2015 yang dijabarkan dalam bentuk statistik.
46
Variabel dari penelitian ini terdiri dari laba bersih dan arus kas sebagai variabel bebas (independent variable) dan kebijakan deviden sebagai variabel terikat (dependent variable). Statistik desktiptif dari variabel tersebut dari sampel perusahaan perkebunan selama periode 2011-2015 disajikan dalam tabel 4.2 berikut :
Tabel 4.2
Statistik Deskriptif Variabel-variabel selama tahun 2011 sampai tahun 2015
Sumber : Data yang diolah penulis
Tabel diatas menunjukkan bahwa semua variabel memiliki nilai minimum positif. Untuk nilai maksimum, semua variabel juga memiliki nilai positif.
Akan tetapi hal ini tidak menunjukkan bahwa laba bersih dan arus kas operasi selalu positif karena nilai diatas merupakan hasil pengolahan data yang telah ditransformasikan dengan menggunakan SQRT dimana data yang bernilai negatif secara otomatis akan dihapus.
Berikut ini perincian data deskriptif yang telah diolah :
a. Variabel SQRT laba bersih memiliki nilai minimum 1,96 dan maksimum 63,21 dengan rata-rata SQRT laba bersih per lembar saham sebesar 17,1698 dengan jumlah sampel sebanyak 93 perusahaan.
b. Variabel SQRT arus kas memiliki nilai minimum 2,42 dan nilai maksimum 148,63 dengan rata-rata SQRT arus kas operasi per lembar saham sebesar 23,5496 dengan jumlah sampel sebanyak 81 perusahaan.
c. Variabel SQRT kebijakan deviden memiliki nilai minimum 0,77 dan nilai maksimum 16,49 dengan rata-rata SQRT kebijakan deviden sebesar 5,6969 dengan jumlah sampel.
2. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Pengujian normalitas data dalam penelitian ini menggunakan uji statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S) dengan menggunakan hipotesis :
HO : Data residual berdistribusi normal H1 : Data residual tidak berdistribusi normal
Apabila nilai signifikansinya lebih besar dari 0,05 maka H0 diterima, sedangkan jika nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05 maka H0 ditolak.
48
Dari hasil pengolahan data tersebut, diperoleh bahwa data dalam penelitian ini tidak terdistribusi secara normal, dimana variabel memiliki nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05.
Setelah melihat tabel diatas, dapat disimpulkan bahwa perhitungan Kolmogorov-Smirnov (K-S) menunjukkan data tidak terdistribusi secara normal. Ada beberapa cara mengubah model regresi menurut Erlina (2007:106) yaitu :
a. Lakukan transformasi data ke bentuk lainnya.
b. Lakukan trimming, yaitu membuang data outlier.
c. Lakukan winsorizing, yaitu mengubah nilai data yang outlier ke suatu nilai tertentu.
Untuk mengubah nilai residual agar berdistribusi normal, penulis melakukan transformasi data ke model SQRT dari persamaan DPR = f(EPS, OCF), menjadi DPR = f(SQRT_EPS, SQRT_OCF). Kemudian data diuji ulang berdasarkan asumsi normalitas.
Dari data diatas dapat disimpulkan bahwa data dalam model regresi telah terdistribusi normal, dimana nilai signifikansinya lebih dari 0,05.
Dengan demikian, secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa nilai-nilai observasi data telah terdistribusi secara normal dan dapat dilanjutkan dengan uji asumsi klasik lainnya. Dengan cara membandingkan data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal.
b. Uji Multikolinearitas
Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada tidaknya gejala multikolinearitas adalah dengan melihat besarnya korelasi antara variabel independen dan besarnya tingkat kolinearitas yang masih dapat ditolerir, yaitu Tolerance > 0,10 dan Variance Inflation Factor (VIF) < 0,10.
Melihat hasil besaran korelasi antar variabel independen tampak bahwa variabel laba bersih mempunyai korelasi sebesar -0,561 atau sekitar 56,1%. Hal ini menunjukkan tidak adanya korelasi yang tinggi (0,90) diantara variabel independen. Hasil dari cofficient correlation tersebut menunjukkan tidak ada korelasi yang tinggi (umumnya diatas 0,90), maka hal ini merupakan indikasi tidak adanya multikolinearitas. Hasil perhitungan nilai tolarance menunjukkan variabel independen memiliki nilai tolarance lebih dari 0,10 yaitu 0,585 yang berarti tidak terjadi korelasi antara variabel independen. Hasil perhitungan VIF juga menunjukkan hal yang sama dimana variabel independen memiliki nilai VIF juga menunjukkan hal yang sama dimana variabel independen memiliki nilai VIF kurang dari 10 yaitu 1,459.
c. Uji Heteroskedastisitas
Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada tidaknya gejala heteroskedastisitas adalah dengan melihat plot grafik yang telah dihasilkan dari pengolahan data dengan menggunakan program SPSS.
Dasar pengambilan keputusannya adalah :
50
1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar lalu menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi heteroskedastisitas.
d. Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu dengan yang lainnya. Hal ini sering ditemukan pada time series. Cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi masalah autokorelasi adalah dengan menggunakan nilai uji Durbin Watson dengan ketentuan sebagai berikut :
1. Anka D-W dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif
2. Angka D-W diantara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi.
3. Angka D-W diatas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
3. Analisis Regresi
Dari hasil pengujian asumsi klasik disimpulkan bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah memenuhi model
estimasi yang Best Linear Unbiased Estimator (BLUE) dan layak dilakukan analisis regresi. Untuk menguji hipotesis, peneliti menggunakan analisis regresi berganda.
Berdasarkan hasil pengolahan data dengan SPSS, maka diperoleh hasil sebagai berikut :
a. Persamaan Regresi
Dalam pengolahan data dengan menggunakan regresi linear, dilakukan beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara variabel independen dan variabel dependen, melalui pengarug SQRT_Laba Bersih (X1) dan SQRT_Arus Kas Operasi terhadap SQRT_DPR (Y).
Persamaan regresi adalah sebagai berikut : Y = 4,601 + 0,015X1 + 0,039X2 + e Keterangan :
1. Konstanta sebesar 4,601 menunjukkan bahwa apabila tidak ada variabel independen (X1 = 0 dan X2 = 0) maka dividend payout ratio sebesar 4,601.
2. B1 sebesar 0,015 menunjukkan bahwa setiap kenaikan laba bersih sebesar 1% akan diikuti oleh kenaikan dividend payout ratio sebesar 0,015 dengan asumsi variabel lain tetap.
3. B2 sebesar 0,039 menunjukkan bahwa setiap kenaikan 1%
pada arus kas operasi akan diikuti oleh kenaikan dividend payout ratio sebesar 0,039 dengan asumsi variabel lain tetap.
52
b. Analisis Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi
Nilai koefisien korelasi (R) menunjukkan seberapa besar korelasi atau hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel dependen. Koefisien korelasi dikatakan kuat apabila nilai R berada diatas 0,5 dan mendekati 1.
Koefisien determinasi (R Square) menunjukkan seberapa besar variabel independen menjelaskan variabel dependennya.
Nilai R square adalah nol sampai dengan satu. Apabila nilai R square semakin mendekati satu, maka variabel-variabel independen memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Sebaliknya, semakin kecil nilai R square, maka kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen semakin terbatas. Nilai R square memiliki kelemahan yaitu nilai R square akan meningkat setiap ada penambahan satu variabel independen meskipun variabel independen tersebut tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Pada model summary, nilai koefisien korelasi (R) sebesar 0,427 yang berarti bahwa korelasi atau hubungan anatara dividend payout ratio (SQRT_DPR) dengan variabel independennya (SQRT_Laba Bersih dan SQRT_Arus Kas Operasi) tidak begitu kuat karena berada dibawah 0,5. Angka adjusted R square atau koefisien determinasi adalah 0,161. Hal ini berarti 16,1% variasi
dari laba bersih dan arus kas operasi, sedangkan sisanya (83,9%) dijelaskan oleh sebab-sebab lain. Standar Error of Estimate (SEE) adalah 2,21340, yang mana semakin besar SEE akan membuat model regresi kurang tepat dalam memprediksi variabel dependen.
c. Pengujian Hipotesis
Untuk mengatahui apakah variabel independen dalam model regresi berpengaruh terhadap variabel dependen, maka dilakukan pengujian dengan menggunakan uji t (t test) dan uji F (F test).
1. Uji t
Uji t digunakan untuk menguji signifikansi konstanta dan setiap variabel independennya.
Hasil uji statistik dapat menyimpulkan t hitung adalah 0,710 sedangkan t tabel adalah 1,9867, sehingga t tabel > t hitung (1,9867 > 0,710), maka laba bersih secara individual tidak mempengaruhi DPR. Signifikansi penelitian >0,05 (0,480 >
0,05), maka H0 diterima dan Ha tidak, artinya laba bersih tidak berpengaruh terhadap devidend payout ratio.
2. Uji F
Untuk mlihat pengaruh laba bersih dan arus kas operasi terhadap devidend payout ratio secara simultan dapat dihitung dengan menggunakan F test.
54
Dari ANOVA atau f test, diperoleh F hitung sebesar 8,562 dengan tingkat signifikansi 0,000, sedangkan F tabel sebesar 3,0977 dengan signifikansi 0,05. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa laba bersih dan arus kas operasi berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap devidend payout ratio karena F hitung . F tabel (8,562 > 3,0977) dan sig penelitian <0,05 (0,000 < 0,05).
4.3 Pembahasan Hasil Penelitian
Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa arus kas yang berasal dari aktivitas operasi mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap devidend payout ratio yang dibagikan oleh perusahaan, sedangkan laba bersih yang diperoleh perusahaan berpengaruh positif tidak signifikan terhadap devidend payout ratio perusahaan. Hasil penelitian ini mendukung teori keuangan yang menyatakan bahwa jumlah deviden yang dibagikan merupakan kelebihan dana dari aktivitas operasi diatas keperluan investasi untuk menghasilkan laba dimasa yang akan datang karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa arus kas operasi berpengaruh signifikan terhadap devidend payout ratio. Hasil penelitian ini tidak mendukung Smoothing Theory yang menyatakan bahwa jumlah deviden yang dibayarkan tergantung kepada keuntungan sekarang karena hasil penelitian menunjukkan bahawa secara parsial laba bersih tidak berpengaruh terhadap DPR.
Dari segi teori, hasil penelitian ini mendukung teori keuangan yang menjelaskan bahwa besarnya dana yang bisa dibagikan sebagai deviden merupakan kelebihan dana yang diperoleh dari operasi perusahaan (yaitu E + penyusutan) diatas keperluan investasi untuk menghasilkan laba dimasa yang akan datang, karena hasil penelitian menunjukkan bahwa arus kas operasi berpengaruh signifikan terhadap DPR. Penelitian ini tidak mendukung smoothing theory yang menyatakan bahwa jumlah dividen yang dibagikan tergantung keuntungan sekarang karena dari hasil penelitian diperoleh laba bersih tidak berpengaruh secara parsial terhadap DPR.
56
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan yang telah dikemukakan dalam bab empat, maka kesimpulan yang dapat diambil adalah laba bersih tidak memiliki pengaruh terhadap devidend payout ratio perusahaan perkebunan go publik di Bursa Efek Indonesia, sebagaimana ditunjukkan oleh angka signifikansinya sebesar 0,480 < 0,05 setelah dilakukan uji t. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa informasi laba bersih bukanlah merupakan hal utama yang perlu diperhatikan dan dijadikan tolok ukur yang lebih baik oleh manajemen dalam membuat keputusan untuk menentukan besarnya DPR. Hasil penelitian ini berbeda dengan hasil penelitian terdahulu.
Arus Kas Operasi memiliki pengaruh yang signifikan terhadap DPR.
Perusahaan perkebunan go publik di Bursa Efek Indonesia, sebagaimana ditunjukkan oleh angka signifikansinya sebesar 0,004 > 0,05 setelah dilakukan uji t, sehingga dapat disimpulkan bahwa dalam menentukan besar DPR perusahaan maka arus kas operasi dapat dijadikan salah satu tolak ukur bagi manajemen.
Dari segi teori, hasil penelitian ini mendukung teori keuangan yang menjelaskan bahwa besarnya dana yang bisa dibagikan sebagai deviden merupakan kelebihan dana yang diperoleh dari operasi perusahaan (yaitu E + penyusutan) diatas keperluan investasi untuk menghasilkan laba dimasa yang akan datang karena hasil penelitian menunjukkan bahwa arus kas operasi berpengaruh signifikan terhadap DPR. Penelitian ini tidak mendukung smoothing theory yang
menyatakan bahwa jumlah deviden yang dibagikan tergantung keuntungan sekarang karena dari hasil penelitian diperoleh laba bersih tidak berpengaruh secara parsial terhadap DPR.
5.2 Keterbatasan Penelitian
Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan. Keterbatasan-keterbatasan tersebut antara lain :
1. Penelitian ini hanya mengambil dua buah variabel yaitu laba bersih dan arus kas operasi sebagai variabel independen, namun sebenarnya masih banyak variabel lain yang dapat mempengaruhi devidend payout ratio.
2. Periode pengamatan dalam penelitian ini terbatas karena hanya mencakup tahun 2011 – 2015.
3. Penulis melakukan pengamatan pengaruh laba bersih dan arus kas operasi terhadap kebijakan deviden dengan mengabaikan faktor-faktor lain yang dapat mempengaruhi harga saham seperti inflasi, kontrol kepemilikan, ukuran perusahaan, umur korporasi dan lain-lain.
5.3 Saran
Berdasarkan hasil penelitian ini, peneliti mencoba memberikan saran baik bagi pihak perusahaan, calon investor dan investor serta peneliti selanjutnya.
1. Bagi Perusahaan
Untuk meningkatkan kepercayaan pemegang saham terhadap perusahaan, maka perusahaan harus mampu menunjukkan kinerja perusahaan yang bagus
58
dan menyampaikan informasi yang cukup kepada investor mengenai perkembangan perusahaan. Pengumuman mengenai dividen merupakan informasi yang penting yang harus disampaikan oleh perusahaan pada pemegang saham.
2. Bagi Investor dan Calon Investor
Untuk mengetahui kinerja perusahaan sebelum melakukan investasi sebaiknya para investor maupun calon investor mencari tahu mengenai profil perusahaan.
Profil perusahaan dapat diperoleh melalui Bursa Efek Indonesia dan Instansi Pemerintah yaitu Bapepam sebagai pihak yang menentukan kebijakan di Bursa Efek Indonesia dalam menjamin keakuratan data informasi keuangan dan memberikan informasi yang berkualitas dengan sarana teknologi yang canggih sehingga kualitas laporan keuangan perusahaan lebih akurat dan relevan.
SPSS, Andi Jogyakarta
Agustina, Ratna Dwiati, 2008, Kemampuan Arus Kas, Laba dan Akrual untuk Memprediksi Arus Kas dan Laba Masa Depan. Skripsi Universitas Brawijaya : Malang
Amril M. Said, 2008, Analisa Pembuktian Laporan Keuangan atas Penyajian Laporan Keuangan, Jakarta: Penerbit Djambatan
Atmaja, Lukas Setia, 1994, Manajemen Keuangan, Buku Satu, Yogyakarta:
Penerbit Andi Offset
Beaver, P.C., Jung, R.C. and Cupp, E.W. (Eds) 1997. Helminths and Helminthic Infections. In: Clinical Parasitology. 9th edition,. Lea & Febiger.
Philadephia
Bernard, Victor L. 1994. ``Earnings Quality, Book Value, and the State of Financial Statement Analysis.'' In S. Butler, ed. Earnings Quality.
Norman, OK: The Center for Economic and Management Research Brigham, Eugene F.dan Joel Houston, 2004. Financial Management, Edisi 10,
Jilid 1, Alih Bahasa Ali Akbar Yulianto, Penerbit Salemba Empat, Jakarta.
Cho, Jang Youn dan Kooyul Jung, 1991. “Earnings Response Coefficient : A Synthesis of Theory and Empirical Evidence”, Journal of Accounting Literatur. Vol. 10
Efraim Ferdinan Giri, 1993, Akuntansi Keuangan Menengah 1, Jakarta:
Gunadarma
Ghozali, Imam. 2005. Aplikasi Analisis Multivariate dengan program SPSS, Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro
Hermi, 2004, Hubungan Laba Bersih dan Arus Kas Operasi Terhadap Dividen Kas pada Perusahaan Besar Barang Produksi di Bursa Efek Jakarta pada Periode 1999-2002”. Media Riset Akuntansi, Auditing dan Informasi Vol. 4 NO.3
Ikatan Akuntansi Indonesia. 2002. Standar Akuntansi Keuangan. PSAK No. 9 : Penyajian Aktiva Lancar dan Kewajiban Jangka Pendek. Jakarta : Salemba Empat
60
______________________. 2007 . Standar Akuntansi Keuangan . Edisi 2007.
Jakarta: Salemba Empat
Ikatan Akutansi Indonesia. 2009. Standar Akuntansi Keuangan. Jakarta: Salemba Empat
Jogiyanto Hartono, 2004, Analisis dan Desain,Yogyakarta: Andi Offset
Kasmir. 2009. Analisis Laporan Keuangan. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada King, R. D. dan J. C. Langli. 1998. Accounting Diversity and Firm Valuation.
International Journal of Accounting
Manurung, Adler Haymans, 2007, Reksadana Investasiku. Jakarta: PT. Kompas Media Nusantara
Martono & D.Agus Harjito. 2007. Manajemen keuangan.Yogyakarta : Ekonisia.
Riyanto, Bambang, 2001. Dasar-Dasar Pembelanjaan Perusahaan, Yogyakarta:
Edisi Keempat, Cetakan Ketujuh, BPFE Yogyakarta
Rochaety E, dkk. 2007. Metodologi Penelitian Bisnis: Dengan Aplikasi SPSS, Edisi Pertama. Jakarta: Penerbit Mitra Wacana Media
Ross, S. A., R.W. Westerfiled, J. Jaffe, B.D. Jordan. 2007. Modern Financial Management. Edisi ke 8. McGraw-Hill. Boston
Sartono, Agus, 2004, Manajemen Keuangan, Teori dan Aplikasinya, Edisi Kedua, Yogyakarta: BPFE UGM
Skousen. 2006. Akuntansi Intermediate, Jakarta: Salemba Empat
Soemarso. 2005. Akuntansi Suatu Pengantar. Edisi Revisi, Jakarta: Salemba Empat
Stice, Earl K, et al., 2004. Accounting Intermediate. Edisi 15. Jakarta : Salemba Empat
Sugiyono, 2008. Metode Penelitian Kunatitatif Kualitatif dan R&D. Bandung:
Alfabeta
Sutrisno, 2003, Manajemen Keuangan (Teori, Konsep, dan Aplikasi), Edisi Pertama, Yogyakarta: Cetakan Kedua, EKONISIA
www.bei.co.id www.idx.co.id