BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1.2 Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif memberikan gambaran mengenai keadaan objek penelitian melalui data sampel secara umum tanpa melakukan analisis dan menarik kesimpulan yang berlaku umum. Statistik deskriptif meliputi nilai rata-rata (mean), standar deviasi, nilai minimum dan nilai maksimum data dari masing-masing variabel yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 4.1
Statistik Deskriptif Variabel Penelitian
N Minimum Maximum Mean
Std. Deviation Dividend Payout Ratio 81 .01 1.42 .3664 .28009 Financial Leverage 81 .09 .95 .3801 .20486
Free Cash Flow 81 -.63 .77 .0835 .17071
Valid N (listwise) 81
Sumber : Hasil Olahan SPSS, 2013
Tabel 4.1 di atas menunjukkan bahwa dividend payout ratio yang menggambarkan variabel dependen kebijakan dividen memiliki rata-rata sebesar 0,3664 yang berarti perusahaan manufaktur secara rata-rata membagikan 36,64% dari laba yang dihasilkan kepada pemegang saham dalam bentuk dividen. Nilai minimum 0,01 dimiliki oleh PT Multi Bintang Indonesia pada tahun 2010. Hal ini menunjukkan bahwa perusahaan menggunakan 99% labanya untuk pertumbuhan perusahaan. Nilai maksimum sebesar 1,42 juga dimiliki oleh PT Multi Bintang Indonesia pada tahun 2008. Ini berarti pada tahun 2008 perusahaan membagikan dividen lebih besar dari laba yang diperoleh. Kekurangan untuk pembagian dividen ditutupi dari laba ditahan tahun sebelumnya.
Variabel independen yang pertama yaitu Financial Leverage
mempunyai nilai rata-rata 38,01% yang menunjukkan bahwa rata-rata perusahaan manufaktur membiayai aktivanya dari penggunaan utang sebesar 38,01% dan sisanya sebesar 61,99% dibiayai dari saham yang diterbitkan. Nilai terendah sebesar 0,09 dimiliki oleh PT Mandom Indonesia pada tahun
2010, dan nilai tertinggi sebesar 0,95 dimiliki oleh PT Malindo Feedmill pada tahun 2008 dengan standar deviasi 0,20486.
Variabel independen yang kedua yaitu Free Cash Flow (FCF) mempunyai nilai rata-rata 0,0835 yang berarti bahwa perusahaan manufaktur yang menjadi sampel penelitian memiliki arus kas bebas sebesar 8,35% dari total aset yang dimiliki perusahaan tersebut. Nilai terendah -0,63 dimiliki oleh PT Ekadharma International pada tahun 2008, dan nilai tertinggi 0,77 dimiliki oleh PT Multi Bintang Indonesia pada tahun 2009 dengan standar deviasi 0,17071.
4.1.3 Pengujian Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik meliputi uji normalitas data, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi. Berikut ini akan diuraikan satu persatu.
4.1.3.1 Uji Normalitas Data
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Uji normalitas dapat dilakukan dengan analisis statistik dan analisis grafik. Hasil analisis statistik berdasarkan uji Kolmogorov-Smirnov ditunjukkan pada tabel berikut ini.
Tabel 4.2
Hasil Uji Normalitas Data Dengan Uji Kolmogorov-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 81
Normal Parametersa,,b Mean .0000000
Std. Deviation .26051130 Most Extreme Differences Absolute .149 Positive .149 Negative -.082 Kolmogorov-Smirnov Z 1.344
Asymp. Sig. (2-tailed) .054
a. Test distribution is Normal. Sumber : Hasil Olahan SPSS, 2013
Berdasarkan tabel 4.2 di atas diperoleh nilai Kolmogorov-Smirnov sebesar 1,344 dan signifikan pada 0,054. Jika nilai sig. atau signifikan atau probabilitas < 0,05, maka distribusi data tidak normal
dan jika nilai sig. atau signifikan atau probabilitas > 0,05, maka
distribusi data normal. Hasil analisis statistik menunjukkan nilai signifikansi 0,054 lebih besar dari 0,05 (0,054 > 0,05) yang berarti data berdistribusi normal.
Hasil analisis grafik diperlihatkan berikut ini.
Gambar 4.1 Histogram
Hasil analisis grafik dengan kurva histogram menunjukkan data mengikuti kurva yang berbentuk lonceng dengan kemiringan yang cenderung seimbang antara sisi kiri dengan sisi kanan. Hal ini berarti bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini terdistribusi secara normal. Hasil analisis grafik dengan normal probability plot
Gambar 4.2 Normal P-P Plot
Dari grafik normal probability plot diatas dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar mengikuti garis diagonal dan tersebar di sekitar garis diagonal tersebut. Hal ini menunjukkan bahwa data dalam model regresi terdistribusi secara normal.
Berdasarkan semua hasil pengujian normalitas baik dengan analisis statistik maupun analisis grafik secara keseluruhan menunjukkan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini
berdistribusi normal sehingga dapat dilakukan pengujian asumsi klasik berikutnya.
4.1.3.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antar variabel independen dalm model regresi. Tabel berikut menunjukkan korelasi antar variabel independen.
Tabel 4.3 Coefficient Correlationsa Model Free Cash Flow Financial Leverage
1 Correlations Free Cash Flow 1.000 .036
Financial Leverage
.036 1.000
Covariances Free Cash Flow .030 .001
Financial Leverage
.001 .021
a. Dependent Variable: Dividend Payout Ratio Sumber : Hasil Olahan SPSS, 2013
Dari tabel 4.3 di atas dapat dilihat koefisien korelasi antara variabel financial leverage dan variabel free cash flow adalah sebesar 0,036 atau 3,6%. Nilai korelasi ini jauh di bawah 95%, yang menunjukkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas yang berarti. Indikasi terjadinya multikolinearitas juga dapat dilihat dari tolerance
value dan nilai Variance Inflation Factor (VIF). Hasil Uji multikolinearitas adalah sebagai berikut.
Tabel 4.4
Hasil Uji Multikolinearitas Coefficientsa Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant) Financial Leverage .999 1.001
Free Cash Flow .999 1.001
a. Dependent Variable: Dividend Payout Ratio Sumber : Hasil Olahan SPSS, 2013
Nilai tolerance dari kedua variabel independen yaitu financial leverage dan free cash flow memiliki nilai di atas 0,1 dan nilai VIF untuk masing-masing variabel independen lebih kecil dari 10. Hal ini berarti bahwa tidak terjadi multikolinearitas antara variabel independen dalam model regresi.
4.1.3.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Model regresi yang baik adalah homokedastisitas dimana variabel residualnya tetap. Hasil uji heteroskedastisitas dapat dilihat pada grafik
Gambar 4.3 Scatterplot
Berdasarkan grafik scatterplot pada gambar 4.3 dapat dilihat bahwa titik-titik tersebar secara acak baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y dan tidak membentuk pola tertentu yang berarti tidak terjadi heteroskedastisitas atau dengan kata lain model regresi adalah homokedastisitas.
4.1.3.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin Watson untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi masalah
autokorelasi atau tidak. Penentuan ada tidaknya masalah autokorelasi dapat ditentukan dengan kriteria berikut ini.
Tabel 4.5
Interpretasi Nilai Durbin Watson ( n = 81 ; k = 2 ; α = 5%)
Kriteria Keputusan
0 < d < dl 0 < d < 1,5888
terjadi autokorelasi positif dl ≤ d ≤ du
1,5888 ≤ d ≤ 1,6898 Tanpa kesimpulan
4 – dl < d < 4 2,4112 < d < 4
terjadi autokorelasi negatif 4 – du ≤ d ≤ 4 – dl
2,3102 ≤ d ≤ 2,4112 tanpa kesimpulan
du < d < 4 – du 1,6898 < d < 2,3102
Tidak terjadi autokorelasi
Hasil uji autokorelasi dengan menggunakan uji Durbin Watson diperlihatkan dalam tabel berikut ini.
Tabel 4.6 Hasil Uji Autokorelasi
Dapat dilihat dari hasil uji autokorelasi diperoleh nilai d sebesar 2,054. Ini berada diantara du dan 4-du (1,6898 < 2,054 < 2,3102), sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi.
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .367a .135 .113 .26383 2.054
a. Predictors: (Constant), Free Cash Flow, Financial Leverage b. Dependent Variable: Dividend Payout Ratio
4.1.4 Pengujian Hipotesis
4.1.4.1 Uji Koefisien Determinasi (R2
Koefisien determinasi menunjukkan kemampuan model dapat menjelaskan variasi variabel independen terhadap variabel dependennya. Nilai R square berkisar antara 0 sampai dengan 1. Hasil uji koefisien determinasi dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut ini.
)
Tabel 4.7
Uji Koefisien Determinasi Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate .367a .135 .113 .26383
a. Predictors: (Constant), Free Cash Flow, Financial Leverage Sumber: Hasil olahan SPSS, 2013
Dari tabel 4.7 dapat dilihat bahwa nilai adjusted R square adalah sebesar 0,113. Hal ini mengindikasikan bahwa model regresi pada penelitian ini hanya mampu menjelaskan kebijakan dividen sebesar 11,3%. Dengan kata lain, 11,3% variasi atau perubahan dalam kebijakan dividen dapat dijelaskan oleh financial leverage dan free cash flow, sedangkan sisanya sebesar 88,7% dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini.
4.1.4.2 Uji Signifikansi Simultan (F-test)
Uji F digunakan untuk menguji apakah semua variabel independen secara bersama-sama (simultan) mempengaruhi variabel dependen. Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai kritis, Ftabel dengan Fhitung
Tabel 4.8
. Hasil uji simultan dapat dilihat sebagai berikut.
Uji Signifikansi Simultan ( Uji F) ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression .847 2 .423 6.083 .004a Residual 5.429 78 .070 Total 6.276 80
a. Predictors: (Constant), Free Cash Flow, Financial Leverage b. Dependent Variable: Dividend Payout Ratio
Sumber : Hasil olahan SPSS, 2013
Dari tabel 4.8 di atas dapat diketahui bahwa probabilitas F-statistic (ρ-value) adalah sebesar 0,004 dan nilai Fhitung sebesar 6,083.
Dengan tingkat keyakinan 95% (α = 0,05) terlihat bahwa nilai ρ-value lebih kecil dari α (sehingga hipotesis nol (H0
Dengan menggunakan tabel F dapat diketahui nilai Ftabel sebesar 3,11. Hal ini menunjukkan bahwa F
) ditolak dan Ha diterima. Hal ini berarti bahwa financial leverage dan free cash flow secara simultan berpengaruh terhadap kebijakan dividen.
hitung lebih besar dari Ftabel (6,083 > 3,11), dengan demikian maka Ho ditolak dan Ha diterima. Dengan kata lain dapat disimpulkan bahwa variabel bebas yaitu financial leverage
dan free cash flow berpengaruh signifikan terhadap kebijakan dividen secara simultan pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI.
4.1.4.3 Uji Signifikansi Parsial (T-test)
Uji t digunakan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh masing-masing variabel independen secara parsial dapat menerangkan variabel independen. Hasil uji t dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 4.9
Uji Signifikansi Parsial (Uji T) Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients B Std.
Error Beta t Sig.
1 (Constant) .332 .064 5.167 .000
Financial Leverage
-.041 .144 -.030 -.283 .778
Free Cash Flow .599 .173 .365 3.464 .001
a. Dependent Variable: Dividend Payout Ratio Sumber : Hasil Olahan SPSS, 2013
Tabel 4.9 di atas menunjukkan bahwa dengan tingkat
signifikansi 95% (α = 0,05) variabel Financial leverage menunjukkan nilai signifikansi (p-value) sebesar 0,778. Karena nilai probabilitas lebih
disimpulkan bahwa Ho diterima dan Ha ditolak. Dengan membandingkan thitung dengan ttabel dapat diketahui bahwa thitung lebih kecil daripada ttabel
Untuk variabel free cash flow nilai probabilitas (p-value) ditunjukkan sebesar 0,001. Karena nilai probabilitas lebih kecil
dibandingkan tingkat signifikansi α = 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak dan Ha diterima. Di samping itu, nilai t
(-0,283 < 1,99045). Hal ini membuktikan bahwa secara parsial, variabel financial leverage tidak berpengaruh signifikan terhadap kebijakan dividen.
hitung sebesar 3,464 lebih besar dibandingkan dengan ttabel
Berdasarkan tabel 4.8 di atas, model regresi yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
sebesar 1,99045. Hal ini membuktikan bahwa secara parsial, variabel free cash flow berpengaruh signifikan terhadap kebijakan dividen.
Y = 0,332–0,041��+ 0,599��+ e
Dengan penjelasan sebagai berikut:
a. nilai konstanta sebesar 0,332 menyatakan bahwa apabila tidak ada nilai variabel bebas (financial leverage dan free cash flow), maka nilai variabel independen (kebijakan dividen) adalah sebesar 15,06789,
b. koefisien financial leverage sebesar -0,041 menunjukkan bahwa setiap variabel financial leverage mengalami kenaikan sebesar 1%
akan diikuti oleh penurunan dividend payout ratio sebesar 0,058213 satuan dengan asumsi variabel lain dianggap tetap atau sama dengan nol,
c. koefisien FCF sebesar 0,559 menunjukkan bahwa setiap variabel
free cash flow mengalami kenaikan sebesaar 1% akan diikuti oleh kenaikan kecukupan modal sebesar 0,559 satuan dengan asumsi variabel lain dianggap tetap atau sama dengan nol.
