BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
B. Analisis dan Pembahasan
2. Uji Pemilihan Regresi Data Panel
Uji Chow adalah pengujian untuk memilih apakah model common effect atau fixed effect yang lebih tepat digunakan dalam regresi data panel.74 Dalam pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:
Ho: Intersep dan koefisien slope konstan antar waktu dan individu Ha: Intersep tidak konstan antar individu
Uji Chow dilakukan dengan melihat nilai probability F pada hasil output. Dasar pengambilan keputusannya adalah jika nilai probability F ≥
0.05, maka Ho diterima dan Ha ditolak, yang berarti model yang lebih tepat digunakan adalah common effect, tetapi jika nilai probability F < 0.05, maka Ho ditolak Ha diterima, yang berarti model yang lebih tepat digunakan adalah fixed effect, dan dilanjutkan dengan uji Hausman untuk memilih apakah menggunakan model fixed effect atau random effect. Dapat dilihat hasil uji Chow dengan bantuan software Eviews 8.1 sebagai berikut:
74
Agus Widarjono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Edisi Ketiga, (Yogyakarta: Ekonisia, 2009) h.238.
Tabel 4.4 Hasil Uji Chow
(Sumber: Data sekunder yang diolah)
Hasil output diatas menunjukkan nilai Prob= 0.9221 untuk Cross section F, nilai probability F (0.9221 ) ≥ 0.05, maka Ho diterima dan Ha
ditolak, yang berarti model yang lebih tepat digunakan adalah common effect. Karena sudah jelas model yang terpilih dalam penelitian adalah common effect, sehingga tidak perlu dilanjutkan dengan uji Hausman untuk memilih apakah menggunakan model fixed effect atau random effect.
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
3. Uji Signifikansi
Berdasarkan hasil uji Chow, model estimasi data panel yang terpilih adalah common effect. Maka selanjutnya dilakukan uji signifikansi dari model yang terpilih.
Tabel 4.5 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 (Sumber: Data sekunder yang diolah)
a. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Pengujian koefisien determinasi (R2) bertujuan untuk mengetahui seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi
variasi variabel dependen.75 Untuk mengurangi kelemahan dari hasil R2, maka digunakan koefisien determinasi yang telah disesuaikan yaitu adjusted R2.
Hasil output pada tabel 4.5 menunjukkan nilai adjusted R2 pada model regresi adalah 0.728767. Hal ini menunjukkan bahwa kemampuan variabel independen yaitu ROA, DER, Asset Growth dan DPR tahun sebelumnya dalam menjelaskan variabel dependen yaitu DPR pada perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index tahun 2009-2014 adalah sebesar 72.88%, sedangkan sisanya sebesar 22.12% dijelaskan variabel lain yang tidak termasuk dalam penelitian ini.
b. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji statistik F digunakan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-saama terhadap variabel dependen.76 Dasar pengambilan keputusannya adalah jika nilai F hitung > F tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti bahwa variabel independen secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen, tetapi jika nilai F hitung < F tabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak, yang berarti bahwa
75
Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 19, (Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011), h.97.
76
Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 19, (Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011), h.98.
variabel independen secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.77
Dari hasil output pada tabel 4.5, dapat dilihat bahwa nilai F hitung yang didapat adalah 40.63130, sementara F tabel didapatkan dengan perhitungan berikut:
F tabel = | α ; df = (k-1), (n-k) | = 5% ; df = (5-1), (60-5) = 2.539689
Didapatkan F tabel sebesar 2.539689, yang berarti nilai F hitung > F tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima. Hasil menunjukkan bahwa variabel independen (ROA, DER, Asset Growth dan DPR tahun sebelumnya) secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen Dividend Payout Ratio pada perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index tahun 2009-2014.
c. Uji Signifikansi Parsial (Uji Statistik t)
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel
77
Suliyanto , Ekonometrika Terapan Teori dan Aplikasi dengan SPSS, (Yogyakarta: CV. Andi Offset, 2011), h.61-62.
dependen.78 Selain itu uji t merupakan suatu pengujian yang bertujuan untuk mengetahui apakah koefisien regresi signifikan atau tidak.79
Dasar pengambilan keputusannya adalah jika nilai t hitung > t tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti bahwa variabel independen secara individual berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen, tetapi jika nilai t hitung < t tabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak, yang berarti bahwa variabel independen secara individual tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Dengan menggunakan uji Tabel t dengan signifikansi α = 0,05 ,
didapat t tabel dengan perhitungan berikut: t tabel = | α ; df = (n-k) |
= 5% ; df = (60-5) = 0.05 ; df = 55 = 2.004045
Berikut ini adalah uji t dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen:
1) Uji t variabel Return on Asset (ROA) terhadap Dividend Payout Ratio (DPR)
78
Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 19, (Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011), h.98.
79
Nachrowi Djalal dan Hardius Usman, Penggunaan Teknik Ekonometri, (Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada, 2008), h.24.
Melihat hasil output pada tabel 4.5, didapat nilai t hitung pada variabel ROA sebesar 3.878946, yang berarti nilai t hitung (3.878946) > t tabel (2.004045), maka Ho ditolak dan Ha diterima. Dapat disimpulkan bahwa variabel Return on Asset secara individual berpengaruh signifikan terhadap Dividend Payout Ratio.
Tanda yang positif menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang searah antara variabel Return on Asset dengan Dividend Payout Ratio, sehingga peningkatan Return on Asset menyebabkan meningkatnya jumlah Dividend Payout Ratio.
2) Uji t variabel Debt to Equity Ratio (DER) terhadap Dividend Payout Ratio (DPR)
Melihat hasil output pada tabel 4.5, didapat nilai t hitung pada variabel DER sebesar 1.629104, yang berarti nilai t hitung (1.629104) < t tabel (2.004045), maka Ho diterima dan Ha ditolak. Dapat disimpulkan bahwa variabel Debt to Equity Ratio secara individual tidak berpengaruh signifikan terhadap Dividend Payout Ratio.
3) Uji t variabel Asset Growth terhadap Dividend Payout Ratio (DPR) Melihat hasil output pada tabel 4.5, didapat nilai t hitung pada variabel Asset Growth sebesar -6.423639, yang berarti nilai t hitung (6.423639) > t tabel (2.004045), maka Ho ditolak dan Ha diterima. Dapat disimpulkan bahwa variabel Asset Growth secara individual berpengaruh signifikan negatif terhadap Dividend Payout Ratio.
Tanda yang negatif menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang berlawanan antara variabel Asset Growth dengan Dividend Payout Ratio, sehingga peningkatan Asset Growth menyebabkan menurunnya jumlah Dividend Payout Ratio.
4) Uji t variabel DPR tahun sebelumnya terhadap Dividend Payout Ratio (DPR)
Melihat hasil output pada tabel 4.5, didapat nilai t hitung pada variabel DPR t-1 sebesar 6.129360, yang berarti nilai t hitung (6.129360) > t tabel (2.004045), maka Ho ditolak dan Ha diterima. Dapat disimpulkan bahwa variabel DPR tahun sebelumnya secara individual berpengaruh signifikan positif terhadap Dividend Payout Ratio.
Tanda yang positif menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang searah antara variabel DPR tahun sebelumnya dengan Dividend Payout Ratio saat ini, sehingga besarnya pembayaran DPR tahun sebelumnya memberikan gambaran besarnya pembayaran Dividend Payout Ratio saat ini.