BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
4.2 Statistik Deskriptif
Analisi statistik deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran umum atas variabel-variabel independen yang diuji dalam penelitian ini. Ukuran-ukuran statistik yang digunakan dalam analisis ini adalah rata-rata (mean), nilai maksimum (max.), nilai minimum (min.). serta standar deviasi dari masing- masing variabel. Berikut ini merupakan tabel hasil pengujian untuk melakukan analisis statistik deskriptif untuk melihat angka pada setiap variabel yang digunakan dalam penelitian. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan menggunakan Eviews 9.0 diperoleh hasil analisis deskriptif sebagai berikut:
Tabel 4 3 Statistik Deskriptif
DPR ROA DER CR GROWTH
Mean 0.339906 0.071919 0.037231 0.015783 0.134904 Median 0.297400 0.032150 0.020650 0.012390 0.137165 Maximum 0.999600 0.715100 0.114000 0.064452 0.907854 Minimum 0.040900 0.007900 0.003200 0.006056 -0.375447 Std. Dev. 0.229467 0.111564 0.034512 0.010926 0.147031 Skewness 1.196854 3.679821 0.655382 2.737801 1.423267 Kurtosis 4.338879 18.07318 2.024127 11.67021 12.69007
Jarque-Bera 24.44790 914.4369 8.678906 341.7531 331.5007 Probability 0.000005 0.000000 0.013044 0.000000 0.000000
Sum 26.51270 5.609700 2.904000 1.231049 10.52250 Sum Sq. Dev. 4.054449 0.958374 0.091712 0.009192 1.664591
Observations 78 78 78 78 78
Sumber : Hasil output program Eviews 9.0
Pada bagian ini, penjelasan didasarkan dari data masing-masing variabel berdasarkan model yang telah diolah. Pembahasan terdiri atas nilai rata-rata (mean), standar deviasi, nilai maksimum (max.), dan nilai minimum (min.) masing-masing variabel. Berdasarkan informasi yang digambarkan dalam tabel tersebut, dapat diuraikan mengenai penjelasan statistik deskriptif dari setiap variabel penelitian, yaitu:
1. Kebijakan Dividen (DPR)
Variabel kebijakan dividen yang diproksikan dengan DPR merupakan variabel dependen dalam penelitian ini, yang diukur menggunakan Dividend Payout Ratio untuk menentukan pembayaran dividen pada tahun tertentu. Berdasarkan pengolahan data yang dilakukan dengan menggunakan software Eviews 9, seperti yang tampak disajikan dalam tabel 4.3, variabel dividen payout ratio memiliki rata- rata (mean) sebesar 0,339906 dan nilai standar deviasi 0,229467. Hal ini menunjukkan bahwa nilai rata-rata (mean) lebih tinggi dibandingkan nilai standar deviasi yang membuktikan bahwa data di dalam variabel ini terdistribusi dengan baik dan data tersebar secara merata. Probability jarque-Bera sebesar 24,44790 atau lebih besar daripada 0,05 maka data berdistribusi normal.
Berdasarkan tabel 4.3, nilai maksimum DPR sebesar 0,999600 dimiliki oleh perusahaan Unilever Indonesia tahun 2012, sedangkan untuk nilai minimum sebesar 0,040900 terjadi pada perusahaan Bumi Serpong Damai. Nilai maksimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi dividend payout ratio terbesar dibandingkan dengan perusahaan-perusahaan lainnya selama periode penelitian, sedangkan nilai minimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi dividend payout ratio terkecil dibandingkan dengan perusahaan- perusahaan lainnya selama periode penelitian.
2. Profitabilitas (ROA)
Variabel Profitabilitas yang diproksikan dengan ROA merupakan variabel independen dalam penelitian ini, yang diukur dengan menggunakan pembagian antara laba bersih dengan rata-rata total aset perusahaan tersebut. ROA merupakan hasil pencapaian manajemen dalam menjalankan kegiatan atau aktivitas bisnisnya dan digunakan untuk mengetahui profitabilitas perusahaan tersebut pada suatu periode tertentu. Berdasarkan pengolahan data yang dilakukan dengan menggunakan software Eviews 9, seperti yang tampak disajikan dalam tabel 4.3, variabel profitabilitas memiliki nilai rata-rata (mean) dari 70 observasi sampel sebesar 0,071919 dengan standar deviasi sebesar 0,111564 yang nilainya lebih besar dibandingkan dengan nilai rata-rata (mean) yang menunjukkan bahwa yang menunjukkan bahwa data variabel ini terdistribusi dengan tidak baik dan data tidak tersebar secara merata . Probability jarque-Bera sebesar 914,4369 atau lebih besar daripada 0,05 maka data berdistribusi normal.
Berdasarkan hasil tabel 4.3, nilai maksimum untuk ROA sebesar 0,715100 terjadi pada perusahaan Unilever Indonesia pada tahun 2013, sedangkan nilai terendah terjadi pada perusahaan Bank Pembangunan Daerah Jawa Barat pada tahun 2016 dengan nilai sebesar 0,007900. Nilai maksimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki profitabilitas terbesar dibandingkan perusahaan- perusahaan lainnya selama periode penelitian, sedangkan nilai minimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi profitabilitas terkecil dibandingkan dengan perusahaan-perusahaan lainnya selama periode penelitian.
3. Leverage
Variabel leverage yang diproksikan dengan DER merupakan variabel independen dalam penelitian ini, yang diukur dengan menggunakan pembagian antara total hutan dengan total aset perusahaan tersebut. DER digunakan untuk mengetahui seberapa jauh perusahaan dibiayai oleh hutang. Berdasarkan pengolahan data yang dilakukan dengan menggunakan software Eviews 9, seperti yang tampak disajikan dalam tabel 4.3, variabel leverage memiliki nilai rata-rata (mean) dari 70 observasi sampel sebesar 0,037231 dengan standar deviasi sebesar 0,034512 yang nilainya lebih rendah dari nilai rata-rata (mean), sehingga menunjukkan data dalam variabel ini terdistribusi dengan baik dan data tersebar secara merata. Probability jarque-Bera sebesar 8,678906 atau lebih besar daripada 0,05 maka data berdistribusi normal. Dari 70 observasi sampel yang ditunjukkan tabel 4.3, perusahaan yang memiliki nilai maksimum untuk proporsi leverage sebesar 0,114000 terjadi pada Bank Tabungan Negara pada tahun 2015, sedangkan nilai terendah terjadi pada perusahaan Astra Otosports Tbk pada tahun 2013 dengan nilai sebesar 0,003200. Nilai maksimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi proporsi leverage terbesar dibandingkan dengan perusahaan-perusahaan lainnya selama periode penelitian, sedangkan nilai minimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi proporsi leverage yang terkecil dibandingkan dengan perusahaan-perusahaan lainnya selama periode penelitian.
4. Likuiditas
Variabel likuiditas yang diproksikan dengan CR merupakan variabel independen dalam penelitian ini, yang diukur dengan aktiva lancar dibagi dengan hutang lancar perusahaan tersebut. Berdasarkan pengolahan data yang dilakukan dengan menggunakan software Eviews 9, seperti yang tampak disajikan dalam tabel 4.3, variabel likuiditas memiliki nilai rata-rata (mean) dari 78 observasi sampel sebesar 0,015783 dengan nilai standar deviasi sebesar 0,010926 yang lebih rendah jika dibandingkan dengan nilai rata-rata (mean). Hal ini menunjukkan bahwa data dalam variabel ini terdistribusi dengan baik dan datanya disebar secara merata. Probability jarque-Bera sebesar 341,7531 atau lebih besar dari 0,05 maka data terdistribusi normal. Dari 78 observasi sampel yang ditunjukkan dari tabel 4.3, perusahaan yang memiliki nilai tertinggi atau nilai maksimum untuk likuiditas sebesar 0,064452 berada di Kawasan Industri Jababeka tahun 2016, sedangkan nilai minimum untuk likuiditas sebesar 0,006056 berada diperusahaan Unilever Indonesia tahun 2016. Nilai maksimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi likuiditas terbesar dibandingkan dengan perusahaan- perusahaan lainnya selama periode penelitian,sedangkan nilai minimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi likuiditas terkecil dibandingkan dengan perusahaan-perusahaan lainnya selama periode penelitian.
5. Pertumbuhan Perusahaan
Variabel pertumbuhan perusahaan yang diproksikan dengan GROWTH merupakan variabel independen dalam penelitian ini, yang diukur dengan menggunakan total aset tahun ini dikurang dengan total aset tahun sebelumnya dibagi dengan total aset tahun sebelumnya perusahaan tersebut. Berdasarkan pengolahan data yang dilakukan dengan menggunakan software Eviews 9, seperti yang tampak disajikan dalam tabel 4.3, variabel proporsi GROWTH memiliki nilai rata-rata (mean) dari 78 observasi sampel sebesar 0.134904 dengan nilai standar deviasi dari variabel ini sebesar 0,147031. Berdasarkan hasil di atas maka data tidak terdistribusi dengan baik dan data tidak tersebar secara merata.
Berdasarkan hasil tabel 4.3, nilai maksimum untuk proporsi GROWTH sebesar 0,907854 terjadi pada perusahaan Unilever Indonesia tahun 2014, sedangkan nilai terendah sebesar -0,375447 terjadi pada perusahaan Unilever Indonesia tahun 2013. Nilai maksimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi proporsi GROWTH terbesar dibandingkan dengan perusahaan- perusahaan lainnya selama periode penelitian, sedangkan nilai minimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi proporsi GROWTH terkecil dibandingkan dengan perusahaan-perusahaan lainnya selama periode penelitian.
4.3. Pemilihan Model
Untuk memilih model apa yang paling tepat digunakan dalam analisis antara model common effect, fixed effect, atau random effect yang dilakukan Uji Chow dan Uji Hausman.
4.3.1. Uji Chow
Uji Chow dilakukan pada hasil regresi persamaan dengan fixed effect.
Hasil dari Uji Chow disajikan dalam tabel 4.4 sebagai berikut :
Tabel 4 4 Hasil Uji Chow
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 3.435491 (15,58) 0.0004
Cross-section Chi-square 49.590612 15 0.0000
Sumber: output eviews diolah, 2017
Berdasarkan tabel 4.4 di atas, diketahui probabilitas Chi-Square hasil regresi persamaan model regresi dengan fixed effect sebesar 0,0005. Nilai tersebut lebih kecil dari tingkat signifikansi 0,05. Dengan demikian Ho ditolak dan Ha diterima, sehingga dikatakan bahwa hasil regresi dalam penelitian ini menggunakan model fixed effect dan dilanjutkan ke uji Hausman.
4.3.2. Uji Hausman
Uji Hausman dilakukan untuk menentukan model estimasi regresi data panel antara fixed effect dan random effect. Uji hausman dilakukan pada hasil model regresi dengan random effect. Hasil uji hausman disajikan dalam tabel 4.5 berikut :
Tabel 4 5 Hasil Uji Hausman Chi-Sq.
Test Summary Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.
Cross-section random 11.559777 4 0.0209
Sumber: output eviews diolah, 2017
Berdasarkan tabel 4.5 diatas, diketahui bahwa probabilitas Cross-section random hasil regresi persamaan dengan cross-section random sebesar 0,0209.
Nilai tersebut lebih kecil dari tingkat signifikansi 0,05, sehingga dapat dikatakan bahwa hasil regresi persamaan dalam penelitian ini model fixed effect lebih baik dibandingkan random effect.
4.4. Uji Asumsi Klasik