BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Objek Penelitian Dalam penelitian ini, diambil sampel perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index (JII) berturut-turut dari tahun 2011 sampai dengan 2014. JII ini merupakan salah satu index saham di Indonesia yang menghitung index saham rata-rata saham untuk jenis saham-saham yang memenuhi kriteria syariah. Sampel penelitian dipilih dengan menggunakan teknik tidak acak bertujuan (purposive sampling) dengan tujuan untuk mendapatkan sampel yang sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yaitu laporan keuangan dan company profile. Seluruh data mengenai laporan keuangan dan company profile tersebut diperoleh melalui dokumentasi yang ada di Pusat Informasi Pasar Modal (PIPM) Universitas Mercubuana dan www.idx.co.id. Metode pemilihan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah purposive sampling, yaitu pemilihan sampel perusahaan selama periode penelitian dengan berdasarkan kriteria tertentu yang telah disesuaikan dengan tujuan penelitian. Kriteria perusahaan yang dijadikan sampel dalam penelitian ini meliputi: (1) Perusahaan yang terdaftar di JII berturut-turut dari tahun 2011-2014. (2) Perusahaan yang menerbitkan laporan keuangannya untuk periode yang berakhir 31 Desember. (3) Perusahaan yang membagikan deviden lima tahun 51
52 berturut-turut dari tahun 2011-2014. Data yang telah diperoleh kemudian diolah dengan teknik pengolahan data yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya. Berdasarkan kriteria yang telah ditentukan dalam pemilihan sampel tersebut, maka sampel yang diperoleh selama periode tahun 2011 sampai 2014 dengan data yang akan diuji sebanyak 56. Perusahaan-perusahaan tersebut merupakan perusaahaan berkriteria syariah yang terdaftar di Jakarta Islamic Index. Adapun penjabaran sampel tersebut terdapat dalam tabel berikut: Tabel 4.1 Daftar Sampel Perusahaan yang Terdaftar di JII Periode 2011 sampai dengan tahun 2014 Keterangan Jumlah Perusahaan yang terdaftar di JII 53 Kriteria 1 : Perusahaan yang tidak berturut-turut (34) terdaftar di JII antara Tahun 2011-2014 Kriteria 2 : Perusahaan yang tidak menyajikan laporan (0) keuangan per 31 Desember antara tahun 2011-2014 Kriteria 3 : Perusahaan yang tidak membagikan (5) dividen berturut-turut Total Sampel 14 Total Sampel Penelitian dari 2011-2014 56 B. Statistik Deskriptif Setelah data diperoleh, selanjutnya akan dilakukan peninjauan secara deskriptif mengenai kondisi dari masing-masing variabel penelitian. Statistik deskriptif digunakan untuk mendapatkan gambaran sekilas mengenai data sehingga lebih mudah dipahami dan dibaca. Dalam statistik deskriptif terdapat informasi-informasi mengenai nilai rata-rata (mean), nilai maksimum, nilai minimum, dan nilai standar deviasi.
53 Mean berarti nilai rata-rata dari sejumlah data yang dianalisis dalam suatu periode penelitian. Nilai maksimum (maximum) berarti nilai tertinggi dari sejumlah data yang dianalisis dalam suatu periode penelitian. Nilai minimum berarti nilai terendah dari sejumlah data dalam suatu periode penelitian. Standar deviasi (standard deviation) menunjukan simpangan baku dari mean. Ini berarti semakin tinggi simpangan baku suatu variabel berarti data dalam variabel tersebut semakin menyebar dari nilai rata-rata (mean) dan sebaliknya jika semakin rendah simpangan baku dalam suatu variabel maka data dalam variabel tersebut makin mengumpul pada nilai rata-rata (mean). Berikut ini disajikan hasil statistik deskriptif pengujian pengaruh cash ratio, debt to equity ratio, dan return on asset terhadap dividend payout ratio secara umum dari seluruh data yang digunakan dalam penelitian ini (n=56) dari periode 2011 sampai dengan periode 2014, pada Tabel 4.2 berikut ini. Tabel 4.2 Statistik Deskriptif Std. N Minimum Maximum Mean Deviation DPR 56 0,17 2,11 0,5479 0,28242 Cash.Ratio 56 0,03 4,65 1,0889 1,20917 DER 56 0,15 2,14 0,7368 0,54192 ROA 56 0,03 0,72 0,1730 0,11780 Valid N (listwise) 56 Sumber: Lampiran (data diolah dengan software SPSS).
54 Statistik deskriptif menunjukan bahwa jumlah data yang valid dalam periode pengamatan 2011-2014 berjumlah 56 data dan ini tercantum dalam kolom N untuk semua jenis variabel penelitian yang meliputi cash ratio (X 1 ), debt to equity ratio (X 2 ), return on asset (X 3 ), dan dividend payout ratio (Y). Berdasarkan hasil olahan untuk tahun 2011 sampai dengan tahun 2014 mengenai variabel independen (X 1 ) yaitu cash ratio dengan sampel sebanyak 56 perusahaan dengan nilai minimum sebesar 0,03, nilai maksimum sebesar 4,65, nilai rata-rata (mean) dari perusahaan yang terdaftar di JII sebesar 1,0889 sedangkan nilai standar deviasi yang diperoleh sebesar 1,20917. Berdasarkan hasil olahan untuk tahun 2011 sampai dengan tahun 2014 mengenai variabel independen (X 2 ) yaitu debt equity ratio dengan sampel sebanyak 56 perusahaan dengan nilai minimum sebesar 0,15, nilai maksimum sebesar 2,14, nilai rata-rata (mean) dari perusahaan yang terdaftar di JII sebesar 0,7368 sedangkan nilai standar deviasi yang diperoleh sebesar 0,54192. Berdasarkan hasil olahan untuk tahun 2011 sampai dengan tahun 2014 mengenai variabel independen (X 3 ) yaitu return on assets dengan sampel sebanyak 56 perusahaan dengan nilai minimum sebesar 0,03, nilai maksimum sebesar 0,72, nilai rata-rata (mean) dari perusahaan yang terdaftar di JII sebesar 0,1730 sedangkan nilai standar deviasi yang diperoleh sebesar 0,11780. Berdasarkan hasil olahan untuk tahun 2011 sampai dengan tahun 2014 mengenai variabel dependen (Y) yaitu dividend payout ratio dengan sampel sebanyak 56 perusahaan dengan nilai minimum sebesar 0,17, nilai maksimum
55 sebesar 0,211, nilai rata-rata (mean) dari perusahaan yang terdaftar di JII sebesar 0,5479 sedangkan nilai standar deviasi yang diperoleh sebesar 0,28242. C. Uji Asumsi dan Kualitas Instrumen Penelitian Seperti yang sudah diuraikan bahwa sebelum melakukan uji regresi berganda, syarat utamanya adalah harus dilakukan pula uji asumsi klasik agar data yang diperoleh menjadi layak untuk diujikan dan representatif atau biasa disebut BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). Uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji normalitas, uji multikolinearitas, uji autokorelasi dan uji heteroskedastisitas. Modal regresi yang baik adalah model yang lolos dari uji asumsi klasik tersebut. a. Uji normalitas Uji normalitas yang bertujuan untuk menguji apakah model regresi, variabel pengganggu atau residual mempunyai distribusi normal atau tidak. Statistik uji yang digunakan untuk menguji normalitas adalah One Sample Kolmogorov Smimov (K-S) Test seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.3 berikut ini.
56 Tabel 4.3 Uji Normalitas Unstandardized Residual N 55 Normal Mean 0,0000000 Parameters(a,b) Std. Deviation 0,16566206 MostExtremeDiffer Absolute 0,081 ences Positive 0,059 Negative -0,081 Kolmogorov-Smirnov Z 0,602 Asymp. Sig. (2-tailed) 0,862 Sumber: Lampiran (data diolah dengan software SPSS). Pengujian normalitas menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov menunjukkan tingkat signifikansi sebesar 0,862. Angka ini lebih besar dari α =0,05 maka dapat disimpulkan bahwa model regresi yang digunakan memiliki distribusi data normal. b. Uji multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antarvariabel bebas. Dalam menentukan apakah suatu model regresi tidak terdapat multikolinearitas adalah jika nilai tolerance lebih dari 0,1 dan VIF kurang dari 10, maka tidak terdapat multikolinearitas data dalam model regresi. Namun, jika nilai tolerance kurang dari 0,1 dan VIF lebih dari 10, maka pada model regresi tersebut mengalami masalah multikolinearitas. Hasil uji multikolinearitas dapat dilihat dari nilai tolerance dan variance inflaction factor (VIF) seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.4 berikut ini.
57 Tabel 4.4 Uji Multikolinearitas Collinearity Statistics Model Tolerance VIF 1 (Constant) Cash.Ratio 0,677 1,476 DER 0,643 1,556 ROA 0,898 1,113 Sumber: Lampiran (data diolah dengan software SPSS). Berdasarkan hasil pengujian yang ditunjukkan pada Tabel 4.4, nilai tolerance variabel bebas tidak kurang dari 10% atau 0,1 dan nilai variance inflation factor(vif) semuanya kurang dari 10 yang berarti tidak ada multikolineritas antar variabel bebas. c. Uji autokorelasi Pengujian autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear terdapat korelasi dari nilai residual untuk pengamatan satu dengan pengamatan yang lain yang disusun menurut waktu tertentu. Model regresi yang baik harus memenuhi syarat tidak adanya autokorelasi. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi dalam sebuah model regresi dapat metode Durbin-Watson dengan membandingkan nilai yang tertera dalam kolom tabel Durbin-Watson dengan ketentuan sebagai berikut: 1) Jika D-W lebih kecil dari -2, maka hipotesis nol ditolak. Ini berarti terdapat autokorelasi positif dalam model regresi. 2) Jika D-W lebih besar dari -2, maka hipotesis nol ditolak. Ini berarti terdapat autokorelasi negatif dalam model regresi.
58 3) Jika D-W lebih kecil dari -2 dan lebih besar dari 2, maka hipotesis nol diterima. Ini berarti tidak terdapat autokorelasi baik positif maupun negatif dalam model regresi. Hasil uji DW dapat dilihat pada Tabel 4.5 berikut ini. Tabel 4.5 Uji Autokorelasi Adjusted Std. Error of Durbin- Model R R Square R Square theestimate Watson 1 0,470 (a) 0,221 0,175 0,17046 1,833 Sumber: Lampiran (data diolah dengan software SPSS). Hasil uji autokorelasi menunjukkan nilai Durbin-Watson yang diperoleh adalah sebesar 1,833. Nilai ini terletak diantara DU<DW<4-DU yaitu 1,681< 1,833< 2,319 sehingga dapat disimpulkan bahwa dalam model regresi tidak terdapat masalah autokorelasi. d. Uji heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui apakah ada atau tidaknya ketidaksamaan varians residual dari suatu pengamatan ke pengamatan yang lainnya. Jika varians residual itu tetap maka disebut homoskedastisitas dan jika varians residual itu berbeda maka disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah model yang terbebas dari masalah heteroskedastisitas. Dalam penelitian ini, cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya masalah heteroskedastisitas dalam suatu model regresi yaitu dengan menggunakan uji glejser, yaitu meregresikan nilai absolute residual terhadap variabel independen Dalam menentukan apakah suatu model regresi tidak terdapat heteroskedastisitas
59 dengan menggunakan metode uji glejser adalah dengan melihat nilai signifikansinya. Jika nilai signifikansi dari masing-masing variabel independen lebih besar dari 5% atau 0,05, maka data tersebut tidak terdapat masalah heteroskedastisitas. Namun, jika nilai signifikansinya dibawah 5%, maka terjadi heteroskedastisitas. Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Pengujian heteroskedastisitas pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan uji Park yang ditunjukkan pada Tabel 4.6 berikut ini. Tabel 4.6 Uji Heteroskedastisitas Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) -6,269 0,912-6,872 0,000 Cash.Ratio 0,207 0,341 0,101 0,608 0,546 DER 0,625 0,782 0,136 0,799 0,428 ROA 3,423 3,035 0,162 1,128 0,265 Sumber: Lampiran (data diolah dengan software SPSS). Hasil pengujian menunjukkan seluruh variabel bebas tidak berpengaruh pada nilai log natural residual 2 yang dilihat dari nilai signifikan masing-masing variabel bebas diatas 0,05. Hal ini berarti model regresi bebas dari heteroskedastisitas.
60 D. Pengujian Hipotesis Teknik pengujian hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisis regresi berganda. Pengujian ini dilakukan untuk menguji dan menganalisis apakah ada pengaruh dua variabel independen atau lebih secara bersama-sama atau stimultan terhadap variabel dependen. Setelah memenuhi dan melewati tahap pengujian asumsi klasik dan statistik deskriptif, didapatkan kesimpulan bahwa data yang digunakan telah berdistribusi normal, tidak terdapat autokorelasi, multikolinearitas dan heteroskedastisitas. Ini berarti model regresi layak untuk digunakan dalam proses penelitian dan bisa dipergunakan untuk memprediksi variabel dependen yaitu dividend payout ratio dengan menggunakan variabel independen yang meliputi cash ratio, debt to equity ratio, dan return on asset. Langkah berikutnya adalah melakukan analisis atas hipotesis. Hipotesis penelitian ini akan diuji dengan menggunakan uji t dan uji F dengan tingkat keyakinan 95% atau alfa sebesar 5%. Dalam tahap selanjutnya akan diuji keterkaitan hubungan antara masingmasing variabel independen dengan variabel dependennya. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan uji parsial (uji t) dan uji stimultan (uji F). Uji parsial dilakukan dengan menggunakan uji-t dengan memperhatikan probability value atau signifikansinya (Sig.). Pengambilan keputusannya adalah: a) Jika hasil dari pengujian itu signifikansinya α (0,05), maka H 0 diterima. Ini berarti masing-masing variabel independen tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependennya.
61 b) Jika hasil dari pengujian itu signifikansinya < α (0,05), maka H 0 ditolak. Ini berarti masing-masing variabel independen memiliki pengarih yang signifikan terhadap variabel dependennya. Dalam uji F dilakukan pengujian apakah semua variabel independen yang terdapat dalam model regresi mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen secara bersama-sama atau secara stimultan. Uji stimultan dilakukan dengan menggunakan uji F dengan memperhatikan probability value atau signifikansinya (Sig.). Pengambilan keputusannya adalah: a) Jika hasil dari pengujian itu signifikansinya α (0,05), maka H 0 diterima. Ini berarti variabel independen secara bersama-sama secara tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependennya. b) Jika hasil dari pengujian itu signifikansinya < α (0,05), maka H 0 ditolak. Ini berarti variabel independen secara bersama-sama memiliki pengarih yang signifikan terhadap variabel dependennya. Hasil analisis pengujian dengan menggunakan program SPSS 19 dirangkum dalam Tabel 4.7 berikut ini.
62 Tabel 4.7 Hasil Analisis dan Pengujian Hipotesis Unstandardized Coefficients B t Sig. (Constant) 0,353 5,707 0,000 Cash.Ratio 0,005 0,233 0,817 DER 0,088 1,659 0,103 ROA 0,549 2,667 0,010 Adjusted R 2 = 0,175 F Test = 4,821 Signifikansi F = 0,005 Sumber: Lampiran (data diolah dengan software SPSS). Berdasarkan Tabel 4.7 diatas terlihat bahwa nilai adjusted R 2 adalah 0,175 atau 17,5 persen. Ini berarti varian variabel bebas cash ratio, debt to equity ratio, dan return on asset mempengaruhi variabel terikat dividend payout ratio sebesar 17,5 persen sedangkan sisanya 82,5 persen dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model. Nilai F test digunakan untuk melihat hubungan variabel bebas dengan variabel terikat sebesar 4,821 dengan signifikansi 0,005. Angka signifikansi tersebut lebih kecil dari 0,05, hal ini berarti model yang digunakan dalam penelitian ini adalah layak. Dilihat dari Tabel 4.7 diatas maka dapat disusun persamaan regresi linear berganda sebagai berikut. DPR = 0,353 + 0,005 CR + 0,088 DER + 0,549 ROA +
63 Hasil pengujian masing-masing variabel independen terhadap variabel dependennya dapat dijelaskan sebagai berikut. 1) Variabel cash ratio Dari hasil penghitungan uji-t diperoleh nilai t hitung sebesar 0,233 dengan nilai signifikansi sebesar 0,817. Karena nilai t hitung (0,233) lebih kecil dari nilai t tabel (1,978) dan nilai signifikansi lebih besar dari 5% yaitu sebesar 81,7% maka hipotesis 1 ditolak. Ini berarti bahwa variabel cash ratio tidak berpengaruh positif dan signifikan secara statistik terhadap dividend payout ratio. Tanda positif pada koefisien menunjukkan bahwa meningkatnya nilai cash ratio pada umumnya akan meningkatkan dividend payout ratio, akan tetapi pengaruh tersebut tidak signifikan secara statistik. 2) Variabel debt to equity ratio Dari hasil penghitungan uji-t diperoleh nilai t hitung sebesar 1,659 dengan nilai signifikansi sebesar 0,103. Karena nilai t hitung (1,659) lebih kecil dari nilai t tabel (1,978) dan nilai signifikansi lebih besar dari 5% yaitu sebesar 10,3% maka hipotesis 2 ditolak. Ini berarti bahwa variabel debt to equity ratio tidak berpengaruh negatif dan signifikan secara statistik terhadap dividend payout ratio. Tanda positif pada koefisien menunjukkan bahwa meningkatnya nilai debt to equity ratio pada umumnya akan meningkatkan dividend payout ratio, akan tetapi pengaruh tersebut tidak signifikan secara statistik. 3) Variabel return on asset Dari hasil penghitungan uji-t diperoleh nilai t hitung sebesar 2,667 dengan nilai signifikansi sebesar 0,010. Karena nilai t hitung (2,667) lebih besar dari nilai t
64 tabel (1,978) dan nilai signifikansi lebih kecil dari 5% yaitu sebesar 1% maka hipotesis 3 diterima. Ini berarti bahwa variabel return on asset berpengaruh positif dan signifikan secara statistik terhadap dividend payout ratio. Tanda positif pada koefisien menunjukkan bahwa meningkatnya nilai return on asset pada umumnya akan meningkatkan dividend payout ratio. E. Pembahasan a. Pengaruh cash ratio terhadap dividend payout ratio Hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa cash ratio tidak berpengaruh signifikan secara statistik terhadap dividend payout ratio. Variabel cash ratio memiliki koefisien positif, ini berarti bahwa apabila cash ratio meningkat maka kemungkinan dibagikannya dividen akan semakin besar, akan tetapi pengaruh yang di dapat tersebut tidak signifikan secara statistik. Hasil pengujian ini konsisten dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Swastyastum, Yuniarta dan Atmadja (2014) yang menguji analisis faktor-faktor yang mempengaruhi kebijakan dividend payout ratio. Penelitian tersebut menggunakan sampel dari seluruh perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang membagikan dividen perusahaan dari tahun 2010-2012. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa variabel cash ratio yang diuji memiliki nilai koefisien regresi yang negatif sebesar -0,119 dengan nilai t statistik sebesar -1,016 serta nilai signifikan t- statistik sebesar 0,315. Nilai signifikansi t-statistik yang sebesar 0,315 menunjukkan nilai yang lebih besar dari 0,05, sehingga penelitian Swastyastum,
65 Yuniarta dan Atmadja (2014) menyimpulkan bahwa cash ratio tidak berpengaruh signifikan secara statistik terhadap dividend payout ratio. Hasil temuan Tania (2014) menunjukkan hasil yang berbeda yang menguji pengaruh cash position, debt to equity ratio (der),retrun on asset (roa), cash ratio, asset growth, dan firm size terhadap dividend payout ratio. Penelitian tersebut menggunakan sampel dari perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI periode 2009-2012. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa variabel cash ratio yang diuji mempunyai koefisien regresi yang positif sebesar 24,757 dengan nilai t- statistik sebesar 7,284 serta nilai signifikansi t-statistik sebesar 0,000. Dilihat dari nilai signifikansi t-statistik tersebut diketahui bahwa nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05, sehingga penelitian Tania (2014) menyimpulkan bahwa cash ratio berpengaruh signifikan secara statistik terhadap dividend payout ratio. Kas yang besar membuat perusahaan memiliki modal yang besar untukmenjalankan operasional perusahaan. Dengan modal yang besar perusahaan dapatdengan leluasa melakukan aktivitas pada proyek-proyek yang dapat memberikantingkat kembalian yang tinggi sehingga perusahaan dapat mengambil kebijakan untukmembagikan keuntungan dalam bentuk dividen untuk mempertahankan investornyaagar tidak berpindah menjadi investor pada perusahaan lain. b. Pengaruh debt to equity ratio terhadap dividend payout ratio Hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa debt to equity ratio tidak berpengaruh signifikan secara statistik terhadap dividend payout ratio. Variabel debt to equity ratio memiliki koefisien positif, ini berarti bahwa apabila debt to equity ratio meningkat maka kemungkinan dibagikannya dividen akan semakin
66 besar, akan tetapi pengaruh yang di dapat tersebut tidak signifikan secara statistik. Hasil pengujian ini konsisten dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Dewanti dan Sudiartha (2013) yang menguji pengaruh cash ratio, debt to equity ratio, dan earning per share terhadap dividen. Penelitian tersebut menggunakan sampel dari perusahaan Food and Beverages yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2005-2010. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa variabel debt to equity ratio mempunyai koefisien beta yang bernilai positif sebesar 1,697 dengan nilai t statistik sebesar 0,388 serta nilai signifikansi pengujian t statistik sebesar 0,700. Nilai signifikansi sebesar 0,700 menunjukkan nilai signifikansi yang lebih besar dari 0,05, sehingga penelitian Dewanti dan Sudiartha (2013) menyimpulkan bahwa debt to equity ratio tidak berpengaruh signifikan secara statistik terhadap dividend payout ratio. Hasil yang sama juga ditunjukkan oleh penelitian yang dilakukan oleh Swastyastum, Yuniarta dan Atmadja (2014), variabel debt to equity ratio hasil pengujian mereka memiliki nilai koefisien yang bernilai negatif sebesar -0,015 dengan nilai t-statistik sebesar -0,188, adapun nilai signifikansi t-statistik yang diperoleh adalah sebesar 0,851, nilai signifikansi tersebut menunjukkan nilai yang lebih besar dari 0,05, sehingga penelitian Swastyastum, Yuniarta dan Atmadja (2014) menyimpulkan bahwa debt to equity ratio tidak berpengaruh signifikan secara statistik terhadap dividend payout ratio. Kemampuan perusahaan dalam memenuhi seluruh kewajibannya yang ditunjukkan oleh beberapa bagian modal sendiri yang digunakan untuk membayar hutang. Semakin besar rasio ini menunjukkan semakin besar kewajibannya dan rasio yang semakin rendah akan menunjukkan semakin tinggi
67 kemampuan perusahaan memenuhi kewajibannya. Apabila perusahaan menentukan bahwa pelunasan utangnya akan diambilkan dari laba ditahan, berarti perusahaan harus menahan sebagian besar dari pendapatannya untuk keperluan tersebut, yang ini berarti hanya sebagian kecil saja pendapatan yang dapat dibayarkan sebagai dividen. c. Pengaruh return on assets terhadap dividend payout ratio Hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa return on assets berpengaruh signifikan secara statistik terhadap dividend payout ratio. Variabel return on assets memiliki koefisien positif, ini berarti bahwa apabila return on assets meningkat maka kemungkinan dibagikannya dividen akan semakin besar. Hasil pengujian ini konsisten dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Tania (2014) yang menguji pengaruh cash position, debt to equity ratio (der),return on asset (roa), cashratio, asset growth, dan firmsize terhadap dividend payout ratio. Penelitian tersebut menggunakan sampel dari perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI periode 2009-2012. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa variabel return on assets mempunyai koefisien regresi yang positif sebesar 1,690 dengan nilai t-statistik sebesar 8,328 serta nilai signifikansi uji t sebesar 0,000. Dilihat dari nilai signifikansi uji t sebesar 0,000 lebih kecil dari 0,05 taraf keyakinan tingkat kesalahan yang ditolerir di dalam penelitian, maka penelitian Tania (2014) menyimpulkan bahwa return on assets berpengaruh signifikan secara statistik terhadap dividend payout ratio. Semakin besar ROA menunjukkan kinerja perusahaan yang semakin baik,karena tingkat kembalian investasi (return) semakin besar. Return yang
68 diterima oleh investor dapat berupa pendapatan dividen dan capital gain. Dengan demikian meningkatnya ROA juga akan meningkatkan pendapatan dividen.roa menunjukkan kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba bersih setelah pajak dengan memanfaatkan semua asset yang dimiliki perusahaan. Semakintinggi rasio ROA, semakin baik kemampuan perusahaan didalam pengoperasikan keseluruhan aktiva yang dimilikinya. ROA adalah salah satu proxy dari rasio profitabilitas perusahaan. (Tania, 2014). d. Fenomena GAP & Research GAP Fenomena GAP adalah kesenjangan yang terjadi antara teori dengan fakta yang terjadi. Research GAP adalah inkonsistensi penelitian antara penelitian satu dengan penelitian lain. Dalam penelitian ini terdapat Fenomena GAP dan Research GAP terhadap variabel Debt to Equity Ratio. Debt to Equity Ratio merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur tingkat leverage (penggunaan utang) terhadap total shareholders equity yang dimiliki perusahaan (Ang, 1997). Faktor ini mencerminkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi seluruh kewajibannya yang ditunjukkan oleh beberapa bagian modal sendiri yang digunakan untuk membayar hutang. Semakin besar rasio ini menunjukkan semakin besar kewajibannya dan rasio yang semakin rendah akan menunjukkan semakin tinggi kemampuan perusahaan memenuhi kewajibannya. Apabila perusahaan menentukan bahwa pelunasan utangnya akan diambilkan dari laba ditahan, berarti perusahaan harus menahan sebagian besar dari pendapatannya untuk keperluan tersebut, yang ini
69 berarti hanya sebagian kecil saja pendapatan yang dapat dibayarkan sebagai dividen (Riyanto, 2001). Prihantoro (2003) menyatakan bahwa debt equity ratio (DER) mencerminkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi seluruh kewajibannya, yang ditunjukkan oleh berapa bagian modal sendiri yang digunakan untuk membayar hutang. Oleh karena itu, semakin rendah DER akan semakin tinggi kemampuan perusahaan untuk membayar semua kewajibannya. Jika beban hutang tinggi, maka kemampuan perusahaan untuk membagi dividen akan semakin rendah, sehingga DER mempunyai hubungan negatif dengan dividend payout ratio (Prihantoro, 2003). Berbeda dengan penelitian ini, hasil pengujian terhadap debt to equity ratio menunjukkan bahwa debt to equity ratio berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap dividend payout ratio. Hal ini tidak sesuai dengan yang dinyatakan oleh Prihantoro (2003), yang menyatakan bahwa debt to equity ratio mempunyai hubungan negatif terhadap dividend payout ratio. Dan dalam penelitian Swastyastum, Yuniarta dan Admadja (2014) yang juga menyatakan bahwa debt to equity ratio berbengaruh negatif terhadap dividend payout ratio. Hal ini bisa disebabkan oleh komitmen perusahaan yang terdaftar di JII, untuk melakukan pembayaran dividen secara teratur sehingga menyebabkan kemampuan pembayaran dividen tidak dipengaruhi oleh besar kecilnya hutang perusahaan bahkan kenaikan hutang dapat meningkatkan kemampuan perusahaan membayar dividen selama penggunaan hutang harus selalu diiringi dengan
70 peningkatan laba perusahaan Hal ini sesuai dengan teori keuangan, yang menyatakan jangan lakukan hutang baru jika tidak menghasilkan tambahan laba.