Operasional Variabel Hasil Penelitian 1. Deskriptif Data

30

3.5. Operasional Variabel

Dalam pengujian hipotesis, maka perlu diteliti variabel-variabel dengan penentuan indikator-indikator yang digunakan. Adapun variabel-variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari dua variabel independen dan satu variabel dependen. 1. Variabel dependen, yaitu variabel tidak bebas keberadaannya yang dipengaruhi oleh besarnya variabel independen. Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah harga saham. 2. Variabel independen, yaitu variabel bebas yang keberadaannya dapat mempengaruhi perubahan dalam variabel dependen dan mempunyai hubungan positif dan negatif bagi variabel dependen lainnya. Operasioanalisasi variabel penelitian ini dapat dilihat secara lebih rinci pada tabel berikut: Tabel 3.2 Operasional Variabel Variabel Konsep Variabel Indikator Skala Earning Per Share EPS X 1 Ukuran kemampuan perusahaan untuk menghasilkan keuntungan per lembar saham pemilik. Laba bersih EPS = Jumlah saham beredar Rasio Dividend Per Share DPS X 2 Ukuran kemampuan perusahaan dalam menghasilkan kepastian dari modal yang ditanamkannya, yaitu berupa dividen. Dividen DPS = Jumlah saham beredar Rasio Harga saham Y Nilai dari selembar saham. Harga saham pada saat closing price Rupiah Universitas sumatera utara 31

3.6. Metode Analisis Data

Dalam penelitian ini, metode analisis data dilakukan dengan menggunakan metode analisis statistik dan menggunakan software SPSS 18.0. Pengujian statistik dalam penelitian ini terdiri dari pengujian asumsi klasik dan pengujian hipotesis. 1. Pengujian Asumsi Klasik Penggunaan analisis regresi dalam statistik harus bebas dari asumsi-asumsi klasik. Uji asumsi klasik yang dilakukan adalah uji normalitas, uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi. a. Uji Normalitas Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Uji ini berguna untuk tahap awal dalam metode pemilihan analisis data. Jika data normal, maka digunakan statistik parametrik, dan jika data tidak normal maka digunakan statistik nonparametrik atau lakukan treatment agar data normal. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal. Untuk melihat normalitas dapat dilakukan dengan melihat histogram atau pola distribusi data normal. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari nilai residualnya. Dasar pengambilan keputusannya adalah: 1 jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau garis histogramnya menunjukkan pola berdistribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas, Universitas sumatera utara 32 2 jika data menyebar jauh dari diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan data berdistribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Dalam penelitian ini Peneliti menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov K-S untuk menguji normalitas data. Uji K-S dibuat dengan membuat hipotesis: H0 : data residual berdistribusi normal, Ha : data residual tidak berdistribusi normal. b. Uji Multikolinieritas Menurut Ghozali 2005, “uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen.” Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Multikolinieritas adalah situasi adanya korelasi variabel- variabel independen antara yang satu dengan yang lainnya. Jika terjadi korelasi sempurna diantara sesama variabel bebas, maka konsekuensinya adalah: 1. koefisien-koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir, 2. nilai standar error setiap koefisien regresi menjadi tak terhingga. Ada tidaknya multikolinieritas dapat dideteksi dengan melihat nilai tolerance dan variance inflation factor VIF, serta dengan menganalisis matriks korelasi variabel-variabel independen. Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah jika nilai VIF tidak lebih dari sepuluh dan nilai tolerance tidak kurang dari 0,1 maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolinieritas. Universitas sumatera utara 33 c. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel pengganggu dari satu pengamatan dengan pengamatan yang lain. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi heteroskedastisitas. Menurut Nugroho 2005:62 cara memprediksi ada tidaknya heteroskedastisitas pada suatu model dapat dilihat dari pola gambar Scatterplot model tersebut. Analisis pada gambar Scatterplot yang menyatakan model regresi berganda tidak terdapat heteroskedastisitas jika: 1 titik-titik data menyebar di atas, di bawah atau di sekitar angka nol, 2 titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau dibawah saja, 3 penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali, 4 penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola. d. Uji Autokorelasi Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linier terdapat korelasi atau kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan periode t-1. Jika terjadi autokorelasi, maka terdapat problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu dengan lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data time series. Pada data cross section, masalah autokorelasi relatif tidak terjadi. Uji yang digunakan dalam penelitian untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi adalah dengan menggunakan uji Durbin-Watson DW. Kriteria untuk penilaian terjadinya autokorelasi yaitu: Universitas sumatera utara 34 1 nilai D-W lebih kecil dari -2 berarti ada korelasi positif, 2 nilai D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi, 3 nilai D-W lebih besar dari +2 berarti ada autokorelasi negatif.

2. Analisis Regresi Berganda

Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Analisis Regresi Berganda dengan menggunakan rumus : Y = a +b 1 X 1 + b 2 X 2 Keterangan : Y = Harga Saham X 1 = Earning Per Share X 2 = Devident Per Share a = Konstanta b 1,2 = Koefisien Regresi e = Epsilon atau variabel pengganggu Pengujian model regresi berganda ini digunakan untuk mengetahui pengaruh positif atau negatif dari masing-masing variabel bebas X 1 dan X 2 terhadap variabel terikat Y.

3. Pengujian Hipotesis

a. Secara Parsial dengan menggunakan Uji T Pengujian ini dilakukan untuk menguji setiap variabel bebas X apakah mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat Y, bentuk Universitas sumatera utara 35 pengujian : H0 : X 1 , X 2 = 0, tidak terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel bebas X 1 dan X 2 terhadap variabel terikat Y. H1 : X 1 , X 2 ≠ 0, terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel bebas X 1 dan X 2 terhadap variabel terikat Y. Adapun rumus dari uji t adalah sebagai berikut : r √ n – 2 t = √ 1 – r 2 Keterangan : t = Nilai t. n = Jumlah sampel r = Nilai koefisien korelasi Selanjutnya dilakukan uji signifikan dengan membandingkan tingkat signifikansi alpha 5 dengan derajat kebebasan df = n-k dari t hitung yang diperoleh dengan kriteria sebagai berikut : Jika t hitung ≥ t tabel , maka H ditolak Jika t hitung ≤ t tabel , maka H diterima Kriteria pengujian : a. H diterima apabila -t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel, pada α = 5, df = n-k b. H a diterima apabila t hitung t tabel atau –t hitung t tabel b. Secara Simultan dengan menggunakan Uji F Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah ada pengaruh earning per share dan devident earning per share perusahaan secara bersama-sama terhadap harga saham pada perusahaan perbankan yang ada di Bursa Efek Universitas sumatera utara 36 Indonesia, bentuk pengujian : H0 : X 1 , X 2 = 0, tidak terdapat pengaruh earning per share dan devident earning per share perusahaan secara bersama-sama terhadap harga saham pada perusahaan perbankan yang ada di Bursa Efek Indonesia. H1 : X 1 , X 2 ≠ 0, terdapat pengaruh earning per share dan devident earning per share perusahaan secara bersama-sama terhadap harga saham pada perusahaan perbankan yang ada di Bursa Efek Indonesia. Nilai F hitung nantinya akan dibandingkan dengan nilai F tabel dengan tingkat signifikansi alpha 5 dengan derajat kebebasan df = n-k dari F hitung yang diperoleh dengan kriteria sebagai berikut : Jika F hitung F tabel , maka H ditolak Jika F hitung F tabel , maka H diterima

4. Pengujian Koefisien Determinasi R

2 Koefisien Determinasi R 2 menunjukkan besarnya presentase pengaruh semua variabel bebas terhadap variabel terikat. Pengaruh semua variabel bebas secara simultan didalam model regresi terhadap nilai variabel terikat dapat diketahui dengan analisis varians. Alat statisyik yang dapat digunakan adalah Analysis of Variance ANOVA. Hasil perhitungan R 2 yaitu diantara nol dan satu dengan ketentuan. Nilai R 2 yang semakin kecil mendekati nol berarti semakin kecil pengaruh semua variabel bebas terhadap nilai variabel terikat atau semakin kecil kemampuan model dalam menjelaskan perubahan nilai variabel terikat. Sebaliknya, nilai R 2 yang semakin besar mendekati satu berarti semakin besar pengaruh semua variabel bebas terhadap nilai variabel terikat atau semakin besar kemampuan Universitas sumatera utara 37 model dalam menjelaskan perubahan nilai variabel terikat. Uji Determinasi, untuk melihat besarnya kontribusi pengaruh variabel bebas dan variabel terikat dapat dihitung dengan rumus : D = r 2 x 100 . Universitas sumatera utara 38

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1. Hasil Penelitian 4.1.1. Deskriptif Data Sumber data dalam penelitian ini adalah perusahaan yang bergerak dalam bidang perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Diketahui bahwa bidang perbankan sangat pesat perkembangannya dan sangat dikembangkan di seluruh Indonesia. Dengan semakin maraknya perkembangan bidang perbankan ini memberikan dampak pesatnya peningkatan perekonomian masyarakat dan sekaligus meningkatkan persaingan bagi sesama perusahaan yang bergerak dibidang perbankan tersebut. Adapun perusahaan yang bergerak di bidang perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia untuk tahun 2010 sampai dengan tahun 2012 yang memenuhi kriteria dan menjadi sampel dalam penelitian ini ada 30 perusahaan. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis pengaruh earning per share dan dividend per share terhadap harga saham pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang dilakukan pengujian secara empiris. Adapun data earning per share, dividend per share dan harga saham ke 30 perusahaan perbankan yang menjadi objek penelitian akan disajikan pada lampiran 1. Universitas sumatera utara 39

4.1.2. Analisis Data 1. Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik digunakan untuk melihat apakah data penelitian dapat dianalisis dengan menggunakan persamaan regresi linear berganda. Uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heterokedastisitas dan uji autokorelasi. Model regresi yang baik adalah model yang lolos dari uji asumsi klasik. Ghozali, 2002:. 55.

a. Uji Normalitas