4 MLBI
PT Multi Bintang Indonesia Tbk. 12.500
177.000 5
MYOR PT Mayora Indah Tbk.
100 4.500
Sumber: Penulis, 2012 Tabel 4.5 menunjukkan bahwa pada tahun 2009 perusahaan yang
membagikan DPS dengan nilai yang tertinggi adalah PT Multi Bintang Indonesia Tbk yaitu sebesar Rp.12.500 dan yang terendah adalah PT Indofood Sukses Makmur Tbk
yaitu sebesar Rp.93. Untuk harga saham, perusahaan yang mempunyai nilai yang tertinggi adalah PT Aqua Golden Mississipi Tbk yaitu sebesar Rp.244.800 dan yang
terendah adalah PT Indofood Sukses Makmur Tbk yaitu sebesar Rp.3.550
B. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif memberikan penjelasan mengenai nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata mean, dan nilai standar deviasi dari variabel-variabel
independen dan variabel dependen.
Tabel 4.6 Descriptive Statistics
N Minimum Maximum
Mean Std.
Deviation DPS
20 35.00
15000.00 2725.6500
4382.09514 HargaSaham
20 930.00 244800.00 54300.7500 69150.14481
Valid N listwise
20
Sumber: Data yang diolah penulis, 2012
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
Tabel 4.6 menunjukkan bahwa baik variabel DPS maupun harga saham memiliki nilai minimum, nilai maksimum dan nilai rata-rata yang positif karena baik DPS
maupun harga saham nilainya adalah positif. Berikut ini adalah perincian data deskriptif yang telah diolah:
1. Variabel DPS memiliki nilai minimum sebesar 35.00, nilai maksimum sebesar 150000, nilai rata-rata sebesar 2725.6500, dan standar deviasi sebesar 4382.09514
dengan jumlah sampel sebanyak 20. 2. Variabel Harga Saham memiliki nilai minimum sebesar 930.00, nilai maksimum
sebesar 244800, nilai rata-rata sebesar 54300.7500, dan standar deviasi sebesar 69150.14481 dengan jumlah sampel sebanyak 20.
C. Pengujian Asumsi Klasik
Untuk menghasilkan suatu model regresi yang baik, analisis regresi memerlukan pengujian asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis. Apabila terjadi
penyimpangan dalam pengujian asumsi klasik perlu dilakukan perbaikan terlebih dahulu. Pengujian asumsi klasik yang akan dilakukan adalah uji normalitas, uji
heteroskedastisitas dan uji autokorelasi.
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah variabel residual berdistribusi normal. Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji apakah residual
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
berdistribusi normal adalah uji statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S dengan membuat hipotesis:
H0 : Data residual berdistribusi normal H1 : Data residual tidak berdistribusi normal
Apabila nilai signifikansi lebih besar dari 0.05, maka H0 diterima dan sebaliknya jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05, maka H0 ditolak atau H1 diterima.
Tabel 4.7 Hasil Uji Normalitas Sebelum Transformasi Data
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
HARGA SAHAM
DPS N
20 20
Normal Parameters
a,,b
Mean 54300.7500 2725.6500
Std. Deviation 69150.14481 4382.09514
Most Extreme Differences
Absolute .226
.284 Positive
.226 .284
Negative -.220
-.270 Kolmogorov-Smirnov Z
1.009 1.269
Asymp. Sig. 2-tailed .260
.080 Sumber: Data yang diolah penulis, 2012
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
Dari tabel di atas, dapat disimpulkan bahwa data dalam model regresi telah terdistribusi secara normal karena kedua variabel mempunyai nilai signifikansi lebih
besar dari 0.05 yaitu DPS sebesar 0.080 dan harga saham sebesar 0.260 yang berarti bahwa H0 diterima.
2. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain dalam model regresi.
Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas. Dalam model regresi dinyatakan telah terjadi heteroskedastisitas
apabila titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur. Dalam model regresi tidak terjadi heteroskedastisitas apabila titik-titik yang ada tidak membentuk
pola tertentu yang teratur dan titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y.
Berikut ini dilampirkan grafik scatterplot untuk menganalisis apakah terjadi heteroskedastisitas dengan mengamati penyebaran titik-titik pada gambar.
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
Gambar 4.1 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Dari grafik scatterplots terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, sehingga dapat
disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi harga saham pada perusahaan
manufaktur sektor industri barang konsumsi dengan variabel independen dividend per share DPS.
3. Uji Autokorelasi
Pengujian autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada suatu periode dengan kesalahan pengganggu periode
sebelumnya dalam model regresi. Autokorelasi menunjukkan adanya korelasi antara kesalahan pengganggu pada data yang tersusun, baik berupa data cross sectional atau
time series. Jika terjadi autokorelasi dalam model regresi berarti koefisien korelasi
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
yang diperoleh menjadi tidak akurat, sehingga model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari autokorelasi.
Cara yang dapat dilakukan untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi adalah dengan melakukan pengujian Durbin Watson DW. Pengambilan keputusan ada
tidaknya autokorelasi dapat dilihat dalam tabel di bawah ini.
Tabel 4.8 Kriteria Pengambilan Keputusan Uji Durbin Watson
Hipotesis Nol Keputusan
Jika Tidak ada autokorelasi positif
Tolak 0 d dl
Tidak ada autokorelasi positif No decision
dl ≤ d ≤ du
Tidak ada korelasi negatif Tolak
4 − dl d 4
Tidak ada korelasi negatif No decision
4 − du ≤ d ≤ 4 − dl
Tidak ada korelasi, positif atau negatif
Tidak ditolak du d 4
− du
Berikut ini hasil uji Durbin Watson dengan menggunakan program SPSS versi 17:
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
Tabel 4.9 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-
Watson 1
.320
a
.102 .053
67310.24917 2.467
Sumber: Data yang diolah penulis, 2012 Hasil uji autokorelasi di atas menunjukkan nilai statistik Durbin Watson Dw
sebesar 2.467, nilai ini akan kita bandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan signifikansi 5, jumlah sampel n = 20, dan jumlah variabel independen k = 1,
maka berdasarkan tabel Durbin Watson didapat nilai batas atas du sebesar 1.410 dan nilai batas bawah dl sebesar 1.201. Jadi dapat dihitung nilai 4-dU= 2.589 dan 4-
dL = 2.798. Oleh karena itu, nilai Dw lebih besar dari 2.467 dan lebih kecil dari 4 – 2.589 atau dapat dinyatakan bahwa 1.410 2.467 2.589 du d 4 – du. Dengan
demikian dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi baik positif maupun negatif.
D. Analisis Regresi Linier
Analisis regresi linier adalah analisis hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen. Dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi linier
sederhana, dengan menggunakan satu variabel.
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
1. Analisis Regresi Linier
Tabel 4.10 Hasil Uji Regresi Linier
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
40538.876 17854.622
2.270 .036
DPS 5.049
3.524 .320
1.433 .169
Sumber: Data yang diolah penulis, 2012 Model regresi berdasarkan hasil analisis di atas adalah sebagai berikut:
Y = β + β
1
X + e Harga Saham = β
+ β
1
DPS + e dengan:
β konstanta
= 40538.876 β
1
koefisien regresi = 5.049 Maka diperoleh persamaan:
Harga Saham = 40538.876 + 5.049 DPS + e
Interpretasi dari persamaan di atas adalah sebagai berikut:
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
a. β
= 40538.876 Nilai konstanta ini menunjukkan bahwa apabila tidak ada variabel DPS X=0,
maka harga saham yang terbentuk adalah 40538.876 β
1
= 5.049 Koefisien regresi β
1
ini menunjukkan bahwa setiap variabel DPS meningkat sebesar satu satuan, maka harga saham akan meningkat sebesar 5.049.
2. Analisis Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi
Nilai koefisien korelasi R menunjukkan seberapa besar korelasi atau hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel dependen. Koefisien
korelasi dikatakan kuat apabila nilai R berada di atas 0.5 dan mendekati 1. Koefisien determinasi R square menunjukkan seberapa besar variabel
independen menjelaskan variabel dependennya. Nilai R square adalah nol sampai dengan satu. Apabila nilai R square semakin mendekati satu, maka variabel-variabel
independen memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Sebaliknya, semakin kecil nilai R square, maka
kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen semakin terbatas. Nilai R
square memiliki kelemahan yaitu nilai R square akan meningkat setiap ada penambahan satu variabel independen meskipun variabel
independen tersebut tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
Tabel 4.11 Hasil Analisis Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate
1 .320
a
.102 .53
67310.24917 Sumber: Data yang diolah penulis, 2012
Tabel 4.11 menunjukkan bahwa nilai koefisien korelasi R sebesar 0.320, angka koefisien determinasi Adjusted R Square adalah 0,53. Hal ini berarti 53 variasi
dari harga saham dijelaskan oleh variasi dari variabel independen, sedangkan sisanya 47 lagi dijelaskan oleh variasi atau faktor lainnya.
3. Uji F
Uji F digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen.
Adapun prosedur pengujiannya sebagai berikut: 4. Menentukan hipotesis nol dan hopotesis alternative
5. Menentukan taraf signifikansi Taraf signifikansi menggunakan 0.05
6. Menentukan F hitung dan F tabel 7. Pengambilan keputusan
F hitung ≤ F tabel jadi H
diterima F hitung F tabel jadi H
ditolak
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
Tabel 4.12 Hasil uji F
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig. 1
Regression 9.301E9
1 9.301E9
2.053 .169
a
Residual 8.155E10
18 4.531E9
Total 9.085E10
19 Sumber: Data yang diolah penulis, 2012
Tabel 4.12 menunjukan F
hitung
adalah 2.053 , F
tabel
dapat dicari pada tabel statistik pada signifikansi 0,05 yaitu df1 = k-1 atau 2-1= 1, dan df2 = n-k atau 20-1 =
19 di dapat Ftabel 4,381. Diperoleh 2,053 ≤ 4,381. Hal ini berarti H
diterima yaitu deviden per share berpengaruh secara simultan terhadap harga saham.
4. Pengujian Hipotesis
Untuk mengetahui apakah variabel independen dalam model regresi berpengaruh terhadap variabel dependen, maka dilakukan pengujian dengan menggunakan uji t t
test. Adapun hipotesis untuk uji t adalah sebagai berikut: Ha : Dividend Per Share DPS mempunyai pengaruh yang signifikan
terhadap harga saham. Uji t ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi t
hitung
dengan ketentuan: i. Jika t
hitung
t
tabel
pada α 0.05, maka Ha ditolak.
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
ii. Jika t
hitung
t
tabel
pada α 0.05, maka Ha diterima.
Tabel 4.13 Hasil uji T
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
40538.876 17854.622
2.270 .036
DPS 5.049
3.524 .320
1.433 .169
Sumber: Data yang diolah penulis, 2012 Dari uji t yang telah dilakukan, maka diperoleh nilai signifikansi untuk
variabel independen dari uji t di atas, diperoleh nilai t hitung untuk DPS adalah 1.433 Sementara t tabel yang dihitung dengan ketentuan
α = 5 dan derajat kebebasan n – 2 = 18 menghasilkan t
α2 n – 2
= 1.101 Nilai t hitung 1.433 ini lebih besar dari nilai t
tabel 1.101. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa Ha diterima atau dividend per share berpengaruh signifikan terhadap harga saham.
E. Pembahasan Hasil Penelitian
Berdasarkan hasil penelitian yang telah diuraikan secara statistik, dapat dilihat bahwa dividend per share DPS mempunyai pengaruh yang terhadap harga saham
dan pengaruh tersebut teruji signifikan. Hal ini didasarkan pada hasil analisis koefisien korelasi dengan nilai koefisien korelasi R sebesar 0.320 yang berarti
bahwa korelasi atau hubungan antara variabel harga saham dengan variabel
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
independennya adalah kuat, serta hasil analisis koefisien determinasi Adjusted R Square dengan nilai 0.53 yang berarti 53 variasi dari harga saham dijelaskan oleh
variasi dari variabel independen sedangkan sisanya 47 dijelaskan oleh variasi atau faktor lainnya.
Selanjutnya, hasil peneltian ini diperkuat lagi dengan hasil pengujian hipotesis dengan uji t dimana variabel DPS mempunyai nilai signifikansi sebesar 1.433, nilai
ini jauh lebih kecil dari nilai probabilitas 0.05 dan nilai t hitung yang lebih besar daripada t tabel yang berarti bahwa Ha hipotesis bahwa dividend per share
berpengaruh signifikan terhadap harga saham diterima. Hasil ini mengindikasikan bahwa setiap kenaikan dividend per share DPS turut
meningkatkan harga saham perusahaan emiten sehingga dapat disimpulkan bahwa jumlah dividen per lembar saham yang dibagikan perusahaan emiten terbukti
merupakan salah satu faktor yang menjadi pertimbangan para investor dalam berinvestasi yang selanjutnya mempengaruhi harga saham.
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan yang telah dikemukakan dalam bab empat, maka kesimpulan yang dapat diambil adalah bahwa hasil penelitian ini
menunjukkan variabel independen yaitu dividend per share DPS mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen yaitu harga saham pada
perusahaan barang konsumsi yang go public.
Hal ini sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Taranika 2009 menguji pengaruh dividen per share dan earning per share terhadap harga saham
pada perusahaan go public di bursa efek indonesia. Periode penelitian adalah tahun 2005-2007. Berdasarkan hipotesis yang dilakukan dengan analisis korelasi diperoleh
kesimpulan bahwa secara parsial variabel earning per share berpengaruh signifikan terhadap harga saham serta secara simultan baik variabel dividen per share dan
earning per share berpengaruh signifikan terhadap harga saham pada perusahaan go public di BEI.
Arief 2001 meneliti pengaruh earning per share dan dividen per share terhadap harga saham pada perusahaan go public di Indonesia. Berdasarkan
penelitian hasil uji parsial yang diperoleh variabel earning per share tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham. Dan variabel dividend per share tidak
berpengaruh signifikan terhadap harga saham.
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
