Statistik Deskriptif Analisis Hasil Penelitian

1992 25. PT Tempo Scan Pasific,Tbk TSPC 20 Mei 1970 17 Juni 1994 26. PT Tunas Baru Lampung, Tbk TBLA 22 Desember 1973 14 Febuari 2000 27. PT Ultra Jaya Milk,Tbk ULTJ 2 November 1971 2 Juli 1990 28. PT Unilever Indonesia,Tbk UNVR 5 November 1993 11 Januari 1982 Sumber : www.bei.co.id

B. Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif ini memberikan gambaran mengenai nilai minimum, nilai maksimum, serta standar deviasi yang merupakan proses transformasi data penelitian dalam bentuk tabulasi sehingga mudah dipahami. Tabel 4.2 Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation LN_Net Profit Margin 51 -4.61 .26 -2.6975 .97217 LN_Return On Equity 51 -.13 4.35 2.5444 1.03640 LN_Debt to Equity Ratio 51 -2.53 .96 -.4903 .84903 LN_Earning Per Share 51 .69 8.56 4.7820 2.32912 LN_Perubahan Harga Saham 51 1.61 10.46 6.1881 2.14037 Valid N listwise 51 Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2010 Dari Tabel 4.1 di atas, dapat dijelaskan bahwa: 1. Variabel Net Profit Margin NPM memiliki sampel N sebanyak 51, dengan nilai minimum terkecil -4,61, nilai maksimum terbesar 0,26 Universitas Sumatera Utara dan mean nilai rata-rata -2,6975. Standar Deviation simpangan baku variabel ini adalah 0,97217. 2. Variabel Return On Equity ROE memiliki sampel N sebanyak 51, dengan nilai minimum terkecil -0,13, nilai maksimum terbesar 4,35 dan mean nilai rata-rata 2,5444. Standar Deviation simpangan baku variabel ini adalah 1,03640. 3. Variabel Debt to Equity Ratio DER memiliki sampel N sebanyak 51, dengan nilai minimum terkecil -2,53, nilai maksimum terbesar 0,96 dan mean nilai rata-rata -0.4903. Standar Deviation simpangan baku variabel ini adalah 0,84903. 4. Variabel Earning Per Share EPS memiliki sampel N sebanyak 51, dengan nilai minimum terkecil 0,69, nilai maksimum terbesar 8,56 dan mean nilai rata-rata 4,7820. Standar Deviation simpangan baku variabel ini adalah 2.32912. 5. Variabel Perubahan Harga Saham HS memiliki sampel N sebanyak 51, dengan nilai minimum terkecil 1,61, nilai maksimum terbesar 10,46 dan mean nilai rata-rata 6,1881. Standar Deviation simpangan baku variabel ini adalah 2.14037. Universitas Sumatera Utara

C. Pengujian Asumsi Klasik

Untuk menghasilkan suatu model regresi yang baik diperlukan pengujian asumsi klasik terlebih dahulu sebelum melakukan pengujian hipotesis. Pengujian asumsi klasik dalam penelitian ini dilakukan dengan bantuan program statistik. Menurut Ghozali 2005:123, asumsi klasik yang harus dipenuhi adalah :  Berdistribusi normal.  Non-Multikolinearitas, artinya antara variabel independen dalam model regresi tidak memiliki korelasi atau hubungan secara sempurna ataupun mendekati sempurna.  Non-Autokorelasi, artinya kesalahan pengganggu dalam model regresi tidak saling berkorelasi.  Non-Heterokedastisitas, artinya variance variabel independen dari satu pengamatan ke pengamatan lain adalah konstan atau sama.

1. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah variabel residual berdistribusi normal. Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji apakah residual berdistribusi normal adalah uji statistik non parametric Kolmogorov-Smirnov KS dengan membuat hipotesis. H0 : Data residual berdistribusi normal HA : 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 HA diterima. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.3 Hasil Uji Normalitas Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2010 Dari hasil pengolahan data pada tabel 4.3 diperoleh besarnya nilai Kolmogorov-Smirnov adalah 2.832 dan signifikan pada 0.000. Nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05, maka H0 ditolak yang berarti data residual berdistribusi tidak normal. Data yang tidak berdistribusi normal dapat disebabkan oleh adanya data yang outlier yaitu data yang memiliki nilai yang sangat menyimpang dari nilai data lainnya. Beberapa cara mengatasi data outlier menurut Erlina 106:2007 yaitu:  lakukan transformasi data ke bentuk lainnya.  lakukan trimming, yaitu membuang data outlier  lakukan winsorizing, yaitu mengubah nilai data yang outlier ke suatu nilai tertentu. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 84 Normal Parameters a Mean .0000000 Std. Deviation 8.06301378E3 Most Extreme Differences Absolute .309 Positive .264 Negative -.309 Kolmogorov-Smirnov Z 2.832 Asymp. Sig. 2-tailed .000 a. Test distribution is Normal. Universitas Sumatera Utara Karena data tidak terdistribusi normal, maka dilakukan tindakan perbaikan treatment agar model regresi memenuhi asumsi normalitas. Untuk mengubah nilai residual agar berdistribusi normal, penulis melakukan transformasi data ke model logaritma natural Ln dari Perubahan Harga Saham = fNPM, ROE, DER, EPS menjadi Ln_Perubahan Harga Saham = fLn_NPM, Ln_ROE, Ln_DER, Ln_EPS. Kemudian data diuji ulang berdasarkan asumsi normalitas, berikut ini hasil pengujian dengan Kolmogorov-Smirnov. Tabel 4.4 Hasil Uji Normalitas Pada Data Setelah Transformasi Logaritma Natural One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2010 Dari hasil pengolahan data pada tabel 4.4 diperoleh besarnya nilai Kolomogorov-Smirnov adalah 1.026 dan signifikan pada 0.244. Nilai signifikansi lebih besar dari 0.05, maka H0 diterima yang berarti data residual berdistribusi normal. Setelah data berdistribusi normal dapat dilanjutkan dengan uji asumsi One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 51 Normal Parameters a Mean .0000000 Std. Deviation .89041146 Most Extreme Differences Absolute .144 Positive .073 Negative -.144 Kolmogorov-Smirnov Z 1.026 Asymp. Sig. 2-tailed .244 a. Test distribution is Normal. Universitas Sumatera Utara klasik lainnya. Untuk lebih jelas berikut ini dilampirkan grafik histogram dan grafik p-plot data yang telah berdistribusi normal. Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2010 Gambar 4.1 Histogram Grafik histogram pada gambar 4.1 menunjukkan pola distribusi normal karena grafik tidak menceng skewness kiri maupun menceng kanan. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa model regresi telah memenuhi asumsi normalitas. Demikian pula hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik normal p-plot. Universitas Sumatera Utara Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2010 Gambar 4.2 Grafik Normal P-Plot Berdasarkan grafik normal p-plot di atas terlihat bahwa data menyebar disekitar garis diagonal, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi telah memenuhi asumsi nomalitas. Hal ini sesuai dengan pernyataan Ghozali 2005:112, dimana pendeteksian normalitas dapat dilakukan dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik, yaitu jika data titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, hal ini menunjukkan data yang telah terdistribusi normal.

2. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antar variabel independen dalam model regresi. Jika pada model regresi terjadi multikolinearitas, maka koefisien regresi tidak dapat ditaksir dan nilai standard error menjadi tidak terhingga. Cara yang digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas adalah dengan melihat nilai tolerance dan VIF. Universitas Sumatera Utara Menurut Ghozali 2005 adanya gejala multikolinearitas dapat dilihat dari tolerance value atau nilai variance inflation factor VIF. Batas tolerance value adalah 0,1 dan batas VIF adalah 10 . Apabila tolerance value 0,1 atau VIF 10 = terjadi multikolinearitas. Apabila tolerance value 0,1 atau VIF 10 = tidak terjadi multikolinearitas. Tabel 4.5 Tabel Uji Multikolinearitas Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2010 Dari data pada tabel 4.5 dapat dilihat bahwa nilai tolerance dari setiap variabel independen adalah lebih besar dari 0,10 dan nile VIF dari setiap variabel independen adalah lebih kecil dari 10. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa dalam model regresi tidak terjadi multikolinearitas antar variabel independen. Coefficie nts a Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 Constant LN_Net Profit Margin .725 1.379 LN_Return On Equity .314 3.183 LN_Debt to Equity Ratio .840 1.190 LN_Earning Per Share .391 2.559 a. Dependent Variable: LN_Perubahan Harga Saham Universitas Sumatera Utara

3. Uji Heterokedastisitas

Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain dalam model regresi. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas atau terjadi homokedastisitas apabila titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur. Dasar pengambilan keputusannya menurut Ghozali 2005:105 adalah sebagai berikut: 1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. 2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Berikut ini dilampirkan grafik scatterplot untuk menganalisis apakah terjadi heterokedastisitas dengan mengamati penyebaran titik-titik pada gambar. Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2010 Gambar 4.3 Hasil Uji Heteroskedastisitas Scatterplot Universitas Sumatera Utara Dari grafik scatterplot tersebut dapat kita lihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tidak membentuk pola tertentu atau tidak teratur. Hal ini mengidentifikasikan tidak terjadinya heteroskedasitas pada model regresi sehingga model regresi layak dipakai.

4. Uji Autokolerasi

Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode saat ini t dengan kesalahan pengganggu sebelumnya t-1. Jika terjadi korelasi, maka terdapat problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini timbul karena residual atau kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Jika terjadi autokorelasi dalam model regresi berarti koefisien korelasi yang diperoleh menjadi tidak akurat, sehingga model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari autokorelasi. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi masalah dalam autokorelasi diantaranya adalah dengan Uji Durbin Watson. Menurut Sunyoto 2009:91, untuk melihat ada tidaknya autokorelasi dilihat dari: 1 Angka D-W di bawah 2 berarti ada autokorelasi positif. 2 Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi. 3 Angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.5 menyajikan hasil uji Durbin Watson dengan menggunakan program SPSS versi 16. Tabel 4.6 Tabel Uji Autokorelasi Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2010 Hasil uji autokorelasi di atas menunjukkan bahwa tidak terjadi autokorelasi antar kesalahan pengganggu antar periode. Hal tersebut dilihat dari nilai Durbin- Watson D-W sebesar 1,640. Angka D-W berada diantara -2 dan 2, yang mengartikan bahwa angka DW lebih besar dari -2 dan lebih kecil dari 2. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada autokorelasi positif maupun negatif.

D. Analisis Regresi

Dari hasil pengujian asumsi klasik disimpulkan bahwa bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah memenuhi model estimasi yang Best Linear Unbiased Estimator BLUE dan layak dilakukan analisis statistik selanjutnya, dengan análisis regresi dengan SPSS 16.0 yaitu analisis koefisien regresi, analisis koefisien korelasi dan determinasi, dan melakukan pengujian hipótesis. Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .909 a .827 .812 .92832 1.640 a. Predictors: Constant, LN_Earning Per Share, LN_Debt to Equity Ratio, LN_Net Profit Margin, LN_Return On Equity b. Dependent Variable: LN_Perubahan Harga Saham Universitas Sumatera Utara

1. Persamaan Regresi

Dalam pengolahan data dengan menggunakan regresi linear, dilakukan beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara variabel independen dan variabel dependen, melalui pengaruh Ln_NPM X 1 , Ln_ROE X 2 , Ln_DER X 3 , Ln_EPS X 4 , terhadap Ln_Perubahan Harga Saham Y. Hasil regresi dapat dilihat pada tabel 4.7 Tabel 4.7 Analisis Hasil Regresi Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2010 Berdasarkan penjelasan dari pengujian asumsi klasik sebelumnya, model regresi dalam penelitian ini telah diubah menjadi model logaritma natural, sehingga beta dan koefisien dari penelitian ini juga dalam bentuk logaritma Coefficie nts a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 3.197 .742 4.307 .000 LN_Net Profit Margin .160 .159 .073 1.009 .318 LN_Return On Equity -.378 .226 -.183 -1.673 .101 LN_Debt to Equity Ratio .189 .169 .075 1.120 .269 LN_Earning Per Share .936 .090 1.019 10.384 .000 a. Dependent Variable: LN_Perubahan Harga Saham Universitas Sumatera Utara natural. Model regresi berdasarkan hasil analisis regresi dinyatakan dalam bentuk fungsi Ln_Perubahan Laba. Y = 3.197 + 0. 160 X 1 0.378 X 2 + 0. 189 X 3 + 0.936 X 4 Model regresi di atas dapat diinterpretasikan sebagai berikut:  = 3.197 Nilai konstanta ini menunjukkan bahwa apabila tidak ada variabel Ln_NPM, Ln_ROE, Ln_DER, Ln_EPS, X 1 =X 2 =X 3 =0, maka Ln_ perubahan harga saham adalah sebesar 3.197.  1 = 0.160 Koefisien regresi 1 ini menunjukkan bahwa setiap variabel Ln_NPM meningkat sebesar satu satuan, maka Ln_perubahan harga saham akan bertambah sebesar 0.160 atau 16 dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.  2 = - 0.378 Koefisien regresi 2 ini menunjukkan bahwa setiap variabel Ln_ROE meningkat sebesar satu satuan, maka Ln_perubahan harga saham akan berkurang sebesar - 0.378 atau 37.8 dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.  3 = 0.189 Koefisien regresi 3 menunjukkan bahwa setiap variabel Ln_DER meningkat sebesar satu satuan, maka Ln_perubahan harga saham akan Universitas Sumatera Utara meningkat sebesar 0.189 atau 18.9 dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.  4 = 0.936 Koefisien regresi 4 menunjukkan bahwa setiap variabel Ln_EPS meningkat sebesar satu satuan, maka Ln_perubahan harga saham akan meningkat sebesar 0.936 atau 93.6 dengan asumsi variabel independen lainnya dianggap tetap atau sama dengan nol.

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 jika 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. Oleh karena itu, digunakan nilai adjusted R square untuk mengevaluasi mana model regresi terbaik. Universitas Sumatera Utara Tabel 4.8 Hasil Analisis Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2010 Tabel 4.8 menunjukkan bahwa nilai koefisien korelasi R sebesar 0.909 yang berarti bahwa korelasi atau hubungan antara variabel perubahan harga saham dengan variabel independennya sudah kuat. Defenisi korelasi ini sudah kuat didasarkan pada nilai R yang berada diatas 0.5. Angka koefisien determinasi Adjusted R Square adalah 0.812. Hal ini berarti 81,2 variasi dari perubahan harga saham dijelaskan oleh variasi dari keempat variabel independen, sedangkan sisanya 18,8 lagi dijelaskan oleh variasi atau faktor lainnya.

3. Pengujian Hipotesis a. Uji Signifikansi Simultan

Secara simultan, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji F F test. Uji F dilakukan untuk menguji apakah variabel-variabel independen berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen. Adapun hipotesis untuk uji F adalah : Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .909 a .827 .812 .92832 a. Predictors: Constant, LN_Earning Per Share, LN_Debt to Equity Ratio, LN_Net Profit Margin, LN_Return On Equity b. Dependent Variable: LN_Perubahan Harga Saham Universitas Sumatera Utara H 1 : Net Profit Margin NPM, Return On Equity ROE, Debt to Equity Ratio DER, dan Earning Per Share EPS berpengaruh terhadap perubahan harga saham. Uji ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi F hitung dengan ketentuan: jika F hitung F tabel pada 0.05, maka H 1 ditolak dan jika F hitung F tabel pada 0.05, maka H 1 diterima. Setelah uji F dilakukan, maka diperoleh nilai F hitung dan nilai signifikansi. Tabel 4.9 Hasil Uji F Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2010 Berdasarkan tabel 4.9 diperoleh F hitung sebesar 0.817 dan nilai ini lebih kecil dari F tabel 0.817 2.574035 .Hal ini menunjukkan bahwa H 1 ditolak, sehingga dapat disimpulkan bahwa semua variabel independen yaitu Ln_NPM, Ln_ROE, Ln_DER, Ln_EPS tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Ln_perubahan harga saham. ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 2.232E8 4 5.580E7 .817 .518 a Residual 5.396E9 79 6.830E7 Total 5.619E9 83 a. Predictors: Constant, Earning Per Share, Debt to Equity Ratio, Net Profit Margin, Return On Equity b. Dependent Variable: Perubahan Harga Saham Universitas Sumatera Utara

b. Uji Signifikansi Parsial

Untuk mengetahui apakah variabel independen dalam model regresi berpengaruh terhadap variabel dependen, maka dilakukan pengujian dengan menggunakan uji t t test. Ada empat hipotesis yang akan diuji dengan uji t. H 2 : Net Profit Margin NPM berpengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham pada perusahaan industri barang konsumsi di BEI. H 3 : Return On Equity ROE berpengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham pada perusahaan industri barang konsumsi di BEI. H 4 : Debt to Equity Ratio DER berpengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham pada perusahaan industri barang konsumsi di BEI. H 5 : Earning Per Share EPS berpengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham pada perusahaan industri barang konsumsi di BEI. Uji t ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi t hitung dengan ketentuan jika t hitung lebih kecil dari t tabel pada 0.05 maka H i ditolak dan jika t hitung t tabel pada 0.05 maka H i diterima Universitas Sumatera Utara Tabel 4.10 Hasil Uji t Sumber : Output SPSS, diolah Penulis, 2010 Dari uji t yang telah dilakukan, diperoleh nilai t tabel sebesar 2.0024. Dari hasil uji t yang disajikan pada tabel 4.10 dapat diketahui pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen.  Net Profit Margin Ln_NPM mempunyai nilai signifikansi sebesar 0.318 yang berarti nilai ini lebih besar dari 0.05, sedangkan nilai t hitung diperoleh sebesar 1.009. Nilai t hitung ini lebih kecil dari nilai t tabel sebesar 2.007584. Berdasarkan nilai tersebut dapat disimpulkan bahwa H 2 ditolak atau net profit margin secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham. Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 3.197 .742 4.307 .000 Ln_Net Profit Margin .160 .159 .073 1.009 .318 Ln_Return On Equity -.378 .226 -.183 -1.673 .101 Ln_Debt to Equity Ratio .189 .169 .075 1.120 .269 Ln_Earning Per Share .936 .090 1.019 10.384 .000 a. Dependent Variable: Ln_Perubahan Harga Saham Universitas Sumatera Utara  Return On Equity Ln_ROE mempunyai nilai signifikansi sebesar 0.101 yang berarti nilai ini lebih besar dari 0.05, sedangkan nilai t hitung diperoleh sebesar -1.637. Nilai t hitung ini lebih kecil dari nilai t tabel sebesar 2.007584. Berdasarkan nilai tersebut dapat disimpulkan bahwa H 3 ditolak atau return on equity secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham.  Debt to Equity Ratio Ln_DER mempunyai nilai signifikansi sebesar 0.269 yang berarti nilai ini lebih besar dari 0.05, sedangkan nilai t hitung diperoleh sebesar 1.120. Nilai t hitung ini lebih kecil dari nilai t tabel sebesar 2.007584. Berdasarkan nilai tersebut dapat disimpulkan bahwa H 4 ditolak atau debt equity ratio secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham.  Earning Per Share Ln_EPS mempunyai nilai signifikansi sebesar 0.000 yang berarti nilai ini lebih kecil dari 0.05, sedangkan nilai t hitung diperoleh sebesar 10.384. Nilai t hitung ini lebih besar dari nilai t tabel sebesar 2.007584. Berdasarkan nilai tersebut dapat disimpulkan bahwa H 5 diterima atau earning per share secara parsial berpengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham.

D. Analisis Hasil Penelitian

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara parsial variabel independen yaitu Net Profit Margin NPM, Return On Equity ROE, dan Debt to Equity Ratio DER tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen, sedangkan Earning Per Share EPS secara parsial memiliki pengaruh signifikan Universitas Sumatera Utara terhadap variable dependen. Hal ini dapat dibuktikan dengan melihat nilai signifikansi Net Profit Margin NPM, Return On Equity ROE, dan Debt to Equity Ratio DER yang lebih besar dari 0.05 yang memiliki makna bahwa semua Ho diterima dan Ha ditolak sedangkan nilai signifikansi Earning Per Share EPS yang lebih kecil dari 0.05 yang memiliki makna bahwa semua Ho ditolak dan Ha diterima. Net Profit Margin NPM secara parsial tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham, sebagaimana ditunjukkan oleh angka signifikansinya sebesar 0.318 0.05 setelah dilakukan uji t. Hal ini berarti bahwa H 2 ditolak atau net profit margin tidak berpengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham. Hal ini sesuai dengan hasil penelitian Anita Ardiani 2007 yang menemukan bahwa variabel net profit margin tidak berpengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham pada perusahaan perbannkan di Bursa Efek Jakarta. Net profit margin merupakan perbandingan antara laba bersih dengan pendapatan operasi. Nilai laba bersih yang besar bukan merupakan faktor penting dalam menentukan perubahan harga saham. Jika perusahaan memiliki laba bersih dengan perbandingan yang besar terhadap pendapatan operasionalnya, harga sahamnya cenderung menurun di bursa. Perubahan inipun tidaklah signifikan mengingat adanya faktor lain yang akan diperhatikan terlebih dulu oleh investor sebelum melakukan transaksi. Untuk menyiasati keadaan ini, manajemen perusahaan sebaiknya memanfaatkan laba bersihnya untuk melakukan ekspansi kredit. Universitas Sumatera Utara Return On Equity ROE secara parsial tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham, sebagaimana ditunjukkan oleh angka signifikansinya sebesar 0.101 0.05 setelah dilakukan uji t. Hal ini berarti bahwa H 3 ditolak atau return on equity tidak berpengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham. Hal ini tidak sesuai dengan hasil penelitian Dipo Alam Satria 2003 yang menemukan bahwa variabel return on equity berpengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham pada perusahaan industri manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Return on equity merupakan rasio yang membandingkan laba bersih dengan total ekuitas. Semakin tinggi rasio ini maka akan semakin tinggi pula harga saham, sebaliknya jika rasio ini mengalami penurunan maka akan menurun pula harga saham. Dari rasio ROE para investor dapat mengetahui tingkat kemampuan perusahaan untuk memperoleh laba. Pada ekonomi konvensional motif utama investor dalam menanamkan dananya adalah untuk pencapaian laba atau keuntungan maksimal. Jadi apabila suatu perusahaan mempunyai ROA yang tinggi maka perusahaan tersebut mampu menghasilkan laba yang tinggi pula, dengan laba yang tinggi, akan semakin tinggi pula besarnya deviden yang akan dibagikan kepada investor. Kondisi seperti inilah yang menjadi daya tarik masyarakat untuk memiliki saham perusahaan tersebut. Karena apabila perusahaan dianggap kurang mampu dalam menghasilkan laba maka akan berdampak pada persepsi negatif investor yang akan berimbas pada menurunnya harga saham. Universitas Sumatera Utara Debt to Equity Ratio DER secara parsial tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham, sebagaimana ditunjukkan oleh angka signifikansinya sebesar 0.269 0.05 setelah dilakukan uji t. Hal ini berarti bahwa H 4 ditolak atau debt equity ratio tidak berpengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham. Hal ini sesuai dengan hasil penelitian Yuliana Halim 2007 yang menemukan bahwa variabel debt equity ratio tidak berpengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham pada perusahaan industri manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. DER berpengaruh terhadap harga saham dikarenakan utang jangka panjang lebih besar dari modal yang berasal dari setoran pemilik pada perusahaan, sehinggga rasio DER yang dihasilkan tinggi. Rasio DER yang tinggi berarti semakin besar aktiva yang didanai oleh kreditur dan semakin besar risiko yang harus ditanggung oleh investor sehingga dapat menurunkan harga saham pemilik modal. Besarnya utang untuk membiayai aktiva perusahaan mencerminkan kinerja keuangan perusahaan yang buruk sehingga banyak investor yang enggan untuk membeli saham sehingga dapat menurunkan harga saham. Earning Per Share EPS secara parsial tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham, sebagaimana ditunjukkan oleh angka signifikansinya sebesar 0.000 0.05 setelah dilakukan uji t. Hal ini berarti bahwa H 5 diterima atau earning per share berpengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham. Hal ini sesuai dengan hasil penelitian Yuliana Halim 2007 yang menemukan bahwa variabel earning per share berpengaruh signifikan terhadap Universitas Sumatera Utara perubahan harga saham pada perusahaan industri manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Seorang investor dalam melakukan investasi cenderung memperhatikan Earning per Share EPS yang dimiliki perusahaan. Hal ini dapat disebabkan karena jika perusahaan memiliki Earning per Share EPS yang cenderung naik maka kemungkinan keuntungan yang didapat investor akan lebih besar daripada resiko kerugian yang mungkin terjadi. Sehingga pendapatan dari perusahaan sangat berpengaruh terhadap kecenderungan investor untuk menanamkan modalnya. EPS merupakan salah satu rasio yang merupakan rasio pasar yangmerupakan hasil atau pendapatan yang akan diterima oleh para pemegang saham untuk lembar saham yang dimilikinya atas keikutsertaannya dalam perusahaan. Dengan demikian besarnya EPS dapat dijadikan sebagai salah satu indikator keberhasilan. EPS yang tinggi menandakan bahwa perusahaan tersebut mampu memberikan tingkat kesejahteraan yang lebih baik kepada para pemegang saham. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rasio keuangan yang terdiri dari Net Profit Margin NPM, Return On Equity ROE, Debt to Equity Ratio DER, dan Earning Per Share EPS secara simultan tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap perubahan harga saham. Hal ini dapat disebabkan karena harga saham dapat juga dipengaruhi oleh faktor eksternal seperti kondisi ekonomi secara keseluruhan, pengumuman laporan keuangan dan data keuangan lainnya, faktor psikologis pembeli saham, permintaan dan penawaran, tingkat suku bunga, harga komoditas, inflasi, peraturan perpajakan, kebijakan pemerintah, kurs valuta asing, Universitas Sumatera Utara tingkat bunga pinjaman luar negeri, kondisi ekonomi internasional, jumlah uang yang beredar, dan sebagainya. Hasil yang didapat dalam penelitian ini adalah bahwa H 1 ditolak. Hal ini dapat dilihat dari besarnya nilai pengaruh rasio keuangan yang ditunjukkan oleh nilai Adjusted R Square = 0.812 yaitu persentase pengaruh rasio Net Profit Margin NPM, Return On Equity ROE, Debt Equity Ratio DER, dan Earning Per Share EPS terhadap perubahan harga saham pada perusahaan industri barang konsumsi adalah sebesar 81.2 , sehingga variabel lain di luar rasio tersebut faktor eksternal yang menjelaskan variasi perubahan harga saham perusahaan industri barang konsumsi di Bursa Efek Indonesia secara menyeluruh adalah 18.8 . Universitas Sumatera Utara BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

A. Kesimpulan