Metode Pengumpulan Data Operasionalisasi Variabel

51 dan mengurangi kolinearitas antara variabel penjelas, di mana dapat menghasilkan estimasi ekonometri yang efisien. 2. Data panel memberikan informasi lebih banyak yang tidak dapat diberikan hanya oleh data cross section dan time series saja. 3. Data panel akan memberikan penyelesaian yang lebih baik dalam inferensi perubahan dinamis dibandingkan dengan data cross section. 4. Mengingat penggunaan data panel juga meliputi data cross section dalam rentang waktu tertentu, maka data akan rentan dari heterogenitas. Penggunaan teknik dan estimasi data panel akan memperhitungkan secara eksplisit heterogenitas tersebut. 5. Dengan pengkombinasian, data akan memberikan informasi yang lebih, tingkat kolinearitas yang lebih kecil antar variabel dan lebih efisien. 6. Penggunaaan data panel, mampu meminimasi bias yang dihasilkan jika kita mengagregasikan data individu ke dalam agregasi yang luas. 46 Dalam penelitian ini digunakan regresi data panel untuk melihat pengaruh antara variabel independen yang terdiri dari ROA, CR, DER, Dividen, Laba Bersih dan DPR terhadap Harga Saham. Untuk membantu penelitian, penulis menggunakan software Microsoft Excel 2010 dan Eviews 8.1 untuk pengolahan data penelitian. 46 Damodar Gujarati. Ekonometrika Dasar Edisi Keenam. Jakarta: Erlangga, 2003 h. 96 52 Model regresi data panel penelitian ini adalah: Keterangan: LOGHS : Logaritma Natural Harga Saham α : Konstanta β1 – β6 : Koefisien regresi untuk variabel independen LOGROA : Logaritma Natural Return on Asset LOGCR : Logaritma Natural Current Ratio LOGDER : Logaritma Natural Debt to Equity Ratio LOGDIV : Logaritma Natural Dividen LOGLB : Logaritma Natural Laba Bersih LOGDPR : Logaritma Natural Dividend Payout Ratio

1. Metode Estimasi Model Regresi Data Panel

a. Common Effect Model atau Pooled Least Square PLS

Pooled least square model merupakan metode estimasi model regresi data panel yang paling sederhana dengan asumsi intersep dan koefisien regresi slope yang konstan antar waktu dan cross section common effect. Dalam pendekatan ini tidak memperhatikan dimensi individu maupun waktu. Diasumsikan bahwa perilaku data antar perusahaan sama dalam berbagai kurun waktu. Pada dasarnya common effect model sama seperti OLS dengan LOGHS it = α + β1LOGROA it + β2LOGCR it + β3LOGDER it + β4LOGDIV it + β5LOGLB it + β6LOGDPR it + � it 53 meminimumkan jumlah kuadrat, tetapi data yang digunakan bukan data time series atau data cross section saja, melainkan data panel yang diterapkan dalam bentuk pooled.

b. Fixed Effect Model FEM

Fixed effect model adalah teknik mengestimasi data panel dengan menggunakan variabel dummy untuk menangkap adanya perbedaan intersep. Pengertian fixed effect ini didasarkan adanya perbedaan intersep antar perusahaan, namun intersepnya konstan antar waktu. Disamping itu, model ini juga mengasumsikan bahwa koefisien regresi slope konstan antar perusahaan dan antar waktu. Salah satu cara untuk mengetahui perbedaan adalah dengan mengasumsikan bahwa intersep adalah berbeda antar perusahaan, sedangkan slopenya tetap sama antar perusahaan. 47 Akan tetapi, kelemahan metode ini yaitu berkurangnya derajat kebebasan degree of freedom yang akhirnya akan mengurangi efisiensi parameter.

c. Random Effect Model REM

Random effect model merupakan metode estimasi model regresi data panel dengan asumsi koefisien regresi slope konstan dan intersep berbeda antar waktu dan antar individu random effect. Dimasukannya variabel dummy di dalam fixed effect model bertujuan untuk mewakili ketidaktahuan tentang model yang sebenanrnya. Namun juga memberikan konsekuensi 47 Agus Widarjono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Edisi Ketiga, Yogyakarta: Ekonisia, 2009 h.232. 54 berkurangnya derajat kebebasan degree of freedom yang akhirnya akan mengurangi efisiensi parameter. Masalah ini bisa diatasi dengan menggunakan variabel gangguan error terms yang mungkin saja akan muncul pada hubungan antar waktu dan antar perusahaan yang dikenal dengan random effect model. Model ini akan mengestimasi data panel dimana variabel gangguan mungkin saling berhubungan antar waktu dan antar individu. 48

2. Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik yang dilakukan adalah uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas, uji normalitas dan uji autokorelasi.

a. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. 49 Menggunakan Software Eviews 8.1, dapat mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dengan melihat nilai koefisien korelasi pada masing masing variabel bebas melalu uji matriks korelasi. Jika nilai koefisien 48 Agus Widarjono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Edisi Ketiga, Yogyakarta: Ekonisia, 2009 h.235. 49 Imam Ghazali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS Edisi 5, Semarang: Badan Penerbit UNDIP, 2011, h.105. 55 korelasi untuk masing-masing variabel bebas lebih besar dari 0,8 maka terjadi multikolinearitas. 50

b. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah regresi, variabel dependen, variabel independen, atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak mempunyai distribusi normal. Jarque-Bera Test dapat membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan plotting data residual akan dibandingkan dengan melihat garis diagonalnya. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. 51 Dalam analisis multivariat, para peneliti menggunakan pedoman tiap variabel terdiri atas 30 data, maka data sudah berdistribusi normal. Untuk menguji dengan lebih akurat diperlukan alat analisis seperti Eviews 8.1. Menggunakan uji Jarque-Bera. Bila nilai J-B tidak signifikan , maka data berdistribusi normal. 52 50 Shochrul R Ajija,dkk, Cara Cerdas Menguasai Eviews, Jakarta: Salemba Empat.2011, h.35. 51 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 19, Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2011, h.160. 52 Wing Wahyu Winarno, Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan EViews Edisi 3,Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2011, h.37 56

c. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteorskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan persebaran data variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika persebaran data variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain nilainya tetap, disebut dengan homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteoroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. 53 Untuk menguji keberadaan heteroskedastisitas dilakukan dengan uji glejser. Uji Glejser dilakukan dengan meregresikan variabel-variabel bebas terhadap nilai absolutresidualnya. Sebagai pengertian dasar, residual adalah selisih antara nilaiobservasi dengan nilai prediksi; dan absolut adalah nilai mutlaknya. 54 Dengan melihat uji glejser suatu data dapat dikatakan memenuhi uji heteroskedastisitas apabila nilai signifikansi residualnya lebih besar daripada 0,05. 55

d. Uji Autokorelasi

Uji autokolerasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan 53 Imam Ghazali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS Edisi 5, Semarang: Badan Penerbit UNDIP, 2011, h.139. 54 Damodar Gujarati. Ekonometrika Dasar Edisi Keenam. Jakarta: Erlangga, 2003 h. 48 55 Wing Wahyu Winarno, Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan EViews Edisi 3,Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2011, h.8. 57 kesalahan pengganggu pada periode t-1. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi keberadaan autokorelasi adalah dengan menggunakan uji Durbin-Watson. Uji Durbin-Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu dan mensyaratkan adanya konstanta dalam model regresi dan tidak ada variabel tumpang tindih lag di antara variabel independen. 56 Autokorelasi dapat diukur melalui nilai Durbin-Watson dengan melihat beberapa kriteria sebagai berikut: 1 Angka Durbin Watson di bawah 1,10 atau 1,10 berarti ada autokorelasi positif. 2 Angka Durbin Watson di antara 1,10 sampai 1,54 berarti tidak dapat diputuskan ada atau tidaknya otokorelasi. 3 Angka Durbin Watson di antara 1,54 sampai 2,46 berarti tidak mengandung otokorelasi. 4 Angka Durbin Watson di antara 2,46 sampai 2,90 berarti tidak dapat diputuskan ada atau tidaknya otokorelasi. 5 Angka Durbin Watson di atas 2,90 atau 2,90 berarti ada autokorelasi negatif. 57 56 Imam Ghazali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS Edisi 5, Semarang: Badan Penerbit UNDIP, 2011, h.110. 57 Wing Wahyu Winarno, Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan EViews Edisi 3, Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2011, h.7. 58

3. Proses Pemilihan Regresi Data Panel Pooled data

Terdapat beberapa tahapan pengujian yang dilakukan untuk memilih model mana yang tepat digunakan untuk pengolahan data panel, antara lain:

a. Uji Chow

Uji Chow adalah pengujian untuk memilih apakah model common effect atau fixed effect yang lebih tepat digunakan dalam regresi data panel. 58 Dalam pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut: Ho: Intersep dan koefisien slope konstan antar waktu dan individu Ha: Intersep tidak konstan antar individu Pada software Eviews 8.1, uji Chow dilakukan dengan melihat nilai probability F pada hasil output. Dasar pengambilan keputusannya adalah jika nilai probability F ≥ 0.05, maka Ho diterima , yang berarti model yang lebih tepat digunakan adalah common effect, tetapi jika nilai probability F 0.05, maka Ho ditolak Ha diterima, yang berarti model yang lebih tepat digunakan adalah fixed effect, dan dilanjutkan dengan uji Hausman untuk memilih apakah menggunakan model fixed effect atau random effect. 58 Agus Widarjono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Edisi Ketiga, Yogyakarta: Ekonisia, 2009 h.238. 59

b. Uji Hausman

Hausman test adalah pengujian statistik untuk memilih apakah model fixed effect atau random effect yang lebih tepat digunakan dalam regresi data panel. 59 Dalam pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut: Ho: Random effect model REM Ha: Fixed effect model FEM Dasar pengambilan keputusannya adalah dengan membandingkan nilai chi square hitung dengan chi square tabel, jika nilai chi-square hitung chi-square tabel, maka Ho ditolak , yang berarti model yang lebih tepat digunakan adalah fixed effect, tetapi jika nilai chi-square hitung chi-square tabel, maka Ho diterima , yang berarti model yang lebih tepat digunakan adalah random effect.

4. Uji Signifikansi

a. Uji Koefisien Determinasi Adjusted R

2 Pengujian koefisien determinasi R 2 bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen. Nilai adjusted R2 sebesar 1, berarti fluktuasi variabel dependen seluruhnya dapat dijelaskan oleh variabel independen dan tidak ada faktor 59 Agus Widarjono, Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Edisi Ketiga, Yogyakarta: Ekonisia, 2009 h.240. 60 lain yang menyebabkan fluktuasi variabel dependen. Jika nilai R 2 berkisar antara 0 sampai dengan 1, berarti semakin kuat kemampuan variabel independen dapat menjelaskan fluktuasi variabel dependen Ghozali, 2012:87. 60 Untuk mengetahui besar atau kecilnya pengaruh variabel independen X terhadap variabel dependen Y dipergunakan koefisien determinasi dengan menggunakan rumus berikut: KD= r 2 x 100 Dimana: KD = Koefisien Determinasi r = Koefisien korelasi

b. Uji Signifikansi Simultan Uji Statistik F

Uji statistik F digunakan untuk mengetahui apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model regresi memiliki pengaruh secara simultan terhadap variabel dependen. Untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen digunakan tingkat signifikansi 0,05. Jika nilai probabilitas lebih besar dari 0,05 maka tidak terdapat pengaruh signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen, sedangkan jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05 maka terdapat pengaruh signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen Ghozali, 2012:101. 60 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program Ed. 7, Semarang: BPUD, 2013 hal. 87. 61

c. Uji Signifikansi Parsial Uji Statistik t

Uji statistik t pada dasarnya digunakan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel independen. Untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh setiap variabel independen secara individual terhadap variabel dependen digunakan tingkat signifikansi 0,05. Jika nilai probabilitas lebih besar dari 0,05 maka tidak terdapat pengaruh signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen, sedangkan jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05 maka terdapat pengaruh signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen. 61

E. Operasionalisasi Variabel Penelitian

1. Variabel Dependen

Harga Saham Harga saham adalah harga yang terjadi di pasar bursa pada saat tertentu yang ditentukan oleh pelaku pasar dan ditentukan oleh permintaan dan penawaran saham yang bersangkutan di pasar modal. 62 Pengukuran harga saham dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan harga penutupan closing price pada periode. 61 Ibid, hal. 101. 62 Jogiyanto Hartono, Teori Portofolio dan Analisis Investasi Ed. 5, Yogyakarta: BPFE, 2007, h. 143 62

2. Variabel Independen

a. Return on Asset ROA

Return on Asset ROA merupakan rasio keuangan perusahaan yang berhubungan dengan profitabilitas mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan keuntungan atau laba pada tingkat pendapatan, aset dan modal saham tertentu. Dengan mengetahui ROA, kita dapat menilai apakah perusahaan telah efisien dalam menggunakan aktivanya dalam kegiatan operasi untuk menghasilkan keuntungan. 63 Menurut Lestari dan Sugiharto, ROA adalah rasio yang digunakan untuk mengukur keuntungan bersih yang diperoleh dari penggunaan aktiva. Dengan kata lain, semakin tinggi rasio ini maka semakin baik produktivitas aset asset dalam memperoleh keuntungan bersih. Hal ini selanjutnya akan meningkatkan daya tarik perusahaan kepada investor. Peningkatan daya tarik perusahaan menjadikan perusahaan tersebut semakin diminati oleh investor, karena tingkat pengembalian atau dividen akan semakin besar. Hal ini juga akan berdampak pada harga saham dari perusahaan tersebut di pasar modal yang akan semakin meningkat sehingga ROA akan berpengaruh terhadap harga saham perusahaan. Angka ROA dapat dikatakan baik apabila 2. 64 63 Mahmud M Hanafi dan Abdul Halim, Analisa Laporan Keuangan Edisi 4, Yogyakarta: UPP YKPN, 2009, h. 27. 64 Maharani Ika Lestari dan Toto Sugiharto. “Kinerja Bank Devisa dan Bank Non Devisa dan Faktor- faktor yang Mempengaruhinya”, Jurnal PESAT, Vol. 2, 2007 : h. 1965-201. 63 Pengukuran Return on Asset dalam penelitian ini dengan menggunakan logaritma. ROA didapatkan dari membagi laba bersih dengan total aset. Return on Asset dihitung dengan formula sebagai berikut: Return On Asset = Laba Sebelum Pajak x 100 Total Aset

b. Current Ratio CR

Current Ratio CR merupakan indikator utama yang digunakan para investor dalam melihat daya tarik suatu saham. Apabila Current Ratio CR mempunyai pertumbuhan bagus maka para pemodal akan tertarik untuk membeli saham sehingga akan menaikkan harga saham. Tingkat pertumbuhan Current Ratio CR tergantung dari kemampuan manajemen perusahaan. Perusahaan dikatakan mengalami kinerja yang bagus dan berkembang apabila terdapat peningkatan Current Ratio CR dari satu periode ke periode berikutnya. Current Ratio adalah kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban jangka pendeknya melalui sejumlah aktiva lancar yang dimiliki perusahaan. Semakin tinggi nilai Current Ratio menunjukkan kemampuan aktiva lancar perusahaan untuk membayar kewajiban jangka pendeknya. Tingginya current ratio menunjukkan keyakinan investor terhadap kemampuan perusahaan untuk membayarkan dividen yang dijanjikan. Pembayaran 64 dividen merupakan arus kas keluar, sehingga semakin kuat posisi aktiva yang dimiliki perusahaan maka akan semakin besar pula kemampuan perusahaan dalam membayarkan dividen kepada para pemegang sahamperubahan harga saham atau fluktuasi harga saham ini akan mendatangkan keuntungan atau kerugian dari selisih penjualan saham capital gainloss. 65 Peningkatan CR akan menyebabkan peningkatan dividen dan harga saham. Peningkatan harga pasar saham menyebabkan timbulnya capital gain. Dengan demikian perubahan CR akan mempengaruhi return yang diperoleh investor dalam bentuk capital gainloss dan dividen. Semakin tinggi return yang akan diperoleh investor, semakin banyak pula permintaan akan saham perusahaan tersebut. Maka jelas CR mempengaruhi harga saham sebuah perusahaan. Pengukuran Current Ratio dalam penelitian ini dilakukan menggunakan logaritma dengan skala rasio yaitu dengan membagi aktiva lancar dengan hutang lancar. Current Ratio dihitung dengan formula sebagai berikut. Current Ratio = Aktiva Lancar x 100 Hutang Lancar 65 Sawidji Widiatmojo, Cara Sehat Investasi di Pasar Modal, Pengetahuan Dasar, Jakarta: Jurnalindo Aksara Grafika, 1996, h. 50. 65

c. Debt to Equity Ratio DER

Rasio aktiva atas hutang dan modal leverage merupakan rasio untuk mengukur seberapa bagus struktur permodalan perusahaan. Struktur permodalan merupakan pendanaan permanen yang terdiri dari hutang jangka panjang, saham preferen dan modal pemegang saham. 66 Jadi dapat disimpulkan bahwa debt to equity ratio merupakan perbandingan antara total hutang hutang lancar dan hutang jangka panjang dan modal yang menunjukkan kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajibannya dengan menggunakan modal yang ada. Semakin kecil rasio hutang modal maka semakin baik dan untuk keamanan pihak luar rasio terbaik jika jumlah modal lebih besar dari jumlah hutang atau minimal sama. Pengukuran Debt to Equity Ratio dalam penelitian ini dilakukan dengan skala rasio yaitu dengan membagi total hutang dengan modal. Debt to Equity Ratio dihitung dengan formula sebagai berikut. Debt to Equity Ratio = Total Hutang x 100 Modal Equity

d. Dividen

Harga saham sebuah emiten tidak terlepas dari pengaruh pembayaran dividen. Saham sebagai surat bukti kepemilikan hak terhadap perusahaan. 66 Hadi Wahyono , ”Komparasi Kinerja Perusahaan Bank dan Asuransi Studi Empiris di Bursa Efek Jakarta”, Jurnal Riset Ekonomi dan Manajemen, Vol. 2 No. 2, Mei 2002, h.12. 66 Harga sebuah saham sangat dipengaruhi oleh perkembangan kinerja perusahaannya. Jika perusahaan emiten mampu menghasilkan keuntungan yang tinggi dan mampu menyisihkan sebagian keuntungannya itu sebagai dividen dengan jumlah yang tinggi pula maka investor akan tertarik untuk membeli saham dari perusahaan tersebut. Akibatnya, permintaan atas saham tersebut meningkat dan pada akhirnya menyebabkan harga saham naik. Besarnya dividen tergantung dari besarnya keuangan dan jumlah saham yang beredar dalam masyarakat. Ada tiga pendapat yang muncul mengenai kebijaksanaan dividen, 1 Dividen tidak Mempengaruhi Harga Saham. Teori ini berdasarkan pandangan bahwa kebijaksanaan dividen tidak akan mempengaruhi terhadap aliran kas dimasa yang akan datang. Berdasarkan pandangan ini, efisiensi pasar modal menjadi kritis, dan pajak diabaikan. Argumen yang menyokong suatu hipotesis yaitu jika manajemen dapat meningkatkan nilai pasar dari saham perusahaan dengan mengubah kebijakan dividennya. Dalam hal ini kebijaksanaan dividen tidak berarti. 2 Dividen Akan Menurunkan Harga Saham. Jika tarif pajak investor atas dividen lebih besar dari untung laba modal, maka investor akan berusaha untuk menginvestasikan kembali pendapatan mereka untuk memaksimumkan Return setelah pajak mereka. Sudah tentu, berdasarkan alasan ini, jika tarif pajak atas capital gain melebihi tarif dividen maka akan terjadi sebalikannya. 3 Dividen Akan Menaikkan Harga Saham. 67 Pendapatan dari dividen merupakan hal yang sangat diharapkan oleh investor. Dengan asumsi seperti ini, keputusan manajemen untuk menaikkan dividen merupakan suatu tanda bahwa perusahaan tersebut mempunyai kemampuan untuk menghasilkan laba dimasa yang akan datang, hal ini akhirnya akan mendorong harga saham menjadi lebih tinggi. Sebaliknya dividen yang rendah merupakan suatu tanda yang kurang baik dan akhirnya akan menurunkan harga saham. 67 Pengukuran dividen dalam penelitian ini dilakukan dengan mentransformasikan nilai dari dividen menjadi logaritma untuk menyeimbangkan dengan data lainnya yang dimiliki masing-masing perusahaan.

e. Laba Bersih

Laba rugi adalah total pendapatan dikurangi beban, tidak termasuk komponen-komponen pendapatan komprehensif lain. Laba bersih merupakan jumlah yang dilaporkan perusahaan, digunakan sebagai sinyal positif jika laba tersebut dapat mencerminkan informasi perusahaan yang tidak dapat diamati. Ketika perusahaan melaporkan laba kepada publik, maka hal tersebut merupakan berita karena pasar menganggap perusahaan memberikan informasi yang lengkap mengenai perusahaan. Dengan 67 Erlina, Metodologi Penelitian Bisnis: Untuk Akuntansi dan Manajemen Ed. 2, Medan: USU Press, 2008 h.12. 68 komponen laba yang dilaporkan perusahaan, maka investor akan mengetahui kinerja perusahaan dan pada akhirnya akan mempengaruhi harga saham perusahaan tersebut dipasar modal. Pengukuran laba bersih dalam penelitian ini dilakukan dengan mentransformasikan nilai dari laba bersih menjadi logaritma untuk menyeimbangkan hasil data laba bersih dengan data lainnya yang dimiliki masing-masing perusahaan.

f. Dividend Payout Ratio DPR

DPR merupakan bagian laba perusahaan yang dibayarkan dalam bentuk dividen. Perhitungan dalam DPR adalah perbandingan antara kas dividen dengan laba setelah pajak. Kebijakan dividen termasuk bagian inti suatu keputusan pembelanjaan perusahaan yang dikarenakan dari likuiditas perusahaan itu sendiri. DPR merupakan perbandingan antara kas dividen dengan laba setelah pajak. Semakin besar dividen yang diberikan maka semakin besar DPR tersebut. Data dari DPR ini diambil dari tahun 2009- 2014 dalam website www.idx.co.id di bagian Jakarta Islamic Index pada Bursa Efek Indonesia. Dividend Payout Ratio dirumuskan sebagai berikut : Dividend Payout Ratio = Dividend Per Share x 100 Earning Per Share 69 Pengukuran dividend payout ratio dalam penelitian ini dilakukan dengan mentransformasikan nilai dari DPR menjadi logaritma untuk menyeimbangkan hasil data DPR dengan data lainnya yang dimiliki masing- masing perusahaan.

F. Operasionalisasi Variabel

Tabel 3.1 Operasional Variabel Variabel Indikator Skala Return on Asset ROA X1 ROA = Laba bersih : Total Aset Rasio Debt to Equity Ratio DER X2 DER = Total Hutang : Total Ekuitas Rasio Current Ratio CR X3 CR = Aktiva Lancar : Hutang Lancar Rasio Dividen X4 Dividen Rasio Laba Bersih X5 Laba Bersih Rasio Dividend Payout Ratio DPR X6 DPR = DPS : EPS Rasio Harga Saham Y Harga closing saham akhir tahun Rasio 70 BAB IV TEMUAN DAN PEMBAHASAN

A. Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitian

Dalam penelitian ini digunakan metode purposive sampling untuk menentukan sampel. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan- perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index JII. Penelitian mengambil sampel selama 6 tahun, yaitu dari tahun 2009 sampai dengan tahun 2014. Penelitian secara purposive sampling mengindikasikan bahwa sampel yang digunakan dalam penelitian merupakan representasi dari populasi yang ada serta sesuai dengan tujuan dari penelitian, kemudian diperoleh sampel sejumlah 7 perusahaan. Data yang digunakan berasal dari annual report tahun 2009, 2010, 2011, 2012, 2013 dan 2014 yang didapatkan dari Bursa Efek Indonesia BEI.

B. Hasil Uji Instrumen Penelitian

1. Uji Asumsi Klasik

a. Hasil Uji Multikolinieritas

Tujuan uji multikolinieritas adalah mengetahui apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independen. Ada atau tidaknya multikolinieritas dapat diketahui atau dilihat dari koefisien korelasi masing- masing variabel bebas melalui uji matriks korelasi. Jika koefisien korelasi di 71 antara masing-masing variabel bebas lebih besar dari 0,8, maka terjadi multikolinieritas. 68 Tabel 4.1 Hasil Uji Multikolinearitas ROA CR DER DIV LB DPR ROA 1 -0.0455 0.33396 0.16341 0.11888 0.87719 CR -0.04546 1 -0.5608 -0.298 0.02728 -0.3251 DER 0.33396 -0.5608 1 0.43704 0.25848 0.61217 DIV 0.16341 -0.298 0.43704 1 0.4649 0.41828 LB 0.11888 0.02728 0.25848 0.4649 1 0.22173 DPR 0.87719 -0.3251 0.61217 0.41828 0.22173 1 Sumber: Data sekunder yang diolah Berdasarkan tabel 4.1 dapat dilihat bahwa nilai dari hubungan variabel independen yang satu ke variabel independen yang lainnya ada yang melebihi 0,8 x 0,8 yaitu DPR dengan ROA, sehingga perlu dilakukan tahapan sehingga data menjadi normal dan tidak lagi terdapat multikolinearitas. Karena dari hasil uji normalitas diatas menunjukkan bahwa data penelitian tidak terdistribusi dengan normal, maka semua data variabel pada penelitian ini dilakukan LOG untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Berikut merupakan hasil uji multikolinearitas setelah semua data variabel pada penelitian ini dilakukan LOG. 68 Shochrul R Ajija,dkk, Cara Cerdas Menguasai Eviews, Jakarta: Salemba Empat.2011, h.35.