38
c. Memiliki aktifitas perdagangan yang sama aktifnya. d. Yang mengalami penurunan harga saham perusahaan.
Berdasarkan kriteria diatas, terdapat 4 perusahaan yang dijadikan sampel. Perusahaan tersebut adalah :
1 PT.Ramayana Lestari Sentosa Tbk. 2 PT.Tigaraksa Satria Tbk.
3 PT. Toko Gunung Agung Tbk. 4 PT.Wicaksana Overseas International Tbk.
3.3. Teknik Pengumpulan Data 3.3.1. Jenis Data
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data sekunder, yaitu data yang dikumpulkan, diolah, dan disajikan oleh pihak lain. Data yang
digunakan dalam penelitian ini adalah data laporan keuangan 10 perusahaan retail trade yang go public di Bursa Efek Indonesia pada tahun
2003 sampai tahun 2007.
3.3.2. Sumber Data
Sumber data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh tidak secara langsung dari obyek penelitian. Data yang diperoleh dalam
bentuk yang sudah jadi, sudah dikumpulkan, dan telah diolah oleh pihak lain, biasanya sudah dalam bentuk publikasi, meliputi harga saham dan
39
data laporan keuangan perusahaan retail trade yang go publik dan terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan kurun waktu mulai tahun 2003 sampai
dengan tahun 2007 Umar, 2004:41.
3.3.3. Pengumpulan Data
Data dikumpulkan dengan cara dokumentasi yaitu melihat, mempelajari, dan mengutip catatan-catatan dari dokumen yang ada pada
laporan keuangan perusahaan retail trade yang go publik di Bursa Efek Indonesia, kemudian dilakukan rekapitulasi sesuai dengan kebutuhan
penelitian. Data yang digunakan berupa laporan keuangan dari tahun 2003- 2007.
3.4. Teknik Analisis Dan Uji Hipotesis 3.4.1.
Uji Normalitas
Uji normalitas data digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti sebaran normal yang dapat dilakukan dengan berbagai metode
diantaranya adalah uji regresi OLS Ordinary least Square, dimana distribusi sampling dari regresi OLS tergantung pada distribusi residual
e, apabila residual e berdistribusi normal dengan sendirinya bo dan b
1
Komponen penganggu e harus tersebar mengikuti sebaran normal dengan nilai te
ngah = 0 dengan varaian sebesar σ juga berdistribusi normal. Gujarati, 1995:66
2
. Uji normalitas dapat dilakukan dengan berbagai metode diantaranya adalah Kolmogorov
40
Smirnov. Dalam regresi OLS b dan b
1
adalah fungsi linier dari Y dan Y adalah fungsi linier dari u
I
3.4.2. Teknik Analisis
residual.
Sesuai dengan tujuan dan hipotesis penelitian yang dilakukan, maka keterkaitan antara variabel penelitian dapat digambarkan secara
spesifik dalam model regresi linier berganda. Analisis ini dapat digunakan untuk menerangkan tingkat ketergantungan
satu variabel terikat dengan satu atau lebih variabel bebas. Dalam anlisis ini juga dapat diukur derajat keeratan hubungan antara satu variabel terikat
dengan satu atau lebih variabel bebas. Adapun model regresi linier berganda secara umum adalah sebagai berikut :
Y = β
+ β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ β
4
X
4
+ e Keterangan
: Y = Harga Saham
X
1
= Net Profit Margin NPM X
2
= Return On Equity ROE X
3
= Earning Per Share EPS X
4
= Price Earning Ratio PER β
= Konstanta e = Kesalahan baku
β
1
…. β
4
= Koefisien regresi variabel X
1
sampai dengan X
4
41
3.4.3. Uji Asumsi Klasik
Regresi linier berganda dengan persamaan Y = β
+ β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ β
4
X
4
a. Tidak terdapat multikolinieritas + e harus bersifat BLUE Best Linier Unbiased
Estimator , artinya pengambilan keputusan melalui Uji F dan Uji t tidak
boleh bias. Untuk menghasilkan pengambilan keputusan yang BLUE maka harus dipenuhi diantaranya tiga asumsi dasar yang tidak boleh dilanggar
oleh model regresi linier berganda tersebut adalah sebagai berikut :
b. Tidak terjadi heteroskedastisitas c. Tidak ada autokorelasi
Apabila salah satu dari ketiga asumsi dasar tersebut dilanggar, maka persamaan regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE, sehingga
pengambilan keputusan melalui Uji F dan Uji t menjadi bias. Dibawah ini asumsi dasar dari BLUE sebagai berikut :
a. Multikolinieritas Merupakan suatu keadaan dimana satu atau lebih variable bebas
berkorelasi sempurna dengan variable bebas lainnya. Multikolinieritas dapat dilihat dengan menggunakan nilai VIF Variance Inflation
Factor. Pedoman suatu model regresi yang bebas multiko adalah Santoso,
2002:203 : 1 Mempunyai nilai VIF di sekitar angka 1
2 Mempunyai angka tolerance mendekati 1
42
3 Koefisien korelasi antara variable bebas haruslah lemah di bawah 0,5 . Jika korelasi kuat, maka terjadi problem multiko.
b. Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varian dari residual suatu pengamatan ke
pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas Santoso, 2002:208.
Deteksi adanya heteroskedastisitas adalah : 1 Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik point-point yang ada
membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka 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. c. Autokorelasi
Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Panduan untuk mendeteksi
autokorelasi bisa dilihat pada table D-W Durbin-Watson. Deteksi adanya autokorelasi :
1 Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif
43
2 Angka D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi 3 Angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif
3.4.4. Uji Hipotesis
a. Pengujian hipotesis penelitian pengaruh simultan variabel X
1
, X
2
, X
3
, dan X
4
1 H terhadap Y digunakan uji F dengan prosedur sebagai berikut :
: β
1
= β
2
= ..... = β
j
? 0 X
1
, X
2
, X
3
, X
4
H secara bersama tidak
berpengaruh terhadap Y .
1
: Salah satu dari β
j
? 0 X
1
, X
2
, X
3
, X
4
2 Dalam penelitian ini digunakan tingkat signifikan 0,05 dengan derajat bebas [n-k], dimana n : jumlah pengamatan, dan k : jumlah
variabel. secara bersama
berpengaruh terhadap Y .
3 Dengan F hitung sebesar : R
2
F k – 1
hit
= 1 – R
2
n – k Sumber : Gujarati 1995:141
Keterangan : F
hi t
= F hasil perhitungan R
2
= koefisien regresi k = jumlah variabel
n = jumlah sampel
44
4 Daerah kritis H H
melalui kurva distribusi F. diterima jika F
hit
F
tab
, artinya variabel X secara bersama- sama tidak berpengaruh terhadap Y.
H ditolak jika F
hit
F
tab
b. Untuk pengujian hipotesis penelitian pengaruh parsial variabel X , artinya variabel X secara bersama-sama
berpengaruh terhadap Y.
1
, X
2
X ,
3
, X
4
1 H terhadap Y digunakan uji t dengan prosedur sebagai berikut:
: b
j
= 0 tidak terdapat pengaruh X
1
, X
2
, X
3
, atau X
4
dap Y H
terha
1
: b
j
? 0 terdapat pengaruh X
1
, X
2
, X
3
, atau X
4
2 Dalam penelitian ini digunakan tingkat signifikansi 0,05 dengan derajat bebas n-k , dimana n : jumlah pengamatan, dan k : jumlah
variabel. terhadap Y
Dimana j = 1, 2, 3, ...., k : Variabel ke J sampai ke k.
3 Dengan nilai t hitung : bj
t
hit
= se bj
Sumber : Gujarati 1995 Keterangan :
t
hit
= t hasil perhitungan b
j
= Koefisien regresi se bj = Standart error
45
4 Daerah kritis H H
melalui kurva distribusi t. diterima jika-t
tab
t
hit
t
tab
, artinya variabel X secara parsial tidak berpengaruh terhadap Y.
H ditolak jika t
hit
-t
tab
atau t
hit
t
tab
, artinya variabel X secara parsial berpengaruh terhadap Y.
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
