No Nama Emiten
Kode Tanggal Listing
21 PT Resources Alam Indonesia Tbk
KKGI 28-Jan-92
22 PT Kalbe Farma Tbk
KLBF 30-Jul-91
23 PT Kmi Wire and Cable Tbk
KBLI 06-Jul-92
24 PT Lautan Luas Tbk
LTLS 21-Jul-97
25 PT Lion Mesh Prima Tbk
LMSH 04-Jun-90
26 PT Multistrada Arah Sarana Tbk
MASA 09-Jun-05
27 PT Multipolar Tbk
MLPL 18-Apr-00
28 PT Pan Brothers Tex Tbk
PBRX 23-Mar-92
29 PT Prasidha Aneka Niaga Tbk
PSDN 18-Okt-94
30 PT Surabaya Agung Industry Pulp Kertas
Tbk SAIP
03-Mei-93 31
PT Sekar Laut Tbk SKLT
08-Sep-93 32
PT Semen Gresik Persero Tbk SMGR
08-Jul-91 33
PT Suparma Tbk SPMA
16-Nop-94 34
PT Tifico Tbk TFCO
25-Jan 35
PT Tunas Ridean Tbk TURI
10-Mei-95 36
PT Ultra Jaya Milk Tbk ULTJ
02-Jul-90 37
PT United Tractors Tbk UNTR
19-Sep-89
Sumber : www.idSaham.com
3.6 Jenis Data
Jenis data dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh melalui laporan yang dipublikasikan oleh Bursa Efek Indonesia. Data sekunder
adalah data yang telah dikumpulkan oleh lembaga pengumpul data dan dipublikasikan kepada masyarakat pengguna data Kuncoro, 2003:127.
3.7 Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan studi
dokumentasi, yaitu dengan mempelajari, mengklasifikasikan, dan menganalisis data sekunder yang terkait dengan lingkup penelitian. Data tersebut diperoleh dari
laporan keuangan perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2007 – 2010. Pengumpulan data sekunder diperoleh dari media internet dengan
cara mengunduh melalui situs www.idx.co.id untuk memperoleh data laporan
keuangan yang dibutuhkan dalam penelitian. 3.8 Teknik Analisis Data
Metode yang digunakan adalah metode deskriptif dan analisis statistik. Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari tahap-tahap
sebagai berikut :
a. Teknik Analisis Deskriptif
Metode deskriptif dilakukan dengan mengumpulkan data yang kemudian digunakan untuk menganalisis dan mengolah data-data yang tersedia sehingga
diperoleh gambaran yang jelas mengenai fakta-fakta yang diteliti.
b. Teknik Analisis Statistik
Sebuah model persamaan regresi linear berganda dinyatakan dengan rumus :
Y = a + b
1
X
1
+b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e Dimana:
Y = Earning Per Share a = Konstanta
= Debt to Total Asset Ratio = Debt to Total Equity Ratio
= Long term Debt to Equity Ratio b
1
= Koefisien regresi variabel Debt to Total Asset Ratio b
2
= Koefisien regresi variabel Debt to Total Equity Ratio b
3
= Koefisien regresi variabel Long term Debt to Equity Ratio
e = Term of error Sebuah model persamaan regresi linear berganda harus memenuhi
pengujian hipotesis dan terbebas dari asumsi-asumsi klasik statistik baik multikolinieritas, autokorelasi, dan heterokedastisitas, yaitu:
1. Pengujian Hipotesis Secara Serempak Uji F Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel
independen memiliki pengaruh secara serempak terhadap variabel dependen dan dapat diterima sebagai model penelitian.
Bentuk pengujiannya adalah: H
: = 0, artinya Financial Leverage yang terdiri dari: Debt to Total
Asset Ratio, Debt to Equity Ratio, dan Long Term Debt to Equity Ratio secara serempak tidak berpengaruh signifikan terhadap Earning Per Share industri
manufaktur di Bursa Efek Indonesia. Ha : minimal satu
≠ 0 artinya Financial Leverage yang terdiri dari: Debt to Total Asset Ratio, Debt to Equity Ratio, Long Term Debt to Equity Ratio secara
serempak terdapat berpengaruh signifikan terhadap Earning Per Share industri manufaktur di Bursa Efek Indonesia.
Kriteria Pengambilan Keputusan: H
diterima jika F
hitung
F
tabel
pada α = 5.
H ditolak jika F
hitung
F
tabel
pada α = 5.
2. Pengujian Hipotesis Secara Parsial Uji-t Pengujian ini bertujuan untuk menguji pengaruh variabel independen
terhadap variabel dependen secara terpisah parsial. Adapun bentuk pengujian adalah :
Ho : = 0, artinya Financial Leverage yang terdiri dari: Debt to Total Asset Ratio, Debt to Equity Ratio, Long Term Debt to Equity Ratio secara parsial tidak
berpengaruh signifikan terhadap Earning Per Share industri manufaktur di Bursa Efek Indonesia.
Ha : ≠ 0, artinya Financial Leverage yang terdiri dari: Debt to Total Asset Ratio,
Debt to Equity Ratio, Long Term Debt to Equity Ratio secara parsial berpengaruh signifikan variabel Earning Per Share industri manufaktur di Bursa Efek
Indonesia. Pada penelitian ini t hitung dan t tabel akan dibandingkan dengan
α = 5 Kriteria Pengambilan Keputusan:
Ho diterima jika ≤
pada α = 5
Ha diterima jika pada
α = 5
3. Pengujian Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual tidak mengikuti distribusi normal. Untuk
menguji normalitas data peneliti menggunakan uji Kolmogorov Smirnov. Apabila probabilitas 0,05, maka distribusi data normal dan dapat digunakan regresi
berganda. Apabila probabilitas 0.05, maka distribusi data dikatakan tidak
normal, untuk itu perlu dilakukan transformasi data atau menambah maupun mengurangi data.
b. Uji Multikolinearitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya
korelasi diantara variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Deteksi multikolienaritas pasa suatu
model dapat dilihat yaitu jika nilai variance inflation factor VIF tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak kurang dari 0,1 maka model dapat dikatakan terbebas
dari multikolienaritas. c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan utuk mengetahui apakah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang
lain Ghozali, 2006: 105. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut
heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas. Dasar analisis yang dapat digunakan untuk menentukan heteroskedastisitas,
antara lain: 1.
Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur
bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar di atas dan di
bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homokedastisitas.
d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pada periode t
-1
. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun berkaitan satu dengan lainnya. Hal ini sering ditemukan pada penelitian
time series. Cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi masalah autokorelasi
adalah dengan menggunakan nilai Durbin-Watson Ghozali, 2006: 96.
Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut: a.
Bila nilai Durbin-Watson DW terletak antara batas atas atau Upper Bound DU dan 4-DU, maka koefisien autokorelasi sama dengan nol berarti tidak
ada autokorelasi. b.
Bila nilai DW lebih rendah dari pada batas bawah atau Lower Bound DL, maka koefisien autokorelasi lebih besar dari pada nol, berarti ada autokorelasi
positif. c.
Bila nilai DW lebih besar dari pada 4-DL, maka koefisien autokorelasi lebih kecil dari pada nol, berarti ada autokorelasi negatif.
d. Bila nilai DW terletak diantara batas atas DU dan batas bawah DL atau
DW terletak antara 4-DU dan 4-DL, maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
Uji Autokorelasi juga dapat dilakukan melalui Run Test. Uji ini merupakan bagian dari statistik non-parametric yang dapat digunakan untuk menguji apakah
antar residual terdapat korelasi yang tinggi. Pengambilan keputusan dilakukan dengan melihat nilai Asymp. Sig 2-tailed uji Run Test. Apabila nilai Asymp. Sig
2-tailed lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05 maka dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi Ghozali, 2006:103.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum Perusahaan Manufakur 1.
Kategori