20 Bank Swadesi
BSWD 21
Bank UOB Buana BBIA
22 Bank Victoria
BVIC
C. Jenis dan Sumber Data
Peneliti menggunakan data sekunder dalam penelitian ini. Data sekunder merupakan data primer yang telah diolah lebih lanjut dan disajikan baik pihak
pengumpul data primer maupun oleh pihak lain Umar, 2001: 69. Data yang diperoleh adalah data time series yaitu data dari suatu fenomena tertentu yang
didapat dari beberapa interval waktu tertentu misalnya dalam waktu mingguan, bulanan, dan tahunan. Sumber data dalam penelitian ini diperoleh dengan cara
mendownload melaui situs www.idx.co.id
dan ICMD Indonesian capital Market Directory
D. Defenisi Operasional dan Pengukuran Variabel
Variabel yang digunakan oleh penulis dalam penelitian ini adalah: 1.
Variabel independen Variabel independen adalah variabel yang dapat mempengaruhi variabel lain.
Yang termasuk variabel independen dalam penelitian ini adalah:
Universitas Sumatera Utara
a. Quick ratio
Quick Ratio atau rasio cepat digunakan untuk mengetahui kemampuan bank untuk membayar kembali kewajibannya kepada para deposannya dengan
aset tunai yang dimilikinya. Quick ratio dapat dihitung dengan cara sebagai berikut;
Quick Ratio =
b. Banking Ratio
Menurut Muljono 1999:94 Banking Ratio digunakan untuk mengetahui kemampuan bank dalam membayar kembali kewajiban kepada deposannya
dengan menarik kembali kredit-kredit yang telah diberikan kepada debiturnya. Rasio ini dapat dihitung dengan cara sebagai berikut;
Banking Ratio =
c. Return On Equity
Rasio laba bersih terhadap ekuitas saham biasa merngukur tingkat pengembalian atas investasi pemegang saham. Rasio ini dapat dihitung dengan
cara sebagai berikut:
Return On Equity =
Universitas Sumatera Utara
2. Variabel Dependen
Variabel dependen adalah variabel Yang dipengaruhi oleh variabel independen. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah perubahan harga
saham. Perubahan harga saham yang diukur dalam penelitian ini dinyatakan dalam persentase, yaitu perbandingan antara selisih harga saham rata-rata rata-
rata antara harga saham tertinggi dan harga saham terendah dalam suatu periode sebelum penutupan dengan harga saham penutupan suatu emiten dalam suatu
periode selama satu tahun. Rumusnya adalah:
Y =
Keterangan : Y
= Persentase peruba-han harga saham HSP
t
= Harga saham penutupan emiten dalam suatu periode
HSP
t-1
= Harga saham rata–rata sebelum penutupan
E. Metode Analisis Data
Universitas Sumatera Utara
a. Pengujian Asumsi Klasik
Model analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik dengan menggunakan persamaan regresi sederhana. Analisis data
dilakukan dengan bantuan SPSS versi 16. Peneliti melakukan uji asumsi klasik terlebih dahulu sebelum melakukan pengujian hipotesis yaitu:
1. Uji Normalitas
Tujuan Uji Normalitas adalah ingin mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Pengujian ini
diperlukan karena untuk melakukan uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar atau tidak dipenuhi
maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Untuk melakukan uji, penulis mendasarkan pada:
a. Uji Grafik
Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan
distribusi yang mendekati distribusi normal. Namun demikian hanya melihat dengan melihat histogram hal ini dapat menyesatkan khususnya untuk jumlah
sampel yang kecil. Metode yang lebih handal adalah dengan melihat norma probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal.
Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan data ploting data residual akan dibandingkan degan garis diagonal. Jika distribusi data residual
normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.
Universitas Sumatera Utara
Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal atau dari grafik atau dengan melihat histogram
residualnya. Dasar pengambilan keputusan: •
Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal,
maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. •
Jika data menyebar jauh dari diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal,
maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. b.
Uji statistik Uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan kalau tidak hati-hati secara
visual kelihatan normal, pada hal secara statistik bias sebaliknya. Oleh sebab itu dianjurkan disamping uji grafik dilengkapi dengan uji statistik.
Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik non-parametrik. Kolomogorov-Smirnov. Jika nilai Asymp.sig nilai
signifikansi 0,05 maka data berdistribusi normal.
2. Uji Multikolonearitas
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 karena akan mengurangi keyakinan dalam pengujian signifikansi. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya gejala
multikolonearitas di dalam model regresi ini dengan melihat nilai Variance Inflation Factor VIF, nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan
Universitas Sumatera Utara
adanya multikolonearitas adalah nilai VIF 10. Apabila nilai VIF 10 berarti tidak terjadi multikolonearitas Ghozhali, 2005:92
3. Uji Heterokedasitas
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variable dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas, dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model
regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas. Uji heterokedastiitas dalam penelitian ini dengan cara:
a. Melihat Grafik Plot
Dasar analisis heteroskedastisitas adalah sebagai berikut: •
Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur, maka terjadi heteroskedastisitas.
• Jika tidak ada pola yang jelas atau titik-titik menyebar di atas dan di bawah
angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas.
b. Uji Glejser
Glejser mengusulkan untuk meregres nilai absolute residual terhadap variabel independen dengan persamaan regresi :
|Ut| = α + βXt + vt
Universitas Sumatera Utara
Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen sig 0.05 , maka ada indikasi heteroskedastisitas
4. Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada
periode t-1 atau sebelumnya. Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi menurut Santoso 2002:218 dengan cara melihat besaran Dubrin-Watson D-W
sebagai berikut: •
Angka D-W dibawah -2, berarti ada autokorelasi positif. •
Angka D-W diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi. •
Angka D-W di atas +2, berarti ada autokorelasi negatif.
b. Pengujian Hipotesis
1. Metode Regresi linier Berganda Regresi linear berganda ditujukan untuk menentukan hubungan linear antar
beberapa Variabel bebas yang biasa disebut X1, X2, X3, dan seterusnya dengan variabel terikat yang disebut Y Situmorang, 2008:1090. Model persamaannya
adalah sebagai berikut: Y = α + β1X
1
+ β2X
2
+ β3X
3
+ e Keterangan :
Y = Perubahan harga saham
α = Konstanta
Universitas Sumatera Utara
X
1
= Quick Ratio X
2
= Banking Ratio X
3
= Return on Equity β1, β2, β3 = Koefisien Regresi
e = error pengganggu
2 Uji Signifikansi Uji signifikansi antara variabel bebas dengan variabel terikat baik secara
parsial maupun bersama- sama dengan menggunakan uji statistic t dan F. a
Uji t uji secara parsial Uji secara parsial adalah untuk menguji apakah setiap variabel bebas atau
independen memiliki pengaruh atau tidak terhadap variabel dependen. Bentuk pengujiannya adalah:
Ho: bi = 0, artinya suatu variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan atau tidak memiliki pengaruh terhadap variabel dependen.
Ha: bi ≠ 0, artinya suatu variabel independen merupakan penjelas yang signifikan
terhadap variabel dependen atau dengan kata lain variabel independen tersebut memiliki pengaruh terhadap variabel dependen.
Cara melakukan uji t adalah dengan membandingkan signifikansi t hitung dengan ketentuan:
Universitas Sumatera Utara
Jika signifikansi 0,05 maka Ha diterima Jika signifikansi 0,05 maka Ha ditolak
Serta dengan membandingkan nilai statistic t dengan t tabel, apabila nilai statistik t t tabel maka Ha diterima
nilai statistic t t tabel maka Ha ditolak b
Uji F uji secara Simultan Secara simultan, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji F-test. Uji F
digunakan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap
variabel dependen. Bentuk pengujiannya adalah: Ho: bi = b2 = ……= bk = 0, artinya semua variabel independen bukan merupakan
penjelas yang signifikan atau tidak memiliki pengaruh terhadap variabel dependen.
Ha: b1 ≠ b2 ≠…….≠ b3= 0, arti nya semua variabel independen
merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen atau dengan kata lain semua variabel independen tersebut memiliki pengaruh terhadap variabel
dependen. Uji ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi F hitung dengan
ketentuan: Jika signifikansi 0,05 maka Ha diterima
Universitas Sumatera Utara
Jika signifikansi 0,05 maka Ha ditolak Serta membandingkan nilai F hasil perhitingan dengan F menurut tabel. Bila nilai
F hitung lebih besar daripada nilai F tabel, maka Ha diterima dan sebaliknya.
F. Jadwal Penelitian Tabel 3.2 Jadwal Penelitian
Tahapan Penelitian Desember
Januari- Februari
Maret April
Mei Pengajuan Judul
X Pengumpulan Data
X Seminar Proposal
X Penulisan Laporan
X Penyelesaian
X
Universitas Sumatera Utara
BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN
A. Data Penelitian
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik yang menggunakan persamaan regresi linear berganda. Analisis
data dimulai dengan mengolah data berupa laporan keuangan bank yang dipeoleh dari ICMD Indonesia Capital Market Directory dengan menggunakan Microsoft
Excel, selanjutnya dilakukan pengujian asumsi klasik dan pengujian menggunakan regresi linear berganda.
Pengujian asumsi klasik dan regresi liniear berganda dilakukan dengan menggunakan Software SPSS versi 16. Prosedur dimulai dengan memasukkan
variabel-variabel penelitian ke program SPSS selanjutnya SPSS akan menghasilakan output-output sesuai metode analisis data yang telah ditentukan.
Berdasarkan criteria yang telah ditentukan, diperoleh 22 Bank yang memenuhi kriteria dan dijadikan sampel penelitian ini dan diamati selama periode
2005-2007.
Tabel 4.1 Sampel Penelitian
No Nama Bank
Kode
1 Bank Artha Graha International
INPC 2
Bank Bumiputera Indonesia BABP
Universitas Sumatera Utara
Kategori