Metode Pengumpulan Data Metode Analisis

43 1 Jika terdapat 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 menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedasatisitas. c. Uji Autokorelasi Autokrelasi autocorrelation adalah hubungan antara residual satu observasi dengan observasi lainnya. Autokorelasi lebih mudaah timbul pada data yang bersifat runtut waktu, karena berdasarkan sifatnya, data masa sekarang dipengaruhi oleh data pada masa-masa sebelumnya. Meskipun demikian, tetap dimungkinkan autokorelasi dijumpai pada data yang bersifat antarobjek cross section Winarno, 2007: 5.24. Pada penelitian ini digunakan Uji Durbin Watson untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi. Uji Durbin Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu first order autocrrelation dan mensyaratkan adanya intercept konstanta dalam model regresi dan tidak ada variabel lag di antara variabel independen Imam Ghozali, 2005: 96. Hipotesis yang akan diuji adalah : Ho : tidak ada autokorelasi r = 0 Ha : ada autokorelasi r ≠ 0 44 Tabel 3.1 Pengambilan Keputusan Ada Tidaknya Autokorelasi Hipotesis nol Keputusan Jika Tdk ada autokorelasi positif Tdk ada autokorelasi positif Tdk ada autokorelasi negatif Tdk ada autokorelasi negatif Tdk ada autokorelasi, Positif atau negatif Tolak No Decision Tolak No Decision Tdk ditolak 0 d dl dl ≤ d ≤ du 4-dl d 4 4-du ≤ d ≤ 4-dl du d 4-du Sumber : Imam Ghozali 2005: 96 d. Uji Multikolinearitas Masalah multikolinearitas muncul jika terdapat hubungan yang sempurna atau pasti di antara satu atau lebih variabel independen dalam model. Dalam kasus terdapat multikolinearitas yang serius, koefisien regresi tidak lagi menunjukkan pengaruh murni dari variabel independen dalam model Utomo, 2007:161. Adanya multikolinearitas dapat dilihat dari tolerance value atau Variance Inflation Factor VIF. Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya mulyikolinearitas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10 Imam Ghozali, 2005: 92. 4. Analisis Model Regresi Regresi adalah alat analisis statistik yang berguna untuk mempelajari arah dan besarnya pengaruh dari satu atau lebih variabel selanjutnya disebut sebagai variabel independen-independent variable terhadap satu atau lebih variabel lain 45 selanjutnya disebut sebagai vaiabel dependen-dependent variable. Regresi yang mengandung satu variabel indepeden sering disebut sebagai regresi sederhana simple regression, sedangkan bila variabel independennya lebih dari satu sering disebut sebagai regresi berganda multiple regression Utomo,2007: 147. Metode yang digunakan dalam penelititan ini adalah analisis regresi linear berganda multiple regression. Analisis ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabe dependen. Model persamaan regresi adalah sebagai berikut: UP = β + β 1 JI + β 2 ROE + β 3 K + e UP = Variabel dependen underpricing yang diwakili dengan Initial Return β = konstanta β 1 – β 3 = koefisien regresi dari setiap variabel bebas JI = Jenis industri ROE = Return On Equity K = Ukuran Penawaran e = error term 46 5. Pengujian Hipotesis a. Uji Parsial Uji t Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh sautu variabel penjelas independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen Imam Ghozali, 2005: 84. 1 Ho : β i = 0, artinya tidak terdapat pengaruh JI, ROE, dan K secara parsial terhadap UP. 2 Ha : β i ≠ 0, artinya terdapat pengaruh JI, ROE, dan K secara parsial terhadap UP. b. Uji Simultan Uji F Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen terikat Imam Ghozali, 2005: 84. 1 Ho : β 1 = β 2 = β 3 = 0, artinya tidak terdapat pengaruh JI, ROE, dan K secara simultan terhadap UP. 2 Ha : β 1 ≠ β 2 ≠ β 3 ≠ 0, artinya terdapat pengaruh JI, ROE, dan K secara simultan terhadap UP. c. Menentukan level of significance α Level of significance α ditentukan sendiri oleh penguji atau peneliti berdasarkan tingkat kesulitan pengumpulan data. Jika data sulit dikumpulkan, sebaiknya menggunakan alfa α yang relatif besar, dan bila pengumpulan data 47 lebih mudah, menggunakan α relatif kecil. Digunakan untuk membandingkan nilai sig pada uji t, apakah lebih besar dari α atau lebih kecil, dan pada uji F, dengan membandingkan nilai sig pada uji F atau pada tabel ANOVA, apakah lebih besar dan nilai atau tidak. Danang, 2009: 13. Dalam penelitian ini digunakan α = 5. 6. Koefisien Determinasi Koefisien determinasi Adjusted R Square pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai adjusted R 2 berkisar antara 0 sampai dengan 1, bila adjusted R 2 kecil berarti kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan variasi variabel terikat amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel babas memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel terikat. Secara umum koefisien determinasi untuk data silang crossection relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masing-masing pengamatan, sedangkan untuk data runtut waktu time series biasanya mempunyai nilai koefisien determinasi yang tinggi Imam Ghozali, 2005: 83. Banyak peneliti menganjurkan untuk menggunakan nilai adjusted R 2 pada saat mengevaluasi mana model regresi terbaik Imam Ghozali, 2005: 83.

E. Operasional Variabel Penelitian

Penelitian ini menggunakan variabel terikat dependent variable dan variabel bebas independent variable, diantaranya: 48 1. Variabel Terikat Dependent Variable Variabel terikat yang dipengaruhi dependent variable pada peneltian ini adalah tingkat underpricing. Underpricing UP, variabel ini diukur dengan melihat selisih antara harga penutupan closing priceCP pada hari pertama diperdaganglan di bursa dengan harga di pasar perdana offering priceOP, bila hasilnya positif berarti terjadi underpricing. Ukuran underpricing ini menggunakan initial return dan bukan abnormal return karena underpricing hanya dilihat dari beberapa capital gains yang dinikmati oleh pemodal pada hari pertama saham tersebut diperdagangkan di bursa tanpa dibandingkan dengan return pasar dan atau memperhatikan faktor resiko Saftiana dan Amelia, 2007:110. Keterangan : IR = Initial Return return awal CP = Closing Price harga penutupan hari pertama di pasar sekuder OP = Offered Price harga penawaran perdana saham IPO 2. Variabel Bebas Independent Variable a. Jenis Industri Dalam penelitian ini, variabel ini merupakan variabel dummy, di mana sampel dikelompokkan ke dalam kelompok perusahaan manufaktur dan perusahaan non manufaktur. Kelompok perusahaan manufaktur diberi nilai 1 49 dan kelompok perusahaan non manufaktur diberi nilai 0 Misnen Ardiansyah, 2004:137. b. Return On Asset ROE Besarnya nilai ROE diperoleh dari Direktori Pasar Modal Indonesia atau Indonesian Capital Market Directory dan ringkasan kinerja perusahaan yang terdaftar di BEI. c. Ukuran Penawaran Ukuran penawaran atau proceeds merupakan hasil yang diterima dari pengeluaran saham. Variabel ini diukur dengan nilai penawaran saham perusahaan pada saat melakukan IPO. Nilai penawaran saham ini dapat dihitung dengan harga penawaran offering price dikalikan dengan jumlah lembar saham yang diterbitkan. Suyatmin dan Sujadi, 2006:21. 50

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Gambaran Umum Objek Penelitian 1. Perkembangan Pasar Modal di Indonesia Sebagaimana diketahui, bahwa pasar modal sangat erat hubungannya dengan perkembangan perekonomian suatu negara dan perekonomian sangat dipengaruhi oleh stabilnya politik. Dengan ekonomi dan politik yang stabil, maka pasar modal dapat berkembang sesuai dengan tahapan yang disebut dengan Panca Tahap Pasar Modal. Kelima tahapan dalam Panca Tahap Pasar Modal adalah : 1 Tahap Pembentukan, 2 Tahap Stimulasi, 3 Tahap Kebangkitan, 4 Tahap Kestabilan, dan 5 Tahap Kemapanan Ahmad Rodoni, 2008: 41. Kemudian Siamat Dahlan 2001: 250 menambahkan untuk menggairahkan kembali pasar modal, pemerintah melakukan deregulasi di sektor keuangan dan perbankan termasuk pasar modal. Deregulasi yang dapat dianggap sangat mempengaruhi perkembangan pasaar modal Indonesia antara lain adalah Pakto 27, 1988 dan Pakdes 20, 1988. Pada masa orde baru, Panca tahap Pasar Modal Indonesia sudah dimulai, tidak seperti pada masa sebelumnya, hanya berada pada tahapan pertama kemudian hilang jarena kelesuan ekonomi Ahmad Rodoni, 2008: 41. 51 Siamat Dahlan 2001: 250 mengungkapkan untuk merangsang perusahaan melakukan emisi, pemerintah memberikan keringanan atas pajak perseroan Pps sebesar 10-20 selama 5 tahun sejak perusahaan yang bersangkutan go public. Selain itu kepada investor perorangan WNI yang membeli saham melalui pasar modal tidak dikenakan pajak pendapatan Ppd atas capital gain, pajak atas bunga, dividen, royalti dan pajak kekayaan atas nilai sahambukti penyertaan modal. Selanjutnya, selama peiode 1983-1987, pasar modal kita kembali tidak bergairah. Hal tersebut terlihat dari tidak berubahnya jumlah emiten yaitu 23 perusahaan untuk emisi dan 3 perusahaan emisi obligasi. Penyebab berkurangnya minat perusahaan melakukan emisi pada periode tersebut antara lain sebagai berikut : a. Rasio laba bersih dengan modal sendiri untuk tahun terakhir minimal 10. b. Penetapan hargapricing saham diteliti Bapepam. c. Pemeriksaan secara ketat dan intensif oleh Bapepam terhadap emiten. 2. Struktur Pasar Modal Indonesia Struktur pasar modal Indonesia telah diatur dalam Undang-Undang No. 81995 tentang Pasar Modal Indonesia UUPM. Berdasarkan ketentuan dalam UUPM, Bapepam selaku Badan Pengawas Pasar Modal The Capital Market Supervisory Board melaksanakan pembinaan, pengaturan dan pengawasan sehari-hari pasar modal Rodoni, 2005: 119. Badan serupa Bapepam di luar negeri biasanya disebut Securities and Exchange Commision. Bapepam yang dulu merupakan singkatan dari Badan