Populasi dan Sampel Analisis Statistik Deskriptif

42 ditentukan. Tahap kedua, mencari laporan tahunan perusahaan sesuai dengan ketersediaan data laporan tahunan. Pengumpulan data dilakukan untuk memperoleh informasi dan data yang dibutuhkan dalam rangka mencapi tujauan penelitian. Data yang didapat dalam bentuk data sekunder adalah studi dokumentasi. Studi dokumentasi yang dilakukan adalah mengumpulkan data sekunder berupa laporan tahunan, catatan-catatan dan informasi lainnya yang berkaitan dengan penelitian ini. Data penelitian ini diperoleh melalui pustaka dan media internet dengan cara men-download laporan tahunan perusahaan manufaktur melalui situs www.idx.co.id 2010-2013, penelitian terdahulu, jurnal, buku, dan situs internet yang berhubungan dengan tema penelitian.

3.4 Populasi dan Sampel

Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objeksubjek yang mempunyai kuantitas dan karakteristik yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia periode 2010-2013 yang berjumlah 124 perusahaan. Lampiran1 Sampel adalah sebagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki populasi. Sampel dalam penelitian ini diambil dengan metode purposive sampling dengan kriteria sebagai berikut: 1. Perusahaan manufaktur yang listed di BEI dan menyampaikan laporan keuangan selama empat tahun berturut-turut dan tetap terdaftar dari tahun 2010- 2013. Universitas Sumatera Utara 43 2. Perusahaan manufakur yang sahamnya aktif diperdagangkan di BEI dari tahun 2010-2013 closing price 3. Perusahaan manufaktur tersebut melakukan pembagian dividen berturut-turut selama periode pengamatan 2010-2013. 4. Perusahaan-perusahaan yang membuat data lengkap tentang variabel yang akan diteliti, yaitu: Economic Value Added EVA, Price Earning Ratio PER, Debt to Equity Ratio DER, Price Book Value PBV, Pertumbuhan Penjualan, dan Devidend per Share. Dari kriteria diatas diperoleh sampel dan penelitian dilakukan selama empat tahun, mulai 2010 sampai dengan tahun 2013, maka jumlah sampel yang memenuhi syarat berjumlah 20 perusahaan. Berikut ditunjukkan proses pengambilan sample Lampiran 2:

3.5 Defenisi Operasional dan Skala Pengukuran Variabel

Tabel 3.1 Defenisi Operasional Variabel dan Skala Pengukuran Variabel Variabel Penelitian Defenisi Operasional Indikator Skala Pengukuran Economic Value Added EVA X1 EVA adalah nilai tambah ekonomis yang diciptakan perusahaan dari kegiatan atau strateginya selama periode tertentu sehingga menjadi cara untuk menilai kinerja keuangan perusahaan. Rasio Universitas Sumatera Utara 44 Variabel Penelitian Defenisi Operasional Indikator Skala Pengukuran Price Earning Ratio PER X2 PER adalah rasio yang membandingkan antara harga saham per lembar saham biasa yang beredar dengan laba per lembar saham. PER yang tinggi menunjukkan bahwa investor bersedia untuk membayar dengan harga saham premium untuk perusahaan. Rasio Debt to Equity Ratio DER X3 Salah satu alat ukur untuk menghitung leverage ratio. Semakin tinggi DER maka semakin besar resiko yang dihadapi, dan investor akan meminta tingkat keuntungan yang semakin tinggi. Rasio Price Book Value PBV X4 PBV adalah salah satu rasio yang cukup sering digunakan oleh investor untuk menilai perusahaan. Umumnya rasio ini digunakan sebagai pelengkap PER. PBV menggambarkan seberapa besar pasar Rasio menghargai nilai buku suatu saham. Rasio Pertumbuh an Penjualan X5 Pertumbuhan penjualan merupakan indikator permintaan dan daya saing perusahaan dalam suatu industri. Apabila pertumbuhan penjualan tinggi, maka mencerminkan pendapatan yang meningkat sehingga pembayaran dividen juga meningkat. Rasio Universitas Sumatera Utara 45 Variabel Penelitian Defenisi Operasional Indikator Skala Pengukuran Deviden Per Share DPS Z Perbandingan antara total dividen dengan jumlah saham yang beredar. Rasio Harga Saham Y Harga saham merupakan perwujudan dari nilai pasar saham yang merupakan harga saham pada pasar yang sedang berlangsung di bursa efek. Closing Price Rasio 3.6 Metode Analisis Data Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik regresi linier berganda dengan menggunakan Software SPSS for Windows version 17.0. Analisis regresi linier berganda berguna untuk menganalisis hubungan linier antara 2 variabel independen atau lebih dengan 1 variabel dependen Priyanto 2009 : 137. Model penelitian tersebut digunakan untuk mengetahui pengaruh Economic Value Added EVA, Price Earning Ratio PER, Debt to Equity Ratio DER, Price Book Value PBV, dan Pertumbuhan Penjualan dengan Dividend per Share DPS sebagai moderating variabel pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI. Peneliti melakukan uji asumsi klasik terlebih dahulu sebelum melakukan pengujian hipotesis yaitu Uji Normalitas, Uji Multikolonearitas, Uji Heterokeditas, dan Uji Autokolerasi. Universitas Sumatera Utara 46

3.6.1 Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada analisis regresi linier berganda yang berbasis ordinary least square OLS Situmorang Lufti, 2012 : 100. Pengujian asumsi klasik digunakan untuk mengetahui hasil estimasi regresi yang dilakukan benar- benar bebas dari adanya gejala multikoleniaritas, gejala heterokedastisitas, dan gejala autokorelasi. Jika regresi telah memenuhi asumsi-asumsi regresi maka nilai estimasi yang diperoleh bersifat BLUE Best Linear Unbiased Estimator. BLUE yakni tidak terdapat multikoleniaritas, tidak terdapat heterokedastisitas, dan tidak terdapat autokorelasi.

3.6.1.1 Uji Normalitas

Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau nilai residual memiliki distribusi normal agar uji statistik untuk jumlah sampel kecil hasilnya tetap valid Ghozali, 2011. Terdapat dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan cara analisis grafik dan analisis statistik. Analisis grafik merupakan cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Namun, dapat menyesatkan jika digunakan untuk sampel kecil. Metode yang lebih handal adalah Universitas Sumatera Utara 47 dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk garis lurus diagonal dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal tersebut. Jika distribusi variabel residual normal, maka garis yang menggambarkan variabel sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. Analisis statistik Uji Statistik Non Parametrik Kolgomorov- Smirnov merupakan Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual Uji ini diyakini lebih akurat daripada uji normalitas dengan grafik, karena uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan, jika tidak hati-hati secara visual akan terlihat normal Ghozali, 2011. Uji K-S dapat dilakukan dengan membuat hipotesis: : Data residual berdistribusi normal. : Data residual tidak berdistribusi normal. Apabila asymptotic significance lebih besar dari 5 persen, maka variabel terdistribusi normal.

3.6.1.2 Uji Multikoleniaritas

Uji multikoleniaritas adalah situasi dimana adanya korelasi antara tiap variabel-variabel independent. Dalam hal ini variabel- variabel bebas ini tidak ortogonal. Variabel-variabel bebas yang bersifat ortogonal adalah variabel bebas yang memiliki nilai korelasi diantara sesamanya sama dengan nol. Tujuan uji multikoleniaritas Universitas Sumatera Utara 48 untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independen Adikara, 2011 Jika terdapat multikolinieritas sempurna akan berakibat koefisioen regresi tidak dapat ditentukan dan standar devisiasi menjadi tidak terhingga. Jika terdapat multikolinieritas kurang sempurna maka koefisien regresi akan mempunyai standar devisiasi yang besar, sehingga koefisien-koefisien tidak dapat ditaksir dengan mudah.

3.6.1.3 Uji Heterokedastisitas

Uji heterokedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah homokedastisitas, yaitu keadaan ketika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas Ghozali, 2011. Kebanyakan data crossection mengandung situasi heterokedastisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran kecil, sedang, besar.

3.6.1.4 Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 Ghozali, 2011. Jika terjadi korelasi, maka ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang Universitas Sumatera Utara 49 waktu berkaitan satu sama lainnya. Autokorelasi dapat terjadi karena disebabkan oleh beberapa hal, yaitu: a. Inertia, yaitu adanya momentum yang masuk ke dalam variabel - variabel independen yang terus-menerus, sehingga sesuatu akan terjadi dan mempengaruhi nilai-nilai variabel bebasnya b. Bentuk fungsi yang salah c. Terjadi penyimpangan spesifikasi karena adanya variabel -variabel bebas lain yang tidak dimasukkan dalam model. d. Memanipulasi data yang mengakibatkan data tidak akurat. e. Adanya logs tenggang waktu

3.6.2 Pengujian Hipotesis

Model regresi yang sudah memenuhi asumsi-asumsi klasik tersebut akan digunakan untuk menganalisis, suatu perhitungan statistik disebut signifikan secara statistik apabila nilai uji statistiknya berada dalam daerah kritis daerah dimana ditolak. Sebaliknya, disebut tidak signifikan bila uji statistiknya berada dalam daerah dimana diterima. Model pengujian yang dilakukan adalah uji F dan uji t. 3.6.2.1 Regresi Linear Berganda Dalam peneltiian ini, hipotesis diuji dengan analisis regresi linear berganda dengan model sebagai berikut: Y = Universitas Sumatera Utara 50 Keterangan: Y = Harga Saham = Economic Value Added EVA = Price Earning Ratio PER = Debt to Equity Ratio DER = Price Book Value PBV = Pertumbuhan Penjualan = konstanta = koefisien regresi variabel bebas = vari abel residual tingkat eror Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan alat statistic Statistical Package For The Social Science SPSS. SPSS adalah salah satu program computer yang khusus dibuat untuk mengolah data dengan metode statistic tertentu Ghozali, 2005:103. Pengujian hasil analisis regresi linear berganda dilakukan dengan Uji F dan Uji t.

3.6.2.2 Uji Koefisien Determinasi R

2 Uji koefisien Determinasi R 2 pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R 2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan Universitas Sumatera Utara 51 hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.

3.6.2.3 Uji Signifikasi Simultan Uji F

Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimaksudkan dalam model mempunyai pengaruh secara simultan terhadap variabel dependen Ghozali dalam Indriani,2011. Untuk menguji apakah hipotesis yang diajukan diterima atau ditolak digunakan statistic F uji F. Jika F hitung F table, maka diterima atau ditolak, sedangkan jika F hitung F table, maka ditolak dan diterima. Jika tingkat signifikansi dibawah 0,05 maka ditolak dan diterima.

3.6.2.4 Uji Signifikasi Parsial Uji t

Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerapkan variabel dependen Ghozali,2011. Uji ini juga dapat digunakan untuk mengetahui tanda koefisien regresi masing-masing variabel bebas sehingga dapat ditentukan arah pengaruh masing- masing variabel bebas terhadap variabel terikat. : = = = = = 0, diduga variabel independen secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Universitas Sumatera Utara 52 : ≠ 0, diduga variabel independen secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Tolak jika angka signifikansi lebih besar dari α = 5, terima jika angka signi fikansi lebih kecil dari α = 5.

3.6.2.5 Pengujian Hipotesis dengan Variabel Moderating

Pengujian hipotesis untuk menguji interaksi Dividend Per Share DPS terhadap variabel independen berbeda dalam mempengaruhi Harga Saham. Pengujian hipotesis selanjutnya berkaitan dengan interaksi Dividend Per Share DPS dalam mempengaruhi variabel independen terhadap Harga Saham. Menurut Ghozali 2006:164 terdapat tiga cara menguji regresi dengan varaibel moderating, yaitu: 1 uji interaksi, 2 uji nilai selisih mutlak, dan 3 uji residual. Seluruh variabel independen harus diregresikan dengan variabel moderating melalui uji residual. Uji residual digunakan untuk menghindari multikolinearitas yang tinggi. Apabila antara variabel independen memiliki nilai residual yang kecil atau nol dengan Dividend Per Share DPS, maka terjadi kecocokan antara keduanya sehingga Dividend Per Share DPS dapat dikategorikan sebagai variabel moderating yang menaikkan Harga Saham. Langkah-langkah yang dilakukan adalah dengan melakukan regresi persamaan : Universitas Sumatera Utara 53 1. DPS = 2. DPS = 3. DPS = 4. DPS = 5. DPS = Universitas Sumatera Utara 54 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Analisis Statistik Deskriptif

Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai maksimum, nilai minimum, nilai rata-rata mean, dan nilai standar deviasi, dari variabel EVA , PER , DER , PBV , pertumbuhan penjualan , dan harga saham . Berdasarkan analisis statistik deskriptif diperoleh gambaran sampel sebagai berikut. Tabel 4.1 Statistik Deskriptif dari EVA, PER, DER, PBV, Pertumbuhan Penjualan, dan Harga Saham Sumber: hasil olahan software SPSS 17 Berdasarkan Tabel 4.1 dapat dilihat bahwa jumlah unit analisis N dalam penelitian ini adalah sebanyak 80 unit analisis yang terdiri dari 20 perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI pada tahun 2010-2013. 80 unit analisis tersebut terdiri dari data EVA, PER, DER, PBV dan Pertumbuhan Penjualan. Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Harga Saham 80 49.7900 58212.5000 7960.502500 1.1475032E4 EVA 80 -1.29E12 1.57E12 2.3812E10 2.78727E11 PER 80 3.15 80.39 19.5791 14.51614 DER 80 .04 5.06 .8778 .90964 PBV 80 -9.03 40.09 4.4436 7.77696 Pertumbuhan Penjualan 80 -.51 115.43 7.4278 15.77290 Valid N listwise 80 Universitas Sumatera Utara 55 Berdasarkan data dari tabel 4.1 dapat dijelaskan bahwa:  Diketahui nilai EVA minimum adalah Rp.-1.290.000.000.000 sedangkan nilai EVA maksimum adalah Rp.1.572.959.304.000. Nilai EVA minimum terjadi pada PT. Alumindo Metal Light Industry Tbk tahun 2012 sedangkan nilai EVA maksimum terjadi pada perusahaan Unilever Indonesia Tbk tahun 2010. Rata-rata mean EVA adalah 2.3812, dan standar deviasinya sebesar 2.78727.  Diketahui nilai PER minimum adalah 3.15 sedangkan nilai PER maksimum adalah 80.39. Nilai PER minimum terjadi pada PT. Indal Aluminium Industry Tbk tahun 2012 sedangkan nilai PER maksimum terjadi pada perusahaan Arwana Citra Mulia Tbk tahun 2011. Rata-rata mean PER adalah 19.5791, dan standar deviasinya sebesar 14.51614.  Diketahui nilai DER minimum adalah 0.04 sedangkan nilai DER maksimum adalah 5.06. Nilai DER minimum terjadi pada PT. Jaya Pari Steel Tbk tahun 2013, sedangkan nilai DER maksimum terjadi pada PT. Indal Aluminium Industry Tbk tahun 2013. Rata-rata mean DER adalah 0.8778, dan standar deviasinya sebesar 0.90964.  Diketahui nilai PBV minimum adalah -9.03 sedangkan nilai PBV maksimum adalah 40.09. Nilai minimum PBV terjadi pada PT. Gunawan Dianjaya Steel Tbk tahun 2012, sedangkan nilai maksimum PBV terjadi pada perusahaan Unilever Indonesia Tbk tahun 2012. Rata-rata mean PBV adalah 4.4436, dan standar deviasinya sebesar 7.77696. Universitas Sumatera Utara 56  Diketahui nilai pertumbuhan penjualan minimum adalah -0.51 sedangkan nilai pertumbuhan penjualan maksimum adalah 115.43. Nilai minimum pertumbuhan penjualan terjadi pada PT. Gunawan Dianjaya Steel Tbk tahun 2013, sedangkan nilai maksimum pertumbuhan penjualan terjadi pada Unilever Indonesia Tbk tahun 2012. Rata-rata mean pertumbuhan penjualan adalah 7.4278, dan standar deviasinya sebesar 15.77290.  Diketahui nilai harga saham minimum adalah Rp. 49.79 sedangkan nilai harga saham maksimum adalah 58212,5. Nilai harga saham minimum terjadi pada perusahaan Arwana Citra Mulia Tbk tahun 2010, sedangkan nilai harga saham maksimum terjadi pada PT. Gudang Garam Tbk tahun 2011. Rata-rata mean harga saham adalah 7960,5025, dan standar deviasinya sebesar 11475,032.

4.2 Uji Asumsi Klasik