Arus Kas dari Aktivitas Operasi AKO Uji Asumsi Klasik 1 Uji Normalitas

Tabel III.1 Sampel Penelitian No Kode Saham Nama Emiten 1 ADHI PT Adhi Karya Persero Tbk 2 ANTM PT Aneka Tambang Persero Tbk 3 INAF PT Indofarma Persero Tbk 4 JSMR PT Jasa Marga Persero Tbk 5 KAEF PT Kimia Farma Persero Tbk 6 PGAS PT Perusahaan Gas Negara Persero Tbk 7 PTBA PT Bukit Asam Persero Tbk 8 TINS PT Timah Persero Tbk 9 TLKM PT Telekomunikasi Indonesia Persero Tbk 10 WIKA PT Wijaya Karya Persero Tbk

6. Teknik Pengambilan Sampel

Pengambilan sampel pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode pemilihan sampel yang bertujuan purposive sampling . Metode ini dipilih oleh peneliti karena kriteria sampel harus sesuai dengan tujuan penelitian. Kriterianya adalah adalah perusahaan BUMN dari sektor farmasi, energi, industri logam, konstruksi, pertambangan, angkutan dan prasarana, dan telekomunikasi yang telah go-public di BEI dari tahun 2009 sampai tahun 2013. 7. Sumber Data Dalam penelitian ini penulis menggunakan data sekunder yang telah diolah lebih lanjut dan disajikan oleh perusahaan berupa laporan keuangan yang telah diaudit yang bisa didapatkan di www.idx.co.id. Data-data yang diperlukan yaitu laporan laba rugi tahun 2009 sampai dengan tahun 2013 dan laporan arus kas tahun 2009 sampai dengan tahun 2013. Sumber data mengenai harga saham yaitu harga saham penutupan closing price dan jumlah peredaran saham diperoleh dari website www.yahoofinances.co.id. 8. Teknik Pengumpulan Data Penelitian ini menggunakan cara dokumentasi, dimana penulis mengumpulkan dan mencatat data-data yang dibutuhkan dari dokumen-dokumen maupun catatan-catatan perusahaan yang berupa laporan keuangan perusahaan milik pemerintah BUMN. Data yang digunakan penulis adalah data sekunder yang diperoleh dari www.idx.co.id untuk laporan keuangan dan harga saham penutupan closing price di website www.yahoofinances.co.id. 9. Teknik Analisis Data Analisis data akan dilakukan dengan uji asumsi klasik, uji regresi linier berganda, uji F dan uji t dengan menggunakan aplikasi program SPSS versi 16.0. Sebelum diproses menggunakan aplikasi program SPSS 16.0 terlebih dulu harus diuji apakah data memenuhi kriteria atau tidak dengan model regresi linier berganda, uji prasyarat, dan uji F dan uji t: a. Analisis Regresi Analisis Regresi Linier Berganda Dalam penelitian ini digunakan analisis regresi berganda untuk menguji hipotesis yang telah dikemukakan di atas. Bentuk model yang akan diuji dalam penelitian ini adalah: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + e Keterangan : Y = harga saham closing price BUMN a = konstanta b 1 = koefisien variabel EBIT X 1 = earning before interest and taxes EBIT b 2 = koefisien variabel arus kas dari aktivitas operasi X 2 = arus kas dari aktivitas operasi AKO b 3 = koefisien variabel arus kas dari aktivitas investasi X 3 = arus kas dari aktivitas investasi AKI b 4 = koefisien variabel arus kas dari aktivitas pendanaan X 4 = arus kas dari aktivitas pendanaan AKP e = faktor pengganggu error

b. Uji Asumsi Klasik 1 Uji Normalitas

Yang dimaksud dengan uji normalitas sampel atau menguji normal tidaknya sampel adalah mengadakan pengujian terhadap normal tidaknya sebaran data yang akan dianalisis Arikunto, 2010: 301. Normalitas dapat dilihat pada grafik Normal Probability Plot. Normal Probability Plot berbentuk grafik yang digunakan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi, nilai regresi residual terdiatribusi dengan normal atau tidak. Model regresi yang baik seharusnya distribusi regresi residual normal atau mendekati normal Priyatno, 2012: 60. Dasar pengambilan keputusan untuk mendeteksi kenormalan data adalah jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah diagonal pada grafik Normal P-P Plot, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas Priyatno, 2012: 61. Uji statistik lain yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik non- parametrik Kolmogorov-Smirnov . 2 Uji Multikolinearitas Multikolinearitas adalah keadaan dimana antara dua variabel independen atau lebih pada model regresi terjadi hubungan linier yang sempurna atau mendekati sempurna. Model regresi yang baik mensyaratkan tidak adanya masalah multikolinearitas Salah satu cara untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dengan cara melihat nilai Tolerance dan VIF Priyatno, 2012: 61. Jika semakin kecil nilai Tolerance dan semakin besar nilai VIF maka semakin mendekati terjadinya masalah multikolinearitas. Dalam kebanyakan penelitian menyebutkan bahwa jika Tolerance lebih dari 0,1 dan VIF kurang dari 10 maka tidak terjadi multikolinearitas. 3 Uji Heterokedastisitas Heteroskedastisitas adalah keadaan dimana terjadi ketidaksamaan varian dari residual pada model regresi. Model regresi yang baik mensyaratkan tidak adanya masalah heteroskedastisitas. Salah satu cara untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan melihat pola titik- titik pada scatterplot regresi Priyatno, 2012: 62. Metode pengambilan keputusan pada uji heteroskedastisitas adalah dengan melihat scatterplot, jika titik- titik menyebar dengan pola yang tidak jelas di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model regresi. 4 Uji Autokorelasi Autokorelasi adalah keadaan dimana terjadinya korelasi antara residual pada satu dan pengamatan lain pada model regresi. Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya korelasi yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi adalah tidak adanya autokorelasi pada model regresi. Metode pengujian menggunakan uji Durbin-Watson DW Priyatno, 2012: 63. Cara mengujinya adalah dengan membandingkan nilai DW tersebut adalah dl, du, 4 – dl, dan 4 – du. Kriteria untuk penilaian terjadinya autokorelasi yaitu: a Apabila dU DW 4-dU maka tidak terjadi autokorelasi. b Apabila DW dL atau DW 4-dL maka terjadi autokorelasi. c Apabila dL DW dU atau 4-dU DW 4-dL maka tidak ada keputusan yang pasti.

c. Analisis Koefisien Determinasi R

2 Analisis R 2 R Square atau koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar persentase sumbangan pengaruh variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen Priyatno, 2012: 55. Semakin besar R 2 Adjusted R Square maka semakin besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.

d. Uji F

Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah independent variable X 1 , X 2 ... Xn secara bersama-sama berpengaruh terhadap dependent variable Y. Dalam penelitian ini uji F digunakan untuk mengetahui apakah earning before interest and taxes EBIT, arus kas dari aktivitas operasi AKO, arus kas dari aktivitas investasi AKI, dan arus kas dari aktivitas pendanaan AKP berpengaruh secara bersama-sama terhadap harga saham. Pembuktian dilakukan dengan cara membandingkan nilai F kritis F tabel dengan nilai F hitung yang terdapat pada tabel analysis of variance. Langkah-langkah uji F adalah sebagai berikut: 1 Merumuskan hipotesis a H : Tidak ada pengaruh secara bersama-sama dari EBIT, AKO, AKI, dan AKP terhadap harga saham BUMN di Bursa Efek Indonesia. b Ha: Ada pengaruh secara bersama-sama dari laba EBIT, AKO, AKI, dan AKP terhadap harga saham BUMN di Bursa Efek Indonesia. 2 Menentukan tingkat signifikansi α sebesar 0,05 dengan tingkat kepercayaan sebesar 95 atau dengan menggunakan pembandingan antara F hitung dan F tabel. 3 Menentukan F hitung dengan rumus : Keterangan : R 2 = koefisien determinasi k = jumlah variable independen n = jumlah sampel F = uji hipotesis 4 Menentukan kriteria pengujian sebagai berikut: a Ha ditolak jika : nilai probabilitas α 0,05 atau F hitung ≤ F tabel b Ha diterima jika : nilai probabilitas ≤ α 0,05 atau F hitung F tabel 5 Menarik kesimpulan dengan cara membandingkan hasil dari nilai probabilitas untuk variabel-variabel independen dengan tingkat signifikansi α, kemudian menentukan apakah Ha ditolak atau diterima atau dengan membandingkan F hitung dan F tabel . Apabila Ha diterima berarti EBIT, AKO, AKI, dan AKP memiliki pengaruh secara bersama-sama terhadap harga saham BUMN di Bursa Efek Indonesia.