Leo Ibrahim Sihombing : Pengaruh Inflasi, Kurs, Investasi dan Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia Terhadap Harga Saham dan Volume Perdagangan Saham PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk di Bursa Efek Indonesia, 2010.
4.2. Pembahasan
Dalam upaya pembuktian hipotesis yang telah dibuat pada sebuah penelitian maka harus dilakukan analisis terhadap data-data yang telah dikumpulkan. Metode
analisis yang digunakan dalam penelitian juga harus tepat agar diperoleh hasil analisis yang sesuai dengan tujuan penelitian.
Seperti yang telah disampaikan pada perumusan masalah dalam penelitian ini bahwa tujuan dilakukan analisis ini untuk mengetahui hubungan antara variabel-
variabel bebas yang digunakan Inflasi, Kurs, Investasi, dan Suku Bunga SBI dengan variabel terikatnya Harga Saham dan Volume Perdagangan Saham yang dilengkapi
dengan ukuran nilai pengaruh masing-masing variabel yang diteliti. Dalam penelitian ini digunakan bantuan software komputer untuk membantu
melakukan penghitunga-penghitungan sesuai dengan teknik ekonometrika yang telah dipilih. Hal penting yang harus dikuasai dalam pemanfaatan software komputer
dalam analisis data adalah cara yang benar dalam mengoperasikan fungsi-fungisi yang disediakan software agar dapat menjalankan proses data sesuai dengan tujuan
dan maksud penelitian. Hal penting lainnya adalah pemahaman peneliti atas hasil pengolahan yang telah dilakukan sehingga peneliti mampu menginterpretasikannya
dengan benar. Adapun langkah pengeerjaan analisis data dimulai dengan proses input data kemudian menentukan fungsi pengolahan dan menampilkan output hasil
pengolahan.
4.2.1. Analisis Regresi Linier Berganda untuk Variabel Harga Saham Y1 4.2.1.1. Deskriptif Data Penelitian
Deskriptif data penelitian merupakan ukuran-ukuran statistik dari variabel penelitian yaitu rata-rata Mean, standar defiasi Std. Deviation, dan jumlah
observasi N. Besarnya ukuran statistik untu masing-masing variabel dapat di lihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 4.13 Descriptive Statistics Dengan Variabel Bebas Harga Saham Y1
Mean Std. Deviation
N
Harga Saham Y1 3814.58
1769.615 48
Inflasi X1 9.0490
4.34436 48
Kurs X2 9260.23
400.863 48
Investasi X3 24475.1229
21879.35820 48
Suku Bunga SBI X4 9.2654
1.95747 48
Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 15.0
4.2.1.2. Koefisien Regresi
Berdasarkan tabel Coefficients yang ditampilkan di bawah ini dapat dilihat bahwa konstanta model persamaan yang dibuat adalah -1767,675 sedangkan koefisen
regresi untuk masing masing variabel bebasnya adalah sebagai berikut: Inflasi X
1
= -225,621 Kurs X
2
= 0,187 Investasi X
3
= 0,030 Suku Bunga SBI X
4
= 555,341
Leo Ibrahim Sihombing : Pengaruh Inflasi, Kurs, Investasi dan Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia Terhadap Harga Saham dan Volume Perdagangan Saham PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk di Bursa Efek Indonesia, 2010.
Tabel 4.14 Coefficients
a
Dengan Variabel Bebas Harga Saham Y1
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. 95 Confidence Interval
for B Correlations
Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Lower
Bound Upper
Bound Zero-
order Partial
Part Toleran
ce VIF
1 Constant -1767.675
5943.492 -.297
.768 -13753.869
10218.518 Inflasi X1
-225.621 127.525
-.554 -1.769
.084 -482.799
31.558 -.054
-.260 -.221
.159 6.292
Kurs X2 .187
.604 .042
.310 .758
-1.032 1.406
-.061 .047
.039 .831
1.203 Investasi
X3 .030
.012 .377
2.632 .012
.007 .054
.514 .373
.329 .760
1.316 Suku Bunga
SBI X4 555.341
271.467 .614
2.046 .047
7.876 1102.806
.178 .298
.255 .173
5.789
a Dependent Variable: Harga Saham Y1 Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 15.0
Dari hasil tersebut maka dapat dibuat kedalam persamaan regresi sesuai dengan model, sebagai berikut:
Y = -1767,675 - 225,621 X
1
+ 0,187 X
2
+ 0,030 X
3
+ 555,341 X
4
Berdasarkan persamaan diatas dapat diartikan bahwa apabila inflasi naik sebesar 1 point akan mengakibatkan penurunan Harga Saham sebesar 225,621
rupiah; apabila terjadi penigkatan nilai kurs sebesar 1 rupiah akan mengakibatkan kenaikan harga saham sebesar 0,187 rupiah; apabila terjadi penambahan investasi
sebesar 1 miliar rupiah maka akan mengakibatkan kenaikan harga saham sebesar 30 rupiah; dan apabila terjadi kenaikan nilai suku bunga SBI sebesar 1 point maka akan
mengakibatkan kenaikan harga saham sebesar 555,341 rupiah.
4.2.1.3. Uji Kesesuaian 4.2.1.3.1. Koefisien Determinasi R
2
Berdasarkan pengolahan data didapat nilai R
2
pada kolom R Square sebesar 0,330, menunjukkan bahwa variasi antara variabel Harga Saham dengan variasi
variabel bebasnya secara bersaman-sama hanya bisa dijelaskan sebesar 33. Sedangkan sisanya 100-33 = 67 dijelaskan oleh sebab-sebab atau variabel
yang lain yang tidak dimasukkan dalam persamaan ini. Tabel 4.15 Model Summary
b
Dengan Variabel Bebas Harga Saham Y1
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate 1
.575
a
.330 .268
1514.150
a Predictors: Constant, Suku Bunga SBI X4, Investasi X3, Kurs X2, Inflasi X1 b Dependent Variable: Harga Saham Y1
Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 15.0
4.2.1.3.2. Uji F
Uji F-statistik ini dilakukan untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat. Pengujian ini dilakukan untuk
membandingkan nilai F-statistik dengan nilai F-tabel pada tingkat kepercayaan tertentu secara bersama-sama mempengaruhi variabel terikat. Nilai F-statistik
penghitungan dengan SPPS ditampilak pada tabel ANOVA adalah sebesar 5,299.
Leo Ibrahim Sihombing : Pengaruh Inflasi, Kurs, Investasi dan Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia Terhadap Harga Saham dan Volume Perdagangan Saham PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk di Bursa Efek Indonesia, 2010.
Tabel 4.16 ANOVA
b
Dengan Variabel Bebas Harga Saham Y1
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression 48598327.002
4 12149581.750
5.299 .001
a
Residual 98583964.665
43 2292650.341
Total 147182291.667
47
a Predictors: Constant, Suku Bunga SBI X4, Investasi X3, Kurs X2, Inflasi X1 b Dependent Variable: Harga Saham Y1
Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 15.0
Untuk F-tabel yang diperoleh adalah sebesar 2,59 pada derajat kebebasan dk = 4;43, dengan = 5 .
N
1
= k = 4 N
2
= n – k – 1 = 48 – 4 – 1 = 43 Untuk pengujian ini digunakan hipotesis sebagai berikut:
H
o
: b
1
= b
2
= b
3
= b
4
= 0 H
a
: b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ b
4
≠ 0 Kriteria pengambilan keputusan:
Terima H
o
jika : F-statistik F-tabel Terima H
a
jika : F-statistik F-tabel Hasil yang diperoleh adalah F-statistik F-tabel 5,299 2,61 pada = 5
Keputusan : Tolak H
o
, karena F-statistik F-tabel dengan tingkat = 5
Artinya variasi dari Inflasi, Kurs, Investasi dan Suku Bunga SBI secara keseluruhan berpengaruh terhadap Harga Saham BRI.
4.2.1.3.3. Uji-t
Jika diteliti secara bersama-sama melui uji F menunjukkan bahwa variabel- variabel bebas yang digunakan dalam penelitian mempunyai pengaruh terhadap
Harga Saham BRI. Namun untuk lebih memperdalam analisis maka perlu dilakukan uji-t untuk mengetahui variabel bebas apa saja yang mempunyai hubungan yang
paling erat terhadap variabel Harga Saham tersebut. Dalam uji- t ini dibuat tingkat
5, namun dilakukan juga pengamatan dengan tingkat yang lebih besar untuk mengetahui tingkat signifikan t-statistik yang diperoleh tersebut.
Dalam melalukan uji-t, kita dapat menggunakan tabel Coeficient yang telah diolah oleh SPSS. Dari tabel Coeficient yang merupakan hasil pengolahan SPSS
dapat kita lihat nilai uji-t masing-masing variabel, sebagai berikut: a. Uji-t untuk variabel Inflasi
Dari hasil penghitungan SPSS yang ditampilkan pada tabel Coeficient maka dapat dilihat t-statistik Inflasi adalah sebesar -1.769. Dengan demikian apabila
dibandingkan dengan t-tabel pada 5, maka t-statistik t-tabel yaitu |-
1.769| 2.022. Namun apabila dilihat pada tingkat 10 maka t-hitung t-
tabel yaitu |-1.769| 1,685. Hal ini dapat diartikan bahwa pada penelitian dengan tingkat 5 maka Inflasi tidak berpengaruh signifikan terhadap
Harga Saham.
b. Uji-t untuk variabel Kurs
Leo Ibrahim Sihombing : Pengaruh Inflasi, Kurs, Investasi dan Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia Terhadap Harga Saham dan Volume Perdagangan Saham PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk di Bursa Efek Indonesia, 2010.
Dari hasil penghitungan SPSS yang ditampilkan pada tabel Coeficient maka dapat dilihat t-statistik Kurs adalah sebesar 0,310. Dengan demikian apabila
dibandingka dengan t-tabel pada 5 maka, t-statistik t-tabel yaitu 0,310
2.022. Hal ini dapat diartikan bahwa Kurs tidak berpengaruh terhadap Harga Saham
, bahkan bila diuji pada tingkat 50.
c. Uji-t untuk variabel Investasi Dari hasil penghitungan SPSS yang ditampilkan pada tabel Coeficient maka
dapat dilihat t-statistik Investasi adalah sebesar 2,632. Dengan demikian apabila dibandingka dengan t-
tabel pada 5 maka, t-statistik t-tabel yaitu 2,632 2.022. Hal ini dapat diartikan bahwa Investasi berpengaruh terhadap
Harga Saham.
d. Uji-t untuk variabel Suku Bunga SBI Dari hasil penghitungan SPSS yang ditampilkan pada tabel Coeficient maka
dapat dilihat t-statistik Suku Bunga SBI adalah sebesar 2,046. Dengan demikian apabila dibandingka dengan t-
tabel pada 5 maka, t-statistik t- tabel yaitu 2,044 2.022. Hal ini dapat diartikan bahwa Suku Bunga SBI
berpengaruh terhadap Harga Saham.
Dari beberapa uji-t di atas dapat diketahui bahwa variabel yang paling berpengaruh terhadap Harga Saham adalah Investasi, sedangkan variabel yang
pengaruhnya paling lemah adalah Kurs.
4.2.1.4. Uji Asumsi Klasik
Dari hasil R
2
yang diperoleh tidak terlalu tinggi yaitu sebesar 0,330. Sedangkan Uji F yang diperoleh
cukup signifikan pada 5 yaitu sebesar 5,299. Dari hasil tersebut dikhawatirkan terdapat pemnyimpangan asumsi klasik dalam
persamaan. Untuk medeteksi hal tersebut maka dilakukan uji penyimpangan asumsi kalsik terhadap persamaan yang dibuat.
4.2.1.4.1. Uji Multikoleniaritas
Multikolineritas adalah tidak adanya hubungan hubungan linear antar variabel bebas dalam suatu model regresi. Suatu model regresi dikatakan terkena
multikolinearitas bila terjadi hubungan linear yang sempurna atau pasti di antara beberapa atau semua varibel bebas dari suatu model regresi.
Berdasarkan ouput yang diperoleh dengan SPSS dapat dilihat bahwa R
2
tidak terlalu tinggi dan tidak terlalu rendah yaitu 33 dan berada di bawah 85, dan Uji-F
juga signifikan. Maka dikhawatirkan regresi yang dibuat mengalami multikolinearitas. Untuk itu perlu dilakukan uji untuk mendeteksi keberadaan
multikolinearitas. Dalam program SPSS terdapat ukuran untuk menguji Multikolinearitas yaitu
nilai VIF yang ditampilakan pada ouptut. Jika variabel bebas tidak berkorelasi maka
nilai VIF = 1, sebaliknya bahwa terdapat korelasi bila nilai VIF 1.
Leo Ibrahim Sihombing : Pengaruh Inflasi, Kurs, Investasi dan Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia Terhadap Harga Saham dan Volume Perdagangan Saham PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk di Bursa Efek Indonesia, 2010.
Tabel 4.17 Coefficients
a
Dengan Variabel Bebas Harga Saham Y1
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Inflasi X1
.159 6.292
Kurs X2 .831
1.203 Investasi X3
.760 1.316
Suku Bunga SBI X4 .173
5.789
a Dependent Variable: Harga Saham Y1 Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 15.0
Dari output tabel Coefficient di atas dapat kita lihat VIF masing-masing variabel, sebagai berikut:
• Variabel Inflasi nilai VIF sebesar 6,292
• Variabel Kurs nilai VIF-nya sebesar 1,203
• Variabel Investasi nilai VIF-nya sebesar 1,316
• Variabel Suku Bunga SBI nilai VIF-nya sebesar 5,789
Jika dibandingkan dengan ketentuan standar VIF maka besar nilai VIF dari masing-masing variabel lebih besar dari 1. Hal ini berarti bahwa terdapat
multikolinearitas pada model regresi yang dibuat.
4.2.1.4.2. Uji Heteroskedasitas
Heteroskedastisitas adalah keadaan dimana faktor gangguan tidak memiliki varian yang sama. Pengujian terhadap gejala heteroskedastisitas dapat dilakukan
dengan melakukan metode grafik dan uji White Test.
Regression Standardized Predicted Value
3 2
1 -1
-2
R egressi
on S
tudent iz
ed D
el et
ed P
ress
R esi
dual
4 3
2 1
-1 -2
Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 15.0
Gambar 4.7: Grafik Scatter Plot Variabel Bebas Terhadap Variabel Harga Saham
a. Grafik Scatter Scatterplot Metode grafik yaitu pengamatan terhadap ploting data variabel-variabel bebas
terhadap variabel terikat pada diagram skater Scatterplot. Data yang tidak heteroskedasitas akan ditunjukan pada letak sebaran plot yang tidak mempunyai pola
tertentu atau teratur yang juga ditunjukkan dengan plot yang menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, jika sebaliknya maka model regresi mengandung
heteroskedasitas.
Leo Ibrahim Sihombing : Pengaruh Inflasi, Kurs, Investasi dan Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia Terhadap Harga Saham dan Volume Perdagangan Saham PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk di Bursa Efek Indonesia, 2010.
Bila dilihat dari scatterplot yang dihasilkan dalam pengolahan SPSS pada gambar 4.7: Grafik Scatter Plot Variabel Bebas Terhadap Variabel Harga Saham,
maka tidak terlihat adanya pola yang terbentuk, dengan demikian dapat diartikan bahwa model regresi yang telah dibuat dalam penelitian ini tidak heteroskedasitas.
b. Uji White Test Pedoman Uji White Test adalah membandingkan nilai X
2
-hitung terhadap X
2
tabel distribusi X
2
, regresi yang bebas dari heteroskedasitas apabilan nilai X
2
-hitung lebih kecil dari X
2
tabel. X
2
-hitung diperoleh dari perkalian jumlah data terhadap R
2
, yaitu 48 x 0.330 = 15,84. Bila dilihat dari tabel distribusi X
2
dengan 5 adalah sebesar 56,93, dengan demikian X
2
-hitung X
2
tabel 15,84 76,95. Dengan demikian dapat diartikan bahwa regresi yang dibuat bebas dari heteroskedasitas.
Tabel 4.18: Uji Heteroskedasitas dengan White Test
White Heteroskedasticity Test: F-statistic
1.173337 Probability
0.339488 ObsR-squared
9.311683 Probability
0.316689
Sumber: Pengolahan data dengan EViews 4.1
Dalam program SPSS uji White Test tidak tersedia, uji ini dapat dilakukan dalam software Eviews. Tabel di atas merupakan hasil output uji White Test dengan
program Eviews. Untuk mengetahui hasil uji White pada Eviews dilakukan dengan membandingkan nilai Observasi R-Square terhadap probabilitasnya. Jika nilai
Observasi R-Square lebih besar dibandingkan dengan nilai probabilitasnya maka persamaan regresi dinyatakan bebas dari heteroskedasitas, dan sebaliknya. Dari tabel
4.18: Uji Heteroskedasitas dengan White Test, dapat dilihat bahwa nilai ObsR- squared lebih besar dari nilai probabilitasnya, hal ini berarti bahwa persamaan model
regresi yang dibuat bebas dari heteroskedasitas.
4.2.1.4.3. Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah korelasi hubungan yang terjadi antara anggota-anggota dari serangkaian pengamatan yang tersusun dalam rangkain waktu time series.
Autokorelasi ini menunjukan hubungan antara nilai-nilai yang berurutan dari variabel-variabel yang sama.
Untuk mendeteksi autokorelasi pada program SPSS dapap dilakukan dengan membandingkan hasil D-W hitung yang ditampilakan pada tabel model summary
dengan ketentuan umum D-W kategori ukuran di bawah ini: •
Angka D-W di bawah -2 berarti ada aoutokorelasi positif. •
Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi. •
Angka D-W di atas +2 berarti ada auto korelasi negatif.
Dari tabel 4.19: Model Summary
b
D-W Dengan Variabel Bebas Harga Saham Y1, dapat dilihat bahwa nilai D-W sebesar 0,429. Hal ini berarti bahwa persamaan
model regresi yang dibuat tidak mengandung autokorelasi. Hal ini dapat dilaihat pada nilai D-W hitung yang berada pada kategori antara -2 samapi +2.
Leo Ibrahim Sihombing : Pengaruh Inflasi, Kurs, Investasi dan Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia Terhadap Harga Saham dan Volume Perdagangan Saham PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk di Bursa Efek Indonesia, 2010.
Tabel 4.19 Model Summary
b
D-W Dengan Variabel Bebas Harga Saham Y1
Model R
R Square Adjusted
R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-
Watson
1 .575a
.330 .268
1514.150 .429
a Predictors: Constant, Suku Bunga SBI X4, Investasi X3, Kurs X2, Inflasi X1 b Dependent Variable: Harga Saham Y1
Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 15.0
4.2.1.5 Interpretasi Model Penelitian Harga Saham Y1
Dari beberapa uji yang telah dilakukan terhadap hasil penghitungan statistik dengan bantuan program SPSS terhadap model regresi Harga Saham dapat
disimpulkan bahwa persamaan model regresi yang dibuat untuk variabel tersebut secara umum dapat digunakan dalam penelitian. Hal ini dapat dilihat dari nilai uji F
sebesar 5,299 yang lebih besar dibandingkan dengan t- tabel 2,61dengan tingkat 5.
Koefisien determinasi persamaan R
2
yang diperoleh adalah sebesar 0,330 yang berarti bahwa variabel-variabel bebas yang digunakan dalam analisis hanya dapat
menerangkan variabel terikatnya sebesar 33, sedangkan sisanya 67 dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam analisis.
Adapun variabel yang berpengaruh dalam analisis ini adalah variabel Investasi dan Suku Bunga SBI. Dalam uji-t dapat dilihat bahwa t-statistik untuk variabel
Investasi yang diperoleh sebesar 2.632 yang diikuti oleh varibel Suku Bunga SBI sebesar 2.046. Kedua variabel tersebut secara signifikan berpengaruh terhadap Harga
Saham dengan tingkat 5. Variabel bebas yang tidak berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham
adalah variabel Inflasi dan Kurs. Hal ini dapat dilihat dari hasil uji-t pada dua variabel
tersebut menunjukkan nilai t-statistik Inflasi sebesar |-1.769| dan nilai t-statistik Kurs sebesar 0,310. Kedua variabel tersebut tidak signifikan pada
tingkat 5. Namun jiga dibandingan dengan t-
tabel dengan tingkat 10 maka variabel Inflasi masih berpengaruh signifikan terhadap Harga Saham.
Pada uji penyimpangan asumsi klasik ditemukan multikolinearitas pada model persamaan yang digunakan yang ditunjukkan dengan besar VIF hitung lebih dari 1,
sedangkan pada uji penyimpangan asumsi klasik heteroskedasitas dan autokorelasi tidak ditemukan penyimpangan.
4.2.2. Analisis Regresi Linier Berganda untuk Volume Perdagangan Saham Y2 4.2.2.1. Deskriptif Data Penelitian
Tabel 4.20 Descriptive Statistics Dengan Variabel Bebas Volume Perdagangan Saham Y2
N Mean
Std. Deviation
Inflasi X1 48
9.0490 4.34436
Kurs X2 48
9260.23 400.863
Investasi X3 48
24475.1229 21879.35820
Suku Bunga SBI X4 48
9.2654 1.95747
Harga Saham Y1 48
3814.58 1769.615
Volume Perdagangan Saham Y2 48
453826.46 181163.173
Valid N listwise 48
Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 15.0
Deskriptif data penelitian merupakan ukuran-ukuran statistik dari variabel penelitian yaitu rata-rata Mean, standar defiasi Std. Deviation, dan jumlah
observasi N. Dalam analisis kedua ini digunakan variabel-variabel bebas sebanyak lima variabel yang didalamnya termasuk juga variabel harga saham yang pada
Leo Ibrahim Sihombing : Pengaruh Inflasi, Kurs, Investasi dan Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia Terhadap Harga Saham dan Volume Perdagangan Saham PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk di Bursa Efek Indonesia, 2010.
awalnya merupakan variabel terikat pada saat digunakan dalam analisis regresi pertama. Besarnya ukuran statistik untu masing-masing variabel dapat di lihat pada
tabel 4.20:
4.2.2.2. Koefisien Regresi
Berdasarkan tabel Coefficients yang ditampilkan di bawah ini dapat dilihat bahwa konstanta model persamaan yang dibuat adalah 280456,464 sedangkan
koefisen regresi untuk masing masing variabel bebasnya adalah sebagai berikut: Inflasi X
1
= -21328,308 Kurs X
2
= 23,218 Investasi X
3
= -2,127 Suku Bunga SBI X
4
= 38788,724 Harga Saham Y
1
= -40,887
Tabel 4.21 Coefficients
a
Dengan Variabel Bebas Volume Perdagangan Saham Y2
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
95 Confidence Interval for B Correlations
Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Lower Bound
Upper Bound Zero-
order
Partial Part
Toleran ce
VIF
1 Constant
280456.464 651804.390
.430 .669
-1034938.049 1595850.977
Inflasi X1 -21328.308
14470.490 -.511
-1.474 .148
-50530.939 7874.323
-.070 -.222
-.197 .148
6.750 Kurs X2
23.218 66.290
.051 .350
.728 -110.560
156.996 .006
.054 .047
.829 1.206
Investasi X3
-2.127 1.367
-.257 -1.556
.127 -4.886
.631 -.352
-.233 -.208
.655 1.528
Suku Bunga SBI
X4 38788.724
31153.968 .419
1.245 .220
-24082.530 101659.977
-.116 .189
.166 .157
6.352 Harga
Saham Y1 -40.887
16.707 -.399
-2.447 .019
-74.603 -7.171
-.433 -.353
-.327 .670
1.493
a Dependent Variable: Volume Perdagangan Saham Y2 Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 15.0
Dari hasil tersebut maka dapat dibuat kedalam persamaan regresi sesuai dengan model, sebagai berikut:
Y = 280456,464 – 21328.308 X
1
+ 23,218 X
2
– 2,127 X
3
+ 38788,724 X
4
– 40,887 Y
1
Berdasarkan persamaan diatas dapat diartikan bahwa apabila inflasi naik sebesar 1 point akan mengakibatkan penurunan volume perdagangan sebesar
21328.308 lembar; apabila terjadi penigkatan nilai kurs sebesar 1 rupiah akan mengakibatkan kenaikan volume perdagangan sebesar 23,218 lembar; apabila terjadi
penambahan investasi sebesar 1 miliar rupiah maka akan mengakibatkan kenaikan volume perdagangan sebesar 2,127 lembar; apabila terjadi kenaikan nilai suku bunga
SBI sebesar 1 point maka akan mengakibatkan kenaikan volume perdagangan sebesar 38788,724 lembar; dan apabila terjadi kenaikan harga saham sebesar 1 rupiah maka
akan mengakibatkan penuruan volume perdagangan sebesar 40,887 lembar.
4.2.2.3. Uji Kesesuaian 4.2.2.3.1. Koefisien Determinasi R2
Tabel 4.22 Model Summary
b
Dengan Variabel Bebas Volume Perdagangan Saham Y2
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate
1 .501
a
.251 .162
165881.628
a Predictors: Constant, Harga Saham Y1, Inflasi X1, Kurs X2, Investasi X3, Suku Bunga SBI X4 b Dependent Variable: Volume Perdagangan Saham Y2
Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 15.0
Leo Ibrahim Sihombing : Pengaruh Inflasi, Kurs, Investasi dan Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia Terhadap Harga Saham dan Volume Perdagangan Saham PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk di Bursa Efek Indonesia, 2010.
Berdasarkan pengolahan data dapat kita lihat nilai R
2
pada kolom R Square sebesar 0,251 menunjukkan bahwa variasi antara variabel Volume Perdagangan
Saham dengan variasi variabel-variabel bebasnya secara bersaman-sama hanya bisa dijelaskan sebesar 25,1. Sedangkan sisanya 100 - 25,1 = 74,9 dijelaskan
oleh sebab-sebab atau variabel lain yang tidak dimasukkan dalam persamaan ini.
4.2.2.3.2. Uji F
Uji F-statistik ini dilakukan untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat. Pengujian ini dilakukan untuk
membandingkan nilai F-statistik dengan nilai F-tabel pada tingkat kepercayaan tertentu secara bersama-sama mempengaruhi variabel terikat. Nilai F-statistik
penghitungan dengan SPPS ditampilak pada tabel ANOVA adalah sebesar 2,812. Tabel 4.23 ANOVA
b
Dengan Variabel Bebas Volume Perdagangan Saham Y2
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
386842463827.052 5
77368492765.410 2.812 .028
a
Residual 1155702006070.865
42 27516714430.259
Total 1542544469897.917
47
a Predictors: Constant, Harga Saham Y1, Inflasi X1, Kurs X2, Investasi X3, Suku Bunga SBI X4 b Dependent Variable: Volume Perdagangan Saham Y2
Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 15.0
Untuk F-tabel yang diperoleh adalah sebesar 2,812 pada derajat kebebasan dk = 5;42
, dengan = 5 . Hasil yang diperoleh adalah F-statistik F-tabel 2,821 2,442
pada = 5 . Kita tolak H yang berisi pernyataan bahwa tidak terdapat
pengaruh secara bersama-sama antara variabel-variabel bebas terhadap variabel terikat dalam model persamaan ini. Dengan demikian maka kita terima H
1
yang
menyatakan bahwa variasi dari Inflasi, Kurs, Investasi, Suku Bunga SBI dan Harga Saham secara bersama-sama berpengaruh terhadap Volume Perdagangan Saham BRI.
4.2.2.3.3. Uji-t
Untuk lebih memperdalam analisis maka perlu dilakukan uji-t untuk mengetahui variabel bebas apa saja yang mempunyai hubungan yang paling erat
terhadap variabel Harga Saham tersebut. Dalam uji-t ini digunakan tingkat 5,
namun dilakukan juga pengamatan dengan tingkat yang lebih besar untuk mengetahui tingkat signifikan t-statistik yang diperoleh tersebut.
Dalam melalukan uji-t, kita dapat menggunakan tabel Coeficient yang telah diolah oleh SPSS. Dari tabel Coeficient yang merupakan hasil pengolahan SPSS
dapat kita lihat nilai uji-t masing-masing variabel, sebagai berikut: a. Uji-t untuk variabel Inflasi
Dari hasil penghitungan SPSS yang ditampilkan pada tabel Coeficient maka dapat dilihat t-statistik Inflasi adalah sebesar -1,474. Dengan demikian apabila
dibandingkan dengan t- tabel pada 5 dan dk = 42 adalah 2,019, maka t-
statistik t-tabel yaitu |-1,474| 2,019. Namun apabila dilihat pada tingkat
20 maka t-hitung t-tabel yaitu |-1,474| 1,303. Hal ini dapat diartikan bahwa pada penelitian dengan tingkat 5 maka Inflasi tidak berpengaruh
signifikan terhadap Volume Perdagangan Saham.
b. Uji-t untuk variabel Kurs
Leo Ibrahim Sihombing : Pengaruh Inflasi, Kurs, Investasi dan Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia Terhadap Harga Saham dan Volume Perdagangan Saham PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk di Bursa Efek Indonesia, 2010.
Dari hasil penghitungan SPSS yang ditampilkan pada tabel Coeficient maka dapat dilihat t-statistik Kurs adalah sebesar 0,350. Dengan demikian apabila
dibandingka dengan t- tabel pada 5 maka, t-statistik t-tabel yaitu 0,350
2,019. Hal ini dapat diartikan bahwa Kurs tidak berpengaruh terhadap Voluem Perdagangan
Saham, bahkan bila diuji pada tingkat 50.
c. Uji-t untuk variabel Investasi Dari hasil penghitungan SPSS yang ditampilkan pada tabel Coeficient maka
dapat dilihat t-statistik Investasi adalah sebesar -1.556. Dengan demikian apabila dibandingka dengan t-
tabel pada 5 maka, t-statistik t-tabel yaitu |-1.556| 2.019. Hal ini dapat diartikan bahwa Investasi tidak berpengaruh
signifikan pada tingkat 5 terhadap Volume Perdagangan Saham.
d. Uji-t untuk variabel Suku Bunga SBI Dari hasil penghitungan SPSS yang ditampilkan pada tabel Coeficient maka
dapat dilihat t-statistik Suku Bunga SBI adalah sebesar 1.245. Dengan demikian apabila dibandingka dengan t-
tabel pada 5 maka, t-statistik t- tabel yaitu 1,245 2,019. Hal ini dapat diartikan bahwa Suku Bunga SBI
tidak berpengaruh signifikan pada 5 terhadap Volume Perdagangan
Saham.
e. Uji-t untuk variabel Harga Saham Dari hasil penghitungan SPSS yang ditampilkan pada tabel Coeficient maka
dapat dilihat t-statistik Harga Saham adalah sebesar -2.447. Dengan demikian apabila dibandingka dengan t-
tabel pada 5 maka, t-statistik t-tabel yaitu |-2.447| 2,019. Hal ini dapat diartikan bahwa Harga Saham berpengaruh
signifikan pada 5 terhadap Volume Perdagangan Saham.
Dari beberapa uji-t di atas dapat diketahui bahwa variabel yang paling berpengaruh
signifikan pada tingkat 5 terhadap Volume Perdagangan Saham hanyalah variabel Harga Saham, sedangkan variabel-variabel bebas lainnya tidak
berpengaruh secara signifikan pada tingkat tersebut. Variabel bebas yang pengaruhnya paling lemah adalah Kurs.
4.2.1.4. Uji Asumsi Klasik
Untuk menguji ketepatan model regresi yang telah terlah dibuat maka perlu dilakukan uji penyimpangan asumsi klasi sebagai berikut.
4.2.1.4.1. Uji Multikoleniaritas
Dalam program SPSS terdapat ukuran untuk menguji Multikolinearitas yaitu
nilai VIF yang ditampilakan pada ouptut. Jika variabel bebas tidak berkorelasi maka
nilai VIF = 1, sebaliknya bahwa terdapat korelasi bila nilai VIF 1.
Leo Ibrahim Sihombing : Pengaruh Inflasi, Kurs, Investasi dan Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia Terhadap Harga Saham dan Volume Perdagangan Saham PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk di Bursa Efek Indonesia, 2010.
Tabel 4.24 Coefficients
a
Dengan Variabel Bebas Volume Perdagangan Saham Y2
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Inflasi X1
.148 6.750
Kurs X2 .829
1.206 Investasi X3
.655 1.528
Suku Bunga SBI X4 .157
6.352 Harga Saham Y1
.670 1.493
a Dependent Variable: Volume Perdagangan Saham Y2 Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 15.0
Dari output tabel Coefficient di atas dapat kita lihat VIF masing-masing variabel, sebagai berikut:
• Variabel Inflasi nilai VIF sebesar 6.750
• Variabel Kurs nilai VIF-nya sebesar 1,206
• Variabel Investasi nilai VIF-nya sebesar 1,528
• Variabel Suku Bunga SBI nilai VIF-nya sebesar 6,352
• Variabel Harga Saham nilai VIF-nya sebesar 1.493
Jika dibandingkan dengan ketentuan standar VIF maka besar nilai VIF dari masing-masing variabel lebih besar dari 1. Hal ini berarti bahwa terdapat
multikolinearitas pada model regresi yang dibuat.
4.2.1.4.2. Uji Heteroskedasitas
Heteroskedastisitas adalah keadaan dimana faktor gangguan tidak memiliki varian yang sama. Pengujian terhadap gejala heteroskedastisitas dapat dilakukan
dengan melakukan metode grafik dan uji White Test. a. Grafik Scatter Scatterplot
Metode grafik yaitu pengamatan terhadap ploting data variabel-variabel bebas terhadap variabel terikat pada diagram skater Scatterplot. Data yang tidak
heteroskedasitas akan ditunjukan pada letak sebaran plot yang tidak mempunyai pola tertentu atau teratur yang juga ditunjukkan dengan plot yang menyebar di atas dan di
bawah angka 0 pada sumbu Y, jika sebaliknya maka model regresi mengandung heteroskedasitas.
Regression Standardized Predicted Value
2 1
-1 -2
-3
R egressi
on S
tudent iz
ed R
esi dual
3 2
1
-1 -2
Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 15.0
Gambar 4.8: Grafik Scatter Plot Variabel Bebas Terhadap Variabel Volume Perdagangan Saham Y2
Leo Ibrahim Sihombing : Pengaruh Inflasi, Kurs, Investasi dan Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia Terhadap Harga Saham dan Volume Perdagangan Saham PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk di Bursa Efek Indonesia, 2010.
Bila dilihat dari scatterplot yang dihasilkan dalam pengolahan SPSS di atas maka tidak terlihat adanya pola yang terbentuk, dengan demikian dapat diartikan
bahwa model regresi yang telah dibuat dalam penelitian ini tidak heteroskedasitas. b. Uji White Test
Pedoman Uji White Test adalah membandingkan nilai X
2
-hitung terhadap X
2
tabel distribusi X
2
, regresi yang bebas dari heteroskedasitas apabilan nilai X
2
-hitung lebih kecil dari X
2
tabel. X
2
-hitung diperoleh dari perkalian jumlah data terhadap R
2
, yaitu 48 x 0.251 = 12,05. Bila dilihat dari tabel distribusi X
2
dengan 5 adalah sebesar 76,95, dengan demikian X
2
-hitung X
2
tabel 12,05 76,95. Dengan demikian dapat diartikan bahwa regresi yang dibuat bebas dari heteroskedasitas.
Berikut merupakan hasil output uji White Test dengan program Eviews. Untuk mengetahui hasil uji White pada Eviews dilakukan dengan membandingkan
nilai Observasi R-Square terhadap probabilitasnya. Jika nilai Observasi R-Square lebih besar dibandingkan dengan nilai probabilitasnya maka persamaan regresi
dinyatakan bebas dari heteroskedasitas, dan sebaliknya.
Tabel 4.25 Uji Hetereoskedasitas dengan White Test Dengan Variabel Bebas Volume Perdagangan Saham Y2
White Heteroskedasticity Test: F-statistic
1.415757 Probability
0.211788 ObsR-squared 13.28373
Probability 0.208238
Sumber: Pengolahan data dengan Eviews 4.1
Dari output di atas dapat dilihat bahwa nilai ObsR-squared lebih besar dari nilai probabilitasnya, hal ini berarti bahwa persamaan model regresi yang dibuat
bebas dari heteroskedasitas.
4.2.1.4.3. Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah korelasi hubungan yang terjadi antara anggota-anggota dari serangkaian pengamatan yang tersusun dalam rangkain waktu time series.
Autokorelasi ini menunjukan hubungan antara nilai-nilai yang berurutan dari variabel-variabel yang sama.
Untuk mendeteksi autokorelasi pada program SPSS dapap dilakukan dengan membandingkan hasil D-W hitung yang ditampilakan pada tabel model summary
dengan ketentuan umum D-W kategori ukuran di bawah ini: •
Angka D-W di bawah -2 berarti ada aoutokorelasi positif. •
Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi. •
Angka D-W di atas +2 berarti ada auto korelasi negatif.
Tabel 4.26 Model Summary
b
D-W Dengan Variabel Bebas Volume Perdagangan Saham Y2
Model R
R Square Adjusted
R Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .501
a
.251 .162
165881.628 1.433
a Predictors: Constant, Harga Saham Y1, Inflasi X1, Kurs X2, Investasi X3, Suku Bunga SBI X4 b Dependent Variable: Volume Perdagangan Saham Y2
Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 15.0
Leo Ibrahim Sihombing : Pengaruh Inflasi, Kurs, Investasi dan Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia Terhadap Harga Saham dan Volume Perdagangan Saham PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk di Bursa Efek Indonesia, 2010.
Dari tabel output di atas dapat dilihat bahwa nilai D-W sebesar 1,433. Hal ini berarti bahwa persamaan model regresi yang dibuat tidak mengandung autokorelasi.
Hal ini dapat dilaihat pada nilai D-W hitung yang berada pada kategori antara -2 samapi +2.
4.2.1.5 Interpretasi Model Penelitian Dengan Variabel Bebas Volume Perdagangan Saham Y2
Dari beberapa uji yang telah dilakukan terhadap hasil penghitungan statistik dengan bantuan program SPSS terhadap model regresi Volume Perdagangan Saham
dapat disimpulkan bahwa persamaan model regresi yang dibuat untuk variabel tersebut secara umum dapat digunakan dalam penelitian. Hal ini dapat dilihat dari
nilai uji F sebesar 2,812 yang lebih besar dibandingkan dengan t-tabel 2,442 dengan tingkat 5. Koefisien determinasi persamaan R
2
yang diperoleh adalah sebesar 0,251 yang berarti bahwa variabel-variabel bebas yang digunakan dalam analisis
hanya dapat menerangkan variabel terikatnya sebesar 25,1, sedangkan sisanya 74,9 dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam analisis.
Adapun variabel yang berpengaruh dalam analisis ini adalah variabel Harga Saham. Dalam uji-t dapat dilihat bahwa t-statistik untuk variabel Harga Saham yang
diperoleh sebesar |-2,447|. Hanya variabel tersebut saja yang secara signifikan berpengaruh terhadap Volume Perdagangan
Saham dengan tingkat 5. Variabel bebas yang tidak berpengaruh signifikan terhadap Volume
Perdagangan Saham adalah variabel Inflasi, Kurs, Investasi, dan Suku Bungan SBI.
Hal ini dapat dilihat dari hasil uji-t pada variabel-variabel tersebut menunjukkan nilai t-statistik yang lebih kecil dari nilai t-tabel pada
tingkat 5. Pada uji penyimpangan asumsi klasik ditemukan multikolinearitas pada model
persamaan yang digunakan yang ditunjukkan dengan besar VIF hitung lebih dari 1, sedangkan pada uji penyimpangan asumsi klasik heteroskedasitas dan autokorelasi
tidak ditemukan penyimpangan.
Leo Ibrahim Sihombing : Pengaruh Inflasi, Kurs, Investasi dan Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia Terhadap Harga Saham dan Volume Perdagangan Saham PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk di Bursa Efek Indonesia, 2010.
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan analisis dan pembahasan yang telah dilakukan maka dapat dibuat kesimpulan penelitian sebagai berikut.
a. Kesimpulan untuk Analisis Model Regresi Harga Saham.
1. Dari analisis yang dilakukan maka diperoleh nilai koefisien masing-masing
variabel bebas dan nilai konstanta regresi persamaan model Volime Perdagangan Saham sebagai berikut:
Y = -1767,675 - 225,621 X1 + 0,187 X2 + 0,030 X3 + 555,341 X4 Berdasarkan persamaan diatas dapat diartikan bahwa apabila inflasi naik sebesar
1 point akan mengakibatkan penurunan Harga Saham sebesar 225,621 rupiah; apabila terjadi penigkatan nilai kurs sebesar 1 rupiah akan mengakibatkan
sebesar 1 miliar rupiah maka akan mengakibatkan kenaikan harga saham sebesar 30 rupiah; dan apabila terjadi kenaikan nilai suku bunga SBI sebesar 1 point
maka akan mengakibatkan kenaikan harga saham sebesar 555,341 rupiah. 2.
Dari hasil analisis penelitian ini dapat diketahui bahwa Harga Saham PT. Bank Rakyat Indonesia, Tbk secara bersama-sama berhubungandipengaruhi oleh
variabel-variabel bebas yang digunakan dalam penelitian Infalasi, Kurs, Investasi, dan Suku Bunga SBI namun dengan tingkat hubungan yang tidak
terlalu kuat. Hal ini ditunjukkan oleh hasil analisis terhadap R
2
yang diperoleh
168
