Regresi Linear Berganda Variabel Yang Lebih Dominan Berpengaruh Terhadap Harga Saham

Pengembalian Saham terendah dialami oleh Bank Century, Tbk sebesar Rp. - 0,02857 .

2. Regresi Linear Berganda

Tabel 4.6 berikut menunjukkan hasil estimasi regresi melalui pengolahan SPSS 14.0 for windows. Tabel 4.6 Hasil Estimasi Regresi Coefficients a -,719 ,783 -,919 ,369 ,004 ,003 ,297 1,360 ,189 ,868 1,151 ,019 ,030 ,172 ,635 ,532 ,570 1,756 -,092 ,065 -,362 -1,417 ,172 ,637 1,569 Constant EPS PER DER Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Tolerance VIF Collinearity Statistics Dependent Variable: LN_RETURN_TOTAL a. Sumber: Hasil olahan SPSS 14.0 for windows Dari Tabel 4.6 dapat diperoleh persamaan regresi linear berganda sebagai berikut: Y = -0.719 + 0.04 X 1 + 0.019X 2 – 0.092 X 3 + e Dimana : Y = LN Return Total X 1 = Earning Per Share EPS X 2 = Price Earning Ratio PER X 3 = Debt to Equity Ratio DER Interpretasi model : 1. Konstanta bernilai -0.719. Hal ini menunjukkan bahwa perusahaan memiliki kinerja yang buruk sehingga perusahaan mengalami kerugian. Universitas Sumatera Utara 2. Variabel Earning per Share bernilai 0.004. Hal ini menunjukkan bahwa jika Earning Per Share bertambah sebesar 1 maka dividen kas akan bertambah sebesar Rp 0.004. 3. Variabel Price Earning Ratio bernilai sebesar 0.019. Hal ini menunjukkan bahwa jika Price Earning Ratio bertambah sebesar 1 maka dividen kas bertambah sebesar Rp 0.019. 4. Variabel Debt to Equity Ratio bernilai sebesar -0.092. Hal ini menunjukkan bahwa jika Debt to Equity Ratio bertambah sebesar 1 maka dividen kas berkurang sebesar Rp -0.092.

3. Pengujian Asumsi Klasik

Ada beberapa syarat asumsi klasik yang harus dipenuhi agar model persamaan regresi berganda dapat digunakan dalam menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengembalian saham. Syarat-syarat tersebut antara lain:

a. Uji Normalitas

Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data dengan bentuk seperti lonceng. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal, yakni distribusi data berbentuk kurva yang memiliki keseimbangan ke kiri maupun ke kanan. Pada Gambar 4.1 terlihat bahwa variabel terikat yaitu tingkat pengembalian saham mempunyai distribusi normal. Hal ini ditunjukkan oleh distribusi data tersebut tidak menceng ke kiri ataupun ke kanan. Universitas Sumatera Utara 2 -2 Regression Standardized Residual 5 4 3 2 1 Frequency Mean =-2.36E-16฀ Std. Dev. =0.933฀ N =24 Histogram Dependent Variable: LN_RETURN_TOTAL Gambar 4.1 Histogram Variabel Dependen Sumber: Hasil olahan SPSS 14.0 for windows, 2009 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 Observed Cum Prob 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 Expected Cum Prob Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: LN_RETURN_TOTAL Gambar 4.2 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variabel LN_RETURN_TOTAL Sumber: Hasil olahan SPSS 14.0 for windows, 2009 Uji normalitas juga dapat dilakukan melalui analisis grafik yaitu dengan melihat grafik normal probability plot of regression standardized residual seperti yang disajikan pada Gambar 4.2. Universitas Sumatera Utara Pada scatter plot terlihat penyebaran data titik-titik pada sudah mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Hal ini menunjukkan bahwa data residual mempunyai distribusi normal. Namun seringkali data kelihatan normal karena mengikuti arah garis diagonal, padahal belum tentu data tersebut berdistribusi normal. Uji normalitas dilakukan untuk memastikan data di sepanjang garis diagonal berdistribusi normal yang dilakukan dengan menggunakan pedekatan Kolmogorov Smirnov. Dengan menggunakan tingkat signifikansi 5 maka jika nilai Asymp Sig. 2- tailed di atas nilai signifikan 5 artinya variabel residua l berdistribusi normal Tabel 4.7 Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 33 ,0000000 ,90193321 ,212 ,212 -,178 1,217 ,103 N Mean Std. Deviation Normal Parameters a,b Absolute Positive Negative Most Extreme Differences Kolmogorov-Smirnov Z As ymp. Sig. 2-tailed Unstandardiz ed Res idual Test distribution is Normal. a. Calculated from data. b. Sumber: Hasil olahan SPSS 14.0 for windows, 2009 Tabel 4.7 menunjukkan bahwa nilai Unstandardized Residual Asymp. Sig. 2-tailed sebesar 0,103 yang nilainya lebih besar dari tingkat signifikan 5 yaitu 0,05. Dengan demikian maka dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal. Universitas Sumatera Utara

b. Uji Multikolinearitas

Uji ini dilakukan dengan melihat kriteria Variance Inflation Factor VIF dengan ketentuan bila VIF 5 maka terdapat masalah multikolinearitas, sebaliknya jika VIF 5 maka tidak terdapat masalah multikolinearitas Suliyanto, 2005 : 71. Tabel 4.10 berikut digunakan untuk melihat besarnya Variance Inflation Factor VIF yang di dapat dengan menggunakan bantuan SPSS Versi 14.0. Tabel 4.8 Uji Multikolinearitas Coefficients a ,848 ,646 1,313 ,200 ,007 ,003 ,418 2,429 ,022 ,888 1,126 ,000 ,017 ,003 ,014 ,989 ,688 1,453 -,047 ,051 -,178 -,938 ,356 ,733 1,364 Constant EPS PER DER Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Tolerance VIF Collinearity Statistics Dependent Variable: RETURN_TOTAL a. Sumber: Hasil olahan SPSS 14.0 for windows, 2009 Tabel 4.8 menunjukkan bahwa tidak ada variabel bebas yang memiliki Variance Inflation Factor VIF 5, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas.

c. Uji Heterokedastisitas

Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual suatu pengamaan ke pengamaan lain tetap, maka di sebut homokedastisitas, jika varians berbeda disebut heteroskedastisitas Gudjarati, 2001 : 214. Model regresi yang baik adalah Universitas Sumatera Utara tidak terjadi heteroskedastisitas. Heterokedastisitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran plot melalui gambar scatter plot sebagai berikut : 2 -2 Regression Standardized Predicted Value 2 -2 Regression Studentized Residual Scatterplot Dependent Variable: LN_RETURN_TOTAL Gambar 4.3 Scatterplot Dependent Variable LN_RETURN_TOTAL Sumber: Hasil olahan SPSS 14.0 for windows, 2009 Gambar 4.3 menunjukkan bahwa penyebaran residual cenderung tidak teratur, terdapat beberapa plot yang berpencar dan tidak membentuk pola tertentu. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala heterokedastisitas dalam model regresi ini. Selain melihat grafik, uji heterokedastisitas dapat juga dilakukan melalui uji Glejser. Uji Glejser memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan dengan menganalisis grafik scatterplot. Heteroskedastisitas diuji dengan menggunakan uji Glejser dengan pengambilan keputusan jika variabel independen secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadinya heteroskedastisitas. Jika probabilitas signifikannya di atas tingkat Universitas Sumatera Utara kepercayaan 5 dapat disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas. Tabel 4.9 Uji Glejser Coefficients a ,735 ,435 1,690 ,102 ,004 ,002 ,350 1,915 ,065 ,888 1,126 -,002 ,012 -,043 -,207 ,838 ,688 1,453 -,002 ,034 -,014 -,071 ,944 ,733 1,364 Constant EPS PER DER Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Tolerance VIF Collinearity Statistics Dependent Variable: ABSUT a. Sumber :Hasil olahan SPSS 14.0 for windows, 2009 Berdasarkan Tabel 4.9 tidak ada satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen absolut Ut absut. Hal ini terlihat dari nilai signifikansi variabel EPS, PER, DER dan tingkat pengembalian saham masing-masing lebih besar dari tingkat signifikan α = 5. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala heterokedastisitas dalam model regresi ini.

d. Uji Autokorelasi

Uji ini dilakukan dengan menggunakan analisis Durbin Watson DW test. Pengambilan keputusan pada asumsi ini memerlukan dua nilai bantu yang diperoleh dari tabel Durbin Watson, yaitu nilai dl dan du untuk k = jumlah variabel bebas dan n = jumlah sampel. Jika nilai DW berada diantara nilai du hingga 4-du, berarti asumsi tidak terjadi autokorelasi terpenuhi. Tabel 4.10 digunakan untuk melihat nilai Durbin Watson yang didapat dengan menggunakan bantuan SPSS 14.0 Universitas Sumatera Utara Tabel DW menunjukkan bahwa dengan n = 33, k = 3, maka akan diperoleh nilai dl = 1.26 dan du = 1.65, sehingga nilai 4 - du sebesar 4 – 1.65 = 2.35, sedangkan nilai 4 – dl sebesar 4 – 1.26 = 2.74. Tabel 4.10 Uji Autokorelasi Durbin Watson Test Model Summary b ,488 a ,238 ,159 1,40652 2,010 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson Predictors: Constant, DER, EPS, PER a. Dependent Variable: RETURN_TOTAL b. Sumber: Hasil olahan SPSS 14.0 for windows, 2009 Tabel 4.10 menunjukkan bahwa rasio Durbin Watson bernilai 2.010. Ini menyimpulkan bahwa data berada di 4-dl ≤ DW ≤ 4 -du, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi pada model regresi penelitian ini.

4. Pengujian Hipotesis a.

Pengujian Signifikan Simultan Uji F Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah faktor fundamental secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap tingkat pendapatan saham, bentuk pengujian : H : b 1 , b 2 , b 3 = 0, artinya secara simultan variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel tingkat pengembalian saham. H i : tidak semua b i b 1 , b 2 , b 3 sama dengan nol Lind, A. Marchal, dan Wathen, 2008 maka dianggap variabel independen telah memenuhi model penelitian terhadap variabel tingkat pengembalian saham. Universitas Sumatera Utara Nilai F hitung nantinya akan dibandingkan dengan nilai F tabel dengan tingkat signifikansi alpha 5 dengan derajat kebebasan df = n – k dan k – 1 dengan kriteria sebagai berikut : Jika F hitung ≤ F tabel , maka H diterima Jika F hitung F tabel , maka H i diterima Tabel 4.11 Uji Statistik F ANOVA b 17,908 3 5,969 3,017 ,046 a 57,371 29 1,978 75,279 32 Regres sion Residual Total Model 1 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Predic tors: Constant, DER, EPS, PER a. Dependent Variable: RETURN_TOTAL b. Sumber: Hasil olahan SPSS 14.0 for windows, 2009 Berdasarkan hasil SPSS pada Tabel 4.11 diperoleh nilai Sig. F sebesar 0,046 yang lebih kecil dari 0,05 dan nilai F hitung sebesar 3,017 yang lebih besar dari F tabel sebesar 3,00 mengindikasikan bahwa H ditolak dan H i diterima, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel EPS, PER, dan DER secara bersama-sama mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap tingkat pengembalian saham. Hasil uji F ini sesuai dengan teori yang dikemukakan oleh Francis 2000 : 603 yang mengatakan bahwa dalam mempersiapkan nilai taksiran dari sekuritas, analisis fundamental menjadi dasar keputusan keuangan dan perekonomian dari perusahaan yang menerbitkan sekuritas tersebut, mengestimasi nilai dari faktor-faktor fundamental yang mempengaruhi harga saham dimasa datang serta menerapkan hubungan faktor-faktor Universitas Sumatera Utara tersebut, dapat menjadi panduan pengembalian sekuritas pada perusahaan penerbit sekuritas.

b. Uji Signifikansi Parameter Individual Uji Statistik t

Pengujian ini dilakukan untuk menguji setiap variabel bebas X apakah mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat Y, bentuk pengujian : Ho : bi = 0, artinya secara parsial tidak terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel-variabel bebas terhadap variabel terikat. Hi : bi ≠ 0, artinya secara parsial terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Selanjutnya akan dilakukan uji signifikan dengan membandingkan tingkat signifikan alpha 5 dan derajat kebebasan n-k dengan t hitung yang diperoleh dengan kriteria uji yang digunakan adalah : Terima H bila t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel , artinya tidak ada pengaruh yang signifikan secara parsial dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Tolak H Terima H i bila t hitung t tabel atau t hitung -t tabel, artinya ada pengaruh yang signifikan secara parsial dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Tabel 4.12 Uji Statistik t Coefficients a ,848 ,646 1,313 ,200 ,007 ,003 ,418 2,429 ,022 ,888 1,126 ,000 ,017 ,003 ,014 ,989 ,688 1,453 -,047 ,051 -,178 -,938 ,356 ,733 1,364 Constant EPS PER DER Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Tolerance VIF Collinearity Statistics Dependent Variable: RETURN_TOTAL a. Sumber: Hasil olahan SPSS 14.0 for windows, 2009 Universitas Sumatera Utara Pada Tabel 4.12 dapat dilihat hasil uji signifikansi parsial masing-masing variabel sebagai berikut: 1. Variabel Earning Per Share EPS Nilai t hitung variabel Earning Per Share adalah sebesar 2,429 dan t tabel. adalah sebesar 1,645 sehingga t hitung t tabel dengan tingkat signifikansi 0.022 yang lebih kecil dari taraf signifikansi 0.05. Ditetapkan bahwa H o ditolak atau H 1 diterima, sehingga diambil kesimpulan bahwa Earning Per Share secara parsial sendiri mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap tingkat pengembalian saham pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Hasil uji ini sejalan dengan teori yang dikemukakan oleh Tambunan 2007:117 menyatakan bahwa Earning Per Share menginformaskan kepada pemegang saham atau investor tentang banyaknya keuantungan yang dihasilkan setiap saham, semakin tinggi tingkat Earning Per Share akan semakin baik karena investor akan tertarik menginvestasikan dananya ke dalam perusahaan dengan anggapan akan mendapatkan pengembalian saham yang tinggi. Hasil penelitian ini tidak searah dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Simbolon 2006, tetapi searah dengan Purba 2007 dan Winarto 2007. 2. Variabel Price Earning Ratio PER Nilai t hitung variabel Price Earning Ratio adalah sebesar 0,014 dan t tabel. adalah sebesar 1,645 sehingga t hitung t tabel dengan tingkat signifikansi 0.989 yang lebih besar dari taraf signifikansi 0.05. Ditetapkan bahwa H o diterima atau H 1 ditolak, sehingga diambil kesimpulan bahwa Price Earning Ratio secara parsial sendiri tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap tingkat Universitas Sumatera Utara pengembalian saham pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Hasil penelitian ini tidak searah dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Purba 2007 dan Simbolon 2006, tetapi searah dengan Winarto 2007. 3. Variabel Debt to Equity Ratio DER Nilai t hitung variabel Debt Equity Ratio adalah sebesar -0.938 dan t tabel. adalah sebesar 1,645 sehingga t hitung -t tabel dengan tingkat signifikansi 0.356 yang lebih besar dari taraf signifikansi 0.05. Ditetapkan bahwa H o ditolak atau H i diterima, sehingga diambil kesimpulan bahwa Debt to Equity Ratio secara parsial sendiri mempunyai pengaruh negatif yang tidak signifikan terhadap tingkat pengembalian saham pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Debt to Equity Ratio merupakan perbandingan antara total debt total hutang yang berbunga atau interest bearing debt, baik jangka panjang maupun janga pendek dengan stockholders’ equity ekuitas pemegang saham, semakin tinggi rasio ini menunjukkan bahwa perusahaan cenderung menggunakan utang sebagai sumber pembiayaan dari pada menggunakan modal sendiri, tingginya rasio ini akan mengakibatkan utang yang bertambah dan sangat mempengaruhi nilai pengembalian saham, Tambunan 2007:117. Hasil penelitian ini tidak searah dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Winarto 2007 dan Simbolon 2006, tetapi searah dengan Purba 2007. Universitas Sumatera Utara

5. Variabel Yang Lebih Dominan Berpengaruh Terhadap Harga Saham

Suliyanto 2005: 81 mengungkapkan bahwa untuk menetapkan variabel bebas yang paling dominan berpengaruh terhadap variabel terikat dapat ditetapkan dengan nilai beta yang ada pada tabel koefisien, semakin tinggi nilai betanya maka semakin tinggi pula pengaruh variabel bebas tersebut terhadap variabel terikatnya. Berdasarkan Tabel 4.12, diketahui bahwa nilai beta variabel Earning Per Share sebesar 0,418 dan merupakan nilai beta tertinggi diantara variabel bebas lainnya. Maka ditetapkan bahwa variabel Earning Per Share merupakan variabel yang paling dominan berpengaruh terhadap tingkat pengembalian saham pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Universitas Sumatera Utara

B. Sektor Properti 1. Analisis Deskriptif Variabel Secara Rata-Rata Selama Periode Penelitian

Tabel 4.13 berikut menunjukkan rata-rata nilai variabel bebas yakni Earning Per Share EPS, Price Earning Ratio PER dan Debt to Equity Ratio DER dan variabel terikat tingkat pengembalian saham yang telah diperoleh selama periode penelitian. Tabel 4.13 Rata-rata EPS, PER, DER, dan Tingkat Pengembalian Saham Perusahaan Sektor Properti Yang Terdaftar di BEI Periode 2005-2007 No. Kode Emiten Nilai Rata-rata Variabel EPS PER DER Return Total 1 CKRA 0,9 108,0633 0,0625 0,885898 2 CTRS 63,1375 13,8875 0,7325 1,707377 3 DART 24,185 5,2875 2,12 0,427604 4 DILD 1,62 31,4875 241,045 1,105008 5 DUTI 39,715 18,3625 1,5375 3,691978 6 GMTD 65,54 5,105 2,455 1,14834 7 JIHD 25,8425 -10,73 1,675 0,183634 8 JRPT 95,1375 27,71 0,5775 0,876028 9 LAMI 1,0875 70,6875 1,735 0,435547 10 LPCK 16,1925 32,0825 1,58 0,614052 11 OMRE 3,6 -7,41 2,1875 1,040881 12 PTRA -23,9975 9,485 2,015 0,902778 13 PUDP 7,305 50,1625 0,5025 1,752625 14 PWON 484,86 16,26 4,85 0,191985 15 RBMS -2,42 32,73 0,125 0,424268 16 SMRA 61,48 16,6475 1,19 1,709239 RATA-RATA 54,01156 26,23865 16,52438 1,068577 Sumber : Lampiran data diolah Tabel 4.13 di atas menunjukkan nilai variabel secara umum yaitu rata-rata masing-masing variabel bebas yang terdiri dari Earning Per Share EPS, Price Earning Ratio PER, Debt to Equity Ratio DER dan variabel terikat yaitu tingkat pengembalian saham pada perusahaan sektor properti yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama kurun waktu penelitian yaitu 3 tahun. Universitas Sumatera Utara