Arus Laba Pengaruh Pertumbuhan Arus Kas Operasi AKO terhadap Return Saham.

4.4 Metode Pengumpulan Data

Berdasarkan sumbernya data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Metode pengumpulan data yaitu dengan dokumentasi, menggunakan salinan arsip atau catatan perusahaan. Data sekunder dalam penelitian ini berupa laporan keuangan tahunan Perusahaan yang diperoleh dari Indonesia Capital Market Directory yang diterbitkan oleh Bursa Efek Indonesia dari tahun 2005 – 2010, serta dari website http:www.idx.co.id , dan http:wwwbi.go.id . Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data polling, yaitu gabungan antara data time series dan cross section Sehinggajumlah n yang digunakan dalam penelitian adalah perkalian antara jumlah emiten LQ 45 yang menjadi sampel yaitu 20 emiten dengan periode pengamatan yang dilakukan selama 5 tahun yaitu tahun 2005 – 2010 .

4.5 Defenisi Operasional dan Pengukuran Variabel

Variabel penelitian ini terdiri dari varabel independen dan variabel dependen

4.5.1 Variabel

Independen Variabel independen dalam penelitian ini adalah Arus Kas yang terdiri dari Arus Kas Operasi AKO, Arus Kas Investasi AKI, Arus Kas Pendanaan AKP , Laba Akuntansi LAKRasio Profitabilitas yang diproksikan terhadap Return On Assets ROAReturn On Equity ROE , Net Profit Margin NPM

1. Arus

Kas Universitas Sumatera Utara Laporan Arus Kas statement of cash flows atau cash flow statement adalah laporan yang menyajikan ikhtisar terinci mengenai arus kas masuk dan arus kas keluar. Arus kas yang diuji dalam penelitian ini adalah pertumbuhan arus kas Naimah, 2000 terdiri dari : a. Arus Kas Operasi X1 Arus Kas Operasi meliputi pertumbuhan arus kas operasi yang dihasilkan dari digunakan dalam kegiatan operasional perusahaan, skala yang digunakan adalah skala rasio. Arus Kas Operasi = AKO t – AKO t-1 x 100 AKO t-1 b. Arus Kas Investasi X2 Arus Kas Investasi meliputi pertumbuhan arus kas yang dihasilkan dari digunakan dalam kegiatan investasi perusahaan dan skala yang digunakan adalah skala rasio. Arus Kas Investasi = AKI t – AKI t-1 x 100 AKI t-1 c. Arus Kas Pendanaan X3 ArusKas Pendanaan meliputi pertumbuhan arus kas yang dihasilkan dari dan untuk kegiatan Pendanaanperusahaan , skala yang digunakan adalah skala rasio. Universitas Sumatera Utara AKP t – AKP t ‐1 Arus Kas Pendanaan = x 100 AKP t ‐1

2. Laba

Akuntansi X 4 Laba akuntansi dapat digunakan sebagai indikator efisiensi penggunaan dana yang tertanam dalam perusahaan . Dengan melihat pertumbuhan laba, skala yang digunakan adalah skala rasio Husnan , 2001 LAK t – LAK t ‐1 Laba Akuntansi = x 100 LAK t ‐1

3. Profitabilitas

Rasio Profitabilitas profitability ratio merupakan rasio yang memberikan ukuran tingkat efektivitas manajemen dalam menghasilkan profit.Weston dan Brigham, 2001. Rasio yang digunakan adalah : a. Return on Asset ROA X5 Return On Asset mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan profit dengan memanfaatkan asset perusahaan , skala yang digunakan adalah skala rasio Laba Bersih Setelah Pajak ROA = x 100 Total Asset b. Return on Equity ROE X6 Universitas Sumatera Utara Return On Equity mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan profit dengan memanfaatkan modal perusahaan skala yang digunakan adalah skala rasio Laba Bersih Setelah Pajak ROE= x 100 Modal Sendiri c. Net Profit Margin NPM X7 Net Profit Margin mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan profit dari hasil penjualan bersih, skala yang digunakan adalah skala rasio Laba Bersih Net Profit Margin = x 100 Penjualan Bersih

4.5.2 Variabel Dependen

Variabel Dependen dalam penelitian ini adalah Return Saham Y . Return saham adalah keuntungan yang dinikmati investor atas investasi saham yang dilakukannya Ekspektasi para investor atas investasi yang dilakukannya adalah memperoleh return tingkat pengembalian sebesar-besarnya dengan resiko tertentu. Pengertian return saham yang dimaksud dalam penelitian ini adalah capital gain, yaitu keuntungan yang diperoleh dari kenaikan harga saham. Return saham dalam penelitian ini, adalah return rata – rata bulanan dalam satu tahun yang diperoleh dari selisih harga saham bulan ini P t dengan harga saham bulan sebelumnya P t-1 dibagi dengan harga saham bulan sebelumnya P t-1 . Universitas Sumatera Utara Return Saham dapat diformulasikan sebagai berikut Jogiyanto, 2003 P t – P t ‐1 Ri = P t ‐1 Dimana : Ri = Return Saham P t = Harga Saham Pada Periode sekarang P t ‐1 = Harga Saham Pada Periode sebelumnya Berdasarkan hal tersebut matriks defenisi operasional masing-masing variabel dan pengukurannya ditunjukkan pada Tabel 4.4 berikut : Universitas Sumatera Utara Tabel 4.4 Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Jenis Variabel Indikator Variabel Defenisi Variabel Parameter Skala VariabelInd ependen Arus Kas Laba Arus Kas Operasi AKO X1 Arus Kas Investasi AKI X2 Arus Kas Pendanaan AKP X3 Laba Akuntansi LAK X4 Selisih antara kas yang dihasilkan dari digunakan untuk kegiatan operasional periode sekarang t dikurangi kas yang dihasilkan dari digunakan untuk kegiatan operasional periode sebelumnya t-1 dibagi kas darikegiatan operasional sebelumnya t-1 Selisih antara kasyang dihasilkandari digunakan untuk kegiatan investasi periode sekarang t dikurangi kas yang dihasilkan dari digunakan untuk kegiatan investasi periode sebelumnya t-1 dibagi dengan kas yang dihasilkan dari digunakan untuk aktivtas investasi periode sebelumnya t- 1 Selisih antara kas yg dihasilkan daridigunakan untuk aktivitas pendanaan periode sekarang t dikurangi kas yang dihasilkan dari digunakan untuk aktivitas pendanaan periode sebelumnya t-1 dibagi dengan kas yang dihasilkan dari digunakan untuk kegiatan pendanaan periode sebelumnyat-1 Laba Akuntansi periode sekarang t dikurangi laba akuntansi periode sebelumnya t-1 dibagi laba akuntansi periode sebelumnya t-1 AKO = AKO t – AKO t-1 AKO t-1 AKI = AKI t – AKI t-1 AKI t-1 AKP = AKP t – AKP t-1 AKP t-1 LAK = LAK t – LAK t-1 LAK t-1 Rasio Rasio Rasio Rasio Universitas Sumatera Utara Profitabilitas Variabel Dependen Return Saham Return On Asset ROA X5 Return OnEquity ROE X6 Net Profit Margin NPM X7 Return Saham Y Rasio yang mengukur kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba dari asset perusahaan Rasio yang mengkur kemampuan perusahaan menghasilkan laba melalui penggunaan modal sendiri Rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba bersih dilihat dari penjualan bersih Tingkat keuntungan yang diperoleh investor atas investasi yang dilakukan ROA = Laba Setelah Pajak Total Assets Average ROE = Laba Setelah Pajak Modal Sendiri NPM = Laba Bersih Setelah Pajak Penjualan Bersih P t – P t-1 Ri = P t-1 Rasio Rasio Rasio Rasio

4.6 Metode

Analisis Data Metode analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah menggunakan model analisa regresi berganda. Sebelum dianalisis data tersebut harus good and fit, maka untuk menilai apakah data good and fit terlebih dahulu dilakukan uji kualitas data. Adapun uji yang dilakukan untuk penelitian ini adalah:

4.6.1 Pengujian Asumsi Klasik

Universitas Sumatera Utara

4.6.1.1 .Uji Normalitas

Uji Normalitas data bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel Independen dan variabel dependen berdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik seharusnya berdistribusi normal atau mendekati normal . Uji ini dilakukan dengan cara melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal atau grafik. Apabila data menyebar di sekitar garis maka data normal dan sebaliknya. Ghozali,2001 Pengujian normalitas data secara grafik dapat menyesatkan khususnya untuk jumlah sampel yang kecil sehingga diperlukan analisis statistik. Uji statistik dapat dilakukan dengan Uji Kolmogorov-Smirnov. Pengujian normalitas dapat dilakukan melalui analisis grafik dan analisis statistik. 1. Analisis Grafik Cara ini dilakukan dengan melihat grafik histogram atau normal probability plot , jika data menyebar disekitar garis menunjukkan pola berdistribusi normal, dan sebaliknya jika data menyebar jauh maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas 2. Analisis Statistik Uji Normalitas dengan Grafik dapat menyesatkan kalau tidak hati – hati, karena secara visual kelihatan normal, padahal secara statistik bisa sebaliknya. Oleh sebab itu dianjurkan untuk melengkapinya dengan uji statistik. Caranya dengan melakukan uji Kolmogorov ‐Smirnov. Distribusi data dikatakan normal jika signifikansi0.05. Universitas Sumatera Utara

4.6.1.2 Uji Multikolinearitas

Menurut Ghozali 2001 Uji multikolinieritas dilakukan untuk menguji apakah ada korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Untuk mengetahui ada atau tidak adanya multikolinearitas dapat dilihat dari 1 nilai tolerance dan 2 nilai Variance Inflation Faktor VIP. Jika nilai tolerance dari 0,1 dan VIF 10 maka tidak terjadi multikolinearitas. Ghozali 2005 . 4.6.1.3Uji Autokorelasi Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara variabel pengganggu dengan variabel lainnya. Regresi yang baik adalah tidak terjadi Autokorelasi. Untuk menguji dapat dilakukan uji Durbin Watson Statistik, yaitu dengan membandingkan nilai d tabel dengan nilai dw hitung dengan tingkat signifikansi 5. Ghozali,2001. Secara sederhana, gejala adanya autokorelasi dapat juga dilihat langsung dengan cara melihat hasil uji statistik Durbin-Watson. Dasar pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi sebagai berikut: 1. Bila nilai DW terletak diantara batas atas atau upper bound du dan 4-du maka koefisien autokorelasi = 0, berarti tidak ada autokorelasi. 2. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower bound sebesardl maka koefisien autokorelasi 0, berarti ada autokorelasi positif. 3. Bila nilai DW lebih besar dari 4-dl maka koefisien autokorelasi 0, berarti ada autokorelasi negatif. Universitas Sumatera Utara 4. Bila nilai DW terletak antara du dan dl atau DW terletak antara 4-du dan 4-dl, maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.

4.6.1.4 Uji Heteroskedastisitas

Uji Heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Model Regresi yang baik adalah homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Gejala heteroskedastisitas dapat diuji dengan menggunakan metode grafik yaitu dengan melihat ada tidaknya pola tertentu yang tergambar pada scatterplot Dasar analisis adalah 1. Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit, maka telah terjadi heteroskedastisitas. 2. Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Analisis dengan Grafik Plot memiliki kelemahan yang signifikan, karena jumlah pengamatan yang sedikit dapat mempersulit dalam menginterpretasikan hasil grafik plot. Oleh sebab itu diperlukan uji statistik yang dapat menjamin keakuratan hasil. Uji Statistik yang dapat dilakukan untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas dapat pula dilakukan Uji Glejser. Dasar pengambilan keputusan uji heteroskedastisitas melalui Uji Glejser dilakukan sebagai berikut : Universitas Sumatera Utara 1. Apabila koefisien parameter beta dari persamaan regrsi signifikan statistik, yang berarti data empiris yang diestimasi terjadi heteroskedastisitas. 2. Apabila probabilitas nilai test tidak signifikan test statistik, maka berarti data empiris yang diestimasi tidak terjadi heteroskedastisitas.

4.6.2 Pengujian Hipotesis

Dalam melakukan uji hipotesis , alat analisis yang digunakan adalah Analisis Regresi Linear Berganda Multiple Regresion, yang dirumuskan sebagai berikut: Y=a+ 1X1+2X2+3X3+4X4+5X5+6X6 +7X7 + e Dimana: Y = Return Saham a = konstanta 1-7 = koefisien regresi X1 = Arus Kas Operasi AKO X2 = Arus Kas Investasi AKI X3 = Arus Kas Pendanaan AKP X4 = Laba Akuntansi LAK X5 = Return On Asset ROA X6 = Return On Equity ROE X7 = Net Profit Margin NPM e = Error term variabel pengganggu Ketepatan fungsi regresi dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari Goodness of fitnya. Secara statistik Goodness of fit dapat diukur dari nilai Koefisien determinasi, Nilai Statistik F dan Nilai Statistik t. Koefisien Determinasi R² bertujuan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dapat menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien Universitas Sumatera Utara determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R² yang mendekati satu berarti variabel independennya memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen Ghozali,2006Untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan maka dilakukan uji anova atau F-test. Sedangkan untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial maka digunakan t-test.

4.6.2.1 Uji Serempak Uji Statistik F

Uji Statistik F digunakan untuk menguji pengaruh seluruh variabel Independen secara bersama-sama simultan terhadap variabel Dependen dengan tingkat keyakinan 95 . Hipotesis yang diuji adalah Hipotesis nol Ho dan Hipotesis Alternatif HA . Hipotesis dapat dirumuskan sebagai berikut: 1. Ho: 1,2,3,4 , 5 , 6 , 7 = 0, Artinya secara simultan seluruh variabel Independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Dependen . 2. HA: 1,2, 3,4 5 6 7≠ 0, Artinya secara simultan seluruh variabel Independen berpengaruh signifikan terhadap variabel Dependen . Universitas Sumatera Utara Untuk menentukan nilai F hitungdigunakan rumus berikut Gujarati,2003 F hitung = R² k-1 1 - R² N – k dimana : R² = Koefisien Determinasi k = Banyaknya koefisien regresi N = Banyaknya Observasi Uji F dilakukan dengan membandingkan F hitung dengan F tabel dengan tingkat keyakinan 95 α = 0,05 kriteria pengujian adalah : 1. Jika F hitung F tabel maka H0 ditolak artinya variabel independen secara simultan berpengaruh terhadap variabel dependen. 2. Jika F hitung ≤ F tabel maka Ho diterima artinya variabel independen secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel dependen

4.6.2.2 Uji Parsial Uji Statistik t

Untuk menentukan signifikansi secara parsial antara masing-masing variabel independen dengan variabel dependen maka hipotesis diuji dengan Uji signifikansi statistik t pada tingkat signifikan sebesar 95 α = 0,05 Hipotesis yang digunakan adalah: 1. H0: i = 0 Universitas Sumatera Utara Artinya secara parsial variabel Independentidak berpengaruh signifikan terhadapvariabel Dependen 2. HA: i ≠ 0 Artinya parsial variabel Independen berpengaruh signifikan terhadapvariabelDependen . Hasil hipotesis dilakukan dengan cara membandingkan t hitung dengan t tabel . Nilai t statistik dapat dicari dengan rumus, Gujarati, 2003: t hitung = darDeviasi S gresi Koefisien tan Re Untuk nilai t tabel ditentukan tingkat signifikansi 5 dengan derajat kebebasan df= n-k-1 dimana n adalah jumlah observasi dan k adalah jumlah variabel independen Kriteria uji t adalah: 1. Jika t hit t tabel , maka H ditolak , artinya secara parsial variabel independen X i berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen Y, 2. Jika t hit ≤ t tabel , maka H diterima, artinya secara parsial variabel independen X i tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen Y. Untuk melihat kontribusi variabel independen terhadap variabel dependen , dapat dilihat melalui nilai koefisien determinasi R square R 2 Koefisien determinasi R 2 digunakan untuk mengukurseberapa jauh kemampuanmodel dalam menerangkan variasi variabel dependen., dimana nilai koefisiennya antara 0 sampai dengan 1Ghozali, 2005. Hal ini berarti bahwa nilai R 2 yang semakin Universitas Sumatera Utara tinggi atau mendekati1 satu merupakan indikator semakin menjelaskan kuatnya kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen. Universitas Sumatera Utara

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

5.1 Deskriptif Data

5.1.1 Deskripsi Lokasi

Bursa Efek Jakarta memperkenalkan LQ 45 pada tanggal 24 Februari 1997 . Indeks ini merupakan pemeringkatan bagi perusahaan yang sahamnya aktif diperdagangkan . Indeks LQ 45 menyediakan sarana yang objektif dan terpercaya bagi analisis keuangan, manajer investasi, investor dan pemerhati pasar modal lainnya dalam memonitor pergerakan harga dari saham-saham yang aktif diperdagangkan. Populasi yang diambil sebagai sampel dalam peneliitian ini adalah perusahaan yang konsisten masuk dalam pemeringkatan LQ 45 periode Agustus 2005 sampai dengan Agustus 2010 Saham yang termasuk dalam LQ 45 adalah saham yang aktif diperdagangkan dan likuid. Dalam menentukan sampel dilakukan tehnik purposive sampling dengan kriteria : 1. Populasi penelitian ini adalah perusahaan LQ 45 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI periode Agustus 2010 2. Perusahaan yang konsisten masuk dalam kategori LQ 45 , periode Agustus 2005 sampai dengan Agustus 2010 Universitas Sumatera Utara 3. Mempunyai laporan keuangan yang lengkap serta data yang dibutuhkan dalam penelitian ini mulai dari tahun 2005 sampai dengan 2010 4. Perusahaan yang selama tahun pengamatan tidak pernah mengalami delisting. Dari populasi sebanyak 45 perusahaan yang masuk pemeringkatan LQ 45, diperoleh sebanyak 20 perusahaan yang memenuhi kriteria sebagai sampel.Data yang digunakan dalam penelitian ini adalahdata sekunder berupa polling data untuk semua variabel return saham, arus kas operasi, arus kas investasi, arus kas pendanaan, laba akuntansi,Return On Equity, Return On Asset, danNet Profit Margin dan data tersebut diperoleh dari Bursa Efek Indonesia melalui situs www.idx.co.id .

5.1.2 Statistik DeskriptifVariabel Penelitian

Hasil analisis statistik deskriptif data awal dapat dilihat pada Tabel 5.1 berikut ini. Berdasarkan analisis statistik Deskriptif pada setiap variabel pada penelitian ini menampilkan karakteristik sampel setiap variabel yang digunakan dalam penelitian ini . Statistik deskriptif dalam penelitian ini adalah data awal, yang meliputi jumlah sampel N,rata –rata sampelmean nilai maksimummaximum,nilai minimum minimum serta standar deviasi untuk setiap variabel penelitian. Universitas Sumatera Utara Tabel 5.1 Hasil Analisis Deskriptif Data

5.1.2.1 Statistik Deskriptif Variabel Return Saham

Pada Tabel 5.1 diatas menunjukkan bahwa jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 100 sampel data. Berdasarkan hasil perhitungan analisis statistic deskriptif diperoleh bahwa nilai return saham terendah minimum adalah -19,00 dan nilai tertinggi maximum adalah19,70 . Perubahan return mempunyainilai rata – rata mean sebesar 2,90 dengan standar deviasi sebesar 7,15 . Return saham dapat digunakan untuk mengukur dan mengidentifikasi kinerja saham di bursa efek. Return sahammenunjukkan perubahan harga saham suatu perusahaan dari satu periodeke periode berikutnya. Penelitian ini menggunakan nilai rata – rata selama tahun pengamatan yaitu tahun 2005sampai dengan tahun 2010. Nilai rata – rata Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation RETURN 100 -19.00 19.70 2.9072 7.15167 AKO 100 -5072.75 1450.51 -47.9345 578.50014 AKI 100 -44578.52 4457.23 -370.1945 4496.34330 AKP 100 -8743.00 31092.32 250.0122 3499.20465 LAK 100 -7734.24 4877.45 -37.0703 1057.23104 ROA 100 -61.37 88.83 17.6335 20.00977 ROE 100 -208.45 120.91 31.8663 40.81593 NPM 100 -188.65 50.43 9.6152 27.52889 Valid N listwise 100 Universitas Sumatera Utara saham menunjukkan hasil positif, ini menunjukkan kecenderungan harga saham selama periode pengamatan mengalamai kenaikan.

5.1.2.2 Statistik Deskriptif Variabel Arus Kas Operasi

Variabel arus kas operasi memiliki nilai terendah minimum -5.072,75 dan nilai tertinggi maksimum sebesar 1.450,51 . Rata – rata mean daripertumbuhan arus kas operasi adalah sebesar -47,93 dengan nilaistandardeviasi sebesar 578,50 . . Standar deviasi variabel pertumbuhan arus kas operasi lebih besar dari mean variabel pertumbuhan arus kas operasi . Hal ini menunjukkan bahwa simpangan data dalam penelitian ini relatif besar.

5.1.2.3 Statistik DeskriptifVariabel Arus Kas Investasi

Variabel arus kas investasi memiliki nilai terendah minimum sebesar - 44.578,51 dan nilai tertinggi maximum sebesar 4.457,23 . Rata – rata mean dari pertumbuhan arus kas investasi adalah sebesar-370,19 dengan nilai standar deviasi sebesar 4,49 . . Standar deviasi variabel pertumbuhan arus kas investasi lebih besar dari mean variabel pertumbuhan arus kas investasi . Hal ini menunjukkan bahwa simpangan data dalam penelitian ini relatif besar.

5.1.2.4 Statistik Deskriptif Variabel Arus Kas Pendanaan

Variabel arus kas Pendanaan memiliki nilai terendah minimum sebesar- 8.743,00 dan nilai tertinggi maximum sebesar 31.092,32 . Rata – rata mean Universitas Sumatera Utara dari pertumbuhan arus kas pendanaan adalah sebesar 250,01 dengan nilai standar deviasi sebesar 3,49 . . Standar deviasi variabel pertumbuhan arus kas pendanaan lebih kecil dari mean variabel pertumbuhan arus kas pendanaan. Hal ini menunjukkan bahwa simpangan data dalam penelitian ini relatif kecil .

5.1.2.5 Statistik Deskriptif VariabelLaba Akuntansi

Variabel laba akuntansi memiliki nilai terendah minimum sebesar - 7.734,24 dan nilai tertinggi maximum 4.877,45 . Rata – rata mean dari pertumbuhan laba akuntansi bernilai negatif sebesar -37, 07 yang menunjukkan laba akuntansi mengalami penurunan dengan nilai standar deviasi sebesar 1.057,23 . . Standar deviasi variabel pertumbuhan laba akuntansi lebih besar dari mean variabel pertumbuhan laba akuntansi . Hal ini menunjukkan bahwa simpangan data dalam penelitian ini relatif besar.

5.1.2.6 Statistik Deskriptif Variabel Return on Asset

Variabel memiliki nilai terendah minimum sebesar -61,37 dan nilai tertinggi maximum 88,83 . Rata – rata mean Return On Asset ROA bernilai positif sebesar 17,63 . Hal ini menunjukkan bahwa selama tahun 2006 sampai 2010Return On Assetperusahaan yang terdaftar dalam LQ 45 mengalami peningkatan. Standar deviasi ROAsebesar 20,00 . . Standar deviasi variabel Universitas Sumatera Utara Return On Asset lebih besar dari rata – rata halini menunjukkan bahwa simpangan data dalam penelitian ini relatif besar.

5.1.2.7 Statistik Deskriptif Variabel Return on Equity

VariabelReturn On Equitymemiliki nilai terendahminimum sebesar - 208,45 dan nilai tertinggi maximum 120,91 . Rata – rata mean dari pertumbuhanReturn OnEquity ROE bernilai positif sebesar 31,86 . Hal ini menunjukkan bahwa selama tahun 2006 sampai 2010 Return On Equityperusahaan LQ 45 mengalami peningkatan. Standar deviasi ROE sebesar 40,81 . . Standar deviasi variabel Return On Equity lebih besar dari rata – rata hal ini menunjukkan bahwa simpangan data dalam penelitian ini relatif besar.

5.1.2.8 Statistik Deskriptif VariabelNet Profit Margin

Variabel Net Profit Marginmemiliki nilai terendah minimumsebesar - 188,65 dan nilai tertinggi maximum 50,43 . Rata – rata mean dari Net Profit MarginNPM bernilai positif sebesar 9,61 . Hal ini menunjukkan bahwa selama tahun pengamatan Net Profit Margin perusahaan LQ 45 mengalami peningkatan. Standar deviasi NPM sebesar 27,52 . . Standar deviasi variabel Net Profit Margin lebih besar dari rata – rata hal ini menunjukkan bahwa simpangan data dalam penelitian ini relatif besar

5.2 Uji Asumsi

Klasik Universitas Sumatera Utara Berikut akan disajikan hasil pengujian asumsi klasik terhadap model regresi , yang meliputi uji normalitas data, multikolinearitas, autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas. Uji asumsi klasik dilakukan untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas yang ada dalam penelitian ini

5.2.1 Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah variabel residual memiliki distribusi normal. Untuk menguji apakah distribusi data normal atau tidak dapat dideteksi dengan dua cara yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Analisis garfik merupakan cara termudah.Untuk mengetahui normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan data observasi dengan distribusi yang mendekati normal. Untuk memperoleh hasil terbaik maka terlebih dahulu dilakukan outlierdata. Data Outlieradalah data yang memiliki karakteristik unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi lainnya dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim baik untuk sebuah variabel tunggal atau variabel kombinasi Ghozali, 2005. Setelah dilakukanoutlierdata maka data yang semula 100 menjadi 88data Pengujian normalitas dapat dilakukan melalui analisis grafik dan analisis statistik. 3. Analisis Grafik Universitas Sumatera Utara Cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram . atau normal probability plot.jika data menyebar disekitar garis diagonal menunjukkan pola berdistribusi normal, dan sebaliknya jika data menyebar jauh maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitasHasil pengujian Normalitas dapat dilihat pada dilihat pada Gambar Grafik Histogram berikut ini : Gambar 5.1 Grafik Histogram Dengan melihat tampilan grafik histogram dapat disimpulkan bahwa pola distribusi data mendekati normal. Hal ini dapat dilihat pada grafik normal plot pada Gambar 5.2 berikut . Universitas Sumatera Utara Gambar 5.2 Normal P-P Plot Dari grafik normal p-p plot di atas terlihat titik – titik sebaran lebih mendekati garis normal . Hasil pengujian tersebut menunjukkan bahwa data terdistribusi secara normal. 4. Analisis Statistik Pengujian normalitas data secara grafik dapat menyesatkan khususnya untuk jumlah sampel yang kecil sehingga diperlukan analisis statistik. Uji statistik yang dilakukan adalah dengan Uji Kolmogorov- SmirnovDistribusi data dikatakan normal jika signifikansi 0.05. Uji Kolmogorov Smirnov dapat dilihat pada Tabel 5.2berikut : Universitas Sumatera Utara Tabel 5.2 Normalitas data One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 88 Mean .0000000 Normal Parameters a,,b Std. Deviation 4.67778504 Absolute .097 Positive .061 Most Extreme Differences Negative -.097 Kolmogorov-Smirnov Z .912 Asymp. Sig. 2-tailed .376 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Hasil Uji Kolmogorov - Smirnov menunjukkan siknifikansi sebesar 0,376 yang berada di atas 0,05 . Jadi dapatdisimpulkan bahwa berdasarkan uji Kolmogorov – Smirnovdata telah terdistribusi secara normal .Hal ini sejalan dengan uji GrafikHistogram dan Normal Probability plot. Universitas Sumatera Utara

5.2.2 Uji

Multikolinearitas Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalammodel regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi multikolinearitas. . Untuk mengetahui adanya multikolinearitas dapat dilihat dari nilai tolerancedan nilai Variance Inflation Faktor VIP. Jika nilai tolerance dari 0,1 dan VIF 10 maka tidak terjadi multikolinearitas. Ghozali 2006. Hasil pengujian multikolinearitas dapat terlihat pada Tabel 5.3 berikut Tabel 5,3 Hasil Uji Multikolinearitas Coefficients a Collinearity Statistics Model Tolerance VIF AKO .974 1.027 AKI .956 1.046 AKP .976 1.024 LAK .934 1.071 ROA .152 6.582 ROE .197 5.067 1 NPM .441 2.270 a. Dependent Variable: RETURN Universitas Sumatera Utara Dari tabel tersebut menunjukkan bahwa semua variabel independen memiliki nilai tolerance 0,1 dan VIF 10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen . Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa dalam model ini tidak terjadi multikolinieritas.

5.2.3 Uji Autokorelasi

Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode sebelumnya. Menurut Ghozali 2006 model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi .Data yang digunakan dalam menguji Autokorelasi adalah data dari variabel independen setelah outlier dihilangkan.Gejala autokorelasi dapat dideteksi dengan menggunakan uji Durbin-Watson DW.Nilai DW tersebut selanjutnya dibandingkan dengan DW Tabel. Uji Durbin – Watson dl du 2 4-du 4-dl 4 Gambar 5.3 Kriteria dalam pengujian Uji Durbin – Watson sbb : dw dl : terdapat gejala autokorelasi positif Daerah Ragu Autokorelasi Positif Tidak ada Autokorelasi Daerah Ragu Autokorelasi Negatif Universitas Sumatera Utara dw 4 – dl : terdapat gejala autokorelasi negatif dl dw 4 – du : tidak terdapat gejala autokorelasi dl dw du : tidak ada kesimpulan daerah ragu Hasil pengujian yang dilakukan dengan uji Durbin Watson menunjukkan hasil yang dapat dilihat pada Tabel 5.4 berikut: Tabel 5.4 Uji Durbin - Watson B erdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dengan Uji Durbin Watson dw diperoleh nilai dw sebesar 1,689Sedangkan besarnya nilai DW-tabel untuk n= 88dan k=7 untuk dL batas bawah = 1,474dan untuk dU batas atas = 1,829; selanjutnya nilai 4 - dU = 2,171 dan 4 – dL=2,526. Jadi dapat disimpulkan Nilaidl dw duatau 1,474 1,689 1,829. Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .538 a .289 .227 4.878147 1.689 a. Predictors: Constant, NPM, AKI, AKO, AKP, LAK, ROE, ROA b. Dependent Variable: RETURN Universitas Sumatera Utara Dari hasil pengujian menunjukkan dw berada pada areatidak ada kesimpulan daerah ragu . Secara lebih jelas dapat dilihat pada Gambar 5.4 berikut : Hasil Uji Durbin Watson . 1,474 1,829 1,829 2,171 2,526 4 Gambar 5.4 Uji Durbin Watson Sesuai dengan Gambar tersebut menunjukkan Durbin Watson berada di daerah ragu – ragu atau berada di daerah tidak ada kesimpulan.

5.2.4 Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah jika tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2006. . Data yang digunakan dalam menguji Heteroskedastisitas adalah data dari variabel independen setelah outlier dihilangkan.Gejala heteroskedastisitas dapat diuji dengan Daerah Ragu Autokorelasi Positif Tidak ada Autokorelasi Daerah Ragu Autokorelasi Negatif 1,68 9 Universitas Sumatera Utara menggunakan metode grafik yaitu dengan melihat ada tidaknya pola tertentu yang tergambar pada scatterplotDasar analisis adalah 3. Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit, maka telah terjadi heteroskedastisitas. 4. Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Hasil pengujian heteroskedastisitasdapat di tunjukkan melalui Grafik Scatterplot seperti diperlihatkan pada Gambar 5.5 berikut: Gambar 5.5 Grafik Scatterplot Universitas Sumatera Utara Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y , dengan demikian maka dapat disimpulkan bahwa model regresi ini tidak terjadi heteroskedastisitas. Uji Statistik yang dapat dilakukan untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas dapat pula dilakukan Uji Glejser. Dasar pengambilan keputusan uji heteroskedastisitas melalui Uji Glejser dilakukan sebagai berikut : 3. Apabila koefisien parameter beta dari persamaan regresi signifikan statistik, yang berarti data empiris yang diestimasi terjadi heteroskedastisitas. 4. Apabila probabilitas nilai test tidak signifikan test statistik, maka berarti data empiris yang diestimasi tidak terjadi heteroskedastisitas. Hasil uji Glejser yang dapat terlihat pada Tabel 5.5 berikut ini Tabel 5.5 Uji Heteroskedastisitas Uji Glejser Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. Constant 3.981 .517 7.702 .000 AKO .000 .001 .097 .881 .381 AKI .000 .001 .068 .611 .543 1 AKP -8.311E-5 .000 -.108 -.979 .330 Universitas Sumatera Utara LAK -.002 .002 -.122 -1.079 .284 ROA .003 .043 .018 .064 .949 ROE -.010 .023 -.111 -.451 .653 NPM .012 .034 .057 .344 .732 a. Dependent Variable: abresid Tabel 5.5 menunjukkan bahwa koefisien parameter untuk semua variabel independen dalam penelitian ini tidak ada yang signifikan pada tingkat 0,05 . Maka dapat disimpulkan bahwa dalam penelitian ini tidak terjadi Heteroskedastisitas.

5.3 Pengujian Hipotesis

Ketepatan fungsi regresi dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari Goodness of fitnya.Secara statistik Goodness of fit dapat diukur dari nilai Koefisien determinasi, Nilai Statistik F dan Nilai Statistik t.

5.3.1 Analisis Koefisien

Determinasi R² Koefisien Determinasi R² bertujuan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dapat menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R² yang mendekati satu berarti variabel independennya memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen Ghozali , 2006 Universitas Sumatera Utara Tabel 5.6 Hasil Perhitungan Koefisien Determinasi R² Hasil perhitungan koefisien determinasi seperti terlihat pada Tabel 5.6 . Dari hasil perhitungan diperoleh Nilai Adjusted R Square sebesar 0,227. Hal ini menunjukkan besarnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen yang dapat diterangkan oleh model persamaan ini sebesar 22,7 . Artinya pengaruh variabel pertumbuhan Arus Kas Operasi AKO, Arus Kas Investasi AKI, Arus Kas Pendanaan AKP, Laba Akuntansi LAK , Return On Asset ROA, Return On Equity ROE , dan Net Profit Margin NPM terhadap Return saham yang dapat diterangkan pada model ini adalah 22,7 dan sisanya sebesar 77,3 dipengaruhi faktor lain yang tidak diteliti dalam model regresi, seperti faktor ekonomi makro, sentiment pasar serta kondisi politik suatu Negara.

5.3.2 Uji SignifikansiSerempak Uji Statistik F

Uji statistik F digunakan untuk menguji apakah semua variabel independen secara bersama-sama simultan mempunyai pengaruh terhadap variabel dependennya. : Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .538 a .289 .227 4.878147 a. Predictors: Constant, NPM, AKI, AKO, AKP, LAK, ROE, ROA Universitas Sumatera Utara Tabel 5.7 Hasil Perhitungan Uji F ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 775.507 7 110.787 4.656 .000 a Residual 1903.706 80 23.796 1 Total 2679.213 87 a. Predictors: Constant, NPM, AKI, AKO, AKP, LAK, ROE, ROA b. Dependent Variable: RETURN Hasil uji – F dapat dilihat pada Tabel 5.7 . Kriteria pengujian yang dilakukan adalah dengan membandingkan nilai F hitung dengan F tabel . Jika nilai F hitng F tabel maka Ho ditolak , dan jika nilai F hitng F tabel maka Ho dapat diterima.Dari hasil analisis regresi dapat diketahui , nilai F hitung sebesar4,656 dengan tingkat signifikansi 0,000 . Sedangkan pada F tabel pada tingkat kepercayaan 95 α=0,05adalah sebesar 2,12 . Berdasarkan hasil perhitungan tersebut diperoleh nilai F hitung F tabel atau 4,656 2,12 . makaHo ditolak yang artinya secara simultan terdapat pengaruh antara variabel dependen terhadap variabel independen . Hasil pengujian juga dapat dilihat melalui nilai probabilitas F 0,0000. α = 0,05 dimana nilai probabilitas jauh lebih kecil dari α=0,05 Universitas Sumatera Utara Hasil Uji Fmenunjukkan bahwa secara bersama simultan variabel independen yaitu variabel pertumbuhan Arus Kas Operasi AKO,Arus Kas Investasi AKI, Arus Kas Pendanaan AKP,Laba Akuntansi LAK ,dan Profitabilitas yang diproksikan atas Return On Asset ROA,Return On Equity ROE,dan Net Profit Margin NPM berpengaruhsignifikan terhadap variabel dependen yaitu return saham sehingga model regresi dapat digunakan untuk memprediksi return

5.3.3 Uji Siignifikansi Parsial Uji statistik t

Uji statistik t pada dasarnya digunakan untuk menguji apakah secara parsial variabel-variabel independen yang ada dalam model mempunyai pengaruh terhadap variabel dependennya. Hasil perhitungan uji statistik t untuk setiap variabel independen dapat dilihat pada Tabel 5.8 berikut : Tabel 5,8 Hasil Perhitungan Uji t Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 Constant 2.468 .878 2.809 .006 Universitas Sumatera Utara AKO -.002 .001 -.215 -2.256 .027 AKI .001 .001 .075 .782 .436 AKP 9.808E-5 .000 .065 .680 .498 LAK .011 .003 .384 3.940 .000 ROA .176 .074 .579 2.394 .019 ROE -.094 .039 -.505 -2.382 .020 NPM .009 .058 .021 .151 .881 a. Dependent Variable: RETURN Berdasarkan hasil uji tdiperoleh bahwasecara parsial variabel Arus Kas Operasi AKO, Laba Akuntansi LAK, Return On Asset ROA dan Return On Equity ROE berpengaruh signifikan terhadap return saham, Hasil uji t menunjukkan nilai signifikansinya dibawah α=0,05. Sedangkan variabel Arus Kas Investasi AKI, Arus Kas Pendanaan AKP , dan Net Profit Margin NPM tidak berpengaruh signifikan terhadap return saham dibuktikan dengan nilai signifikansinya yang lebih besar dari α= 0,05. Berdasarkan hasil uji t pada Tabel 5.8 maka model analisis regresi berganda dapat diformulasikan ke dalam persamaan regresi linear berganda sebagai berikut: Y= 2,468– 0,002 X 1 + 0,001 X 2 +9,808E-5 X 3 + 0,011X 4 + 0,176 X 5 - 0,094 X 6 + 0,009 X 7 Universitas Sumatera Utara atau persamaan regresi linear berganda sebagai berikut : Return=2,468 – 0,002 AKO+ 0,001 AKI+ 9,808E-5 AKP+ 0,011 LAK+ 0,176 ROA – 0,094 ROE + 0,009 NPM Persamaan regresi diatas mempunyai makna Nilai konstanta sebesar 2,468 artinya jikavariabel Independen yaitu AKOX 1 , AKIX 2 , AKPX 3 , LAKX 4 ,ROAX 5 , ROEX 6 , NPM X 7 , bernilai konstan atau sama dengan nol , maka nilai return saham adalah sebesar 3,029 Untuk melihat seberapa jauh pengaruh variabel independen secara individu parsial dalam menerangkan variabel dependen dapat diuraikan dengan membandingkan nilai t hitung dengan nilai t tabel nilai t tabel = 1,990 atau dengan melihat nilai signifikansinya. 1. Variabel Arus Kas a. Variabel Arus Kas Operasi AKO mempunyai nilai t hitung sebesar -2,256 sedangkan nilai t tabel sebesar -1,990 Nilai t hitung Nilai t tabel atau-2,136 - 1,990 maka Ho ditolak yang berarti bahwa Variabel Arus Kas Operasi AKO berpengaruh terhadap Return Saham. Hal ini juga dapat dilihat dari nilai signifikansit 0,027 α 0,05 Koefisien regresi variabel Arus Kas Operasi adalah sebesar – 0,002 . Nilai koefisien yang negatif menunjukkan bahwa setiap kenaikan Arus Kas Operasi sebesar 1 akan berpengaruh negatif terhadap Universitas Sumatera Utara return saham atau menurunkan return saham perusahaan LQ 45 sebesar 0,005 pada periode pengamatan 2006 – 2010 . b. Variabel Arus Kas Investasi AKI mempunyai nilai t hitung sebesar 0,782 sedangkan nilai t tabel sebesar 1,990 Nilai t hitung Nilai t tabel atau 0,782 1,990 maka Ho diterima yang berarti bahwa Variabel Arus Kas Investasi AKI tidak berpengaruh terhadap Return Saham. Hal ini juga dapat dilihat dari nilai signifikansi t 0,436 α 0,05 c. Variabel Arus Kas Pendanaan AKP mempunyai nilai t hitung sebesar 0,680 sedangkan nilai t tabel sebesar 1,990 . Nilai t hitung Nilai t tabel atau 0,680 1,990 maka Ho diterima yang berarti bahwa Variabel Arus Kas Pendanaan AKP tidak berpengaruh terhadap Return Saham. Hal ini juga dapat dilihat dari nilai signifikansi t 0.498 α 0,05 2. Variabel Laba Akuntansi Variabel Laba Akuntansi LAK mempunyai nilai t hitung sebesar 3,940 dan nilai t tabel sebesar 1,990 Nilai t hitung Nilai t tabel atau 4,524 1,990 maka Ho ditolak yang berarti bahwa Variabel Laba akuntansi LAK berpengaruh terhadap Return Saham. Hal ini juga dapat dilihat dari nilai signifikansi t 0,000 α 0,05 . Koefisien regresi variabel LAK adalah sebesar 0,011 . Nilai koefisien yang positif menunjukkan bahwa setiap kenaikan Laba Akuntansi sebesar 1 akan berpengaruh positif terhadap return saham atau Universitas Sumatera Utara menaikkan return saham perusahaan LQ 45 sebesar 0,011 pada periode pengamatan 2005 – 2010 . 5. Variabel Profitabilitas a. Return on Asset ROA mempunyai nilai t hitung sebesar 2,394 sedangkan nilai t tabel sebesar 1,990 Nilai t hitung Nilai t tabel atau 2,394 1,990 maka Ho ditolak yang berarti bahwa Variabel Return on Asset ROA berpengaruh signifikan terhadap Return Saham. Hal ini juga dapat dilihat dari nilai signifikansi t 0,019 α 0,05 . Koefisien regresi variabel ROA adalah sebesar 0,176 . Nilai koefisien yang positif menunjukkan bahwa setiap kenaikan ROA sebesar 1 akan berpengaruh positif terhadap return saham atau menaikkan return saham perusahaan LQ 45 sebesar 0,176 pada periode pengamatan 2005 – 2010 . b. Variabel Return on Equity ROE mempunyai nilai t hitung sebesar - 2,382sedangkan nilai t tabel sebesar - 1,990 Nilai t hitung Nilai t tabel atau -2,382 - 1,990 maka Ho ditolak yang berarti bahwa Variabel Variabel Return on Equity ROE berpengaruh signifikan terhadap Return Saham. Halini juga dapat dilihat dari nilai signifikansi t 0,020 α 0,05 . Koefisien regresi variabel ROE adalah sebesar -0.094 . Nilai koefisien yang negatif menunjukkan bahwa setiap kenaikan ROE sebesar 1 akan Universitas Sumatera Utara berpengaruh negatif terhadap return saham atau menurunkan return saham perusahaan LQ 45 sebesar 0,094 pada periode pengamatan 2005– 2010 . c. Variabel Net Profit Margin NPM mempunyai nilai t hitung sebesar 0,151 sedangkan nilai t tabel sebesar 1,990 . Nilai t hitung Nilai t tabel atau0,151 1,990 maka Ho diterima yang berarti bahwa Variabel Net Profit Margin NPM tidak berpengaruh terhadap Return Saham. Hal ini juga dapat dilihat dari nilai signifikansi t 0,881 α 0,05 .

5.4. Pembahasan

Hasil Uji F menunjukkan bahwa secara bersama simultan variabel independen yaitu variabel pertumbuhan Arus Kas Operasi AKO, Arus Kas Investasi AKI, Arus Kas Pendanaan AKP, Laba Akuntansi LAK , dan Profitabilitas yang diproksikan atas Return On Asset ROA, Return On Equity ROE, dan Net Profit Margin NPM berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen yaitu return saham Hasil uji t parsial yang telah dilakukan terhadap model regresi linier berganda menunjukkan bahwa pada periode pengamatan variabel AKO, LAK, ROA, ROE berpengaruh signifikan terhadap return saham, hal ini dibuktikan dengan nilai signifikansinya dibawah α=0,05. Sedangkan variabel AKI , AKP dan NPM tidak berpengaruh terhadap return saham hal ini ditunjukkan dengan nilai signifikansi yang lebih besar dari α=0,05. Universitas Sumatera Utara Hasil pengujian masing – masing variabel independen terhadap variabel dependen dapat dianalisis sebagai berikut

1. Pengaruh Pertumbuhan Arus Kas Operasi AKO terhadap Return Saham.

Dari hasil pengujian secara parsial diperoleh bahwakoefisien regresi untuk variabel pertumbuhan Arus Kas Operasi AKO sebesar – 0,002dengan nilai signifikan sebesar 0,027. Hal ini menunjukkan bahwa pertumbuhan Arus Kas Operasi berpengaruh signifikan terhadap return saham. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Ariadi 2009 dan Octavia 2008 menyatakan arus kas operasi berpengaruh terhadap return saham. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa variabel pertumbuhan arus kas operasi berpengaruh negatif terhadap return saham hal ini dapat diartikan bahwa investor merespon negatif terhadap perumbuhan arus kas operasi. Hal ini disebabkan karena pertumbuhan arus kas operasi beresiko dimasa depan yang bisa mengakibatkan lambatnya pasar menyerap barang– barang hasil industri. Hasil Penelitian ini berbeda denganhasil penelitian Wahyuni 2002 dan yang menyatakan bahwa arus kas operasi tidak berpengaruh terhadap return saham .

2. Pengaruh Pertumbuhan Arus Kas Investasi AKI terhadap Return Saham.