Dari tahapan-tahapan tersebut, diperoleh sampel untuk properti yang memenuhi kriteria-kriteria yang ditetapkan sebanyak 21 saham. Sampel
saham-saham tersebut terlampir pada lampiran 2.
Tabel 3.1 Tahapan Pemilihan Sampel
Kriteria Saham Property
Saham tersebut terdaftar di BEI dan termasuk dalam sektor properti
44
perusahaan tersebut terdaftar di BEI setelah atau masa penelitian Feb 2005- Jan 2008 dan termasuk dalam sektor properti
Perusahaan yang terdaftar sebelum masa penelitian Feb 2005- Jan 2008 dan termasuk dalam sektor properti
Perusahaan tersebut tidak berturut-turut memiliki laporan keuangan Rasio Keuangan selama masa 3 tahun dari bulan Feb 2005 - Jan 2007
Memiliki laporan keuangan berturut-turut selama 3 tahun dalam periode per bulan selama tahun Feb 2005- Jan 2008
9 35
14 21
C. Metode Pengumpulan Data
1. Riset Kepustakaan Library Research Riset kepustakaan yaitu data-data yang diambil dari jurnal-jurnal, buku-
buku, skripsi, tesis dan disertasi. 2. Data Sekunder
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data yang telah disediakan oleh pihak ketiga, dalam arti tidak berasal dari
sumber langsung. Data yang diperoleh berasal dari berbagai sumber, dan merupakan data pool data yakni data sejumlah saham yang termasuk ke
dalam sektor saham properti, selama tiga periode penelitian. Sebagian besar data yang digunakan didapatkan dari Bursa Efek Indonesia.
a. Harga saham bulanan dari sampel properti periode Januari 2005 – Januari 2008.
lv
b. Price Book Value PBV bulanan dari sampel properti periode Februari 2005 – Januari 2008.
c. Earning Per Share EPS bulanan dari sampel properti periode Februari 2005 – Januari 2008.
d. Debt Equity Ratio DER bulanan dari sampel properti periode Februari 2005 – Januari 2008.
e. Net Profit Margin NPM bulanan dari sampel properti periode Februari 2005 – Januari 2008.
f. Suku Bunga Bank Indonesia SBI bulanan dari sampel properti periode Januari 2005 – Januari 2008.
D. Metode Analisis Data
1. Analisis Regresi Berganda
Karena variabel bebas yang diteliti lebih dari satu maka penelitian ini menggunakan model regresi linier berganda untuk membentuk
hubungan antar variabel terikat dan variabel bebas. Regresi linier berganda ini menggunakan tingkat keyakinan Signifikansi sebesar
= 5. Berdasarkan permasalahan dan perumusan hipotesis yang telah
disajikan, maka teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Untuk Pengaruh terhadap Share Price Y = a + b
1
x
1
+ b
2
x
2
+ b
3
x
3
+ b
4
x
4
+e
lvi
Dimana: a
= konstanta b
1
……b
4
= koefisien regresi x
1
… x
4
x
1
= PBV x
2
= EPS
x
3
= DER
x
4
= NPM
Y =
Share Price b. Untuk Pengaruh terhadap Return dengan Sharpe’s Measure
Y = a + b
1
x
1
+ b
2
x
2
+ b
3
x
3
+ b
4
x
4
+e Dimana:
a =
konstanta b
1
……b
4
= koefisien regresi x
1
… x
4
x
1
= PBV
x
2
= EPS
x
3
= DER
x
4
= NPM
Y =
Return Sharpe’s Measure Dari hasil pengolahan data akan dilakukan analisis secara
deskriptis dan pembuktian hipotesis. 1. Informasi Dari Hasil Analisis Berganda
lvii
a R-squared yaitu menunjukkan kemampuan model. Seberapa besar pengaruh dari variabel independent bebas terhadap
variabel dependent terikat. b Adjusted R-squared nilai R
2
yang sudah disesuaikan. Semakin banyak variabel independent yang dimasukkan ke dalam
persamaan, akan semakin memperkecil Adjusted R-squared. c S.E. of regression adalah standar error dari persamaan regresi
d Sum squared resid jumlah nilai residual kuadrat e log likedlihood adalah nilai fungsi likedlihood yang dihitung
dengan nilai koefesien estimatimasian. f Durbin-watson stat nilai uji durbin Watson, digunakan untuk
mengetahui apakah ada autokorelasi hubungan antar residual. g Mean dependent var adalah nilai mean rata-rata variabel
dependent dalam hal ini adalah y h S.D. Dependent var adalah standar deviasi dependen y.
i Akaike info criterion adalah residual kuadrat, k= jumlah variabel independent; n = jumlah observasi. Semakin kecil
angka AIC, semakin baik modelnya. Namun nilai ini baru dapat dibandingkan apabila ada model lain yang juga dihitung
AIC-nya. j Schwarz criterion adalah residual kuadrat; k = jumlah variabel
independent; n = jumlah observasi. Seperti AIC, semakin kecil angka SIC, semakin baik modelnya.
lviii
k F-statistic adalah uji serempak berpengaruh semua variabel independent.
l ProbF-statistic adalah probabilitas nilai uji statistic F. 2.
Uji Asumsi Klasik Menurut pendapat Algifari 2003:83 mengatakan : “Model
regresi yang diperoleh dari metode kuadrat terkecil biasa Ordinary least square
merupakan model regresi yang menghasilkan estimator linier yang bias yang terbaik Best linear Unbias EstimatorBLUE.
Kondisi ini akan terjadi jika dipenuhi beberapa asumsi yang dengan asumsi klasik.
a. Uji Multikolinearitas Multikolinearitas berarti adanya hubungan linier yang kuat
antar variabel bebas yang satu dengan yang lain dalam model regresi. Model regresi yang baik adalah yang tidak memiliki
korelasi linierhubungan yang kuat antara variabel bebasnya. Jika dalam model regresi terdapat gejala multikolinearitas, maka model
regresi tersebut tidak dapat menaksir secara tepat sehingga diperoleh kesimpulan yang salah tentang variabel yang diteliti.
Pengujian gejala
multikolinearitas dengan
cara mengkorelasikan variabel bebas yang satu dengan variabel bebas
yang lain dengan menggunakan program SPSS for Windows. Yarnest 2003:42 mengukur Multikolinearitas dapat dilihat
dari nilai toleransi atau VIF Variance Inflation Factor dari
lix
masing-masing variabel. Jika nilai tolerance 0.10 atau VIF 10 maka terdapat Multikolinearitas, sehingga variabel tersebut harus
dibuang atau sebaliknya. b. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi.
Variabel dependent, independent
atau keduanya
terdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal.
Menurut Singgih Santoso 2004:124 ada beberapa cara mendeteksi normalitas dengan melihat penyebaran data titik pada
sumbu diagonal dari grafik. Dasar pengambilan keputusan dalam uji normalitas adalah:
i. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
ii. Jika data menyebar dari agris diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi
normalitas. c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji terjadinya perbedaan variance residual suatu periode pengamatan ke periode
pengamatan yang lain. Atau gambaran hubungan antara nilai yang diprediksi dengan studentized delete residual nilai tersebut. Model
regresi yang baik adalah model regresi yang memiliki nilai
lx
variance constant setiap pengamatan model suatu periode
pengamatan dengan periode pengamatan lain. Heteroskedastisitas menujukkan bahwa variance variabel tidak
sama untuk semua pengamatan. Pada heteroskedastisitas kesalahan yang terjadi tidak secara acak tetapi hubungan yang sistematis
sesuai dengan besarnya satu atau lebih variabel. Jika
Probabilitas =
0,05 berarti
tidak terdapat
Heteroskedastisitas Jika Probabilitas = 0,05 berarti terdapat Heteroskedastisitas.
3. Uji Signifikansi
Uji signifikansi keseluruhan variabel secara serentak ditunjukkan oleh bilangan
F F- test, sedangkan uji signifikansi terhadap kontribusi masing-masing variabel terikat ditunjukkan oleh besarnya
bilangan t t-test. a. Uji Serempak Uji F
Uji F yaitu untuk menguji keberartian regresi secara keseluruhan. dipergunakan hipotesis sebagai berikut:
Ho : b
1
, b
2
, b
3
, b
4
= 0 variabel bebas independent secara simultan tidak berpengaruh terhadap harga saham
Ha : b
1
, b
2
, b
3
, b
4
0 variabel bebas independent secara simultan berpengaruh terhadap harga saham.
lxi
Pengujian dengan uji
F variansnya
adalah dengan
membandingkan F hitung Fh dengan F tabel Ft pada = 0,05 apabila hasil perhitungannya:
1 Fh Ft, maka Ho ditolak dan Ha diterima Artinya variasi dari model regresi berhasil menerangkan
variasi variabel bebas secara keseluruhan, sejauh mana pengaruhnya terhadap variabel terikat.
2 Fh Ft, maka Ho diterima dan Ha ditolak Artinya variasi dari model regresi tidak berhasil menerangkan
variasi variabel bebas secara keseluruhan, sejauh mana pengaruhnya terhadap variabel terikat.
b. Uji Parsial Uji t Pengujian secara parsial melalui uji t. Adapun rumus hipotesis
dengan menggunakan uji t adalah sebagai berikut: Ho : b
i
= 0, artinya semua variabel bebas secara parsial tidak berpengaruh terhadap harga saham.
Ha : b
i
0, tidak benar, artinya tidak semua variabel bebas secara parsial berpengaruh terhadap Harga Saham.
E. Operasionalisasi Variabel-variabel Penelitian
1. Operasionalisasi Variabel-Variabel Penelitian Untuk Share Price Untuk memudahkan pengertian dan menghindari kesalahan persepsi
dari masing-masing variabel penelitian, maka perlu didefinisikan
lxii
variabel-variabel yang dipergunakan dalam penelitian ini disertai cara pengukurannya. Data-data PBV, EPS, DER, NPM dan data harga saham
penutupan sudah tersedia pada Jsx Monthly. Berikut ini dijelaskan definisi dari masing-masing variabel
penelitian disertai cara pengukurannya : a. Price-Book Value PBV ratio dihitung dengan membagi harga
pasar per saham dengan nilai buku per saham pada periode yang sama. Ukuran PBV menunjukkan tingkat kemahalan saham.
Perusahaan yang memiliki rate of return yang tinggi, sehingga investor mau membeli yang lebih mahal. note jsx monthly.
PBV = regular closing price BV
b. Debt-Equity Ratio DER merupakan variabel yang merupakan proxy
dari leverage, yang dihitung dari total debt dibagi ekuitas pada periode yang sama.
DER =
total debts Total shareholders equity
c. Net Profit Margin NPM rasio dihitung dengan membagi Net Income
dengan Net Sales. NPM
= Net Income Net Sales
lxiii
d. Earning Per Share EPS merupakan rasio antara laba bersih terhadap jumlah saham yang diterbitkan oleh perusahaan Dahlan
Siamat, 2001 EPS =
Niat SS
e. Harga Saham yang di gunakan di dalam penelitian ini adalah harga saham pasar. Di mana harga saham pasar jika di Bursa Efek
Indonesia adalah harga saham penutupan. Data harga saham penutupan per bulan terlampir pada lampiran 11.
2. Operasionalisasi Variabel-Variabel Penelitian Untuk Return
Untuk memudahkan pengertian dan menghindari kesalahan persepsi dari masing-masing variabel penelitian, maka perlu didefinisikan
variabel-variabel yang dipergunakan dalam penelitian ini disertai cara pengukurannya. Data-data PBV, EPS, DER, NPM, dan data harga
saham penutupan sudah tersedia pada Jsx Monthly. Dan data SBI di ambil dari www.bi.go.id.
Berikut ini dijelaskan definisi dari masing-masing variabel penelitian disertai cara pengukurannya :
a. Price-Book Value PBV ratio dihitung dengan membagi harga pasar per saham dengan nilai buku per saham pada periode yang sama.
Ukuran PBV menunjukkan tingkat kemahalan saham. Perusahaan yang memiliki rate of return yang tinggi, sehingga investor mau
membeli yang lebih mahal. note jsx monthly.
lxiv
PBV = regular closing price BV
b. Debt-Equity Ratio DER merupakan variabel yang merupakan proxy dari leverage, yang dihitung dari total debt dibagi ekuitas pada
periode yang sama. DER
= total debts
Total shareholders equity c. Net Profit Margin NPM rasio dihitung dengan membagi Net Income
dengan Net Sales. NPM
= Net Income Net Sales
d. Earning Per Share EPS merupakan rasio antara laba bersih terhadap jumlah saham yang diterbitkan oleh perusahaan Dahlan Siamat,
2001 EPS =
Niat SS
e.Sharpe’s Measure didapatkan dengan membagi execess return saham terhadap standar deviasi return saham, dengan menggunakan
persamaan. Untuk menghitung Sharpe’s measure dilakukan langkah-langkah
pengerjaan sebagai berikut : 1. Menghitung return saham yang digunakan adalah return bulanan
yang dihitung dengan menggunakan rumus:
lxv
R
t
= P
1
– P
t-1
P
t -1
Di mana: R
t
= rate of return return realisasi saham pada bulan ke-
t
P
t
= harga saham pada bulan ke-
t
P
t-1
= harga saham pada satu bulan sebelum bulan ke-
t – 1
2. Expected Return Saham E R = Ri n
3. Menghitung rata-rata risk-free rate, dalam hal ini suku bunga bulanan SBI satu bulan selama tahun 2005 sampai 2008 dengan
menggunakan rumus. R
f
= SBI
t
– SBI
t-1
SBI
t -1
Di mana: R
f
= risk free rate saham pada bulan ke-
t
SBI
t
= harga saham pada bulan ke-t SBI
t-1
= harga saham pada satu bulan sebelum bulan ke-
t – 1
Kemudian dihitung lagi dengan menggunakan perhitungan expected return
pada bagian ke dua. Maka akan diperoleh rata-rata risk free rate
per tahun. 4. Menghitung exercise return yaitu pengurangan antara expected
return dengan risk free rate dengan rumus:
Execess return = E ® - Rf
lxvi
5. Standar Deviasi Return Dengan menggunakan bantuan program pengolahan lembar kerja
Microsoft Exel .
6. Membagi exercise return saham dengan standar deviasi saham, sehingga diperoleh nilai Sharpe’s measure dengan rumus:
Sharpe’s measure =
exercise return
lxvii
BAB IV PENEMUAN DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Objek Penelitian
