Hasil Analisis Data ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

commit to user 4.1.2 Variabel Analisa deskripsi statistik semua variabel baik variabel bebas maupun variabel terikat adalah sebagai berikut: Tabel 4.2 Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation CFO 80 9.37 13.47 11.4670 .87277 PER 80 2.94 38.21 14.2930 7.57254 DER 80 .08 2.90 .8019 .55720 RETURN 80 -.88 12.13 2.3774 2.77546 Valid N listwise 80 Sumber: Output Pengolahan Data dengan menggunakan SPSS 19 Dari hasil analisis data pada table 4.2 di atas diketahui bahwa nilai rata- rata variabel Arus Kas Operasional CFO sebesar 11,46, dengan nilai minimum sebesar 9,37 dan nilai maksimum sebesar 13,47. Nilai rata-rata variabel Price Ea rnings Ratio PER sebesar 14,29, dengan nilai minimum sebesar 2,94 dan nilai maksimum sebesar 38,21. Nilai rata-rata variabel Debt to Equity Ratio DER sebesar 0,80, dengan nilai minimum sebesar 0,08 dan nilai maksimum sebesar 2,90. Nilai rata-rata variabel Return sebesar 2,37, dengan nilai minimum sebesar -0,88 dan nilai maksimum sebesar 12,13.

4.2 Hasil Analisis Data

4.2.1 Hasil Uji Asumsi Klasik Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah Regresi Linear Berganda, agar menghasilkan suatu analisis data yang akurat maka persamaan regresi sebaiknya memenuhi semua asumsi klasik. Asumsi-asumsi klasik yang commit to user harus dipenuhi antara lain terbebas dari uji normalitas, uji multikolonieritas, uji autokorelasi dan uji heterokedastisitas. 4.2.1.1 Uji Normalitas Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, baik variabel dependen maupun variabel independen, keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah yang memiliki data normal atau mendekati normal. Uji normalitas yang digunakan dalam penelitian ini yaitu uji Statistic Kolmogorov Smirnov dengan kriteria yang digunakan adalah dengan membandingkan nilai signifikan yang telah ditentukan yaitu sebesar 5 0,05, jika nilai probabilitas yang diperoleh lebih besar dari 0,05, maka data berdistribusi normal, dan juga akan dideteksi melalui grafis yang dihasilkan melalui perhitungan regresi dengan software SPSS. Sunyoto 2011: 89 menyatakan bahwa suatu data dikatakan berdistribusi normal jika garis data riil mengikuti garis diagonal. Uji normalitas dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.3 di bawah ini: Tabel 4.3 Hasil Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test CFO PER DER RETURN N 80 80 80 80 Normal Parameters a Mean 11.4670 14.2930 .8019 2.3774 Std. Deviation .87277 7.57254 .55720 2.77546 Most Extreme Differences Absolute .139 .125 .098 .141 Positive .139 .125 .097 .141 Negative -.116 -.081 -.098 -.120 Kolmogorov-Smirnov Z 1.241 1.121 .873 1.260 Asymp. Sig. 2-tailed .092 .162 .432 .084 a. Test distribution is Normal. commit to user Berdasarkan tabel 4.3 di atas, nilai probablitas signifikansi Asymp. Sig. 2- tailed untuk CFO sebesar 0,092, PER sebesar 0,162, DER sebesar 0,432, dan return sebesar 0,084 nilai-nilai tersebut di atas 0,05, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi pada penelitian ini berdistribusi normal. Uji normalitas yang dideteksi melalui analisis grafik normal P-Plot juga memperlihatkan bahwa penyebaran data yang terjadi ada di sekitar garis diagonal dan mengikuti garis diagonal, dengan demikian distribusi data juga telah memenuhi asumsi normalitas. Gambar 2 Uji Normalitas Variabel CFO Gambar 2 Uji Normalitas Variabel PER Gambar 3 Uji Normalitas Variabel PER commit to user 4.2.1.2 Uji Multikolinearitas Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Uji multikolinearitas dilakukan dengan cara melihat nilai dari tolera nce va lue atau Va ria nce Inflation Fa ctor VIF dengan alat bantu program SPSS, apabila tolerance va lue lebih kecil dari 10 dan VIF lebih besar dari 10 maka terjadi Multikolinieritas. Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinearitas Variabel Tolerance VIF Kesimpulan CFO 0,870 1,150 Bebas Multikolinearitas PER 0,952 1,050 Bebas Multikolinearitas DER 0,871 1,148 Bebas Multikolinearitas Hasil dari tabel 4.4 tersebut di atas menunjukkan bahwa variabel bebas yaitu CFO, PER dan DER memiliki angka Va ria nce Infla tion Fa ctor VIF dibawah angka 10 dan tolera nce va lue di atas 0,10, sehingga dapat disimpulkan bahwa Gambar 4 Uji Normalitas Variabel DER commit to user variabel bebas tidak saling berkorelasi secara signifikan, atau persamaan regresi yang dipakai sebagai model analisis tidak terdapat persoalan multikolinieritas. 4.2.1.3 Uji Heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji, apakah model regresi terjadi ketidaksamaan va ria nce dari residua l suatu pengamatan ke pengamatan lain. Deteksi dapat dilakukan dengan menggunakan uji metode grafis yaitu dengan melihat ada tidaknya pola tertentu yang tergambar pada scatterplot . Heteroskedastisitas terjadi jika pada sca tterplot titik-titiknya mempunyai pola yang teratur, baik menyempit, melebar maupun bergelombang-gelombang Sunyoto 2011: 83. Model regresi yang baik adalah homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Homokedastisitas terjadi jika pada sca tterplot titik-titik hasil pengolahan data antara ZPRED dan SRESID menyebar di bawah ataupun di atas titik origin angka 0 pada sumbu Y dan tidak mempunyai pola yang teratur Sunyoto 2011: 83. Hasil pengujian heteroskedastisitas dapat dilihat pada gambar 5 dibawah ini: Gambar 5 commit to user Pada gambar 5 tersebut dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar secara acak, tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas, serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai. 4.2.1.4 Uji Autokorelasi Uji autokorelasi dilakukan dengan melihat nilai Durbin Wa tson . Cara mendeteksi apakah model yang digunakan mengalami gejala autokorelasi adalah dengan melihat nilai statistik Durbin-Wa tson . Hasil dari nilai Durbin-Wa tson dapat dilihat pada tabel berikut ini. Tabel 4.5 Hasil Uji Autokorelasi Model R R Square Adjusted R Square Durbin-Watson 1 .339 a .115 .080 1.700 a. Predictors: Constant, CFO, PER, DER b. Dependent Variable: RETURN Dari tabel 4.5 tersebut, dapat dilihat bahwa nilai Durbin-Wa tson sebesar 1,700 dan sesuai dengan yang disampaikan oleh Sunyoto 2011: 92 tidak terjadi autokorelasi jika nilai DW berada diantara -2 dan +2 atau -2 ≤ DW ≤ +2. Dengan demikian nilai DW sebesar 1,700 pada tabel di atas berada di antara angka patokan yang disampaikan oleh Sunyoto 2011: 92, yang menunjukkan bahwa tidak terjadi autokorelasi antar variabel bebas yang diteliti. 4.2.2 Pengujian Hipotesis 4.2.2.1 Analisis Regresi Linier Berganda Penelitian ini menggunakan program SPPS 19 untuk menguji pengaruh variabel Arus Kas Operasi CFO, Price Ea rnings Ratio PER dan Debt to Equity commit to user Ra tio DER terhadap return saham yang terdaftar di BEI tahun 2006 – 2010, sedangkan output analisis regresi dapat dilihat dalam tabel sebagai berikut: Tabel 4.6 Hasil Uji Regresi Linier Berganda Variabel Koefisien Regresi t value -va lue Konstanta CFO PER DER -9,126 1,108 -0,030 -0,954 3,010 -0,752 -1,657 0,004 0,455 0,102 F va lue F Prob R 2 Adjusted R 2 3,286 0,025 0,115 0,080 Sumber: Data diolah Berdasarkan Tabel 4.6 di atas, Model yang diperoleh untuk menunjukkan pengaruh CFO, PER dan DER terhadap return saham adalah sebagai berikut: Y = -9,126 + 1,108 CFO – 0,030 PER – 0,954 DER+ e Persamaan regresi linier berganda tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut : Koefisien regresi CFO b 3 bernilai positif yaitu sebesar 1,108. Hal ini menunjukkan bahwa Arus Kas Operasi CFO mempunyai pengaruh positif terhadap return saham. 4.2.2.2 Koefisien Determinasi R 2 Dari Tabel 4.6 tersebut di atas, dapat dilihat bahwa nilai R 2 koefisien determinasi dari persamaan regresi adalah sebesar 0,115. Hal ini berarti 11,5 variasi perubahan return saham dapat dijelaskan oleh variasi variabel Arus Kas Operasi CFO, Price Ea rnings Ra tio PER dan Debt to Equity Ratio DER. Dan sisanya sebesar 88,5 dijelaskan oleh faktor lain yang tidak ikut diteliti. commit to user 4.2.2.3 Uji F Uji F atau uji bersama digunakan untuk mengetahui apakah variabel bebas secara bersama berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat. Berdasarkan tabel 4.6 di atas, dapat dilihat bahwa nilai F hitung sebesar 3,286 dan nilai F prob sebesar 0,025, yang berarti bahwa nilai signifikan F prob lebih kecil dari nilai α=0,05, ini berarti H ditolak, sehingga dapat disimpulkan bahwa Arus Kas Operasi CFO, Price Ea rnings Ratio PER, dan Debt to Equity Ratio DER secara simultan berpengaruh signifikan terhadap return saham. 4.2.2.4 Uji t Uji t digunakan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel bebas independen secara individu terhadap variabel terikat dependen. Tabel 4.7 Hasil Uji t Variabel t- va lue - va lue Kesimpulan CFO PER DER 3,010 -0,752 -1,657 0,004 0,455 0,102 Signifikan Tidak signifikan Tidak signifikan Sumber : Data diolah Berdasarkan Tabel 4.7 di atas, dapat dilihat bahwa nilai signifikan variabel PER sebesar 0,455 dan variabel DER sebesar 0,102, karena variabel PER dan DER memiliki nilai signifikan yang lebih besar dari α = 0,05, maka H diterima dan H a ditolak, ini berarti PER dan DER tidak berpengaruh signifikan terhadap return saham. Sedangkan nilai signifikan variabel CFO sebesar 0,004, karena memiliki nilai signifikan yang lebih kecil dari α = 0,05, maka H ditolak dan H a diterima, ini berarti CFO berpengaruh signifikan terhadap return saham. commit to user

4.3 Pembahasan