48
850 per saham. Perusahaan telah mencatatkan seluruh sahamnya Company Listing pada Bursa Efek Jakarta dan Surabaya pada tanggal 12 Oktober 1995.
Pada tanggal 30 Nopember 2007, Bursa Efek Surabaya bergabung ke Bursa Efek Jakarta, kemudian berganti nama menjadi Bursa Efek Indonesia BEI yang mulai
menjalankan fungsi Bursa Efek pada tanggal 1 Desember 2007. Saham Perusahaan tercatat di BEI sejak tanggal 1 Desember 2007.
32. PT Summarecon Agung Tbk SMRA
PT Summarecon Agung Tbk Perusahaan didirikan pada tanggal 26 November 1975. Ketua Badan Pengawas Pasar Modal dan Lembaga Keuangan
BAPEPAM dan LK, melalui Surat No. SI085SHMMK.101990 tanggal 1 Maret 1990, menyatakan bahwa sejak tanggal tersebut, telah efektif penawaran
umum sejumlah 6.667.000 saham Perusahaan dengan nilai nominal Rp1.000 satuan penuh setiap saham kepada masyarakat, dengan harga penawaran
sebesar Rp 6.800 satuan penuh setiap saham. Perusahaan mencatatkan seluruh sahamnya pada Bursa Efek Jakarta dan Surabaya sekarang digabung menjadi
Bursa Efek Indonesia pada tanggal 14 Agustus 1996.
4.2 Hasil Penelitian
4.2.1 Pengujian Data
Sebelum dilakukannya uji asumsi klasik maka penelitian ini melakukan pembersihan data terlebih dahulu yaitu dengan mengoutlier data penelitian.
Setelah data dioutlier maka data penelitian yang awalnya berjumlah 128 menjadi 118. Adapun langkah-langkah dalam melakukan outlier tersebut adalah
www.widhiarso.staff.ugm.ac.id:
49
a. Menambahkan satu kolom pada data view dengan memberi no subyek. b. Pilih analyze- regression-liniear kemudian masukkan no subyek menjadi
variabel dependen dan variabel x dan y pada variabel independen pilih save maka checklist pada bagian residual yaitu deleted dan bagian distance checklist
mahalanobis, kemudian klik continue dan ok. Maka akan muncul kolom baru pada data view yaitu kolom mahal.
c. Lihat hasil output pada tabel residual statistic data angka pada bagian mahal maksimum, data yang tertera pada tabel tersebut dihapus pada data view kolom
mahal. d. Regresi ulang sehingga data penelitian menjadi lebih baik. Lampiran 4.
4.2.2 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan untuk melihat apakah data telah terdistribusi dengan normal dengan uji normalitas dan mengetahui ada tidaknya
multikolinearitas, heteroskedasitas dan autokorelasi dalam model regresi.
1. Uji Normalitas
Uji Normalitas dilakukan untuk mengatahui normal tidaknya distribusi variabel pengganggu atau residual dalam model regresi. Data yang baik adalah data yang
mempunyai pola seperti distribusi normal, yakni distribusi data tersebut tidak
menceng ke kiri atau menceng ke kanan Situmorang dan Lufti, 2012:100.
50 Sumber: Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah
Gambar 4.1 Grafik Histogram
Dengan melihat tampilan grafik histogram dapat disimpulkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi normal. Hal ini ditunjukkan oleh distribusi
data tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan. Untuk lebih menjelaskan bahwa data yang diuji berdistribusi normal dapat juga dilihat dengan grafik
normal probability plot yang menunjukkan titik-titik menyebar disekitar garis diagonal, sebagaimana ditampilkan pada Gambar 4.2 berikut:
51 Sumber: Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah
Gambar 4.2 Grafik
Normal Probability Plot
Berdasarkan garik normal probability plot di atas terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi
memenuhi asumsi normalitas. Cara lain untuk melihat distribusi data normal atau tidak adalah dengan
melakukan uji Kolmogorov-Smirnov. Dengan menggunakan tingkat signifikansi sebesar 5, maka jika nilai Asymp Sig 2-tailed diatas 5 artinya variabel
residual berdistribusi normal. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 4.1 berikut:
52
Tabel 4.1 Hasil Uji Komolgrov-Sminorv
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 118
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .85402497
Most Extreme Differences Absolute
.075 Positive
.053 Negative
-.075 Kolmogorov-Smirnov Z
.815 Asymp. Sig. 2-tailed
.519 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah
Dari Tabel 4.1 menunjukkan nilai Asymp.Sig 2-tailed adalah 0,519 dan diatas nilai signifikan 0,05. Maka dapat dinyatakan bahwa variabel residual
berdistribusi normal.
2. Uji Multikolonieritas
Uji multikoloniearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel bebas independen. Dalam penelitian
ini uji multikoloniearitas dapat dilihat dari nilai tolerance dan variance inflation factor VIF.
Apabila tolerance 0,1 atau VIF 10 = terjadi multikolinearitas akan tetapi jika tolerance 0,1 atau VIF 10 = tidak terjadi multikolinearitas.
53
Tabel 4.2 Hasil Uji Multikolonieritas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
ROE .604
1.655 DER
.602 1.662
SukuBunga .979
1.021 LnNilaiTukar
.975 1.026
a. Dependent Variable: LnHargaSaham
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah
Dari Tabel 4.2 menunjukkan bahwa tolerance dari setiap variabel adalah lebih besar 0,10dan nilai VIF setiap variabel independen adalah lebih kecil dari
10. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa dalam model regresi tidak terjadi multikolinearitas antar variabel indpenden.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel residual satu ke pengamatan yang lain. Model
regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas Erlina, 2011:105. Dalam penelitian ini, gejala heterokedastisitas didteksi dengan menggunakan grafik
scatterplot dan uji glejser.
54 Sumber: Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah
Gambar 4.3 Grafik
Scatterplot
Dari grafik scatterplot menunjukkan bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y, serta tidak
membentuk pola tertentu Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedasitas pada model regresi, sehingga model regresi ini layak untuk
digunakan.
55
Tabel 4.3 Hasil Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -6.953
6.306 -1.103
.272 ROE
1.224 .630
.229 1.944
.054 DER
-.170 .119
-.169 -1.427
.156 SukuBunga
-4.375 13.097
-.031 -.334
.739 LnNilaiTukar
.868 .672
.120 1.292
.199 a. Dependent Variable: abs_res
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah
Dari Tabel 4.4 menunjukkan bahwa nilai signifikansi variabel return on equity ROE, debt to equity ratio DER, suku bunga, dan nilai tukar lebih besar
dari 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan tidak terjadi gejala heteroskedastisitas dalam model regresi ini.
4. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t-1. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi masalah dalam autokorelasi diantaranya adalah dengan Uji Durbin
Watson.
56
Tabel 4.4 Hasil Uji Durbin-Watson
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson 1
.670
a
.449 .429
.86901 1.904
a. Predictors: Constant, LnNilaiTukar, ROE, SukuBunga, DER b. Dependent Variable: LnHargaSaham
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah
Hasil uji autokorelasi pada Tabel 4.5 menunjukkan bahwa nilai Durbin- Watson sebesar 1,904. Nilai d dibandingkan dl dan du pada n = 118 dan k = 4
sehingga diperoleh nilai dl sebesar 1,6479 dan du sebesar 1,7520. Hal ini sesuai dengan ketentuan du d 4-du, yaitu 1,7520 1,904 2,248 yang
menunjukkan bahwa tidak terjadi autokorelasi positif dan negatif, sehingga dapat disimpulkan bahwa analisis regresi tidak terdapat autokorelasi.
4.2.3 Metode Analisis Statistika Deskriptif
Metode yang digunakandalam penelitian ini adalah metode statistik deskriptif, yaitu penelitian yang dilakukan untuk memperoleh gambaran yang
sebenarnya tentang kondisi perusahaan dalam analisis. Statistik deskriptif ini memberikan gambaran mengenai nilai minimum, nilai maksimum, mean, serta
standar deviasi. Statistik deskriptif adalah proses transformasi data penelitian dalam bentuk tabulasi sehingga mudah dipahami. Statistik deskriptif akan
dijelaskan dalam tabel berikut ini.
57
Tabel 4.5 Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation HSaham
118 50
9500 881.05
1312.322 ROE
118 -.11
.33 .1010
.08730 DER
118 .02
1.93 .7095
.46262 SBunga
118 .06
.07 .0633
.00330 NilaiTukar
118 8819
10453 9427.32
622.245 Valid N listwise
118
Sumber: Hasil Penelitian, 2015 Data Diolah
Tabel 4.1 menunjukkan bahwa variabel debt to equity ratio DER, suku bunga, dan nilai tukar memiliki nilai minimum positif sedangkan return on equity
ROE memiliki nilai minimum negatif. Untuk nilai maksimum, semua variabel memiliki nilai yang positif. Berikut ini perincian data deskriptif yang telah diolah:
a. Variabel harga saham memiliki sampel sebanyak 118; nilai minimum terkecil 50; nilai maximum terbesar 9.500; mean rata-rata 6,0797; dan standar
deviation simpangan baku 1,15039. b. Variabel return on equity memiliki sampel N sebanyak 118; nilai minimum
terkecil -0,11; nilai maximum terbesar 0,33; mean rata-rata 0,1010 dan standar deviation simpangan baku 0,08730.
c. Variabel debt to equity ratio DER memiliki sampel sebanyak 118; nilai minimum terkecil 0,02; nilai maximum terbesar 1,93; mean rata-rata
0,7095; dan standar deviation simpangan baku 0,46262. d. Variabel suku bunga memiliki sampel N sebanyak 118; nilai minimum
terkecil 0,06; nilai maximum terbesar 0,07; mean nilai rata-rata 0,0633; dan standar deviation simpangan baku 0,00330.
58
e. Variabel nilai tukar memiliki sampel N sebanyak 118; nilai minimum terkecil 9,08; nilai maximum terbesar 9,25; mean rata-rata 9,1467; dan
standar deviation simpangan baku 0,6441.
4.2.4 Analisis Regresi Linier Berganda
