Jenis dan Sumber Data Teknik Analisis

40 3. PT. HM Samporna Tbk 4. PT. Bentoel International Investama Tbk

3.3. Jenis dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan adalah data sekunder yaitu data yang diperoleh dari pihak lain yang telah mengumpulkan terlebih dahulu dan menerbitkannya. Data sekunder tersebut berasal dari Indonesian Capital Market Directory ICMD yang diterbitkan oleh Institute for Economic dan Financial Research dan laporan keuangan yang telah diterbitkan perusahaan. Sugiyono 2003 : 55 mengatakan, “populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas : obyek subyek yang mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari kemudian ditarik kesimpulannya”. Dalam penelitian ini populasi yang digunakan sebagai obyek penelitian adalah laporan keuangan perusahaan perbankan yang publikasi di Bursa Efek Indonesia BEI sampai dengan tahun 2008.

3.4. Prosedur Pengumpulan Data

Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah : a. Teknik dokumentasi Teknik pengumpulan data yang diperoleh dengan cara mendokumentasikan data-data perusahaan yang terkait dengan 41 penelitian. Data-data perusahaan tersebut diolah kembali hingga dapat dijadikan sumber informasi dalam penulisan skripsi ini. b. Teknik studi kepustakaan Nazir 2003 mendefinisikan teknik studi kepustakaan adalah teknik penelitian yang mempelajari tentang catatan perusahaan dan buku- buku teks pendukung maupun jurnal yang berkaitan dengan penelitian. Penelitian ini banyak terinspirasi oleh jurnal-jurnal dan teori yang telah dipelajari sebelumnya. 3.5. Teknik Analisis dan Uji Hipotesis 3.5.1. Uji Normalitas Data Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti sebaran normal atau tidak. Untuk mengetahui apakah data tersebut telah mengikuti sebaran normal dapat dilakukan dengan berbagai metode diantaranya adalah metode sketer plot. Menurut Ghozali 2001:76, pedoman dalam pengambilan keputusan bahwa sebuah distribusi data tersebut mengikuti sebaran normal adalah sebagai berikut : a. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. b. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. 42

3.5.2. Uji Asumsi Klasik

Syarat dari suatu persamaan regresi adalah harus bersifat BLUE Best Linier Unbiased Estimator. Untuk menghasilkan keputusan yang BLUE, maka harus dipenuhi diantaranya tiga asumsi dasar yang tidak boleh dilanggar oleh regresi linier berganda yaitu : 1. Tidak boleh ada multikolinearitas. 2. Tidak boleh ada heterokedastisitas. 3. Tidak boleh ada autokorelasi. Apabila salah satu dari ketiga asumsi dasar tersebut dilanggar, maka persamaan regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE sehingga pengambilan keputusan melalui uji F dan uji t menjadi bias.

1. Multikolinearitas

Model regresi linier yang baik mensyaratkan tidak adanya korelasi diantara variabel bebas. Pengujian yang digunakan untuk mengetahui adanya korelasi antar variabel bebas dalam persamaan regresi dapat menggunakan uji multikolinearitas. Kriteria pengujian multikolinearitas menurut Ghozali 2001: 57 adalah sebagai berikut : a. Jika VIF lebih besar dari 10, maka dalam persamaan tersebut terdapat multikolinearitas. b. Jika VIF lebih kecil dari 10, maka dalam persamaan tersebut tidak terdapat multikolinearitas. 43

2. Heterokedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual atau pengamatan ke pengamatan lainnya. Kebanyakan data cross section mengandung situasi heteroskedastisitas, karena ini mengimpun data yang terwakili berbagai ukuran kecil, sedang, dan besar. Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan cara menggunakan uji Rank Spearman yaitu dengan membandingkan antara residual dengan seluruh variabel bebas. Mendeteksi adanya heteroskedastisitas adalah sebagai berikut : Gujarati, 1999 : 177 a. Nilai probabilitas 0,05 berarti bebas dari heteroskedastisitas b. Nilai probabilitas 0,05 berarti terkena heteroskedastisitas

3. Autokorelasi

Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai “korelasi antara data observasi yang diurutkan berdasarkan urut waktu data time series atau data yang diambil pada waktu tertentu data cross sectional” Gujarati, 1999:201. Jadi di dalam model regresi linear diasumsikan tidak terdapat gejala autokorelasi. Artinya nilai residual Yobservasi–Yprediksi pada waktu ke-t e t tidak boleh ada hubungan dengan nilai residual periode sebelumnya e t-1 . Identifikasi ada tidaknya gejala autokorelasi dapat dites dengan menghitung nilai Durbin Watson Uji Dw, dengan persamaan : 44            N t t t N t t t t e e e Dw 1 2 1 1 Keterangan : Dw = Nilai Durbin Watson e t = Residual pada waktu ke-t e t - 1 = Residual pada wak-tu ke-t N = Banyaknya data Identifikasi gejala autokorelasi dapat dilakukan dengan kurva di bawah ini. Gambar 2. Kurva Durbin Watson Sumber : Gujarati, 1999, 216, Ekonometrika Dasar.

3.6. Teknik Analisis

Data yang telah selesai dikumpulkan, maka langkah selanjutnya adalah menetapkan model dan alat analisis yang tepat untuk memecahkan masalah yang sudah dikemukakan sebelumnya. Bentuk model yang dipilih menggunakan metode regresi linear berganda dengan menggunakan rumus sebagai berikut : Tidak ada autokorelasi positif dan tidak ada autokorelasi negatif dL dU 4 - dU 4 - dL 4 ada a ut o kore la si pos it if daerah keragu raguan ada a ut o kore la si ne ga ti f daerah keragu raguan 45 Y = bo + b,X 1 + b2X 2 + b3X 3 + b4X 4 + e Keterangan : Y = return saham bo = konstanta b l ,...b 4 = koefisien regresi variabel bebas X 1 = Return on Equity laba atas ekuitas ROE X 2 = Price Earning Ratio PER X 3 = Book Value per Share nilai buku per lembar saham BVS X 4 = Price to Book Value harga saham per nilai buku PBV e = standart error 3.6.1. Uji Hipotesis Uji hipotesis menggunakan t digunakan untuk mengetahui apakah variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat, sehingga menggunakan prosedur sebagai berikut : 1. Ho : βj = 0 tidak terdapat pengaruh X 1 ,X 2 ,X 3…….. X n terhadap Y 2. Ha : βj  0 terdapat pengaruh X 1 ,X 2 ,X 3…….. X n terhadap Y 3. Dalam penelitian ini digunakan tingkat signifikansi 0,05 dengan derajat bebas [n-k-1], dimana n : jumlah pengamatan, dan k : jumlah variabel. 4. Dengan nilai t hitung : j j hit b Se b t  46 Keterangan : t hit = t hasil perhitungan b j = koefisien regresi Seb j = simpangan baku untuk masing-masing koefisien regresi 5. Daerah kritis Ho melalui distribusi t student dua sisi, dengan penjelasan : a. Ho diterima jika –t tabel  t hitung  t tabel b. Ho ditolak jika t hitung  -t tabel atau t hitung  t tabel 47

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Deskripsi Obyek Penelitian

4.1.1. Sejarah Singkat Pasar Modal Indonesia.

Sejarah pasar modal di Indonesia mengungkapkan bahwa di Indonesia pernah di bentuk suatu perserikatan perdagangan uang dan efek yaitu pada tanggal 11 januari 1925 atau 13 tahun setelah terbentuknya perserikatan yang sama di kota Jakarta 1912. Kemudian pada tahun 1927 di bentuk bursa bursa efek di tiga kota besar di Indonesia yaitu Jakarta, Semarang, dan Surabaya. Di masa revolusi kemerdekaan, kegiatan perdagangan di bursa efek Indonesia sempat terhenti karena situasi politik yang tidak memungkinkan. Setelah proklamasi kemerdekaan Republik Indonesia tepatnya tahun 1951, pemerintah memberlakukan undang-undang darurat no. 13 tahun 1951 yang kemudian disahkan sebagi undang-undang no. 15 tahun 1952 tentang bursa efek. Pasar modal Indonesia dari tahun 1977 sampai tahun 1987 kurang memberikan hasil yang di harapkan meskipun pemerintah telah memberikan fasilitas kepada perusahaan yang menarik dana dari pasar modal. Tersendatnya perkembangan pasar modal disebabkan oleh beberapa hal antara mengenai prosedur emisi saham dan obligasi yang terlalu ketat. Adanya batasan fluktuasi Return saham dan campur tangan pemerintah dalam penetapan Return saham pada pasar perdana.