Analisis Pengaruh Free Cash Flow, Kepemilikan Manajerial, Set Kesempatan Investasi, dan Ukuran Perusahaan Terhadap Kebijakan Hutang pada Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

LAMPIRAN 1 DATA PERUSAHAAN

Daftar Perusahaan No. Kode

Perusahaan

Kriteria 1 Sampel

1. ANTM _√ 1

2. ARII _√ 2

3. BORN _X

4. BRAU _X

5. CITA X

6. CKRA _X

7. GEMS _√ 3

8. GTBO _√ 4

9. HRUM _√ 5

10. INCO _√ 6

11. PSAB _√ 7

12. SMRU _√ 8

LAMPIRAN 2 DATA LAPORAN KEUANGAN

TAHUN KODE NPM ROE CR DER TATO PBV LN TA CFO EPS

2010

ANTM 19.25 18.99 381.77 28.29 71.03 18.98 16.33 0.23 176.77 ARII 2.25 11.20 45.17 57.14 109.84 78.87 13.20 0.13 22 GEMS 3.66 5.95 2.29 0.96 82.98 114.12 13.93 -0.13 16.93 GTBO 3.27 0.00 49.12 0.74 5.82 4.03 13.00 0.60 -0.34 HRUM 18.40 35.80 2.10 0.40 129.28 70.03 15.06 0.16 323.41 INCO 0.34 0.26 4.50 0.30 58.27 96.04 14.60 0.50 0.04 PSAB -0.09 -0.31 1.62 2.20 108.26 24.21 7.25 0.12 -0.05 SMRU -1.40 -0.48 10.00 176.78 11.29 755.40 12.17 0.12 -4.90

2011

ANTM 18.63 18.94 1064.23 41.12 68.06 10.15 16.54 0.15 202.44 ARII 2.71 1.58 1.53 42.87 35.48 17.77 14.76 -0.19 14.7 GEMS 10.98 11.06 5.42 0.01 85.97 48.15 15.02 0.11 61.53 GTBO 22.25 22.26 8.10 0.41 70.73 28.65 10.85 5.88 0.01 HRUM 3.27 49.80 2.70 0.30 163.74 3643.04 10.84 18.22 0.06 INCO 0.27 0.19 4.36 0.37 58.57 29.54 14.57 0.26 0.03 PSAB -0.09 -0.53 1.91 2.96 156.75 30.03 7.03 2.45 -0.05 SMRU -34.15 -6.18 789.00 14.09 15.86 272.71 12.86 -0.47 -18.70

2012

ANTM 28.64 25.36 251.42 53.59 53.02 6.18 16.80 0.09 314.06 ARII -11.47 -7.73 0.39 64.27 32.51 15.15 14.91 14.51 -35.5 GEMS 4.49 6.14 3.55 0.01 115.09 40.61 15.05 -0.10 30.22 GTBO 50.57 54.80 1.59 1.16 50.24 856.85 12.05 1.67 0.02 HRUM 154.96 37.60 3.10 0.30 19.37 2961.34 10.89 10.74 0.04 INCO 0.07 0.04 3.40 0.35 41.46 22.21 14.66 0.08 0.07 PSAB 0.50 0.30 0.92 1.01 30.09 615.29 13.26 0.26 0.12 SMRU -155.86 -24.18 599.46 13.17 13.71 207.28 12.64 -2.42 -43.77

2013

ANTM 3.63 3.20 183.64 70.91 51.67 4.42 16.90 0.01 43 ARII -9.26 -7.99 0.27 69.56 36.28 8.07 14.97 -1.15 -35.6 GEMS 3.82 5.71 1.83 0.02 110.09 31.81 15.21 0.05 28.75 GTBO -21.13 -8.13 6.57 0.21 31.89 438.05 11.39 -2.70 0.01 HRUM 5.92 13.20 3.50 0.40 174.16 1546.94 10.78 1.38 0.01 INCO 0.04 0.02 3.30 0.33 40.40 24.18 14.64 0.29 0.04 PSAB -0.33 -0.10 0.90 2.10 9.67 563.14 13.60 0.13 -0.03 SMRU -489.91 -20.14 814.24 8.30 3.79 214.29 12.41 -0.35 -30.34

LAMPIRAN 3 UJI ASUMSI KLASIK DAN ANALISIS REGRESI BERGANDA

REGRESSION

/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N

/MISSING LISTWISE

/STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL

CHANGE

/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)

/NOORIGIN

/DEPENDENT EPS

/METHOD=ENTER NPM ROE CR DER TATO PBV

LNTotalasset CFO

/SCATTERPLOT=(*SRESID ,*ZPRED)

/RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID)

NORMPROB(ZRESID)

/SAVE RESID.

Regression

Notes

Output Created 26-JAN-2015 22:50:10

Comments

Input

Data /Volumes/ROMI/romi

spss.sav Active Dataset DataSet1 Filter <none> Weight <none> Split File <none> N of Rows in Working Data

File 32

Missing Value Handling

Definition of Missing User-defined missing values are treated as missing.

Cases Used

Statistics are based on cases with no missing values for any variable used.

Syntax

REGRESSION

/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL CHANGE

/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)

/NOORIGIN

/DEPENDENT EPS /METHOD=ENTER NPM ROE CR DER TATO PBV LNTotalasset CFO

/SCATTERPLOT=(*SRESID ,*ZPRED)

/RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID) NORMPROB(ZRESID) /SAVE RESID.

Resources

Processor Time 00:00:01.32

Elapsed Time 00:00:02.00

Memory Required 7280 bytes Additional Memory Required

for Residual Plots 784 bytes Variables Created or

Modified RES_1 Unstandardized Residual

Correlations

EPS NPM ROE CR DER TATO PBV LNTA CFO

Pearson Correlation

EPS 1.000 .215 .447 .208 .065 .237 -.175 .462 -.147 NPM .215 1.000 .534 -.514 .024 .247 .206 .053 .220 ROE .447 .534 1.000 -.211 -.147 .424 .546 -.021 .463 CR .208 -.514 -.211 1.000 .075 -.277 -.154 .203 -.212 DER .065 .024 -.147 .075 1.000 -.264 -.110 .227 -.031 TATO .237 .247 .424 -.277 -.264 1.000 .214 -.268 .226 PBV -.175 .206 .546 -.154 -.110 .214 1.000 -.378 .683 LNTA .462 .053 -.021 .203 .227 -.268 -.378 1.000 -.234 CFO -.147 .220 .463 -.212 -.031 .226 .683 -.234 1.000

Sig. (1-tailed)

EPS . .118 .005 .126 .363 .096 .169 .004 .210 NPM .118 . .001 .001 .447 .086 .130 .387 .113 ROE .005 .001 . .123 .211 .008 .001 .454 .004 CR .126 .001 .123 . .341 .063 .201 .133 .122 DER .363 .447 .211 .341 . .072 .275 .106 .432 TATO .096 .086 .008 .063 .072 . .120 .069 .106 PBV .169 .130 .001 .201 .275 .120 . .016 .000 LNTA .004 .387 .454 .133 .106 .069 .016 . .099 CFO .210 .113 .004 .122 .432 .106 .000 .099 .

N

EPS 32 32 32 32 32 32 32 32 32

NPM 32 32 32 32 32 32 32 32 32

ROE 32 32 32 32 32 32 32 32 32

CR 32 32 32 32 32 32 32 32 32

DER 32 32 32 32 32 32 32 32 32

TATO 32 32 32 32 32 32 32 32 32

PBV 32 32 32 32 32 32 32 32 32

LNTA 32 32 32 32 32 32 32 32 32

Descriptive Statistics

Mean Std. Deviation N

EPS 33.2806 90.53842 32

NPM -11.4303 96.91166 32

ROE 7.7072 17.86605 32

CR 132.8719 281.69947 32

DER 20.4572 37.15117 32

TATO 63.9178 47.72847 32

PBV 399.9228 836.96274 32

LNTotalasset 13.3803 2.41323 32

CFO 1.5822 4.53985 32

Variables Entered/Removeda

Model Variables Entered

Variables Removed

Method

1

CFO, DER, CR, LNTotalasset, TATO, NPM, ROE, PBVb

. Enter

a. Dependent Variable: EPS b. All requested variables entered.

Model Summaryb

Model R R Square Adjust ed R Squar e Std. Error of the Estima te

Change Statistics Durbin-Watson R Square Change F Change df 1

df2 Sig. F Cha nge 1 .799a .639 .513 63.195

10 .639 5.079 8 23 .001 2.168 a. Predictors: (Constant), CFO, DER, CR, LNTotalasset, TATO, NPM, ROE, PBV b. Dependent Variable: EPS

ANOVAa

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1

Regression 162260.082 8 20282.510 5.079 .001b Residual 91853.273 23 3993.621

Total 254113.354 31 a. Dependent Variable: EPS

b. Predictors: (Constant), CFO, DER, CR, LNTotalasset, TATO, NPM, ROE, PBV

Coefficientsa

Model Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig. Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolera

nce

VIF

1

(Const

ant) -172.629 83.979 -2.056 .051

NPM .029 .164 .031 .179 .859 .509 1.963 ROE 3.305 .999 .652 3.307 .003 .404 2.475 CR .089 .050 .277 1.776 .089 .647 1.546 DER .230 .326 .094 .703 .489 .876 1.141 TATO .455 .286 .240 1.591 .125 .690 1.448 PBV -.033 .022 -.304 -1.507 .146 .385 2.594 LNTA 11.485 5.721 .306 2.007 .057 .676 1.480 CFO -3.386 3.511 -.170 -.964 .345 .507 1.973 a. Dependent Variable: EPS

Collinearity Diagnosticsa Mo del Dim ensi on Eigen value Condition Index Variance Proportions (Con stant)

NPM ROE CR DER TATO PB V

LNTA CFO

1

1 3.991 1.000 .00 .00 .01 .00 .01 .01 .01 .00 .01 2 2.071 1.388 .00 .07 .02 .06 .02 .00 .01 .00 .02 3 .975 2.023 .00 .15 .00 .05 .15 .00 .06 .00 .07 4 .745 2.315 .00 .00 .02 .00 .50 .05 .02 .00 .09 5 .526 2.755 .00 .11 .15 .48 .01 .04 .00 .00 .04 6 .270 3.842 .00 .25 .13 .16 .12 .00 .26 .00 .62 7 .243 4.056 .00 .28 .33 .01 .12 .10 .40 .00 .13 8 .171 4.835 .01 .13 .25 .22 .08 .65 .07 .02 .01 9 .010 20.387 .98 .01 .08 .02 .01 .15 .18 .97 .00 a. Dependent Variable: EPS

Residuals Statisticsa

Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value -59.4281 214.7665 33.2806 72.34774 32 Std. Predicted Value -1.281 2.509 .000 1.000 32 Standard Error of Predicted

Value 15.863 59.445 30.981 12.987 32

Adjusted Predicted Value -121.4371 290.7317 31.6964 90.76131 32 Residual -137.77199 150.77994 .00000 54.43353 32

Std. Residual -2.180 2.386 .000 .861 32

Stud. Residual -3.167 2.700 .004 1.045 32

Deleted Residual -290.71167 196.74661 1.58427 84.03520 32 Stud. Deleted Residual -4.124 3.194 .005 1.220 32

Mahal. Distance .985 26.462 7.750 7.289 32

Cook's Distance .000 1.237 .073 .222 32

Centered Leverage Value .032 .854 .250 .235 32 a. Dependent Variable: EPS

DAFTAR PUSTAKA

Agus Sartono, 2001. Manajemen Keuangan Teori dan Aplikasi. BPEF, Yogyakarta.

Ayu Suci Ramadhani dan Niki Lukviarman, 2009. Perbandingan Analisis Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Model Altman Pertama, Altman Rievs, dan Altman. Jurnal Siasat Bisnis Vol 13 No.1 April 2009 Hal 15-28. Bambang, Riyanto, 2001, Dasar-dasar Pembelanjaan Perusahaan, Edisi

Keempat, Cetakan Ketujuh. BPEF Yogyakarta, Yogyakarta.

Brigham, Eugene dan Jael F Houston, 2001. Manajemen Keuangan II. Salemba Empat, Jakarta.

Darmadji Tjipto dan Hendry M fakhruddin, 2001. Pasar Modal di Indonesia. Salemba Empat, Jakarta.

Darsono & Ashari, 2005. Pedoman Praktis Memahami Laporan Keuangan , Edisi Pertama. Andi. Yogyakarta.

Ebaid Ibrahim E.S, 2011. Accruals and The Prediction of Future Cash Flows: Emperical Evidence from an Emerging Market, Journal of Finance, vol 34, No 7.

Elliott, S, 1993. Management of Quality in Computing Systems Education: ISO 9000 Series Quality Standardly Applied, Journal of System Management, September, 6-11 and 41-42.

Fahmi, Irham, 2011. Manajemen Teori, Kasus dan Solusi. Alfabeta. Bandung. H. Greuning, 2005. Standar Pelaporan Keuangan Internasional: Pedoman

Praktis, Salemba Empat. Jakarta.

Harahap, Sofyan Syafri, 2008. Analisis Kritis atas Laporan Keuangan, PT. Raja Grafindo Persada. Jakarta.

Husnan, Suad, 2005. Dasar – Dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas, Unit Penerbit dan Percetakan AMP YKPN. Yogyakarta.

Indriantoro N dan Supomo B, 1999. Metodologi Penelitian Bisnis, Edisi Pertama, Penerbit BPEF, Yogyakarta.

James L. Gibson, 1996. Organisasi: Pelaku, Struktur dan Proses, Bina Rupa Aksara. Jakarta.

Jogiyanto, HM, 1996. Sistem Informasi Berbasis Komputer, Penerbit BPEF. Yogyakarta.

Lukviarman, Niki, 2006. Dasar-Dasar Manajemen Keuangan, Andalas University Press. Padang,

Martono, & D. Agus Harjito, 2010. Manajemen Keuangan, Ekonosia. Yogyakarta. Muhammad Yusuf dan Soraya, 2004. Faktor – Faktor yang Mempengaruhi Praktik Perataan Laba Pada Perusahaan Asing dan Non Asing di Indonesia. Studi Kasus Pada Perusahaan di Sektor Manufaktur yang Terdaftar Sebagai Penanaman Modal dalam Negeri, JAAI, Volume 8 No.1. Juni 2004. Muhfiatun, 2011. Pengaruh Financial Leverage dan Profitabiliaas Terhadap

PSAK No.2, skripsi. UIN Sunan Kalijaga. Yogyakarta.

Pramadika, M. Reeza, 2011. Pengaruh Current Ratio, Leverage, dan Dividend Pay Out Ratio terhadap Price Earning Ratio pada perusahaan Otomotif yang GO Public di BEI, Skripsi. UPN, Jatim

PSAK, No. 2 (Revisi 2009).

Sawir, Agnes, 2009. Analisa Kinerja Keuangan dan Perencanaan Keuangan Perusahan, Pt. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.

Shinta, Kumala, 2014. Pengaruh Kinerja Keuangan, Ukuran Perusahaan dan Arus Kas Operasi terhadap Earning Per Share, Skripsi. UNDIP. Semarang. Sugiyarso, G dan F, 2005. Manajemen Keuangan (Pemaham Laporan Keuangan,

Pengelolaan Aktiva, Kewajiban dan Modal Serta Pengukuran Kinerja Perusahaan), Media Pressindo. Yogyakarta.

Sugiyono, 2008. Metode Penelitian Bisnis. Cetakan Keduabelas, Penerbit Alfabeta. Bandung.

Syamsuddin, Lukman, 201. Manajemen Keuangan Perusahan, PT. Raja Grafindo Persada. Jakarta.

Taani, Khalaf & Banykhaled, Marie Hasan Hamed, 2011. The Effect of Financial Ratios, Firm Size and Cash Flow from Operating Activities on Earning Pershare: an Applied Study on Jordanian Industrial Sector. International Journal of Social Sciences and Humanity Studies.

Vanhorne, James C dan Wachowicz, John M.Jr., 2005. Fundamental of Financial Management. 12thEdition, Prentice-Hall Inc. USA.

Wahyono, Hadi, 2002. Komperasi Kinerja Perusahan Bank dan Asuransi Studi Empiris di Bursa Efek Jakarta, Jurnal Riset ekonomi dan Manajemen Vol 2 No. 2 Mei 2002.

Wegyandt et all, 2008. Accounting Principle 8th Edition, John Willey & Surs.Inc. New Jersey.

BAB III

METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian

Penelitian yang akan dilakukan oleh peneliti adalah penelitian pengujian hipotesis yaitu penelitian yang bertujuan untuk mengetahui hubungan antar variabel, yakni hubungan yang bersifat korelasional. Studi korelasional dilakukan untuk menentukan ada atau tidaknya korelasi antar variabel atau membuat prediksi berdasarkan korelasi antar variabel. Studi ini menekankan pada penentuan tingkat hubungan yang dapat juga digunakan untuk melakukan prediksi (Indriantoro dan Supomo, 1999:27).

3.2 Jenis dan Sumber Data

Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini berupa data kuantitatif.Data kuantitatif menunjukkan jumlah atau banyaknya sesuatu (Indriantoro dan Supomo, 1999:115). Sumber data penelitian ini merupakan data sekunder.Data sekunder dalam penelitian bisnis umumnya dapat diperoleh dari perusahaan yang diteliti atau data yang dipublikasikan untuk umum (Indriantoro dan Supomo, 1999:149). Data sekunder dalam penelitian ini adalah berupa laporan keuangan tahunan yang dipublikasikan dari situs resmi Bursa Efek Indonesia (BEI) Ya

3.3 Populasi dan Sampel 3.3.1 Populasi

Populasi (population) yaitu sekelompok orang, kejadian atau segala sesuatu yang mempunyai karakteristik tertentu. Anggota populasi disebut dengan elemen populasi (population element) (Indriantoro dan Supomo, 1999:115).

Populasi adalah sekelompok entitas yang lengkap yang dapat berupa orang, kejadian, atau benda yang mempunyai karakteristik tertentu, yang berada dalam suatu wilayah dan memenuhi syarat-syarat tertentu yang berkaitan dengan maslah penelitian. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan Pertambangan Logam dan Mineral yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2010-2013. Dimana perusahaan tersebut memiliki laporan keuangan yang lengkap dan di publikasikan. Jumlah populasi perusahaan pertambangan logam dan mineral yang terdaftar di BEI ada sebanyak 13 perusahaan.

3.3.2 Sampel

Sampel adalah bagian populasi yang digunakan untuk memperkirakan karakteristik populasi. Adapun perusahaan yang menjadi sampel adalah perusahaan pertambangan logam dan mineral yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2010-2013. Pengambilan sampel pada penelitian ini adalah dengan menggunakan teknik purposive sampling yaitu pengambilan sampel berdasarkan suatu kriteria tertentu.

Metode penentuan sampel dalam penelitian ini dilakukan dengan pendekatan non probability sampling, khususnya metode purposive sampling yaitu teknik sampling dengan metode pengambilan sampel secara tidak acak tetapi berdasarkan atas tujuan dan kriteria tertentu. Adapun kriteria penentuan sampel dalam penelitian ini adalah:

1. Perusahaan pertambangan logam dan mineral yang menerbitkan laporan Keuangan yang lengkap selama periode pengamatan (tahun 2010-2013).

Setelah dilakukan penentuan kriteria sampel terhadap populasi, akhirnya didapatkan jumlah sampel sebanyak 8 perusahaan pertambangan logam dan mineral dari jumlah populasi sebanyak 13 perusahaan yang dapat dilihat pada Lampiran 1.

Tabel 3.1 Daftar Perusahaan No. Kode

Perusahaan

Kriteria 1 Sampel

1. ANTM _√ 1

2. ARII _√ 2

3. BORN X

4. BRAU X

5. CITA X

6. CKRA X

7. GEMS _√ 3

8. GTBO _√ 4

9. HRUM _√ 5

10. INCO _√ 6

11. PSAB _√ 7

12. SMRU _√ 8

3.4 Metode Pengumpulan Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif, yaitu data yang didominasi oleh (angka). Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik dokumentasi, yaitu laporan keuangan yang telah dipublikasikan dalam periode pengamatan kemudian dikumpulkan, dicatat dan dikaji.

3.5 Definisi Operasional Variabel

Definisi operasional variabel adalah definisi-definisi yang akan dipergunakan dalam penelitian ini dengan tujuan untuk memberikan arah dan batasan dalam penyelesaian masalah. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan 8 variabel independen dan 1 variabel dependen. Variabel independen yang digunakan adalah Rasio Keuangan yang diproksikan kedalam Profitabilitas (Net Profit Margin), Profitabilitas (Return on Equity), Likuiditas, Leverage, Total Asset Turn Over, Rasio Pasar, Ukuran Perusahaan dan Arus Kas Operasi. Variabel dependen yang digunakan adalah Pendapatan per lembar saham (Earning per Share) pada Perusahaan Pertambangan Logam dan Mineral yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Operasional variabel dalam penelitian ini adalah variabel bebas (independent variable) dan variabel terikat (dependent variable).

1. Profitabilitas (Net Profit Margin) (X1)

Rasio ini mengukur laba bersih setelah pajak terhadap penjualan. Semakin tinggi Net profit margin semakin baik operasi suatu perusahaan. Net profit margin dihitung dengan rumus:

��������������� =���������ℎ������ℎ����� ���������

2. Profitabilitas (Return on Equity) (X2)

ROE menunjukkan rentabilitas modal sendiri atau yang sering disebut rentabilitas usaha. Return on equity dapat dihitung dengan formula:

��������������=���������ℎ������ℎ����� �������

3. Likuiditas (Current Ratio) (X3)

Current ratio merupakan perbandingan antara aktiva lancar dan kewajiban lancar dan merupakan ukuran yang paling umum digunakan untuk mengetahui kesanggupan suatu perusahaan memenuhi kewajiban jangka pendeknya.

������������= ������������ ������������ 4. Leverage (Debt to Equity Ratio) (X4)

Rasio leverage merupakan rasio untuk mengukur seberapa bagus struktur permodalan perusahaan. Struktur permodalan merupakan pendanaan permanen yang terdiri dari hutang jangka panjang, saham preferen dan modal pemegang saham (Wahyono, 2002:12).

�����������������= ����������� ����� (������) 5. Turn Over (Total Asset Turn Over) (X5)

Total assets turn over merupakan perbandingan antara penjualan dengan total aktiva suatu perusahaan dimana rasio ini menggambarkan kecepatan perputarannya total aktiva dalam satu periode tertentu.

������������������ = ��������� ����������� 6. Rasio Pasar (Price to Book Value) (X6)

Price to Book Value (PBV) adalah rasio yang menggambarkan seberapa besar pasar menghargai nilai buku saham suatu perusahaan (Tjiptono dan Hendry, 2001: 141). Semakin tinggi rasio ini berarti pasar percaya akan prospek perusahaan tersebut. Apabila rata-rata PBV perusahaan yang melakukan stock split lebih tinggi dari pada rata-rata PBV perusahaan yang tidak melakukan stock split maka harga saham tersebut dapat dikatakan overprice, begitu pula sebaliknya.

����������������= ������������ℎ�� ��������������������ℎ�� 7. Ukuran perusahaan (Total Asset) (X7)

Ukuran perusahaan yaitu rata-rata total aset untuk tahun yang bersangkutan sampai beberapa tahun.

������������ℎ���= ln���������� 8. Arus Kas (X8)

Laporan arus kas dimaksudkan untuk memberikan ikhtisar arus kas masuk dan arus kas keluar untuk suatu periode. Rasio ini digunakan untuk menunjukan tingkat kemampuan perusahaan menghasilkan kas dari aktifitas operasi yang dapat digunakan untuk aktifitas pendanaan dan investasi. Arus kas dihitung dengan formula:

������� =���ℎ������������������ �����

9. Pendapatan per lembar Saham (Earning per Share) (Y)

Menurut Gibson (1996:429) earnings per share adalah rasio yang menunjukan pendapatan yang diperoleh setiap lembar saham. Maka dapat dikatakan investor akan lebih meminati saham yang memiliki earnings per share tinggi dibandingkan saham yang memiliki earnings per share rendah. Earnings per share yang rendah cenderung membuat harga saham turun. Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:

���= ���������ℎ������ℎ����� –���������ℎ���������� ���� − ���������ℎ��ℎ������������� 3.6 Skala Pengukuran Variabel

Adapun skala pengukuran variabel dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut ini:

Tabel 3.2

Skala Pengukuran Variabel Penelitian Variabel Konsep

Variabel Alar Ukur Skala

Profitabilitas:

Net Profit Margin

(NPM)

Rasio pengukur laba bersih setelah pajak terhadap penjualan

���������ℎ������ℎ�����

��������� _Rasio

Profitabilitas:

Return on Equity (ROE)

Perbandingan antara laba bersih sesudah pajak dengan total ekuitas

���������ℎ������ℎ����� �������

Rasio

Likuiditas

Current ratio menunjukkan sejauh mana akitva lancar menutupi kewajiban-kewajiban lancar

������������

Leverage Rasio leverage merupakan rasio untuk mengukur seberapa bagus struktur permodalan perusahaan. �����������

����� (������) _Rasio

Turn Over

Total assets turn over merupakan

perbandingan antara penjualan dengan total aktiva suatu perusahaan dimana rasio ini menggambarkan kecepatan perputarannya total aktiva dalam satu periode tertentu.

���������

����������� Rasio

Rasio Pasar

Rasio yang menggambarkan seberapa besar pasar menghargai nilai buku saham suatu perusahaan

������������ℎ��

��������������������ℎ�� _Rasio

Ukuran Perusahaan

Ukuran

perusahaan yaitu rata-rata total aset untuk tahun yang bersangkutan sampai beberapa tahun

ln���������� Rasio

Arus Kas Operasi Rasio ini digunakan untuk menunjukan tingkat kemampuan perusahaan menghasilkan kas dari aktifitas operasi yang dapat digunakan untuk aktifitas

pendanaan dan investasi.

���ℎ������������������

Earning per Share

Rasio yang menunjukan pendapatan yang diperoleh setiap lembar saham

Laba Bersih setelah Pajak – Dividen Saham Preferen Rata-Rata Jumlah Saham

Beredar

Rasio

Sumber: Diolah oleh peneliti 3.7 Teknik Analisis Data

Dalam melakukan analisis data digunakan metode deskriptif kuantitatif, yaitu dengan mengumpulkan, mengolah dan menginterpretasikan hasil yang diperoleh. Teknik yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisis statistik, yaitu uji asumsi klasik, analisis regresi linear berganda, dan pengujian hipotesis.

3.7.1 Uji Asumsi Klasik

Sebelum melakukan uji analisis regresi linear berganda, maka hal yang pertama dilakukan adalah uji asumsi klasik, yang bertujuan untuk mendapatkan nilai estimasi yang diperoleh bersifat BLUE (Best, Linear, Unbiased, and Estimator), yang artinya nilai estimator yang terbaik, estimator yang linear, dan estimator yang tidak bias. Maka data-data yang digunakan dalam analisis regresi terlebih dahulu akan diuji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi.

3.7.1.1 Uji Normalitas

Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Uji ini berguna untuk tahap awal dalam metode pemilihan analisis data. Jika data normal, maka digunakan statistik parametrik, dan jika data tidak normal maka digunakan statistik nonparametrik atau lakukan

treatment agar data normal. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal. Untuk melihat normalitas dapat dilakukan dengan melihat histogram atau pola distribusi data normal. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari nilai residualnya. Dasar pengambilan keputusannya adalah:

1. jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau garis histogramnya menunjukkan pola berdistribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas,

2. jika data menyebar jauh dari diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan data berdistribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Dalam penelitian ini Peneliti menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov (K-S) untuk menguji normalitas data. Uji K-S dibuat dengan membuat hipotesis:

H0 : data residual berdistribusi normal, Ha : data residual tidak berdistribusi normal. 3.7.1.2 Uji Multikolinearitas

Menurut Ghozali (2009: 91), “uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen.” Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Multikolinearitas adalah situasi adanya korelasi variabel-variabel independen antara yang satu dengan yang

lainnya. Jika terjadi korelasi sempurna diantara sesama variabel bebas, maka konsekuensinya adalah:

1. Koefisien-koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir,

2. Nilai standar error setiap koefisien regresi menjadi tak terhingga. Ada tidaknya multikolinearitas dapat dideteksi dengan melihat nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF), serta dengan menganalisis matriks korelasi variabel-variabel independen. Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah jika nilai VIF tidak lebih dari sepuluh dan nilai tolerance tidak kurang dari 0,1 maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolinearitas.

3.7.1.3 Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel pengganggu dari satu pengamatan dengan pengamatan yang lain. Menurut Ghozali (2009:125) Model regresi yang baik adalah yang Homokedastisitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas. Cara memprediksi ada tidaknya heteroskedastisitas pada suatu model dapat dilihat dari pola gambar Scatterplot model tersebut. Analisis pada gambar Scatterplot yang menyatakan model regresi berganda tidak terdapat heteroskedastisitas jika:

1. titik-titik data menyebar di atas, di bawah atau di sekitar angka nol, 2. titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau dibawah,

3. penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali,

4. penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola. 3.7.1.4 Uji Autokorelasi

Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear terdapat korelasi atau kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan periode t-1. Jika terjadi autokorelasi, maka terdapat problem autokorelasi. Menurut Ghozali (2009:99). Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu dengan lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data time series. Pada data cross section, masalah autokorelasi relatif tidak terjadi. Uji yang digunakan dalam penelitian untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi adalah dengan menggunakan uji Durbin-Watson (DW). Kriteria untuk penilaian terjadinya autokorelasi yaitu:

1. nilai D-W lebih kecil dari -2 berarti ada korelasi positif,

2. nilai D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi, 3. nilai D-W lebih besar dari +2 berarti ada autokorelasi negative. 3.7.2 Analisis Regresi Linear Berganda

Analisis regresi linear berganda digunakan dengan maksud meramalkan bagaimana keadaan (naik-turunnya) variabel dependen bila dua atau lebih variabel independen dimanipulasi (Sugiyono, 2006: 210). Analisis ini menggunakan teknik analisis statistik SPSS dengan metode analisis regresi berganda dengan model persamaan sebagai berikut :

Y = a + b1X₁ + b₂ X₂+b₃ X₃ + b4X4 + b5X5 + b6X6 + b7X7 + b8X8 +

Dimana:

Y = Return on Assets / ROA a = Konstanta

X1 = Profitabilitas (Net Profit Margin)

X2 = Profitabilitas (Return on Equity)

X3 = Likuiditas

X4 = Leverage

X5 = Total Asset Turn Over

X6 = Rasio Pasar

X7 = Ukuran Perusahaan

X8 = Arus Kas Operasi

e = error term 3.7.3 Uji Hipotesis

3.7.3.1 Uji Koefisien Determinasi (R2)

Pengujian koefisien determinasi dilakukan untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai koefisien determinasi. Koefisien determinasi(R2) merupakan besaran non negatif dan besarnya koefisien determinasi adalah (� ≤ � �≤ � ).

Jika koefisien determinasi bernilai 0, maka tidak ada hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat. Sebaliknya jika koefisien determinasi bernilai 1, maka ada keterikatan sempurna antara variabel bebas dengan variabel terikat.

Uji Determinasi, untuk melihat besarnya kontribusi pengaruh variabel bebas dan variabel terikat dapat dihitung dengan rumus :

D = r2 x 100 %.

3.7.3.2 Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t)

Uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel bebas secara individual dalam menerangkan variasi variabel terikat. Tujuan dari uji t adalah untuk menguji koefisien regresi secara individual.

Rumusan Hipotesis yang akan diuji adalah sebagai berikut :

H0 diterima bila ttabel > thitung, atau dapat dilihat dari nilai signifikansinya

apabila > 0.05; artinya tidak terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel bebas secara parsial terhadap variabel terikat.

Ha diterima bila thitung> ttabel,atau dapat dilihat dari nilai signifikansinya

apabila < 0.05; artinya terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel bebas secara parsial terhadap variabel terikat.

3.7.3.3 Uji Signifikansi Simultan F (Uji F)

Pengujian Hipotesis Distribusi F pada model regresi linear berganda dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat. Rumusan hipotesis yang diuji adalah sebagai berikut:

Terima H0 (tolak Ha) bila Fhitung ≤ Ftabel, atau dapat dilihat dari nilai

signifikansinya apabila > 0.05; artinya tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara serentak dari variabel bebas terhadap variabel terikat.

Tolak H0 (terima Ha) bila Fhitung> Ftabel, atau dapat dilihat dari nilai

signifikansinya apabila < 0.05; artinya terdapat pengaruh yang signifikan secara serentak dari variabel bebas terhadap variabel terikat.

3.8 Jadwal Penelitian

Penelitian ini akan direncanakan sebagai berikut : No

. Tahapan Penelitian

Desember 2014

Januari 2014

Februari

2014 Keterangan

1. Pengajuan Proposal Skripsi √ 1 minggu

2. Bimbingan Proposal Skripsi √ 2 minggu

3. Pengumpulan Data √ 1 minggu

4. Pengolahan Data √ 1 minggu

5. Bimbingan Skripsi √ 2 minggu

6. Penyelesaian Penulisan Laporan Penelitian

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian

4.1.1 Gambaran Singkat Objek Penelitian

Sumber data dalam penelitian ini adalah perusahaan yang bergerak dalam bidang pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2010-2013.Perusahaan yang bergerak di bidang pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesiauntuk tahun 2010 sampai dengan tahun 2013 dan yang listing serta mencantumkan laporan keuangan per periode akuntansi yang menjadi penelitian berjumlah 8perusahaan. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui apakah ada pengaruh rasio keuangan, ukuran perusahaan, dan arus kas dari aktivitas operasi terhadap pendapatan per lembar saham pada perusahaan pertambangan logam dan mineral yang terdaftar di bursa efek Indonesia yang dilakukan pengujian secara empiris terhadap 8 perusahaan.

4.1.2. StatistikDeskriptif

Variabel-variabel dalampenelitian ini dimasukkan ke program SPSS dan menghasilkan output-output sesuai metode analisis data yang telah ditentukan. Berikut ini ditampilkan data statistik secara umum dari seluruh data yang digunakan sebagaimana terlihat pada tabel berikut:

Tabel 4.1

Output SPSS Statistik Deskriptif Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation EPS 32 -43.77 323.41 33.2806 90.53842 NPM 32 -489.91 154.96 -11.4303 96.91166

ROE 32 -24.18 54.80 7.7072 17.86605

CR 32 .27 1064.23 132.8719 281.69947

DER 32 .01 176.78 20.4572 37.15117

TATO 32 3.79 174.16 63.9178 47.72847 PBV 32 4.03 3643.04 399.9228 836.96274 LNTotalasset 32 7.03 16.90 13.3803 2.41323

CFO 32 -2.70 18.22 1.5822 4.53985

Valid N (listwise) 32

Sumber: Pengolahan Data SPSS, Januari 2015 Dari tabel tersebut dapat dijelaskan bahwa:

1. Rata-rata Earning Per Share (Pendapatan per lembarsaham) adalah sebesar 33.2086 denganstandardeviasisebesar 90.53842, dengan kata lain bahwavariasi data lebihbesardaripadanilai rata-rata. Pendapatan per lembarsahammemilikinilaimaksimumsebesar 323.41 yaitupadaperusahaan HRUM dannilai minimum sebesar -43.77

yaitupadaperusahaan SMRU. Nilai rata-rata pendapatan per lembarsahamsebesar 33.2806 menunjukkanbahwapendapatan per lembarsahamperusahaansebesar 33.2806.

2. Rata-rata Profitabilitas yang diproksikan kedalam Net Profit Margin adalah sebesar -11.4303 dengan standar deviasi sebesar 96.91166 dengan kata lain bahwa variasi data lebih besar daripada nilai rata-rata. Net profit margin memiliki nilai maksimum sebesar 154.96 yaitu pada

perusahaan HRUM dan nilai minimum sebesar -489.91 yaitu pada perusahaan SMRU. Nilai rata-rata Net profit margin sebesar -11.4303 menunjukkan bahwa Net profit margin perusahaan sebesar -11.4303. 3. Rata-rata Profitabilitas yang diproksikan kedalam Return on Equity

adalah sebesar 7.7072 dengan standar deviasi sebesar 17.86605 dengan kata lain bahwa variasi data lebih besar daripada nilai rata-rata. Return on equity memiliki nilai maksimum sebesar 54.80 yaitu pada perusahaan GTBO dan nilai minimum sebesar -24.18 yaitu pada perusahaan SMRU. Nilai rata-rata Return on equity sebesar 7.7072 menunjukkan bahwa Return on equity perusahaan sebesar 7.7072. 4. Rata-rata Current Ratio adalah sebesar 132.8719 dengan standar

deviasi sebesar 281. 69947 dengan kata lain bahwa variasi data lebih besar daripada nilai rata-rata. Current ratio memiliki nilai maksimum sebesar 1064. 24 yaitu pada perusahaan ANTM dan nilai minimum sebesar 0.27 yaitu pada perusahaan ARII. Nilai rata-rata Current ratio sebesar 132.8719 menunjukkan bahwa Current ratio perusahaan sebesar 132.8719.

5. Rata-rata Debt to Equity Ratio adalah sebesar 20.4572 dengan standar deviasi sebesar 37.15117 dengan kata lain bahwa variasi data lebih besar daripada nilai rata-rata. Debt to equity ratio memiliki nilai maksimum sebesar 176.78 yaitu pada perusahaan SMRU dan nilai minimum sebesar 0.01 yaitu pada perusahaan GEMS. Nilai rata-rata

Debt to equity ratio sebesar 20.4572 menunjukkan bahwa Debt to equity ratio perusahaan sebesar 20.4572.

6. Rata-rata Total Asset Turn Over adalah sebesar 63.9178 dengan standar deviasi sebesar 47.72847 dengan kata lain bahwa variasi data lebih kecil daripada nilai rata-rata. Total asset turn over memiliki nilai maksimum sebesar 174.16 yaitu pada perusahaan HRUM dan memiliki nilai minimum sebesar 3.79 yaitu pada perusahaan SMRU. Nilai rata-rata Total asset turn over sebesar 63.9178 menunjukkan bahwa Total asset turn over perusahaan sebesar 63.9178.

7. Rata-rata Price to Book Value adalah sebesar 399.9228 dengan standar deviasi 836.9627 dengan kata lain bahwa variasi data lebih besar daripada nilai rata-rata. Price to book value memiliki nilai maksimum sebesar 3643.04 yaitu pada perusahaan HRUM dan nilai minimum sebesar 4.03 yaitu pada perusahaan GTBO. Nilai rata-rata Price to book value sebesar 399.9228 menunjukkan bahwa Price to book value perusahaan sebesar 399.9228.

8. Rata-rata LNTotal asset yang menjadi pengukur dari ukuran perusahaan adalah sebesar 13.3803 dengan standar deviasi 2.41323 yang menunjukkan bahwa variasi data lebih kecil daripada nilai rata-rata. LN Total asset memiliki nilai maksimum sebesar 16.90 yaitu pada perusahaan ANTM dan nilai minimum sebesar 7.03 yaitu pada perusahaan. PSAB Nilai rata-rata LN Total asset sebesar 13.3803

menunjukkan bahwa rata-rata LN Total asset perusahaan sebesar 13.3803.

9. Rata-rata Cash Flow from Operation adalah sebesar 1.5822 dengan standar deviasi sebesar 4.53985 yang menunjukkan bahwa varasi data lebih besar daripada nilai rata-rata. CFO memiliki nilai maksimum sebesar 18.22 yaitu pada perusahaan HRUM dan nilai minimum sebesar 2.70 yaitu pada perusahaan GTBO. Nilai rata-rata CFO sebesar 1.5822 menunjukkan bahwa CFO perusahaan sebesar 1.5822.

4.1.3. UjiAsumsiKlasik

Ujiasumsiklasikdilakukanuntukmengetahuikondisi data yang digunakandalamsebuahpenelitian.Hal inidilakukan agar diperoleh model

analisis yang tepatuntukdigunakandalampenelitianini.Adapunujiasumsiklasik yang

dilakukanmeliputi; Ujinormalitas, ujimultikolinearitas, ujiheteroskedastisitasdanujiautokorelasi.

4.1.3.1. UjiNormalitas

Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah data yang digunakan memiliki distribusi normal atau mendekati normal dengan melihat normal probability plot. Uji normalitas yang pertama dilakukan adalah berdasarkan grafik secara histogram yang terlihat pada gambar 4.1.

Sumber: Pengolahan Data SPSS, Januari 2015 Gambar 4.1

Gambar Grafik Histogram

Berdasarkan Gambar 4.1 terlihatbahwapoladistribusi normal, akantetapijikakesimpulan normal atautidaknya data hanyadilihatdari grafik histogram, makahalinidapatmenyesatkankhususnyauntukjumlahsampel

yang kecil. Metodelain yang digunakandalamanalisisgrafikadalahdenganmelihatnormal probability plot

yang membandingkandistribusikumulatifdandistribusi normal. Jikadistribusi data residual normal, makagaris yang akanmenggambarkan

data sesungguhnyaakanmengikutigarisdiagonalnya. Ujinormalitasdenganmelihatnormal probability plotdapatdilihatdalamgambar 4.2 berikut:

Sumber: Pengolahan Data SPSS, Januari 2015 Gambar 4.2

Normal Probability Plot

Berdasarkangrafikprofitabilitaspadagambar 4.2 di atasmenunjukkanbahwa data telahterdistribusisecara normal karenadistribusi data residualnyamengikutiarahgaris diagonal (garis normal).Pengujiannormalitas data secaraanalisis statistik dapatdilakukandenganmelakukanujiKolmogorov-Smirnov.Data yang terdistribusi normal ditunjukkandengannilaisignifaknsi di atas 0.05.Sedangkan, data yang tidakberdistribusi normal ditunjukkandengan nilai signifikansidibawah 0.05 (Ghozali,2007:12).

Tabel 4.2

HasilUjiNormalitasdengan Kolmogorov-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardize d Residual

N 32

Normal Parametersa,b Mean 0E-7

Std. Deviation 54.43352635 Most Extreme Differences

Absolute .138

Positive .134

Negative -.138

Kolmogorov-Smirnov Z .783

Asymp. Sig. (2-tailed) .572

a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.

Sumber: Pengolahan Data SPSS, Januari 2015

BerdasarkanhasilujinormalitasdenganKolmogorov-Smirnov (Data Asli) diatas, terlihatbahwa data telahterdistribusidengan normal yang manaterlihatbahwanilaisignifikansidiatas 0.05 yaitusebesar 0.572 dannilaiKolmogorov-Smirnov Z sebesar 0.783.

4.1.3.2. UjiMultikolinearitas

Ujimultikolinearitasdilakukanuntukmengetahui ada atautidaknyahubungan linear antaravariabelindependendalam model regresidimanaprasyaratdalam model regresiadalahtidakadanya

multikolinearitas. Pada ujimultikolinearitasinidapatdilihatmelaluinilaiinflation factor (VIF)

Tabel 4.3

HasilUji Multikolinearitas Coefficientsa

Model Collinearity Statistics Tolerance VIF

1

(Constant)

NPM .509 1.963

ROE .404 2.475

CR .647 1.546

DER .876 1.141

TATO .690 1.448

PBV .385 2.594

LNTotalasset .676 1.480

CFO .507 1.973

a. Dependent Variable: EPS

Sumber: Pengolahan Data SPSS, Januari 2015

BerdasarkanaturanVariance Inflation Factor (VIF) dan Tolerance, apabila VIF melebihiangka 10 atauTolerancekurangdari 0.10 makadinyatakanterjadigejalamultikolinearitas, sebaliknyaapabila VIF

kurangdari 10 atauTolerancelebihdari 0.10 makadinyatakantidakterjadigejalamultikolinearitas. Dalampenelitianini

data yang digunakandalamujimultikolinearitasiniadalah data dari variabel independen. Berdasarkan tabel 4.3.diatasdiketahuimasing-masingnilai VIF sebagaiberikut:

a. Nilai VIF untuk variabel NPMadalah 1.963 < 10 dengannilaiTolerancevariabel NPM adalah 0.509 > 0.10 maka variabel NPMdapatdinyatakantidakterjadigejalamultikolinearitas.

b. Nilai VIF untuk variabel ROE adalah 2.475 <10 dengannilaiTolerancevariabel ROE adalah 0.404 > 0.10 maka variabel ROE dapatdinyatakantidakterjadigejalamultikolinearitas.

c. Nilai VIF untuk variabel CR adalah 1.546 <10 dengannilaiTolerancevariabel CR adalah 0.647 > 0.10 maka variabel CR dapatdinyatakantidakterjadigejalamultikolinearitas.

d. Nilai VIF untuk variabel DER adalah 1.141 <10 dengannilaiTolerancevariabel DER adalah 0.876 > 0.10 maka variabel DER dapatdinyatakantidakterjadigejalamultikolinearitas.

e. Nilai VIF untuk variabel TATO adalah 1.448 < 10 dengannilaiTolerancevariabel TATO adalah 0.690 > 0.10 maka variabel TATO dapatdinyatakantidakterjadigejalamultikolinearitas.

f. Nilai VIF untuk variabel PBV adalah 2.594 <10 dengannilaiTolerancevariabel PBVadalah 0.385 > 0.10 maka variabel PBV dapatdinyatakantidakterjadigejalamultikolinearitas.

g. Nilai VIF untuk variabel LN Total asset adalah 1.480 < 10 dengannilaiTolerancevariabel LN Total asset adalah 0.676 > 0.10 maka

variabel LN Total asset dapatdinyatakantidakterjadigejalamultikolinearitas.

h. Nilai VIF untuk variabel CFO adalah 1.973 <10 dengannilaiTolerancevariabel DER adalah 0.507 > 0.10 maka variabel DER dapatdinyatakantidakterjadigejalamultikolinearitas.

Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas, dan jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain berbeda disebut heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat grafik scatterplot, dengan dasar analisis (Ghozali, 2005:139).

1. Jikapolatertentu, sepertititik-titik yang adamembentukpolatertentu yang teratur (bergelombang, melebarkemudian menyempit), makamengindikasikantelahterjadiheteroskedastisitas.

2. Jikatidakadapola yang jelas, sertatitik – titikmenyebar di atasdandi bawahangka 0 padasumbu Y, makatidakterjadiheteroskedastisitas.

Hasilujiheteroskedastisitasdenganmenggunakangrafikscatterplotdit unjukkan pada gambar 4.3 dibawahini:

Sumber: Pengolahan Data SPSS, Januari 2015 Gambar 4.3

Grafik Scatterplot

Pada grafik scatterplot diatas, terlihat titik –titik menyebar secara acak, serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa tidak terdapat gejala heteroskedastisitas pada model regresi yang digunakan.

4.1.3.4. Uji Autokorelasi

Ujiautokorelasidilakukanuntukmengujiapakahsebuah model regresiterdapatkorelasiantarakesalahanpengganggupadaperiode t dengankesalahanpengganggupadaperiode t-1 atausebelumnya (Ghozali,

ksiadaatau tidaknya autokorelasi, peneliti menggunakan Durbin-Watson (DW test).Hasilpengujianautokorelasidapatdilihatpada tabel berikut:

Tabel 4.4

Hasil UjiAutokorelasidengan Durbin-Watson Model Summaryb

Model R R

Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Durbin-Watson 1 .799a .639 .513 63.19510 2.168

a. Predictors: (Constant), CFO, DER, CR, LNTotalasset, TATO, NPM, ROE, PBV b. Dependent Variable: EPS

Sumber: Pengolahan Data SPSS, Januari 2015

Berdasarkan hasilpengujian Durbin-Watson dengan menggunakan SPSS 20.0 makadiperolehnilai Durbin-Watson sebesar 2.168, yang berartiberdasarkankriteria Durbin-Watson hasil tersebut 1.65 < 2.168< 2.35 yang berarti tidak terjadi autokorelasi.

4.1.4. Model RegresiBerganda

Hasilregresi linear berganda pengaruh Rasio keuangan yang diproksikan kedalam Profitabilitas NPM dan ROE, Likuiditas (Currrent Ratio), Leverage (DER), Total asset turn over (TATO), Rasio pasar (PBV), Ukuran perusahaan (LN Total asset), Arus kas (CFO) terhadap Pendapatan per lembar saham (EPS) perusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang ditunjukkan pada Tabel 4.5 berikut:

Tabel 4.5

Hasil Uji Analisis Regresi Berganda Coefficientsa

Model Unstandardized

Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig. B Std. Error Beta

1

(Constant) -172.629 83.979 -2.056 .051

NPM .029 .164 .031 .179 .859

ROE 3.305 .999 .652 3.307 .003

CR .089 .050 .277 1.776 .089

DER .230 .326 .094 .703 .489

TATO .455 .286 .240 1.591 .125

PBV -.033 .022 -.304 -1.507 .146

LNTotalasset 11.485 5.721 .306 2.007 .057 CFO -3.386 3.511 -.170 -.964 .345 a. Dependent Variable: EPS

Sumber: Pengolahan Data SPSS, Januari 2015

Berdasarkanhasilanalisisregresi linear berganda yang digunakanuntukmengujipengaruhduaataulebih variabel independenterhadapsatu

variabel dependen.Persamaanregresidapatdilihatdari tabel hasilujicoefficients.Pada tabel coefficients yang dibacaadalahnilaidalamkolom B

padabarispertamamenunjukkankonstanta (a) danbarisselanjutnyamenunjukkankonstanta variabel independen. Berdasarkan

tabel 4.5 diatasmaka model regresi yang digunakanadalahsebagaiberikut:

EPS = -172.629 + 0.29 NPM + 3.305 ROE + 0.89 CR + 0.230 DER + 0.455 TATO – 0.33 PBV + 11.485 LNTotalasset – 3.386 CFO

Dari

a. Konstanta sebesar -172.629 menyatakanbahwajikanilai NPM, ROE, CR, DER, TATO, PBV dan LN Total asset adalahnolmaka EPS yang terjadi adalah sebesar -172.629.

b. KoefisienregresiNPM sebesar 0.29

menyatakanbahwasetiappenambahanNPMsebesar 1% makaakan menaikkan EPS sebesar 0.29%.

c. Koefisien regresi ROE sebesar 3.305 menyatakanbahwasetiap penambahan ROE sebesar 1% makaakan meningkatkan EPS sebesar 3.305%.

d. Koefisienregresi CR sebesar 0.89

menyatakanbahwasetiappenambahan CR sebesar 1% makaakan menaikkan EPS sebesar 0.89 %.

e. Koefisienregresi DER sebesar 0.230

menyatakanbahwasetiappenambahan DER sebesar 1% makaakanmeningkatkan EPS sebesar 0.230%.

f. Koefisienregresi TATO sebesar 0.455

menyatakanbahwasetiappenambahan TATO sebesar 1% makaakanmeningkatkan EPS sebesar 0.455%.

g. Koefisienregresi PBV sebesar -0.33

menyatakanbahwasetiappenambahan PBV sebesar 1% makaakan menurunkanEPS sebesar 0.33%.

h. Koefisienregresi LN Total asset sebesar 11.485 menyatakanbahwasetiappenambahan LN Total asset sebesar 1% makaakanmeningkatkan EPS sebesar 11.485%.

i. Koefisienregresi CFO sebesar -3.386

menyatakanbahwasetiappenambahan CFO sebesar 1% makaakan menurunkanEPS sebesar 3.386%.

4.1.5. UjiHipotesis

4.1.5.1. Uji Koefisien Determinasi (R2)

Ujikoefisiendeterminasi(R2)inidigunakanuntukmenggambarkanke mampuan model menjelaskanvariasi yang terjadidalam variabel dependen (Ghozali, 2005).Koefisiendeterminasi(R2)dinyatakandalampersentase.Nilai yang mendeakatisatuberarti variabel independenmemberikan hampir semuainformasi yang dibutuhkanuntukmemprediksivariasi variabel dependen.Besarnyanilaikoefisiendeterminasi(R2)dapat dilihat pada tabel 4.6 berikut:

Tabel 4.6

Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2) Model Summaryb

Model R R

Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Durbin-Watson

1 .799a .639 .513 63.19510 2.168

a. Predictors: (Constant), CFO, DER, CR, LNTotalasset, TATO, NPM, ROE, PBV b. Dependent Variable: EPS

Sumber: Pengolahan Data SPSS, Januari 2015

Berdasarkan tabel 4.6 menunjukkankoefisienkorelasi R

dankoefisiendeterminasi (R Square).Nilai R menunjukkantingkathubunganantar variabel-variabel independendengan

variabel dependen. Dari hasilolah data diperolehnilaikoefisienkorelasisebesar 0.799 atausebesar 79.9% artinyahubunganantaravariabel NPM, ROE, CR, DER, TATO, PBV, LN total asset dan CFO terhadap EPSkuat, karena nilai R berada diatas 0.5 atau 50%.

Sedangkankoefisiendeterminasi R Square(R2)menunjukkanseberapabesar variabel

independenmenjelaskanvariabeldependennya. Dari hasilperhitungandiperolehnilai R Square(R2)sebesar 0.639 atausebesar

63.9% yang berartikemampuan variabel

independendalammenerangkanvariasi – variabel dependensangatterbatas. Berdasarkan tabel diatasditunjukkannilaiAdjusted R Square. Dari hasilperhitungannilaiAdjusted R Squaresebesar 0.513 atau sebesar 51.3% artinya 51.3% variabel EPS dipengaruhioleh variabel NPM, ROE, CR, DER, TATO, PBV, LN total asset dan CFO. Sedangkan sisanya 49.7% dipengaruhioleh faktor – faktor laindiluar model.

4.1.5.2. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t)

Uji T dilakukan untuk menguji pengaruh pada masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Untuk menguji pengaruh parsial tersebut dapat dilakukan dengan cara berdasarkan nilai signifikansi. Jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05 atau 5% maka hipotesis yang diajukan diterima atau dikatakan signifikan namun apabila nilai

signifikansi lebih besar dari 0.05 atau 5% maka hipotesis ditolak atau dikatakan tidak signifikan. Hasil uji t dapat dilihat pada tabel 4.7 berikut:

Tabel 4.7

Hasil Uji Signifikansi Parsial (Uji-t) Coefficientsa

Model Unstandardized

Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig. B Std. Error Beta

1

(Constant) -172.629 83.979 -2.056 .051

NPM .029 .164 .031 .179 .859

ROE 3.305 .999 .652 3.307 .003

CR .089 .050 .277 1.776 .089

DER .230 .326 .094 .703 .489

TATO .455 .286 .240 1.591 .125

PBV -.033 .022 -.304 -1.507 .146

LNTotalasset 11.485 5.721 .306 2.007 .057 CFO -3.386 3.511 -.170 -.964 .345 a. Dependent Variable: EPS

Sumber: Pengolahan Data SPSS, Januari 2015

Berdasarkan Tabel 4.7, maka hasil regresi berganda dapat menganalisis pengaruh dari masing-masing variabel NPM, ROE, CR, DER, TATO, PBV, LNTotal Asset, dan CFOyang dapat dilihat dari arah tanda dan tingkat signifikansi (profitabilitas) sebagai berikut:

1. Koefisien variabel NPM, adalah sebesar 0.179 dan nilai signifikansi sebesar 0.859 lebih besar dari 0.05 yang berarti terdapat pengaruh positif dan tidak signifikan variabel NPM terhadap EPS.

2. Koefisien variabel ROE adalah sebesar 3.307 dan signifikansi sebesar 0.003 lebih kecil dari 0.05 yang berarti terdapat pengaruh positif dan signifikan variabel ROE terhadap EPS.

3. Koefisien variabel CR adalah sebesar 1.776 dan signifikansi sebesar 0.089 lebih besar dari 0.05 yang berarti terdapat pengaruh positif dan tidak signifikan variabel CR terhadap EPS.

4. Koefisien variabel DER adalah sebesar 0.703 dan signifikansi sebesar 0.489 lebih besar dari 0.05 yang berarti terdapat pengaruh positif dan tidak signifikan variabel probabilitas yang diproksikan kedalamDER terhadap EPS.

5. Koefisien variabel TATO adalah sebesar 1.591 dan signifikansi sebesar 0.125 lebih besar dari 0.05 yang berarti terdapat pengaruh positif dan tidak signifikan variabel TATO terhadap EPS.

6. Koefisien variabel PBV adalah sebesar -1.507 dan signifikansi sebesar 0.146 lebih besar dari 0.05 yang berarti terdapat pengaruh negatif dan tidak signifikan variabel PBV terhadap EPS.

7. Koefisien variabel LN Total asset adalah sebesar 2.007 dan signifikansi sebesar 0.057 lebih besar dari 0.05 yang berarti terdapat pengaruh positif dan tidak signifikan variabel LN Total asset terhadap EPS.

8. Koefisien variabel CFO adalah sebesar -0.964 dan signifikansi sebesar 0.345 lebih besar dari 0.05 yang berarti terdapat pengaruh negatif dan tidak signifikan variabel CFO terhadap EPS.

4.1.5.3. Uji Signifikansi Simultan (Uji F)

Uji F dilakukan untuk mengetahui pengaruh seluruh variabel independen terhadap variabel dependen. Hasil uji F ditunjukkan pada tabel 4.8 berikut:

Tabel 4.8

Hasil Uji Signifikansi Simultan (Uji-F) ANOVAa

Model Sum of

Squares

df Mean Square F Sig.

1

Regression 162260.082 8 20282.510 5.079 .001b Residual 91853.273 23 3993.621

Total 254113.354 31 a. Dependent Variable: EPS

b. Predictors: (Constant), CFO, DER, CR, LNTotalasset, TATO, NPM, ROE, PBV

Sumber: Pengolahan Data SPSS, Januari 2015

Berdasarkan hasil analisis regresi dapat diketahui bahwa secara bersama-sama (simultan) variabel independen memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. Hal ini dapat dibuktikan dari nilai F hitung sebesar 5.079 dengan signifikansi sebesar 0.001. Apabila nilai signifikansi di bawah 0.05 atau 5% maka regresi dapat digunakan untuk memprediksi EPS atau dapat dikatakan bahwa NPM, ROE, CR, DER, TATO, PBV, LN Total asset dan CFO secara simultan (bersama-sama) berpengaruh terhadapEPS.

4.2. Pembahasan

Berdasarkan hasil penelitian diperoleh koefisien variabel Rasio Keuangan yang diproksikan kedalamProfitabilitas yang mana diproksikan kedalam NPM dan

ROE, rasio lancar (CR), Debt to equity ratio, Total asset turn over, Price to book value, Ukuran perusahaan yang diukur dengan LN Total asset dan CFO secara parsial dapat dinyatakan bahwavariabel NPMsebesar 0.179 dan nilai signifikansi sebesar 0.859 lebih besar dari 0.05 yang berarti terdapat pengaruh positif dan tidak signifikan variabel NPM terhadap EPS perusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI).

Berdasarkan hasil penelitian diperoleh koefisien variabel profitabilitas yang diproksikan kedalam ROE adalah sebesar 3.307 dan signifikansi sebesar 0.003 lebih kecil dari 0.05 yang berarti terdapat pengaruh positif dan signifikan variabel ROE terhadap EPS perusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Taani dan Banykhaled (2011) yang meneliti tentang The effect of Financial Ratios, Firm Size, and Cash Flows from Operating Activities on Earning per Share (An Applied Study: On Jordanian Industrial Sector yang mana membuktikan bahwa profitabilitas yang diproksikan dalam Return on Equity (ROE) berpengaruh positif dan signifikan terhadap pendapatan per lembar saham (earning per share).

Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh koefisien variabel CR adalah sebesar 1.776 dan signifikansi sebesar 0.089 lebih besar dari 0.05 yang berarti terdapat pengaruh positif dan tidak signifikan variabel CR terhadap EPSperusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI).

Berdasarkan hasil penelitian diperoleh koefisien variabel DER adalah sebesar 0.703 dan signifikansi sebesar 0.489 lebih besar dari 0.05 yang berarti

terdapat pengaruh positif dan tidak signifikan variabel probabilitas yang diproksikan kedalam DER terhadap EPSperusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI).

Hasil penelitian ini juga sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Muhfiatun (2011) yang meneliti tentang Pengaruh Financial Leverage dan Profitabilitas terhadap Earning per Share (EPS) (Studi pada Perusahaan yang Masuk Daftar Efek Syariah Tahun 2009) menunjukkan bahwa variabel Debt to Equity Ratio, dan Net Profit Margin tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap Earning per Share.

Berdasarkan hasil penelitian diperoleh koefisien variabel TATO adalah sebesar 1.591 dan signifikansi sebesar 0.125 lebih besar dari 0.05 yang berarti terdapat pengaruh positif dan tidak signifikan variabel TATO terhadap EPS perusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI).

Berdasarkan hasil penelitian diperoleh koefisien variabel PBV adalah sebesar -1.507 dan signifikansi sebesar 0.146 lebih besar dari 0.05 yang berarti terdapat pengaruh negatif dan tidak signifikan variabel PBV terhadap EPSperusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI).

Berdasarkan hasil penelitian diperoleh koefisien variabel LN Total asset adalah sebesar 2.007 dan signifikansi sebesar 0.057 lebih besar dari 0.05 yang berarti terdapat pengaruh positif dan tidak signifikan variabel LN Total asset terhadap EPSperusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI).

Berdasarkan hasil penelitian diperoleh koefisien variabel Koefisien variabel CFO adalah sebesar -0.964 dan signifikansi sebesar 0.345 lebih besar dari 0.05 yang berarti terdapat pengaruh negatif dan tidak signifikan variabel CFO terhadap EPSperusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI).

Berdasarkan hasil analisis regresi dapat diketahui bahwa secara bersama-sama (simultan) variabel independen memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. Hal ini dapat dibuktikan dari nilai F hitung sebesar 5.079 dengan signifikansi sebesar 0.001. Apabila nilai signifikansi di bawah 0.05 atau 5% maka regresi dapat digunakan untuk memprediksi EPS atau dapat dikatakan bahwa NPM, ROE, CR, DER, TATO, PBV, LN Total asset dan CFO secara simultan (bersama-sama) berpengaruh terhadapEPS.

Dengan demikian Rasio keuangan, Ukuran Perusahaan, dan Arus Kas dari Operasi berpengaruh signifikan secara simultan terhadap Pendapatan per lembar saham Perusahaan Pertambangan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia. Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Shinta (2014) yang meneliti tentang pengaruh Kinerja Keuangan, Ukuran Perusahaan, dan Arus Kas Operasi terhadap Earnings per Share (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2010-2012) yang mengungkapkan bahwa secara simultan, variabel Total Asset Turn Over, Current Ratio, Debt to Equity Ratio, Net Profit Margin, Return on Equity, dan Price to Book Value, serta Ukuran Perusahaan dan Arus Kas Operasi memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Earnings per Share.

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan

Berdasarkan analisis yang telah dilakukan dalam penelitian ini yaitu berdasarkan sampel perusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2010 sampai dengan 2013 yang mana terdiri dari 8 sampel yang dilakukan dengan purposive sampling yang menyimpulkan bahwa:

1. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh koefisien variabel Rasio Keuangan yang diproksikan kedalam Profitabilitas yang mana diproksikan kedalam NPM dan ROE, rasio lancar (CR), Debt to equity ratio, Total asset turn over, Price to book value, Ukuran perusahaan yang diukur dengan LN Total asset dan CFO terhadap Pendapatan perlembar saham (EPS) pada perusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2010 sampai dengan 2013 yang mana dijelaskan berdasarkan hasil penelitian sebagai berikut:

a. Koefisien variabel NPMterdapat pengaruh positif dan tidak signifikan variabel NPM terhadap EPS.

b. Koefisien variabel ROE terdapat pengaruh positif dan signifikan variabel ROE terhadap EPS.

c. Koefisien variabel CR terdapat pengaruh positif dan tidak signifikan variabel CR terhadap EPS.

d. Koefisien variabel DER terdapat pengaruh positif dan tidak signifikan variabel probabilitas yang diproksikan kedalam DER terhadap EPS.

e. Koefisien variabel TATO terdapat pengaruh positif dan tidak signifikan variabel TATO terhadap EPS.

f. Koefisien variabel PBV terdapat pengaruh negatif dan tidak signifikan variabel PBV terhadap EPS.

g. Koefisien variabel LN Total asset terdapat pengaruh positif dan tidak signifikan variabel LN Total asset terhadap EPS.

h. Koefisien variabel CFO terdapat pengaruh negatif dan tidak signifikan variabel CFO terhadap EPS.

Dengan demikian berdasarkan penelitian ini dapat disimpulkan bahwa meningkatnya Rasio Keungan berdasarkan rasio pengukuran yang digunakan tersebut dan Ukuran perusahaan tidak mempengaruhi Pendapatan per lembar saham suatu perusahaan telekomunikasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2010-2013 tetapi hanya terdapat satu rasio yang mempengaruhi pendapatan perlembar saham perusahaan yaitu Return on Equity dan tinggi rendahnya suatu profitabilitas perusahaan atau kemampuan perusahaan dalam memperoleh laba berdasarkan modal yang ditanam pada perusahan tersebut mempengaruhi Pendapatan per lembar saham daripada pemegang saham perusahaan tersebut atas mosal yang ditanamkannya pada perusahaan Pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2010-2013.

2. Secara simultan (bersama-sama) variabel dikatakan bahwa NPM, ROE, CR, DER, TATO, PBV, LN Total asset dan CFO secara simultan (bersama-sama) berpengaruh terhadap EPS.

Dengan demikian Rasio keuangan dan Ukuran Perusahaan berpengaruh signifikan secara simultan terhadap Pendapatan per lembar saham Perusahaan Pertambangan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia.

5.2 Saran

Berdasarkan hasil analisis pembahasan serta beberapa kesimpulan dan keterbatasan pada penelitian ini, berikut adalah saran-saran yang dapat diberikan melalui hasil penelitian ini agar mendapatkan hasil yang lebih baik yaitu:

1. Penelitian selanjutnya diharapkan menggunakan beberapa Rasio Keuangan sebagai variabel bebas dalam penentuan pendapatan per lembar saham, karena peneliti merasa Penelitian selanjutnya diharapkan menggunakan seluruh perusahaan sampel yang lebih banyak dan tahun pengamatan yang lebih lama.

2. Penelitian selanjutnya diharapkan melibatkan pihak yang memiliki keahlian dalam menentukan luas pengungkapan sebagai pemeriksaan kembali.

BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Rasio Keuangan

Setiap perusahaan selalu memberikan data dan analisa terhadap data keuangan yang tercermin dalam laporan keuangan. Dalam mengadakan interpretasi dan analisa laporan keuangan suatu perusahaan, maka diperlukan adanya ukuran tertentu. Ukuran yang sering digunakan dalam analisa keuangan adalah rasio keuangan.

Menurut Harahap (2008:297), Rasio keuangan adalah angka yang diperoleh dari hasil perbandigan dari suatu pos laporan keuangan dengan pos lainnya yang mempunyai hubungan yang relevan dan signifikan (berarti). Misalnya antara hutang dan modal, antara kas dan total aset, antara harga pokok produksi dengan total penjualan dan sebagainya. Kemudian menurut Sawir (2009:6), Rasio keuangan merupakan salah satu alat untuk menilai kinerja dan kondisi keuangan perusahaan.

Analisa rasio keuangan dapat memungkinkan manajer keuangan memperkirakan reaksi para kreditur dan investor dan memberikan pandangan tentang bagaimana kira-kira dana dapat diperoleh. Analisa rasio keuangan meliputi dua jenis perbandingan.

Dimana dalam melaksanakan tugas dan tanggung jawabnya, manajemen akan melakukan berbagai aktivitas berkaitan dengan; evaluasi terhadap kinerja perusahaan, merencanakan aktivitas perusahaan dimasa yang akan datang serta

mendapatkan gambaran apakah tujuan perusahaan sudah dapat dicapai (Luviarman, 2006).

Perbandingan pertama dalam analisa rasio keuangan adalah memperbandingkan rasio sekarang dengan yang lalu dan yang akan datang untuk perusahaan yang sama (perbandingan internal). Jika rasio keuangan disajikan dalam bentuk suatu daftar untuk periode beberapa tahun, analisa dapat mempelajari komposisi perubahan-perubahan dan menetapkan apakah telah terdapat suatu perbaikan atau bahkan sebaliknya didalam kondisi keuangan dan prestasi perusahaan selama jangka waktu tersebut. Rasio keuangan juga dapat diperhitungkan berdasarkan laporan keuangan performa atau proyeksi dan diperbandingkan dengan rasio sekarang atau masa lalu.

Perbandingan kedua adalah perbandingan meliputi perbandingan rasio perusahaan dengan perusahaan lainnya yang sejenis atau dengan rata-rata industri pada suatu titik yang sama (perbandingan eksternal). Perbandingan tersebut dapat memberikan gambaran relatif tentang kondisi keuangan dan prestasi perusahaan hanya dengan cara membandingkan rasio keuangan suatu perusahaan dengan perusahaan lain yang sejenis seorang analis dapat memberikan pertimbangan yang realistis.

Menurut Riyanto (2001:331), pengelompokan rasio-rasio keuangan yaitu sebagai berikut:

1. Rasio Likuiditas adalah rasio-rasio yang dimaksud untuk mengukur likuiditas perusahaan (Current ratio, Acid test ratio).

2. Rasio Leverage adalah rasio-rasio yang dimaksudkan untuk mengukur sampai berapa jauh aktiva perusahaan dibiayai dengan hutang (Debt to Total Assets Ratio, Net Worth to Debt Ratio dan lain sebagainya).

3. Rasio-rasio Aktivitas, yaitu rasio-rasio yang dimaksudkan untuk mengukur sampai berapa besar efektivitas perusahaan dalam mengerjakan sumber-sumber dananya (Inventory Turnover, Average Collection Period dan lain sebagainya).

4. Rasio-rasio Profitabilitas, yaitu rasio-rasio yang menunjukkan hasil akhir dari sejumlah kebijaksanaan dan keputusan-keputusan (Profit Margin on Sales, Return on Total Assets, Return on Net Worth dan lain sebagainya). 2.1.1 Profitabilitas

Profitabilitas sebagai kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba dengan total aktiva, penjualan maupun hutang jangka panjang dalam satu periode tertentu. Sartono (2001) mendefinisikan profitabiltas adalah kemampuan perusahaan memperoleh laba dalam hubungannya dengan penjualan, total aktiva maupun modal sendiri. Menurut G. Sugiyarso dan F. Winarni (2005:118) profitabilitas adalah kemampuan perusahaan memperoleh laba dalam hubungan dengan penjualan total aktiva maupun modal sendiri. Dari definisi ini terlihat jelas bahwa sasaran yang akan dicari adalah laba perusahaan.Berdasarkan definisi tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa profitabilitas adalah suatu ukuran yang digunakan untuk mengukur efisiensi perusahaan dalam menghasilkan keuntungan selama periode waktu tertentu.

Profitabilitas memiliki beberapa rasio, yang mana dapat menggambarkan kemampuan perusahaan dalam mendapatkan laba, seperti dari kegiatan penjualan, kas, modal, jumlah karyawan, dan sebagainya. Berikut adalah beberapa jenis rasio profitabilitas, antara lain:

1. Gross Profit Margin (Margin Laba Kotor)

Gross profit margin merupakan rasio yang mengukur efisiensi pengendalian harga pokok atau biaya produksinya, mengindikasikan kemampuan perusahaan untuk berproduksi secara efisien (Sawir, 2009:18). Gross Profit Margin merupakan persentase laba kotor dibandingkan dengan sales. Semakin besar Gross Profit Margin semakin baik keadaan operasi perusahaan, karena hal ini menunjukkan bahwa harga pokok penjualan relatif lebih rendah dibandingkan dengan sales, demikian pula sebaliknya, semakin rendah gross profit margin semakin kurang baik operasi perusahaan (Syamsuddin, 2009:61).Gross Profit Margin dihitung dengan formula:

����������������� =��������� − �������������������

���������

2. Net Profit Margin (Margin Laba Bersih)

Rasio ini mengukur laba bersih setelah pajak terhadap penjualan. Semakin tinggi Net Profit Margin semakin baik operasi suatu perusahaan.Net Profit Margin dihitung dengan rumus:

���������������= ���������ℎ������ℎ�����

3. Rentabilitas Ekonomi / Daya Laba Besar / Basic Earning Power Rentabilitas ekonomi merupakan perbandingan laba sebelum pajak terhadap total asset. Jadi rentabilitas ekonomi mengindikasikan seberapa besar kemampuan asset yang dimiliki untuk menghasilkan tingkat pengembalian atau pendapatan atau dengan kata lain Rentabilitas Ekonomi menunjukkan kemampuan total aset dalam menghasilkan laba.

Rentabilitas ekonomi mengukur efektifitas perusahaan dalam

memanfaatkan seluruh sumberdaya yang menunjukkan rentabilitas ekonomi perusahaan (Sawir, 2009:19).

Rentabilitas Ekonomi dihitung dengan rumus:

�������������������= ���������ℎ������������

�����������

Menurut Sawir, (2009:19), Rentabilitas ekonomi dapat ditentukan dengan mengalikan Operating Profit Margin dengan Asset Turnover. Rendahnya Rentabilitas Ekonomi tergantung dari

• Asset Turnover

• Operating Profit Margin

Operating Profit Margin merupakan perbandingan antara laba usaha dan penjualan. Operating Profit Margin merupakan rasio yang menggambarkan apa yang biasanya disebut pure profit yang diterima atas setiap rupiah dari penjualan yang dilakukan (Syamsuddin, 2009:61).

Operating Profit disebut murni (pure) dalam pengertian bahwa jumlah tersebutlah yang benar-benar diperoleh dari hasil operasi perusahaan dengan mengabaikan kewajiban-kewajiban finansial berupa bunga serta

kewajiban terhadap pemerintah berupa pembayaran pajak. Apabila semakin tinggi Operating Profit Margin maka akan semakin baik pula operasi suatu perusahaan.Operating Profit Margin dihitung sebagai berikut:

�������������������� =���������ℎ������������

���������

4. Return on Investment

Return on Investment merupakan perbandingan antara laba bersih setelah pajak dengan total aktiva. Return on Investment adalah merupakan rasio yang mengukur kemampuan perusahaan secara keseluruhan didalam menghasilkan keuntungan dengan jumlah keseluruhan aktiva yang tersedia didalam perusahaan (Syamsuddin, 2009:63).

Semakin tinggi rasio ini semakin baik keadaan suatu perusahaan. Return on Investmentmerupakan rasio yang menunjukkan berapa besar laba bersih diperoleh perusahaan bila di ukur dari nilai aktiva (Syafri, 2008:63). Return on Investment dihitung dengan rumus:

��� =���������ℎ������ℎ�����

�����������

��� =��������������� × ��������������

5. Return on Equity

Return on Equity merupakan perbandingan antara laba bersih sesudah pajak dengan total ekuitas. Return on Equity merupakan suatu pengukuran dari penghasilan (income) yang tersedia bagi para pemilik perusahaan (baik pemegang saham biasa maupun pemegang saham

preferen) atas modal yang mereka investasikan di dalam perusahaan (Syafri, 2008:305).Return on Equity adalah rasio yang memperlihatkan sejauh manakah perusahaan mengelola modal sendiri (net worth) secara efektif, mengukur tingkat keuntungan dari investasi yang telah dilakukan pemilik modal sendiri atau pemegang saham perusahaan (Sawir 2009:20). ROE menunjukkan rentabilitas modal sendiri atau yang sering disebut rentabilitas usaha.Return on Equity dapat dihitung dengan formula:

��������������=���������ℎ������ℎ�����

�������

6. Earning per share (EPS)

Earning per Share adalah rasio yang menunjukkan berapa besar kemampuan perlembar saham dalam menghasilkan laba (Syafri, 2008:306). Earning per Share merupakan rasio yang menggambarkan jumlah rupiah yang diperoleh untuk setiap lembar saham biasa (Syamsuddin, 2009:66). Oleh karena itu pada umumnya manajemen perusahaan, pemegang saham biasa dan calon pemegang saham sangat tertarik akan Earning per Share. Earning per Share adalah suatu indikator keberhasilan perusahaan. Earning per Share dihitung dengan rumus:

���=���������ℎ������ℎ����� − ���������ℎ����������

�����ℎ��ℎ������������������

Dalam penelitian ini, peneliti mengambil beberapa rasio profitabilitas antara lain Net Profit Margin dan Return on Equity, dimana Net Profit Margin digunakan untuk mengukur laba bersih setelah pajak dari hasil penjualan perusahaan. Kemudian Return on Equity digunakan untuk mengukur suatu

penghasilan bagi pemilik perusahaan atas modal yang mereka investasikan dalam perusahaan.

2.1.2 Likuiditas

Selain daripada profitabilitas, likuiditas merupakan salah satu hal yang wajib diketahui dalam analisa rasio keuangan, dikarenakan rasio likuiditas merupakan salah satu indikator pengukur kemampuan perusahaan dalam membayar kewajiban jangka pendeknya. Hal ini penting untuk diketahui investor sehingga investor mengetahui bagaimana kemampuan perusahaan untuk terus beroperasi, tumbuh dan berkembang.

Riyanto (2008:25) menyatakan bahwa likuiditas adalah masalah yang berhubungan dengan masalah kemampuan suatu perusahaan untuk memenuhi kewajiban finansialnya yang segera harus dipenuhi.Suatu perusahaan yang mempunyai alat-alat likuid sedemikian besarnya sehingga mampu memenuhi segala kewajiban finansialnya yang segera harus terpenuhi, dikatakan bahwa perusahaan tersebut likuid, dan sebaliknya apabila suatu perusahaan tidak mempunyai alat-alat likuid yang cukup untuk memenuhi segala kewajiban finansialnya yang segera harus terpenuhi dikatakan perusahaan tersebut insolvable.

Rasio likuiditas adalah rasio yang mengukur kemampuan perusahaan memenuhi kewajiban jangka pendeknya. Rasio-rasio ini dapat dihitung melalui sumber informasi tentang modal kerja yaitu pos-pos aktiva lancar dan hutang lancar. Dengan demikian rasio likuiditas berpengaruh dengan kinerja keuangan perusahaan sehingga rasio ini memiliki hubungan dengan harga saham

perusahaan. Likuiditas memiliki beberapa rasio, antara lain adalah: 1. Current Ratio (Rasio Lancar)

Current Ratio merupakan perbandingan antara aktiva lancar dan kewajiban lancar dan merupakan ukuran yang paling umum digunakan untuk mengetahui kesanggupan suatu perusahaan memenuhi kewajiban jangka pendeknya.Current Ratio menunjukkan sejauh mana aktiva lancar menutupi kewajiban-kewajiban lancar. Semakin besar perbandingan aktiva lancar dan kewajiban lancar semakintinggi kemampuan perusahaan menutupi kewajiban jangka pendeknya.Current Ratio yang rendah biasanya dianggap menunjukkan terjadinya masalah dalam likuidasi, sebaliknya current ratio yang terlalu tinggi juga kurang bagus, karean menunjukkan banyaknya dana menganggur yang pada akhirnya dapat mengurangi kemampulabaan perusahaan (Sawir, 2009:10).

Apabila mengukur tingkat likuiditas dengan menggunakan current ratio sebagai alat pengukurnya, maka tingkat likuiditas atau current ratio suatu perusahaan dapat dipertinggi dengan cara (Riyanto, 2001:28):

1. Dengan utang lancar tertentu, diusahakan untuk menambah aktiva lancar.

2. Dengan aktiva lancar tertentu, diusahakan untuk mengurangi jumlah utang lancar.

3. Dengan mengurangi jumlah utang lancar sama-sama dengan

mengurangi aktiva lancar.

������������= ������������

������������

2. Quick Ratio (Rasio Cepat)

Rasio ini disebut juga acid test rasio yang juga digunakan untuk mengukur kemampuan suatu perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya. Penghitungan quick ratio dengan mengurangkan aktiva lancar dengan persediaan.Hal ini dikarenakan persediaan merupakan unsur aktiva lancar yang likuiditasnya rendah dan sering mengalami fluktuasi harga serta menimbulkan kerugian jika terjadi likuiditas. Jadi rasio ini merupakan rasio yang menunjukkan kemampuan aktiva lancar yang paling likuid mampu menutupi hutang lancar.Sawir (2009:10) mengatakan bahwa quick ratio umumnya dianggap baik adalah semakin besar rasio ini maka semakin baik kondisi perusahaan.Quick ratio dapat dihitung dengan formula:

����������= ������������ − ����������

������������

3. Cash ratio (Rasio Kas)

Rasio ini merupakan rasio yang menunjukkan posisi kas yang dapat menutupi hutang lancar dengan kata lain cash ratio merupakan rasio yang menggambarkan kemampuan kas yang dimiliki dalam manajemen kewajiban lancar tahun yang bersangkutan.Cash Ratio dapat dihitung dengan formula:

���ℎ����� = ���

2.1.3 Leverage

Rasio leverage merupakan rasio untuk mengukur seberapa bagus struktur permodalan perusahaan. Struktur permodalan merupakan pendanaan permanen yang terdiri dari hutang jangka panjang, saham preferen dan modal pemegang saham (Wahyono, 2002:12).

Struktur modal adalah pembelanjaan permanen dimana mencerminkan pengimbangan antar hutang jangka panjang dan modal sendiri. Modal sendiri adalah modal yang berasal dari perusahaan itu sendiri (cadangan, laba) atau berasal dari mengambil bagian, peserta, atau pemilik (modal saham, modal peserta dan lain-lain) (Riyanto, 2008:22).

Jadi dapat disimpulkan bahwa debt to equity ratio merupakan perbandingan antara total hutang (hutang lancar dan hutang jangka panjang) dan modal yang menunjukkan kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajibannya dengan menggunakan modal yang ada. Rasio hutang modal dapat dihitung dengan formula:

����������������� = �����������

����� (������) 2.1.4 Total Asset Turn Over

Total Assets Turn Over merupakan perbandingan antara penjualan dengan total aktiva suatu perusahaan dimana rasio ini menggambarkan kecepatan perputarannya total aktiva dalam satu periode tertentu.Total assets turn over merupakan rasio yang menunjukkan tingkat efisiensi penggunaan keseluruhan aktiva perusahaan dalam menghasilkan volume penjualan tertentu (Syamsuddin, 2009:19).

3. BapakDrs. FirmanSyarif, M.Si, AkselakuKetuaProgramStudiS-1 Akuntansidan Ibu Dra.MutiaIsmail, MM, AkselakuSekretarisProgramStudi S-1 Akuntansi pada FakultasEkonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara. 4. Ibu Dra. Salbiah, M.Si, AkselakuDosenPembimbingpada penulisanskripsi. 5. Ibu Dra. Mutia Ismail, MM, Ak selaku Dosen Penguji pada penulisan skripsi. 6. Bapak Drs. Chairul Nazwar, M.Si, Ak selakuDosenPembandingpada

penulisanskripsi.

7. Kepada adik penulis Rosa Yulise Putri, Roby Hermawan, Regina Yuseliana Putri yang selalu memberikan dukungan kepada penulis.

8. Kepada teman-teman yaitu Achmad Afriadi dan Syaffan Chair yang senantiasa memberikan dukungan dan bantuan kepada penulis.

Denganbantuan yang penulis dapatkan akhirnya dengan menyerahkan diri dan senantiasa memohon petunjuk serta perlindungan dariAllah SWT semoga amalan dan perbuatan baik tersebut mendapat imbalan yang baik pula.

Medan, Februari 2015 Penulis

vi DAFTAR ISI

Halaman

DAFTAR ISI ... ii

DAFTAR TABEL ... iv

DAFTAR GAMBAR ... v

DAFTAR LAMPIRAN ……… BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian ... 1

1.2 Perumusan Masalah ... 6

1.3 Tujuan Penelitian ... 6

1.4 Manfaat Penelitian ... 6

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Rasio Keuangan ... 8

2.1.1 Profitabilitas ... 10

2.1.2 Likuiditas ... 15

2.1.3 Leverage ... 18

2.1.4 Total Asset Turn Over ... 18

2.1.5 Rasio Pasar ... 19

2.2 Ukuran Perusahaan ... 20

2.3 Arus Kas Operasi ... 20

2.4 Pendapatan per Lembar Saham ... 21

2.5 Penelitian Terdahulu ... 22

2.6 Kerangka Konseptual ... 24

2.7 Hipotesis ... 27

BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian ... 29

3.2 Jenis dan Sumber Data ... 29

3.3 Populasi dan Sampel ... 30

3.3.1 Populasi ... 30

3.3.2 Sampel ... 30

3.4 Metode Pengumpulan Data ... 32

3.5 Definisi Operasional Variabel ... 32

3.6 Skala Pengukuran Variabel ... 35

3.7 Teknik Analisis Data ... 37

3.7.1 Uji Asumsi Klasik ... 37

3.7.1.1 Uji Normalitas ... 37

3.7.1.2 Uji Multikolinearitas... 39

3.7.1.3 Uji Heteroskedastisitas ... 39

3.7.1.4 Uji Autokorelasi ... 40

3.7.2 Analisis Regresi Linear Berganda ... 40

3.7.3 Uji Hipotesis ... 41

3.7.3.1 Uji Koefisien Determinan (R2) ... 41

3.7.3.2 Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t) .. 42

3.7.3.3 Uji Signifikansi Simultan F (Uji F) ... 42

3.8 Jadwal Penelitian ... 43

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil Penelitian ... 44

4.1.1 Gambaran Singkat Objek Penelitian ... 44

4.1.2 Statistik Deskriptif ... 44

4.1.3 Uji Asumsi Klasik ... 48

4.1.3.1 Uji Normalitas ... 48

4.1.3.2 Uji Multikolinearitas ... 51

4.1.3.3 Uji Heteroskedastisitas ... 53

4.1.3.4 Uji Autokorelasi ... 55

4.1.4 Model Regresi Berganda ... 56

4.1.5 Uji Hipotesis ... 59

4.1.5.1 Uji Koefisien Determinasi (R2) ... 59

4.1.5.2 Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t) ... 60

4.1.5.3 Uji Signifikansi Simultan (Uji F) ... 63

4.2 Pembahasan ... 63

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan ... 67

5.2 Saran ... 69

viii DAFTAR TABEL

No. Tabel Judul Halaman

2.1 Penelitian Terdahulu ……… 24

3.1 Populasi dan Sampel Penelitian ……… 32

3.2 Skala Pengukuran Variabel ………... 37

4.1 Output SPSS Statistik Deskriptif ………. 45

4.2 Hasil Uji Normalitas dengan Kolmogorov Smirnov ………. 50

4.3 Hasil Uji Multikolinearitas ……… 51

4.4 Hasil Uji Autokorelasi dengan Durbin Watson ……….. 55

4.5 Hasil Uji Analisis Regresi Berganda ………. 55

4.6 Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2) ……….... 56

4.7 Hasil Uji Signifikansi Parsial (UJI-t) ………. 60

4.8 Hasil Uji Signifikansi Simultan ( Uji-F) ……… 63

DAFTAR GAMBAR

No. Gambar Judul Halaman

2.1 Kerangka Konseptual.……….…. 28

4.1 Gambar Grafik Histogram ………... 49

4.2 Normal Probability Plot ………... 50

x DAFTAR LAMPIRAN

No. Lampiran Judul Halaman

1 Daftar Perusahaan ……… 73

2 Data Laporan Keuangan ………. 74

3 Uji Asumsi Klasik dan Analisis Regresi

Berganda ……….. 75