BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum
Objek penelitian ini adalah perusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonsia BEI tahun 2009 sampai dengan tahun 2012. Setelah
dilakukan pemilihan sampel dengan teknik purposive sampling maka diperoleh sampel sebanyak 16 perusahaan. Berikut ini merupakan data statistik secara
umum dari seluruh data yang digunakan: Tabel 4.1
Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation H.SAHAM
64 59
4,346 1,208.17
1,221.765 ROA
64 -74.00
20.00 .5875
13.15815 DER
64 -292.90
1775.00 1.7517E2
253.58161 GPM
64 -191.19
99.79 19.6011
36.22175 Valid N listwise
64
Sumber: Data sekunder yang diolah Dari Tabel 4.1 di atas dapat dijelaskan bahwa :
1. Rata-rata dari Return on Assets ROA adalah 0.5875 dengan deviasi
standar sebesar 13.15815 dengan nilai maksimum 20.00 dan nilai minimum -74.00 dengan jumlah data sebanyak 64.
Universitas Sumatera Utara
2. Rata-rata Debt to Equity DER adalah 1.7517E2 dengan deviasi standar
sebesar 253.58161dengan nilai maksimum 1775.00 dan nilai minimum - 292.90 dengan jumlah data sebanyak 64.
3. Rata-rata Gross Profit Margin GPM adalah 19.6011 dengan deviasi
standar sebesar 36.22175 dengan nilai maksimum 99.79 dan nilai minimum -191.19 dengan jumlah data sebanyak 64.
4. Rata-rata dari Harga Saham H.SAHAM adalah 1,208.17 dengan deviasi
standar sebesar 1,221.765 dengan nilai maksimum 4,346 dan nilai minimum 59 dengan jumlah data sebanyak 64.
4.2 Hasil Penelitian
4.2.1 Pegujian Asumsi Klasik 4.2.1.1 Uji Normalitas
Hasil uji normalitas dengan grafik histogram, normal probability plot, serta Kolmogorov-smirnov Test ditunjukkan
sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1 Grafik Histogram
Sumber: Data sekunder diolah
Dari gambar 4.1 terlihat bahwa pola distribusi normal, akan tetapi jika kesimpulan normal atau tidaknya data hanya dilihat dari
grafik histogram, maka hal ini dapat membingungkan khususnya untuk jumlah sampel yang kecil. Metode lain yang digunakan
dalam analisis grafik adalah dengan melihat Normal Probability Plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi
normal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang akan menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis
Universitas Sumatera Utara
diagonalnya. Uji normalitas dengan melihat Normal Probability Plot dapat dillihat pada gambar 4.2 berikut:
Gambar 4.2 Grafik Normal Probability
Sumber: Data sekunder diolah
Dari grafik histogram dan normal probability plot pada gambar 4.1 dan gambar 4.2 di atas terlihat bahwa grafik histogram
memperlihatkan pola distribusi yang normal dan grafik P-P Plot di atas memperlihatkan titik menyebar di sekitar arah garis diagonal
yang menunjukkan pola distribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 64
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 1.10678790E3
Most Extreme Differences Absolute
.169 Positive
.169 Negative
-.099 Kolmogorov-Smirnov Z
1.353 Asymp. Sig. 2-tailed
.051 a. Test distribution is Normal.
Sumber: Data sekunder diolah Dari tabel di atas, dapat dilihat bahwa setelah diuji
menggunakan statistik, nilai signifikan variabel memiliki nilai 0.051 dimana 0.05. Hal ini menunjukkan bahwa data variabel
berdistribusi normal.
4.2.1.2 Uji Multikolinieritas Tabel 4.3
Hasil uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
11 Constant 1046.541
192.922 5.425
.000
Universitas Sumatera Utara
ROA 25.361
12.474 .273
2.033 .046
.758 1.320
DER .019
.565 .004
.034 .973
.995 1.005
GPM 7.316
4.522 .217
1.618 .111
.761 1.314
a. Dependent Variable: H.SAHAM
Sumber: Data sekunder diolah Data yang digunakan untuk uji multikolinearitas ini adalah data
dari variabel independen. Dari tabel 4.3 di atas diketahui masing-masing nilai VIF sebagai berikut :
a. Nilai VIF untuk variabel ROA adalah 1.320 10 dan nilai
tolerance variabel ROA adalah 0.758 0.10 maka variabel ROA dapat dinyatakan tidak terjadi gejala
multikolinearitas. b.
Nilai VIF untuk variabel DER adalah 1.005 10 dan nilai tolerance variabel DER adalah 0.995 0.10 maka variabel
DER dapat dinyatakan tidak terjadi gejala multikolinearitas. c.
Nilai VIF untuk variabel GPM adalah 1.314 10 dan nilai tolerance variabel GPM adalah 0.761 0.10 maka variabel
GPM dapat dinyatakan tidak terjadi gejala multikolinearitas.
4.2.1.3 Uji Heteroskedasitas
Hasil uji heteroskedasitas dapat dilihat pada grafik scatterplot berikut ini :
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.3 Grafik Scatterplot
Sumber: Data sekunder diolah
Dari grafik scatterplot di atas dapat kita lihat bahwa titik- titik menyebar secara acak, tidak membentuk pola tertentu atau
tidak teratur, serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini mengidentifikasi tidak terjadinya
heteroskedastisitas pada model regresi sehingga model regresi layak dipakai.
Universitas Sumatera Utara
4.2.1.4 Uji Autokorelasi Tabel 4.4
Hasil Uji Autokorelasi dengan Durbin-Watson
Model Summary
b
Berdasarkan tabel 4.4 di atas, diketahui bahwa nilai DW sebesar 1.790. Nilai ini dibandingkan dengan jumlah observasi
sebanyak 64 n = 64 dan variabel independen k sebanyak 3, maka variabel statistik Durbin-Watson didapat nilai DL sebesar
1.49 dan DU sebesar 1.69. Nilai DW berada di antara nilai DU dan 4-DU 1.69 1.79 2.31 berarti tidak terjadi autokorelasi.
4.2.2 Analisis Regresi Berganda
Persamaan regresi dapat dilihat dari tabel hasil uji coefficients. Pada tabel coefficients yang dibaca adalah nilai dalam kolom B, baris
pertama menunjukkan konstanta a dan baris selanjutnya menunjukkan
konstanta variabel independen.
Tabel 4.5 Hasil Analisis Regresi
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .424
a
.179 .138
1,134.120 1.790
a. Predictors: Constant, GPM, DER, ROA b. Dependent Variable: H.SAHAM
Sumber: Data sekunder diolah
Universitas Sumatera Utara
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 1046.541
192.922 5.425
.000 ROA
25.361 12.474
.273 2.033
.046 DER
.019 .565
.004 0.34
.973 GPM
7.316 4.522
.217 1.618
.111 a. Dependent Variable: H.SAHAM
Sumber: Data sekunder diolah
Berdasarkan tabel 4.5 di atas maka model regresi yang digunakan adalah sebagai berikut :
H.Saham = 1046.541 + 25.361 ROA + 0.019 DER + 7.316 GPM Dari persamaan regresi tersebut diatas maka dapat dianalisis sebagai
berikut: a.
Konstanta sebesar 1046.541 menyatakan bahwa jika nilai ROA, DER, dan GPM adalah nol maka Harga Saham yang terjadi adalah
sebesar 1046.541. b. Koefisien regresi ROA sebesar 25.361 menyatakan bahwa setiap
penambahan ROA sebesar 1 maka akan meningkatkan Harga Saham sebesar 25.361.
c. Koefisien regresi DER sebesar 0.019 menyatakan bahwa setiap
penambahan DER sebesar 1 maka akan meningkatkan Harga Saham sebesar 0.019.
Universitas Sumatera Utara
d. Koefisien regresi GPM sebesar 7.316 menyatakan bahwa setiap penambahan GPM sebesar 1 maka akan meningkatkan Harga
Saham sebesar 7.316.
4.2.3 Uji Hipotesis 4.2.3.1 Koefisien Determinasi R
2
Tabel 4.6 Hasil Koefisien Determinasi
Model Summary
b
Dari hasil olahan data diperoleh nilai koefisien korelasi sebesar 0,424 atau sama dengan 42.4 artinya hubungan antara variabel
ROA, DER, dan GPM terhadap Harga Saham tidak kuat. Definisi korelasi ini tidak kuat didasarkan pada nilai R yang berada di bawah
0.5 atau 50. Koefisien determinasi R square R
2
menunjukkan seberapa besar variabel independen menjelaskan variabel dependennya. Dari
hasil perhitungan diperoleh nilai R
2
sebesar 0,179 atau 17.9 yang
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.424
a
.179 .138
1,134.120 a. Predictors: Constant, GPM, DER, ROA
b. Dependent Variable: H.SAHAM
Sumber: Data sekunder diolah
Universitas Sumatera Utara
berarti kemampuan variabel independen dalam menerangkan variasi variabel dependen sangat terbatas.
Pada tabel diatas juga ditunjukkan nilai Adjusted R Square. Dari hasil perhitungan, nilai adjusted R square sebesar 0.138 atau
13.8. Artinya 13.8 Harga Saham dipengaruhi oleh ketiga variabel bebas yaitu ROA, DER, dan GPM. Sedangkan sisanya 86.2
dipengaruhi oleh faktor-faktor lain diluar model.
4.2.3.2 Uji Signifikan Simultan Uji –F Tabel 4.7
Hasil Uji –F
Dari 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 4.317 dengan signifikansi sebesar 0,008.
Nilai signifikansi jauh lebih kecil dari 0,05 atau 5, maka model regresi dapat digunakan untuk memprediksi Harga Saham atau dapat
ANOVA
b
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
1 Regression
1.687E7 3
5622341.208 4.371
.008
a
Residual 7.717E7
60 1286228.425
Total 9.404E7
63 a.Predictors: Constant, GPM, DER, ROA
b.Dependent Variable:H.SAHAM
Sumber: Data sekunder diolah
Universitas Sumatera Utara
dikatakan bahwa ROA, DER, dan GPM secara simultan bersama- sama berpengaruh terhadap Harga Saham.
4.2.3.3 Uji t Uji Parsial Tabel 4.8
Hasil Uji t Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1 Constant
1046.541 192.922
5.425 .000
ROA 25.361
12.474 .273
2.033 .046
DER .019
.565 .004
0.34 .973
GPM 7.316
4.522 .217
1.618 .111
a Dependent Variable:H.SAHAM
Sumber: Data sekunder diolah
Dari tabel 4.8 di atas, maka hasil regresi berganda dapat menganalisis pengaruh dari masing-masing variabel ROA, DER, dan
GPM terhadap Harga Saham yang dapat dilihat dari arah tanda dan tingkat signifikansi probabilitas sebagai berikut :
a. Koefisien variabel ROA adalah sebesar 25.361 dan nilai
signifikansi sebesar 0.046 lebih kecil dari 0.05 yang berarti terdapat pengaruh positif dan signifikan variabel ROA
terhadap Harga Saham.
Universitas Sumatera Utara
b. Koefisien variabel DER adalah sebesar 0.019 dan nilai
signifikansi sebesar 0.973 lebih besar dari 0.05 yang berarti terdapat pengaruh positif dan tidak signifikan variabel DER
terhadap Harga Saham. c.
Koefisien variabel GPM adalah sebesar 7.316 dan nilai signifikansi sebesar 0.111 lebih besar dari 0.05 yang berarti
terdapat pengaruh positif dan tidak signifikan variabel GPM terhadap Harga Saham.
4.3 Pembahasan Hasil Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara parsial, hanya variabel ROA
yang memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap harga saham, sedangkan variabel DER dan GPM masing-masing memiliki pengaruh positif dan tidak
signifikan terhadap harga saham. Return on Assets ROA secara parsial memiliki pengaruh positif dan
signifikan terhadap harga saham, sebagaimana ditunjukkan oleh angka signifikannya 0.046 0.05 setelah dilakukan uji t. Dari hasil penelitian ini,
variabel ROA memiliki koefisien regresi bertanda positif sebesar 25.361. Hal ini berarti setiap penambahan ROA sebesar 1 maka akan meningkatkan Harga
Saham sebesar 25.361. Hal ini berarti bahwa informasi ROA yang terdapat dalam laporan keuangan perusahaan yang dipublikasikan merupakan hal yang utama
diperhatikan oleh investor dalam membuat keputusan investasinya. Hasil ini sesuai dengan 3 hasil penelitian terdahulu yaitu penelitian Gilang Pradipta 2012,
Universitas Sumatera Utara
Julham Fahmi 2013, dan Destri 2009 yang menemukan bahwa variabel ROA
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap harga saham.
Debt to Equity DER secara parsial memiliki pengaruh positif dan tidak signifikan terhadap harga saham, sebagaimana ditunjukkan oleh angka
signifikannya 0.973 0.05 setelah dilakukan uji t. Dari hasil penelitian ini, variabel DER memiliki koefisien regresi berganda positif sebesar 0.019
menyatakan bahwa setiap penambahan DER sebesar 1 maka akan meningkatkan Harga Saham sebesar 0.019. Hal ini berarti bahwa informasi DER perusahaan
yang terdapat dalam laporan keuangan perusahaan yang dipublikasikan bukan merupakan hal yang utama diperhatikan oleh investor dalam membuat keputusan
investasinya. Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian terdahulu yaitu penelitian Susan 2008 yang menemukan bahwa DER tidak berpengaruh secara
signifikan terhadap harga saham. Namun juga berbeda dengan hasil penelitian terdahulu yaitu penelitian Destri 2009 yang menemukan bahwa DER
berpengaruh terhadap harga saham. Tidak samanya hasil yang diperoleh oleh penulis dan peneliti terdahulu dikarenakan berbedanya periode penelitian dan
objek penelitiannya. Gross Profit Margin GPM secara parsial memiliki pengaruh positif dan
tidak sgnifikan terhadap harga saham, sebagaimana ditunjukkan oleh angka signifikannya 0.111 0.05 setelah dilakukan uji t. Dari hasil penelitian ini,
variabel GPM memiliki koefisien regresi berganda positif sebesar 7.316 menyatakan bahwa setiap penambahan GPM sebesar 1 maka akan
meningkatkan Harga Saham sebesar 7.316. Hal ini berarti bahwa informasi GPM
Universitas Sumatera Utara
perusahaan yang terdapat dalam laporan keuangan perusahaan yang dipublikasikan bukan merupakan hal yang utama diperhatikan oleh investor dalam
membuat keputusan investasinya. Hasil penelitian ini berbeda dari penelitian Gilang 2012 yang menghasilkan kesimpulan bahwa GPM berpengaruh secara
negatif dan signifikan terhadap harga saham pada perusahaan LQ45 selama periode 2009-2011 yang terdaftar di BEI. Tidak samanya hasil yang diperoleh
Gilang dari pengujian dengan hipotesis yang dibuat oleh penulis adalah karena periode yang diteliti dan perusahaan yang dijadikan penelitian. Gilang meneliti
pada perusahaan LQ45 selama periode 2009-2011, sedangkan penulis meneliti pada perusahaan pertambangan selama periode 2009-2012.
Hasil penelitian secara simultan menunjukkan bahwa variabel ROA, DER, dan GPM berpengaruh terhadap harga saham yang ditunjukkan dengan nilai F
hitung sebesar 4.317 dengan signifikansi sebesar 0,008. Nilai signifikansi jauh lebih kecil dari 0,05 atau 5, maka model regresi dapat digunakan untuk
memprediksi Harga Saham atau dapat dikatakan bahwa ROA, DER, dan GPM secara simultan bersama-sama berpengaruh terhadap Harga Saham. Hasil ini
sesuai dengan 3 hasil penelitian terdahulu yaitu penelitian Gilang Pradipta 2012, Julham Fahmi 2013, dan Destri 2009 yang menemukan bahwa ROA, DER,
dan GPM secara simultan berpengaruh terhadap harga saham. Namun berbeda dengan hasil penelitian Susan 2008 yang menemukan bahwa ROA tidak
berpengaruh terhadap harga saham.
Universitas Sumatera Utara
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan, maka dapat diambil
kesimpulan sebagai berikut :
1. Secara parsial, Return on asset ROA berpengaruh positif dan signifikan
terhadap harga saham, ini berarti variabel ROA memberikan informasi yang bermanfaat untuk memprediksi tingginya laba perusahaan sehingga
dapat menentukan pergerakan harga saham, ini dapat dilihat dari nilai signifikan 0.046 0.05. Ini berarti semakin meningkatnya nilai ROA
maka akan menyebabkan harga saham pada perusahaan akan bergerak naik. Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian terdahulu yaitu
penelitian Gilang Pradipta 2012, Julham Fahmi 2013, dan Destri 2009 yang menemukan bahwa variabel ROA memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap harga saham. Namun berbeda dengan hasil penelitian Susan 2008 yang menemukan bahwa ROA tidak berpengaruh terhadap
harga saham. 2.
Secara parsial, Debt to Equity DER tidak berpengaruh signifikan terhadap harga saham, ini berarti variabel DER tidak memberikan
informasi yang bermanfaat untuk memprediksi nilai laba perusahaan, ini dapat dilihat dari nilai signifikan 0.973 0.05 sehingga semakin tinggi
atau rendahnya nilai DER maka tidak akan mempengaruhi harga saham pada perusahaan. Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian
Universitas Sumatera Utara
Kategori