d. Earning Per Share X
4
Earning Per Share EPS atau laba per lembar saham adalah jumlah rupiah yang diperoleh dalam satu periode untuk tiap lembar saham
yang beredar Baridwan, 2000: 448. Menurut Sutrisno 2003: 255, EPS merupakan ukuran kemampuan perusahaan untuk menghasilkan
keuntungan per lembar saham. Skala pengukuran variabel operasional adalah skala rasio dengan satuan pengukuran rupiah Rp.
Rumus penghitungan EPS yaitu laba bersih dibagi jumlah lembar saham beredar:
Tandelilin, 2010: 374 2.
Variabel Terikat dependent variabel Variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi
akibat dari variabel bebas. Variabel terikatY dalam penelitian ini adalah harga saham.
Harga Saham Y
Harga Saham adalah harga saham yang terbentuk dari mekanisme antara penjual dan pembeli atau harga yang berlaku dalam pasar bursa
saat terjadi transakasi saham. Dalam penelitian ini, harga saham yang Laba Bersih
EPS = Jumlah Saham Beredar
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
digunakan adalah harga saham penutupan closing price rata-rata bulanan.
Variabel ini diukur dengan menggunakan skala rasio dan dalam satuan rupiah.
3.2. Teknik Penentuan Sampel
3.2.1. Populasi
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah data laporan keuangan perusahaan otomotif indeks LQ45 yang telah terdaftar pada PT.
Bursa Efek Indonesia pada periode 2005-2009 sebanyak 13 perusahaan. Berikut ini adalah nama-nama perusahaan yang dijadikan populasi dalam
penelitian ini yaitu : 1.
PT. Albond Makmur Usaha Tbk 2.
PT. Astra International Tbk 3.
PT. Astra Otopart Tbk 4.
PT. Gajah Tunggal Tbk 5.
PT. Goodyear Indonesia Tbk 6.
PT. Indo Kordsa Tbk 7.
PT. Indomobil Sukses International Tbk 8.
PT. Indospring Tbk 9.
PT. Multi Prima Sejahtera Tbk 10.
PT. Multi Strada Arah Sarana Tbk
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
11. PT. Nispres Tbk
12. PT. Prima Allow Steel Tbk
13. PT. Selamat Sempurna Tbk
3.2.2. Sampel
Menurut Soemarsono 2004: 44, sampel adalah bagian dari populasi yang mempunyai ciri dan karakteristik yang sama dengan populasi
tersebut. Kriteria sebuah sampel harus merupakan representatif dari sebuah populasi.
Teknik pengambilan sampel yang dilakukan dalam penelitian ini adalah purposive sampling, yaitu teknik penarikan sampel yang digunakan
non probabilitas untuk menyeleksi responden-responden berdasarkan ciri-ciri atau sifat khusus yang dimiliki oleh sampel tersebut Soemarsono, 2004: 54.
Berikut ini adalah kriteria-kriteria perusahaan yang dijadikan sampel dalam penelitian ini :
1. Perusahaan Otomotif yang sahamnya selalu terdaftar indeks LQ45 di
Bursa Efek Indonesia dari tahun 2005-2009. 2.
Perusahaan Otomotif yang masih aktif dalam melakukan perdagangan saham di Bursa Efek Indonesia dari tahun 2005-2009.
3. Perusahaan Otomotif yang masuk dalam daftar deviden payment company
pada tahun 2009.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Berdasarkan kriteria diatas, maka jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 6 perusahaan manufaktur dari 13
perusahaan otomotif indeks LQ45 terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Berikut ini adalah nama-nama perusahaan yang dijadikan sampel dalam penelitian ini:
1. PT. Astra International Tbk
2. PT. Astra Otopart Tbk
3. PT. Goodyear Indonesia Tbk
4. PT. Indo Kordsa Tbk
5. PT. Indo Spring Tbk
6. PT. Selamat Sempurna Tbk
3.3. Teknik Pengumpulan Data
3.3.1. Jenis Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berasal dari Bursa Efek Indonesia BEI periode 2005-2009 dan ISMD
Indonesia Sekurities Market Database Fakultas Ekonomi UPN Veteran. Ditinjau dari sifatnya, jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah
data kuantitatif.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
3.3.2. Sumber Data
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dan dikumpulkan melalui situs resmi BEI di www.idx.co.id dan ISMD
Indonesia Sekurities Market Database Fakultas Ekonomi UPN Veteran yang diolah dari laporan keuangan perusahaan otomotif indeks LQ45 yang
terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2005-2009.
3.3.3. Pengumpulan Data
Adapun teknik pengumpulan data yang digunakan ialah dengan teknik dokumentasi, yaitu dengan cara melihat, mempelajari dan mengutip
catatan-catatan yang diperoleh berupa laporan keuangan khususnya arus kas dari aktivitas operasional, aktivitas investasi, dan aktivitas pendanaan serta
laba perlembar saham earning per share.
3.4. Uji Asumsi
Klasik
Ghozali 2009: 159 menyatakan bahwa teknik estimasi variabel dependen yang melandasi analisis regresi disebut Ordinary Least Square
OLS atau pangkat terkecil biasa. Regresi dengan model estimasi OLS akan memberikan hasil yang Best Linier Unbiased Estimator BLUE jika
memenuhi semua asumsi klasik. Hasil asumsi klasik tersebut adalah sebagai berikut :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
1. Uji Multikolinearitas
Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variable bebas independen. Alat uji yang
digunakan untuk mengetahui ada tidaknya multikolinieritas dalam penelitian ini dengan melihat besarnya nilai variance inflation factor VIF.
Dasar analisis yang digunakan yaitu jika nilai variance inflation factor VIF 10, dan mempunyai angka tolerance mendekati 1 maka hal
ini berarti dalam persamaan regresi tidak ditentukan adanya kolerasi antar variabel bebas atau bebas multikolinieritas Ghozali, 2009: 96.
Jika multikolinieritas terjadi pada sebagaian variabel bebas, maka varian beberapa koefisien regresi menjadi sangat besar dan cenderung tidak
stabil dan seringkali persamaan regresi menjadi menyesatkan misleading. Untuk mengatasi masalah ini, berbagai pendekatan telah dikembangkan.
Suatu pendekatan yang mungkin dilakukan adalah dengan hanya melibatkan sebagaian saja subset variabel bebas, dimana subset yang dipilih tidak
mengandung multikolinier. Beberapa metode berkenaan dengan pendekatan ini antara lain regresi bertatar atau yang lebih dikenal dengan stepwise
Draper Smith, 1981 : 293-299.
2. Uji Autokorelasi
Uji autokolerasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model linier ada korelasi antara korelasi pengganggu periode t dengan kesalahan
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
pada periode t-1 sebelumnya. Untuk menguji apakah terjadi autokorelasi atau tidak, digunakan uji Durbin-Watson DW-Test. Suatu observasi
dikatakan tidak terjadi autokorelasi jika nilai Durbin Watson terletak antara batas atas atau upper bound du dan 4-du Ghozali, 2009: 99.
Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi, yaitu: Menurut Santoso 2002 : 219 pengambilan keputusan ada tidaknya
autokorelasi, yaitu digunakan uji Durbin-Watson Dw-Test, dengan ketentuan sebagai berikut:
Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif.
Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada
autokorelasi.
Angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
3. Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika variance dari residual suatu pengamat ke pengamat yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas. Dan jika
berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah model yang bersifat homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas
Ghozali, 2009: 125.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Menurut Santoso 2002:301 deteksi adanya heteroskedastisitas adalah: a.
Nilai probabilitas 0,05 berarti bebas dari heteroskedasitas. b.
Nilai probabilitas 0,05 berarti terkena heteroskedastisitas. Identifikasi secara statistik ada atau tidaknya gejala heteroskedastisitas
dapat dilakukan dengan menghitung korelasi Rank Spearman Gujarati, 1995 : 188
r
s
= 1 – 6 Keterangan
: d
1
= Perbedaan dalam rank spearman antara residual dengan variabel bebas
N = Banyaknya data Gujarati, 1995: 188
3.5. Uji Normalitas
Kategori