BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Gambaran Umum
Di dalam bab ini disajikan analisis terhadap data yang telah diperoleh selama pelaksanaan penelitian. Data yang digunakan dalam penelitian adalah
perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI. Jumlah perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI pada tahun 2009 hingga tahun 2011 adalah sebanyak 157
perusahaan. Keseluruhan data tersebut kemudian diambil sesuai kriteria yang telah dipilih berdasarkan metodepurposive sampling sehingga data yang
terkumpul sebanyak 30 perusahaan. Berdasarkan 30 perusahaan manufaktur tersebut, kemudian dilakukan pengujian-pengujian meliputi statistik deskriptif, uji
asumsi klasik dan uji hipotesis penelitian.
4.2. Hasil Penelitian
4.2.1 Analisis Statistik Deskriptif
Informasi yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang di peroleh dari www.idx.co.id berupa data keuangan perusahaan
manufaktur dari tahun 2009-2011 yang dijabarkan dalam bentuk statistik.Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah laba per
lembar saham earning per share, ukuran perusahaan firm size, perbandingan nilai buku terhadap nilai pasar perusahaan book value to
market ratio , momentum sebagai variabel independen dan return saham
Universitas Sumatera Utara
sebagai variabel dependennya. Statistik deskriptif dari variabel tersebut
dari sampel perusahaan manufaktur go publicyang terdaftar di BEI selama 2009 hingga 2011 disajikan dalam tabel dibawah ini:
Sumber: SPSS 17, Data diolah 2013
Berikut ini adalah perincian deskriptif dari data yang telah diolah: 1. Variabel Return Saham mempunya nilai minimum -0.017, nilai
maksimum 34.758, nilai rata – rata 1.66531, dan standar deviasi 4.728159 dengan jumlah sampel 90.
2. Variabel laba per lembar saham earning per sharememiliki nilai minimum 1.01, nilai maksimum 21021.17, rata-rata 1174.82419, dan
standart deviasi 3034.228868 dengan jumlah sampel 90.
Tabel 4.1 Analisis Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation RETURN SAHAM
90 .017
34.758 1.66531
4.728159 EARNING PER SHARE
90 1.010
21021.170 1174.82419
3034.228868 FIRM SIZE
90 .690
11.940 6.26408
2.996044 BOOK VALUE TO MARKET
RATIO 90
.020 20.330
1.27911 2.801564
MOMENTUM 90
20.000 172050.000 9268.77778
2.347883E4 Valid N listwise
90
Universitas Sumatera Utara
3. Variabel ukuran perusahaan firm size memiliki nilai minimum 0.69 nilai maksimum 11.94, rata-rata 6.26408 dan standard deviasi
2.996044 dengan jumlah sampel 90. 4. Variabel book to market ratio memiliki nilai minimum 0.02, nilai
maksimum 20.33 dan rata-rata 1.27911 dan standard deviasi 2.347883 dengan jumlah sampel 90.
5. Variabel momentum perusahaan memiliki nilai minimum 20, nilai maksimum 172050 dan rata-rata 9268.77778dan 23909.4 dengan
jumlah sampel 90. Dari keterangan diatas dapat dilihat standart deviasi yang lebih
tinggi dari pada nilai rata-rata.
Standar deviasi yang besar menandakan bahwa data yang diteliti memiliki tingkat penyimpangan yang tinggi atau
dapat dikatakan data bersifat heterogen.
4.2.2. Asumsi Klasik
Asumsi klasik merupakan metode pengujian data yang kebiasaandigunakan oleh dosen Universitas Sumatera Utara khususnya
Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Utara.
4.2.2.1. Uji Normalitas Data 1.
Uji Grafik
Pengujian dengan grafik histogram dengan kriteria pola distribusi yang tidak menceng ke kiri dan kekanan maka dapat
Universitas Sumatera Utara
dinyatakan bahwa distribusi data berasal dari populasi yang terdistribusi normal.Pengujian normalitas menggunakan P-P Plot,
dengan kriteria, apabila titik-titik pada P-P Plot berada pada garis lurus, maka dapat dinyatakan bahwa distribusi data berasal dari
populasi yang terdistribusi normal.
Gambar 4.1 Hasil Normalitas Grafik Histogram
Dari gambar grafik diatas terlihat bahwa grafik Histogram menandakan ada nya kenormalan data, setelah adanya normalitas pada
data yang tidak normal.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2 Hasil Grafik Normal P-Plot
Berdasarkan hasil histogram dan diagram P-P Plot diatas dapat diketahui bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang
normal dan titik-titik menyebar di sekitar garis lurus, seperti tampak pada gambar p-plot di atas, hal ini berarti bahwa data penelitian ini telah
diambil dari populasi yang terdistribusi normal.
2. Uji Statistik
Untuk mendeteksi normalitas data, dapat pula dilakukan melalui analisis statistik Kolmogorov-Smirnov Test K-S. Uji K-S dilakukan
dengan membuat hipotesis : H0 = Data residual terdistribusi normal.
H1 = Data residual tidak terdistribusi normal. Dasar pengambilan keputusan dalam uji K-S adalah sebagai
berikut: a Apabila probabilitas nilai Z uji K-S signifikan secara
statistik ditolak, yang berarti data terdistribusi tidak normal. b Apabila probabilitas nilai Z uji K-S tidak signifikan secara
statik maka H0 diterima, yang berarti data terdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.2 Uji Normalitas Data
Sumber: SPSS 17 Data diolah 2012 Dari hasil pengolahan data tersebut, besar nilai Kolmogorov-
Smirnov adalah 0.613 dan signifikansi pada 0.846 maka disimpulkan data
terdistribusi secara normal karena p=0,8460,05 yang menunjukkan Ho diterima. Hal ini sejalan dengan hasil yang didapatkan dari uji grafik
normal diagram dan plot data.
4.2.2.2 Uji Multikolineritas
Pengujian multikolinearitas dilakukan untuk membuktikan apakah variabel bebas pada penelitian ini dapat diasumsikan tidak saling
berintervensi ketika dibuat pemodelan dengan variabel terikat. Kriteria
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Predicted Value
N 90
Normal Parameters
a,,b
Mean -.6522880
Std. Deviation .80978002
Most Extreme Differences Absolute
.065 Positive
.065 Negative
-.046 Kolmogorov-Smirnov Z
.613 Asymp. Sig. 2-tailed
.846
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Universitas Sumatera Utara
dinyatakan bahwa variabel bebas tidak saling intervensi satu sama lain ketika :
1. Jika nilai tolerance 10 persen dan nilai VIF 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar
variabel independen dalam model regresi. 2. Jika nilai tolerance 10 persen dan nilai VIF 10, maka
dapa disimpulkan bahwa ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.
Sumber: SPSS 17, Data diolah 2012
Pada tabel rangkuman hasil uji multikolinearitas di atas, diperoleh harga VIF tidak ada yang melebihi dari nilai 10 dan Tolerance 0, 10,
dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi tersebut tidak
Table 4.3 Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 LN_EarningPerShare
.799 1.252
LN_FirmSize .902
1.108 LN_BookToMarketRatio
.792 1.263
LN_Momentum .788
1.269 a. Dependent Variable: LN_ReturnSaham
Universitas Sumatera Utara
terdapat masalah multikolinieritas antar variabel independen dalam model regresi.
4.2.2.3 Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui apakah residu pada model regresi bersifat heterogen atau homogen. Apabila
bersifat heterogen, akan menyebabkan model regresi tidak mampu meramalkan dengan akurat, karena memiliki residu yang tidak teratur.
Pada penelitian ini untuk mengatahui ada atau tidaknya problem heteroskedastisitas digunakan scatter plot. Kriterianya adalah apabila
titik-titik pada scatter plot atau diagram pencar tidak membentuk pola tertentu, maka dapat dinyatakan bahwa model regresi tidak terkendala
heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.3 Uji Heterokedasitas Normalitas Data
Berdasarkan grafik scatter plot diatas dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak terkendala heteroskedastisitas, karena diagram pencar
tidak membentuk pola tertentu.
4.2.2.4 Uji Autokorelasi
Masalah autokorelasi biasanya terjadi ketika penelitian memiliki data yang terkait dengan unsur waktu times series. Data pada penelitian
ini memiliki unsur waktu karena didapatkan antara tahun 2009 – 2011, sehingga perlu mengetahui apakah model regresi akan terganggu oleh
autokorelasi atau tidak. Untuk mendeteksi masalah autokorelasi dapat dilakukan dengan
menggunakan uji Durbin Watson.Mengacu kepada pendapat Sunyoto 2009:91, Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah
sebagai berikut: a. angka D-W dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif,
b. angka D-W diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi,
c. angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Hasil Uji Autokorelasi
Tabel 4.4 memperlihatkan nilai statistik D-W sebesar 1,847 Angka ini terletak di antara -2 sampai +2, dari pengamatan ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi
autokorelasi dalam penelitian ini.
4.3 Pengujian Analisis Regresi
4.3.1 Metode Regresi Linear Berganda
Penelitian ini menggunakan regresi linear, dilakukan dengan menggunakan metode enter, dimana semua variabel dimasukkan untuk
mencari hubungan antara variabel independen dan variabel dependen melalui meregresikan. Dari pengujian asumsi klasik dapat disimpulkan
bahwa model regresi dapat digunakan dalam pengolahan data.Untuk menguji hipotesis digunakan uji regresi berganda. Berdasarkan pengolahan
data dengan menggunakan SPSS 17, maka diperoleh hasil sebagai berikut:
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .582
a
.338 .307
1.15877 1.658
a. Predictors: Constant, LN_Momentum, LN_FirmSize, LN_EarningPerShare, LN_BookToMarketRatio
b. Dependent Variable: LN_ReturnSaham
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.5 Uji Regresi Data
Berdasarkan tabel diatas diperoleh persamaan regresi sebagai berikut: RS = -1.865-0.049EPS-0.762FS-0.060BTM+0.361MP
Dari persamaan diatas dapat disimpulkan bahwa : 1. Konstanta sebesar -1.865 menunjukkan bahwa apabila tidak ada
variabel independen X1, X2, X3, dan X4 = 0 maka return saham perusahaan manufaktur yang
terdaftar di BEI tahun penelitian 2009-2011 bernilai negatif sebesar -1.865.
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -1.865
.682 -2.736
.008 LN_EarningPerShare
-.049 .066
-.073 -.739
.462 LN_FirmSize
-.762 .206
-.344 -3.700
.000 LN_BookToMarketratio
-.060 .109
-.055 -.552
.583 LN_Momentum
.361 .074
.486 4.895
.000 a. Dependent Variable: LN_ReturnSaham
Universitas Sumatera Utara
2. Koefisien regresi laba per lembar saham earning per share sebesar -0,049 mempunyai arti setiap kenaikan rasio laba per
lembar saham earning per share sebesar 1 satuan akan berpengaruh negatif terhadap
return saham perusahaan
manufaktur yang terdaftar di BEI tahun penelitian 2009-2011
sebesar -0,049. 3. Koefisien regresi ukuran perusahaan firm size sebesar -0.762
mempunyai arti setiap kenaikan rasio perusahaan firm size
sebesar 1 satuan akan berpengaruh negatif terhadap return saham perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun penelitian
2009-2011 sebesar -0762 satuan. 4. Koefisien regresi perbandingan nilai buku terhadap nilai pasar
perusahaan book value to market ratio sebesar -0.060 mempunyai arti setiap kenaikan ratio perbandingan nilai buku
terhadap nilai pasar perusahaan book value to market ratio sebesar 1 satuan akan berpengaruh negatif terhadap return saham
perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun penelitian 2009-2011 sebesar -0.060 satuan,
5. Koefisien regresi momentum sebesar 0.361 mempunya arti setiap kenaikan rasio
momentum sebesar 1 satuan akan berpengaruh positif terhadap return saham perusahaan
Universitas Sumatera Utara
manufaktur yang terdaftar di BEI tahun penelitian 2009-2011 sebesar
0.361 satuan.
4.4 Pengujian Analisis Koefisien Korelasi dan koefisien Determinasi
Nilai koefisien korelasi R menunjukkan seberapa besar korelasi atau hubungan antara variabel – variabel independen dengan variabel dependen.
Koefisien korelasi dikatakan kuat jika nilai R berada diatas 0.5 dan mendekati 1. Koefisien determinasi
�
2
menun jukkan seberapa besar variable independen menjelaskan variable independennya.Nilai
�
2
adalah nol sampai dengan satu.Apabila nilai
�
2
semakin mendekati satu, maka variable-variabel independen memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi
variabel dependen.Sebaliknya jika nilai �
2
semakin kecil, maka kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen semakin
terbatas. Nilai �
2
memiliki kelemahan yaitu nilai �
2
akan meningkat setiap ada penambahan satu varibel independen meskipun varibel independen tersebut tidak
berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Dari hasil pengolahan regresi berganda pada tabel 4.6, dapat diketahui
bahwa nilai R adalah 0.582 atau 58.2 yang berarti bahwa korelasi atau hubungan antara variabel return saham dengan menggunakan variable laba per
lembar saham earning per share,ukuran perusahaanfirm size, perbandingan nilai buku terhadap nilai pasar perusahaanbook value to market ratio dan
momentumadalah kuat.Definisi korelasi ini kuat didasarkan pada nilai R yang
berada di atas atau lebih besar dari 0.5.
Universitas Sumatera Utara
Koefisien determinasi RSquare = Koefisien Determinasi menunjukkan seberapa besar variabel independen menjelaskan variabel dependennya. Nilai R
Square �
2
berada diantara 0 dan 1.Nilai �
2
yang kecil berarti kemampuan variabel independen dalam menerangkan variasi variabel independen sangat terbatas,
sedangkan apabila �
2
nilai semakin mendekati satu, maka variabel - variabel independen dapat memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk
memprediksi variasi variabel dependen. Dari hasil pengolahan regresi berganda pada tabel 4.6, dapat diketahui bahwa nilai R Squareadalah 0.338 atau 33.8
yang berarti kemampuan variabel independen dalam menerangkan variasi variabel dependen dan sisanya 66.2 dijelaskan oleh sebab-sebab lain.Tabel diatas juga
memperlihatkan bahwa angka adjusted R Squareatau koefisien determinasi bernilai 0.307. angka mengindikasikan bahwa 30.7variasi return saham dapat
dijelaskan oleh laba per lembar saham earning per share, ukuran perusahaan firm size
, perbandingan nilai buku terhadap nilai pasar perusahaan book value to market ratio
dan momentum, sedangkan sisanya 69.3 dijelaskan oleh faktor – faktor lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian. Standard error of
Tabel 4.6 Uji Korelasi Dan Determinasi
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .582
a
.338 .307
1.15877 1.658
a. Predictors: Constant, LN_Momentum, LN_FirmSize, LN_EarningPerShare, LN_BookToMarketRatio
b. Dependent Variable: LN_ReturnSaham
Universitas Sumatera Utara
estimate menunjukkan angka sebesar 1.15877, semakin besar SEE akan membuat
model regresi kurang tepat dalam memprediksi variabel dependen.
4.5 Pengujian Hipotesis
Kategori