Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Variabel terikat Y adalah Harga Saham Variabel bebas X yang digunakan terdiri dari : Uji Kecocokan Model

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

3.1. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel

Untuk memperjelas variabel ROE dan EPS yang berpengaruh terhadap harga saham, maka definisi operasional dan pengukuran variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

a. Variabel terikat Y adalah Harga Saham

Yaitu merupakan harga dari suatu saham yang terbentuk dari pasar modal sebagai akibat dari permintaan penjual dan pembeli saham yang dinyatakan dalam bentuk per lembar saham dan skala yang digunakan adalah skala rasio. Harga saham yang digunakan dalam penelitian ini adalah harga pasar saham pada akhir periode closing price.

b. Variabel bebas X yang digunakan terdiri dari :

1. ROE X 1 Mengukur kemampuan perusahaan memperoleh laba yang tersedia bagi pemegang saham perusahaan. Rasio ini juga dipengaruhi oleh besar kecilnya utang perusahaan, apabila proporsi utang makin besar maka rasio ini juga akan makin besar. Skala pengukuran rasio dengan satuan ukurannya adalah persen . x100 sendiri modal total bersih laba ROE  29 30 2. EPS X 2 Earning Per Share adalah laba per lembar saham dari suatu perusahaan, rasio ini menunjukkan berapa besar kemampuan per lembar saham menghasilkan laba. EPS = Saham Lembar Jumlah Bersangku Saham Bagian Laba tan

3.2. Teknik Penentuan Sampel

3.2.1. Populasi

Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas : obyek subyek yang mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari kemudian ditarik kesimpulannya Sugiyono, 2003 : 55. Dalam penelitian ini populasi yang digunakan sebagai obyek penelitian adalah perusahaan rokok yang go publik di Bursa Efek Indonesia BEI tahun 2008 yang berjumlah 4 perusahaan.

3.2.2. Sampel Dan Teknik Penarikan Sampel

Teknik yang digunakan untuk menentukan sampel adalah purposive sampling yaitu berdasarkan pertimbangan dan kriteria tertentu. Kriteria yang telah ditentukan oleh peneliti adalah 1. Data laporan keuangan perusahaan tersedia berturut-turut selama 10 tahun untuk tahun pelaporan dari 1998 – 2007. 2. Perusahaan mempublikasi laporan keuangan auditan dengan menggunakan tahun buku yang berakhir pada tanggal 31 Desember 31 Perusahaan rokok yang memenuhi kriteria tersebut diatas antara lain : 1. PT. BAT Indonesia Tbk 2. PT. Gudang Garam Tbk 3. PT. HM Samporna Tbk

3.3. Teknik Pengumpulan Data

3.3.1. Jenis Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data yang diambil untuk memperoleh bahan atau keterangan data dengan cara mempelajari serta mencatat dari data dokumen dan laporan keuangan dari masing–masing perusahaan.

3.3.2. Sumber Data

Dalam penelitian ini data sekunder tersebut berupa laporan keuangan perusahaan rokok tahun 2000 – 2007 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

3.3.3. Pengumpulan Data

Teknik pengumpulan data yang pergunakan dalam penelitian ini adalah teknik dokumentasi. Teknik pengumpulan data secara dokumentasi adalah pengambilan data yang diperoleh melalui dokumen – dokumen dengan cara mencari dan mengumpulkan data dengan mengambil data – data yang sudah dipublikasikan oleh pemerintah, industri atau sumber – sumber individual. Data ini diambil atau digunakan sebagian dari data yang telah di catat atau dilaporkan. 32

3.4. Teknik Analisis dan Uji Hipotesis

3.4.1. Uji Normalitas

Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti sebaran normal atau tidak. Untuk mengetahui apakah data tersebut mengikuti sebaran normal atau tidak dapat dilakukan dengan berbagai metode diantaranya metode Kolmogorov Smirnov Sumarsono, 2002:40. Nilai signifikansi atau nilai probabilitas 0,05 maka distribusi adalah tidak normal simetris. Dan nilai signifikansi atau nilai probabilitas 0,05 maka distribusi adalah normal simetris. Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. 3.4.2. Uji Asumsi Klasik Persamaan regresi tersebut harus bersifat BLUE Best Linier Unbiased Estimator , artinya pengambilan keputusan uji F tidak boleh bias. Untuk menghasilkan keputusan yang BLUE maka harus dipenuhi tiga asumsi dasar yang tidak boleh di langgar oleh regresi linier, yaitu : 1. Tidak boleh ada autokorelasi 2. Tidak boleh ada multikolinearitas 3. Tidak boleh ada heteroskedastisitas 33 Apabila salah satu dari tiga asumsi dasar tersebut di langgar maka persamaan regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE sehingga pengambilan keputusan melalui uji t menjadi bias Gujarati, 1999 : 153 .

1. Autokorelasi

Autokorelasi merupakan korelasi hubungan yang terjadi antara anggota – anggota dari serangkaian pengamatan observasi yang tersusun dalam rangkaian waktu atau rangkaian ruang. Adanya gejala autokorelasi menggambarkan varians populasinya dan hasil regresi tidak dapat digunakan untuk menaksir nilai variabel dependen pada nilai variabel independen tertentu. Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara korelasi pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya.Identifikasi ada tidaknya gejala autokorelasi dapat dilihat dari table Watson dengan jumlah variable bebas k dan jumlah data n sehingga dL dan dU dapat diperoleh distribusi daerah keputusan ada atau tidaknya korelasi Gujarati, 1999:201.

2. Multikolinearitas

Multikolinearitas merupakan satu keadaan dimana satu atau lebih variabel independent terdapat korelasi atau hubungan dengan variabel independent lainnya. 34 Dari diagnosis atau dugaan adanya multikolinearitas tersebut maka perlu adanya pembuktian atau identifikasi secara statistik ada tidaknya gejala multikolinearitas yang dapat dilakukan dengan cara menghitung Variance Inflaction Factor VIF. VIF menyatakan tingkat “pembengkakan” variance, apabila nilai VIF lebih besar dari 10, hal itu berarti terdapat multikolinearitas pada persamaan. Gujarati, 1999:200. 3. Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual atau pengamatan ke pengamatan lainnya. Kebanyakan data cross section mengandung situasi heteroskedastisitas, karena ini mengimpun data yang terwakili berbagai ukuran kecil, sedang, dan besar. Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan cara menggunakan uji Rank Spearman yaitu dengan membandingkan antara residual dengan seluruh variabel bebas. Mendeteksi adanya heteroskedastisitas adalah sebagai berikut : Gujarati, 1999 : 177 a. Nilai probabilitas 0,05 berarti bebas dari heteroskedastisitas b. Nilai probabilitas 0,05 berarti terkena heteroskedastisitas

3.4.3. Teknik Analisis

Teknik analisa yang digunakan adalah analisis regresi linier berganda. Dikarenakan dalam analisis pemilihan regresi linier berganda 35 dapat menerangkan ketergantungan satu variabel terikat Y dengan satu atau lebih variabel bebas X. Sesuai dengan tujuan dan hipotesis yang diajukan peneliti, maka kaitan antara variabel penelitian dapat digunakan kedalam model sebagai berikut : Y = β + β 1 X 1 + β 2 X 2 + e i Keterangan : Y : Harga Saham X 1 : Return On Equity ROA X 2 : Earning Per Share EPS β : Konstanta β 1 , β 2 , β 3 : Koefisien Regresi e i : Variabel Pengganggu

3.4.4. Uji Hipotesis

a. Uji Kecocokan Model

Uji kecocokan model ini dipakai sebagai ukuran ketepatan atau kecocokan garis regresi yang ditetapkan terhadap suatu data hasil observasi, semakin bergeser R 2 maka makin tepat atau cocok suatu garis regresi, sedangkan untuk pengaruh simultan digunakan uji F dengan prosedur sebagai berikut : 1 H : b j = 0 tidak terdapat pengaruh yang signifikan X 1 , X 2 , terhadap Y H 1 : b j ≠ 0 terdapat pengaruh yang signifikan X 1 , X 2, terhadap Y Dimana j = 1, 2, k : Variabel ke J sampai ke k. 36 2 Dalam penelitian ini digunakan tingkat signifikan 0,05 dengan derajat bebas [n-k], dimana n : jumlah pengamatan, dan k : jumlah variabel. 3 Dengan F hitung sebesar : R 2 k – 1 F hit = ………… Gujarati, 1999 : 141 1 – R 2 n – k Keterangan : F hi t = F hasil perhitungan R 2 = koefisien regresi k = jumlah variabel n = jumlah sampel 4 Kriteria pengujian sebagai berikut : a. Jika F hitung F tabel maka Ho ditolak dan Hi diterima berarti secara simultan variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat. b. Jika F hitung F tabel , maka Ho diterima dan Hi ditolak berarti secara simultan variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat.

b. Uji t