Nilai Pasar perusahaan Pada Perusahaan Investasi Yang Terdaftar di Pembahasan

62 Sepuluh perusahaan PT ABM Investama Tbk, PT Bhakti Investama Tbk, PT Global Mediacom Tbk, PT Bakrie and Brothers Tbk, PT Bumi Resources Minerals Tbk, PT Multipolar Tbk, PT Hanson International Tbk, PT Polaris Investama Tbk dan PT Saratoga Investama Sedaya Tbk dengan arus kas bersih operasional X 6 yang terendah PT Saratoga Investama Sedaya Tbk selama periode 2010-2013. Hal ini perusahaan menghasilkan dan menggunakan kas dan setara kas. Hal tersebut bersifat umum dan tidak tergantung pada aktivitas perusahaan serta apakah kas dapat dipandang sebagai produk perusahaan. Pada dasarnya perusahaan memerlukan kas dengan alasan yang sama meskipun terdapat perbedaan dalam aktivitas penghasil pendapatan utama revenue-producing activities. Perusahaan membutuhkan kas untuk melaksanakan usaha, untuk melunasi kewajiban, dan untuk membagikan dividen kepada para investor.

1.3 Nilai Pasar perusahaan Pada Perusahaan Investasi Yang Terdaftar di

Bursa Efek Indonesia Nilai dari suatu pasar perusahaan bergantung tidak hanya pada kemampuan menghasilkan arus kas, tetapi bergantung juga pada karakterisitik operasional dan keuangan dari perusahaan yang diambil alih. Karena penilaian terhadap perusahaan, tidak hanya mengacu pada nilai nominal. Upaya yang dapat dilakukan perusahaan dalam memaksimalkan nilai perusahaan salah satunya melalui pengelolaan aspek keuangan manajemen keuangan dimana pimpinan perusahaan dituntut untuk melakukan pengelolaan aset yang dimiliki perusahaan sehingga dapat menghasilkan laba. 63 Tabel 4.8 Nilai pasar perusahaan tahun 2010-2013 No Nama Perusahaan Kode Nilai pasar perusahaan Y 2010 2011 2012 2013 1 PT ABM Investama Tbk ABMM 649.3 260.4 101 299 2 PT Bhakti Investama Tbk BHIT 11.33 11.76 4.66 77.51 3 PT Global Mediacom Tbk BMTR 238.0 172.4 500 454.5 4 PT Bakrie and Brothers Tbk BNBR 4.89 23.65 175 570 5 PT Bumi Resources Minerals Tbk BRMS 97.84 46.94 15.23 16.66 6 PT Multipolar Tbk MLPL 132.6 6250 6250 3333 7 PT Hanson International Tbk MYRX 3333 5000 1250 15.13 8 PT Polaris Investama Tbk PLAS 3571 3333 117.5 265.9 9 PT Pool Advista Indonesia Tbk POOL 431.0 431.0 781.2 10.72 10 PT Saratoga Investama Sedaya Tbk SRTG 462.9 359.7 23.80 526.3 Sumber : Data diolah penulis, 2015 Berdasarkan hasil perhitungan diatas bahwa Nilai pasar pada perusahaan mengalami peningkatan selama periode 2010-2013. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja perusahaan akan membawa harga saham ke tingkat yang lebih tinggi dari semula. Hal ini disebabkan oleh karena saham tersebut memberikan return yang optimal. Sebaliknya jika ternyata membuat persepsi yang negatif bagi investor, maka harga saham akan bergerak kearah yang lebih rendah dari sebelumnya.

1.4 Hasil Penelitian

1.4.1 Analisis Statistik Deskriptif

Analisa statistik deskriptif bertujuan untuk menganalisa data agar sampel yang dihasilkan tidak memberikan gambaran kesimpulan yang di generalisasi. Pengoperasian submenu descriptive statistics pada SPSS for Windows 19.0 mencakup hampir semua unsur statistik deskriptif dasar, sehingga menyajikan karakteristik tertentu dari suatu data sampel. Output statistik deskriptif dari semua variabel yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu asset keuangan X 1 , pendapatan tetap X 2 , nilai buku ekuitas X 3 , investasi X 4 , hutang X 5 , arus 64 kas bersih X 6 dan variabel nilai pasar perusahaan Y dari 10 perusahaan investasi yang menjadi sampel selama periode 2009-2013. Analisa statistik deskriptif dilakukan terhadap data dari ketiga periode tersebut dengan tujuan dapat dibandingkan. Kesimpulan yang dibuat dari hasil statistik deskriptif ini merupakan suatu analisa sederhana dari data variabel penelitian sehingga tidak dapat digunakan sebagai kesimpulan hasil penelitian secara umum. Analisis deskriptif digunakan untuk mengetahui gambaran atau deskripsi yang meliputi nilai rata-rata, nilai minimum, nilai maksimum, dan nilai standar deviasi dari variabel penelitian. Hasil statistik deskriptif terhadap variabel penelitian dapat dilihat pada tabel berikut ini : Tabel 4.9 Descriptive Statistics 40 94.3039 169.38712 1.29 917.29 40 132.9197 219.49725 1.01 946.31 40 138.7548 211.75857 1.17 801.65 40 152.7884 213.66277 1.40 853.22 40 717.6581 1454.24667 1.09 6250.00 40 330.2411 998.69504 1.06 6250.00 40 262.3053 560.51358 1.01 3333.00 X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y N Mean Std. Deviation Minimum Maximum Sumber : data diolah peneliti, 2015 Berdasarkan data dari 4.9 dapat dijelaskan bahwa: a. Variabel prediksi pembayaran dividen Y memiliki sampel N sebanyak 40, dengan nilai mean 262.3053 dengan nilai minimum 1.01 sedangkan nilai maksimum 3333.00. Kemudian nilai standar deviation simpanan baku variabel ini 560.51358. b. Variabel perbandingan asset keuangan X 1 memiliki sampel N sebanyak 40, dengan nilai minimum 1.29 sedangkan nilai maksimum 917.29 dan 65 nilai mean 94.3039. Standar deviation simpanan baku variabel ini 169.38712. c. Variabel perbandingan pendapatan tetap X 2 memiliki sampel N sebanyak 40, dengan nilai minimum 1.01 sedangkan nilai maksimum 946.31 dan nilai mean 132.9197. Standar deviation simpanan baku variabel ini 219.49725. d. Variabel perbandingan nilai buku ekuitas X 3 memiliki sampel N sebanyak 40, dengan nilai minimum 1.17 sedangkan nilai maksimum 801.65 dan nilai mean 138.7548. Standar deviation simpanan baku variabel ini 211.75857. e. Variabel perbandingan investasi X 4 memiliki sampel N sebanyak 40, dengan nilai minimum 1.40 sedangkan nilai maksimum 853.22 dan nilai mean 152.7884. Standar deviation simpanan baku variabel ini 213.66277. f. Variabel perbandingan hutang X 5 memiliki sampel N sebanyak 40, dengan nilai minimum 1.09 sedangkan nilai maksimum 6250.00 dan nilai mean 717.6581. Standar deviation simpanan baku variabel ini 1454.24667. g. Variabel perbandingan arus kas bersih operasional X 6 memiliki sampel N sebanyak 40, dengan nilai minimum 1.06 sedangkan nilai maksimum 6250.00 dan nilai mean 330.2411. Standar deviation simpanan baku variabel ini 998.69504. 66

1.4.2 Uji Asumsi Klasik

1.4.2.1 Uji Normalitas

Uji normalitas dideteksi dengan melihat menyebar data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau padat juga dengan melihat histogram dari residualnya. Jika data merapat di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas, demikian sebaliknya. Dari grafik hasil pengujian normalitas melalui histrogram terlihat bahwa residual terdistribusi secara normal dan berbentuk simetris tidak menceng ke kanan ataupun ke kiri dan pada grafik hasil pengujian normalitas melalui normal probility plots titik-titik menyebar berhimpit di sekitar diagonal hal ini menunjukan bahwa residual berdistribusi secara normal. Jadi dapat disimpulkan secara keseluruhan bahwa model regresi memenuhi syarat uji normalitas, sehingga model regresi layak dipakai untuk prediksi variabel dependen berdasarkan masukan variabel independennya. 67 Observed Cum Prob 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 Expect ed Cum Prob 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: Y Sumber : Hasil pengolahan data primer dengan SPSS 19.0 tahun 2014 data diolah Gambar 4.1 Normal P-Plot Sumber : data diolah peneliti, 2015 Hasil uji normalitas menggunakan scatter plot menunjukkan bahwa titik pada scatterplot mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Hal ini berarti data berdistribusi normal. 68 Regression Standardized Residual 2 1 -1 -2 Frequency 12.5 10.0 7.5 5.0 2.5 0.0 Histogram Dependent Variable: Y Mean =-2.88E-16 Std. Dev. =0.92 N =40 Gambar 4.2 Histogram Sumber : data diolah peneliti, 2015 Pada grafik histogram terlihat bahwa variabel berdistribusi normal hal ini ditunjukkan oleh distribusi data tersebut tidak miring ke kiri atau ke kanan.

1.4.2.2 Uji Heteroskedastisitas

Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas, akan tetapi pada penelitian ini dilakukan uji heteroskedastisitas dengan cara melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat ZPRED dengan residualnya SPRED. Deteksi ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPREAD dimana sumbu asset keuangan X 1 , pendapatan tetap X 2 , nilai buku ekuitas X 3 , investasi X 4 , hutang X 5 , arus kas bersih X 6 dan nilai pasar perusahaan Y yang telah diprediksi dan 69 sumbu Y adalah residual Y prediksi-Y sesungguhnya yang telah distudentized. Dasar analisisnya adalah jika ada pola tertentu yang teratur seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit, maka telah terjadi Heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi Heteroskedastisitas. Regression Studentized Residual 3 2 1 -1 -2 -3 Regre ssion St andardiz ed Re sidual 2 1 -1 -2 Scatterplot Dependent Variable: Y Sumber : Hasil pengolahan data primer dengan SPSS 19.0 tahun 2015 data diolah Gambar 4.3 : Normal Scatterplot Dari grafik Scatterplot penelitian ini terlihat titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, hal ini menunjukkan tidak terjadi heteroskedastisitas pada model 70 regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi asset keuangan X 1 , pendapatan tetap X 2 , nilai buku ekuitas X 3 , investasi X 4 , hutang X 5 , arus kas bersih X 6 berdasarkan masukan variabel independennya nilai pasar perusahaan Y.

1.4.2.3 Uji Autokorelasi

Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model linear ada korelasi antar kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Ada beberapa cara dapat digunakan untuk mendeteksi masalah dan autokorelasi diantaranya adalah dengan uji Durbin-Witson. Menurut Sunyoto 2009 pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah: 1 Angka D-W dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif 2 Angka D-W diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi 3 Angka D-W di atas +2 berarti aa autokorelasi negatif Tabel 4.10 Hasil uji Durbin-Witson Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Witson 1 .887 a .786 .748 281.56965 2.662 a. Predictors Constant, X 3 , X 2 , X 1 b. Dependent Variable: Y Tabel 4.10 menunjukkan hasil autokorelasi variabel penelitian. Berdasarkan hasil pengujian diperoleh bahwa tidak terjadi autokorelasi antar kesalahan pengganggu antar periode. Hal ini dilihat dari nilai Durbin-Watson D- W sebesar 2.662. Angka tersebut berada diantara -2 dan +2, artinya bahwa angka 71 DW lebih besar dari -2 dan lebih kecil dari +2 -2 2.662 +2. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada autokorelasi positif maupun negatif. 4 .4.2.4 Uji Multikolinearitas Pengujian multikolinieritas bertujuan untuk mengetahui hubungan yang sempurna antar variabel bebas dalam model regresi. Gejala multikolinieritas dapat dilihat dari nilai tolerance dan nilai Varian Inflation Factor VIF. Bila nilai VIF lebih kecil dari 10 dan nilai toleransinya di atas 0,1 atau 10 maka dapat disimpulkan bahwa model regresi tersebut tidak terjadi multikolinieritas Ghozali,2012. Tabel 4.11 Hasil Uji Multikolinieritas No Variabel bebas Nilai Tolerance Nilai VIF 1 Asset keuangan X 1 0.797 1.254 2 Pendapatan tetap X 2 0.534 1.872 3 Nilai buku ekuitas X 3 0.502 1.991 4 Investasi X 4 0.605 1.653 5 Hutang X 5 0.511 1.958 6 Arus kas bersih operasional X 6 0.502 1.992 Sumber : data diolah peneliti, 2015 Dari tabel tersebut menunjukkan bahwa nilai VIF semua variabel bebas dalam penelitian ini lebih kecil dari 10 sedangkan nilai toleransi semua variabel bebas lebih dari 10 yang berarti tidak terjadi korelasi antar variabel bebas yang nilainya lebih dari 90, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala multikolinieritas antar variabel bebas dalam model regresi. 72

1.4.3 Analisis Regresi Berganda

Model persamaan regresi yang baik adalah yang memenuhi persyaratan asumsi klasik, antara lain semua data berdistribusi normal, model harus bebas dari gejala multikolinieritas dan terbebas dari heterokedastisitas. Dari analisis sebelumnya telah terbukti bahwa model persamaan yang diajukan dalam penelitian ini telah memenuhi persyaratan asumsi klasik sehingga model persamaan dalam penelitian ini sudah dianggap baik. Analisis regresi digunakan untuk menguji hipotesis tentang pengaruh secara parsial variabel bebas terhadap variabel terikat. Metode analisis regresi linear berganda berfungsi untuk mengetahui pengaruhhubungan variabel bebas dengan variabel terikat. Pengolahan data akan dilakukan dengan menggunakan alat bantu aplikasi Sofware SPSS 19.0 for Windows. Untuk menjawab hipotesis yang diajukan, maka akan digunakan analisis regresi linier berganda dengan variabel kebijakan dividen terhadap nilai pasar perusahaan. Hasil pengujian regresi adalah sebagai berikut : Tabel 4.12 Regresi Berganda Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 168.056 63.075 2.664 .012 X1 .151 .040 .458 4.159 .000 X2 .226 .176 .120 5.143 .000 X3 X4 X5 X6 -.325 -.053 -.018 .501 .298 .276 .274 .064 -.098 -.020 -.047 .892 -1.175 -.197 -.420 7.858 .283 .845 .677 .000 a. Dependent Variable: Y Sumber : Hasil Pengolahan Data SPSS 19.0 2015 73 Berdasarkan hasil analisis regresi berganda pada tabel diperoleh persamaan regresi sebagai berikut : Y = 168.056 + 0.151X 1 + 0.226X 2 + -0.325X 3 + -0.053X 4 + -0.018X 5 + 0.501X 6 Pada understandardized coefficients, diperoleh a, β1, β2, β3, β4, β5, β6 sebagai berikut: a. Nilai B Constant α = 168.056 Nili konstanta ini menunjukkan bahwa apabila tidak ada nilai variabel bebas yaitu perbandingan asset keuangan, pendapatan tetap, nilai buku ekuitas, investasi, hutang dan arus kas bersih operasional terhadap nilai pasar perusahaan, maka perubahan nilai pasar perusahaan yang dilihat dari nilai Y tetap 0.168056 b. Nilai β1 = 0.151 Koefisien regresi ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan perbandingan asset keuangan sebesar 1 satuan, maka perubahan asset keuangan X 1 yang dilihat dari nilai nilai pasar keuangan Y akan meningkat sebesar 0.151 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap. c. Nilai β2 = 0.226 Koefisien regresi ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan perbandingan pendapatan tetap sebesar 1 satuan, maka perubahan pendapatan tetap X 2 yang dilihat dari nilai pasar perusahaan Y akan meningkat 0.226 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap. d. Nilai β3 = -0.325 Koefisien regresi ini menunjukkan bahwa setiap penurunan perbandingan nilai buku ekuitas sebesar 1 satuan, maka perubahan nilai buku ekuitas 74 X 3 yang dilihat dari nilai pasar perusahaan Y akan berkurang -0.325 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap. e. Nilai β4 = -0.053 Koefisien regresi ini menunjukkan bahwa setiap penurunan perbandingan investasi sebesar 1 satuan, maka perubahan investasi X 4 yang dilihat dari nilai pasar perusahaan Y akan berkurang -0.053 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap. f. Nilai β5 = -0.018 Koefisien regresi ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan perbandingan hutang sebesar 1 satuan, maka perubahan hutang X 5 yang dilihat dari nilai pasar perusahaan Y akan berkurang -0.018 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap. g. Nilai β6 = 0.501 Koefisien regresi ini menunjukkan bahwa setiap kenaikan perbandingan arus kas bersih operasional sebesar 1 satuan, maka perubahan arus kas bersih operasional X 6 yang dilihat dari nilai pasar perusahaan Y akan berkurang 0.501 dengan asumsi variabel lain dianggap tetap.

1.4.4 Pengujian Hipotesis

Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan analisis regresi berganda dengan uji koefisien determinasi. Nilai yang digunakan untuk melihat koefisien determinasi yaitu Adjusted R 2 . Adjusted R 2 untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model menerangkan variabel dependen. Berdasarkan hasil dari pengolahan data dengan menggunakan SPSS diperoleh hasil sebagai berikut: 75 Tabel 4.13 Adjusted R 2 Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Witson 1 .887 a .786 .748 281.56965 2.662 a. Predictors Constant, X 6 , X 4 , X 1 , X 2 , X 5 , X 3 b. Dependent Variable: Y Sumber : Data diolah peneliti, 2015 Dari tabel diatas, dapat dilihat hasil analisis secara regresi menunjukkan R = 0.887 menunjukkan bahwa korelasi atau hubungan asset keuangan, pendapatan tetap, nilai buku ekuitas, investasi, hutang, arus kas bersih terhadap nilai pasar perusahaan mempunyai hubungan sangat erat. Nilai adjusted R square sebesar 0.748 mengindikasikan bahwa variasi dari ketiga variabel independen mampu menjelaskan variabel dependen sebesar 100. Standar Error of Estimate SEE adalah 281.56965 yang mana makin besar SEE akan membuat model regresi kurang tepat dalam memprediksi variabel independen. Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan dua cara:

1.4.4.1 Uji t t-tes

Uji t dilakukan dengan mengetahui hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel independen secara parsial individu. Nilai t hitung akan dibandingkan dengan nilai t tabel . Nilai t tabel pada tingkat kesalahan α = 5 dengan derajat kebebasan df = n-k. Banyak observasi n sebanyak 40 banyaknya variabel bebas dan terikat sebanyak 7. Jadi, df = 40-7 = 33. Dengan demikian nilai t tabel adalah sebesar 2.02. Kriteria pengambilan keputusan dalam uji t hitung ini adalah sebagai berikut: 76 a. Ha diterima apabila t-hitung t- tabel, pada α = 5 dan nilai p-value level of significant sebesar 0.05. b. Ha ditolak apabila t-hitung t- tabel, pada α = 5 dan nilai p-value level of significant sebesar 0.05. Tabel 4.14 Uji Statistik t Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 168.056 63.075 2.664 .012 X1 .151 .040 .458 4.159 .000 X2 .226 .176 .120 5.143 .000 X3 X4 X5 X6 -.325 -.053 -.018 .501 .298 .276 .274 .064 -.098 -.020 -.047 .892 -1.175 -.197 -.420 7.858 .283 .845 .677 .000 Sumber : Data diolah peneliti, 2015 Berdasarkan hasil pengujian statistik t pada table 4.9 dapat dijelaskan: 1. Hubungan perbandingan asset keuangan dengan prediksi nilai pasar perusahaan a. Nilai signifikansi = 0.000 menunjukkan nilai sig. untuk uji t individual parsial lebih kecil dari 0.05. hal ini sesuai dengan hasil pengujian statistik yang membandingkan antara t hitung dengan t tabel yaitu perbandingan asset keuangan secara parsial memiliki hubungan dengan prediksi nilai pasar perusahaan. b. Variabel pengaruh perbandingan asset keuangan memiliki t hitung 4.159 dengan nilai signifikansi 0.000 0.05. dengan menggunakan t hitung t tabel 4.159 2.02 yang berarti bahwa Ha diterima artinya perbandingan asset keuangan secara parsial memiliki hubungan dengan prediksi nilai pasar perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. 77 2. Hubungan perbandingan pendapatan tetap dengan prediksi nilai pasar perusahaan a. Nilai signifikansi = 0.000 menunjukkan nilai sig. untuk uji t individual parsial lebih kecil dari 0.05. hal ini sesuai dengan hasil pengujian statistik yang membandingkan antara t hitung dengan t tabel yaitu perbandingan pendapatan tetap secara parsial memiliki hubungan dengan prediksi nilai pasar perusahaan. b. Variabel pengaruh perbandingan pendapatan tetap memiliki t hitung 5.143 dengan nilai signifikansi 0.000 0.05. dengan menggunakan t hitung t tabel 5.143 2.02 yang berarti bahwa Ha diterima artinya perbandingan pendapatan tetap secara parsial memiliki hubungan dengan prediksi nilai pasar perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. 3. Hubungan perbandingan nilai buku ekuitas dengan prediksi nilai pasar perusahaan a. Nilai signifikansi = 0.283 menunjukkan nilai sig. untuk uji t individual parsial lebih kecil dari 0.05. hal ini sesuai dengan hasil pengujian statistik yang membandingkan antara t hitung dengan t tabel yaitu perbandingan nilai buku ekuitas secara parsial memiliki hubungan dengan prediksi nilai pasar perusahaan. b. Variabel pengaruh perbandingan nilai buku ekuitas memiliki t hitung -1.175 dengan nilai signifikansi 0.000 0.05, dengan menggunakan t hitung t tabel -1.175 2.02 yang berarti bahwa Ha diterima artinya perbandingan nilai 78 buku ekuitas secara parsial tidak memiliki hubungan dengan prediksi nilai pasar perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. 4. Hubungan perbandingan investasi dengan prediksi nilai pasar perusahaan a. Nilai signifikansi = 0.845 menunjukkan nilai sig. untuk uji t individual parsial lebih kecil dari 0.05. hal ini sesuai dengan hasil pengujian statistik yang membandingkan antara t hitung dengan t tabel yaitu perbandingan investasi secara parsial memiliki hubungan dengan prediksi nilai pasar perusahaan. b. Variabel pengaruh perbandingan investasi memiliki t hitung 3.111 dengan nilai signifikansi 0.845 0.05. dengan menggunakan t hitung t tabel - 0.197 2.02 yang berarti bahwa Ha diterima artinya perbandingan investasi secara parsial memiliki hubungan dengan prediksi nilai pasar perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. 5. Hubungan perbandingan hutang dengan prediksi nilai pasar perusahaan a. Nilai signifikansi = 0.677 menunjukkan nilai sig. untuk uji t individual parsial lebih kecil dari 0.05. hal ini sesuai dengan hasil pengujian statistik yang membandingkan antara t hitung dengan t tabel yaitu perbandingan hutang secara parsial memiliki hubungan dengan prediksi nilai pasar perusahaan. b. Variabel pengaruh perbandingan hutang memiliki t hitung -0.420 dengan nilai signifikansi 0.677 0.05. dengan menggunakan t hitung t tabel - 0.420 2.02 yang berarti bahwa Ha diterima artinya perbandingan hutang secara parsial memiliki hubungan dengan prediksi nilai pasar perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. 79 6. Hubungan perbandingan arus kas bersih operasional dengan prediksi nilai pasar perusahaan a. Nilai signifikansi = 0.000 menunjukkan nilai sig. untuk uji t individual parsial lebih kecil dari 0.05. hal ini sesuai dengan hasil pengujian statistik yang membandingkan antara t hitung dengan t tabel yaitu perbandingan arus kas bersih operasional secara parsial memiliki hubungan dengan prediksi nilai pasar perusahaan. b. Variabel pengaruh perbandingan arus kas bersih operasional memiliki t hitung 7.858 dengan nilai signifikansi 0.000 0.05. dengan menggunakan t hitung t tabel 7.858 1.98 yang berarti bahwa Ha diterima artinya perbandingan arus kas bersih operasional secara parsial memiliki hubungan dengan prediksi nilai pasar perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

4.4.4.2 Uji F F-tes

Uji F dilakukan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model regresi mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Kriteria yang digunakan dalam menerima atau menolak hipotesis adalah: 1. Ha diterima apabila F- hitung F tabel, pada α = 5 dan nilai p-value level of significant sebesar 0.05 2. Ha ditolak apabila F-hitung F- tabel, pada α = 5 dan nilai p-value level of significant sebesar 0.05. 80 Uji regresi simultan atau uji F digunakan untuk menunjukan apakah semua variabel independen atau variabel bebas yang dimasukan dalam model mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen atau terikat. Hasil penelitian dikatakan signifikan dan dapat diterima apabila nilai signifikasi F lebih kecil daripada 0.05 atau α = 5 . Hasil uji regresi simultan terhadap asset keuangan, pendapatan tetap, nilai buku ekuitas, investasi, hutang, arus kas bersih dapat dilihat dalam tabel sebagai berikut: Tabel 4.15 Uji Statistik F ANOVA b 9636555 6 1606092.552 20.258 .000 a 2616288 33 79281.465 12252844 39 Regression Residual Total Model 1 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Predictors : Constant, X6, X4, X1, X2, X5, X3 a. Dependent Variable: Y b. Hasil uji F pada tabel 4.15 menunjukkan nilai F-hitung sebesar 20.258 dengan signifikansi 0.000 0.05 dan F-tabel bernilai 1.69 sehingga nilai F- hitung F-tabel 20.258 1.69 yang berarti bahwa Ha diterima, dengan arti variabel bebas asset keuangan, pendapatan tetap, nilai buku ekuitas, investasi, hutang, arus kas bersih terhadap nilai pasar perusahaan pada Perusahaan Investasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Pengujian pengaruh variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikatnya dilakukan dengan menggunakan uji F. Hasil perhitungan statistik menunjukkan nilai F hitung = 20.258. Dengan menggunakan batas signifikansi 0.05, maka diperoleh nilai signifikansi tersebut lebih kecil dari 0,05. Hal ini berarti bahwa hipotesis yang menyatakan bahwa secara simultan variabel asset 81 keuangan, pendapatan tetap, nilai buku ekuitas, investasi, hutang, arus kas bersih mempunyai pengaruh terhadap nilai pasar perusahaan.

4.4.4.3 Koefisien Determinasi R²

Koefisien determinasi merupakan besaran yang menunjukkan besarnya variasi variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variable independennya. Dengan kata lain, koefisien determinasi ini digunakan untuk mengukur seberapa jauh variabelvariabel bebas dalam menerangkan variabel terikatnya. Nilai koefisien determinasi ditentukan dengan nilai adjusted R square sebagaimana dapat dilihat pada tabel 4.16: Tabel 4.16 Koefisien determinasi Model Summary b .887 a .786 .748 281.56965 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Predictors: Cons tant, X6, X4, X1, X2, X5, X3 a. Dependent Variable: Y b. Sumber: Data primer yang diolah, 2015 Hasil perhitungan regresi dapat diketahui bahwa koefisien determinasi adjusted R2 yang diperoleh sebesar 0.748. Hal ini berarti 74.8 variasi variabel nilai pasar perusahaan dapat dijelaskan oleh variabel asset keuangan, pendapatan tetap, nilai buku ekuitas, investasi, hutang, arus kas bersih, sedangkan sisanya sebesar 25.2 diterangkan oleh variabel lain yang tidak diajukan dalam penelitian ini. 82

1.5 Pembahasan

Berdasarkan Pembayaran Dividen Pada Perusahaan Investasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia, didapat kebijakan dividen pada perusahaan investasi dalam keadaan baik. Karena hasil deviden kas yang diterima perusahaan dari total asset baik. Dari hasil prediksi Pembayaran Dividen terdapat 10 perusahaan di nyatakan baik menurut nilai rasio deviden di tahun 2010-2013. Ini berarti perusahaan investasi yang ada benar-benar dalam kondisi baik. Penelitian ini menunjukan bahwa asset keuangan, pendapatan tetap, nilai buku ekuitas, investasi, hutang, arus kas bersih berpengaruh terhadap nilai pasar perusahaan. Hasil ini membuktikan bahwa perusahaan yang sudah menerapkan asset keuangan, pendapatan tetap, nilai buku ekuitas, investasi, hutang, arus kas bersih dengan baik dan berkesinambungan akan mampu memberikan keuntungan kepada perusahaan dengan memanfaatkan asset dan ekuitas yang telah dikeluarkan perusahaan, sehingga dengan diterapkannya asset keuangan, pendapatan tetap, nilai buku ekuitas, investasi, hutang, arus kas bersih operasional ini, perusahaan dapat meningkatkan pembayaran dividen perusahaan investasi. Setelah dilakukan perhitungan statistik dengan menggunakan aplikasi spss, maka nilai t hitung koefisien asset keuangan X 1 = 4.159 lebih besar dari t tabel 2.02 dengan derajat kepercayaan 5. Hal ini menunjukan secara parsial asset keuangan X 1 memiliki hubungan dalam mempengaruhi nilai pasar perusahaan. Kemudian nilai t hitung pendapatan tetap X 2 = 5.143 lebih besar dari t tabel 2.02 dengan derajat kepercayaan 5. Hal ini menunjukan secara parsial pendapatan tetap X 2 memiliki hubungan yang kuat dan siginifikan dalam mempengaruhi 83 nilai pasar perusahaan. Nilai t hitung koefisien nilai buku ekuitas X 3 = -1.175 lebih besar dari t tabel 2.02 dengan derajat kepercayaan 5. Hal ini menunjukan secara parsial nilai buku ekuitas X 3 tidak memiliki hubungan yang kuat dan siginifikan dalam mempengaruhi nilai pasar perusahaan. Kemudian Nilai t hitung koefisien investasi X 4 = -0.197 lebih besar dari t tabel 2.02 dengan derajat kepercayaan 5. Hal ini menunjukan secara parsial investasi X 4 tidak memiliki hubungan yang kuat dan siginifikan dalam mempengaruhi nilai pasar perusahaan, sedangkan Nilai t hitung koefisien hutang X 5 = -0.420 lebih besar dari t tabel 2.02 dengan derajat kepercayaan 5. Hal ini menunjukan secara parsial hutang X 5 tidak memiliki hubungan yang kuat dan siginifikan dalam mempengaruhi nilai pasar perusahaan, sedangkan Nilai t hitung koefisien arus kas bersih operasional X 6 = 7.858 lebih besar dari t tabel 2.02 dengan derajat kepercayaan 5. Hal ini menunjukan secara parsial arus kas bersih operasional X 6 memiliki hubungan yang siginifikan dalam mempengaruhi nilai pasar perusahaan. Nilai F hitung sebesar 20.258 F tabel 1.69 dalam hal ini menunjukkan bahwa secara simultan X 1 asset keuangan X 1 , pendapatan tetap X 2 , nilai buku ekuitas X 3 , investasi X 4 , hutang X 5 , arus kas bersih X 6 memiliki pengaruh yang kuat dan signifikan nilai pasar perusahaan Y. Berdasarkan nilai t hitung dan F hitung artinya asset keuangan, pendapatan tetap, nilai buku ekuitas, investasi, hutang, arus kas bersih secara parsial dan simultan berpengaruh nyata signifikan terhadap nilai pasar perusahaan pada perusahaan investasi yang terdaftar di bursa efek Indonesia. Hal ini membuktikan bahwa hipotesis keenam dalam penelitian ini terbukti kebenarannya dan hipotesis diterima. 84

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan pada penelitian ini, maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut: 1. Pengaruh asset keuangan, pendapatan tetap, nilai buku ekuitas, investasi, hutang dan arus kas bersih operasional secara parsial terhadap nilai pasar perusahaan. a. Berdasarkan Uji t dengan tingkat kesalahan α = 5 dapat disimpulkan bahwa variabel asset keuangan secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap nilai pasar perusahaan dengan syarat tidak terjadi perubahan terhadap pendapatan tetap dan nilai buku ekuitas. b. Berdasarkan Uji t dengan tingkat kesalahan α = 5 dapat disimpulkan bahwa variabel pendapatan tetap secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap nilai pasar perusahaan dengan syarat tidak terjadi perubahan terhadap asset keuangan dan nilai buku ekuitas. c. Berdasarkan Uji t dengan tingkat kesalahan α = 5 dapat disimpulkan bahwa variabel nilai buku ekuitas secara parsial mempunyai pengaruh negatif terhadap nilai pasar perusahaan dengan syarat tidak terjadi perubahan terhadap asset keuangan dan pendapatan tetap. d. Berdasarkan Uji t dengan tingkat kesalahan α = 5 dapat disimpulkan bahwa variabel investasi secara parsial mempunyai pengaruh negatif terhadap nilai pasar perusahaan dengan syarat tidak terjadi perubahan terhadap asset keuangan dan pendapatan daerah.