Metode Pengumpulan Data Deskriptif Sampel Penelitian Statistik Deskriptif

53

3.6 Jenis Data

Jenis data dalam penelitian ini adalah data kuantitatif yaitu data yang berupa angka atau besaran tertentu yang sifatnya pasti berupa laporan tahunan dan laporan keuangan dari perusahaan manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2011 Sifat data ini adalah data time series dan data cross section. Penelitian ini mengambil data dari 12 perusahaan industri makanan dan minuman selama periode 4 tahun series yaitu tahun 2008-2011.

3.7 Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data dilakukan dengan studi dokumentasi, yaitu mengumpulkan data sekunder berupa laporan tahunan dalam bentuk performance summary ICMD dan laporan keuangan yang dipublikasikan, buku, serta jurnal ilmiah yang berkaitan dengan penelitian ini. Data diperoleh dari internet dengan cara mengunduh data-data yang diperlukan dengan mengakses dari situs Bursa Efek Indonesia www.idx.com , dan website masing-masing perusahaan.

3.8 Teknik Analisis

Teknik analisis yang akan dilakukan dalam penelitian ini adalah analisis data kuantitatif, untuk memperkirakan secara kuantitatif pengaruh dari beberapa variabel independen secara bersama-sama maupun secara sendiri sendiri terhadap variabel dependen. 54 Metode analisis yang digunakan adalah regresi model linier dengan model sebagai berikut : Y = α + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 Keterangan : + e Y = Abnormal Return saham α = Konstanta βi = Koefisien regresi X1 = Return On Equity ROE X2 = Price Earning Ratio PER X3 = Price to Book Value PBV X4 = Total Assets e = Tingkat kesalahan variabel pengganggu Karena penelitian ini bersifat fundamental method maka nilai koefisien regresi sangat berarti sebagai dasar analisis. Koefisien b akan bernilai positif + jika menunjukkan hubungan yang searah antara variabel independen dengan variabel dependen, Artinya kenaikan variabel independen akan mengakibatkan kenaikan variabel dependen, begitu pula sebaliknya jika variabel independen mengalami penurunan. Sedangkan nilai b akan negatif jika menunjukkan hubungan yang berlawanan. Artinya kenaikan variabel independen akan mengakibatkan penurunan variabel dependen, demikian pula sebaliknya. Model persamaan yang diperoleh dari pengolahan data diupayakan tidak mengalami gejala multikolinieritas, heterokedastisitas dan 55 Autokorelasi. Untuk mengetahui ada tidaknya gejala-gejala tersebut akan dilakukan uji data terlebih dahulu.

3.8.1 Pengujian Asumsi Klasik

Salah satu syarat yang menjadi dasar penggunaan model regresi berganda dengan metode Ordinary Least Square OLS adalah dipenuhinya semua asumsi klasik, agar hasil pengujian bersifat tidak bias dan efisien Best Linear Unbiased Estimator BLUE.

3.8.1.1 Uji Normalitas

Uji ini berguna untuk tahap awal dalam metode pemilihan analisis data. Tujuan dari uji normalitas adalah untuk mgetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal Erlina 2011.Pengujian ini perlu dilakukan karena untuk melakukan uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar atau tidak dipenuhi maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil.Untuk mendeteksi apakah residual terdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Dalam analisis grafik, distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal dan plotting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika garis 56 yang menggambarkan data sesungguhnya mengikuti garis diagonalnya maka data residual terdistribusi secara normal . Untuk uji statistik, dapat dilakukan dengan melihat nilai Kolmogorov-Smirnov, jika nilai signifikansinya 0,05 maka data terdistribusi secara normal. Sebaliknya, jika nilai signifikansinya 0,05 maka data tersebut tidak terdistribusi secara normal.

3.8.1.2 Uji Multikolinearitas

Uji ini bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variabel independen Erlina, 2011. Jikaterjadikorelasi,berartiterjadimasalahmultikolinierit as.Modelregresiyangbaikseharusnyatidakterjadikorelasidianta ravariabelindependen.Untuk membuktikan adaatautidaknyamultikolinieritasdalammodelregresi dapat dilihatdarinilaitolerancedanlawannyaVarianceInflationFactor VIF.Batasanyangumumdipakaiuntukmenunjukkanadanyam utikolineritasadalahnilaiTolerence0,10atauVIF10Ghozali, 2005.

3.8.1.3 Uji Heterokedastisitas

Heteroskedastisitasmerupakansuatusituasidimanadalam modelregresiterjadiketidaksamaanvariancedariresidualsatup engamatankepengamatanyanglain. 57 Jikavariansdariresidualsatupengamatankepengamatanlainnyat etap,makadisebuthomoskedastisitas.Sebaliknyajikavariansber beda,makadisebutheteroskedastisitas Erlina, 2011 Adatidaknyaheteroskedastisitasdapatdilakukandenganmelihat scatterplotantarnilaiprediksivariabelindependendengannilaire sidualnya.Dasaranalisisyangdapatdigunakanuntukmenentuka nheteroskedastisitas,antaralain: a. Jikaadapolatertentu,sepertititik- titikyangadamembentukpolatertentuyangteratur bergelombang,melebarkemudianmenyempit,ma kamengindikasikantelahterjadiheteroskedastisita s. b. Jikatidakadapolayangjelas,sepertititik- titikmenyebardiatasdandibawahangka0padasum buY,makatidakterjadiheteroskedastisitas. Ghozal i, 2005

3.8.1.4 Uji Autokorelasi

Ujiautokolerasibertujuanuntukmengujiapakahdalamsuat umodelregresilinearadakorelasiantarakesalahanpengganggupa daperiodetdengankesalahanpadaperiodet-1atausebelumnya Erlina, 2011.Autokolerasimunculkarenaobservasiyangberurutansepa 58 njangwaktuberkaitansatusamalain.Masalahtimbulkarenaresid ualataukesalahanpengganggutidakbebasdariobservasikeobser vasilainnya.Halinipalingseringditemukanpadadataruntutwakt uatautimeserieskarenagangguanpadaseorangindividukelomp okcenderungmempengaruhigangguanpadaindividukelompok yangsamapadaperiodeberikutnya.Modelregresiyangbaikadala hmodelregresiyangbebasdariautokolerasi. 3.8.2PengujianHipotesis Adapunpengujianterhadaphipotesisyangdiajukandilakukandengancar asebagaiberikut: a.UjiF UjiFdilakukanuntukmengetahuiadanyapengaruhsecara bersama- samavariabelindependenterhadapvariabeldependen.Tingk atsignifikansiyangdigunakanadalahsebesar5,dengandera jatkebebasandf=n-k- 1,dimananadalahjumlahobservasidankadalahjumlahva riabel. b.Ujit. Ujitdilakukanuntukmengujikoefisienregresisecarapars ialdarivariabelindependennya.Tingkatsignifikansiyangdig unakansebesar5,denganderajatkebebasandf=n-k- 59 1,dimananadalahjumlahobservasidankadalahjumlahva riabel. 60

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1 Deskriptif Sampel Penelitian

Setelah dilakukan pemilihan sampel dengan metode purposive sampling, maka dari total 15 perusahaan yang bergerak di sektor makanan dan minuman yang terdaftar di BEI diperoleh 12 perusahaan.yang memenuhi kriteria dan dijadikan sampel dalam penelitian ini dan diamati selama periode 2008-2011. Data yang diambil dari perusahaan tersebut mencakup Return On Equity ROE, Price Earning Ratio PER, Price To Book Value PBV, dan Total Assets. Data ini diperoleh dari performance summary dan factbook yang diambil dari website BEI dan laporan keuangan tahunan perusahaan tersebut.

4.2 Statistik Deskriptif

Tabel 4.1 Analisis Deskriptif Tahun 2008-2011 Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation ROE 48 -2.07 4.50 .2629 .77677 PER 48 -34.66 40.80 12.8567 11.99353 PBV 48 .54 35.45 3.4215 6.05598 Total Asset 48 178287.00 53585933.00 5.6431E6 1.30342E7 Abnormal Return 48 -1.14 1.93 .1045 .51536 Valid N listwise 48 61 Dari tabel 4-1 diatas dapat dijelaskan bahwa: 1. Jumlah sampel N sebanyak 48 2. Rata-rata dari ROE di atas adalah 0,2629 dengan standar deviasi 0,7767. ROE tertinggi adalah 4,5 yaitu oleh Prasidha Aneka Niaga Tbk. ROE terkecil adalah -2,07 yaitu Davomas Abadi Tbk. 3. Rata-rata PER adalah 12.8567 x dengan standar deviasi 11.9935. PER tertinggi adalah 40,8 x yaitu Siantar Top Tbk. PER terkecil adalah -34.66 yaitu Davomas Abadi Tbk. 4. Rata-rata PBV adalah 3.4215 dengan standar deviasi 6.05598. PBV tertinggi adalah 35.45 yaitu Multi Bintang Indonesia Tbk. PBV terendah adalah 0.54 yaitu Siantar Top Tbk. 5. Rata-rata Total Asset adalah Rp 5.643.084.250.000. Total Asset terbesar adalah Rp 53.585.933.000.000 yaitu Indofood Sukse Makmur Tbk. Total Asset terkecil adalah Rp 178.287.000.000 yaitu Akasha Wira Internasional Tbk. 6. Rata-rata abnormal return adalah 0.1045. Abnormal return tertinggi adalah 1.93 yaitu Mayora Indah Tbk. Abnormal Return terendah adalah -1.143 yaitu Mayora Indah. 4.3 Uji Asumsi Klasik 4.3.1 Uji Normalitas