Analisis Regresi Analisis Hasil Penelitian

60

4.2.3 Analisis Regresi

Dari hasil pengujian asumsi klasik disimpulkan bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah memenuhi model estimasi yang Best Linear Unbiased Estimator BLUE dan layak dilakukan analisis regresi. Untuk menguji hipotesis, peneliti menggunakan analisis regresi berganda. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan program SPSS 19, maka diperoleh hasil sebagai berikut:

4.2.3.1 Persamaan Regresi

Dalam pengolahan data dengan menggunakan regresi linear, dilakukan beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara variabel independen dan variabel dependen, melalui pengaruh laba akuntansi dan arus kas operasi terhadap harga saham. Hasil regresi dapat dilihat pada tabel 4.7 berikut ini: Tabel 4.7 Analisis Hasil Regresi Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 1.606 1.905 .843 .402 Laba Akuntansi 3.080 .130 .954 23.636 .000 Arus Kas Operasi -.002 .001 -.049 -1.214 .229 a. Dependent Variable: Harga Saham Universitas Sumatera Utara 61 Berdasarkan tabel diatas, maka didapatlah persamaan regresi sebagai berikut: Y = 1,606 + 3,080 X 1 – 0,02 X 2 + e Keterangan: 1. Konstanta sebesar 1,606 menunjukkan bahwa apabila tidak ada variabel independen X 1 = 0 dan X 2 2. β = 0 maka harga saham sebesar 1,606. 1 3. β sebesar 3,080 menunjukkan bahwa setiap kenaikan dari laba akuntansi sebesar 1 akan diikuti oleh kenaikan harga saham sebesar 3,080 dengan asumsi variabel lain tetap. 2

4.2.3.2 Pengujian Hipotesis

sebesar -0,02 menunjukkan bahwa setiap kenaikan arus kas operasi sebesar 1 akan berpengaruh negatif terhadap harga saham sebesar 0,02 dengan asumsi variabel lain tetap. Pengujian hipotesis dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen dalam model regresi berpengaruh terhadap variabel dependen, maka dilakukan pengujian dengan menggunakan uji t t test dan uji F F test. A. Uji t Uji Secara Parsial Uji t digunakan untuk menguji signifikansi konstanta setiap variabel independennya. Berdasarkan hasil pengolahan SPSS versi 19, diperoleh hasil sebagai berikut: Universitas Sumatera Utara 62 Tabel 4.8 Hasil Uji t Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 1.606 1.905 .843 .402 Laba Akuntansi 3.080 .130 .954 23.636 .000 Arus Kas Operasi -.002 .001 -.049 -1.214 .229 a. Dependent Variable: Harga Saham Dari tabel regresi dapat dilihat besarnya t hitung untuk variabel laba akuntansi adalah 23,636 dengan nilai signifikan 0,000, sedangkan t tabel adalah 1.99210 sehingga t hitung t tabel 23,636 1,99210, maka laba akuntansi secara individual mempengaruhi harga saham. Signifikansi penelitian juga menunjukkan angka 0,05 0,000 0,05, maka H ditolak dan Ha diterima, artinya laba akuntansi berpengaruh positif dan signifikan terhadap harga saham. Besarnya t hitung untuk variabel arus kas operasi adalah -1,214 dengan nilai signifikan 0,229, sedangkan t tabel adalah 1,99210 sehingga t hitung t tabel -1,214 1,99210, maka arus kas dari aktivitas operasi secara individual tidak mempengaruhi harga saham. Signifikansi penelitian juga menunjukkan angka 0,05 0,229 0,05, maka H diterima dan Ha ditolak, artinya arus kas dari aktivitas operasi tidak berpengaruh terhadap harga saham. Universitas Sumatera Utara 63

B. Uji F Uji Secara Simultan

Setelah melakukan uji t, selanjutnya untuk melihat pengaruh laba akuntansi dan arus kas secara simultan terhadap harga saham dapat dilakukan dengan menggunakan uji F F test. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan menggunakan program SPSS 19, maka diperoleh asil sebagai berikut: Tabel 4.9 Hasil Uji F ANOVA Model b Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 46322.729 2 23161.364 290.902 .000 a Residual 5732.584 72 79.619 Total 52055.313 74 a. Predictors: Constant, Arus Kas Operasi, Laba Akuntansi b. Dependent Variable: Harga Saham Dari uji ANOVA atau F test, diperoleh F hitung sebesar 290,902 dengan tingkat signifikansi 0,000 sedangkan F tabel sebesar 3,12 dengan signifikansi 0,05. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa laba akuntansi dan arus kas operasi secara simultan berpengaruh signifikan terhadap harga saham karena F hitung F tabel 290,902 3,12 dan signifikansi penelitian 0,05 0,000 0,05. Universitas Sumatera Utara 64

4.2.3.3 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 apabila nilai R berada di atas 0,5 dan mendekati 1. Koefisien determinasi R square menunjukkan seberapa besar variabel independen menjelaskan variabel dependennya. Nilai R square adalah 0 sampai dengan 1. Apabila nilai R square semakin mendekati 1, maka variabel-variabel independen memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Sebaliknya, semakin kecil nilai R square, maka kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen semakin terbatas. Nilai R square memiliki kelemahan yaitu nilai R square akan meningkat setiap ada penambahan satu variabel independen meskipun variabel independen tersebut tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Tabel 4.10 Analisis Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi Model Summary Model b R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .943 .890 a .887 8.92296 2.039 a. Predictors: Constant, Arus Kas Operasi, Laba Akuntansi b. Dependent Variable: Harga Saham Pada model summary, nilai koefisien korelasi R sebesar 0,943 yang berarti bahwa korelasi atau hubungan antara harga saham variabel dependen dengan laba akuntansi dan arus kas operasi variabel independen kuat karena berada diatas 0,5 50. Angka adjusted R square atau koefisien determinasi adalah Universitas Sumatera Utara 65 0,887. Hal ini berarti 88,7 variasi atau perubahan dalam harga saham dapat dijelaskan oleh variasi dari laba akuntansi dan arus kas operasi, sedangkan sisanya 11,3 dijelaskan oleh variabel-variabel lain. Standar Error of Estimate SEE adalah 8,92296, yang mana semakin besar SEE akan membuat model regresi kurang tepat dalam memprediksi variabel dependen.

4.3 Pembahasan Hasil Penelitian